Barekeng, Juni hal Vol. 1. No. 1
|
|
- Sudomo Setiabudi
- 6 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 Barekeg, Jui 7 hal46-5 Vol No ANALISIS VARIANS MULTIVARIAT PADA EKSPERIMEN DENGAN RANCANGAN ACAK LENGKAP (Variace Mulivaria Aalysis for Eperime wih Complee Radom Desig Th PENTURY Jurusa Maemaika FMIPA Uiversias Paimura Ambo Jl Ir M Puuhea, Kampus Upai, Poka-Ambo ABSTRAK Meode Saisika Mulivaria adalah ekik aalisis saisik yag memperlakuka sekumpula variabel depede yag salig berhubuga sebagai sau sisem, dega memperhiugka kuaya hubuga aar variabel-variabel ersebu Aalisis yag demikia biasaya dikeal aau disebu Aalisis Saisik Mulivaria aau disigka Aalisis Mulivaria Tuua aalisis dega meode ii adalah meemuka da meafsirka srukur yag medasari daa Pada aalisis ii daa yag diolah adalah daa dari hasil pegukura beberapa variabel ak bebas da dapa saa diambah dega hasil pegukura dari sau aau beberapa variabel bebas Dega demikia yag diukur adalah sau aau beberapa kelompok variabel, sedag daaya adalah beberapa kelompok skor Aalisis Varias adalah ehik aalisis saisik, yag biasaya diguaka uuk komparasi beberapa raa-raa populasi, berdasarka perbadiga pasaga aksira varias fakor-fakor ereu Pada kodisi mulivaria, dimaa aalisis ii merupaka perluasa aau geeralisasi dari aalisis varias adalah Aalisis Varias Mulivaria, da merupaka ehik aalisis daa eag perbedaa pegaruh beberapa variabel erhadap sekelompok variabel krieria Kaa Kuci: Saisik Ui Wilks, Mariks Varia Kovarias PENDAHULUAN Aalisis Varias adalah ekik aalisis saisik, yag biasaya diguaka uuk komparasi beberapa raa-raa populasi, berdasarka perbadiga pasaga aksira varias fakor-fakor ereu Pada kodisi mulivaria, dimaa aalisis ii merupaka perluasa aau geeralisasi dari aalisis varias adalah Aalisis Varias Mulivaria, da merupaka ehik aalisis daa eag perbedaa pegaruh beberapa variabel erhadap sekelompok variabel krieria Pada Aalisis Varias Uivaria, kepuusa yag dibua erhadap hipoesis yag diauka didasarka pada sau saisik ui yaiu saisik F dari Fisher, dimaa ilai saisik ii dieuka oleh rasio dari dua raa-raa Jumlah Kuadra Pada Aalisis Varias Mulivaria ada beberapa saisik ui yag dapa diguaka uuk membua kepuusa erhadap hipoesis yag diauka Dalam ulisa ii aka dielaska saisik ui yag diguaka uuk beberapa racaga eksperime yag biasaya diguaka Ada empa saisik ui yag biasaya diguaka uuk measifikasi hipoesis yag diguaka masig-masig adalah Ui hasil bagi kemugkia, dega megguaka saisik ui λ ( lambda dari Wilks Noasi yag diguaka adalah U (dari disribusi Uiform U ( dimaa JKG Jumlah Kuadra Gala ( Mariks variaskovarias Gala JKPr Jumlah Kuadra Perlakua (Mariks variaskovarias Perlakua Ui Telusur dari Lawley-Hoellig dega saisik LH oasi yag diguaka adalah LH (JKG - (JK Pr ( dimaa (JKG - adalah ivers dari mariks variaskovarias gala JK Pr adalah mariks varias-kovarias perlakua 3 Ui Akar Maksimum dari Roy, dega saisik ui R (akar karakerisik maksimum oasi yag diguaka adalah R (JKG (JK Pr (3 dimaa (JKG - adalah ivers dari mariks variaskovarias gala JK Pr adalah mariks varias-kovarias perlakua 4 Ui Pillai, dega saisik ui P yag dioasika dega beuk k i P i + ki (4 dimaa k, k,, k adalah akar-akar karakerisik dari (JKG - Saisik Wilks lambda (λ dega oasi U memiliki beberapa sifa yag perlu dikeahui da saga peig uuk melakuka peguia dega saisik ui ii Sifa ii diguaka uuk mempermudah aalisis aau memberi piliha yag cukup memudahka pekeraa Sifa-sifa ii adalah sebagai beriku : Disribusi U dega deraad kebebasa (p; sama dega disribusi U yag berderaa kebebasa (p;;+m p;
2 Barekeg, Vol, 7 ANALISIS VARIANS 47 Uuk p ilai U p; dapa dirasformasi ke ilai F dega rumus ( ( U ; F ( m U ; Dimaa U ; meyaaka ilai variabel acak yag berdisribusi U dega deraa kebebasa (;, sedag F (- meyaaka ilai variabel acak yag berdisribusi F dega deraa kebebasa [ ( ] 3 ( p + ( U p ; ; F p; ( p+ p U p ; ; ( ( U; 4 F m ; m( U; Maova pada Racaga Acak Legkap Uuk membadigka efek dari perlakua, yaiu P, P,,P, maka perlakua-perlakua iu perlu dikeaka secara acak pada kelompok, dimaa masig-masig kelompok merupaka sampel acak dari populasi yag dielii Uuk memudahka peuuka, kelompok yag dikeai aau megalami perlakua P i maka disebuka dega kelompok ke-i, sedag populasi yag bersagkua disebu populasi ke-i, dimaa i,,, da seerusya Adaika perlakua iu elah dikeaka meuru racaga yag diguaka, dimaa kelompok ke-i erdiri aas i subek Selauya uuk megukur efek perlakua maka seiap subek diukur p variabelya, yaiu X, X,,X p Model seperi ii dikeal sebagai model Racaga Acak Legkap Daa yag diperoleh dari pegukura ii dapa disusu sebagai beriku : ( p + ( U p ; ; p( U p ; ; F p ; p+ Perlakua Skor P P P X X X p X X X p X X X p X X X p X X X p X l X X l X X X X p Jumlah X X X p X X X p X l X Selauya diguaka oasi-oasi sbb : X ik skor subek ke-i dari kelompok ke-, (yaiu kelompok yag medapa perlakua P, pada variabel X k i,, 3,, ;,, 3,, ; k,, 3,, p X k X i ik X k X ( X i ik k k reraa dari populasi ke- uuk variabel X k X k X + X + + X k k k i p i i ip p p, uuk i,,, ; J,,, p
