Analisis Survival dengan Model Regresi Cox Weibull pada Penderita Demam Berdarah Dengue (DBD) di Rumah Sakit Haji Sukolilo Surabaya

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "Analisis Survival dengan Model Regresi Cox Weibull pada Penderita Demam Berdarah Dengue (DBD) di Rumah Sakit Haji Sukolilo Surabaya"

Transkripsi

1 JURNAL SAINS DAN SENI POMITS Vol., No., (13) (31-98X Pr) D-165 Aalss Survval dega Model Regres Cox Webull pada Pedera Demam Berdarah Degue (DBD) d Rumah Sak Haj Sukollo Surabaya Edhy Basya, da I Nyoma Lara Jurusa Saska, Fakulas Maemaka da Ilmu Pegeahua Alam, Isu Tekolog Sepuluh Nopember (ITS) Jl. Aref Rahma Hakm, Surabaya 6111 E-mal: _yoma_lara@saska.s.ac.d Absrak Koa Surabaya merupaka salah sau daerah edemk DBD dega kasus DBD ergg d provs Jawa Tmur. Jumlah pedera peyak DBD selama februar-mare 11 berdasarka daa Das Kesehaa Koa Surabaya ergolog cukup gg, yau mecapa 89 orag. RSU Haj Surabaya adalah salah sau Rumah Sak yag duju oleh pedera DBD d Surabaya, sehgga dlakuka aalss survval dega regres Cox erhadap fakor-fakor usa, jes kelam, hemoglob, leukos, hemaokr, rombos, suhu ubuh, da pembera rasfus darah d RSU Haj Surabaya. Daa waku survval pedera DBD berdsrbus Webull sera dkeahu fakor-fakor yag mempegaruh keahaa hdup pase melalu regres Cox Webull adalah fakor usa da hemoglob. Dmaa seap perambaha usa sau ahu pada pase pedera peyak DBD d RSU Haj Surabaya maka kemugka uuk mecapa laju kesembuha aka ak sebesar,9776 kal. Kaa Kuc DBD, Regres Cox, Webull, Laju kesembuha D I. PENDAHULUAN emam Berdarah adalah peyak demam aku yag dsebabka oleh vrus degue, yag masuk ke peredara darah mausa melalu gga yamuk dar geus Aedes, msalya Aedes aegyp aau Aeedes albopcus [1]. Idoesa merupaka egara dega kasus Demam Berdarah Degue (DBD) erbayak daara egara-egara d Asa Teggara seelah Thalad da Veam. Kasus DBD d Idoesa pada ahu 9 ercaa 15. kasus, dmaa 1 perseya dperkraka meggal yau sebesar 1.5 orag. Tahu 1 uru hgga 5 perse mejad 75. kasus, kemuda ahu 11 kembal uru mejad 5. kasus []. Koa Surabaya adalah salah sau daerah edemk peyak DBD d Idoesa yag merupaka daerah edemk dega kasus DBD ergg d provs Jawa Tmur. Tercaum daa kasus DBD dar Das Kesehaa provs Jawa Tmur, Koa Surabaya memlk kasus sebayak kasus pada ahu 6. Jumlah pedera peyak DBD selama februar-mare 11 berdasarka daa Das Kesehaa Koa Surabaya ergolog cukup gg, yau mecapa 89 orag. Daa pedera DBD ersebu ddapa berdasarka pase yag melakuka pegobaa d Puskesmas hgga seluruh rumah sak yag ada d Surabaya[3]. Berbaga upaya elah dlakuka oleh pemerah uuk meeka jumlah kasus DBD aara la melalu peemua daa aa laksaa kasus, pegedala kasus, pegkaa pera sera masyaraka, SKD (Ssm Kewaspadaa D), peaggulaga KLB (Kejada Luar Basa) sera meggalakka kegaa 3M yau Meguras da Meyka empa peampuga ar, Meuup empa peampuga ar da Megolah barag barag bekas yag berpoes mejad empa peampuga ar. Upaya la yag dapa dlakuka uuk meeka persebara peyak DBD adalah dega megeahu fakor fakor peyebabya.oleh karea u, uuk megaas keadaa dbuuhka peela eag bagamaa pase dapa survve dar DBD. Aalss yag dapa dguaka eag reag waku aau suau keahaa adalah aalss survval dega regres Cox. Beberapa peela dega megguaka aalss survval adalah Okafa [4]. Teag pedera Sroke d RSU Haj Surabaya, Fa rfah [5] eag pedera DBD d RSU Haj Surabaya, Yuswaara [6] eag pedera DBD d RSUD Dr.Soedoo Madu. Tujua peela adalah uuk megeahu karakersk pase, memperoleh fakor-fakor yag mempegaruh laju kesembuha pase sera megeahu laju kesembuha pase. II. TINJAUAN PUSTAKA A. Aalss Survval Tga fakor yag harus dperhaka dalam meeuka waku survval meuru Cox da Oakes [7], adalah : 1. Waku awal (me org/sarg po) suau kejada.. Falure eve dar keseluruha kejada harus jelas. 3. Skala pegukura sebaga baga dar waku harus jelas. B. Peguja Dsrbus Daa Dsrbus dar waku survval harus ddeeks uuk membeuk fugs Hazard, sedagka peguja dlakuka dega [8] :

2 JURNAL SAINS DAN SENI POMITS Vol., No., (13) (31-98X Pr) D Kolmogorov-Smrov H : waku survval megku dsrbus ereu H 1 : waku survval dak megku dsrbus ereu Sask uj : D = sup (1) Daerah Peolaka: Tolak H pada araf jka D > C. Dsrbus Webull Dua Parameer Berku adalah fugs kepadaa peluag, fugs Hazard, sera fugs survval dsrbus Webull parameer sebaga pembeuk regres Cox Webull : Fugs kepadaa peluag : 1 f, exp Fugs dsrbus kumulaf : F, f ( ) d 1 exp Fugs Hazard : f (, ) h(, ) S(, ) Fugs kumulaf Hazard : Fugs Survval : D. Uj Mulkoleras Uj mulkoleras adalah uj uuk megeahu hubuga aarvarabel, uj mulkoleras uuk daa kou megguaka VIF da korelas Peraso sedagka uuk daa kaegork megguaka uj depedes Ch-Square dega formula sebaga berku. -VIF 1 (8) VIF 1 R j VIF lebh dar 1 meujukka adaya mulkolearas aarvarabel depede. -Uj Korelas x1 x x1 1 1 rx 1x x1 x1 x Uj Idepedes Ch-Square H H 1 Sask uj : x S F x H(, ) h(, ) d S, 1 F exp 1 D(,1 ) : varabel X da X j salg bebas : varabel X da X j dak salg bebas x 1 x (3) (4) (5) (6) (7) (9) I J 1 j1 j ˆ j (1) ˆ Daerah peolaka : j,( I 1)( J 1) E. Regres Cox Regres Cox perama kal dkealka oleh Cox., merupaka salah sau aalss survval yag palg serg dguaka. Regres dak mempuya asums megea sfa da beuk sesua dega dsrbus ormal seper asums pada regres yag la, dsrbus yag dguaka adalah sesua dega varabel depede yag dguaka [9]. F. Fugs Desy, Fugs Survval da Fugs Hazard 1 ;, exp ;, exp f (11) S (1) 1 ;, h (13) G. Pemodela Umum Cox Hazard Proporsoal Berku adalah permodela fugs Hazard uuk megeahu laju kesembuha pase. h( ) h ( )exp β ' x H. Esmas Parameer Regres Cox (14) Nla β pada permodela fugs Hazard dapa dcar megguaka eras Newo Raphso sebaga berku. β β H Ieras aka berhe jka, β β ( l 1) ( l) merupaka suau blaga yag saga kecl. oleh vrus degue, dmaa vrus ersebu I. Seleks Model Terbak ( l) ( ) β g β ( l1) ( l) 1 l (15), dmaa ε Uuk memperoleh model erbak pada regres Cox, maka dguaka seleks model erbak meode Backward sehgga sau per sau varabel yag dak sgfka dbuag dar model [13]. Selajuya, kesesuaa model yag dhaslka dapa dukur dar la AIC yau : AIC k l( L) (16) K adalah jumlah varabel yag dguaka, semak kecl la AIC, maka kesesuaa model aka semak bak. J. Peguja Sgfkas Parameer Uuk meguj sgfkas parameer pada model yag dperoleh, maka dlakuka peguja secara ahap, yau uj sereak da dvdu sebaga berku. a. Uj Sereak H : β 1 = β =... = β p = H 1 : palg sedk ada sau β k ; k = 1,,... p Sask Uj : G l (17) Daerah krs :

