BAB 2 KAJIAN TEORITIS

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "BAB 2 KAJIAN TEORITIS"

Transkripsi

1 9 BAB KAJIAN TEORITIS. Deskps Teo.. Kosep Dasa Rekayasa Pat Luak... Pegeta Rekayasa Pat Luak Pegeta ekayasa pat luak petama kal dpekealka oleh Ftz Baue sebaga peetapa da pegguaa psp-psp ekayasa dalam usaha medapatka pat luak yag ekooms, yatu pat luak yag tepecaya da bekeja efse pada mes atau kompute (Pessma,99,p9).... Paadgma Rekayasa Pat Luak Tedapat lma paadgma (model poses) dalam meekayasa suatu pat luak, yatu The Classc Lfe Cycle atau seg juga dsebut Watefall odel, Pototypg odel, Fouth Geeato Techques (4GT), Spal odel, da Combe odel. Pada peulsa skps dpaka model Watefall odel. euut Pessma (997, p9) pat luak telah mejad eleme kuc da evolus compute based-system da compute poduct. Selama lebh da empat dekade teakh, pat luak telah bekembag da sebuah pemecaha beoetas pemasalaha da alat aalss fomas mejad sebuah dust sed. Namu kebasaa pemogam awal da sejaah telah dega sedya mecptaka sekumpula masalah yag hgga k mash

2 0 ada. Pat luak telah mejad fakto pembatas dalam evolus compute-based systems. Beagkat da tulah dkembagka metode yag meyedaka famewok utuk membagu pat luak dega kualtas lebh tgg. Rekayasa pat luak (Softwae Egeeg) bedasaka Pessma (997, p3) adalah stud pedekata utuk pegaplkasa secaa sstemats, pedekata teuku utuk pegembaga, opeas da pemelhaaa da sebuah pat luak. Watefall model melput lagkah-lagkah aalss masalah atau kebutuha use, medesa aplkas yag aka dbuat, codg da yag teakh megmplemetaska aplkas yag sudah dbuat utuk kemuda devaluas oleh peggua. Pada Watefall model dapat dlakuka evs dsetap posesya (Pessma,997, p0-). euut Pessma (99, p0-), ada eam tahap dalam Watefall odel, sepet pada gamba. bekut adalah pejabaaya: A N A L IS IS D E S A IN C O D IN G D A N D E V E L O P E N T I P L E E N T A S I / T E S T IN G A IN T E N A N C E Gamba. odel Watefall

3 .. Iteaks ausa da Kompute Seg dega pekembagaya tekolog fomas, pogam-pogam bau bemucula dega peacaga yag meak. Namu hal tu belumlah cukup, kaea peggua (use) meggka adaya teaks dega pogampogam yag mudah dopeaska (use-fedly) aga use lebh mudah mejalaka pogam tesebut. Pogam yag teaktf pelu dacag dega bak sehgga use dapat measa seag da juga dapat kut beteaks dega bak dalam megguakaya.... Pogam Iteaktf Suatu pogam yag teaktf da bak haus besfat use fedly. Shedema (998, p5) mejelaska lma ktea yag haus dpeuh oleh suatu pogam yag use fedly, yatu:. Waktu belaja yag tdak lama. Kecepata peyaja fomas yag tepat. 3. Tgkat kesalaha pemakaa edah. 4. Peghafala sesudah melampau jagka waktu. 5. Kepuasa pbad. Suatu Pogam yag teaktf dapat dega mudah dbuat da dacag dega suatu peagkat batu pegembag sstem atamuka, sepet Vsual Basc, Vsual Fox Po, Bolad Delph da sebagaya. Keutuga pegguaa peagkat batu utuk megembagka atamuka meuut Satosa (997, p7) yatu:. Atamuka yag dhaslka mejad lebh bak.

4 . Pogam ata mukaya mejad mudah dtuls da lebh ekooms utuk dpelhaa.... Pedoma utuk eacag Use Iteface Tedapat bebeapa pedoma yag dajuka dalam meacag suatu pogam gua medapatka suatu pogam yag use fedly.... Delapa Atua Emas euut Shedema (998, p74-75), utuk meacag sstem teaks mausa da kompute yag bak, haus mempehatka delapa atua utama dalam peacaga atamuka, sepet yag djelaska dbawah, yatu :. Stve fo cosstecy (Beusaha keas utuk kosste). Haus selalu beusaha kosste dalam meacag tampla.. Eable fequet use to use shotcuts (emugkka fequet uses megguaka shotcuts). Umumya use yag sudah seg megguaka aplkas lebh meggka kecepata dalam megakses fugs yag dgka. Jad tgkat teaks yag dmta adalah yag pedek atau sgkat da lagsug meuju ke fugs tesebut. Utuk tu, pelu dsapka tombol spesal atau petah tesembuy. 3. Offe fomatve feed back (embeka umpa balk yag fomatf). Umpa balk haus dbeka utuk membeka fomas kepada use sesua dega aks (acto) yag dlakuka. Umpa balk bsa

5 3 beupa kofmas atas suatu aks. salya setelah melakuka fugs smpa dapat dbeka fomas bahwa data telah dsmpa. 4. Desg dalogs to yeld closue (eacag dalog utuk meghaslka keadaa akh). Umpa balk atas akh da suatu poses adalah pegogasasa aks yag bak sehgga use megetahu kapa awal da akh da suatu aks. Aka sagat membatu jka use aka medapat syal utuk melajutka aks laya. salya pada saat aka meutup suatu pogam aka dtamplka kofmas peutupa. 5. Offe smple eo hadlg (embeka pecegaha kesalaha da peagaa kesalaha yag sedehaa). Sstem dacag sedemka upa sehgga dapat mecegah use dalam membuat kesalaha. Cotohya, pegguaa meu seleks utuk membatas put (masukka) da use, valdas pegsa data pada fom (laya) aga data yag ds sesua dega ketetua. Bla tejad ketetua kesalaha sstem haus dapat membeka stuks yag sedehaa, kostuktf da spesfk utuk pebaka. 6. Pemt easy evesal of actos (egzka pembalka aks (Udo) dega mudah). Tekadag use tdak segaja melakuka aks yag tdak dgka, utuk tu use g melakuka pembatala aks yag dlakuka. Sstem haus bayak membeka fugs pembatala. Use aka measa lebh ama da tdak haus takut dalam mecoba da memaka sstem tesebut.

6 4 7. Suppot teal locus of cotol (edukug use meguasa sstem atau sato, buka espode). Use yag bepegalama sagat medambaka kotol yag kuat pada sstem, sehgga meeka measa meguasa sstem tesebut. Sstem yag tdak teduga da sult dalam melakuka aks aka meyultka use. 8. Reduce shot tem memoy load (eguag beba gata jagka pedek). Ketebatasa memo pada mausa haus dapat dsajka oleh pogam, dmaa mausa haya dapat meggat sebaga fomas yag dbeka. Peacaga pogam haus sedehaa.... Pedoma eacag Tampla Data Bebeapa pedoma yag dsaaka utuk dguaka dalam meacag tampla data yag bak meuut Smth da ose yag dkutp oleh Shedema (998, p80) yatu:. Kosstes tampla data, stlah, sgkata, fomat da sebagaya haus stada;. Beba gata yag sesedkt mugk bag peggua. Use tdak pelu meggat fomas da laya yag satu ke laya yag la; 3. Kompatbltas tampla data dega pemasuka data. Fomat tampla fomas pelu behubuga eat dega tampla pemasuka data.

7 5 4. Fleksbltas kedal peggua tehadap data. Use haus dapat mempeoleh fomas da tampla dalam betuk yag palg memudahka....3 Teo Waktu Respo Waktu epso dalam sstem kompute meuut Sedema (998, p35) adalah jumlah detk da saat pemaka memula aktftas (msalya dega meeka tombol ete atau tombol mouse) sampa kompute meamplka haslya d dsplay atau pte. Bebeapa pedoma yag dsaaka megea kecepata waktu espos pada suatu pogam meuut Shedema (998, p367) yatu:. Pemaka lebh meyuka waktu espo yag lebh pedek;. Waktu espo yag pajag (lebh da 5 detk) meggaggu; 3. Waktu espo yag lebh pedek meyebabka waktu peggua bepk lebh pedek; 4. Lagkah yag lebh cepat dapat megkatka poduktvtas, tetap juga dapat megkatka tgkat kesalaha; 5. Waktu espo haus sesua dega tugasya: a. Utuk megetk, meggeakka kuso, memlh dega mouse: mldetk; b. Tugas sedehaa yag seg: < detk; c. Tugas basa: - 4 detk, Tugas kompleks: 8 detk; 6. Pemaka haus dbe tahu megea peudaa yag pajag.

8 6..3 Optmalsas Optmal adalah suatu keadaa yag meghaslka hasl yag maksmal dega usaha semmal mugk. euut Kamus Besa Bahasa Idoesa (997, p705), optmal adalah kods yag tebak (megutugka), megoptmalka adalah mejadka palg bak da optmalsas adalah poses, caa, pembuata megoptmalka...4 Pegolaha Data euut Supato (00, p4-5), aga data yag telah dkumpulka beupa data metah dapat begua, maka data tesebut pelu dolah. Pegolaha data pada dasaya meupaka suatu poses mempeoleh data/agka gkasa bedasaka kelompok data metah. Data/agka gkasa dapat beupa jumlah(total), popos, pesetase, ata-ata da sebagaya. Tujua da pegolaha data adalah medapatka data statstk yag dguaka utuk melhat atau mejawab pesoala secaa agegat atau kelompok, buka satu pe satu secaa dvdu. etode Pegolaha Data Secaa umum, metode pegolaha data dapat dbedaka mejad dua, yatu pegolaha data secaa maual (maual data pocessg) da pegolaha data secaa elektok (electocal data pocessg). Utuk meetuka metode pegolaha data yag lebh bak, tegatug da beapa besa ukua dataya. Jka hasl obsevas yag dkumpulka jumlahya sedkt, maka dapat dlakuka pegolaha data secaa maual. Aka tetap, jka jumlah obsevas sagat besa, maka pegolaha data secaa elektok (dega kompute) meupaka caa efektf.

