Jurnal Gradien Vol. 11 No. 2 Juli 2015 :
|
|
- Widyawati Darmadi
- 7 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 Jural Gradie Vol. 11 No. 2 Juli 2015 : Aalisis Tigkat Uag Kuliah Tuggal dega Megguaka Regresi Logistik Ordial (Studi Kasus Jurusa Matematika FMIPA Uiversitas Begkulu Tahu Ajara ) Etis Suadi, Siska Yosmar, Syahrul Akbar Jurusa Matematika, Fakultas Matematika da Ilmu Pegetahua Alam, Uiversitas Begkulu, Idoesia Diterima 10 Maret 2015; Disetujui 11 Jui 2015 Abstrak - Peelitia ii bertujua utuk megaalisis tigkat Uag Kuliah Tuggal (UKT) mahasiswa. Metode yag diguaka adalah regresi logistik ordial. Tigkat UKT merupaka variable respo da variabel bebasya adalah jeis kelami, jumlah saudara, pekerjaa orag tua da peghasila orag tua. Hasil peelitia meujuka bahwa peghasila orag tua merupaka variabel bebas yag berpegaruh secara sigifika terhadap peetua tigkat UKT mahasiswa Jurusa Matematika Fakultas MIPA Uiversitas Begkulu Tahu Sedagka yag lai ilai Odds ratio sebesar 4.242yag artiya bahwa semaki besar peghasila orag tua maka kecederuga utuk medapat level UKT yag tiggi sebesar kali. Kata Kuci: UKT, mahasiswa, Regresi Logistik Ordial 1. Pedahulua Pedidika Tiggi Negeri (PTN) beberapa tahu terakhir ii medapat sorota tajam beberapa aspek dari publik. Salah satuya adalah adaya padaga publik atas isu komersialisasi pedidika. Pedidika di PTN diidetikka dega membayar mahal da haya orag kaya saja yag medapatka akses pedidika, sedagka orag miski sulit utuk merealisasi cita-citaya utuk mejadi sarjaa atau ahli madya. Padahal, meurut UUD 1945 Pasal 31 bahwa setiap warga egara Idoesia berhak atas pedidika. Oleh karea itu, terobosa yag dilakuka oleh Kemetria Riset, Tekologi da Pedidika Tiggi adalah kebijaka afirmasi da kebijaka baru dalam sistem pembayara biaya kuliah selama studi berlagsug. Kebijaka baru itu berama Uag Kuliah Tuggal yag serig disigkat dega UKT. Surat Edara Dirje Dikti No 272/E1.1/KU/2013 tetag Uag Kuliah Tuggal (UKT) memberika arah lebih kokrit da realistis megeai jeis da peghituga serta pegelompokka besarya UKT pada suatu prodi/jurusa/fakultas tertetu. Peetapa UKT dibagi atas lima kelompok. Tarif UKT palig redah (kelompok 1) memilih retag yag bisa dijagkau oleh masyarakat tidak mampu (misalya kuli bagua, tukag becak, dll) yaitu RP. 0 - s.d Rp Kelompok 2 membayar UKT dega retag Rp s.d Rp Sedagka, kelompok 3 s.d 5 masig-masig membayar UKT sesuai dega kemampua ekoomiya, dimaa kelompok 5 merupaka kelompok dega UKT tertiggi sesuai dega program studi masig-masig [1]. Kemampua ekoomi orag tua mejadi salah satu faktor yag mempegaruhi tigkat UKT yag aka dibayar oleh mahasiswa seberapa besar pegaruh tersebut dapat diduga. Selai itu, faktor-faktor lai yag mempegaruhi tigkat UKT yag dibayar oleh mahasiswa dapat ditetuka. Metode yag dapat diguaka utuk megaalisis permasalaha tersebut adalah regresi logistik ordial. Regresi logistik ordial merupaka salah satu metode statistika yag diguaka utuk megaalisis hubuga atara variabel respo (depedet variable) yag memiliki skala data ordial da satu atau lebih variabel bebas (idepedet variable) [2]. 1096
2 Berdasarka pemapara di atas, peulis tertarik utuk megaalisis tigkat UKT mahasiswa, dega judul Aalisis Tigkat Uag Kuliah Tuggal (UKT) dega Megguaka Regresi Logistik Ordial (Studi Kasus FMIPA Jurusa Matematika Tahu Ajara ). 2. Metode Peelitia Sumber data yag diperoleh adalah data primer. Pegumpula data primer ii dilakuka dega pegamata lagsug terhadap mahasiswa dega respode berdasarka kuisioer. Adapu yag mejadi populasi dalam peelitia ii adalah semua mahasiswa Jurusa Matematika FMIPA Uib da sampel pada peelitia ii adalah beberapa orag mahasiswa/i Jurusa Matematika FMIPA UNIB agkata Variabel peelitiaya adalah sebagai berikut: 1) Tigkat UKT sebagai variable respo (Y) dega katagori 0 (Level 1), 1 (Level 2), 2 (Level 3), da 3 (Level 4); 2) Jumlah saudara (JS) sebagai X1 dega katagori 0 (JS = 1), 1(1 < JS 3), da 2 (JS > 3); 3) Pekerjaa orag tua sebagai X2 dega katagori 0 (PNS), 1 (TNI/POLRI), 2 (Petai), 3 (Wiraswasta), da 4 (laiya); 4) Peghasila orag tua (PO) sebagai X3 dega Katagori 0 (PO Rp ); 1 (Rp < PO Rp ); 2 (Rp < PO Rp ); 3 (PO > Rp ). Adapu lagkah-lagkah dalam peelitia ii adalah 1) Idetifikasi variabel da meracag kuisioer Utuk melakuka idetifikasi variabel variabel yag aka diteliti adalah berdasarka tujua dari peelitia ii. Dega demikia lajutka meracag pertayaa yag aka dimuat dalam satu kuesioer. 2) Aalisis data dega megguaka regresi logistik ordial Aalisis resgresi logistik ordial diguaka utuk megetahui faktor-faktor yag mempegaruhi tigkat UKT mahasiswa terhadap peghasila orag tua dega lagkah-lagkah sebagai berikut: a) Melakuka estimasi parameter Estimasi parameter model regresi logistik ordial megguaka metode Maximum Likelihood. Betuk umum utuk sampel salig bebas (y i, x i ) dimaa i = 1,2,.., berdistribusi Multiomial dega peluag π j (X i ). Pegamata y ji mempuyai fugsi desitas J f y ji = π j (x i ) y ji j=1 (1) [3]. Karea observasi salig bebas maka fugsi likelihood didapat sebagai hasil perkalia dari masig-masig fugsi desitas yaitu : l(β) = J π j=1 π j (x i ) y ji (2) i=1 Dari persamaa (2) diperoleh log-likelihood L(β) = i=1 y 1i l[π 1 (X i )] + y 2i l[π 2 (X i )] + y 3i l[π 3 (X i )] Utuk mecari ilai β dega memaksimumka L(β), maka dideferesialka fugsi log likelihood terhadap β da meyamakaya dega ol. Peduga parameter β tidak dapat diselesaika secara aalitik. Oleh karea itu, diperluka iterasi Newto Raphso. Model iterasi ewto raphso adalah X i+1 = X i f(x i ) f (x i ) dega f (x i ) 0 [4]. b) Melakuka pegujia parameter secara seretak da pegujia secara parsial Pegujia parameter dalam model regresi bertujua utuk megetahui sebarapa besar pegaruh yata yag diberika variabel bebas terhadap variabel respo. Terdapat dua tahap pegujia yaitu uji seretak da uji parsial (idividu) [2]. Uji Seretak Hipotesis yag diguaka adalah: H 0 β 0 = β 1 = = β j = 0 H 1 ada β j 0, j = 0,1,, k Statistik uji yag diguaka adalah statistic uji G atau Likelihood Ratio Test: 1 G 2 = 2 l y π i 1 (1 π i ) (1 y i ) i=1 dega = 1 + 0, 1 = y i 0 = i=1 (1 y i ) Kriteria peolaka (tolak H 0 ) jika G 2 2 > X (k 1,α) atau ilai sigifikasi (sig) < α. Notasi k merupaka bayakya parameter. Uji Parsial i=1 da 1097
