PENENTUAN KOEFISIEN MULTIPLE REGRESI DENGAN MENGGUNAKAN METODE LINIER PROGRAMMING

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "PENENTUAN KOEFISIEN MULTIPLE REGRESI DENGAN MENGGUNAKAN METODE LINIER PROGRAMMING"

Transkripsi

1 PENENTUAN KOEFISIEN MULTIPLE REGRESI DENGAN MENGGUNAKAN METODE LINIER PROGRAMMING SKRIPSI RINA ASTRY GINTING PROGRAM STUDI SARJANA MATEMATIKA DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS SUMATERA UTARA MEDAN

2 PERSETUJUAN Judul : PENENTUAN KOEFISIEN MULTIPLE REGRESI DENGAN METODE LINIER PROGRAMMING Kategor : SKRIPSI Nama : RINA ASTRY GINTING Nomor nduk Mahasswa : Program Stud : SARJANA (S1) MATEMATIKA Departemen : MATEMATIKA Fakultas : MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM (FMIPA) UNIVERSITAS SUMATERA UTARA Koms Pembmbng : Dluluskan d Medan, Oktober 2008 Pembmbng 2 Pembmbng 1 Drs. H. Haluddn Panjatan Drs. Marwan Harahap, M.Eng NIP NIP Dketahu oleh Departemen Matematka FMIPA USU Ketua, Dr. Sab Suwlo, M.Sc. NIP

3 PERNYATAAN MENENTUKAN KOEFISIEN MULTIPLE REGRESI DENGAN METODE LINIER PROGRAMMING SKRIPSI Saya mengaku bahwa skrps n adalah hasl kerja saya sendr, kecual beberapa kutpan dan rngkasan yang masng-masng dsebutkan sumbernya. Medan, Oktober 2008 RINA ASTRY GINTING

4 PENGHARGAAN Puj dan syukur penuls panjatkan kepada Tuhan Yang Maha Pemurah dan Maha Penyayang, dengan lmpah kurna-nya skrps n berhasl dselesakan dalam waktu yang telah dtetapkan. Ucapkan terma kash saya sampakan kepada Drs, Marwan Harahap, M. Eng dan Drs. H. Haluddn Panjatan selaku pembmbng pada penyelesaan skrps n yang telah memberkan panduan dan penuh kepercayaan kepada saya untuk menyempurnakan kajan n. Panduan rngkas dan padat dan profesonal telah dberkan kepada saya agar penuls dapat menyelesakan tugas n. Ucapan terma kash juga dtujukan kepada Ketua dan Sekretars Departemen Dr. Sab Suwlo, M.Sc. dan Drs. Henry Ran Stepu, M.S., Dekan dan Pembantu Dekan Fakultas Matematka dan Ilmu Pengetahuan Alam, semua dosen pada Departemen Matematka FMIPA USU, pegawa-pegawa d FMIPA USU dan rekanrekan kulah. Akhrnya tdak terlupakan kepada kedua orang tuaku tersayang dan semua ahl keluarga dan rekan terdekat saya yang selama n memberkan bantuan dorongan yang dperlukan. Semoga Tuhan Yang Maha Esa akan membalaskan.

5 Abstrak Ddalam upaya penentuan persamaan estmas lner dengan metode gars lurus akan menghaslkan persamaan yang bak, jka semua ttk yang mencermnkan pasangan data berada d sektar gars lurus tersebut. Namun, jka ttk-ttk pasangan data tersebar satu sama lan, maka persamaan lner yang bak untuk mengestmas nla varabel dependen adalah persamaan lner yang yang kurvanya mempunya kesalahan yang mnmum antara ttk estmas dengan ttk sebenarnya. Maka dar pada tu, peneltan n menerangkan bagamana cara untuk mendekat gars regres dengan teknk lner programmng. Bentuk umum persamaan multple regres lner yang menunjukkan hubungan antara lebh dar satu varabel X sebaga varabel bebas dengan varabel Y sebaga varabel tak bebas adalah : n Y X 0 0 Y 0 1X 1 2 X 2... n 1 X n 1 dengan : Y = varabel tdak bebas ke- X = varabel bebas ke- β 0 = ntersep (ttk potong kurva terhadap sumbu Y) β = kemrngan (slope) kurva lner dar data yang dperoleh, maka dapat dtentukan e Y Yˆ. Yang dharapkan sebagamana mestnya. Lner programmng merupakan alat analss yang tepat dalam menentukan model koefsen multple regres.

6 DETERMINING MULTIPLE REGRESSION COEFFICIENT BY USING LINEAR PROGRAMMING METHOD Abstract In the effort determnaton of lnear estmaton wth straght lne method wll yeld good equaton, f all ponts expressng data couple to resde n around the straght lne. But, f pont of data couples spread over one another, hence equaton of lnear whch good to estmatng varable value dependent s equaton of lnear whch s the curve havng mstake whch a mnmum of between pont of estmatons wth pontactually. Hence from at that, ths research explans how to come near regresson lne wth lnear programmng technque. Form of equaton publc of smple lnear regresson showng relaton between two varables, that s varable X as ndependent varable and varable Y as non free varable s n Y X 0 Y 0 1X 1 2 X Where Y = varable s not free of ke- X = ndependent varable ke- a s ntercept (curve cut pont to axs Y) b s nclnaton (slope) lnear curve n 1 X n From data obtaned, hence determnable e Y Yˆ. What expected properly. Lnear programmng s correct analyzer n determnng multple regresson coeffcent model. 1

7 DAFTAR ISI Halaman Persetujuan Pernyataan Penghargaan Abstrak Abstract Daftar Is Daftar Tabel Daftar Gambar v v v v x x Bab I Pendahuluan Latar Belakang Perumusan Masalah Tujuan Peneltan Kontrbus Peneltan Tnjauan Pustaka Metode Peneltan Bab II Landasan Teor Analss Regres Regres Lner Sederhana Regres Lner Ganda Ketepatan Gars Estmas dengan Menggunakan Metode Kuadrat Terkecl Memnmumkan Rata-rata Devas Absolute Lner Programmng Model Lner Programmng Asums-Asums Dasar Lner Programmng Termnolog Lner Programmng Unsur-Unsur Lner Programmng Dualtas Bab III Pembahasan Pengunaan Teknk Lnear Programmng dengan Metode Smpleks Komputas Lnear Programmng dengan Sstem-QM Pendahuluan Langkah-Langkah Pengerjaan Program QM Dualtas 41 Bab IV Kesmpulan dan Saran Kesmpulan Saran 45 Daftar Pustaka

8 v

9 DAFTAR TABEL Halaman Tabel 2.1 Tabel awal lner programmng 17 Tabel 3.1 Tabel awal smpleks 27 Tabel 3.2 Smpleks 28 Tabel 3.3 Smpleks 30 Tabel 3.4 Smpleks 32

10 DAFTAR GAMBAR Halaman Gambar 2.1 Dagram Pencar 7 Gambar 2.2 Suatu pengamatan (data) yang tdak tepat pada gars regres 9 Gambar 2.3 Langkah-langkah dalam analss PL dengan metode smpleks 19 Gambar 3.1 Tamplan sementara (splash)dar program QM for wndows 33 Gambar 3.2 Plhan modul yang terseda pada program QM for wndows 34 Gambar 3.3 Tamplan awal modul lnear programmng 34 Gambar 3.4 Tamplan untuk mengs angka-angka sesua dengan soal 35 Gambar 3.5 Langkah-langkah pengerjaan lnear programmng 38 Gambar 3.6 Output dar penyelesaan contoh soal lnear programmng 40 Gambar 3.7 Bentuk dual dar prmal 41 Gambar 3.8 Tamplan untuk mengs angka-angka sesua dengan soal 42 Gambar 3.9 Tamplan untuk mengs angka-angka sesua dengan soal 44

