MULTIDIMENSI PADA DATA WAREHOUSE DENGAN MENGGUNAKAN RUMUS KOMBINASI
|
|
- Farida Atmadja
- 9 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 MULTIDIMENSI PADA DATA WAREHOUSE DENGAN MENGGUNAKAN RUMUS KOMBINASI Spits Warars Harco Leslie Hedric Fakultas Tekologi Iformasi, Uiversitas Budi Luhur ABSTRACT Multidimesioal i data warehouse is a compulsio ad become the most importat for iformatio delivery, without multidimesioal data warehouse is icomplete. Multidimesioal give the able to aalyze busiess measuremet i may differet ways. Multidimesioal is also syoymous with olie aalytical processig (OLAP). Keywords: multidimesioal, data warehouse, OLAP 1. PENDAHULUAN Tabel Fakta terbetuk berdasarka hypercubes merupaka kumpula lebih dari 3 dimesi yag terbetuk dari aalisa dari sebuah lapora. ika haya 2 atau 3 dimesi maka tabel fakta terbetuk berdasarka cube. Dega peritah structured query laguage (sql) sederhaa yag megakses tabel fakta dihasilka sebuah tabel database temporary yag aka berilai makaya jika ditampilka dalam betuk grafik. Betuk grafik ii adalah gambara tampila data yag secara kasat mata aka lebih mudah utuk dipahami dalam meetuka suatu keputusa maajeme dibadigka dega tampila data yag bersifat agka. Beberapa peeliti megataka bahwa gambar mempuyai bayak maka dibadig agka, selai itu aka lebih mudah melihat suatu tre peurua atau keaika melalui gambar grafik dibadigka dega data agka. Asal Sekolah eis Kelami Asal URSMA umlah Mahasiswa Gambar 1. Hypercubes Program Studi ejag Gambar 3. Tabel Fakta Data1 da table dimesi PSEN, URSMA da SEKOLAH Sebagai cotoh perhatika tabel database fakta Tabel 1. Cotoh database fakta e PS ENIS jum p w p w p w p w p p w p w 17 dega memberika peritah sql seperti E N I S Gambar 2. Cubes ejag select ag,jej,jekel, sum(jum) as jumlah from dwmhs where ag= 2000 group by ag,jej,jekel; Maka hasil dari peritah sql diatas aka meampilka lapora seperti : 2000 eis S1 D3 Pria Waita
2 ika lapora tersebut ditampilka dalam betuk grafik aka berbetuk seperti S Pria Waita Gambar 3. Betuk grafik dari lapora hasil peritah sql 2. SLICE DAN DICE Kemampua multidimesi hypercubes atau cube dalam memberika iformasi dalam pegambila keputusa dapat ditigkatka dega megguaka kosep slice da dice. Kosep slice da dice pada data warehouse ii merupaka sebuah kosep multi dimesi pada datawarehouse, dimaa hypercubes atau cube dapat dilihat dari berbagai dimesi. Selai itu kosep slice da dice berfugsi utuk megambil potoga hypercubes atau cube berdasarka ilai tertetu pada satu atau beberapa dimesiya. Kosep slice da dice ii dapat dilakuka dega memberika query atau peritah structured query laguage (sql) sederhaa. : 2000 eis S1 D3 Pria Waita ejag: Strata satu Agk P W eis: Pria eja 200 g 1 S1 D3 E N I S 3. ROLL UP DAN DRILL DOWN Selai megguaka slice da dice kemampua multidimesi hypercubes atau cube dalam memberika iformasi dalam pegambila keputusa dapat ditigkatka dega megguaka kosep roll up da drill dow. Roll up adalah proses geeralisasi satu atau beberapa dimesi dega meragkum atau merigkas ilai-ilai ukuraya. Dega kata lai geeralisasi berarti aik ke tigkat A g k a t a D3 ejag e 2 a g eis Gambar 4. Kosep Slice da Dice ejag eis atasya dalam hirarki dimesi. Sedagka proses drill dow adalah proses memilih da meampilka data ricia dalam satu atau beberapa dimesi da merupaka kebalika dari operasi roll-up. Sama seperti kosep slice da dice dapat dilakuka dega memberika query atau peritah structured query laguage (sql) sederhaa, demikia juga dega kosep roll up da drill dow dapat dilakuka dega memberika query atau peritah structured query laguage (sql) sederhaa. Ag jej jekel jum p w p w p w p w p w p w 66 Gambar 5. Kosep Roll up Kosep roll up pada gambar 5 diatas dalam meggeeralisasi data dilakuka dega peritah sql Select Ag, sum(jum) as jum from DWmhs group by ag Nim Nama ekel oi p Too p Edi saku p Feri p Boo p Diru p Guawa p Hari p Tomi p Bud i p Lukas p Gambar 6. Kosep Drill dow Ag um ag jej ps jekel jum p w p w p w p w p 15-2
3 Kosep drill dow pada gambar 6 diatas dalam merici data dilakuka dega peritah sql Select a.im,a.ama from mastmhs a, DWmhs b where left(a.im,2)=right(b.ag,2) ad substr(a.im,3,2)=b.ps ad substr(a.im,5,1)b.jej ad a.jekel=b.jekel Maajeme pegambil keputusa aka sagat terbatu dalam megambil keputusa dega melihat hypercubes atau cube secara geeralisasi dega kosep roll up da secara terici dega kosep drill dow. Geeralisasi data dega kosep roll up membatu maajeme pegambil keputusa dega data-data yag bersifat ragkuma atau rigkasa. Ricia data dega kosep drill dow membatu maajeme pegambil keputusa dega data-data yag bersifat terici. 4. PERTANYAAN-PERTANYAAN Berdasarka uraia-uraia diatas terlihat bahwa kosep multidimesi dega meerapka kosep slice da dice, roll up da drill dow aka meigkatka kemampua hypercubes atau cube dalam memberika iformasi pegambila keputusa bagi maajeme pegambil keputusa. Meigkatya kemampua hypercubes atau cube dalam memberika iformasi pegambila keputusa, meimbulka pertayaa-pertayaa yag aka dibahas lebih lajut pada pembahasa berikutya. Adapu pertayaa-pertayaa tersebut adalah: 1. Berapa dimesi miimal da dimesi maksimal yag dapat dibetuk dari sebuah hypercubes atau cube? 2. Berapa kombiasi lapora atau grafik yag dapat dibetuk dari sebuah hypercubes atau cube? 3. Berapa kombiasi lapora atau grafik yag dapat dibetuk pada setiap dimesi dari sebuah hypercubes atau cube? 5. PEMBAHASAN AWAL Lapora yag ditampilka dalam betuk sebuah grafik merupaka perpotoga atara sumbu horisotal da sumbu vertikal. Sumbu horisotal pada sebuah grafik haya meggambarka ilai sebuah kolom, sedagka sumbu vertikal meggambarka ilai sebuah kolom atau perpadua lebih dari satu kolom. Kolom bisa juga diartika sebagai dimesi pada hypercubes atau cube. Maksimal kolom yag dapat dipakai sebagai