3 48 PENTURY ANALISIS VARIANS Pada kodisi uivaria, uuk megui kesamaa raaraa populasi perlu dihiug umlah-umlah kuadra, yaiu umlah Kuadra uuk Perlakua, JKPr, da Jumlah Kuadra uuk Gala JKG Pada aalisis varias mulivaria kia uga aka megui kesamaa vekor raaraa, sehigga diperluka aau harus dieuka mariks Jumlah Kuadra da Hasil Silag (JKHS, baik uuk perlakua maupu uuk gala yag dikeal dega JKHS Perlakua da JKHS gala Perhiugaya adalah sebagai beriku : JK (To JKHS Toal dimaa JK ( Pr JKHS Perlakua JKG JKHS Gala JK (To - JK (P r Apabila vekor raa-raa populasi iu sama, maka variabel i ( i - ( i - i i - i i ip - p ( i, i,, ip (,,, p - (,,, p p aka berdisribusi U dega deraa kebebasa (p; - ; - Sifa erakhir ii dapa diguaka uuk megui hipoesis kesamaa vekor raaraa populasi Pada kodisi uivaria, apabila p maka uuk megui kesamaa raa-raa populasi diguaka saisik ui F RJK( P r RJKG Dalam peguia ii hipoesis ol (H yag diauka adalah bahwa raa-raa populasi sama, aka diolak pada araf sigifikasi α ereu ika F hi > F ab dega deraa kebebasa ( ; Hal ii berari bahwa bila Ho diolak maka aka ada dua kemugkia yaiu RJK (P r yag erlalu besar, aau RJK (G erlalu kecil Dega demikia pada kodisi mulivaria, hipoesis ol (H bahwa vekor raa-raa populasi sama, maka aka eradi H o diolak ika JK(G erlalu kecil Sehigga uuk H o, krieria kepuusaya ialah Ho diolak pada araf sigifikasi α ereu ika < U ;( p; ; α Pada aalisis varias mulivaria kodisiya hampir sama dega aalisis varias uivaria, dimaa pada siuasi mulivaria ersebu, ehik aalisis adi haya berlaku apabila pada seiap populasi, vekor variabel X berdisribusi Normal p-varia, dega mariks variaskovarias yag sama Beriku ii disaika sebuah cooh uuk memperkealka aalisis varias mulivaria Pada sebuah peeliia peraia dicobaka empa varieas aamaeis ereu dalam peak aah, dimaa iap varieas diaburka secara acak pada lima peak Seelah masa aam miggu diukur iggi aama yag umbuh (X da bayakya cabag aau uas (X pada iap baag aama Daa hasil pegukura disaika dalam abel beriku : Tabel Daa Hasil Percobaa Jeis Varieas V V V 3 V Uuk permasalaha diaas, hipoesis yag diauka adalah: H : Keempa vekor raa-raa populasi idak berbeda, dalam oasi diulis sebagai beriku H : Palig sediki ada sau pasaga vekor raa-raa populasi yag berbeda
4 Barekeg, Vol, 7 ANALISIS VARIANS 49 Dega megguaka saisik ui wilks U dega deraa bebas ( ; 3 ; 6, maka kepuusa erhadapap hipoesis yag diauka didasarka pada krieria sebagai beriku H diolak ika U hi < U ab (;3;6 dega α 5 H dierima ika U hi U ab (;3;6 dega α 5 Dari daa pada abel maka dega megguaka auraaura perhiuga dapa dilakuka aalisis uuk megui hipoesis yag elah diauka Hasil perhiuga adalah sebagai beriku : ¼ ( ,5 ¼ ( ,5 ; 7, 5 37, 5 58, 4 5, 8 ; 5, 6 5, 6 55, 53, 3 6, 4 4, 6 JKo JK 354, 3, i i 3, 5, 65,, 4, 4 5, 8 ( Pr 89, 5, 4 JKG JKo 5, 4 9 JKG 89, 9, (5,4 3395,48 JKG + JKP 354, U 3395, 48, 3838 uuk p 8846 Tabel 3 Rigkasa Aalisis Varias Mulivaria Sumber Variasi db JKHS U p; (p; Perlakua 3 65, 4, 4 5, 8,3838 (;3;6 Gala 6 65, 5, 4 5,, 4 9, 345, 3, Toal 9 3, 5, Karea U hi 3,7 < U ab (;3;6 dega α 5 maka H diolak Ierval keyakia suau koras aau kombiasi liear dari raa-raa populasi dapa dicari dega pedekaa sebagi beriku : Apabila a b a b a da b a p b p dimaa b + b + + b, sedagka mariks raa-raa p da W a maka ierval kepercayaa -α uuk W adalah ierval dimaa baas-baas adalah sebagai beriku : Baas kiri Baas kiri a - a + ( ( dimaa α adalah ilai yag diperoleh dari abel dega P O bayakya variabel yag diukur, m O deraa kebebasa uuk Perlakua da deraa kebebasa uuk gala α mo Uuk P O, erdapa F α; (m o ; - α a JK (K a JK (K a ( α - α α a ( - α 3 3
5 5 PENTURY ANALISIS VARIANS Dimisalka bahwa k C, bayakya kombiasi dari, daika haya koras-koras yag memua dua raa-raa populasi yag diguaka, maka bayakya koras adalah k dega baas iervel keyakia adalah a ± α ( ; - k S adalah mariks varias-kovarias sampel Jika ierval keyakia uuk perbedaa sebuah pasaga raa-raa idak memua bilaga, maka perbedaa iu sigifika pada araf sigifikasi α yag diberika Uuk meelelaska bagia ii perhaika cooh beriku Jika dari daa di aas dicari ierval keyakia uuk a aau a da uuk b aau b aau b aau b maka didapaka hasil sebagai beriku Tabel 4 Ierval Keyakia Uuk Selisih Raa-raa Ierval a b Var Koras Keyakia (, (,-,, X - (,99 ; 4,6 (, (,,-, X - 3 ( -3,6 ;, (, (,,,- X - 4 ( -,4 ;, (, (,,-, X - 3 ( -,4 ;, (, (,,- X - 4 ( -9, ; 4,4 (, (,,,- X 3-4 ( -, ;,5 (, (,-,, X - ( -,5 ; ( (, (,,-, X - 3 ( -, ; 3,5 (, (,,,- X - 4 ( -,7 ;,9 (, (,,-, X - 3 ( -,7 ;,9 (, (,,- X - 4 ( -,3 ; 3,3 (, (,,,- X 3-4 ( -,9 ; 3,7 a S a, dimaa KESIMPULAN Pada Aalisis Varias Mulivaria ada beberapa saisik ui yag dapa diguaka uuk membua kepuusa erhadap hipoesis yag diauka Pembukia hipoesis yag diauka didasarkauga pada racaga eksperime yag diguaka Ada kemiripa pegguaa aalisis varias pada kodisi uivaria dega aalisis varias mulivaria pada racaga acak legkap Salah sau saisik ui yag biasa diguaka adalah saisik Wilks lambda Kesulia yag imbul adalah bagaimaa meaa sera kemudia melakuka aalisis erhadap daa hasil pegukura yag elah dilakuka Pegguaa kosep mariks khususya kosep varia kovarias meadi piliha uuk meyelesaika aalisis ii, walaupu dewasa ii ersedia kompuer dega peragka aalisis daa yag saga familiar uuk diguaka DAFTAR PUSTAKA Bai I, J da Egelhard, M, (99, Iroducio To Probabiliy Ad Mahemaical Saisics, d ed, Dubury Press, Califoria Dudewicz, E J da Mishra, S N, (988, Moder Mahemaical Saisics, Joh Wiley & Sos, New York Hogg R V da Craig, A T, (995, Iroducio o Mahemaical Saisics,Fifh Ed, Preice-Hall, Ic, New Jersey Dillo, WR ad M Goldsei 984 Mulivariae Aalysis Mehods ad Aplicaios Toroo : Jooh Wiley & Sos Kuoro,, Kaia Model Lisrel Forum Ilmu Kesehaa Masyaraka `Tahu ke XIX No Fakulas Ilmu Keshaa Masyaraka Uair Morriso, DF 988 Mulivariae Saisical Aalysis Aucklad : McGraw-Hill, Ic Solimu, Mulivariae Aalysis : Srucural Equaio Modellig(SEM Lisrel da Amos Peerbi Uivesias Negeri Malag Berdasarka abel diaas maka dapa disimpulka bahwa pada araf sigifikasi 5%, perbedaa iggi baag aara varieas V da varieas V adalah sigifika
Volume 1, Nomor 1, Juni 2007 ISSN
Volume, Nomor, Juni 7 ISSN 978-77 Barekeng, Juni 7 hal6-5 Vol No ANALISIS VARIANS MULTIVARIAT PADA EKSPERIMEN DENGAN RANCANGAN ACAK LENGKAP (Variance Mulivaria Analysis for Experimen wih Complee Random
Lebih terperinciRumus-rumus yang Digunakan
Saisika Uipa Surabaya 4. Sampel Tuggal = Rumus-rumus yag Diguaka s..... Sampel berkorelasi D D N N N...... 3. Sampel Bebas a. Uuk varias sama... 3 aau x x s g... 4 b. Sampel Heeroge Guaka Uji Corha - Cox
Lebih terperinciPENGUJIAN HIPOTESIS. Hipotesis Statistik : pernyataan atau dugaan mengenai satu atau lebih populasi.
