UJIAN AKHIR SEMESTER STATISTIKA DAN PROBABILITAS

dokumen-dokumen yang mirip
S2 MP Oleh ; N. Setyaningsih

BAB 2 LANDASAN TEORI. perkiraan (prediction). Dengan demikian, analisis regresi sering disebut sebagai

* MEMBUAT DAFTAR DISTRIBUSI FREKUENSI MENGGUNAKAN ATURAN STURGES

BAB 2 LANDASAN TEORI. Regresi linier sederhana merupakan bagian regresi yang mencakup hubungan linier

BAB 2 LANDASAN TEORI. Regresi linier sederhana yang variabel bebasnya ( X ) berpangkat paling tinggi satu.

11/10/2010 REGRESI LINEAR SEDERHANA DAN KORELASI TUJUAN

BAB 5. ANALISIS REGRESI DAN KORELASI

STATISTIK. Ukuran Gejala Pusat Ukuran Letak Ukuran Simpangan, Dispersi dan Variasi Momen, Kemiringan, dan Kurtosis

PERTEMUAN III PERSAMAAN REGRESI TUJUAN PRAKTIKUM

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

Di dunia ini kita tidak dapat hidup sendiri, tetapi memerlukan hubungan dengan orang lain. Hubungan itu pada umumnya dilakukan dengan maksud tertentu

2.2.3 Ukuran Dispersi

Regresi & Korelasi Linier Sederhana

BAB 1 STATISTIKA RINGKASAN MATERI

BAB 2. Tinjauan Teoritis

Jawablah pertanyaan berikut dengan ringkas dan jelas menggunakan bolpoin. Total nilai 100. A. ISIAN SINGKAT (Poin 20) 2

BAB II LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI. Analisis regresi adalah suatu proses memperkirakan secara sistematis tentang apa yang paling

STATISTIKA A. Definisi Umum B. Tabel Distribusi Frekuensi

REGRESI & KORELASI LINIER SEDERHANA

UKURAN GEJALA PUSAT DAN UKURAN LETAK

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

BAB 2 LANDASAN TEORI

STATISTIKA: UKURAN PEMUSATAN. Tujuan Pembelajaran

KALKULUS LANJUT. Pertemuan ke-4. Reny Rian Marliana, S.Si.,M.Stat.

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

LANGKAH-LANGKAH UJI HIPOTESIS DENGAN 2 (Untuk Data Nominal)

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

REGRESI & KORELASI LINIER SEDERHANA

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

SUM BER BELA JAR Menerap kan aturan konsep statistika dalam pemecah an masalah INDIKATOR MATERI TUGAS

BAB IX PENGGUNAAN STATISTIK DALAM SIMULASI

( ) ( ) ( ) ( ) ( ) III MODEL. , θ Ω. 1 Pendugaan parameter dengan metode maximum lkelihood estimation dapat diperoleh dari:

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

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

BAB II TINJAUAN TEORITIS. Statistik merupakan cara cara tertentu yang digunakan dalam mengumpulkan,

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN. melakukan smash sebelum dan sesudah latihan power otot lengan adalah sebagai

Uji Statistika yangb digunakan dikaitan dengan jenis data

BAB III UKURAN PEMUSATAN DATA

BAB III PERSAMAAN PANAS DIMENSI SATU

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

8. MENGANALISIS HASIL EVALUASI

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

BAB III MENYELESAIKAN MASALAH REGRESI INVERS DENGAN METODE GRAYBILL. Masalah regresi invers dengan bentuk linear dapat dijumpai dalam

ANALISIS REGRESI LINIER BERGANDA : PERSOALAN ESTIMASI DAN PENGUJIAN HIPOTESIS

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

Analisis Korelasi dan Regresi

BAB III METODE PENELITIAN. Tempat penelitian ini dilaksanakan di SMP Negeri 4 Tilamuta Kabupaten

TAKSIRAN PARAMETER DISTRIBUSI WEIBULL DENGAN MENGGUNAKAN METODE MOMEN DAN METODE KUADRAT TERKECIL

III. METODE PENELITIAN. yang hidup dan berguna bagi masyarakat, maupun bagi peneliti sendiri

BAB 5 BARISAN DAN DERET KOMPLEKS. Secara esensi, pembahasan tentang barisan dan deret komlpeks sama dengan barisan dan deret real.