sumbu horisotal adalah jumlah kolom tabel fakta (atau jumlah dimesi pada hypercubes atau cube) selai kolom jumlah. Kolom jumlah tidak dapat dijadika sebagai sumbu vertikal maupu sumbu horisotal dikareaka kolom jumlah adalah ilai yag aka ditampilka pada perpotoga sumbu vertikal da sumbu horisotal pada tampila grafik. Kolom jumlah ii aka memperlihatka ilai tre keaika atau peurua pada sebuah tampila grafik. Sumbu vertikal Kolom jumlah Sumbu horisotal Gambar 7. Grafik Sumbu vertikal adalah dimesi yag dapat dibetuk dari sebuah kolom/dimesi atau perpadua ilai kolom/dimesi. Sehigga kita dapati maksimal ilai dimesi suatu tabel fakta adalah jumlah kolom tabel fakta tersebut selai kolom jumlah. Sehigga apabila sebuah tabel mempuyai 2 kolom selai kolom jumlah maka aka mempuyai maksimal 2 dimesi, jika mempuyai 3 kolom selai kolom jumlah maka aka mempuyai maksimal 3 dimesi da seterusya. Hal ii juga dapat terlihat pada hypercubes atau cube dimaa jumlah dimesi pada hypercubes atau cube adalah sama dega jumlah kolom pada tabel fakta selai kolom jumlah. Perhatika gambar dibawah ii dimaa jumlah dimesi pada hypercubes yaitu 6 sama dega jumlah field pada tabel fakta data1 selai field jum yaitu 6. Gambar 8. Hypercubes da tabel fakta Data1 Dega demikia pertayaa berapa dimesi miimal da dimesi maksimal yag dapat dibetuk dari sebuah hypercubes atau cube telah terjawab. Dimaa jumlah dimesi miimal adalah 1 da jumlah dimesi maksimal adalah sebayak dimesi yag dimiliki oleh hypercubes atau cube. 6. RUMUS KOMBINASI Utuk medapatka kombiasi lapora/tabel yag dapat dibetuk dari masig-masig dimesi pada hypercubes tapa memperhatika uruta susuaya serta utuk mejawab pertayaa berapa kombiasi lapora atau grafik yag dapat dibetuk -3
4 dari sebuah tabel fakta maka ada baikya kita megguaka rumus kombiasi pada ilmu statistik. Teori kombiasi megataka Kombiasi dari sejumlah objek yag berbeda yag diambil sejumlah r pada satu saat adalah pemiliha r objek itu tapa memperhatika uruta susuaya. (og ek Siag, 2002). umlah kombiasi dari objek sejumlah yag diambil r pada satu saat mempuyai rumus sebagai berikut: Cr atau C(,r) atau C,r atau dimaa: C r =! r! (-r)! dimaa:! = (-1)(-2) 1 maka: 0! = 1 1! = 1 2! = 2*1 = 2 3! = 3*2*1 = 6 6! = 6*5*4*3*2*1 = 720 Dega megguaka rumus kombiasi diatas maka dikembagka sebuah rumus yag dapat memperlihatka jumlah lapora atau grafik yag dapat dibetuk berdasar jumlah dimesi pada hypercubes utuk memeuhi kosep multi dimesi pada datawarehouse yaitu: * -1 C r-1 dimaa: adalah jumlah dimesi hypercubes r adalah ilai dimesi yag aka dibetuk Dega dikembagkaya rumus ii maka kita aka megetahui: 1. Keseluruha kombiasi lapora atau grafik yag dapat dibetuk 2. Kombiasi lapora atau grafik pada setiap dimesi Timbul pertayaa lajuta: keapa pembahasa dalam ragka medapatka dimesi pada sebuah hypercubes atau cube dikembagka dari rumus teori kombiasi statistik da keapa tidak megguaka rumus teori laiya? Utuk mejawab pertayaa tersebut ada baikya kita bahas beberapa alasa yag medasari pemiliha rumus teori kombiasi tersebut. Utuk pembuata lapora dimesi 2 keatas kolom pertama bersifat tetap sedagka kolom berikutya selai kolom jumlah dapat ditukar posisiya. Kolom pertama tidak dapat dipertukarka dikareaka kolom pertama ii mejadi ilai pada garis horisotal pada grafik, sedagka kolom jumlah adalah ilai yag aka ditampilka pada perpotoga baris da kolom pada tampila grafik. Sebagai cotoh perhatika pejelasa perbadiga tampila lapora dapat dilihat di tabel 2. r Tabel 2. Cotoh pejelasa perbadiga tampila lapora ejag eis umlah P W P W P W P W P W P W 17 umlah 328 Lapora di atas jika ditampilka dalam betuk grafik aka mempuyai tampila grafik seperti P W P W Gambar 9. Tampila grafik hasil lapora Tampila lapora/tabel diatas dapat mempuyai tampila lapora yag ditukar posisi kolomya selai kolom pertama da kolom jumlah, yaitu kolom eis dipidah ke posisi kolom ejag sebalikya kolom ejag dipidah ke posisi kolom eis. Sehigga tampila lapora diatas aka berubah mejadi lapora seperti Tabel 3. Cotoh pejelasa perbadiga tampila lapora eis ejag umlah 2000 P W P W P W P W P W P W 3 17 umlah
5 Lapora diatas jika ditampilka dalam betuk grafik aka mempuyai tampila grafik seperti P W P w Gambar 10. Betuk grafik hasil lapora tabel 3 Terlihat bahwa tampila kedua lapora/tabel diatas tidak berbeda dalam hal ilai pada kolom jumlah, yag berbeda hayalah adaya peukara kolom jeis da jejag. Demikia juga dega tampila kedua grafik diatas terlihat bahwa betuk grafik sama, mempuyai garis horizotal yag berisi agkata yag tetap sama. Yag berbeda hayalah tampila pada legeda grafik yaitu utuk legeda garis wara biru pada grafik pertama adalah 5 p, sedag pada grafik kedua adalah p 5. Dari pejelasa perbadiga betuk kedua lapora tersebut jelas bahwa kombiasi dimesi yag aka dicari adalah kombiasi sejumlah objek yag berbeda yag diambil dari sejumlah r tapa memperhatika uruta susuaya. Hal ii sejala dega isi da pejelasa rumus teori kombiasi, sehigga pembahasa utuk medapatka dimesi pada sebuah hypercubes atau cube diguaka rumus teori kombiasi statistik. 7. KOMBINASI RUMUS 3 DIMENSI Utuk mecoba pembuktia pegembaga rumus kombiasi diatas maka dipadag perlu utuk meguji coba pegembaga rumus kombiasi tersebut dega megambil sampel dari sebuah hypercubes atau cube 3 dimesi. Utuk memudahka pejelasa maka setiap dimesi aka diwakilka dega huruf alphabet sehigga hypercubes atau cube 3 dimesi tersebut mempuyai tampila lapora sebagai berikut: A B C umlah ii aka dicari kombiasi lapora/tabel atau grafik yag dapat dibetuk pada setiap dimesiya. Dimesi 1, berarti r=1 maka = * -1 C r-1 = 3 * 3-1 C 1-1 = 3 * 2 C 0 = 3 * (! ) r! (-r)! 0! (2-0)! 0! (2!) = 3 * ( 1*2 ) 1 (1*2) = 3 * 1 = 3 Dimesi 3, berarti r=3 maka = * -1 C r-1 = 3 * 3-1 C 3-1 = 3 * 2 C 2 = 3 * (! ) r! (-r)! 2! (2-2)! 