SATUAN ACARA PERKULIAHAN MATA KULIAH : ANALISIS DATA UJI HIDUP KODE MATA KULIAH : MAA SKS
|
|
|
- Ari Pranata
- 7 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 SATUAN ACARA PERKULIAHAN MATA KULIAH : ANALISIS DATA UJI HIDUP KODE MATA KULIAH : MAA SKS MINGGU 1 Pendahuluan dan - Pengertian Dasar soal-soal 2 Konsep-Konsep Dasar untuk Hidup Model Kontinu 1. Mengetahui aturan-aturan yang harus diikuti dalam perkuliahan 2. Mengetahui dan memperoleh gambaran umum tentang isi perkuliahan Analisis Data Uji Hidup 3. Mengetahui mata kuliah prasyarat yang diperlukan 4. Mengetahui buku sumber 5. Memahami pengertian-pengertian dasar dalam Analisis Data Uji Hidup 1. Memahami pengertian fungsi kepadatan peluang, fungsi distribusi 2. Memahami pengertian fungsi Ceramah, Tanyajawab, dengan media OHP soal-soal - 1
2 survival, fungsi hazard, fungsi hazard kumulatif 3. Menjelaskan ciri-ciri dari fungsi hazard kumulatif. 4. Menentukan hubungan antara fungsi kepadatan peluang, fungsi distribusi, fungsi survival, fungsi hazard, dan fungsi hazard kumulatif 3 Konsep-Konsep Dasar Distribusi Waktu Hidup Diskrit diharapkan mahasiswa dapat 1. Memahami pengertian fungsi peluang, fungsi distribusi. 2. Memahami pengertian fungsi survival, fungsi hazard, fungsi hazard kumulatif. 3. Menjelaskan ciri-ciri dari fungsi hazard kumulatif. 4. Menentukan hubungan antara fungsi kepadatan peluang, fungsi distribusi, fungsi survival, fungsi hazard, dan soal-soal 2
3 fungsi hazard kumulatif 4 Fungsi Rata-rata Sisa Hidup dan dengan soal-soal Median Hidup media OHP 5 Model-model Penting dari Hidup Kontinu diharapkan mahasiswa dapat 1. Menentukan dan menggunakan fungsi rata-rata sisa hidup untuk memecahkan kehidupan sehari-hari. 2. Menentukan hubungan antara fungsi rata-rata sisa hidup dengan fungsi kepadatan peluang, fungsi survival, dan fungsi hazard. 1. Mengingat kembali fungsi kepadatan disribusi Eksponensial. 2. Menentukan fungsi survival, fungsi dari disribusi Eksponensial. 3. Menjelaskan sifat-sifat dari fungsi hazard kumulatif disribusi Eksponensial soal-soal dan pembuatan makalah Makalah, Penyajian 3
4 4. Mengingat kembali fungsi kepadatan disribusi Gamma. 5. Menentukan fungsi survival, fungsi dari disribusi Gamma. 6. Menjelaskan sifat-sifat dari fungsi hazard kumulatif disribusi Gamma. 6 Model-model Penting dari Hidup Kontinu 1. Mengingat kembali fungsi kepadatan disribusi Weibull. 2. Menentukan fungsi survival, fungsi dari disribusi Weibull. 3. Menjelaskan sifat-sifat dari fungsi hazard kumulatif disribusi Weibull. 4. Mengingat kembali fungsi kepadatan soal-soal dan pembuatan makalah Makalah, Penyajian 4
5 disribusi Normal. 5. Menentukan fungsi survival, fungsi dari disribusi Normal. 6. Menjelaskan sifat-sifat dari fungsi hazard kumulatif disribusi Normal. 7 Model-model Penting dari Hidup Kontinu 1. Mengingat kembali fungsi kepadatan disribusi Log-logistic. 2. Menentukan fungsi survival, fungsi dari disribusi Log-logistic. 3. Menjelaskan sifat-sifat dari fungsi hazard kumulatif disribusi Loglogistic. 4. Mengingat kembali fungsi kepadatan disribusi Log-normal. soal-soal dan pembuatan makalah Makalah, Penyajian 5
6 5. Menentukan fungsi survival, fungsi dari disribusi Log-normal. 6. Menjelaskan sifat-sifat dari fungsi hazard kumulatif disribusi Lognormal. 8 UJIAN TENGAH SEMESTER 9 Model-model Penting dari Hidup Kontinu 1. Mengingat kembali fungsi kepadatan disribusi Gompertz. 2. Menentukan fungsi survival, fungsi dari disribusi Gompertz. 3. Menjelaskan sifat-sifat dari fungsi hazard kumulatif disribusi Gompertz. 4. Mengingat kembali fungsi kepadatan soal-soal dan pembuatan makalah Makalah, Penyajian 6
7 disribusi Paretto. 5. Menentukan fungsi survival, fungsi dari disribusi Paretto. 6. Menjelaskan sifat-sifat dari fungsi hazard kumulatif disribusi Paretto. 10 Model-model Penting dari Hidup Kontinu 1. Mengingat kembali fungsi kepadatan disribusi Invers Gaussian. 2. Menentukan fungsi survival, fungsi dari disribusi Invers Gaussian. 3. Menjelaskan sifat-sifat dari fungsi hazard kumulatif disribusi Invers Gaussian. 4. Mengingat kembali fungsi kepadatan disribusi Generalized Gamma. soal-soal dan pembuatan makalah Makalah, Penyajian 7