. Pedahulua PENGUJIAN HIPOTESIS Hipoesis Saisik : peryaaa aau dugaa megeai sau aau lebih populasi. Pegujia hipoesis berhubuga dega peerimaa aau peolaka suau hipoesis. Kebeara (bear aau salahya) suau hipoesis
Lebih terperinciBAB V ANALISA HASIL. Untuk mendapatkan jenis peramalan yang dinginkan terdapat banyak
BB V NLIS HSIL 5.1 Ukura kurasi Hasil Peramala Uuk medapaka jeis peramala yag digika erdapa bayak parameer-parameer yag dapa diguaka. Seperi yag elah diuraika pada ladasa eori, parameer-parameer ersebu
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. Peramalan adalah kegiatan untuk memperkirakan apa yang akan terjadi di masa yang
BAB 2 LANDASAN EORI 2.1 Pegeria Peramala Peramala adalah kegiaa uuk memperkiraka apa yag aka erjadi di masa yag aka daag. Sedagka ramala adalah suau siuasi aau kodisi yag diperkiraka aka erjadi pada masa
Lebih terperinciPENGUJIAN HIPOTESIS DUA RATA-RATA
PENGUJIN HIPOTEI DU RT-RT Pegujia hipoesis dua raa-raa diguaka uuk membadigka dua keadaa aau epaya dua populasi. Misalya kia mempuyai dua populasi ormal masig-masig dega raa-raa µ da µ sedagka simpaga
Lebih terperinciANALISIS BEDA. Konsep. Uji t (t-test) Teknik Uji Beda. Agus Susworo Dwi Marhaendro
ANALII BEA Agus usworo wi Marhaedro Kosep Peeliia bermaksud meguji keadaa (sesuau) yag erdapa dalam suau kelompok dega kelompok lai Meguji apakah erdapa perbedaa yg sigifika di aara kelompok-kelompok Tekik
Lebih terperinciANALISIS BEDA Fx F.. S u S g u i g y i an a t n o t da d n a Ag A u g s u Su S s u wor o o
ANALII BEDA Fx. ugiyao da Agus usworo Kosep Peeliia bermaksud meguji keadaa (sesuau) yag erdapa dalam suau kelompok dega kelompok lai Meguji apakah erdapa perbedaa yg Meguji apakah erdapa perbedaa yg sigifika
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
BAB III METODE PENELITIAN A. Jeis Peeliia Jeis peeliia ii merupaka peeliia kuaiaif dega megguaka meode eksperime. Desai peeliia ii megguaka ru experime desig beuk desai poses oly corol desig yaki meempaka
Lebih terperinciV. PENGUJIAN HIPOTESIS
V. PENGUJIAN IPOTEI A. IPOTEI TATITIK Defiisi uau hipoesa saisik adalah suau peryaaa aau dugaa megeai sau aau lebih variabel populasi. ipoesis digologka mejadi. ipoesis ol adalah hipoesis yag dirumuska
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. pada masa mendatang. Peramalan penjualan adalah peramalan yang mengkaitkan berbagai
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pegeria Peramala (orecasig) Peramala (orecasig) adalah suau kegiaa yag memperkiraka apa yag aka erjadi pada masa medaag. Peramala pejuala adalah peramala yag megkaika berbagai
Lebih terperinciMETODE TRANSFORMASI ELZAKI DALAM MENYELESAIKAN PERSAMAAN DIFERENSIAL BIASA LINEAR ORDE-N DENGAN KOEFISIEN KONSTANTA. Mahasiswa Program S1 Matematika 2
METODE TRANSFORMASI ELZAKI DALAM MENYELESAIKAN PERSAMAAN DIFERENSIAL BIASA LINEAR ORDE-N DENGAN KOEFISIEN KONSTANTA Roki Nuari *, Aziskha, Edag Lily Mahasiswa Program S Maemaika Dose Jurusa Maemaika Fakulas
Lebih terperinciBeberapa Definisi Ruang Contoh Kejadian dan Peluang Definisi L.1 (Ruang contoh dan kejadian) . Definisi L.2 (Kejadian lepas )
33 LAMPIRAN 34 35 Beberapa Defiisi Ruag Cooh Kejadia da Peluag Suau percobaa yag dapa diulag dalam kodisi yag sama, yag hasilya idak dapa diprediksi dega epa eapi kia bisa megeahui semua kemugkia hasil
Lebih terperinciKRITERIA INVESTASI DEPARTEMEN AGRIBISNIS FEM - IPB
KRITERIA INVESTASI DEPARTEMEN AGRIBISNIS FEM - IPB Sudi kelayaka bisis pada dasarya berujua uuk meeuka kelayaka bisis berdasarka krieria ivesasi Krieria ersebu diaaraya adalah ; 1. Nilai bersih kii (Ne
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA. Black dan Scholes (1973) menyatakan bahwa nilai aset mengikuti Gerak
BAB II TINJAUAN PUSTAKA. Peeliia Terdahulu Black da Scholes (973) meyaaka bahwa ilai ase megikui Gerak Brow Geomeri, dega drif μ (ekpekasi dari reur) da volailias σ (deviasi sadar dari reur). Berawal dari
Lebih terperinciIII. METODE KAJIAN 1. Lokasi dan Waktu 2. Metode Pengumpulan Data
III. METODE KAJIAN 1. Lokasi da Waku Lokasi kajia berempa uuk kelompok dilaksaaka di kelompok peeraka sapi di Bagka Tegah, Provisi Bagka Beliug, da Kelompok Peeraka Sapi di Cisarua, Bogor, Provisi Jawa
Lebih terperinciMETODE PENELITIAN. Lokasi dan Waktu Penelitian. sampai dengan April 2008, di DAS Waeruhu, yang secara administratif terletak di
8 METODE PENELITIAN Lokasi da Waku Peeliia Peeliia ii dilaksaaka selama 3 bula, erhiug sejak bula Februari sampai dega April 2008, di DAS Waeruhu, yag secara admiisraif erleak di wilayah Kecamaa Sirimau,
Lebih terperinciBAB III PENAKSIR DERET FOURIER. Dalam statistika, penaksir adalah sebuah statistik (fungsi dari data sampel
