Bab III METODE PENELITIAN
|
|
|
- Handoko Oesman
- 5 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 perpustakaa.us.ac.id digilib.us.ac.id Bab III METODE PENELITIAN Metode yag diguaka dalam peelitia ii adalah studi literatur beserta peerapaya yaitu dega megumpulka referesi berupa buku, artikel, jural maupu skripsi yag berhubuga dega estimasi rasio. Berikut adalah lagkah-lagkah yag dilakuka dalam studi literatur 1. meuruka ulag rata-rata kuadrat sesata dari estimasi rasio klasik, 2. meuruka ulag rata-rata kuadrat sesata dari estimasi rasio megguaka koefisie korelasi, 3. meuruka ulag rata-rata kuadrat sesata dari estimasi rasio megguaka koefisie regresi da korelasi, 4. membadigka estimasi rasio klasik dega estimasi rasio yag telah dimodifikasi. Setelah dilakuka studi literatur selajutya dilakuka estimasi rata-rata produksi total kacag taah di Provisi Jawa Tegah pada tahu 2013 dega megguaka estimasi rasio megguaka koefisie regresi da korelasi. 1. megambil data produksi kacag taah pada tiap kecamata di Provisi Jawa Tegah dari Bada Pusat Statistik tahu 2013, 2. melakuka pegambila sampel dega metode acak sederhaa, 3. meghitug ilai estimasi rata-rata produksi kacag taah di Provisi Jawa Tegah, 4. meghitug ilai rata-rata kuadrat sesata dari hasil estimasi. 12
2 perpustakaa.us.ac.id digilib.us.ac.id Bab IV HASIL DAN PEMBAHASAN Pada bab ii dibahas megeai kajia ulag estimasi rasio beserta peerapaya pada produksi kacag taah di Provisi Jawa Tegah. 4.1 Pegkajia Ulag Estimasi Rasio Pada peelitia ii estimasi rasio yag dikaji ulag adalah estimasi rasio klasik, estimasi rasio megguaka koefisie korelasi serta estimasi rasio megguaka koefisie regresi da korelasi Estimasi Rasio Klasik Estimasi rata-rata populasi variabel peelitia Y didefiisika oleh Cochra [4] diotasika dega ȳ r = ȳ x X = ˆR X. Rata-rata kuadrat sesata estimasi rasio ii dicari melalui pedekata deret Taylor seperti pada persamaa (2.6), sehigga diperoleh ˆR R + ( x (ȳ x ) X, )( x X) + ( ȳ (ȳ ) X, ) x (ȳ ) ˆR R = ( x (ȳ x ) X, )( x X) + ( ȳ (ȳ ) X, )(ȳ ) x = X ( x X) + 1 X (ȳ ), 2 dega ˆR R adalah sesata, sesata tersebut kemudia dikuadratka utuk medapatka kuadrat sesataya sehigga mejadi 13
3 perpustakaa.us.ac.id digilib.us.ac.id ( ˆR R) 2 = ( X 2 ( x X) + 1 X (ȳ ))2 = ( X 2 ( x X)) 2 2( X 2 ( x X))( 1 X (ȳ )) +( 1 X (ȳ ))2 = 2 X 4 ( x X) 2 2 X 3 ( x X)(ȳ ) + 1 X2 (ȳ )2. Berdasarka sifat harga harapa matematis diperoleh rata-rata kuadrat sesata sebagai berikut E[( ˆR R) 2 ] = E[ 2 X 4 ( x X) 2 2 X 3 ( x X)(ȳ ) + 1 X2 (ȳ )2 ] = 2 X 4 S2 x 2 X 3 S xȳ + 1 X2 S2 ȳ. Berdasarka persamaa (2.1) ȳ r = ˆR X, maka rata-rata kuadrat sesata estimasi rasio ii mejadi RKS(ȳ r ) = X 2 E[( ˆR R) 2 ] = X 2 ( 2 X 4 S2 x 2 X 3 S xȳ + 1 X2 S2 y) = 2 X 2 S2 x 2 X S xȳ + S 2 ȳ ( 2 X 2 S2 X 2 X S XY + S 2 Y ) (R2 S 2 X 2RS XY + S 2 Y ) (R2 S 2 X 2RρS X S Y + S 2 Y ) (R2 SX 2 2R X 2 ρs XS Y + SY 2 ) (R2 SX 2 2R 2 ρ XS S X (R2 SX 2 2R 2 ρ X SX 2 S X Y + S2 Y ) S Y + S2 Y ) commit (R2 S 2 to user X 2R 2 SXρ 2 C Y + SY 2 ) C X (S2 Y + R 2 SX[1 2 2θ]). 14
4 perpustakaa.us.ac.id digilib.us.ac.id Setelah dilakuka peurua persamaa (2.1) terbukti bahwa rata-rata kuadrat sesata dari estimasi rasio klasik adalah RKS(ȳ r ) 1 f (S2 Y + R 2 SX[1 2 2θ]) Estimasi Rasio Megguaka Koefisie Korelasi Estimasi rata-rata populasi megguaka koefisie korelasi didefiisika dega ȳ ST = ȳ ( x+ρ) ( X + ρ) dega rata-rata kuadrat sesataya ˆR ST R ST + ( x ( ȳ x + ρ ) X, )( x X) + ( ȳ ( ȳ ) X, )(ȳ ) x + ρ ˆR ST R ST = ( x ( ȳ x + ρ ) X, )( x X) + ( ȳ ( ȳ ) X, )(ȳ ) x + ρ = ( X + ρ) ( x X) + 1 (ȳ ), 2 X + ρ dega ˆR ST R ST adalah sesata dari estimasi rasio megguaka koefisie korelasi, maka kuadrat sesataya mejadi ( ˆR ST R ST ) 2 = ( ( X + ρ) ( x X) ( X + ρ)(ȳ ))2 = ( ( X + ρ) ( x X)) 2 2( 2 ( X ( x X)) + ρ) 2 1 ( X + ρ (ȳ )) + ( 1 (ȳ ))2 X + ρ 2 = ( X + ρ) ( x X) ( X + ρ) ( x X)(ȳ ) ( X + ρ) (ȳ 2 )2. Berdasarka sifat harga harapa matematis diperoleh rata-rata kuadrat sesata sebagai berikut E[( ˆR ST R ST ) 2 ] = 2 E[ ( X + ρ) ( x X) ( X + ρ) ( x X)(ȳ ) ( X + ρ) (ȳ 2 )2 ] = 2 1 ( X + ρ) 4 S2 x 2 ( X + ρ) 3 S xȳ + ( X + ρ) 2 S2 ȳ. 15