8 5. Menentukan fungsi survival, fungsi dari disribusi Generalized Gamma. 6. Menjelaskan sifat-sifat dari fungsi hazard kumulatif disribusi Generalized Gamma. 11 dan 12 Penyensoran dan Truncation 1. Memahami pengertian dan mengetahui kegunaan dari sampel lengkap serta dapat menggunakannya untuk memecahkan persoalan kehidupan sehari-hari. 2. Memahami pengertian dan mengetahui kegunaan dari penyensoran tipe I dan penyensoran tipe II serta dapat menggunakannya untuk memecahkan persoalan kehidupan sehari-hari. 3. Memahami pengertian dan mengetahui kegunaan dari Tanya-jawab dengan media OHP soal-soal 8
9 Truncation serta dapat menggunakannya untuk memecahkan persoalan kehidupan sehari-hari. 4. Menggunakan konstruksi Likelihood untuk data Sampel Lengkap dan data Tersensor 13 dan 14 Estimasi Titik untuk Parameter- Parameter Distribusi Hidup Waktu 15 Estimasi Fungsi Survival dan Fungsi Hazard Kumulatif 1. Mengestimasi paramater dari distribusi waktu hidup yang diberikan dengan menggunakan metoda momen dan metode kemungkinan likelihood. 2. Menjelaskan sifat-sifat (tak bias, bias, konsisten, bervariansi minimum) dari estimator yang diperoleh. 1. Memahami cara mengestimasi fungsi survival 2. Memahami cara mengestimasi fungsi hazard kumulatif Studi kasus Studi kasus Laporan studi kasus Laporan studi kasus 9
10 3. Mengestimasi fungsi survival berdasarkan data yang diberikan 4. Mengestimasi fungsi hazard kumulatif berdasarkan data yang diberikan 16 UJIAN AKHIR SEMESTER 10
ANALISIS DATA UJI HIDUP
DESKRIPSI MATA KULIAH ANALISIS DATA UJI HIDUP Setelah mengikuti mata kuliah ini diharapkan mahasiswa memiliki pengetahuan, pemahaman dan kemampuan untuk mengkaji distribusi-distribusi waktu hidup, serta
BAB I PENDAHULUAN. Waktu hidup adalah waktu terjadinya suatu peristiwa. Peristiwa yang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Waktu hidup adalah waktu terjadinya suatu peristiwa. Peristiwa yang dimaksud di sini adalah peristiwa kegagalan yang dapat berupa tidak berfungsinya benda tersebut
BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Distribusi eksponensial tergenaralisir (Generalized Eponential Distribution) pertama kali diperkenalkan oleh Gupta dan Kundu pada tahun 1999. Distribusi ini diambil
I. PENDAHULUAN. Perkembangan teori statistika telah mempengaruhi hampir semua aspek. Dalam teori statistika dan peluang, distribusi gamma (
I. PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang dan Masalah Perkembangan teori statistika telah mempengaruhi hampir semua aspek kehidupan. Hal ini disebabkan statistika merupakan salah satu disiplin ilmu yang berperan
RENCANA MUTU PEMBELAJARAN
RENCANA MUTU PEMBELAJARAN Nama Dosen : N. Setyaningsih, MSi. Program Studi : Pendidikan Matematika Kode Mata Kuliah : 504203 Nama Mata Kuliah : Statistika Matematika Jumlah sks : 3 sks Semester : V Alokasi
BAB 1 PENDAHULUAN Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Dalam pembicaraan statistik, jawaban yang diinginkan adalah jawaban untuk ruang lingkup yang lebih luas, yakni populasi. Tetapi objek dari studi ini menggunakan sampel
SILABUS MATA KULIAH. : Dapat menganalisis tentang statistika inferensial secara teoritik beserta komponen dan sifat-sifatnya
SILABUS MATA KULIAH Program Studi : Pendidikan Matematika Kode Mata Kuliah : 50603 Mata kuliah : Statistika Matematika Bobot : 3 SKS Semester : V Mata Kuliah Prasyarat : Probabilitas Deskripsi Mata Kuliah
BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Masalah
BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Masalah Secara umum, analisis survival dapat didefinisikan sebagai seperangkat metode yang digunakan untuk menganalisis data di mana variabel outputnya berupa lama
TINJAUAN PUSTAKA. Generalized Eksponensial Menggunakan Metode Generalized Momen digunakan. merupakan penjabaran definisi dan teorema yang digunakan:
II. TINJAUAN PUSTAKA Dalam tinjauan pustaka penelitian Karakteristik Penduga Parameter Distribusi Generalized Eksponensial Menggunakan Metode Generalized Momen digunakan beberapa definisi dan teorema yang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Analisis survival adalah suatu metode yang berhubungan dengan waktu, mulai dari time origin atau start point sampai terjadinya suatu kejadian khusus atau end point.
MODEL REGRESI DATA TAHAN HIDUP TERSENSOR TIPE III BERDISTRIBUSI EKSPONENSIAL. Jln. Prof. H. Soedarto, S.H., Tembalang, Semarang.
