LAMPIRAN. Lampiran 1. Bagan alir pembuatan gel sebelum ditambah minyak nilam dan minyak lavender. Aquades. Panaskan aquades sampai mendidih

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "LAMPIRAN. Lampiran 1. Bagan alir pembuatan gel sebelum ditambah minyak nilam dan minyak lavender. Aquades. Panaskan aquades sampai mendidih"

Transkripsi

1 LAMPIRAN Lampra 1. Baga alr pembuata gel sebelum dtambah myak lam da myak laveder Aquades Paaska aquades sampa meddh Agar agar, xatha gum, sodum bezoat Aduk hgga homoge Turuka suhu hgga 65 0 C Prople glkol Aduk hgga homoge Tuagka dalam cetaka Barka pada suhu ruaga hgga megeras Betuk sedaa gel 37 Uverstas umatera Utara

2 Lampra. Baga alr pembuata gel pegharum ruaga Aquades Paaska aquades sampa meddh Agar agar, xatha gum, sodum bezoat Aduk hgga homoge Turuka suhu hgga 65 0 C Prople glkol Aduk hgga homoge Myak laveder, myak lam Aduk hgga homoge Tuagka dalam cetaka Barka pada suhu ruaga hgga megeras Gel pegharum ruaga 38 Uverstas umatera Utara

3 Lampra 3. Gambar myak laveder Lampra 4. Gambar myak lam 39 Uverstas umatera Utara

4 Lampra 5. Cotoh lembar pelaa uj kesukaa (hedoc test) Lembar Pelaa Uj Kesukaa (Hedoc Test) Nama : Umur : struks : berka pedapat ada tetag aroma wag seda gel pegharum ruaga yag d uj, kemuda berlah tada cetag () pada salah satu kolom (//C/K/T) yag terseda. edaa Pelaa C K T Lampra Kpas ag 6. Tabel peguapa zat car pertga har selama 30 har (gram) Ac kamar Ac mobl Ruaga basa Keteraga : Nla 5 = agat uka () Nla 4 = uka () Nla 3 = Cukup uka (C) Nla = Kurag uka (K) Nla 1 = Tdak uka (T) 40 Uverstas umatera Utara

5 Lampra 6. Rumus perhtuga la uj kesukaa (hedoc test) Utuk meghtug la kesukaa rata-rata dar setap paels dguaka rumus sebaga berkut: P( (1,96. / )) ( (1,96. / )) 95% Keteraga : : Bayak paels : Keseragama la kesukaa 1,96 : Koefse stadar devas pada taraf 95% : Nla kesukaa rata-rata : Nla dar paels ke, dmaa = 1,,3,, : mpaga baku la kesukaa P : Tgkat kepercayaa µ : Retag la 41 Uverstas umatera Utara

6 Lampra 7. Tabel hasl uj kesukaa pemlha wag terbak dar lma sedaa dega memvaraska myak lam Paels edaa 1 edaa edaa 3 edaa 4 edaa Jumlah Uverstas umatera Utara

7 Lampra 8. Perhtuga hasl uj kesukaa pemlha wag terbak dar lma sedaa dega memvaraska myak lam sedaa ,6 5 3,6 3,6 3,6 3,6..., ,4 5 0,4 0,48 P ( (1,96. / ) ( (1,96. / P(,6 (1,96.0,48/ 5) (,6 (1.96.0,48/ 5 P(,6 0,18) (,6 0,18) P(,4,78) 43 Uverstas umatera Utara

8 Lampra 8. (Lajuta) edaa , ,48 3 3,48 4 3,48 3 3, ,48 6,3 5 0,4 5 0,4 0,48 P ( (1,96. / ) ( (1,96. / P(3,48 (1,96.0,48/ 5) (3,48 (1.96.0,48/ 5 P(3,48 0,18) (3,48 0,18) P(3,3 4,66) 44 Uverstas umatera Utara

9 Lampra 8. (Lajuta) edaa , ,64 4 4,64 5 4,64 5 4, ,64 5,5 5 0, 5 0, 0,46 P ( (1,96. / ) ( (1,96. / P(4,64 (1,96.0,46/ 5) (4,64 (1.96.0,46/ 5 P(4,64 0,18) (4,5 0,18) P(4,46 4,7) 45 Uverstas umatera Utara

10 Lampra 8. (Lajuta) edaa , ,64 3 3,64 4 3,64 4 3, ,63 5,5 5 0, 5 0, 0,46 P ( (1,96. / ) ( (1,96. / P(3,64 (1,96.0,46/ 5) (3,64 (1.96.0,0,46/ 5 P(3,64 0,18) (3,64 0,18) P(3,46 3,8) 46 Uverstas umatera Utara

11 Lampra 8. (Lajuta) edaa , 5 3,, 3,,... 1,,56 5 0,90 5 0,90 0,94 P ( (1,96. / ) ( (1,96. / P(, (1,96.0,94 / 5) (, (1.96.0,4 / 5 P(, 0,36) (, 0,36) P(1,84,56) 47 Uverstas umatera Utara

12 Lampra 9. Tabel hasl peguapa zat car selama 30 har dar sedaa gel pegharum ruaga ( sedaa 3 ) peguapa zat car selama 30 har per 3 har (gram) Perlakua H0 H3 H6 H9 H1 H15 H1 H1 H4 H7 Kpas ag 48,50 30,0 5,36 1,39 18,15 17,35 15,1 1,53 11,13 10,18 Ac kamar 47,70 33,78 5,3 0,89 17,7 16,0 15,05 14,64 13,57 1,0 47,57 Ac mobl 35,07 30,1 3,38 0,04 18,0 17,09 17,00 16,50 15,,10 Ruaga basa 47,30 40,0 36,5 30,1 5,15 3,45 3,00 1,80 0,78 1,40 H30 9,5 11,3 14,50 16,45 48 Uverstas umatera Utara

13 Lampra 10. Perhtuga perse total peguapa zat car dar sedaa gel pegharum ruaga (sedaa 3) totalzatca ryagmeguap( H30 H0) Perse total peguapa zat car = x100% bobot m yak bobotaquadestawal Kpas ag 9,5 48,50 = x 100% 90,333% 41,45 Ac kamar 11,3 47,70 = x 100% 83,78% 41,45 Ac mobl 14,50 47,57 = x 100% 76,110% 41,45 16,45 47,30 Ruaga basa = x100% 71,001% 41,45 Lampra 11. Tabel persetase total peguapa zat car gel pegharum ruaga (sedaa 3). No Tempat uj Persetase peguapa zat car (%) 1 Kpas ag 90,333 Ac kamar 83,78 3 Ac mobl 76,110 4 Ruaga basa 71, Uverstas umatera Utara