ESTIMASI PARAMETER PADA MULTIPLE REGRESI MENGGUNAKAN MAKSIMUM LIKELIHOOD SKRIPSI SITI MAISAROH RITONGA

ESTIMASI PARAMETER PADA MULTIPLE REGRESI MENGGUNAKAN MAKSIMUM LIKELIHOOD SKRIPSI SITI MAISAROH RITONGA ESTIMASI PARAMETER PADA MULTIPLE REGRESI MENGGUNAKAN MAKSIMUM LIKELIHOOD SKRIPSI SITI MAISAROH RITONGA 070823013 DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS SUMATERA

Lebih terperinci

MENENTUKAN MODEL KOEFISIEN REGRESI MULTIPLE VARIABEL DENGAN MENGGUNAKAN MAKSIMUM LIKELIHOOD SKRIPSI BENNY SOFYAN SAMOSIR

MENENTUKAN MODEL KOEFISIEN REGRESI MULTIPLE VARIABEL DENGAN MENGGUNAKAN MAKSIMUM LIKELIHOOD SKRIPSI BENNY SOFYAN SAMOSIR MENENTUKAN MODEL KOEFISIEN REGRESI MULTIPLE VARIABEL DENGAN MENGGUNAKAN MAKSIMUM LIKELIHOOD SKRIPSI BENNY SOFYAN SAMOSIR 080823004 DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB PENDAHULUAN. Latar Belakang Dalam kehdupan sehar-har, serngkal dumpa hubungan antara suatu varabel dengan satu atau lebh varabel lan. D dalam bdang pertanan sebaga contoh, doss dan ens pupuk yang dberkan

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. estimasi, uji keberartian regresi, analisa korelasi dan uji koefisien regresi.

BAB 2 LANDASAN TEORI. estimasi, uji keberartian regresi, analisa korelasi dan uji koefisien regresi. BAB LANDASAN TEORI Pada bab n akan durakan beberapa metode yang dgunakan dalam penyelesaan tugas akhr n. Selan tu penuls juga mengurakan tentang pengertan regres, analss regres berganda, membentuk persamaan

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. pembangunan dalam sektor energi wajib dilaksanakan secara sebaik-baiknya. Jika

BAB I PENDAHULUAN. pembangunan dalam sektor energi wajib dilaksanakan secara sebaik-baiknya. Jika BAB I PENDAHULUAN 1.1.Latar Belakang Energ sangat berperan pentng bag masyarakat dalam menjalan kehdupan seharhar dan sangat berperan dalam proses pembangunan. Oleh sebab tu penngkatan serta pembangunan

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. persamaan penduga dibentuk untuk menerangkan pola hubungan variabel-variabel

BAB 2 LANDASAN TEORI. persamaan penduga dibentuk untuk menerangkan pola hubungan variabel-variabel BAB LANDASAN TEORI. Analss Regres Regres merupakan suatu alat ukur yang dgunakan untuk mengukur ada atau tdaknya hubungan antar varabel. Dalam analss regres, suatu persamaan regres atau persamaan penduga

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. Universitas Sumatera Utara

BAB 2 LANDASAN TEORI. Universitas Sumatera Utara BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengertan Analsa Regres Dalam kehdupan sehar-har, serng kta jumpa hubungan antara satu varabel terhadap satu atau lebh varabel yang lan. Sebaga contoh, besarnya pendapatan seseorang

Lebih terperinci

PENYELESAIAN PROGRAM LINEAR SASARAN GANDA MENGGUNAKAN METODE SIMPLEKS MULTIFASE

PENYELESAIAN PROGRAM LINEAR SASARAN GANDA MENGGUNAKAN METODE SIMPLEKS MULTIFASE PERSETUJUAN PENYELESAIAN PROGRAM LINEAR SASARAN GANDA MENGGUNAKAN METODE SIMPLEKS MULTIFASE SKRIPSI Telah dsetuju dan dsyahkan pada tanggal: 3 November 2010 Untuk dpertahankan ddepan Dewan Penguj Skrps

Lebih terperinci

Analisis Regresi Linear Sederhana

Analisis Regresi Linear Sederhana Analss Regres Lnear Sederhana Al Muhson Pendahuluan Menggunakan metode statstk berdasarkan data yang lalu untuk mempredks konds yang akan datang Menggunakan pengalaman, pernyataan ahl dan surve untuk mempredks

Lebih terperinci

REGRESI DAN KORELASI LINEAR SEDERHANA. Regresi Linear

REGRESI DAN KORELASI LINEAR SEDERHANA. Regresi Linear REGRESI DAN KORELASI LINEAR SEDERHANA Regres Lnear Tujuan Pembelajaran Menjelaskan regres dan korelas Menghtung dar persamaan regres dan standard error dar estmas-estmas untuk analss regres lner sederhana

Lebih terperinci

KADAR KLOROFIL DAN KERAPATAN STOMATA MAHONI (Swietenia macrophylla King) PADA BEBERAPA LOKASI DI KOTA MEDAN

KADAR KLOROFIL DAN KERAPATAN STOMATA MAHONI (Swietenia macrophylla King) PADA BEBERAPA LOKASI DI KOTA MEDAN KADAR KLOROFIL DAN KERAPATAN STOMATA MAHONI (Swetena macrophylla Kng) PADA BEBERAPA LOKASI DI KOTA MEDAN SKRIPSI RANI APRIYANI RAHARJA 110805048 DEPARTEMEN BIOLOGI FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. Teori Galton berkembang menjadi analisis regresi yang dapat digunakan sebagai alat

BAB 2 LANDASAN TEORI. Teori Galton berkembang menjadi analisis regresi yang dapat digunakan sebagai alat BAB LANDASAN TEORI. 1 Analsa Regres Regres pertama kal dpergunakan sebaga konsep statstk pada tahun 1877 oleh Sr Francs Galton. Galton melakukan stud tentang kecenderungan tngg badan anak. Teor Galton

Lebih terperinci

ε adalah error random yang diasumsikan independen, m X ) adalah fungsi

ε adalah error random yang diasumsikan independen, m X ) adalah fungsi BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Analss regres merupakan suatu metode yang dgunakan untuk menganalss hubungan antara dua atau lebh varabel. Pada analss regres terdapat dua jens varabel yatu

Lebih terperinci

KORELASI DAN REGRESI LINIER. Debrina Puspita Andriani /

KORELASI DAN REGRESI LINIER. Debrina Puspita Andriani    / KORELASI DAN REGRESI LINIER 9 Debrna Puspta Andran www. E-mal : debrna.ub@gmal.com / debrna@ub.ac.d 2 Outlne 3 Perbedaan mendasar antara korelas dan regres? KORELASI Korelas hanya menunjukkan sekedar hubungan.