2! (0!) = 3 * ( 1*2 ) 1*2 (1) = 3 * 1 = 3 Dimesi 2, berarti r=2 maka = * -1 C r-1 = 3 * 3-1 C 2-1 = 3 * 2 C 1 = 3 * (! ) r! (-r)! 1! (2-1)! 1! (1!) = 3 * ( 1*2 ) 1 (1 ) = 3 * 2 = 6 Hasil dari rumus kombiasi ii pada hypercubes 3 dimesi ii dapat terlihat pada tabel Tabel 4. Hasil rumus kombiasi hypercubes 3 dimesi Sumbu Dimesi horizotal A A AB A BC atau A CB AC B B BA B AC atau A CA BC C C CA C AB atau A BA CB Kombiasi Total: 12 kombiasi Pada tabel diatas pada dimesi 3 kombiasi lapora/tabel/grafik mempuyai 2 piliha misalya utuk sumbu horisotal A dapat mempuyai tampila lapora sebagai berikut: A B C umlah Dega megguaka rumus kombiasi: *-1 C r-1 dimaa adalah jumlah dimesi hypercubes da r adalah ilai dimesi yag aka dibetuk. Karea jumlah dimesi hypercubes cotoh adalah 3 maka =3. Sesuai dega kosep multidimesi data warehouse maka berdasarka hypercubes 3 dimesi Sesuai dega pejelasa sebelumya bahwa utuk pembuata lapora dimesi 2 keatas kolom pertama bersifat tetap sedagka kolom berikutya selai kolom jumlah dapat ditukar posisiya,, da kolom pertama ii mejadi sumbu horizotal pada -5
6 tampila grafik. Sehigga lapora diatas dapat dirubah mejadi seperti lapora dibawah ii da mempuyai maka yag sama. A C B umlah Terlihat dari pembuktia dega rumus kombiasi * -1 C r-1 diatas: pada saat dimesi 1 yaitu r=1 meghasilka 3 kombiasi lapora/tabel/grafik pada saat dimesi 2 yaitu r=2 meghasilka 6 kombiasi lapora/tabel/grafik pada saat dimesi 3 yaitu r=3 meghasilka 3 kombiasi lapora/tabel/grafik Sehigga total tampila lapora/tabel/grafik yag dapat dibetuk adalah 12 kombiasi Perpotoga atar 2 dimesi dibawah ii aka memperlihatka adaya 6 perpotoga kolom yaitu AB, AC, BA, BC,CA da CB. A B C A AB AC B BA BC C CA CB Hal ii sesuai dega hasil pembuktia dega rumus pada saat dimesi 2 aka meghasilka 6 kombiasi lapora/tabel/grafik. Perpotoga atar 3 dimesi dibawah ii aka memperlihatka adaya 6 perpotoga kolom yaitu A BC, A CB, B AC, B CA, C AB da C BA. A B C B C A C A B A A BC A CB B B AC B CA C C AB C BA Sesuai dega pejelasa sebelumya bahwa utuk pembuata lapora dimesi 2 keatas kolom pertama bersifat tetap sedagka kolom berikutya selai kolom jumlah dapat ditukar posisiya,, da kolom pertama ii mejadi sumbu horizotal pada tampila grafik. Oleh karea itu 6 perpotoga kolom diatas karea mempuyai betuk tampila lapora yag sama da mempuyai betuk tampila grafik yag sama dapat dipertukarka kolom berikutya selai kolom pertama da kolom jumlah. adi oleh karea 6 perpotoga kolom diatas mempuyai kolom pertama yag sama da kolom berikutya yag sama yag salig dipertukarka posisiya yaitu: A BC atau A CB B AC atau B CA C AB atau C BA Sehigga sebearya haya ada 3 perpotoga kolom da hal ii sesuai dega hasil pembuktia dega rumus pada saat dimesi 3 aka meghasilka 3 kombiasi lapora/tabel/grafik. Terlihat juga dega pembuktia rumus kombiasi pada hypercubes 3 dimesi ii kombiasi awal da akhir mempuyai ilai yag sama dega jumlah dimesi yaitu KESIMPULAN Akhirya kita aka megambil kesimpula bahwa: 1. Nilai kombiasi awal da akhir mempuyai ilai yag sama dega jumlah dimesi selai kolom jumlah pada tabel fakta atau hypercubes 2. Rumus kombiasi ii dapat mempermudah da mejadi acua dalam membuat sebuah aplikasi OLAP (Olie Aalytical Processig) yag megakses data warehouse da dapat meampilka kemampua mutidimesi dari sebuah hypercubes atau cube secara lebih maksimal. 3. secara kosep peritah sql yag diguaka utuk megakses hypercubes data warehouse mempuyai kesamaa sebagai berikut: select field1..field, sum(jum) as jumlah from amatabel group by field1..field; Dimaa uruta select sama dega group by field1 field field1 field harus DAFTAR PUSTAKA Elmasri ad Navathe, Fudametals of Database Systems, Addiso Wesley, og ek Siag, Matematika Diskrit da aplikasiya pada ilmu komputer, Adi, Paulraj Poiah, Data Warehousig Fudametals, oh wiley&sos, Ic, Vivek R. Gupta 1997, A Itroductio to Data Warehousig, diambil taggal: 9 Maret 2006 dari: -6
I. DERET TAKHINGGA, DERET PANGKAT
I. DERET TAKHINGGA, DERET PANGKAT. Pedahulua Pembahasa tetag deret takhigga sebagai betuk pejumlaha suku-suku takhigga memegag peraa petig dalam fisika. Pada bab ii aka dibahas megeai pegertia deret da
Lebih terperinciBAB IV PEMECAHAN MASALAH
BAB IV PEMECAHAN MASALAH 4.1 Metodologi Pemecaha Masalah Dalam ragka peigkata keakurata rekomedasi yag aka diberika kepada ivestor, maka dicoba diguaka Movig Average Mometum Oscillator (MAMO). MAMO ii
Lebih terperinciARTIKEL. Menentukan rumus Jumlah Suatu Deret dengan Operator Beda. Markaban Maret 2015 KEMENTERIAN PENDIDIKAN DAN KEBUDAYAAN
ARTIKEL Meetuka rumus Jumlah Suatu Deret dega Operator Beda Markaba 191115198801005 Maret 015 KEMENTERIAN PENDIDIKAN DAN KEBUDAYAAN PUSAT PENGEMBANGAN DAN PEMBERDAYAAN PENDIDIK DAN TENAGA KEPENDIDIKAN
Lebih terperinciTINJAUAN PUSTAKA Pengertian
TINJAUAN PUSTAKA Pegertia Racaga peelitia kasus-kotrol di bidag epidemiologi didefiisika sebagai racaga epidemiologi yag mempelajari hubuga atara faktor peelitia dega peyakit, dega cara membadigka kelompok
Lebih terperinciMata Kuliah : Matematika Diskrit Program Studi : Teknik Informatika Minggu ke : 4
Program Studi : Tekik Iformatika Miggu ke : 4 INDUKSI MATEMATIKA Hampir semua rumus da hukum yag berlaku tidak tercipta dega begitu saja sehigga diraguka kebearaya. Biasaya, rumus-rumus dapat dibuktika
Lebih terperinciInflasi dan Indeks Harga I
PERTEMUAN 1 Iflasi da Ideks Harga I 1 1 TEORI RINGKAS A Pegertia Agka Ideks Agka ideks merupaka suatu kosep yag dapat memberika gambara tetag perubaha-perubaha variabel dari suatu priode ke periode berikutya
Lebih terperinciBab III Metoda Taguchi
Bab III Metoda Taguchi 3.1 Pedahulua [2][3] Metoda Taguchi meitikberatka pada pecapaia suatu target tertetu da meguragi variasi suatu produk atau proses. Pecapaia tersebut dilakuka dega megguaka ilmu statistika.