14 Lampra 1. Perhtuga persetase bobot gel ssa dar sedaa gel pegharum ruaga (sedaa 3). bobotgelharke ( H) Perse bobot Gel ssa = x100% bobotgelharke 0( H0) Kpas ag : Ac rumah 30,0 H3 x100% 6,68% 48,50 5,36 H 6 x100% 5,88% 48,50 1,39 H19 x100% 44,103% 48,50 18,15 H1 x100% 37,4% 48,50 17,35 H15 x100% 35,773% 48,50 15,1 H18 x100% 31,175% 48,50 1,53 H 1 x100% 5,835% 48,50 11,13 H 4 x100%,948% 48,50 10,18 H 7 x100% 0,989% 48,50 H30 9,5 48,50 x100% 19,07% 33,78 H3 x100% 70,817% 47,70 5,3 H 6 x100% 5,893% 47,70 0,89 H9 x100% 43,794% 47,70 17,7 H1 x100% 36,05% 47,70 16,0 H15 x100% 33,96% 47,70 15,05 H18 x100% 31,551% 47,70 14,64 H 1 x100% 30,691% 47,70 13,57 H 4 x100% 8,448% 47,70 1,0 H 7 x100% 5,576% 47,70 11,3 H30 x100% 3,731% 47,70 50 Uverstas umatera Utara

15 51 Lampra 1. (Lajuta) Ac mobl 30,481% 100% 47,57 14, ,74% 100% 47,57 15, ,683% 100% 47,57 16, ,736% 100% 47,57 17, ,96% 100% 47,57 17, ,59% 100% 47,57 18,0 15 4,17% 100% 47,57 0, ,148% 100% 47,57 3, ,506% 100% 47,57 30,1 6 73,7% 100% 47,57 35,07 3 x H x H x H x H x H x H x H x H x H x H Ruaga basa 34,778% 100% 47,30 16, ,900% 100% 47,30 18, ,93% 100% 47,30 0, ,088% 100% 47,30 1, ,65% 100% 47,30 3, ,577% 100% 47,30 3, ,171% 100% 47,30 5, ,678% 100% 47,30 30,1 9 77,09% 100% 47,30 36,5 6 84,989% 100% 47,30 40,0 3 x H x H x H x H x H x H x H x H x H x H Uverstas umatera Utara

16 Lapram 13. Tabel hasl perhtuga persetase bobot ssa dar gel pegharum ruaga selama 30 har ( sedaa 3) Persetase bobot gel ssa Perlakua H3 H6 H9 H1 H15 H18 H1 H4 H7 H30 Kpas ag 6, 68 5,88 44,103 37,4 35,773 31,175 5,835,948 0,989 19,07 Ac kamar 70,817 5,893 43,794 36,05 33,6 31,551 30,610 8,448 5,576 3,731 Ac mobl 73,7 63,506 49,148 4,17 38,59 35,96 35,736 34,683 31,74 30,481 Ruag basa 84,989 77,09 63,678 53,171 49,677 48,65 46,088 43,008 38,900 34,778 5 Uverstas umatera Utara

17 Lampra 14. Tabel hasl uj ketahaa wag selama peympaa da pegguaa dar sedaa gel pegharum ruaaga selama 8 mggu (sedaa 3) Mggu I Paels Kpas ag AC kamar AC mobl Ruag basa Jumlah Uverstas umatera Utara

18 Lampra 14. (Lajuta) Perhtuga mggu I Kpas ag ,4 4 4,4 5 4,4 5 4, , ,4 5 0,4 0,48 P ( (1,96. / ) ( (1,96. / P(4,4 (1,96.0,48/ 5) (4,4 (1.96.0,48/ 5 P(4,4 0,18) (4,4 0,18) P(4, 4,58) 54 Uverstas umatera Utara

19 Lampra 14. (Lajuta) Ac kamar , ,6 4 4,6 4 4,6 5 4, , ,4 5 0,4 0,48 P ( (1,96. / ) ( (1,96. / P(4,6 (1,96.0,48/ 5) (4,6 (1.96.0,48/ 5 P(4,6 0,18) (4,6 0,18) P(4,4 4,78) 55 Uverstas umatera Utara

20 Lampra 14. (Lajuta) Ac mobl , ,5 4 4,5 5 4,5 5 4, ,5 6,3 5 0,4 5 0,4 0,48 P ( (1,96. / ) ( (1,96. / P(4,5 (1,96.0,48/ 5) (4,5 (1.96.0,48/ 5 P(4,5 0,18) (4,5 0,18) P(4,34 4,7) 56 Uverstas umatera Utara

21 Lampra 14. (Lajuta) Ruaga basa , ,7 4 4,7 5 4,7 5 4, ,7 4,83 5 0,19 5 0,19 0,43 P ( (1,96. / ) ( (1,96. / P(4,7 (1,96.0,43/ 5) (4,7 (1.96.0,43/ 5 P(4,7 0,16) (4,7 0,16) P(4,56 4,88) 57 Uverstas umatera Utara

22 Lampra 14. (Lajuta) Mggu II Paels Kpas ag AC kamar AC mobl Ruag basa Jumlah Uverstas umatera Utara

23 Lampra 14. (Lajuta) Perhtuga mggu II Kpas ag , ,4 4 4,4 5 4,4 5 4, ,4 6,5 5 0,4 5 0,4 0,48 P ( (1,96. / ) ( (1,96. / P(4,4 (1,96.0,48/ 5) (4,4 (1.96.0,48/ 5 P(4,4 0,18) (4,4 0,18) P(4, 4,58) 59 Uverstas umatera Utara

24 Lampra 14. (Lajuta) Ac kamar ,5 4 4,5 4 4,5 5 4, ,5 6,3 5 0,4 5 0,4 0,48 P ( (1,96. / ) ( (1,96. / P(4,5 (1,96.0,48/ 5) (4,5 (1.96.0,48/ 5 P(4,5 0,18) (4,5 0,18) P(4,34 4,7) 60 Uverstas umatera Utara

25 Lampra 14. (Lajuta) Ac mobl ,5 4 4,5 4 4,5 5 4, ,5 6,3 5 0,4 5 0,4 0,48 P ( (1,96. / ) ( (1,96. / P(4,5 (1,96.0,48/ 5) (4,5 (1.96.0,48/ 5 P(4,5 0,18) (4,5 0,18) P(4,34 4,7) 61 Uverstas umatera Utara

26 Lampra 14. (Lajuta) Ruaga basa , ,64 4 4,64 5 4,64 5 4, ,64 5,5 5 0, 5 0, 0,46 P ( (1,96. / ) ( (1,96. / P(4,64 (1,96.0,46/ 5) (4,64 (1.96.0,46/ 5 P(4,64 0,18) (4,5 0,18) P(4,46 4,7) 6 Uverstas umatera Utara