Lebih terperinci

AHFAIZIN NIM : SKRIPSI

AHFAIZIN NIM : SKRIPSI ANALISIS PENGARUH KEPUASAN KERJA DAN KEMAMPUAN SUMBER DAYA MANUSIA TERHADAP PRODUKTIVITAS PEGAWAI DI DINAS PERINDUSTRIAN, PERDAGANGAN, PERTAMBANGAN DAN ENERGI KABUPATEN GROBOGAN SKRIPSI Dsusun untuk memenuh

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI 7 BAB LANDASAN TEORI.1 Analsa Regres Analsa regres dnterpretaskan sebaga suatu analsa yang berkatan dengan stud ketergantungan (hubungan kausal) dar suatu varabel tak bebas (dependent varable) atu dsebut

Lebih terperinci

ESTIMASI PARAMETER PADA REGRESI SEMIPARAMETRIK UNTUK DATA LONGITUDINAL

ESTIMASI PARAMETER PADA REGRESI SEMIPARAMETRIK UNTUK DATA LONGITUDINAL Abstrak ESIMASI PARAMEER PADA REGRESI SEMIPARAMERIK UNUK DAA LONGIUDINAL Msal y merupakan varabel respon, Lls Laome Jurusan Matematka FMIPA Unverstas Haluoleo Kendar 933 e-mal : lhs@yahoo.com X adalah

Lebih terperinci

ANALISIS BENTUK HUBUNGAN

ANALISIS BENTUK HUBUNGAN ANALISIS BENTUK HUBUNGAN Analss Regres dan Korelas Analss regres dgunakan untuk mempelajar dan mengukur hubungan statstk yang terjad antara dua varbel atau lebh varabel. Varabel tersebut adalah varabel

Lebih terperinci

Pendeteksian Data Pencilan dan Pengamatan Berpengaruh pada Beberapa Kasus Data Menggunakan Metode Diagnostik

Pendeteksian Data Pencilan dan Pengamatan Berpengaruh pada Beberapa Kasus Data Menggunakan Metode Diagnostik Pendeteksan Data Penclan dan Pengamatan Berpengaruh pada Beberapa Kasus Data Menggunakan Metode Dagnostk Sally Indra 1, Dod Vonanda, Rry Srnngsh 3 1 Student of Mathematcs Department State Unversty of Padang,

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB LANDASAN TEORI.1 Pengertan Regres Regres pertama kal dgunakan sebaga konsep statstka oleh Sr Francs Galton (18 1911).Belau memperkenalkan model peramalan, penaksran, atau pendugaan, yang selanjutnya

Lebih terperinci

ANALISIS REGRESI REGRESI NONLINEAR REGRESI LINEAR REGRESI KUADRATIK REGRESI LINEAR SEDERHANA REGRESI LINEAR BERGANDA REGRESI KUBIK

ANALISIS REGRESI REGRESI NONLINEAR REGRESI LINEAR REGRESI KUADRATIK REGRESI LINEAR SEDERHANA REGRESI LINEAR BERGANDA REGRESI KUBIK REGRESI NON LINIER ANALISIS REGRESI REGRESI LINEAR REGRESI NONLINEAR REGRESI LINEAR SEDERHANA REGRESI LINEAR BERGANDA REGRESI KUADRATIK REGRESI KUBIK Membentuk gars lurus Membentuk Gars Lengkung Regres

Lebih terperinci

Pendugaan Parameter Regresi. Itasia & Y Angraini, Dep Statistika FMIPA - IPB

Pendugaan Parameter Regresi. Itasia & Y Angraini, Dep Statistika FMIPA - IPB Pendugaan Parameter Regres Menduga gars regres Menduga gars regres lner sederhana = menduga parameter-parameter regres β 0 dan β 1 : Penduga parameter yang dhaslkan harus merupakan penduga yang bak Software

Lebih terperinci

ANALISIS PENGARUH GAYA KEPEMIMPINAN DAN MOTIVASI TERHADAP KINERJA KARYAWAN

ANALISIS PENGARUH GAYA KEPEMIMPINAN DAN MOTIVASI TERHADAP KINERJA KARYAWAN ANALISIS PENGARUH GAYA KEPEMIMPINAN DAN MOTIVASI TERHADAP KINERJA KARYAWAN STUDI KASUS PADA PT. DOK & PERKAPALAN KODJA BAHARI (PERSERO) CABANG SEMARANG SKRIPSI Dajukan sebaga salah satu syarat Untuk menyelesakan

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. dependen (y) untuk n pengamatan berpasangan i i i. x : variabel prediktor; f x ) ). Bentuk kurva regresi f( x i

BAB 1 PENDAHULUAN. dependen (y) untuk n pengamatan berpasangan i i i. x : variabel prediktor; f x ) ). Bentuk kurva regresi f( x i BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Analss regres merupakan analss statstk yang dgunakan untuk memodelkan hubungan antara varabel ndependen (x) dengan varabel ( x, y ) n dependen (y) untuk n pengamatan

Lebih terperinci

REGRESI LINIER SEDERHANA (MASALAH ESTIMASI)

REGRESI LINIER SEDERHANA (MASALAH ESTIMASI) REGRESI LINIER SEDERHANA (MASALAH ESTIMASI) PowerPont Sldes byyana Rohmana Educaton Unversty of Indonesan 007 Laboratorum Ekonom & Koperas Publshng Jl. Dr. Setabud 9 Bandung, Telp. 0 013163-53 Hal-hal

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. Pertumbuhan dan kestabilan ekonomi, adalah dua syarat penting bagi kemakmuran

BAB 1 PENDAHULUAN. Pertumbuhan dan kestabilan ekonomi, adalah dua syarat penting bagi kemakmuran BAB 1 PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Pertumbuhan dan kestablan ekonom, adalah dua syarat pentng bag kemakmuran dan kesejahteraan suatu bangsa. Dengan pertumbuhan yang cukup, negara dapat melanjutkan pembangunan

Lebih terperinci

BAB III HIPOTESIS DAN METODOLOGI PENELITIAN

BAB III HIPOTESIS DAN METODOLOGI PENELITIAN BAB III HIPOTESIS DAN METODOLOGI PENELITIAN III.1 Hpotess Berdasarkan kerangka pemkran sebelumnya, maka dapat drumuskan hpotess sebaga berkut : H1 : ada beda sgnfkan antara sebelum dan setelah penerbtan

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. Universitas Sumatera Utara

BAB 2 LANDASAN TEORI. Universitas Sumatera Utara BAB LANDASAN TEORI Unverstas Sumatera Utara . Pengertan Regres Istlah regres pertama kal dperkenalkan oleh Francs Galtom. Menurut Galtom, analss regres erkenaan dengan stud ketergantungan dar satu varael

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

BAB III METODOLOGI PENELITIAN BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1. Hpotess Peneltan Berkatan dengan manusa masalah d atas maka penuls menyusun hpotess sebaga acuan dalam penulsan hpotess penuls yatu Terdapat hubungan postf antara penddkan

Lebih terperinci

PENENTUAN SELANG KEPERCAYAAN YANG BERSIFAT FUZZY DARI KOEFISIEN MULTIPLE REGRESI SKRIPSI HANNARIA RH SINAGA

PENENTUAN SELANG KEPERCAYAAN YANG BERSIFAT FUZZY DARI KOEFISIEN MULTIPLE REGRESI SKRIPSI HANNARIA RH SINAGA PENENTUAN SELANG KEPERCAYAAN YANG BERSIFAT FUZZY DARI KOEFISIEN MULTIPLE REGRESI SKRIPSI HANNARIA RH SINAGA 080823003 DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS SUMATERA

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. diteliti. Banyaknya pengamatan atau anggota suatu populasi disebut ukuran populasi,

BAB 2 LANDASAN TEORI. diteliti. Banyaknya pengamatan atau anggota suatu populasi disebut ukuran populasi, BAB LANDASAN TEORI.1 Populas dan Sampel Populas adalah keseluruhan unt atau ndvdu dalam ruang lngkup yang ngn dtelt. Banyaknya pengamatan atau anggota suatu populas dsebut ukuran populas, sedangkan suatu

Lebih terperinci

Pendahuluan. 0 Dengan kata lain jika fungsi tersebut diplotkan, grafik yang dihasilkan akan mendekati pasanganpasangan

Pendahuluan. 0 Dengan kata lain jika fungsi tersebut diplotkan, grafik yang dihasilkan akan mendekati pasanganpasangan Pendahuluan 0 Data-data ang bersfat dskrt dapat dbuat contnuum melalu proses curve-fttng. 0 Curve-fttng merupakan proses data-smoothng, akn proses pendekatan terhadap kecenderungan data-data dalam bentuk