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB PENDAHULUAN. Latar Belakag Statistika iferesi merupaka salah satu cabag statistika yag bergua utuk meaksir parameter. Peaksira dapat diartika sebagai dugaa atau perkiraa atas sesuatu yag aka terjadi
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN. Pembangunan Daerah (BAPPEDA) Provinsi NTB, BPS pusat, dan instansi lain
III. METODE PENELITIAN 3.1 Jeis da Sumber Data Data yag diguaka pada peelitia ii merupaka data sekuder yag diperoleh dari Bada Pusat Statistik (BPS) Provisi NTB, Bada Perecaaa Pembagua Daerah (BAPPEDA)
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. Analisis regresi menjadi salah satu bagian statistika yang paling banyak aplikasinya.
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakag Aalisis regresi mejadi salah satu bagia statistika yag palig bayak aplikasiya. Aalisis regresi memberika keleluasaa kepada peeliti utuk meyusu model hubuga atau pegaruh
Lebih terperinciBAB VIII KONSEP DASAR PROBABILITAS
BAB VIII KONSEP DASAR PROBABILITAS 1.1. Pedahulua Dalam pertemua ii Ada aka mempelajari beberapa padaga tetag permutasi da kombiasi, fugsi da metode perhituga probabilitas, da meghitug probabilitas. Pada
Lebih terperinci= Keterkaitan langsung ke belakang sektor j = Unsur matriks koefisien teknik
Aalisis Sektor Kuci Dimaa : KLBj aij = Keterkaita lagsug ke belakag sektor j = Usur matriks koefisie tekik (b). Keterkaita Ke Depa (Forward Ligkage) Forward ligkage meujukka peraa suatu sektor tertetu
Lebih terperinciIV METODE PENELITIAN
IV METODE PENELITIAN 4.1. Lokasi da Waktu Peelitia Lokasi peelitia dilakuka di PT. Bak Bukopi, Tbk Cabag Karawag yag berlokasi pada Jala Ahmad Yai No.92 Kabupate Karawag, Jawa Barat da Kabupate Purwakarta
Lebih terperinciIV METODE PENELITIAN 4.1 Lokasi dan waktu 4.2. Jenis dan Sumber Data 4.3 Metode Pengumpulan Data
IV METODE PENELITIAN 4.1 Lokasi da waktu Peelitia ii dilakuka di PD Pacet Segar milik Alm Bapak H. Mastur Fuad yag beralamat di Jala Raya Ciherag o 48 Kecamata Cipaas, Kabupate Ciajur, Propisi Jawa Barat.
Lebih terperinciBAB II METODOLOGI PENELITIAN. kualitatif. Kerangka acuan dalam penelitian ini adalah metode penelitian
BAB II METODOLOGI PEELITIA 2.1. Betuk Peelitia Betuk peelitia dapat megacu pada peelitia kuatitatif atau kualitatif. Keragka acua dalam peelitia ii adalah metode peelitia kuatitatif yag aka megguaka baik
Lebih terperinciBAB III 1 METODE PENELITAN. Penelitian dilakukan di SMP Negeri 2 Batudaa Kab. Gorontalo dengan
BAB III METODE PENELITAN. Tempat Da Waktu Peelitia Peelitia dilakuka di SMP Negeri Batudaa Kab. Gorotalo dega subject Peelitia adalah siswa kelas VIII. Pemiliha SMP Negeri Batudaa Kab. Gorotalo. Adapu
Lebih terperinciIV. METODE PENELITIAN
IV. METODE PENELITIAN 4.1 Lokasi da Waktu peelitia Peelitia dilakuka pada budidaya jamur tiram putih yag dimiliki oleh usaha Yayasa Paguyuba Ikhlas yag berada di Jl. Thamri No 1 Desa Cibeig, Kecamata Pamijaha,
Lebih terperinciEKSPANSI MULTINOMIAL, KOMBINASI, DAN PERMUTASI
EKSPANSI MULTINOMIAL, KOMBINASI, DAN PERMUTASI Oleh: Sutopo Jurusa Fisika FMIPA UM sutopo@fisika.um.ac.id Ditulis pada sekitar bula Maret 2011. Diuggah pada 3 Desember 2011 PROBLEM Gambar di bawah ii meyataka
Lebih terperinciBab 3 Metode Interpolasi
Baha Kuliah 03 Bab 3 Metode Iterpolasi Pedahulua Iterpolasi serig diartika sebagai mecari ilai variabel tergatug tertetu, misalya y, pada ilai variabel bebas, misalya, diatara dua atau lebih ilai yag diketahui
Lebih terperinciJURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 6. No. 2, 77-85, Agustus 2003, ISSN : DISTRIBUSI WAKTU BERHENTI PADA PROSES PEMBAHARUAN
JURAL MATEMATKA DA KOMPUTER Vol. 6. o., 77-85, Agustus 003, SS : 40-858 DSTRBUS WAKTU BERHET PADA PROSES PEMBAHARUA Sudaro Jurusa Matematika FMPA UDP Abstrak Dalam proses stokhastik yag maa kejadia dapat
Lebih terperinciESTIMASI. (PENDUGAAN STATISTIK) Ir. Tito Adi Dewanto. Statistika
Wed 6/0/3 ETIMAI (PENDUGAAN TATITIK) Ir. Tito Adi Dewato tatistika Deskriptif Iferesi Estimasi Uji Hipotesis Titik Retag Estimasi da Uji Hipotesis Dilakuka setelah peelitia dalam tahap pegambila suatu
Lebih terperinciII. LANDASAN TEORI. Pada bab ini akan diberikan beberapa istilah, definisi serta konsep-konsep yang
II. LANDASAN TEORI Pada bab ii aka diberika beberapa istilah, defiisi serta kosep-kosep yag medukug dalam peelitia ii. 2.1 Kosep Dasar Teori Graf Berikut ii aka diberika kosep dasar teori graf yag bersumber
Lebih terperinciBAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. Sebagai hasil penelitian dalam pembuatan modul Rancang Bangun
47 BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN Sebagai hasil peelitia dalam pembuata modul Racag Bagu Terapi Ifra Merah Berbasis ATMega8 dilakuka 30 kali pegukura da perbadiga yaitu pegukura timer/pewaktu da di badigka
Lebih terperinciBAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. Sebelum melakukan deteksi dan tracking obyek dibutuhkan perangkat
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1 Kebutuha Sistem Sebelum melakuka deteksi da trackig obyek dibutuhka peragkat luak yag dapat meujag peelitia. Peragkat keras da luak yag diguaka dapat dilihat pada Tabel
Lebih terperinciBAB IV PEMBAHASAN DAN ANALISIS
BAB IV PEMBAHASAN DAN ANALISIS 4.1. Pembahasa Atropometri merupaka salah satu metode yag dapat diguaka utuk meetuka ukura dimesi tubuh pada setiap mausia. Data atropometri yag didapat aka diguaka utuk
Lebih terperinciMateri 5 DATA MINING 3 SKS Semester 6 S1 Sistem Informasi UNIKOM 2016 Nizar Rabbi Radliya
Materi 5 DATA MINING 3 SKS Semester 6 S1 Sistem Iformasi UNIKOM 2016 Nizar Rabbi Radliya izar.radliya@yahoo.com Nama Mahasiswa NIM Kelas Kompetesi Dasar Memahami tekik data miig klasifikasi da mampu meerapka