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

Tabel Distribusi Frekuensi

REGRESI LINIER SEDERHANA

Bab I Pendahuluan & Statistika Deskriptif

BAB 2 LANDASAN TEORI. disebut dengan bermacam-macam istilah: variabel penjelas, variabel

Statistika Deskriptif

3 Departemen Statistika FMIPA IPB

BAB II LANDASAN TEORI. Dalam pengambilan sampel dari suatu populasi, diperlukan suatu

WAKTU PERGANTIAN ALAT BERAT JENIS WHEEL LOADER DENGAN METODE LEAST COST

BAB 6 PRINSIP INKLUSI DAN EKSKLUSI

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

UKURAN GEJALA PUSAT (UGP)

Regresi Linier Sederhana Definisi Pengaruh

ANALISIS REGRESI. Model regresi linier sederhana merupakan sebuah model yang hanya terdiri dari satu peubah terikat dan satu peubah penjelas:

X a, TINJAUAN PUSTAKA

MATEMATIKA INTEGRAL RIEMANN

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

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

MINGGU KE-10 HUBUNGAN ANTAR KONVERGENSI

STATISTIKA DASAR. Oleh

Pada saat upacara bendera, kita sering memperhatikan teman-teman kita.

TAKSIRAN UMUR SISTEM DENGAN UMUR KOMPONEN BERDISTRIBUSI SERAGAM. Sudarno Jurusan Matematika FMIPA UNDIP

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

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

; θ ) dengan parameter θ,

FMDAM (2) TOPSIS TOPSIS TOPSIS. Charitas Fibriani

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

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

Statistika. Menyajikan Data dalam Bentuk Diagram ;

Bab II Teori Pendukung

III. METODOLOGI PENELITIAN. Metode penelitian merupakan strategi umum yang di anut dalam

BAB 1 ERROR PERHITUNGAN NUMERIK

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Statistika Deskriptif dan Statistika Inferensial. 1.2 Populasi dan Sampel

REGRESI LINEAR SEDERHANA

(Drs. Saliman, M.Pd.)

PEDOMAN STATISTIK UJI PROFISIENSI

POLIGON TERBUKA TERIKAT SEMPURNA

ANALISIS INDEKS DISTURBANCES STORM TIME DENGAN KOMPONEN H GEOMAGNET

REGRESI SEDERHANA Regresi

TINJAUAN PUSTAKA Evaluasi Pengajaran

II. LANDASAN TEORI. Pada bab II ini, akan dibahas pengertian-pengertian (definisi) dan teoremateorema

ANALISIS PEUBAH PREDIKTOR YANG MEMUAT KESALAHAN PENGUKURAN DENGAN REGRESI ORTOGONAL

SIFAT-SIFAT LANJUT FUNGSI TERBATAS

b) Untuk data berfrekuensi fixi Data (Xi)

47 Soal dengan Pembahasan, 46 Soal Latihan

Bab 1. Statistika. A. Penyajian Data B. Penyajian Data Statistik C. Penyajian Data Ukuran menjadi Data Statistik Deskriptif

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

III. METODOLOGI PENELITIAN. Menurut Arikunto (1991 : 3) penelitian eksperimendalah suatu penelitian yang

BAB III INTEGRAL RIEMANN-STIELTJES. satu pendekatan untuk membentuk proses titik. Berkaitan dengan masalah

Transkripsi:

Tgg tekaa [m] UJIAN AKHIR SEMESTER STATISTIKA DAN PROBABILITAS Se, 11 Desember 017 100 met [ Boleh membuka buku Tdak boleh memaka komputer ] SOAL 1 [SO A-3, BOBOT NILAI 50%] Sebuah PDAM melakuka pegukura tgg tekaa ar d ppa dstrbus utama. Hasl pegukura dsajka dalam tabel d bawah. Nomor data Jarak [km] Tgg tekaa [m] 1 0.6 4.9 1.1 9.3 3 1.6 8.7 4.3 7.8 5 3.1 6.9 6 3.8 6. 7 4.4 5.1 (a) Buatlah grafk yag meamplka data tersebut (scatter plot). [Bobot 5%] (b) Perhatka salah satu pasag data yag tampak berbeda dar pasag data yag la. Apa pedapat Saudara terhadap pasag data? Apa yag meurut Saudara perlu dlakuka? [Bobot 5%] (c) Temukalah persamaa tgg tekaa sebaga fugs jarak dega tekk regres lear, metode kuadrat terkecl. [Bobot 0%] (d) Berapakah koefse korelas hubuga lear kedua varabel tersebut? [Bobot 0%] PENYELESAIAN (a) Grafk data [bobot la 5%] 10 9 8 7 6 5 4 outler 3 1 0 0 1 3 4 5 Jarak [km] Peyelesaa Soal UAS Statstka da Probabltas 017 hlm 1 dar 6

