Penerapan Peta Kendali Demerit dan Diagram Pareto Pada Pengontrolan Kualitas Produksi (Studi Kasus: Produksi Botol Sosro di PT.

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "Penerapan Peta Kendali Demerit dan Diagram Pareto Pada Pengontrolan Kualitas Produksi (Studi Kasus: Produksi Botol Sosro di PT."

Transkripsi

1 Jural EKSPONENSIL Volue 5, Noor, Nopeber 04 ISSN Peerapa Peta Kedal Deert da Dagra Pareto Pada Pegotrola Kualtas Produks (Stud Kasus: Produks otol Sosro d PT. X Surabaya) The pplcato of Deert otrol hart ad Pareto Dagra o Qualty otrol of Producto (ase Study: The Producto of ottle Sosro at PT. X Surabaya) Ola Yea, Darah. Nohe, Yuk Nova Nasuto. Mahasswa Progra Stud Statstka FMIP verstas Mulawara,, Dose Progra Stud Statstka FMIP verstas Mulawara bstract Qualty was a atch to the user or other word, how the cosuer lke ad feel the goodess of the goods that have bee bought. Oe of qualty easureet aalyss doe by perforg pleetato of Deert cotrol chart, Pareto dagra, ad Ishkawa dagra o producto qualty cotrol. The purpose of ths research was to create a Deert otrol hart o cotrollg producto qualty of bottled products ad to detere the type of defect (crtcal defects, ajor defects/fucto, ad or defects/appearace) by usg Pareto dagra. The results of ths study were Deert cotrol chart o qualty cotrol the producto of bottled at PT. X Surabaya was cotrolled statstcally the th terato wth pper otrol Lt (L) 0,957, etral Le (L) 0,54, ad Lower otrol Lt (LL) 0, ad the ost doatg defect type s the type of defect (or defects /appearace). Keywords: Qualty, Deert otrol hart, Pareto Dagra. Pedahulua Pada saat, hapr seua perusahaa khususya yag bergerak d bdag dustr dhadapka pada suatu asalah yatu tgkat persaga yag seak kopettf. Tdak ada yag eyagkal bahwa kualtas ejad karakterstk utaa dala perusahaa agar tetap bertaha. Peta kedal dapat dguaka sebaga alat pegedala aajee gua ecapa tujua tertetu berkeaa dega kualtas proses. Oleh karea tu, pegedala kualtas dperluka utuk eaga asalah kecacata yag terjad karea dega pegedala kualtas dapat dketahu sebab terjadya cacat suatu produk karea sejulah barag produks yag cacat (ketaksesuaa) erupaka perasalaha yag serus. Dala eyapaka gabara egea kualtas kepada perusahaa, aka ada afaatya apabla departee yag bersagkuta ebobot cacat berdasarka pola kerusakaya. Dala keadaa sepert, dperluka etode utuk egklasfkaska berbaga keugka kecacata suatu produk (dala pegerta ketaksesuaaya terhadap spesfkas) yag terdr dar tga kelas yatu cacat krts, cacat ayor, da cacat or. Salah satu cara utuk ewujudka produk yag berkualtas adalah dega egguaka peta kedal (-hart) atau peta kedal Deert. Sela tu, gabara egea kualtas suatu produk dapat pula egguaka dagra Pareto karea dapat ebatu eyelesaka perasalahaperasalaha dala proses produks. Dagra Pareto apu ebuat pergkat da eggabarka asalah-asalah yag potesal utuk dselesaka. PT. X erupaka salah satu perusahaa swasta yag bergerak dala produks ar u dala keasa botol yatu botol Sosro d Surabaya, Jawa Tur. Peelta yag aka dlakuka yatu dega egabl data sekuder beberapa sapel ar u dala keasa yatu keasa botol kaca d PT. X Surabaya. Peelta dlakuka dega egguaka data produks botol ar u dala keasa yag egala kecacata, berapa bayak aca kecacata produk, eghtug bayak kecacata tap kategor, eerapka dala peta kedal Deert da ebuat pergkat perasalaha yag ada dega egguaka dagra Pareto. Pada peelta sebeluya d perusahaa yag saa, yag dlakuka oleh Rozk (0) egguaka data produks pada 4 Jul 0 sapa dega Oktober 0 (00 har). Hasl dar peelta tersebut adalah peta kedal Deert terkedal pada teras ke-sebla. erdasarka hasl peelta tersebut da uraa yag telah djelaska, peuls tertark elakuka peerapa peta kedal Deert da dagra Pareto pada pegotrola kualtas produks dega stud kasus pada produks botol Sosro d PT. X Surabaya. Peelta haya aka eelt tetag pegedala kualtas produks botol keasa dega egguaka peerapa peta kedal Deert atau peta kedal (-chart) atau da dagra Pareto. Data pada kasus peelta egguaka varabel peelta yatu jes cacat yag terdapat pada produks botol keasa yag terbag ejad cacat krts, cacat ayor Progra Stud Statstka FMIP verstas Mulawara 97

