PERBANDINGAN PENAKSIR REGRESI LINIER SEDERHANA PADA SAMPLING BERPERINGKAT, SAMPLING EKSTRIM BERPERINGKAT DAN SAMPLING MEDIAN BERPERINGKAT
|
|
- Devi Tan
- 6 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 PBANDINGAN PENAKSIR REGRESI LINI SEDHANA PADA SAMPLING BPINGKAT, SAMPLING EKSTRIM BPINGKAT DAN SAMPLING MEDIAN BPINGKAT E. W. Aitoag *, Haiso, R. Efedi Mahasiswi Pogam S Matematika Dose Juusa Matematika Fakultas Matematika da Ilmu Pegetahua Alam Uivesitas Riau Kampus Biawidya Pekabau, 893, Idoesia * evawati80@yahoo.com ABSTRACT This pape discusses the efficiet samplig methods to aked set samplig, exteme aked set samplig, ad mediaaked set samplig fo simple liea egessio estimatos whose populatio mea kow with cocomitat vaiables. This pape is a eview of aticle Regessio Estimato i Exteme ad Media Raked Set Samplig by Muttlak. Thei elative efficiecy have bee compaed i ode to fid the most efficiet estimato. Keywods: exteme aked set samplig, mediaaked set samplig, aked set samplig, elative efficiecy, ad vaiace ABSTRAK Tulisa ii membahas peaksi yag efisie pada samplig bepeigkat, samplig ekstim bepeigkat da samplig media bepeigkat utuk peaksi egesi liie sedehaa dega diketahui ata-ata populasi megguaka vaiabel tambaha yag meupakaeview dai atikel beudul Regessio Estimato i Exteme ad Media Raked Set Samplig oleh Muttlak. Utuk melihat peaksi yag efisie, diguaka pebadiga efisiesi elatif pada masig-masig metode yag diguaka. Kata kuci: samplig ekstim bepeigkat, samplig media bepeigkat, samplig bepeigkat, efisiesi elatif da vaiasi. PENDAHULUAN Metode samplig bepeigkat () petama kali diusulka oleh McItye [] yag meupaka suatu metode alteatif da lebih efisie dibadigka dega metode samplig acak sedehaa (SRS) dalam meaksi ata-ata populasi [4]. Peaksi McItye diasumsikaakig sempua, yaitu tidak tedapat eo dalam tiap uit [6]. Namu, dalam bayak aplikasi, peguuta tiap uit tapa tedapat eo sagatlah
2 susah, sehigga dilakuka bebeapa modifikasi pada metode diataaya metode samplig ekstim bepeigkat (E) da metode samplig media bepeigkat (M). Metode E da M diusulka utuk meguagi eo dalam peguuta, utuk meigkatka efisiesi pada peaksi da utuk meigkatka efisiesi melebihi dega peguuta sempua. Metode E diusulka oleh McItye da Samawi [] dega megambil data yag tekecil da data yag tebesa dega asumsi data tekecil da data tebesa dapat dega mudah dipeoleh secaa visual, sedagka metode MRRS diusulka oleh Muttlak [] dega pegambila data tegah (media) setelah dilakuka peguuta. Dalam atikel ii dibahas peaksi egesi yag efisie pada 3 metode samplig yaitu samplig bepeigkat atau Raked Set Samplig (), Samplig Ekstim Bepeigkat atau Exteme Raked Set Samplig (E) da Samplig Media Bepeigkat atau Media Raked Set Samplig (M) dega melakuka pebadiga vaiasi pada ilai Efisiesi Relatif () utuk tiap metode.. SAMPLING BPINGKAT Samplig bepeigkat petama kali diauka oleh McItye []. Posedu samplig bepeigkat dilakuka dega memilih secaa acak sampel beukua m dai populasi beukua N. Sampel beukua m dibagi kedalam seumlah set secaa acak dega ukua yag sama, kemudia pegukua diambil dai peigkat tekecil utuk set petama, set kedua diambil dai peigkat tekecil kedua, da posedu dilautka sampai dega peigkat tebesa dipilih utuk pegukua dai sampel ke-. Siklus ii bisa diulagi sebayak kali utuk medapatka uit, uit iilah yag aka diguaka sebagai data. Misalka i : ) ( meotasika sampel ke-i beukua dalam siklus dega N(, ). Peaksi tak bias utuk ata-ata populasi megguaka data [], yaitu dega i : ) da vaiasi / ),,3,..., i : Peaksi tak bias utuk ata-ata populasi pada ( : Sampel ke- i beukua pada siklus ke- ) E( ( i: ) ) / ). V ( ) / E () i i ()
3 Selautya, Stokes [4] megusulka peguuta megguaka vaiabel tambaha yag bisa diuku secaa mudah pada ata-ata dega peaksi tak bias utuk ata-ata populasi megguaka vaiabel tambaha A, yaitu A i : (3) i dega i: ( ( i : ) ) i dimaa adalah koefisie koelasi pada da, da vaiasi A dega V i ) ( ) i V E ) A ). i (4) (5) 3. SAMPLING EKSTRIM BPINGKAT Dalam posedu E, dai populasi yag beukua N, betuk buah kelompok sampel yag masig-masig kelompok beukua uit sampel adom. Uutka masig-masig uit dalam tiap kelompok dai uit tekecil sampai uit tebesa. Jika sampel beukua gail, dai sampel petama pilih utuk ukua sampel dai ukua sampel tekecil, sampel teakhi pilih utuk ukua sampel dai ukua sampel tebesa da dai sampel pilih media sampel utuk ukua. Jika sampel beukua geap, dai sampel petama pilih utuk ukua sampel dai uuta sampel tekecil da dai sampel kedua pilih utuk ukua sampel dai uuta sampel tebesa. Siklus ii bisa diulagi sebayak kali utuk medapatka uit, uit iilah yag aka diguaka sebagai data E. Misalka i:e meuukka sampel tekecil utuk i,,..., L da sampel tebesa utuk i L, L,..., ika sampel beukua geap dalam siklus ke-. Dega otasi yag sama utuk meuukka sampel tekecil utuk i,,..., L, media sampel ke-i (i = + ) da sampel tebesa utuk i L, L 3,..., ika sampel beukua gail dalam siklus ke- dimaa 3 N(, ). Peaksi ata-ata populasiditulis sebagai: E,,3,..., i i (6) 3
