Koefisien Korelasi Spearman

dokumen-dokumen yang mirip
adalah nilai-nilai yang mungkin diambil oleh parameter jika H

KAJIAN MODEL REGRESI ASYMTOTIC

STATISTIKA: UKURAN PENYEBARAN DATA. Tujuan Pembelajaran

HIMPUNAN RENTANGAN DAN BEBAS LINIER. di V. Vektor w dikatakan sebagai kombinasi linier dari vektor-vektor v, 1

dan µ : rata-rata hitung populasi x : rata-rata hitung sampel

Rangkuman 1. Statistik menyatakan kumpulan data yang dapat berupa angka yang dinamakan data kuantitatif maupun non angka yang dinamakan data

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN ANALISIS HASIL PENELITIAN. Adapun hasil penelitian akan dijelaskan sebagai berikut : TABEL 4.1

BAB 4 SISTEM DINAMIK ORDE-TINGGI

titik tengah kelas ke i k = banyaknya kelas

BAB II LANDASAN TEORI

BAB 3 Interpolasi. 1. Beda Hingga

BAB IX. STATISTIKA. Contoh : hasil ulangan Matematika 5 siswa sbb: Pengertian Statistika dan Statistik:

KAJIAN SIFAT KEKOMPAKAN PADA RUANG BANACH. Ariyanto* ABSTRACT

PENGUJIAN HIPOTESIS PROSEDUR UMUM PROSEDUR UMUM PROSEDUR UMUM. Langkah 1 : tentukan hipotesis 0 (H 0 ) dan anti hipotesis (H 1 )

BAB III REVIEW SIFAT- SIFAT STATISTIK PENDUGAAN TIPE KERNEL BAGI FUNGSI INTENSITAS PROSES POISSON PERIODIK DENGAN PERIODE GANDA

METODE PENELITIAN. Desain Penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah deskriptif

Created by Simpo PDF Creator Pro (unregistered version)

BAB II LANDASAN TEORI. Pada bab II ini, akan dijelaskan tentang teori yang dipakai dalam

BAB III TEOREMA GLEASON DAN t-desain

BAB II LANDASAN TEORI

BAB IX. STATISTIKA. Contoh : hasil ulangan Matematika 5 siswa sbb: Pengertian Statistika dan Statistik:

ANALISIS MULTIVARIAT. Pengantar Analisis Multivariat Lanjutan. Irlandia Ginanjar M.Si

EKSISTENSI BASIS ORTHONORMAL PADA RUANG HASIL KALI DALAM

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

Bukti Teorema Sisa China dengan Menggunakan Ideal Maksimal

Untuk mentukan titik tetap dari persamaan (3.1) maka persamaan tersebut dibuat sama dengan nol, yaitu dt 0. seperti dalam persamaan berikut dt dt dt

STATISTIKA. Contoh : hasil ulangan Matematika 5 siswa sbb: Pengertian Statistika dan Statistik:

8.4 GENERATING FUNCTIONS

PENERAPAN ANALISIS REGRESI DAN KORELASI DALAM MENENTUKAN ARAH HUBUNGAN ANTARA DUA FAKTOR KUALITATIF PADA TABEL KONTINGENSI

BAB III METODE PENELITIAN

BAB 2 DASAR TEORI ALIRAN DAYA. Sistem tenaga listrik (Electric Power System) terdiri dari tiga komponen

BAB IV SISTEM TUNGGU (DELAY SYSTEM)

PREDIKSI CUACA MENGGUNAKAN ALGORITMA PARTICLE SWARM OPTIMIZATION-NEURAL NETWORK (PSONN)

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

ANALISIS REGRESI. Untuk mengetahui bentuk linear atau nonlinear dapat dilakukan dengan membuat scatterplot seperti berikut : Gambar.