3 JURNAL SAINS DAN SENI POMITS Vol., No., (13) (31-98X Pr) D-167 olak H jka G aau p-value <α. p, b. Uj Parsal H : β k = H 1 : β k ˆ k Sask Uj : W (18) SE ˆ Daerah krs : olak H jka W aau p-value < α,1 K. Odds Rao Odds rao adalah suau ukura yag uuk megeahu gka resko/kecederuga [1]. h ( x ) h ( ) e Odds rao= h ( x 1) = h ( ) e (19) Tgka kecepaa erjadya laju kesembuha pada dvdu dega kaegor x= adalah sebesar e kal gka kecepaa erjadya resko erjadya perswa falure eve pada dvdu dega kaegor x=1. Uuk varabel depede yag kou, la dar e mempuya erpreas bahwa perbadga odds rao aara dvdu dega la X lebh besar 1 saua dbadg dvdu la. L. Demam Berdarah Demam Berdarah Degue adalah suau peyak demam aku yag dsebabka oleh vrus degue, dmaa vrus ersebu masuk ke dalam peredara darah mausa melalu gga yamuk dar geus Aedes. Basaya, peyak demam berdarah degue saga serg dalam oleh masyaraka yag ggal d daerah yag memlk klm rops da sub rops. A. Sumber Daa III. METODOLOGI PENELITIAN Daa yag dguaka pada peela adalah daa sekuder yag dperoleh dar maajeme RSU Haj Surabaya yau daa rekam meds megea waku survval pase pedera peyak DBD pada perode 1 yag drawa d RSU Haj Surabaya. B. Idefkas Varabel Varabel Depede : waku survval Varabel Idepede : -Usa (X 1 ) -Jes Kelam (X ) = lak-lak 1 = perempua -Hemoglob (X 3 ) dega kadar ormal 11,4-17,7 g/dl -Leukos (X 4 ) dega kadar ormal 4-11 rbu/ -Hemaokr (X 5 ) dega kadar ormal : 38-47% -Trombos (X 6 ) dega kadar ormal : rbu/mm 3 -Suhu Tubuh (X 7 ) dega keadaa ormal : 36,5 37,5 C -Pembera Trasfus Darah (X 8 ) 1 = ada rasfus = dak ada rasfus k Tabel 1. Aalss Deskrpf Terhadap Varabel Daa Kou Varabel M Max Mea S.Dev T ,51 1,9495 Usa , ,3656 Hb 9,,7 13,947 1,9697 Leukos , ,7879 Hemaokr 7,3 57,5 41,154 5,1358 Trombos , ,71 Suhu Tubuh Perempua 49% 35,4 4,6 37,6115 1,173 Gambar 1. Aalss Deskrpf Terhadap Varabel Daa Kaegork Kelam) C. Meode Aalss (Jes Lagkah-lagkah aalss yag dlakuka adalah sebaga berku. 1. Deskrps karakersk pedera peyak DBD. - Melakuka peguja dsrbus erhadap waku survval - Uj mulkolearas - Esmas parameer model sera fugs hazardya. - Seleks model elmas Backward. - Uj sgfkas parameer - Fakor-fakor yag mempegaruh laju kesembuha 3. - Meghug la odd rao - Meghug la aksra fugs hazard 4. Membua kesmpula dar hasl aalss da pembahasa yag elah dlakuka. IV. ANALISIS DAN PEMBAHASAN A. Aalss Saska Deskrpf Lak-lak 51% Berku adalah aalss deskrpf erhadap varabel daa kou. Karakersk pase DBD adalah memlk raa-raa rawa ap selama 5 har, kadar Hb 13,9 gr/dl, leukos 55,4/, hemaokr 41,15%, rombos 16968,75 /mm 3 da suhu ubuh sebesar 37,611 C.