9 7..5 Populas da Sampel Bedasaka Suhayad (004, p33) populas adalah kumpula da semua kemugka oag-oag, beda-beda da ukua la yag mejad objek pehata atau kumpula seluuh objek yag mejad pehata. Sedagka sampel adalah suatu baga da populas tetetu yag mejad pehata. Populas Sampel Gamba. Hubuga Populas da Sampel Populas pada keyataaya dapat dkelompokka mejad dua baga yatu populas tebatas (fte) da tdak tebatas (fte). Populas tebatas adalah populas yag usuya tebatas beukua N. Sedagka populas tdak tebatas adalah suatu populas yag megalam poses secaa teus-meeus sehgga ukua N mejad tdak tebatas peubaha laya. Sampel meupaka baga da populas. Dega megguaka sampel, maka dapat dpeoleh suatu ukua yag damaka statstk. Dalam statstka duktf tedapat kecedeuga membuat kesmpula umum yag ddasaka pada fomas da sampel atau statstk. Paamete adalah ukua da populas sedagka, statstk adalah ukua da sampel. Sampel dapat dbedaka kedalam dua kelompok yatu sampel pobabltas da sampel opobabltas. Sampel pobabltas meupaka satu sampel yag dplh sedemka upa da populas sehgga masg-masg aggota populasya

10 8 memlk pobabltas atau peluag yag sama utuk djadka sampel. Sampel opobabltas meupaka suatu sampel yag dplh sedemka upa da populas sehgga setap aggota tdak memlk pobabltas atau peluag yag sama utuk djadka sampel...6 etode Peaka Sampel Bedasaka Suhayad (004, p35-33), ada bebeapa metode yag dapat dguaka utuk memlh sampel da populas. Da metode-metode tesebut tdak ada metode tebak utuk memlh sampel da populas. Namu demka setap metode peaka sampel atau Samplg Techque memlk tujua yag sama yatu membeka kesempata utuk meetuka usu atau aggota populas utuk dmasukka ke dalam sampel. Pada dasaya metode peaka sampel dapat dkelompoka mejad dua baga yatu pobablty samplg da opobablty samplg. Secaa skemats metode peaka sampel dapat dlhat pada Gamba.3.

11 9 etode Peaka Sampel Sampel Pobabltas (Pobablty Samplg) Sampel No -Pobabltas (No-Pobablty Samplg). Peaka sampel acak sedehaa (Smple Radom Samplg). Peaka sampel acak testuktu (Statfed Radom Samplg) 3. Peaka sampel cluste (Cluste Samplg). Peaka sampel sstemats (Systematc Samplg). Peaka sampel kuota (Quota Samplg) 3. Peaka sampel puposve (Puposve Samplg) 4. Peaka sampel Sowball (Sowball Samplg) Gamba.3 Skema etode Peaka Sampel..6. Smple Radom Samplg etode peaka sampel acak sedehaa (Smple Radom Samplg) adalah peaka sampel da populas secaa acak tapa mempehatka tgkata yag ada ddalam populas da setap populas memlk kesempata yag sama utuk djadka sampel. etode peaka sampel acak sedehaa dapat dlakuka dega bebeapa caa, ataa la: sstem kocok da megguaka tabel acak. Setelah medapatka omo acak utuk sampel, maka dapat dcocokka pada dafta aggota populas, sehgga sampel dapat dalokaska.

12 0..6. Statfed Radom Samplg etode peaka sampel acak testatfkas/bestata (Statfed Radom Samplg) adalah metode peaka sampel dega caa membag populas ke dalam kelompok yag mempuya aggota atau usu yag homoge. Kemuda sampel dambl secaa acak da tap kelompok. Peaka sampel acak testatfkas dlakuka dega membag aggota populas dalam bebeapa subkelompok yag dsebut stata, lalu suatu sampel dplh da masg-masg statum. Populas Sampel Testatfkas Gamba.4 Statfed Radom Samplg..6.3 Cluste Samplg etode peaka sampel begeombol (Cluste Samplg) adalah tekk memlh sampel da kelompok ut-ut yag kecl/geombol (cluste) da sebuah populas yag elatf besa da teseba luas. Aggota setap kelompok besfat heteoge. Pembetuka ut tdak ddasaka pada kesamaa aggota.

13 Populas Sampel begeombol Gamba.5 Cluste Radom Samplg..6.4 Systematc Samplg etode peaka sampel sstemats (Systematc Samplg) adalah tekk peaka sampel bedasaka uuta da aggota populas yag telah dbe omo uut. Apabla setap usu atau aggota populas dsusu dega caa tetetu secaa alfabets, da besa-kecl atau sebalkya, kemuda dplh ttk awal secaa acak lalu setap aggota ke- da populas dplh sebaga sampel Quota Samplg etode peaka sampel kuota (Quota Samplg) adalah peaka sampel da populas yag mempuya c-c tetetu sampa jumlah atau kuota yag dgka. Tujua peaka sampel kuota adalah utuk mempebak ketewakla seluuh kompoe dalam populas. aksud da ketewakla supaya seluuh kaaktestk dalam populas dapat tewakl da tegambaka dega bak.

14 ..6.6 Puposve Samplg etode peaka sampel betujua (Puposve Samplg) adalah peaka sampel yag dlakuka dega petmbaga tetetu. Petmbaga tesebut ddasaka pada kepetga atau tujua peelta. etode peaka sampel dega puposve tedapat dua caa, ataa la:. Coveece Samplg, yatu metode peaka sampel bedasaka kega peelt sesua dega tujua peelta.. Judgmet Samplg, yatu metode peaka sampel bedasaka pelaa tehadap kaaktestk aggota sampel yag dsesuaka dega tujua peelta. etode basaya dlakuka utuk peelta yag besfat kualtatf Sowball Samplg etode peaka sampel sowball, dguaka bla populas yag teseda sagat spesfk. Caa peaka sampel dega tekk dlakuka secaa beata, mula da ukua sampel yag kecl, mak lama mejad besa sepet halya bola salju megeldg meuu bukt...7 Kesalaha Peaka Sampel euut Sugato et al.(003,p333), dega metode-metode peaka sampel yag teseda, dhaapka bahwa sampel yag bak, meupaka matu da populas. Oleh kaea tu, dkato da sampel yatu statstk, sehausya sama dega dkato populas yatu paamete. Usaha-usaha utuk medekatka la

15 3 statstk dega paamete dlakuka dega mempeoleh sampel yag tepat yag mewakl setap aggota populas. Bebeapa metode dapat dguaka, sepet yag telah dsebutka. Namu demka, kaea jumlah sampel hayalah sebaga da populas tdak dapat dhda bahwa bak la ata-ata htug maupu stada devas sampel tdak sama pess dega la ata-ata htug maupu stada devas populas. Pebedaa ataa la statstk dega paamete dsebut kesalaha peaka sampel (samplg eo), (Suhayad, 004, p33). eskpu demka peaka sampel yag beulag-ulag basaya meghaslka besaa suatu kaaktestk populas yag bebeda-beda ata satu sampel ke sampel laya. Samplg eo mecemka keheteogea atau peluag muculya pebedaa da satu sampel dega sampel yag la kaea pebedaa dvdu yag teplh da bebaga sampel tesebut. Samplg eo dapat dpekecl dega mempebesa ukua sampel meskpu upaya megakbatka pegkata baya suve...8 Teo Pedugaa Statstk Teo pedugaa statstk bedasaka Suhayad (004, p357), adalah suatu poses dega megguaka statstk sampel utuk meduga paamete populas. Pedugaa megea la sebeaya da paamete yag ddasaka pada sampel megadug usu ketdakpasta (ucetaty), atya bsa saja suatu dugaa bea da salah. Hal tesebut dapat tejad kaea data yag dguaka adalah data pedugaa atau taksa sampel yag megadug kesalaha dalam peaka sampel.

16 4 Pedugaa Ttk Paamete Populas Pedugaa adalah seluuh poses dega megguaka statstk sampel utuk meduga paamete yag tdak dketahu. Suatu peduga ttk (pot estmato) adalah pedugaa yag ted da satu la saja yag dguaka utuk meduga paamete. Peduga ttk utuk la ata-ata ( x ), agam (s ) da smpaga baku (s) ddefska oleh Hogg da Tas (00,p0-4,p8-5). Nla ata-ata dapat dhtug dega umus : dmaa : X = X, X,X 3... X X = x = Pesamaa (.) = Jumlah sampel yag dambl Ragam da sebuah cotoh acak x,x,...,x ddefska sebaga : s ( x x) = = - Pesamaa (.) Pesamaa. datas dapat dtuuka mejad : x ( x ) = = s = ( -) Pesamaa (.3) dmaa : s : Ragam sampel x : Data ke- : Jumlah sampel Stada devas atau Smpaga baku atau galat baku da sampel (dlambagka dega s) ddefska sebaga aka da agam.

17 5 x ( x ) = = s = ( -) Pesamaa (.4) Sfat-sfat peduga Peduga yag bak adalah peduga yag medekat la paamete sebeaya. Aga data yag dambl begua maka data tesebut hauslah objektf (seusa dega keyataa sebeaya), epesetatf (mewakl keadaa yag sebeaya), vaasya kecl, tepat waktu da eleva (Sugato et al.,003, p7). Bekut adalah sfat-sfat peduga yag bak:. Peduga tdak bas Suatu peduga dkataka tdak bas apabla ata-ata atau la haapa (Expected value, x ) da statstk sampel, sama dega paamete populas (μ). Atau dapat dlambagka dega ( x) = μ E. E ( x) = μ μ E( x) a b Gamba.6 a da b sebaga Peduga Tdak Bas da Bas Pada gamba a, peduga besfat tdak bas, kaea E ( x) = μ gamba b, meujukka peduga yag bas, kaea E ( x) μ dugaa semak medekat paamete, maka dugaaya semak bak., sedagka pada. Jad apabla la

18 6. Peduga efse Peduga yag efse (effcet estmato) adalah peduga yag tdak bas da mempuya agam tekecl ( ) s da peduga-peduga laya. Kalau ada dua x peduga yag tdak bas msalka x das x d maa x s < x s maka dapat dsmpulka bahwa peduga x lebh bak da peduga x. Peduga dega stada devas yag palg kecl adalah peduga yag efse. s x s x s x s x 3. Peduga kosste Gamba.7 Hubuga Peduga Efse Peduga yag kosste (cosstet estmato) adalah la dugaa ( x ) yag semak medekat la sebeaya dega semak betambahya jumlah sampel (). Jad, ukua sampel yag semak besa cedeug membeka peduga yag kosste dbadgka dega ukua sampel yag kecl. x meupaka peduga yag kosste tehadap μ, kaea apabla medekat N, maka μ x medekat x, da apabla = N, maka x = μ. Pedugaa Iteval Dega megguaka peduga ttk, la statstk da satu sampel ke sampel laya dapat sama, tetap mugk juga bebeda. Dalam statstka, ketepata dgambaka dega stada devasya, sebeapa jauh la dalam sampel teseba

19 7 da la tegahya, semak kecl maka semak bak. Oleh kaea tu, dega mempehatka peaa stada devas, pedugaa ttk dgatka dega pedugaa teval, (Suhayad, 004, p36). Pedugaa teval adalah suatu teval yag meyataka selag dmaa suatu paamete populas mugk beada. Hal ddasaka atas petmbaga bahwa suatu la dugaa tdak mugk dapat dpecaya 00%, kaea la tesebut ddasaka pada sampel yag meupaka baga da populas. Suatu selag kepecayaa/teval keyaka (cofdece teval) yag dbatas oleh dua buah la yag dsebut batas bawah da batas atas. Iteval keyaka utuk ata-ata htug populas adalah teval yag memlk pobabltas besa megadug ata-ata htug populas. Betuk umum selag kepecayaa, ddefska sebaga: { x Z s < μ < x + Z. s } = α P Pesamaa (.5). x x dmaa: x : statstk yag dpaka utuk meduga paamate populas (ata-ata) μ : paamete populas yag tdak dketahu s x : stada devas dstbus sampel statstk. Z : Suatu la yag dtetuka oleh pobabltas yag behubuga dega pedugaa teval, la Z dpeoleh da tabel luas dbawah kuva omal. -α : Pobabltas atau tgkat keyaka yag sudah dtetuka. x Z. : Nla batas bawah keyaka s x x + Z. : Nla batas atas keyaka s x