Lebih terperinciBAB IV. METODE PENELITlAN. Rancangan atau desain dalam penelitian ini adalah analisis komparasi, dua
BAB IV METODE PENELITlAN 4.1 Racaga Peelitia Racaga atau desai dalam peelitia ii adalah aalisis komparasi, dua mea depede (paired sample) yaitu utuk meguji perbedaa mea atara 2 kelompok data. 4.2 Populasi
Lebih terperinciBab 7 Penyelesaian Persamaan Differensial
Bab 7 Peelesaia Persamaa Differesial Persamaa differesial merupaka persamaa ag meghubugka suatu besara dega perubahaa. Persamaa differesial diataka sebagai persamaa ag megadug suatu besara da differesiala
Lebih terperinciRESPONSI 2 STK 511 (ANALISIS STATISTIKA) JUMAT, 11 SEPTEMBER 2015
RESPONSI STK 511 (ANALISIS STATISTIKA) JUMAT, 11 SEPTEMBER 015 A. PENYAJIAN DAN PERINGKASAN DATA 1. PENYAJIAN DATA a. Sebutka tekik peyajia data utuk data kualitatif! Diagram kueh, diagram batag, distribusi
Lebih terperinciMETODE PENELITIAN. Subyek dalam penelitian ini adalah siswa kelas XI IPA 1 SMA Wijaya Bandar
III. METODE PENELITIAN A. Settig Peelitia Subyek dalam peelitia ii adalah siswa kelas XI IPA 1 SMA Wijaya Badar Lampug, semester gajil Tahu Pelajara 2009-2010, yag berjumlah 19 orag terdiri dari 10 siswa
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN. Variabel-variabel yang digunakan pada penelitian ini adalah:
BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3. Variabel da Defiisi Operasioal Variabel-variabel yag diguaka pada peelitia ii adalah: a. Teaga kerja, yaitu kotribusi terhadap aktivitas produksi yag diberika oleh para
Lebih terperinciBAB III LANDASAN TEORI
BAB III LANDASAN TEORI III.1 Peambaga Teks (Text Miig) Text Miig memiliki defiisi meambag data yag berupa teks dimaa sumber data biasaya didapatka dari dokume, da tujuaya adalah mecari kata-kata yag dapat
Lebih terperinciPENGUJIAN HIPOTESIS. Atau. Pengujian hipotesis uji dua pihak:
PENGUJIAN HIPOTESIS A. Lagkah-lagkah pegujia hipotesis Hipotesis adalah asumsi atau dugaa megeai sesuatu. Jika hipotesis tersebut tetag ilai-ilai parameter maka hipotesis itu disebut hipotesis statistik.
Lebih terperinciMETODE NUMERIK JURUSAN TEKNIK SIPIL FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS BRAWIJAYA 7/4/2012 SUGENG2010. Copyright Dale Carnegie & Associates, Inc.
METODE NUMERIK JURUSAN TEKNIK SIPIL FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS BRAWIJAYA 7/4/0 SUGENG00 Copyright 996-98 Dale Caregie & Associates, Ic. Kesalaha ERROR: Selisih atara ilai perkiraa dega ilai eksakilai
Lebih terperinci6. Pencacahan Lanjut. Relasi Rekurensi. Pemodelan dengan Relasi Rekurensi
6. Pecacaha Lajut Relasi Rekuresi Relasi rekuresi utuk dereta {a } adalah persamaa yag meyataka a kedalam satu atau lebih suku sebelumya, yaitu a 0, a,, a -, utuk seluruh bilaga bulat, dega 0, dimaa 0
Lebih terperinciPENAKSIRAN DAN PERAMALAN BIAYA D. PENAKSIRAN BIAYA JANGKA PANJANG E. PERAMALAN BIAYA
PENAKSIRAN DAN PERAMALAN BIAYA Ari Darmawa, Dr. S.AB, M.AB Email: aridarmawa_fia@ub.ac.id A. PENDAHULUAN B. PENAKSIRAN DAN PRAKIRAAN FUNGSI BIAYA C. PENAKSIRAN JANGKA PENDEK - Ekstrapolasi sederhaa - Aalisis
Lebih terperinciIII. METODOLOGI PENELITIAN. Populasi dalam penelitian ini adalah semua siswa kelas XI IPA SMA Negeri I
7 III. METODOLOGI PENELITIAN A. Populasi da Sampel Peelitia Populasi dalam peelitia ii adalah semua siswa kelas XI IPA SMA Negeri I Kotaagug Tahu Ajara 0-03 yag berjumlah 98 siswa yag tersebar dalam 3
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI 3.1 Tempat dan Waktu Penelitian 3.2 Bahan dan Alat 3.3 Metode Pengumpulan Data Pembuatan plot contoh
BAB III METODOLOGI 3.1 Tempat da Waktu Peelitia Pegambila data peelitia dilakuka di areal revegetasi laha pasca tambag Blok Q 3 East elevasi 60 Site Lati PT Berau Coal Kalimata Timur. Kegiata ii dilakuka
Lebih terperinciProgram Perkuliahan Dasar Umum Sekolah Tinggi Teknologi Telkom. Barisan dan Deret
Program Perkuliaha Dasar Umum Sekolah Tiggi Tekologi Telkom Barisa da Deret Barisa Defiisi Barisa bilaga didefiisika sebagai fugsi dega daerah asal merupaka bilaga asli. Notasi: f: N R f( ) a Fugsi tersebut
Lebih terperinciBAB 6: ESTIMASI PARAMETER (2)
Bab 6: Estimasi Parameter () BAB 6: ESTIMASI PARAMETER (). ESTIMASI PROPORSI POPULASI Proporsi merupaka perbadiga atara terjadiya suatu peristiwa dega semua kemugkiaa peritiwa yag bisa terjadi. Besara
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN. data dalam penelitian ini termasuk ke dalam data yang diambil dari Survei Pendapat
BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1. Jeis da Sumber Data Jeis peelitia yag aka diguaka oleh peeliti adalah jeis peelitia Deskriptif. Dimaa jeis peelitia deskriptif adalah metode yag diguaka utuk memperoleh
Lebih terperinci3. Rangkaian Logika Kombinasional dan Sequensial 3.1. Rangkaian Logika Kombinasional Enkoder
3. Ragkaia Logika Kombiasioal da Sequesial Ragkaia Logika secara garis besar dibagi mejadi dua, yaitu ragkaia logika Kombiasioal da ragkaia logika Sequesial. Ragkaia logika Kombiasioal adalah ragkaia yag
Lebih terperinciSelang Kepercayaan (Confidence Interval) Pengantar Penduga titik (point estimator) telah dibahas pada kuliah-kuliah sebelumnya. Walau statistikawan
Selag Kepercayaa (Cofidece Iterval) Pegatar Peduga titik (poit estimator) telah dibahas pada kuliah-kuliah sebelumya. Walau statistikawa telah berusaha memperoleh peduga titik yag baik, amu hampir bisa
Lebih terperinci3 METODE PENELITIAN 3.1 Kerangka Pemikiran 3.2 Lokasi dan Waktu Penelitian
19 3 METODE PENELITIAN 3.1 Keragka Pemikira Secara rigkas, peelitia ii dilakuka dega tiga tahap aalisis. Aalisis pertama adalah megaalisis proses keputusa yag dilakuka kosume dega megguaka aalisis deskriptif.