4 JURNAL SAINS DAN SENI POMITS Vol., No., (13) (31-98X Pr) D-168 Pada Gambar 1 dapa dlha bahwa persease jes kelam lak-lak dar pase pedera peyak DBD hampr bermbag dar pada persease jes kelam perempua, yau sebesar 51%. Sehgga dapa dkeahu bahwa selama perode Jauar-Desember 1, pase pedera DBD d RSU Haj Surabaya lebh bayak yag berjes kelam laklak. Pada Gambar dapa dlha bahwa sebesar 84% pase pedera DBD d RSU Haj Surabaya dak memerluka pembera rasfus darah dalam proses peyembuhaya. Sedagka haya sebesar 16% pase pedera DBD yag memerluka pembera rasfus darah dalam proses peyembuhaya. B. Cross Tabulao Tabulas slag aara waku survval dega 1 varabel dguaka uuk megeahu karakersk pase yag megap kurag dar 4 har. Prosease erbayak uuk pase yag megap kurag dar 4 har adalah pase perempua dega prosease sebesar 1,88%. Tabel 3 memberka formas bahwa sebayak 84,37% dar oal pase adalah pase yag dak membuuhka proses rasfus darah uuk proses peyembuha peyak DBD, 33,3% d aaraya megap kurag dar 4 har,,84% megap 4 hgga 5 har, da 3,% mejala rawa ap lebh dar 5 har. C. Peguja Dsrbus Daa Uj dsrbus daa pada varabel depede (T) aau waku survval dlakuka dega megguaka sask uj Kolmogorov-Smrov dega hpoess sebaga berku. H : Waku survval megku dsrbus webull H 1 : Waku survval dak megku dsrbus webull Berdasarka hasl peguja dega megguaka Uj Kolmogorov-Smrov dperoleh sask uj,1635 da P- value sebesar, Dega megguaka α =,5 D dperoleh la ( 96,1,5) =,1635 yag dak lebh besar dar la D hug sehgga H gagal dolak, dega kaa la waku survval megku dsrbus webull. D. Uj Mulkoleras Berdasarka Tabel 4 dkeahu bahwa dak erjad mulkoleras aar varabel depede karea memlk la VIF kurag dar 1. Dar Tabel 5, dkeahu bahwa korelas yag sgfka erjad aara varabel usa da varabel rombos yau sebesar,1. Meskpu demka, varabel ersebu eap dmasukka dalam model da aka dama secara khusus dalam proses selajuya yau dalam meode elmas Backward. Hal dkareaka adaya permbaga erhadap la VIF kedua varabel ersebu yag mash dapa dolerr yak kurag dar sepuluh. Ada rasfus 16% Gambar. Aalss Deskrpf Terhadap Varabel Daa Kaegork (Pembera Trasfus Darah) Waku survval < 4 har 4-5 har 6 har Tabel. Cross Tabulao T, Jes Kelam Jes Kelam (%) Toal Lak-Lak Perempua (%) 19,79 1,88 41,66 9,37 1,5 1,87 1,88 14,58 36,47 Toal 51,4 48,96 1 Waku survval < 4 har 4-5 har 6 har Tabel 3. Cross Tabulao T, Trasfus Darah Pembera Trasfus Darah (%) Ada Tdak Ada Trasfus Trasfus Toal (%) 8,34 33,33 41,67 1,4,84 1,88 6,5 3, 36,45 Toal 15,63 84,37 1 Tabel 4. Varace Iflao Facors (VIF) Predkor VIF Usa (X1) 1,99 Hemoglob (X3) 8,561 Leukos (X4) 1,359 Hemaokr (X5) 8,69 Trombos (X6) 1,48 Suhu Tubuh (X7) 1,99 Tdak ada rasfus 84% E. Fakor-fakor yag Mempegaruh Laju Kesembuha Pase Pedera DBD Asums hazard proporsoal pada varabel jes kelam da pembera rasfus darah elah erpeuh. Model erbak dplh berdasarka krera AIC erkecl da seleks backward. Tabel 6 meujukka bahwa perubaha la l Lˆ erbesar erdapa pada model aara waku survval dega varabel depede Usa (X 1 ) da Kadar Hemoglob (X 3 ). Hal

5 JURNAL SAINS DAN SENI POMITS Vol., No., (13) (31-98X Pr) D-169 juga dujukka dega model ersebu memlk la AIC erkecl. Pada model yag erdr dar dua varabel depede dega perubaha l Lˆ erbesar, erdapa sau varabel yag dak sgfka pada araf sgfkas 5 perse, yau varabel kadar Hemoglob. Oleh karea u model yag dplh adalah model dega sau varabel depede, yau usa. Seelah ddapaka model maka dlakuka uj sereak uuk megeahu apakah varabel depede yag dguaka berpegaruh sgfka secara sereak. Hpoess yag dgua-ka adalah sebaga berku. Uj Sereak - Regres Cox Webull H : β 1 = β 3 = H 1 : palg sedk ada sau β j ; j = 1 &3 α :,5 Sask Uj : G l 77, 69, 5,991 Kepuusa : olak H, karea la sask uj G, yag arya mmal ada sau varabel depede yag berpegaruh sgfka erhadap model Tabel 9 meujukka bahwa hasl esmas dar adalah 1,1839 da esmas dar parameer adalah,338 sehgga ˆ ˆ* dapa dhug, ˆ, j. ˆ ˆ 1,1839 exp exp,787 ˆ,337 Selajuya uuk medapaka la masg-masg esmas koefse dar seap parameer dega meghug la. Hasl esmas parameer yag ddapaka dapa dguaka uuk meyusu fugs hazard regres cox webull berdasarka waku survval, usa da hemoglob. Berku adalah pemodela regres cox webull. ˆ ˆ ˆ 1 h ˆ ex ˆ ˆ ˆ p 1x1 x... px p h gx,38,7873,38 ( 3 gx, (,8473)( )( g( x)) ˆ 1 h ) h ˆ 38 Dmaa g(x) adalah sebaga berku g x exp(,3usa ) Model fugs hazard daas dapa derpreaska, karea varabel usa memlk la koefse berada egaf dapa darka bahwa semak usa pase berambah maka laju kesembuha pase erhadap peyak DBD aka semak lamba. F. Laju Kesembuha Pase DBD Laju kesembuha pase pedera DBD dapa derpreaska dar la odds rao pada Tabel 1. adalah sebesar,9776 kal dar pase yag berusa sau ahu lebh muda. ˆ* j Tabel 5. Tabel Sgfkas korelas pada Usa, Hemoglob, Leukos, Hemaokr, Trombos, Suhu Tubuh X 1 X 3 X 4 X 5 X 6 X 7 X 1,6,53,95,1,35 X 3,6,335,,33 X 4,53,335,43,7 X 5,95,43,6,119 X 6,1,,6,78 X 7,35,33,7,119,78 Tabel 6. Nla Akake s Iformao Crero (AIC) pada Pemodela Varabel AIC Semua varabel depede 89,669 Usa, Jes Kelam, Hemoglob, Leukos, Trombos, Suhu Tubuh da Trasfus Darah 87,67 Usa, Jes Kelam, Hemoglob, Trombos, Suhu Tubuh da Trasfus Darah 85,683 Usa, Jes Kelam, Hemoglob, Trombos da Trasfus Darah 84,934 Usa, Jes Kelam, Hemoglob da Trasfus Darah 83,718 Usa, Jes Kelam da Hemoglob 8,468 Usa da Hemoglob 81,69 Tabel 7 Tabel yag sgfka erhadap model erbak Varabel Wald Sgfkas Usa (X1) 8,856,9 Hemoglob (X3),16,1414 Tabel 8 Esmas parameer model erbak Varabel DF Esmas Wald Sgfkas Iersep 1 1, ,79 <,1 Usa 1,77 8,86,9 Hemoglob 1,77,16,1414 Tabel 1 Nla Odds Rao Varabel Usa da Kadar Hemoglob Varabel Esmas Koefse ˆ Odds Rao Usa -,3,9776 Sehgga, dapa dkaaka bahwa semak ua usa seorag pase, maka uuk mecapa sembuh semak lama. V. KESIMPULAN/RINGKASAN Berdasarka deskrps meujukka bahwa raa-raa laju kesembuha pada 96 pase DBD d RSU Haj Surabaya adalah berksar 5 har. Raa-raa usa pedera adalah sebesar ahu. Uuk jes kelam pase pedera DBD d RSU Haj Surabaya perode Jauar-Desember 1 adalah sedk medomas pase dega jes kelam lak-lak, sedagka raa-raa kadar Hemoglob dar pedera DBD adalah sebesar 13,943 g/dl, sedagka uuk raa-raa kadar Leukos pedera adalah sebesar 5,5/ uuk raa-raa kadar Hemaokr dar pedera DBD adalah sebesar 41,154%

