Semester : VI Hal: 1 dari 6. No.Revisi : 00. Deskripsi. Kemampuan manjerial. tertulis. Sikap dan. tata nilai 2-RP 1-CP DN, PA,BAK& RN)
|
|
- Hengki Kurniawan
- 6 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 PROD S1 STATSTKA FMPA TS RP S1 SP 08 Kurikulum 2014, Edisi : September 2014 A. CAPAAN PEMBELAJARAN : CP : Mampu menganalisis data secara KUANTTATF baik secara Univariat maupun Multivariat serta menerapkannya Hal: 1 dari 6 B. Untuk mencapai CP di atas diperlukan sebagai berrikut Pendahuluan, Review vektor dan matriks, konsep dasar analisis multivariat, distribusi multinormal, pendugaan vektor rata rata dan matriks kovarians, daerah kepercayaan dan uji hipotesis vektor rata rata scaling, analisis korespondensi, biplot, dan structural equation modelling. satu dan dua populasi, manova, manacova, analisis komponen utama, analisis faktor, analisis diskriminan, analisiss cluster, multi dimensional C. CP secara umum KKN Level 6 Kemampuan Penguasaan pengetahuan Kemampuan kerja Kemampuan manjerial Sikap dan tata nilai 6.1 Menjelaskan konsep analisis multivariat. Mampu mengidentifikasi problem yang bisa diselesaikan dengann analisis multivariat. Mampu mengaplikasikan konsep analisis multivariat di berbagai bidang Mampu (SPSS, MNTAB, SAS, R) untuk analisis multivariat 6.5 Mampu beradaptasi terhadap situasi yang dihadapi 6.6 Mampu menganalisis problem multivariat dan mampu mengkomunikasikan hasil analisis baik secara lisan maupun tertulis. 6.7 Mampu memberikan petunjuk dalam memilih berbagai alterna f solusi secara mandiri dan kelompok; 6.8 Bertanggung jawab pada pekerjaan sendiri dan dapat diberi tanggung jawab atas pencapaian hasil kerja kelompok Memiliki Etika Profesi, kerjasama, menghargai orang lain, patuh aturan, cerdas amanah kreatif
2 RP S1 SP 08 Kurikulum 2014, Edisi : September 2014 Capaian No PROD S1 STATSTKA FMPA TS Hal: 2 dari 6 (1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (9) Dapat menjelaskan konsep dan tujuan analisis multivariat CP11.1A1 2. Menentukani langkah langkah menyiapkan data sebelum melakukan analisis multivariate CP5.1A Mengetahui penerapan metode multivariate di permasalahan riil 1.2. Dapat membedakan antara data univariat dan data multivariate 1.3. Mengetahui pengelompokan metode univariat dan metode multivariate 1.4. Mampu menghitung konsep matriks yang sering digunakan dalam analisis multivariate 2.1. Dapat mendeteksi missing value dan cara mengatasinya 2.2. Dapat mendeteksi data outlier baik secara univariate dan multivariate 2.3. Dapat melakukan uji asumsi : normality ( univariat dan multivariate) homoscedacity Pendahuluan: Konsep dasar analisis multivariat, Aplikasi dan Pengelompokan metode multivariat, Aljabar matriks dan vector random Data preprocessing: 1. Deteksi missing value dan cara mengatasi 2. Deteksi outlier 3. Pemeriksaan asumsi dan cara mengatasi [1] BAB 1 [2] BAB 1 [1] BAB 4 [2] BAB 2 [4] Modul 1 Ceramah interaktif Diskusi (CD) Ceramah interaktif Diskusi Latihan soal (CDL) Observasi Aktifitas di kelas Tugas 1 (Observas i Aktifitas di kelas 5%/5% % 10%/ 15%
3 RP S1 SP 08 Kurikulum 2014, Edisi : September 2014 Capaian No PROD S1 STATSTKA FMPA TS Hal: 3 dari Dapat menjelaskan konsep MANOVA dan MANACOVA dan dapat menerapkan dalam Dapat menjelaskan konsep PCA dan dapat menerapkan 3.Dapat menjelaskan konsep pengujian hipotesis vector rata rata untuk satu dan dua populasi dari distribusi normal multivariat 3.1. Dapat menentukan, menghitung dan menginterpretasikan uji hipotesis vector rata rata satu dan dua populasi normal multivariat 3.2. Dapat melakukan uji hipotesis vector rata rata menggunakan piranti lunak serta menginterpretasikannya 4.1 Dapat melakukan pemeriksaan asumsi dalam MANOVA dan MANACOVA serta cara mengatasi 4.2 Dapat melakukan analisis MANOVA dan MANACOVA baik secara manual maupun 5.1 Dapat melakukan pemeriksaan asumsi dalam PCA dan cara mengatasi Uji hipotesis vektor rata rata: 1. Untuk satu populasi 2. Untuk dua populasi MANOVA/ MANACOVA: 1. Pemeriksaan asumsi 2. One way MANOVA/ MANACOVA 3. nterpretasil hasil analisis MANOVA/ MANACOVA Principal Componenn [1] BAB 8 Analysis (PCA): 1. Aplikasi PCA di [2] BAB 3 [1] BAB 5 6 [1] BAB 5 [2] BAB 6 [3] BAB 11 [4] Modul 2 CDLS Ceramah nteraktif Diskusi Praktikum Latihan Soal Observasi () Tes 1 & Observasi Aktifitas di kelas () Makalah 1 i 1 Makalah 5%/20% 10%/30% 10%/ 40%