2 Jural EKSPONENSIL Volue 5, Noor, Nopeber 04 ISSN (fugsoal) da cacat or (rupa) yag sudah dtetuka oleh phak perusahaa. Peta Kedal Deert Deert berasal dar kata ahasa Iggrs yag berart cela, kekuraga, kecacata. Meurut Mtra (99) dala ra (005), apabla dala perusahaa terdapat berbaga aca tgkat kesalaha, aka perusahaa harus egguaka peta kedal jes kesalaha atau peta kedal atau peta kedal Deert. Meurut Grat da Leaveworth (988), prosedur yag oder sergkal ebag berbaga keugka kecacata suatu produk (dala pegerta ketaksesuaaya terhadap spesfkas) ke dala tga kelas, tergatug pada keserusa dar kecacata yag berlaa dala epat klasfkas sepert berkut : a) r cacat krts adalah sesuatu yag egaca hlagya jwa atau harta beda atau ebuat produk tdak berfugs jka a berada d luar batas yag dajurka. b) r cacat utaa (ayor) adalah sesuatu yag ebuat produk gagal eeuh fugs yag daksudka jka berada d luar batas yag dajurka. c) r cacat or adalah sesuatu yag ebuat produk tdak sapa eeuh fugs yag daksudka jka berada d luar batas yag dajurka. Jka,, da asg-asg eujukka julah cacat atau kerusaka kategor,, da serta w, w, da w asgasg eujukka bobot cacat pada asg- asg kategor, aka julah cacat terbobot pada tap subgrup dapat dcar dega egkalka julah cacat pada asg-asg kategor d tap subgrup pegaata dega faktor bobot yag sudah dtetuka perusahaa dega ruus berkut: Julah cacat terbobot kelas : w Julah cacat terbobot kelas : w Julah cacat terbobot kelas : w Pebuata peta kedal Deert dula dega eetuka bobot cacat. Perusahaa telah eetuka bobot utuk asg-asg jes cacat berdasarka cceptace Qualty Level (QL) yatu, utuk jes cacat Krts () sebesar 0,065%, jes cacat Mayor () sebesar %, da jes cacat Mor () sebesar 6,5%. dapu w, w, da w asg-asg eujukka bobot cacat pada asg-asg kategor dperoleh dega cara sebaga berkut: obot = TotalQL QL Setelah ddapatka julah cacat terbobot asg-asg kategor, persaaa (.4) adalah ruus utuk eghtug julah cacat terbobot utuk asg-asg subgrup pegaata. dapu ruus yag dguaka adalah sebaga berkut: D w w w ; =,,, dega keteraga: D julah cacat terbobot pada setap subgrup julah sapel w bobot cacat berdasarka kelasya julah cacat dala tap kelas Dega sapel berukura ut da bayak kerusaka setelah pebobota adalah D, aka dapat dcar rata-rata ketdaksesuaa per ut peerksaa ( ) utuk asg-asg subgrup pegaata dega cara ebag julah cacat terbobot (D ) dega bayakya sapel pada subgrup pegaata tersebut. dapu ruus yag dguaka adalah sebaga berkut: D ; =,,, Nla statstk dgabarka pada peta kedal sebaga gars tegah ( ). Seetara tu, la dar batas peta kedal dapat dgabarka sebaga K (atas Kedal tas) da K (atas Kedal awah) sebaga berkut: K kˆ GT K kˆ dega la da ˆ sebesar: w w w ˆ w w w dega keteraga,, da eujukka rata-rata cacat per ut utuk kategor kelas, kelas, da kelas yag dapat dperoleh dega cara ebag julah cacat pada asg-asg kategor dega julah keseluruha sapel yag terdapat pada subgrup pegaata, sedagka bayak keseluruha cacat per terbobot per kelas (Motgoery, 990). Nla,, da dyataka pada persaaa (.), (.) da (.). 98 Progra Stud Statstka FMIP verstas Mulawara