BAB III PENAKSIR DERET FOURIER 3. Peaksi Dalam saisika, peaksi adalah sebuah saisik (fugsi dai daa sampel obsevasi) yag diguaka uuk meaksi paamee populasi yag idak dikeahui (esimad) aau fugsi yag memeaka
Lebih terperinciBAB 3 METODE PENELITIAN
BAB 3 METODE PENELITIAN 3 Meode Pegumpula Daa 3 Jeis Daa Pada peeliia ii aka megguaka jeis daa yag bersifa kuaiaif Daa kuaiaif adalah daa yag berbeuk agka / omial Dalam peeliia ii aka megguaka daa pejuala
Lebih terperinciB A B III METODE PENELITIAN. Objek penelitian dalam penelitian ini adalah menganalisis perbandingan
30 B A B III METODE PENELITIAN 3. Peeapa Lokai da Waku Peeliia Objek peeliia dalam peeliia ii adalah megaalii perbadiga harga jual produk melalui pedekaa arge pricig dega co-plu pricig pada oko kue yag
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN TEORI. Ramalan pada dasarnya merupakan dugaan atau perkiraan mengenai terjadinya suatu
BAB 2 TINJAUAN TEORI 2.1 Pegeria Peramala Ramala pada dasarya merupaka dugaa aau perkiraa megeai erjadiya suau kejadia aau perisiwa di waku yag aka daag. Peramala merupaka sebuah ala bau yag peig dalam
Lebih terperinciINTEGRAL TAK TENTU (pecahan rasional) Agustina Pradjaningsih, M.Si. Jurusan Matematika FMIPA UNEJ
INTEGRL TK TENTU pecaha rasioal gusia Pradjaigsih, M.Si. Jurusa Maemaika FMIP UNEJ agusia.fmipa@uej.ac.id DEFINISI Fugsi suku bayak derajad dega bula o egaif 0 dimaa, 0 a a a a a P Fugsi kosa dipadag sbg
Lebih terperinciNILAI AKUMULASI ANUITAS AKHIR DENGAN ASUMSI DISTRIBUSI UNIFORM UNTUK m KALI PEMBAYARAN
NILAI AKUMULASI ANUITAS AKHIR DENGAN ASUMSI DISTRIBUSI UNIFORM UNTUK m KALI PEMBAYARAN Nomi Kelari *, Hasriai 2, Musraii 2 Mahasiswa Program S Maemaika 2 Dose Jurusa Maemaika Fakulas Maemaika da Ilmu Pegeahua
Lebih terperinciJURUSAN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS JEMBER
STATISTIK CUKUP Oleh: Ramayai Rizka M (11810101003), Dey Ardiao (1181010101), Ikfi Ulyawai (1181010103), Falviaa Yulia Dewi (1181010106), Ricki Dio Rosada (11810101034), Nurma Yuia D (11810101035), Wula
Lebih terperinciBAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN 4.. Hasil Peneliian 4... Daa Hasil Peneliian Dari hasil peneliian diperoleh daa kemampuan dribble. hasilnya sebagai mana pada abel I (dilampirkan) 4... Deskripsi
Lebih terperinciMODIFIKASI METODE DEKOMPOSISI ELZAKI (MMDE) UNTUK PENYELESAIAN PERSAMAAN DIFERENSIAL PARSIAL TAK LINEAR
Bulei Ilmiah Ma.Sa. da Terapaya (Bimaser) Volume 06, No. (07), hal -0. MODIFIKASI METODE DEKOMPOSISI ELZAKI (MMDE) UNTUK PENYELESAIAN PERSAMAAN DIFERENSIAL PARSIAL TAK LINEAR Ermawai, Helmi, Frasiskus
Lebih terperinciPENYELESAIAN PERSAMAAN DIFERENSIAL PARSIAL LINEAR DENGAN MENGGUNAKAN METODE TRANSFORMASI ELZAKI
Bulei Ilmiah Ma. Sa. da erapaya (Bimaser) Volume 4, No. (5), hal 7 6. PNYLSAIAN PRSAMAAN DIFRNSIAL PARSIAL LINAR DNGAN MNGGUNAKAN MOD RANSFORMASI LZAKI Noa Miari, Mariaul Kifiah, Helmi INISARI Persamaa
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
BAB III METODE PENELITIAN A. Jeis Peeliia Jeis peeliia ii ergolog peeliia komparasioal, yaiu peeliia yag dilaksaaka uuk megeahui ada idakya perbedaa aar variabel yag sedag dielii. Jika perbedaa iu memag
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2. Ruag sampel da Kejadia Defiisi Himpua semua hasil yag mugki dari suau percobaa disebu ruag sampel da diyaaka dega S Mogomery, 2004: 7. Tiap hasil dari ruag sampel disebu usur aau
Lebih terperinciMODEL KOREKSI KESALAHAN DENGAN METODE BAYESIAN PADA DATA RUNTUN WAKTU INDEKS HARGA KONSUMEN KOTA - KOTA DI PAPUA
Prosidig Semiar Nasioal Sais da Pedidika Sais IX, Fakulas Sais da Maemaika, UKSW Salaiga, Jui 4, Vol 5, No, ISSN :87-9 MODEL KOREKSI KESALAHAN DENGAN MEODE BAYESIAN PADA DAA RUNUN WAKU INDEKS HARGA KONSUMEN
Lebih terperinciPenduga Data Hilang Pada Rancangan Bujur Sangkar Latin Dasar
Kumpulan Makalah Seminar Semiraa 013 Fakulas MIPA Universias Lampung Penduga Daa Pada Rancangan Bujur Sangkar Lain Dasar Idhia Sriliana Jurusan Maemaika FMIPA UNIB E-mail: aha_muflih@yahoo.co.id Absrak.
Lebih terperinciBAB II TEORI DASAR. 2.1 Proses Stokastik Rantai Markov
BAB II TEORI DASAR. Proses Sokasik Raai Markov Proses sokasik merupaka suau cara uuk mempelajari hubuga yag diamis dari suau ruua perisiwa aau proses yag kejadiaya bersifa idak pasi. Dalam memodelka perubaha
Lebih terperinciPEMETAAN LINIER KONTINU PADA RUANG BERNORMA KABUR. Muhammad Ahsar K. dan Yuni Yulida
Jural Maemaika Muri da Terapa Vol. 3 No. Desember 009: 39-50 PEMETAAN LINIER KONTINU PADA RUANG BERNORMA KABUR Muhammad Ahsar K. da Yui Yulida Program Sudi Maemaika Uiversias Lambug Magkura Jl. Jed. A.
