BAB 2 LANDASAN TEORI
|
|
- Ida Sutedja
- 6 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 BAB LANDASAN TEORI. Teor Statstka.. Korelas Korelas berkata erat dega regres da amat serg dguaka dalam peelta. Korelas serg dguaka sebga alat batu dalam regres, karea tu perlu dbahas d s. Dalam korelas kta tdak megguaka model kedat hubuga yag kta ukur adalah lear. Msalka ( y ), (, y ),...,(, ), y pasaga data yag dperoleh dar dua peubah acak X da Y. Pertayaa yag kta g jawab adalah megea eratya hubuga (lear) atara X da Y. Kta tdak mempersoalka hubuga kausal (sebab-akbat) dalam korelas kedat hal tu merupaka masalah yag perlu djawab akhrya. Jad d s tdak dpersoalka apakah X da Y yag mejad respos atau peubah bebas, keduaya daggap setara, da masg-masg daggap peubah acak. Pertama-tama kta bahas kovaras atara X da Y, lambag s y Kov ( X, Y ), sebaga berkut s y ( )( y y) Kovaras ddefska koefse korelas atara peubah acak X da Y sebaga σ y ρ y σ σ Jka σ meyataka smpaga baku dar X. Kovaras megukur besar da arah hubuga lear atara dua peubah. Bla kovaras postf maka kedua peubah berubah arah, artya, bla X membesar maka Y juga membesar da sebalkya. Kovaras yag egatf berart kedua peubah berubah berlawaa, bla yag satu membesar maka yag laya megecl. Sayagya kosep yag sagat bergua sult meafsrkaya karea kedua peubah mugk mempuya satua yag berlaa da la kovaras yag tdak y atau
2 6 terbatas. Karea tu dperluka ukura yag lebh mudah meafsrkaya. Ukura tu dperoleh dega membakuka kovaras, yatu membagya dega smpaga baku masg-masg peubah. Bla s da s y smpaga baku dar X da Y maka koefse korelas atara X da Y, lambag ry adalah sy r y s s y ( )( y y) [ ( ) ( y y) ] / Dega pembakua, maka r sehgga mudah meafsrkaya. Bla y hubuga lear atara X da Y sempura maka r ±; + bla hubuga tersebut searah da - bla berlawaa arah. Tadaya hubuga lear atara X da Y dtada dega r 0. y Jka peafsra r yag terletak atara - da +, maka dalam hal aka dbetuk suatu ukura yag dkeal dega ama koefse determas yag besarya adalah r sedagka peafsraya dyataka dalam perse. Demkalah msalya, utuk cotoh kta dega r 0, 8794 maka koefse determasya 0,7674. Dkataka bahwa, sebesar 76,74% varas yag terjad dalam kecederuga berprestas (Y) terjelaska oleh motvas (X) melalu regres lear. Hedakya jelas, bahwa perhtuga koefse korelas atara X da Y sebaga ukura hubuga dapat dlhat dar dua seg. Pertama, koefse korelas dhtug utuk meetuka apakah ada korelas atara X da Y da jka ada apakah berart atau tdak; kedua, utuk meetuka derajat hubuga atara X da Y jka hubuga tu memag sudah ada atau dasumska ada. y.. Dstrbus t Sebara dperkealka oleh W.S. Gosset pada tahu 908. dega megguaka ama samara Studet, sehgga sebara dkeal dega ama t- studet
3 7 Jka Z ~ N(0,) da V satu varabel acak ch-square dega derajat kebebasa k. Jka Z da V adalah bebas, maka varabel acakya : mempuya fugs destas probabltas f Γ[( k + ) / ] πkγ( k / ) [( t T / k) + ] Z V / k ( t). ( k + ) / < t < da dsebut megkut dstrbus t dega derajat kebebasa k dsgkat t k. Bukt Karea Z da V bebas, fugs destas gabugaya adalah f ( z, v) ( v) π ( k / ) k /. e k Γ ( z + v) / Kta medefska sebuah varabel radom baru da adalah t z v / k u v < z <, 0 < v < U V. Maka peyelesaya da Jacobaya adalah z t v u u k u t J k uk 0 u k Jad, da J u k