20 8..9 Sampel Begeombol (Cluste Samplg) Aggota da suatu kelompok/geombol adalah besfat heteoge, atya ddalam setap kelompok tedapat bebeapa eleme yag mecemka populasya. Sehgga pegamata tehadap populas dapat dwakl dega pegamata tehadap bebeapa kelompok yag teplh saja. Utuk suve-suve yag peaka sampelya ted da suatu kelompok atau bekelompok da ut-ut yag lebh kecl damaka eleme-eleme atau subut-subut...9. Sgle Stage Cluste Samplg Tekk peaka sampel begeombol dmaa peaka sampelya haya dlakuka satu tahap. Posedu peaka sampel begeombol satu tahap :. eetapka kelompok-kelompok atau geombol-geombol yag sesua dega pemasalaha yag dhadap. Bayakya eleme dalam geombol sehausya mejad elatf kecl dbadgka ukua populas.. Apabla geombol yag tepat telah dtetuka, maka keagka peaka sampel beupa dafta semua geombol dalam populas haus dsusu. Sehgga keagka peaka sampel yag beupa susua dafta semua geombol d dalam populas tebetuk. Dega demka yag mejad ut peaka sampel ds adalah geombol-geombol tesebut. 3. Lakuka pemlha sampel geombol dega megguaka tekk peaka sampel sedehaa. Sehgga dega aka teplh sampel acak sedehaa da geombol-geombol yag ada dalam keagka tu. Da

21 9 peaka sampel yag telah dlakuka, pedugaa tehadap paamete populas dapat dlakuka. Equal Sze Peaka subsampel dmaa jumlah utya sama utuk setap geombol yag teplh Sampel tahap Populas Sampel sudah dgeombolka Gamba.8 Sgle Stage Cluste Samplg Equal Sze Uequal Sze Peaka subsampel dmaa jumlah utya tdak sama utuk setap geombol yag teplh Sampel tahap Populas Sampel sudah dgeombolka Gamba.9 Sgle Stage Cluste Samplg U Equal Sze

22 30 Peduga bag la ata-ata populas, μ: Ragam dugaa da y : y = = = y Pesamaa (.6) m N V ( y) = N ˆ = ( y ym ) Pesamaa (.7) dmaa : dapat dduga oleh m jka tdak dketahu Aka pagkat dua da agam dugaa la ata-ata meupaka galat baku dugaa da la ata-ata yag dotaska dega s( y ). Dega megguaka taaf kepecayaa (-α)00%, batas galat pedugaa la ataata, BG( y ), dtetuka sebaga: BG( y ) = Galat pedugaa la ata-ata: Z α s( y ) Pesamaa (.8) { G( y) < BG( y) } = α P Pesamaa (.9) Selag kepecayaa (-α)00% bag la ata-ata populas μ: { y BG( y) < μ < y + BG( y) } = α P Pesamaa (.0) Peduga agam dalam pesamaa.7 adalah bebas da peduga yag bak da V ( y) aka dpeoleh haya jka beukua besa msal >0 geombol. Bas tdak mucul jka ukua geombol m,m,,m N adalah sama besa.

23 3 Peduga la total populas, τ : Ragam dugaa da τˆ : y = ˆ τ = y = Pesamaa (.) m = ( ) y ym ˆ N = V ( ˆ) τ = Vˆ( y) = Vˆ( y) = N Pesamaa (.) N ( ) Aka pagkat dua da agam dugaa la total meupaka galat baku dugaa da la total yag dotaska dega s(τˆ ). Dega megguaka taaf kepecayaa (-α)00%, batas galat pedugaa la ata-ata, BG(τˆ ), dtetuka sebaga: BG(τˆ ) = Galat pedugaa la total, G(τˆ ), : Z α s(τˆ ) Pesamaa (.3) { G( ˆ τ ) < BG( ˆ τ )} = α P Pesamaa (.4) Selag kepecayaa (-α)00% bag la total populas, τˆ : Keteaga: { ˆ τ BG( ˆ τ ) < μ < ˆ τ + BG( ˆ τ )} = α P Pesamaa (.5) N m = bayakya cluste dalam populas (=,,,N) = bayakya cluste teplh = bayakya ut dalam cluste ke- populas = bayakya ut teplh dalam cluste ke-

24 3 m = m = =ata-ata ukua cluste utuk sampel. = N = ata-ata ukua cluste dalam populas y = total da semua la pegamata kaaktestk dalam cluste ke-. Dega bayakya eleme dalam populas,, tdak dketahu, sehgga bebeapa pesamaa tetag pedugaa la total populas tdak dapat dguaka. Apabla bayakya eleme dalam populas () tdak dketahu, maka tdak mugk utuk megguaka peduga y, tetap pelu megguaka peduga la bag total populas yag tdak tegatug pada. Besaa y t meupaka peduga la ata-ata: y t y = = Pesamaa (.6) y t meupaka peduga tak bas ata-ata da N geombol dalam populas yag ekuvale dega total populas τˆ. Peduga la total populas τˆ, yag tdak tegatug pada bayakya eleme dalam populas, : Ragam dugaa τˆ : N y = ˆ τ = Nyt = Pesamaa (.7) ( ) y yt ˆ( ) = ˆ ( ) = ˆ N = V ˆ τ V Nyt N V ( yt ) = N Pesamaa (.8) N ( )

25 33 Pedugaa la popos populas. Pedugaa dlakuka jka obsevas beupa pesetase da jumlah obyek yag damat. Peduga bag la popos populas, p : Ragam dugaa da p: p = = = a Pesamaa (.9) m ( p) N = N ˆ = V ( a pm ) ( ) Pesamaa (.0) dmaa: dapat dduga oleh m apabla tdak dketahu Aka pagkat dua da agam dugaa la popos meupaka galat baku dugaa da la popos yag dotaska dega s(p). Dega megguaka taaf kepecayaa (-α)00%, batas galat pedugaa la popos, BG(p), dtetuka sebaga: BG(p) = Galat pedugaa la popos: { G( p) < BG( p) } = α Z α s(p) Pesamaa (.) P Pesamaa (.) Selag kepecayaa (-α)00% bag la popos populas, p: Keteaga: { p BG( p) < P < p + BG( p) } = α P Pesamaa (.3) m = bayakya ut teplh dalam cluste ke-

26 34 a = total bayakya eleme dalam cluste ke- yag memlk kaaktestk yag dobsevas atau la popos la pegamata dalam cluste ke- Peetua ukua sampel, utuk pedugaa la ata-ata populas: NZ σ c = Pesamaa (.4) NG + Z σ c dmaa : σ c dduga oleh s c da oleh m Z: Suatu la yag dtetuka oleh pobabltas yag behubuga dega pedugaa teval, la Z dpeoleh da tabel luas dbawah kuva omal G: Galat pedugaa N: Ukua populas. Besaa agam populas, σ c dapat dduga bedasaka agam sampel s c : dmaa: s c = = * ( y ym ) * o * * y yym + y m = = = = * Pesamaa (.5) y = total la pegamata dalam cluste ke- m = bayakya eleme dalam cluste ke- * = bayakya cluste yag teplh pada suve pedahulua y = la ata-ata sampel yag dhtug dega megguaka :

27 * = y 35 = y = * Pesamaa (.6) m Besaa ata-ata ukua cluste utuk populas,, dapat dduga oleh m dega: * m = m = * Pesamaa (.7) Peetua ukua sampel, utuk pedugaa la popos populas: NZ σ c = Pesamaa (.8) NG + Z σ c dmaa : σ c dduga oleh s c da oleh m Z: Suatu la yag dtetuka oleh pobabltas yag behubuga dega pedugaa teval, la Z dpeoleh da tabel luas dbawah kuva omal. G: Galat pedugaa N: Ukua populas Besaa agam populas, σ c dapat dduga bedasaka agam sampel, s c : ( a pm ) = sc = Pesamaa (.9)

28 ult Stages Cluste Samplg Tekk peaka sampel begeombol dmaa peaka sampel da subsampelya dlakuka lebh da satu tahap. Two Stages Cluste Samplg Tekk peaka sampel begeombol dmaa peaka sampel da subsampelya dlakuka dua tahap Populas Sampel tahap Sampel tahap Sampel sudah dgeombolka Gamba.0 Two Stages Cluste Samplg Posedu peaka sampel begeombol dua tahap:. eetapka geombol-geombol yag sesua da populas tu, kemuda medaftaka semua geombol yag telah dtetapka tu kedalam keagka peaka sampel (samplg fame);. emlh sampel acak sedehaa yag dtak da keagka peaka cotoh beupa dafta semua geombol dalam populas. Pemlha dsebut sebaga pemlha tahap petama;

29 37 3. embetuk keagka peaka sampel tahap kedua beupa dafta semua eleme-eleme yag ada dsetap geombol sampel atau geombol teplh dalam pemlha tahap petama; 4. emlh sampel acak sedehaa beupa sebaga eleme-eleme da setap geombol teplh. Pemlha dsebut pemlha tahap kedua yag aka meghaslka sampel tahap dua, atau dsebut juga sebaga twostage cluste samplg. Peduga takbas bag paamete ata-ata populas, μ : = = y N y Pesamaa (.30) Ragam dugaa da y : ( ) + = b m s m N s N N y V ˆ dmaa : ( ) = = y y s b, meupaka agam da sampel tahap ( ) = m j m y y s, meupaka agam da sampel tahap. Pesamaa (.3) Aka pagkat dua da agam dugaa la ata-ata meupaka galat baku dugaa da la ata-ata yag dotaska dega s( y ). Dega megguaka taaf kepecayaa (-α)00%, batas galat pedugaa la ataata, BG( y ), dtetuka sebaga:

30 BG( y ) = Galat pedugaa la ata-ata: 38 Z α s( y ) Pesamaa (.3) { G( y) < BG( y) } = α P Pesamaa (.33) Selag kepecayaa (-α)00% bag la ata-ata populas μ: Pedugaa la total populas, τˆ : Ragam dugaa da τˆ : { y BG( y) < μ < y + BG( y) } = α P Pesamaa (.34) N y = ˆ τ = y = Pesamaa (.35) V ( ˆ τ ) = Vˆ ( y) = Vˆ ( y) ˆ N N N = sb + N = m s m Pesamaa (.36) Aka pagkat dua da agam dugaa la total meupaka galat baku dugaa da la total yag dotaska dega s(τˆ ). Dega megguaka taaf kepecayaa (-α)00%, batas galat pedugaa la ata-ata, BG(τˆ ), dtetuka sebaga: BG(τˆ ) = Galat pedugaa la total, G(τˆ ), : { G( ˆ τ ) < BG( ˆ τ )} = α Z α s(τˆ ) Pesamaa (.37) P Pesamaa (.38) Selag kepecayaa (-α)00% bag la total populas, τˆ : { ˆ τ BG( ˆ τ ) < μ < ˆ τ + BG( ˆ τ )} = α P Pesamaa (.39)

