PEDOMAN STATISTIK UJI PROFISIENSI

dokumen-dokumen yang mirip
DP PEDOMAN PERHITUNGAN STATISTIK UNTUK UJI PROFISIENSI JULI 2004

UKURAN GEJALA PUSAT DAN UKURAN LETAK

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

2.2.3 Ukuran Dispersi

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

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

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

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

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

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

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

PERTEMUAN III PERSAMAAN REGRESI TUJUAN PRAKTIKUM

8. MENGANALISIS HASIL EVALUASI

BAB II LANDASAN TEORI

BAB 2. Tinjauan Teoritis

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

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

STATISTIKA A. Definisi Umum B. Tabel Distribusi Frekuensi

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

* MEMBUAT DAFTAR DISTRIBUSI FREKUENSI MENGGUNAKAN ATURAN STURGES

BAB 1 STATISTIKA RINGKASAN MATERI

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

UKURAN GEJALA PUSAT (UGP)

Uji Statistika yangb digunakan dikaitan dengan jenis data

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

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

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

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

BAB III UKURAN PEMUSATAN DATA

Penarikan Contoh Gerombol (Cluster Sampling) Departemen Statistika FMIPA IPB

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

b) Untuk data berfrekuensi fixi Data (Xi)

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

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

STATISTIKA: UKURAN PEMUSATAN. Tujuan Pembelajaran

BAB 5. ANALISIS REGRESI DAN KORELASI

S2 MP Oleh ; N. Setyaningsih

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

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

FMDAM (2) TOPSIS TOPSIS TOPSIS. Charitas Fibriani

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

BAB 2 LANDASAN TEORI

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

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

Regresi Linier Sederhana Definisi Pengaruh

BAB 6 PRINSIP INKLUSI DAN EKSKLUSI

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

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

Implementasi Sistem Temu Kembali Citra Berdasarkan Histogram Parameter Fraktal

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

STATISTIKA DASAR. Oleh

Bab I Pendahuluan & Statistika Deskriptif

Regresi & Korelasi Linier Sederhana

ANALISIS INDEKS DISTURBANCES STORM TIME DENGAN KOMPONEN H GEOMAGNET

Tabel Distribusi Frekuensi

PENDAHULUAN Metode numerik merupakan suatu teknik atau cara untuk menganalisa dan menyelesaikan masalah masalah di dalam bidang rekayasa teknik dan

Penarikan Contoh Acak Sederhana (Simple Random Sampling)

3 Departemen Statistika FMIPA IPB

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

BAB II LANDASAN TEORI

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

BAB 2 : BUNGA, PERTUMBUHAN DAN PELURUHAN

; θ ) dengan parameter θ,

BAB III METODOLOGI III-1

REGRESI & KORELASI LINIER SEDERHANA

11/10/2010 REGRESI LINEAR SEDERHANA DAN KORELASI TUJUAN

BAB III PERSAMAAN PANAS DIMENSI SATU

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

REGRESI & KORELASI LINIER SEDERHANA

TEKNIK SAMPLING. Hazmira Yozza Izzati Rahmi HG Jurusan Matematika FMIPA Universitas Andalas

BAB III METODE PENELITIAN

TAKSIRAN PARAMETER DISTRIBUSI WEIBULL DENGAN MENGGUNAKAN METODE MOMEN DAN METODE MAKSIMUM LIKELIHOOD

REGRESI LINIER SEDERHANA

BAB III ISI. x 2. 2πσ

PENAKSIR RASIO YANG EFISIEN UNTUK RATA-RATA POPULASI DENGAN MENGGUNAKAN DUA VARIABEL TAMBAHAN

BAB IX PENGGUNAAN STATISTIK DALAM SIMULASI

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

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

UKURAN PEMUSATAN & PENYEBARAN

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

TUGAS MATA KULIAH TEORI RING LANJUT MODUL NOETHER

I adalah himpunan kotak terbatas dan tertutup yang berisi lebih dari satu

KOMBINASI PENAKSIR RASIO UNTUK RATA-RATA POPULASI PADA SAMPLING ACAK SEDERHANA MENGGUNAKAN KOEFISIEN REGRESI, KOEFISIEN KURTOSIS DAN KOEFISIEN VARIASI