4 da vaiasi E E( ( i: ). V ( ) E (7) E i i 4. SAMPLING MEDIAN BPINGKAT Dalam posedu M, dai populasi yag beukua N, betuk buah kelompok sampel yag masig-masig kelompok beukua uit sampel adom. Uutka masig-masig uit dalam tiap kelompok dai uit tekecil sampai uit tebesa. Jika sampel beukua gail, dai tiap sampel pilih utuk ukua sampel dai uuta ke- + sampel tekecil (media sampel). Jika sampel beukua geap, dai sampel petama pilih utuk ukua sampel dai uuta ke- sampel tekecil da dai sampel kedua pilih utuk ukua sampel dai uuta ke- + sampel tekecil. Siklus ii bisa diulagi sebayak kali utuk medapatka uit, uit iilah yag aka diguaka sebagai data M. Misalka i:m meuukka media ke-i sampel beukua dalam siklus ke- dega N(, ). Peaksi pada ata-ata populasi [] megguaka data M, yaitu da vaiasi M M,,3,..., i i E( ( i: ). V ( ) E (9) M i i (8) 5. PENAKSIR SAMPLING BPINGKAT Peaksi egesi liie sedehaa pada samplig bepeigkat yag diusulka oleh u & Lam [6] pada ata-ata populasi utuk vaiabel teikat megguaka metode, yaitu A (0) u & Lam [6] membuktika bahwa adalah peaksi tak bias pada ata-ata populasi ( ) dega vaiasi V E ). () i 4
5 6. PENAKSIR SAMPLING EKSTRIM BPINGKAT Metode E meupaka modifikasi metode dega tuua utuk meguagi eo dalam peguuta megguaka vaiabel tambaha degaata-ata. Peaksi egesi liie sedehaa pada metode E diotasika dega, yaitu EA E () dega E / ( i; i,,3,...,,,3,..., / i i EA i i : e. Peaksi adalah peaksi tak bias pada ata-ata populasi ( ) dega vaiasi V E. (3) i 7. PENAKSIR SAMPLING MEDIAN BPINGKAT Utuk medapatka peaksi egesi liie sedehaa pada metode M utuk ataata populasi, diotasika dega M megguaka vaiabel tambaha degaata-ata, pesamaa (6.) dapat ditulis sebagai M MA M (4) dega M / ( i; i,,3,...,,,3,..., / i i MA i i : e. Peaksi M adalah peaksi tak bias pada ata-ata populasi ( ) dega vaiasi V M E. (5) i 5
6 8. PBANDINGAN EFISIENSI RELATIF Utuk megetahui peaksi egsi liie sedehaa yag efisie, aka dibadigka peaksi vaiasiya megguaka Efisiesi Relatif(), yaitu:. Membadigka peaksi vaiasi utuk dega peaksi vaiasi utuk, va, va E i Bedasaka petidaksamaa (6), peaksi ika i E E ). (6) i lebih efisie dai peaksi E ) i. Membadigka peaksi vaiasi utuk M,. (7) va M, M va E E ) dega peaksi vaiasi utuk i Bedasaka petidaksamaa (8), peaksi ika i E. (8) i M lebih efisie dai peaksi E ) i 3. Membadigka peaksi vaiasi utuk M,. (9) va M, M va 3 dega peaksi vaiasi utuk 6
7 E i Bedasaka petidaksamaa (0), peaksi ika i E E i. (0) M lebih efisie dai peaksi E i.. () Utuk melihat pebadiga ii, dilakuka pehituga secaa umeik megguaka Micosoft Excel dega megguaka data dai Jumlah Pemitaa Ika Jambal Siam () da Jumlah Aggota Rumah Tagga () di Kecamata Kampa Kabupate Kampa Povisi Riau [5]. Dega megambill = 4, 5, 6, dega siklus =, 3, 4, 5, dipeoleh ilai-ilai yag disaika pada pada Tabel. Tabel : Hasil Pehituga Jumlah Pemitaa Ika Jambal Siam () da Jumlah Aggota Rumah Tagga () di Kecamata Kampa Kabupate Kampa Povisi Riau. E ) E E i i i,65 0,65 3,583 0,583 0,8333 4,375 0,4375 0,75 5,4 0,4 0,65,5 0,7 3,4 0,6 0,8 4,5 0,5 0,75 5,8 0,48 0,68,666667,5 3, , , ,9667 0,6574 0,875 5,3 0, ,8 Tabel diatas mempelihatka bahwa utuk setiap da, peaksi egesi liie sedehaa lebih efisie dai pada peaksi egesi liie sedehaa M da ika memeuhi syaat tetetu. 7
8 9. KESIMPULAN DAN SARAN Peaksi egesi liie sedehaa utuk metode samplig ekstim bepeigkat (E) lebih efisie dai pada peaksi egesi liie sedehaa utuk metode samplig bepeigkat () da metode samplig media bepeigkat (M) bila memeuhi syaat tetetu. Bagi pembaca yag bemiat disaaka utuk membahas pebadiga peaksi egesi liie sedehaa yag ata-ata populasiya tidak diketahui. 0. DAFTAR PUSTAKA [] McItye, G. A. 95. A Method of Ubiased Selective Samplig, usig Raked Sets, Austalia Joual of Agicultual Reseach, 3 : [] Muttlak, H. A Media Raked Set Samplig with Cocomitat Vaiables ad a Compaiso with Raked Set Samplig ad Regessio Estimatos, Eviometics, 9 : [3] Muttlak, H. A. 00. Regessio Estimatos i Exteme ad Media Raked Set Samples, Joual of Applied Statistics, 8 : [4] Stokes, S. L Raked Set Samplig with Cocomitat Vaiables, Commmuicatios i Statistics, 6 : 07-. [5] Widyastuti Aalisis Pemitaa Ika Jambal Siam Sega di Kecamata Kampa Kabupate Kampa Povisi Riau. Skipsi Fakultas Peikaa da Ilmu Kelauta Uivesitas Riau. Pekabau. [6] u, P. L. H. & K. Lam. 997 Regessio Estimato i Raked Set Samplig, Biometics, 53 :
PENAKSIR RANTAI RASIO DAN RANTAI PRODUK YANG EFISIEN UNTUK MENAKSIR RATA-RATA POPULASI PADA SAMPLING ACAK SEDERHANA
PENAKSIR RANTAI RASIO DAN RANTAI PRODUK YANG EFISIEN UNTUK MENAKSIR RATA-RATA POPULASI PADA SAMPLING ACAK SEDERHANA V. M. Vidya *, Bustami, R. Efedi Mahasiswa Program S Matematika Dose Jurusa Matematika
Lebih terperinciPENAKSIR RASIO UNTUK RATA-RATA POPULASI MENGGUNAKAN KOEFISIEN VARIASI DAN KOEFISIEN KURTOSIS PADA SAMPLING GANDA
PEAKSIR RASIO UTUK RATA-RATA POPULASI MEGGUAKA KOEFISIE VARIASI DA KOEFISIE KURTOSIS PADA SAMPLIG GADA Heru Agriato *, Arisma Ada, Firdaus Mahasiswa Program S Matematika Dose Jurusa Matematika Fakultas