5 perpustakaa.us.ac.id digilib.us.ac.id Berdasarka persamaa (2.2) ȳ ST = ˆR ST XST = ˆR ST ( X + ρ) sehigga rata-rata kuadrat sesata dari estimasi rasio megguaka koefisie korelasi mejadi RKS(ȳ ST ) = ( X + ρ) 2 E[( ˆR ST R ST ) 2 ] = ( X + ρ) 2 2 ( ( X + ρ) 4 S2 x 2 ( X + ρ) 3 S xȳ 1 + ( X + ρ) 2 S2 ȳ) = 2 ( X + ρ) 2 S2 x 2 ( 2 ( X + ρ) 2 S2 X 2 X + ρ S xȳ + S 2 ȳ ( 2 ( X + ρ) 2 X2 X 2 S2 X 2 X + ρ S X + S 2 Y ) X + ρ X X S X + S 2 Y ) (R2 X2 ( X + ρ) 2 S2 X 2R X X + ρ S X + S 2 Y ) (R2 X2 ( X + ρ) 2 S2 X 2R X X + ρ ρs XS Y + S 2 Y ) (R2 ω 2 S 2 X 2RωρS X S Y + S 2 Y ) (R2 ω 2 SX 2 2R X 2 ωρs XS Y + S 2 Y ) (R2 ω 2 SX 2 2R 2 ωρ X SX 2 S X S Y + S2 Y ) (R2 ω 2 SX 2 2R 2 ωρ C Y SX 2 + SY 2 ) C X (S2 Y + R 2 SXω[ω 2 2θ]). Setelah dilakuka peurua persamaa (2.2) terbukti bahwa rata-rata kuadrat sesata dari estimasi rasio megguaka koefisie korelasi adalah RKS(ȳ ST ) 1 f (S2 Y + R 2 SXω[ω 2 2θ]) Estimasi Rasio Megguaka koefisie regresi da korelasi Estimasi rasio megguaka commit koefisie to user regresi da korelasi utuk megestimasi rata-rata populasi dirumuska dega y pr = ȳ+b( X+ x) ( X + ρ), estimasi ii ( x+ρ) 16
6 perpustakaa.us.ac.id digilib.us.ac.id mempuyai rata-rata kuadrat sesata seperti berikut R pr ˆR pr + ( x [ȳ + b( X x) ] X, )( x X) x + ρ +( ȳ [ȳ + b( X x) ] X, )(ȳ ) x + ρ ˆR pr R pr = ( b X b X + b X bρ ( X )( x + ρ) X) + ȳ 2 X + ρ ) = ( + b( X + ρ) ( X + ρ) 2 )( x X) + ȳ X + ρ ), dega ˆR pr R pr adalah sesata dari estimasi rasio megguaka koefisie regresi da korelasi, sehigga kuadrat sesataya mejadi ( ˆR pr R pr ) 2 = ( ( + b( X + ρ) ( X + ρ) 2 )( x X) + ȳ X + ρ )2 = ( + b( X + ρ) ( X + ρ) 2 ) 2 ( x X) 2 + ( ȳ X + ρ )2 2( + b( X + ρ) ( X + ρ) 3 )( x X)(ȳ ). Dega megguaka sifat harga harapa matematis maka rata-rata kuadrat sesataya adalah sebagai berikut E[( ˆR R) 2 ] = E[( + b( X + ρ) ( X + ρ) 2 ) 2 ( x X) 2 + ( ȳ X + ρ )2 2( + b( X + ρ) ( X )( x + ρ) X)(ȳ )] 3 = ( + β( X + ρ) S ( X ) 2 S 2 x ȳ ρ) 2 ( X + ρ) 2 2( + β( X + ρ) ( X + ρ) 3 )S xȳ. Berdasarka persamaa (2.3) ȳ pr = ˆR pr Xpr = ˆR pr ( X + ρ) sehigga ratarata kuadrat sesata dari estimasi rasio megguaka koefisie korelasi sebagai 17
7 perpustakaa.us.ac.id digilib.us.ac.id berikut: RKS(ȳ pr ) = ( X + ρ) 2 E[( ˆR pr R pr ) 2 ] = ( X + ρ) 2 (( + β( X + ρ) S ( X ) 2 S 2 x ȳ ρ) 2 ( X + ρ) 2 2( + β( X + ρ) ( X + ρ) 3 )S xȳ ) = ( + β( X + ρ)) 2 ( X + ρ) 2 S 2 x + S 2 ȳ 2( + β( X + ρ) )S xȳ X + ρ (( + β( X + ρ)) 2 ( X + ρ) 2 S 2 X + S 2 Y 2( + β( X + ρ) )S XY ) X + ρ (( X + ρ )2 + 2β 2( X + ρ + β)s XY ) X + ρ + β2 )S 2 X + S 2 Y ((R2 pr + 2βR pr + β 2 )S 2 X + S 2 Y 2(R pr + β)s XY ) (R2 prs 2 X + S 2 Y ρ 2 S 2 Y ) (R2 prs 2 X + S 2 Y [1 ρ 2 ]). Setelah dilakuka peurua persamaa (2.3) terbukti bahwa rata-rata kuadrat sesata dari estimasi rasio megguaka koefisie regresi da korelasi adalah RKS(ȳ pr ) 1 f (R2 prs 2 X + S 2 Y [1 ρ 2 XY ]). 4.2 Perbadiga Efisiesi Rata-rata Kuadrat Sesata Estimasi rasio megguaka koefisie regresi da korelasi secara teori lebih efisie dibadigka dega estimasi rasio klasik maupu estimasi rasio megguaka koefisie korelasi. Masig-masig estimator aka dibadigka utuk mempertegas estimasi maa yag lebih commit efisie to user berdasarka rata-rata kuadrat sesataya. 18