6 JURNAL SAINS DAN SENI POMITS Vol., No., (13) (31-98X Pr) D-17 sedagka raa-raa kadar Trombos da Suhu Tubuh pedera DBD adalah sebesar ,75/ml da 37,611 C. Fakor-fakor yag berpegaruh sgfka erhadap laju kesembuha pase pedera DBD d RSU Haj Surabaya adalah usa (X 1 ). Agar erjad peagaa yag efekf maka jka ada pase pedera DBD yag berusa lebh ua seahu maka perlu peagaa khusus supaya proses laju kesembuha erhadap pase aka erjad lebh cepa [1] Krsa, Ismah da Wuladar.L. (4). Demam Berdarah Degue. hp:// [dakses aggal 31 Jauar 13] [] Kusrasu. (1). Idoesa Jawara DBD se-asean. hp:// [dakses aggal 31 Jauar 13] [3] Kemera Kesehaa Republk Idoesa. (9). Daabase Kesehaa Per Provs.: Kemera Kesehaa Republk Idoesa [4] Okafa, D (13). Aalss Terhadap Fakor-Fakor yag Mempegaruh Laju Perbaka Kods Kls Pase Pedera Sroke dega Regres Cox Webull. Isu Tekolog Sepuluh Nopember, Surabaya [5] Fa rfah, Rska Yau. (1). Aalss Survval Da Fakor-Fakor Yag Mempegaruh Kesembuha Pase Demam Berdarah Dega Regres Cox. (Upublshed fal projec). Isu Tekolog Sepuluh Nopember, Surabaya. [6] Yuswaara, Y (13). Aalss Survval Terhadap Fakor-Fakor YagMempegaruh Laju KesembuhaPasePedera Demam Berdarah Degue (DBD) Regres Cox Webull Da Logormal Dua Parameer. Isu Tekolog Sepuluh Nopember, Surabaya [7] Cox, D.R., Oakes, D. (1984). Aalyss of Survval Daa. Lodo: Chapma ad Hall. [8] Law, A. M., & Kelo, D. W. (). Smulao Modellg Aalyss (3 h ed.). New York: MacGraw-Hll [9] Ahmed, F. E., Vos, P. W., da Holber, D. (7). Modelg Survval Colo Cacer : A Meodologcal Revew. Molecular Cacer, 6, 15 [1] Hosmer, D.W., Lemeshow, S. da May, S. (8). Appled Survval Aalyss. Wley & Sos, Ic., Hoboke, New Jersey

Oleh : Azzahrowani Furqon Dosen Pembimbing Dr. Purhadi, M.Sc.

Oleh : Azzahrowani Furqon Dosen Pembimbing Dr. Purhadi, M.Sc. Aalss Regres Webull uuk Megeahu Fakor-Fakor yag Mempegaruh Laju Perbaka Kods Kls Pedera Sroke Sud kasus RSU Haj Surabaya Oleh : Azzahrowa Furqo 3090004 Dose Pembmbg Dr. Purhad, M.Sc. AGENDA OUTLINE PENDAHULUAN

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

BAB III MENENTUKAN JADWAL OPTIMUM PERAWATAN OVERHAUL. MESIN OKK Gill BCG1-P2 PADA BAGIAN DRAWING PT VONEX INDONESIA

BAB III MENENTUKAN JADWAL OPTIMUM PERAWATAN OVERHAUL. MESIN OKK Gill BCG1-P2 PADA BAGIAN DRAWING PT VONEX INDONESIA BAB III MENENTUKAN JADWAL OPTIMUM PERAWATAN OVERHAUL MESIN OKK Gll BCG1-P PADA BAGIAN DRAWING PT VONEX INDONESIA 3.1 Pedahulua Pada Bab II elah djelaska megea eor eor yag dbuuhka uuk meeuka jadwal opmum

Lebih terperinci

ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI KETAHANAN HIDUP PASIEN TUBERCULOSIS DENGAN MODEL REGRESI COX

ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI KETAHANAN HIDUP PASIEN TUBERCULOSIS DENGAN MODEL REGRESI COX ANAISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI KETAHANAN HIDUP PASIEN TUBERCUOSIS DENGAN MODE REGRESI COX Es Okava Sr Seyagsh da A Adrya Program Sud Maemaka Fakulas Maemaka da Ilmu Pegeahua Alam Uversas Pakua

Lebih terperinci

BAB 4 ENTROPI PADA PROSES STOKASTIK RANTAI MARKOV

BAB 4 ENTROPI PADA PROSES STOKASTIK RANTAI MARKOV BAB 4 ENTROPI PADA PROSES STOKASTIK RANTAI MARKOV 4. Proses Sokask Dalam kehdupa yaa, sergkal orag g megama keerkaa sau kejada dega kejada la dalam suau erval waku ereu, yag merupaka suau barsa kejada.

Lebih terperinci

ESTIMASI PARAMETER MODEL SURVIVAL DISTRIBUSI EKSPONENSIAL DATA TERSENSOR DENGAN METODE MAKSIMUM LIKELIHOOD DAN BAYESIAN SELF

ESTIMASI PARAMETER MODEL SURVIVAL DISTRIBUSI EKSPONENSIAL DATA TERSENSOR DENGAN METODE MAKSIMUM LIKELIHOOD DAN BAYESIAN SELF Bule Ilmah Mah. Sa. da Terapaya Bmaser Volume 5, No. 3 26, hal 23 22. ESTIMASI PARAMETER MODEL SURVIVAL DISTRIBUSI EKSPONENSIAL DATA TERSENSOR DENGAN METODE MAKSIMUM LIKELIHOOD DAN BAYESIAN SELF Syarah

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN. instansi pemerintah, diantaranya adalah publikasi data dari Badan Pusat Statistik

III. METODE PENELITIAN. instansi pemerintah, diantaranya adalah publikasi data dari Badan Pusat Statistik III. METODE PENELITIAN A. Jes da Sumber Daa Daa yag dguaka adalah daa sekuder dar publkas das aau sas pemerah, daaraya adalah publkas daa dar Bada Pusa Sask megea PDRB Koa Badar Lampug da PDRB Props Lampug.

Lebih terperinci

DISTRIBUSI GAMMA. Ada beberapa distribusi penting dalam distribusi uji hidup, salah satunya adalah distribusi gamma.