4 8 g( t, u) u. u k / k πk Γ ( k / ) e [( u / k ) t + u] / Sekarag, karea V > 0 kta harus memerluka bahwa U > 0, da karea < Z <, maka < t <. Dega meyusu kembal persamaa (-4) kta mempuya g( t, u) πk k /. u k Γ e ( k ) / ( u / )[( t / k ) + ] 0 < μ <, < t < da karea f ( t) 0 g( t, u) du, kta peroleh + ) ( k / ( u / )[( t / k ) ] f ( t) u e du 0 k / k πk Γ Γ[( k + ) / ]. k [( t πkγ / k) + ] ( k + ) / < t Terutama karea kebasaa sejarah, bayak pegarag-pegarag tdak membedaka atara varabel acak T da t. Rata-rata dar vara dstrbus t adalah μ 0 da σ k /( k ) utuk k >. Beberapa dstrbus t dtujukka dalam gambar.. < Gambar. Beberapa Dstrbus t Pemucula umum dstrbus t adalah sama dega dstrbus ormal stadar bahwa kedua dstrbus smetrs da umodal. Tetap dstrbus t mempuya ekor yag
5 9 lebh pajag dar pada dstrbus ormal, yatu meujukka varabltas yag lebh besar. Jka jumlah derajat kebebasa k, betuk terbatas dstrbus t, adalah dstrbus ormal stadar. Ttk persetase dstrbus t dberka. Msalka la varabel acak t dega derajat kebebasa k sepert P tα, k { t tα, k } f ( t) dt t α, k adalah ttk persetase atau Ttk persetase dlukska dalam Gambar.3. Perhatka bahwa dstrbus t smetr α dsektar ol, kta bsa mejumpa t α tα, k. Utuk melukska pegguaa tabel, perhatka bahwa P { t t } 0 P{ t,83} 0,05 0,05; Maka ttk datas 5 perse dstrbus t dega derajat kebebasa 0 adalah t,83. Sama halya ttk ekor teredah t t, 83. 0,05;0 0,95;0 0,05;0 Sebaga sebuah cotoh varabel acak yag megkut dstrbus t, msalka bahwa Gambar. Ttk Persetase Dstrbus t X, X,..., X adalah sebuah sampel acak dar satu populas ormal dega rata-rata μ da vara σ. Da msalka X da sampel da vara. Perhatka statstk X μ S / S meujukka rata-rata Pemblag da peyebut pada persamaa (-34) dbag dega σ, kta dapatka
6 0 X μ σ S σ X μ σ / /( ) S / σ Karea ( X μ) ( σ / ) ~ N(0,) da S σ χ /( ), juga karea X da bebas, kta lhat bahwa ~ X μ t S / megkut dstrbus t dega derajat kebebasa v. S..3 Dstrbus Bomal Varabel radom X yag meyataka bayakya sukses pada kal percobaa Beroull mempuya sebuah dstrbus bomal yag dberka dega p (), d maa p p ( ) ( ) 0,,,..., p 0 laya Secara jelas meggambarka sebuah dstrbus bomal dega 3. Parameter dar dstrbus bomal adalah da p, dmaa adalah suatu blaga postf da 0 p. Secara sgkat dstrbus bomal duraka dbawah. Msalka p ( ) P{" bayakya sukses pada percobaa } Peluag hasl tertetu dalam Y dega Ss utuk percobaa pertama da Gl utuk percobaa terakhr adalah P SSS SS GG GG) p q ( (dmaa q p) ddapat dar kebebasa percobaa-percobaa tersebut. Ada tu p! hasl yag dmlk secara tepat Ss da!( )! p q ( ) 0,,,..., Gl oleh sebab
7 0 laya Rata-rata dapat dtetuka secara lagsug sebaga! E( X ). p )! da msalka y 0!( q ( )! p p ( )!( )! q sehgga! E( X ) p. p y 0 y!( y)! E ( X ) p y q y Dega megguaka pedekata yag sama kta dapat meghtug varaya sebaga berkut! V ( X ). p q ( p)!( )! 0 y y ( ) p p q + p ( p y 0 ( )! y!( y)! Sehgga V ( X ) pq Suatu cara yag lebh mudah dapat dpertmbagka dega memsahka X sebaga jumlah dar varabel radom yag bebas, masg-masg dega rata-rata p da vara pq, sehgga X + E ( X ) p + p + + p p X + X + X, maka ) da V ( X ) pq + pq + + pq pq Fugs pembagkt mome utuk dstrbus bomal adalah M ( t) ( pe + q) Dstrbus kumulatf bomal atau fugs dstrbus G adalah G( ) k 0 p p k ( p) k