MODEL REGRESI DATA TAHAN HIDUP TERSENSOR TIPE III BERDISTRIBUSI EKSPONENSIAL Winda Faati Kartika 1, Triastuti Wuryandari 2 1, 2) Program Studi Statistika Jurusan Matematika FMIPA Universitas Diponegoro
II. TINJAUAN PUSTAKA. Ruang sampel S adalah himpunan semua hasil dari suatu percobaan. Kejadian E
5 II. TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Konsep Dasar Peluang Ruang sampel S adalah himpunan semua hasil dari suatu percobaan. Kejadian E adalah himpunan bagian dari ruang sampel. Peluang suatu kejadian P(E) adalah
terdefinisi. Oleh karena itu, estimasi resiko kematian pasien dapat diperoleh berdasarkan nilai hazard ratio. Model hazard proporsional parametrik
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Waktu tahan hidup (survival) merupakan waktu tunggu hingga terjadinya suatu kejadian (event) tertentu. Pada bidang kesehatan, event dapat dianggap sebagai suatu kegagalan
DAFTAR ISI. Halaman. viii
DAFTAR ISI Halaman HALAMAN JUDUL... i HALAMAN PENGESAHAN... ii KATA PENGANTAR... iv ABSTRAK... vi ABSTACT... vii DAFTAR ISI... viii DAFTAR SIMBOL... xi DAFTAR TABEL... xiii DAFTAR GAMBAR... xiv DAFTAR
ESTIMASI CONFIDENCE INTERVAL BOOTSTRAP UNTUK ANALISIS DATA SAMPEL TERBATAS
ESTIMASI CONFIDENCE INTERVAL BOOTSTRAP UNTUK ANALISIS DATA SAMPEL TERBATAS Asep Solih A* Abstrak Dalam analisis data seringkali peneliti ingin mengetahui karakteristik data penelitian seperti jenis distribusi,
BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Analisis data survival yaitu kumpulan dari beberapa metode untuk menganalisis data yang terjadi dari titik asal sampai terjadinya event. Pada analisis survival terdapat
BAB II TINJAUAN PUSTAKA
BAB II TINJAUAN PUSTAKA 21 Beberapa Pengertian Definisi 1 [Ruang Contoh] Ruang contoh adalah himpunan semua hasil yang mungkin dari suatu percobaan acak, dan dinotasikan dengan (Grimmet dan Stirzaker,1992)
BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Seiring dengan berjalannya waktu, ilmu pengetahuan dan teknologi (sains dan teknologi) telah berkembang dengan cepat. Salah satunya adalah ilmu matematika yang
BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Masalah
BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Masalah Analisis survival merupakan analisis yang mempelajari terjadinya suatu peristiwa berdasarkan waktu terjadinya, baik makhluk hidup maupun suatu benda.analisis
ESTIMASI INTERVAL KEPERCAYAAN (CONFIDENCE INTERVAL) PARAMETER MODEL PROSES GEOMETRIK WEIBULL PADA ANALISIS UJI HIDUP UNTUK DATA TERSENSOR TIPE II
ESTIMASI INTERVAL KEPERCAYAAN (CONFIDENCE INTERVAL) PARAMETER MODEL PROSES GEOMETRIK WEIBULL PADA ANALISIS UJI HIDUP UNTUK DATA TERSENSOR TIPE II Asep Solih A 1* Rini Cahyandari 2 Tarkinih 3 123 Program
BAB II KAJIAN TEORI. Analisis survival atau analisis ketahanan hidup adalah metode yang
BAB II KAJIAN TEORI BAB II KAJIAN TEORI A. Analisis Survival Analisis survival atau analisis ketahanan hidup adalah metode yang berhubungan dengan jangka waktu, dari awal pengamatan sampai suatu kejadian
BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang dan Permasalahan
BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang dan Permasalahan Semakin banyak dan beragamnya industri saat ini, menyebabkan semakin ketat persaingan antara perusahaan industri satu dengan yang lainnya, baik dari
LANDASAN TEORI. Generalized Lambda Distribution (GLD) awalnya diusulkan oleh Ramberg dan
4 II. LANDASAN TEORI Generalized Lambda Distribution (GLD) awalnya diusulkan oleh Ramberg dan Schmeiser (1974), yang memiliki empat parameter dari pengembangan distribusi Lambda Tukey. Keluarga distribusi
RENCANA PEMBELAJARAN SEMESTER (RPS) KKKF33112 PROBABILITAS DAN STATISTIKA
RENCANA PEMBELAJARAN SEMESTER (RPS) KKKF33112 PROBABILITAS DAN STATISTIKA PROGRAM STUDI S1 TEKNIK INFORMATIKA FAKULTAS ILMU KOMPUTER (FILKOM) UNIVERSITAS PUTRA INDONESIA YPTK PADANG LEMBAR PENGESAHAN Rencana
MODEL REGRESI DATA TAHAN HIDUP TERSENSOR TIPE III BERDISTRIBUSI EKSPONENSIAL SKRIPSI
MODEL REGRESI DATA TAHAN HIDUP TERSENSOR TIPE III BERDISTRIBUSI EKSPONENSIAL SKRIPSI Oleh : WINDA FAATI KARTIKA J2E 006 039 PRODI STATISTIKA JURUSAN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN
ESTIMASI PARAMETER DISTRIBUSI WEIBULL DENGAN TRANSFORMASI MODEL REGRESI MENGGUNAKAN METODE KUADRAT TERKECIL LINIER
ESTIMASI PARAMETER DISTRIBUSI WEIBULL DENGAN TRANSFORMASI MODEL REGRESI MENGGUNAKAN METODE KUADRAT TERKECIL LINIER 1 ESTIMASI PARAMETER DISTRIBUSI WEIBULL DENGAN TRANSFORMASI MODEL REGRESI MENGGUNAKAN