8 perpustakaa.us.ac.id digilib.us.ac.id Perbadiga rata-rata kuadrat sesata ȳ pr dega rata-rata kuadrat sesata ȳ r Perbadiga rata-rata kuadrat sesata estimasi rasio megguaka koefisie regresi da korelasi dega rata-rata kuadrat sesata estimasi rasio klasik aka di sajika pada persamaa berikut RKS(ȳ pr ) < RKS(ȳ r ) 1 f (R2 prsx 2 + SY 2 [1 ρ 2 XY ]) < 1 f (S2 Y + R 2 SX[1 2 2θ]) RprS 2 X 2 + SY 2 SY 2 ρ 2 XY < SY 2 + R 2 SX 2 2R 2 SXθ 2 S 2 Y ρ 2 XY < S 2 X(R 2 2R 2 θ R 2 pr) ρ 2 XY > S2 X (R 2 SY 2 pr + 2R 2 θ R 2 ). (4.1) Apabila persamaa (4.1) terpeuhi, maka estimasi rasio megguaka koefisie regresi da korelasi aka lebih efisie dibadigka dega estimasi rasio klasik Perbadiga rata-rata kuadrat sesata ȳ pr dega rata-rata kuadrat sesata ȳ ST Perbadiga rata-rata kuadrat sesata estimasi rasio megguaka koefisie regresi da korelasi dega rata-rata kuadrat sesata estimasi rasio klasik aka di sajika pada persamaa berikut RKS(ȳ pr ) < RKS(ȳ ST ) 1 f (R2 prsx 2 + SY 2 [1 ρ 2 XY ]) < 1 f (S2 Y + R 2 SXω[ω 2 2θ]) RprS 2 X 2 + SY 2 SY 2 ρ 2 XY < SY 2 + R 2 SXω 2 2 2R 2 SXωθ 2 S 2 Y ρ 2 XY < S 2 X(R 2 ω 2 2R 2 ωθ R 2 pr) ρ 2 XY > S2 X (R S 2 pr 2 + 2R 2 ωθ R 2 ω 2 ). (4.2) Y Apabila persamaa (4.1) terpeuhi, maka estimasi rasio megguaka koefisie regresi da korelasi aka lebih efisie dibadigka dega estimasi rasio megguaka koefisie korelasi. 19
9 perpustakaa.us.ac.id digilib.us.ac.id 4.3 Peerapa Kasus Pada peelitia ii, estimasi rasio megguaka koefisie regresi da korelasi diterapka utuk meduga produksi total kacag taah di Provisi Jawa Tegah. Data yag diguaka merupaka data sekuder yag diambil dari Bada Pusat Statistika [1]. Berdasarka populasi dega ukura N = 199 diperoleh karakteristik populasi seperti pada Tabel 4.1 dega Y adalah produksi kacag taah dega satua to da X luas laha dega satua hektar. Tabel 4.1. Rigkasa Data Populasi N = 199 SX 2 = , 3 ΣX = , SY 2 = ΣY = , C X = 1, 824 X = 325, 955 C Y = 1, 807 = 562, 422 ρ = 0, 902 Tabel 4.1 meujukka koefisie korelasi ρ = 0, 902 sehigga estimasi rasio baik utuk diguaka meduga produksi total kacag taah di Provisi Jawa Tegah. Utuk meetuka ukura sampel yag diguaka, diambil sampel awal = 50 da reliabilitas z = 1, 96 dega ketelitia yag berbeda beda yaitu 0,20; 0,22 da 0,25. Ukura sampel ditetuka megguaka persamaa (2.4) yag aka ditampilka pada Tabel 4.2. Tabel 4.2. Ukura Sampel Ketelitia Ukura Sampel 0, , , Tabel 4.2 meujuka bahwa semaki besar sampel yag diguaka meghasilka tigkat ketelitia yag semaki baik. Berdasarka ukura sampel yag telah ditetuka, dihitug estimasi rata-rata produksi kacag taah di Provisi Jawa Tegah. 20
10 perpustakaa.us.ac.id digilib.us.ac.id Tabel 4.3. Hasil estimasi Ukura Sampel ȳ r ȳ ST ȳ pr () , , , , , , , , , 027 Tabel 4.3 meujuka hasil estimasi yag selajutya aka dihitug ilai rata-rata kuadrat sesataya. Nilai rata-rata kuadarat sesata ditampilka pada tabel berikut. Tabel 4.4. Hasil RKS masig-masig estimasi Rasio Ukura Sampel () ˆ RKS(ȳ r ) ˆ RKS(ȳ ST ) ˆ RKS(ȳ pr ) , , , , , , , , , 855 Berdasarka Tabel 4.4 semaki besar sampel yag diguaka meghasilka ilai rata-rata kuadrat sesata yag semaki kecil. Pada kasus ii ilai rata-rata kuadrat sesata dari estimasi rasio megguaka koefisie regresi da korelasi lebih besar dari ilai rata-rata kuadrat sesata estimasi laiya, hal ii meujuka bahwa persamaa (4.1) da (4.2) tidak terpeuhi. Berdasarka sampel pada Tabel 4.3 diperoleh hasil estimasi produksi kacag taah di Provisi Jawa Tegah sebesar ,816 to. 21
PENDUGA RASIO UNTUK RATA-RATA POPULASI MENGGUNAKAN KUARTIL VARIABEL BANTU PADA PENGAMBILAN SAMPEL ACAK SEDERHANA DAN PENGATURAN PERINGKAT MEDIAN
PEDUGA RASIO UTUK RATA-RATA POPULASI MEGGUAKA KUARTIL VARIABEL BATU PADA PEGAMBILA SAMPEL ACAK SEDERHAA DA PEGATURA PERIGKAT MEDIA ur Khasaah, Etik Zukhroah, da Dewi Reto Sari S. Prodi Matematika Fakultas
STATISTICS. 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,
BAB 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
PERTEMUAN 1-MPC 2 PRAKTIK. Oleh: Adhi Kurniawan SEKOLAH TINGGI ILMU STATISTIK