27 Lampra 14. (Lajuta) Mggu ke-iii Paels Kpas ag AC kamar AC mobl Ruag basa Jumlah Uverstas umatera Utara

28 Lampra 14. (Lajuta) Perhtuga mggu ke-iii Kpas ag , 5 4 4, 4 4, 5 4, 5 4, , 4 5 0,16 5 1,16 0,4 P ( (1,96. / ) ( (1,96. / P(4, (1,96.0,4/ 5) (4, (1.96.0,4/ 5 P(4, 0,4) (3,7 0,4) P(4,05 4,1) 64 Uverstas umatera Utara

29 Lampra 14. (Lajuta) Ac kamar , ,4 4 4,4 5 4,4 5 4, ,4 6,5 5 0,4 5 0,4 0,48 P ( (1,96. / ) ( (1,96. / P(4,4 (1,96.0,48/ 5) (4,4 (1.96.0,48/ 5 P(4,4 0,18) (4,4 0,18) P(4, 4,58) 65 Uverstas umatera Utara

30 Lampra 14. (Lajuta) Ac mobl , ,3 4 4,3 4 4,3 4 4, ,3 5,38 5 0,1 5 0,1 0,45 P ( (1,96. / ) ( (1,96. / P(4,3 (1,96.0,45/ 5) (4,3 (1.96.0,45/ 5 P(4,3 0,17) (4,3 0,17) P(4,15 4,49) 66 Uverstas umatera Utara

31 Lampra 14. (Lajuta) Ruaga basa , ,64 4 4,64 5 4,64 5 4, ,64 5,5 5 0, 5 0, 0,46 P ( (1,96. / ) ( (1,96. / P(4,64 (1,96.0,46/ 5) (4,64 (1.96.0,46/ 5 P(4,64 0,18) (4,5 0,18) P(4,46 4,7) 67 Uverstas umatera Utara

32 Lampra 14. (Lajuta) Mggu ke-iv Paels Kpas ag AC kamar AC mobl Ruag basa Jumlah Uverstas umatera Utara

33 Lampra 14. (Lajuta) Perhtuga mggu ke-iv Kpas ag P ( (1,96. / ) ( (1,96. / P(4 (1,96.0/ 5) (4 (1.96.0/ 5 P(4 0) (4 0) P(4 4) 69 Uverstas umatera Utara

34 Lampra 14. (Lajuta) Ac kamar , 5 4 4, 4 4, 5 4, 5 4, , 4 5 0,16 5 1,16 0,4 P ( (1,96. / ) ( (1,96. / P(4, (1,96.0,4/ 5) (4, (1.96.0,4/ 5 P(4, 0,4) (3,7 0,4) P(4,05 4,1) 70 Uverstas umatera Utara

35 Lampra 14. (Lajuta) Ac mobl , ,8 4 4,8 5 4,8 5 4, ,8 4,83 5 0,19 5 1,19 0,43 P ( (1,96. / ) ( (1,96. / P(4,8 (1,96.0,43/ 5) (4,8 (1.96.0,43/ 5 P(4,8 0,16) (4,8 0,16) P(4,1 4,44) 71 Uverstas umatera Utara

36 Lampra 14. (Lajuta) Ruaga basa , ,4 4 4,4 5 4,4 5 4, ,4 6,5 5 0,4 5 0,4 0,48 P ( (1,96. / ) ( (1,96. / P(4,4 (1,96.0,48/ 5) (4,4 (1.96.0,48/ 5 P(4,4 0,18) (4,4 0,18) P(4, 4,58) 7 Uverstas umatera Utara

37 Lampra 14. (Lajuta) Mggu ke-v Paels Kpas ag AC kamar AC mobl Ruag basa Jumlah Uverstas umatera Utara

38 Lampra 14. (Lajuta) Perhtuga mggu ke-v Kpas ag , ,64 3 3,64 4 3,64 4 3, ,63 5,5 5 0, 5 0, 0,46 P ( (1,96. / ) ( (1,96. / P(3,64 (1,96.0,46/ 5) (3,64 (1.96.0,0,46/ 5 P(3,64 0,18) (3,64 0,18) P(3,46 3,8) 74 Uverstas umatera Utara

39 Lampra 14. (Lajuta) Ac kamar P ( (1,96. / ) ( (1,96. / P(4 (1,96.0/ 5) (4 (1.96.0/ 5 P(4 0) (4 0) P(4 4) 75 Uverstas umatera Utara

40 Lampra 14. (Lajuta) Ac mobl , ,08 4 4,08 4 4,08 4 4, ,08 1,8 5 0,07 5 0,07 0,6 P ( (1,96. / ) ( (1,96. / P(4,08 (1,96.0,6/ 5) (4,08 (1.96.0,6/ 5 P(4,08 0,10) (4,08 0,10) P(3,98 4,18) 76 Uverstas umatera Utara

41 Lampra 14. (Lajuta) Ruaga basa , 5 4 4, 4 4, 5 4, 5 4, , 4 5 0,16 5 1,16 0,4 P ( (1,96. / ) ( (1,96. / P(4, (1,96.0,4/ 5) (4, (1.96.0,4/ 5 P(4, 0,4) (3,7 0,4) P(4,05 4,1) 77 Uverstas umatera Utara

42 Lampra 14. (Lajuta) Mggu ke-vi Paels Kpas ag AC kamar AC mobl Ruag basa Jumlah Uverstas umatera Utara

43 Lampra 14. (Lajuta) Perhtuga mggu ke-vi Kpas ag , ,48 3 3,48 4 3,48 3 3, ,48 6,3 5 0,4 5 0,4 0,48 P ( (1,96. / ) ( (1,96. / P(3,48 (1,96.0,48/ 5) (3,48 (1.96.0,48/ 5 P(3,48 0,18) (3,48 0,18) P(3,3 4,66) 79 Uverstas umatera Utara

44 Lampra 14. (Lajuta) Ac Kamar , ,6 3 3,6 4 4,3,6 3 3, ,6 5,8 5 0,3 5 0,3 0,47 P ( (1,96. / ) ( (1,96. / P(3,6 (1,96.0,47 / 5) (3,6 (1.96.0,47 / 5 P(3,6 0,18) (3,6 0,18) P(3,4 3,78) 80 Uverstas umatera Utara

45 Lampra 14. (Lajuta) Ac mobl , ,76 4 3,76 4 3,76 4 3, ,76 4,37 5 0,17 5 0,17 0,41 P ( (1,96. / ) ( (1,96. / P(3,76 (1,96.0,41/ 5) (3,76 (1.96.0,41/ 5 P(3,76 0,16) (3,76 0,16) P(3,6 3,9) 81 Uverstas umatera Utara

46 Lampra 14. (Lajuta) Ruaga basa P ( (1,96. / ) ( (1,96. / P(4 (1,96.0/ 5) (4 (1.96.0/ 5 P(4 0) (4 0) P(4 4) 8 Uverstas umatera Utara