8 Varabel acak yag la, pertama dcatat pada hukum blaga yag besar adalah serg kal meark. Propors sukses dyataka dega p ˆ X / dmaa X mempuya dstrbus bomal dega parameter da p. Rata-rata, vara da fugs pembagkt mome dberka d bawah : E ( p ) ) E( X ) p V ( p ) ) V ( X ) pq t ) D dalam meghtug, msalka P p p ), datara 0 da, kta perlhatka bahwa t M ( t) M ( pe + q) ( 0 p pq ) X P( p p0 ) P p0 P( X p0 ) Karea p0 mugk buka sebuah blaga bulat, d maa p 0 adalah beberapa agka dmaa [[ dalam. P ( p ) p 0 ) P [[ p o ]] ( X p0 ) 0 p q ]] meyataka fugs jumlah blaga bulat terbesar yag terkadug..3. Pedekata Normal Karea dstrbus ormal adalah sebuah dstrbus probabltas dskrt, kelhata bertetaga dega tutf, tetap sebuah proses batasa yag dcakup, dterma dar p dstrbus bomal tetap da dmsalka pedekata tersebut adalah dkeal sebaga DeMovre Laplace. Errorya adalah Pedekata Strlg utuk! adalah! (π ) / e + (/ ),
9 3 jka.! (π ) / e! + (/ ) 0 Pegguaa rumus strlg utuk pedekata susua yag mecakup! dalam model bomal, kta tetuka bahwa utuk yag besar, sehgga P( X ) ( p( p)) e π (/ )[( p) / p( p) ] P( X p ) Φ pq ( p( p)) π e π ( p) / pq z / dz Maka, kuattas pedekata ( X p) / pq mempuya sebuah dstrbus N (0,). Jka p medekat da > 0, pedekata tersebut agak bak walaupu utuk la-la la p, la harus lebh besar. Pada umumya, pegalama meujukka pedekata bak sepajag p > 5 utuk p atau apabla q > 5 bla p >...3. Pedekata Posso Dalam hal, kta tujukka pertama kal bahwa utuk besar da p kecl merupaka pedekata yag memuaska. Dalam pegguaa pedekata kta msalka α p, maka p α da α p α da jka kta meempatka baga yag mecakup p dega baga yag bersesuaa yag mecakupα, kta peroleh : α p( ) ( )( )...( + ) () α α α α!....
10 4 Msalka susua da p 0 dalam setap cara bahwa α p daggap tetap,,,..., semua medekat, sepert halya α. Sekarag kta megetahu bahwa α α e jka ; α maka betuk terbatas dar persamaa (-8) adalah p( ) α /! e, yag maa adalah dstrbus Poso...4 Selag Kepercayaa Rata-rata Pada umumya utuk membuat suatu estmator terval parameter tdak dketahu θ, kta harus tetuka dua statstk L da U sebaga berkut Iterval yag dhaslka adalah P ( L θ U ) α L θ U dsebut sebuah terval keyaka 00( α) perse utuk parameter θ tdak dketahu. L da U dsebut batas keyaka atas da bawah, da α dsebut koefse keyaka. Iterprestas sebuah terval keyaka yatu jka beberapa sampel radom dkumpulka da sebuah terval keyaka 00( α) perse pada θ dhtug dar setap sampel, maka 00( α) perse terval aka bers la θ yag sebearya. Sekarag dalam praktekya, kta haya memperoleh sebuah sampel radom da meghtug sebuah terval keyaka. Karea terval aka atau tdak aka berska la θ sebearya, tdaklah beralasa utuk megabugka sebuah tgkat probablta pada kejada khusus. Peryataa yag sesua adalah bahwa θ terletak dalam observas terval [ L, U ] dega keyaka 00( α). Peryataa mempuya sebuah terprestas yatu kta tdak megetahu jka peryataa tu bear utuk sampel tertetu, tetap metoda tersebut dguaka utuk memperoleh terval [ L, U ] yag meghaslka peryataa telt 00( α) perse pada suatu waktu.