Lebih terperinciBARISAN DAN DERET. Nurdinintya Athari (NDT)
BARISAN DAN DERET Nurdiitya Athari (NDT) BARISAN Defiisi Barisa bilaga didefiisika sebagai fugsi dega daerah asal merupaka bilaga asli. Notasi: f: N R f( ) = a Fugsi tersebut dikeal sebagai barisa bilaga
Lebih terperinciProjek. Contoh Menemukan Konsep Barisan dan Deret Geometri a. Barisan Geometri. Perhatikan barisan bilangan 2, 4, 8, 16,
Projek Himpulah miimal tiga masalah peerapa barisa da deret aritmatika dalam bidag fisika, tekologi iformasi, da masalah yata di sekitarmu. Ujilah berbagai kosep da atura barisa da deret aritmatika di
Lebih terperinciModul Kuliah statistika
Modul Kuliah statistika Dose: Abdul Jamil, S.Kom., MM SEKOLAH TINGGI MANAJEMEN INFORMATIKA DAN KOMPUTER MUHAMMADIYAH JAKARTA Bab 2 Populasi da Sampel 2.1 Populasi Populasi merupaka keseluruha pegamata
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah
BAB ENDAHULUAN. Latar Belakag Masalah Dalam kehidupa yata, hampir seluruh feomea alam megadug ketidak pastia atau bersifat probabilistik, misalya pergeraka lempega bumi yag meyebabka gempa, aik turuya
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. Matematika merupakan suatu ilmu yang mempunyai obyek kajian
BAB I PENDAHULUAN A. Latar Belakag Masalah Matematika merupaka suatu ilmu yag mempuyai obyek kajia abstrak, uiversal, medasari perkembaga tekologi moder, da mempuyai pera petig dalam berbagai disipli,
Lebih terperinciSecara umum, suatu barisan dapat dinyatakan sebagai susunan terurut dari bilangan-bilangan real:
BARISAN TAK HINGGA Secara umum, suatu barisa dapat diyataka sebagai susua terurut dari bilaga-bilaga real: u 1, u 2, u 3, Barisa tak higga merupaka suatu fugsi dega domai berupa himpua bilaga bulat positif
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN
BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1.Tempat da Waktu Peelitia ii dilakuka di ligkuga Kampus Aggrek da Kampus Syahda Uiversitas Bia Nusatara Program Strata Satu Reguler. Da peelitia dilaksaaka pada semester
Lebih terperinciHASIL DAN PEMBAHASAN Formulasi Perencanaan
HASIL DAN PEMBAHASAN Formulasi Berdasarka hasil observasi da wawacara yag telah dilakuka, kebutuha iformasi terhadap kaleder akademik mejadi salah satu bagia yag petig pada Sistem Iformasi Maajeme Akademik,
Lebih terperinciBAB II KEADAAN FERMI DIRAC
BAB II KEADAAN FERMI DIRAC A. Keadaa Makro da Mikro Masalah utama yag dihadapi dalam mekaika statistic adalah meetuka sebara yag mugki dari partikel-partikel kedalam tigkattigkat eergi da keadaa-keadaa
Lebih terperinciSTATISTICS. Hanung N. Prasetyo Week 11 TELKOM POLTECH/HANUNG NP
STATISTICS Haug N. Prasetyo Week 11 PENDAHULUAN Regresi da korelasi diguaka utuk megetahui hubuga dua atau lebih kejadia (variabel) yag dapat diukur secara matematis. Ada dua hal yag diukur atau diaalisis,
Lebih terperinciProbabilitas dan Statistika Teorema Bayes. Adam Hendra Brata
robabilitas da Statistika Teorema ayes dam Hedra rata Itroduksi - Joit robability Itroduksi Teorema ayes eluag Kejadia ersyarat Jika muculya mempegaruhi peluag muculya kejadia atau sebalikya, da adalah
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN Penelitian ini dilakukan di kelas X SMA Muhammadiyah 1 Pekanbaru. semester ganjil tahun ajaran 2013/2014.
BAB III METODE PENELITIAN A. Waktu da Tempat Peelitia Peelitia dilaksaaka dari bula Agustus-September 03.Peelitia ii dilakuka di kelas X SMA Muhammadiyah Pekabaru semester gajil tahu ajara 03/04. B. Subjek
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Lokasi da objek peelitia Lokasi peelitia dalam skripsi ii adalah area Kecamata Pademaga, alasa dalam pemiliha lokasi ii karea peulis bertempat tiggal di lokasi tersebut sehigga
Lebih terperinciB a b 1 I s y a r a t
34 TKE 315 ISYARAT DAN SISTEM B a b 1 I s y a r a t (bagia 3) Idah Susilawati, S.T., M.Eg. Program Studi Tekik Elektro Fakultas Tekik da Ilmu Komputer Uiversitas Mercu Buaa Yogyakarta 29 35 1.5.2. Isyarat
Lebih terperinciBAB V UKURAN GEJALA PUSAT (TENDENSI CENTRAL)
BAB V UKURAN GEJALA PUSAT (TENDENSI CENTRAL) Setiap peelitia selalu berkeaa dega sekelompok data. Yag dimaksud kelompok disii adalah: Satu orag mempuyai sekelompok data, atau sekelompok orag mempuyai satu
Lebih terperinciPELUANG KEJADIAN. 3. Permutasi siklis adalah permutasi yang susunannya melingkar.
PELUANG KEJADIAN A. Atura Perkalia/Pegisia Tempat Jika kejadia pertama dapat terjadi dalam a cara berbeda, kejadia kedua dapat terjadi dalam b cara berbeda, kejadia ketiga dapat terjadi dalam c cara berbeda,
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di halaman Pusat Kegiatan Olah Raga (PKOR) Way Halim Bandar Lampung pada bulan Agustus 2011.
