PEMBAURAN dan PERULANGAN FRAKSIONAL DALAM RANCANGAN PERCOBAAN FAKTORIAL 2 k SKRIPSI

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "PEMBAURAN dan PERULANGAN FRAKSIONAL DALAM RANCANGAN PERCOBAAN FAKTORIAL 2 k SKRIPSI"

Transkripsi

1 PEMBAURAN da PERULANGAN FRAKSIONAL DALAM RANCANGAN PERCOBAAN FAKTORIAL k SKRIPSI Dajka tk Mmh Salah Sat Syarat Mmprolh Glar Sarjaa Sas (S.s) Program Std Matmatka Dss olh : C. Btart No Srya NIM : PROGRAM STUDI MATEMATIKA JURUSAN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS SANATA DHARMA YOGYAKARTA 007

2

3

4 PERNYATAAN KEASLIAN KARYA Saya myataka dga ssgghya bahwa skrps yag saya tls tdak mmat karya ata baga dar karya orag la, kcal yag tlah dsbtka dalam ktpa da daftar pstaka, sbagmaa layakya karya llmah. Yogyakarta, 3 Jl 007 Pls

5 Sgala ssat dah pada waktya (Pth : 3:) Klak dsaat bgt bayak jala tbtag dhadapam da ka tak ta jala maa yag hars ka ambl. Jagala mmlhya dga asal saja. Ttap.. Ddklah da tggallah ssaat, Tarklah afas dalam-dalam dga ph kprcayaa sprt saat ka brafas d har prtamam d da Jaga barka apap mgalhka prhatam, Tgglah.da tgglah lbh lama lag Brdam drlah ttap hg da dgarka hatm Ktka hatm brbcara, brajaklah da Prglah kmaa hatm mmbawam. (Va do t porta l Cor, Ssaa Tamaro) Skrps k prsmbahka kpada Sahabatk Yss Krsts yag slal sta da hadr mmak

6 ABSTRAK Dalam praktk srg tdak mmgkka tk mlakka prcobaa faktoral k scara lgkap dalam kadaa yag homog, maka dlakka pmbara. Pmbara k-p dalam racaga prcobaa faktoral k mrpaka sat tkk dalam racaga prcobaa faktoral dga mmbag jmlah amata dalam prcobaa faktoral k mjad p blok dga mmlh p fk yag aka dbarka. Shgga aka mmmmka ksalaha amata. Bayakya amata dalam racaga racaga prcobaa faktoral k aka mgakbatka tdak prakts da fs. Jka jmlah faktor yag damat ckp bsar maka bbrapa faktor aka mmpya fk yag sama, shgga dga prlaga fraksoal jmlah amata lbh kcl dar racaga faktoral k. Prlaga fraksoal k-p dalam racaga prcobaa faktoral k mrpaka sat cara tk mgaalss racaga prcobaa faktoral k dalam -p dar k amata.

7 ABSTRACT Practcally, t I mpossbl to do th xprmt of k factoral compltly a homog codto, so thr shold b cofdg. Cofdg th k-p factoral dsg s tcq factoral dsg by ddg th mbr of tratmt k factoral xprmt to p block by choosg p ffct that wll b dffsd. A larg mbr of tratmt k factoral dsg wll b practcal ad ffct. If th tratmt s largr ogh, som factors wll ha sam ffct so by dog fractoal rplcato.,th tratmt wll b lss tha k factoral dsg.th k-p fractoal dsg s a way to aalys th k factoral dsg -p from k tratmt.

8 KATA PENGANTAR Pj da sykr kpada Tha Yss da Bda Mara kara brkat kara da rahmat yag tlah dbrka, pls dapat mylsaka skrps. Bayak hambata da kslta yag dtm pls dalam mys da mls skrps. Nam brkat kash, bata da doroga dar brbaga phak, bak lagsg map tak lagsg, akhrya skrps dapat trslsaka. Olh kara t pls g mgcapka trmakash kpada:. Ib CH. Ey Mrwagtyas, S.S, M.S, slak dos pmbmbg yag dga ph ksabara da kash tlah mlagka wakt, pkra srta ksabara mmbmbg pls mys da mylsaka skrps.. Bapak Ir. Ig. Ars Dwatmoko, M.Sc slak Dka FMIPA USD Yogyakarta. 3. Bapak da Ib Dos FMIPA yag tlah mmbrka lm kpada pls slama d bagk klah. 4. Ib Swar da Mas Tkjo yag tlah mmbrka playaa admtras dalam rsa rsa akadmk kpada pls. 5. Bapak Sopr Agkot twty da bs kota jalr yag tlah mgatar pls k kamps. 6. Kda oragtak yag tak ht-htya mdoaka da mmbrka dkga bak moral map matr shgga pls dapat mylska skrps.

9 7. Kakak-kakakk trcta. 8. Sahabat sahabat yag tlah mmbrka smagat, kcraa da khagata slama : Ayk, Bga, La, Vct, La, Ddk, Prast, Wawa, Wlly, Flks, Frry, Narto, To, Wahy Broto, Fr. Rsto, Rr, Tawag, Rm Raa, Rm. Krstyato da Rm. Jayaswaya, Ntty. 9. Tma-tma agkata 00, agkata 98,agkata 99 da agkata 0 0. Tma-tma Jmpg Chor, mas Haha, mbak Tyas da klarga bsarya, Adr, Ar, mas Loly Pls myadar bahwa skrps mash jah dar smpra, olh kara t pls mmbka dr tk mrma krtk srta sara yag brmafaat bag ksmpraa skrps. Da akhrya pls brharap smoga skrps mmbrka mafaat da brga bag sma phak. Yogyakarta, Jl 007 Pls x

10 DAFTAR ISI Halama HALAMAN JUDUL HALAMAN PERSETUJUAN PEMBIMBING HALAMAN PENGESAHAN HALAMAN PERNYATAAN KEASLIAN KARYA HALAMAN PERSEMBAHAN ABSTRAK ABSTACT KATA PENGANTAR DAFTAR ISI DAFTAR GAMBAR DAFTAR TABEL DAFTAR LAMPIRAN x x x x BAB I PENDAHULUAN A. Latar Blakag B. Rmsa Masalah 3 C. Batasa Masalah 3 D. Mafaat Plsa 4 E. Tja plsa 4 F. Mtod Plsa 4 G. Sstmatka Plsa 4 x

11 BAB II LANDASAN TEORI 6 A. Dstrbs Normal, dstrbs Kh-kadrat, da dstrbs - F 6 B. Aalss Varas 3 C. Kotras 3 D. Racaga Prcobaa 33. Tahap - Tahap Prcobaa 33. Dasar Prcobaa Js-js racaga Prcobaa 37 BAB III RANCANGAN PERCOBAAN FAKTORIAL k 39 A. Racaga Prcobaa faktoral 40 B. Racaga Prcobaa faktoral 3 50 C. Racaga Prcobaa faktoral k 57 D. Algortma Yat s 6 BAB IV PEMBAURAN da PERULANGAN FRAKSIONAL k-p 69 A. Pmbara 7 B. Prlaga Fraksoaal k-p 8. Racaga Fraksoal k- 83. Racaga Fraksoal k-p Mgabgka Pcaha 98 BAB V KESIMPULAN 05 DAFTAR PUSTAKA 08 LAMPIRAN 09 x

12 DAFTAR GAMBAR Halama Gambar x

13 DAFTAR TABEL Halama Tabl. 3 Tabl. 9 Tabl.3 9 Tabl.4 3 Tabl 3. 4 Tabl Tabl Tabl Tabl Tabl Tabl Tabl Tabl Tabl Tabl Tabl Tabl Tabl Tabl Tabl Tabl x

14 Tabl Tabl Tabl Tabl Tabl Tabl Tabl Tabl Tabl Tabl Tabl Tabl Lampra 09 Tabl Lampra 0 Tabl Lampra 3 x

15 DAFTAR LAMPIRAN Halama Tabl Lampra 09 Tabl Lampra 0 Tabl Lampra 3 Tabl Lampra 4 3 Tabl Lampra 5 5 Tabl Lampra 6 8 Tabl Lampra 7 0 Tabl Lampra 8 x

16 BAB I PENDAHULUAN A. LATAR BELAKANG Racaga prcobaa (dsg kprmt) mrpaka lagkah lgkap yag prl dambl sblm mlakka prcobaa (kprmt), agar data yag smstya dprlka dapat dprolh. Shgga aka mmbawa kpada aalss yag obyktf da ksmpla yag brlak tk prsoala yag dbahas. Scara mm racaga prcobaa dapat dbag mjad da klompok yat racaga prcobaa lgkap da racaga prcobaa tdak lgkap. Yag dmaksd dga racaga prcobaa lgkap adalah prcobaa yag slrh prlakaya mcl brsama-sama dalam sat klompok. Sdagka prcobaa tak lgkap alah prcobaa yag sbaga prlakaya ada yag mcl dalam sat klompok. Brkt mrpaka cotoh pggaa racaga prcobaa dalam khdpa shar-har:. Sorag plt prtaaa aka mlt faktor apa saja yag mmpgarh hasl paa pad, maka a mlt da js artas, da js ppk da da mtod pgdala glma.. Sat pross kma mmpya da bah faktor yag mmpgarh kcpata raks yat kostras rakta da jmlah katals, pada kostras rakta mmpya da js yat yag brkadar 5% da

17 yag bkadar 5%. Sdagka jmlah katals dtmpatka dkotak A da kotak B. Prcobaa d atas trmask racaga prcobaa faktoral k. Sat prcobaa dapat dmaska kdalam racaga prcobaa faktoral k apabla pada prcobaa trsbt trdr atas da faktor ata lbh (k>) yag mmpgarh da masg-masg faktor mmpya da prlaka. Racaga prcobaa faktoral dgaka tk mgj (mgaalss) sma kombas prlaka yag ada shgga dprolh prlaka yag brpgarh trhadap prcobaa trsbt Jmlah amata dalam sbah racaga faktoral k aka mgkat sbadg dga jmlah faktor yag trlbat. Sbaga cotoh, racaga prcobaa 6 dga rplkas sbayak sat kal aka mmbthka 64 amata. Utk mgtah faktor ata kombas prlaka yag mmpgarh prcobaa trsbt maka dprlka pgamata scara lgkap yat sbayak 64 dalam kadaa yag homog. Kara kadaa yag homog slt ata bahka tdak mgk dcapa, maka dapat dlakka pmbara. Pmbara mrpaka sbah tkk dalam racaga prcobaa faktoral, yat dga mmbag racaga prcobaa faktoral kdalam blokblok yag brkra lbh kcl. Dga pmbara aka d dapat kadaa yag lbh homog. Utk mlakka prcobaa faktoral dga jmlah amata lgkap mmrlka baya, wakt da matr yag ckp bayak. Jka dalam mlakka racaga prcobaa ada ktrbatasa baya, wakt da matr

18 3 maka dapat dlakka prcobaa dga mgamat sbaga dar jmlah amata faktoral lgkap. Pylsaa racaga prcobaa faktoral dga mgamat sbaga dar racaga faktoral lgkap dsbt dga prlaga fraksoal. Racaga yag trbtk dar prlaga fraksoal srg dkal dga racaga fraksoal. B. RUMUSAN MASALAH Pokok prmasalaha yag aka dbahas dalam tlsa adalah:. Apa yag dmaksd dga racaga prcobaa.. Apa yag dmaksd racaga prcobaa faktoral k. 3. Bagamaa mylsaka da mgaalsa racaga prcobaa faktoral k dga pmbara. 4. Bagamaa mylsaka da mgaalsa racaga prcobaa faktoral dga prlaga fraksoal. C. PEMBATASAN MASALAH Plsa skrps tdak mmbahas sma tor yag brhbga dga skrps. Ttap dbatas pada bbrapa hal yat:. Torma ktggala tdak dbktka, kara dlar jagkaa skrps.. Pmbahasa ttag racaga faktoral k haya dbatas pada pmbara da prlaga fraksoal dga jmlah amata sama.

19 4 3. Pambaha ttk tgah, racaga Placktt-Brma da racaga rsols tdak dbahas. D. MANFAAT PENULISAN Mafaat plsa adalah tk mmplajar ttag pmbara da pglaga fraksoal dalam racaga prcobaa faktoral k. E. TUJUAN PENULISAN Tja yag g dcapa adalah mmaham tkk dalam racaga prcobaa khssya racaga prcobaa faktoral k dga pmbara da prlaga fraksoal. F. METODE PENULISAN Mtod yag dgaka dalam plsa adalah std pstaka yat dga mmbaca bk-bk yag brkata dga racaga prcobaa faktoral. G. SISTEMATIKA PENULISAN Sbaga gambara ttag hal apa saja yag dbahas dalam plsa, brkt adalah sstmatka pmbahasa yag ada dalam skrps. Bab I mmbahas ttag gambara mm skrps yag trdr dar latar blakag masalah, rmsa masalah, pmbatasa masalah, mafaat plsa, tja plsa, da mtod plsa.

20 5 Bab II aka mmbahas ttag dstrbs ormal, Kh-kadrat da dstbs -F, Aalss aras, racaga prcobaa, srta ttag kotras. Pada bab III brs ttag racaga prcobaa faktoral, 3, k da algortma Yat s yag aka dgaka tk mghtg jmlah kadrat da stmas fk dalam racaga faktoral k. Bab IV brs ttag pmbara racaga faktoral k dalam blok da dalam p blok srta prlaga fraksoal dalam racaga faktoral k. Da tk bab V brs ttag ksmpla.