BAB I PENDAHULUAN. Cure rate models merupakan model survival yang memuat cured fraction dan
BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Masalah Cure rate models merupakan model survival yang memuat cured fraction dan uncured fraction. Model ini dikembangkan untuk estimasi proporsi pasien yang sembuh
BAB III PERLUASAN MODEL REGRESI COX PROPORTIONAL HAZARD DENGAN VARIABEL TERIKAT OLEH WAKTU
BAB III PERLUASAN MODEL REGRESI COX PROPORTIONAL HAZARD DENGAN VARIABEL TERIKAT OLEH WAKTU 3.1 Model Regresi Cox Proportional Hazard dengan Variabel Terikat oleh Waktu Model regresi Cox proportional hazard
Perbandingan Estimasi Parameter Pada Distribusi Eksponensial Dengan Menggunakan Metode Maksimum Likelihood Dan Metode Bayesian
Perbandingan Estimasi Parameter Pada Distribusi Eksponensial Dengan Menggunakan Metode Maksimum Likelihood Dan Metode Bayesian Rado Yendra 1, Elsa Tria Noviadi 2 1,2 Jurusan Matematika, Fakultas Sains
ESTIMASI PARAMETER DISTRIBUSI WEIBULL DENGAN TRANSFORMASI MODEL REGRESI MENGGUNAKAN METODE KUADRAT TERKECIL LINIER
1 ESTIMASI PARAMETER DISTRIBUSI WEIBULL DENGAN TRANSFORMASI MODEL REGRESI MENGGUNAKAN METODE KUADRAT TERKECIL LINIER A. Musdalifa, Raupong, Anna Islamiyati Abstrak Estimasi parameter adalah merupakan hal
STATISTIKA DASAR ( FI 411 )
1 STATISTIKA DASAR ( FI 411 ) I DESKRIPSI Mata Kuliah ini merupakan mata kuliah wajib bagi mahasiswa Fisika dan Pendidikan fisika. Hasil yang diharapkan dari perkuliahan ini adalah mahasiswa menguasai
GARIS-GARIS BESAR PROGRAM PENGAJARAN PROGRAM STUDI : S1 SISTEM INFORMASI Semester : 1
GARIS-GARIS BESAR PROGRAM PENGAJARAN PROGRAM STUDI : S1 SISTEM INFORMASI Semester : 1 Berlaku mulai: Gasal/2011 MATA KULIAH : STATISTIKA KODE MATA KULIAH / SKS : 410102047 / 3 SKS MATA KULIAH PRASYARAT
LANDASAN TEORI. penelitian mengenai pendekatan distribusi GE ke distribusi GLL(,,
4 II. LANDASAN TEORI Pada bab ini akan dijelaskan beberapa definisi yang berhubungan dengan penelitian mengenai pendekatan distribusi GE ke distribusi GLL melalui distribusi eksponensial dengan menyamakan
II. LANDASAN TEORI. karakteristik dari generalized Weibull distribution dibutuhkan beberapa fungsi
II. LANDASAN TEORI Pada bab ini akan diberikan beberapa definisi dan teorema yang berkaitan dengan penelitian penulis. Dalam menyelesaikan momen, kumulan dan fungsi karakteristik dari generalized Weibull
Jurnal EKSPONENSIAL Volume 5, Nomor 2, Nopember 2014 ISSN
Jurnal EKSPONENSIAL Volume 5, Nomor 2, Nopember 204 ISSN 2085-7829 Perbandingan Aplikasi Metode Parametrik (Distribusi Log logistik) dan Non Parametrik (Nelson-Aalen Estimator) dalam Analisis Data Uji
BAB 2 LANDASAN TEORI. Definisi 1 Himpunan semua hasil yang mungkin dari suatu percobaan disebut ruang sampel dan dinyatakan dengan S.
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Ruang Sampel dan Kejadian Definisi 1 Himpunan semua hasil yang mungkin dari suatu percobaan disebut ruang sampel dan dinyatakan dengan S. Tiap hasil dalam ruang sampel disebut
BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Permasalahan
BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Permasalahan Estimasi fungsi survival atau biasa disebut regresi fungsi survival merupakan bagian penting dari analisis survival. Estimasi ini biasa digunakan dalam
Sem 5-4. Garis Besar Rencana Pembelajaran (GBRP)
Sem -. Garis Besar Rencana Pembelajaran (GBRP) Nama Matakuliah : Analisis Data Kategorik Kode MK/SKS : 309H203/3SKS Semester : Awal/ (Tahun III) Mata Kuliah Prasyarat : Metode Statistika, Komputasi Statistika
SATUAN ACARA PEMBELAJARAN (SAP)
1 SATUAN ACARA PEMBELAJARAN (SAP) Mata Kuliah Kode Mata Kuliah SKS Durasi Pertemuan Pertemuan ke : Statistika dan Probabilitas : TSP-203 : 2 (Dua) : 100 menit : 1 (Satu) A. Kompetensi: a. Umum : Mahasiswa
KONSEP DASAR TERKAIT METODE BAYES
KONSEP DASAR TERKAIT METODE BAYES 2.3. Peubah Acak dan Distribusi Peluang Pada statistika kita melakukan percobaan dimana percobaan tersebut akan menghasilkan suatu peluang. Ruang sampel pada percobaan
Mata Kuliah Pemodelan & Simulasi. Riani Lubis Program Studi Teknik Informatika Universitas Komputer Indonesia
Mata Kuliah Pemodelan & Simulasi Riani Lubis Program Studi Teknik Informatika Universitas Komputer Indonesia Pokok Bahasan Variabel Acak Pola Distribusi Masukan Pendugaan Pola Distribusi Uji Distribusi
LANDASAN TEORI. Distribusi Gamma adalah salah satu keluarga distribusi probabilitas kontinu.