3 Jural EKSPONENSIL Volue 5, Noor, Nopeber 04 ISSN Tabel. Jes acat pada otol Sosro d PT. X Surabaya Jes acat Pegerta Klasfkas Krts () Mayor () Mor ( ) Over Press rack der Rg ad Fsh rack o Rg Loadg Mark old Mold rzzle lak Sea Drag Mark Drty Mold rzzle o Neck Sea o Rg Mold Sea low pp Mark Shear Mark o Neck lster affle Sea Sea ody Tojola botol yag taja ke atas pada baga lubag Retak d bawah rg etuk fsh rg yag tdak sepura Retak pada baga rg Lpata pada gelas baga rg botol Perukaa gelas yag kasar da bergelobag Lpata pada bada botol Tojola gelas pada baga blak Retaka/ goresa kecl pada gelas Perukaa botol yag kotor Lpata yag terdapat pada baga leher botol Tojola gelas pada baga rg aga dar body botol yag bergelobag Tojola gelas pada baga leher botol Perukaa kasar pada baga leher botol daya gelebug udara Goresa pada baga alas botol Tojola gelas pada baga bada botol Dagra Pareto Evaluas terhadap suatu sste produktvtas perusahaa harus apu ejawab apa yag ejad akar peyebab dar peurua produktvtas perusahaa tersebut. erkata dega hal, dapat dguaka alat-alat sederhaa yag telah populer sepert dagra Pareto. Dagra Pareto dperkealka oleh seorag ahl yatu lfredo Pareto (848-9). Dagra Pareto adalah grafk batag yag eujukka asalah berdasarka uruta bayakya kejada. Masalah yag palg bayak terjad dtujukka oleh grafk batag pertaa yag tertgg serta dtepatka pada ss palg kr da seterusya sapa asalah yag palg sedkt terjad dtujukka oleh grafk batag terakhr yag teredah serta dtepatka pada ss palg kaa (Gaspersz, 998). Hasl da Pebahasa Data julah cacat pada produk botol Sosro yag dproduks oleh PT. X Surabaya pada perode produks gustus 0 sapa dega Oktober 0. Dala setap ja, terdapat es pecetak botol yag beroperas. Setap es eghaslka cetaka botol da dabl sapel sejulah 4 botol setap ja. Setap har dlakuka pegabla sapel sejulah 576 botol. Maka selaa proses produks dlakuka (6 har), tercatat 5.7 botol. erkut adalah hasl aalsa terkat peta kedal (-chart) atau peta kedal Deert da dagra Pareto yag telah dlakuka. obot dguaka utuk eberka tgkat keserusa terhadap jes cacat yag dteuka pada saat proses produks. Tabel 4. obot Pada Masg-Masg Jes acat Krts () Mayor () Mor () Total QL 0,065 6,5 7,565 obot 6,85 7,565,64 5, erdasarka Tabel 4., dperoleh bobot asg-asg jes cacat yatu utuk kategor krts (Kelas ) sebesar 6,85%, kategor ayor (Kelas ) sebesar 7,565% da utuk kategor or (Kelas ) sebesar,64%. Nla rata-rata julah cacat pada asgasg kelas yag dperoleh dar julah cacat tap kelas dbag dega julah sapel keseluruha sehgga ddapatka la sebaga berkut: 6 7 0,007 0,7% Nla dperoleh dar julah cacat pada kelas dbag dega sapel keseluruha. erdasarka hasl perhtuga dperoleh rata-rata julah cacat kelas utuk setap ut produk adalah 0,7%, yag berart dala setap.000 ut botol yag dproduks, julah cacat yag terjad pada kategor krts (kelas ) adalah 7 kal. Progra Stud Statstka FMIP verstas Mulawara 99

4 Julah (Rbua) Persetase Jural EKSPONENSIL Volue 5, Noor, Nopeber 04 ISSN ,050 5% Nla dperoleh dar julah cacat pada kelas dbag dega julah sapel keseluruha. erdasarka hasl perhtuga dperoleh rata-rata julah cacat kelas utuk setap ut produk adalah 5%, yag berart dala setap.000 ut botol yag dproduks, julah cacat yag terjad pada kategor ayor (kelas ) adalah 50 kal ,9,9% Nla dperoleh dar julah cacat pada kelas dbag dega julah sapel keseluruha. erdasarka hasl perhtuga dperoleh rata-rata julah cacat kelas utuk setap ut produk adalah,9% yag berart dala setap.000 ut botol yag dproduks, julah cacat yag terjad pada kategor or (kelas ) adalah 9 kal. Meghtug la gars tegah: w w w 0,85 0,78 0,55, 448 Meghtug la stadar devas ( ˆ ): ˆ w w w (6,85 0,007) (7,565 0,050) (,64 0,9) 576 ˆ 0, 4 atas Kedal tas (K) da atas Kedal awah (K) peta kedal Deert dapat dcar dega perhtuga: K= k ˆ,448 ( 0,4), 684 K= k ˆ,448 ( 0,4) 0, Gabar 4. Peta Kedal Deert erdasarka aalss, ddapatka proses produks botol Sosro d PT. X Surabaya tdak terkedal secara statstk. I dtujukka dar adaya out of cotrol pada peta kedal tersebut. Terdapat sebayak ttk yag berada d luar batas K Sapel GT K kedal, yak pegaata ke-,, 9,, 6, 7, 0,, 9, 4, 47, da 48. erdasarka data pegaata yag berada d luar batas kedal, aka data tersebut dapat dhlagka da dlakuka teras. Iteras dlakuka hgga eperoleh data pegaata berada d dala batas kedal. Pada peelta, telah dlakuka teras sebayak kal Dagra Pareto 0 Jes acat Laya Julah Persetase Kuulatf % Gabar 4.5 Dagra Pareto Jes acat otol Sosro Pada uruta pertaa, dketahu bahwa jes cacat atau jes cacat kelas Mor/rupa edoas dega frekues ucul sebayak 7.89 kal selaa asa produks. Persetase sebesar 79,4% eujukka bahwa apabla perusahaa eproduks produk botol Sosro, aka jes cacat ucul sebayak kal. Pada uruta kedua, dketahu bahwa jes cacat atau jes cacat kelas Mayor/fugsoal dega frekues ucul sebayak.79 kal selaa asa produks da pada uruta ketga, dketahu bahwa jes cacat atau jes cacat kelas krts dega frekues ucul sebayak 7 kal selaa asa produks. Kespula erdasarka hasl aalss da pebahasa terhadap produks produk botol d PT. X Surabaya, aka dapat dspulka bahwa peerapa peta kedal (-chart) atau peta kedal Deert pada pegotrola kualtas produks botol keasa d PT. X Surabaya terkedal secara statstk pada teras kesebelas dega atas Kedal tas (K) sebesar 0,957, Gars Tegah (GT) sebesar 0,54, atas Kedal awah (K) sebesar 0, da jes cacat yag palg edoas pada dagra Pareto utuk pegotrola kualtas produks produk keasa botol yatu jes cacat atau jes cacat kelas Mor/rupa. Daftar Pustaka ra, D. W Pegedala Kualtas Statstk (Pedekata Kuattatf dala Maajee Kualtas). Yogyakarta: Peerbt NDI. Gaspersz, Vcet Maajee Produktvtas Total, Strateg Pegkata Progra Stud Statstka FMIP verstas Mulawara