DISTRIBUSI GAMMA. Ada beberapa distribusi penting dalam distribusi uji hidup, salah satunya adalah distribusi gamma. DITRIBUI GAMMA Ada beberaa dsrbus eg dalam dsrbus uj hdu, salah sauya adalah dsrbus gamma. A. Fugs keadaa eluag (fk) Fugs keadaa eluag (fk) dar dsrbus gamma dega dua arameer yau da adalah sebaga berku:

Lebih terperinci

LOGO ANALISIS REGRESI LINIER

LOGO ANALISIS REGRESI LINIER LOGO ANALISIS REGRESI LINIER BERGANDA Hazmra Yozza Jur. Maemaka FMIPA Uv. Adalas KOMPETENSI megdefkaska model regres ler bergada dalam oas aljabar basa maupu oas marks da asumsya medapaka model regres

Lebih terperinci

Hidraulika Komputasi

Hidraulika Komputasi Hdraulka Kompuas Meoda Beda Hgga Ir. Djoko Lukao, M.Sc., Ph.D. Jurusa Tekk Spl Fakulas Tekk Uversas Gadjah Mada Peyelesaa Pedekaa Karea dak dperoleh peyelesaa aals, maka dguaka peyelesaa pedekaa umers.

Lebih terperinci

Analisis Survival Pada Pasien Demam Berdarah Dengue (DBD) di RSU Haji Surabaya Menggunakan Model Regresi Weibull

Analisis Survival Pada Pasien Demam Berdarah Dengue (DBD) di RSU Haji Surabaya Menggunakan Model Regresi Weibull JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 5 No. (16) 337-35 (31-98X Pr D-31 Aalss Survval Pada Pase Demam Berdarah Degue (DBD) d RSU Haj Surabaya Megguaka Model Regres Webull Alfa Slf Mufdah da Purhad Jurusa Statstka,

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

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

Estimasi Parameter dan Dalam Pemulusan Eksponensial Ganda Dua Parameter Dengan Metode Modifikasi Golden Section

Estimasi Parameter dan Dalam Pemulusan Eksponensial Ganda Dua Parameter Dengan Metode Modifikasi Golden Section JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol., No., (Sep. 0) ISSN: 0- A- Esmas Parameer a Dalam Pemulusa Ekspoesal Gaa Dua Parameer Dega Meoe Mofkas Gole Seco Nla Yuwa, Lukma Haaf, Nur Wahyugsh Jurusa Maemaka, Fakulas

Lebih terperinci

MODEL KOREKSI KESALAHAN DENGAN METODE BAYESIAN PADA DATA RUNTUN WAKTU INDEKS HARGA KONSUMEN KOTA - KOTA DI PAPUA

MODEL KOREKSI KESALAHAN DENGAN METODE BAYESIAN PADA DATA RUNTUN WAKTU INDEKS HARGA KONSUMEN KOTA - KOTA DI PAPUA Prosdg Semar Nasoal Sas da Peddka Sas IX, Fakulas Sas da Maemaka, UKSW Salaga, Ju 4, Vol 5, No., ISSN :87-9 MODEL KOREKSI KESALAHAN DENGAN MEODE BAYESIAN PADA DAA RUNUN WAKU INDEKS HARGA KONSUMEN KOA -

Lebih terperinci

INFERENSI DATA UJI HIDUP TERSENSOR TIPE II BERDISTRIBUSI RAYLEIGH. Oleh : Tatik Widiharih 1 Wiwin Mardjiyati 2

INFERENSI DATA UJI HIDUP TERSENSOR TIPE II BERDISTRIBUSI RAYLEIGH. Oleh : Tatik Widiharih 1 Wiwin Mardjiyati 2 INFERENSI DAA UJI HIDUP ERSENSOR IPE II BERDISRIBUSI RAYLEIGH Oleh : ak Wdhah Ww Madjya Saf Pogam Sud Saska FMIPA UNDIP Alum Pogam Sud Saska FMIPA UNDIP Absac Aalyss of lfe me s oe of sascal aalyss whch

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

RISK ANALYSIS RESIKO DAN KETIDAKPASTIAN DALAM MEMBUAT KEPUTUSAN MANAJERIAL

RISK ANALYSIS RESIKO DAN KETIDAKPASTIAN DALAM MEMBUAT KEPUTUSAN MANAJERIAL RISK ANALYSIS Dr. Mohammad Abdul Mukhy,, SE., MM RESIKO DAN KETIDAKPASTIAN DALAM MEMBUAT KEPUTUSAN MANAJERIAL kepuusa maageral dbua d bawah kods-kods kepasa, kedak-pasa aau resko. Kepasa megacu pada suas

Lebih terperinci

Declustering Peaks Over Threshold Pada Data Curah Hujan Ekstrim Dependen di Sentra Produksi Padi Jawa Timur

Declustering Peaks Over Threshold Pada Data Curah Hujan Ekstrim Dependen di Sentra Produksi Padi Jawa Timur Decluserg Peaks Over Threshold Pada Daa Curah Huja Eksrm Depede d Sera Produks Pad Jawa Tmur Rosa Malka () da Suko () ()() Jurusa Saska, FMIPA, ITS, Isu Tekolog Sepuluh Nopember (ITS) Jl. Aref Rahma Hakm,

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI 5 BAB 2 LANDASAN TEORI 2. Tjaua Pusaka 2.. Defs Pemelharaa Pegera pemelharaa aau perawaa ( maeace ) adalah suau kombas dar berbaga daka yag dlakuka uuk mejaga suau barag aau memperbakya, sampa pada suau

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

Rancangan Acak Kelompok

Rancangan Acak Kelompok Racaga Acak Kelompok Saua percoaa dak seragam dlakuka pegelompoka egacaka dlakuka per kelompok Model : Y j μ + β + τ + ε dega : Y j respos pada perlakua ke -, ulaga ke - j μ raaa umum j τ pegaruh perlakuake

Lebih terperinci

Jumlah kasus penderita penyakit Demam Berdarah Dengue (DBD) di Kota Surabaya tahun

Jumlah kasus penderita penyakit Demam Berdarah Dengue (DBD) di Kota Surabaya tahun Baasan Masalah Jumlah kasus pendera penyak Demam Berdarah Dengue (DBD d Koa Surabaya ahun - Varabel Explanaory (Varabel penjelas yang dgunakan dalam penelan adalah varabel Iklm (Curah hujan, Suhu, Kelembaban

Lebih terperinci

PENGGUNAAN METODE DURBIN WATSON DALAM MENYELESAIKAN MODEL REGRESI YANG MENGANDUNG AUTOKORELASI SKRIPSI SITI RAHAYU

PENGGUNAAN METODE DURBIN WATSON DALAM MENYELESAIKAN MODEL REGRESI YANG MENGANDUNG AUTOKORELASI SKRIPSI SITI RAHAYU PENGGUNAAN METODE DURBIN WATSON DALAM MENYELESAIKAN MODEL REGRESI YANG MENGANDUNG AUTOKORELASI SKRIPSI SITI RAHAYU 8345 DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS SUMATERA

Lebih terperinci

Penggunaan Uji Kointegrasi pada Data Kurs IDR terhadap AUD

Penggunaan Uji Kointegrasi pada Data Kurs IDR terhadap AUD Vol. 7, No., 3-33, Jul Pegguaa Uj Koegras pada Daa Kurs IDR erhadap AUD Asa Absrak Peela megkaj peerapa Saska pada daa ruu waku yag megkaj uj koegras pada daa ersebu. Koegras adalah suau uj yag dguaka

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. bahkan tidak sedikit orang yang frustasi akibat dari krisis global.