9. SOAL-SOAL STATISTIKA

9. SOAL-SOAL STATISTIKA

BAB II KONSEP DASAR. adalah koleksi dari peubah acak. Untuk setiap t dalam himpunan indeks T, N ( t)

Gambar 3.1Single Channel Multiple Phase

Pelabelan Total Super Sisi Ajaib Pada Graf Caterpillar Teratur

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

Uji Statistika yangb digunakan dikaitan dengan jenis data

PENDAHULUAN. Pembagian Statistik

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMA YP Unila Bandarlampung yang berlokasi

Pemodelan Pengangguran Terbuka di Jawa Timur dengan Menggunakan Pendekatan Regresi Spline Multivariabel

BAB II KAJIAN TEORI. tertentu (Martono, 1999). Sistem bilangan real dinotasikan dengan R. Untuk

PENAKSIR RANTAI RASIO-CUM-DUAL UNTUK RATA-RATA POPULASI PADA SAMPLING GANDA

BAB III MATERI DAN METODE. non karkas kambing Jawarandu betina dilaksanakan pada bulan Juli sampai

BAB 2. Tinjauan Teoritis

HUBUNGAN MATRIKS AB DAN BA PADA STRUKTUR JORDAN NILPOTEN

JENIS BUNGA PEMAJEMUKAN KONTINYU

Analisis Regresi Eksponensial Berganda (Studi Kasus: Jumlah Kelahiran Bayi di Kalimantan Timur pada Tahun 2013 dan 2014)

STUDI PEMODELAN PERAMBATAN GELOMBANG SURJA PETIR PADA SALURAN TRANSMISI 150 KV MENGGUNAKAN METODE MULTI- CONDUCTOR TRANSMISSION LINE

Kajian Hubungan Koefisien Korelasi Pearson (r), Spearman-rho (ρ), Kendall-Tau (τ), Gamma (G), dan Somers ( d

100% r n. besarnya %. n. h t t p : / / m a t e m a t r i c k. b l o g s p o t. c o m =. 400

Karakterisasi Produk Tensor l ( Δ) l. Muslim Ansori

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

STATISTIKA ELEMENTER

Statistika Non Parametrik

COMPLETELY RANDOMIZED DESIGN (CRD)

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMAN 1 Terusan Nunyai. Populasi dalam penelitian

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

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

UKURAN DASAR DATA STATISTIK

UKURAN GEJALA PUSAT DAN UKURAN LETAK

LEMMA HENSTOCK PADA INTEGRAL. Muslich Jurusan Matematika FMIPA UNS fine dan integral M

Bab 16 Integral di Ruang-n

BAB 1 ERROR PERHITUNGAN NUMERIK

BAB 5. ANALISIS REGRESI DAN KORELASI

BAB III METODE PENELITIAN

* MEMBUAT DAFTAR DISTRIBUSI FREKUENSI MENGGUNAKAN ATURAN STURGES

BAB II LANDASAN TEORI

Analisis regresi linear ganda bertujuan untuk mencari bentuk hubungan linear antara satu variabel terikat Y dan k variabel bebas X1, X2, X3,..., Xk.

BAB III UKURAN PEMUSATAN (RATA-RATA)

METODE PRIMAL AFFINE-SKALING UNTUK MASALAH PROGRAM LINEAR

Mengkaji Perbedaan Diagonalisasi Matriks Atas Field dan Matriks Atas Ring Komutatif

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

Bab 6: Analisa Spektrum

Penelitian Operasional II Teori Permainan TEORI PERMAINAN

E ax by c ae X be Y c. 6.1 Pengertian Umum

Ir. Tito Adi Dewanto

MODUL BARISAN DAN DERET

H dinotasikan dengan B H

I PENDAHULUAN II LANDASAN TEORI

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. analisis regresi logistik, dan analisis regresi logistik rare event.

5/12/2014. Tempat Kedudukan Akar(Root Locus Analysis) ROOT LOCUS ANALYSIS

Estimasi VaR Dengan Pendekatan Extreme Value * (Estimation of VaR by Extreme Value Approach)

2. Menghitung luas bangun datar. Persegi Panjang : L = AB x BC K = 2( p + l) = p x l A B. p = panjang l = lebar D C

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

Transkripsi:

