BAB 2 LANDASAN TEORI

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "BAB 2 LANDASAN TEORI"

Transkripsi

1 7 BAB LANDASAN TEOR. Aal Regre Salah atu tuua aal data adalah utuk memperkraka/memperhtugka beara efek kuattatf dar perubaha uatu keada terhadap keada laa. Setap kebaka (polc), bak dar pemertah maupu wata, elalu dmakudka utuk megadaka perubaha (chage). Sebaga cotoh, Pemertah meambah umlah pupuk agar produk pad megkat, Pemertah meakka ga pegawa eger agar preta kera mereka megkat da la ebagaa. Utuk keperlua evalua/pelaa uatu kebakaaa mugk g dketahu beara efek kuattatf dar perubaha uatu keada terhadap keada laa. Keada-keada terebut utuk keperlua aal ba dataka ddalam perubaha la varabel. Utuk aal dua keada (evet) dguaka dua varabel da. Tekk Stattka utuk memerka da memodelka hubuga datara varabel-varabel debut Aal Regre... Regre Lear Sederhaa Regre lear ederhaa adalah uatu proedur utuk medapatka hubuga matemat dalam betuk uatu peramaa atara varabel depede tuggal dega varabel depede tuggal. Hubuga atara varabel depede da varabel depede dapat drumuka ke dalam uatu betuk hubuga fugoal ebaga berkut: a + utuk,,..., b Uverta Sumatera Utara

2 8 Dega: varabel terkat ke- varabel beba ke- a terep (ttk potog kurva terhadap umbu ) b kemrga (lope) kurva lear Dalam membuat keputua, elalu ada reko ag debabka oleh adaa kealaha (error). Rko haa ba dperkecl dega memperkecl kealaha (mmzed error mmzed rk). Dega memperhtugka kealaha peggaggu ε, maka betuk peramaa lear mead ebaga berkut: a + b + ε Dega : a da b adalah kotata ag detma ε adalah kealaha peggaggu (dturbace error) ε - ˆ debut uga a ag terkadug galat ag fata acak da pempaga model dar keadaa eugguha. Dalam praktek, utuk melhat hubuga atara da, dkumpulka paaga data (,) ebaga uatu oberva, mala ebaga berkut:,,...,,...,,,...,,..., dgambar pada tem koordat tegak luru hala debut dagram ttk atau dagram pecar. Dapat dlhat pada gambar.. Gambar. Dagram Pecar Uverta Sumatera Utara

3 9 Gar luru ag terdapat pada dagram pecar pada gambar. ag memperlhatka adaa hubuga atara kedua varabel debut gar regre atau gar perkraa, da peramaa ag dguaka utuk medapatka gar regre pada data dagram pecar debut peramaa regre ag merupaka uatu varabel matematka ag medefeka hubuga atara dua varabel... Metode Kuadrat Terkecl Utuk medapatka gar regre ag palg bak atu gar regre ag memlk deva atau kealaha terkecl, maka dguaka metode kuadrat terkecl. Metode kuadrat terkecl alah uatu metode utuk meghtug 0 da, edemka ehgga kealaha kuadrat memlk la terkecl. Dega bahaa metematka, dataka ebaga berkut: + + e,,,, 0 e + ) kealaha peggaggu e ( 0 [ ( 0 + )] umlah kealaha kuadrat ad metode kuadrat terkecl adalah metode utuk meghtug 0 da edemka rupa ehgga e terkecl (mmum). Caraa alah dega membuat turua paral (partal dfferetal) dar e mula-mula terhadap 0 kemuda terhadap kemuda meamakaa dega ol. e + 0 [ ( 0 + )]( ) 0 0 e + [ ( 0 + )]( ) 0 0 Peramaa (.) dbag dega (.). (.) Sehgga 0 Uverta Sumatera Utara

4 0 Maukka 0 ke peramaa (.) + + ) ( ( ) + ( ) Sehgga ( ) ( ) / /..3 U Keleara da Keberarta Regre Setelah meakr peramaa regre, maalah berkuta adalah mela bak buruka model regre dega data. ad dperluka ukura tetag kecocoka data. Aal regre adalah alat tattk ag dapat dguaka utuk megetahu deraat hubuga lear atara atu varabel dega varabel la. Umuma aal korela dguaka dalam hubugaa dega aal regre utuk megukur ketepata gar regre dalam meelaka (explag) vara la varabel depede. Ukura tattk ag dapat meggambarka hubuga atara uatu varabel dega varabel la adalah koefe determa (R ) da koefe korela (r). Koefe determa adalah alah atu la tattk ag dapat dguaka utuk megetahu apakah ada hubuga pegaruh atara dua varabel. Perhatka keamaa berkut: ( ) ˆ ( ) ˆ ( ) + Vara regre a Bla rua kr da kaa dkuadratka da kemuda dumlahka maka dperoleh + )} ˆ ( ) ˆ {( ) ( + + ). ˆ )( ˆ ( ) ˆ ( ) ˆ (..(.3) Uverta Sumatera Utara

5 Perkala ag terakhr pada peramaa (.3) peula da pada dhlagka ehgga mead ˆ ˆ ˆ ˆ )( ) ( ) ( ˆ ). ( Baga kedua rua kaa ama dega ol karea meurut (.) ( ˆ ) ( a bx ) 0 Baga pertama rua kaa uga ama dega ol karea meurut (.) ˆ ( ˆ ) ( a + bx )( ˆ ) ( ˆ ) b ( ˆ ) x a b( a bx ) x 0, ad peramaa dapat dtul kembal ebaga berkut ( ) ( ˆ ) ( ˆ ). (.4) KT KR KS Peramaa (.4) adalah peramaa daar dalam Aal Regre da Aal Vara. Rua kr debut umlah kuadrat total (KT) atau umlah vara total da meataka umlah pempaga dektar la rata-rataa. Baga pertama rua kaa debut umlah kuadrat regre (KR) da adalah vara repo dektar la rata-rataa ( ). Baga kedua rua kaa debut umlah kuadrat galat (a) da dgkat KS. Baga megukur a dar vara total (KT) ag tdak dapat dteragka oleh x, atau baga ag fata acak. ad dega demka dapat pula dtul ebaga berkut: KT KR + KS Vara Total Vara karea Regre + Vara karea Sa. Sfat peumlaha (adtf) epert baak dumpa dalam tattka, da tdak haa berlaku utuk betuk kuadrat tap uga utuk deraat kebebaaa. ka pegaruh terhadap bear maka dharapka KR cukup bear dbadgka dega KS. Bla KR bear maka KS kecl da ebalka, edagka KT tetap. Dega demka KT dapat dadka pembadg utuk meetuka bear kecla KR atau KS. Uverta Sumatera Utara