Lebih terperinciPemodelan Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG), Kurs, dan Harga Minyak Dunia dengan Pendekatan Vector Autoregressive
JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol., No., (Sep. 0) ISSN: 30-98X D-87 Pemodela Ideks Harga Saham Gabuga (IHSG), Kurs, da Harga Miyak Duia dega Pedekaa Vecor Auoregressive Dimas Okky.S da Seiawa Jurusa Saisika,
Lebih terperinciB. DESKRIPSI SINGKAT MATA KULIAH
A. IDENTITAS MATA KULIAH Nama Maa Kuliah : Kalkulus 1 Kode Maa Kuliah : MUG1A4 SKS : 4 (empa) Jeis : Maa kuliah wajib Jam pelaksaaa : Taap muka di kelas = 4 jam per peka Tuorial/ resposi Semeser / Tigka
Lebih terperinciJURUSAN PENDIDIKAN FISIKA FPMIPA UNIVERSITAS PENDIDIKAN INDONESIA
Achmad Samudi, M.Pd. JURUSAN PENDIDIKAN FISIKA FPMIPA UNIVERSITAS PENDIDIKAN INDONESIA 6. MENGUJI PROPORSI π : UJI DUA PIAK Mialka kia mempuyai populai biom dega propori periiwa A π Berdaarka ebuah ampel
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
35 BAB LANDASAN TEORI Meode Dekomposisi biasanya mencoba memisahkan iga komponen erpisah dari pola dasar yang cenderung mencirikan dere daa ekonomi dan bisnis. Komponen ersebu adalah fakor rend (kecendrungan),
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
BAB III METODE PENELITIAN A. Jenis Peneliian Jenis peneliian kuaniaif ini dengan pendekaan eksperimen, yaiu peneliian yang dilakukan dengan mengadakan manipulasi erhadap objek peneliian sera adanya konrol.
Lebih terperinciII LANDASAN TEORI. of Portfolio Transactions (Almgren & Chriss 2000).
of Porfolio Trasaios (Almgre & Chriss 000 14 Sisemaika Peulisa Karya ilmiah ii erdiri aas eam bagia Bagia perama berupa pedahulua, erdiri aas laar belakag, ujua peulisa, meode peulisa, da sisemaika peulisa
Lebih terperinciBENTUK KANONIK JORDAN DALAM MENYELESAIKAN SISTEM PERSAMAAN DIFERENSIAL LINEAR
Bulei Ilmia Ma. Sa. da Teraaa (Bimaser) Volume 6, No. 0(07), al 8. BENTUK KANONIK JORDAN DALAM MENYELESAIKAN SISTEM PERSAMAAN DIFERENSIAL LINEAR Umi Salma, Mariaul Kifia, Frasiskus Fra INTISARI Beuk kaoik
Lebih terperinciDistribusi Normal Multivariat
Vol.4, No., 43-48, Januari 08 Disribusi Normal Mulivaria Husy Serviana Husain Absrak Pada engendalian roses univaria berdasarkan variabel, biasanya digunakan model disribusi normal unuk mengamai kualias
Lebih terperinciBAB III 1 METODE PENELITAN. Penelitian dilakukan di SMP Negeri 2 Batudaa Kab. Gorontalo dengan
BAB III METODE PENELITAN. Tempat Da Waktu Peelitia Peelitia dilakuka di SMP Negeri Batudaa Kab. Gorotalo dega subject Peelitia adalah siswa kelas VIII. Pemiliha SMP Negeri Batudaa Kab. Gorotalo. Adapu
Lebih terperinciBAB III FORMULA PENENTUAN HARGA OPSI ASIA
3 BAB III FORMULA PEETUA HARA OPSI ASIA Pada Bab III ii aka dibahas megeai opsi Asia da aalisisya, di maa yag aka dibahas hayalah beberapa ipe opsi Asia, da erbaas pada eis Europea call saa. Jeis-eis opsi
Lebih terperinciUniversitas Sumatera Utara
Uiversias Sumaera Uara BAB 2 LANDASAN TEORI Ladasa eori ii merupaka hasil dari ijaua lieraur-lieraur yag ada kaiaya dega meode-meode peramala maupu dega koeks laiya dalam peulisa Tugas Akhir ii. Adapu
Lebih terperinciPeramalan Jumlah Penduduk Kota Samarinda Dengan Menggunakan Metode Pemulusan Eksponensial Ganda dan Tripel Dari Brown
Jural EKSPONENSIAL Volume 7, Nomor, Mei 06 ISSN 085-789 Peramala Jumlah Peduduk Koa Samarida Dega Megguaka Meode Pemulusa Ekspoesial Gada da Tripel Dari Brow Forecasig he Populaio of he Ciy of Samarida
Lebih terperinciBAB III RUNTUN WAKTU MUSIMAN MULTIPLIKATIF
BAB III RUNTUN WAKTU MUSIMAN MULTIPLIKATIF Pada bab ini akan dibahas mengenai sifa-sifa dari model runun waku musiman muliplikaif dan pemakaian model ersebu menggunakan meode Box- Jenkins beberapa ahap
Lebih terperinciBAGIAN 2 TOPIK 5. andhysetiawan
BAGIAN OIK 5 adhyseiawa Isi Maeri Modulasi Aliudo AM Modulasi Frekuesi FM adhyseiawa MODULASI AMLIUDO DAN MODULASI ANGULAR SUDU Modulasi roses erubaha karakerisik aau besara gelobag ebawa, euru ola gelobag
Lebih terperinci4.3 Sampling dari distribusi normal dan estimasi likelihood maksimum
Hardwiyao Uomo 060545 4.3 Samlig dari disribusi ormal da simasi liklihood maksimum Liklihood ormal mulivaria Kia asumsika vkor,,..., dga mrrsasika saml acak dari oulasi ormal mulivaria dga raa-raa µ da
Lebih terperinciBAB V METODE PENELITIAN
31 BAB V METODE PENELITIAN 5.1 Lokasi da Waku Peeliia Peeliia ii dilaksaaka di Kecamaa Sukaagara, Kabupae Ciajur. Pemiliha lokasi peeliia dilakuka secara segaja (purposive samplig) dega memperimbagka aspek
Lebih terperinciPENENTUAN NILAI ANUITAS JIWA SEUMUR HIDUP MENGGUNAKAN DISTRIBUSI GOMPERTZ
Bulei Ilmiah Ma. Sa. da Terapaya (Bimaser) Volume 05, No. 2 (206), hal 79-86 PENENTUAN NILAI ANUITAS JIWA SEUMUR HIDUP MENGGUNAKAN DISTRIBUSI GOMPERTZ Sii Faimah, Neva Sayahadewi, Shaika Marha INTISARI
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. Metode peramalan merupakan bagian dari ilmu Statistika. Salah satu metode
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pegeria Peramala Meode peramala merupaka bagia dari ilmu Saisika. Salah sau meode peramala adalah dere waku. Meode ii disebu sebagai meode peramala dere waku karea memiliki kareserisik
Lebih terperinciUniversitas Sumatera Utara
50.7 4.3770 6.7547 6.7547 4.4 48.6965 R4.7 36.3 N8 TOL 0..70 35.9497 36.3.99 50.7 94.338 6.89 3.5 6.75 7.567 36.0 6.4837 57.396 8.783 66.0384 5.337 37.006 3.568 PISAU POTONG AISI D SEPUH No Qy NAME MATERIAL
Lebih terperinciPENGUJIAN HIPOTESIS. pernyataan atau dugaan mengenai satu atau lebih populasi.