4 RP S1 SP 08 No Dapat menjelaskan konsep analisis faktor dan dapat menerapkan dalam 6.1 Kurikulum 2014, Edisi : September 2014 Capaian 7. Dapat menjelaskan konsep analisis diskriminan dan dapat menerapkan Dapat melakukan pemeriksaan asumsi dalam analisis diskriminan dan cara mengatasi 7.2. Dapat melakukan analisis diskriminan baik secara manual maupun menggunakan piranti lunak 5.2 Dapat melakukan analisis PCA baik secara manual maupun Dapat melakukan pemeriksaan asumsi dalam analisis faktor dan cara mengatasi Dapat melakukan analisis factor baik secara manual maupun 2. Pemeriksaan asumsi PCA 3. PCA Analisis Faktor : 1. Konsep dasar dan aplikasi di problem riil 2. Pemeriksaan asumsi 3. Analsis factor dan interpretasi TENGAH SEMESTER Analisis Diskriminan: 1. Konsep dasar dan aplikasi di problem riil 2. Pemeriksaan asumsi 3. Estimasi model diskriminan dan interpretasi PROD S1 STATSTKA FMPA TS [3] BAB 4 [4] Modul 3 [1] BAB 9 [2] BAB 2 [3] BAB 5 [4] Modul 3 [1] BAB 11 [2] BAB 5 [3] BAB 8 [4] Modul 4 Hal: 4 dari 6 2 i 2 Makalah 2 i 2 Makalah2 i 2 10%/ 50% 10%/ 60%
5 RP S1 SP No Kurikulum 2014, Edisi : September 2014 Capaian 8.Dapat menjelaskan konsep analisis cluster dan dapat menerapkan dalam 9.Dapat menerapkan multidimensional scalling (MDS) 10. Dapat menerapkan analisis korespondensi 11.Dapat menerapkan analisis biplot 8.1. Dapat melakukan analisis cluster baik secara manual maupun 8.2. Dapat mengevaluasi hasil analisis cluster Dapat melakukan analisis korespondensi menggunakan piranti lunak dan menginterpretasikan hasilnya Dapat melakukan analisis biplot menggunakan piranti Dapat melakukan analisis MDS dan mengiterpretasikan hasilnya Analisis Cluster : 1. Pendekatan hirarki 2. Pendekatan non hirarki 3. Evaluasi hasil analisis cluster MDS: 1. Konsep dasar MDS dan aplikasinya 2. MDS menggunakan piranti lunak Analisis Korespondensi (AK): 1. Konsep dasar AK dan aplikasinya 2. AK menggunakan piranti lunak Analisis Biplot: 1. Konsep dasar PROD S1 STATSTKA FMPA TS [1] BAB 12 [2] BAB 8 [3] BAB 7 [4] Modul 5 [1] BAB 12 [2] BAB 9 [4] Modul 6 [2]BAB 9 [4] Modul 6 [2]BAB 9 [4] Modul 6 Hal: 5 dari 6 10%/ 70% Tes 2 10%/ 80% 5%/85% 5%/90%
6 RP S1 SP No Kurikulum 2014, Edisi : September 2014 Capaian Pustaka 1. Johnson, R.A and Wichern, D.W, Applied Multivariate Sta s cal Analysis,6 Edition, Prentice Hall, New York. 2. Hair, J.F.., Black, W.C., Babin, B.J., Anderson, R.E, Multivariate Data Analysis, 7 th Edition, Prentice Hall, UK 3. Sarma, S Applied Multivariate Techniques, John Wiley 4. Purnami, S.W. dan Otok, B.W., Modul Prak kum Analisis Mul variat, Anderson, T.W, 2003, An ntroduction to Multivariate Statistical Analysis, Wiley nterscience 6. Morison, D.F, 2005, Multivariate Statistical Method, McGraw Hill nc., Tokyo. 7. Byrne, B.M, 2001, Structural Equation Modelling with AMOS: Basic Concept, Applications and Programming, Lawrence Erlbaun Associates nc., New Jersey. 8. Mardia, K.V, Kent, J.T, Bibby, J.M, Mul variate Analysis, 7 th Edition. Academic Press. 9. Rencher, A.C. Methods of Multivariate Analysis, 2 nd Edition, John Wiley 12. Dapat menerapkan Structural Equation Modelling (SEM) Dapat melakukan analisis SEM menggunakan AMOS dan menginterpretasikan hasilnya lunak dan menginterpretasikan hasilnya analisis biplot dan aplikasinya 2. Analisis biplot menggunakan piranti lunak SEM: 1. Konsep dasar SEM dan aplikasinyaa 2. SEM menggunakan AMOS AKHR SEMESTER PROD S1 STATSTKA FMPA TS [7] BAB 1 4 Hal: 6 dari 6 10%/ 100%
CAPAIAN PEMBELAJARAN (Learning outcome) : Mampu menganalisis data dengan metode statistika yang sesuai
CAPAIAN PEMBELAJARAN (Learning outcome) : Mampu menganalisis data dengan metode statistika yang sesuai Penguasaan Pengetahuan 5.1 Mampu mengidentifikasi permasalahan multivariat 5.2 Mampu menerapkan konsep
Lebih terperinciPRODI. Dosen : MM No.Revisi : 00. Semester : I Hal: 1 dari 5. kelompok. Deskripsi 2 populasi. Kemampuan. Kemampuan kerja.
RP S1 SP 01 A. CAPAIAN PEMAN : 1. CP 11.1 : Mampu menganalisis data secara kuantitatif baik secara univariat maupun Multivariat serta menerapkannya. 2. CP 8.1 : Memformulasikan masalah ke dalam pemodelan
Lebih terperinciPRODI S1 STATISTIKA FMIPA-ITS RENCANA PEMBELAJARAN Analisis Data II Kode/SKS: SS / (2/1/0) Dosen : HK Semester : VII
RP-S1-SK-07 Kurikulum 2014, Edisi : September-2014.Revisi : 00 Hal: 1 dari 5 A. CAPAIAN PEMBELAJARAN : CP 3.2 : Melakukan analisis data dengan menggunakan program statistik. CP10.1 : Mampu melakukan manajemen
Lebih terperinciDeskripsi. Dosen : No.Revisi : 00. Semester : VII Hal: 1 dari 5. tim. Kemampuan 5-PBS 3-RE 1-CP 2-RP
A. CAPAIAN PEMBELAJARAN : CP 2.1 : Merancang dan melakukan riset serta mengevaluasi strategi. CP 2.2 : Memodelkan dan menginterpretasikan fenomena ekonomi. CP15.1 : Mampu berkomunikasi secara lisan dan
Lebih terperinciPRODI S1 STATISTIKA FMIPA-ITS RENCANA PEMBELAJARAN Data Mining Kode/SKS: SS / (2/1/0) Dosen : SWP, KF Semester : VII
RPS1SK08 Kurikulum 2014, Edisi : September2014 No.Revisi : 00 Hal: 1 dari 6 A. : 1. CP 3.2 : Melakukan analisis data dengan menggunakan program statistik 2. CP 10.3 : Mampu menganalisis big data dengan
Lebih terperinciAplikasi Multidimensional Scaling Untuk Peningkatan Pelayanan Proses Belajar Mengajar (PBM).