Lebih terperinciStatistika Non Parametrik
. Pedahulua Statistika No Paametik Kelebiha Uji No Paametik: - Pehituga sedehaa da cepat - Data dapat beupa data kualitatif (Nomial atau Odial) - Distibusi data tidak haus Nomal Kelemaha Uji No Paametik:
Lebih terperinciPENDUGA RASIO UNTUK RATA-RATA POPULASI MENGGUNAKAN KUARTIL VARIABEL BANTU PADA PENGAMBILAN SAMPEL ACAK SEDERHANA DAN PENGATURAN PERINGKAT MEDIAN
PEDUGA RASIO UTUK RATA-RATA POPULASI MEGGUAKA KUARTIL VARIABEL BATU PADA PEGAMBILA SAMPEL ACAK SEDERHAA DA PEGATURA PERIGKAT MEDIA ur Khasaah, Etik Zukhroah, da Dewi Reto Sari S. Prodi Matematika Fakultas
Lebih terperinciRegresi 4/13/2015 REGRESI LINEAR BERGANDA DAN REGRESI (TREND) NONLINEAR HUBUNGAN LEBIH DARI DUA VARIABEL REGRESI LINEAR BERGANDA
4/3/05 REGRESI LINER BERGND DN REGRESI (TREND) NONLINER Oleh : Fauza mi Sei, 3 pil 05` GDL (07.30-0.50) Regesi Dai deajat (pagkat) tiap peuah eas Liie (ila pagkatya ) No-liie (ila pagkatya uka ) Dai ayakya
Lebih terperinciMenentukan Pembagi Bersama Terbesar dengan Algoritma
Meetuka Pembagi Besama Tebesa dega Algoitma Macelius Hey M. (135108) Pogam Studi Tekik Ifomatika Sekolah Tekik Elekto da Ifomatika Istitut Tekologi Badug, Jl. Gaesha 10 Badug 4013, Idoesia 135108@std.stei.itb.ac.id
Lebih terperinciTINJAUAN PUSTAKA Pengertian
TINJAUAN PUSTAKA Pegertia Racaga peelitia kasus-kotrol di bidag epidemiologi didefiisika sebagai racaga epidemiologi yag mempelajari hubuga atara faktor peelitia dega peyakit, dega cara membadigka kelompok
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN TEORITIS
BAB TINJAUAN TEORITIS.. Aalisis Koelasi Aalisis koelasi adalah metode statistika yag diguaka utuk meetuka kuatya atau deajat huuga liie ataa dua vaiael atau leih. Semaki yata huuga liie (gais luus), maka
Lebih terperinciKORELASI DAN REGRESI BERGANDA
KORELASI DAN REGRESI BERGANDA KORELASI BERGANDA Koelasi begada meupaka alat uku megeai hubuga yag tejadi ataa vaiabel depede () dega dua atau lebih vaiabel idepede,. Dega koelasi begada kekuata atau keeata
Lebih terperinciEKSISTENSI INVERS GRUP DARI MATRIKS BLOK. Mahasiswa Program S1 Matematika 2
ESSTENS NVERS GRU DR TRS LO Riaa Wedya Rola ae usaii ahasiswa ogam S atematika Dose Juusa atematika Fakultas atematika da lmu egetahua lam ampus iawidya ekabau 89 doesia email: iaa_wedya@yahoocom STRCT
Lebih terperinciMODEL REDUKSI KADAR KAFEIN PADA PROSES DEKAFEINASI BIJI KOPI
Posidig Semia Nasioal Matematika Uivesitas Jembe 9 Novembe 85 MODEL REDUKS KADAR KAFEN PADA PROSES DEKAFENAS BJ KOP RUSL HDAYA da RANGG DAS DW WJAYA Juusa Matematika Fakultas Matematika da lmu Pegetahua
Lebih terperinciBAB III PENAKSIR DERET FOURIER. Dalam statistika, penaksir adalah sebuah statistik (fungsi dari data sampel
BAB III PENAKSIR DERET FOURIER 3. Peaksi Dalam saisika, peaksi adalah sebuah saisik (fugsi dai daa sampel obsevasi) yag diguaka uuk meaksi paamee populasi yag idak dikeahui (esimad) aau fugsi yag memeaka
Lebih terperinciPENAKSIR RASIO UNTUK RATA-RATA POPULASI PADA SAMPLING ACAK BERSTRATA ADAPTIF CLUSTER
PEAKI AIO UTUK ATA-ATA POPUAI PADA AMPIG ACAK BETATA ADAPTIF CUTE Dita Ardii uam Efedi Buami Maasisa Program Matematika Dose Jurusa Matematika Fakultas Matematika da Ilmu Pegetaua Alam Uiversitas iau Kampus
Lebih terperinciII. LANDASAN TEORI. Sampling adalah proses pengambilan atau memilih n buah elemen dari populasi yang
II. LANDASAN TEORI Defiisi 2.1 Samplig Samplig adalah proses pegambila atau memilih buah eleme dari populasi yag berukura N (Lohr, 1999). Dalam melakuka samplig, terdapat teori dasar yag disebut teori
Lebih terperinciPERTEMUAN 12-MPC 2 PRAKTIK. Oleh: Adhi Kurniawan SEKOLAH TINGGI ILMU STATISTIK
PERTEMUAN 12-MPC 2 PRAKTIK Oleh: Adhi Kuriawa SEKOLAH TINGGI ILMU STATISTIK POKOK BAHASAN 1 THREE STAGE SAMPLING Three Stage Samplig Secara umum, pearika sampel tiga tahap dilakuka dega tahapa sebagai
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
BAB III METODE PENELITIAN A. Jeis Peelitia Jeis peelitia yag peulis lakuka adalah peelitia kuatitatif, kaea peelitia ii betujua utuk megetahui adaya koelasi ataa tigkat kecedasa (IQ), motivasi bepestasi,
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang. Universitas Sumatera Utara
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakag Salah satu pera da fugsi statistik dalam ilmu pegetahua adalah sebagai. alat aalisis da iterpretasi data kuatitatif ilmu pegetahua, sehigga didapatka suatu kesimpula
Lebih terperinciPERTEMUAN 1-MPC 2 PRAKTIK. Oleh: Adhi Kurniawan SEKOLAH TINGGI ILMU STATISTIK
PERTEMUAN 1-MPC PRAKTIK Oleh: Adhi Kuriawa SEKOLAH TINGGI ILMU STATISTIK Utuk meigkatka presisi (meguragi varias samplig), desai samplig serig memafaatka auxiliarry variable yag mempuyai hubuga yag erat
Lebih terperinciPENGARUH KEMAMPUAN AKADEMIK DAN JENIS KELAMIN TERHADAP LAMANYA MASA STUDI MAHASISWA MENGGUNAKAN METODE ANALISIS REGRESI LINIER BERGANDA.