47 Lampra 14. (Lajuta) Mggu ke-vii Paels Kpas ag AC kamar AC mobl Ruag basa Jumlah Uverstas umatera Utara

48 Lampra 14. (Lajuta) Perhtuga mggu VII Kpas ag , 5 3 3, 3 3, 4 3, 3, , ,56 5 0,56 0,74 P ( (1,96. / ) ( (1,96. / P(3, (1,96.0,74/ 5) (3, (1.96.0,74/ 5 P(3, 0,) (3, 0,) P(3 3,4) 84 Uverstas umatera Utara

49 Lampra 14. (Lajuta) Ac Kamar , ,4 3,4 4 3,4 3, , ,64 5 0,64 0,8 P ( (1,96. / ) ( (1,96. / P(3,4 (1,96.0,8/ 5) (3,4 (1.96.0,8/ 5 P(3,4 0,31) (3,4 0,31) P(3,09 3,71) 85 Uverstas umatera Utara

50 Lampra 14. (Lajuta) Ac mobl , ,6 3 3,6 4 4,3,6 3 3, ,6 5,8 5 0,3 5 0,3 0,47 P ( (1,96. / ) ( (1,96. / P(3,6 (1,96.0,47 / 5) (3,6 (1.96.0,47 / 5 P(3,6 0,18) (3,6 0,18) P(3,4 3,78) 86 Uverstas umatera Utara

51 Lampra 14. (Lajuta) Ruaga basa , ,6 3 3,6 4 4,3,6 3 3, ,6 5,8 5 0,3 5 0,3 0,47 P ( (1,96. / ) ( (1,96. / P(3,6 (1,96.0,47 / 5) (3,6 (1.96.0,47 / 5 P(3,6 0,18) (3,6 0,18) P(3,4 3,78) 87 Uverstas umatera Utara

52 Lampra 14. (Lajuta) Mggu ke-viii Paels Kpas ag AC kamar AC mobl Ruag basa Jumlah Uverstas umatera Utara

53 Lampra 14. (Lajuta) Perhtga mggu ke-viii Ac Kamar ,3 5,3,3,3,3... 3,3 5,38 5 0,1 5 0,1 0,45 P ( (1,96. / ) ( (1,96. / P(,3 (1,96.0,45/ 5) (,3 (1.96.0,45/ 5 P(,3 0,17) (,3 0,17) P(,15,49) 89 Uverstas umatera Utara

54 Lampra 14. (Lajuta) Ac Kamar ,6 5 3,6 3,6 3,6 3,6..., ,4 5 0,4 0,48 P ( (1,96. / ) ( (1,96. / P(,6 (1,96.0,48/ 5) (,6 (1.96.0,48/ 5 P(,6 0,18) (,6 0,18) P(,4,78) 90 Uverstas umatera Utara

55 Lampra 14. (Lajuta) Ac mobl ,8 5 3,8 3,8,8 3,8..., ,16 5 0,16 0,4 P ( (1,96. / ) ( (1,96. / P(,8 (1,96.0,4/ 5) (,8 (1.96.0,4/ 5 P(,8 0,15) (,8 0,15) P(,65,95) 91 Uverstas umatera Utara

56 Lampra 14. (Lajuta) Ruaga basa ,08 4 3,08 3 3,08 4 3,08 3 3, , ,8 5 0,8 0,89 P ( (1,96. / ) ( (1,96. / P(3,08 (1,96.0,89/ 5) (3,08 (1.96.0,89/ 5 P(3,08 0,34) (3,08 0,34) P(,74 3,4) 9 Uverstas umatera Utara

8. MENGANALISIS HASIL EVALUASI

8. MENGANALISIS HASIL EVALUASI 8. MENGANALISIS HASIL EVALUASI Tujua : Mampu megaalsa tgkat kesukara hasl evaluas utuk megkatka hasl proses pembelajara Kegata megaals hasl evaluas merupaka upaya utuk memperbak programprogram pembelajara

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

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

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

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

III BAHAN/OBJEK DAN METODE PENELITIAN. Objek yang digunakan dalam penelitian ini adalah 50 ekor sapi Pasundan

III BAHAN/OBJEK DAN METODE PENELITIAN. Objek yang digunakan dalam penelitian ini adalah 50 ekor sapi Pasundan III BAHAN/OBJEK DAN METODE PENELITIAN 3.1. Baha da Alat Peelta 3.1.1. Baha Peelta Objek yag dguaka dalam peelta adalah 50 ekor sap Pasuda jata da beta dewasa dega umur -3 tahu da tdak butg utuk meghdar

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 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 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

Penarikan Contoh Acak Sederhana (Simple Random Sampling)

Penarikan Contoh Acak Sederhana (Simple Random Sampling) Pearka Cotoh Acak Sederhaa (Smple Radom Samplg) Defs Jka sebuah cotoh berukura dambl dar suatu populas sedemka rupa sehgga setap cotoh berukura ag mugk memlk peluag sama utuk terambl, maka prosedur tu

Lebih terperinci

Lampiran 1. Gambar tumbuhan pandan wangi

Lampiran 1. Gambar tumbuhan pandan wangi Lampira 1. Gambar tumbuha pada wagi A Keteraga: A. Gambar tumbuha dau pada wagi B. Gambar dau pada wagi B 50 Lampira 2. Gambar lemari pegerig Lampira 3. Gambar dau pada wagi kerig yag sudah dirajag 51

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

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

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

BAB 1 ERROR PERHITUNGAN NUMERIK

BAB 1 ERROR PERHITUNGAN NUMERIK BAB ERROR PERHITUNGAN NUMERIK A. Tujua a. Memaham galat da hampra b. Mampu meghtug galat da hampra c. Mampu membuat program utuk meelesaka perhtuga galat da hampra dega Matlab B. Peragkat da Mater a. Software

Lebih terperinci

FMDAM (2) TOPSIS TOPSIS TOPSIS. Charitas Fibriani

FMDAM (2) TOPSIS TOPSIS TOPSIS. Charitas Fibriani FMDAM (2) Chartas Fbra Techque for Order Preferece by Smlarty to Ideal Soluto () ddasarka pada kosep dmaa alteratf terplh yag terbak tdak haya memlk jarak terpedek dar solus deal postf, amu juga memlk

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

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

UKURAN GEJALA PUSAT (UGP)

UKURAN GEJALA PUSAT (UGP) UKURAN GEJALA PUSAT (UGP) Pegerta: Rata-rata (average) alah suatu la yag mewakl suatu kelompok data. Nla dsebut juga ukura gejala pusat karea pada umumya mempuya kecederuga terletak d tegah-tegah da memusat

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

3/19/2012. Bila X 1, X 2, X 3,,X n adalah pengamatan dari sampel, maka rata-rata hitung dirumuskan sebagai berikut