5 Jural EKSPONENSIL Volue 5, Noor, Nopeber 04 ISSN Produktvtas ss Global. Jakarta: PT Grat, E. L. da Leaveworth, R. S Pegedala Mutu Statsts, Eds Ke-6. Jakarta: Peerbt Erlagga. Motgoery, Douglas Pegedala Kualtas Statstk. Yogyakarta: Gajah Mada versty Press. Graeda Pustaka taa. Rozk, Muhaad Rcky. 0. Pegedala Kualtas Produk otol Sosro d PT. IGLS. Lapora Tugas khr Jurusa Statstka. Surabaya: Isttut Tekolog Sepuluh Nopeber. Progra Stud Statstka FMIP verstas Mulawara 0

6 Jural EKSPONENSIL Volue 5, Noor, Nopeber 04 ISSN Progra Stud Statstka FMIP verstas Mulawara

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

ANALISIS MASALAH GENERATOR DARI POSSIBLE DAN UNIVERSAL EIGENVECTOR PADA MATRIKS INTERVAL DALAM ALJABAR MAX-PLUS

ANALISIS MASALAH GENERATOR DARI POSSIBLE DAN UNIVERSAL EIGENVECTOR PADA MATRIKS INTERVAL DALAM ALJABAR MAX-PLUS Sear Nasoal Mateatka IV (SeNasMat) Isttut Tekolog Sepuluh Nopeber, Surabaya, 3 Deseber NLISIS MSLH GENERTOR DRI POSSIBLE DN UNIVERSL EIGENVECTOR PD MTRIKS INTERVL DLM LJBR MX-PLUS Rata Novtasar, Suboo,

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

STATISTIKA A. Definisi Umum B. Tabel Distribusi Frekuensi

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

Lebih terperinci

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

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

Pemanfaatan Teknologi Informasi Dalam Pengendalian Kualitas Produk Kerajinan Bordir menggunakan Peta Kendali Variabel Fuzzy Linguistik

Pemanfaatan Teknologi Informasi Dalam Pengendalian Kualitas Produk Kerajinan Bordir menggunakan Peta Kendali Variabel Fuzzy Linguistik SEMINAR NASIONAL MATEMATIKA DAN PENDIDIKAN MATEMATIKA UNY 05 Peafaata Tekolog Iforas Dala Pegedala Kualtas Produk Keraa Bordr egguaka Peta Kedal Varabel Fuzzy Lgustk Akk Hdayat Fakultas MIPA, Uverstas

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI

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

Lebih terperinci

BAB 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

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

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

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

I. PENDAHULUAN II. LANDASAN TEORI

I. PENDAHULUAN II. LANDASAN TEORI I PENDAHULUAN Latar Belakag Dala teor ekoo, setap perusahaa dasuska bertujua eperoleh bala yag aksu Ibala yag ddapat bergatug pada strateg yag dabl perusahaa Kuattas erupaka salah satu strateg perusahaa

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

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

II. LANDASAN TEORI. Pada bab II ini, akan dibahas pengertian-pengertian (definisi) dan teorema-teorema II. LANDASAN TEORI Pada bab II aka dbahas pegerta-pegerta (defs) da teorea-teorea ag edukug utuk pebahasa pada bab IV. Pegerta (defs) da teorea tersebut dtulska sebaga berkut... Teorea Proeks Teorea proeks

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

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

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

S2 MP Oleh ; N. Setyaningsih

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

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

BAB III UKURAN PEMUSATAN DATA

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

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. Untuk mengetahui lebih jelas mengenai uji Modifikasi Baumgartner Weiβ