II. LANDASAN TEORI Distribusi Gamma adalah salah satu keluarga distribusi probabilitas kontinu. Distribusi ini merupakan distribusi fungsi padat yang terkenal luas dalam bidang matematika. Distribusi gamma
PERSATUAN AKTUARIS INDONESIA
PERSATUAN AKTUARIS INDONESIA Komisi Penguji PERSATUAN AKTUARIS INDONESIA UJIAN PROFESI AKTUARIS MATA UJIAN : A70 Pemodelan dan Teori Risiko TANGGAL : 25 Juni 2013 JAM : 13.30 16.30 WIB LAMA UJIAN : 180
SATUAN ACUAN PERKULIAHAN MATA KULIAH : STATISTIK & PROBABILITAS KODE : TIK1010 / SKS : 3 SKS
SATUAN ACUAN PERKULIAHAN MATA KULIAH : KODE : TIK1010 / SKS : 3 SKS SEMESTER : III / GANJIL WAKTU : 150 Menit JUMLAH PERTEMUAN : 16 x pertemuan (14 x materi kuliah, 2 x Ujian (UTS dan UAS)) 1 ANALISIS
MA4183 MODEL RISIKO Control your Risk!
Catatan Kuliah MA4183 MODEL RISIKO Control your Risk! disusun oleh Khreshna I.A. Syuhada, MSc. PhD. Kelompok Keilmuan STATISTIKA - FMIPA Institut Teknologi Bandung 2014 Tentang MA4183 Model Risiko A. Jadwal
RENCANA PEMBELAJARAN SEMESTER (RPS)
RENCANA PEMBELAJARAN SEMESTER (RPS) MUG2D3 PROBABILITAS DAN STATISTIKA Disusun oleh: INDWIARTI FAKULTAS INFORMATIKA TELKOM UNIVERSITY 1 LEMBAR PENGESAHAN Rencana Pembelajaran Semester (RPS) ini telah disahkan
STATISTIKA DASAR ( FI 411 )
1 STATISTIKA DASAR ( FI 411 ) I DESKRIPSI Mata Kuliah ini merupakan mata kuliah wajib bagi mahasiswa Fisika dan Pendidikan fisika. Hasil yang diharapkan dari perkuliahan ini adalah mahasiswa menguasai
STANDAR OPERASIONAL PROSEDUR (SOP) PENYUSUNAN GBPP & SAP
STANDAR OPERASIONAL PROSEDUR (SOP) PENYUSUNAN GBPP & 1. TUJUAN Pedoman penyusunan ini adalah menentukan standarisasi dalam menyusun Garis-Garis Besar Program Pengajaran (GBPP) dan Satuan Acara Perkuliahan
BAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Fungsi Densitas Definisi 2.1 (Walpole & Myers, 1989) Fungsi adalah fungsi kepadatan peluang peubah acak kontinu, yang biasanya disebut fungsi densitas,yang didefinisikan di atas
digunakan untuk menyelesaikan persamaan yang nantinya akan diperoleh dalam
II. LANDASAN TEORI Pada bab ini akan diberikan konsep dasar yang akan digunakan dalam pembahasan hasil penelitian ini, antara lain : 2.1 Fungsi Gamma Fungsi gamma merupakan suatu fungsi khusus. Fungsi
ESTIMASI TOTAL DAYA LISTRIK YANG HILANG MELALUI PROSES POISSON TERPANCUNG MAJEMUK
ESTIMASI TOTAL DAYA LISTRIK YANG HILANG MELALUI PROSES POISSON TERPANCUNG MAJEMUK Adri Arisena 1, Anna Chadidjah 2, Achmad Zanbar Soleh 3 Departemen Statistika Universitas Padjadjaran 1 Departemen Statistika
BAB II TINJAUAN PUSTAKA. diperhatikan adalah jangka waktu dari awal pengamatan sampai suatu event
BAB II TINJAUAN PUSTAKA A. Analisis Survival Analisis survival merupakan suatu analisis data dimana variabel yang diperhatikan adalah jangka waktu dari awal pengamatan sampai suatu event terjadi dengan
II. TINJAUAN PUSTAKA. Dalam mengkaji penelitian Karakteristik Penduga Parameter Distribusi Log
II. TINJAUAN PUSTAKA Dalam mengkaji penelitian Karakteristik Penduga Parameter Distribusi Log Normal Menggunakan Metode Generalized Moment digunakan beberapa definisi, dan teorema yang berkaitan dengan
DISTRIBUSI WEIBULL DAN PARETO UNTUK DATA TINGGI GELOMBANG TSUNAMI (Studi Kasus : Tsunami Aceh 2004) TUGAS AKHIR
DISTRIBUSI WEIBULL DAN PARETO UNTUK DATA TINGGI GELOMBANG TSUNAMI Studi Kasus : Tsunami Aceh 2004 TUGAS AKHIR Diajukan Sebagai Salah Satu Syarat Untuk Memperoleh Gelar Sarjana Sains Pada Jurusan Matematika
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Dalam kehidupan di dunia ini, hampir di setiap aspek banyak ditemui halhal berkaitan dengan data dan terkadang banyak permasalahan yang berkaitan dengan data, baik
BAB I LATAR BELAKANG
BAB I LATAR BELAKANG Mata kuliah Hukum Pajak adalah salah satu mata kuliah wajib jurusan akuntansi yang disajikan pada semester V (lima)/ tahun ke tiga dan memiliki bobot SKS sebanyak 2 (dua) SKS. Hukum
BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Analisis uji hidup (Survival analysis) adalah suatu penyelidikan mengenai data tahan hidup dari suatu individu atau komponen dalam industri. Salah satu individu atau
II.TINJAUAN PUSTAKA. Dalam proses penelitian untuk mengkaji karakteristik pendugaan distribusi
II.TINJAUAN PUSTAKA Dalam proses penelitian untuk mengkaji karakteristik pendugaan distribusi generalized weibull menggunakan metode generalized momen ini, penulis menggunakan definisi dan konsep dasar
Kelompok Mata Kuliah : MKU Program Studi/Program : Teknik Tenaga Elektrik/S1 Status Mata Kuliah : Wajib Prasyarat : - : Aip Saripudin, M.T.