BAB 1 PENDAHULUAN. bahkan tidak sedikit orang yang frustasi akibat dari krisis global. BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Laar Belakag Telah dkeahu bahwa saa sedag megalam krss global, dak haya erjad pada Negara yag sedag berkembag, bahka Negara maju juga megalamya, seper Amerka. Akbaya bayak orag yag

Lebih terperinci

Metode Bayes Dan Ketidaksamaan Cramer-Rao Dalam Penaksiran Titik

Metode Bayes Dan Ketidaksamaan Cramer-Rao Dalam Penaksiran Titik Jural Jural Maemaka, Saska, & Kompuas Vol. 4 No. Jauar 08 Vol. 3 No Jul 006 p-issn: 858-38 53 e-issn: 64-88 Vol. 4, No., 54-59, Jauar 08 Vol. 4, No., 54-58, Jauar 08 Meode Bayes Da Kedaksamaa Cramer-Rao

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

PENYELESAIAN NUMERIK PERSAMAAN KONDUKSI 1D DENGAN SKEMA FTCS, LAASONEN DAN CRANK-NICOLSON. Eko Prasetya Budiana 1 Syamsul Hadi 2

PENYELESAIAN NUMERIK PERSAMAAN KONDUKSI 1D DENGAN SKEMA FTCS, LAASONEN DAN CRANK-NICOLSON. Eko Prasetya Budiana 1 Syamsul Hadi 2 PENYELESAIAN NUMERIK PERSAMAAN KONDUKSI D DENGAN SKEMA FCS, LAASONEN DAN CRANK-NICOLSON Eko Praseya Budaa Syamsul Had Absrac, Fe dfferece mehod ( FCS, Laasoe ad Crak-Ncholso scheme) have bee develop for

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

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

JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 5 No. 2 (2016) ( X Print) D-277

JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 5 No. 2 (2016) ( X Print) D-277 JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 5 No. (06 337-350 (30-98X Prt D-77 Pemodela da Pemetaa Kasus Demam Berdarah Degue d Provs Jawa Tmur Tahu 04 dega Geeralzed Posso Regresso, Regres Bomal Negatf da Flexbly

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 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 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

STUDI SIMULASI DALAM ESTIMASI BAYESIAN OBYEKTIF

STUDI SIMULASI DALAM ESTIMASI BAYESIAN OBYEKTIF STUDI SIMULASI DALAM ESTIMASI BAYESIAN OBYEKTIF A Seawa Program Su Maemaka Iusr a Saska Fakulas Sas a Maemaka Uversas Krse Saya Wacaa Jl Dpoegoro 52-6 Salaga 57 Ioesa e-mal: a_sea_3@yahoocom Absrak Dega

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

PERAMALAN LAJU PRODUKSI MINYAK DENGAN ARPS DECLINE CURVE DAN ANALISIS DERET WAKTU

PERAMALAN LAJU PRODUKSI MINYAK DENGAN ARPS DECLINE CURVE DAN ANALISIS DERET WAKTU PERAMALAN LAJU PRODUKSI MINYAK DENGAN ARPS DECLINE CURVE DAN ANALISIS DERET WAKTU Dyah Rosa STEM Akamgas, Jl. Gajah Mada No. 38 Cepu E-mal: a_dyah@yahoo.com ABSTRAK Peramala produks d masa medaag saga

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

BEBERAPA SIFAT IDEAL GELANGGANG POLINOM MIRING: SUATU KAJIAN PUSTAKA

BEBERAPA SIFAT IDEAL GELANGGANG POLINOM MIRING: SUATU KAJIAN PUSTAKA Jural Maemaka, Vol., No., 2, 6 2 BEBERAPA SIFAT IDEAL GELANGGANG POLINOM MIRING: SUATU KAJIAN PUSTAKA AMIR KAMAL AMIR Jurusa Maemaka, FMIPA, Uversas Hasaudd 9245 Emal : amrkamalamr@yahoo.com INTISARI Msalka

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

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

BAB V ANALISA HASIL. Untuk mendapatkan jenis peramalan yang dinginkan terdapat banyak

BAB V ANALISA HASIL. Untuk mendapatkan jenis peramalan yang dinginkan terdapat banyak BB V NLIS HSIL 5.1 Ukura kurasi Hasil Peramala Uuk medapaka jeis peramala yag digika erdapa bayak parameer-parameer yag dapa diguaka. Seperi yag elah diuraika pada ladasa eori, parameer-parameer ersebu

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. pada masa mendatang. Peramalan penjualan adalah peramalan yang mengkaitkan berbagai

BAB 2 LANDASAN TEORI. pada masa mendatang. Peramalan penjualan adalah peramalan yang mengkaitkan berbagai BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pegeria Peramala (orecasig) Peramala (orecasig) adalah suau kegiaa yag memperkiraka apa yag aka erjadi pada masa medaag. Peramala pejuala adalah peramala yag megkaika berbagai

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

REFLEKTANSI DAN TRANSMITANSI CAHAYA PADA LARUTAN GULA DAN LARUTAN GARAM. Christina Dwi Ratnawati

REFLEKTANSI DAN TRANSMITANSI CAHAYA PADA LARUTAN GULA DAN LARUTAN GARAM. Christina Dwi Ratnawati REFLEKTANS DAN TRANSMTANS CAHAYA PADA LARUTAN GULA DAN LARUTAN GARAM Chrsa Dw Raawa Jurusa Fska Fakulas Maemaka da lmu Pegeahua Alam Uversas Dpoegoro sar : Telah dlakuka kaja erhadap larua gula da larua

Lebih terperinci

III. METODE KAJIAN A.

III. METODE KAJIAN A. 25 III. METODE KAJIAN A. Lokas da Waku Kaja Lokas kaja d dusr sapu PT. XYZ yag berlokas d Dusu III R.3/05 Desa Kalbuaya, Kecamaa Telagasar, Kabupae Karawag. Pemlha lokas dlakuka secara segaja (purposve),

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

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

Peramalan Penjualan Sepeda Motor Tiap Jenis di Wilayah Surabaya dan Blitar dengan Model ARIMA Box-Jenkins dan Vector Autoregressive (VAR)

Peramalan Penjualan Sepeda Motor Tiap Jenis di Wilayah Surabaya dan Blitar dengan Model ARIMA Box-Jenkins dan Vector Autoregressive (VAR) JURNAL SAINS DAN SENI POMITS Vol. 3, No., (04) 337-350 (30-98X Prn) D-36 Peramalan Penjualan eda Moor Tap Jens d Wlayah Surabaya dan Blar dengan Model ARIMA Box-Jenkns dan Vecor Auoregressve (VAR) Ade

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

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB LANDASAN TEORI. Defs Pemelharaa Pemelharaa aau perawaa (maeace) merupaka kegaa uuk mejaga aau memelhara faslas-faslas da peralaa pabrk, sera megadaka perbaka, peyesuaa aau peggaa yag dperluka uuk medapaka

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 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 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

Pemodelan Regresi Poisson Inverse Gaussian Studi Kasus: Jumlah Kasus Baru HIV di Provinsi Jawa Tengah Tahun 2015

Pemodelan Regresi Poisson Inverse Gaussian Studi Kasus: Jumlah Kasus Baru HIV di Provinsi Jawa Tengah Tahun 2015 JURNAL SAINS DAN SENI IS Vol 6, No, (7) ISSN: 337-35 (3-98X Prt) D-44 Pemodela Regres Posso Iverse Gaussa Stud Kasus: Jumlah Kasus Baru HIV d Provs Jawa egah ahu 5 Adraa Y Herdrawat, I Nyoma Latra, da

Lebih terperinci

PENGUJIAN HIPOTESIS. Hipotesis Statistik : pernyataan atau dugaan mengenai satu atau lebih populasi.