6 Dar def Dega: R ( ˆ ) ( ) KR KS R debut koefe korela dua arah atau koefe peetu (determa). Karea 0 KR KT, maka tetua 0 R. ad R dapat megukur kecocoka data dega model mak dekat R dega mak bak kecocoka data dega model da ebalka, mak dekat R dega 0 mak elek kecocoka terebut. ˆ ˆ a + bx ˆ Gambar. Meguraka vara meurut uura x..4 Pedekata Melalu Aal Vara Dar peramaa (.4) dapat dlhat peguraa umlah kuadrat total ata kedua kompoea, umlah kuadrat regre da umlah kuadrat galat. Tuua utama peguraa bukalah utuk meghtug R, tetap merupaka lagkah awal ag agat petg dalam meelaah kompoe umlah kuadrat total. Utuk meetuka apakah pegaruh uatu peubah beba bear atau kecl terhadap repo dperluka pembadg ag baku, ag tdak dpegaruh bak buruka model ag dguaka. Pembadg baku terebut adalah peakr tak ba dar σ, vara ε. Uverta Sumatera Utara

7 3 Dampg KT dapat duraka ata kedua kompoea, deraat kebebaaa dapat duraka uga. Sfat peumlaha (adtf) merupaka alah atu keuggula dar metode kuadrat terkecl. Tabel. Tabel Aal Vara Regre Sederhaa Sumber K (umlah dk(deraat RK(Rataa F Vara Kuadrat) Kebebaa) Kuadrat) htug Regre KR ( ˆ ) KR/ Sa KS ˆ ) - KS/(-) ( Total KT ( ) - Tabel. Memperlhatka betuk umum tabel aal vara (ANAVA) utuk regre lear ederhaa. Kolom keempat meuukka umlah kuadrat dbag dega deraat kebebaaa, utuk regre da a. Adaka hpote ag aka du adalah H 0 : 0 H : 0 ag pada daara hpote ol megataka bahwa vara dalam dakbatka oleh fluktua acak ag tdak tergatug pada la dega kata la tdak mempegaruh repo. Bla hpote ol dtolak atu bla la Stattk F htuga melebh la krt F α (, -) maka dmpulka bahwa terdapat umlah vara ag berart dalam repo ag debabka atau dteragka oleh model ag dpadag bear, atu fug lear. Bla tattk F beraal dalam daerah peermaa maka dmpulka bahwa data tdak memberka cukup dukuga kepada model ag daggap bear. Uverta Sumatera Utara

8 4. Pegerta Daar Pempaga da Ragam Sebaga cotoh malka dlakuka peelta lapaga melalu urve ehgga hal ampel ag dperoleh melput N dvdu. dvdu terebut dapat berupa peroraga, rumah tagga, dutr kecl, atau wlaah da laa. Mag-mag dvdu dataka dega huruf ag meuukka dvdu ke- dalam ampel. forma ag dperoleh dar etap dvdu memberka la-la pegamata adalah:,, 3,,. Dapat dlhat gambar.3 atu atu cotoh megea berbaga hal pegamata ag dperoleh dar dvdu pertama ampa dega ke- N , (dvdu) Gambar.3 Cotoh pegamata dalam betuk la rata-rata Lagkah pertama ag haru dlakuka atu memlh model apa ag aka dguaka. Model terebut ba berupa la rata-rata, meda, modu da laa ataupu ag lebh rumt megkut uatu pola tertetu ecara lear ataupu olear. Pada gambar.3 dambl uatu cotoh dalam betuk la rata-rata htug,, dar eluruh pegamata. Model aka meggambarka dega empura pola ag terdapat dalam keataa bla mag-mag dvdu dalam ampel memberka la ag per ama beara dega la rata-rata terebut. Dega demka eberapa bear pempaga ag terad atara la pegamata da la ag terkadug dalam model dhtug dar la rata-rata dgambarka dega meguraka etap la pegamata mead Uverta Sumatera Utara

9 5 + ( ),,3,, N. (.5) Dmaa ( ) memberka beara la pempaga ehgga meggambarka ak turua (fluktua) hal pegamata terhadap model da meuukka eberapa auh model ag dpaka tdak mampu meelaka keataa ag ada. Arah paah ke bawah berart pempaga ag egatf edagka arah ke ata meuukka pempaga ag potf. Peramaa (.5) memperguaka uatu model ag ederhaa la rata-rata. Dalam betuk umuma peramaa terebut dapat dataka ebaga berkut : ˆ + ( ˆ ),,3,, N Pegamata Cocoka + Redual ˆ merupaka model ag meggambarka predk atau dugaa (etma) ag debut uga dega ftted value. Nla ˆ dapat berupa uatu ttk fug lear atau olear, Sedagka ( ˆ ) meuukka beara pempaga atau redual. Berdaarka def dapat dlhat dega ela bahwa redual merupaka a dar hal pegamata ag belum dapat delaka oleh uatu model tertetu. Dalam Aal Regre, ag mead tuua utama adalah membuat umlah kuadrat a atau redu, KS ( ˆ) ekecl mugk agar dcapa uatu pemecaha peroala dalam betuk beara da arah pegaruh peubah beba terhadap peubah tak beba. Oleh karea tu terdapat keterkata ag erat atara baak peubah beba da KS. Semak baak peubah beba dalam uatu peramaa regre, KS aka cederug megecl dega kata la emak bear kemampua model dalam meelaka keragama peubah tak beba. Tuua ag ama pada Aal Regre tulah mead arah pokok dalam pedekata Aal Ragam mekpu dlhat dar udut padag ag la. Aal Ragam mecoba membuat emua redu megacak (radom). Dalam keadaa demka, keragama peubah tak beba tdak ba delaka lebh laut oleh kofaktor da atau faktor la kecual dar ag edag dalam pertmbaga. Uverta Sumatera Utara