21 6 BAB II LANDASAN TEORI Dalam bab aka mmbahas matr yag brhbga dga pmbara da prlaga fraksoal racaga prcobaa faktoral k. A. Dstrbs Normal, dstrbs Kh-kadrat da dstrbs-f Sbbab aka mmbahas dstrbs ormal, dstrbs Kh-kadrat da dstrbs-f kara dalam pmbahasa slajtya ktga dstrbs trsbt sagat dprlka. Dfs. Sbah arabl radom dkataka brdstrbs ormal jka fgs dstasya d brka sbaga brkt: xμ f ( x) tk - <x< π dga paramtr μ da brada dalam tral - <μ< da > 0. Torma. Jka arabl radom yag brdstrbs ormal maka rata-rata da aras arabl radom adalah E() μ da V(). Bkt: Rata-rata dstrbs ormal dapat dprolh dga cara sbaga brkt:

22 7 [ ] dx x dx x f x E x ) (. μ π msal x μ y maka [ ] dy y dy y E y y ) ( ) ( π μ π μ μ μ π μ π 0 dy dy y y y sdagka aras dar dstrbs ormal adalah ( ) [ ] ( ) ( ) dx x dx x f x E V x ) ( ) (. ) ( μ π μ μ μ msal x μ y maka [ ] ( ) dy y V y π ( ) dy y y π ( ) 0 π π dy y y y Jad fgs dstrbs ormal mmpya da paramtr yat μ da, dga μ adalah rata-rata da adalah aras. PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI

23 8 Torma. Jka arabl radom yag brdstrbs ormal maka fgs pmbagkt momya adalah: () t t t m μ Bkt: Msalka brdstrbs ormal dga rata-rata μ da aras maka mmpya fgs pmbagkt mom: [ ] tx E t m ) ( ( ) ( ) dx dx x f x tx tx. μ π ( ) ( ) ( ) dx dx t t t x t x x x tx 4 ( μ μ μ μ μ π π ( ) ( ) ( ) ( ) dx dx t x t t t x t x t t 4 4 μ μ μ μ μ π π t t μ. PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI

24 9 Torma.3 Jka,, 3,, sat sampl radom brkra dar sat dstrbs ormal yag mmpya rata-rata μ da aras maka: brdstrbs ormal dga rata-rata μ da aras Bkt: Kara,, 3,, adalah sampl radom dar poplas ormal dga rata- rata μ da aras da adalah arabl radom salg bbas yag brdstrbs ormal dga E() μ da V(),,,3,, Slajtya ( ) ( ) ( ) ( ) 3 Κ Shgga brdstrbs ormal dga rata-rata da aras sbaga brkt: ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) E E 3 Κ μ μ μ μ μ Κ ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) V V 3 Κ Κ PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI

25 0 Dar Torma.3 datas maka dapat dsmplka bahwa rata-rata dstrbs sampl sama dga rata-rata dar arabl radom da aras dstrbs sampl sama dga aras d bag kra sampl. Brdasarka Torma.3 brdstrbs ormal dga rata-rata μ μ da aras maka: Z μ μ brdsrrbs ormal stadart. Torma.4 (Torma ktggala) Msalka da Y da arabl radom, dga fgs pmbagkt mom m (t) da m Y (t). Jka m (t) m Y (t) tk sma la t, maka ada Y mmpya dstrbs probabltas yag sama. Torma.4 dalam Skrps tdak dbktka. Dfs. ( ) k t Fgs gamma ddfska dga Γ k t dt tk sma k >0 Dfs.3 Sat arabl radom mmpya fgs dstas f r ( x) x, x [0, ) r Γ( r ) x dkataka mmpya dstrbs Kh-kadrat dga drajat bbas r. 0

26 Torma.5 Jka arabl radom brdstrbs Kh-kadrat dga drajat bbas r maka mmpya fgs pmbagkt mom: m Bkt: () t t r Fgs pmbagkt mom dstrbs Kh-kadrat aka dtjkka sprt d bawah : tx m ( t) f ( x) dx 0 m ( t) tx r Γ 0 msalka a r maka r x r x dx m ( t) tx a Γ( a ) 0 x a x dx 0 Γ x a ( a ) a x(t ) dx msalka y x( t) maka m y t ( t) Γ( a ) 0 a y a dy ( t)

27 0 0 ) ( ) ( ) ( ) ( Γ Γ a a y a a a y a a t dy a y t dy a y t t tk < t maka dprolh fgs pmbagkt mom dar dstrbs Khkadrat yat ) ( ) ( r t t m r t. Torma.6 Jka brdstrbs ormal dga rata-rata μ da aras maka μ Z brdstrbs Kh-kadrat dga drajat bbas. Bkt: Msal fgs dstrbs ( ) [ ] [ ] ( )dz z f w Z w P w P Z w F w w W dga trasformas y z shgga y dy dz maka ( ) ( ) 0, w dy y y dy dz z f w F w y w y w W π π PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI

28 3 kara f(w)f W(w) maka f ( w) w Z brdstrbs Kh-kadrat dga drajat bbas. w brdasarka Dfs. maka π Torma.7 Jka arabl radom.,, k brdstrbs ormal da salg bbas dga rata-rata μ da aras maka U k μ brdstrbs Kh-kadrat dga drajat bbas k. Bkt: Jka μ Z maka Z brdstrbs ormal stadar. Maka fgs pmbagkt mom dar U dttka sbaga brkt U k t t z k k ( t) E[ ] tz tz E E E[ ] m dga z tz tz [ ] dz E π π ( t ) z dz tk t < maka E[ ] tz t t π ( t ) z dz t

29 4 Kara t π ( t ) z dz mjkka las darah d bawah kra ormal dga aras t k k k E t tz. Maka [ ] t mrpaka fgs pmbagkt mom dar dstrbs Kh-kadrat dga drajat bbas k. Shgga U k μ brdstrbs Kh-kadrat dga drajat bbas k. Torma.8 Jka mrpaka rata-rata dar,, 3,, adalah sampl radom brkra yag mmpya rata-rata μ da aras maka: ( μ) U brdstrbs kh-kadrat dga drajat bbas. Bkt: Mrt Torma.3 brdstrbs ormal dga rata-rata μ da aras μ, maka Z brdstrbs ormal stadart, shgga Fgs Pmbagkt mom dar U dapat dttka sbaga brkt: m ( t) E U dga t [ ] k t E z

30 5 tz tz z [ ] dz E π π ( t ) Z dz tk t < maka tz E[ ] t t π ( t ) z dz t t ( ) maka mrt Torma.5 maka drajat bbas. ( μ) U brdstrbs Kh-kadrat dga Torma.9 Adaka,, 3,, adalah sampl radom yag salg bbas da brkra dar sat dstrbs ormal yag mmpya rata-rata μ da aras μ maka Z adalah sampl radom yag salg bbas da brdstrbs ormal da drajat bbas. Bkt: Z μ brdstrbs Kh-kadrat dga Kara,, 3,, adalah sampl radom yag salg bbas da brkra dar dstrbs ormal yag mmpya rata-rata μ da aras maka μ Z brdstrbs ormal stadar. Sampl Z salg bbas shgga

31 6 mrt Torma.6 maka Z μ brdstrbs Kh-kadrat dga drajat bbas. Torma.0 Jka,,, mrpaka sampl dar dstrbs ormal dga rata-rata μ da aras maka: ( ) S Z brdstrbs Kh-kadrat dga drajat bbas -. Bkt: Dga mambah da mgrag rata-rata sampl maka: ( ) ( ) ( ) [ ] μ μ ( ) ( ) ( ) ( ) μ μ kara ( ) ( ) ( ) μ μ μ μ μ μ PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI

32 7 0 μ μ maka ( ) ( ) ( ) μ μ Da ( ) ( ) ( ) μ μ ( ) ( ) S μ Kara brdstrbs ormal dga μ da aras / brdasarka Torma.8 maka ( ) μ brdstrbs Kh-kadrat dga drajat bbas da brdasarka Torma.9 maka ( ) μ brdstrbs Kh-kadrat dga drajat bbas, maka ( ) S brdstrbs Kh-kadrat dga drajat bbas (- ). Salah sat dstrbs yag trptg dalam statstka alah dstrbs-f. Statstk F ddfska sbaga da arabl radom Kh-kadrat yag salg bbas da masg-masg dbag dga drajat bbasya. Jad dapat dtls: PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI

33 8 Y F dga da Y mrpaka arabl radom yag masg-masg brdstrbs Kh-kadrat dga drajat bbas da. Torma. Jka da Y arabl radom yag salg bbas da masg-masg brdstrbs Kh-kadrat dga drajat bbas da. Maka dstrbs arabl radom Y F mmpya fgs dstas probabltas ( ) > Γ Γ Γ 0, 0 0, f f f f f f F Da arabl radom F brdstrbs-f dga drajat bbas da. Bkt: Dktah da Y brdstrbs Kh-kadrat dga drajat bbas da maka ( ) > Γ 0, 0 0, x x x x f x ( ) > Γ 0, 0 0, y y y y f y Y Shgga dstrbs plag gabga arabl radom da Y adalah PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI

34 9 ( ),, y x Y y x y x f Γ Γ Γ Γ y x y x Msalka zy da padag trasformas y z f h y x : y x y x f y x fy x kara z y maka fz x Da trasformasya mjad y z fz x h : dar fgs- fgs trsbt mghaslka z fz f f x ( ) 0 z f f y f fz z z x ( ) z z z y Jacoba (J(x,y)) dprolh dga dtrma dar ( ) z y f y z x f x y x J, PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI

35 0 z f z 0 shgga z J Trasformas sat-sat mmtaka ttk { } < < < < 0, ) 0, ( k hmpa { < < < < z f z f 0, ) 0, ( } maka dprolh dstrbs gabga F da Z: ( ) ( ) J z f f z f Z F,,, λ z z fz z fz Γ Γ ( ) z z z f z f z fz Γ Γ, λ Γ Γ Γ Γ f z f z z f z z f Maka ( ) ( ) 0, dz z f f f F λ PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI

36 dz z f f z Γ Γ 0 Γ Γ 0 dz z f f z Utk mtka f F (f) dmsalka : f z t shgga f t z da dt f dz.maka dprolh dt f f t f f f t F 0 ) ( Γ Γ Γ 0 t f dt t f f Γ Γ Γ Γ f f Jad trbkt bahwa. ( ) > Γ Γ Γ 0, 0 0, f f f f f f F PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI

37 Drajat bbas yag brkata dga arabl radom Kh-kadrat pada pmblag F slal dtls lbh dahl kmda dkt olh drajat bbas yag brkata dga arabl radom Kh-kadrat yag mcl pada pybt. Jad kra dstrbs F tdak haya brgatg pada kda paramtr da, ttap jga pada rta plsaya. Bgt pla jka kda blaga dttka maka kraya mjad trtt. Torma. Jka S da S aras sampl radom yag salg bbas brkra da yag dambl dar da poplas brdstrbs ormal maka: F S S S S brdstrbs- F dga drajat bbas - da -. Bkt: Msalka sampl radom brkra da dambl dar poplas radom, masg-masg dga aras da. Mgaka Torma.0 maka dprolh: Z ( ) S da Z ( ) S myataka da arabl radom yag brdstrbs Kh-kadrat dga drajat bbas - da -. Kara kda sampl dambl scara radom maka arabl radom trsbt salg bbas. Jka Z da Z maka dga mgaka Torma.9 dprolh: Y

38 3 F Y Z Z ( ) ( ) S S ( ) ( ) S S S S da arabl radom F brdstrbs-f dga drajat bbas - da -. B. Aalss Varas Msalka sampl radom brkra dambl dar k poplas, k-k poplas dklasfkaska mrt prlaka ata klompok yag brbda. Dasmska bahwa k poplas t brdstrbs ormal dga rata-rata μ, μ, μ 3,, μ k da aras yag sama. Shgga j hpotssya adalah: H o : μ μ μ 3 μ k H : skrag-kragya da la rata-rata tdak sama. Msalka j adalah sampl k-j dar poplas k-, maka data- data dar pgamata dar k poplas dapat d tlska sbaga brkt: Tabl. : k sampl radom Sampl : Poplas k k k : : : : k Total Pgamata.. :. Total Poplas k Rata-rata Poplas k... k... k

39 4 Dga:,j : Sampl k dar poplas k-j, dga,, 3,,k da j,, 3,,. Jmlah total pollas k-.. Jmlah total sma k pgamata. Rata-rata pgamata pada pollas k-.. Rata-rata sma k pgamata Stap pgamata dapat dtls dga btk lar: j μ ε (.) j dga : j : bsarya pgamata k-, prlaka k-j. μ : paramtr rata-rata. ε j : ror yag brdstrbs N(0, ) :,, 3,, k da j :,,, Btk la dar prsamaa (.) dprolh dga msbttska μ μ kdalam prsamaa (.) dga μ adalah rata-rata dar μ da: τ Shgga prsamaa (.) dapat dtls: μ k μ k j μ τ ε (.) j k dga: τ ( μ μ) 0 k

40 5 τ dsbt sbaga fk ata pgarh prlaka k-. Shgga hpotss ol yag myataka bahwa sma la rata-rata k-k poplas sama mlawa hpotss altratfya yag myataka bahwa skragkragya ada da rata-rata tdak sama. Dapat dyataka sbaga brkt: H o : τ τ Λ τ k 0 H : skrag-kragya sat τ tdak sama dga ol. Shgga Uj yag aka dgaka brdasarka pada prbadga da la dgaa bbas dar ksamaa aras poplas. Kda la dgaa trsbt dprolh dga mgraka total aras mjad da kompo. Torma. Bkt : k k k ( j.. ) (. ) ( j. ) j j k k ( ) [ ( ) ( )] j. j. j j k [ (. ) (. )( j. ) ( j. ) ] j k k k (. ) (. )( j. ) ( j. ) j j j k Sk prtama prsamaa datas dapat dtls mjad (. ) kara sk prtama prsamaa datas tdak mpya sbkrp j. Kmda pjmlaha sk kda prsamaa datas aka mghaslka:

41 6 k k ( )( ). j. (. )( j. ) j j k (. ) ( j. ) j j k ( ). ( j ) j j k ( ). ( j ) j j k j 0 ( )( 0). k k k Jad trbkt ( j ) (. ) ( j. ) j. j... j j Agar mmdahka pggaaya maka sk-sk dalam Torma. maka dotaska dga: k ( j k ( k ( j j.. ) jmlah kadrat total (JK T ) (.4). ) jmlah kadrat prlaka (JK P ) (.5) j. ) jmlah kadrat ror (JK E ) (.6) shgga jmlah kadrat dalam Torma. dapat dlambagka dga prsamaa:

42 7 JK T JK P JK E (.7) Salah sat la dgaa bag yag ddasarka pada k- drajat bbas adalah: S k (... ) JK P (.8) k k. : rata- rata sampl dar poplas k-.. : rata- rata total pgamata S : aras atar klompok (btw- grop arac) Bla H o bar, S mrpaka pdga tak bas bag. Jka H bar maka JK P cdrg mghaslka la yag lbh bsar, artya S mdga lbh dar. Nla dgaa bag yag la brdasarka pada k(-) adalah: S ( ) k ( j. ) ( ) JK E j (.9) k k Nla mdga S brdasarka ror yat slsh atara stap pgamata dga rata-rata dar klompok/prlaka masg-masg. Nla dgaa S brsfat takbas, bak tk hpotss bar ata salah. Apabla hpotss ol bar, maka pdga tak bas bag adalah: JKT S (.0) k

43 8 Torma. tdak haya mgraka Jmlah Kadrat Total, ttap jga jmlah total drajat bbasya: S da. k- k- k(-) (.) Statstk j tk mgj H o τ τ τ k 0 adalah prbadga S S f (.) S Bla hpotss ol bar, maka Prsamaa (.) mrpaka arabl radom F yag mmpya dstrbs-f dga drajat bbas (k-) da k(-). Jka H o salah maka S mdga lbh dar shgga dprolh j aras sat arah dga darah krts yag slrhya trltak d jg kaa fgs dstrbsya. Da hpotss ol dtolak pada taraf sgfka a bla: f > fα [( k ), ( k( ) )] (.3) Utk prhtga Jmlah Kadrat dapat dprolh dga mmprlas da mydrhaaka dfs JK P da JK T dalam Torma..Shgga mghaslka: JK T k j j.. k (.4) JK P k... k (.5) JK E JK JK (.6) T P

44 9 Prhtga aalss aras dapat dtlska sbaga brkt: Tabl. : Tabl aalss aras sat arah Smbr Varas Jmlah Kadrat Atar k prlaka ( Eror Total k ( j. ) j. ) k ( j ) j Drajat bbas k- Rata-rata jmlah kadrat JK P S k JK E S k(-) k( ). k- f htg S f S Cotoh. Sbah pabrk tas mggaka krtas sbaga baha plaps tas yag aka dprodksya. Shgga prl dtlt kkata daya rggag krtas trsbt. Ddga kkata daya rggag krtas adalah fgs kostras kkrasa kay dalam bbr krtas. Maka dlakka plta dga mgaka lma kostras kkrasa kay yag brbda dalam bbr krtas. Kostras kkrasa kay yag dgaka adalah 5%, 0%, 5%, 0% da 5%. Dalam Plta trsbt dambl 5 pgamata scara radom pada masg-masg kostras. Maka dprolh hasl pgamata sbaga brkt: Tabl.3: Data Cotoh. Kostras Pgamata kkrasa kay (%) Total pgamata

45 30 Jawab: Aka dbadgka pgarh bbrapa kostras kkrasa kay trhadap daya rggag prodks tas. Hpotss ol myataka bahwa rata-rata daya rggag klma prlaka sama sdagka tk hpotss altratfya myataka bahwa rata-rata daya rggag klma prlaka tdak sama. Shgga hpotss trsbt dtls: a. H o : μ μ μ 3 μ 4 μ 5 H : skrag-kragya da la rata-rata tdak sama. b. Jmlah kadratya adalah: JK JK T P 5 j j ( 7 7 Κ 5 ) ( Κ 54 ) JK E JKT JK P shgga JK k 4 P S JK k ( ) E S S 8.99 f S 8.06

46 3 Tabl.4:Aalss aras cotoh. Smbr Varas Jmlah Kadrat Drajat bbas Rata-rata jmlah kadrat f htg Atar prlaka JK P S f 4.76 Eror JK E S Total JK T c. Statstk j F aka mmlk dstrbs-f dga drajat bbas pmblag 5-4 da drajat bbas pybt Maka dar tabl la F 0.0;4: Shgga darah prmaa Ho adalah [0: 4.43) da darah polakaya adalah [4.43: ). d. Kara f maka hpotss ol d tolak. Jad ada prbdaa rata-rata daya rggag datara klma prlaka trsbt. Shgga dsmplka bahwa kostras kkrasa kay dalam bbr krtas scara brart mmpgarh kkata daya rggag krtas. C. Kotras Uj hpotss dalam aalss aras sat arah mjkka bahwa apakah rata-rata prlaka sama ata tdak. Ttap dalam plta srg dlakka aalss yag lbh jah, shgga prbadga rata-rata prlaka atar klompok sagat brga. Rata-rata prlaka k- dapat ddfska sbaga μ μ τ da μ ddga dga.

47 3 Msal dalam Cotoh., hpotss olya adalah H : τ 0dtolak 0 dga τ pgarh kostras kkrasa kay. Padahal dktah bbrapa js kostras mghaslka daya kkata rggag yag brbda, ttap kostras maa yag mgakbatka prbdaa t. Dalam Cotoh. msal ddga bahwa kostras js da 5 aka mghaslka kkata daya rggag sama, brart hpotss yag dgaka H H 0 : μ μ : μ μ 5 5 Hpotss dapat dj dga mggaka sbah kombas lar dar total prlaka Jka ddga rata-rata prlaka kostras da 3 tdak brbda dar rata-rata prlaka kostras 4 da 5, maka hpotssya adalah H H 0 : μ μ μ μ 3 : μ μ μ μ Yag brart kombas lar total prlakaya dga. : total prlaka kostras 5% 3. : total prlaka kostras 5% 4. : total prlaka kostras 0% 5. : total prlaka kostras 5% 0 Scara mm prbadga rata-rata prlaka yag mmpgarh dapat dyataka dalam sbah kombas lar total prlaka sbaga

48 33 a Q q (.7) dga a q 0, total prlaka k-, a bayakya prlaka, q mrpaka kofs kotras. Kombas lar dalam Prsamaa (.7) dsbt kotras. Maka jmlah kadrat (JK) tk stap kotras adalah JK Q a q Q a a q q (.8) dga adalah jmlah pglaga stap prlaka dga drajat bbas tggal. Sbah kotras dj dga mmbadgka jmlah kadrat rata-rata ror (JK E ), maka statstk yag dhaslka aka brdstrbs F dga drajat bbas da N-a. Dga N mrpaka total pgamata da a adalah bayakya prlaka. D. Racaga Prcobaa Dalam mracag sbah prcobaa ada bbrapa hal yag prl dktah atara la apa yag dmaksd dga prcobaa, da hal-hal yag prl dprhatka saat mmbat sbah racaga prcobaa. Pada baga aka mmbahas ttag hal-hal yag brkata dga racaga prcobaa.. Tahap- tahap prcobaa Prcobaa srg dlakka olh brbaga bdag lm. Tja dlakka ya sbah prcobaa adalah tk myldk hbga atar prlaka yag mmpggarh sat pross. Mracag prcobaa trlbh dahl sagatlah

49 34 dprlka, hal brtja agar data yag dprolh rla dgaka da ddapat formas sbayak mgk. Shgga prcobaa yag dlakka aka lbh fktf, fs. Dalam sbah prcobaa ada tga tahap yag prl dlakka : a. Prcobaa pdahla Sblm mlakka prcobaa yag ssgghya maka dprlka adaya prcobaa pdahla, hal brtja tk mmprolh ptjk dalam pmlha prlaka. Shgga pada tahap dlakka prbadga bbrapa prlaka. b. Prcobaa sbarya Stlah prcobaa pdahla maka tahap slajtya adalah prcobaa sbarya. Pgdala kragama faktor yag mmpgarh prcobaa dlakka scara ktat. Hal brtja tk mtka prlaka (tratmt). Pada tahap sagat mmprhatka prsp racaga prcobaa, shgga hasl yag dprolh mmh prsyarata tk daalss. c. Prcobaa dmotras Tahap trakhr dalam prcobaa adalah prcobaa dmotras, yag brtja mjkka hasl da kggla dar prcobaa yag tlah dlakka srta mmbadgka dga hasl prcobaa sblmya.. Dasar- dasar racaga prcobaa Dalam mracag sbah prcobaa, prmsa masalah scara rc mrpaka hal trptg kara dga prmsa masalah yag rc aka

50 35 ddapat brbaga altratf pylsaa da ksmpla yag ald da objktf. Dbawah mrpaka lagkah-lagkah tk mracag sbah prcobaa: a. Mtka adaya sat masalah. b. Mrmska masalah scara jlas da rc. Prmsa masalah yag jlas aka mmbrka pgrta kadaa sbarya da pylsaa dar masalah tsbt dga lbh bak. c. Mmlh faktor da taraf Faktor mrpaka js prlaka. Sdagka yag dmaksd dga prlaka adalah kods trtt yag dbrka dalam sbah prcobaa. Shgga dalam mracag prcobaa plt hars dapat mmlh faktor yag mmpgarh prcobaa trsbt, faktor srg dsbt dga arabl bbas. Taraf (ll) mrpaka prlaka trhadap stap faktor. Ada da js taraf yat taraf kaltatf da kattatf. Taraf kaltatf adalah taraf yag brpa data kaltatf (qaltat data) da taraf kattatf adalah taraf yag brpa data kattatf (qattat data). Data kaltatf scara sdrhaa dsbt data yag bka brpa agka. Data dbag mjad da yat data omal da data ordal. Data kattatf (qattat data) mrpaka data yag brpa agka dalam art sbarya. Data kattatf dapat dbag mjad da yat data tral da data raso.

51 36 d. Mmlh arabl rspo. Varabl rspo dalam sat prcobaa mrpaka arabl yag aka dkr. Varabl jga dsbt dga arabl trkat.. Mmlh racaga prcobaa. Pmlha js racaga prcobaa yag tpat aka mmpgarh tgkat fss prcobaa. f. Aalss data Dga aalss statstk yag tpat maka aka dprolh ksmpla yag bar da objktf. g. Ksmpla Dalam mracag sbah prcobaa ada bbrapa prsp dasar yag hars dph yat: a. Radomsas Radomsas brtja agar stap prlaka dalam prcobaa mdapat plag yag sama. Fgs radomsas adalah: Asms salg bbas atar prlaka trph. Agar stmas ror da rata rata prlaka tdak trjad bas. Mmprkcl kmgka adaya korlas atar pgamata da korlas atar ror. Mgkatka objktftas dalam mmbrka prlaka matr prcobaa.

52 37 b. Rplkas Jka dalam racaga prcobaa stap prlaka dlag sbayak kal maka racaga t dkataka mmpya rplkas (prlaga). Fgs dar rplkas adalah tk mtka bsarya aras ror, mmprtgg ktpata prcobaa da mmprlas rag lgkp prcobaa.aras ror mrpaka prbdaa hasl dar sat pgamata dga prlaka yag sama. Bayakya rplkas trgatg pada bayak prlaka, tgkat homogtas da bayakya matr prcoba. Jka jmlah prlaka da matr ckp bayak da homog maka tdak mmrlka rplkas yag bayak, hal aka mmblka pmbgkaa baya da prcobaa krag fktf. c. Pmbloka Pmbloka brart mgmplka matr prcobaa yag rlatf homog mjad sat klompok, shgga dprolh bbrapa klompok matr prcobaa dga aras dalam klompok ttap kcl da aras atar klompok lbh bsar. 3. Js-js racaga prcobaa Scara mm racaga prcobaa dapat dbag mjad da klompok yat racaga prcobaa klompok lgkap da racaga klompok tdak lgkap. Racaga klompok lgkap adalah racaga prcobaa yag slrh prlakaya mcl dalam sat klompok. Sdagka racaga klompok

53 38 tdak lgkap adalah racaga prcobaa yag haya sbaga dar prlaka mcl dalam stap klompok. Racaga prcobaa klompok lgkap dbag mjad mpat js yat racaga klompok tapa pmbatasa, racaga klompok dga sat batasa, racaga klompok dga da batasa da racaga klompok dga batasa tga ata lbh. Sdagka cotoh klompok tdak lgkap adalah racaga ptak trpsah. Racaga acak lgkap trmask racaga klompok tapa batasa. Racaga js dgaka tk prcobaa yag mmpya matr da faktor prcobaa yag rlatf homog, bayakya prcobaa stap prlaka tdak sama.. Msalya prcobaa yag dlakka ddalam laboratorm. Sdagka racaga klompok dga sat pmbatasa adalah racaga acak klompok (radom blok dsg) yat sbah racaga klompok lgkap yag mmpya batasa pgacaka. Dalam racaga matr prcobaa dbag mjad bbrapa klompok brdasarka homogtas matr da stap amata dalam klompok dapat dlag. Racaga faktoral trmask dalam klompok. Cotoh racaga prcobaa klompok dga da pmbatasa adalah racaga bjrsagkar lat da crossor dsg, sdag cotoh klompok dga tga ata lbh pmbatasa adalah racaga bjrsagkar lat graco da racaga bjrsagkar hypr graco

54 39 BAB III RANCANGAN PERCOBAAN FAKTORIAL k Dalam prcobaa srg mlbatka sjmlah faktor da stap faktor trsbt basaya trdr dar bbrapa prlaka (taraf). Kombas prlaka dar sbah prcobaa dttka olh kombas dar stap kombas taraf d stap faktorya. Jka dalam sbah prcobaa aka mlt sma kombas prlaka yag ada, maka prcobaa trsbt damaka prcobaa faktoral. Shgga prcobaa faktoral dprolh dga mylagka sma taraf dar stap faktorya. Msal sat prcobaa aka mmbadgka lma js artas taama dga tga cara brcocok taam yag brbda. Maka aka dprolh prcobaa faktoral 5 x 3, yag mmrlka 5 kombas prlaka yag brbda. Dalam khdpa shar-har bayak prcobaa yag mlbatka sjmlah faktor dmaa stap faktorya trdr atas da taraf. Msal sbah prcobaa yag haya mlbatka da macam tmpratr kstrm yat tgg da rdah, da js ms cc yat js lama da js bar. Jka sat prcobaa yag mlbatka k bah faktor yag masg-masg faktor mmpya da taraf maka prcobaa t dsbt prcobaa faktoral k. Bayakya taraf dtls sbaga blaga pokok da k yag mrpaka bayakya faktor dtls sbaga pagkat. Msal sbah racaga prcobaa aka mlbatka da faktor yat A da B, masg- masg faktor trdr atas da taraf, maka trmask racaga prcobaa faktoral. Shgga tk prcobaa faktoral k aka mmpya kombas