31 39 Keteaga: N m = bayakya cluste dalam populas (=,,,N) = bayakya cluste teplh = bayakya ut dalam cluste ke- populas = bayakya ut teplh dalam cluste ke- N = = = bayakya eleme dalam populas m = m = =ata-ata ukua cluste utuk sampel = N = ata-ata ukua cluste dalam populas y j = la pegamata ke-j dalam sampel da cluste ke- m y = m j = y j = la ata-ata sampel utuk cluste ke Peduga ato bag la ata-ata populas. Dguaka jka tdak dketahu bayakya eleme yag ada dalam populas tesebut (). Peduga la aso bag la ata-ata populas, μ : y = = y Pesamaa (.40) = Ragam dugaa da y : Vˆ ( y ) N = s + N N m s m =

32 40 dmaa : s = s = = ( y y ) m ( yj y) j = m ; =,.., Apabla tdak dketahu, maka dduga oleh: ˆ = = Pesamaa (.4) Aka pagkat dua da agam dugaa la ata-ata meupaka galat baku dugaa da la ata-ata yag dotaska dega s( y ). Dega megguaka taaf kepecayaa (-α)00%, batas galat pedugaa la ataata, BG( y ), dtetuka sebaga: BG( y ) = Galat pedugaa la ata-ata: { G( y ) < BG( )} = α y Z α s( y ) Pesamaa (.4) P Pesamaa (.43) Selag kepecayaa (-α)00% bag la ata-ata populas μ: { y BG( y ) < μ < y + BG( y )} = α P Pesamaa (.44) Pedugaa la popos populas. Pedugaa dlakuka jka obsevas beupa pesetase da jumlah obyek yag damat. Peduga bag la popos populas, p : a p = da m p = = p Pesamaa (.45) =

33 4 Ragam dugaa da p : V ˆ ( p ) dmaa : N = s + N N ( p p ) m ( p ) p m = = s =, meupaka agam da sampel tahap = =, meupaka agam da sampel tahap Pesamaa (.46) Aka pagkat dua da agam dugaa la popos meupaka galat baku dugaa da la popos yag dotaska dega s( p ). Dega megguaka taaf kepecayaa (-α)00%, batas galat pedugaa la popos, BG( p ), dtetuka sebaga: BG( p ) = Galat pedugaa la popos: { G( p ) < BG( )} = α p Z α s( p ) Pesamaa (.47) P Pesamaa (.48) Selag kepecayaa (-α)00% bag la popos populas, p: Keteaga: { p BG( p ) < μ < p + BG( p )} = α P Pesamaa (.49) m a = bayakya ut dalam cluste ke- populas = bayakya ut teplh dalam cluste ke- = bayakya eleme dalam sampel yag dtak da cluste ke- yag memlk kaaktestk tetetu yag dobsevas

34 4 p = popos da eleme-eleme dalam sampel yag dtak da cluste ke- yag memlk kaaktestk tetetu yag dobsevas..0 etode SRS ( Smple Radom Samplg) etode SRS adalah salah satu metode peaka sampel yag dguaka utuk memlh sampel da populas dega caa sedemka upa sehgga setap aggota populas mempuya peluag yag sama besa utuk dambl sebaga sampel. Semua aggota populas mejad aggota da keagka sampel. etode peaka sampel acak sedehaa dapat dlakuka dega bebeapa caa, ataa la: sstem kocok da megguaka tabel acak. Setelah medapatka omo acak utuk sampel, maka dapat dcocokka pada dafta aggota populas, sehgga sampel dapat dalokaska. Dalam SRS, ada dua jes populas yag telbat, yatu: populas tebatas (fte populato) da populas tdak tebatas (fte populato). Populas tebatas atya jumlah aggota populas dapat dketahu dega past. Sedagka papa populas tdak tebatas, aggota-aggota populas secaa teots tdak mugk dketahu semuaya. Utuk peaka sampel bsa dlakuka dega pegambla (wth eplacemet) atau tapa pegembala (wthout eplacemet). Peaka sampel dega pegembala, umum dpaka pada populas acak tebatas, atya setap dvdu yag telah teambl dkembalka ke dalam keagka sampel lag sehgga memlk peluag lag utuk teambl kembal sebaga sampel. Peaka sampel tapa pegembala, umum dpaka pada populas acak tak tebatas, dalam hal

35 43 peaka sampel dlakuka dega tdak megembalka kembal dvdu yag telah teambl sebaga sampel ke dalam keagka sampel...0. Posedu Peaka Sampel Acak Sedehaa Ada dua buah syaat yag pelu dpeuh utuk megguaka tekk peaka sampel acak sedehaa, yatu:. Ut-ut dalam populas haus dketahu dahulu dega jelas. Seta dapat ddetfkaska dega tepat sehgga keagka peaka sampel (samplg fame) dapat dbetuk.. Keagama sfat populas yag aka dpelaja haus dapat besfat elatf homoge, dalam pegeta bahwa populas tu mempuya agam yag kecl atas sfat yag aka dpelaja tu. Ut-ut dalam populas tu haus mempuya sfat yag elatf homoge... Dagam Al (Flowchat) Dagam al meupaka alat batu pemogama yag basaya dguaka. Dagam al (flowchat) membatu pogamme dalam megogasaska pemka meeka dalam pemogama, teutama bla dbutuhka pealaa yag tajam dalam logka posedu suatu pogam... Dagam Tass ( State Tasto Dagam) euut Hoffe (996, p364) STD adalah sebuah dagam yag meggambaka bagamaa poses salg behubuga dalam suatu waktu. STD meggambaka state yag dmlk sstem kompute da kejada yag meyebabka peubaha state ke state laya. State Tasto Dagam meupaka

36 44 sebuah modelg tool yag dguaka utuk medeskpska sstem yag memlk ketegatuga tehadap waktu. Kompoe-kompoe utama STD adalah:. State, dsmbolka dega State meepesetaska eaks yag dtamplka ketka suatu tdaka dlakuka. Ada dua jes state yatu: state awal da state akh. State akh dapat beupa bebeapa state, sedagka state awal tdak boleh lebh da satu.. Aow, dsmbolka dega Aow seg dsebut juga dega tass state yag dbe label dega ekspes atua, label tesebut meujukka kejada yag meyebabka tass tejad. 3. Codto da Acto, dsmbolka dega Codto Acto State State Gamba. Hubuga State, Codto da Acto Utuk melegkap STD dpeluka hal lag yatu codto da acto. Codto adalah suatu evet pada lgkuga eksteal yag dapat ddeteks oleh sstem, sedagka acto adalah yag dlakuka oleh sstem bla tejad peubaha state atau meupaka eaks tehadap kods. Aks aka meghaslka keluaa atau tampla. Ada dua pedekata utuk membuat STD yatu :. Idetfkas setap kemugka state da sstem da gambaka masg-masg state pada sebuah kotak. Lalu buatlah hubuga ataa state tesebut.. ula dega state petama da kemuda dlajutka dega state bekutya.

37 45. Peelta yag Releva Skps S: Aalss da Peacaga Pogam Aplkas Peetua Besa da Peaka Sampel Acak dega egguaka etode Smple da Systematc Radom Samplg. Uvetstas Ba Nusataa, Jakata. Oleh: Davd Sutato, 004. Aplkas Statstka ode : Quck Cout Lapoa teks bekala, ISSN , volume 3 o. aet 005, IPA Uvestas Ba Nusataa, Jakata. Oleh Bagus Sumago. Efektvtas Imusas Campak d Kabupate Kuga, Jawa Baat Bulet Peelta Kesehata Volume XX o. 4, 99 Oleh Djoko Yuwoo da Ima Lubs. Hubuga Pola Asuh Oag Tua Dega Agesvtas Remaja Oleh: Tass Tamudj Detay Fbe Itake of Adolescets Jakata Depatmet of Nutto Faculty of edce Uvesty of Idoesa. Oleh: Walujo Soejodboto. %0samplg'

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMAN 1 Terusan Nunyai. Populasi dalam penelitian

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMAN 1 Terusan Nunyai. Populasi dalam penelitian 3 III. METODE PENELITIAN A. Populas da Sampel Peelta dlaksaaka d SMAN Teusa Nuya. Populas dalam peelta adalah seluuh sswa kelas X SMAN Teusa Nuya semeste geap tahu pelajaa / yag bejumlah lma kelas. Kemampua

Lebih terperinci

UKURAN GEJALA PUSAT DAN UKURAN LETAK

UKURAN GEJALA PUSAT DAN UKURAN LETAK UKURAN GEJALA PUSAT DAN UKURAN LETAK MODUL 4 UKURAN GEJALA PUSAT DAN UKURAN LETAK. Pedahulua Utuk medapatka gambara yag lebh jelas tetag sekumpula data megea sesuatu persoala, bak megea sampel atau pu

Lebih terperinci

TEKNIK SAMPLING. Hazmira Yozza Izzati Rahmi HG Jurusan Matematika FMIPA Universitas Andalas

TEKNIK SAMPLING. Hazmira Yozza Izzati Rahmi HG Jurusan Matematika FMIPA Universitas Andalas TEKNIK SAMPLING Hazmra Yozza Izzat Rahm HG Jurusa Matematka FMIPA Uverstas Adalas Defs Suatu cotoh gerombol adalah suatu cotoh acak sederhaa dmaa setap ut pearka cotoh adalah kelompok atau gerombol dar

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI. Dalam pengambilan sampel dari suatu populasi, diperlukan suatu

BAB II LANDASAN TEORI. Dalam pengambilan sampel dari suatu populasi, diperlukan suatu BAB II LADASA TEORI Dalam pegambla sampel dar suatu populas, dperluka suatu tekk pegambla sampel yag tepat sesua dega keadaa populas tersebut. Sehgga sampel yag dperoleh adalah sampel yag dapat mewakl

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMA YP Unila Bandarlampung yang berlokasi

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMA YP Unila Bandarlampung yang berlokasi III. METODE PENELITIAN A. Populas da Sampel Peelta dlaksaaka d SMA YP Ula Badalampug yag belokas d Jl. Jedal R. Supapto No.88 Tajug Kaag Badalampug. Populas yag dguaka dalam peelta adalah seluuh sswa kelas

Lebih terperinci

Penarikan Contoh Acak Sederhana (Simple Random Sampling)