PENGUJIAN HIPOTESIS 1. PENDAHULUAN Hipoesis Saisik : pernyaaan aau dugaan mengenai sau aau lebih populasi. Pengujian hipoesis berhubungan dengan penerimaan aau penolakan suau hipoesis. Kebenaran (benar
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN. Pada penelitian ini, peneliti menetapkan objek pada anak kelompok B TK Damhil
BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Tempa da Waku Peeliia 3.1.1 Tempa Peeliia Pada peeliia ii, peelii meeapka objek pada aak kelompok B TK Damhil Kecamaa Koa elaa Koa Goroalo. Peeapa lokasi ersebu berdasarka
Lebih terperinciMetode Regresi Linier
Modul 1 Meode Regresi Linier Prof. DR. Maman Djauhari A PENDAHULUAN nalisis regresi linier, baik yang sederhana maupun yang ganda, elah Anda pelajari dalam maa kuliah Meode Saisika II. Dengan demikian
Lebih terperinciManajemen Keuangan. Idik Sodikin,SE,MBA,MM EVALUASI UNTUK MENENTUKAN KEPUTUSAN INVESTASI. Modul ke: 06Fakultas EKONOMI DAN BISNIS
Modul ke: 06Fakulas EKONOMI DAN BISNIS EVALUASI UNTUK MENENTUKAN KEPUTUSAN INVESTASI Program Sudi Akuasi Idik Sodiki,SE,MBA,MM Krieria Kepuusa Ivesasi aau Pegaggara Modal o Beberapa krieria yag aka diperguaka
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN TEORITIS. Peramalan adalah kegiatan untuk memperkirakan apa yang akan terjadi di masa
BAB 2 TINJAUAN TEORITI 2.1. Pengerian-pengerian Peramalan adalah kegiaan unuk memperkirakan apa yang akan erjadi di masa yang akan daang. edangkan ramalan adalah suau siuasi aau kondisi yang diperkirakan
Lebih terperinciBAB METODOLOGI. Bab 2 Metodologi berisikan :
BAB METODOLOGI Bab Meodologi berisika :.. Pegambila Sampel.. Peramala Nilai Iflasi melalui Ideks Harga Kosume Megguaka Meode ARIMA.3. Akumulasi Prese Value melalui Buga Sederhaa dalam Perhiuga Harga Barag
Lebih terperincix 4 x 3 x 2 x 5 O x 1 1 Posisi, perpindahan, jarak x 1 t 5 t 4 t 3 t 2 t 1 FI1101 Fisika Dasar IA Pekan #1: Kinematika Satu Dimensi Dr.
Pekan #1: Kinemaika Sau Dimensi 1 Posisi, perpindahan, jarak Tinjau suau benda yang bergerak lurus pada suau arah erenu. Misalnya, ada sebuah mobil yang dapa bergerak maju aau mundur pada suau jalan lurus.
Lebih terperinciBab III Metoda Taguchi
Bab III Metoda Taguchi 3.1 Pedahulua [2][3] Metoda Taguchi meitikberatka pada pecapaia suatu target tertetu da meguragi variasi suatu produk atau proses. Pecapaia tersebut dilakuka dega megguaka ilmu statistika.
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
18 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pegeria Peramala ( Forecasig ) Peramala ( forecasig ) adalah kegiaa megisemasi apa yag aka erjadi pada masa yag aka daag. Peramala diperluka karea adaya perbedaa kesejaga waku
Lebih terperinciMuhammad Firdaus, Ph.D
Muhammad Firdaus, Ph.D DEPARTEMEN ILMU EKONOMI FEM-IPB 010 PENGERTIAN GARIS REGRESI Garis regresi adalah garis yang memplokan hubungan variabel dependen (respon, idak bebas, yang dipengaruhi) dengan variabel
Lebih terperinciPREDIKSI PRODUKSI JAGUNG DI JAWA TENGAH DENGAN ARIMA DAN BOOTSTRAP
Prosidig SPMIPA. pp. 57-6. 6 ISBN : 979.74.47. PREDIKSI PRODUKSI JAGUNG DI JAWA TENGAH DENGAN ARIMA DAN BOOTSTRAP Sri Rahayu, Taro Jurusa Maemaika FMIPA UNDIP Semarag Jl. Prof. Soedaro, Kampus UNDIP Tembalag,
Lebih terperinciOPTIMASI INVENTORY COST PADA MODEL MATEMATIKA EPQ (ECONOMIC PRODUCTION QUANTITY) DENGAN BACKORDER DAN VARIASI SET UP COST Rofila El Maghfiroh 4
JURNAL ILMU-ILMU EKNIK - SISEM Vol. 3 No. OPIMASI INVENORY COS PAA MOEL MAEMAIKA EP (ECONOMIC PROUCION UANIY) ENGAN ACKORER AN VARIASI SE UP COS Rofila El Maghfiroh 4 Absrak: Masalah pegedalia persediaa
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN A. Tempat dan Waktu Penelitian Penelitian dilakukan di SMA Negeri 1 Ngemplak.Sekolah ini beralamatkan di jalan
BAB III METODOLOGI PENELITIAN A. Tempat da Waktu Peelitia Peelitia dilakuka di SMA Negeri 1 Ngemplak.Sekolah ii beralamatka di ala Embarkasi Hai Doohuda, kecamata Ngemplak, Kabupate Boyolali, Provisi Jawa
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. A. Latar Belakang Masalah
BAB I PENDAHULUAN A. Latar Belakag Masalah Struktur alabar adalah suatu himpua yag di dalamya didefiisika suatu operasi bier yag memeuhi aksioma-aksioma tertetu. Gelaggag ( Rig ) merupaka suatu struktur
Lebih terperinci1. Uji Dua Pihak. mis. Contoh :
. Uji Dua Pihak H 0 H a : : Cotoh : mis : mea kelas Lab mea kelas tapa lab Ho : Tidak ada perbedaa kemampua hasil belajar biologi siswa atara yag belajar melalui media laboratorium dega yag tidak. Ha :
Lebih terperinciPENGARUH STRATEGI PEMBELAJARAN GENIUS LEARNING TERHADAP HASIL BELAJAR FISIKA SISWA
ISSN 5-73X PENGARUH STRATEGI PEMBELAJARAN GENIUS LEARNING TERHADAP HASIL BELAJAR ISIKA SISWA Henok Siagian dan Iran Susano Jurusan isika, MIPA Universias Negeri Medan Jl. Willem Iskandar, Psr V -Medan
Lebih terperinciPENGARUH TERAPI PSIKIS TERUTAMA SHOLAT DAN DZIKIR TERHADAP PROSES PERSALINAN. Oleh. Estalita Kelly ABSTRAK
PENGARUH TERAPI PSIKIS TERUTAMA SHOLAT DAN DZIKIR TERHADAP PROSES PERSALINAN Oleh. Esalia Kelly ABSTRAK Bagi seiap waia hamil yag mejadika suau hal yag meakuka da meimbulka kecemasa adalah proses persalia.