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. Untuk mengetahui lebih jelas mengenai uji Modifikasi Baumgartner Weiβ 5 BAB II TINJAUAN PUSTAKA. Pedahulua Utuk egetahu lebh elas egea u Modfkas Baugarter Weβ Schdler (MBWS) dperluka teor-teor yag edukug. Utuk tu, bab eelaska egea statstk oparaetrk u beda dua rata-rata dega

Lebih terperinci

ANALISIS AVAILABILITAS SISTEM SERI DENGAN PENDEKATAN ANALISIS MARKOV (STUDI KASUS DI PT X )

ANALISIS AVAILABILITAS SISTEM SERI DENGAN PENDEKATAN ANALISIS MARKOV (STUDI KASUS DI PT X ) ANALII AVAILABILITA ITEM ERI DENGAN PENDEKATAN ANALII MARKOV (TUDI KAU DI PT X ) Add Rzka Agusta, Muhaad jahd Akbar da Haryoo Jurusa tatstka, Fakultas Mateatka da Ilu Pegetahua Ala, Isttut Tekolog epuluh

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

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

PERANCANGAN SISTEM PERENCANAAN DAN PENGENDALIAN PERSEDIAAN PRODUK MULTI PEMASOK DI UD. SAHABAT

PERANCANGAN SISTEM PERENCANAAN DAN PENGENDALIAN PERSEDIAAN PRODUK MULTI PEMASOK DI UD. SAHABAT 68 Bud: PERANCANGAN SISTEM PERENCANAAN DAN PENGENDALIAN PERSEDIAAN PERANCANGAN SISTEM PERENCANAAN DAN PENGENDALIAN PERSEDIAAN PRODUK MULTI PEMASOK DI UD. SAHABAT Dya Seta Bud ), Da Reto Sar Dew ), D Edah

Lebih terperinci

PROGRAM LINIEAR DENGAN METODE SIMPLEX

PROGRAM LINIEAR DENGAN METODE SIMPLEX POGAM LINIEA DENGAN METODE SIMPLEX A. TEKNIK PENYELESAIAN Betuk Soal Progra Lear Kedala utaa asalah rogra lear daat eretuk a atau a atau a. Kedala yag eretuk ertdaksaaa daoat duah ead ersaaa seaga erkut

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

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

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

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

ALGORITMA MENENTUKAN HIMPUNAN TERBESAR DARI SUATU MATRIKS INTERVAL DALAM ALJABAR MAX-PLUS

ALGORITMA MENENTUKAN HIMPUNAN TERBESAR DARI SUATU MATRIKS INTERVAL DALAM ALJABAR MAX-PLUS LGORITM MENENTUKN HIMPUNN TERBESR DRI SUTU MTRIKS INTERVL DLM LJBR MX-PLUS Rata Novtasar Program Stud Matematka FMIP UNDIP JlProfSoedarto SH Semarag 575 bstract Ths research dscussed about how to obtaed

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 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 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

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

8. MENGANALISIS HASIL EVALUASI

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

Lebih terperinci

Penyelesaian Sistem Persamaan Linier Kompleks Dengan Invers Matriks Menggunakan Metode Faddev (Contoh Kasus: SPL Kompleks dan Hermit)

Penyelesaian Sistem Persamaan Linier Kompleks Dengan Invers Matriks Menggunakan Metode Faddev (Contoh Kasus: SPL Kompleks dan Hermit) Jural Sas Matematka da Statstka, Vol., No. I, Jauar ISSN - Peyelesaa Sstem Persamaa Ler Kompleks Dega Ivers Matrks Megguaka Metode Faddev Cotoh Kasus: SPL Kompleks da Hermt F. rya da Tka Rzka, Jurusa Matematka,

Lebih terperinci

STATISTIKA: UKURAN PEMUSATAN. Tujuan Pembelajaran

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

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

b) Untuk data berfrekuensi fixi Data (Xi)

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

Lebih terperinci

BAB IX PENGGUNAAN STATISTIK DALAM SIMULASI

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

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. 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

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

CADANGAN PROSEKTIF ASURANSI JIWA DWIGUNA BERDASARKAN ASUMSI CONSTANT FORCE

CADANGAN PROSEKTIF ASURANSI JIWA DWIGUNA BERDASARKAN ASUMSI CONSTANT FORCE CADANGAN ROSEKTIF ASURANSI JIWA DWIGUNA BERDASARKAN ASUMSI CONSTANT FORCE Tara Mustka 1, Johaes Kho 2, Azskha 2 1 Mahasswa rogra S1 Mateatka 2 Dose Jurusa Mateatka Fakultas Mateatka da Ilu egetahua Ala

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 1 STATISTIKA RINGKASAN MATERI