PENGUJIAN HIPOTESIS. Hipotesis Statistik : pernyataan atau dugaan mengenai satu atau lebih populasi. . Pedahulua PENGUJIAN HIPOTESIS Hipoesis Saisik : peryaaa aau dugaa megeai sau aau lebih populasi. Pegujia hipoesis berhubuga dega peerimaa aau peolaka suau hipoesis. Kebeara (bear aau salahya) suau hipoesis

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI

BAB II LANDASAN TEORI BAB II LANDASAN TEORI. Pemelharaa aau Maeace.. Pegera Pemelharaa Pemelharaa aau dalam slah asgya dsebu maeace adalah kegaa uuk memelhara aau mejaga faslas / eralaa abrk da megadaka erbaka aau eyesuaa /

Lebih terperinci

*Corresponding Author:

*Corresponding Author: Prosdg Semar Sas da Tekolog FMIPA Umul Vol. No. Jul 0, Samarda, Idoesa ISSN : - 0 STRUCTURAL EQUATION MODELLING DENGAN PENDEKATAN PARTIAL LEAST SQUARE (Stud Kasus: Pegaruh Locus of Cotrol, Self Effcacy,

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pegera Peramala Meuru Assaur peramala adalah kegaa uuk memperkraka apa yag aka erjad d masa yag aka daag. Sedagka ramala adalah suau suas aau kods yag dperkraka aka erjad pada

Lebih terperinci

Analisis Survival pada Pasien Penderita Sindrom Koroner Akut di RSUD Dr. Soetomo Surabaya Tahun 2013 Menggunakan Regresi Cox Proportional Hazard

Analisis Survival pada Pasien Penderita Sindrom Koroner Akut di RSUD Dr. Soetomo Surabaya Tahun 2013 Menggunakan Regresi Cox Proportional Hazard JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 4, No.2, (215) 2337-352 (231-928X Prn) D151 Analss Survval pada Pasen Pendera Sndrom Koroner Aku d RSUD Dr. Soeomo Surabaya Tahun 213 Menggunakan Regres Cox Proporonal Hazard

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

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 TEORI. Ramalan pada dasarnya merupakan dugaan atau perkiraan mengenai terjadinya suatu

BAB 2 TINJAUAN TEORI. Ramalan pada dasarnya merupakan dugaan atau perkiraan mengenai terjadinya suatu BAB 2 TINJAUAN TEORI 2.1 Pegeria Peramala Ramala pada dasarya merupaka dugaa aau perkiraa megeai erjadiya suau kejadia aau perisiwa di waku yag aka daag. Peramala merupaka sebuah ala bau yag peig dalam

Lebih terperinci

Analisis Regresi Logistik Ordinal terhadap Faktor-faktor yang Mempengaruhi Predikat Kelulusan Mahasiswa S1 di ITS Surabaya

Analisis Regresi Logistik Ordinal terhadap Faktor-faktor yang Mempengaruhi Predikat Kelulusan Mahasiswa S1 di ITS Surabaya JURNAL SAINS DAN SENI POMITS Vol., No., (013) ISSN: 337-350 (301-98X Prt) D-177 Aalss Regres Logstk Ordal terhadap Faktor-faktor yag Mempegaruh Predkat Kelulusa Mahasswa S1 d ITS Surabaya Stt Imaslhkah,

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI. Total Productive Maintenance mula mula berasal dari pemikiran PM ( Preventive

BAB II LANDASAN TEORI. Total Productive Maintenance mula mula berasal dari pemikiran PM ( Preventive BAB II LANDASAN TEORI 2. Toal Producve maeace (TPM) Toal Producve Maeace mula mula berasal dar pemkra PM ( Preveve Maeace da Produco Maeace), dar Amerka masuk ke Jepag da berkembag mejad suau ssem baru

Lebih terperinci

III. METODE KAJIAN 1. Lokasi dan Waktu 2. Metode Pengumpulan Data

III. METODE KAJIAN 1. Lokasi dan Waktu 2. Metode Pengumpulan Data III. METODE KAJIAN 1. Lokasi da Waku Lokasi kajia berempa uuk kelompok dilaksaaka di kelompok peeraka sapi di Bagka Tegah, Provisi Bagka Beliug, da Kelompok Peeraka Sapi di Cisarua, Bogor, Provisi Jawa

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

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

Pemodelan Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Jumlah Kasus HIV & AIDS di Provinsi Jawa Timur Tahun 2013 Menggunakan Bivariate Poisson.

Pemodelan Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Jumlah Kasus HIV & AIDS di Provinsi Jawa Timur Tahun 2013 Menggunakan Bivariate Poisson. JURNAL SAINS DAN SENI IS Vol. 4, No., (5) 337-35 (3-98X Prt) D45 Pemodela Faktor-Faktor yag Mempegaruh Jumlah Kasus IV & AIDS d Provs Jawa mur ahu 3 Megguaka Bvarate Posso Regresso Lucy Da Pusptasar da

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

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

Pengukuran Bunga. Modul 1

Pengukuran Bunga. Modul 1 Moul 1 Pegukura Buga Drs. Pramoo S, M. S. M oul membcaraka eag pegukura buga, fugs akumulas a fugs jumlah, gka buga efekf, buga seerhaa, buga majemuk, la sekarag, gka skoo efekf, gka buga ar skoo omal,

Lebih terperinci

V. PENGUJIAN HIPOTESIS

V. PENGUJIAN HIPOTESIS V. PENGUJIAN IPOTEI A. IPOTEI TATITIK Defiisi uau hipoesa saisik adalah suau peryaaa aau dugaa megeai sau aau lebih variabel populasi. ipoesis digologka mejadi. ipoesis ol adalah hipoesis yag dirumuska

Lebih terperinci

Pemodelan Jumlah Kematian Ibu di Jawa Timur dengan Pendekatan Generalized Poisson Regression (GPR) dan Regresi Binomial Negatif

