LAMPIRAN. Lampiran 1. Bagan alir pembuatan gel sebelum ditambah minyak nilam dan minyak lavender. Aquades. Panaskan aquades sampai mendidih
|
|
- Liana Kurnia
- 6 tahun lalu
- Tontonan:
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 Tujua : Mampu megaalsa tgkat kesukara hasl evaluas utuk megkatka hasl proses pembelajara Kegata megaals hasl evaluas merupaka upaya utuk memperbak programprogram pembelajara
Lebih terperinciBAB 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 terperinciANALISIS 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 terperinciSTATISTIKA 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 terperinciBAB 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 terperinciIII 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 terperinciPERTEMUAN 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 terperinciBAB 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 terperinciBAB 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 terperinciPenarikan 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 terperinciLampiran 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 terperinciPenelitian 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 terperinciUji 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 terperinciBAB 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 terperinciBAB 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 terperinciFMDAM (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 terperinciBAB 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 terperinciLANGKAH-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 terperinciUKURAN 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 terperinciUKURAN 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 terperinci3/19/2012. 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 terperinciBAB 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 terperinciSTATISTIKA. 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 terperinciPEDOMAN 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 terperinciBAB 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 terperinciTATAP 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 terperinciBAB 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 terperinci4/1/2013. 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 terperinciSTATISTIK. 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 terperinciBAB 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 terperinciUKURAN 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 terperinciANALISIS 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 terperinciBAB 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 terperinciBAB 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 terperinciRegresi & 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 terperinciBAB 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 terperinciPenarikan 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 terperinciPENDAHULUAN 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 terperinciPRAKTIKUM 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 terperinciS2 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 terperinciBAB 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 terperinciBAB 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
* 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 terperinciMean 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 terperinciBAB 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 terperinciUkuran 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 terperinciWAKTU 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 terperinciTEKNIK 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 terperinciNORM 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 terperinciPenurunan 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 terperinciSUM 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 terperinciBAB 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 terperinciMETODE 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 terperinciMETODOLOGI 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 terperinciBAB 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 terperinciFORMULIR 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 terperinciBAB 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 terperinciBAB 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 terperinciBAB 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 terperinciIII. 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 terperinciPOLIGON 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 terperinciBAB 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 terperinciIII. 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 terperinciUKURAN 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 terperinciUKURAN 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 terperinciBAB 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 terperinciRegresi 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 terperinciTINJAUAN 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 terperinciDi 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 terperinciDasar 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 terperinciBAB 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 terperinciMINGGU 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 terperinciMATEMATIKA 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 terperincib) 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 terperinciJawablah 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 terperinciINTERVAL 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 terperinciBAB 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 terperinciBAB 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 terperinciFORMULIR 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 terperinciBAB 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 terperinciRegresi & 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 terperinciPendahuluan. 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 terperinciREGRESI & 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 terperinciLampiran 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 terperinciBAB 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 terperinciBAB 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 terperinciSTUDI 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 terperinci9/22/2009. 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 terperinciPertemuan 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 terperinciCreated 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 terperinciNotasi 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 terperinciUKURAN 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 terperinci3 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 terperinciANALISIS 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 terperinciBAB 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 terperinciMENAKSIR 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 terperinciSTATISTIKA: 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 terperinciH. 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 terperinciTabel 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 terperinciPendahuluan. 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