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

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

BAB 1 ERROR PERHITUNGAN NUMERIK

POLIGON TERBUKA TERIKAT SEMPURNA

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

IMPLEMENTASI DAN KOMPARASI ATURAN SEGIEMPAT UNTUK PENYELESAIAN INTEGRAL DENGAN BATAS MENGGUNAKAN MATLAB

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

47 Soal dengan Pembahasan, 46 Soal Latihan

KARAKTERISTIK INFLASI KOTA-KOTA DI INDONESIA BAGIAN BARAT

ALGORITMA MENENTUKAN HIMPUNAN TERBESAR DARI SUATU MATRIKS INTERVAL DALAM ALJABAR MAX-PLUS

MATEMATIKA INTEGRAL RIEMANN

XI. ANALISIS REGRESI KORELASI

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

BAB 2 TINJAUAN TEORITIS. regresi berkenaan dengan studi ketergantungan antara dua atau lebih variabel yaitu

Orbit Fraktal Himpunan Julia

ANALISIS REGRESI LINIER BERGANDA : PERSOALAN ESTIMASI DAN PENGUJIAN HIPOTESIS

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

Transkripsi:

DPLP 3 Rev. 0 PEDOMAN STATISTIK UJI PROFISIENSI Komte Akredtas Nasoal Natoal Accredtato Body of Idoesa Gedug Maggala Waabakt, Blok IV, Lt. 4 Jl. Jed. Gatot Subroto, Seaya, Jakarta 070 Idoesa Tel. : 6 5747043, 5747044 Fax. : 6 5790948, 5747045 Emal : sertfkas@bs.or.d atau laboratorum@bs.or.d Webste : http://www.bs.or.d Dokume tdak dkedalka jka d-dowload/ucotrolled whe dowloaded

Baga: DPLP 3 Revs: 0 Taggal: 6 Desember 005 DAFTAR ISI I. UJI HOMOGENITAS... II. UJI STABILITAS... 8 III. UJI PROFISIENSI... 0 III.. Homogetas Data Hasl Uj Profses... 0 III.. Uj Dxo.... III.3. Perhtuga Statstka Robust Z-score... 6 dar 9 Dokume tdak dkedalka jka d-dowload/ucotrolled whe dowloaded

Baga: DPLP 3 Revs: 0 Taggal: 6 Desember 005 I. UJI HOMOGENITAS Cotoh dalam jumlah 0-0 kg dhomogeka, kemuda dbag da dmasukka kedalam beberapa wadah. Selajutya dplh sejumlah ( 0) kemasa secara acak. Dar setap wadah (subsample) dhomogeka kembal da dambl dua baga utuk daalss secara duplo kemuda dhtug la varas dar pegambla cotoh (samplg) (S s ) da varas dar keberulaga aalss (S a ). Kedua la tersebut masg-masg dperoleh dar MSB (mea square betwee) da MSW (mea square wth). MSB = MSW = [( a + b )- ( a b) ] ( - ) [( a + b )- ( a b) ] + + Homogetas cotoh dapat dlhat melalu salah satu dar kedua cara dbawah : Krtera ; Uj F MSB F = MSW Cotoh dyataka homoge apabla F htug < F tabel (db, db, α). Apabla F htug yag dperoleh lebh besar dar F tabel, maka homogetas cotoh dapat duj dega: Krtera ; melalu persamaa S S = 0,5 SD Horwtz S s adalah smpaga baku samplg yag dperoleh melalu persamaa berkut, da S S = SD Horwtz = ( MSB - MSW) KV Horwtz ( ) adalah rata-rata hasl peguja. - 0,5 logc KV Horwtz = dar 9 Dokume tdak dkedalka jka d-dowload/ucotrolled whe dowloaded