Lebih terperinci

METODE REGRESI RIDGE UNTUK MENGATASI KASUS MULTIKOLINEAR

METODE REGRESI RIDGE UNTUK MENGATASI KASUS MULTIKOLINEAR METODE REGRESI RIDGE UNTUK MENGATASI KASUS MULTIKOLINEAR Margaretha Ohyver Jurusan Matematka, Fakultas Sans dan Teknolog, Bnus Unversty Jl. Kh.Syahdan No.9, Palmerah, Jakarta 480 ethaohyver@bnus.ac.d,

Lebih terperinci

PROPOSAL SKRIPSI JUDUL:

PROPOSAL SKRIPSI JUDUL: PROPOSAL SKRIPSI JUDUL: 1.1. Latar Belakang Masalah SDM kn makn berperan besar bag kesuksesan suatu organsas. Banyak organsas menyadar bahwa unsur manusa dalam suatu organsas dapat memberkan keunggulan

Lebih terperinci

LABORATORIUM STATISTIK DAN OPTIMASI INDUSTRI PROGRAM STUDI TEKNIK INDUSTRI FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS PEMBANGUNAN NASIONAL VETERAN JAWA TIMUR

LABORATORIUM STATISTIK DAN OPTIMASI INDUSTRI PROGRAM STUDI TEKNIK INDUSTRI FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS PEMBANGUNAN NASIONAL VETERAN JAWA TIMUR TNR 1 space 1.15 LABORATORIUM STATISTIK DAN OPTIMASI INDUSTRI PROGRAM STUDI TEKNIK INDUSTRI FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS PEMBANGUNAN NASIONAL VETERAN JAWA TIMUR LAPORAN RESMI MODUL IV TNR 1 Space.0 ANALISIS

Lebih terperinci

JURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 5. No. 3, , Desember 2002, ISSN :

JURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 5. No. 3, , Desember 2002, ISSN : JURNAL MATEMATIKA AN KOMPUTER Vol. 5. No. 3, 161-167, esember 00, ISSN : 1410-8518 PENGARUH SUATU ATA OBSERVASI ALAM MENGESTIMASI PARAMETER MOEL REGRESI Hern Utam, Rur I, dan Abdurakhman Jurusan Matematka

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB PEDAHULUA. Latar Belakang Rsko ddentfkaskan dengan ketdakpastan. Dalam mengambl keputusan nvestas para nvestor mengharapkan hasl yang maksmal dengan rsko tertentu atau hasl tertentu dengan rsko yang

Lebih terperinci

SKRIPSI PENGARUH PENILAILAN PRESTASI KERJA TERHADAP PROMOSI JABATAN KANTOR PT PERKEBUNAN NUSANTARA IV MEDAN UNIT KEBUN ADOLINA OLEH

SKRIPSI PENGARUH PENILAILAN PRESTASI KERJA TERHADAP PROMOSI JABATAN KANTOR PT PERKEBUNAN NUSANTARA IV MEDAN UNIT KEBUN ADOLINA OLEH SKRIPSI PENGARUH PENILAILAN PRESTASI KERJA TERHADAP PROMOSI JABATAN KANTOR PT PERKEBUNAN NUSANTARA IV MEDAN UNIT KEBUN ADOLINA OLEH Dw Wra Prawaty 110502294 PROGRAM STUDI STRATA 1 MANAJEMEN DEPARTEMEN

Lebih terperinci

PROGRAM STUDI S1 PENDIDIKAN GURU SEKOLAH DASAR FAKULTAS KEGURUAN DAN ILMU PENDIDIKAN UNIVERSITAS KRISTEN SATYA WACANA SALATIGA TAHUN

PROGRAM STUDI S1 PENDIDIKAN GURU SEKOLAH DASAR FAKULTAS KEGURUAN DAN ILMU PENDIDIKAN UNIVERSITAS KRISTEN SATYA WACANA SALATIGA TAHUN PENINGKATAN HASIL BELAJAR BAHASA INDONESIA TENTANG BERCERITA DENGAN MENGGUNAKAN PENDEKATAN KOMUNIKATIF SISWA KELAS II SDN ANGKATAN LOR 02 KECAMATAN TAMBAKROMO KABUPATEN PATI SEMESTER I TAHUN 2011 / 2012

Lebih terperinci

PENGARUH PERTUMBUHAN PENJUALAN, EFISIENSI MODAL KERJA, DAN KEBIJAKAN PENDANAAN TERHADAP PROFITABILITAS

PENGARUH PERTUMBUHAN PENJUALAN, EFISIENSI MODAL KERJA, DAN KEBIJAKAN PENDANAAN TERHADAP PROFITABILITAS PENGARUH PERTUMBUHAN PENJUALAN, EFISIENSI MODAL KERJA, DAN KEBIJAKAN PENDANAAN TERHADAP PROFITABILITAS (STUDI KASUS PADA PERUSAHAAN ROKOK YANG TERDAFTAR DI BURSA EFEK INDONESIA) SKRIPSI Dajukan sebaga

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengertan Regres Regres pertama kal dpergunakan sebaga konsep statstka oleh Sr Francs Galton (1822 1911). Belau memperkenalkan model peramalan, penaksran, atau pendugaan, yang

Lebih terperinci

PERBANDINGAN METODE FUZZY

PERBANDINGAN METODE FUZZY PERBANDINGAN METODE FUZZY DENGAN REGRESI LINEAR BERGANDA DALAM PERAMALAN JUMLAH PRODUKSI (Studi Kasus : Produksi Kelapa Sawit di PT. Perkebunan Nusantara III (PERSERO) Medan Tahun 2011-2012) SKRIPSI SISKA

Lebih terperinci

PENENTUAN DENSITAS PERMUKAAN

PENENTUAN DENSITAS PERMUKAAN PENENTUAN DENSITAS PERMUKAAN Pada koreks topograf ada satu nla yang belum dketahu nlanya yatu denstas batuan permukaan (rapat massa batuan dekat permukaan). Rapat massa batuan dekat permukaan dapat dtentukan

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. Pada penelitian ini, penulis memilih lokasi di SMA Negeri 1 Boliyohuto khususnya

BAB III METODE PENELITIAN. Pada penelitian ini, penulis memilih lokasi di SMA Negeri 1 Boliyohuto khususnya BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Tempat dan Waktu Peneltan 3.1.1 Tempat Peneltan Pada peneltan n, penuls memlh lokas d SMA Neger 1 Bolyohuto khususnya pada sswa kelas X, karena penuls menganggap bahwa lokas

Lebih terperinci

PowerPoint Slides by Yana Rohmana Education University of Indonesian

PowerPoint Slides by Yana Rohmana Education University of Indonesian SIFAT-SIFAT ANALISIS REGRESI PowerPont Sldes by Yana Rohmana Educaton Unversty of Indonesan 2007 Laboratorum Ekonom & Koperas Publshng Jl. Dr. Setabud 229 Bandung, Telp. 022 2013163-2523 Hal-hal yang akan

Lebih terperinci

Spline Truncated Multivariabel pada Permodelan Nilai Ujian Nasional di Kabupaten Lombok Barat

Spline Truncated Multivariabel pada Permodelan Nilai Ujian Nasional di Kabupaten Lombok Barat Jurnal Matematka Vol. 7, No., Desember 07, pp. 3-43 ISSN: 693-394 Artcle DOI: 0.4843/JMAT.07.v07.0.p90 Splne Truncated Multvarabel pada Permodelan Nla Ujan Nasonal d Kabupaten Lombok Barat Nurul Ftryan

Lebih terperinci

BAB 3 PEMBAHASAN. 3.1 Prosedur Penyelesaian Masalah Program Linier Parametrik Prosedur Penyelesaian untuk perubahan kontinu parameter c

BAB 3 PEMBAHASAN. 3.1 Prosedur Penyelesaian Masalah Program Linier Parametrik Prosedur Penyelesaian untuk perubahan kontinu parameter c 6 A PEMAHASA Pada bab sebelumnya telah dbahas teor-teor yang akan dgunakan untuk menyelesakan masalah program lner parametrk. Pada bab n akan dperlhatkan suatu prosedur yang lengkap untuk menyelesakan