PENGARUH KEMAMPUAN AKADEMIK DAN JENIS KELAMIN TERHADAP LAMANYA MASA STUDI MAHASISWA MENGGUNAKAN METODE ANALISIS REGRESI LINIER BERGANDA. Wachyudi Duda, Kuiati, da Ai Adiyati. Pogam Studi Matematika Fakultas
Lebih terperincip q r sesuai sifat operasi hitung bentuk pangkat
Adi Nuhidayat, S.Pd PEMBAHASAN SALAH SATU PAKET SOAL UN MATEMATIKA SMK KELOMPOK PARIWISATA, SENI DAN KERAJINAN, TEKNOLOGI KERUMAHTANGGAAN, PEKERJAAN SOSIAL, DAN ADMINISTRASI PERKANTORAN TAHUN PELAJARAN
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
BAB III METODE PENELITIAN A. Tujua Peelitia Peelitia ii bertujua utuk megetahui apakah terdapat perbedaa hasil belajar atara pegguaa model pembelajara Jigsaw dega pegguaa model pembelajara Picture ad Picture
Lebih terperinciSIFAT SIFAT RUANG VEKTOR ATAS LAPANGAN
SIFAT SIFAT RUANG VEKTOR ATAS LAPANGAN Dose Pegampu : Pof. D. Si Wahyui DISUSUN OLEH: Nama : Muh. Zaki Riyato Nim : 02/156792/PA/08944 Pogam Studi : Matematika JURUSAN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN
Lebih terperinciBAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. Sebagai hasil penelitian dalam pembuatan modul Rancang Bangun
47 BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN Sebagai hasil peelitia dalam pembuata modul Racag Bagu Terapi Ifra Merah Berbasis ATMega8 dilakuka 30 kali pegukura da perbadiga yaitu pegukura timer/pewaktu da di badigka
Lebih terperinciANALISIS REGRESI BERGANDA
Matei kuliah Aalisis Multivaiat Aalisis Regesi Begada : Tekik Idusti WiMa Madiu ANALISIS REGRESI BERGANDA Cotoh : Dai hasil peelitia dipeoleh data seagai eikut : Aalisis : 3 0 7 7 3 3 5 4 4 7 6 4 5 3 8
Lebih terperinci4. KOMBINATORIKA ... S 1. S n S 2. Gambar 4.1
4. KOMBINATORIKA 4. Atua Utuk Suatu Peistiwa Evet sesuatu yag tejadi. Jika peistiwa A dapat tejadi dalam m caa da peistiwa B dapat tejadi dalam N caa, maka tedapat (m, ) caa kedua peistiwa tejadi besama-sama.
Lebih terperinciTINJAUAN PUSTAKA. Pada bab ini akan diberikan beberapa konsep dasar, istilah istilah dan definisi
II. TINJAUAN PUSTAKA Pada bab ii aka dibeika bebeapa kosep dasa, istilah istilah da defiisi yag eat kaitaya dega masalah yag haus dibahas yaitu megeai bayakya caa megkostuksi Dyck path dega pajag k upstokes
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. bertujuan untuk mengetahui hubungan antara dua variabel atau lebih (Sugiyono,
BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Desai Peelitia Peelitia ii adalah peelitia asosiatif/hubuga yaitu peelitia betujua utuk megetahui hubuga ataa dua vaiabel atau lebih (Sugiyoo, 01).Selajutya, utuk pedekata
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. statistik dipergunakan untuk mencapai hasil yang dapat diramalkan.
BAB PENDAHULUAN.. Lata Belakag Tidak seoagpu yag dapat meamalka apa yag aka tejadi dimasa yag aka datag secaa sempua, meskipu dega megguaka bebagai alat aalisis. Setiap amala yag dilakuka tidak telepas
Lebih terperinciMata Kuliah : Matematika Diskrit Program Studi : Teknik Informatika Minggu ke : 4
Program Studi : Tekik Iformatika Miggu ke : 4 INDUKSI MATEMATIKA Hampir semua rumus da hukum yag berlaku tidak tercipta dega begitu saja sehigga diraguka kebearaya. Biasaya, rumus-rumus dapat dibuktika
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
BAB III METODE PENELITIAN A. Racaga da Jeis Peelitia Racaga peelitia ii adalah deskriptif dega pedekata cross sectioal yaitu racaga peelitia yag meggambarka masalah megeai tigkat pegetahua remaja tetag
Lebih terperinciSIFAT SIFAT RUANG VEKTOR ATAS LAPANGAN (FIELD)
SIFAT SIFAT RUANG VEKTOR ATAS LAPANGAN (FIELD) Muhamad Zaki Riyato NIM: 02/156792/PA/08944 E-mail: zaki@mail.ugm.ac.id http://zaki.math.web.id Dose Pembimbig: Pof. D. Si Wahyui Pedahulua Sebelum melagkah
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN Penelitian ini dilakukan di kelas X SMA Muhammadiyah 1 Pekanbaru. semester ganjil tahun ajaran 2013/2014.
BAB III METODE PENELITIAN A. Waktu da Tempat Peelitia Peelitia dilaksaaka dari bula Agustus-September 03.Peelitia ii dilakuka di kelas X SMA Muhammadiyah Pekabaru semester gajil tahu ajara 03/04. B. Subjek
Lebih terperinciIII. METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di MTs Muhammadiyah 1 Natar Lampung Selatan.