III. METODE PENELITIAN A. Tempat da Waktu Peelitia Peelitia ii dilaksaaka di halama Pusat Kegiata Olah Raga (PKOR) Way Halim Badar Lampug pada bula Agustus 2011. B. Objek da Alat Peelitia Objek peelitia
Lebih terperinciBAB III PEMBAHASAN. Pada BAB III ini akan dibahas mengenai bentuk program linear fuzzy
BAB III PEMBAHASAN Pada BAB III ii aka dibahas megeai betuk program liear fuzzy dega koefisie tekis kedala berbetuk bilaga fuzzy da pembahasa peyelesaia masalah optimasi studi kasus pada UD FIRDAUS Magelag
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB LANDASAN TEORI.1 Aalisis Regresi Istilah regresi pertama kali diperkealka oleh seorag ahli yag berama Facis Galto pada tahu 1886. Meurut Galto, aalisis regresi berkeaa dega studi ketergatuga dari suatu
Lebih terperinciDERET TAK HINGGA (INFITITE SERIES)
MATEMATIKA II DERET TAK HINGGA (INFITITE SERIES) sugegpb.lecture.ub.ac.id aada.lecture.ub.ac.id BARISAN Barisa merupaka kumpula suatu bilaga (atau betuk aljabar) yag disusu sehigga membetuk suku-suku yag
Lebih terperinciUKURAN PEMUSATAN DATA
Malim Muhammad, M.Sc. UKURAN PEMUSATAN DATA J U R U S A N A G R O T E K N O L O G I F A K U L T A S P E R T A N I A N U N I V E R S I T A S M U H A M M A D I Y A H P U R W O K E R T O DEFINISI UKURAN PEMUSATAN
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
BAB III METODE PENELITIAN A. Jeis peelitia Peelitia ii merupaka jeis peelitia eksperime. Karea adaya pemberia perlakua pada sampel (siswa yag memiliki self efficacy redah da sagat redah) yaitu berupa layaa
Lebih terperinciLIMIT. = δ. A R, jika dan hanya jika ada barisan. , sedemikian hingga Lim( a n
LIMIT 4.. FUNGSI LIMIT Defiisi 4.. A R Titik c R adalah titik limit dari A, jika utuk setiap δ > 0 ada palig sedikit satu titik di A, c sedemikia sehigga c < δ. Defiisi diatas dapat disimpulka dega cara
Lebih terperinciANALISIS TABEL INPUT OUTPUT PROVINSI KEPULAUAN RIAU TAHUN Erie Sadewo
ANALISIS TABEL INPUT OUTPUT PROVINSI KEPULAUAN RIAU TAHUN 2010 Erie Sadewo Kodisi Makro Ekoomi Kepulaua Riau Pola perekoomia suatu wilayah secara umum dapat diyataka meurut sisi peyediaa (supply), permitaa
Lebih terperinciPEMILIHAN UJI NONPARAMETRIK TERBAIK UNTUK DUA SAMPEL BEBAS MELALUI METODE SIMULASI
PEMILIHAN UJI NONPARAMETRIK TERBAIK UNTUK DUA SAMPEL BEBAS MELALUI METODE SIMULASI Sugiyato 1, Etik Zukhroah 2 1,2 Jurusa Matematika FMIPA-UNS, e-mail : 1 Sugiy@yahoo.co.id, 2 etikzukhroah@yahoo.co.id
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN
BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1. Lokasi da Waktu Pegambila Data Pegambila data poho Pius (Pius merkusii) dilakuka di Huta Pedidika Guug Walat, Kabupate Sukabumi, Jawa Barat pada bula September 2011.
Lebih terperinciIV. METODE PENELITIAN. berdasarkan tujuan penelitian (purposive) dengan pertimbangan bahwa Kota
IV. METODE PENELITIAN 4.1. Lokasi da Waktu Peelitia ii dilaksaaka di Kota Bogor Pemiliha lokasi peelitia berdasarka tujua peelitia (purposive) dega pertimbaga bahwa Kota Bogor memiliki jumlah peduduk yag
Lebih terperinci9 Departemen Statistika FMIPA IPB
Supleme Resposi Pertemua ANALISIS DATA KATEGORIK (STK351 9 Departeme Statistika FMIPA IPB Pokok Bahasa Sub Pokok Bahasa Referesi Waktu Pegatar Aalisis utuk Data Respo Kategorik Data respo kategorik Sebara
Lebih terperinciCATATAN KULIAH Pertemuan I: Pengenalan Matematika Ekonomi dan Bisnis
CATATAN KULIAH Pertemua I: Pegeala Matematika Ekoomi da Bisis A. Sifat-sifat Matematika Ekoomi 1. Perbedaa Matematika vs. Nomamatematika Ekoomi Keutuga pedekata matematika dalam ilmu ekoomi Ketepata (Precise),
Lebih terperinciKompetisi Statistika Tingkat SMA
. Arya da Bombom melakuka tos koikoi yag seimbag yag mempuyai sisi, agka da gambar Arya melakuka tos terhadap 6 koi, sedagka Bombom melakuka tos terhadap koi, maka peluag Arya medapatka hasil tos muka
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakag Maajeme risiko merupaka salah satu eleme petig dalam mejalaka bisis perusahaa karea semaki berkembagya duia perusahaa serta meigkatya kompleksitas aktivitas perusahaa
Lebih terperinciSetelah mempelajari modul ini Anda diharapkan dapat: a. memeriksa apakah suatu pemetaan merupakan operasi;
Modul 1 Operasi Dr. Ahmad Muchlis B PENDAHULUAN erapakah 97531 86042? Kalau Ada megguaka kalkulator, jawabaya amat bergatug pada tipe kalkulator yag Ada pakai. 9 Kalkulator ilmiah Casio fx-250 memberika
Lebih terperinciBAB I KONSEP DASAR PERSAMAAN DIFERENSIAL
BAB I KONSEP DASAR PERSAMAAN DIFERENSIAL Defiisi Persamaa diferesial adalah persamaa yag melibatka variabelvariabel tak bebas da derivatif-derivatifya terhadap variabel-variabel bebas. Berikut ii adalah
Lebih terperinciPREDIKSI SOAL ULANGAN AKHIR SEMESTER GENAP KELAS IX SMP NEGERI 196 JAKARTA. Jawab : Nilai dari. Jawab :.3.3 = 27
PREDIKSI SOAL ULANGAN AKHIR SEMESTER GENAP KELAS IX SMP NEGERI 9 JAKARTA No. Idikator Soal Prediksi Soal Peserta didik dapat meyataka betuk pecaha aljabar yag pembilag da peyebutya berpagkat egatif mejadi
Lebih terperinciMetode Bootstrap Persentil Pada Sensor Tipe II Berdistribusi Eksponensial
Statistika, Vol. 7 No. 1, 1 6 Mei 007 Metode Bootstrap Persetil Pada Sesor Tipe II Berdistribusi Ekspoesial Jurusa Statistika FMIPA Uiversitas Islam Idoesia Yogyakarta Abstrak Metode bootstrap adalah suatu
Lebih terperinci1 n MODUL 5. Peubah Acak Diskret Khusus
ODUL 5 Peubah Acak Diskret Khusus Terdapat beberapa peubah acak diskret khusus yag serig mucul dalam aplikasi. Peubah Acak Seragam ( Uiform) Bila X suatu peubah acak diskret dimaa setiap eleme dari X mempuyai
Lebih terperinciSTUDI PERBANDINGAN PERFORMANCE ALGORITMA HEURISTIK POUR TERHADAP MIXED INTEGER PROGRAMMING DALAM MENYELESAIKAN PENJADWALAN FLOWSHOP
STUDI PERBANDINGAN PERFORMANCE ALGORITMA HEURISTIK POUR TERHADAP. (Tessa Vaia Soetato, et al.) STUDI PERBANDINGAN PERFORMANCE ALGORITMA HEURISTIK POUR TERHADAP MIXED INTEGER PROGRAMMING DALAM MENYELESAIKAN
Lebih terperinciII. LANDASAN TEORI. dihitung. Nilai setiap statistik sampel akan bervariasi antar sampel.