Aplikasi Multidimensional Scaling Untuk Peningkatan Pelayanan Proses Belajar Mengajar (PBM). Irlandia Ginanjar Staf Pengajar Jurusan Statistika FMIPA, Unpad Bandung. Abstrak Tujuan dari penelitian ini
Lebih terperinciPRODI S1 STATISTIKA FMIPA-ITS RENCANA PEMBELAJARAN Analisis Survival Kode/SKS: SS / (2/1/0) Dosen : SWP Semester :
RP-S1-SLK-03 Kurikulum 2014, Edisi : September-2014.Revisi : 00 Hal: 1 dari 5 A. CAPAIAN PEMBELAJARAN : 1. CP 3.2 : Melakukan analisis data dengan menggunakan program statistik 2. CP 5.1 : Menganalisis
Lebih terperinciANALISIS FAKTOR TERHADAP DATA PENGGUNAAN WEB PERSONAL DOSEN ITS DAN PERBANDINGAN TERHADAP PENCAPAIAN IPK DAN LAMA STUDI MAHASISWA
Seminar Nasional Statistika IX Institut Teknologi Sepuluh Nopember, 7 November 2009 ANALISIS FAKTOR TERHADAP DATA PENGGUNAAN WEB PERSONAL DOSEN ITS DAN PERBANDINGAN TERHADAP PENCAPAIAN IPK DAN LAMA STUDI
Lebih terperinciPRODI S1 STATISTIKA FMIPA-ITS RENCANA PEMBELAJARAN Statistika Spasial Kode/SKS: SS / (2/1/0) Dosen : Sutikno Semester : VII
RP-S1-SLK-01 Kurikulum 2014, Edisi : September-2014.Revisi : 00 Hal: 1 dari 5 A. CAPAIAN PEMBELAJARAN : CP 5.2 : Mampu menganalisis data di bidang Statistika Lingkungan dan Kesehatan, serta bidang lainnya
Lebih terperinciPROSIDING ISSN : Seminar Nasional Statistika 12 November 2011 Vol 2, November 2011
(DS.6) ANALISIS KURVA PERTUMBUHAN SEBAGAI ANALISIS SETELAH MANOVA UNTUK DATA LONGITUDINAL Enny Supartini Statistika F MIPA Universitas Padjadjaran Bandung e-mail : arthinii@yahoo.com Abstrak Eksperimen
Lebih terperinciPRODI S1 STATISTIKA FMIPA-ITS RENCANA PEMBELAJARAN Teknik Simulasi Kode/SKS: SS / (2/1/0) Dosen : NI, PPO Semester : V
RP-S1-SK-04 Kurikulum 2014, Edisi : September-2014 No.Revisi : 00 Hal: 1 dari 6 A. : 1. CP 3.1 : Membuat suatu sistem informasi manajemen di berbagai bidang 2. CP 9.3 : Mampu merancang pengumpulan data
Lebih terperinciPRODI S1 STATISTIKA FMIPA-ITS RENCANA PEMBELAJARAN Perancangan Kualitas Kode/sks : SS141413/ (2/1/0 ) Dosen : SS Semester : V
RP-S1-SI-06 Kurikulum 2014, Edisi : September-2014.Revisi : 00 Hal: 1 dari 8 A. CAPAIAN PEMBELAJARAN : CP 1.2 : Menentukan optimasi melalui perancangan eksperimen. CP15.2 : Mampu mengelola dan bekerja
Lebih terperinciAnalisis Biplot untuk Pemetaan Posisi dan Karakteristik Usaha Pariwisata di Provinsi Bali
Jurnal Matematika Vol. 6 No. 1, Juni 2016. ISSN: 1693-1394 Analisis Biplot untuk Pemetaan Posisi dan Karakteristik Usaha Pariwisata di Provinsi Bali I Gusti Ayu Made Srinadi Jurusan Matematika, Fakultas
Lebih terperinciPROGRAM PASCASARJANA UNIVERSITAS SRIWIJAYA PROGRAM STUDI ILMU EKONOMI
PROGRAM PASCASARJANA UNIVERSITAS SRIWIJAYA PROGRAM STUDI ILMU EKONOMI SILABUS Mata Kuliah : Statistik Kode Mata Kuliah : EKM 60107 Stats Mata Kuliah : Wajib Bobot : 3 SKS Jenjang Studi : S2 Reguler Program
Lebih terperinci2-RP. C. Deskripsi CP secara umum KKNI Level 6
RP-S1-SK-03 Kurikulum 2014, Edisi : September-2014.Revisi : 00 Hal: 1 dari 5 A. CAPAIAN PEMBELAJARAN : 1. CP 3.3 : untuk mengoptimalkan penggunaan program paket metode statistika yang sudah ada 2. CP 15.1
Lebih terperinciANALISIS DISKRIMINAN FISHER POPULASI GANDA UNTUK KLASIFIKASI NASABAH KREDIT
ISSN: 2339-2541 JURNAL GAUSSIAN, Volume 5, Nomor 3, Tahun 2016, Halaman 575-581 Online di: http://ejournal-s1.undip.ac.id/index.php/gaussian ANALISIS DISKRIMINAN FISHER POPULASI GANDA UNTUK KLASIFIKASI
Lebih terperinciIrlandia Ginanjar Staf Pengajar Jurusan Statistika FMIPA, Unpad Bandung. ABSTRAK
Aplikasi Multidimensional Scaling Untuk Memposisikan Produk Pada Masalah Product Existing. (Studi Kasus: Presepsi Pelanggan Terhadap Produk Telepon Umum PT.TELKOM Tbk.) Irlandia Ginanjar Irlandia_g@unpad.ac.id
Lebih terperinciSelamat Datang.. Dalam zona
Selamat Datang.. Dalam zona ANALISIS PEUBAH GANDA 334H1203 (oleh M. Saleh AF) DEPARTEMEN MATEMATIKA PRODI STATISTIKA FMIPA UNHAS 2014 Deskripsi Matakuliah APG : Konsep dasar analisis multivariate, vektor,
Lebih terperinciPRODI S1 STATISTIKA FMIPA-ITS RENCANA PEMBELAJARAN Jaringan Syaraf Tiruan Kode/SKS: SS / (2/1/0) Dosen : BSSU Semester : III
RP-S1-SK-12 Kurikulum 2014, Edisi : September-2014.Revisi : 00 Hal: 1 dari 6 A. CAPAIAN PEMBELAJARAN : CP 3.3 : Mampu menyelesaikan masalah di bidang Stat komputasi dan Membuat program untuk mengoptimalkan
Lebih terperinciISSN: JURNAL GAUSSIAN, Volume 3, Nomor 3, Tahun 2014, Halaman Online di:
ISSN: 2339-2541 JURNAL GAUSSIAN, Volume 3, Nomor 3, Tahun 2014, Halaman 471-479 Online di: http://ejournal-s1.undip.ac.id/index.php/gaussian PENERAPAN DIAGRAM KONTROL MAHALANOBIS PADA PROSES PRODUKSI MINUMAN
Lebih terperinciMULTIVARIATE ADAPTIVE REGRESSION SPLINES (MARS) UNTUK KLASIFIKASI STATUS KERJA DI KABUPATEN DEMAK Kishartini 1, Diah Safitri 2, Dwi Ispriyanti 3
ISSN: 2339-2541 JURNAL GAUSSIAN, Volume 3, Nomor 4, Tahun 2014, Halaman 711-718 Online di: http://ejournal-s1.undip.ac.id/index.php/gaussian MULTIVARIATE ADAPTIVE REGRESSION SPLINES (MARS) UNTUK KLASIFIKASI
Lebih terperinciPROSIDING SEMINAR NASIONAL STATISTIKA UNIVERSITAS DIPONEGORO 2011 ISBN:
161 STRUCTURAL EQUATION MODELLING (SEM) DENGAN MODEL STRUKTURAL REGRESI SPASIAL Tisti Ilda Prihandini 1, Sony Sunaryo 2 1) Mahasiswa Magister Jurusan Statistika ITS 2) Dosen Jurusan Statistika ITS Abstrak
Lebih terperinciPRODI S1 STATISTIKA FMIPA ITS RENCANA PEMBELAJARAN Teknik Sampling dan Survey Kode/SKS: SS / (2/1/0) Dosen : ATR, DS, IZ Semester : IV