9 III. METODOLOGI PENELITIAN A. Populasi Da Sampel Peelitia ii dilaksaaka di MTs Muhammadiyah Natar Lampug Selata. Populasiya adalah seluruh siswa kelas VIII semester geap MTs Muhammadiyah Natar Tahu Pelajara
Lebih terperinciIII. METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di SMA Negeri 1 Way Jepara Kabupaten Lampung Timur
0 III. METODOLOGI PENELITIAN A. Lokasi da Waktu Peelitia Peelitia ii dilakuka di SMA Negeri Way Jepara Kabupate Lampug Timur pada bula Desember 0 sampai Mei 03. B. Populasi da Sampel Populasi dalam peelitia
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN. Lokasi penelitian dilakukan di Provinsi Sumatera Barat yang terhitung
42 III. METODE PENELITIAN 3.. Lokasi da Waktu Peelitia Lokasi peelitia dilakuka di Provisi Sumatera Barat yag terhitug mulai miggu ketiga bula April 202 higga miggu pertama bula Mei 202. Provisi Sumatera
Lebih terperinciREGRESI LINIER DAN KORELASI. Variabel bebas atau variabel prediktor -> variabel yang mudah didapat atau tersedia. Dapat dinyatakan
REGRESI LINIER DAN KORELASI Variabel dibedaka dalam dua jeis dalam aalisis regresi: Variabel bebas atau variabel prediktor -> variabel yag mudah didapat atau tersedia. Dapat diyataka dega X 1, X,, X k
Lebih terperinciDeret Bolak-balik (Alternating Series) Deret bolak-balik adalah deret yang suku-sukunya berganti tanda. Sebagai contoh,
Deet Bolak-balik Alteatig Seies Deet bolak-balik adalah deet yag suku-sukuya begati tada. Sebagai cotoh, + 4 + + + Deet bolak-balik beikut: = + a, dega a positif, kovege jika memeuhi dua syaat i. Setiap
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI 3.1 Tempat dan Waktu Penelitian 3.2 Bahan dan Alat 3.3 Metode Pengumpulan Data Pembuatan plot contoh
BAB III METODOLOGI 3.1 Tempat da Waktu Peelitia Pegambila data peelitia dilakuka di areal revegetasi laha pasca tambag Blok Q 3 East elevasi 60 Site Lati PT Berau Coal Kalimata Timur. Kegiata ii dilakuka
Lebih terperinciBAB X. PELUANG. Terjadinya 2 kemungkinan kejadian yaitu : AB, AC, AD, BA, BC, BD, CA, CB, CD, DA, DB, DC = 12 kemungkinan. Prinsip/kaidah perkalian:
isip/kaidah pekalia: BAB X. ELUANG Jika posisi /tempat petama dapat diisi dega caa yag bebeda, tempat kedua dea caa, da seteusya, sehigga lagkah ke ada caa maka bayakya caa utuk megisi tempat yag tesedia
Lebih terperinciPENAKSIR BAYES UNTUK PARAMETER DISTRIBUSI EKSPONENSIAL BERDASARKAN FUNGSI KERUGIAN KUADRATIK DAN FUNGSI KERUGIAN ENTROPI
PENAKSIR BAYES UNTUK PARAMETER DISTRIBUSI EKSPONENSIAL BERDASARKAN FUNGSI KERUGIAN KUADRATIK DAN FUNGSI KERUGIAN ENTROPI Nadya Zulfa Negsih, Bustami Mahasiswa Program Studi S Matematika Dose Jurusa Matematika
Lebih terperinciPemetaan Linear Yang Mengawetkan Invers Drazin Matriks Atas Lapangan
Pemetaa Liea Yag Megawetka Ives azi Matiks Atas Lapaga ibeika matiks x atas lapaga Sutopo Juusa Matematika Fakultas Matematika da Pegetahua Alam Uivesitas Gadjah Mada sutopo_mipa@ugm.ac.id Abstact F lapaga
Lebih terperinciIII. METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di SMA Negeri 1 Way Jepara Kabupaten Lampung Timur
III. METODOLOGI PENELITIAN A. Lokasi da Waktu Peelitia Peelitia ii dilakuka di SMA Negeri Way Jepara Kabupate Lampug Timur pada bula Desember 0 sampai dega Mei 03. B. Populasi da Sampel Populasi dalam
Lebih terperinciMETODE NUMERIK JURUSAN TEKNIK SIPIL FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS BRAWIJAYA 7/4/2012 SUGENG2010. Copyright Dale Carnegie & Associates, Inc.
METODE NUMERIK JURUSAN TEKNIK SIPIL FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS BRAWIJAYA 7/4/0 SUGENG00 Copyright 996-98 Dale Caregie & Associates, Ic. Kesalaha ERROR: Selisih atara ilai perkiraa dega ilai eksakilai
Lebih terperinciTAKSIRAN INTERVAL PARAMETER BENTUK DARI DISTRIBUSI PARETO BERDASARKAN METODE MOMEN DAN MAKSIMUM LIKELIHOOD
TAKSIRAN INTERVAL PARAMETER BENTUK DARI DISTRIBUSI PARETO BERDASARKAN METODE MOMEN DAN MAKSIMUM LIKELIHOOD Jailah * Firdaus Sigit Sugiarto Mahasiwa Progra S Mateatika Dose Jurusa Mateatika Fakultas Mateatika
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN
BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1. Lokasi da Waktu Pegambila Data Pegambila data poho Pius (Pius merkusii) dilakuka di Huta Pedidika Guug Walat, Kabupate Sukabumi, Jawa Barat pada bula September 2011.