3 Hipotesis yag diguaka : H 0 β j = 0 H 1 ada β j 0, Statistik Uji : β j W = SE β j j = 0,1,, k Kriteria peolaka (tolak H 0 ) jika ilai W > Zα 2 atau ilai sigifikasi (sig) < α. c) Melakuka pemiliha model terbaik dari hasil pegujia regresi logistik ordial Utuk memilih model terbaik diguaka uji Deviace dega hipotesis : H 0 : Model sesuai (tidak ada perbedaa yag sigifika atara hasil pegamata dega prediksi model) H 1 : Model tidak sesuai (ada perbedaa yag sigifika atara hasil pegamata dega prediksi model) Statistik Uji D = 2 y i l π i y i i=1 + 1 y ij l 1 π i 1 y i, i = 1,2,.., Notasi π (x i ) adalah peduga peluag pegamata ke-i da y i = pegamata ke-i. Kriteria keputusaya adalah tolak H 0 jika ilai sig <, [5]. d) Melakuka iterpretasi model logistik ordial. Iterpretasi koefesie regresi logistik ordial megguaka ilai odd rasio. Nilai ii meujukka perbadiga tigkat kecederuga dari dua kategori dalam satu variabel prediktor dega salah satu kategoriyaa dijadika pembadig atau kategori dasar, yag dimaksud degaa odd rasio dari dua kategori X adalah ψ(x 2, x 1 ) = exp β 1 (x 2 x 1 ) Log dari odd rasio pada persamaa β 1 (x 2 x 1 ). Hal tersebut meujukka bahwa ilai odd rasio proporsioal terhadap beda dari ilai variabel prediktor. Nilai odd rasio megiterpretasika bahwa peluag respo pada kategori kurag dari atau sama dega j dibadigka dega suatu respo pada kategori (j*i) sampai dega r utuk X = x2 sebesar β 1 (x 2 x 1 ) kali dari X = x1. e) Kesimpula Pada tahap ii peyimpula hasil aalisis. 3. Hasil da Pembahasa Estimasi Parameter Berdasarka tabel parameter estimates pada model diguaka metode Maximum Likelihood Estimator (MLE) dega batua SPSS diperoleh hasil seperti berikut: Table 1. Hasil Estimasi parameter (1) Estimate Std. Error Wald df Sig. [UKT = 1] 1,124 1,169 0, ,336 [UKT = 2] 3,743 1,261 8, ,003 [UKT = 3] 5,324 1,355 15, ,000 X1 0,237 0,368 0, ,521 X2-0,154 0,199 0, ,438 X3 1,388 0,314 19, ,000 Dari tabel di atas dapat taksira utuk variabel [UKT = 1] = 1,124, [UKT = 2] = 3,743, [UKT = 3] = 5,324, Jumlah Saudara = 0,237, Pekerjaa Orag Tua = 0,154, da Peghasila Orag Tua = 1,388. Sehigga model regresi logistik yag telah ditrasformasi logit dapat dilihat sebagai berikut ii: g 1 (x) = 1, ,237 x 1 0,154x 2 + 1,388 x 3 g 2 (x) = 3, ,237 x 1 0,154x 2 + 1,388 x 3 g 3 (x) = ,237 x 1 0,154x 2 + 1,388 x 3 Dilihat hasil yag diperoleh secara keseluruha, maka model regresi ordial dapat meaikka ketepata klasifikasi atau meuruka klasifikasi model regresi ordial. Setiap pertambaha satu jumlah saudara maka UKT-ya aka bertambah sebesar 0,237, demikia juga dega jumlah peghasila orag tua UKT-ya aka bertambah sebesar 1,388 kali. Uji Sigifika Parameter Hasil pegujia seretak dega megguaka program SPSS dapat dilihat pada tabel di bawah ii: 1098
4 Tabel 2. Hasil Uji Seretak (Uji G) Model -2 Log Likelihood Chi- Square df Sig. Itercept Oly 114,764 Fial 86,353 28, ,000 Dega megguaka program SPSS berdasarka Output yag diperoleh pada Tabel 2 ilai Sig = 0,000 < α = 0,05, maka H 0 ditolak. Artiya miimal ada satu variabel bebas yag berpegaruh terhadap variabel UKT pada taraf pegujia 5%. Hasil uji parsial dapat dilihat pada tabel 1. Dega megguaka program SPSS berdasarka Output yag diperoleh pada tabel Model Fittig Iformatio dapat dijelaska bahwa : - Pada variabel jumlah saudara ilai Sig. = 0,521 > α = 0,05, maka H 0 diterima. Artiya variabel jumlah saudara tidak berpegaruh terhadap variabel UKT pada taraf pegujia 5%. - Pada variabel pekerjaa orag tua ilai Sig. = 0,438 > α = 0,05, maka H 0 diterima. Artiya variabel pekerjaa orag tua tidak berpegaruh terhadap variabel UKT pada taraf pegujia 5%. - Pada variabel peghasila orag tua ilai Sig. = 0,000 < α = 0,05, maka H 0 ditolak. Artiya variabel peghasila orag tua berpegaruh terhadap variabel UKT pada taraf pegujia 5%. Dari Tabel 1 terlihat bahwa haya variabel X 3 yag memberika pegaruh yata terhadap Y. Oleh karea itu, aka dilakuka pedugaa parameter kembali dega melakuka pemiliha kombiasi model terbaik (best subset). Hasil dari pedugaa ii diperoleh : Table 3. Hasil Estimasi parameter (2) Estimate Std. Error Wald df Sig. [UKT = 1] 1,279 0,583 4, ,028 [UKT = 2] 3,880 0,755 26, ,000 [UKT = 3] 5,428 0,908 35, ,000 X3 1,445 0,304 22, ,000 Meurut Tabel 3, model terbaik yag diperoleh adalah g 1 (x) = 1, ,445 x 3 g 2 (x) = 3, ,445 x 3 g 3 (x) = 5, ,445 x 3 Berarti setiap pertambaha jumlah peghasila orag tua UKT-ya aka bertambah sebesar 1,445 kali. Uji Kelayaka Model Uji kelayaka model diguaka utuk melihat apakah model yag diguaka telah sesuai atau belum. Dega megguaka program SPSS diperoleh ketepata klasifikasi Tabel 4. Goodess-of-Fit Chi-Square df Sig. Pearso 53, ,911 Deviace 54, ,906 Dega megguaka program SPSS berdasarka Output yag diperoleh pada tabel Goodess of Fit ilai Sig. = > α = 0.05, maka H 0 diterima. Artiya model sesuai (tidak terdapat perbedaa yag sigifika atara hasil pegamata dega kemugkia hasil