RP S1 SP 02 Kurikulum 2014, Edisi : September 2014.Revisi : 00 Hal: 1 dari 6 A. CAPAIAN PEMAN : 1. CP9.1 : Mampu menjelaskan konsep merancang survey dan menerapkannya 2. CP12.1 : Mampu mengelola survey
Lebih terperinciFAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI PENJURUSAN SISWA MELALUI ANALISIS DISKRIMINAN. Nerli Khairani Lia Anggriani Siregar. Abstrak
97 FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI PENJURUSAN SISWA MELALUI ANALISIS DISKRIMINAN Nerli Khairani Lia Anggriani Siregar Abstrak Analisis diskriminan adalah metode statistika yang digunakan untuk mengelompokkan
Lebih terperinciPenggunaan Kernel PCA Gaussian dalam Penyelesaian Plot Multivariat Non Linier. The Use of Gaussian PCA Kernel in Solving Non Linier Multivariate Plot
Penggunaan Kernel PCA Gaussian dalam Penyelesaian Plot Multivariat Non Linier Bernhard M. Wongkar 1, John S. Kekenusa 2, Hanny A.H. Komalig 3 1 Program Studi Matematika, FMIPA, UNSRAT Manado, bernhard.wongkar2011@gmail.com
Lebih terperinciBAB IV PENUTUP. berkorelasi secara contemporaneous. Korelasi galat contemporaneous terjadi
76 BAB IV PENUTUP A. Kesimpulan Model Seemingly Unrelated Regression (SUR) merupakan perluasan dari analisis regresi linear yang berupa sistem persamaan yang terdiri dari beberapa persamaam regresi yang
Lebih terperinciAnalisis Dan Pembahasan
Analisis DIskriminan Analisis Dan Pembahasan Variabel Variabel Pembeda Lamda P-value Penderita Diare Ditangani (X 13 ) 0,269 0,000 Pelayanan Anak Balita (X 8 ) 0,087 0,000 Pelayanan Kesehatan Dasar Masyarakat
Lebih terperinciAnalisis Biplot pada Kabupaten/Kota di Provinsi Jawa Timur Berdasarkan Variabel-variabel Komponen Penyusun Indeks Pembangunan Manusia (IPM)
Sidang Tugas Akhir Surabaya, 15 Juni 2012 Analisis Biplot pada Kabupaten/Kota di Provinsi Jawa Timur Berdasarkan Variabel-variabel Komponen Penyusun Indeks Pembangunan Manusia (IPM) Wenthy Oktavin Mayasari
Lebih terperinciMK. PERENCANAAN LINGKUNGAN ANALISIS PEUBAH GANDA MULTIVARIATE ANALYSIS
MK. PERENCANAAN LINGKUNGAN ANALISIS PEUBAH GANDA MULTIVARIATE ANALYSIS Oleh: Prof.Dr.Ir.Soemarno,M.S Obyek Pengamatan Variabel X4 Variabel X1 Variabel X2 Variabel X3 Variabel Xn Multi-Variabel Metode analisis
Lebih terperinciANALISIS MULTIVARIAT BAB II
BAB II ANALISIS MULTIVARIAT A. Apakah Itu Analisis Statistik Mulivariat? B. Uji Statistik Multivariat. C. Teknik Analisis Multivariat. 1. Teknik Dependen. 2. Teknik Interdependen. 3. Teknik Persamaan Struktural.
Lebih terperinciJURNAL MATEMATIKA DAN PEMBELAJARANNYA 2016 VOLUME 2, NO. 1. ISSN
VOLUME 2, NO. 1. ISSN 2303-0992 N. PONTO PENGKAJIAN PEMBENTUKAN MODEL KLASIFIKASI DALAM PENGELOMPOKKAN JURUSAN SISWA DI SMA (Studi Kasus: Siswa SMA Negeri Siau Timur Kabupaten Siau Tagulandang Biaro Propinsi
Lebih terperinciOleh : Arief Yudissanta ( ) Pembimbing : Prof. Susanti Linuwih Mstat.PHD
TUGAS AKHIR Oleh : Arief Yudissanta (1307 030 019) Pembimbing : Prof. Susanti Linuwih Mstat.PHD PENGELOMPOKAN SEKOLAH DASAR BERDASARKAN RATA-RATA NILAI UJIAN AKHIR SEKOLAH BERSTANDAR NASIONAL DI SETIAP
Lebih terperinciSTRUCTURAL EQUATIO MODELLI G (SEM) DE GA MODEL STRUKTURAL REGRESI SPASIAL. Tisti Ilda Prihandini 1, Sony Sunaryo 2
STRUCTURAL EQUATIO MODELLI G (SEM) DE GA MODEL STRUKTURAL REGRESI SPASIAL Tisti Ilda Prihandini 1, Sony Sunaryo 2 1) Mahasiswa Magister Jurusan Statistika ITS, 2) Dosen Jurusan Statistika ITS Abstrak Suatu
Lebih terperinciAktuariaa. Dosen : SS. Semester : V No.Revisi : 00. Hal: 1 dari 5. tim. 1).Konsep. dimodifikasi). Kemampuan. Deskripsi. asuransi jiwa
Kode/SKS: SS141427 / (2/1/0) Hal: 1 dari 5 A. CAPAIAN PEMBELAJARAN : CP 2.4 : Mampu memahami dan menerapkann konsep konsep matematika keuangan dan peluang untuk menganalisa masalah dalam asuransi jiwa
Lebih terperinciPRODI S1 STATISTIKA FMIPA-ITS RENCANA PEMBELAJARAN Riset Operasi 1 Kode/SKS: SS / (2/1/0) Dosen : SMR, Ir, Wiba Semester : III
RP-S1-SI-01 Kurikulum 2014, Edisi : September-2014.Revisi : 00 Hal: 1 dari 5 A. CAPAIAN PEMBELAJARAN : CP 1.3 : Mampu menentukan metode terbaik untuk solusi permasalahan riil CP 15.1 : Mampu Berkomunikasi
Lebih terperinciHASIL DAN PEMBAHASAN. dengan hipotesis nolnya adalah antar peubah saling bebas. Statistik ujinya dihitung dengan persamaan berikut:
. Menyiapkan gugus data pencilan dengan membangkitkan peubah acak normal ganda dengan parameter µ yang diekstrimkan dari data contoh dan dengan matriks ragam-peragam yang sama dengan data contoh. Proses
Lebih terperinciPENGENDALIAN PROSES VARIABILITAS MULTIVARIAT MELALUI VEKTOR RAGAM (STUDI KASUS : IPK DAN LAMA STUDI LULUSAN MATEMATIKA UNIVERSITAS ANDALAS)
Jurnal Matematika UNAND Vol. 3 No. 4 Hal. 104 111 ISSN : 2303 2910 c Jurusan Matematika FMIPA UNAND PENGENDALIAN PROSES VARIABILITAS MULTIVARIAT MELALUI VEKTOR RAGAM (STUDI KASUS : IPK DAN LAMA STUDI LULUSAN
Lebih terperinciAnalisis Cluster Average Linkage Berdasarkan Faktor-Faktor Kemiskinan di Provinsi Jawa Timur
Analisis Cluster Average Linkage Berdasarkan Faktor-Faktor Kemiskinan di Provinsi Jawa Timur Qonitatin Nafisah, Novita Eka Chandra Jurusan Matematika Fakultas MIPA Universitas Islam Darul Ulum Lamongan
Lebih terperinciPenerapan Metode Multidimensional Scaling dalam Pemetaan Sarana Kesehatan di Jawa Barat
Jurnal Matematika Integratif ISSN 141-6184 Volume 1 No 1, April 016, pp 43 50 Penerapan Metode Multidimensional Scaling dalam Pemetaan Sarana Kesehatan di Jawa Barat Julita Nahar Program Studi Matematika,
Lebih terperinciIrlandia Ginanjar Staf Pengajar Jurusan Statistika FMIPA, Unpad Bandung.