10 6.3 Aal Ragam (ANAVA) Aala Ragam (Aal of Varace) merupaka metode ag dguaka utuk megaal atau meguraka keragama total data mead kompoe-kompoe umber keragama. Dalam aal vara ag palg ederhaa, dperguaka atu peubah tak beba. Perarata utama ag haru dpeuh berkata erat dega kala pegukura. Peubah tak beba palg tdak haru dapat dukur dalam betuk kala terval. Sedagka peubah beba dapat berupa peubah ometrk (peubah ag tdak dapat dukur) atau ebaga gabuga atara peubah ometrk dega peubah metrk (peubah ag dapat dukur). Peubah beba ag ometrk lebh dkeal ebaga faktor, emetara peubah metrk debut ebaga kofaktor. Bla keeluruha peubah beba terebut haa terdr ata kofaktor, maka aala ag dpaka adalah Aala Regre. Aala Regre ederhaa memecahka permaalaha ag haa megadug atu kofaktor aa. Bla lebh dar atu kofaktor, pemecaha terebut dtaga oleh Aala Regre Gada (Multple Regreo Aal). Aka tetap bla keeluruha peubah beba adalah faktor, maka aala ag dguaka pada daara adalah Aala Vara (Aal of Varace). ka ag mead perhata utama terletak pada apakah ada kemugka pegaruh atu faktor terhadap peubah tak beba, maka pembahaa debut dega Aala Vara Satu Arah (Oe - Wa Clafcato Aal of Varace), ka pada dua faktor aalaa dlakuka dega Aala Vara Dua Arah (Two - Wa Clafcato Aal of Varace)..3. Aal Vara Klafka Satu Arah D dalam klafka atu arah melbatka ebuah faktor peetu. Popula ag berbeda dklafkaka meurut perlakua atau grup ag berbeda da daggap alg beba da berdtrbu ormal dega rataa µ µ... µ da vara σ. tlah perlakua dguaka ecara umum dega art berbaga klafka, apakah tu kelompok, aduka, pegaal, pupuk ag berbeda, atau berbaga daerah duatu egara. da vara Uverta Sumatera Utara

11 7 g dcar metode ag eua utuk megu hpote: H 0 : µ µ... µ H : tdak emua µ 0 Malka meataka pegamata ke dalam perlakua ke da T meataka umlah emua pegamata dalam ampel dar perlakua ke, meataka rataa emua pegamata dalam ampel dar perlakua ke, T.. umlah emua pegamata, da.. rataa emua pegamata. Tap pegamata dapat dtul dalam betuk µ + ε,.(.6) Tabel. k ampel acak Perlakua umlah T. T. T. T.. Rataa..... Dega ε meataka pempaga ke pada ampel ke dar rataa perlakua padaaa. Suku ε meataka galat acak ag peraaa ama dega uku galat dalam model regre. Betuk la dar peramaa (.6) dperoleh dega meggat µ α, dega kedala µ + α 0 dpeuh. ad dapat dtul : µ + α + ε Uverta Sumatera Utara

12 8 Bla µ meataka rataa keeluruha dar emua µ ; ak Dega: µ µ α debut ebaga efek atau pegaruh perlakua ke. Hpote ol bahwa rataa popula ama da lawa tadga bahwa palg edkt dua dar rataa tdak ama dgat dega hpote ag etara, H 0 : α α... α 0 H : tdak emua α 0. U ag dpaka ddaarka pada perbadga dua takra beba dar keamaa vara popula σ. Kedua takra terebut dperoleh dega meguraka total vara data, duahaka oleh peumlaha gada (..) mead dua kompoe. Teorema. detta umlah Kuadrat (...) + (..) (.). Bukt (..) [(...) [(...) + ( + (...)(.)].) + (.) (...) + (...)(.) + ( ].). Uverta Sumatera Utara

13 9 Suku ag dtegah ama dega ol, karea (.). 0. umlah ag pertama tdak megadug dek, ad dapat dtul (...) (...). Sehgga (..) (...) + (.) Agar memudahka pegguaaa maka uku detta umlah kuadrat aka dtada dega lambag berkut: KT (..) umlah kuadrat total KA (...) umlah kuadrat perlakua KG (.) umlah kuadrat galat detta umlah kuadrat dapat dtulka: KT KA + KG. detta umlah kuadrat meataka bahwa vara atar perlakua da dalam perlakua dumlahka mead umlah kuadrat total. Aka tetap, pemahama lebh medalam dapat dperoleh dega meeldk la harapa dar KA da KG. Kemuda aka dturuka takra vara ag merumuka rao ag aka dguaka utuk megu keamaa dar rataa popula. Uverta Sumatera Utara

14 30 Perlu dbadgka ukura vara atara perlakua ag eua dega vara dalam perlakua agar dapat dtemuka perbedaa ag berart dalam pegamata akbat pegaruh perlakua. Perhatka la harapa umlah kuadrat perlakua. Teorema. E(KA) (-) σ + α Bukt Bla KA dpadag ebaga peubah acak ag la-laa berubah bla percobaa dulag beberapa kal, maka dapat dtul: KA (...). Dar model : µ + α + E Dperoleh µ + α + E.... µ + E.., karea α 0. ad KA (α + E. E..) da E(KA) α + E E.) E( E..) + ( α E( E.) Karea E merupaka peubah beba dega rataa ol da vara σ, maka σ σ dperoleh : E( E.), E( E..), E ( E.) 0 ehgga E( KA) α + σ σ ( ) σ + α Uverta Sumatera Utara

15 3 Salah atu takra σ ag ddaarka pada - deraat kebebaa dberka oleh Rataa Kuadrat Perlakua KA. Blo H 0 bear da tap α pada teorema. ama dega ol, maka KA E σ Da merupaka takra σ ag tak ba. Aka tetap, bla H ag bear, maka da α KA E σ + meakr ag tematk. σ dtambah uatu uku tambaha megukur vara akbat pegaruh Takra σ ag kedua da beba dar hpote, ddaarka pada (-) deraat kebebaa, alah rumu ag dkeal, atu Rataa Kuadrat Galat KG ( ) detta umlah kuadrat tdak aa meguraka keragama total data, tetap uga umlah emua deraat kebebaa. Dega perkataa la - + (-). Bla H 0 bear, rao f Merupaka uatu la peubah acak F ag berdtrbu F dega deraat kebebaa - da (-). Karea meakr lebh σ bla H 0 alah, maka dperoleh u eka dega daerah krt elutuha terletak debelah uug kaa fug dtrbu. Uverta Sumatera Utara

16 3 Hpote ol dtolak pada taraf keberarta α bla f α > f [, ( )] Perhtuga maalah aal varaa drgka dalam betuk tabel epert pada tabel.3. Tabel.3 Aal Vara utuk klafka atu arah Sumber umlah Deraat Rataa f Vara Kuadrat Kebebaa Kuadrat Htuga Perlakua KA - KA Galat KG (-) KG ( ) Total KT -.3. Aal Vara Klafka Dua Arah Aal Vara klafka dua arah merupaka pegembaga atau perluaa dar aala dega atu arah. Aava klafka dua arah membaha tetag keragama dalam atu peubah tdak beba ag dtmbulka oleh keragama dua faktor. Sepert dgambarka dalam tabel.4. Uverta Sumatera Utara