PERTEMUAN 1-MPC PRAKTIK Oleh: Adhi Kuriawa SEKOLAH TINGGI ILMU STATISTIK Utuk meigkatka presisi (meguragi varias samplig), desai samplig serig memafaatka auxiliarry variable yag mempuyai hubuga yag erat
TINJAUAN 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
PENAKSIR RANTAI RASIO DAN RANTAI PRODUK YANG EFISIEN UNTUK MENAKSIR RATA-RATA POPULASI PADA SAMPLING ACAK SEDERHANA
PENAKSIR RANTAI RASIO DAN RANTAI PRODUK YANG EFISIEN UNTUK MENAKSIR RATA-RATA POPULASI PADA SAMPLING ACAK SEDERHANA V. M. Vidya *, Bustami, R. Efedi Mahasiswa Program S Matematika Dose Jurusa Matematika
IV. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di Kawasan Pantai Anyer, Kabupaten Serang
IV. METODE PENELITIAN 4.1 Lokasi da Waktu Peelitia Peelitia ii dilakuka di Kawasa Patai Ayer, Kabupate Serag Provisi Bate. Lokasi ii dipilih secara segaja atau purposive karea Patai Ayer merupaka salah
III. MATERI DAN METODE PENELITIAN. Penelitian telah dilakukan pada bulan November - Desember 2013 di
III. MATERI DAN METODE PENELITIAN 3.. Waktu da Tempat Peelitia telah dilakuka pada bula November - Desember 203 di peteraka Kambig yag ada di Kota Pekabaru Provisi Riau. 3.2. Alat da Baha Materi yag diguaka
Perbandingan Metode Regresi Robust Estimasi Least Trimmed Square, Estimasi Scale, dan Estimasi Method Of Moment
PRISMA 1 (2018) https://joural.ues.ac.id/sju/idex.php/prisma/ Perbadiga Metode Regresi Robust Estimasi Least Trimmed Square, Estimasi Scale, da Estimasi Method Of Momet Muhammad Bohari Rahma, Edy Widodo
ESTIMASI RASIO MENGGUNAKAN KOEFISIEN REGRESI DAN KORELASI PADA PRODUKSI KACANG TANAH DI PROVINSI JAWA TENGAH
ESTIMASI RASIO MENGGUNAKAN KOEFISIEN REGRESI DAN KORELASI PADA PRODUKSI KACANG TANAH DI PROVINSI JAWA TENGAH Ramadhani Kusuma Putra, Isnandar Slamet, dan Mania Roswitha Jurusan Matematika Fakultas Matematika
III. MATERI DAN METODE. a. Penelitian ini menggunakan 68 ekor kambing peranakan etawa ( PE) (31. ukur, tongkat ukur dan timbangan.
III. MATERI DAN METODE 3.1. Waktu da Tempat Peelitia Peelitia ii telah dilaksaaka pada Bula Oktober sampai November 013 di peteraka yag ada di Kota Pekabaru. 3.. Materi Peelitia a. Peelitia ii megguaka
PENAKSIR RASIO UNTUK RATA-RATA POPULASI MENGGUNAKAN KOEFISIEN VARIASI DAN KOEFISIEN KURTOSIS PADA SAMPLING GANDA
PEAKSIR RASIO UTUK RATA-RATA POPULASI MEGGUAKA KOEFISIE VARIASI DA KOEFISIE KURTOSIS PADA SAMPLIG GADA Heru Agriato *, Arisma Ada, Firdaus Mahasiswa Program S Matematika Dose Jurusa Matematika Fakultas
III. 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)
BAB 2 LANDASAN TEORI
BAB LANDASAN TEORI.1 Distribusi Ekspoesial Fugsi ekspoesial adalah salah satu fugsi yag palig petig dalam matematika. Biasaya, fugsi ii ditulis dega otasi exp(x) atau e x, di maa e adalah basis logaritma
BAB III METODE PENELITIAN
BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Metode Peelitia Peelitia ii megguaka metode peelitia Korelasioal. Peelitia korelasioaal yaitu suatu metode yag meggambarka secara sistematis da obyektif tetag hubuga atara
METODE 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
III. METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di SMA Negeri 1 Way Jepara Kabupaten Lampung Timur
III. METODOLOGI PENELITIAN A. Lokasi da Waktu Peelitia Peelitia ii dilakuka di SMA Negeri Way Jepara Kabupate Lampug Timur pada bula Desember 0 sampai dega Mei 03. B. Populasi da Sampel Populasi dalam
BAB 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
TRANSFORMASI BOX-COX PADA ANALISIS REGRESI LINIER SEDERHANA
Jural Matematika UNAND Vol. 2 No. 2 Hal. 115 122 ISSN : 2303 2910 c Jurusa Matematika FMIPA UNAND TRANSFORMASI BOX-COX PADA ANALISIS REGRESI LINIER SEDERHANA ELVI YATI, DODI DEVIANTO, YUDIANTRI ASDI Program