Seminar Nasional Matematika 2008 Jurusan Matematika FMIPA UNPAD, Sumedang, 13 Desember 2008 Hierarchical Clustering Untuk Otomatisasi Pengelompokan Objek Pada Peta Dua Dimensi Hasil Analisis Multidimensional
Lebih terperinciTEKNIK ANALISIS MULTIVARIAT (II) DENGAN STRUCTURAL EQUATION MODELLING ( SEM ) MENGGUNAKAN PROGRAM AMOS
TEKNIK ANALISIS MULTIVARIAT (II) DENGAN STRUCTURAL EQUATION MODELLING ( SEM ) MENGGUNAKAN PROGRAM AMOS Minto Waluyo mintowaluyo _ ti @yahoo.co.id Teknik Industri UPN Veteran Jatim Abstrak Penelitian yang
Lebih terperinciPRODI DIII STATISTIKA-FMIPA ITS RENCANA PEMBELAJARAN KODE/ MATA KULIAH/ SKS/ SEMESTER : SS /PENGANTAR METODE STATISTIKA / (2/1/1) I
CAPAIAN PEMBELAJARAN (Learning outcome) : Mampu melakukan deskripsi, eksplorasi dan interpretasi data serta Mampu menganalisis data dengan metode statistika yang sesuai Penguasaan Pengetahuan 5.1 Mampu
Lebih terperinciSidik Peubah Ganda. Dengan menggunakan SAS DEPARTEMEN STATISTIKA, INSTITUT PERTANIAN BOGOR. Ahmad Ansori Mattjik & I Made Sumertajaya
DEPARTEMEN STATISTIKA, INSTITUT PERTANIAN BOGOR Sidik Peubah Ganda Dengan menggunakan SAS Ahmad Ansori Mattjik & I Made Sumertajaya 2011 ii K A M P U S I P B D A R M A G A, J L. M E R A N T I W 2 2 LV
Lebih terperinciPRODI S1 STATISTIKA FMIPA-ITS RENCANA PEMBELAJARAN Analisis Data I Kode/SKS: SS / (2/1/0) Dosen : HK Semester : VI
RP-S1-SK-06 Kurikulum 2014, Edisi : September-2014.Revisi : 00 Hal: 1 dari 7 A. CAPAIAN PEMBELAJARAN : CP 3.2 : Melakukan analisis data dengan menggunakan program statistik. CP10.1 : Mampu melakukan manajemen
Lebih terperinciBab 4 ANALISIS FAKTOR TEORITIS DAN APLIKATIF
Bab 4 ANALISIS FAKTOR TEORITIS DAN APLIKATIF Analisis Multivariat untuk analisis identifikasi, prediksi, eksplorasi, deskripsi: 1. Principle Component Analysis (PCA) 2. Factor Analysis 3. Cluster Analysis
Lebih terperinciSILABUS PERKULIAHAN METODE STATISTIKA MULTIVARIAT 3 SKS KODE :
SILABUS PERKULIAHAN METODE STATISTIKA MULTIVARIAT 3 SKS KODE : JURUSAN PENDIDIKAN MATEMATIKA FAKULTAS PENDIDIKAN MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS PENDIDIKAN INDONESIA 2005-2006 MATAKULIAH
Lebih terperinci2-RP. Semester : VIIII No.Revisi : 00. Dosen : MM. Hal: 1 dari 5. kelompok, Peran
Hal: 1 dari 5 Deskripsi Mataa Kuliah Tujuan dari Mata Kuliah ini adalah untuk memberikan kemampuan mahasiswa menjadi konsultan statistik yang efektif. Mataa Kuliah ini membutuhkan kematangan dalam berfikir
Lebih terperinciDAFTAR PUSTAKA. Bollen, K.A Structural Equation With Latent Variables. New York : John Wiley & Sons.
7 DAFTAR PUSTAKA Bollen, K.A. 989. Structural Equation With Latent Variables. New York : John Wiley & Sons. Chin, W.W., Marcolin, B.L. and Newsted, P.R, 996. A Partial Least Squares Latent Variable Modelling
Lebih terperinciPENERAPAN REGRESI LINIER MULTIVARIAT PADA DISTRIBUSI UJIAN NASIONAL 2014 (Pada Studi Kasus Nilai Ujian Nasional 2014 SMP Negeri 1 Sayung)
ISSN: 2339-2541 JURNAL GAUSSIAN, Volume 4, Nomor 3, Tahun 2015, Halaman 697-704 Online di: http://ejournal-s1.undip.ac.id/index.php/gaussian PENERAPAN REGRESI LINIER MULTIVARIAT PADA DISTRIBUSI UJIAN NASIONAL
Lebih terperinciKOMPARASI ANALISIS GEROMBOL (CLUSTER) DAN BIPLOT DALAM PENGELOMPOKAN
E-Jurnal Matematika Vol. 2, No.4, Nopember 2013, 17-22 ISSN: 2303-1751 KOMPARASI ANALISIS GEROMBOL (CLUSTER) DAN BIPLOT DALAM PENGELOMPOKAN I MADE ANOM ARIAWAN 1, I PUTU EKA NILA KENCANA 2, NI LUH PUTU
Lebih terperinciANALISIS PENJUALAN BAHAN BAKAR MINYAK (BBM) dari PT. PERTAMINA (PERSERO) UPms V SURABAYA dengan METODE ARIMA BOX JENKINS
ANALISIS PENJUALAN BAHAN BAKAR MINYAK (BBM) dari PT. PERTAMINA (PERSERO) UPms V SURABAYA dengan METODE ARIMA BOX JENKINS Oleh: Rizky Amlia Rachmawati (1306.030.046) Dosen Pembimbing: Dra. Madu Ratna, M.Si
Lebih terperinciSemakin besar persentase CCR yang dihasilkan, maka tingkat akurasi yang dihasilkan semakin tinggi (Hair et. al., 1995).