Penarikan Contoh Acak Sederhana (Simple Random Sampling) Pearka Cotoh Acak Sederhaa (Smple Radom Samplg) Defs Jka sebuah cotoh berukura dambl dar suatu populas sedemka rupa sehgga setap cotoh berukura ag mugk memlk peluag sama utuk terambl, maka prosedur tu

Lebih terperinci

ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI PRODUKSI TANAMAN KEDELAIMENGGUNAKAN DIAGRAM JALUR

ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI PRODUKSI TANAMAN KEDELAIMENGGUNAKAN DIAGRAM JALUR Bulet Ilmah Mat. Stat. da eapaa (Bmaste) Volume 0, No. (0), hal 79-86. ANALISIS FAKOR-FAKOR YANG MEMPENGARUHI PRODUKSI ANAMAN KEDELAIMENGGUNAKAN DIAGRAM JALUR Zaal Ap, Muhlasah Novtasa Maa, Neva Satahadew

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. perkiraan (prediction). Dengan demikian, analisis regresi sering disebut sebagai

BAB 2 LANDASAN TEORI. perkiraan (prediction). Dengan demikian, analisis regresi sering disebut sebagai BAB LANDASAN TEORI. Kosep Dasar Aalss Regres Aalss regres regressso aalyss merupaka suatu tekk utuk membagu persamaa da megguaka persamaa tersebut utuk membuat perkraa predcto. Dega demka, aalss regres

Lebih terperinci

Penarikan Contoh Gerombol (Cluster Sampling) Departemen Statistika FMIPA IPB

Penarikan Contoh Gerombol (Cluster Sampling) Departemen Statistika FMIPA IPB Pearka Cotoh Gerombol (Cluster Samplg) Departeme Statstka FMIPA IPB Radom samplg (Revew) Smple radom samplg Stratfed radom samplg Rato, regresso, ad dfferece estmato Systematc radom samplg Cluster radom

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Statistika Deskriptif dan Statistika Inferensial. 1.2 Populasi dan Sampel

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Statistika Deskriptif dan Statistika Inferensial. 1.2 Populasi dan Sampel BAB I PENDAHULUAN 1.1 Statstka Deskrptf da Statstka Iferesal Dewasa d berbaga bdag lmu da kehdupa utuk memaham/megetahu sesuatu dperluka dat Sebaga cotoh utuk megetahu berapa bayak rakyat Idoesa yag memerluka

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. Regresi linier sederhana merupakan bagian regresi yang mencakup hubungan linier

BAB 2 LANDASAN TEORI. Regresi linier sederhana merupakan bagian regresi yang mencakup hubungan linier BAB LANDASAN TEORI. Regres Ler Sederhaa Regres ler sederhaa merupaka baga regres yag mecakup hubuga ler satu peubah acak tak bebas dega satu peubah bebas. Hubuga ler da dar satu populas dsebut gars regres

Lebih terperinci

PERTEMUAN III PERSAMAAN REGRESI TUJUAN PRAKTIKUM

PERTEMUAN III PERSAMAAN REGRESI TUJUAN PRAKTIKUM PERTEMUAN III PERSAMAAN REGRESI TUJUAN PRAKTIKUM 1 Megetahu perhtuga persamaa regres ler Meggambarka persamaa regres ler ke dalam dagram pecar TEORI PENUNJANG Persamaa Regres adalah persamaa matematka

Lebih terperinci

JENIS BUNGA PEMAJEMUKAN KONTINYU

JENIS BUNGA PEMAJEMUKAN KONTINYU JENIS BUNGA PEMAJEMUKAN KONTINYU Suku Buga Nomal Suku Buga Efektf Hubuga ataa Suku Buga Nomal da Efektf Aus Daa Dskt da Aus Daa Kotyu SUKU BUNGA NOMINAL & SUKU BUNGA EFEKTIF Selama daggap aus daa (peemaa

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. Regresi linier sederhana yang variabel bebasnya ( X ) berpangkat paling tinggi satu.

BAB 2 LANDASAN TEORI. Regresi linier sederhana yang variabel bebasnya ( X ) berpangkat paling tinggi satu. BAB LANDASAN TEORI. Regres Ler Sederhaa Regres ler sederhaa yag varabel bebasya ( berpagkat palg tgg satu. Utuk regres ler sederhaa, regres ler haya melbatka dua varabel ( da. Persamaa regresya dapat dtulska

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB PENDAHULUAN. Latar Belakag Sampa saat, model Regres da model Aalss Varas telah dpadag sebaga dua hal ag tdak berkata. Meskpu merupaka pedekata ag umum dalam meeragka kedua cara pada taraf permulaa,

Lebih terperinci

2.2.3 Ukuran Dispersi

2.2.3 Ukuran Dispersi 3 Ukura Dspers Yag aka dbahas ds adalah smpaga baku da varas karea dua ukura dspers yag palg serg dguaka Hubuga atara smpaga baku dega varas adalah Varas = Kuadrat dar Smpaga baku otas yag umum dguaka

Lebih terperinci

BAB III MATERI DAN METODE. non karkas kambing Jawarandu betina dilaksanakan pada bulan Juli sampai

BAB III MATERI DAN METODE. non karkas kambing Jawarandu betina dilaksanakan pada bulan Juli sampai BAB III MATERI DAN METODE Peelta tetag hubuga ataa bobot potog dega bobot kakas da o kakas kambg Jawaadu beta dlaksaaka pada bula Jul sampa dega Oktobe 2016 d tempat pemotoga hewa (TPH) Bustama d Jala

Lebih terperinci

S2 MP Oleh ; N. Setyaningsih

S2 MP Oleh ; N. Setyaningsih S2 MP Oleh ; N. Setyagsh MATERI PERTEMUAN 1-3 (1)Pedahulua pera statstka dalam peelta ; (2)Peyaja data : dalam betuk (a) tabel da (b) dagram; (3) ukura tedes setaral da ukura peympaga (4)dstrbus ormal

Lebih terperinci

Di dunia ini kita tidak dapat hidup sendiri, tetapi memerlukan hubungan dengan orang lain. Hubungan itu pada umumnya dilakukan dengan maksud tertentu

Di dunia ini kita tidak dapat hidup sendiri, tetapi memerlukan hubungan dengan orang lain. Hubungan itu pada umumnya dilakukan dengan maksud tertentu KORELASI 1 D dua kta tdak dapat hdup sedr, tetap memerluka hubuga dega orag la. Hubuga tu pada umumya dlakuka dega maksud tertetu sepert medapat kergaa pajak, memperoleh kredt, memjam uag, serta mta pertologa/batua

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB PENDAHULUAN. Latar Belakag Dalam pemodela program ler, semua parameter yag dguaka dalam model dasumska dapat dketahu secara past. Parameter-parameter terdr dar koefse batasa ( ) a, la kuattas batasa

Lebih terperinci

BAB 2. Tinjauan Teoritis

BAB 2. Tinjauan Teoritis BAB Tjaua Teorts.1 Regres Lear Sederhaa Regres lear adalah alat statstk yag dperguaka utuk megetahu pegaruh atara satu atau beberapa varabel terhadap satu buah varabel. Varabel yag mempegaruh serg dsebut

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI

BAB II LANDASAN TEORI BAB II LANDASAN TEORI 1 Pegerta Regres Istlah regres pertama kal dperkealka oleh Fracs Galto Meurut Galto, aalss regres berkeaa dega stud ketergatuga dar suatu varabel yag dsebut tak bebas depedet varable,

Lebih terperinci

BAB 5. ANALISIS REGRESI DAN KORELASI

BAB 5. ANALISIS REGRESI DAN KORELASI BAB 5. ANALISIS REGRESI DAN KORELASI Tujua utama aalss regres adalah mecar ada tdakya hubuga ler atara dua varabel: Varabel bebas (X), yatu varabel yag mempegaruh Varabel terkat (Y), yatu varabel yag dpegaruh

Lebih terperinci

* MEMBUAT DAFTAR DISTRIBUSI FREKUENSI MENGGUNAKAN ATURAN STURGES

* MEMBUAT DAFTAR DISTRIBUSI FREKUENSI MENGGUNAKAN ATURAN STURGES * PENYAJIAN DATA Secara umum, ada dua cara peyaja data, yatu : 1. Tabel atau daftar. Grafk atau dagram Macam-macam daftar yag dkeal : a. Daftar bars kolom b. Daftar kotges c. Daftar dstrbus frekues Sedagka

Lebih terperinci

SUM BER BELA JAR Menerap kan aturan konsep statistika dalam pemecah an masalah INDIKATOR MATERI TUGAS

SUM BER BELA JAR Menerap kan aturan konsep statistika dalam pemecah an masalah INDIKATOR MATERI TUGAS C. Pembelajara 3 1. Slabus N o STANDA R KOMPE TENSI KOMPE TENSI DASAR INDIKATOR MATERI TUGAS BUKTI BELAJAR KON TEN INDIKA TOR WAK TU SUM BER BELA JAR Meerap ka atura kosep statstka dalam pemecah a masalah

Lebih terperinci

PENDAHULUAN Metode numerik merupakan suatu teknik atau cara untuk menganalisa dan menyelesaikan masalah masalah di dalam bidang rekayasa teknik dan

PENDAHULUAN Metode numerik merupakan suatu teknik atau cara untuk menganalisa dan menyelesaikan masalah masalah di dalam bidang rekayasa teknik dan Aalsa Numerk Baha Matrkulas PENDAHULUAN Metode umerk merupaka suatu tekk atau cara utuk megaalsa da meyelesaka masalah masalah d dalam bdag rekayasa tekk da sa dega megguaka operas perhtuga matematk Masalah-masalah

Lebih terperinci

PENAKSIR RASIO YANG EFISIEN UNTUK RATA-RATA POPULASI DENGAN MENGGUNAKAN DUA VARIABEL TAMBAHAN

PENAKSIR RASIO YANG EFISIEN UNTUK RATA-RATA POPULASI DENGAN MENGGUNAKAN DUA VARIABEL TAMBAHAN PENAKSIR RASIO YANG EFISIEN UNTUK RATA-RATA POPULASI DENGAN MENGGUNAKAN DUA VARIABEL TAMBAHAN Idah Vltr, Harso, Haposa Srat Mahassa Program S Matematka Dose Jurusa Matematka Fakultas Matematka da Ilmu

Lebih terperinci

4/1/2013. Bila X 1, X 2, X 3,,X n adalah pengamatan dari sampel, maka rata-rata hitung dirumuskan sebagai berikut. Dengan: n = banyak data

4/1/2013. Bila X 1, X 2, X 3,,X n adalah pengamatan dari sampel, maka rata-rata hitung dirumuskan sebagai berikut. Dengan: n = banyak data //203 UKURAN GEJALA PUSAT DAN UKURAN LETAK Kaa Evta Dew, S.Pd., M.S. Ukura gejala pusat Utuk medapatka gambara yag lebh jelas tetag sekumpula data megea sesuatu hal, bak tu dar sampel ataupu populas Ukura