II. 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.
BAB 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
III BAHAN DAN METODE PENELITIAN. Ternak yang digunakan dalam penelitian ini adalah kuda berjumlah 25
18 III BAHAN DAN METODE PENELITIAN 3.1 Baha Peelitia 3.1.1 Objek Peelitia Terak yag diguaka dalam peelitia ii adalah kuda berjumlah 25 ekor terdiri dari 5 jata da 20 betia dega umur berkisar atara 10 15
III. METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di SMA Negeri 1 Way Jepara Kabupaten Lampung Timur
0 III. METODOLOGI PENELITIAN A. Lokasi da Waktu Peelitia Peelitia ii dilakuka di SMA Negeri Way Jepara Kabupate Lampug Timur pada bula Desember 0 sampai Mei 03. B. Populasi da Sampel Populasi dalam peelitia
BAB III METODE PENELITIAN. penelitian yaitu PT. Sinar Gorontalo Berlian Motor, Jl. H. B Yassin no 28
5 BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Lokasi Peelitia da Waktu Peelitia Sehubuga dega peelitia ii, lokasi yag dijadika tempat peelitia yaitu PT. Siar Gorotalo Berlia Motor, Jl. H. B Yassi o 8 Kota Gorotalo.
REGRESI LINIER DAN KORELASI. Variabel bebas atau variabel prediktor -> variabel yang mudah didapat atau tersedia. Dapat dinyatakan
REGRESI LINIER DAN KORELASI Variabel dibedaka dalam dua jeis dalam aalisis regresi: Variabel bebas atau variabel prediktor -> variabel yag mudah didapat atau tersedia. Dapat diyataka dega X 1, X,, X k
BAB III MATERI DAN METODE. Penelitian dilaksanakan pada tanggal 2 Maret sampai 1 Mei 2016 di Balai
11 BAB III MATERI DAN METODE Peelitia dilaksaaka pada taggal 2 Maret sampai 1 Mei 2016 di Balai Pembibita da Budidaya Terak No Rumiasia (BPBTNR) Satker Balekambag, Surakarta, Jawa Tegah. 3.1 Materi Materi
PROSIDING ISBN:
S-6 Perlukah Cross Validatio dilakuka? Perbadiga atara Mea Square Predictio Error da Mea Square Error sebagai Peaksir Harapa Kuadrat Kekelirua Model Yusep Suparma (yusep.suparma@ upad.ac.id) Uiversitas
II. 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
BAB III METODE PENELITIAN
BAB III METODE PENELITIAN A. Racaga da Jeis Peelitia Racaga peelitia ii adalah deskriptif dega pedekata cross sectioal yaitu racaga peelitia yag meggambarka masalah megeai tigkat pegetahua remaja tetag
BAB III METODOLOGI PENELITIAN
38 BAB III METODOLOGI PENELITIAN A. Metode Peelitia Metode peelitia adalah suatu cara ilmiah utuk medapatka data dega tujua tertetu. Peelitia yag megagkat judul Efektivitas Tekik Permaia Pioy Heyo dalam
BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB PENDAHULUAN. Latar Belakag Didalam melakuka kegiata suatu alat atau mesi yag bekerja, kita megeal adaya waktu hidup atau life time. Waktu hidup adalah lamaya waktu hidup suatu kompoe atau uit pada
BAB 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
BAB II LANDASAN TEORI. matematika secara numerik dan menggunakan alat bantu komputer, yaitu:
4 BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Model matematis da tahapa matematis Secara umum tahapa yag harus ditempuh dalam meyelesaika masalah matematika secara umerik da megguaka alat batu komputer, yaitu: 2.1.1 Tahap
BAB VIII MASALAH ESTIMASI SATU DAN DUA SAMPEL
BAB VIII MASAAH ESTIMASI SAT DAN DA SAMPE 8.1 Statistik iferesial Statistik iferesial suatu metode megambil kesimpula dari suatu populasi. Ada dua pedekata yag diguaka dalam statistik iferesial. Pertama,
IV. 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
BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang. Universitas Sumatera Utara
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakag Salah satu pera da fugsi statistik dalam ilmu pegetahua adalah sebagai. alat aalisis da iterpretasi data kuatitatif ilmu pegetahua, sehigga didapatka suatu kesimpula
III. BAHAN DAN METODE. Penelitian ini dilaksanakan pada bulan April 2014 di BBPTU-HPT Baturraden,
III. BAHAN DAN METODE A. Waktu da Tempat Peelitia Peelitia ii dilaksaaka pada bula April 014 di BBPTU-HPT Baturrade, Purwokerto. B. Baha da Alat Peelitia Baha peelitia ii yaitu rekordig produksi susu laktasi
Uji apakah ada perbedaan signifikan antara mean masing-masing laboratorium. Gunakan α=0.05.
MA 8 STATISTIKA DASAR SEMESTER I /3 KK STATISTIKA, FMIPA ITB UJIAN AKHIR SEMESTER (UAS) Sei, Desember, 9.3.3 WIB ( MENIT) Kelas. Pegajar: Utriwei Mukhaiyar, Kelas. Pegajar: Sumato Wiotoharjo Jawablah pertayaa
BAB 3 METODE PENELITIAN
BAB 3 METODE PENELITIAN 3.1 Metode Pegumpula Data Dalam melakuka sebuah peelitia dibutuhka data yag diguaka sebagai acua da sumber peelitia. Disii peulis megguaka metode yag diguaka utuk melakuka pegumpula
REGRESI LINIER GANDA
REGRESI LINIER GANDA Secara umum, data hasil pegamata Y bisa terjadi karea akibat variabelvariabel bebas,,, k. Aka ditetuka hubuga atara Y da,,, k sehigga didapat regresi Y atas,,, k amu masih meujukka
UKURAN 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
BAB II LANDASAN TEORI. Pada bagian ini akan dibahas tentang teori-teori dasar yang. digunakan untuk dalam mengestimasi parameter model.