11 5 Iterval keyaka dalam persamaa datas lebh sesua dsebut terval keyaka dua arah, sebaga batas atas da bawah pada θ. Kadag-kadag terval keyaka satu arah mugk lebh sesua. Sebuah terval keyaka dega batas bawah 00( α) perse padaθ dberka dega terval L θ d maa batas keyaka teredah L dplh sehgga P {L θ} α Demka juga terval keyaka satu arah dega batas atas 00( α) perse pada θ dberka dega terval θ U d maa batas keyaka teratas U dplh sehgga P { θ U} α Pajag terval keyaka yag dobservas adalah sebuah ukura petg kualtas formas yag dperoleh sampel. Luas setegah terval θ L da U θ dsebut ketepata estmator. Msalka X varabel acak dega rata-rata μ tdak dketahu, da varas σ dketahu, serta msalka sebuah sampel acak yag besarya X,...,, X X dambl. Sebuah terval keyaka 00( α) perse pada μ dapat dperoleh dega mempertmbagka dstrbus samplg rata-rata sampel X. Dstrbus samplg X adalah ormal jka X adalah ormal da perkraa ormal jka kods tersebut memeuh dall batas memusat. Rata-rata X adalah μ da varaya adalah σ /. Oleh sebab tu dstrbus dar statstkya X μ z σ / yag dguaka sebaga dstrbus ormal stadar. Dstrbus Z ( X μ) /( σ / ) dtujukka pada gambar.4. Dega memperhatka gambar tersebut dapat dlhat bahwa P { Z Z } α α / Zα /
12 6 atau X μ P Zα / Zα / α σ / I dapat dsusu kembal sepert P { X Z σ μ X + Z σ / } α α / / α / Dega memperhatka betuk umum dar terval yag dhaslka adalah L θ U. Maka terval keyaka dua arah 00( α) perse pada μ adalah X Z σ / μ X + Z α α / σ Gambar.3 Dstrbus Z Msalka X varabel acak yag berdstrbus ormal dega rata-rata μ da varas σ tdak dketahu. kta g medapatka terval keyaka 00( α) perse pada μ. Sebuah sampel acak yag besarya X,...,, X X dambl, juga X da S masg-masg meujukka rata-rata sampel da vara sampel. Kta ketahu bahwa dstrbus dar statstk X μ t S / adalah dstrbus t dega derajat kebebasa v. Asums utuk keormala utuk X adalah samgat petg utuk sampel yag kecl.
13 7 Dstrbus t ( X μ) /( S / ) dtujukka dalam gambar.4. Msalka t α adalah ttk tertgg α / perse dar dstrbus t dega derajat kebebasa /,. Dega memperhatka gambar tersebut dapat dlhat bahwa atau P { t t t } α α /, α /, X μ P t t S / Kemuda dapat dsusu kembal meghaslka P α /, α /, α { X t S μ X + t S / } α α /, / α /, Dega memperhatka betuk umum dar terval yag dhaslka adalah L θ U. Maka terval keyaka dua arah 00( α) perse pada μ adalah X t S X + t α /, μ α /, S..5 Sampel Normal Dalam model regres lear yag palg sederhaa yatu gars lurus terdapat peympaga yag damaka e jad dtaksr dega Sehgga e y y y a b y a + b + e,,,... Dalam e terkadug galat yag sfatya acak da juga peympaga model dar keadaa sesugguhya. Pelaggara terhadap keormala dapat terjad karea data tdak berasal dar populas atau adaaya beberapa data, basaya d pggr, yag merupaka pecla (peyebabya tdak jelas atau berasal dar populas la yag tdak sama dega baga terbesar data laya). Bayak cara telah dcptaka utuk memerksa keormala, setap cara memlk keuggula da kelemaha. N berlaku Suatu dstrbus ormal memeuh ( μ,σ ) ( μ σ ) Y ( μ + σ ) 0, 68 P sektar 68%