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

Lebih terperinci

STATISTIKA DASAR. Oleh

STATISTIKA DASAR. Oleh STATISTIKA DASAR Oleh Suryo Gurto cara peyaja data - tabel - grak meghtug harga-harga petg : - ukura lokas - ukura sebara/peympaga apabla data mempuya observasya cukup bayak perlu dsusu secara sstematk

Lebih terperinci

Buletin Ilmiah Mat. Stat. dan Terapannya (Bimaster) Volume 6, No. 02 (2017), hal

Buletin Ilmiah Mat. Stat. dan Terapannya (Bimaster) Volume 6, No. 02 (2017), hal Bulet Ilah Mat. Stat. da Terapaya (Baster) Volue 6, No. (17), hal 77 84. PENENTUAN NILAI INTERNAL RATE OF RETURN DENGAN METODE NEWTON-RAPHSON PADA KASUS PENGKREDITAN KENDARAAN BERMOTOR Al A, Nao Nessyaa

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

Prosiding Seminar Nasional Matematika, Statistika, dan Aplikasinya September 2017, Samarinda, Indonesia ISBN:

Prosiding Seminar Nasional Matematika, Statistika, dan Aplikasinya September 2017, Samarinda, Indonesia ISBN: Prosdg Sear Nasoal Mateatka, Statstka, da Aplkasya 017 3 Septeber 017, Saarda, Idoesa ISBN: 978-60-5031-0-3 Aalss Portofolo Optal Dega Model Sgle Idex utuk Saha yag Lstg pada Sektor Agr da Mg d Bursa Efek

Lebih terperinci

WAKTU PERGANTIAN ALAT BERAT JENIS WHEEL LOADER DENGAN METODE LEAST COST

WAKTU PERGANTIAN ALAT BERAT JENIS WHEEL LOADER DENGAN METODE LEAST COST Koferes Nasoal Tekk Spl 3 (KoNTekS 3) Jakarta, 6 7 Me 009 WAKTU PERGANTIAN ALAT BERAT JENIS WHEEL LOADER DENGAN METODE LEAST COST Maksum Taubrata Program Stud Tekk Spl, Uverstas Krste Maraatha Badug Jl.

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

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

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

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

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

Lebih terperinci

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

POLIGON TERBUKA TERIKAT SEMPURNA

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

Lebih terperinci

BAB 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

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

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

Lebih terperinci

47 Soal dengan Pembahasan, 46 Soal Latihan

47 Soal dengan Pembahasan, 46 Soal Latihan Galer Soal 7 Soal dega Pembahasa, Soal Latha Dragkum Oleh: ag Wbowo, S.Pd Jauar 0 MatkZoe s Seres Emal : matkzoe@gmal.com log : www.matkzoe.wordpress.com HP : 0 97 97 Hak pta Dldug Udag-udag. Dlarag megkutp

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

SIFAT-SIFAT LANJUT FUNGSI TERBATAS

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

Lebih terperinci

Uji Modifikasi Peringkat Bertanda Wilcoxon Untuk Masalah Dua Sampel Berpasangan 1 Wili Solidayah 2 Siti Sunendiari 3 Lisnur Wachidah

Uji Modifikasi Peringkat Bertanda Wilcoxon Untuk Masalah Dua Sampel Berpasangan 1 Wili Solidayah 2 Siti Sunendiari 3 Lisnur Wachidah Prosdg Statstka ISSN 40-45 Uj Modfkas Pergkat Bertada Wlcoxo Utuk Masalah Dua Sampel Berpasaga 1 Wl Soldayah St Suedar 3 Lsur Wachdah 1, Statstka, Fakultas MIPA, Uverstas Islam Badug, Jl. Tamasar No. 1

Lebih terperinci

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

IMPLEMENTASI DAN KOMPARASI ATURAN SEGIEMPAT UNTUK PENYELESAIAN INTEGRAL DENGAN BATAS MENGGUNAKAN MATLAB Semar Nasoal Tekolog 007 (SNT 007) ISSN : 978 9777 IMPLEMENTASI DAN KOMPARASI ATURAN SEGIEMPAT UNTUK PENYELESAIAN INTEGRAL DENGAN BATAS MENGGUNAKAN MATLAB Krsawat STMIK AMIKOM Yogyakarta e-mal : krsa@amkom.ac.d

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

Diagram Kontrol Atribut untuk Memantau Loyalitas Pelanggan

Diagram Kontrol Atribut untuk Memantau Loyalitas Pelanggan Prosdg Statstka ISSN: 460-646 Dagram Kotrol Atrbut utuk Mematau Loyaltas Pelagga 1 Ata Puspta, Suwada, 3 Sulad 1,,3 Prod Statstka, Fakultas Matematka da Ilmu Pegetahua Alam, Uverstas Islam Badug, Jl. Raggamalela

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

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

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

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

Volume 9 Nomor 2 Desember 2015

Volume 9 Nomor 2 Desember 2015 Volue 9 Noor Deseber 05 Jural Ilu Mateatka da Teraa Deseber 05 Volue 9 Noor Hal. 47 54 EFEKTIVITAS KINERJA DIAGRAM KONTROL G Marlo Stvo Noya Va Delse Jurusa Mateatka FMIPA Uverstas Pattura Jl. Ir. M. Putuhea,