Lebih terperinci

ANALISIS REGRESI. Model regresi linier sederhana merupakan sebuah model yang hanya terdiri dari satu peubah terikat dan satu peubah penjelas:

ANALISIS REGRESI. Model regresi linier sederhana merupakan sebuah model yang hanya terdiri dari satu peubah terikat dan satu peubah penjelas: ANALISIS REGRESI Pedahulua Aalss regres berkata dega stud megea ketergatuga satu peubah (peubah terkat) terhadap satu atau lebh peubah laya (peubah pejelas). Jka Y dumpamaka sebaga peubah terkat da X1,X,...,X

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. Analisis regresi adalah suatu proses memperkirakan secara sistematis tentang apa yang paling

BAB 2 LANDASAN TEORI. Analisis regresi adalah suatu proses memperkirakan secara sistematis tentang apa yang paling BAB LANDASAN TEORI Kosep Dasar Aalss Regres Aalss regres adalah suatu proses memperkraka secara sstemats tetag apa yag palg mugk terjad dmasa yag aka datag berdasarka formas yag sekarag dmlk agar memperkecl

Lebih terperinci

UKURAN GEJALA PUSAT (UGP)

UKURAN GEJALA PUSAT (UGP) UKURAN GEJALA PUSAT (UGP) Pegerta: Rata-rata (average) alah suatu la yag mewakl suatu kelompok data. Nla dsebut juga ukura gejala pusat karea pada umumya mempuya kecederuga terletak d tegah-tegah da memusat

Lebih terperinci

BAB 1 STATISTIKA RINGKASAN MATERI

BAB 1 STATISTIKA RINGKASAN MATERI BAB STATISTIKA A RINGKASAN MATERI. Pegerta Data adalah kumpula keteraga-keteraga atau catata-catata megea suatu kejada, dapat berupa blaga, smbol, sat atau kategor. Masg-masg keteraga dar data dsebut datum.

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. Tempat penelitian ini dilaksanakan di SMP Negeri 4 Tilamuta Kabupaten

BAB III METODE PENELITIAN. Tempat penelitian ini dilaksanakan di SMP Negeri 4 Tilamuta Kabupaten BAB III METODE PENELITIAN 3. Tempat da Waktu Peelta 3.. Tempat Tempat peelta dlaksaaka d SMP Neger 4 Tlamuta Kabupate Boalemo pada sswa kelas VIII. 3.. Waktu Peelta dlaksaaka dalam waktu 3 bula yatu dar

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN BAB METODE PENELTAN 3.1 Tempat da Waktu Peelta Peelta dlaksaaka d areal/wlaah koses huta PT. Sarmeto Parakata Tmber, Kalmata Tegah pada bula Aprl sampa dega Me 007. 3. Baha da Alat Baha ag dguaka utuk

Lebih terperinci

FMDAM (2) TOPSIS TOPSIS TOPSIS. Charitas Fibriani

FMDAM (2) TOPSIS TOPSIS TOPSIS. Charitas Fibriani FMDAM (2) Chartas Fbra Techque for Order Preferece by Smlarty to Ideal Soluto () ddasarka pada kosep dmaa alteratf terplh yag terbak tdak haya memlk jarak terpedek dar solus deal postf, amu juga memlk

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN. yang hidup dan berguna bagi masyarakat, maupun bagi peneliti sendiri

III. METODE PENELITIAN. yang hidup dan berguna bagi masyarakat, maupun bagi peneliti sendiri III. METODE PEELITIA A. Metodolog Peelta Metodolog peelta adalah cara yag dlakuka secara sstemats megkut atura-atura, recaaka oleh para peeltutuk memecahka permasalaha yag hdup da bergua bag masyarakat,

Lebih terperinci

POLIGON TERBUKA TERIKAT SEMPURNA

POLIGON TERBUKA TERIKAT SEMPURNA MODUL KULIAH ILMU UKUR TANAH POLIGON TERBUKA TERIKAT SEMPURNA Pegerta : peetua azmuth awal da akhr, peetuat kesalaha peutup sudut,koreks sudut, kesalaha lear da koreks lear kearah sumbu X da Y, Peetua

Lebih terperinci

BAB 2 : BUNGA, PERTUMBUHAN DAN PELURUHAN

BAB 2 : BUNGA, PERTUMBUHAN DAN PELURUHAN Jl. Raya Wagu Kel. Sdagsar Kota Bogor Telp. 0251-8242411, emal: [email protected], webste : www.smkwkrama.et BAB 2 : BUNGA, PERTUBUHAN DAN PELURUHAN PENGERTIAN BUNGA Buga adalah jasa dar smpaa atau

Lebih terperinci

Uji Statistika yangb digunakan dikaitan dengan jenis data

Uji Statistika yangb digunakan dikaitan dengan jenis data Uj Statstka yagb dguaka dkata dega jes data Jes Data omal Ordal Iterval da Raso Uj Statstka Koefse Kotges Rak Spearma Kedall Tau Korelas Parsal Kedall Tau Koefse Kokordas Kedall W Pearso Korelas Gada Korelas

Lebih terperinci

Pengajar: Dr. Agus M Soleh

Pengajar: Dr. Agus M Soleh Pegajar: Dr. Agus M Soleh Surve percobaa populato sample hmpua semua objek ag mejad mat pegambla kesmpula hmpua baga dar populas melakuka pegamata terhadap seluruh populas sergkal tdak mugk dlakuka ketka

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI

BAB II LANDASAN TEORI BAB II LANDASAN TEORI Bab aka mejelaska megea ladasa teor yag dpaka oleh peuls dalam peelta. Bab dbag mejad beberapa baga, yag masg masg aka mejelaska Prcpal Compoet Aalyss (PCA), Egeface, Klusterg K-Meas,

Lebih terperinci

XI. ANALISIS REGRESI KORELASI

XI. ANALISIS REGRESI KORELASI I ANALISIS REGRESI KORELASI Aalss regres mempelajar betuk hubuga atara satu atau lebh peubah bebas dega satu peubah tak bebas dalam peelta peubah bebas basaya peubah yag dtetuka oelh peelt secara bebas

Lebih terperinci

BAB III INTEGRAL RIEMANN-STIELTJES. satu pendekatan untuk membentuk proses titik. Berkaitan dengan masalah

BAB III INTEGRAL RIEMANN-STIELTJES. satu pendekatan untuk membentuk proses titik. Berkaitan dengan masalah BAB III INEGRAL RIEMANN-SIELJES. Pedahulua Pada Bab, telah dsggug bahwa ukura meghtug merupaka salah satu pedekata utuk membetuk proses ttk. Berkata dega masalah perhtuga, ada hal meark yag perlu amat,

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORITIS. yang akan terjadi pada masa yang akan datang dengan waktu yang relatif lama.

BAB 2 LANDASAN TEORITIS. yang akan terjadi pada masa yang akan datang dengan waktu yang relatif lama. BAB 2 LANDASAN TEORITIS 2.1 Pegerta Peramala Peramala ( forecastg ) adalah kegata memperkraka atau mempredkska apa yag aka terjad pada masa yag aka datag dega waktu yag relatf lama. Sedagka ramala adalah

Lebih terperinci

TATAP MUKA III UKURAN PEMUSATAN DATA (MEAN, MEDIAN DAN MODUS) Fitri Yulianti, SP. Msi.

TATAP MUKA III UKURAN PEMUSATAN DATA (MEAN, MEDIAN DAN MODUS) Fitri Yulianti, SP. Msi. TATAP MUKA III UKURAN PEMUSATAN DATA (MEAN, MEDIAN DAN MODUS) Ftr Yulat, SP. Ms. UKURAN DATA Ukura data Ukura Pemusata data Ukura letak data Ukura peyebara data Mea Meda Jagkaua Meda Kuartl Jagkaua atar

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN TEORITIS. Statistik merupakan cara cara tertentu yang digunakan dalam mengumpulkan,

BAB II TINJAUAN TEORITIS. Statistik merupakan cara cara tertentu yang digunakan dalam mengumpulkan, BAB II TINJAUAN TEORITIS.1 Kosep Dasar Statstka Statstk merupaka cara cara tertetu yag dguaka dalam megumpulka, meyusu atau megatur, meyajka, megaalsa da member terpretas terhadap sekumpula data, sehgga

Lebih terperinci

BAB 6 PRINSIP INKLUSI DAN EKSKLUSI

BAB 6 PRINSIP INKLUSI DAN EKSKLUSI BB 6 PRINSIP INKLUSI DN EKSKLUSI Pada baga aka ddskuska topk berkutya yatu eumeras yag damaka Prsp Iklus da Eksklus. Kosep dalam bab merupaka perluasa de dalam Dagram Ve beserta oepras rsa da gabuga, amu

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

BAB II TINJAUAN PUSTAKA BAB II TINJAUAN PUSTAKA.1 Pedahulua Sebelum membahas megea prosedur peguja hpotess, terlebh dahulu aka djelaska beberapa teor da metode yag meujag utuk mempermudah pembahasa. Adapu teor da metode tersebut

Lebih terperinci

; θ ) dengan parameter θ,

; θ ) dengan parameter θ, Vol. 4. No. 3, 5-59, Desember 00, ISSN : 40-858 APLIKASI METODE BESARAN PIVOTAL DALAM PENENTUAN SELANG KEYAKINAN TAKSIRAN PARAMETER POPULASI. Agus Rusgyoo Jurusa Matematka FMIPA UNDIP Abstraks Dberka populas

Lebih terperinci

BAB 5 BARISAN DAN DERET KOMPLEKS. Secara esensi, pembahasan tentang barisan dan deret komlpeks sama dengan barisan dan deret real.

BAB 5 BARISAN DAN DERET KOMPLEKS. Secara esensi, pembahasan tentang barisan dan deret komlpeks sama dengan barisan dan deret real. BAB 5 BARIAN DAN DERET KOMPLEK ecara eses, pembahasa tetag barsa da deret komlpeks sama dega barsa da deret real. 5. Barsa Barsa merupaka sebuah fugs dega doma berupa hmpua blaga asl N. ebuah barsa kompleks

Lebih terperinci

BAB IX PENGGUNAAN STATISTIK DALAM SIMULASI

BAB IX PENGGUNAAN STATISTIK DALAM SIMULASI BAB IX PENGGUNAAN STATISTIK DALAM SIMULASI 9.1. Dstrbus Kotu Dstrbus memlk sfat kotu dmaa data yag damat berjala secara kesambuga da tdak terputus. Maksudya adalah bahwa data yag damat tersebut tergatug

Lebih terperinci

STATISTIKA: UKURAN PEMUSATAN. Tujuan Pembelajaran

STATISTIKA: UKURAN PEMUSATAN. Tujuan Pembelajaran Kurkulum 013/006 matematka K e l a s XI STATISTIKA: UKURAN PEMUSATAN Tujua Pembelajara Setelah mempelajar mater, kamu dharapka memlk kemampua berkut. 1. Dapat meetuka rata-rata data tuggal da data berkelompok..