17 33 Tabel.4 Klafka dua arah Perlakua Blok... umlah Rataa T.. T..... T.. umlah T. T. T. T.. Rataa..... Dega:. rataa pegamata utuk perlakua ke. rataa pegamata dalam blok ke.. rataa keeluruha pegamata T. umlah pegamata utuk perlakua ke T. umlah pegamata dalam blok ke T.. umlah keeluruha pegamata. Rata-rata rataa popula perlakua ke, µ, ddefeka ebaga µ. µ Rata-rata rataa popula blok ke, µ., ddefeka ebaga µ. µ Uverta Sumatera Utara

18 34 Da rata-rata rataa keeluruha µ, ddefeka ebaga µ µ Utuk meetuka apakah ada baga vara dalam pegamata ag dakbatka oleh perbedaa dalam perlakua, dlakuka u H H 0 : µ. µ.... µ µ : tdak emua µ 0.. da utuk meetuka apakah ada vara ag dakbatka oleh perbedaa blok dlakuka u H H 0 : µ. µ.... µ. : tdak emua µ 0. µ, Tap pegamata dapat dtulka dalam betuk µ + ε degaε megukur pempaga la amata dar rataa popula µ. Betuk peramaa ag lebh duka dperoleh dega peggata µ µ + α + Dega α meataka pegaruh perlakua ke da meataka pegaruh blok ke. Daggap bahwa pegaruh perlakua da blok adtf. ad dapat dtul µ + α + + ε Model mrp dega klafka atu arah, perbedaa utamaa adalah adaa pegaruh blok. Koep daara mrp ekal dega klafka atu arah kecual d pegaruh tambaha akbat blok haru dperhtugka dalam aal karea ekarag vara dkedalka ecara temat dalam dua arah. Uverta Sumatera Utara

19 35 Bla ekarag dkeaka pembataa bahwa α 0 da 0 Maka, ( µ + α + ) ( µ + α + ) µ. µ + α da µ. µ + Hpote ol bahwa rataa perlakua dega µ dega megu hpote µ. ama, da karea tu ama H H 0 : α α... α 0, : tdak emua α 0 hpote Begtu uga hpote ol bahwa rataa blok µ. ama, etara dega megu H H 0 :... 0 : tdak emua 0 Tap u pada perlakua aka ddaarka pada perbadga takra-takra beba utuk vara popula berama σ. Takra dperoleh dega memahka umlah kuadrat total data mead tga baga dega megguaka detta berkut. Teorema.3 detta umlah Kuadrat (..) (...) + (...) + (.. +..) Uverta Sumatera Utara

20 36 Bukt (..) [(...) + (...) + (.. +..)] (...) + (...) + (.. +..) + + (...)(. (...)(..).. +..) + (...)(.. +..). Suku perkala lag emuaa ama dega ol. ad (..) (...) + (...) + (.. +..) detta umlah kuadrat dapat dtulka dega lambag peramaa Dega : KT KA + KB + KG KT (..) umlah kuadrat total KA (...) umlah kuadrat perlakua KB (...) umlah kuadrat blok KG (.. +..) umlah kuadrat galat Uverta Sumatera Utara

21 37 Dega megkut cara kera epert duraka pada teorema. atu bla umlah kuadrat terebut dtafrka ebaga fug peubah acak beba, maka dapat,...,, dtuukka bahwa la harapa umlah kuadrat perlakua, blok, da galat adalah, E(KA) ( ) σ + α E(KB) (-) σ + E(KG) (-)(-) σ. Salah atu takra σ ddaarka pada - deraat kebebaa, adalah KA Bla pegaruh perlakua α α... α 0, maka dar merupaka takra tak ba σ. Aka tetap, bla pegaruh perlakua tdak emuaa ol, maka KA E σ + α da aka ecara berlebha meakr σ. Takra kedua deraat kebebaa, dberka oleh Takra KB. merupaka takra tak ba dar Bla pegaruh blok tdak emuaa ol, maka: σ σ, ddaarka ata - bla pegaruh blok KB E σ + Uverta Sumatera Utara

22 38 Da aka ecara berlebha meakr σ. Takra ketga dar σ, ddaarka pada (-)(-) deraat kebebaa da beba dar, dberka oleh KG, ( )( ) ag tdak ba, terlepa apakah kedua hpote ol bear atau alah. Utuk megu hpote ol bahwa pegaruh perlakua emuaa ama dega ol, dega meghtug rao: f, ag merupaka la peubah acak F ag berdtrbu F dega deraat kebebaa - da (-)(-) bla hpote ol bear. Hpote ol dtolak pada taraf keberarta α bla > f [,( )( )]. f α Utuk megu hpote ol bahwa pegaruh blok emuaa ama dega ol, dega meghtug rao: f, ag merupaka la peubah acak F ag berdtbu F dega deraat kebebaa - da (-)(-) bla hpote ol bear. Perhtuga Aava utuk klafka dua arah daka dalam tabel.5. Uverta Sumatera Utara

23 39 Tabel.5 Aal Vara Klafka Dua Arah Sumber umlah Deraat Rataa F Vara Kuadrat Kebebaa Kuadrat Htuga Perlakua KA - KA f Blok KB - KB f Galat KG (-)(-) KG ( )( ) umlah KT Aal Vara Klafka Dua Arah dega terak Klafka dua arah dega terak mecakup u hpotea tetag pegaruh bar, kolom da terak atara bar da kolom. Utuk meetuka rumu klafka dua arah dega pegamata ag berulag dalam racaga acak legkap, padag K ebaga replka pada tap komba perlakua faktor A damat pada taraf da faktor B pada taraf. Pegamata dapat daka dalam uatu matrk ag bara meataka taraf faktor A edagka koloma meataka taraf faktor B. Tap komba perlakua meetuka uatu el dalam matrk. ad terdapat el, mag-mag ber K pegamata. Seluruh K pegamata dperlhatka pada tabel.6. Uverta Sumatera Utara

24 40 Tabel.6 Klafka Dua Arah dega terak Faktor A Faktor B (kolom) umlah Rataa (bar).... K K K.... K K K.... K K K umlah Rataa Pegamata pada el membetuk ampel acak berukura dar uatu popula ag daggap berdtrbu ormal dega rataa µ da vara σ. Semua popula ag baaka daggap mempua vara ag ama. Tap pegamata dalam tabel.6 dapat dtul dalam betuk k µ + ε, k Uverta Sumatera Utara

25 4 Dega ε k megukur pempaga pegamata la k pada el ke dar rataa popula µ. Bla γ meataka pegaruh terak atara faktor A taraf ke da faktor B taraf ke, α pegaruh faktor A, pegaruh faktor B da µ rataa keeluruha, maka dapat dtul µ µ + α + + (γ ) ehgga k µ + α + + ( γ ) + ε k ag aka dkeaka pembataa α 0, 0, ( γ ) 0, ( γ ) 0 Ketga hpote ag aka du adalah: H H H H 0 0 : α α... α 0 : tdak emua α 0 :... 0 : tdak emua 0 H H 0 : ( γ ) ( γ ) : tdak emua ( γ )... ( γ ) 0 0 Tap u aka ddaarka pada perbadga takra σ ag beba dperoleh dega meguraka umlah kuadrat data mead empat baga dega megguaka keamaa (detta) berkut. Teorema.4 detta umlah Kuadrat K ( k...) K(.....) + K k + K + K k ( (.). (.....) ) k Uverta Sumatera Utara