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

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

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

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

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

BAB 4 PENGUMPULAN, PENGOLAHAN DAN ANALISIS DATA

BAB 4 PENGUMPULAN, PENGOLAHAN DAN ANALISIS DATA 97 BAB 4 PENGUMPULAN, PENGOLAHAN DAN ANALISIS 4. Hasl da Pegumpula Data 4.. Peetua L Krts DATA Berdasarka hasl peelta da observas dlapaga secara lagsug pada lata produks PT. Fajar It Plasdo yag meghaslka

Lebih terperinci

MODEL OPTIMISASI PORTOFOLIO SAHAM DAN DEPOSITO SECARA TERINTEGRASI MENGGUNAKAN MEAN ABSOLUTE DEVIATION

MODEL OPTIMISASI PORTOFOLIO SAHAM DAN DEPOSITO SECARA TERINTEGRASI MENGGUNAKAN MEAN ABSOLUTE DEVIATION MODEL OPIMISASI POROFOLIO SAHAM DAN DEPOSIO SECARA ERINEGRASI MENGGUNAKAN MEAN ABSOLUE DEVIAION Husa Athfal Hdayat 1, De Saepud, Ira Palup 3 1,,3 Progra Stud Ilu Koputas elko Uversty, Badug 1 hshdayat@studets.telkouversty.ac.d,

Lebih terperinci

X a, TINJAUAN PUSTAKA

X a, TINJAUAN PUSTAKA PENELITIAN SEBELUMNYA Statstka Deskrptf TINJAUAN PUSTAKA TINJAUAN STATISTIKA Uj Idepedes Uj depedes dguak utuk megetahu adaya hubuga atara dua varabel (Agrest, 1990). H 0 : tdak ada hubuga atara varabel

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

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

METODE FUZZY AHP DAN FUZZY TOPSIS UNTUK PEMILIHAN DISTRO LINUX

METODE FUZZY AHP DAN FUZZY TOPSIS UNTUK PEMILIHAN DISTRO LINUX ORBITH VOL. 9 NO. JULI 03 : 78 83 ETODE FUZZY AHP DAN FUZZY TOPSIS UNTUK PEILIHAN DISTRO LINUX Oleh : Ahad Sabq Tekk Iforatka Poltekk Purbaya Tegal Jl. Pacakarya No. Talag Tegal 593 Abstrak Pada peelta

Lebih terperinci

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA A IJAUA PUSAA Pada bab aka duraka egea dasar teor ag dguaka dala pegerjaa tugas akhr. eor ag dbahas atara la egea pegeala obek, Prcpal Copoet Aalss (PCA), Lear Dscrat Aalss (LDA), Subclass Dscrat Aalss

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

USULAN ACCEPTANCE SAMPLING PLAN UNTUK TAPE YARN PRODUK GEOTEX 250 Studi kasus: PT. Unggul Karya Semesta - Bogor

USULAN ACCEPTANCE SAMPLING PLAN UNTUK TAPE YARN PRODUK GEOTEX 250 Studi kasus: PT. Unggul Karya Semesta - Bogor USULAN ACCEPTANCE SAMPLING PLAN UNTUK TAPE YARN PRODUK GEOTE 50 Stud kasus: PT. Uggul Karya Semesta - Bogor Prudesy F. Opt, Jaquele N. Mokogta Program Stud Tekk Idustr Fakultas Tekk Uka De La Salle Maado

Lebih terperinci

3.1 Biaya Investasi Pipa

3.1 Biaya Investasi Pipa BAB III Model Baya Pada model baya [8] d tugas akhr, baya tahua total utuk megoperaska jarga ppa terdr dar dua kompoe, yatu baya operasoal da baya vestas. Baya operasoal terdr dar baya operasoal ppa da

Lebih terperinci

Tabel Distribusi Frekuensi

Tabel Distribusi Frekuensi Tabel Dstrbus Frekues Tabel dstrbus frekues adalah susua data meurut kelas-kelas terval tertetu atau meurut kategor tertetu dalam sebuah daftar. Dar dstrbus frekues, dapat dperoleh keteraga atau gambara

Lebih terperinci

ek SIPIL MESIN ARSITEKTUR ELEKTRO

ek SIPIL MESIN ARSITEKTUR ELEKTRO ek SIPIL MESIN ARSITEKTUR ELEKTRO STUDI PENGARUH DAN HUBUNGAN VARIABEL BENTUK DAS TERHADAP PARAMETER HIDROGRAF SATUAN SINTETIK (Stud Kasus: Suga Saluga, Taopa da Batu d Sulawes Tegah) I Waya Sutapa * Abstract

Lebih terperinci

Ukuran Pemusatan Data. Arum Handini P., M.Sc Ayundyah K., M.Si.