BAB II LANDASAN TEORI Pada bagia ii aka dibahas tetag teori-teori dasar yag diguaka utuk dalam megestimasi parameter model.. MATRIKS DAN VEKTOR Defiisi : Trace dari matriks bujur sagkar A a adalah pejumlaha
MATERI DAN METODE. Penelitian ini telah dilakukan selama 1 bulan, dimulai pada awal bulan
III. MATERI DAN METODE 3.. Tempat da Waktu Peelitia ii telah dilakuka selama bula, dimulai pada awal bula eptember 03 di Kecamata Kuala Kampar Kabupate Pelalawa Provisi Riau. 3.. Materi Peelitia Baha yag
BAB 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.
BAB I PENDAHULUAN. X Y X Y X Y sampel
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakag Masalah Aalisis regresi merupaka metode aalisis data yag meggambarka hubuga atara variabel respo dega satu atau beberapa variabel prediktor. Aalisis regresi tersebut
JENIS PENDUGAAN STATISTIK
ENDUGAAN STATISTIK ENDAHULUAN Kosep pedugaa statistik diperluka utuk membuat dugaa dari gambara populasi. ada pedugaa statistik dibutuhka pegambila sampel utuk diaalisis (statistik sampel) yag ati diguaka
ESTIMASI. (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
Bab 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
BAB III METODE PENELITIAN. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah penelitian korelasi,
BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Metode Peelitia Metode yag diguaka dalam peelitia ii adalah peelitia korelasi, yaitu suatu metode yag secara sistematis meggambarka tetag hubuga pola asuh orag tua dega kosep
III. METODOLOGI PENELITIAN. Populasi dalam penelitian ini adalah semua siswa kelas XI MIA SMA Negeri 5
III. METODOLOGI PENELITIAN A. Populasi da Sampel Peelitia Populasi dalam peelitia ii adalah semua siswa kelas I MIA SMA Negeri 5 Badar Lampug Tahu Pelajara 04-05 yag berjumlah 48 siswa. Siswa tersebut
METODE PENELITIAN. dalam tujuh kelas dimana tingkat kemampuan belajar matematika siswa
19 III. METODE PENELITIAN A. Populasi da Sampel Populasi dalam peelitia ii adalah seluruh siswa kelas VIII SMP Negeri 8 Badar Lampug tahu pelajara 2009/2010 sebayak 279 orag yag terdistribusi dalam tujuh
BAB 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
III. METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di MTs Muhammadiyah 1 Natar Lampung Selatan.
9 III. METODOLOGI PENELITIAN A. Populasi Da Sampel Peelitia ii dilaksaaka di MTs Muhammadiyah Natar Lampug Selata. Populasiya adalah seluruh siswa kelas VIII semester geap MTs Muhammadiyah Natar Tahu Pelajara
IV. METODE PENELITIAN
IV. METODE PENELITIAN 4.1. Lokasi da Waktu Peelitia Daerah peelitia adalah Kota Bogor yag terletak di Provisi Jawa Barat. Pemiliha lokasi ii berdasarka pertimbaga atara lai: (1) tersediaya Tabel Iput-Output
Pedahulua Hipotesis: asumsi atau dugaa semetara megeai sesuatu hal. Ditutut utuk dilakuka pegeceka kebearaya. Jika asumsi atau dugaa dikhususka megeai
PENGUJIAN HIPOTESIS Pedahulua Hipotesis: asumsi atau dugaa semetara megeai sesuatu hal. Ditutut utuk dilakuka pegeceka kebearaya. Jika asumsi atau dugaa dikhususka megeai ilai-ilai parameter populasi,
PENDUGAAN PARAMETER DARI DISTRIBUSI POISSON DENGAN MENGGUNAKAN METODE MAXIMUM LIKEHOOD ESTIMATION (MLE) DAN METODE BAYES
Jural Matematika UNAND Vol. 3 No. 4 Hal. 52 59 ISSN : 233 29 c Jurusa Matematika FMIPA UNAND PENDUGAAN PARAMETER DARI DISTRIBUSI POISSON DENGAN MENGGUNAKAN METODE MAXIMUM LIKEHOOD ESTIMATION (MLE) DAN
REGRESI DAN KORELASI
REGRESI DAN KORELASI Pedahulua Dalam kehidupa sehari-hari serig ditemuka masalah/kejadia yagg salig berkaita satu sama lai. Kita memerluka aalisis hubuga atara kejadia tersebut Dalam bab ii kita aka membahas
BAB 2 TINJAUAN TEORI
BAB 2 TINJAUAN TEORI 2.1 ISTILAH KEENDUDUKAN 2.1.1 eduduk eduduk ialah orag atatu idividu yag tiggal atau meetap pada suatu daerah tertetu dalam jagka waktu yag lama. 2.1.2 ertumbuha eduduk ertumbuha peduduk
METODE PENELITIAN. Penelitian tentang Potensi Ekowisata Hutan Mangrove ini dilakukan di Desa
III. METODE PENELITIAN A. Lokasi da Waktu Peelitia Peelitia tetag Potesi Ekowisata Huta Magrove ii dilakuka di Desa Merak Belatug, Kecamata Kaliada, Kabupate Lampug Selata. Peelitia ii dilaksaaka atara
Statistika dibagi menjadi dua, yaitu: 1. Statistika Deskriftif 2. Statistik Inferensial Penarikan kesimpulan dapat dilakukan dengan dua cara, yaitu:
Peaksira Parameter Statistika dibagi mejadi dua yaitu:. Statistika Deskriftif 2. Statistik Iferesial Pearika kesimpula dapat dilakuka dega dua cara yaitu:. Peaksira Parameter 2. Pegujia Hipotesis Peaksira
III. METODE PENELITIAN. Lokasi penelitian dilakukan di Provinsi Sumatera Barat yang terhitung
42 III. METODE PENELITIAN 3.. Lokasi da Waktu Peelitia Lokasi peelitia dilakuka di Provisi Sumatera Barat yag terhitug mulai miggu ketiga bula April 202 higga miggu pertama bula Mei 202. Provisi Sumatera
Distribusi Pendekatan (Limiting Distributions)
Distribusi Pedekata (Limitig Distributios) Ada 3 tekik utuk meetuka distribusi pedekata: 1. Tekik Fugsi Distribusi Cotoh 2. Tekik Fugsi Pembagkit Mome Cotoh 3. Tekik Teorema Limit Pusat Cotoh Fitriai Agustia,
BAB III METODE PENELITIAN
6 BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Desai Peelitia Meurut Kucoro (003:3): Peelitia ilmiah merupaka usaha utuk megugkapka feomea alami fisik secara sistematik, empirik da rasioal. Sistematik artiya proses yag
Perbandingan Power of Test dari Uji Normalitas Metode Bayesian, Uji Shapiro-Wilk, Uji Cramer-von Mises, dan Uji Anderson-Darling
Jural Gradie Vol No Juli 5 : -5 Perbadiga Power of Test dari Uji Normalitas Metode Bayesia, Uji Shapiro-Wilk, Uji Cramer-vo Mises, da Uji Aderso-Darlig Dyah Setyo Rii, Fachri Faisal Jurusa Matematika,
IV 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.