55 40 prlaka sbayak k. Dalam prcoba faktoral k dasmska bahwa sma faktor yag trlbat adalah ttap da pgamata yag dambl brdstrbs ormal. A. Racaga Prcobaa Faktoral Btk racaga faktoral k yag palg sdrhaa adalah racaga prcobaa faktoral, kara dalam racaga trsbt haya mlbatka faktor da masg-masg faktor mmpya da taraf. Msal dalam sat prcobaa yag mlbatka bah faktor yat A da B. Faktor A mdapat prlaka a da, a sdagka faktor B mdapat prlaka b da b, shgga trdapat 4 bah kombas prlaka yat a b, a b,a b da a b. Da tk stap kombas prlaka mdapat rplkas sbayak kal. Taraf dalam racaga prcobaa faktoral aka dbdaka mjad taraf rdah da tgg. Taraf rdah (low ll) aka dotas dga (-) da taraf tgg ( hgh ll) yag dotaska dga (). Idks myataka taraf rdah da dks myataka taraf tgg. Hrf kaptal dalam racaga prcobaa faktoral myataka fk tama faktor sdagka hrf kcl myataka kombas prlaka. Kbradaa sat hrf myataka faktor yag brsagkta brada pada taraf yag tgg dalam amata trsbt. Sdagka ktdakbradaa hrf myataka bahwa faktor yag brsagkta brada pada taraf rdah. Jka sma faktor pada taraf yag rdah maka dyataka dga otas (). Msal kombas prlaka a myataka jmlah pgamata dga taraf faktor A lbh tgg dar taraf

56 4 faktor B, b myataka jmlah pgamata dga taraf faktor B lbh tgg dar taraf faktor A, ab myataka jmlah pgamata kda faktor pada taraf yag tgg. Scara mm pgamata prcobaa faktoral dga rplkas dapat dyataka dalam Tabl 3. Tabl 3. : Prcobaa faktoral Faktor B A a a b () a b b ab Sla t dalam racaga prcobaa srg trdapat stlah fk tama da fk sdrhaa. Efk sdrhaa adalah prbdaa pgamata pada taraf tgg da taraf rdah dar sat faktor, sdagka fk tama adalah rata-rata dar fk sdrhaa. Efk sdrhaa dar faktor A trhadap b adalah (a-())/ sdag fk sdrahaa faktor A pada b adalah (ab-b)/. Efk sdrhaa faktor B pada a adalah (b-())/ sdagka pada a adalah (ab-a)/. Kara fk tama adalah rata-rata dar fk sdrhaa maka fk tama faktor A da fk tama faktor B adalah: ab b a () A ( ab a b () ) (3.) ab a b () B ( ab b a () ) (3.) sdagka tk trkas AB mrpaka rata-rata slsh dar fk sdrhaa faktor A pada taraf b dga taraf b ata slsh dar fk sdrhaa faktor B pada taraf a dga taraf a shgga dapat dyataka sbaga brkt:

57 4 AB ) {( ab b) ( a ( ) )} ( ab ( a b ) (3.3) Prsamaa (3.), (3.) da (3.3) dapat dyataka dga mghtg slsh ratarata hasl pgamata sat faktor pada kda taraf. Shgga tk fk tama faktor A da faktor B adalah A A A ab a b () ( ab a b () ) (3.4) B B B dga ab b a () ( ab b a () ) (3.5) : Rata-rata pgamata faktor A pada taraf a A : Rata-rata pgamata faktor A pada taraf a A : Rata-rata pgamata faktor B pada taraf b B : Rata-rata pgamata faktor B pada taraf a B sdagka tk traks AB mrpaka rata-rata dar slsh (ab da ()) dga (a da b) shgga: ab () b a AB ( ab () a b) (3.6) Kotras mrpaka kombas lar dar total prlaka, shgga dalam prcobaa faktoral trdapat kotras dga drajat bbas tggal tk rata-rata stap faktorya. Shgga Kofs kotras slal bla ata. Sbah tabl tada pls () da ms dapat dgaka tk mtka tada stap

58 43 kombas prlaka sbah kotras. Tabl 3. mjka tada kotras tk prcobaa faktoral. Pada baga bars myataka kombas prlaka da tk baga kolom myataka fk tama dga dtambah kolom dttas yag dbr lambag I. Kolom dttas slal brska tada (), da tk kolom faktor ds ssa dga apakah faktor trsbt brada pada taraf tgg ata rdah dalam kombas prlaka yag brssaa, msal pada kombas () faktor A brada pada taraf yag rdah maka pada kolom A ds tada (-), pada kombas a faktor A brada pada taraf tgg maka pada kolom A brs tada () da strsya. Sdagka traks atar prlaka mrpaka hasl prkala tada dar faktor pysya. Tabl 3.: Tada kotras pada prcobaa faktoral kombas fk prlaka I A B AB () - - a - - b - - ab Sbah kotras dapat dbtk dga mggaka tabl kotras yat dga cara mgalka tada dalam kolom I dga kombas prlaka yag ada dalam bars kmda jmlahka. Dga mggaka prsamaa (.) da kofs kotras dalam Tabl 3. maka kotras tk faktor A (Q A ), kotras tk faktor B (Q B ), da kotras tk traks faktor A da B(Q AB ) dapat dyataka: ( )() () a ( ) b ( ) ab ab a ( ) Q A b (3.7) ( )( ) ( ) a ( ) b ( ) ab ab b ( ) Q B a (3.8)

59 44 Q AB ()() ( ) a ( ) b ( ) ab ab a b (3.9) Dar prsamaa (3.7), (3.8) da (3.9), kotras A mrpaka jmlah kombas prlaka faktor A pada taraf tgg dkrag taraf rdah, kotras B mrpaka jmlah kombas prlaka faktor B pada taraf tgg dkrag taraf rdah sdagka kotras AB mrpaka slsh dar dagoal dalam Tabl 3.. Shgga kotras mrpaka total jmlah pgamata stap kombas prlaka. Sdagka tk jmlah kadrat (JK) A, B da AB, dapat mgaka prsamaa (.). Prsamaa trsbt mmprlhatka hbga atara sbah kotras dga jmlah kadrat kofsya. Shgga jmlah kadrat A, B da AB adalah JK A JK B A ( ) ( ) ) ( ab a b ) ( Q ) ( ) (3.0) 4 B ( ) ( ) ) ( ab b a ) ( Q ) ( ) (3.) 4 JK AB AB ( ( ) ( ) ) ( ab () a b) ( Q ) (3.) 4 Racaga prcobaa faktoral mmpya Modl prsamaa lar sbaga brkt: jk μ τ β ( τβ ) ε j j ( j )k dga: μ τ : Rata-rata total pgamata : Pgarh prlaka faktor A taraf k-,,

60 45 β j : Pgarh prlaka faktor B taraf k-j, j, (τβ) j : Pgarh prlaka kombas faktora da B pada taraf k- da k-j ε (j)k : rror dga,; j, da k,,3,, Shgga jmlah kadrat total (JK T ) adalah JK T j k 4 Κ jk (3.3) Scara smbols jmlah kadrat total (JK T ) dalam prsamaa (3.9) dapat dtls JK T JK A JK B JK B ABJK E (3.4) JK E JK T -JK A -JK B -JK B AB (3.5) Faktor A,B da kombas AB mmpya drajat bbas sbayak sdagka tk rror mmpya drajat bbas sbayak 4(-) da tk total pgamata mmpya drajat bbas 4-. Maka rata-rata kadrat (RJK) dar masg-masg fk kombas prlaka adalah jmlah kadrat pada masgmasg fk prlaka dbag dga drajat bbasya. JK JK (3.6) A RJK A A JK RJK B JK B B (3.7) JK AB RJK AB JK AB (3.8) JK E RJK E (3.9) 4( )

61 46 Stlah mcar la RJK tk stap faktor da kombasya maka dapat dttka j statstk tk faktor A da B srta kombas AB yat: F A RJK RJK A E (3.0) RJK B F B (3.) RJK E RJK AB F AB (3.) RJK E Cotoh 3. Sat prcobaa kma aka mlt pgarh kostras rakta da js katals trhadap prbaha hasl sat pross kma, shgga aka dprolh hasl maksmm. Kostras rakta yag dtlt trdr dar prlaka yat pada kostras 5% da 5% sdag tk js katals ada macam yat js da. Utk stap kombas prlaka aka mdapat rplkas sbayak tga kal. Hasl prbaha pross kma trsbt tampak sprt dalam Tabl 3.3 Tabl 3.3 : Data tk Cotoh 3. Faktor Kostras rakta 5% 5% Js Katals Dar prcobaa kma trsbt apakah aka trjad prbdaa rata-rata dar stap kombas prlaka, shgga dapat dttka kombas prlaka maa yag mmpya pgarh trhadap prcobaa kma trsbt.

62 47 Jawab: Prcobaa dalam cotoh 3. trmask dalam prcobaa faktoral, kara stap faktorya mmpya da bah taraf. Msalka faktor A adalah js rakta dga taraf a adalah 5% da a adalah 5% sdag faktor B adalah js katals dga js sbaga taraf b da js sbaga taraf b. Tabl 3.3 dapat drgkas sprt Tabl 3.4 Tabl 3.4 : Rgkasa dar data Tabl 3.3 Faktor A a a B b b Dga mgaka prsamaa (3.), (3.), (3.3) maka la stmas tk fk tama A, B da kombas AB adalah A B AB ( ab a b () ) ( ab b a () ) ( ab () a b) ( ) 3 ( ) 3 ( ) , ,00 6 0,67 6 Sblm mcar Jmlah kadrat (JK) trlbh dahl mtka Kotras dar srap prlaka dga mgaka prsamaa (3.7), (3.8) da (3.9) kotras kotras kotras A B AB stlah kotras dttka maka dlajtka dga mtka Jmlah Kadrat dga mgaka prsamaa (3.0), (3.) da (3.).

63 48 JK JK JK A B AB ( kotras 4 ( kotras 4 A B ( kotras 4 ) ) AB ) (50) 3 ( 4) ( 30) 3 ( 4) (0) 3 ( 4) ( 00) 08,333 75,00 8,33 Dga mgaka prsamaa (3.3) maka aka dprolh JK T JK T j k 4 Κ jk da dga prsamaa (3.5) maka aka dprolh Κ ( Κ 9) JK JK E E JK T JK A JK JK AB 33 08, ,33 3,34 B Dar sma pross prhtga datas, maka dapat dbtk tabl Aalss Varas. Sprt tampak dalam Tabl 3.5 Tabl 3.5 : Aalss aras tk cotoh 3. Smbr aras Jmlah Kadrat(JK) Drajat bbas Rata-rata jmlah kadrat(rjk) F 0 A ,33 53,5 B ,00 9,3 AB ,33,3 Error ,9 Total MS MS fk rror Dar Tabl (3.5) maka faktor A da B brpgarh scara sgfka trhadap prbaha hasl raks kma. Kara la F 0 lbh bsar dar F tabl (5.3). Da la stmas tk A 8.33 da B sdagka kombas js rakta

64 49 da katals (AB) tdak brpgarh trhadap prbaha hasl prcobaa. Dar aalss aras datas maka dapat dttka modl matmatka tk prcobaa trsbt ˆ Y 7.5 Yˆ Dga 7.5 adalah rata-rata pgamata, adalah js rakta da adalah js katals. Nla da adalah ata ssa taraf dalam kombas prlaka. Dga mgaka modl trsbt maka aka ddapat la dgaa tk stap kombas prlaka. Adap la dgaa stap prlaka sbaga brkt: Yˆ Yˆ Yˆ Yˆ Yˆ.5 () ( ).5( ) a ().5( ) b ( ).5( ) ().5 () ab la rror () tk kombas prlaka () dstap rplkasya adalah sbaga brkt: la rror () tk kombas prlaka a dstap rplkasya adalah sbaga brkt:

65 50 la rror () tk kombas prlaka b dstap rplkasya adalah sbaga brkt: la rror () tk kombas prlaka ab dstap rplkasya adalah sbaga brkt: Dar la rror yag ddapat maka kombas prlaka a yat kombas prlaka dga faktor js rakta pada taraf tgg da js rakta pada taraf rdah mghaslka la rror yag kcl shgga kombas trsbt dapat mghaslka hasl raks yag maksmm. Hasl prhtga prcobaa datas dapat dlakka dga mgaka program Mtab 4 (Lampra 4) B. Racaga Prcobaa Faktoral 3 Racaga prcobaa faktoral 3 mrpaka sbah racaga prcobaa dga tga bah faktor msalya A, B, C da stap faktor mmpya da taraf prlaka. Shgga tk prcobaa faktoral 3 trdapat 8 kombas prlaka dga masg-masg kombas prlaka mdapat rplkas. Adap kdlapa kombas prlaka trsbt adalah (), a,b, c, ab, ac, bc, da abc.