DESKRIPSI MATA KULIAH TK-... Matematika Dasar: S1, 3 SKS, Semester I Mata kuliah ini merupakan kuliah dasar. Selesai mengikuti perkuliahan ini mahasiswa diharapkan mampu memahami konsep-konsep matematika
SATUAN ACARA PERKULIAHAN MATA KULIAH : SIMULASI & PERMODELAN ( S1 / TEKNIK INFORMATIKA) KODE / SKS : KK / 3 SKS
SATUAN ACARA PERKULIAHAN MATA KULIAH : SIMULASI PERMODELAN ( S1 / TEKNIK INFORMATIKA) KODE / SKS : KK-043241 / 3 SKS Minggu Ke Pokok Bahasan dan TIU Sub-pokok Bahasan dan Sasaran Belajar Cara Pengajaran
Sem 7-4. Garis Besar Rencana Pembelajaran (GBRP)
Sem 7-. Garis Besar Rencana Pembelajaran (GBRP) Nama Matakuliah Kode MK/SKS Semester Mata Kuliah Prasyarat : Pemodelan Statistika : H0/SKS : Awal/7 (Tahun IV) : Metode Statistika, Teori Peluang, Ilmu Stokastik,
III. METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan pada semester genap tahun ajaran 2014/2015 di Jurusan
III METODOLOGI PENELITIAN 31 Waktu dan Tempat Penelitian Penelitian ini dilakukan pada semester genap tahun ajaran 2014/2015 di Jurusan Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Lampung 32 Metode
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Data antar kejadian (time-to-event data) adalah data lama waktu sampai suatu peristiwa terjadi atau sering disebut data survival. Untuk memperoleh data antar
BAB I PENDAHULUAN Latar Belakang Masalah
BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Masalah Banyak jenis data memiliki struktur hirarki, tercluster, atau bersarang (nested). Hirarki tersebut dapat hadir secara alami dalam pengamatan observasional
MA4181 MODEL RISIKO Risk is managed, not avoided
Catatan Kuliah MA4181 MODEL RISIKO Risk is managed, not avoided disusun oleh Khreshna I.A. Syuhada, MSc. PhD. Kelompok Keilmuan STATISTIKA - FMIPA Institut Teknologi Bandung 2013 Tentang MA4181 Model Risiko
BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Masalah
BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Masalah Analisis survival merupakan analisis yang mempelajari terjadinya suatu peristiwa berdasarkan waktu terjadinya, baik makhluk hidup maupun suatu benda. Analisis
ESTIMASI PARAMETER DISTRIBUSI LOG-LOGISTIK PADA DATA SURVIVAL TERSENSOR TIPE II
ESTIMASI PARAMETER DISTRIBUSI LOG-LOGISTIK PADA DATA SURVIVAL TERSENSOR TIPE II Ryndha, Anna 2, Nasrah 3 ABSTRAK Data survival adalah data yang menunjukkan waktu suatu individu atau objek dapat bertahan
SATUAN ACARA PERKULIAHAN (SAP) MATA KULIAH ANALISIS REAL II (MT410) / 3 SKS
SATUAN ACARA PERKULIAHAN (SAP) MATA KULIAH ANALISIS REAL II (MT410) / 3 SKS JURUSAN PENDIDIKAN MATEMATIKA FAKULTAS PENDIDIKAN MATEMATIKA DAN IPA UNIVERSITAS PENDIDIKAN INDONESIA 2009 0 A. Identitas Mata
BAB IV KESIMPULAN DAFTAR PUSTAKA LAMPIRAN... 64
DAFTAR ISI Halaman HALAMAN JUDUL... ii HALAMAN PENGESAHAN... iii KATA PENGANTAR... v ABSTRAK... vii ABSTACT... viii DAFTAR ISI... ix DAFTAR SIMBOL... xii DAFTAR TABEL... xiv DAFTAR GAMBAR... xv DAFTAR
BAB I PENDAHULUAN. penerbangan, kedokteran, teknik mesin, software komputer, bahkan militer
BAB I PENDAHULUAN A. Latar Belakang Statistika merupakan salah satu ilmu matematika yang terus berkembang dari waktu ke waktu. Di dalamnya mencakup berbagai sub pokok-sub pokok materi yang sangat bermanfaat
BAB I PENDAHULUAN Latar Belakang Masalah
BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Masalah Dalam kehidupan sehari-hari manusia selalu dihadapkan dengan berbagai macam kejadian/peristiwa (event). Meskipun begitu, tidak semua peristiwa tersebut menjadi
Catatan Kuliah. MA4183 Model Risiko
Catatan Kuliah MA4183 Model Risiko Forecast and control your risk Dosen: Khreshna I.A. Syuhada, MSc. PhD. Kelompok Keilmuan Statistika - FMIPA Institut Teknologi Bandung 2015 1 Tentang MA4183 Model Risiko
MODEL REGRESI COX PROPORTIONAL HAZARD PADA LAJU TAMAT MAHASISWA JURUSAN MATEMATIKA UNIVERSITAS ANDALAS
Jurnal Matematika UNAND Vol. VI No. 1 Hal. 33 41 ISSN : 2303 2910 c Jurusan Matematika FMIPA UNAND MODEL REGRESI COX PROPORTIONAL HAZARD PADA LAJU TAMAT MAHASISWA JURUSAN MATEMATIKA UNIVERSITAS ANDALAS
SILABUS. Program Studi : Pendidikan Matematika Mata Kuliah : Statistika Deskriptif Kode Mata Kuliah : MKK 4233 Jumlah SKS : 2 sks
SILABUS Fakultas : FPMIPATI Program Studi : Pendidikan Matematika Mata Kuliah : Statistika Deskriptif Kode Mata Kuliah : MKK 4233 Jumlah SKS : 2 sks Semester : II Waktu Pertemuan : 2 x 50 Mata Kuliah Prasyarat
Catatan Kuliah. MA4183 Model Risiko Forecast, assess, and control your risk. Dosen: Khreshna I.A. Syuhada, MSc. PhD.