Baga: DPLP 3 Revs: 0 Taggal: 6 Desember 005 Cotoh Perhtuga I.. Homogetas teruj dega krtera. Uj Homogetas : Peetapa Total Ntroge dalam Pupuk Urea [ ] Kode cotoh Total N (%) ( a + b ) ( a + b )- ( a + b ) ( a + b )- ( a + b ) a b 43.94 47,34 9,80 0,857 0,7344 46,77 44,43 9,00 0,777 0,6037 3 43,9 47,0 90,0-0,3 0,0454 4 43,34 44,6 87,950 -,473 6,57 5 46,00 45,67 9,670,47,5550 6 43, 46,4 89,360 -,063,300 7 4,87 48,43 9,300 0,877 0,769 8 44,5 43,38 87,890 -,533 6,46 9 44,76 46, 90,880 0,457 0,088 0 44,4 48,07 9,490,067 4,75 = 0 Σ = 904,30,8508 ( a b ) = 90,43,8508 MSB = =,39 (0 -) 3 dar 9 Dokume tdak dkedalka jka d-dowload/ucotrolled whe dowloaded

Baga: DPLP 3 Revs: 0 Taggal: 6 Desember 005 Kode cotoh Total N (%) a b (a -b ) ( a + b )- ( a + b ) ( ) ( a b ) [ a + b - ] + 43,94 47,34-3,400 -,58,4996 46,77 44,43,340 4,59 7,973 3 43,9 47,0-3,830 -,0 4,044 4 43,34 44,6 -,70 0,549 0,304 5 46,00 45,67 0,330,49 4,68 6 43, 46,4 -,90 -,0, 7 4,87 48,43-5,560-3,74 3,995 8 44,5 43,38,30,949 8,6966 9 44,76 46, -,360 0,459 0,07 0 44,4 48,07-3,650 -,83 3,356 = 0 Σ = -8,900 56,77 ( a b ) = -,89 56,77 MSW = = (0),84 F =,39,84 = 0,43 F tabel (p=0,05; v =9; v =0) = 3,0 F htug < F tabel Kesmpula: Cotoh homoge 4 dar 9 Dokume tdak dkedalka jka d-dowload/ucotrolled whe dowloaded

Baga: DPLP 3 Revs: 0 Taggal: 6 Desember 005 I.. Homogetas teruj dega krtera. Uj Homogetas: Peetapa COD dalam Ar Kode cotoh Kosetras (ppm) a b (a +b ) ( a + b )- ( a + b ) ( ) ( a b ) [ a + b - ] + S4 58,00 59,84 37,840 0.7960 0.6336 S 60,0 56,0 36,300-0.7440 0.5535 S7 6,0 63,0 34,300 7.560 5.6495 S9 58,90 59,0 38,00.0560.5 S4 58,80 56,40 35,00 -.8440 3.4003 S3 59,0 58,70 37,900 0.8560 0.737 S34 56,40 55,90 3,300-4.7440.5055 S4 60,60 63,0 33,800 6.7560 45.6435 S45 59,30 56,0 35,500 -.5440.3839 S5 56,40 5,80 309,00-7.8440 6.583 = 0 Σ = 370.440 9.46 ( a b ) = 37.044 = 58,5,385 MSB = = 0,69 (0 -) 5 dar 9 Dokume tdak dkedalka jka d-dowload/ucotrolled whe dowloaded