66 5 Scara mm tk jmlah pgamata dalam prcobaa 3 dapat dyataka sprt dalam Tabl 3.6 Tabl 3.6 : Prcobaa faktoral 3 A b b B c c c c a () c b bc a a ac ab abc Efk sdrhaa adalah prbdaa pgamata pada taraf tgg da taraf rdah sat faktor maka fk sdrhaa tk faktor A pada b da c adalah (a- ())/, fk sdrhaa tk faktor A pada b da c adalah (ab-b)/, tk faktor A pada b da c adalah (ac-c)/ da tk faktor A pada b da c adalah (abcbc)/. Efk sdrhaa tk faktor B pada a da c adalah (b-())/, tk faktor B pada a da c adalah (ab-a)/, fk sdrhaa faktor B pada a da c adalah (bc-c)/ srta fk sdrhaa faktor B pada a da c adalah (abc-ac)/. Sdagka fk tk sdrhaa faktor C pada a da b adalah (c-())/ da faktor C pada a da b adalah (ac-a)/. Efk sdrhaa tk faktor C pada a da b adalah (cb-b)/ sdagka pada a da b adalah (abc-ab)/. Efk tama stap faktor mrpaka rata-rata dar stap fk sdrhaaya. Maka fk tama tk faktor A, B da C adalah sbaga brkt: A ( a () ab b ac c abc bc) (3.3) 4 B ( b () ab a bc c abc ac) (3.4) 4

67 5 C ( c () ac a ab b abc bc) (3.5) 4 Sdagka tk traks faktor mrpaka stgah dar slsh ratarata faktor pada kda taraf. Shgga kombas AB mrpaka stgah dar slsh rata-rata faktor A pada b da b, tk kombas AC mrpaka stgah dar slsh rata-rata faktor A pada taraf c da c sdagka tk kombas BC adalah stgah dar slsh rata-rata faktor C pada taraf b da b. Adap slsh rata-rata faktor A, da C dyataka dalam Tabl 3.7 Tabl 3.7 : Slsh rata-rata faktor A da C dalam racaga prcobaa faktoral 3 B Rata-rata fk A Rata-rata fk C C Rata-rata fk A b {(abc-bc)(abb)}/b)}/c)}/ {(abc-ab)(bc- c {(abc-bc)(ac- {(ac-c)(a-())}/ {(ac-a)(c-())}/ {(ab-b)(a-())}/ b c Slsh {abc-bcab-bacc-a()}/ {abc-abbc-baca-c()}/ {abc-bcac-cabb-a()}/ Kara kombas AB, AC da BC adalah stgah dar slsh rata-rata faktor A da C maka: {( ) abc ab c a b bc ac} AB (3.6) 4 {( ) abc ac b a c bc ab} AC (3.7) 4 {( ) abc bc a b c ab ac} BC (3.8) 4 Da tk kombas ABC mrpaka rata-rata dar fk sdrhaa faktor A pada b c dtambah dga pada taraf b c dkrag dga fk sdrhaa faktor A

68 53 pada taraf b c da c b ata mrpaka rata-rata dar fk sdrhaa faktor B pada a c dtambah dga pada taraf a c dkrag dga fk sdrhaa faktor B pada taraf a c da c a ata rata-rata dar fk sdrhaa faktor C pada b a dtambah dga pada taraf b a dkrag dga fk sdrhaa faktor C pada taraf b a da a b. Shgga dapat dyataka sbaga brkt: {( abc bc) ( a () ( ac c) ( ab b))} abc a b c ab ac bc () ABC (3.9) 4 4 Tabl 3.8 : Tada kotras prcobaa faktoral 3 Kombas Efk prlaka I A B C AB AC BC ABC a b ab c ac bc abc Jmlah kadrat dar kombas prlaka dapat d htg dga mgkadratka kotras da dbag dga jmlah kombas prlaka da jmlah prlaga. Brdasarka prsamaa (.) da dga mgaka Tabl (3.8) maka kotras dar stap kombas prlaka sbaga brkt: Kotras A (aabacabc-()-b-c-bc) (3.9) Kotras B (babbcabc-()-a-c-ac) B (3.30) Kotras C (cacbcabc-()-a-b-ab) (3.3) Kotras AB (abc-ac-bccab-a-b()) (3.3) Kotras AC (abc-ab-bcbac-a-c()) (3.33)

69 54 Kotras BC (abc-ab-acabc-b-c()) (3.34) Kotras ABC (abc-ac-bcc-abab-()) (3.35) Dga mggaka prsamaa (.) maka jmlah kadrat tk stap kombas prlaka dalam prcobaa faktoral 3 sbaga brkt: JK JK JK JK A B C AB ( kotras A ) (3.37) 8 ( kotrasb ) 8 (3.38) ( kotrasc ) 8 (3.39) ( kotras AB ) (3.40) 8 JK JK JK AC BC ABC ( kotras AC ) 8 (3.4) ( kotrasbc ) 8 (3.4) ( kotras ABC ) (3.43) 8 Stap pgamata dalam racaga prcobaa faktoral 3 dapat dyataka dga modl matmatka sbaga brkt: jkl μ τ β γ ( τβ ) ( τγ ) ( βγ ) ( τβγ ) ε j k j k jk jk ( jk )l dga: μ τ β j : Rata-rata total pgamata : Pgarh faktor A taraf k-,, : Pgarh faktor B taraf k-j,j,

70 55 γ k : Pgarh faktor C taraf k-k, k, (τβ) j : Pgarh kombas faktor A taraf k- da B taraf k-j (τγ) k (βγ) jk : Pgarh kombas faktor A taraf k- da C taraf k-k : Pgarh kombas faktor B taraf k-j da C taraf k-k (τβγ) jk : Pgarh kombas faktor A taraf k-, faktor B taraf k-j da C taraf k-k ε (jk)l : rror pada taraf k-,k-j,k-k da k-l, l,,3, Shgga jmlah kadrat total (JK T )dar prcobaa faktoral 3 sbaga brkt: JK T jkl (3.44) 8 j k l Scara smbolk prsamaa (3.44) dapat dyataka JK T JK A JK B JK B CJK AB JK AC JK AB JK ABC JK E (3.45) JK E JK T -JK A -JK B -JK B C-JK AB -JK AC -JK AB -JK ABC (3.46) Faktor A, B, C da kombas AB, AC, BC da ABC mmpya drajat bbas. Sdagka rror mmpya drajat bbas sbayak 8(-) da tk total pgamata mmpya 8- drajat bbas. Sdagka tk rata-rata kadrat (RJK) dar masg-masg kombas prlaka dapat dttka dga : JK JK (3.47) A RJK A A JK JK (3.48) B RJK B B JK JK (3.49) C RJK C C

71 56 JK AB RJK AB JK BC RJK BC JK AC MS AC JK JK JK JK ABC RJK ABC AB AC JK BC ABC (3.50) (3.5) (3.5) (3.53) JKT RJKT (3.54) 8( ) Sdagka j statstk tk faktor A, B da C, kombas AB, AC, BC da ABC adalah sbaga brkt : RJK F A RJK A E (3.55) RJK B F B (3.56) RJK E RJKc F c (3.57) RJK E RJK F AB RJK AB E (3.58) RJK BC F BC (3.59) RJK E RJK AC F AC (3.60) RJK E RJK ABC F ABC (3.6) RJK E

72 57 C. Racaga Prcobaa Faktoral k Prcobaa faktoral k mrpaka sat prcobaa yag mlbatka k faktor da masg-masg faktor mmpya taraf. Shgga trdapat k kombas prlaka yag hars dj. Utk racaga faktoral k tabl tada kotras dapat dss dga cara mls tada () da (-) scara brgata tk faktor A da tk faktor B tada () da (-) dtls scara brpasaga - -, bgt strsya scara brgata. Shgga tk faktor tama K aka brska k- tada () da k- tada (-). Sdagka tk kombas atar faktor tada () da (-) mrpaka hasl kal tada () ata (-) dar faktor pysya. Tada () tk taraf tgg da tada (-) tk kombas prlaka yag brtaraf rdah. Dalam racaga prcobaa faktoral k mmpya k kolom fk tama da k bars kombas prlaka. Dar Tabl 3.8 dapat dttka bbrapa sfat dar tabl tada kotras:. Stap kolom mmpya jmlah tada () da (-) yag sama kcal tk kolom dttas.. Jmlah prkala tada dalam da kolom smbarag adalah 0. Kadaa dsbt sbaga ortogoal. 3. Prkala smbarag kolom dga kolom dttas mghaslka kolom yag sama. 4. Prkala da kolom kombas atar faktor aka mghaslka kolom dalam tabl yag sama. Cotoh: AB x ABC A B C I x I x C C Dar prsamaa (3.7) (3.9) da prsamaa (3.30) (3.36) maka scara mm kotras tk k faktor dapat dyataka dga :

73 58 kotras ABC ( a ± )( b ± )( c ± ) Λ ( ± ) Κ k (3.6) K tada gatf (-) jka faktor yag brsagkta aka dhtg dalam kotras trsbt da tada postf () jka faktor yag brsagkta tdak dhtg dalam kotras trsbt. Msal kotras tk faktor A (Q A ) dar prcobaa faktoral 3 adalah Q A ( a ) ( b )( c ) ( ab a b ) ( c ) abc ac bc c ab a ( ) b Hal ssa dga hasl dalam prsamaa (3.7). Dar prsamaa (3.0) (3.) da prsamaa (3.37) (3.45) maka jmlah kadrat tk racaga prcobaa faktoral k adalah JK A, B,..., K ( kotrasa, B,..., K ) (3.63) k Utk mtka bahwa sat fk sgfka, maka dgaka aalss aras. Dalam Motgomr (99) tlah mragkm aalss aras tk k. Tampak sprt pada Tabl 3.9 Tabl 3.9 : Aalss aras tk racaga prcobaa faktoral k Smbr aras K K fk tama A B C Μ K Itraks faktor AB AC Μ.JK Jmlah Kadrat JK A JK B JK C Μ JK K JK AB JK AC Μ JK JK Drajat Bbas Μ Μ

74 59 Smbr aras K K K Itraks 3 faktor 3 ABC ABD Μ IJK Μ Itraks K faktor ABC K Error Total Jmlah Kadrat JK ABC JK ABD.Μ JK jk Μ JK AB K JK E JK T Drajat Bbas Μ Μ k (-) k Sla dga mggaka aalss aras, sgfka sat fk dapat dttka dga mmbadgka Stadar Error Efk (S E (fk)) dga bsarya fk faktor ata traks atar faktor mlal da lmt dar stadar rror da stmas fk yat: A, B, C, Κ, K / AB, AC, Κ, ABCΚ K Estmas fk ± tα / S E ( fk). Error mrpaka slsh dar la sbarya dga la ramalaya. Itral datas mdkat tral kprcayaa α. Faktor ata traks yag sgfka dapat dlhat dar tral trsbt dga mlhat tral yag tdak mgadg ol. Stadar rror dar stmas sat fk (S (Efk)) dapat dhtg dga: S ( Efk) Var( fk) (3.64) Sdagka aras fk (Var fk)dapat dhtg mlal bbrapa cara:. Jka racaga prcobaa faktoral k dga rplkas pada stap amata, maka stmas dar aras fk:

75 60 Var(fk) kotras Var k Var( kotras) (3.65) ( k ) Dktah aras dar amata k- adalah S j ) dga,,3,, k ( j da stmas aras dar k amata adalah S k ( ) k ( j ) j kara kotras mrpaka kombas lar dar total pgamata dar prcobaa k yag trdr dar rplkas shgga aras dar stap pgamata adalah maka Var(kotras) k. dapat dstmas dga S ( ˆ S ) dalam tabl aalss aras dyataka dga la RJK. Shgga aka dprolh: Var( fk) k k ( ) E k 4 k 4 dga N k (3.66) N. Jka racaga prcobaa k dga laga. Var(fk) kotras Var Var( kotras) k k ( ) Var( fk) k k ( )

76 6 4 k k 4 dga N k (3.67) N Dga mlakka racaga prcobaa faktoral k maka sma pgamata dapat dgaka tk mla sma kombas prlaka, shgga pggaa smbr daya mjad lbh fs. Racaga prcobaa faktoral k jga mmpya klmaha atara la jmlah kombas prlaka smak bayak sbadg dga jmlah faktor yag trlbat. Bayakya prlaka mgakbatka brkragya fss prcobaa hal kara bayakya rplkas. Mmrlka matr, wakt da baya yag ckp bayak. D. Algortma Yat s Algortma Yat s mrpaka salah sat tkk tk mgstmas fk da jmlah kadrat dalam racaga faktoral k, yag dprkalka olh Yat s(937). Kombas prlaka dtls k bawah dalam rta stadar, dalam sat tabl trdr dar bbrapa kolom da kolom (brska jmlah total pgamata) pada kombas prlaka yag brssaa. Stgah prtama dar kolom () dprolh dga mjmlahka pasaga agka yag brdkata pada kolom, stgah kda kolom () dprolh dga mgragka blaga yag dbawah dga yag datasya pada stap pasag blaga dar kolom.

77 6 Kolom kda dprolh dar kolom () dga cara yag sama, bgt strsya sampa kolom (k). Scara mm k kolom aka dbtk mlal tada postf () da gatf( ) pasaga yag brssaa. Hasl pada kolom (k) mrpaka kotras dar fk prlaka. Utk mmprolh stmas fk, blaga dalam kolom (k) hars dbag dga k-, kcal tk blaga prtama dbag dga k, kara stmas prtama mrpaka rata-rata kslrha dar sma pgamata. Sdagka tk Jmlah Kadrat fk dprolh dga mgkadratka lmlm dalam kolom (k) da dbag dga k kcal tk lm prtama tdak brlak. Prhtga dga mgaka Algortma Yat s dapat dprksa ktltaya dga cara mghtg total jmlah kadrat dalam stap kolom prtama dga total jmlah kadrat kolom, slajtya total jmlah kadrat dalam kolom prtama () adalah da kal total jmlah kadrat kolom, da jmlah kadrat kolom kda () adalah kal total jmlah kadrat kolom. Jad m total jmlah kadrat dalam kolom (m) adalah dga adalah jmlah kadrat lm dalam kolom pgamata, da adalah la pgamata. Sla t tk mgck prhtga Algortma Yat s dapat dga cara mghtg jmlah lm dalam tap kolom. Jka prhtga tlah dlakka dga bar maka jmlah lm-lm dalam kolom ( ) adalah da kal jmlah stap lm kda dalam kolom k-, ata da kal jmlah stap blaga kda dar pasaga blaga dalam kolom k-.

78 63 Nla stmas ˆ da rror kbalka algortma Yats: ˆ tk racaga k dapat dprolh dar a. Elm dalam kolom (k) pada algortma Yats dtls kmbal dalam tabl bar dga dss dbalk da mmbr la ol tk fk yag tdak sgfka ata yag dapat dabaka. b. Elm dalam kolom ( k ) trsbt mjad lm pada tabl bar ata kolom ( ) yag tlah dmodfkas. c. Prosdr algortma Yats dlakka trhadap kolom shgga dprolh kolom ( kˆ ) yag bar. d. Nla stmas ˆ dprolh dga mmbag kolom ( kˆ ) dga k da tk la rsdal adalah ˆ. Cotoh 3. Sorag syr mkak aka mlt pgarh tgkat kcpata, dalamya pmotoga da sdt potog trhadap prmkaa hasl pmotoga sat logam. Pmotoga logam t dlakka pada tgkat kcpata 0 c/ mt da 30 c/mt dga dalamya pmotoga 0.05 c da 0.04 c. Sdagka bsarya sdt pmotoga 5 o da 5 o. Stap pgamata mdapat prlaga sbayak kal. Data hasl pgamata prcobaa trsbt dyataka dalam Tabl 3.0. Shgga dar prcobaa t dapat dttka kombas prlaka maa yag aka mghaslka prmkaa yag hals da bak.