Lebih terperinciSistim Komunikasi 1. Pertemuan 5 Konversi Analog ke Digital
isim Komuikasi 1 Peremua 5 Koversi Aalog ke Digial Murik Alayrus Tekik Elekro Fakulas Tekik, UMB murikalayrus@yahoo.com 1 Base Ba Moulaio Paa bagia sebelum kia meapaka siyal koiyu erhaap waku, misalyasiyalm(),
Lebih terperinciPrediksi Penjualan Sepeda Motor Merek X Di Kabupaten Dan Kotamadya Malang Dengan Metode Peramalan Hierarki
JURNAL SAINS DAN SENI POMITS Vol. 3, No., (4) 337-35 (3-98X Pri) D-34 Sepeda Moor Merek X Di Kabupae Da Koamadya Malag Dega Meode Peramala Hierarki Rika Susai, Desri Susilaigrum, da Suharoo Jurusa Saisika,
Lebih terperinci9 Departemen Statistika FMIPA IPB
Supleme Resposi Pertemua ANALISIS DATA KATEGORIK (STK351 9 Departeme Statistika FMIPA IPB Pokok Bahasa Sub Pokok Bahasa Referesi Waktu Pegatar Aalisis utuk Data Respo Kategorik Data respo kategorik Sebara
Lebih terperinciANALISIS NUMERIK MODEL EPIDEMIK SIR (SUSCEPTIBLE, INFECTIOUS, RECOVERED) PADA PENYEBARAN PENYAKIT TUBERCULOSIS DI YOGYAKARTA SKRIPSI.
ANALISIS NUMERIK MODEL EPIDEMIK SIR (SUSCEPTIBLE, INFECTIOUS, RECOVERED) PADA PENYEBARAN PENYAKIT TUBERCULOSIS DI YOGYAKARTA SKRIPSI Diajuka Kepada Fakulas Maemaika Da Ilmu Pegeahua Alam Uiversias Negeri
Lebih terperinciBILANGAN BAB V BARISAN BILANGAN DAN DERET
Maemaika Kelas IX emese Baisa Bilaga da Dee BILANGAN BAB V BARIAN BILANGAN DAN DERET A. Baisa Bilaga. Pegeia Baisa Bilaga Jika bilaga-bilaga diuuka dega aua eeu maka aka dipeoleh suau baisa bilaga. Cooh
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. Metode Peramalan merupakan bagian dari ilmu Statistika. Salah satu metode
20 BAB 2 LADASA TEORI 2.1. Pengerian Peramalan Meode Peramalan merupakan bagian dari ilmu Saisika. Salah sau meode peramalan adalah dere waku. Meode ini disebu sebagai meode peramalan dere waku karena
Lebih terperinciBAB III ANALISIS LOOKBACK OPTIONS
BAB III : ANALII LOOKBACK OPION BAB III ANALII LOOKBACK OPION Pada Bab III ii aka dibahas egeai lookback opios da aalisisa Asusi ag kia pakai adalah saha ag diguaka (uderlig asse) idak eberika divide ipe
Lebih terperinciMETODOLOGI 3.1 Waktu dan Tempat 3.2 Data Penelitian
7 3. METODOLOGI 3. Waku da Tempa Peeliia dilaksaaka di laboraorium Klimaologi CCROM. Seluruh ragkaia kegiaa peeliia dilaksaaka melipui sudi pusaka aau lieraur pegumpula daa peeliia pegolaha daa da perbaika
Lebih terperinciKONSTRUKSI KELAS GRAF TANGGA UMUM BERLABEL TOTAL BUSUR-AJAIB SUPER DENGAN MENGGUNAKAN MATRIKS KETETANGGAAN (a,1) SIMPUL ANTIAJAIB BUSUR TESIS
UNIVERSITAS INDONESIA KONSTRUKSI KELAS GRAF TANGGA UMUM BERLABEL TOTAL BUSUR-AJAIB SUPER DENGAN MENGGUNAKAN MATRIKS KETETANGGAAN (a,) SIMPUL ANTIAJAIB BUSUR TESIS Ahmad Sabri 0906953 FAKULTAS MATEMATIKA
Lebih terperinciKAJIAN MODEL FRAKSIONAL PROSES DIFUSI. Siwi Tri Rahayu Universitas Jenderal Soedirman
Prosidig Semiar Nasioal Maemaika da Terapaya 6 p-issn : 55-384; e-issn : 55-39 KAJIAN MODEL FRAKSIONAL PROSES DIFUSI Siwi Tri Rahayu Uiversias Jederal Soedirma 53siwi@gmailcom Bambag Hedriya Guswao Uiversias
Lebih terperinciKLASIFIKASI NASABAH KREDIT BANK X DI PROVINSI LAMPUNG MENGGUNAKAN ANALISIS DISKRIMINAN KERNEL
ISSN: 339-54 JURNAL GAUSSIAN, Volume 4, Nomor 4, Tahu 5, Halama 937-946 Olie di: hp://ejoural-s.udip.a.id/idex.php/gaussia KLASIFIKASI NASABAH KREDIT BANK X DI PROVINSI LAMPUNG MENGGUNAKAN ANALISIS DISKRIMINAN
Lebih terperinciPROSIDING ISSN:
PROSIDING ISSN: 5-656 OPTIMISASI BERKENDALA MENGGUNAKAN METODE GRADIEN TERPROYEKSI Nida Sri Uami Uiversias Muhammadiyah Suraara idaruwiyai@gmailcom ABSTRAK Dalam ulisa ii dibahas eag meode gradie erproyesi
Lebih terperinciANALISIS CRITICAL ROOT VALUE PADA DATA NONSTATIONER
ANALISIS CRITICAL ROOT VALUE PADA DATA NONSTATIONER Abdul Aziz Dosen Jurusan Maemaika Fakulas Sains Teknologi Universias Islam Negeri (UIN) Maulana Malik Ibrahim Malang e-mail : abdulaziz_uinmlg@yahoo.com
Lebih terperinciSTUDI ANALISIS PERAMALAN DENGAN METODE DERET BERKALA
Widya Tekika Vol.18 No.2; Okober 2010 ISSN 1411 0660: 1-6 Absrak STUDI ANALISIS PERAMALAN DENGAN METODE DERET BERKALA Arie Resu Wardhai 1), Salvador Mauel Pereira 2) Perusahaa sepau da sadal House of Mr.
