ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI PRODUKSI TANAMAN KEDELAIMENGGUNAKAN DIAGRAM JALUR

dokumen-dokumen yang mirip
III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMAN 1 Terusan Nunyai. Populasi dalam penelitian

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

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

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

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

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

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

Analisis Korelasi dan Regresi

BAB 2. Tinjauan Teoritis

BAB II LANDASAN TEORI

BAB 5. ANALISIS REGRESI DAN KORELASI

PERTEMUAN III PERSAMAAN REGRESI TUJUAN PRAKTIKUM

Pemodelan Indeks Pembangunan Manusia (IPM) Provinsi Jawa Timur Dengan Menggunakan Metode Regresi Logistik Ridge

BAB III METODE PENELITIAN

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

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

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

Regresi & Korelasi Linier Sederhana

BAB 2 LANDASAN TEORI

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

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

Jurnal Matematika Murni dan Terapan Vol. 4 No.2 Desember 2010: ANALISIS REGRESI LINEAR BERGANDA DENGAN SATU VARIABEL BONEKA (DUMMY VARIABLE)

ANALISIS HUBUNGAN MULTI CHANNEL LEARNING DENGAN INDEKS PRESTASI MAHASISWA MENGGUNAKAN VARIABEL UTAUT DAN ANALISIS LINTASAN

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini bertujuan mengetahui hubungan intensitas kegiatan

Penarikan Contoh Acak Sederhana (Simple Random Sampling)

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

Created by Simpo PDF Creator Pro (unregistered version)

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

Regresi Linier Sederhana Definisi Pengaruh

REGRESI & KORELASI LINIER SEDERHANA

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

BAB II LANDASAN TEORI

JENIS BUNGA PEMAJEMUKAN KONTINYU

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

11/10/2010 REGRESI LINEAR SEDERHANA DAN KORELASI TUJUAN

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

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

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

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

II. TINJAUAN PUSTAKA

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

II. TINJAUAN PUSTAKA. variabel. Dalam regresi sederhana dikaji dua variabel, sedangkan dalam regresi

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah

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

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

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

Penelitian Operasional II Teori Permainan TEORI PERMAINAN

SIFAT-SIFAT LANJUT FUNGSI TERBATAS

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

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

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

XI. ANALISIS REGRESI KORELASI

PENAKSIR RASIO UNTUK RATA-RATA POPULASI PADA SAMPLING ACAK SEDERHANA MENGGUNAKAN KOEFISIEN VARIASI DAN MEDIAN

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

BAB III METODOLOGI. Identifikasi masalah. Program kerja Survei pendahuluan. Karakteristik sosio ekonomi: - PDRB - Data lain yang terkait

ANALISIS PEUBAH PREDIKTOR YANG MEMUAT KESALAHAN PENGUKURAN DENGAN REGRESI ORTOGONAL

ANALISIS REGRESI LINIER BERGANDA : PERSOALAN ESTIMASI DAN PENGUJIAN HIPOTESIS

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

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

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

UKURAN GEJALA PUSAT DAN UKURAN LETAK

S2 MP Oleh ; N. Setyaningsih

Penarikan Contoh Gerombol (Cluster Sampling) Departemen Statistika FMIPA IPB

REGRESI & KORELASI LINIER SEDERHANA

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

* MEMBUAT DAFTAR DISTRIBUSI FREKUENSI MENGGUNAKAN ATURAN STURGES

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

Estimasi Densitas Mulus dengan Metode Kernel. (Kernel Method in Smooth Density Estimation)

Estimasi Parameter Data Tersensor Tipe I Berdistribusi Loglogistik Menggunakan Maximum Likelihood Estimate dan Iterasi Newton-Rhapson

Penarikan Contoh Acak Berlapis (Stratified Random Sampling) Pertemuan IV

BAB 1 STATISTIKA RINGKASAN MATERI

PEMODELAN SPASIAL EKONOMETRIK KERUGIAN MAKROEKONOMI AKIBAT BENCANA ALAM 1 Henny Kusumaningrum, 2 Dwi Endah Kusrini dan 3 Destri Susilaningrum

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

Forum Statistika dan Komputasi, April 2010 p: 8-16 ISSN :

BAB III UKURAN PEMUSATAN DATA

Uji Statistika yangb digunakan dikaitan dengan jenis data

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

PENGARUH MODAL KERJA TERHADAP PENDAPATAN PENGRAJIN INDUSTRI KECIL TEMPE DI DESA SAMBAK KECAMATAN KAJORAN KABUPATEN MAGELANG

3 Departemen Statistika FMIPA IPB

8. MENGANALISIS HASIL EVALUASI

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

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

BAB 1 ERROR PERHITUNGAN NUMERIK

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

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Metode penelitian sangat diperlukan dalam sebuah penelitian untuk