II. LANDASAN TEORI Defiisi 2.1 Distribusi Samplig Distribusi samplig adalah distribusi probibilitas dari suatu statistik. Distribusi tergatug dari ukura populasi, ukura sampel da metode memilih sampel.
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN. kuantitatif karena bertujuan untuk mengetahui kompetensi pedagogik mahasiswa
54 BAB III METODOLOGI PENELITIAN A. Jeis Peelitia Peelitia ii merupaka peelitia deskriptif dega pedekata kuatitatif karea bertujua utuk megetahui kompetesi pedagogik mahasiswa setelah megikuti mata kuliah
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. Statistika merupakan salah satu cabang penegtahuan yang paling banyak mendapatkan
BAB LANDASAN TEORI. Pegertia Regresi Statistika merupaka salah satu cabag peegtahua yag palig bayak medapatka perhatia da dipelajari oleh ilmua dari hamper semua bidag ilmu peegtahua, terutama para peeliti
Lebih terperinciBAB V METODOLOGI PENELITIAN
BAB V METODOLOGI PEELITIA 5.1 Racaga Peelitia Peelitia ii merupaka peelitia kualitatif dega metode wawacara medalam (i depth iterview) utuk memperoleh gambara ketidaklegkapa pegisia berkas rekam medis
Lebih terperinci2 BARISAN BILANGAN REAL
2 BARISAN BILANGAN REAL Di sekolah meegah barisa diperkealka sebagai kumpula bilaga yag disusu meurut "pola" tertetu, misalya barisa aritmatika da barisa geometri. Biasaya barisa da deret merupaka satu
Lebih terperinciBAB II TEORI DASAR. Definisi Grup G disebut grup komutatif atau grup abel jika berlaku hukum
BAB II TEORI DASAR 2.1 Aljabar Liier Defiisi 2. 1. 1 Grup Himpua tak kosog G disebut grup (G, ) jika pada G terdefiisi operasi, sedemikia rupa sehigga berlaku : a. Jika a, b eleme dari G, maka a b eleme
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN. Penelitian ini merupakan penelitian tindakan kelas yang dilaksanakan pada siswa
III. METODE PENELITIAN A. Settig Peelitia Peelitia ii merupaka peelitia tidaka kelas yag dilaksaaka pada siswa kelas VIIIB SMP Muhammadiyah 1 Sidomulyo Kabupate Lampug Selata semester geap tahu pelajara
Lebih terperinciBAB 3 DATA DAN METODOLOGI PENELITIAN
BAB 3 DATA DAN METODOLOGI PENELITIAN Pada Bab ii aka memberika iformasi hal yag berkaita dega lagkah-lagkah sistematis yag aka diguaka dalam mejawab pertayaa peelitia.utuk itu diperluka beberapa hal sebagai
Lebih terperinciII. LANDASAN TEORI. Sampling adalah proses pengambilan atau memilih n buah elemen dari populasi yang
II. LANDASAN TEORI Defiisi 2.1 Samplig Samplig adalah proses pegambila atau memilih buah eleme dari populasi yag berukura N (Lohr, 1999). Dalam melakuka samplig, terdapat teori dasar yag disebut teori
Lebih terperinciPemilihan Ketua BEM Fakultas Teknik UN PGRI Kediri menggunakan Metode ELECTRE
Pemiliha Ketua BEM Fakultas Tekik UN PGRI Kediri megguaka Metode ELECTRE Nalsa Citya Resti Sistem Iformasi, Fakultas Tekik, Uiversitas Nusatara PGRI Kediri E-mail: alsacitya@upkediri.ac.id Abstrak salah
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI. Dalam tugas akhir ini akan dibahas mengenai penaksiran besarnya
5 BAB II LANDASAN TEORI Dalam tugas akhir ii aka dibahas megeai peaksira besarya koefisie korelasi atara dua variabel radom kotiu jika data yag teramati berupa data kategorik yag terbetuk dari kedua variabel
Lebih terperinciBiostatistics UJI CHI-SQUARE UJI HIPOTESIS CHI-SQUARE
Biostatistics UJI CHI-SQUARE I N T A N Y U S U F H A B I B I E, S. G Z - Ilmu statistik tidak haya membatu kita utuk medeskripsika data secara rigkas, tapi juga dapat diguaka utuk meguji hipotesa. - Hipotesa
Lebih terperinciModel Pertumbuhan BenefitAsuransi Jiwa Berjangka Menggunakan Deret Matematika
Prosidig Semirata FMIPA Uiversitas Lampug, 0 Model Pertumbuha BeefitAsurasi Jiwa Berjagka Megguaka Deret Matematika Edag Sri Kresawati Jurusa Matematika FMIPA Uiversitas Sriwijaya edagsrikresawati@yahoocoid
Lebih terperinciHimpunan. Himpunan 3/28/2012. Semesta Pembicaraan Semua mobil di Indonesia
Himpua Suatu himpua atau gugus adalah merupaka sekumpula obyek. Pada umumya aggota dari gugus tersebut memiliki suatu sifat yag sama. Suatu himpua bagia atau aak gugus merupaka sekumpula obyek yag aggotaya
Lebih terperinciBAB IV PENGUMPULAN DAN PERHITUNGAN DATA
BAB IV PENGUMPULAN DAN PERHITUNGAN DATA 4.1 Meetuka udara masuk (efisiesi volumetrik) da efisiesi pegirima pada hasil uji 4.1.1 Rumus udara masuk (efisiesi volumetrik) da efisiesi pegirima Jumlah volume
Lebih terperinci4.7 TRANSFORMASI UNTUK MENDEKATI KENORMALAN
4.7 TRANSFORMASI UNTUK MENDEKATI KENORMALAN Saat asumsi keormala tidak dipuhi maka kesimpula yag kita buat berdasarka suatu metod statistik yag mesyaratka asumsi keormala meadi tidak baik, sehigga mucul
Lebih terperinciIII. METODOLOGI PENELITIAN. diinginkan. Menurut Arikunto (1991 : 3) penelitian eksperimen adalah suatu
III. METODOLOGI PENELITIAN A. Metode Peelitia Metode peelitia merupaka suatu cara tertetu yag diguaka utuk meeliti suatu permasalaha sehigga medapatka hasil atau tujua yag diigika. Meurut Arikuto (99 :
Lebih terperinciMATERI 13 ANALISIS TEKNIKAL ANALISIS TEKNIKAL
MATERI 13 ANALISIS TEKNIKAL ASUMSI-ASUMSI DASAR ANALISIS TEKNIKAL KEUNTUNGAN DAN KRITIK TERHADAP ANALISIS TEKNIKAL TEKNIK-TEKNIK DALAM ANALISIS TEKNIKAL - The Dow Theory - Chart Pola Pergeraka Harga Saham
Lebih terperinciII. TINJAUAN PUSTAKA. Secara umum apabila a bilangan bulat dan b bilangan bulat positif, maka ada tepat = +, 0 <
II. TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Keterbagia Secara umum apabila a bilaga bulat da b bilaga bulat positif, maka ada tepat satu bilaga bulat q da r sedemikia sehigga : = +, 0 < dalam hal ii b disebut hasil bagi
Lebih terperinci