3/19/2012. Bila X 1, X 2, X 3,,X n adalah pengamatan dari sampel, maka rata-rata hitung dirumuskan sebagai berikut 3/9/202 UKURAN GEJALA PUSAT DAN UKURAN LETAK Kaa Evta Dew, S.Pd., M.S. Ukura gejala pusat Utuk medapatka gambara yag lebh jelas tetag sekumpula data megea sesuatu hal, bak tu dar sampel ataupu populas

Lebih terperinci

BAB IV BATAS ATAS BAGI JARAK MINIMUM KODE SWA- DUAL GENAP

BAB IV BATAS ATAS BAGI JARAK MINIMUM KODE SWA- DUAL GENAP BAB IV BATAS ATAS BAGI JARAK MINIMUM KODE SWA- DUAL GENAP Msal dguaka kode ler C[, k, d] dega matrks pembagu G da matrks cek partas H. Sebuah blok formas x = x 1 x 2 x k, x = 0 atau 1, yag aka dkrm terlebh

Lebih terperinci

STATISTIKA. A. Tabel Langkah untuk mengelompokkan data ke dalam tabel distribusi frekuensi data berkelompok/berinterval: a. Rentang/Jangkauan (J)

STATISTIKA. A. Tabel Langkah untuk mengelompokkan data ke dalam tabel distribusi frekuensi data berkelompok/berinterval: a. Rentang/Jangkauan (J) STATISTIKA A. Tabel Lagkah utuk megelompokka data ke dalam tabel dstrbus frekues data berkelompok/berterval: a. Retag/Jagkaua (J) J X maks X m b. Bayak kelas (k) Megguaka atura Sturgess, yatu k,. log c.

Lebih terperinci

PEDOMAN STATISTIK UJI PROFISIENSI

PEDOMAN STATISTIK UJI PROFISIENSI DPLP 3 Rev. 0 PEDOMAN STATISTIK UJI PROFISIENSI Komte Akredtas Nasoal Natoal Accredtato Body of Idoesa Gedug Maggala Waabakt, Blok IV, Lt. 4 Jl. Jed. Gatot Subroto, Seaya, Jakarta 070 Idoesa Tel. : 6 5747043,

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB PENDAHULUAN. Latar Belakag Sampa saat, model Regres da model Aalss Varas telah dpadag sebaga dua hal ag tdak berkata. Meskpu merupaka pedekata ag umum dalam meeragka kedua cara pada taraf permulaa,

Lebih terperinci

TATAP MUKA III UKURAN PEMUSATAN DATA (MEAN, MEDIAN DAN MODUS) Fitri Yulianti, SP. Msi.

TATAP MUKA III UKURAN PEMUSATAN DATA (MEAN, MEDIAN DAN MODUS) Fitri Yulianti, SP. Msi. TATAP MUKA III UKURAN PEMUSATAN DATA (MEAN, MEDIAN DAN MODUS) Ftr Yulat, SP. Ms. UKURAN DATA Ukura data Ukura Pemusata data Ukura letak data Ukura peyebara data Mea Meda Jagkaua Meda Kuartl Jagkaua atar

Lebih terperinci

BAB III UKURAN PEMUSATAN DATA

BAB III UKURAN PEMUSATAN DATA BAB III UKURAN PEMUSATAN DATA A. Ukura Gejala Pusat Ukura pemusata adalah suatu ukura yag meujukka d maa suatu data memusat atau suatu kumpula pegamata memusat (megelompok). Ukura pemusata data adalah

Lebih terperinci

4/1/2013. Bila X 1, X 2, X 3,,X n adalah pengamatan dari sampel, maka rata-rata hitung dirumuskan sebagai berikut. Dengan: n = banyak data

4/1/2013. Bila X 1, X 2, X 3,,X n adalah pengamatan dari sampel, maka rata-rata hitung dirumuskan sebagai berikut. Dengan: n = banyak data //203 UKURAN GEJALA PUSAT DAN UKURAN LETAK Kaa Evta Dew, S.Pd., M.S. Ukura gejala pusat Utuk medapatka gambara yag lebh jelas tetag sekumpula data megea sesuatu hal, bak tu dar sampel ataupu populas Ukura

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

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

UKURAN PEMUSATAN & PENYEBARAN

UKURAN PEMUSATAN & PENYEBARAN UKURAN PEMUSATAN & PENYEBARAN RATA - RATA UKURAN PEMUSATAN MEDIAN MODUS Rata rata htug (mea) Merupaka hasl bag dar sejumlah skr dega bayakya respde Utuk Data Tdak Berkelmpk x Dmaa : = la samapa x = la

Lebih terperinci

ANALISIS REGRESI LINIER BERGANDA : PERSOALAN ESTIMASI DAN PENGUJIAN HIPOTESIS

ANALISIS REGRESI LINIER BERGANDA : PERSOALAN ESTIMASI DAN PENGUJIAN HIPOTESIS ANALISIS REGRESI LINIER BERGANDA : PERSOALAN ESTIMASI DAN PENGUJIAN HIPOTESIS = 1 + + + + k k + u PowerPot Sldes baa Rohmaa Educato Uverst of Idoesa 007 Laboratorum Ekoom & Koperas Publshg Jl. Dr. Setabud

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN BAB METODE PENELTAN 3.1 Tempat da Waktu Peelta Peelta dlaksaaka d areal/wlaah koses huta PT. Sarmeto Parakata Tmber, Kalmata Tegah pada bula Aprl sampa dega Me 007. 3. Baha da Alat Baha ag dguaka utuk

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

Regresi & Korelasi Linier Sederhana. Gagasan perhitungan ditetapkan oleh Sir Francis Galton ( )

Regresi & Korelasi Linier Sederhana. Gagasan perhitungan ditetapkan oleh Sir Francis Galton ( ) Regres & Korelas Ler Sederhaa 1. Pedahulua Gagasa perhtuga dtetapka oleh Sr Fracs Galto (18-1911) Persamaa regres :Persamaa matematk yag memugkka peramala la suatu peubah takbebas (depedet varable) dar

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

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

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

PRAKTIKUM 20 Interpolasi Polinomial dan Lagrange

PRAKTIKUM 20 Interpolasi Polinomial dan Lagrange Praktkum 0 Iterpolas Polomal da Lagrage PRAKTIKUM 0 Iterpolas Polomal da Lagrage Tuua : Mempelaar berbaga metode Iterpolas ag ada utuk meetuka ttkttk atara dar buah ttk dega megguaka suatu fugs pedekata

Lebih terperinci

S2 MP Oleh ; N. Setyaningsih

S2 MP Oleh ; N. Setyaningsih S2 MP Oleh ; N. Setyagsh MATERI PERTEMUAN 1-3 (1)Pedahulua pera statstka dalam peelta ; (2)Peyaja data : dalam betuk (a) tabel da (b) dagram; (3) ukura tedes setaral da ukura peympaga (4)dstrbus ormal

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 III METODOLOGI PENELITIAN. Propinsi Gorontalo tahun pelajaran 2012/2013.