26 4 detta umlah kuadrat dapat dtulka dega lambag peramaa KT KA + KB +K(AB) + KG Deraat kebebaaa meurut keamaa K - (-) + (-) + (-)(-) + (K-). Bla tap umlah kuadrat pada ebelah kaa keamaa umlah kuadrat dbag dega deraat kebebaaa, maka dperoleh keempat tattk atu KA,, KB K( AB), 3 ( )( ) KG ( K ) Semua takra vara adalah takra ada pegaruh α, da ( γ ). σ ag beba dega arat bahwa tdak Bla umlah kuadrat dpadag ebaga fug dar peubah acak beba,,, K maka E( S KA ) E + σ K α E( S E( S E S 3 K KB ) E + σ K ( γ ) K( AB) ) E + ( )( ) σ ( )( ) KG E ( ) K ( ) σ Dar rumu dega mudah dapat dmpulka bahwa keempat takra bla H 0 (hpote ol) bear. σ tdak ba Uverta Sumatera Utara

27 43 Utuk megu hpote ol bahwa pegaruh perlakua emuaa ama dega ol, dega meghtug rao: f, ag merupaka la peubah acak F ag berdtrbu F dega deraat kebebaa - da (K-) bla hpote ol bear. Hpote ol dtolak pada taraf keberarta α bla > f [, ( K )]. f α Utuk megu hpote ol bahwa pegaruh blok emuaa ama dega ol, dega meghtug rao: f, ag merupaka la peubah acak F ag berdtbu F dega deraat kebebaa - da (K-) bla hpote ol bear. Hpote dtolak pada taraf keberarta α bla f > fα [(, ( K )]. Utuk megu hpote H 0 bahwa pegaruh terak emuaa ol, maka: f 3 3 ag merupaka la peubah acak F 3 ag berdtrbu F dega deraat kebebaa (-) (-) da (K-) bla H 0 bear. Adaa terak bla f α 3 > f [( )( ), ( K )]. Perhtuga megea maalah Aava utuk klafka dua arah dega terak daka dalam tabel.7. Uverta Sumatera Utara

28 44 Tabel.7 Aal Vara utuk klafka dua arah dega terak Sumber Vara umlah Kuadrat Deraat Kebebaa Rataa Kuadrat f htug Pegaruh utama A (bar) KA - S KA S f S B (kolom) KB - S KB S f S terak AB K(AB) (-)(-) S 3 K( AB) ( )( ) f 3 S S 3 Sa KG (K-) S KG ( K ) Total KT K- umlah Kuadrat dperoleh dega membetuk tabel umlah berkut: Tabel.8 A B umlah umlah Uverta Sumatera Utara

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB LANDAAN TEOR. Aal Regre alah atu tuua aal data adalah utuk memperkraka/memperhtugka beara efek kuattatf dar perubaha uatu keada terhadap keada laa. etap kebaka polc, bak dar pemertah maupu wata, elalu

Lebih terperinci

PENGUJIAN HIPOTESIS PROSEDUR UMUM PROSEDUR UMUM PROSEDUR UMUM. Langkah 1 : tentukan hipotesis 0 (H 0 ) dan anti hipotesis (H 1 )

PENGUJIAN HIPOTESIS PROSEDUR UMUM PROSEDUR UMUM PROSEDUR UMUM. Langkah 1 : tentukan hipotesis 0 (H 0 ) dan anti hipotesis (H 1 ) PENGUJIAN HIPOTESIS PROSEDUR UMUM Lagkah : tetuka hpote 0 (H 0 ) da at hpote (H ) malya: H 0 : µ 00 H : µ 00 atau H : µ > 00 atau H : µ < 00 PROSEDUR UMUM Lagkah : tetuka je dtrbu yag cocok: bla > 30 da

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

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

BAB III TEOREMA GLEASON DAN t-desain

BAB III TEOREMA GLEASON DAN t-desain BAB III TEOREMA GLEASON DAN t-desain Dalam ubbab 3., kta aka mempelaar alah atu fat petg dar kode wa-dual geap. Sfat terebut dberka oleh Teorema 3.(Teorema Gleao), Teorema ecara megeaka telah meetuka betuk

Lebih terperinci

III. METODOLOGI PENELITIAN. Populasi dalam penelitian ini adalah seluruh siswa kelas X SMA Negeri 1

III. METODOLOGI PENELITIAN. Populasi dalam penelitian ini adalah seluruh siswa kelas X SMA Negeri 1 8 III. MEODOLOGI PEELIIA A. Popula da Sampel Popula dalam peelta adalah eluruh wa kela X SMA eger Bagurejo Lampug egah tahu pelajara 009/00 ebayak 75 orag yag terdtrbu dalam lma kela dmaa tgkat kemampua

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

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

III. METODE PENELITIAN. Populasi dalam penelitian ini adalah seluruh siswa kelas VII semester ganjil SMP

III. METODE PENELITIAN. Populasi dalam penelitian ini adalah seluruh siswa kelas VII semester ganjil SMP III. METODE PENELITIAN A. Popula da Sampel Popula dalam peelta adalah eluruh wa kela VII emeter gajl SMP Ba Mulya Badar Lampug Tahu Pelajara 0/0 dega jumlah wa ebayak 03 wa yag terbag dalam 3 kela. Sampel

Lebih terperinci

BAB III REVIEW SIFAT- SIFAT STATISTIK PENDUGAAN TIPE KERNEL BAGI FUNGSI INTENSITAS PROSES POISSON PERIODIK DENGAN PERIODE GANDA

BAB III REVIEW SIFAT- SIFAT STATISTIK PENDUGAAN TIPE KERNEL BAGI FUNGSI INTENSITAS PROSES POISSON PERIODIK DENGAN PERIODE GANDA 9 BAB III REVIEW SIFAT- SIFAT STATISTI PENDUGAAN TIPE ERNE BAGI FUNGSI INTENSITAS PROSES POISSON PERIODI DENGAN PERIODE GANDA 3. Perumua Peduga Malka adala proe Poo ag damat pada terval [0] dega fug teta

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

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 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

ANALISIS MULTIVARIAT. Pengantar Analisis Multivariat Lanjutan. Irlandia Ginanjar M.Si