Baga: DPLP 3 Revs: 0 Taggal: 6 Desember 005 Kosetras (ppm) a b (a -b ) ( a + b )- ( a + b ) ( ) ( a b ) [ a + b - ] + S4 58,00 59,84 -,840 -.5560 6.533 S 60,0 56,0 3,900 3.840 0.379 S7 6,0 63,0 -,00 -.860 7.999 S9 58,90 59,0-0,300 -.060.033 S4 58,80 56,40,400.6840.8359 S3 59,0 58,70 0,500-0.60 0.0467 S34 56,40 55,90 0,500-0.60 0.0467 S4 60,60 63,0 -,600-3.360 0.9959 S45 59,30 56,0 3,00.3840 5.6835 S5 56,40 5,80 3,600.8840 8.375 = 0 Σ = 7.60 53.5590 ( a b ) = 0.760 53,5590 MSW = = (0),6780 0,69 F = =,6780 3,97 F tabel (p=0,05; v=9; v=0) = 3,0 F htug > F tabel Kesmpula Cotoh tdak homoge 6 dar 9 Dokume tdak dkedalka jka d-dowload/ucotrolled whe dowloaded

Baga: DPLP 3 Revs: 0 Taggal: 6 Desember 005 Krtera ; SD samplg < 0.5 SDp (Horwtz) MSB = MSW + Varas samplg Varas samplg = MSB - MSW = 7.943 bag (duplkas) 3.9706 SD samplg =.996-0,5 log C Persamaa Horwtz : KVp (%) = = Fraks kosetras = 58,5 (ppm = mg/l),59e-04 (mg/ ml) log C = -3.7999 0,5 log C = -.899955-0,5 log C =.899955 KVp = 7.464033 KVp = (SDp / ) x 00 SDp = (KVp x ) / 00 =.83 0.5 SDp = 5.96.996 < 5.96 SD samplg < 0,5 SDp Kesmpula: Cotoh Homoge 7 dar 9 Dokume tdak dkedalka jka d-dowload/ucotrolled whe dowloaded

Baga: DPLP 3 Revs: 0 Taggal: 6 Desember 005 II. UJI STABILITAS (Sumber: Course Notes, Profcecy Testg Trag Course, APLAC) Utuk Uj Stabltas, sebaga data pertama dguaka data kaduga aalt dar hasl uj homogetas. Data kedua dperoleh dega melakuka aalss pada saat semua peserta telah melaksaaka uj profses. Apabla dgka, data ketga da seterusya dperoleh dega melakuka aalss pada saat yag dgka, msal, atau 3 bula peympaa. Suatu cotoh dkataka stabl jka atara data pertama da kedua atau data pertama da ketga, tdak meujukka perbedaa yag sgfka yag dtetuka dega persamaa: HM 0.3 IQR = rata-rata cotoh hasl uj kedua; HM = rata-rata hasl uj homogetas; 0.3 = kostata yag dtetapka oleh APLAC IQR = selsh atara kuartl 3 da kuartl yag terormalsas Cotoh Perhtuga Uj Stabltas Uj Homogetas : Peetapa Total Ntroge dalam Pupuk Urea Kode cotoh Total N (%) Rata-rata a b 43,94 47,34 45,640 46,77 44,43 45,600 3 43,9 47,0 45,05 4 43,34 44,6 43,975 5 46,00 45,67 45,835 6 43, 46,4 44,680 7 4,87 48,43 45,650 8 44,5 43,38 43,945 9 44,76 46, 45,440 0 44,4 48,07 46,45 HM 45, 8 dar 9 Dokume tdak dkedalka jka d-dowload/ucotrolled whe dowloaded

Baga: DPLP 3 Revs: 0 Taggal: 6 Desember 005 Utuk memperoleh data kedua dlakuka kembal aalss peetapa Ntroge dalam pupuk urea da dperoleh data sebaga berkut: Kode Cotoh a Total N (%) b Rata-rata (%) 45,7 45,4 4,5 44,35 44,75 44,55 3 44,90 45, 45,06 44,95 HM = 45,5-44,95 = 0.6 % Daggap la IQR yag dkrm oleh peserta utuk peetua N total adalah.%, maka: 0,3 x IQR = 0,3 x. = 0,33 % Cotoh dkataka stabl apabla HM < 0,33 Karea selsh dua la rata-rata yag dperoleh (0,6%) lebh kecl dar 0,33 %; maka cotoh dyataka stabl. 9 dar 9 Dokume tdak dkedalka jka d-dowload/ucotrolled whe dowloaded