3 fungsi diskriminan cukup untuk memisahkan k buah kelompok. Karena fungsi-fungsi diskriminan tidak saling berkorelasi, maka komponen aditif dari V masing-masing didekati dengan khi-kuadrat dengan V j
Lebih terperinci2-RP. Penguasaan Pengetahuan. Kemampuan. kerja. Kemampuan. Manajerial. Sikap dan Tata Nilai 5-PBS 1-CP 2-RP 3-RE
RP-S1-SLK-02 Kurikulum 2014, Edisi : September-2014.Revisi : 00 Hal: 1 dari 7 A. CAPAIAN PEMBELAJARAN (Learning outcome) : CP 5.1 : Menganalisis data di bidang kedokteran/kesehatan, pertanian/perikanan/kelautan
Lebih terperinciJMP : Volume 6 Nomor 1, Juni 2014, hal REGRESI LINEAR BIVARIAT SIMPEL DAN APLIKASINYA PADA DATA CUACA DI CILACAP
JMP : Volume 6 Nomor 1, Juni 014, hal. 45-5 REGRESI LINEAR BIVARIAT SIMPEL DAN APLIKASINYA PADA DATA CUACA DI CILACAP Saniyah dan Budi Pratikno Program Studi Matematika Fakultas Sains dan Teknik Universitas
Lebih terperinciRENCANA PEMBELAJARAN SEMESTER (RPS)
KEMENTRIAN RISET, TEKNOLOGI, DAN PENDIDIKAN TINGGI UNIVERSITAS NEGERI YOGYAKARTA FAKULTAS EKONOMI PROGRAM STUDI MANAJEMEN ============================================================================= Mata
Lebih terperinciDhiani Tresna Absari,ST. Dosen Jurusan Teknik Informatika Universitas Surabaya
PERENCANAAN PEMBUATAN SISTEM PENUNJANG KEPUTUSAN DENGAN MENGGUNAKAN METODE CLUSTERING PADA STUDI KELAYAKAN PEMBUKAAN JARINGAN TRAYEK ANGKUTAN KOTA (SISTEM PENUNJANG KEPUTUSAN JARINGAN TRAYEK ANGKUTAN KOTA)
Lebih terperinciTEKNIK ANALISIS MULTIVARIAT (II) DENGAN STRUCTURAL EQUATION MODELLING ( SEM
TEKNIK ANALISIS MULTIVARIAT (II) DENGAN STRUCTURAL EQUATION MODELLING ( SEM ) Menggunakan Program Amos Minto Waluyo mintowaluyo _ ti @yahoo.co.id Jurusan Teknik Industri UPN Veteran Jatim Alamat Penulis
Lebih terperinciPeranan Matematika Dan Statistika Dalam Menganalisis Pengaruh Kepemimpinan Terhadap Pertumbuhan Usaha Industri Kecil Di Sulawesi Selatan
3 Vol. 9, No., 3-3, Januari 3 Peranan Matematika Dan Statistika Dalam Menganalisis Pengaruh Kepemimpinan Terhadap Pertumbuhan Usaha Industri Kecil Di Sulawesi Selatan Syamsuddin Abstrak Untuk menganalisis
Lebih terperinciPRODI S1 STATISTIKA FMIPA-ITS RENCANA PEMBELAJARAN Struktur Data Kode/SKS: SS / (2/1/0) Dosen : BS Semester : III
RP-S1-SK-09 Kurikulum 2014, Edisi : September-2014.Revisi : 00 Hal: 1 dari 6 A. CAPAIAN PEMBELAJARAN : CP 3.3 : Mampu menyelesaikan masalah di bidang Stat komputasi khusunya Struktur data untuk mengoptimalkan
Lebih terperinciDiagram ARL W i & W Ri. Varian
maka nilai RL 1 yang ada ditambah satu sampai ditemui adanya out of control. Menentukan 1 dengan menghitung rata-rata RL 1 dari keseluruhan replikasi. Untuk aplikasi data yang digunakan dalam penelitian
Lebih terperinciAL-ADZKA, Jurnal Ilmiah Pendidikan Guru Madrasah Ibtidaiyah, Volume II, Nomor 02 Juli 2012
195 MODEL PERSAMAAN STRUKTURAL PENGARUH MOTIVASI, KAPABILITAS DAN LINGKUNGAN TERHADAP PRESTASI BELAJAR MAHASISWA TAHUN PERTAMA PROGRAM STUDI S1 MATEMATIKA FMIPA-IPB Oleh : Muhammad Amin Paris (Dosen Fak.
Lebih terperinciANALISIS KORELASI KANONIK PERILAKU BELAJAR TERHADAP PRESTASI BELAJAR SISWA SMP (STUDI KASUS SISWA SMPN I SUKASARI PURWAKARTA)
Prosiding Seminar Matematika dan Pendidikan Matematika ISBN: 978-60-61-0-9 hal 693-703 November 016 ANALISIS KORELASI KANONIK PERILAKU BELAJAR TERHADAP PRESTASI BELAJAR SISWA SMP (STUDI KASUS SISWA SMPN
Lebih terperinci2-RP. C. PRASYARAT : Desain Eksperimen. D. Deskripsi CP secara umum KKNI Level 6. Kemampuan Deskripsi Penguasaan
RP S1 SP 05 Kurikulum 2014, Edisi : September 2014.Revisi : 00 Hal: 1 dari 8 A. CAPAIAN PEMBELAJARAN (Learning outcome) : CP 8.1 : Memformulasikan masalah dalam pemodelan sta s ka CP 11.2 : Mampu menganalisis
Lebih terperinciPENGELOMPOKAN KABUPATEN/KOTA DI KALIMANTAN BARAT BERDASARKAN INDIKATOR DALAM PEMERATAAN PENDIDIKAN MENGGUNAKAN METODE MINIMAX LINKAGE
Buletin Ilmiah Mat. Stat. dan Terapannya (Bimaster) Volume 05, No. 02 (2016), hal 253-260 PENGELOMPOKAN KABUPATEN/KOTA DI KALIMANTAN BARAT BERDASARKAN INDIKATOR DALAM PEMERATAAN PENDIDIKAN MENGGUNAKAN
Lebih terperinci2-RP. C. Deskripsi CP secara umum KKNI Level 6
RP-S1-SK-05 Kurikulum 2014, Edisi : September-2014.Revisi : 00 Hal: 1 dari 5 A. CAPAIAN PEMBELAJARAN : CP 10.3 : Dapat menjelaskan konsep manajemen dan eksplorasi data dan Mampu melakukan eksplorasi dan
Lebih terperinciBab VI PENUTUP 6.1 Kesimpulan
Bab VI PENUTUP 6.1 Kesimpulan Hasil dari pengolahan data dan analisis data, kesimpulan dari penelitian SEM ini adalah; 1. Terdapat hubungan positif yang signifikan antara strategi Marketing Mix dengan
Lebih terperinciISSN: JURNAL GAUSSIAN, Volume 4, Nomor 2, Tahun 2015, Halaman Online di:
ISSN: 2339-2541 JURNAL GAUSSIAN, Volume 4, Nomor 2, Tahun 2015, Halaman 295-304 Online di: http://ejournal-s1.undip.ac.id/index.php/gaussian PERBANDINGAN DISKRIMINAN KUADRATIK KLASIK DAN DISKRIMINAN KUADRATIK
Lebih terperinciSILABUS MATA KULIAH. Pengalaman Pembelajaran. 1. Menyusun langkahlangkah. 1. Langkahlangkah. setiap metode penarikan sampel 2.