Ukuran Pemusatan Data. Arum Handini P., M.Sc Ayundyah K., M.Si. Ukura Pemusata Data Arum Had P., M.Sc Ayudyah K., M.S. Notas utuk Populas da Sampel Notas: Mea (rata-rata) Sample x Populas μ Varas s 2 σ 2 Smpaga baku s σ Ukura Pemusata Data 1. Mea (rata-rata) 2. Meda

Lebih terperinci

TAKSIRAN PARAMETER DISTRIBUSI WEIBULL DENGAN MENGGUNAKAN METODE MOMEN DAN METODE KUADRAT TERKECIL

TAKSIRAN PARAMETER DISTRIBUSI WEIBULL DENGAN MENGGUNAKAN METODE MOMEN DAN METODE KUADRAT TERKECIL TAKSIRAN PARAMETER DISTRIBUSI WEIBULL DENGAN MENGGUNAKAN METODE MOMEN DAN METODE KUADRAT TERKECIL Hesty ala, Arsma Ada, Bustam hestyfala@ymalcom Mahasswa Program S Matematka MIPA-UR Dose Matematka MIPA-UR

Lebih terperinci

BahanBelajar Mandiri (BBM) 1

BahanBelajar Mandiri (BBM) 1 BahaBelajar Madr BBM DASAR-DASAR STATISTIKA Mujoo.0 Aalss Data Da Peluag DASAR - DASAR STATISTIKA PENDAHULUAN Dala Baha Belajar Madr BBM pertaa ada aka epelajar dasar-dasar statstka ag ecakup pegerta statstk

Lebih terperinci

TINJAUAN PUSTAKA Konsep Dasar Pendugaan Area Kecil

TINJAUAN PUSTAKA Konsep Dasar Pendugaan Area Kecil 4 INJAUAN PUSAKA Kosep Dasar Pedugaa Area Kec Secara uu etode pedugaa area kec dbag ejad dua baga atu etode peduga agsug (drect estato da etode peduga tak agsug (drect estato. etode-etode pedugaa seaa

Lebih terperinci

STATISTIKA. A. Tabel Langkah untuk mengelompokkan data ke dalam tabel distribusi frekuensi data berkelompok/berinterval: a. Rentang/Jangkauan (J)

STATISTIKA. A. Tabel Langkah untuk mengelompokkan data ke dalam tabel distribusi frekuensi data berkelompok/berinterval: a. Rentang/Jangkauan (J) STATISTIKA A. Tabel Lagkah utuk megelompokka data ke dalam tabel dstrbus frekues data berkelompok/berterval: a. Retag/Jagkaua (J) J X maks X m b. Bayak kelas (k) Megguaka atura Sturgess, yatu k,. log c.

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

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

BAB 4: PELUANG DAN DISTRIBUSI NORMAL.

BAB 4: PELUANG DAN DISTRIBUSI NORMAL. BAB 4: PELUANG DAN DISTRIBUSI NORMAL. PELUANG Peluag atau yag biasa juga disebut dega istilah keugkia, probablilitas, atau kas eujukka suatu tigkat keugkia terjadiya suatu kejadia yag diyataka dala betuk

Lebih terperinci

STUDI KELAYAKAN: ASPEK FINANSIAL. F.Hafiz Saragih SP, MSc

STUDI KELAYAKAN: ASPEK FINANSIAL. F.Hafiz Saragih SP, MSc STUDI KELAYAKAN: ASPEK FINANSIAL F.Hafz Saragh SP, MSc Pajak Baya bag perusahaa/ usahata, sehgga merupaka peguraga dar beeft Subsd FINANSIAL Peguraga baya bag perusahaa/ usahata, sehgga merupaka tambaha

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

ANALISIS SURVIVAL DENGAN MODEL REGRESI COX WEIBULL PADA PENDERITA DEMAM BERDARAH DENGUE (DBD) DI RUMAH SAKIT HAJI SUKOLILO SURABAYA

ANALISIS SURVIVAL DENGAN MODEL REGRESI COX WEIBULL PADA PENDERITA DEMAM BERDARAH DENGUE (DBD) DI RUMAH SAKIT HAJI SUKOLILO SURABAYA ANALISIS SURVIVAL DENGAN MODEL REGRESI COX WEIBULL PADA PENDERITA DEMAM BERDARAH DENGUE (DBD) DI RUMAH SAKIT HAJI SUKOLILO SURABAYA Edhy Bastya, da I Nyoma Latra Jurusa Statstka, Fakultas Matematka da

Lebih terperinci

SOLUSI TUGAS I HIMPUNAN

SOLUSI TUGAS I HIMPUNAN Program Stud S1 Tekk Iformatka Fakultas Iformatka, Telkom Uversty SOLUSI TUGAS I HIMPUNAN Matematka Dskrt (MUG2A3) Halama 1 dar 6 Soal 1 Tetukalah eleme-eleme dar hmpua berkut! 2 x x adalah blaga real

Lebih terperinci