(b) Outler [bobot la 5%] Dar gambar tampak bahwa salah satu pasag data berada pada poss yag meympag dar pola data yag la. D ttk stasu, yatu pada jarak 0.6 klometer, tgg tekaa adalah 4.9 meter. Pola data secara keseluruha meujukka tekaa tgg d stasu yag berjarak dekat. Tekaa turu serg dega pertambaha jarak. Pada jarak 0.6 meter, justru tekaa lebh redah darpada tekaa d tempat la. Datum sepert dkeal sebaga outler. Adaya outler dapat dsebabka oleh sfat keragama (varabltas) sampel atau dakbatka oleh kesalaha pegukura. Apabla peyebab outler dketahu, maka perlakua terhadapya dapat dtetuka dega mudah. Jka outler dsebabka oleh kesalaha pegukura, maka outler dkeluarka dar data da tdak dkutka dalam pegolaha data. Sebalkya, jka pegukura sudah bear, maka outler tetap dkutka dalam pegolaha data. Dega asums bahwa outler tersebut dsebabka oleh kesalaha pegukura, maka outler dkeluarka dar daftar data yag dolah. (c) Regres lear [bobot la 0%] Hubuga atara tgg tekaa H (h = h 1, h,, h ) da jarak X (x = x 1, x,, x ) dapat dperoleh dega tekk regres metode kuadrat terkecl yag dyataka dalam persamaa lear berkut: H = a 0 + a 1 X Varabel H atau serg pula dsmbolka dega H r adalah tgg tekaa dalam satua meter sebaga fugs jarak X dalam satua klometer. Nla a0 da a1 dalam persamaa regres dcar dega persamaa berkut: a 1 = x =1 h =1 x =1 h x =1 ( =1 x ) da a 0 = H a 1 X Dalam persamaa d atas, adalah jumlah data, H da X adalah tgg tekaa rata-rata da jarak rata-rata. Utuk meghemat peulsa, deks pada operator pejumlaha tdak dtulska, sehgga =1 x dtulska sebaga x da =1 h dtulska sebaga h. Htuga regres lear dega metode kuadrat terkecl dsajka pada Tabel 1 d bawah. TABEL 1 HITUNGAN REGRESI LINEAR HUBUNGAN ANTARA TINGGI TEKANAN DAN JARAK STASIUN DENGAN METODE KUADRAT TERKECIL x [km] h [m] x h [km.m] x [km ] 1 1.1 9.3 10.3 1.1 1.6 8.7 13.9.56 3.3 7.8 17.94 5.9 4 3.1 6.9 1.39 9.61 5 3.8 6. 3.56 14.44 6 4.4 5.1.44 19.36 Σ 16.3 44 109.48 5.47 Dar Tabel 1, dperoleh formas sebaga berkut: jumlah pasag data, = 6; tgg tekaa rata-rata, H = h = 44 6 = 7.33 m; jarak rata-rata, X = x = 16.3 6 =.7 km. Koefse a 1 da a 0 pada persamaa kurva regres dhtug sebaga berkut: a 1 = x h x h x ( x ) = 6 109.48 16.3 44 6 5.47 16.3 = 1.3 m/km. Peyelesaa Soal UAS Statstka da Probabltas 017 hlm dar 6

a 0 = H a 1 X = 7.33 + 1.3.7 = 10.67 m. Perhatka bahwa jarak stasu pegukura da tgg tekaa memlk satua. Koefse a0 bersatua [m] da a1 bersatua [m/km]. Hubuga atara tgg tekaa da jarak stasu yag dperoleh dar regres lear atara kedua varabel adalah: H = 10.67 1.3 X atau h = 10.67 1.3 x. Tgg tekaa H dalam satua meter da jarak stasu X dalam satua klometer. (d) Koefse korelas [bobot la 0%] Koefse korelas, r, dyataka dalam persamaa berkut: r = S t S r S t = (h H ) (h h ) atau r = (h H ) x h ( x )( h ) x ( x ) h ( h ) Dalam persamaa d atas, operator pejumlaha x dbaca =1 x da deks = 1,,,. Htuga utuk medapatka la St da la Sr dlakuka secara tabulas dalam Tabel d bawah. Htuga megacu kepada persamaa r d atas yag d sebelah kr. TABEL HITUNGAN KOEFISIEN KORELASI ANTARA TINGGI BADAN DAN USIA SISWA x [km] h [m] (h H ) [m ] h [m] (h h ) [m ] 1 1.1 9.3 3.87 9.3 0.00 1.6 8.7 1.87 8.7 0.00 3.3 7.8 0. 7.8 0.00 4 3.1 6.9 0.19 6.9 0.00 5 3.8 6. 1.8 6.0 0.04 6 4.4 5.1 4.99 5.3 0.04 S t = 1.41 S r = 0.08 r = S t S r 1.41 0.08 = = 0.997. S t 1.41 Akar kuadrat dapat berla postf atau egatf. Koefse korelas dapat berla postf atau egatf. Karea grade kurva regres, a 1, berla egatf, atau dega kata la tgg tekaa berbadg terbalk dega jarak stasu, maka koefse korelas berla egatf, r = 0.997. SOAL [SO B-4, BOBOT NILAI 60%] Tabel d bawah adalah data jumlah peumpag bus suatu PO dar Yogyakarta ke Clacap utuk keberagkata tegah har selama bula November 017. Data dsajka sebaga raso jumlah peumpag terhadap kapastas tempat duduk (dyataka dalam perse, %). Jumlah peumpag (%) Frekues 50 60 60 70 7 70 80 10 80 90 8 90 100 3 (a) Berapakah la rata-rata, meda, da modus jumlah peumpag? [Bobot 10%] (b) Berapakah la smpaga baku jumlah peumpag? [Bobot 10%] Peyelesaa Soal UAS Statstka da Probabltas 017 hlm 3 dar 6