SILABUS MATA KULIAH Program Studi : Teknik Industri Kode Mata Kuliah : TKI-209 Nama Mata Kuliah : Praktikum Statistika Jumlah SKS : 1 Semester : III Mata Kuliah Pra Syarat : TKI-110 Teori Probabilitas
Lebih terperinciPENERAPAN STRUCTURAL EQUATION MODELING (SEM) UNTUK ANALISIS KOMPETENSI ALUMNI
Buletin Ilmiah Math. Stat. dan Terapannya (Bimaster) Volume 6, No. 0 (017), hal 113 10. PENERAPAN STRUCTURAL EQUATION MODELING (SEM) UNTUK ANALISIS KOMPETENSI ALUMNI Matius Robi, Dadan Kusnandar, Evy Sulistianingsih
Lebih terperinciSILABUS. Be an Admirable Teacher. MK 500 Belajar dan Pembelajaran Manajemen Perkantoran 1. Identitas Mata Kuliah
SILABUS MK 500 Belajar dan Pembelajaran Manajemen Perkantoran 1. Identitas Mata Kuliah Nama Mata Kuliah : Metode Penelitian Pendidikan Manajemen Perkantoran Nomor Kode : MK504 Jumlah SKS : 3 Semester :
Lebih terperinciAnalisis Multivariat Analisis multivariat adalah suatu studi tentang bb beberapa variabel random dependent d secara simultan. Analisis ini merupakan a
Multivariate Analysis Irlandia Ginanjar Jurusan Statistika Unpad Analisis Multivariat Analisis multivariat adalah suatu studi tentang bb beberapa variabel random dependent d secara simultan. Analisis ini
Lebih terperinciPEMODELAN PERSAMAAN WISATAWAN ASAL CHINA. Adib Ulun Nuha ( )
PEMODELAN PERSAMAAN STRUKTURAL PADA KEPUASAN WISATAWAN ASAL CHINA BERKUNJUNG DI INDONESIA Oleh: Adib Ulun Nuha (1306100063) Dosen Pembimbing: Dr. Bambang Widjanarko Otok, S.Si, M.Si/ Jerry Dwi Tij Trijoyo
Lebih terperinciANALISIS RAGAM SKOR KOMPONEN UTAMA PADA PERCOBAAN RESPONS-GANDA. Bahriddin Abapihi 1)
Bahriddin Abapihi//Paradigma, Vol.15 No.1 Pebruari 2011 hlm.11 18 11 ANALISIS RAGAM SKOR KOMPONEN UTAMA PADA PERCOBAAN RESPONS-GANDA Bahriddin Abapihi 1) 1) Jurusan Matematika FMIPA, Universitas Haluoleo,
Lebih terperinciISSN: JURNAL GAUSSIAN, Volume 4, Nomor 4, Tahun 2015, Halaman Online di:
ISSN: 2339-2541 JURNAL GAUSSIAN, Volume 4, Nomor 4, Tahun 2015, Halaman 907-916 Online di: http://ejournal-s1.undip.ac.id/index.php/gaussian PEMODELAN REGRESI LINIER MULTIVARIAT DENGAN METODE PEMILIHAN
Lebih terperinciKETEPATAN PENGKLASIFIKASIAN FUNGSI DISKRIMINAN LINIER ROBUST DUA KELOMPOK DENGAN METODE FAST MINIMUM COVARIATE DETERMINANT (FAST MCD)
KETEPATAN PENGKLASIFIKASIAN FUNGSI DISKRIMINAN LINIER ROBUST DUA KELOMPOK DENGAN METODE FAST MINIMUM COVARIATE DETERMINANT (FAST MCD) Budyanra Jurusan Statistika, Sekolah Tinggi Ilmu Statistik, Jakarta
Lebih terperinciAnalisis Diskriminan untuk Mengetahui Faktor yang Mempengaruhi Pilihan Program Studi Matematika di FMIPA dan FKIP Universitas Sriwijaya
Jurnal Penelitian Sains Volume 14 Nomer 4(A) 14403 Analisis Diskriminan untuk Mengetahui Faktor yang Mempengaruhi Pilihan Program Studi Matematika di FMIPA dan FKIP Universitas Sriwijaya Yuli Andriani,
Lebih terperinciSKRIPSI. Untuk memenuhi Sebagian Persyaratan Memperoleh Gelar Sarjana Sains. Oleh SUCIANA BUDI ARYANI
PERBANDINGAN LATAR BELAKANG DAN PRESTASI AKADEMIK MAHASISWA YANG DITERIMA MELALUI JALUR PMDK, SNMPTN DAN SPMBM (Studi Kasus : Mahasiswa Jurusan Matematika Fakultas MIPA Universitas Andalas) SKRIPSI Untuk
Lebih terperinciPROSIDING ISSN: M-19 PROFIL PROVINSI DI INDONESIA BERDASARKAN SARANA PELAYANAN KESEHATAN MENGGUNAKAN ANALISIS KORESPONDENSI
M-19 PROFIL PROVINSI DI INDONESIA BERDASARKAN SARANA PELAYANAN KESEHATAN MENGGUNAKAN ANALISIS KORESPONDENSI Titi Purwandari 1, Yuyun Hidayat 2 1,2) Departemen Statistika FMIPA Universitas Padjadjaran email
Lebih terperinciGARIS-GARIS BESAR PROGRAM PENGAJARAN SILABUS MATA KULIAH
SILABUS MATA KULIAH Nama Mata Kuliah : Ekonometrika II Kode Mata Kuliah : EKO 601 Kredit : 3(3-0) Semester : 3 Deskripsi : mata kuliah ini membahas berbagai metode ekonometrika time series univariate dan
Lebih terperinciOleh : Muhammad Amin Paris, S.Pd., M.Si (Dosen Fak. Tarbiyah IAIN Antasari Banjarmasin) Abstrak
MODEL PERSAMAAN STRUKTURAL PENGARUH MOTIVASI, KAPABILITAS DAN LINGKUNGAN TERHADAP PRESTASI BELAJAR MAHASISWA TAHUN PERTAMA PROGRAM STUDI S1 MATEMATIKA FMIPA-IPB Oleh : Muhammad Amin Paris, SPd, MSi (Dosen
Lebih terperinciPERBANDINGAN KINERJA DIAGRAM KONTROL G DAN DIAGRAM KONTROL S BESERTA APLIKASINYA
Program Studi MMT-ITS, Surabaya 7 Juli 03 PERBANDINGAN KINERJA DIAGRAM KONTROL G DAN DIAGRAM KONTROL S BESERTA APLIKASINYA Marlon Stivo Noya Van Delsen, *) dan Muhammad Mashuri ) ) Jurusan Statistika,
Lebih terperinciOleh : Nita Indah Mayasari Dosen Pembimbing : Dra. Ismaini Zain, M.Si
Oleh : Nita Indah Mayasari - 1305 100 024 Dosen Pembimbing : Dra. Ismaini Zain, M.Si Jawa Timur Angka Rawan Pangan 19,3 % STATUS EKONOMI SOSIAL Rumah Tangga Pedesaan Rumah Tangga Perkotaan Perbedaan pengeluaran
Lebih terperinciS 10 Studi Simulasi Tentang Penerapan Grafik Pengendali Berdasarkan Analisis Komponen Utama (Principal Component Analysis)
PROSIDING ISBN : 978 979 6353 6 3 S 0 Studi Simulasi Tentang Penerapan Grafik Pengendali Berdasarkan Analisis Komponen Utama (Principal Component Analysis) Wirayanti ), Adi Setiawan ), Bambang Susanto
Lebih terperinciJURNAL GAUSSIAN, Volume 2, Nomor 2, April 2013, Halaman Online di:
JURNAL GAUSSIAN, Volume, Nomor, April 013, Halaman 119-18 Online di: http://ejournal-s1.undip.ac.id/index.php/gaussian PENENTUAN KOEFISIEN KORELASI KANONIK DAN INTERPRETASI FUNGSI KANONIK MULTIVARIAT Muhamad
Lebih terperinciPENGONTROLAN KUALITAS PROSES PRODUKSI HEXAGON BOLT M16 X 75MM DI PT.TIMUR MEGAH STEEL GRESIK. MENGGUNAKAN METODE DIAGRAM KONTROL MULTIVARIAT np (Mnp)
Seminar Hasil Tugas Akhir PENGONTROLAN KUALITAS PROSES PRODUKSI HEXAGON BOLT M16 X 75MM DI PT.TIMUR MEGAH STEEL GRESIK MENGGUNAKAN METODE DIAGRAM KONTROL MULTIVARIAT np (Mnp) Febrianto 1308 100 075 Dosen
Lebih terperinciISSN: JURNAL GAUSSIAN, Volume 3, Nomor 3, Tahun 2014, Halaman Online di:
ISSN: 339-541 JURNAL GAUSSIAN, Volume 3, Nomor 3, Tahun 014, Halaman 313-3 Online di: http://ejournal-s1.undip.ac.id/index.php/gaussian PERBANDINGAN ANALISIS KLASIFIKASI MENGGUNAKAN METODE K-NEAREST NEIGHBOR
Lebih terperinciANALISIS DATA UNIVARIATE DAN MULTIVARIATE
ANALISIS DATA UNIVARIATE DAN MULTIVARIATE Febti Eka Pratiwi (383) cation_forever@yahoo.com Ria Dhea Layla NK (38363) d.d_bgt@hellokitty.co.id Abstrak Peningkatan produksi padi guna penyediaan beras sebagai
Lebih terperinciBagan Kendali Rasio Likelihood dan Aplikasinya pada Data Kurs Mata Uang dan Industri
Vol. 10, No. 1, 26-34, Juli 2013 Bagan Kendali Rasio Likelihood dan Aplikasinya pada Data Kurs Mata Uang dan Industri Andi Fitri Ayu 1, Erna Tri Herdiani 1, M. Saleh AF 1, Anisa 1, Nasrah Sirajang 1 Abstrak
Lebih terperinciGRAFIK PENGENDALI Mnp PADA DATA TAK SESUAI
GRAFIK PENGENDALI Mnp PADA DATA TAK SESUAI Nonik Brilliana P 1, Sudarno 2, dan Suparti 2 1 Mahasiswa Jurusan Statistika FSM Undip 2 Staf Pengajar Jurusan Statistika FSM Undip Abstrak Pada era globalisasi
Lebih terperinciPENGENDALIAN KUALITAS PRODUKSI MEBEL DI PT. MAJAWANA DENGAN DIAGRAM KONTROL D 2 (MAHALANOBIS DISTANCE)
PENGENDALIAN KUALITAS PRODUKSI MEBEL DI PT. MAJAWANA DENGAN DIAGRAM KONTROL D 2 (MAHALANOBIS DISTANCE) Taufiq Primananda 1, Slamet Mulyono 2, Dedy Dwi Prastyo 2 1 Mahasiswa Jurusan Statistika FMIPA-ITS
Lebih terperinciANALISIS BIPLOT UNTUK PEMETAAN KARAKTERISTIK KEMISKINAN PADA KABUPATEN/KOTA DI JAWA TIMUR. Gangga Anuraga ABSTRAK
ANALISIS BIPLOT UNTUK PEMETAAN KARAKTERISTIK KEMISKINAN PADA KABUPATEN/KOTA DI JAWA TIMUR Gangga Anuraga Dosen Program Studi Statistika MIPA Universitas PGRI Adi Buana Surabaya E-mail : ganuraga@gmail.com
Lebih terperinciSeminar Hasil Tugas Akhir
Seminar Hasil Tugas Akhir Pengontrolan Kualitas Pada Proses Produksi Rokok Unit Sigaret Kretek Mesin (SKM) di PT. X Dengan Diagram Kontrol Mahalanobis Distance (D 2 ) Dosen Pembimbing : Dr. Muhammad Mashuri,
Lebih terperinciOleh: Yogya Ardi Winata 1), Dr. Dhoriva Urwatul W, M.S. 2) Program Studi Matematika, Jurusan Pendidikan Matematika, FMIPA UNY
Penerapan Analisis Kovarians... (Yogya Ardi Winata) 1 PENERAPAN ANALISIS KOVARIANS MULTIVARIAT PADA BIDANG GIZI (Study Kasus: Pengaruh Perbedaan Tingkat Kelas Terhadap Rata-rata Frekuensi Makan, Asupan
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Analisis multivariat merupakan salah satu teknik statistik yang digunakan untuk memahami struktur data dalam dimensi tinggi. Variabel-variabel itu saling terkait satu
Lebih terperinciTransformasi Biplot Simetri Pada Pemetaan Karakteristik Kemiskinan
Transformasi Biplot Simetri Pada Pemetaan Karakteristik Kemiskinan Desy Komalasari Fakultas MIPA, Universitas Mataram e-mail: Desi_its@yahoo.com Mustika Hadijati Fakultas MIPA, Universitas Mataram e-mail:
Lebih terperinciANALISIS KOMPONEN UTAMA PADA PENERAPAN APLIKASI PEMBELAJARAN METODE GLENN DOMAN
ANALISIS KOMPONEN UTAMA PADA PENERAPAN APLIKASI PEMBELAJARAN METODE GLENN DOMAN Anik Rufaidah 1, Muhamad Afif Effindi 2 1 Program Studi Teknik Industri, 2 Program Studi Teknik Informatika Sekolah Tinggi
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. Penelitian ini bertujuan untuk menelaah apakah terdapat perbedaan
56 BAB III METODE PENELITIAN A. Desain penelitian Penelitian ini bertujuan untuk menelaah apakah terdapat perbedaan kemampuan dan peningkatan pemahaman konsep dan penalaran matematis antara siswa yang
Lebih terperinciANALISIS KORESPONDENSI KABUPATEN/KOTA DI JAWA TIMUR BERDASARKAN PENYEBARAN PENYAKIT ISPA
ANALISIS KORESPONDENSI KABUPATEN/KOTA DI JAWA TIMUR BERDASARKAN PENYEBARAN PENYAKIT ISPA IKO PUTRI TYASHENING 1311 030 013 Dosen Pembimbing : Dr Santi Wulan Purnami, MSi PENDAHULUAN PENDAHULUAN RUMUSAN
Lebih terperinciPenggunaan Analisis Faktor (Factor Analysis) dengan Aplikasi Program SPSS 11.5
Penggunaan Analisis Faktor (Factor Analysis) dengan Aplikasi Program SPSS 11.5 Oleh: Muji Gunarto (mgunarto@hotmail.com) I. Pendahuluan (Landasan Teori) Analisis faktor adalah salah satu analisis yang
Lebih terperinciPENGONTROLAN KUALITAS PROSES PRODUKSI ROKOK UNIT SIGARET KRETEK TANGAN DI PT. X MENGGUNAKAN DIAGRAM KONTROL MULTIVARIAT np (Mnp)
PENGONTROLAN KUALITAS PROSES PRODUKSI ROKOK UNIT SIGARET KRETEK TANGAN DI PT. X MENGGUNAKAN DIAGRAM KONTROL MULTIVARIAT np (Mnp) Oleh: Wenny Rakhmania 1306 100 032 Jurusan Statistika Institut Teknologi
Lebih terperinci