ANALISIS MULTIVARIAT. Pengantar Analisis Multivariat Lanjutan. Irlandia Ginanjar M.Si ANALISIS MULTIVARIAT Pegatar Aal Multvarat Lauta Irlada Gaar M.S Jurua Stattka FMIPA Uad Nota utuk varabel varabel berkala l terval atau rao k bl k Vektor varabel acak: Nla haraa vektor Nla haraa vektor

Lebih terperinci

5/12/2014. Tempat Kedudukan Akar(Root Locus Analysis) ROOT LOCUS ANALYSIS

5/12/2014. Tempat Kedudukan Akar(Root Locus Analysis) ROOT LOCUS ANALYSIS 5//04 Matakulah: T EDALI Tahu : 04 Pertemuaa 45 Tempat eduduka Akar(Root Lou Aaly) Learg Outome Pada akhr pertemua, dharapka mahawa aka mampu : meerapka aal da aplka Tempat keduduka Akar dalam dea tem

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

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

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

II. LANDASAN TEORI. Pada bab II ini, akan dibahas pengertian-pengertian (definisi) dan teoremateorema

II. LANDASAN TEORI. Pada bab II ini, akan dibahas pengertian-pengertian (definisi) dan teoremateorema II. LANDAAN TEORI Pada bab II aka dbahas pegerta-pegerta (defs) da teoremateorema ag medukug utuk pembahasa pada bab IV. Pegerta (defs) da teorema tersebut dtulska sebaga berkut.. Teorema Proeks Teorema

Lebih terperinci

PENYELESAIAN PENGOPTIMUMAN PORTOFOLIO FUZZY MENGGUNAKAN PENDEKATAN FUNGSI LAGRANGE. Sugiyarto

PENYELESAIAN PENGOPTIMUMAN PORTOFOLIO FUZZY MENGGUNAKAN PENDEKATAN FUNGSI LAGRANGE. Sugiyarto Prodg ear Naoal Peelta Peddka Peerapa MIPA akulta MIPA Uverta Neger Yogyakarta 6 Me 009 M-8 PENYELEAIAN PENGOPTIMUMAN PORTOOLIO UY MENGGUNAKAN PENDEKATAN UNGI LAGRANGE ugyarto MIPA Matematka Uverta Ahmad

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. Jenis penelitian ini merupakan jenis penelitian kuantitatif, karena data yang

BAB III METODE PENELITIAN. Jenis penelitian ini merupakan jenis penelitian kuantitatif, karena data yang BAB III METODE PENELITIAN A. Je Peelta Je peelta merupaka je peelta kuattatf, karea data yag dperoleh adalah data kuattatf megea hal belajar wa, yag dguaka utuk megaal data dega megguaka hpote keamaa dua

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

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

Regresi & Korelasi Linier Sederhana

Regresi & Korelasi Linier Sederhana Regres & Korelas Ler Sederhaa. Pedahulua Gagasa perhtuga dtetapka oleh Sr Fracs Galto (8-9) Persamaa regres :Persamaa matematk ag memugkka peramala la suatu peubah takbebas (depedet varable) dar la peubah

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

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB LANDASAN TEORI Utu mempermudah dalam meyeleaa pembahaa pada bab, maa aa dbera beberapa def da beberapa teor daar yag meduug... Teor Teor Peduug... Rua Gar Def. Rua Gar Ja ada d R atau 3 R, maa ebuah

Lebih terperinci

UKURAN SIMPANGAN DAN UKURAN VARIASI UKURAN SIMPANGAN. Rentang= 4/1/2013 KANIA EVITA DEWI S.PD., M.SI.

UKURAN SIMPANGAN DAN UKURAN VARIASI UKURAN SIMPANGAN. Rentang= 4/1/2013 KANIA EVITA DEWI S.PD., M.SI. //03 UKURAN SIMPANGAN DAN UKURAN VARIASI KANIA EVITA DEWI S.PD., M.SI. UKURAN SIMPANGAN Ukura mpaga merupaka tattk yag meggambarka peympaga data-data terhadap rata-rataya Semak bear ukura mpaga emak meyebar

Lebih terperinci

PENAKSIR RASIO YANG EFISIEN UNTUK RATA-RATA POPULASI PADA SAMPLING ACAK SEDERHANA MENGGUNAKAN MEDIAN DAN KOEFISIEN KURTOSIS

PENAKSIR RASIO YANG EFISIEN UNTUK RATA-RATA POPULASI PADA SAMPLING ACAK SEDERHANA MENGGUNAKAN MEDIAN DAN KOEFISIEN KURTOSIS PENAKIR RAIO YANG EFIIEN UNTUK RATA-RATA POPULAI PADA AMPLING ACAK EDERHANA MENGGUNAKAN MEDIAN DAN KOEFIIEN KURTOI abarah * Haro H rat Mahawa Program Matematka Doe Jurua Matematka Fakulta Matematka da

Lebih terperinci

Pendahuluan. Relasi Antar Variabel. Relasi Antar Variabel. Relasi Antar Variabel 4/6/2015. Oleh : Fauzan Amin

Pendahuluan. Relasi Antar Variabel. Relasi Antar Variabel. Relasi Antar Variabel 4/6/2015. Oleh : Fauzan Amin 4/6/015 Oleh : Fauza Am Se, 06 Aprl 015 GDL 11 (07.30-10.50) Pedahulua Aalsa regres dguaka utuk mempelajar da megukur hubuga statstk ag terjad atara dua atau lebh varbel. Dalam regres sederhaa dkaj dua

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

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

UKURAN SIMPANGAN UKURAN SIMPANGAN DAN UKURAN VARIASI. Rentang Antar Kuartil. Rentang= 3/26/2012

UKURAN SIMPANGAN UKURAN SIMPANGAN DAN UKURAN VARIASI. Rentang Antar Kuartil. Rentang= 3/26/2012 /6/0 UKURAN SIMPANGAN UKURAN SIMPANGAN DAN UKURAN VARIASI KANIA EVITA DEWI S.PD., M.SI. Ukura mpaga merupaka tattk yag meggambarka peympaga data-data terhadap rata-rataya Semak bear ukura mpaga emak meyebar

Lebih terperinci

REGRESI & KORELASI LINIER SEDERHANA

REGRESI & KORELASI LINIER SEDERHANA . Pedahulua REGRESI & KORELASI LINIER SEDERHANA Gagasa perhtuga dtetapka oleh Sr Fracs Galto (8-9) Persamaa regres :Persamaa matematk ag memugkka peramala la suatu peubah takbebas (depedet varable) dar

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

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

* 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

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 MULTISTAGE CLUSTER SAMPLING. dilakukan melalui dua tahap pengambilan sampel atau lebih (Cochran, 1977:314).