prediksi) pada taraf pegujia 5%. Dega demikia dapat disimpulka bahwa model regresi logistik ordial yag diperoleh telah sesuai. Iterpretasi Parameter Model Pada Tabel 3 ditujukka bahwa ilai peduga β 3 sebesar 1,445. Nilai Odds ratio adalah ilai dari exp(β 3 ) = exp(1,445) = 4,242. Hal ii dapat diiterpretasika bahwa semaki besar peghasila orag tua maka kecederuga utuk medapat level UKT yag tiggi sebesar 4,242 kali. 4. Kesimpula Dari tiga variabel bebas yag diguaka yaitu, Jumlah saudara, Pekerjaa orag tua, da Peghasila orag tua, diketahui bahwa Peghasila orag tua merupaka variabel bebas yag berpegaruh secara sigifika terhadap peetua tigkat UKT mahasiswa Jurusa Matematika Fakultas MIPA Uiversitas Begkulu Tahu Model terbaik logit ordial yag diperoleh adalah sebagai berikut : g 1 (x) = 1, ,445 x 3 g 2 (x) = 3, ,445 x 3 g 3 (x) = 5, ,445 x 3 Iterpretasi Nilai Odds ratio adalah ilai dari exp(β 3 ) = exp(1,445) = 4,242. Hal ii dapat diartika bahwa 1099
5 semaki besar peghasila orag tua maka kecederuga utuk medapat level UKT yag tiggi sebesar 4,242 kali. Daftar Pustaka [1] Aoim, 2013, Surat Edara Dirje Dikti o. 272/E1.1/KU/2013: kisara tarif UKT (Uag Kuliah Tuggal), E1-1-KU-2013UagKuliahTuggal.pdf. diuduh pada 10 April 2015 [2] Hosmer, D.W., ad S. Lemeshow, 2000, Applied Logistic Regressio Secod Editio, Joh Willey & So, Ic. New York. [3] Gujarati, D.N., 2004, Basic Ecoometrics Fourth Editio, McGraw Hill. New York. [4] Dobso, A.J., ad A,G. Barett, 2008, A Itroductio to Geeralized Liear Models 3 rd Edito. Taylor & Fracis Group, LLC. New York. [5] Agresti, A., 2007, A Itroductio To Categorical Data Aalysis., Joh Willey & Sos, Ic. New York. [6] Guilford, J.P., 1956, Fudametal Statistics i Psychology ad Educatio, Mc Graw-Hill Book Co. Ic. New York. 1100
BAB 2 LANDASAN TEORI
BAB LANDASAN TEORI.1 Aalisis Regresi Istilah regresi pertama kali diperkealka oleh seorag ahli yag berama Facis Galto pada tahu 1886. Meurut Galto, aalisis regresi berkeaa dega studi ketergatuga dari suatu
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
BAB III METODE PENELITIAN A. Subjek Peelitia Peelitia ii dilaksaaka di kawasa huta magrove, yag berada pada muara sugai Opak di Dusu Baros, Kecamata Kretek, Kabupate Batul. Populasi dalam peelitia ii adalah
Lebih terperinci9 Departemen Statistika FMIPA IPB
Supleme Resposi Pertemua ANALISIS DATA KATEGORIK (STK351 9 Departeme Statistika FMIPA IPB Pokok Bahasa Sub Pokok Bahasa Referesi Waktu Pegatar Aalisis utuk Data Respo Kategorik Data respo kategorik Sebara
Lebih terperinciAnalisis Regresi Ordinal Untuk Mengetahui Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Kualitas Pelayanan Kesehatan Pada Komunitas Latino
Jural Gradie Vol 8 No 2 Juli 22 82-88 Aalisis Regresi Ordial Utuk Megetahui Faktor-Faktor Yag Mempegaruhi Kualitas Pelayaa Kesehata Pada Komuitas Latio Idhia Sriliaa Jurusa Matematika, Fakultas Matematika
Lebih terperinciKata Kunci : CHAID, IPM, regresi logistik ordinal.
ANALISIS CHAID DAN REGRESI LOGISTIK ORDINAL PADA INDEKS PEMBANGUNAN MANUSIA DI PROVINSI JAWA TENGAH Liaa Yuita Sari, Sri Sulistijowati Hadajai, da Satoso Budiwiyoo Program Studi Matematika FMIPA UNS ABSTRAK.
Lebih terperinciTINJAUAN PUSTAKA Pengertian
TINJAUAN PUSTAKA Pegertia Racaga peelitia kasus-kotrol di bidag epidemiologi didefiisika sebagai racaga epidemiologi yag mempelajari hubuga atara faktor peelitia dega peyakit, dega cara membadigka kelompok
Lebih terperinciPertemuan Ke-11. Teknik Analisis Komparasi (t-test)_m. Jainuri, M.Pd
Pertemua Ke- Komparasi berasal dari kata compariso (Eg) yag mempuyai arti perbadiga atau pembadiga. Tekik aalisis komparasi yaitu salah satu tekik aalisis kuatitatif yag diguaka utuk meguji hipotesis tetag
Lebih terperinciPENGGGUNAAN ALGORITMA GAUSS-NEWTON UNTUK MENENTUKAN SIFAT-SIFAT PENAKSIR PARAMETER DAN
PENGGGUNAAN ALGORITMA GAUSS-NEWTON UNTUK MENENTUKAN SIFAT-SIFAT PENAKSIR PARAMETER DAN DALAM SUATU MODEL NON-LINIER Abstrak Nur ei 1 1, Jurusa Matematika FMIPA Uiversitas Tadulako Jl. Sukaro-Hatta Palu,
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN. Variabel X merupakan variabel bebas adalah kepemimpinan dan motivasi,
7 III. METODE PENELITIAN 3.1 Idetifikasi Masalah Variabel yag diguaka dalam peelitia ii adalah variabel X da variabel Y. Variabel X merupaka variabel bebas adalah kepemimpia da motivasi, variabel Y merupaka
Lebih terperinci1200 (0,535) (0,465) (1200 1).0,05 + (0,535) (0,465)
= DATA DAN METODE PENELITIAN Data Peelitia Data yag diguaka dalam peelitia ii adalah data primer hasil yag diperoleh melalui peyebara kuisioer da metode wawacara sebagai data pelegkap. Pegumpula data dilaksaaka
Lebih terperinciTRANSFORMASI BOX-COX PADA ANALISIS REGRESI LINIER SEDERHANA
Jural Matematika UNAND Vol. 2 No. 2 Hal. 115 122 ISSN : 2303 2910 c Jurusa Matematika FMIPA UNAND TRANSFORMASI BOX-COX PADA ANALISIS REGRESI LINIER SEDERHANA ELVI YATI, DODI DEVIANTO, YUDIANTRI ASDI Program
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB PENDAHULUAN. Latar Belakag Didalam melakuka kegiata suatu alat atau mesi yag bekerja, kita megeal adaya waktu hidup atau life time. Waktu hidup adalah lamaya waktu hidup suatu kompoe atau uit pada
Lebih terperinciPerbandingan Beberapa Metode Pendugaan Parameter AR(1)
Jural Vokasi 0, Vol.7. No. 5-3 Perbadiga Beberapa Metode Pedugaa Parameter AR() MUHLASAH NOVITASARI M, NANI SETIANINGSIH & DADAN K Program Studi Matematika Fakultas MIPA Uiversitas Tajugpura Jl. Ahmad
Lebih terperinciPenyelesaian: Variables Entered/Removed a. a. Dependent Variable: Tulang b. All requested variables entered.