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Propinsi Gorontalo tahun pelajaran 2012/2013. BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.. Tempat da Waktu Peelta Peelta dlaksaaka d SMP Neger 3 Gorotalo kota Gorotalo Props Gorotalo tahu pelajara 0/03. D SMP Neger 3 Gorotalo memlk 6 romboga belajar yag terdr

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

Mean untuk Data Tunggal. Definisi. Jika suatu sampel berukuran n dengan anggota x1, x2, x3,, xn, maka mean sampel didefinisiskan : n Xi.

Mean untuk Data Tunggal. Definisi. Jika suatu sampel berukuran n dengan anggota x1, x2, x3,, xn, maka mean sampel didefinisiskan : n Xi. Mea utuk Data Tuggal Des. Jka suatu sampel berukura dega aggota x1, x, x3,, x, maka mea sampel ddesska : 1... N 1 Mea utuk Data Kelompok Des Mea dar data yag dkelompoka adalah : x x 1 1 1 dega : x = ttk

Lebih terperinci

BAB IV HASIL PENELITIAN. Hasil penelitian ini berdasarkan data yang diperoleh dari kegiatan penelitian

BAB IV HASIL PENELITIAN. Hasil penelitian ini berdasarkan data yang diperoleh dari kegiatan penelitian BAB IV HASIL PENELITIAN Hasl peelta berdasarka data yag dperole dar kegata peelta yag tela dlaksaaka ole peelt d MTs Salafya II Radublatug Blora pada kelas VIII A tau ajara 1 11. Data asl peelta tersebut

Lebih terperinci

Ukuran Pemusatan Data. Arum Handini P., M.Sc Ayundyah K., M.Si.

Ukuran Pemusatan Data. Arum Handini P., M.Sc Ayundyah K., M.Si. Ukura Pemusata Data Arum Had P., M.Sc Ayudyah K., M.S. Notas utuk Populas da Sampel Notas: Mea (rata-rata) Sample x Populas μ Varas s 2 σ 2 Smpaga baku s σ Ukura Pemusata Data 1. Mea (rata-rata) 2. Meda

Lebih terperinci

WAKTU PERGANTIAN ALAT BERAT JENIS WHEEL LOADER DENGAN METODE LEAST COST

WAKTU PERGANTIAN ALAT BERAT JENIS WHEEL LOADER DENGAN METODE LEAST COST Koferes Nasoal Tekk Spl 3 (KoNTekS 3) Jakarta, 6 7 Me 009 WAKTU PERGANTIAN ALAT BERAT JENIS WHEEL LOADER DENGAN METODE LEAST COST Maksum Taubrata Program Stud Tekk Spl, Uverstas Krste Maraatha Badug Jl.

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

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

Penurunan Persamaan Perpetuitas dan Anuitas

Penurunan Persamaan Perpetuitas dan Anuitas SEMINR NSIONL MTEMTIK DN PENDIDIKN MTEMTIK UNY 2016 Peurua Persamaa Perpetutas da utas T - 6 Bud Fresdy Fakultas Ekoom da Bss Uverstas Idosa bstrak Mahasswa bss da akutas, debtor bak, da vestor memerluka

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

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

METODE PENELITIAN. Kota Bogor. Kecamatan Bogor Barat. Purposive. Kelurahan Cilendek Barat RW 05 N1= 113. Cluster random sampling.

METODE PENELITIAN. Kota Bogor. Kecamatan Bogor Barat. Purposive. Kelurahan Cilendek Barat RW 05 N1= 113. Cluster random sampling. METODE PENELITIAN Desa, Tempat da Waktu Peelta Peelta megguaka desa cross sectoal study. Lokas peelta d Kota Bogor. Pemlha lokas peelta secara purposve dega pertmbaga merupaka salah satu kecamata dega

Lebih terperinci

METODOLOGI PENELITIAN. pengaruh atau akibat dari suatu perlakuan atau treatment, dalam hal ini yaitu

METODOLOGI PENELITIAN. pengaruh atau akibat dari suatu perlakuan atau treatment, dalam hal ini yaitu 47 III. METODOLOGI PENELITIAN A. Metode Peelta Metode peelta yag dguaka dalam peelta adalah metode eksperme. Metode dguaka atas pertmbaga bahwa sfat peelta ekspermetal yatu mecobaka suatu program latha

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

FORMULIR UJI DAYA TERIMA

FORMULIR UJI DAYA TERIMA FORMULIR UJI DAYA TERIMA Nama :... Umur :... Jeis kelami :... Pemiata :... Petujuk peilaia Ujilah sampel diawah ii dega seaik aikya da yataka pedapat ada tetag apa yag dirasaka oleh idera. Kemudia eri

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. yang akan terjadi pada masa yang akan datang dengan waktu yang relative lama.

BAB 2 LANDASAN TEORI. yang akan terjadi pada masa yang akan datang dengan waktu yang relative lama. BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pegerta Peramala Peramala ( forecastg ) adalah kegata memperkraka atau mempredkska apa yag aka terjad pada masa yag aka datag dega waktu yag relatve lama. Sedagka ramala adalah

Lebih terperinci

BAB IV ANALISIS DATA HIDROLOGI

BAB IV ANALISIS DATA HIDROLOGI BAB IV ANALISIS DATA HIDROLOGI 4. Data DAS Luas DAS Keduag dhtug dar lokas recaa bagua pegedal sedme d Suga Keduag Desa Bragkal, adalah sebesar 64,8 km dega kemrga rata-rata,05%. Pajag suga utama mecapa

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORITIS. yang akan terjadi pada masa yang akan datang dengan waktu yang relatif lama.