Koefe Koela Speama La hala dega oefe oela poduct-momet Peao, oela Speama dapat dguaa utu data beala mmal odal utu edua vaabel ag heda dpea oelaa. Lagah petama ag dlaua utu meghtug oefe oela Speama adalah meguuta data mag-mag vaabel da data teecl ampa dega data tebea. Apabla X < X j, hau belau a(x ) < a(x j ), dega a(x ) meataa pegat/ag da data X. Beut adalah pedoma utu membea pegat pada data. Mala detahu buah paaga data (X,Y ), (X, Y ),, (X,Y ). Apabla belau X X j utu etap j (baca: etap la data X tuggal), pegat teedah ag dbea adalah da pegat tetgg ag dbea adalah. Dema pula apabla Y Y j utu etap j (baca: etap la data Y tuggal), pegat teedah ag dbea adalah da pegat tetgg ag dbea adalah. Apabla ada dua atau lebh data bela ama, aa belau pegat teedah da pegat tetgg. Utu mempega pembahaa, ag aa duaa d adalah caa membea pegat utu vaabel X. Pembea pegat utu vaabel Y dlaua dega caa ag ama. Apabla ada dua atau lebh data ag bela ama, pemegata dlaua dega caa beut: Lagah (Peomoa data). Bea omo mula omo,,, dt. ampa dega (bua pegat) pada data X dega etetua () < (j) ja da haa ja X X j, dega, j,,, da () meataa omo utu data X, (j) omo utu data X j. Catata: apabla X X j dbea eleluaaa utu membelaua () < (j) atau (j) < (). Lagah (Peguuta data). Defa utu,,,, : X X ω (ω,,,, ) edema hgga (ω). Lagah (Pembea pegat). Tjau uut-uuta blaga X,, X, X, L X. Pembea pegat utu buah data petama dalam dtetua ebaga beut: Tetua la ebea-beaa edema hgga X X L X. Utu etap X ag bela ama dega X, tetapa

a ( X ). Selajuta, tetua la ebea-beaa edema hgga X + X + X + L. Utu etap X ag bela ama dega X + tetapa a ( X ) ( + ). Begtu pu elajuta, tetua la ebea-beaa edema hgga X + + X + + L X + +. Utu etap X ag bela ama dega + + X tetapa a( X ) ampa emua X meml pegat. ( + + ). Lajuta poe dega pola eupa, Cotoh: Pehata elompo paaga data beut. 4 5 6 7 8 9 0 4 5 X 7 45 7 7 45 5 65 7 65 75 65 80 65 80 65 Y 90 5 5 5 67 7 7 90 4 5 45 6 67 90 88 Lagah da Lagah dapat dgaa pada tabel beut. 4 5 6 7 8 9 0 4 5 X 7 45 7 7 45 5 65 7 65 75 65 80 65 80 65 () 4 5 6 7 8 9 4 5 0 X 7 7 7 45 45 5 65 65 65 65 65 7 75 80 80 Lagah : aea X X X 7. Pehata bahwa X X X 4 7 ehgga + + a ( X ) a( X ) a( X 4 ). aea X 4 X 5 45. Pehata bahwa X X 5 45 ehgga 4 + 5 a ( X ) a( X 5 ) 4, 5.

6 a 6.. Dalam hal X 6 X 6 5 ehgga ( X ) 6 4 5 aea X 7 X 8 X 9 X 0 X 65. Pehata bahwa X 7 X 9 X X X 5 ehgga a 7 + 8 + 9 + 0 + 5 ( X ) a( X ) a( X ) a( X ) a( X ) 9 7 9 5 a 8. 5. Dalam hal X 8 X 7 ehgga ( X ) a 0. 6. Dalam hal X 0 X 75 ehgga ( X ) 7 aea X 4 X 5 80. Pehata bahwa X X 4 80 ehgga 4 + 5 a ( X ) a( X 4 ) 4, 5. Hal pembea pegat tu dapat daja ecaa ga dalam tabel beut: 4 5 6 7 8 9 0 4 5 X 7 45 7 7 45 5 65 7 65 75 65 80 65 80 65 X 7 7 7 45 45 5 65 65 65 65 65 7 75 80 80 Ra (X ) 4,5 4,5 6 9 9 9 4,5 9 4,5 9 Pembea pegat utu Y dlaua ecaa eupa, da hala dapat dlhat pada tabel beut: 4 5 6 7 8 9 0 4 5 Y 90 5 5 5 67 7 7 90 4 5 45 6 67 90 88 Y 4 45 5 5 5 5 6 67 67 7 7 88 90 90 90 Ra (Y ) 4 5,5,5 5,5 8,5 0 4,5 7 8,5 4 Yag mejad put utu meghtug oefe oela Speama adalah a mag-mag data. Jad, ag mejad put utu cotoh d ata adalah ebaga beut.