Lebih terperinciPERTEMUAN 6-MPC 2 PRAKTIK. Oleh: Adhi Kurniawan SEKOLAH TINGGI ILMU STATISTIK
PERTEMUAN 6-MPC 2 PRAKTIK Oleh: Adhi Kuriawa SEKOLAH TINGGI ILMU STATISTIK PPS Cluster Samplig Misalka suatu daerah terdiri dari N cluster yag masig-masig cluster terdiri dari eleme. Dari populasi tersebut,
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMPN 20 Bandar Lampung, dengan populasi
5 III. METODE PENELITIAN A. Populasi da Sampel Peelitia ii dilaksaaka di SMPN 0 Badar Lampug, dega populasi seluruh siswa kelas VII. Bayak kelas VII disekolah tersebut ada 7 kelas, da setiap kelas memiliki
Lebih terperinci(S.3) EVALUASI INTEGRAL MONTE CARLO DENGAN METODE CONTROL VARIATES
Prosidig Semiar Nasioal Statistika Uiversitas Padadara 3 November 00 S.3 EVALUASI INTEGRAL MONTE CARLO DENGAN METODE CONTROL VARIATES ulhaif adi Suriadi Jurusa Statistika FMIPA Uiversitas Padadara Badug
Lebih terperinciJENIS PENDUGAAN STATISTIK
ENDUGAAN STATISTIK ENDAHULUAN Kosep pedugaa statistik diperluka utuk membuat dugaa dari gambara populasi. ada pedugaa statistik dibutuhka pegambila sampel utuk diaalisis (statistik sampel) yag ati diguaka
Lebih terperinciBAB VII RANDOM VARIATE DISTRIBUSI DISKRET
BAB VII RANDOM VARIATE DISTRIBUSI DISKRET Diskret radom variabel dapat diguaka utuk berbagai radom umber yag diambil dalam betuk iteger. Pola kebutuha ivetori (persediaa) merupaka cotoh yag serig diguaka
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Lokasi da objek peelitia Lokasi peelitia dalam skripsi ii adalah area Kecamata Pademaga, alasa dalam pemiliha lokasi ii karea peulis bertempat tiggal di lokasi tersebut sehigga
Lebih terperinciPENDUGA RATAAN GEOMETRIK PADA SAMPEL HIMPUNAN TERURUT UNTUK DISTRIBUSI NORMAL
JURNAL GANTANG Vol. III No., Maret 208 p-issn. 2503-067, e-issn. 2548-5547 Tersedia Olie di: ttp://ojs.umra.ac.id/idex.pp/gatag/idex PENDUGA RATAAN GEOMETRIK PADA SAMPEL HIMPUNAN TERURUT UNTUK DISTRIBUSI
Lebih terperinciPENAKSIR RASIO DAN PRODUK YANG EFISIEN UNTUK RATA-RATA POPULASI PADA SAMPLING ACAK SISTEMATIK
PENAKI AIO DAN PODUK ANG EFIIEN UNTUK ATA-ATA POPULAI PADA AMPLING AAK ITEMATIK D. L. Pratiwi *, A. Ada,. ugiarto Mahasiswa Program Matematika Dose Jurusa Matematika Fakultas Matematika da Ilmu Pegetahua
Lebih terperinciPROSIDING ISBN:
S-6 Perlukah Cross Validatio dilakuka? Perbadiga atara Mea Square Predictio Error da Mea Square Error sebagai Peaksir Harapa Kuadrat Kekelirua Model Yusep Suparma (yusep.suparma@ upad.ac.id) Uiversitas
Lebih terperinciPELUANG. Terjadinya 2 kemungkinan kejadian yaitu : AB, AC, AD, BA, BC, BD, CA, CB, CD, DA, DB, DC = 12 kemungkinan. Prinsip/kaidah perkalian:
isip/kaidah pekalia: ELUANG Jika posisi /tempat petama dapat diisi dega caa yag bebeda, tempat kedua dega caa, da seteusya, sehigga lagkah ke ada caa maka bayakya caa utuk megisi tempat yag tesedia adalah
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. Lokasi penelitian ini dilakukan di Puskesmas Limba B terutama masyarakat
38 3.1 Lokasi da Waktu Peelitia 3.1.1 Lokasi Peelitia BAB III METODE PENELITIAN Lokasi peelitia ii dilakuka di Puskesmas Limba B terutama masyarakat yag berada di keluraha limba B Kecamata Kota Selata
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar belakang Masalah
BAB I PENDAHULUAN. Lata belakag Masalah Dalam pemasalaha pegelolaa da meeeme seigkali diumpai kegiata peamala, pedugaa, pekiaa, da laiya. Salah satu metode yag dapat diguaka utuk meyelesaika masalah tesebut
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB PENDAHULUAN. Latar Belakag Statistika iferesi merupaka salah satu cabag statistika yag bergua utuk meaksir parameter. Peaksira dapat diartika sebagai dugaa atau perkiraa atas sesuatu yag aka terjadi
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. 3.1 Jenis Penelitian. Penelitian ini menggunakan metode deskriptif kuantitatif yang
BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Jeis Peelitia Peelitia ii megguaka metode deskriptif kuatitatif yag mediskripsika tetag pola sebara, kepadata kutu sisik pada buah, ratig da dau taama jeruk mais, serta faktor-faktor
Lebih terperinciAplikasi Interpolasi Bilinier pada Pengolahan Citra Digital
Aplikasi Iterpolasi Biliier pada Pegolaha Citra Digital Veriskt Mega Jaa - 35408 Program Studi Iformatika Sekolah Tekik Elektro da Iformatika Istitut Tekologi Badug, Jl. Gaesha 0 Badug 403, Idoesia veriskmj@s.itb.ac.id
Lebih terperinciMETODE PENELITIAN. dalam tujuh kelas dimana tingkat kemampuan belajar matematika siswa
19 III. METODE PENELITIAN A. Populasi da Sampel Populasi dalam peelitia ii adalah seluruh siswa kelas VIII SMP Negeri 8 Badar Lampug tahu pelajara 2009/2010 sebayak 279 orag yag terdistribusi dalam tujuh
Lebih terperinciPerbandingan Power of Test dari Uji Normalitas Metode Bayesian, Uji Shapiro-Wilk, Uji Cramer-von Mises, dan Uji Anderson-Darling
Jural Gradie Vol No Juli 5 : -5 Perbadiga Power of Test dari Uji Normalitas Metode Bayesia, Uji Shapiro-Wilk, Uji Cramer-vo Mises, da Uji Aderso-Darlig Dyah Setyo Rii, Fachri Faisal Jurusa Matematika,
Lebih terperinciUKURAN PEMUSATAN DATA