Regresi Robust Linear Sederhana dengan Menggunakan Estimasi MM (Method of Moment)

Regresi Robust Linear Sederhana dengan Menggunakan Estimasi MM (Method of Moment) Jral EKSPONENSIAL Volm 6, Nomor, Nopmbr 05 ISSN 085-789 Rgr Robt Lar Sdrhaa dga Mggaka Etma MM (Mthod of Momt) Smpl Lar Rgro Robt Wth MM (Mthod Of Momt) Etmato Romd, Sr Wahygh, da D Yart 3 Laboratorm Stattka

Lebih terperinci

INTERVAL KREDIBEL BAYESIAN OBYEKTIF DARI PARAMETER POPULASI BERDISTRIBUSI POISSON DAN EKSPONENSIAL

INTERVAL KREDIBEL BAYESIAN OBYEKTIF DARI PARAMETER POPULASI BERDISTRIBUSI POISSON DAN EKSPONENSIAL INTERVAL KREDIBEL BAYESIAN OBYEKTIF DARI PARAMETER POPULASI BERDISTRIBUSI POISSON DAN EKSPONENSIAL A Sawa Program S Mamaka Isr a Saska Faklas Sas a Mamaka Uvrsas Krs Saya Wacaa Jl Dpogoro 5-6 Salaga 57

Lebih terperinci

Penerapan Pendekatan Gabungan Grey Relational Analysis (GRA) dan Principal Component Analysis (PCA) Pada Metode Taguchi Multirespon

Penerapan Pendekatan Gabungan Grey Relational Analysis (GRA) dan Principal Component Analysis (PCA) Pada Metode Taguchi Multirespon JURNL SINS DN SENI IS Vol., No., (Spt. ) ISSN: -98X D-4 Prapa Pdkata Gabuga Gry Rlatoal alyss (GR) da Prcpal Compot alyss (PC) Pada Mtod aguch Multrspo Nur prla Rahmada, Soy Suaryo da Muhammad Sahd kbar

Lebih terperinci

II. PERANAN STATISTIK DALAM ANALISIS PERCOBAAN

II. PERANAN STATISTIK DALAM ANALISIS PERCOBAAN II. PERANAN TATITIK DALAM ANALII PERCOBAAN Hal-hal yang prl dplajar. 1. baran Normal dan sbaran t- stdnt. Mmbandngan da harga rata-rata sampl. a. Prbandngan da harga rata-rata sampl tda brpasangan npard

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. Regresi linier sederhana merupakan bagian regresi yang mencakup hubungan linier

BAB 2 LANDASAN TEORI. Regresi linier sederhana merupakan bagian regresi yang mencakup hubungan linier BAB LANDASAN TEORI. Regres Ler Sederhaa Regres ler sederhaa merupaka baga regres yag mecakup hubuga ler satu peubah acak tak bebas dega satu peubah bebas. Hubuga ler da dar satu populas dsebut gars regres

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. Regresi linier sederhana yang variabel bebasnya ( X ) berpangkat paling tinggi satu.

BAB 2 LANDASAN TEORI. Regresi linier sederhana yang variabel bebasnya ( X ) berpangkat paling tinggi satu. BAB LANDASAN TEORI. Regres Ler Sederhaa Regres ler sederhaa yag varabel bebasya ( berpagkat palg tgg satu. Utuk regres ler sederhaa, regres ler haya melbatka dua varabel ( da. Persamaa regresya dapat dtulska

Lebih terperinci

UKURAN GEJALA PUSAT DAN UKURAN LETAK

UKURAN GEJALA PUSAT DAN UKURAN LETAK UKURAN GEJALA PUSAT DAN UKURAN LETAK MODUL 4 UKURAN GEJALA PUSAT DAN UKURAN LETAK. Pedahulua Utuk medapatka gambara yag lebh jelas tetag sekumpula data megea sesuatu persoala, bak megea sampel atau pu

Lebih terperinci

MODEL LOGIT KUMULATIF UNTUK RESPON ORDINAL

MODEL LOGIT KUMULATIF UNTUK RESPON ORDINAL MODEL LOGIT KUMULATIF UNTUK RESPON ORDINAL Robah P Rahaat da Tatk Wdhah Juusa Matmatka FMIPA UNDIP Jl. Pof. H. Sodato, S.H, Smaag 575 Abstat. Logt umulatv modl s usd to dsb th latoshp btw a spos vaabl

Lebih terperinci

11/10/2010 REGRESI LINEAR SEDERHANA DAN KORELASI TUJUAN

11/10/2010 REGRESI LINEAR SEDERHANA DAN KORELASI TUJUAN // REGRESI LINEAR SEDERHANA DAN KORELASI. Model Regres Lear. Peaksr Kuadrat Terkecl 3. Predks Nla Respos 4. Iferes Utuk Parameter-parameter Regres 5. Kecocoka Model Regres 6. Korelas Utrwe Mukhayar MA

Lebih terperinci

InfinityJurnal Ilmiah Program Studi Matematika STKIP Siliwangi Bandung, Vol 1, No.1, Februari 2012

InfinityJurnal Ilmiah Program Studi Matematika STKIP Siliwangi Bandung, Vol 1, No.1, Februari 2012 IfJal Ilmah Pogam d Mamaka TKIP lwag Badg Vol No Fba PNRAPAN MTOD BARAN PIVOT DALAM PNURUNAN RUMU TAKIRAN INTRVAL DARI KOFIIN RGRI LINAR DRHANA Olh : Na Hhao Jsa Pddka Mamaka FPMIPA UPI Absak Rgs mpaka

Lebih terperinci

Distribusi Poisson Tergeneralisasi Tak Terbatas dan Beberapa Sifat-Sifatnya ( Suatu pengembangan teori statistika matematika)

Distribusi Poisson Tergeneralisasi Tak Terbatas dan Beberapa Sifat-Sifatnya ( Suatu pengembangan teori statistika matematika) Dstrbs osso Trgralsas Ta Trbatas da Bbrapa SfatSfatya Sat pgmbaga tor statsta matmata tjah Solah Tgg Agama Islam Ngr STAIN rworto Jl A Ya No 4A rworto Abstra Dstrbs osso dmbaga mjad Dstrbs osso Trgralsas

Lebih terperinci

ISSN: JURNAL GAUSSIAN, Volume 4, Nomor 4, Tahun 2015, Halaman Online di:

ISSN: JURNAL GAUSSIAN, Volume 4, Nomor 4, Tahun 2015, Halaman Online di: ISSN: 339-541 JURNAL GAUSSIAN, Volum 4, Nomor 4, Tahu 015, Halama 97-936 Ol d: http://joural-s1.udp.ac.d/dx.php/gaussa ANALISIS KEPUTUSAN KONSUMEN MEMILIH BAHAN BAKAR MINYAK (BBM MENGGUNAKAN MODEL REGRESI

Lebih terperinci

APLIKASI STATISTIKA DALAM BIDANG KESEHATAN DENGAN REGRESI LOGISTIK ORDINAL

APLIKASI STATISTIKA DALAM BIDANG KESEHATAN DENGAN REGRESI LOGISTIK ORDINAL APIKASI SAISIKA DAAM BIDANG KESEHAAN DENGAN EGESI OGISIK ODINA oha Bdhaa* b_bdhaa@yahoo.co.d SIKES Kota Sabm Abstra Dalam mta varabl-varabl prdtor yag brpgarh trhadap varabl rspo dmaa varabl rspo brsala

Lebih terperinci

BAB III UKURAN PEMUSATAN (RATA-RATA)

BAB III UKURAN PEMUSATAN (RATA-RATA) BAB III UKUAN PEMUSATAN (ATA-ATA Salah sat ra mer yag mejelasa cr-cr data yag petg adalah ra pemsata, yat ra yag meja psat seggs data yag telah drta dar yag terecl sampa yag terbesar ata sebalya Ura pemsata

Lebih terperinci

JURNAL SAINS DAN SENI POMITS Vol. 2, No.1, (2013) ( X Print) D-1

JURNAL SAINS DAN SENI POMITS Vol. 2, No.1, (2013) ( X Print) D-1 JURNAL SAINS DAN SENI POMITS Vol., No., (3) 33-3 (3-8 Prt) D- Pmodla Partspas Wata dalam Kgata Ekoom Rumah Tagga Nlaya d Pssr Tmur Surabaya (Stud Kasus Kcamata Kcamata Bulak, Mulyorjo, da Kjra) Irma Harlagtyas,

Lebih terperinci

Delta-Pi: Jurnal Matematika dan Pendidikan Matematika ISSN X Vol. 2, No. 2, Oktober 2013 ALJABAR LINTASAN LEAVITT SEDERHANA

Delta-Pi: Jurnal Matematika dan Pendidikan Matematika ISSN X Vol. 2, No. 2, Oktober 2013 ALJABAR LINTASAN LEAVITT SEDERHANA Dlta-P: Jural Matmatka da Pddka Matmatka ISSN 89-855X Vol., No., Oktobr 3 ALJABAR LINTASAN LAVITT SDRHANA Ida Kura Walyat Program Stud Pddka Matmatka FKIP Urstas Kharu, Trat mal: adhku@gmal.com ABSTRAK

Lebih terperinci

LANGKAH-LANGKAH UJI HIPOTESIS DENGAN 2 (Untuk Data Nominal)

LANGKAH-LANGKAH UJI HIPOTESIS DENGAN 2 (Untuk Data Nominal) LANGKAH-LANGKAH UJI HIPOTESIS DENGAN (Utuk Data Nomal). Merumuska hpotess (termasuk rumusa hpotess statstk). Data hasl peelta duat dalam etuk tael slag (tael frekues oservas) 3. Meetuka krtera uj atau

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

UJI CHI KUADRAT (χ²) 1.1. Pengertian Frekuensi Observasi dan Frekuensi Harapan

UJI CHI KUADRAT (χ²) 1.1. Pengertian Frekuensi Observasi dan Frekuensi Harapan UJI CHI KUADRAT (χ²) 1. Pndahuluan Uj Ch Kuadrat adalah pngujan hpotss mngna prbandngan antara : frkuns obsrvas/yg bnar-bnar trjad/aktual dngan frkuns harapan/kspktas 1.1. Pngrtan Frkuns Obsrvas dan Frkuns

Lebih terperinci

SKRIPSI. oleh: FARIDA KARUNIAWATI NIM

SKRIPSI. oleh: FARIDA KARUNIAWATI NIM ANALISIS REGRESI DUMMY VARIABLE MODEL LOGIT (Kasus pada Estmas Huja d Karagploso, Malag) SKRIPSI olh: FARIDA KARUNIAWATI NIM. 0650028 JURUSAN MATEMATIKA FAKULTAS SAIN DAN TEKNOLOGI UNIVERSITAS ISLAM NEGERI

Lebih terperinci

PERTEMUAN III PERSAMAAN REGRESI TUJUAN PRAKTIKUM

PERTEMUAN III PERSAMAAN REGRESI TUJUAN PRAKTIKUM PERTEMUAN III PERSAMAAN REGRESI TUJUAN PRAKTIKUM 1 Megetahu perhtuga persamaa regres ler Meggambarka persamaa regres ler ke dalam dagram pecar TEORI PENUNJANG Persamaa Regres adalah persamaa matematka

Lebih terperinci

BAB 5. ANALISIS REGRESI DAN KORELASI

BAB 5. ANALISIS REGRESI DAN KORELASI BAB 5. ANALISIS REGRESI DAN KORELASI Tujua utama aalss regres adalah mecar ada tdakya hubuga ler atara dua varabel: Varabel bebas (X), yatu varabel yag mempegaruh Varabel terkat (Y), yatu varabel yag dpegaruh

Lebih terperinci

Uji Statistika yangb digunakan dikaitan dengan jenis data

Uji Statistika yangb digunakan dikaitan dengan jenis data Uj Statstka yagb dguaka dkata dega jes data Jes Data omal Ordal Iterval da Raso Uj Statstka Koefse Kotges Rak Spearma Kedall Tau Korelas Parsal Kedall Tau Koefse Kokordas Kedall W Pearso Korelas Gada Korelas

Lebih terperinci

ESTIMASI REGRESI MODEL LOGIT DENGAN METODE MAKSIMUM LIKELIHOOD SKRIPSI. Oleh: DINUL WAFA NIM

ESTIMASI REGRESI MODEL LOGIT DENGAN METODE MAKSIMUM LIKELIHOOD SKRIPSI. Oleh: DINUL WAFA NIM STIMASI RGRSI MODL LOGIT DNGAN MTOD MAKSIMUM LIKLIHOOD SKRIPSI Olh: DINUL WAFA NIM. 5548 JURUSAN MATMATIKA FAKULTAS SAINS DAN TKNOLOGI UNIVRSITAS ISLAM NGRI MAULANA MALIK IBRAHIM MALANG 9 STIMASI RGRSI

Lebih terperinci

MODIFIKASI PENAKSIR UNTUK RASIO PADA SAMPLING BERPERINGKAT. ABSTRACT 1. PENDAHULUAN

MODIFIKASI PENAKSIR UNTUK RASIO PADA SAMPLING BERPERINGKAT. ABSTRACT 1. PENDAHULUAN MODIFIKAI PAKIR UTUK RAIO PADA AMPLIG BRPRIGKAT Deva rw, Arsma Ada, Rstam fed Devaerw@ahoo.com Mahasswa Program Matematka Dose Jrsa Matematka Fakltas Matematka da Ilm Pegetaha Alam Kamps Bawda Pekabar,893,Idoesa

Lebih terperinci

BAB 6 PRINSIP INKLUSI DAN EKSKLUSI

BAB 6 PRINSIP INKLUSI DAN EKSKLUSI BB 6 PRINSIP INKLUSI DN EKSKLUSI Pada baga aka ddskuska topk berkutya yatu eumeras yag damaka Prsp Iklus da Eksklus. Kosep dalam bab merupaka perluasa de dalam Dagram Ve beserta oepras rsa da gabuga, amu

Lebih terperinci

STATISTIK. Ukuran Gejala Pusat Ukuran Letak Ukuran Simpangan, Dispersi dan Variasi Momen, Kemiringan, dan Kurtosis

STATISTIK. Ukuran Gejala Pusat Ukuran Letak Ukuran Simpangan, Dispersi dan Variasi Momen, Kemiringan, dan Kurtosis STATISTIK Ukura Gejala Pusat Ukura Letak Ukura Smpaga, Dspers da Varas Mome, Kemrga, da Kurtoss Notas Varabel dyataka dega huruf besar Nla dar varabel dyataka dega huruf kecl basaya dtuls Tmes New Roma

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

3.1 Hubungan Dasar Probabilitas Probabilitas adalah harga perbandingan jumlah kejadian (A) yang mungkin dapat

3.1 Hubungan Dasar Probabilitas Probabilitas adalah harga perbandingan jumlah kejadian (A) yang mungkin dapat . Hubuga Dasar rbabltas rbabltas adalah harga prbadga jumlah kjada A yag mugk dapat trjad trhadap jumlah ksluruha kjada yag mugk trjad dalam sbuah prstwa. Cth:. luag utuk mdapatka agka gap dar lmpara sbuah

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. pada suatu graf sebagai landasan teori pada penelitian ini.