Pemodelan Jumlah Kematian Ibu di Jawa Timur dengan Pendekatan Generalized Poisson Regression (GPR) dan Regresi Binomial Negatif Pemodela Jumlah Kemata Ibu d Jawa mur dega Pedekata Geeralzed Posso Regresso (GPR) da Regres Bomal Negatf Retdasyah Rsky Agga Permaa, Mutah Salamah Jurusa Statstka, Fakultas MIPA, Isttut ekolog Sepuluh

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

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

Peramalan Kebutuhan Listrik Dengan Model Harvey

Peramalan Kebutuhan Listrik Dengan Model Harvey Peramala Kebutuha Lstrk Dega Model Harvey Oleh: Ley Setyag B. (30600006) Pembmbg: Prof. Drs. Nur Irawa, M.IKom, Ph.D Latar Belakag Jumlah Peduduk Megkat Produks megkat Supply < Demad Kebutuha Barag Megkat

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 III METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMP Negeri 7 Gorontalo pada tahun ajaran 2012/2013

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMP Negeri 7 Gorontalo pada tahun ajaran 2012/2013 3. Lokas dan Waku Penelan 3.. Lokas Penelan BAB III METODOLOGI PENELITIAN Penelan n dlaksanakan d SMP Neger 7 Goronalo pada ahun ajaran 0/03 3.. Waku Penelan Penelan n d laksanakan pada semeser genap ahun

Lebih terperinci

Penerapan Model Regresi Ensemble Non-Hybrid pada Data Kemiskinan di Provinsi Jawa Tengah

Penerapan Model Regresi Ensemble Non-Hybrid pada Data Kemiskinan di Provinsi Jawa Tengah The 6 th Uversty Research Colloquum 7 Peerapa Model Regres Esemble No-Hybrd pada Data Kemska d Provs Jawa Tegah Corela Ardaa Savta, Sr Sulstjowat Hadaja, Bowo Waro 3,3 Program Stud Matematka FMIPA, Uverstas

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

Penerapan Analisis Survival untuk Menaksir Waktu Bertahan Hidup bagi Penderita Penyakit Jantung

Penerapan Analisis Survival untuk Menaksir Waktu Bertahan Hidup bagi Penderita Penyakit Jantung Peerapa Aalss Survval utuk Meaksr Waktu Bertaha Hdup bag Pederta Peyakt Jatug Oleh : Ya Hedrajaya (me_ye2@yahoo.co.d), Ad Setawa da Haa A. Parhusp Program Stud Matematka, Fakultas Sas da Matematka Uverstas

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

Estimasi Parameter Model Logit pada Respons Biner Multivariat Menggunakan Metode Mle dan Gee

Estimasi Parameter Model Logit pada Respons Biner Multivariat Menggunakan Metode Mle dan Gee Jural ILMU DASAR Vol. 0 No.. 009 : 85 9 85 Esmas Parameer Model Log pada Respos Ber Mulvara Megguaka Meode Mle da Gee Esmag Parameers of Log Model o Mulvarae Bary Respose Usg Mle ad Gee Jaka Nugraha, Suryo

Lebih terperinci

Statistika ITS Surabaya

Statistika ITS Surabaya UJIAN TUGAS AKHIR ANALISIS REGRESI LOGISTIK ORDINAL UNTUK MENGETAHUI FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI STATUS GIZI BALITA MASYARAKAT NELAYAN KECAMATAN BULAK SURABAYA Oleh : Ctra Elok M 305 00 03 Dose Pembmbg

Lebih terperinci

TRANSMISI HARGA JAGUNG DI PROVINSI LAMPUNG

TRANSMISI HARGA JAGUNG DI PROVINSI LAMPUNG Jural Agrbss Idoesa (Vol 5 No 1, Ju 2017); halama 75-88 75 TRANSMISI HARGA JAGUNG DI PROVINSI LAMPUNG Ra Purwash 1, Muhammad Frdaus 2, da Sr Haroyo 2 1)Mahasswa Program Magser Ilmu Ekoom Peraa, Sekolah

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

Bab II Teori Pendukung

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

Lebih terperinci

BAB 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

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

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

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 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

Pemecahan Masalah Integer Programming Biner Dengan Metode Penambahan Wawan Laksito YS 6)

Pemecahan Masalah Integer Programming Biner Dengan Metode Penambahan Wawan Laksito YS 6) Pemecaha Masalah Ieger Programmg Ber Dega Meode Peambaha Wawa Lakso YS 6) ISSN : 1693 1173 Absrak Program Ler adalah perecaaa akfas-akfas uuk memperoleh suau hasl yag opmal. Tdak semua varabel kepuusa

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB LANDASAN TEORI. Defs Pemelharaa Pemelharaa aau erawaa (maeace) meruaka suau kegaa mejaga aau memelhara faslas da eralaa abrk dega megadaka erbaka aau eyesuaa yag derluka agar ercaa suau keadaa oeras

Lebih terperinci

Jurnal EKSPONENSIAL Volume 6, Nomor 2, Nopember 2015 ISSN

Jurnal EKSPONENSIAL Volume 6, Nomor 2, Nopember 2015 ISSN Jural EKSPONENSAL Volume 6, Nomor, Nopember 05 SSN 085789 Aalss Pegedala Persedaa Produk dega Meode Ecoomc Order Quay Mul em Megguaka Algorma Geeka uuk Megefseka Baya Persedaa Hasl Peramala Berbass Expoeal

Lebih terperinci

Jurnal Matematika Murni dan Terapan Vol. 4 No.2 Desember 2010: ANALISIS REGRESI LINEAR BERGANDA DENGAN SATU VARIABEL BONEKA (DUMMY VARIABLE)

Jurnal Matematika Murni dan Terapan Vol. 4 No.2 Desember 2010: ANALISIS REGRESI LINEAR BERGANDA DENGAN SATU VARIABEL BONEKA (DUMMY VARIABLE) Jural Matematka Mur da Terapa Vol. 4 No. esember : 4 - ANALISIS REGRESI LINEAR BERGANA ENGAN SATU VARIABEL BONEKA (UMMY VARIABLE Tat Krsawardha Nur Salam da ew Aggra Program Stud Matematka Uverstas Lambug

Lebih terperinci

Pemodelan Regresi untuk Rancangan Percobaan Faktor Tunggal

Pemodelan Regresi untuk Rancangan Percobaan Faktor Tunggal Jural Sas & Maemaka JSM) ISSN Kaa 854-675 Pusaka Volume 5, Nomor, Aprl 7 Arkel Peela 6-67 Pemodela Regres uuk Racaga Percobaa Fakor Tuggal Dw Ispra Saf Pegaar urusa Maemaka Fakulas MIPA UNDIP Semarag ABSTRAK---Meode

Lebih terperinci

Rumus-rumus yang Digunakan

Rumus-rumus yang Digunakan Saisika Uipa Surabaya 4. Sampel Tuggal = Rumus-rumus yag Diguaka s..... Sampel berkorelasi D D N N N...... 3. Sampel Bebas a. Uuk varias sama... 3 aau x x s g... 4 b. Sampel Heeroge Guaka Uji Corha - Cox

Lebih terperinci