Lebih terperinci

Kecocokan Distribusi Normal Menggunakan Plot Persentil-Persentil yang Distandarisasi

Kecocokan Distribusi Normal Menggunakan Plot Persentil-Persentil yang Distandarisasi Statstka, Vol. 9 No., 4 47 Me 009 Kecocokan Dstrbus Normal Menggunakan Plot Persentl-Persentl yang Dstandarsas Lsnur Wachdah Program Stud Statstka Fakultas MIPA Unsba e-mal : Lsnur_w@yahoo.co.d ABSTRAK

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. Analisis regresi merupakan metode statistika yang digunakan untuk

BAB I PENDAHULUAN. Analisis regresi merupakan metode statistika yang digunakan untuk BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Analss regres merupakan metode statstka ang dgunakan untuk meramalkan sebuah varabel respon Y dar satu atau lebh varabel bebas X, selan tu juga dgunakan untuk

Lebih terperinci

PENGARUH PENGUMUMAN DIVIDEN TERHADAP FLUKTUASI HARGA SAHAM DI BURSA EFEK INDONESIA

PENGARUH PENGUMUMAN DIVIDEN TERHADAP FLUKTUASI HARGA SAHAM DI BURSA EFEK INDONESIA PENGARUH PENGUMUMAN DIVIDEN TERHADAP FLUKTUASI HARGA SAHAM DI BURSA EFEK INDONESIA SKRIPSI Dajukan Sebaga Salah Satu Syarat Untuk menyelesakan Program Sarjana ( S1) Pada Sekolah Tngg Ilmu Ekonom Nahdlatul

Lebih terperinci

ANALISIS PENGARUH KUALITAS LAYANAN TERHADAP KEPUASAN PELANGGAN PADA TOKO INDOMARET (Studi pada Pelanggan Indomaret di wilayah Kecamatan Wirobrajan)

ANALISIS PENGARUH KUALITAS LAYANAN TERHADAP KEPUASAN PELANGGAN PADA TOKO INDOMARET (Studi pada Pelanggan Indomaret di wilayah Kecamatan Wirobrajan) ANALISIS PENGARUH KUALITAS LAYANAN TERHADAP KEPUASAN PELANGGAN PADA TOKO INDOMARET (Stud pada Pelanggan Indomaret d wlayah Kecamatan Wrobrajan) THE ANALYSIS OF THE INFLUENCE OF SERVICE QUALITY TO CUSTOMER

Lebih terperinci

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN A. Deskrps Data Hasl Peneltan Satelah melakukan peneltan, penelt melakukan stud lapangan untuk memperoleh data nla post test dar hasl tes setelah dkena perlakuan.

Lebih terperinci

ANALISA KORELASI TERHADAP FAKTOR YANG MEMPENGARUHI HASIL PRODUKSI KARET PADA PT. PERKEBUNAN NUSANTARA III MEDAN TUGAS AKHIR ARI SYOFWAN

ANALISA KORELASI TERHADAP FAKTOR YANG MEMPENGARUHI HASIL PRODUKSI KARET PADA PT. PERKEBUNAN NUSANTARA III MEDAN TUGAS AKHIR ARI SYOFWAN ANALISA KORELASI TERHADAP FAKTOR YANG MEMPENGARUHI HASIL PRODUKSI KARET PADA PT. PERKEBUNAN NUSANTARA III MEDAN TUGAS AKHIR ARI SYOFWAN 06407070 DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN

Lebih terperinci

ANALISIS REGRESI NONLINIER DENGAN MODEL KUADRATIK SKRIPSI EFRIDA YANTI TARIGAN

ANALISIS REGRESI NONLINIER DENGAN MODEL KUADRATIK SKRIPSI EFRIDA YANTI TARIGAN ANALISIS REGRESI NONLINIER DENGAN MODEL KUADRATIK SKRIPSI EFRIDA YANTI TARIGAN 060823041 DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS SUMATERA UTARA MEDAN 2009 ANALISIS

Lebih terperinci

APLIKASI FUZZY LINEAR PROGRAMMING UNTUK MENGOPTIMALKAN PRODUKSI LAMPU (Studi Kasus di PT. Sinar Terang Abadi )

APLIKASI FUZZY LINEAR PROGRAMMING UNTUK MENGOPTIMALKAN PRODUKSI LAMPU (Studi Kasus di PT. Sinar Terang Abadi ) APLIKASI FUZZY LINEAR PROGRAMMING UNTUK MENGOPTIMALKAN PRODUKSI LAMPU (Stud Kasus d PT. Snar Terang Abad ) Bagus Suryo Ad Utomo 1203 109 001 Dosen Pembmbng: Drs. I Gst Ngr Ra Usadha, M.S Jurusan Matematka

Lebih terperinci

PROGRAM STUDI S1 PENDIDIKAN GURU SEKOLAH DASAR FAKULTAS KEGURUAN DAN ILMU PENDIDIKAN UNIVERSITAS KRISTEN SATYA WACANA SALATIGA TAHUN

PROGRAM STUDI S1 PENDIDIKAN GURU SEKOLAH DASAR FAKULTAS KEGURUAN DAN ILMU PENDIDIKAN UNIVERSITAS KRISTEN SATYA WACANA SALATIGA TAHUN PENERAPAN METODE KERJA KELOMPOK UNTUK MENINGKATKAN PRESTASI BELAJAR SISWA TENTANG LINGKUNGAN SEHAT DAN TIDAK SEHAT KELAS I SDN JAMBEAN 03 KECAMATAN MARGOREJO KABUPATEN PATI SEMESTER I TAHUN PELAJARAN 2011

Lebih terperinci

PELABELAN HARMONIOUS PADA GRAF TANGGA DAN GRAF KIPAS

PELABELAN HARMONIOUS PADA GRAF TANGGA DAN GRAF KIPAS PELABELAN HARMONIOUS PADA GRAF TANGGA DAN GRAF KIPAS SKRIPSI Oleh Dony Rusdanto NIM 041810101044 JURUSAN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS JEMBER 011 PELABELAN HARMONIOUS

Lebih terperinci

Independent Var. Dependent Var. Test. Nominal Interval Independent t-test, ANOVA. Nominal Nominal Cross Tabs, Chi Square, dan Koefisien Kontingensi

Independent Var. Dependent Var. Test. Nominal Interval Independent t-test, ANOVA. Nominal Nominal Cross Tabs, Chi Square, dan Koefisien Kontingensi Independent Var. Dependent Var. Test Nomnal Interval Independent t-test, ANOVA Nomnal Nomnal Cross Tabs, Ch Square, dan Koefsen Kontngens Nomnal Ordnal Mann Whtney, Kolmogorov- Smrnow, Kruskall Walls Ordnal

Lebih terperinci

ANALISIS REGRESI BERGANDA TERHADAP FAKTOR- FAKTOR YANG MEMPENGARUHI LAJU INFLASI TUGAS AKHIR YUDHISTIRA PRIA KUSUMA

ANALISIS REGRESI BERGANDA TERHADAP FAKTOR- FAKTOR YANG MEMPENGARUHI LAJU INFLASI TUGAS AKHIR YUDHISTIRA PRIA KUSUMA i ANALISIS REGRESI BERGANDA TERHADAP FAKTOR- FAKTOR YANG MEMPENGARUHI LAJU INFLASI TUGAS AKHIR YUDHISTIRA PRIA KUSUMA 112407085 PROGRAM STUDI D3 STATISTIKA DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN

Lebih terperinci

PENGARUH MEDIA REALIA TERHADAP PRESTASI BELAJAR MATEMATIKA SISWA KELAS X SMK

PENGARUH MEDIA REALIA TERHADAP PRESTASI BELAJAR MATEMATIKA SISWA KELAS X SMK Vol. 8 No. Jun 016 Halaman 03-09 http://dx.do.org/10.0/jp.016.v8.178 Webste: ejournal.stkp-pgr-sumbar.ac.d/ndex.php/ /pelang PENGARUH MEDIA REALIA TERHADAP PRESTASI BELAJAR MATEMATIKA SISWA KELAS SMK Mra

Lebih terperinci

PROYEKSI KESEMPATAN KERJA DI KOTA MEDAN PADA TAHUN DENGAN MENGGUNAKAN METODE KUADRAT TERKECIL

PROYEKSI KESEMPATAN KERJA DI KOTA MEDAN PADA TAHUN DENGAN MENGGUNAKAN METODE KUADRAT TERKECIL 1 PROYEKSI KESEMPATAN KERJA DI KOTA MEDAN PADA TAHUN 2013-2018 DENGAN MENGGUNAKAN METODE KUADRAT TERKECIL TUGAS AKHIR ISRA HERLINA 112407065 PROGRAM STUDI D3 STATISTIKA DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA

Lebih terperinci

Hubungan Model Kurva Pengeluaran Konsumsi Rumah Tangga di Provinsi Sulawesi Selatan dengan Elastisitasnya

Hubungan Model Kurva Pengeluaran Konsumsi Rumah Tangga di Provinsi Sulawesi Selatan dengan Elastisitasnya Vol. 8, No., 9-101, Januar 01 Hubungan Model Kurva Pengeluaran Konsums Rumah Tangga d Provns Sulawes Selatan dengan Elaststasnya Adawayat Rangkut Abstrak Seleks kurva pengeluaran konsums masyarakat Sulawes

Lebih terperinci

SKRIPSI RIKA LISTYA SARI

SKRIPSI RIKA LISTYA SARI PERBANDINGAN METODE DUA TAHAP DURBIN DAN THEIL-NAGAR DALAM MENGATASI MASALAH AUTOKORELASI SKRIPSI RIKA LISTYA SARI 100803016 DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

BAB III METODOLOGI PENELITIAN BAB III METODOLOGI PENELITIAN Dalam pembuatan tugas akhr n, penulsan mendapat referens dar pustaka serta lteratur lan yang berhubungan dengan pokok masalah yang penuls ajukan. Langkah-langkah yang akan

Lebih terperinci

IMPLEMENTASI PENENTUAN MINIMUM SPANNING TREE (MST) DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA PRIM

IMPLEMENTASI PENENTUAN MINIMUM SPANNING TREE (MST) DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA PRIM IMPLEMENTASI PENENTUAN MINIMUM SPANNING TREE (MST) DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA PRIM SKRIPSI Diajukan untuk melengkapi tugas dan memenuhi syarat mencapai gelar Sarjana Sains RUDI SURENDRO 041421011 Departemen

Lebih terperinci

Pemodelan Regresi Variabel Moderasi Dengan Metode Sub-Group. Regression Modeling of Moderating Variable with a Method of Sub Group

Pemodelan Regresi Variabel Moderasi Dengan Metode Sub-Group. Regression Modeling of Moderating Variable with a Method of Sub Group Jurnal EKSPONENSIAL Volume 6, Nomor, Nopember 05 ISSN 085-789 Pemodelan Regres Varabel Moderas Dengan Metode Sub-Group Regresson Modelng of Moderatng Varable wth a Method of Sub Group Rsna Septawat, Des

Lebih terperinci

BAB III METODELOGI PENELITIAN. metode penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode deskriptif

BAB III METODELOGI PENELITIAN. metode penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode deskriptif BAB III METODELOGI PENELITIAN 3.1 Desan Peneltan Metode peneltan mengungkapkan dengan jelas bagamana cara memperoleh data yang dperlukan, oleh karena tu metode peneltan lebh menekankan pada strateg, proses

Lebih terperinci

Analisis Regresi 1. Diagnosa Model Melalui Pemeriksaan Sisaan dan Identifikasi Pengamatan Berpengaruh. Pokok Bahasan :

Analisis Regresi 1. Diagnosa Model Melalui Pemeriksaan Sisaan dan Identifikasi Pengamatan Berpengaruh. Pokok Bahasan : Analss Regres Pokok Bahasan : Dagnosa Model Melalu Pemerksaan Ssaan dan Identfkas Pengamatan Berpengaruh Itasa & Y Angran Dep. Statstka FMIPA-IPB Ssaan Ssaan adalah menympangnya nla amatan y terhadap dugaan

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. Sebelum dilakukan penelitian, langkah pertama yang harus dilakukan oleh

BAB III METODE PENELITIAN. Sebelum dilakukan penelitian, langkah pertama yang harus dilakukan oleh BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Desan Peneltan Sebelum dlakukan peneltan, langkah pertama yang harus dlakukan oleh penelt adalah menentukan terlebh dahulu metode apa yang akan dgunakan dalam peneltan. Desan

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. Jenis penelitian yang dipakai adalah penelitian kuantitatif, dengan

BAB III METODE PENELITIAN. Jenis penelitian yang dipakai adalah penelitian kuantitatif, dengan BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Pendekatan dan Jens Peneltan Jens peneltan yang dpaka adalah peneltan kuanttatf, dengan menggunakan metode analss deskrptf dengan analss statstka nferensal artnya penuls dapat

Lebih terperinci

FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI LAJU PERTUMBUHAN PRODUK DOMESTIK REGIONAL BRUTO (PDRB) PADANG LAWAS UTARA TUGAS AKHIR SARIASMIN HUTAJULU

FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI LAJU PERTUMBUHAN PRODUK DOMESTIK REGIONAL BRUTO (PDRB) PADANG LAWAS UTARA TUGAS AKHIR SARIASMIN HUTAJULU 1 FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI LAJU PERTUMBUHAN PRODUK DOMESTIK REGIONAL BRUTO (PDRB) PADANG LAWAS UTARA TUGAS AKHIR SARIASMIN HUTAJULU 112407030 PROGRAM STUDI D3 STATISTIKA DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS

Lebih terperinci

Model Regresi Variabel dengan Metode Selisih Mutlak. Moderating Variable Regression Model with an Absolute Difference Method

Model Regresi Variabel dengan Metode Selisih Mutlak. Moderating Variable Regression Model with an Absolute Difference Method Model Regres Varabel dengan Metode Selsh Mutlak Moderatng Varable Regresson Model wth an Absolute Dfference Method Desy Ika Rachmawat 1, Des Yunart, dan Darnah And Nohe 3 1 Mahasswa Program Stud Statstka

Lebih terperinci

SELANG KEPERCAYAAN UNTUK KOEFISIEN GARIS REGRESI LINEAR DENGAN METODE LEAST MEDIAN SQUARES 1 ABSTRAK

SELANG KEPERCAYAAN UNTUK KOEFISIEN GARIS REGRESI LINEAR DENGAN METODE LEAST MEDIAN SQUARES 1 ABSTRAK SELANG KEPERCAYAAN UNTUK KOEFISIEN GARIS REGRESI LINEAR DENGAN METODE LEAST MEDIAN SQUARES Harm Sugart Jurusan Statstka FMIPA Unverstas Terbuka emal: harm@ut.ac.d ABSTRAK Adanya penympangan terhadap asums

Lebih terperinci

III.METODE PENELITIAN. Pada penelitian ini subyek yang digunakan adalah siswa VII A SMPN 5

III.METODE PENELITIAN. Pada penelitian ini subyek yang digunakan adalah siswa VII A SMPN 5 33 III.METODE PENELITIAN A Jens Dan Desan Peneltan. Jens peneltan yang dgunakan dalam peneltan n adalah peneltan kuanttatf. Peneltan n merupakan peneltan korelas yang bertujuan untuk mengetahu hubungan