2. Pelajari data dibawah ii, tetuka depede da idepede variabel serta : a) Hitug Sum of Square for Regressio (X) b) Hitug Sum of Square for Residual c) Hitug Meas Sum of Square for Regressio (X) d) Hitug
Lebih terperinciPerbandingan Power of Test dari Uji Normalitas Metode Bayesian, Uji Shapiro-Wilk, Uji Cramer-von Mises, dan Uji Anderson-Darling
Jural Gradie Vol No Juli 5 : -5 Perbadiga Power of Test dari Uji Normalitas Metode Bayesia, Uji Shapiro-Wilk, Uji Cramer-vo Mises, da Uji Aderso-Darlig Dyah Setyo Rii, Fachri Faisal Jurusa Matematika,
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. Statistika merupakan salah satu cabang penegtahuan yang paling banyak mendapatkan
BAB LANDASAN TEORI. Pegertia Regresi Statistika merupaka salah satu cabag peegtahua yag palig bayak medapatka perhatia da dipelajari oleh ilmua dari hamper semua bidag ilmu peegtahua, terutama para peeliti
Lebih terperinciPENERAPAN REGRESI BINOMIAL NEGATIF UNTUK MENGATASI OVERDISPERSI PADA REGRESI POISSON
E-Jural Matematika Vol., No., Mei 013, 6-10 ISSN: 303-1751 PENERAPAN REGRESI BINOMIAL NEGATIF UNTUK MENGATASI OVERDISPERSI PADA REGRESI POISSON PUTU SUSAN PRADAWATI 1, KOMANG GDE SUKARSA, I GUSTI AYU MADE
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB PENDAHULUAN. Latar Belakag Statistika iferesi merupaka salah satu cabag statistika yag bergua utuk meaksir parameter. Peaksira dapat diartika sebagai dugaa atau perkiraa atas sesuatu yag aka terjadi
Lebih terperinciBAB V ANALISA PEMECAHAN MASALAH
89 BAB V ANALISA PEMECAHAN MASALAH Dalam upaya mearik kesimpula da megambil keputusa, diperluka asumsi-asumsi da perkiraa-perkiraa. Secara umum hipotesis statistik merupaka peryataa megeai distribusi probabilitas
Lebih terperinciNama : INDRI SUCI RAHMAWATI NIM : ANALISIS REGRESI SESI 01 HAL
Nama : INDRI SUCI RAHMAWATI NIM : 2015-32-005 ANALISIS REGRESI SESI 01 HAL. 86-88 Latiha 2 Pelajari data dibawah ii, tetuka depede da idepede variabel serta : a. Hitug Sum of Square for Regressio (X) b.
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
36 BAB III METODE PENELITIAN A. Racaga Peelitia 1. Pedekata Peelitia Peelitia ii megguaka pedekata kuatitatif karea data yag diguaka dalam peelitia ii berupa data agka sebagai alat meetuka suatu keteraga.
Lebih terperinciSTATISTICS. Hanung N. Prasetyo Week 11 TELKOM POLTECH/HANUNG NP
STATISTICS Haug N. Prasetyo Week 11 PENDAHULUAN Regresi da korelasi diguaka utuk megetahui hubuga dua atau lebih kejadia (variabel) yag dapat diukur secara matematis. Ada dua hal yag diukur atau diaalisis,
Lebih terperinciNama : INDRI SUCI RAHMAWATI NIM : ANALISIS REGRESI SESI 01 HAL
Nama : INDRI SUCI RAHMAWATI NIM : 2015-32-005 ANALISIS REGRESI SESI 01 HAL. 85-88 Latiha 1 Pelajari data dibawah ii, tetuka depede da idepedet variabel serta a. Hitug Sum of for Regressio (X) b. Hitug
Lebih terperinci3 METODE PENELITIAN 3.1 Kerangka Pemikiran 3.2 Lokasi dan Waktu Penelitian
19 3 METODE PENELITIAN 3.1 Keragka Pemikira Secara rigkas, peelitia ii dilakuka dega tiga tahap aalisis. Aalisis pertama adalah megaalisis proses keputusa yag dilakuka kosume dega megguaka aalisis deskriptif.
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
6 BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Desai Peelitia Meurut Kucoro (003:3): Peelitia ilmiah merupaka usaha utuk megugkapka feomea alami fisik secara sistematik, empirik da rasioal. Sistematik artiya proses yag
Lebih terperinciBab III Metoda Taguchi
Bab III Metoda Taguchi 3.1 Pedahulua [2][3] Metoda Taguchi meitikberatka pada pecapaia suatu target tertetu da meguragi variasi suatu produk atau proses. Pecapaia tersebut dilakuka dega megguaka ilmu statistika.
Lebih terperinciUkuran Pemusatan. Pertemuan 3. Median. Quartil. 17-Mar-17. Modus
-Mar- Ukura Pemusata Pertemua STATISTIKA DESKRIPTIF Statistik deskripti adalah pegolaha data utuk tujua medeskripsika atau memberika gambara terhadap obyek yag diteliti dega megguaka sampel atau populasi.
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN Penelitian ini dilakukan di kelas X SMA Muhammadiyah 1 Pekanbaru. semester ganjil tahun ajaran 2013/2014.