14 8 ( μ σ ) Y ( μ + σ ) 0, 95 ( μ 3 σ ) Y ( μ + 3σ ) 0, 997 P sektar 95% P sektar 99,7% Jad cara yag sederhaa memerksa ssa keormala adalah melhat persetase ssa memeuh: Atara Atara Atara s da s sektar 68% s da s sektar 95% 3s da 3 s sektar 99,7%. Teor Komputer.. Multmeda Multmeda dapat ddefska sebaga pegguaa komputer utuk meyampaka formas dega megguaka eleme-eleme multmeda sepert teks, grafk, gambar, suara, vdeo, da amas. Tujua dguaka multmeda d berbaga bdag adalah. Megkatka efektvtas dalam peyampaa formas. Medorog partspas da eksploras pemaka 3. Meragsag paca dera 4. Memberka kemudaha pemakaa terutama bag peggua awam... Amas Berasal dar kata to amate yag artya utuk meghdupka atau membuat mejad lebh hdup. Amas sebearya ddasar oleh prsp pegamata mausa. Apabla seseorag mehat sekumpula gambar yag berkata secra berurutadalam waktu yag relatf cepat, maka a melhatya sebaga suatu gambar yag bergerak secara kotu. Masg-masg gambar yag membetuk amas d sebut sebaga frame. Meskpu bayak orag berpkr bahwa amas sama artya dega pergeraka, tetap teryata amas mecakup semua perubaha yag bersagkuta dega efek vsual, sepert perubaha poss berdasarka waktu yag basa dsebut sebaga moto damk betuk, wara, ketrasparaa, struktur, da teksturdarsebuah objek yag basa dsebut update dyamcs,
15 9 perubaha pecahayaa, poss kamera, oretas, fokus, da bahka perubaha dar tehk mereder. Amas dguaka luas dalam dustr hbura, da juga dapat daplkaska ke dua peddka da bdag-bdag laya sepert peelta lmah. Sergkal, amas dalam bdag vsualsas lmah dcptaka dar smulassmulas dar feomea lmah yag berasal dar data yag kemuda dkoverska mejad gambar-gambar da kemuda dsusu mejad amas...3 Iteraks Mausa Da Komputer Dalam medesa suatu amas harus memperhatka faktor-faktor yag datag dar objek tu sedr. Terdapat lma faktor yag sagat petg utuk dperhatka:. Tme to lear Waktu yag dperluka oleh user utuk mempelajar bagamaa megguaka amas utuk keperlua tertetu.. Speed of performaces Berapa lama waktu yag dperluka utuk meghaslka apa yag dbutuhka. 3. Rus of error by users Berapa bayak da apa saja jes uag dbuat user kesalaha dalam mejalaka sstem. 4. Reteto over tme Bagamaa kemampua user utuk mempertahaka pegetahua mereka terhadap sstem setelah beberapa waktu. 5. Subjectve satsfacto Berapa bayak user yag meyuka sstem. Delapa atura emas yag duguaka utuk meracag suatu terface:. Berusaha utuk kosste. Memugkka frequet komputer megguaka shortcut 3. Memberka umpa balk yag formatf
16 0 4. Meracag dalog utuk meghaslka keadaa akhr 5. Memberka peagaa kesaaha yag sederhaa. 6. Megjka pembalka aks yag mudah..3 Bahasa Pemrograma R-laguage R-laguage adalah sstem ope-source. R-Laguage pertama kal d kembagka pada tahu 980-a oleh Rck Becker, Joh Chambers da Alla Wlks d labotorum AT&T Bell. R-laguage adalah suatu sstem utuk komputas secara statstk da grafk. Sepert halya pada bahasa programmg laya, R-Laguage dapat dguaka pada grafk tgkat tgg, terface dega bahasa laya da fasltas utuk mecar kesalaha (debug). Stak utuk R-Laguage megguaka stak bahasa C. Dalam R-Laguage djka computg o the laguage, yag artya dapat meuls fugs-fugs secara maual da dapat dekspreska sebaga put, yag sagat bergua utuk model-model statstka da grafk. Sehgga pemaka bsa megkodeka sedr fugs-fugs yag dbuat, meggat beberapa peggua lebh suka meuls sedr fugs yag aka dpaka. R-Laguage merupaka gabuga dar fasltas software yag memapulas data, meghtug data da utuk meamplka grafk-grafk. Beberapa kelebha R- Laguage atara la: a. R-Laguage sagat efektf dalam pegatura data da fasltas peympaa; b. Kumpula dar operator-operator utuk megkalkulas pada array da partkular matrks; c. Tools Collecto yag bas dguaka utuk aalss data; d. Peyedaa fasltas secara grafk utuk megaalss data da meamplkaya d layer ataupu secara hardcopy; e. Mudah dkembagka, sederhaa da merupaka bahasa programmg yag efektf yag melput: codtoals loops, user-defed recursve fuctos da meyedka fasltas put da output.