BAB III METODE MULTISTAGE CLUSTER SAMPLING. dilakukan melalui dua tahap pengambilan sampel atau lebih (Cochran, 1977:314). BAB III METODE MULTISTAGE CLUSTER SAMPLIG A. Pedahulua Metode ulttage cluter aplg adalah proe pegabla apel ag dlakuka elalu dua tahap pegabla apel atau lebh (Cochra, 977:34). Pearka apel dega etode ebeara

Lebih terperinci

JURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 4. No. 3, , Desember 2001, ISSN :

JURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 4. No. 3, , Desember 2001, ISSN : Vol. 4. No. 3, 5-59, Deember 00, ISSN : 40-858 APLIKASI METODE BESARAN PIVOTAL DALAM PENENTUAN SELANG KEYAKINAN TAKSIRAN PARAMETER POPULASI. Agu Rugyoo Jurua Matematka FMIPA UNDIP Abtrak Dberka popula

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

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

100% r n. besarnya %. n. h t t p : / / m a t e m a t r i c k. b l o g s p o t. c o m =. 400

100% r n. besarnya %. n. h t t p : / / m a t e m a t r i c k. b l o g s p o t. c o m =. 400 h t t p : / / m a t e m a t r c k. b l o g p o t. c o m Meetuka uur-uur pada dagram lgkara atau batag Rgkaa Mater : Uur uur pada dagram lgkara yag pokok haya hal :. Meetuka bear baga dalam lgkara ( dapat

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

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

( ) ( ) ( ) ( ) ( ) III MODEL. , θ Ω. 1 Pendugaan parameter dengan metode maximum lkelihood estimation dapat diperoleh dari:

( ) ( ) ( ) ( ) ( ) III MODEL. , θ Ω. 1 Pendugaan parameter dengan metode maximum lkelihood estimation dapat diperoleh dari: 5 Mamum Lkelhood Estmato Defs Fugs Lkelhood Msalka X, X,, X adalah eubah acak d dega fugs massa eluag ( ; θ, dega θ dasumska skalar da tdak dketahu, maka rosedur fugs lkelhood daat dtulska sebaga berkut

Lebih terperinci

11/10/2010 REGRESI LINEAR SEDERHANA DAN KORELASI TUJUAN

11/10/2010 REGRESI LINEAR SEDERHANA DAN KORELASI TUJUAN // REGRESI LINEAR SEDERHANA DAN KORELASI. Model Regres Lear. Peaksr Kuadrat Terkecl 3. Predks Nla Respos 4. Iferes Utuk Parameter-parameter Regres 5. Kecocoka Model Regres 6. Korelas Utrwe Mukhayar MA

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

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

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

ANALISIS REGRESI LINIER BERGANDA : PERSOALAN ESTIMASI DAN PENGUJIAN HIPOTESIS

ANALISIS REGRESI LINIER BERGANDA : PERSOALAN ESTIMASI DAN PENGUJIAN HIPOTESIS ANALISIS REGRESI LINIER BERGANDA : PERSOALAN ESTIMASI DAN PENGUJIAN HIPOTESIS = 1 + + + + k k + u PowerPot Sldes baa Rohmaa Educato Uverst of Idoesa 007 Laboratorum Ekoom & Koperas Publshg Jl. Dr. Setabud

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

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

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

Analisis Korelasi dan Regresi

Analisis Korelasi dan Regresi Aalss Korelas da Regres Hazmra Yozza Izzat Rahm HG Jurusa Matematka FMIPA Uad LOGO www.themegaller.com LOGO Data varat Data dega dua varael Terhadap satu pegamata dlakuka pegukurapegamata terhadap varael

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 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

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 MENYELESAIKAN MASALAH REGRESI INVERS DENGAN METODE GRAYBILL. Masalah regresi invers dengan bentuk linear dapat dijumpai dalam

BAB III MENYELESAIKAN MASALAH REGRESI INVERS DENGAN METODE GRAYBILL. Masalah regresi invers dengan bentuk linear dapat dijumpai dalam BAB III MENYELESAIKAN MASALAH REGRESI INVERS DENGAN METODE GRAYBILL 3. Pegerta Masalah regres vers dega betuk lear dapat djumpa dalam berbaga bdag kehdupa, dataraya dalam bdag ekoom, kesehata, fska, kma

Lebih terperinci

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN 5 BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN A. Dekrp Data Hal Peelta Setelah melakuka peelta, peelt medapatka hal tud lapaga utuk memperoleh data dega tekk te, etelah dlakuka uatu pembelajara atara kelompok

Lebih terperinci

Regresi & Korelasi Linier Sederhana. Gagasan perhitungan ditetapkan oleh Sir Francis Galton ( )

Regresi & Korelasi Linier Sederhana. Gagasan perhitungan ditetapkan oleh Sir Francis Galton ( ) Regres & Korelas Ler Sederhaa 1. Pedahulua Gagasa perhtuga dtetapka oleh Sr Fracs Galto (18-1911) Persamaa regres :Persamaa matematk yag memugkka peramala la suatu peubah takbebas (depedet varable) dar

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

PELABELAN-k TOTAL TAK TERATUR SISI DAN NILAI KETAKTERATURAN TOTAL SISI DARI GRAF LINTANG. oleh DWI HANDAYANI M

PELABELAN-k TOTAL TAK TERATUR SISI DAN NILAI KETAKTERATURAN TOTAL SISI DARI GRAF LINTANG. oleh DWI HANDAYANI M PELABELAN-k TOTAL TAK TERATUR SISI DAN NILAI KETAKTERATURAN TOTAL SISI DARI GRAF LINTANG oleh DWI HANDAYANI M 9 SKRIPSI dtul da dauka utuk memeuh ebaga peryarata memperoleh gelar Saraa Sa Matematka FAKULTAS

Lebih terperinci

REGRESI & KORELASI LINIER SEDERHANA

REGRESI & KORELASI LINIER SEDERHANA 1. Pedahulua REGRESI & KORELASI LINIER SEDERHANA Gagasa perhtuga dtetapka oleh Sr Fracs Galto (18-1911) Persamaa regres :Persamaa matematk ag memugkka peramala la suatu peubah takbebas (depedet varable)

Lebih terperinci

Rangkuman 1. Statistik menyatakan kumpulan data yang dapat berupa angka yang dinamakan data kuantitatif maupun non angka yang dinamakan data

Rangkuman 1. Statistik menyatakan kumpulan data yang dapat berupa angka yang dinamakan data kuantitatif maupun non angka yang dinamakan data Raguma. Statt meyataa umpula data yag dapat berupa aga yag damaa data uattat maupu o aga yag damaa data ualtat yag duu dalam betu tabel da atau dagram/gra, yag meggambara da mempermudah pemahama aa aga