Malim Muhammad, M.Sc. UKURAN PEMUSATAN DATA J U R U S A N A G R O T E K N O L O G I F A K U L T A S P E R T A N I A N U N I V E R S I T A S M U H A M M A D I Y A H P U R W O K E R T O DEFINISI UKURAN PEMUSATAN
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB LANDASAN TEORI.1 Distribusi Ekspoesial Fugsi ekspoesial adalah salah satu fugsi yag palig petig dalam matematika. Biasaya, fugsi ii ditulis dega otasi exp(x) atau e x, di maa e adalah basis logaritma
Lebih terperinciLIMIT. = δ. A R, jika dan hanya jika ada barisan. , sedemikian hingga Lim( a n
LIMIT 4.. FUNGSI LIMIT Defiisi 4.. A R Titik c R adalah titik limit dari A, jika utuk setiap δ > 0 ada palig sedikit satu titik di A, c sedemikia sehigga c < δ. Defiisi diatas dapat disimpulka dega cara
Lebih terperinciDISTRIBUSI SAMPLING. Oleh : Dewi Rachmatin
DISTRIBUSI SAMPLING Oleh : Dewi Rachmati Distribusi Rata-rata Misalka sebuah populasi berukura higga N dega parameter rata-rata µ da simpaga baku. Dari populasi ii diambil sampel acak berukura, jika tapa
Lebih terperinciSEBARAN t dan SEBARAN F
SEBARAN t da SEBARAN F 1 Tabel uji t disebut juga tabel t studet. Sebara t pertama kali diperkealka oleh W.S. Gosset pada tahu 1908. Saat itu, Gosset bekerja pada perusahaa bir Irladia yag melarag peerbita
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah penelitian korelasi,
BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Metode Peelitia Metode yag diguaka dalam peelitia ii adalah peelitia korelasi, yaitu suatu metode yag secara sistematis meggambarka tetag hubuga pola asuh orag tua dega kosep
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN. kuantitatif karena bertujuan untuk mengetahui kompetensi pedagogik mahasiswa
54 BAB III METODOLOGI PENELITIAN A. Jeis Peelitia Peelitia ii merupaka peelitia deskriptif dega pedekata kuatitatif karea bertujua utuk megetahui kompetesi pedagogik mahasiswa setelah megikuti mata kuliah
Lebih terperinciBAB II METODOLOGI PENELITIAN. kualitatif. Kerangka acuan dalam penelitian ini adalah metode penelitian
BAB II METODOLOGI PEELITIA 2.1. Betuk Peelitia Betuk peelitia dapat megacu pada peelitia kuatitatif atau kualitatif. Keragka acua dalam peelitia ii adalah metode peelitia kuatitatif yag aka megguaka baik
Lebih terperinciPOSITRON, Vol. II, No. 2 (2012), Hal. 1-5 ISSN : Penentuan Energi Osilator Kuantum Anharmonik Menggunakan Teori Gangguan
POSITRON, Vol. II, No. (0), Hal. -5 ISSN : 30-4970 Peetua Eergi Osilator Kuatum Aharmoik Megguaka Teori Gaggua Iklas Saubary ), Yudha Arma ), Azrul Azwar ) )Program Studi Fisika Fakultas Matematika da
Lebih terperinci6. Pencacahan Lanjut. Relasi Rekurensi. Pemodelan dengan Relasi Rekurensi
6. Pecacaha Lajut Relasi Rekuresi Relasi rekuresi utuk dereta {a } adalah persamaa yag meyataka a kedalam satu atau lebih suku sebelumya, yaitu a 0, a,, a -, utuk seluruh bilaga bulat, dega 0, dimaa 0
Lebih terperinciSTUDI TENTANG BEBERAPA MODIFIKASI METODE ITERASI BEBAS TURUNAN
STUDI TENTANG BEBERAPA MODIFIKASI METODE ITERASI BEBAS TURUNAN Supriadi Putra, M,Si Laboratorium Komputasi Numerik Jurusa Matematika FMIPA Uiversitas Riau e-mail : spoetra@yahoo.co.id ABSTRAK Makalah ii
Lebih terperinciRATIO ESTIMATOR, DIFFERENCE ESTIMATOR, & REGRESSION ESTIMATOR
RATIO ESTIMATOR, DIFFERENCE ESTIMATOR, & REGRESSION ESTIMATOR OEH: ADHI KURNIAWAN STAF DIREKTORAT PENGEMBANGAN METODOOGI SENSUS DAN SURVEI BADAN PUSAT STATISTIK RI RATIO ESTIMATOR, DIFFERENCE ESTIMATOR,
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN
9 III. METODE PENELITIAN A. Lokasi da Objek Peelitia Peelitia ii dilakuka di RPH Tejo Petak 10i, BKPH Parug Pajag KPH Bogor, Perum Perhutai Uit III Jawa Barat da Bate. Objek peelitia adalah waktu kerja
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. Dipilihnya Bappeda Kabupaten Labuhanbatu Selatan sebagai objek penelitian
37 BAB III METODE PENELITIAN 3.. Tempat da Waktu Peelitia Peelitia ii dilaksaaka di Bappeda Kabupate Labuhabatu Selata. Dipilihya Bappeda Kabupate Labuhabatu Selata sebagai objek peelitia kaea peeliti
Lebih terperinciPERTEMUAN 9-MPC 2 PRAKTIK. Oleh: Adhi Kurniawan SEKOLAH TINGGI ILMU STATISTIK
PERTEMUAN 9-MPC 2 PRAKTIK Oleh: Adhi Kuriawa SEKOLAH TINGGI ILMU STATISTIK Two Stage Samplig (PPS WR-PPS WR) Misalka suatu survei dilakuka dega pearika sampel dua tahap (two stage samplig), dega tahapa
Lebih terperinciBAB 5. MODEL RELIABILITAS PARAMETRIK
BAB 5. MODEL RELIABILITAS PARAMETRIK Pehituga Laju Hazad dega Peyesoa Sebagaimaa dibahas di bab, laju hazad utuk suatu iteval waktu adalah asio ataa bayakya keusaka yag tejadi selama iteval waktu da bayakya
Lebih terperinciMOMEN, KEMIRINGAN, DAN KURTOSIS
00 MOMEN, KEMIRINGAN, DAN KURTOSIS Achmad Samsudi, S.Pd., M.Pd. Juusa Pedidika Fisika FPMIPA Uivesitas Pedidika Idoesia /8/00 MODUL MOMEN, KEMIRINGAN, DAN KURTOSIS Achmad Samsudi, S.Pd., M.Pd. Pedahulua
Lebih terperinciPENGUJIAN HIPOTESIS. Atau. Pengujian hipotesis uji dua pihak:
PENGUJIAN HIPOTESIS A. Lagkah-lagkah pegujia hipotesis Hipotesis adalah asumsi atau dugaa megeai sesuatu. Jika hipotesis tersebut tetag ilai-ilai parameter maka hipotesis itu disebut hipotesis statistik.