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 terperinciPERTEMUAN 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 terperinciBAB 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 terperinciBAB 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 terperinciUKURAN 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 terperinciBAB 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 terperinciDi 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 terperinciBAB 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 terperinci2.2.3 Ukuran Dispersi
3 Ukura Dspers Yag aka dbahas ds adalah smpaga baku da varas karea dua ukura dspers yag palg serg dguaka Hubuga atara smpaga baku dega varas adalah Varas = Kuadrat dar Smpaga baku otas yag umum dguaka
Lebih terperinciBAB 5. ANALISIS REGRESI DAN KORELASI
BAB 5. ANALISIS REGRESI DAN KORELASI Tujua utama aalss regres adalah mecar ada tdakya hubuga ler atara dua varabel: Varabel bebas (X), yatu varabel yag mempegaruh Varabel terkat (Y), yatu varabel yag dpegaruh
Lebih terperinci* MEMBUAT DAFTAR DISTRIBUSI FREKUENSI MENGGUNAKAN ATURAN STURGES
* 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 terperinciBAB 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 terperinci11/10/2010 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 terperinciSTATISTIK. 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 terperinciBAB 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 terperinciS2 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 terperinciBAB 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; θ ) dengan parameter θ,
Vol. 4. No. 3, 5-59, Desember 00, ISSN : 40-858 APLIKASI METODE BESARAN PIVOTAL DALAM PENENTUAN SELANG KEYAKINAN TAKSIRAN PARAMETER POPULASI. Agus Rusgyoo Jurusa Matematka FMIPA UNDIP Abstraks Dberka populas
Lebih terperinciBab 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 terperinciBAB 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 terperinciBAB 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 terperinciBAB 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 terperinciIII. 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 terperinciBAB 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 terperinciBAB 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 terperinciSUM 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 terperinciMINGGU KE-10 HUBUNGAN ANTAR KONVERGENSI
MINGGU KE-0 HUBUNGAN ANTAR KONVERGENSI Hubuga atar koverges Hrark atar koverges dyataka dalam teorema berkut. Teorema Msalka X da X, X, X 3,... adalah varabel radom yag ddefska pada ruag probabltas yag
Lebih terperinciBAB 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 terperinciBAB III ISI. x 2. 2πσ
BAB III ISI 4. Keadata Normal Multvarat da Sfat-sfatya Keadata ormal multvarat meruaka geeralsas dar keadata ormal uvarat utuk dmes. f ( x) [( x )/ ] / = e x π x = ( x )( ) ( x ). < < (-) (-) Betuk (-)
Lebih terperinciBAB IV BATAS ATAS BAGI JARAK MINIMUM KODE SWA- DUAL GENAP
BAB IV BATAS ATAS BAGI JARAK MINIMUM KODE SWA- DUAL GENAP Msal dguaka kode ler C[, k, d] dega matrks pembagu G da matrks cek partas H. Sebuah blok formas x = x 1 x 2 x k, x = 0 atau 1, yag aka dkrm terlebh
Lebih terperinciNORM VEKTOR DAN NORM MATRIKS
NORM VEKTOR DN NORM MTRIK umaag Muhtar Gozal UNIVERIT PENDIDIKN INDONEI. Pedahulua Jka kta membcaraka topk ruag vektor maka cotoh sederhaa yag dapat kta ambl adalah ruag Eucld R. D ruag kta medefska pajag
Lebih terperinciBAB 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 terperinciBAB 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 terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB PENDAHULUAN. Latar Belakag Dalam pemodela program ler, semua parameter yag dguaka dalam model dasumska dapat dketahu secara past. Parameter-parameter terdr dar koefse batasa ( ) a, la kuattas batasa
Lebih terperinciBAB 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 terperinciUKURAN 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 terperinciANALISIS 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 terperinciPenarikan 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 terperinciSTATISTIKA: 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 terperinciTINJAUAN PUSTAKA Evaluasi Pengajaran
TINJAUAN PUSTAKA Evaluas Pegajara Evaluas adalah suatu proses merecaaka, memperoleh da meyedaka formas yag sagat dperluka utuk membuat alteratf- alteratf keputusa. Dalam hubuga dega kegata pegajara evaluas
Lebih terperinciMean 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 terperinciREGRESI LINIER SEDERHANA
MODUL REGRESI LINIER SEDERHANA Dsusu oleh : I MADE YULIARA Jurusa Fska Fakultas Matematka Da Ilmu Pegetahua Alam Uverstas Udayaa Tahu 016 Kata Pegatar Puj syukur saya ucapka ke hadapa Tuha Yag Maha Kuasa
Lebih terperinciTEKNIK 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 terperinciBAB 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 terperinci4/1/2013. 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 terperinciNotasi Sigma. Fadjar Shadiq, M.App.Sc &
Notas Sgma Fadjar Shadq, M.App.Sc (fadjar_pg@yahoo.com & www.fadjarpg.wordpress.com Notas sgma memag jarag djumpa dalam kehdupa sehar-har, tetap otas tersebut aka bayak djumpa pada baga matematka yag la,
Lebih terperinciBAB 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 terperinciREGRESI SEDERHANA Regresi
P a g e REGRESI SEDERHANA.. Regres Istlah regres dkemukaka utuk pertama kal oleh seorag atropolog da ahl meteorology Fracs Galto dalam artkelya Famly Lkeess Stature pada tahu 886. Ada juga sumber la yag
Lebih terperinciBAB 5 BARISAN DAN DERET KOMPLEKS. Secara esensi, pembahasan tentang barisan dan deret komlpeks sama dengan barisan dan deret real.