Lebih terperinci

ANALISIS PENGARUH ANGKA PARTISIPASI SEKOLAH DAN PENDUDUK BUTA HURUF TERHADAP PERSENTASE PENDUDUK MISKIN DI PROVINSI SUMATERA UTARA TUGAS AKHIR

ANALISIS PENGARUH ANGKA PARTISIPASI SEKOLAH DAN PENDUDUK BUTA HURUF TERHADAP PERSENTASE PENDUDUK MISKIN DI PROVINSI SUMATERA UTARA TUGAS AKHIR ANALISIS PENGARUH ANGKA PARTISIPASI SEKOLAH DAN PENDUDUK BUTA HURUF TERHADAP PERSENTASE PENDUDUK MISKIN DI PROVINSI SUMATERA UTARA TUGAS AKHIR JOKO SUHADA 102407068 PROGRAM STUDI D-3 STATISTIKA DEPARTEMEN

Lebih terperinci

SKRIPSI. Oleh: NAMA : JABAL JAUHAR ROSADI NIM :

SKRIPSI. Oleh: NAMA : JABAL JAUHAR ROSADI NIM : ANALISIS KINERJA KEUANGAN SEBELUM DAN SESUDAH PENERAPAN GCG (GOOD CORPORATE GOVERNANCE) (StudEmprsPada Perusahaan Publk Yang Dsurve IICG Indonesan Insttute for Corporate Governance) SKRIPSI Oleh: NAMA

Lebih terperinci

Analisis Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Jumlah Tenaga Kerja Industri Besar dan Sedang Di Provinsi Sumatera Utara Tahun 2011

Analisis Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Jumlah Tenaga Kerja Industri Besar dan Sedang Di Provinsi Sumatera Utara Tahun 2011 Analisis Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Jumlah Tenaga Kerja Industri Besar dan Sedang Di Provinsi Sumatera Utara Tahun 2011 TUGAS AKHIR FIRMAN NUGRAHA 102407012 PROGRAM STUDI DIPLOMA 3 STATISTIKA DEPARTEMEN

Lebih terperinci

SKRIPSI untuk memperoleh gelar Sarjana Guru Pendidikan Sekolah Dasar pada Universitas Kristen Satya Wacana Salatiga

SKRIPSI untuk memperoleh gelar Sarjana Guru Pendidikan Sekolah Dasar pada Universitas Kristen Satya Wacana Salatiga MENINGKATKAN HASIL BELAJAR SISWA DALAM MENYUSUN KARANGAN BERDASARKAN RANGKAIAN GAMBAR SERI MELALUI METODE PENUGASAN DAN LATIHAN PADA SISWA KELAS V SDN JAMBEAN 03 SEMESTER 1 KECAMATAN MARGOREJO KABUPATEN

Lebih terperinci

SOLUSI SISTEM PERSAMAAN DIFERENSIAL PARSIAL DENGAN MENGGUNAKAN METODE PERTURBASI HOMOTOPI DAN METODE DEKOMPOSISI ADOMIAN

SOLUSI SISTEM PERSAMAAN DIFERENSIAL PARSIAL DENGAN MENGGUNAKAN METODE PERTURBASI HOMOTOPI DAN METODE DEKOMPOSISI ADOMIAN SOLUSI SISTEM PERSAMAAN DIFERENSIAL PARSIAL DENGAN MENGGUNAKAN METODE PERTURBASI HOMOTOPI DAN METODE DEKOMPOSISI ADOMIAN Ita Rahmadayan 1, Syamsudhuha 2, Asmara Karma 2 1 Mahasswa Program Stud S1 Matematka

Lebih terperinci

PENDEKATAN MULTIPLE REGRESI PADA ANALISIS RAGAM KLASIFIKASI DUA ARAH SKRIPSI MARISA INDA PUTRI

PENDEKATAN MULTIPLE REGRESI PADA ANALISIS RAGAM KLASIFIKASI DUA ARAH SKRIPSI MARISA INDA PUTRI PENDEKATAN MULTIPLE REGRESI PADA ANALISIS RAGAM KLASIFIKASI DUA ARAH SKRIPSI MARISA INDA PUTRI 080823023 DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS SUMATERA UTARA MEDAN

Lebih terperinci

ANALISIS REGRESI. Catatan Freddy

ANALISIS REGRESI. Catatan Freddy ANALISIS REGRESI Regres Lner Sederhana : Contoh Perhtungan Regres Lner Sederhana Menghtung harga a dan b Menyusun Persamaan Regres Korelas Pearson (Product Moment) Koefsen Determnas (KD) Regres Ganda :

Lebih terperinci

PENENTUAN PELUANG BERTAHAN DALAM MODEL RISIKO KLASIK DENGAN MENGGUNAKAN TRANSFORMASI LAPLACE AMIRUDDIN

PENENTUAN PELUANG BERTAHAN DALAM MODEL RISIKO KLASIK DENGAN MENGGUNAKAN TRANSFORMASI LAPLACE AMIRUDDIN PENENTUAN PELUANG BERTAHAN DALAM MODEL RISIKO KLASIK DENGAN MENGGUNAKAN TRANSFORMASI LAPLACE AMIRUDDIN SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2008 PERNYATAAN MENGENAI TESIS DAN SUMBER INFORMASI

Lebih terperinci

BAB V PENGEMBANGAN MODEL FUZZY PROGRAM LINIER

BAB V PENGEMBANGAN MODEL FUZZY PROGRAM LINIER BAB V PENGEMBANGAN MODEL FUZZY PROGRAM LINIER 5.1 Pembelajaran Dengan Fuzzy Program Lner. Salah satu model program lnear klask, adalah : Maksmumkan : T f ( x) = c x Dengan batasan : Ax b x 0 n m mxn Dengan

Lebih terperinci

PENGARUH KENAIKAN HARGA SEMBAKO TERHADAP PEREKONOMIAN MASYARAKAT DI KELURAHAN URUNG KOMPAS KABUPATEN LABUHANBATU TUGAS AKHIR

PENGARUH KENAIKAN HARGA SEMBAKO TERHADAP PEREKONOMIAN MASYARAKAT DI KELURAHAN URUNG KOMPAS KABUPATEN LABUHANBATU TUGAS AKHIR PENGARUH KENAIKAN HARGA SEMBAKO TERHADAP PEREKONOMIAN MASYARAKAT DI KELURAHAN URUNG KOMPAS KABUPATEN LABUHANBATU TUGAS AKHIR ELSYAWILDA HARAHAP 062407158 PROGRAM STUDI D3 STATISTIKA FAKULTAS MATEMATIKA

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. Perkembangan matematika tidak hanya dalam tataran teoritis tetapi juga pada

BAB I PENDAHULUAN. Perkembangan matematika tidak hanya dalam tataran teoritis tetapi juga pada BAB I PENDAHULUAN.. Latar Belakang Masalah Perkembangan matematka tdak hanya dalam tataran teorts tetap juga pada bdang aplkatf. Salah satu bdang lmu yang dkembangkan untuk tataran aplkatf dalam statstka

Lebih terperinci

STATISTICAL STUDENT OF IST AKPRIND

STATISTICAL STUDENT OF IST AKPRIND E-mal : statstkasta@yahoo.com Blog : Analss Regres SederhanaMenggunakan MS Excel 2007 Lsens Dokumen: Copyrght 2010 sssta.wordpress.com Seluruh dokumen d sssta.wordpress.com dapat dgunakan dan dsebarkan

Lebih terperinci

FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI PRODUKSI PERIKANAN LAUT KABUPATEN LANGKAT MENGGUNAKAN REGRESI LINIER BERGANDA HARIYANTO SYAHPUTRA

FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI PRODUKSI PERIKANAN LAUT KABUPATEN LANGKAT MENGGUNAKAN REGRESI LINIER BERGANDA HARIYANTO SYAHPUTRA FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI PRODUKSI PERIKANAN LAUT KABUPATEN LANGKAT MENGGUNAKAN REGRESI LINIER BERGANDA HARIYANTO SYAHPUTRA 122407068 PROGRAM STUDI D3 STATISTIKA DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA

Lebih terperinci

ANALISIS RASIO KEUANGAN SEBAGAI PREDIKSI FINANCIAL DISTRESS (Studi pada Pemerintah Daerah Kabupaten/Kota di Indonesia Tahun )

ANALISIS RASIO KEUANGAN SEBAGAI PREDIKSI FINANCIAL DISTRESS (Studi pada Pemerintah Daerah Kabupaten/Kota di Indonesia Tahun ) ANALISIS RASIO KEUANGAN SEBAGAI PREDIKSI FINANCIAL DISTRESS (Stud pada Pemerntah Daerah Kabupaten/Kota d Indonesa Tahun 2013-2014) ANALYSIS OF FINANCIAL RATIO AS FINANCIAL DISTRESS PREDICTION (Study on

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. SMK Negeri I Gorontalo. Penetapan lokasi tersebut berdasarkan pada

BAB III METODE PENELITIAN. SMK Negeri I Gorontalo. Penetapan lokasi tersebut berdasarkan pada 3 BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Tempat Dan Waktu Peneltan 3.1.1 Tempat Peneltan Peneltan yang dlakukan oleh penelt berlokas d Kelas Ak 6, SMK Neger I Gorontalo. Penetapan lokas tersebut berdasarkan pada

Lebih terperinci

FAKTOR - FAKTOR YANG MEMPENGARUHI KEPADATAN PENDUDUK KOTA MEDAN TAHUN 2012

FAKTOR - FAKTOR YANG MEMPENGARUHI KEPADATAN PENDUDUK KOTA MEDAN TAHUN 2012 FAKTOR - FAKTOR YANG MEMPENGARUHI KEPADATAN PENDUDUK KOTA MEDAN TAHUN 2012 TUGAS AKHIR Diajukan untuk melengkapi tugas dan memenuhi syarat mencapai gelar Ahli Madya RAHMAD NUR HIDAYAT S 102407069 PROGRAM

Lebih terperinci

ANALISIS PENGARUH SEKTOR PERTANIAN DAN SEKTOR INDUSTRI PENGOLAHAN TERHADAP INDEKS PERKEMBANGAN PDRB KABUPATEN ACEH SELATAN RENI HARPIANTI

ANALISIS PENGARUH SEKTOR PERTANIAN DAN SEKTOR INDUSTRI PENGOLAHAN TERHADAP INDEKS PERKEMBANGAN PDRB KABUPATEN ACEH SELATAN RENI HARPIANTI ANALISIS PENGARUH SEKTOR PERTANIAN DAN SEKTOR INDUSTRI PENGOLAHAN TERHADAP INDEKS PERKEMBANGAN PDRB KABUPATEN ACEH SELATAN RENI HARPIANTI 102407075 PROGRAM STUDI D3 STATISTIKA DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS

Lebih terperinci

Analisis Indikator Makroekonomi Negara Tujuan Ekspor terhadap Kinerja Ekspor Non Migas Indonesia: Studi Kasus Lima Negara Tujuan Utama Ekspor

Analisis Indikator Makroekonomi Negara Tujuan Ekspor terhadap Kinerja Ekspor Non Migas Indonesia: Studi Kasus Lima Negara Tujuan Utama Ekspor Analss Indkator Makroekonom Negara Tujuan Ekspor terhadap Knerja Ekspor Non Mgas Indonesa: Stud Kasus Lma Negara Tujuan Utama Ekspor Skrps Dajukan Sebaga Kelengkapan dan Syarat Untuk Menyelesakan Program

Lebih terperinci

Nama : Crishadi Juliantoro NPM :

Nama : Crishadi Juliantoro NPM : ANALISIS INVESTASI PADA PERUSAHAAN YANG MASUK DALAM PERHITUNGAN INDEX LQ-45 MENGGUNAKAN PORTOFOLIO DENGAN METODE SINGLE INDEX MODEL. Nama : Crshad Julantoro NPM : 110630 Latar Belakang Pemlhan saham yang

Lebih terperinci

Analysis of Covariance (ANACOVA)

Analysis of Covariance (ANACOVA) Analss of Covarance ANACOVA Bett Kash Paramtha Ihda Ihsana Gempur Safar Oleh: La Ftran Muhammad Alawdo Erma Aprlana Eka Setanngsh Prof Dr Sr Haratm Kartko Program Stud Statstka FMIPA Unverstas Gadah Mada

Lebih terperinci

FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI SEKTOR PERTANIAN, PETERNAKAN, PARIWISATA TERHADAP PERTUMBUHAN EKONOMI KOTA BINJAI TUGAS AKHIR

FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI SEKTOR PERTANIAN, PETERNAKAN, PARIWISATA TERHADAP PERTUMBUHAN EKONOMI KOTA BINJAI TUGAS AKHIR FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI SEKTOR PERTANIAN, PETERNAKAN, PARIWISATA TERHADAP PERTUMBUHAN EKONOMI KOTA BINJAI TUGAS AKHIR SUCI YENIAR NAINGGOLAN 102407091 PROGRAM STUDI D3 STATISTIKA DEPARTEMEN MATEMATIKA

Lebih terperinci

BAB 4 METODOLOGI PENELITIAN DAN ANALISIS

BAB 4 METODOLOGI PENELITIAN DAN ANALISIS 28 BAB 4 METODOLOGI PENELITIAN DAN ANALISIS 4.1 Kerangka Pemkran dan Hpotess Dalam proses peneltan n, akan duj beberapa varabel software yang telah dsebutkan pada bab sebelumnya. Sesua dengan tahapan-tahapan

Lebih terperinci

MEREDUKSI SISTEM PERSAMAAN LINEAR FUZZY PENUH DENGAN BILANGAN FUZZY TRAPESIUM

MEREDUKSI SISTEM PERSAMAAN LINEAR FUZZY PENUH DENGAN BILANGAN FUZZY TRAPESIUM MEREDUKSI SISTEM PERSAMAAN LINEAR FUZZY PENUH DENGAN BILANGAN FUZZY TRAPESIUM Tut Susant, Mashad, Sukamto Mahasswa Program S Matematka Dosen Jurusan Matematka Fakultas Matematka dan Ilmu Pengetahuan Alam

Lebih terperinci

UKURAN S A S MPE P L P of o. D r D. r H. H Al A ma m s a d s i d Sy S a y h a z h a, SE S. E, M P E ai a l i : l as a y s a y h a

UKURAN S A S MPE P L P of o. D r D. r H. H Al A ma m s a d s i d Sy S a y h a z h a, SE S. E, M P E ai a l i : l as a y s a y h a UKURAN SAMPEL Prof. Dr. H. Almasd Syahza, SE., MP Emal: asyahza@yahoo.co.d Webste: http://almasd. almasd.staff. staff.unr.ac.d Penelt Senor Unverstas Rau Penentuan Sampel Peneltan lmah hampr selalu hanya

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB I PENDAHULUAN. Latar Belakang Matematka sebaga bahasa smbol yang bersfat unversal memegang peranan pentng dalam perkembangan suatu teknolog. Matematka sangat erat hubungannya dengan kehdupan nyata.

Lebih terperinci

IV. UKURAN SIMPANGAN, DISPERSI & VARIASI

IV. UKURAN SIMPANGAN, DISPERSI & VARIASI IV. UKURAN SIMPANGAN, DISPERSI & VARIASI Pendahuluan o Ukuran dspers atau ukuran varas, yang menggambarkan derajat bagamana berpencarnya data kuanttatf, dntaranya: rentang, rentang antar kuartl, smpangan

Lebih terperinci