Catatan Kuliah MA4183 Model Risiko Forecast, assess, and control your risk Dosen: Khreshna I.A. Syuhada, MSc. PhD. Kelompok Keilmuan Statistika - FMIPA Institut Teknologi Bandung 2016 1 Tentang MA4183
BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Asuransi merupakan suatu kegiatan pemindahan atau pengalihan risiko untuk mencegah terjadinya kerugian besar yang disebabkan oleh risiko-risiko tertentu. Risiko-risiko
STATISTIKA DASAR ( FI 411 )
1 STATISTIKA DASAR ( FI 411 ) I. DESKRIPSI Mata Kuliah ini merupakan mata kuliah wajib bagi mahasiswa Fisika dan Pendidikan fisika. Hasil yang diharapkan dari perkuliahan ini adalah mahasiswa menguasai
PERSATUAN AKTUARIS INDONESIA
PERSATUAN AKTUARIS INDONESIA Komisi Penguji PERSATUAN AKTUARIS INDONESIA UJIAN PROFESI AKTUARIS MATA UJIAN : A70 Pemodelan dan Teori Risiko TANGGAL : 24 Juni 2014 JAM : 13.30 16.30 WIB LAMA UJIAN : 180
SIMULASI INTENSITAS SENSOR DALAM PENDUGAAN PARAMATER DISTRIBUSI WEIBULL TERSENSOR KIRI. Abstract
ISBN: 978-602-71798-1-3 SIMULASI INTENSITAS SENSOR DALAM PENDUGAAN PARAMATER DISTRIBUSI WEIBULL TERSENSOR KIRI Widiarti 1), Ayu Maidiyanti 2), Warsono 3) 1 FMIPA Universitas Lampung widiarti08@gmail.com
BAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2. Pengertian Distribusi Eksponensial Distribusi eksponensial adalah distribusi yang paling penting dan paling sederhana kegagalan mesin penghitung otomatis dan kegagalan komponen
BAB I PENDAHULUAN. investasi yang telah dilakukan. Dalam berinvestasi jika investor mengharapkan
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Dalam dunia bisnis, hampir semua investasi mengandung ketidakpastian atau resiko. Investor tidak mengetahui dengan pasti hasil yang akan diperolehnya dari investasi
BAB III ESTIMASI BIAYA GARANSI TV. Pada bab ini akan dibahas tahapan-tahapan yang dilakukan untuk
BAB III ESTIMASI BIAYA GARANSI TV Pada bab ini akan dibahas tahapan-tahapan yang dilakukan untuk mengestimasi biaya garansi satu dimensi pada TV. Adapun tahapan-tahapan yang dilakukan seperti terlihat
RENCANA KEGIATAN PERKULIAHAN Kode Mata Kuliah : MAA 526 Nama Mata Kuliah : Analisis Fungsional
Ming gu ke RENCANA KEGIATAN PERKULIAHAN Kode Mata Kuliah : MAA 56 Nama Mata Kuliah : Analisis Fungsional T o p i k S u b T o p i k 1. Ruang Banach - Ruang metrik - Ruang vektor bernorm - Barisan di ruang
BAB 2 LANDASAN TEORI. 2.1 Analisis Survival
BAB 2 LANDASAN TEORI Pada bab ini akan dipaparkan teori-teori yang menjadi dasar dan landasan dalam penelitian sehingga membantu mempermudah pembahasan bab selanjutnya dan pembahasan utama dalam penelitian
PENGGUNAAN ANALISIS KETAHANAN HIDUP UNTUK PENENTUAN PERIODE GARANSI DAN HARGA PRODUK PADA DATA WAKTU HIDUP LAMPU NEON
ISSN: 2339-2541 JURNAL GAUSSIAN, Volume 4, Nomor 3, Tahun 2015, Halaman 463-476 Online di: http://ejournal-s1.undip.ac.id/index.php/gaussian PENGGUNAAN ANALISIS KETAHANAN HIDUP UNTUK PENENTUAN PERIODE
BAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI Pada bab ini diberikan beberapa konsep dasar seperti teorema dan beberapa definisi sebagai landasan dalam penelitian ini. Konsep dasar ini berkaitan dengan masalah yang dibahas dalam
PRODI S1 STATISTIKA FMIPA-ITS RENCANA PEMBELAJARAN Analisis Survival Kode/SKS: SS / (2/1/0) Dosen : SWP Semester :
RP-S1-SLK-03 Kurikulum 2014, Edisi : September-2014.Revisi : 00 Hal: 1 dari 5 A. CAPAIAN PEMBELAJARAN : 1. CP 3.2 : Melakukan analisis data dengan menggunakan program statistik 2. CP 5.1 : Menganalisis
BAB III SURVIVAL ANALYSIS UNTUK MENGUJI RELIABILITAS PRODUK DAN PENENTUAN GARANSI PRODUK 3.1 Garansi
BAB III SURVIVAL ANALYSIS UNTUK MENGUJI RELIABILITAS PRODUK DAN PENENTUAN GARANSI PRODUK 3.1 Garansi Garansi dapat diartikan sebagai jaminan yang diberikan secara tertulis oleh pabrik atau supplier kepada
BAB I PENDAHULUAN Latar Belakang dan Permasalahan
BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang dan Permasalahan Berkembangnya teknologi serta ilmu pengetahuan tidak terlepas dari riset, penelitian serta eksperimen. Eksperimen atau percobaan-percobaan tersebut
MA4183 MODEL RISIKO Control your Risk!