Ra(X ) Ra(Y ) 4 4,5 5,5,5 4 5,5 5 4,5 8,5 6 6 0 7 9 8 4 9 9 0,5 9 4,5 7 9 8,5 4 4,5 4 5 9 Setelah meguuta data, lagah elajuta adalah meetua d a(x ) a(y ), utu elajuta dpeguaa dalam umu: 6 d Jad, utu la utu cotoh d ata dhtug (utu emetaa) ebaga beut.

X Y Ra(X ) Ra(Y ) d d 7 90 4-44 45 5 4,5 5,5-7 5,5 -,5,5 4 7 5 5,5 -,5,5 5 45 67 4,5 8,5-4 6 6 5 7 6 0-4 6 7 65 7 9-4 8 7 90 4-4 9 65 4 9 8 64 0 75 5,5 9,5 90,5 65 45 9 7 49 80 6 4,5 7 7,5 56,5 65 67 9 8,5 0,5 0,5 4 80 90 4,5 4 0,5 0,5 5 65 88 9-9 Jumlah 468,50 d 6 6 468,50 0,6 5 5 Apabla popo la gada (ba utu X maupu Y ) cuup bea, pelu dlaua g g oe bag. Fato-fato oe teebut adalah T ( t t ) da T ( t t ) x x x x dega g x adalah baaa pegelompoa la-la gada ag bebeda bag a(x ), g adalah baaa pegelompoa la-la gada ag bebeda bag a(y ), baaa pegat gada dalam pegelompoa e- vaabel X, da t x adalah t adalah baaa pegat gada dalam pegelompoa e- vaabel Y. Utu cotoh d ata, g x 4 aea ada 4 elompo la gada ag bebeda bag a(x ), atu, 4 /, 9, da 4 /. Dema pula g 4 aea ada 4 elompo la gada ag bebeda bag a(y ), atu /, 5 /, 8 /, da 4. Peghtuga T x da T ebaga beut: T x ( ) + ( ) + (5 5) + (

) 56, T ( ) + ( ) + ( ) + ( ) 4. Dega fato oe, umu mejad: ( ) 6 d ( Tx + T ) ( ) ( Tx + T )( ) + TxT Pada d ata, 5 5 60, T x + T 56 + 4 98, da T x T 655 ehgga mejad: 60 6 468,5 98/ 0,4 60 98 60 + 655 Apabla dpeoleh da hal amplg, flutua amplg pelu dpetmbaga dalam memea apaah ada hubuga d ataa edua vaabel ag edag dtjau. Kaea tu, pelu dlaua uj hpote H 0 : ta ada hubuga ataa X da Y melawa H : ada hubuga ataa X da Y (au uj dua ) atau H : ada hubuga potf (atau egatf) ataa X da Y (au uj atu ). Pelu dtegaa d jaga meula hpote H 0 : ρ 0 melawa H : ρ 0 aea ρ 0 tda dapat membea empula bahwa edua vaabel alg beba (depedet) ecual edua vabel bedtbu omal. Caa peguja hpote teebut hau dbedaa meuut baaa ampel. Apabla 50, guaa Tabel Nla Kt. Apabla > 50 hpote ol dapat duj dega tatt z. Utu > 50 tatt teebut bedtbu medeat omal bau. Jad, utu cotoh d ata, apabla dguaa taaf ata α 0,05 dega H 0 : ta ada hubuga ataa X da Y melawa H : ada hubuga ataa X da Y ta ta boleh meola H 0 aea la t utu 5 dega α 0,05 adalah 0,5 (> 0,4). Apabla 0,5, H 0 dtola pada taaf ata 0,05 da ta mpula ada hubuga d ataa X da Y; peataa teebut gfa pada taaf ata 0,05. Adaa hal 0,4 dpeoleh dega baaa ampel 80 buah, meuut uaa d ata, utu memea gfa dguaa tatt z. Jad, z 0,4 (5-) 0,5. Da tabel lua daeah d bawah uva omal bau, dpeoleh bahwa z 0,05,96 ehgga la tatt z jatuh d daeah peolaa H 0 dega taaf ata 0,05 apabla dlaua uj dua. Dalam hal ta mpula ada hubuga gfa ataa X da Y.