Baga: DPLP 3 Revs: 0 Taggal: 6 Desember 005 III. UJI PROFISIENSI Suatu data hasl uj profses baru dapat dolah apabla jumlah laboratorum peserta sekurag-kuragya 8, sehgga dperoleh 8 pasaga data utuk dapat dolah secara statstka. III.. Homogetas Data Hasl Uj Profses Homogetas data dapat dlhat secara vsual dar tampla betuk hstogramya. Utuk membuat hstogram mula-mula data dsusu mula dar yag terkecl hgga yag palg besar da grafk hstogram yag dbuat memuat kode laboratorum vs hasl aalss, sepert yag tertera pada cotoh dbawah : Hasl Aalss Kadar Abu dalam Cotoh Me Ista.40.0 Hasl Aalss ( % ).00 0.80 0.60 0.40 0.0 0.00 L B O K C A N F H I G M D J E Kode Laboratorum Hstogram hasl aalss kadar abu datas memberka data yag hampr seragam oleh karea tu maka data dapat lagsug dolah dega megguaka metode perhtuga Robust Z-Score. Keadaa yag sebalkya dmaa data tdak seragam dtujukka pada hstogram dbawah : 0 dar 9 Dokume tdak dkedalka jka d-dowload/ucotrolled whe dowloaded

Baga: DPLP 3 Revs: 0 Taggal: 6 Desember 005 Hasl Aalss Asam Bezoat dalam Cotoh S Hasl Aalss (mg/kg) 000 900 800 700 600 500 400 300 00 00 0 4 9 0 0 5 8 5 7 8 9 7 Kode Laboratorum Utuk hstogram yag memperlhatka data yag tdak seragam sepert cotoh peetua asam bezoat datas, maka kumpula data harus dseleks terlebh dahulu dega megguaka uj Dxo. Kemuda data yag terseleks dapat dolah megguaka metode Robust Z-Score. Ada kemugka tampla hstogram yag dperoleh memperlhatka betuk kurva yag cederug meak, sepert yag terlhat pada cotoh dbawah. Kelompok data sepert tdak dapat dolah secara statstka da haya aka dtamplka dalam betuk grafk hstogram sebagamaa adaya. Tampla hstogram aka mejad lebh legkap apabla dserta dega data yag dperoleh dar laboratorum acua. dar 9 Dokume tdak dkedalka jka d-dowload/ucotrolled whe dowloaded

Baga: DPLP 3 Revs: 0 Taggal: 6 Desember 005 Aalss Cr dalam Ar Lmbah (4 AL ) KAN IV - 00 70.0 60.0 Hasl Aalss ( ppb ) 50.0 40.0 30.0 0.0 0.0 0.0 6 3 4 8 8 9 8 3 7 5 5 6 0 7 6 9 7 4 Kode Laboratorum III.. Uj Dxo. Uj Dxo dguaka utuk meseleks data hasl uj profses apabla teryata tampla hstogram memperlhatka betuk kurva sepert pada cotoh hasl aalss asam bezoat pada halama 5. Pada tampla hstogram tersebut terlhat sebaga besar data memperlhatka kurva yag medatar, aka tetap ada satu, dua atau tga data yag memberka la dluar sebaga besar kumpula data (satu data terlhat jauh lebh kecl dar kumpula data da dua data laya lebh besar). Agar data dapat dolah dega uj Dxo, terlebh dahulu data dsusu mula dar data yag palg kecl. Data dbuag apabla: Jumlah Data Utuk Data teredah Utuk Data tertgg Atara 3-7 Atara 8 D D D D dar 9 Dokume tdak dkedalka jka d-dowload/ucotrolled whe dowloaded