BAB III METODE PENELITIAN A. Waktu da Tempat Peelitia Peelitia dilaksaaka dari bula Agustus-September 03.Peelitia ii dilakuka di kelas X SMA Muhammadiyah Pekabaru semester gajil tahu ajara 03/04. B. Subjek
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI. Dalam tugas akhir ini akan dibahas mengenai penaksiran besarnya
5 BAB II LANDASAN TEORI Dalam tugas akhir ii aka dibahas megeai peaksira besarya koefisie korelasi atara dua variabel radom kotiu jika data yag teramati berupa data kategorik yag terbetuk dari kedua variabel
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
BAB III METODE PENELITIAN A. Tujua Peelitia Peelitia ii bertujua utuk megetahui apakah terdapat perbedaa hasil belajar atara pegguaa model pembelajara Jigsaw dega pegguaa model pembelajara Picture ad Picture
Lebih terperinciANALISIS REGRESI LOGISTIK ORDINAL TERHADAP FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI PREDIKAT KELULUSAN MAHASISWA S1 DI ITS SURABAYA
ANALISIS REGRESI LOGISTIK ORDINAL TERHADAP FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI PREDIKAT KELULUSAN MAHASISWA S DI ITS SURABAYA Sitti Imaslihkah, Madu Rata, da Vita Ratasari Jurusa Statistika, Fakultas MIPA,
Lebih terperinciREGRESI LINIER SEDERHANA
REGRESI LINIER SEDERHANA REGRESI, KAUSALITAS DAN KORELASI DALAM EKONOMETRIKA Regresi adalah salah satu metode aalisis statistik yag diguaka utuk melihat pegaruh atara dua atau lebih variabel Kausalitas
Lebih terperinciPENGARUH INFLASI TERHADAP KEMISKINAN DI PROPINSI JAMBI
Halama Tulisa Jural (Judul da Abstraksi) Jural Paradigma Ekoomika Vol.1, No.5 April 2012 PENGARUH INFLASI TERHADAP KEMISKINAN DI PROPINSI JAMBI Oleh : Imelia.,SE.MSi Dose Jurusa Ilmu Ekoomi da Studi Pembagua,
Lebih terperinciLogistic Regression Analysis To Determine Factors Affecting The Grade Point Average (GPA) Of FMIPA Student Of Sam Ratulangi University Of Manado
Aalisis Regresi Logistik Utuk Meetuka Faktor-Faktor Yag Mempegaruhi Ideks Prestasi Kumulatif (IPK) Mahasiswa FMIPA Uiversitas Sam Ratulagi Maado Yumira Adriai Tampil 1, Hay Komalig 2, Yohais Lagi 3* 1,2,3
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI DAN PELAKSANAAN PENELITIAN. Perumusan - Sasaran - Tujuan. Pengidentifikasian dan orientasi - Masalah.
BAB III METODOLOGI DAN PELAKSANAAN PENELITIAN 3.1. DIAGRAM ALIR PENELITIAN Perumusa - Sasara - Tujua Pegidetifikasia da orietasi - Masalah Studi Pustaka Racaga samplig Pegumpula Data Data Primer Data Sekuder
Lebih terperinciPENGUJIAN HIPOTESIS. Atau. Pengujian hipotesis uji dua pihak:
PENGUJIAN HIPOTESIS A. Lagkah-lagkah pegujia hipotesis Hipotesis adalah asumsi atau dugaa megeai sesuatu. Jika hipotesis tersebut tetag ilai-ilai parameter maka hipotesis itu disebut hipotesis statistik.
Lebih terperinciIII. METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di MTs Muhammadiyah 1 Natar Lampung Selatan.
9 III. METODOLOGI PENELITIAN A. Populasi Da Sampel Peelitia ii dilaksaaka di MTs Muhammadiyah Natar Lampug Selata. Populasiya adalah seluruh siswa kelas VIII semester geap MTs Muhammadiyah Natar Tahu Pelajara
Lebih terperinciREGRESI LINIER DAN KORELASI. Variabel bebas atau variabel prediktor -> variabel yang mudah didapat atau tersedia. Dapat dinyatakan
REGRESI LINIER DAN KORELASI Variabel dibedaka dalam dua jeis dalam aalisis regresi: Variabel bebas atau variabel prediktor -> variabel yag mudah didapat atau tersedia. Dapat diyataka dega X 1, X,, X k
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN
22 BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Lokasi da Waktu Peelitia Peelitia ii dilaksaaka di tiga kator PT Djarum, yaitu di Kator HQ (Head Quarter) PT Djarum yag bertempat di Jala KS Tubu 2C/57 Jakarta Barat,
Lebih terperinciPOSITRON, Vol. II, No. 2 (2012), Hal. 1-5 ISSN : Penentuan Energi Osilator Kuantum Anharmonik Menggunakan Teori Gangguan
POSITRON, Vol. II, No. (0), Hal. -5 ISSN : 30-4970 Peetua Eergi Osilator Kuatum Aharmoik Megguaka Teori Gaggua Iklas Saubary ), Yudha Arma ), Azrul Azwar ) )Program Studi Fisika Fakultas Matematika da
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB LANDASAN TEORI.1 Distribusi Ekspoesial Fugsi ekspoesial adalah salah satu fugsi yag palig petig dalam matematika. Biasaya, fugsi ii ditulis dega otasi exp(x) atau e x, di maa e adalah basis logaritma
Lebih terperinciBAB III 1 METODE PENELITAN. Penelitian dilakukan di SMP Negeri 2 Batudaa Kab. Gorontalo dengan
BAB III METODE PENELITAN. Tempat Da Waktu Peelitia Peelitia dilakuka di SMP Negeri Batudaa Kab. Gorotalo dega subject Peelitia adalah siswa kelas VIII. Pemiliha SMP Negeri Batudaa Kab. Gorotalo. Adapu
Lebih terperinciPedahulua Hipotesis: asumsi atau dugaa semetara megeai sesuatu hal. Ditutut utuk dilakuka pegeceka kebearaya. Jika asumsi atau dugaa dikhususka megeai
PENGUJIAN HIPOTESIS Pedahulua Hipotesis: asumsi atau dugaa semetara megeai sesuatu hal. Ditutut utuk dilakuka pegeceka kebearaya. Jika asumsi atau dugaa dikhususka megeai ilai-ilai parameter populasi,
Lebih terperinciREGRESI DAN KORELASI
REGRESI DAN KORELASI Pedahulua Dalam kehidupa sehari-hari serig ditemuka masalah/kejadia yagg salig berkaita satu sama lai. Kita memerluka aalisis hubuga atara kejadia tersebut Dalam bab ii kita aka membahas
Lebih terperinciSEBARAN t dan SEBARAN F
SEBARAN t da SEBARAN F 1 Tabel uji t disebut juga tabel t studet. Sebara t pertama kali diperkealka oleh W.S. Gosset pada tahu 1908. Saat itu, Gosset bekerja pada perusahaa bir Irladia yag melarag peerbita
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN
3 BAB III METODOLOGI PENELITIAN A. Metode Peelitia Metode yag diguaka dalam peelitia ii adalah metode kuatitatif dega eksperime semu (quasi eksperimet desig). Peelitia ii melibatka dua kelas, yaitu satu
Lebih terperinciSTATISTIKA ANALISIS REGRESI DAN KORELASI LINIER SEDERHANA
STATISTIKA ANALISIS REGRESI DAN KORELASI LINIER SEDERHANA OUTLINE LANJUTAN Peetua garis duga regresi dega Metode OLS kostata a da koefisie b Aalisis Varias komposisi variasi sekitar garis r da r Stadard
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang. Universitas Sumatera Utara
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakag Salah satu pera da fugsi statistik dalam ilmu pegetahua adalah sebagai. alat aalisis da iterpretasi data kuatitatif ilmu pegetahua, sehigga didapatka suatu kesimpula
Lebih terperinciIII. METODOLOGI PENELITIAN. Populasi dalam penelitian ini adalah semua siswa kelas XI IPA SMA Negeri I
7 III. METODOLOGI PENELITIAN A. Populasi da Sampel Peelitia Populasi dalam peelitia ii adalah semua siswa kelas XI IPA SMA Negeri I Kotaagug Tahu Ajara 0-03 yag berjumlah 98 siswa yag tersebar dalam 3
Lebih terperinciPENDUGAAN PARAMETER DARI DISTRIBUSI POISSON DENGAN MENGGUNAKAN METODE MAXIMUM LIKEHOOD ESTIMATION (MLE) DAN METODE BAYES
Jural Matematika UNAND Vol. 3 No. 4 Hal. 52 59 ISSN : 233 29 c Jurusa Matematika FMIPA UNAND PENDUGAAN PARAMETER DARI DISTRIBUSI POISSON DENGAN MENGGUNAKAN METODE MAXIMUM LIKEHOOD ESTIMATION (MLE) DAN
Lebih terperinciPENDUGA RASIO UNTUK RATA-RATA POPULASI MENGGUNAKAN KUARTIL VARIABEL BANTU PADA PENGAMBILAN SAMPEL ACAK SEDERHANA DAN PENGATURAN PERINGKAT MEDIAN
PEDUGA RASIO UTUK RATA-RATA POPULASI MEGGUAKA KUARTIL VARIABEL BATU PADA PEGAMBILA SAMPEL ACAK SEDERHAA DA PEGATURA PERIGKAT MEDIA ur Khasaah, Etik Zukhroah, da Dewi Reto Sari S. Prodi Matematika Fakultas
Lebih terperinciANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI INDEKS PEMBANGUNAN GENDER (IPG) DENGAN MENGGUNAKAN REGRESI PROBIT
1 ANALISIS FAKOR-FAKOR YANG MEMPENGARUHI INDEKS PEMBANGUNAN GENDER (IPG) DENGAN MENGGUNAKAN REGRESI PROBI Ari Vaerli Fitarisca (1) da Vita Ratasari (2) (1)(2) Jurusa Statistika, FMIPA, IS, Istitut ekologi
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. Penelitian ini merupakan jenis penelitian deskriptif-kuantitatif, karena
7 BAB III METODE PENELITIAN A. Jeis Peelitia Peelitia ii merupaka jeis peelitia deskriptif-kuatitatif, karea melalui peelitia ii dapat dideskripsika fakta-fakta yag berupa kemampua siswa kelas VIII SMP
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. X Y X Y X Y sampel
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakag Masalah Aalisis regresi merupaka metode aalisis data yag meggambarka hubuga atara variabel respo dega satu atau beberapa variabel prediktor. Aalisis regresi tersebut
Lebih terperinciPerbandingan Metode Regresi Robust Estimasi Least Trimmed Square, Estimasi Scale, dan Estimasi Method Of Moment
PRISMA 1 (2018) https://joural.ues.ac.id/sju/idex.php/prisma/ Perbadiga Metode Regresi Robust Estimasi Least Trimmed Square, Estimasi Scale, da Estimasi Method Of Momet Muhammad Bohari Rahma, Edy Widodo
Lebih terperinciESTIMASI. (PENDUGAAN STATISTIK) Ir. Tito Adi Dewanto. Statistika
Wed 6/0/3 ETIMAI (PENDUGAAN TATITIK) Ir. Tito Adi Dewato tatistika Deskriptif Iferesi Estimasi Uji Hipotesis Titik Retag Estimasi da Uji Hipotesis Dilakuka setelah peelitia dalam tahap pegambila suatu
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Metode Peelitia Peelitia ii megguaka metode peelitia Korelasioal. Peelitia korelasioaal yaitu suatu metode yag meggambarka secara sistematis da obyektif tetag hubuga atara
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
BAB III METODE PENELITIAN A. Racaga da Jeis Peelitia Racaga peelitia ii adalah deskriptif dega pedekata cross sectioal yaitu racaga peelitia yag meggambarka masalah megeai tigkat pegetahua remaja tetag
Lebih terperinciPengujian Normal Multivariat T 2 Hotteling pada Faktor-Faktor yang Mempengaruhi IPM di Jawa Timur dan Jawa Barat Tahun 2007
1 Peguia Normal Multivariat T Hottelig pada Faktor-Faktor yag Mempegaruhi IPM di Jawa Timur da Jawa Barat Tahu 007 Dedi Setiawa, Zuy Iesa Pratiwi, Devi Lidasari, da Sati Puteri Rahayu Jurusa Statistika,
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
22 BAB III METODE PENELITIAN 3.1. Metode Peelitia Pada bab ii aka dijelaska megeai sub bab dari metodologi peelitia yag aka diguaka, data yag diperluka, metode pegumpula data, alat da aalisis data, keragka
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode korelasional, yaitu
BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Metode Peelitia Metode yag diguaka dalam peelitia ii adalah metode korelasioal, yaitu Peelitia korelasi bertujua utuk meemuka ada atau tidakya hubuga atara dua variabel atau
Lebih terperincib. Penyajian data kelompok Contoh: Berat badan 30 orang siswa tercatat sebagai berikut:
Statistik da Peluag A. Statistik Statistik adalah metode ilmiah yag mempelajari cara pegumpula, peyusua, pegolaha, da aalisis data, serta cara pegambila kesimpula berdasarka data-data tersebut. Data ialah
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. penelitian yaitu PT. Sinar Gorontalo Berlian Motor, Jl. H. B Yassin no 28
5 BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Lokasi Peelitia da Waktu Peelitia Sehubuga dega peelitia ii, lokasi yag dijadika tempat peelitia yaitu PT. Siar Gorotalo Berlia Motor, Jl. H. B Yassi o 8 Kota Gorotalo.