Catatan Kuliah MA4183 MODEL RISIKO Control your Risk! disusun oleh Khreshna I.A. Syuhada, MSc. PhD. Kelompok Keilmuan STATISTIKA - FMIPA Institut Teknologi Bandung 2014 Tentang MA4183 Model Risiko A. Jadwal
TINJAUAN PUSTAKA. mengestimasi parameter regresi. Distribusi generalized. digunakan dalam bidang ekonomi dan keuangan.
II. TINJAUAN PUSTAKA Distribusi generalized,,, adalah salah satu distribusi probabilitas kontinu. Distribusi ini pertama kali diperkenalkan McDonald dan Newey 988 untuk mengestimasi parameter regresi.
BAB I PENDAHULUAN. , untuk x 0, 0, 0 { 0, untuk x yang lain. 1 maka fungsi densitas di atas akan menjadi fungsi densitas distribusi
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Perkembangan ilmu pengetahuan dan teknologi berdampak positif pada berbagai bidang termasuk bidang Statistika. Hal ini dapat dilihat dari semakin banyak penemuan
SILABUS MATA KULIAH. Pengalaman Pembelajaran
SILABUS MATA KULIAH Program Studi : Teknik Industri Kode Mata Kuliah : TKI-110 Nama Mata Kuliah : Teori Probabilitas Jumlah SKS : 2 Semester : II Mata Kuliah Pra Syarat : TKI-101 Pengantar Teknik Industri
Setiap karakteristik dari distribusi populasi disebut dengan parameter. Statistik adalah variabel random yang hanya tergantung pada harga observasi
ESTIMASI TITIK Setiap karakteristik dari distribusi populasi disebut dengan parameter. Statistik adalah variabel random yang hanya tergantung pada harga observasi sampel. Statistik merupakan bentuk dari
Medan, Juli Penulis
9. Seluruh teman-teman seperjuangan di Ekstensi Matematika Statistika, dan semua pihak yang turut membantu menyelesaikan skripsi ini. Sepenuhnya penulis menyadari bahwa dalam penulisan skripsi ini masih
RENCANA MUTU PEMBELAJARAN. I. Standar Kompetensi : Menyelesaikan masalah probabilitas baik secara teoritik maupun aplikasinya dalam kehidupan.
RENCANA MUTU PEMBELAJARAN Nama Dosen : N. Setyaningsih, MSi. Program Studi : Pendidikan Matematika Kode Mata Kuliah : 306203 Nama Mata Kuliah : Probabilitas Jumlah sks : 3 sks Semester : III Alokasi Waktu
Penggunaan Turunan, Integral, dan Penggunaan Integral.
DESKRIPSI MATA KULIAH TK-301 Matematika Dasar: S1, 3 SKS, Semester I Mata kuliah ini merupakan kuliah dasar yang diberikan pada semester I. Selesai mengikuti perkuliahan ini mahasiswa diharapkan mampu
KONTRAK PERKULIAHAN (STATISTIKA MATEMATIKA)
KONTRAK PERKULIAHAN (STATISTIKA MATEMATIKA) Bobot SKS : 3 SKS Semester : 6 Hari Pertemuan : 16 Dosen Pengampuh : 1. Dra. Nyimas Aisyah, M.Pd., Ph.D. 2. Weni Dwi Pratiwi, S.Pd., M.sc. 3. Scristia, M.Pd
ESTIMASI PARAMETER DISTRIBUSI RAYLEIGH TUNGGAL DAN DISTRIBUSI RAYLEIGH DUA CAMPURAN TUGAS AKHIR. Oleh : ISMA NETI
ESTIMASI PARAMETER DISTRIBUSI RAYLEIGH TUNGGAL DAN DISTRIBUSI RAYLEIGH DUA CAMPURAN TUGAS AKHIR Diajukan Sebagai Salah Satu Syarat Untuk Memperoleh Gelar Sarjana Sains Pada Jurusan Matematika Oleh : ISMA
Pengantar Statistika Matematik(a)
Catatan Kuliah Pengantar Statistika Matematik(a) Statistika Lebih Dari Sekadar Matematika disusun oleh Khreshna I.A. Syuhada, MSc. PhD. Kelompok Keilmuan STATISTIKA - FMIPA Institut Teknologi Bandung 2014