Lebih terperinci

3/19/2012. Bila X 1, X 2, X 3,,X n adalah pengamatan dari sampel, maka rata-rata hitung dirumuskan sebagai berikut

3/19/2012. Bila X 1, X 2, X 3,,X n adalah pengamatan dari sampel, maka rata-rata hitung dirumuskan sebagai berikut 3/9/202 UKURAN GEJALA PUSAT DAN UKURAN LETAK Kaa Evta Dew, S.Pd., M.S. Ukura gejala pusat Utuk medapatka gambara yag lebh jelas tetag sekumpula data megea sesuatu hal, bak tu dar sampel ataupu populas

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. yang akan terjadi pada masa yang akan datang dengan waktu yang relative lama.

BAB 2 LANDASAN TEORI. yang akan terjadi pada masa yang akan datang dengan waktu yang relative lama. BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pegerta Peramala Peramala ( forecastg ) adalah kegata memperkraka atau mempredkska apa yag aka terjad pada masa yag aka datag dega waktu yag relatve lama. Sedagka ramala adalah

Lebih terperinci

Regresi Linier Sederhana Definisi Pengaruh

Regresi Linier Sederhana Definisi Pengaruh Regres Ler Sederhaa Dah Idra Baga Bostatstka da Kepeduduka Fakultas Kesehata Masyarakat Uverstas Arlagga Defs Pegaruh Jka terdapat varabel, msalka da yag data-dataya dplot sepert gambar dbawah 3 Defs Pegaruh

Lebih terperinci

TUGAS MATA KULIAH TEORI RING LANJUT MODUL NOETHER

TUGAS MATA KULIAH TEORI RING LANJUT MODUL NOETHER TUGAS ATA KULIAH TEORI RING LANJUT ODUL NOETHER Da Aresta Yuwagsh (/364/PPA/03489) Sebelumya, telah dketahu bahwa sebaga rg dega eleme satua memeuh sfat rata ak utuk deal-deal d. Apabla dpadag sebaga modul,

Lebih terperinci

Penelitian Operasional II Teori Permainan TEORI PERMAINAN

Penelitian Operasional II Teori Permainan TEORI PERMAINAN Peelta Operasoal II Teor Permaa 7 2 TEORI PERMAINAN 2 Pegatar 2 Krtera Tekk Permaa : () Terdapat persaga kepetga datara pelaku (2) Setap pema memlk stateg, bak terbatas maupu tak terbatas (3) Far Game

Lebih terperinci

STATISTIKA A. Definisi Umum B. Tabel Distribusi Frekuensi

STATISTIKA A. Definisi Umum B. Tabel Distribusi Frekuensi STATISTIKA A. Des Umum. Pegerta statstk Statstk adalah kumpula akta yag berbetuk agka da dsusu dalam datar atau tabel yag meggambarka suatu persoala. Cotoh: statstk kurs dolar Amerka, statstk pertumbuha

Lebih terperinci

SIFAT-SIFAT LANJUT FUNGSI TERBATAS

SIFAT-SIFAT LANJUT FUNGSI TERBATAS Bulet Ilmah Mat. Stat. da Terapaya (Bmaster) Volume 03, No. 2(204), hal 35 42. SIFAT-SIFAT LANJUT FUNGSI TERBATAS Suhard, Helm, Yudar INTISARI Fugs terbatas merupaka fugs yag memlk batas atas da batas

Lebih terperinci

ANALISIS HUBUNGAN MULTI CHANNEL LEARNING DENGAN INDEKS PRESTASI MAHASISWA MENGGUNAKAN VARIABEL UTAUT DAN ANALISIS LINTASAN

ANALISIS HUBUNGAN MULTI CHANNEL LEARNING DENGAN INDEKS PRESTASI MAHASISWA MENGGUNAKAN VARIABEL UTAUT DAN ANALISIS LINTASAN ANALII HUBUNGAN MULTI HANNEL LEARNING DENGAN INDEK PRETAI MAHAIWA MENGGUNAKAN VARIABEL UTAUT DAN ANALII LINTAAN utato Halm Paata; Ngaap Im Mak Mathematcs & tatstcs Depatmet, chool of ompute cece, Bus Uvesty

Lebih terperinci

BAB 2 TINJAUAN TEORITIS. regresi berkenaan dengan studi ketergantungan antara dua atau lebih variabel yaitu

BAB 2 TINJAUAN TEORITIS. regresi berkenaan dengan studi ketergantungan antara dua atau lebih variabel yaitu BAB TINJAUAN TEORITIS. Pegerta Aalsa Regres Istlah regres pertama kal dperkealka oleh Fracs Galto. Meurutya, aalss regres berkeaa dega stud ketergatuga atara dua atau lebh varabel yatu varabel yag meeragka

Lebih terperinci

3 Departemen Statistika FMIPA IPB

3 Departemen Statistika FMIPA IPB Supleme Respos Pertemua ANALISIS DATA KATEGORIK (STK51) Departeme Statstka FMIPA IPB Pokok Bahasa Sub Pokok Bahasa Referes Waktu U potess Tga Cotoh atau Lebh U Kruskal-Walls (aalss ragam satu-arah berdasarka

Lebih terperinci

BAB IV BATAS ATAS BAGI JARAK MINIMUM KODE SWA- DUAL GENAP

BAB IV BATAS ATAS BAGI JARAK MINIMUM KODE SWA- DUAL GENAP BAB IV BATAS ATAS BAGI JARAK MINIMUM KODE SWA- DUAL GENAP Msal dguaka kode ler C[, k, d] dega matrks pembagu G da matrks cek partas H. Sebuah blok formas x = x 1 x 2 x k, x = 0 atau 1, yag aka dkrm terlebh

Lebih terperinci

INTERVAL KEPERCAYAAN UNTUK PERBEDAAN KOEFISIEN VARIASI DARI DISTRIBUSI LOGNORMAL I. Pebriyani 1*, Bustami 2, S. Sugiarto 2

INTERVAL KEPERCAYAAN UNTUK PERBEDAAN KOEFISIEN VARIASI DARI DISTRIBUSI LOGNORMAL I. Pebriyani 1*, Bustami 2, S. Sugiarto 2 INTERVAL KEPERCAAAN UNTUK PERBEDAAN KOEFIIEN VARIAI DARI DITRIBUI LOGNORMAL I. Pebrya * Bustam. ugarto Mahasswa Program Matematka Dose Jurusa Matematka Fakultas Matematka da Ilmu Pegetahua Alam Uverstas

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. disebut dengan bermacam-macam istilah: variabel penjelas, variabel

BAB 2 LANDASAN TEORI. disebut dengan bermacam-macam istilah: variabel penjelas, variabel BAB LANDASAN TEORI.1 Pegerta Regres Regres dalam statstka adalah salah satu metode utuk meetuka tgkat pegaruh suatu varabel terhadap varabel yag la. Varabel yag pertama dsebut dega bermacam-macam stlah:

Lebih terperinci

TINJAUAN PUSTAKA Evaluasi Pengajaran

TINJAUAN PUSTAKA Evaluasi Pengajaran TINJAUAN PUSTAKA Evaluas Pegajara Evaluas adalah suatu proses merecaaka, memperoleh da meyedaka formas yag sagat dperluka utuk membuat alteratf- alteratf keputusa. Dalam hubuga dega kegata pegajara evaluas

Lebih terperinci

BAB III UKURAN PEMUSATAN DATA

BAB III UKURAN PEMUSATAN DATA BAB III UKURAN PEMUSATAN DATA A. Ukura Gejala Pusat Ukura pemusata adalah suatu ukura yag meujukka d maa suatu data memusat atau suatu kumpula pegamata memusat (megelompok). Ukura pemusata data adalah

Lebih terperinci

KALKULUS LANJUT. Pertemuan ke-4. Reny Rian Marliana, S.Si.,M.Stat.

KALKULUS LANJUT. Pertemuan ke-4. Reny Rian Marliana, S.Si.,M.Stat. KALKULUS LANJUT Pertemua ke-4 Rey Ra Marlaa, S.S.,M.Stat. Plot Mater Notas Jumlah & Sgma Itegral Tetu Jumlah Rema Pedahulua Luas Notas Jumlah & Sgma Purcell, et all. (page 226,2003): Sebuah fugs yag daerah

Lebih terperinci

TAKSIRAN UMUR SISTEM DENGAN UMUR KOMPONEN BERDISTRIBUSI SERAGAM. Sudarno Jurusan Matematika FMIPA UNDIP

TAKSIRAN UMUR SISTEM DENGAN UMUR KOMPONEN BERDISTRIBUSI SERAGAM. Sudarno Jurusan Matematika FMIPA UNDIP JURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 7. No. 1, 11-19, Aprl 004, ISSN : 1410-8518 TAKSIRAN UMUR SISTEM DENGAN UMUR KOMPONEN BERDISTRIBUSI SERAGAM Sudaro Jurusa Matematka FMIPA UNDIP Abstrak Sstem yag dbetuk

Lebih terperinci

BAB III PERSAMAAN PANAS DIMENSI SATU

BAB III PERSAMAAN PANAS DIMENSI SATU BAB III PERSAMAAN PANAS DIMENSI SAU Pada baga sebelumya, kta telah membahas peerapa metoda Ruge-Kutta orde 4 utuk meyelesaka masalah la awal dar persamaa dferesal basa orde. Pada bab, kta aka melakuka

Lebih terperinci

PEDOMAN STATISTIK UJI PROFISIENSI

PEDOMAN STATISTIK UJI PROFISIENSI DPLP 3 Rev. 0 PEDOMAN STATISTIK UJI PROFISIENSI Komte Akredtas Nasoal Natoal Accredtato Body of Idoesa Gedug Maggala Waabakt, Blok IV, Lt. 4 Jl. Jed. Gatot Subroto, Seaya, Jakarta 070 Idoesa Tel. : 6 5747043,

Lebih terperinci

STATISTIK. Ukuran Gejala Pusat Ukuran Letak Ukuran Simpangan, Dispersi dan Variasi Momen, Kemiringan, dan Kurtosis

STATISTIK. Ukuran Gejala Pusat Ukuran Letak Ukuran Simpangan, Dispersi dan Variasi Momen, Kemiringan, dan Kurtosis STATISTIK Ukura Gejala Pusat Ukura Letak Ukura Smpaga, Dspers da Varas Mome, Kemrga, da Kurtoss Notas Varabel dyataka dega huruf besar Nla dar varabel dyataka dega huruf kecl basaya dtuls Tmes New Roma

Lebih terperinci

BAB III ISI. x 2. 2πσ

BAB III ISI. x 2. 2πσ BAB III ISI 4. Keadata Normal Multvarat da Sfat-sfatya Keadata ormal multvarat meruaka geeralsas dar keadata ormal uvarat utuk dmes. f ( x) [( x )/ ] / = e x π x = ( x )( ) ( x ). < < (-) (-) Betuk (-)