Lebih terperinciFAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI STATUS BEKERJA PENDUDUK KABUPATEN KULON PROGO TAHUN 2013 DENGAN MENGGUNAKAN PENDEKATAN REGRESI LOGISTIK
E-ISSN 57-9378 Jural Statistika Idustri da Komputasi Volume, No. 1, Jauari 017, pp. 41-50 FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI STATUS BEKERJA PENDUDUK KABUPATEN KULON PROGO TAHUN 013 DENGAN MENGGUNAKAN PENDEKATAN
Lebih terperinciBAB IV. METODE PENELITlAN. Rancangan atau desain dalam penelitian ini adalah analisis komparasi, dua
BAB IV METODE PENELITlAN 4.1 Racaga Peelitia Racaga atau desai dalam peelitia ii adalah aalisis komparasi, dua mea depede (paired sample) yaitu utuk meguji perbedaa mea atara 2 kelompok data. 4.2 Populasi
Lebih terperinciA. Pengertian Hipotesis
PENGUJIAN HIPOTESIS A. Pegertia Hipotesis Hipotesis statistik adalah suatu peryataa atau dugaa megeai satu atau lebih populasi Ada macam hipotesis:. Hipotesis ol (H 0 ), adalah suatu hipotesis dega harapa
Lebih terperinciREGRESI LINIER GANDA
REGRESI LINIER GANDA Secara umum, data hasil pegamata Y bisa terjadi karea akibat variabelvariabel bebas,,, k. Aka ditetuka hubuga atara Y da,,, k sehigga didapat regresi Y atas,,, k amu masih meujukka
Lebih terperinciBAB II METODOLOGI PENELITIAN. kualitatif. Kerangka acuan dalam penelitian ini adalah metode penelitian
BAB II METODOLOGI PEELITIA 2.1. Betuk Peelitia Betuk peelitia dapat megacu pada peelitia kuatitatif atau kualitatif. Keragka acua dalam peelitia ii adalah metode peelitia kuatitatif yag aka megguaka baik
Lebih terperinciBAB III MENENTUKAN MODEL KERUSAKAN DAN INTERVAL WAKTU PREVENTIVE MAINTENANCE OPTIMUM SISTEM AXIS PADA MESIN CINCINNATI MILACRON DOUBLE GANTRY TIPE-F
BAB III MENENUKAN MODEL KERUSAKAN DAN INERVAL WAKU PREVENIVE MAINENANCE OPIMUM SISEM AXIS PADA MESIN CINCINNAI MILACRON DOUBLE GANRY IPE-F 3.1 Pedahulua Pada Bab II telah dijelaska beberapa teori yag diguaka
Lebih terperinciKunti Lestari 1, Maria Titah JP 2. Jurusan Statistika, FST, Institut Sains & Teknologi Akprind Yogyakarta
E-ISSN 2527-9378 Jural Statistika Idustri da Komputasi Volume 2, No. 1, Jauari 2017, pp. 31-40 ANALISIS REGRESI LOGISTIK UNTUK MENGETAHUI FAKTOR YANG BERPENGARUH TERHADAP FREKUENSI IBU RUMAH TANGGA DALAM
Lebih terperinciJurnal EKSPONENSIAL Volume 8, Nomor 2, Nopember 2017 ISSN
Peerapa Metode Aalisis Regresi Logistik Bier Da Classificatio Ad Regressio Tree (CART) Pada Faktor yag Mempegaruhi Lama Masa Studi Mahasiswa Applicatio Of Biary Logistic Regressio Ad Classificatio Ad Regressio
Lebih terperinciIDENTIFIKASI FAKTOR-FAKTOR YANG MEMENGARUHI INDEKS PRESTASI KUMULATIF (IPK) MENGGUNAKAN REGRESI LOGISTIK BINER DAN MULTINOMIAL NUR FITRIANY
IDENTIFIKASI FAKTOR-FAKTOR YANG MEMENGARUHI INDEKS PRESTASI KUMULATIF (IPK) MENGGUNAKAN REGRESI LOGISTIK BINER DAN MULTINOMIAL NUR FITRIANY DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN
Lebih terperinciPemodelan Ketahanan Pangan di Indonesia dengan Pendekatan Regresi Probit Ordinal
JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 5 No. 2 (2016) 2337-3520 (2301-928X Prit) D-151 Pemodela Ketahaa Paga di Idoesia dega Pedekata Regresi Probit Ordial Deby Lolita Permatasari 1 da Vita Ratasari 2 Jurusa Statistika,
Lebih terperinciIII. METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di SMA Negeri 1 Way Jepara Kabupaten Lampung Timur
0 III. METODOLOGI PENELITIAN A. Lokasi da Waktu Peelitia Peelitia ii dilakuka di SMA Negeri Way Jepara Kabupate Lampug Timur pada bula Desember 0 sampai Mei 03. B. Populasi da Sampel Populasi dalam peelitia
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN TEORITIS
BAB II TINJAUAN TEORITIS.1 Pegertia-pegertia Lapaga pekerjaa adalah bidag kegiata dari pekerjaa/usaha/ perusahaa/kator dimaa seseorag bekerja. Pekerjaa utama adalah jika seseorag haya mempuyai satu pekerjaa
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. objek penelitian yang penulis lakukan adalah Beban Operasional susu dan Profit
BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Objek Peelitia Objek peelitia merupaka sasara utuk medapatka suatu data. Jadi, objek peelitia yag peulis lakuka adalah Beba Operasioal susu da Profit Margi (margi laba usaha).
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di halaman Pusat Kegiatan Olah Raga (PKOR) Way Halim Bandar Lampung pada bulan Agustus 2011.
III. METODE PENELITIAN A. Tempat da Waktu Peelitia Peelitia ii dilaksaaka di halama Pusat Kegiata Olah Raga (PKOR) Way Halim Badar Lampug pada bula Agustus 2011. B. Objek da Alat Peelitia Objek peelitia
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN Latar Belakang Permasalahan
BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakag Permasalaha Matematika merupaka Quee ad servat of sciece (ratu da pelaya ilmu pegetahua). Matematika dikataka sebagai ratu karea pada perkembagaya tidak tergatug pada
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. Analisis regresi menjadi salah satu bagian statistika yang paling banyak aplikasinya.
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakag Aalisis regresi mejadi salah satu bagia statistika yag palig bayak aplikasiya. Aalisis regresi memberika keleluasaa kepada peeliti utuk meyusu model hubuga atau pegaruh
Lebih terperinciBAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. Sebagai hasil penelitian dalam pembuatan modul Rancang Bangun
47 BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN Sebagai hasil peelitia dalam pembuata modul Racag Bagu Terapi Ifra Merah Berbasis ATMega8 dilakuka 30 kali pegukura da perbadiga yaitu pegukura timer/pewaktu da di badigka
Lebih terperinciIV. METODE PENELITIAN. berdasarkan tujuan penelitian (purposive) dengan pertimbangan bahwa Kota
IV. METODE PENELITIAN 4.1. Lokasi da Waktu Peelitia ii dilaksaaka di Kota Bogor Pemiliha lokasi peelitia berdasarka tujua peelitia (purposive) dega pertimbaga bahwa Kota Bogor memiliki jumlah peduduk yag
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN
30 III. METODE PENELITIAN A. Metode Dasar Peelitia Metode yag diguaka dalam peelitia adalah metode deskriptif, yaitu peelitia yag didasarka pada pemecaha masalah-masalah aktual yag ada pada masa sekarag.