Lebih terperinci

dan µ : rata-rata hitung populasi x : rata-rata hitung sampel

dan µ : rata-rata hitung populasi x : rata-rata hitung sampel Uura Statt. Pedahulua Uura Statt:. Uura Pemuata Bagamaa, d maa data berpuat? Rata-Rata Htug Arthmetc Mea Meda Modu Kuartl, Del, Peretl. Uura Peyebara Bagamaa peyebara data? Ragam, Vara Smpaga Bau Uura

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

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

BAB III METODOLOGI PENELITIAN BAB III METODOLOGI PENELITIAN A. Tujua Peelta Berdaarka rumua maalah pada BAB I, peelta kuattatf yag aka dlakaaka bertujua utuk megetahu adaya perbedaa hal belajar peerta ddk pada metode Numbered Head

Lebih terperinci

PENDUGAAN PARAMETER. Ledhyane Ika Harlyan

PENDUGAAN PARAMETER. Ledhyane Ika Harlyan PENDUGAAN PARAMETER Ledhyae Ika Harlya Jurua Pemafaata Sumberdaya Perikaa da Kelauta Uiverita Brawijaya 03 Statitik Ifereia Mecakup emua metode yag diguaka dalam pearika keimpula atau geeraliai megeai

Lebih terperinci

PRAKTIKUM 7 Penyelesaian Persamaan Non Linier Metode Secant Dengan Modifikasi Tabel

PRAKTIKUM 7 Penyelesaian Persamaan Non Linier Metode Secant Dengan Modifikasi Tabel Praktkum 7 Peelesaa Persamaa No Ler Metode Secat Dega Modfkas Tabel PRAKTIKUM 7 Peelesaa Persamaa No Ler Metode Secat Dega Modfkas Tabel Tujua : Mempelajar metode Secat dega modfkas tabel utuk peelesaa

Lebih terperinci

BAB 4 SISTEM DINAMIK ORDE-TINGGI

BAB 4 SISTEM DINAMIK ORDE-TINGGI Stem Damk Ore-Tgg 47 BAB 4 SISTEM DINAMI ORDE-TINI Stem amk ore-tgg gabuga ua atau lebh tem amk ore-atu. Cotoh:. Level cotrol paa tagk-tagk, bak yag tem o- terka oteractg ytem maupu yag terterak teractg

Lebih terperinci

PRAKTIKUM 5 Penyelesaian Persamaan Non Linier Metode Secant Dengan Modifikasi Tabel

PRAKTIKUM 5 Penyelesaian Persamaan Non Linier Metode Secant Dengan Modifikasi Tabel Praktkum 5 Peelesaa Persamaa No Ler Metode Secat Dega Modfkas Tabel PRAKTIKUM 5 Peelesaa Persamaa No Ler Metode Secat Dega Modfkas Tabel Tujua : Mempelajar metode Secat dega modfkas tabel utuk peelesaa

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

LANGKAH-LANGKAH UJI HIPOTESIS DENGAN 2 (Untuk Data Nominal)

LANGKAH-LANGKAH UJI HIPOTESIS DENGAN 2 (Untuk Data Nominal) LANGKAH-LANGKAH UJI HIPOTESIS DENGAN (Utuk Data Nomal). Merumuska hpotess (termasuk rumusa hpotess statstk). Data hasl peelta duat dalam etuk tael slag (tael frekues oservas) 3. Meetuka krtera uj atau

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

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

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN. melakukan smash sebelum dan sesudah latihan power otot lengan adalah sebagai

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN. melakukan smash sebelum dan sesudah latihan power otot lengan adalah sebagai BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN 4. Deskrps Peelta Berdasarka hasl peelta, d peroleh data megea kemempua sswa melakuka smash sebelum da sesudah latha power otot lega adalah sebaga berkut : Tabel.

Lebih terperinci

II. TINJAUAN PUSTAKA. Dalam proses penelitian untuk menganalisis aproksimasi fungsi dengan metode

II. TINJAUAN PUSTAKA. Dalam proses penelitian untuk menganalisis aproksimasi fungsi dengan metode II. TINJAUAN PUSTAKA Dalam proses peelta utuk megaalss aproksmas fugs dega metode mmum orm pada ruag hlbert C[ab] (Stud kasus: fugs rasoal) peuls megguaka defs teorema da kosep dasar sebaga berkut:.. Aproksmas

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

Statistik dan Probabilitas 3

Statistik dan Probabilitas 3 Stattk da Probablta BAB II TEKNIK SAMPLING II.. Pegerta Samplg dalam Idutr Dalam dutr bayak pegukura dambl dar ba data. Sebelum lagkah dambl, data perlu dkumpulka dahulu. Malya data yag dperluka utuk megotrol

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

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

II. TINJAUAN PUSTAKA. variabel. Dalam regresi sederhana dikaji dua variabel, sedangkan dalam regresi

II. TINJAUAN PUSTAKA. variabel. Dalam regresi sederhana dikaji dua variabel, sedangkan dalam regresi 3 II. TINJAUAN PUSTAKA. Aalss Regres Aalss regres merupaka salah satu metode statstka ag dguaka utuk mempelajar da megukur huuga statstk ag terjad atara dua atau leh varael. Dalam regres sederhaa dkaj

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

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

Pendugaan Parameter 1

Pendugaan Parameter 1 Topik Bahaa: Pedugaa Parameter 1 (Selag Pedugaa, Pedugaa Selag 1 Rata-Rata) Pertemua ke II 1 Ilutrai Statitika Ifereia : Mecakup emua metode yag diguaka utuk pearika keimpula atau geeraliai megeai populai

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 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

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 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 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

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

Analisis Regresi dan Korelasi

Analisis Regresi dan Korelasi Metode Statstka Pertemua III Aalss Regres da Korelas Pegatar Apa tu aalss regres? Apa edaya dega korelas? Aalss Regres Aalss statstka yag memafaatka huuga atara dua atau leh peuah kuattatf sehgga salah

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

BAB II TINJAUAN PUSTAKA BAB II TINJAUAN PUSTAKA. Peahulua Dalam bab aka membahas megea teor-teor tetag statstka oparametrk, korelas parsal tau Keall a korelas parsal meurut Ebuh GU a Oeka ICA.. Statstka Noparametrk Istlah oparametrk

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 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 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

Koefisien Korelasi Spearman

Koefisien Korelasi Spearman Koefe Koela Speama La hala dega oefe oela poduct-momet Peao, oela Speama dapat dguaa utu data beala mmal odal utu edua vaabel ag heda dpea oelaa. Lagah petama ag dlaua utu meghtug oefe oela Speama adalah

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

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