Modul 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
Ukuran Pemusatan. Pertemuan 3. Median. Quartil. 17-Mar-17. Modus
-Mar- Ukura Pemusata Pertemua STATISTIKA DESKRIPTIF Statistik deskripti adalah pegolaha data utuk tujua medeskripsika atau memberika gambara terhadap obyek yag diteliti dega megguaka sampel atau populasi.
ESTIMASI. (PENDUGAAN STATISTIK) Ir. Tito Adi Dewanto
Tue 0/04/3 ETIMAI (PENDUGAAN TATITIK) Ir. Tito Adi Dewato Estimasi : salah satu cara megemukaka peryataa iduktif (meyataka karakteristik populasi dega meggu aka karakteristik yag didapat dari cuplika).
Statistika Deskriptif Ukuran Pemusatan dan Ukuran Penyebaran
Statistika Deskriptif Ukura Pemusata da Ukura Peyebara Ukura Pemusata Data Rata-rata Hitug Rata-rata hitug data tuggal: = x 1 + x 2 + x 3 + + x atau =. (1 : rata-rata hitug data tuggal (baca x-bar : bayakya
Makalah ANALISIS REGRESI DAN REGRESI GANDA
1 Makalah ANALISIS REGRESI DAN REGRESI GANDA Disusu oleh : 1. Rudii mulya ( 41610010035 ). Falle jatu awar try ( 41610010036 ) 3. Novia ( 41610010034 ) Tekik Idustri Uiversitas Mercu Buaa Jakarta 010 Rudii
III. METODE PENELITIAN
9 III. METODE PENELITIAN A. Lokasi da Objek Peelitia Peelitia ii dilakuka di RPH Tejo Petak 10i, BKPH Parug Pajag KPH Bogor, Perum Perhutai Uit III Jawa Barat da Bate. Objek peelitia adalah waktu kerja
Pengantar Statistika Matematika II
Pegatar Statistika Matematika II Metode Evaluasi Atia Ahdika, S.Si., M.Si. Prodi Statistika FMIPA Uiversitas Islam Idoesia April 11, 2017 atiaahdika.com Pegguaa metode estimasi yag berbeda dapat meghasilka
B 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
Pemilihan Model Terbaik
Pemiliha Model Terbaik Hazmira Yozza Jur. Matematika FMIPA Uiv. Adalas Jadi bayak model yag mugki dibetuk Var. Bebas :,, 3 Model Maa Yag Mampu Mewakili Data 3,, 3, 3,, 3 + model akar, log, hasil kali,
Perbandingan Beberapa Metode Pendugaan Parameter AR(1)
Jural Vokasi 0, Vol.7. No. 5-3 Perbadiga Beberapa Metode Pedugaa Parameter AR() MUHLASAH NOVITASARI M, NANI SETIANINGSIH & DADAN K Program Studi Matematika Fakultas MIPA Uiversitas Tajugpura Jl. Ahmad
MENENTUKAN KOEFISIEN DETERMINASI ANTARA ESTIMASI M DENGAN TYPE WELSCH DENGAN LEAST TRIMMED SQUARE DALAM DATA YANG MEMPUNYAI PENCILAN
Saitia Matematika ISSN: 337-9197 Vol. 0, No. 03 (014), pp. 5 35. MENENTUKAN KOEFISIEN DETERMINASI ANTARA ESTIMASI M DENGAN TYPE WELSCH DENGAN LEAST TRIMMED SQUARE DALAM DATA YANG MEMPUNYAI PENCILAN Sabam
III PEMBAHASAN. λ = 0. Ly = 0, maka solusi umum dari persamaan diferensial (3.3) adalah
III PEMBAHASAN Pada bagia ii aka diformulasika masalah yag aka dibahas. Solusi masalah aka diselesaika dega Metode Dekomposisi Adomia. Selajutya metode ii aka diguaka utuk meyelesaika model yag diyataka
PENDUGA RASIO MENGGUNAKAN KOEFISIEN REGRESI, VARIASI VARIABEL BANTU, DAN KORELASI PADA PRODUKSI KEDELAI DI PULAU JAWA TAHUN 2013
PENDUGA RASIO MENGGUNAKAN KOEFISIEN REGRESI, VARIASI VARIABEL BANTU, DAN KORELASI PADA PRODUKSI KEDELAI DI PULAU JAWA TAHUN 2013 oleh TONI IRAWAN M0110078 SKRIPSI ditulis dan diajukan untuk memenuhi sebagian
III. 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
BAB I PENDAHULUAN Latar Belakang Permasalahan
BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakag Permasalaha Matematika merupaka Quee ad servat of sciece (ratu da pelaya ilmu pegetahua). Matematika dikataka sebagai ratu karea pada perkembagaya tidak tergatug pada
Pertemuan Ke-11. Teknik Analisis Komparasi (t-test)_m. Jainuri, M.Pd
Pertemua Ke- Komparasi berasal dari kata compariso (Eg) yag mempuyai arti perbadiga atau pembadiga. Tekik aalisis komparasi yaitu salah satu tekik aalisis kuatitatif yag diguaka utuk meguji hipotesis tetag
BAB III METODOLOGI PENELITIAN
BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Lokasi da Waktu Peelitia Kegiata peelitia ii dilaksaaka pada bula Mei 2011 bertempat di Dusu Nusa Bakti, Kecamata Serawai da Dusu Natai Buga, Kecamata Melawi yag merupaka
Penyelesaian: Variables Entered/Removed a. a. Dependent Variable: Tulang b. All requested variables entered.