Baga: DPLP 3 Revs: 0 Taggal: 6 Desember 005 Jumlah Data Utuk Data teredah Utuk Data tertgg Atara 3-40 3 D 3 D Nla D dalam tabel datas dalam betuk legkapya dberka dalam betuk tabel dbawah. 95% 95% 3 0,970 4 0,45 4 0,89 5 0,443 5 0,70 6 0,436 6 0,68 7 0,49 7 0,569 8 0,43 8 0,608 9 0,47 9 0,564 30 0,4 0 0,530 3 0,407 0,50 3 0,40 0,479 33 0,397 3 0,6 34 0,393 4 0,586 35 0,388 5 0,565 36 0,384 6 0,546 37 0,38 7 0,59 38 0,377 8 0,54 39 0,374 9 0,50 40 0,37 0 0,489 38 0,377 0,478 39 0,374 0,468 40 0,37 3 0,459 Dar Practcal Statstcs for the Aalytcal Scetst 3 dar 9 Dokume tdak dkedalka jka d-dowload/ucotrolled whe dowloaded

Baga: DPLP 3 Revs: 0 Taggal: 6 Desember 005 Cotoh Perhtuga Cotoh S Aalt: Asam Bezoat Kode Hasl (mg/kg) Kode Hasl (mg/kg) Lab A Lab B 9,88 9, 4 338,58 4 338,8 34,0 34,3 9 359,00 0 370,0 0 368,9 9 37,00 0 370,50 0 38,39 399,00 8 395,60 5 409,54 397,00 5 437,63 5 40,6 8 44,80 8 40,00 7 447,97 5 437,78 8 496,00 7 446,7 9 538,00 9 535,00 7 874,30 7 874,8 Pada tabel hasl aalss dar cotoh S utuk aalt asam bezoat, jumlah data adalah 4, utuk tu rumus yag dguaka adalah 3 D 4 D4 da 3 Perhtuga utuk data teredah: D htug 34,0 9,8868 = = 0,68 498 9,8868 D htug > D 4 maka data dar laboratorum harus dbuag. 4 dar 9 Dokume tdak dkedalka jka d-dowload/ucotrolled whe dowloaded

Baga: DPLP 3 Revs: 0 Taggal: 6 Desember 005 Perhtuga utuk data tertgg: D htug 874,3 496 = = 0,7 874,3 34,0 D htug > D 4 maka data dar laboratorum 7 harus dbuag. Utuk perhtuga selajutya, jumlah data mejad tggal da utuk tu dguaka rumus: D D da Perhtuga dlajutka sepert pada cotoh datas. Hasl selegkapya dapat dlhat pada tabel dbawah : Hasl Uj Dxo Hasl Jumlah Data Data D tabel Kesmpula Data teredah tertgg D 95% A 4 0.68 D 4 0.586 Lab dbuag 4 0.7 D 4 0,586 Lab 7 dbuag 0.0 D 0,479 Lab 4 tdk dbuag 0. D 0,479 Lab 9 tdk dbuag B 4 0.76 D 4 0,586 Lab dbuag 4 0.80 D 4 0,586 Lab 7 dbuag 0.03 D 0,479 Lab 4 tdk dbuag 0.46 D 0,479 Lab 9 tdk dbuag 5 dar 9 Dokume tdak dkedalka jka d-dowload/ucotrolled whe dowloaded

Baga: DPLP 3 Revs: 0 Taggal: 6 Desember 005 III.3. Perhtuga Statstka Robust Z-score Data duplo hasl aalss yag dkrmka oleh setap laboratorum dhtug secara statstka megguaka metode perhtuga statstka robust Z-score. Dua parameter yag dhtug ds adalah Z B, betwee laboratores Z-score da Z W, wth laboratory Z-score. Utuk meghtug, mula-mula dhtug S dega rumus berkut : Z B S = ( A + B ) A da B adalah kedua data duplo hasl aalss. Z B adalah: S meda( S ) Z B = IQR( S ) 0, 743 IQR x 0,743 adalah IQR terormalsas ( IQR) yag merupaka ukura dar varabltas data, yag mrp dega smpaga baku. IQR SD IQR yag merupaka sgkata dar terquartle rage adalah selsh atara quartle atas da bawah. Quartle bawah (Q ) adalah suatu harga dbawa maa seperempat dar seluruh hasl berada/terletak sedagka quartle atas (Q 3 ) adalah suatu harga datas maa seperempat dar seluruh hasl berada/terletak. IQR = Q 3 - Q IQR = IQR x 0,743 Utuk meghtug Z W, dhtug mula-mula D, dega rumus berkut : D ( A B ) =, apabla meda (A ) > (B ) da 6 dar 9 Dokume tdak dkedalka jka d-dowload/ucotrolled whe dowloaded