Lebih terperinciMODEL VECTOR AUTOREGRESSIVE (VAR) DALAM MERAMAL PRODUKSI KELAPA SAWIT PTPN XIII Faradhila Amry, Dadan Kusnandar, Naomi Nessyana Debataraja
Bulei Ilmiah Mah. Sa. da Terapaya (Bimaser) Volume 07, No. (018), hal 77 84. MODEL VECTOR AUTOREGRESSIVE (VAR) DALAM MERAMAL PRODUKSI KELAPA SAWIT PTPN XIII Faradhila Amry, Dada Kusadar, Naomi Nessyaa
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB LANDASAN TEORI.1 Distribusi Ekspoesial Fugsi ekspoesial adalah salah satu fugsi yag palig petig dalam matematika. Biasaya, fugsi ii ditulis dega otasi exp(x) atau e x, di maa e adalah basis logaritma
Lebih terperinciPREMI ASURANSI JIWA CONTINGENT DENGAN HUKUM DE MOIVRE. Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Univeritas Riau Kampus Bina Widya Indonesia
PREMI ASURANSI JIWA CONTINGENT DENGAN HUKUM DE MOIVRE Eli Trisiai Hasriai Rola Pae Mahasiswa Program S Maemaika Dose Jurusa Maemaika Fakulas Maemaika da Ilmu Pegeahua Alam Uierias Riau Kampus Bia Widya
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. Pertumbuhan ekonomi merupakan salah satu ukuran dari hasil pembangunan yang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Laar Belakang Perumbuhan ekonomi merupakan salah sau ukuran dari hasil pembangunan yang dilaksanakan khususnya dalam bidang ekonomi. Perumbuhan ersebu merupakan rangkuman laju perumbuhan
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA. pengantar metode ARIMA Box Jenkins dan analisis spektral.
BAB II TINJAUAN PUSTAKA. Pedahulua Pada Bab II aka dijelaska pegeria pegeria da eori dasar yag diguaka sebagai ladasa pembahasa pada bab selajuya. Teori yag aka dibahas pada Bab II ii secara garis besar
Lebih terperinciALGORITMA DATA MINING
ALGORITMA DATA MINING A. DECISION TREE. Kosep Decisio Tree Megubah daa mejadi poho kepuusa (decisio ree) da aura-aura kepuusa (rule). Sebagai cooh misalya igi membua aura yag dapa diguaka uuk meeuka apakah
Lebih terperinciGambar 2.2. Mesin 5-Aksis [11] Pengembangan metode..., Agung Premono, FT UI, 2009
BAB II TEORI DASAR 2.1. Proses Pemesia Muli-Ais Proses pemesia muli-ais didefiisika sebagai proses pemesia ag dilakuka dega mesi frais/millig (CNC) dega pergeraka lima-ais (5- ais), aau biasa disebu pemesia
Lebih terperinciPENGARUH KOMPOSISI FLY ASH TERHADAP KUAT TEKAN DAN RESAPAN PADA PEMBUATAN PAVING BLOK
PENGARUH KOMPOSISI FLY ASH TERHADAP KUAT TEKAN DAN RESAPAN PADA PEMBUATAN PAVING BLOK Randi Nugraha Pura 1306 030 048 Dosen Pembimbing : Prof.Dra. Susani Linuwih.,M.Sa,PhD PROGRAM STUDI DIPLOMA III STATISTIKA
Lebih terperinciBAB III TAKSIRAN KOEFISIEN KORELASI POLYCHORIC DUA TAHAP. Permasalahan dalam tugas akhir ini dibatasi hanya pada penaksiran
BAB III TAKSIRAN KOEFISIEN KORELASI POLYCHORIC DUA TAHAP Permasalaha dalam tugas akhir ii dibatasi haya pada peaksira besarya koefisie korelasi polychoric da tidak dilakuka peguia terhadap koefisie korelasi
Lebih terperinciPeramalan Penjualan Sepeda Motor di Jawa Timur dengan Menggunakan Model Dinamis
JURNAL SAINS DAN NI POMITS Vol. 3, No. 2, (2014) ISSN: 2337-3539 (2301-9271 Prin) D-224 Peramalan Penjualan Sepeda Moor di Jawa Timur dengan Menggunakan Model Dinamis Desy Musika dan Seiawan Jurusan Saisika,
Lebih terperinciPEMODELAN NILAI TUKAR RUPIAH TERHADAP $US MENGGUNAKAN DERET WAKTU HIDDEN MARKOV SATU WAKTU SEBELUMNYA 1. PENDAHULUAN
PEMODELAN NILAI UKAR RUPIAH ERHADAP $US MENGGUNAKAN DERE WAKU HIDDEN MARKOV SAU WAKU SEBELUMNYA BERLIAN SEIAWAY, DIMAS HARI SANOSO, N. K. KUHA ARDANA Deparemen Maemaika Fakulas Maemaika dan Ilmu Pengeahuan
Lebih terperinciBAB III TINJAUAN PUSTAKA
BAB III TINJAUAN PUSTAKA 3.1. Defiisi Peramala Peramala adalah proses uuk memperkiraka berapa bayak kebuuha dimasa medaag yag melipui kebuuha dalam ukura kuaias, kualias, waku da lokasi yag dibuuhka dalam
Lebih terperinciPertemuan Ke-11. Teknik Analisis Komparasi (t-test)_m. Jainuri, M.Pd
Pertemua Ke- Komparasi berasal dari kata compariso (Eg) yag mempuyai arti perbadiga atau pembadiga. Tekik aalisis komparasi yaitu salah satu tekik aalisis kuatitatif yag diguaka utuk meguji hipotesis tetag
Lebih terperinciPEMODELAN NILAI TUKAR RUPIAH TERHADAP $US MENGGUNAKAN DERET WAKTU HIDDEN MARKOV HAMILTON*
PEMODELAN NILAI TUKAR RUPIAH TERHADAP $US MENGGUNAKAN DERET WAKTU HIDDEN MARKOV HAMILTON* BERLIAN SETIAWATY DAN HIRASAWA Deparemen Maemaika Fakulas Maemaika dan Ilmu Pengeahuan Alam Insiu Peranian Bogor
Lebih terperinciBAB III METODE PEMULUSAN EKSPONENSIAL TRIPEL DARI WINTER. Metode pemulusan eksponensial telah digunakan selama beberapa tahun
43 BAB METODE PEMUUAN EKPONENA TRPE DAR WNTER Meode pemulusan eksponensial elah digunakan selama beberapa ahun sebagai suau meode yang sanga berguna pada begiu banyak siuasi peramalan Pada ahun 957 C C
Lebih terperinciPEMODELAN PRODUKSI SEKTOR PERTANIAN
Seminar Nasional Saisika IX Insiu Teknologi Sepuluh Nopember, 7 November 2009 PEMODELAN PRODUKSI SEKTOR PERTANIAN Brodjol Suijo Jurusan Saisika ITS Surabaya ABSTRAK Pada umumnya daa ekonomi bersifa ime
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. Sumber Daya Alam (SDA) yang tersedia merupakan salah satu pelengkap alat
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Laar Belakang Sumber Daya Alam (SDA) yang ersedia merupakan salah sau pelengkap ala kebuuhan manusia, misalnya anah, air, energi lisrik, energi panas. Energi Lisrik merupakan Sumber
Lebih terperinci