2. Pelajari data dibawah ii, tetuka depede da idepede variabel serta : a) Hitug Sum of Square for Regressio (X) b) Hitug Sum of Square for Residual c) Hitug Meas Sum of Square for Regressio (X) d) Hitug
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
Inflasi 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
BAB III METODE PENELITIAN. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode korelasional, yaitu
BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Metode Peelitia Metode yag diguaka dalam peelitia ii adalah metode korelasioal, yaitu Peelitia korelasi bertujua utuk meemuka ada atau tidakya hubuga atara dua variabel atau
III. METODE PENELITIAN. Subjek dari penelitian adalah siswa kelas X.B SMA Muhammadiyah 2 Bandar
III. METODE PENELITIAN A. Subjek da Tempat Peelitia Subjek dari peelitia adalah siswa kelas.b SMA Muhammadiyah 2 Badar Lampug Tahu Ajara 2011-2012 dega jumlah siswa 40 orag yag terdiri dari 15 siswa laki-laki
BAB III ECONOMIC ORDER QUANTITY MULTIITEM DENGAN MEMPERTIMBANGKAN WAKTU KADALUARSA DAN FAKTOR DISKON
BAB III ECONOMIC ORDER QUANTITY MULTIITEM DENGAN MEMPERTIMBANGKAN WAKTU KADALUARA DAN FAKTOR DIKON 3.1 Ecoomic Order Quatity Ecoomic Order Quatity (EOQ) merupaka suatu metode yag diguaka utuk megedalika
BAB III METODOLOGI PENELITIAN
22 BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Lokasi da Waktu Peelitia Peelitia ii dilaksaaka di tiga kator PT Djarum, yaitu di Kator HQ (Head Quarter) PT Djarum yag bertempat di Jala KS Tubu 2C/57 Jakarta Barat,
BAB 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
BAB VII RANDOM VARIATE DISTRIBUSI DISKRET
BAB VII RANDOM VARIATE DISTRIBUSI DISKRET Diskret radom variabel dapat diguaka utuk berbagai radom umber yag diambil dalam betuk iteger. Pola kebutuha ivetori (persediaa) merupaka cotoh yag serig diguaka
III. METODE PENELITIAN
30 III. METODE PENELITIAN A. Metode Dasar Peelitia Metode yag diguaka dalam peelitia adalah metode deskriptif, yaitu peelitia yag didasarka pada pemecaha masalah-masalah aktual yag ada pada masa sekarag.
BAB 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
3 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.
III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMP Negeri 1 Seputih Agung. Populasi dalam
19 III. METODE PENELITIAN A. Populasi da Sampel Peelitia ii dilaksaaka di SMP Negeri 1 Seputih Agug. Populasi dalam peelitia ii adalah seluruh siswa kelas VII SMP Negeri 1 Seputih Agug sebayak 248 siswa
APLIKASI REGRESI RIDGE LEAST ABSOLUTE DEVIATION PADA KASUS PELANGGARAN ASUMSI KENORMALAN DAN MULTIKOLINIERITAS
APLIKASI REGRESI RIDGE LEAST ABSOLUTE DEVIATION PADA KASUS PELANGGARAN ASUMSI KENORMALAN DAN MULTIKOLINIERITAS Idah Ayustia, Aa Islamiyati, Raupog Program Studi Statistika, FMIPA, Uiversitas Hasauddi ABSTRAK
ESTIMASI PARAMETER REGRESI SPATIAL AUTOREGRESSIVE MODEL. Nurul Muthiah, Raupong, Anisa Program Studi Statistika, FMIPA, Universitas Hasanuddin ABSTRAK
ESTIMASI PARAMETER REGRESI SPATIAL AUTOREGRESSIVE MODEL Nurul Muthiah, Raupog, Aisa Program Studi Statistika, FMIPA, Uiversitas Hasauddi ABSTRAK Regresi spasial merupaka pegembaga dari regresi liier klasik.
Dasar Sistem Pengaturan - Transformasi Laplace. Transformasi Laplace bilateral atau dua sisi dari sinyal bernilai riil x(t) didefinisikan sebagai :
Defiisi Trasformasi Laplace Trasformasi Laplace Bilateral Trasformasi Laplace bilateral atau dua sisi dari siyal berilai riil x(t) didefiisika sebagai : X B x(t)e Operasi trasformasi Laplace bilateral
BAB III METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di kelas XI MIA SMA Negeri 1 Kampar,
45 BAB III METODE PENELITIAN A. Tempat da Waktu Peelitia Peelitia ii dilaksaaka di kelas I MIA MA Negeri Kampar, pada bula April-Mei 05 semester geap Tahu Ajara 04/05 B. ubjek da Objek Peelitia ubjek dalam
SEBARAN t dan SEBARAN F
SEBARAN t da SEBARAN F 1 Tabel uji t disebut juga tabel t studet. Sebara t pertama kali diperkealka oleh W.S. Gosset pada tahu 1908. Saat itu, Gosset bekerja pada perusahaa bir Irladia yag melarag peerbita