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. pada suatu graf sebagai landasan teori pada penelitian ini. BAB II TINJAUAN PUSTAKA Pada bagan n akan dbrkan konsp dasar graf dan blangan kromatk lokas pada suatu graf sbaga landasan tor pada pnltan n 21 Konsp Dasar Graf Bbrapa konsp dasar yang dgunakan dalam pnltan

Lebih terperinci

ANALISIS REGRESI. Model regresi linier sederhana merupakan sebuah model yang hanya terdiri dari satu peubah terikat dan satu peubah penjelas:

ANALISIS REGRESI. Model regresi linier sederhana merupakan sebuah model yang hanya terdiri dari satu peubah terikat dan satu peubah penjelas: ANALISIS REGRESI Pedahulua Aalss regres berkata dega stud megea ketergatuga satu peubah (peubah terkat) terhadap satu atau lebh peubah laya (peubah pejelas). Jka Y dumpamaka sebaga peubah terkat da X1,X,...,X

Lebih terperinci

2.2.3 Ukuran Dispersi

2.2.3 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 terperinci

KULIAH KE 7. METODA KELOMPOK (COHORT SURVIVAL METHOD) Lanjutan. Melihat pengaruh komponen kematian terhadap perubahan penduduk.

KULIAH KE 7. METODA KELOMPOK (COHORT SURVIVAL METHOD) Lanjutan. Melihat pengaruh komponen kematian terhadap perubahan penduduk. ROGRA TUDI ERENANAAN WILAYAH DAN KOTA FAKULTA TEKNIK UNIVERITA EA UNGGUL ETODE ANALII ERENANAAN TL K DR. Ir. Ke arta K, T. b. Kompoe Kemata KULIAH KE ETODA KELOOK (OHORT URVIVAL ETHOD) Lajta elhat pegarh

Lebih terperinci

KAJIAN KONVERGENSI BARISAN RUANG NORM-(n-1) DENGAN n 2

KAJIAN KONVERGENSI BARISAN RUANG NORM-(n-1) DENGAN n 2 Kaa Kovrgs Barsa Ruag Norm-(-) Dga KAJIAN KONVERGENSI BARISAN RUANG NORM-(-) DENGAN Faratul Masruroh Era Aprla Sao 3 Jurusa Matmatka FMIPA Isttut Tkolog Spuluh Nopmbr Surabaa 3 Jl. Arf Rahma Hakm Kampus

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI. Dalam pengambilan sampel dari suatu populasi, diperlukan suatu

BAB II LANDASAN TEORI. Dalam pengambilan sampel dari suatu populasi, diperlukan suatu BAB II LADASA TEORI Dalam pegambla sampel dar suatu populas, dperluka suatu tekk pegambla sampel yag tepat sesua dega keadaa populas tersebut. Sehgga sampel yag dperoleh adalah sampel yag dapat mewakl

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI

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

Lebih terperinci

ANALISIS ALGORITMA REKURSIF DAN NONREKURSIF

ANALISIS 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 terperinci

PERBANDINGAN METODE MAXIMUM LIKELIHOOD ESTIMATION (MLE) DAN METODE BAYES DALAM PENDUGAAN PARAMETER DISTRIBUSI EKSPONENSIAL

PERBANDINGAN METODE MAXIMUM LIKELIHOOD ESTIMATION (MLE) DAN METODE BAYES DALAM PENDUGAAN PARAMETER DISTRIBUSI EKSPONENSIAL Bult Ilmah Mat. Stat. a Trapaya (Bmastr) Volum, No. (3), hal. 5 56. PRBANDINGAN MTOD MAXIMUM LIKLIHOOD STIMATION (ML) DAN MTOD BAYS DALAM PNDUGAAN PARAMTR DISTRIBUSI KSPONNSIAL Dw Nurlala, Daa Kusaar,

Lebih terperinci

Regresi Linier Sederhana Definisi Pengaruh

Regresi 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 terperinci

Analisis Korelasi dan Regresi

Analisis Korelasi dan Regresi Aalss Korelas da Regres Hazmra Yozza Izzat Rahm HG Jurusa Matematka FMIPA Uad LOGO www.themegaller.com LOGO Data varat Data dega dua varael Terhadap satu pegamata dlakuka pegukurapegamata terhadap varael

Lebih terperinci

ESTIMASI PARAMETER MODEL GEOGRAPHICALLY WEIGHTED ORDINAL LOGISTIC REGRESSION (GWOLR)

ESTIMASI PARAMETER MODEL GEOGRAPHICALLY WEIGHTED ORDINAL LOGISTIC REGRESSION (GWOLR) ISBN : 978.60.36.00.0 ESIMASI PARAMEER MODEL GEOGRAPHICALLY WEIGHED ORDINAL LOGISIC REGRESSION (GWOLR) Sylf, Vta Ratnasar Mahasswa Jurusan Statstka Insttut knolog Spuluh Nopmbr (IS), Dosn Jurusan Statstka

Lebih terperinci

Bab III Aplikasi Teori Kontrol H 2 Pada Sistem Suspensi

Bab III Aplikasi Teori Kontrol H 2 Pada Sistem Suspensi Bab III Alikasi Tori Kotrol H Pada Sistm Sssi 36 Bab III Alikasi Tori Kotrol H Pada Sistm Sssi Pggaa tori kotrol H tlah bayak digaka Olh kara it brikt ii aka dirkalka da macam alikasi tori kotrol H ii

Lebih terperinci

STATISTIKA A. Definisi Umum B. Tabel Distribusi Frekuensi

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

Lebih terperinci

REGRESI LOGISTIK BINER

REGRESI LOGISTIK BINER REGRESI LOGISTIK BINER Mtod rgrs mruaka aalss data yag mdskrska hubuga kausaltas atara varabl rso da rdktor (Hosmr da Lmshow, ). Prbdaa mdasar atara rgrs lr da rgrs logstk adalah ty dar varabl rso. Rgrs

Lebih terperinci

Penarikan Contoh Gerombol (Cluster Sampling) Departemen Statistika FMIPA IPB

Penarikan Contoh Gerombol (Cluster Sampling) Departemen Statistika FMIPA IPB Pearka Cotoh Gerombol (Cluster Samplg) Departeme Statstka FMIPA IPB Radom samplg (Revew) Smple radom samplg Stratfed radom samplg Rato, regresso, ad dfferece estmato Systematc radom samplg Cluster radom

Lebih terperinci

* MEMBUAT DAFTAR DISTRIBUSI FREKUENSI MENGGUNAKAN ATURAN STURGES

* MEMBUAT DAFTAR DISTRIBUSI FREKUENSI MENGGUNAKAN ATURAN STURGES * PENYAJIAN DATA Secara umum, ada dua cara peyaja data, yatu : 1. Tabel atau daftar. Grafk atau dagram Macam-macam daftar yag dkeal : a. Daftar bars kolom b. Daftar kotges c. Daftar dstrbus frekues Sedagka

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. perkiraan (prediction). Dengan demikian, analisis regresi sering disebut sebagai

BAB 2 LANDASAN TEORI. perkiraan (prediction). Dengan demikian, analisis regresi sering disebut sebagai BAB LANDASAN TEORI. Kosep Dasar Aalss Regres Aalss regres regressso aalyss merupaka suatu tekk utuk membagu persamaa da megguaka persamaa tersebut utuk membuat perkraa predcto. Dega demka, aalss regres

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN. yang hidup dan berguna bagi masyarakat, maupun bagi peneliti sendiri

III. METODE PENELITIAN. yang hidup dan berguna bagi masyarakat, maupun bagi peneliti sendiri III. METODE PEELITIA A. Metodolog Peelta Metodolog peelta adalah cara yag dlakuka secara sstemats megkut atura-atura, recaaka oleh para peeltutuk memecahka permasalaha yag hdup da bergua bag masyarakat,

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

BAB II TINJAUAN PUSTAKA BAB II TINJAUAN PUSTAKA.1 Pedahulua Sebelum membahas megea prosedur peguja hpotess, terlebh dahulu aka djelaska beberapa teor da metode yag meujag utuk mempermudah pembahasa. Adapu teor da metode tersebut

Lebih terperinci

BAB 1 HAMPIRAN TAYLOR DAN ANALISIS GALAT

BAB 1 HAMPIRAN TAYLOR DAN ANALISIS GALAT Catata Kuliah EL Aalisis Numrik BAB HAMPIRAN TAYLOR DAN ANALISIS GALAT. Pgatar Mtod Numrik Ktika kita mylsaika prsamaa-prsamaa matmatika di maa torma-tormaya masih dapat ditrapka, solusi aalitik atau solusi

Lebih terperinci

Penelitian Operasional II Teori Permainan TEORI PERMAINAN

Penelitian Operasional II Teori Permainan TEORI PERMAINAN Peelta Operasoal II Teor Permaa 7 2 TEORI PERMAINAN 2 Pegatar 2 Krtera Tekk Permaa : () Terdapat persaga kepetga datara pelaku (2) Setap pema memlk stateg, bak terbatas maupu tak terbatas (3) Far Game

Lebih terperinci

b) Untuk data berfrekuensi fixi Data (Xi)

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

Lebih terperinci

MINGGU KE-10 HUBUNGAN ANTAR KONVERGENSI

MINGGU 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 terperinci

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

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

Lebih terperinci

PRINSIP INKLUSI- EKSKLUSI INCLUSION- EXCLUSION PRINCIPLE

PRINSIP INKLUSI- EKSKLUSI INCLUSION- EXCLUSION PRINCIPLE RISI IKLUSI- EKSKLUSI ICLUSIO- EXCLUSIO RICILE rsp Iklus-Eksklus Ada berapa aggota dalam gabuga dua hmpua hgga? A A = A A - A A Cotoh Ada berapa blaga bulat postf lebh kecl atau sama dega 00 yag habs dbag

Lebih terperinci

Bab II Teori Pendukung

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

Lebih terperinci

Persatuan Aktuaris Indonesia Dasar-dasar Matematika Asuransi Jiwa 28 November Untuk soal no. 1 s/d 3 di bawah, diketahui suatu survival function

Persatuan Aktuaris Indonesia Dasar-dasar Matematika Asuransi Jiwa 28 November Untuk soal no. 1 s/d 3 di bawah, diketahui suatu survival function Prsatua ktuars Idosa Dasar-dasar Matmatka suras Jwa 8 Nombr 00 Utuk soal o s/d 3 d bawah, dktahu suatu sural fucto 00 s ( ) utuk 0 00 0 Htuglah F (75) X 0,0 B 0,30 C 0,40 D 0,50 E 0,0 Htuglah f (75) X

Lebih terperinci

BAB IX PENGGUNAAN STATISTIK DALAM SIMULASI

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

Lebih terperinci

SUM BER BELA JAR Menerap kan aturan konsep statistika dalam pemecah an masalah INDIKATOR MATERI TUGAS

SUM BER BELA JAR Menerap kan aturan konsep statistika dalam pemecah an masalah INDIKATOR MATERI TUGAS C. Pembelajara 3 1. Slabus N o STANDA R KOMPE TENSI KOMPE TENSI DASAR INDIKATOR MATERI TUGAS BUKTI BELAJAR KON TEN INDIKA TOR WAK TU SUM BER BELA JAR Meerap ka atura kosep statstka dalam pemecah a masalah

Lebih terperinci

Interpretasi Parameter dalam Model Regresi Logistik untuk Variabel Bebas Dikotomus

Interpretasi Parameter dalam Model Regresi Logistik untuk Variabel Bebas Dikotomus Jural EKSPONENSIAL Volum 3, Nomor, M 22 ISSN 285-7829 Itrprtas Paramtr dalam Modl Rgrs Logst utu Varabl Bbas Dotomus Paramtr Itrprtato Logstc Rgrsso Modls for Dcotomus Idpdt Varabl Darah A. Noh Program

Lebih terperinci

BAB 2. Tinjauan Teoritis

BAB 2. Tinjauan Teoritis BAB Tjaua Teorts.1 Regres Lear Sederhaa Regres lear adalah alat statstk yag dperguaka utuk megetahu pegaruh atara satu atau beberapa varabel terhadap satu buah varabel. Varabel yag mempegaruh serg dsebut

Lebih terperinci

Analisis Pemodelan berdasarkan karakteristik dinamik

Analisis Pemodelan berdasarkan karakteristik dinamik Aalss Pmdla brdasarka karaktrstk damk DISUSUN OLEH: Dr. Yffry Hadk Putra, ST., M.T Karaktrstk damk suatu sstm atau strum myataka prlaku rsps sstm saat tras (utuk put stp) da prlaku sstm jka mdapatka put

Lebih terperinci

Jawablah pertanyaan berikut dengan ringkas dan jelas menggunakan bolpoin. Total nilai 100. A. ISIAN SINGKAT (Poin 20) 2