Baga: DPLP 3 Revs: 0 Taggal: 6 Desember 005 D ( B A ) =, apabla meda (A ) < (B ) Z W adalah: Z w = D meda ( D ) IQR( D ) 0, 743 Nla Z B da Z W dapat dkelompokka kedalam 3 katagor:. Laboratorum yag termasuk dalam katagor outler ($$), apabla laboratorum tersebut memperoleh la Z W da/atau Z B yag buka terletak datara -3 da +3. -3 > Z > 3 ( Z 3 ) W w berart atara hasl duplo aalssya (data I da data II) terdapat perbedaa yag cukup besar. Besara Z W meggambarka press ddalam laboratorum. -3 > Z > 3 ( Z 3 ) B B Besara Z B meggambarka press atara laboratorum.. Laboratorum yag termasuk dalam katagor dpergat (questoable). Z 3 : berart hasl aalssya belum termasuk outler, tetap sudah dalam batas dpergat ($). 3. Laboratorum yag kompete. Z : berart hasl aalssya memuaska 7 dar 9 Dokume tdak dkedalka jka d-dowload/ucotrolled whe dowloaded

Baga: DPLP 3 Revs: 0 Taggal: 6 Desember 005 Cotoh perhtuga Dega megguaka stud kasus pada halama 3 dlakuka Robust Z-Score utuk data yag terseleks. Data dar laboratorum 7, 9 da sudah dyataka outler dega uj Dxo. Data yag terseleks dmasukka dalam tabel dbawah. Kode Hasl (mg/kg) Lab A B ( A + ) B Atar Lab ( Z ) B ( A ) B Dalam Lab ( Z ) 399,00 397,00 56,86 0,00,4 0,40 5 437,63 437,78 69,0 0,88-0, -0, 8 44,80 395,60 59,3 0,46 3,67 0,68 $$ 0 368,9 370,0 5, -0,64 -,4-0,54 34,0 34,3 48,4 -,6-0,5-0, 4 338,58 338,8 478,6 -,3 0, 0,00 5 409,54 40,6 573,96 0,7 5,,65 7 447,97 446,7 63,63,09 0,89 0, 8 496,00 40,00 640,64, 60,8 9,93 $$ 9 359,00 37,00 56,9-0,73-8,49 -,86 $ 0 370,50 38,39 53,67-0,49-7,70 -,60 $ W Jumlah Data.... Meda 399,00 395,60 56,86 0, 3q 439,7 406,08 605,57 3,3 q 363,60 370,60 59,5-0,78 IQR 76, 35,48 86,4 4,0 IQR 56,43 6,30 64,06 3,04 KV Robust 4,4 6,65 Mmum 338,58 338,8 Maxmum 496,00 446,7 Retag 57,4 08,43 Utuk laboratorum, Z B (56,86 56,86) = (86,4 0,743) = 0 8 dar 9 Dokume tdak dkedalka jka d-dowload/ucotrolled whe dowloaded

Baga: DPLP 3 Revs: 0 Taggal: 6 Desember 005 Z W (,4 0,) = (4,0 0,743) = 0,40 Cara perhtuga yag serupa dlakuka utuk laboratorum laya. 9 dar 9 Dokume tdak dkedalka jka d-dowload/ucotrolled whe dowloaded