Frekues relatf (c) Tujukka retag keyaka jumlah peumpag rata-rata populas dega tgkat keyaka 80%. [Bobot 0%] (d) Ujlah hpotess yag meyataka bahwa jumlah peumpag rata-rata populas adalah 80% dega tgkat keyaka 90%. [Bobot 10%] PENYELESAIAN (a) Nla rata-rata, meda, da modus [bobot la 10%] Data jumlah peumpag bus tersebut adalah data sampel, buka data populas. Tabel frekues dsajka pada Tabel 3 d bawah. Jumlah peumpag bus dsmbolka dega otas X. TABEL 3 JUMLAH PENUMPANG BUS SEBUAH PO DARI YOGYAKARTA KE CILACAP UNTUK JADWAL KEBERANGKATAN TENGAH HARI SELAMA NOVEMBER 017 Jumlah peumpag, X [%] Frekues Frekues Kelas x f relatf f x [%] f x [% ] 1 50 60 55 0.067 110 6050 60 70 65 7 0.33 455 9575 3 70 80 75 10 0.333 750 5650 4 80 90 85 8 0.67 680 57800 5 90 100 95 3 0.100 85 7075 Σ = 30 1 80 176750 5 Jumlah data dalam sampel adalah f = 30. Operator pejumlaha f dbaca =1 f. Data jumlah peumpag bus dalam tabel frekues d atas dapat pula dsajka dalam betuk grafk batag atau hstogram sepert dsajka pada Gambar 1. 0.4 0.35 0.3 0.5 0. 0.15 0.1 0.05 0 50-60 60-70 70-80 80-90 90-100 Jumlah peumpag bus [%] GAMBAR 1 DISTRIBUSI PENUMPANG BUS SEBUAH PO DARI YOGYAKARTA KE CILACAP UNTUK JADWAL KEBERANGKATAN TENGAH HARI SELAMA NOVEMBER 017 Grafk tdak wajb dbuat karea soal tdak memtaya. Perhatka betuk kurva pada gambar tersebut. Tampak jelas bahwa betuk kurva mrp dega kurva pdf dstrbus ormal. Dega demka, sampel jumlah peumpag bus tersebut berdstrbus ormal. Nla rata-rata dhtug dega batua tabel frekues, yatu dega meambahka satu kolom yag bers la frekues dkalka dega la data, f x. Peyelesaa Soal UAS Statstka da Probabltas 017 hlm 4 dar 6