Jawablah pertanyaan berikut dengan ringkas dan jelas menggunakan bolpoin. Total nilai 100. A. ISIAN SINGKAT (Poin 20) 2 M 81 STTISTIK DSR SEMESTER II 11/1 KK STTISTIK, FMIP IT SOLUSI UJIN TENGH SEMESTER (UTS) Sabtu, 1 Me 1, Pukul 9. 1.4 WI (1 met) Kelas 1. Pegajar: Udjaa S. Pasarbu/Rr. Kura Novta Sar, Kelas. Pegajar: Utrwe

Lebih terperinci

PENGHITUNGAN PREMI DENGAN MENGGUNAKAN METODE BAYESIAN ROBUST DAN METODE KREDIBILITAS ROBUST TITIES MELYASIH

PENGHITUNGAN PREMI DENGAN MENGGUNAKAN METODE BAYESIAN ROBUST DAN METODE KREDIBILITAS ROBUST TITIES MELYASIH PENGHITUNGAN PREMI DENGAN MENGGUNAKAN METODE BAYESIAN ROBUST DAN METODE KREDIBILITAS ROBUST TITIES MELYASIH DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR

Lebih terperinci

LOGO. Analisis Sisaan HAZMIRA YOZZA- JUR.MATEMATIKA FMIPA UNIV.ANDALAS

LOGO. Analisis Sisaan HAZMIRA YOZZA- JUR.MATEMATIKA FMIPA UNIV.ANDALAS Analss Ssaan HAZMIRA YOZZA- JUR.MATEMATIKA FMIPA UNIV.ANDALAS KOMPETENSI Stlah mmplajar topk n, mahasswa dharapkan dapat : mnjlaskan dfns ssaan dan nformasnformas yang dapat dprolh dar ssaan mnghtung nla

Lebih terperinci

PENGOPTIMUMAN PADA FUNGSI PRODUKSI CROPPES

PENGOPTIMUMAN PADA FUNGSI PRODUKSI CROPPES PENGOPTIMUMAN PADA FUNGSI PRODUSI CROPPES NURJANAH G5404008 DEPARTEMEN MATEMATIA FAUTAS MATEMATIA DAN IMU PENGETAHUAN AAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR 008 ABSTRACT NURJANAH Optmzato Cropps producto ucto Suprvsd

Lebih terperinci

BAB III ISI. x 2. 2πσ

BAB 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 terperinci

ANALISIS MULTIVARIAT. Pengantar Analisis Multivariat Lanjutan. Irlandia Ginanjar M.Si

ANALISIS MULTIVARIAT. Pengantar Analisis Multivariat Lanjutan. Irlandia Ginanjar M.Si ANALISIS MULTIVARIAT Pegatar Aal Multvarat Lauta Irlada Gaar M.S Jurua Stattka FMIPA Uad Nota utuk varabel varabel berkala l terval atau rao k bl k Vektor varabel acak: Nla haraa vektor Nla haraa vektor

Lebih terperinci

NORM VEKTOR DAN NORM MATRIKS

NORM 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 terperinci

STATISTIKA: UKURAN PEMUSATAN. Tujuan Pembelajaran

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

Lebih terperinci

EKSISTENSI BASIS ORTHONORMAL PADA RUANG HASIL KALI DALAM

EKSISTENSI BASIS ORTHONORMAL PADA RUANG HASIL KALI DALAM Ed-Math; ol Tah EKITENI BAI ORTHONORMAL PADA RUANG HAIL KALI DALAM Mhammad Kh Abstras at rag etor ag dlegap oleh sat operas ag memeh beberapa asoma tertet damaa Rag Hasl Kal Dalam (RHKD) Pada RHKD deal

Lebih terperinci

Analitik Data Tingkat Lanjut (Clustering)

Analitik Data Tingkat Lanjut (Clustering) 6 September 06 Aatk Data Tgkat Lat Csterg Imam Chossod mam.chossod@gma.com Pokok Bahasa. Kosep Csterg. K-meas vs Kere K-Meas 3. Std Kass 4. Tgas Kosep Csterg Cster data dartka keompok. Dega demka, pada

Lebih terperinci

KALKULUS LANJUT. Pertemuan ke-4. Reny Rian Marliana, S.Si.,M.Stat.

KALKULUS 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 terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang 1 BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Blakang Mnmum spannng tr (MST) mrupakan sbuah prmasalahan dalam suatu graph yang mana banyak aplkasnya bak scara langsung maupun tdak langsung yang tlah dplajar. Salah satu

Lebih terperinci

BAB 1 STATISTIKA RINGKASAN MATERI

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

Lebih terperinci

BAB IV STUDI KASUS NILAI AVL SLJJ PT TELKOM

BAB IV STUDI KASUS NILAI AVL SLJJ PT TELKOM BAB IV STUDI KASUS NILAI AVL SLJJ PT TELKOM 4.1 Pndahuluan Ktga prtdaksamaan yang tlah dbahas sblumnya akan daplkaskan dalam suatu stud kasus mngna nla AVL (avalablty ntwork) dar sambungan langsung jarak

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

BAB II TINJAUAN PUSTAKA BAB II TINJAUAN PUSTAKA. Peahulua Dalam bab aka membahas megea teor-teor tetag statstka oparametrk, korelas parsal tau Keall a korelas parsal meurut Ebuh GU a Oeka ICA.. Statstka Noparametrk Istlah oparametrk

Lebih terperinci

Sudaryatno Sudirham. Permutasi dan Kombinasi

Sudaryatno Sudirham. Permutasi dan Kombinasi Sudaryato Sudrham Permutas da Kombas Permutas Permutas adalah bayakya peelompoka sejumlah tertetu kompoe ya dambl dar sejumlah kompoe ya terseda; dalam setap kelompok uruta kompoe dperhatka Msalka terseda

Lebih terperinci

Analisis Regresi dan Korelasi

Analisis Regresi dan Korelasi Metode Statstka Pertemua III Aalss Regres da Korelas Pegatar Apa tu aalss regres? Apa edaya dega korelas? Aalss Regres Aalss statstka yag memafaatka huuga atara dua atau leh peuah kuattatf sehgga salah

Lebih terperinci

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN. melakukan smash sebelum dan sesudah latihan power otot lengan adalah sebagai

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN. melakukan smash sebelum dan sesudah latihan power otot lengan adalah sebagai BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN 4. Deskrps Peelta Berdasarka hasl peelta, d peroleh data megea kemempua sswa melakuka smash sebelum da sesudah latha power otot lega adalah sebaga berkut : Tabel.

Lebih terperinci

PENDEKATAN ESTIMATOR KERNEL UNTUK ESTIMASI DENSITAS MULUS

PENDEKATAN ESTIMATOR KERNEL UNTUK ESTIMASI DENSITAS MULUS J. Pjar MIPA Vol. V No. September : 8-85 ISSN 97-7 PENDEATAN ESTIMATOR ERNEL UNTU ESTIMASI DENSITAS MULUS Lala Hayat Program Std Peddka Matematka PMIPA FIP Uverstas Mataram Jl. Majapat No. 6 Mataram 835

Lebih terperinci

TEKNIK SAMPLING. Hazmira Yozza Izzati Rahmi HG Jurusan Matematika FMIPA Universitas Andalas

TEKNIK SAMPLING. Hazmira Yozza Izzati Rahmi HG Jurusan Matematika FMIPA Universitas Andalas TEKNIK SAMPLING Hazmra Yozza Izzat Rahm HG Jurusa Matematka FMIPA Uverstas Adalas Defs Suatu cotoh gerombol adalah suatu cotoh acak sederhaa dmaa setap ut pearka cotoh adalah kelompok atau gerombol dar

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

Dasar Ekonomi Teknik: Matematika Uang. Ekonomi Teknik TIP FTP UB

Dasar Ekonomi Teknik: Matematika Uang. Ekonomi Teknik TIP FTP UB Dasar Ekoom Tekk: Matematka Uag Ekoom Tekk TIP TP UB Bahasa lra Kas (Cash low Tme Value of Moey Buga Ekvales Cash low Tata alra uag masuk da keluar per perode waktu pada suatu perusahaa lra kas aka terjad

Lebih terperinci

STATISTIKA DASAR. Oleh

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

Lebih terperinci

BAB 5 BARISAN DAN DERET KOMPLEKS. Secara esensi, pembahasan tentang barisan dan deret komlpeks sama dengan barisan dan deret real.

BAB 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 terperinci

Tabel Distribusi Frekuensi

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

Lebih terperinci

3 Departemen Statistika FMIPA IPB

3 Departemen Statistika FMIPA IPB Supleme Respos Pertemua ANALISIS DATA KATEGORIK (STK51) Departeme Statstka FMIPA IPB Pokok Bahasa Sub Pokok Bahasa Referes Waktu U potess Tga Cotoh atau Lebh U Kruskal-Walls (aalss ragam satu-arah berdasarka

Lebih terperinci

Pengklasifikasian Penyakit Jantung Di RSUD Abdul Wahab Sjahranie Samarinda Dengan Menggunakan Regresi Logistik Biner

Pengklasifikasian Penyakit Jantung Di RSUD Abdul Wahab Sjahranie Samarinda Dengan Menggunakan Regresi Logistik Biner Pgklasfkasa Pyakt Jatug D RSUD Abdul Wahab Sjahra Samarda Dga Mgguaka Rgrs Logstk Br Classfcato of Hart Dsas RSUD Abdul Wahab Sjahra Samarda Usg Bary Logstk Rgrsso Adras Sutato 1, Darah A. Noh, Syarudd

Lebih terperinci

PENERBITAN IJAZAH UNIVERSITAS RIAU

PENERBITAN IJAZAH UNIVERSITAS RIAU STANDARD OPERASIONAL PROSEDUR (SOP) PENERBITAN IJAZAH UNIVERSITAS RIAU Idas Pmbuaa Taggal Trb Eds I : 1 Dsmbr 2017 Taggal Trb Eds II : - Saus Rvs : 00 Dsusu Olh : Tm BAK UNRI Dprksa da dsuju olh : Kpala

Lebih terperinci

MATEMATIKA INTEGRAL RIEMANN

MATEMATIKA INTEGRAL RIEMANN MATEMATIKA KELAS XII IPA - KURIKULUM GABUNGAN Ses NGAN INTEGRAL RIEMANN A. NOTASI SIGMA a. Defs Notas Sgma Sgma (Σ) adalah otas matematka megguaka smbol yag mewakl pejumlaha da beberapa suku yag memlk

Lebih terperinci

PERTIDAKSAMAAN AZUMA PADA MARTINGALE UNTUK MENENTUKAN SUPREMUM PELUANG

PERTIDAKSAMAAN AZUMA PADA MARTINGALE UNTUK MENENTUKAN SUPREMUM PELUANG PERTIDAKSAMAAN AZUMA PADA MARTINGALE UNTUK MENENTUKAN SUPREMUM PELUANG Sudaro Jurusa Matatka FMIPA UNDIP Jl Prof H Sodarto SH Tbalag Sarag 575 Abstract Coutg probablty a two-tald hypothss dtr lvl of th

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. Analisis regresi adalah suatu proses memperkirakan secara sistematis tentang apa yang paling

BAB 2 LANDASAN TEORI. Analisis regresi adalah suatu proses memperkirakan secara sistematis tentang apa yang paling BAB LANDASAN TEORI Kosep Dasar Aalss Regres Aalss regres adalah suatu proses memperkraka secara sstemats tetag apa yag palg mugk terjad dmasa yag aka datag berdasarka formas yag sekarag dmlk agar memperkecl

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI

BAB II LANDASAN TEORI BAB II LANDASAN TEORI Bbrapa tor yag dprlua utu mduug pmbahasa dataraya adalah rgrs lar brgada, mtod uadrat trcl (MKT), pguja asums aalss rgrs, outlr, rgrs robust, ofs dtrmas, bradow pot. A. Rgrs Lar Brgada

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. Tempat penelitian ini dilaksanakan di SMP Negeri 4 Tilamuta Kabupaten

BAB III METODE PENELITIAN. Tempat penelitian ini dilaksanakan di SMP Negeri 4 Tilamuta Kabupaten BAB III METODE PENELITIAN 3. Tempat da Waktu Peelta 3.. Tempat Tempat peelta dlaksaaka d SMP Neger 4 Tlamuta Kabupate Boalemo pada sswa kelas VIII. 3.. Waktu Peelta dlaksaaka dalam waktu 3 bula yatu dar

Lebih terperinci

PENDAHULUAN Metode numerik merupakan suatu teknik atau cara untuk menganalisa dan menyelesaikan masalah masalah di dalam bidang rekayasa teknik dan

PENDAHULUAN Metode numerik merupakan suatu teknik atau cara untuk menganalisa dan menyelesaikan masalah masalah di dalam bidang rekayasa teknik dan Aalsa Numerk Baha Matrkulas PENDAHULUAN Metode umerk merupaka suatu tekk atau cara utuk megaalsa da meyelesaka masalah masalah d dalam bdag rekayasa tekk da sa dega megguaka operas perhtuga matematk Masalah-masalah

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

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

Lebih terperinci

PELABELAN KONSEKUTIF (CONSECUTIVE LABELING) PADA GRAF STAR S n DAN GRAF DOUBLE STAR S n,n+1 (n Bilangan Asli) SKRIPSI. Oleh: ABDUL MUIS NIM.

PELABELAN KONSEKUTIF (CONSECUTIVE LABELING) PADA GRAF STAR S n DAN GRAF DOUBLE STAR S n,n+1 (n Bilangan Asli) SKRIPSI. Oleh: ABDUL MUIS NIM. PELABELAN KONSEKUTIF CONSECUTIVE LABELING) PADA GRAF STAR S DAN GRAF DOUBLE STAR S,+ Blaga Asl) SKRIPSI Olh: ABDUL MUIS NIM. 0500 JURUSAN MATEMATIKA FAKULTAS SAINS DAN TEKNOLOGI UNIVERSITAS ISLAM NEGERI

Lebih terperinci

PROSIDING ISBN :

PROSIDING ISBN : PROSIDING ISBN : 978 979 6353 3 METODE FINALTI UNTUK MENENTUKAN BERAT SAPI OPTIMAL Olh : H. A. Pahusp da Sska Ayua Pogam Stud Matmatka Idust da Statstka Fakultas Sas da Matmatka (FSM) Uvstas Kst Satya

Lebih terperinci