Lebih terperinci

Volume 1, Nomor 2, Desember 2007

Volume 1, Nomor 2, Desember 2007 Volume, Nomor, Desember 007 Barekeg, Desember 007. hal.-7 Vol.. No. ESTIMASI PARAMETER DISTRIBUSI EKPONENSIAL PADA LOKASI TERBATAS (Estmatg Parameter Dstrbuto Expoetal At Fte Locato MOZART W TALAKUA, JEFRI

Lebih terperinci

IMPLEMENTASI DAN KOMPARASI ATURAN SEGIEMPAT UNTUK PENYELESAIAN INTEGRAL DENGAN BATAS MENGGUNAKAN MATLAB

IMPLEMENTASI DAN KOMPARASI ATURAN SEGIEMPAT UNTUK PENYELESAIAN INTEGRAL DENGAN BATAS MENGGUNAKAN MATLAB Semar Nasoal Tekolog 007 (SNT 007) ISSN : 978 9777 IMPLEMENTASI DAN KOMPARASI ATURAN SEGIEMPAT UNTUK PENYELESAIAN INTEGRAL DENGAN BATAS MENGGUNAKAN MATLAB Krsawat STMIK AMIKOM Yogyakarta e-mal : [email protected]

Lebih terperinci

Pemodelan Indeks Pembangunan Manusia (IPM) Provinsi Jawa Timur Dengan Menggunakan Metode Regresi Logistik Ridge

Pemodelan Indeks Pembangunan Manusia (IPM) Provinsi Jawa Timur Dengan Menggunakan Metode Regresi Logistik Ridge JURNAL SAINS DAN SENI IS Vol. 4, No., (015 337-350 (301-98X Pt D175 Pemodela Ideks Pembagua Mausa (IPM Povs Jawa mu Dega Megguaka Metode Reges Logstk Rdge Dw Maumee Puta da Vta Ratasa Juusa Statstka, Fakultas

Lebih terperinci

8. MENGANALISIS HASIL EVALUASI

8. MENGANALISIS HASIL EVALUASI 8. MENGANALISIS HASIL EVALUASI Tujua : Mampu megaalsa tgkat kesukara hasl evaluas utuk megkatka hasl proses pembelajara Kegata megaals hasl evaluas merupaka upaya utuk memperbak programprogram pembelajara

Lebih terperinci

ANALISIS ALGORITMA REKURSIF DAN NONREKURSIF

ANALISIS ALGORITMA REKURSIF DAN NONREKURSIF ANALISIS ALGORITMA REKURSIF DAN NONREKURSIF KELOMPOK A I GUSTI BAGUS HADI WIDHINUGRAHA (0860500) NI PUTU SINTYA DEWI (0860507) LUH GEDE PUTRI SUARDANI (0860508) I PUTU INDRA MAHENDRA PRIYADI (0860500)

Lebih terperinci

Mean untuk Data Tunggal. Definisi. Jika suatu sampel berukuran n dengan anggota x1, x2, x3,, xn, maka mean sampel didefinisiskan : n Xi.

Mean untuk Data Tunggal. Definisi. Jika suatu sampel berukuran n dengan anggota x1, x2, x3,, xn, maka mean sampel didefinisiskan : n Xi. Mea utuk Data Tuggal Des. Jka suatu sampel berukura dega aggota x1, x, x3,, x, maka mea sampel ddesska : 1... N 1 Mea utuk Data Kelompok Des Mea dar data yag dkelompoka adalah : x x 1 1 1 dega : x = ttk

Lebih terperinci

MATEMATIKA INTEGRAL RIEMANN

MATEMATIKA INTEGRAL RIEMANN MATEMATIKA KELAS XII IPA - KURIKULUM GABUNGAN Ses NGAN INTEGRAL RIEMANN A. NOTASI SIGMA a. Defs Notas Sgma Sgma (Σ) adalah otas matematka megguaka smbol yag mewakl pejumlaha da beberapa suku yag memlk

Lebih terperinci

Jawablah pertanyaan berikut dengan ringkas dan jelas menggunakan bolpoin. Total nilai 100. A. ISIAN SINGKAT (Poin 20) 2

Jawablah pertanyaan berikut dengan ringkas dan jelas menggunakan bolpoin. Total nilai 100. A. ISIAN SINGKAT (Poin 20) 2 M 81 STTISTIK DSR SEMESTER II 11/1 KK STTISTIK, FMIP IT SOLUSI UJIN TENGH SEMESTER (UTS) Sabtu, 1 Me 1, Pukul 9. 1.4 WI (1 met) Kelas 1. Pegajar: Udjaa S. Pasarbu/Rr. Kura Novta Sar, Kelas. Pegajar: Utrwe

Lebih terperinci

I adalah himpunan kotak terbatas dan tertutup yang berisi lebih dari satu

I adalah himpunan kotak terbatas dan tertutup yang berisi lebih dari satu METODE FUNGS QUAS-FED SATU ARAMETER UNTUK MENYEESAKAN MASAAH ROGRAM NTEGER TAK NEAR Ra Hardyat (M4) ABSTRAK Dalam kehdupa sehar-har serg djumpa masalah optmas yag membutuhka hasl teger Masalah tersebut

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB LANDASAN TEORI. Defes Aalss Korelas da Regres a Aalss Korelas adalah metode statstka yag dguaka utuk meetuka kuatya atau derajat huuga lear atara dua varael atau leh. Semak yata huuga ler gars lurus,

Lebih terperinci

PENAKSIR RASIO REGRESI LINEAR YANG EFISIEN UNTUK RATA-RATA POPULASI DENGAN MENGGUNAKAN DUA VARIABEL TAMBAHAN

PENAKSIR RASIO REGRESI LINEAR YANG EFISIEN UNTUK RATA-RATA POPULASI DENGAN MENGGUNAKAN DUA VARIABEL TAMBAHAN PENAKIR RAIO REGREI LINEAR ANG EFIIEN UNTUK RATA-RATA POPULAI DENGAN MENGGUNAKAN DUA VARIABEL TAMBAHAN Ed Jamlu 1* Harso Haposa rat 1 Mahasswa Program tud 1 Matematka Dose Jurusa Matematka Fakultas Matematka

Lebih terperinci

4. KOMBINATORIKA ... S 1. S n S 2. Gambar 4.1

4. KOMBINATORIKA ... S 1. S n S 2. Gambar 4.1 4. KOMBINATORIKA 4. Atua Utuk Suatu Peistiwa Evet sesuatu yag tejadi. Jika peistiwa A dapat tejadi dalam m caa da peistiwa B dapat tejadi dalam N caa, maka tedapat (m, ) caa kedua peistiwa tejadi besama-sama.

Lebih terperinci

BAB 1 ERROR PERHITUNGAN NUMERIK

BAB 1 ERROR PERHITUNGAN NUMERIK BAB ERROR PERHITUNGAN NUMERIK A. Tujua a. Memaham galat da hampra b. Mampu meghtug galat da hampra c. Mampu membuat program utuk meelesaka perhtuga galat da hampra dega Matlab B. Peragkat da Mater a. Software

Lebih terperinci

Bab II Teori Pendukung

Bab II Teori Pendukung Bab II Teor Pedukug.. asar Statstka Utuk keperlua peaksra outstadg clams lablty, pegetahua dalam statstka mead hal yag petg. asar statstka yag dguaka dalam tess atara la :. strbus ormal Sebuah peubah acak

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN BAB III METODE PENELITIAN A. Waktu da tempat peelta Dalam upaya pelaksaaa peelta,maka peelt melakukaya pada : 1. Tempat Peelta Gua memperoleh data yag dperluka dalam peulsa Skrps yag berjudul Pembetuka

Lebih terperinci

III BAHAN/OBJEK DAN METODE PENELITIAN. Objek yang digunakan dalam penelitian ini adalah 50 ekor sapi Pasundan

III BAHAN/OBJEK DAN METODE PENELITIAN. Objek yang digunakan dalam penelitian ini adalah 50 ekor sapi Pasundan III BAHAN/OBJEK DAN METODE PENELITIAN 3.1. Baha da Alat Peelta 3.1.1. Baha Peelta Objek yag dguaka dalam peelta adalah 50 ekor sap Pasuda jata da beta dewasa dega umur -3 tahu da tdak butg utuk meghdar

Lebih terperinci

Notasi Sigma. Fadjar Shadiq, M.App.Sc &

Notasi Sigma. Fadjar Shadiq, M.App.Sc & Notas Sgma Fadjar Shadq, M.App.Sc ([email protected] & www.fadjarpg.wordpress.com Notas sgma memag jarag djumpa dalam kehdupa sehar-har, tetap otas tersebut aka bayak djumpa pada baga matematka yag la,

Lebih terperinci

9/22/2009. Materi 2. Outline. Graphical Techniques. Penyajian Data. Numerical Techniques

9/22/2009. Materi 2. Outline. Graphical Techniques. Penyajian Data. Numerical Techniques Mater Outle Graphcal Techques Peyaja Data Numercal Techques Tekk Grafk (Graphcal Techques) Secara vsual, grafs merupaka gambar-gambar yag meujukka data berupa agka yag basaya dbuat berdasarka tabel yag

Lebih terperinci

PENAKSIR RASIO UNTUK RATA-RATA POPULASI PADA SAMPLING ACAK SEDERHANA MENGGUNAKAN KOEFISIEN VARIASI DAN MEDIAN

PENAKSIR RASIO UNTUK RATA-RATA POPULASI PADA SAMPLING ACAK SEDERHANA MENGGUNAKAN KOEFISIEN VARIASI DAN MEDIAN PENAKI AIO UNTUK ATA-ATA POPULAI PADA AMPLING ACAK EDEHANA MENGGUNAKAN KOEFIIEN VAIAI DAN MEDIAN sk ahmada *, Arsma Ada, Haposa rat Mahasswa Program Matematka Dose Jurusa Matematka Fakultas Matematka da

Lebih terperinci

b) Untuk data berfrekuensi fixi Data (Xi)

b) Untuk data berfrekuensi fixi Data (Xi) B. Meghtug ukura pemusata, ukura letak da ukura peyebara data serta peafsraya A. Ukura Pemusata Data Msalka kumpula data berkut meujukka hasl pegukura tgg bada dar orag sswa. 0 cm 30 cm 5 cm 5 cm 35 cm

Lebih terperinci

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN ANALISIS HASIL PENELITIAN. Adapun hasil penelitian akan dijelaskan sebagai berikut : TABEL 4.1

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN ANALISIS HASIL PENELITIAN. Adapun hasil penelitian akan dijelaskan sebagai berikut : TABEL 4.1 68 BAB IV HASIL PENELITIAN DAN ANALISIS HASIL PENELITIAN A. Hasl Peelta Adapu hasl peelta aka djelaska sebaga bekut : TABEL 4. Tabel IQ, Iteleges Gada da Tes Hasl Belaja pada Pokok Bahasa Kesebagua Kelas

Lebih terperinci