BAB 2 LANDASAN TEORITIS. yang akan terjadi pada masa yang akan datang dengan waktu yang relatif lama. BAB 2 LANDASAN TEORITIS 2.1 Pegerta Peramala Peramala ( forecastg ) adalah kegata memperkraka atau mempredkska apa yag aka terjad pada masa yag aka datag dega waktu yag relatf lama. Sedagka ramala adalah

Lebih terperinci

III. METODOLOGI PENELITIAN. Populasi dalam penelitian ini adalah seluruh siswa kelas X SMA Negeri 1

III. METODOLOGI PENELITIAN. Populasi dalam penelitian ini adalah seluruh siswa kelas X SMA Negeri 1 8 III. MEODOLOGI PEELIIA A. Popula da Sampel Popula dalam peelta adalah eluruh wa kela X SMA eger Bagurejo Lampug egah tahu pelajara 009/00 ebayak 75 orag yag terdtrbu dalam lma kela dmaa tgkat kemampua

Lebih terperinci

POLIGON TERBUKA TERIKAT SEMPURNA

POLIGON TERBUKA TERIKAT SEMPURNA MODUL KULIAH ILMU UKUR TANAH POLIGON TERBUKA TERIKAT SEMPURNA Pegerta : peetua azmuth awal da akhr, peetuat kesalaha peutup sudut,koreks sudut, kesalaha lear da koreks lear kearah sumbu X da Y, Peetua

Lebih terperinci

BAB 4 PENGUMPULAN, PENGOLAHAN DAN ANALISIS DATA

BAB 4 PENGUMPULAN, PENGOLAHAN DAN ANALISIS DATA 97 BAB 4 PENGUMPULAN, PENGOLAHAN DAN ANALISIS 4. Hasl da Pegumpula Data 4.. Peetua L Krts DATA Berdasarka hasl peelta da observas dlapaga secara lagsug pada lata produks PT. Fajar It Plasdo yag meghaslka

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

UKURAN PEMUSATAN DAN LETAK DATA

UKURAN PEMUSATAN DAN LETAK DATA UKURAN PEMUSATAN DAN LETAK DATA PENDAHULUAN Suatu harga yag dapat dpaka utuk mewakl sekumpula data. Harga rata-rata merupaka suatu la sektar maa blaga-blaga la tersebar. Harga rata-rata serg damaka measure

Lebih terperinci

UKURAN SIMPANGAN UKURAN SIMPANGAN DAN UKURAN VARIASI. Rentang Antar Kuartil. Rentang= 3/26/2012

UKURAN SIMPANGAN UKURAN SIMPANGAN DAN UKURAN VARIASI. Rentang Antar Kuartil. Rentang= 3/26/2012 /6/0 UKURAN SIMPANGAN UKURAN SIMPANGAN DAN UKURAN VARIASI KANIA EVITA DEWI S.PD., M.SI. Ukura mpaga merupaka tattk yag meggambarka peympaga data-data terhadap rata-rataya Semak bear ukura mpaga emak meyebar

Lebih terperinci

BAB 2 : BUNGA, PERTUMBUHAN DAN PELURUHAN

BAB 2 : BUNGA, PERTUMBUHAN DAN PELURUHAN Jl. Raya Wagu Kel. Sdagsar Kota Bogor Telp. 0251-8242411, emal: prohumas@smkwkrama.et, webste : www.smkwkrama.et BAB 2 : BUNGA, PERTUBUHAN DAN PELURUHAN PENGERTIAN BUNGA Buga adalah jasa dar smpaa atau

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

TINJAUAN PUSTAKA Evaluasi Pengajaran

TINJAUAN PUSTAKA Evaluasi Pengajaran TINJAUAN PUSTAKA Evaluas Pegajara Evaluas adalah suatu proses merecaaka, memperoleh da meyedaka formas yag sagat dperluka utuk membuat alteratf- alteratf keputusa. Dalam hubuga dega kegata pegajara evaluas

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

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

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB PENDAHULUAN. Latar Belakag Dalam pemodela program ler, semua parameter yag dguaka dalam model dasumska dapat dketahu secara past. Parameter-parameter terdr dar koefse batasa ( ) a, la kuattas batasa

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

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

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

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

INTERVAL KEPERCAYAAN UNTUK PERBEDAAN KOEFISIEN VARIASI DARI DISTRIBUSI LOGNORMAL I. Pebriyani 1*, Bustami 2, S. Sugiarto 2

INTERVAL KEPERCAYAAN UNTUK PERBEDAAN KOEFISIEN VARIASI DARI DISTRIBUSI LOGNORMAL I. Pebriyani 1*, Bustami 2, S. Sugiarto 2 INTERVAL KEPERCAAAN UNTUK PERBEDAAN KOEFIIEN VARIAI DARI DITRIBUI LOGNORMAL I. Pebrya * Bustam. ugarto Mahasswa Program Matematka Dose Jurusa Matematka Fakultas Matematka da Ilmu Pegetahua Alam Uverstas

Lebih terperinci

BAB III MATERI DAN METODE. non karkas kambing Jawarandu betina dilaksanakan pada bulan Juli sampai

BAB III MATERI DAN METODE. non karkas kambing Jawarandu betina dilaksanakan pada bulan Juli sampai BAB III MATERI DAN METODE Peelta tetag hubuga ataa bobot potog dega bobot kakas da o kakas kambg Jawaadu beta dlaksaaka pada bula Jul sampa dega Oktobe 2016 d tempat pemotoga hewa (TPH) Bustama d Jala

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMP Negeri 15 di kota Gorontalo

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMP Negeri 15 di kota Gorontalo BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3. Tempat Da Waktu Peelta 3.. Tempat peelta Peelta dlaksaaka d SMP Neger 5 d kota Gorotalo 3.. Waktu peelta Peelta dlaksaaka sejak bula oktober hgga bula desember, yag melput

Lebih terperinci

FORMULIR UJI DAYA TERIMA. Nama Ibu :... Umur :... Nama Balita :... Jenis Kelamin :...

FORMULIR UJI DAYA TERIMA. Nama Ibu :... Umur :... Nama Balita :... Jenis Kelamin :... 67 Lampira. Formulir Uji Daya Terima FORMULIR UJI DAYA TERIMA Nama Iu :... Umur :... Nama Balita :... Jeis Kelami :... Petujuk peilaia Ujilah sampel diawah ii dega seaik-aikya da yataka pedapat ada tetag

Lebih terperinci

BAB III LANDASAN TEORI. Pengisian data hujan yang hilang dapat dilakukan dengan reciprocal method

BAB III LANDASAN TEORI. Pengisian data hujan yang hilang dapat dilakukan dengan reciprocal method BAB III LANDASAN TEORI 3.1 Perbaka Data Pegsa data huja yag hlag dapat dlakuka dega recprocal method P x 1 1 P L 1 L (3.1) Px = data stasu huja yag hlag P = data huja d stasu L = jarak ke stasu 3. Uj Kosstes

Lebih terperinci

Regresi & Korelasi Linier Sederhana

Regresi & Korelasi Linier Sederhana Regres & Korelas Ler Sederhaa. Pedahulua Gagasa perhtuga dtetapka oleh Sr Fracs Galto (8-9) Persamaa regres :Persamaa matematk ag memugkka peramala la suatu peubah takbebas (depedet varable) dar la peubah

Lebih terperinci

Pendahuluan. Relasi Antar Variabel. Relasi Antar Variabel. Relasi Antar Variabel 4/6/2015. Oleh : Fauzan Amin