Lebih terperinciBAB 6: ESTIMASI PARAMETER (2)
Bab 6: Estimasi Parameter () BAB 6: ESTIMASI PARAMETER (). ESTIMASI PROPORSI POPULASI Proporsi merupaka perbadiga atara terjadiya suatu peristiwa dega semua kemugkiaa peritiwa yag bisa terjadi. Besara
Lebih terperinciPENDAHULUAN. Statistika penyajian DATA untuk memperoleh INFORMASI penafsiran DATA. Data (bentuk tunggal : Datum ) : ukuran suatu nilai
1. Pegertia Statistika PENDAHULUAN Statistika berhubuga dega peyajia da peafsira kejadia yag bersifat peluag dalam suatu peyelidika terecaa atau peelitia ilmiah. Statistika peyajia DATA utuk memperoleh
Lebih terperinciIV METODE PENELITIAN 4.1 Lokasi dan waktu 4.2. Jenis dan Sumber Data 4.3 Metode Pengumpulan Data
IV METODE PENELITIAN 4.1 Lokasi da waktu Peelitia ii dilakuka di PD Pacet Segar milik Alm Bapak H. Mastur Fuad yag beralamat di Jala Raya Ciherag o 48 Kecamata Cipaas, Kabupate Ciajur, Propisi Jawa Barat.
Lebih terperinciMETODE PENELITIAN. dalam tujuh kelas dimana tingkat kemampuan belajar matematika siswa
19 III. METODE PENELITIAN A. Populasi da Sampel Populasi dalam peelitia ii adalah seluruh siswa kelas VIII SMP Negeri 8 Badar Lampug tahu pelajara 2009/2010 sebayak 279 orag yag terdistribusi dalam tujuh
Lebih terperinciIII. METODOLOGI PENELITIAN. Populasi dalam penelitian ini adalah semua siswa kelas XI MIA SMA Negeri 5
III. METODOLOGI PENELITIAN A. Populasi da Sampel Peelitia Populasi dalam peelitia ii adalah semua siswa kelas I MIA SMA Negeri 5 Badar Lampug Tahu Pelajara 04-05 yag berjumlah 48 siswa. Siswa tersebut
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. Dalam melakukan penelitian, terlebih dahulu menentukan desain
BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Desai Peelitia Dalam melakuka peelitia, terlebih dahulu meetuka desai peelitia yag aka diguaka sehigga aka mempermudah proses peelitia tersebut. Desai peelitia yag diguaka
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di kelas XI MIA SMA Negeri 1 Kampar,
45 BAB III METODE PENELITIAN A. Tempat da Waktu Peelitia Peelitia ii dilaksaaka di kelas I MIA MA Negeri Kampar, pada bula April-Mei 05 semester geap Tahu Ajara 04/05 B. ubjek da Objek Peelitia ubjek dalam
Lebih terperinciPendugaan Selang: Metode Pivotal Langkah-langkahnya 1. Andaikan X1, X
Pedugaa Selag: Metode Pivotal Lagkah-lagkahya 1. Adaika X1, X,..., X adalah cotoh acak dari populasi dega fugsi kepekata f( x; ), da parameter yag tidak diketahui ilaiya. Adaika T adalah peduga titik bagi..
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Lokasi da objek peelitia Lokasi peelitia dalam skripsi ii adalah area Kecamata Pademaga, alasa dalam pemiliha lokasi ii karea peulis bertempat tiggal di lokasi tersebut sehigga
Lebih terperinciMETODE PENELITIAN. Penelitian tentang Potensi Ekowisata Hutan Mangrove ini dilakukan di Desa
III. METODE PENELITIAN A. Lokasi da Waktu Peelitia Peelitia tetag Potesi Ekowisata Huta Magrove ii dilakuka di Desa Merak Belatug, Kecamata Kaliada, Kabupate Lampug Selata. Peelitia ii dilaksaaka atara
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN. kelas VIII semester ganjil SMP Sejahtera I Bandar Lampung tahun pelajaran 2010/2011
III. METODE PENELITIAN A. Latar Peelitia Peelitia ii merupaka peelitia yag megguaka total sampel yaitu seluruh siswa kelas VIII semester gajil SMP Sejahtera I Badar Lampug tahu pelajara 2010/2011 dega
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Objek Peelitia Peelitia dilakuka di bagia spiig khususya bagia widig Pabrik Cambrics Primissima (disigkat PT.Primissima) di Jala Raya Magelag Km.15 Slema, Yogyakarta. Peelitia
Lebih terperinciMETODE NUMERIK JURUSAN TEKNIK SIPIL FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS BRAWIJAYA 7/4/2012 SUGENG2010. Copyright Dale Carnegie & Associates, Inc.
METODE NUMERIK JURUSAN TEKNIK SIPIL FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS BRAWIJAYA 7/4/0 SUGENG00 Copyright 996-98 Dale Caregie & Associates, Ic. Kesalaha ERROR: Selisih atara ilai perkiraa dega ilai eksakilai
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN. Penelitian ini merupakan penelitian tindakan kelas yang dilaksanakan pada siswa
III. METODE PENELITIAN A. Settig Peelitia Peelitia ii merupaka peelitia tidaka kelas yag dilaksaaka pada siswa kelas VIIIB SMP Muhammadiyah 1 Sidomulyo Kabupate Lampug Selata semester geap tahu pelajara
Lebih terperinciJENIS PENDUGAAN STATISTIK
ENDUGAAN STATISTIK ENDAHULUAN Kosep pedugaa statistik diperluka utuk membuat dugaa dari gambara populasi. ada pedugaa statistik dibutuhka pegambila sampel utuk diaalisis (statistik sampel) yag ati diguaka
Lebih terperinciPENAKSIR RASIO UNTUK RATA-RATA POPULASI MENGGUNAKAN KOEFISIEN VARIASI DAN KOEFISIEN KURTOSIS PADA SAMPLING GANDA
PEAKSIR RASIO UTUK RATA-RATA POPULASI MEGGUAKA KOEFISIE VARIASI DA KOEFISIE KURTOSIS PADA SAMPLIG GADA Heru Agriato *, Arisma Ada, Firdaus Mahasiswa Program S Matematika Dose Jurusa Matematika Fakultas
Lebih terperinciJURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 6. No. 2, 77-85, Agustus 2003, ISSN : DISTRIBUSI WAKTU BERHENTI PADA PROSES PEMBAHARUAN
JURAL MATEMATKA DA KOMPUTER Vol. 6. o., 77-85, Agustus 003, SS : 40-858 DSTRBUS WAKTU BERHET PADA PROSES PEMBAHARUA Sudaro Jurusa Matematika FMPA UDP Abstrak Dalam proses stokhastik yag maa kejadia dapat
Lebih terperinciMETODOLOGI PENELITIAN. penggunaan metode penelitian. Oleh karena itu, metode yang akan digunakan
47 III. METODOLOGI PENELITIAN A. Metodelogi Peelitia Keberhasila dalam suatu peelitia sagat ditetuka oleh ketepata pegguaa metode peelitia. Oleh karea itu, metode yag aka diguaka haruslah sesuai dega data
Lebih terperinci