Kelembaba udara rata-rata adalah: X = f x = 80% = 76% f 30 Nla rata-rata dapat pula dbaca pada hstogram (Gambar 1). Karea hstogram data jumlah peumpag bus mrp dega kurva pdf dstrbus ormal, maka jumlah peumpag bus rata-rata berada d tegah, yatu dalam kelas 70-80 [%]. Nla meda adalah la data yag berada d tegah dalam deret data yag durutka dar kecl ke besar atau dar besar ke kecl. Tabel 3 telah megatur data dalam deret dar kecl ke besar. Karea jumlah data adalah 30, maka la meda adalah la yag berada d tegah atara data ke-15 da ke-16. Dar hstogram data (Gambar 1) da kolom frekues pada tabel frekues data (Tabel 3), tampak bahwa data berdstrbus secara smetrs dega sumbu smetr kelas 70-80 [%]. Nla meda jumlah peumpag bus, dega demka, adalah d atara 70% s.d. 80%. Nla meda dapat pula dhtug dega persamaa berkut: X meda = x l + ( m 1 =1 f ) (x f u x l ) m Dalam persamaa d atas, x l adalah batas bawah kelas yag megadug la meda, x u adalah batas atas kelas yag megadug la meda, m adalah omor urut kelas yag megadug la meda, da f adalah frekues data. X meda = 70 + ( 15 9 6 ) (80 70) = 70 + 10 = 76%. 10 10 Nla modus adalah la data yag memlk frekues tertgg, yatu kelas data 70-80 [%]. Nla modus dapat pula dhtug dega persamaa berkut: f m f m 1 X modus = x l + { (f m f m 1 ) + (f m f m+1 ) } (x u x l ) Dalam persamaa d atas, x l adalah batas bawah kelas yag megadug la modus, x u adalah batas atas kelas yag megadug la modus, m adalah omor urut kelas yag megadug la modus, da f adalah frekues data. 10 7 3 X modus = 70 + { } (80 70) = 70 + 10 = 76%. (10 7) + (10 8) 3 + Tampak bahwa la rata-rata, meda, da modus kelembaba udara adalah sama, yatu 76%. Kesamaa ketga la merupaka salah satu sfat data yag berdstrbus ormal. (b) Smpaga baku [bobot la 10%] Smpaga baku jumlah peumpag bus dhtug dega batua tabel frekues, yatu dega meambahka kolom yag bers f x. Nla smpaga baku adalah: s X = (x X ) ( f ) 1 = (f x ) ( f )(X ) 176750 30 76 = = 10.94%. ( f ) 1 30 1 (c) Retag keyaka jumlah peumpag bus rata-rata [bobot la 0%] Retag keyaka jumlah peumpag bus rata-rata, dega asums bahwa jumlah peumpag bus tersebut berdstrbus ormal, dyataka dega persamaa berkut: prob(l μ X u) = 1 α Peyelesaa Soal UAS Statstka da Probabltas 017 hlm 5 dar 6

Dalam persamaa d atas, l adalah batas bawah retag keyaka, u adalah batas atas retag keyaka, da 1 α adalah tgkat keyaka. Batas bawah da batas atas retag keyaka jumlah peumpag bus rata-rata dyataka dega persamaa berkut: l = X s X t 1 α, 1 da u = X + s X t 1 α, 1 Nla t 1 α, 1 adalah la t pada pdf dstrbus t sedemka hgga prob(t < t) = 1 α pada la derajat kebebasa ν = 1, da ukura sampel (jumlah data). Karea tgkat keyaka telah dtetapka, yatu 1 α = 80%, maka 1 α = 90%. Nla t 1 α, 1 = t 0.90,39 dbaca pada tabel dstrbus t. Bacaa tabel mejad mudah dlakuka dega cara membuat sketsa pdf dstrbus t. Dar tabel dstrbus t, dperoleh: t 0.90,39 = 1.3114 α = 0.10 Jad, retag keyaka 80% jumlah peumpag bus rata-rata adalah: prob(73.40% μ X 78.60%) = 0.80. Dega demka, batas bawah da batas atas retag adalah: l = 76 1.3114 10.94 30 = 73.40%. u = 76 + 1.3114 10.94 30 = 78.60%. (d) Uj hpotess jumlah peumpag bus rata-rata [bobot la 10%] H 0 : μ 0 = 80% H 1 : μ 0 80% Karea varas populas tdak dketahu (σ X tdak dketahu), maka statstka uj adalah: T = (X μ s 0 ) = 30 (76 80) =.009. X 10.94 Batas-batas peermaa atau peolaka statstka uj dega tgkat keyaka 1 α = 90% da jumlah sampel = 30 adalah: t α, 1 = t 0.05,9 da t 1 α, 1 = t 0.95,9. α = 0.05 t 0.10,9 = t 0.90,9 t 0.05,9 = 1.6991 1 α = 0.80 1 α = 0.90 t 0.90,9 α = 0.10 α = 0.05 t 0.95,9 = 1.6991 Dar tabel dstrbus t, dperoleh: t 0.95,9 = 1.6991 da t 0.05,9 = 1.6991 Dega demka, statstka uj T =.009 berada d luar retag peermaa hpotess H0 ( T > t 0.95,9 ), sehgga hpotess yag meyataka bahwa jumlah peumpag bus rata-rata adalah 80% tdak dterma atau dtolak. -o0o- Peyelesaa Soal UAS Statstka da Probabltas 017 hlm 6 dar 6