Pendahuluan. Relasi Antar Variabel. Relasi Antar Variabel. Relasi Antar Variabel 4/6/2015. Oleh : Fauzan Amin 4/6/015 Oleh : Fauza Am Se, 06 Aprl 015 GDL 11 (07.30-10.50) Pedahulua Aalsa regres dguaka utuk mempelajar da megukur hubuga statstk ag terjad atara dua atau lebh varbel. Dalam regres sederhaa dkaj dua

Lebih terperinci

REGRESI & KORELASI LINIER SEDERHANA

REGRESI & KORELASI LINIER SEDERHANA 1. Pedahulua REGRESI & KORELASI LINIER SEDERHANA Gagasa perhtuga dtetapka oleh Sr Fracs Galto (18-1911) Persamaa regres :Persamaa matematk ag memugkka peramala la suatu peubah takbebas (depedet varable)

Lebih terperinci

Lampiran 1. Data Hasil Uji Kekerasan, Uji Friabilitas, dan Uji Waktu

Lampiran 1. Data Hasil Uji Kekerasan, Uji Friabilitas, dan Uji Waktu Lampira 1. Data Hasil Uji Kekerasa, Uji Friabilitas, da Uji Waktu A. Uji Kekerasa tablet No G. Idofarma G. Uiversal Kekerasa Tablet (kg) Varsemol Farmadol Rakyat B. Sediri 1 1.5 9 7.5 9.5 1 5.5 1.5 8 8.75

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 III METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMP Negeri 1 Paleleh pada semester genap

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMP Negeri 1 Paleleh pada semester genap BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3. Lokas Da Waktu Peelta Peelta dlaksaaka d SMP Neger Paleleh pada semester geap tahu ajara 0/0. Peelta berlagsug selama 4 bula (Aprl, Me, Ju, Jul) mula dar persapa hgga pelaksaaa

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

9/22/2009. Materi 2. Outline. Graphical Techniques. Penyajian Data. Numerical Techniques

9/22/2009. Materi 2. Outline. Graphical Techniques. Penyajian Data. Numerical Techniques Mater Outle Graphcal Techques Peyaja Data Numercal Techques Tekk Grafk (Graphcal Techques) Secara vsual, grafs merupaka gambar-gambar yag meujukka data berupa agka yag basaya dbuat berdasarka tabel yag

Lebih terperinci

Pertemuan VII IV. Titik Berat dan Momen Inersia

Pertemuan VII IV. Titik Berat dan Momen Inersia Baa jar Mekaka Baa Mulat, ST., MT Pertemua V V. Ttk Berat da Mome ersa. Ttk Berat Peampag Mome pertama suatu luasa eleme teradap suatu sumbu d dalam bdag luasa dberka dega produk luasa eleme da jarak tegak

Lebih terperinci

Created by Simpo PDF Creator Pro (unregistered version)

Created by Simpo PDF Creator Pro (unregistered version) Created by Smpo PDF Creator Pro (uregstered verso) http://www.smpopdf.com Statst Bss : BAB V. UKURA PEYEBARA DATA.1 Peyebara Uura peyebara data adalah uura statst yag meggambara bagamaa berpecarya data

Lebih terperinci

Notasi Sigma. Fadjar Shadiq, M.App.Sc &

Notasi Sigma. Fadjar Shadiq, M.App.Sc & Notas Sgma Fadjar Shadq, M.App.Sc (fadjar_pg@yahoo.com & www.fadjarpg.wordpress.com Notas sgma memag jarag djumpa dalam kehdupa sehar-har, tetap otas tersebut aka bayak djumpa pada baga matematka yag la,

Lebih terperinci

UKURAN SIMPANGAN DAN UKURAN VARIASI UKURAN SIMPANGAN. Rentang= 4/1/2013 KANIA EVITA DEWI S.PD., M.SI.

UKURAN SIMPANGAN DAN UKURAN VARIASI UKURAN SIMPANGAN. Rentang= 4/1/2013 KANIA EVITA DEWI S.PD., M.SI. //03 UKURAN SIMPANGAN DAN UKURAN VARIASI KANIA EVITA DEWI S.PD., M.SI. UKURAN SIMPANGAN Ukura mpaga merupaka tattk yag meggambarka peympaga data-data terhadap rata-rataya Semak bear ukura mpaga emak meyebar

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

ANALISIS INDEKS DISTURBANCES STORM TIME DENGAN KOMPONEN H GEOMAGNET

ANALISIS INDEKS DISTURBANCES STORM TIME DENGAN KOMPONEN H GEOMAGNET Prosdg Semar Nasoal Peelta, Peddka da Peerapa MIPA Fakultas MIPA, Uverstas Neger Yogyakarta, 6 Me 9 ANALISIS INDEKS DISTURBANCES STORM TIME DENGAN KOMPONEN H GEOMAGNET Sty Rachyay Pusat Pemafaata Sas Atarksa,

Lebih terperinci

BAB V ANALISIS HIDROLOGI

BAB V ANALISIS HIDROLOGI ANALISIS HIDROLOGI 64 BAB V ANALISIS HIDROLOGI 5.. Tjaua Umum Utuk meetuka debt recaa, dapat dguaka beberapa metode atau cara. Metode yag dguaka sagat tergatug dar data yag terseda, data data tersebut

Lebih terperinci

MENAKSIR PROPORSI CALON PEMIMPIN DARI KELOMPOK MINORITAS. Anneke Iswani A **

MENAKSIR PROPORSI CALON PEMIMPIN DARI KELOMPOK MINORITAS. Anneke Iswani A ** MENAKSIR PROPORSI CALON PEMIMPIN DARI KELOMPOK MINORITAS Aeke Iswa A ** Abstrak Apaba berhadapa dega data has meghtug yag berupa frekues, kemuda dtetuka varabe bebas da tak bebas yag berupa propors, maka

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

H. MEMECAHKAN MASALAH KEUANGAN DENGAN KONSEP MATEMATIKA

H. MEMECAHKAN MASALAH KEUANGAN DENGAN KONSEP MATEMATIKA H. EECAHKAN ASALAH KEUANGAN DENGAN KONSE ATEATIKA eyelesaka asalah Buga Tuggal da Buga ajemuk Dalam Keuaga Buga Tuggal egerta Buga erse Datas Seratus da erse Dbawah Seratus erse D atas Seratus erse datas

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

Pendahuluan. Pendahuluan. Pendahuluan PERANCANGAN PERCOBAAN (PERBANDINGAN BERGANDA) Dari analisis ragam

Pendahuluan. Pendahuluan. Pendahuluan PERANCANGAN PERCOBAAN (PERBANDINGAN BERGANDA) Dari analisis ragam Pedahulua PERANCANGAN PERCOBAAN (PERBANDINGAN BERGANDA) Oleh: Dr. Drvamea Boer Dar aalss ragam Bla uj F tdak yata, maka hpotess ol dterma artya semua perlakua yag dcobaka member hasl yag sama tdak perlu

Lebih terperinci