Lebih terperinciMETODE TRAPESIUM NONLINEAR UNTUK MENYELESAIKAN PERSAMAAN DIFERENSIAL ORDE SATU ABSTRACT
METODE TRAPESIUM NONLINEAR UNTUK MENYELESAIKAN PERSAMAAN DIFERENSIAL ORDE SATU Rahma Dodi 1, Musraii M 1 Mahasiswa Program Studi S1 Matematika Dose Jurusa Matematika Fakultas Matematika da Ilmu Pegetahua
Lebih terperinciBAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. Sebelum melakukan deteksi dan tracking obyek dibutuhkan perangkat
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1 Kebutuha Sistem Sebelum melakuka deteksi da trackig obyek dibutuhka peragkat luak yag dapat meujag peelitia. Peragkat keras da luak yag diguaka dapat dilihat pada Tabel
Lebih terperinciPENGGUNAAN METODE BAYESIAN OBYEKTIF DALAM PEMBUATAN GRAFIK PENGENDALI p-chart
Prosidig Semiar Nasioal Peelitia, Pedidika da Peerapa MIPA, Fakultas MIPA, Uiversitas Negeri Yogyakarta, 2 Jui 2012 PENGGUNAAN METODE BAYESIAN OBYEKTIF DALAM PEMBUATAN GRAFIK PENGENDALI p-chart Adi Setiawa
Lebih terperinciModul Kuliah statistika
Modul Kuliah statistika Dose: Abdul Jamil, S.Kom., MM SEKOLAH TINGGI MANAJEMEN INFORMATIKA DAN KOMPUTER MUHAMMADIYAH JAKARTA Bab 2 Populasi da Sampel 2.1 Populasi Populasi merupaka keseluruha pegamata
Lebih terperinciDistribusi Pendekatan (Limiting Distributions)
Distribusi Pedekata (Limitig Distributios) Ada 3 tekik utuk meetuka distribusi pedekata: 1. Tekik Fugsi Distribusi Cotoh 2. Tekik Fugsi Pembagkit Mome Cotoh 3. Tekik Teorema Limit Pusat Cotoh Fitriai Agustia,
Lebih terperinciSolusi Numerik Persamaan Transport
Solusi Numerik Persamaa Trasport M. Jamhuri December 16, 2013 Diberika persamaa Trasport u t + 2u x = 0 1) Diberika persamaa Trasport u t + 2u x = 0 1) Diskretka persamaa trasport 1) dega megguaka persamaa
Lebih terperinciPerbandingan Beberapa Metode Pendugaan Parameter AR(1)
Jural Vokasi 0, Vol.7. No. 5-3 Perbadiga Beberapa Metode Pedugaa Parameter AR() MUHLASAH NOVITASARI M, NANI SETIANINGSIH & DADAN K Program Studi Matematika Fakultas MIPA Uiversitas Tajugpura Jl. Ahmad
Lebih terperinciSebaran Penarikan Contoh. Dept Statistika FMIPA IPB
Sebara Pearika Cotoh Dept Statistika FMIPA IPB Statistik: karakteristik umerik yag diperoleh dari data cotoh Dari sebuah populasi dapat diperoleh bayak cotoh acak. Dari setiap cotoh acak, dapat dihitug
Lebih terperinciSTATISTIK PERTEMUAN VIII
STATISTIK PERTEMUAN VIII Pegertia Estimasi Merupaka bagia dari statistik iferesi Estimasi = pedugaa, atau meaksir harga parameter populasi dega harga-harga statistik sampelya. Misal : suatu populasi yag
Lebih terperinciBARISAN DAN DERET. Bentuk umum suku ke-n barisan aritmatika U n = a + (n 1)b dengan
iap N Matematika BARIAN DAN DERET A. Baisa Baisa adalah uuta bilaga yag memiliki atua tetetu. etiap bilaga pada baisa disebut suku baisa yag dipisahka dega lambag, (koma). Betuk umum baisa:,,,, dega: suku
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI. Dalam tugas akhir ini akan dibahas mengenai penaksiran besarnya
5 BAB II LANDASAN TEORI Dalam tugas akhir ii aka dibahas megeai peaksira besarya koefisie korelasi atara dua variabel radom kotiu jika data yag teramati berupa data kategorik yag terbetuk dari kedua variabel
Lebih terperinciPERTEMUAN 3-MPC 2 PRAKTIK. Oleh: Adhi Kurniawan SEKOLAH TINGGI ILMU STATISTIK
PERTEMUAN 3-MPC PRAKTIK Oleh: Adhi Kuriawa SEKOLAH TINGGI ILMU STATISTIK Cluster Samplig Pearika samplig klaster Sigle stage cluster samplig Multistage Samplig Equal Cluster Samplig Uequal Cluster Samplig
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMP Negeri 1 Seputih Agung. Populasi dalam
19 III. METODE PENELITIAN A. Populasi da Sampel Peelitia ii dilaksaaka di SMP Negeri 1 Seputih Agug. Populasi dalam peelitia ii adalah seluruh siswa kelas VII SMP Negeri 1 Seputih Agug sebayak 248 siswa
Lebih terperincia = suku pertama (U 1 ) n = banyaknya suku b = beda/selisih = U 2 U 1 = U 3 U 2
BARIAN DAN DERET A. Baisa Baisa adalah uuta bilaga yag memiliki atua tetetu. etiap bilaga pada baisa disebut suku baisa yag dipisahka dega lambag, (koma). Betuk umum baisa:,,,, dega: suku petama suku kedua
Lebih terperinciSTATISTICS. Hanung N. Prasetyo Week 11 TELKOM POLTECH/HANUNG NP
STATISTICS Haug N. Prasetyo Week 11 PENDAHULUAN Regresi da korelasi diguaka utuk megetahui hubuga dua atau lebih kejadia (variabel) yag dapat diukur secara matematis. Ada dua hal yag diukur atau diaalisis,
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Metode Peelitia Peelitia ii megguaka metode peelitia Korelasioal. Peelitia korelasioaal yaitu suatu metode yag meggambarka secara sistematis da obyektif tetag hubuga atara
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. Penelitian ini merupakan jenis penelitian deskriptif-kuantitatif, karena
7 BAB III METODE PENELITIAN A. Jeis Peelitia Peelitia ii merupaka jeis peelitia deskriptif-kuatitatif, karea melalui peelitia ii dapat dideskripsika fakta-fakta yag berupa kemampua siswa kelas VIII SMP
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB PENDAHULUAN. Latar Belakag Didalam melakuka kegiata suatu alat atau mesi yag bekerja, kita megeal adaya waktu hidup atau life time. Waktu hidup adalah lamaya waktu hidup suatu kompoe atau uit pada
Lebih terperinciMATERI DAN METODE. Penelitian ini telah dilakukan selama 1 bulan, dimulai pada awal bulan
III. MATERI DAN METODE 3.. Tempat da Waktu Peelitia ii telah dilakuka selama bula, dimulai pada awal bula eptember 03 di Kecamata Kuala Kampar Kabupate Pelalawa Provisi Riau. 3.. Materi Peelitia Baha yag
Lebih terperinciBAB IV. METODE PENELITlAN. Rancangan atau desain dalam penelitian ini adalah analisis komparasi, dua
BAB IV METODE PENELITlAN 4.1 Racaga Peelitia Racaga atau desai dalam peelitia ii adalah aalisis komparasi, dua mea depede (paired sample) yaitu utuk meguji perbedaa mea atara 2 kelompok data. 4.2 Populasi
Lebih terperinci