BAB 5 BARIAN DAN DERET KOMPLEK ecara eses, pembahasa tetag barsa da deret komlpeks sama dega barsa da deret real. 5. Barsa Barsa merupaka sebuah fugs dega doma berupa hmpua blaga asl N. ebuah barsa kompleks
Lebih terperinciKALKULUS LANJUT. Pertemuan ke-4. Reny Rian Marliana, S.Si.,M.Stat.
KALKULUS LANJUT Pertemua ke-4 Rey Ra Marlaa, S.S.,M.Stat. Plot Mater Notas Jumlah & Sgma Itegral Tetu Jumlah Rema Pedahulua Luas Notas Jumlah & Sgma Purcell, et all. (page 226,2003): Sebuah fugs yag daerah
Lebih terperinciJawablah 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 terperinciBAB 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 terperinci8. 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 terperinciTAKSIRAN 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 terperinciUji 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 terperinciBAB 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 terperinciRegresi Linier Sederhana Definisi Pengaruh
Regres Ler Sederhaa Dah Idra Baga Bostatstka da Kepeduduka Fakultas Kesehata Masyarakat Uverstas Arlagga Defs Pegaruh Jka terdapat varabel, msalka da yag data-dataya dplot sepert gambar dbawah 3 Defs Pegaruh
Lebih terperinciBAB 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 terperinciPendahuluan. 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 terperinciLANGKAH-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 terperinciBAB 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 terperinciBAB 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 terperinciXI. ANALISIS REGRESI KORELASI
I ANALISIS REGRESI KORELASI Aalss regres mempelajar betuk hubuga atara satu atau lebh peubah bebas dega satu peubah tak bebas dalam peelta peubah bebas basaya peubah yag dtetuka oelh peelt secara bebas
Lebih terperinciBAB 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 terperinciRegresi & 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 terperinciFMDAM (2) TOPSIS TOPSIS TOPSIS. Charitas Fibriani
FMDAM (2) Chartas Fbra Techque for Order Preferece by Smlarty to Ideal Soluto () ddasarka pada kosep dmaa alteratf terplh yag terbak tdak haya memlk jarak terpedek dar solus deal postf, amu juga memlk
Lebih terperinciTAKSIRAN 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 terperinciANALISIS ALGORITMA REKURSIF DAN NONREKURSIF
ANALISIS ALGORITMA REKURSIF DAN NONREKURSIF KELOMPOK A I GUSTI BAGUS HADI WIDHINUGRAHA (0860500) NI PUTU SINTYA DEWI (0860507) LUH GEDE PUTRI SUARDANI (0860508) I PUTU INDRA MAHENDRA PRIYADI (0860500)
Lebih terperinciPenarikan 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 terperinciINTERVAL 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 terperinciPENDAHULUAN 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 terperinciBAB III PEMBENTUKAN SKEMA PEMBAGIAN RAHASIA
BAB III PEMBENTUKAN SKEMA PEMBAGIAN RAHASIA 3. Pegkodea Matrks Ketetaggaa Matrks ketetaggaa A adaah matrks smetr, sehgga, dega memh semua eeme pada dagoa utama da eeme-eeme dbawah dagoa utama, maka aka
Lebih terperinciSOLUSI 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 terperinciII. LANDASAN TEORI. Pada bab II ini, akan dibahas pengertian-pengertian (definisi) dan teoremateorema
II. LANDAAN TEORI Pada bab II aka dbahas pegerta-pegerta (defs) da teoremateorema ag medukug utuk pembahasa pada bab IV. Pegerta (defs) da teorema tersebut dtulska sebaga berkut.. Teorema Proeks Teorema
Lebih terperinciPada saat upacara bendera, kita sering memperhatikan teman-teman kita.
Bab Ukura Data Pada saat upacara bedera, kta serg memperhatka tema-tema kta. Terkadag tapa sadar kta membadgka tgg redah sswa dalam upacara tersebut. Ada yag tggya 170 cm, 165 cm, 150 cm atau bahka 140
Lebih terperinci3.1 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 terperinciPenerapan Teori Limit Pusat Multivariat pada Pengendalian Proses Pelayanan di Poliklinik Rawat Jalan Rumah Sakit Umum Kardinah Tegal
Peerapa Teor Lmt Pusat Multvarat pada Pegedala Proses Pelayaa d Polklk Rawat Jala Rumah akt Umum Kardah Tegal Isa, M. PMTK FKIP Uv. Pacasakt Tegal sa@yahoo.com Abstrak Baga kedal adalah alat yag lazm dguaka
Lebih terperinci3 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 terperinciSTATISTIKA 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 terperinci3/19/2012. 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 terperinciTabel 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 terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakag Masalah Regres merupaka suatu metode statstka yag dguaka utuk meyeldk pola hubuga atara dua atau lebh varabel.betuk atau pola hubuga varabelvarabel tersebut dapat ddetfkas
Lebih terperinciWAKTU 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 terperinciSampel dan Distribusi Sampling
P Modul Sampel da Dstrbus Samplg PENDAHULUAN Prof. Dr. Zazaw Soejoet ada modul pertama, aka dpelajar terlebh dahulu megea sampel da sfat-sfatya serta samplg-ya. Mater sebearya telah bayak dsajka pada mata
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI. teori dan definisi mengenai variabel random, regresi linier, metode kuadrat
BAB II LANDASAN TEORI Sebaga pedukug dalam pembahasa selajutya, dperluka beberapa teor da defs megea varabel radom, regres ler, metode kuadrat terkecl, peguja asums aalss regres, outler, da regres robust.
Lebih terperinciPOLIGON 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 terperinciTUGAS MATA KULIAH TEORI RING LANJUT MODUL NOETHER
TUGAS ATA KULIAH TEORI RING LANJUT ODUL NOETHER Da Aresta Yuwagsh (/364/PPA/03489) Sebelumya, telah dketahu bahwa sebaga rg dega eleme satua memeuh sfat rata ak utuk deal-deal d. Apabla dpadag sebaga modul,
Lebih terperinciPENDAHULUAN. Di dalam modul ini Anda akan mempelajari teori gangguan bebas waktu yang mencakup:
PENDAULUAN D dalam modul Ada aka mempelajar teor gaggua bebas waktu yag mecakup: teor gaggua tak degeeras bebas waktu, teor gaggua degeeras bebas waktu, da efek Stark. Oleh karea tu, sebelum mempelajar
Lebih terperinciBAB 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( ) ( ) ( ) ( ) ( ) III MODEL. , θ Ω. 1 Pendugaan parameter dengan metode maximum lkelihood estimation dapat diperoleh dari:
5 Mamum Lkelhood Estmato Defs Fugs Lkelhood Msalka X, X,, X adalah eubah acak d dega fugs massa eluag ( ; θ, dega θ dasumska skalar da tdak dketahu, maka rosedur fugs lkelhood daat dtulska sebaga berkut
Lebih terperinciII. 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 terperinciSTATISTIKA. 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 terperinciKOMBINASI PENAKSIR RASIO UNTUK RATA-RATA POPULASI PADA SAMPLING ACAK SEDERHANA MENGGUNAKAN KOEFISIEN REGRESI, KOEFISIEN KURTOSIS DAN KOEFISIEN VARIASI
KOMBINASI PENAKSIR RASIO UNTUK RATA-RATA POPULASI PADA SAMPLING ACAK SEDERHANA MENGGUNAKAN KOEFISIEN REGRESI, KOEFISIEN KURTOSIS DAN KOEFISIEN VARIASI Defl Ardh 1, Frdaus, Haposa Srat defl_math@ahoo.com
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI. digunakan dengan mengabaikan asumsi-asumsi yang melandasi penggunaan metode
BAB II ANDASAN TEORI. Regres Noparametrk Metode statstka oparametrk merupaka metode statstka ag dapat dguaka dega megabaka asums-asums ag meladas pegguaa metode statstk parametrk. Terutama ag berkata dega
Lebih terperinciSTATISTIKA 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 terperinciIII 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 terperinciSIFAT-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 terperinciRegresi & Korelasi Linier Sederhana
Regres & Korelas Ler Sederhaa. Pedahulua Gagasa perhtuga dtetapka oleh Sr Fracs Galto (8-9) Persamaa regres :Persamaa matematk ag memugkka peramala la suatu peubah takbebas (depedet varable) dar la peubah
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB LANDAAN TORI. Regres Ler ederhaa Dalam beberapa masalah terdapat dua atau lebh varabel yag hubugaya tdak dapat dpsahka, da hal tersebut basaya dseldk sfat hubugaya. Aalss regres adalah sebuah tekk
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI. penulisan skripsi yaitu mengenai data panel, beberapa bentuk dan sifat
BAB II LANDASAN TEORI Pada Bab II aka dbahas dasar-dasar teor yag dguaka dalam peulsa skrps yatu megea data pael, beberapa betuk da sfat matrks, matrks parts, betuk ler da betuk kuadratk beserta ekspektasya,
Lebih terperinci