BAB II LANDASAN TEORI. digunakan dengan mengabaikan asumsi-asumsi yang melandasi penggunaan metode

2.2.3 Ukuran Dispersi

II. TINJAUAN PUSTAKA. Dalam proses penelitian untuk menganalisis aproksimasi fungsi dengan metode

POLIGON TERBUKA TERIKAT SEMPURNA

PENAKSIR REGRESI CUM RASIO UNTUK RATA-RATA POPULASI DENGAN MENGGUNAKAN KOEFISIEN KURTOSIS DAN KOEFISIEN SKEWNESS

UKURAN GEJALA PUSAT (UGP)

STATISTIKA: UKURAN PEMUSATAN. Tujuan Pembelajaran

Pemodelan Regresi Linier Menggunakan Metode Theil (Studi Kasus: Kompensasi Pegawai di Badan Kepegawaian Daerah Kota Samarinda)

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

ABSTRAK. Ika Dewi Ariyanti 1 dan Sutikno 2

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

BAB 2 LANDASAN TEORI

KORELASI DAN REGRESI BERGANDA

*Corresponding Author:

BAB 2 LANDASAN TEORI. Regresi dalam statistika adalah salah satu metode untuk menentukan tingkat

Transkripsi:

Bulet Ilmah Mat. Stat. da eapaa (Bmaste) Volume 0, No. (0), hal 79-86. ANALISIS FAKOR-FAKOR YANG MEMPENGARUHI PRODUKSI ANAMAN KEDELAIMENGGUNAKAN DIAGRAM JALUR Zaal Ap, Muhlasah Novtasa Maa, Neva Satahadew INISARI Dagam jalu meupaka salah satu metode statstka ag dguaka utuk megaalss hubuga sebab akbat ag tejad pada eges begada, jka vaabel eksoge mempegauh vaabel edoge tdak haa secaa lagsug tetap juga secaa tdak lagsug. Dalam peelta dguaka dagam jalu utuk megaalss pegauh baaka beh, uea da KCL tehadap poduks taama kedela. Metode ag dguaka utuk meduga paamete da model ag tebetuk bedasaka dagam jalu adalah metode kuadat tekecl. Hasl aalss meujukka bahwa vaabel beh ( ) da KCL ( ) memlk pegauh lagsug palg besa tehadap poduks taama kedela(). Sedagka vaabel uea ( ) memlk pegauh lagsug ag sagat kecl tehadap poduks taama kedela (). Demka utuk pegauh tdak lagsug, dketahu bahwa pegauh tdak lagsug beh ( ) tehadap poduks taama kedela () melalu uea ( ) memlk pegauh tdak lagsug ag kecl. Sedagka pegauh tdak lagsug KCL ( ) tehadap poduks taama kedela ( )melalu beh ( ) memlk pegauh tdak lagsug ag palg besa. Kata Kuc:estmas, paamete,dagam jalu PENDAHULUAN eo peelta segkal megaahka pada peguja model ag memlk hubuga ata vaabel ag kompleks. Ketekata hubuga tesebut bsa megkut pola hubuga ata vaabel saja atau pola pegauh, bak pegauh lagsug maupu tdak lagsug. Dalam pakteka, vaabel-vaabel peelta pada bdag tetetu tdak dapat duku secaa lagsug (besfat late) sehgga mash membutuhka vaabel peataa utuk meguku vaabel tesebut. Salah satu tekk statstk ag mampu megaalss pola hubuga ataa vaabel adalah dagam jalu. Dagam jalu meupaka pegembaga lebh lajut da aalss eges begada.pebedaaa adalah bahwa pada aalss jalu dapat membatu dalam mempelaja pegauh lagsug dapegauh tdak lagsug ata vaabel.pada dagam jalu vaabel depede dsebut vaabel eksoge, sedagka vaabel depede dsebut vaabel edoge.aalss jalu megguaka dagam jalu utuk meepesetaska pemasalaha dalam betuk gamba da meetuka pesamaa stuktual ag meataka hubuga ata vaabel pada dagamjalu tesebut. Bebeapa peelt megataka bahwa dagam jalu meupaka model betuk hubuga sebab akbat, sehgga hubuga ata vaabela haus seaah.pemodela pada dagam jalu dapat dlakuka dalam model stuktual atu model dguaka utuk megetahu hubuga ata vaabel late []. ujua peelta adalah utuk megaalss pegauh baaka beh, uea da KCL tehadap poduks taama kedela bak secaa lagsug maupu tdak lagsug.metode ag dguaka utuk megestmas paamete pada model dagam jaluadalah metode kuadat tekecl.lagkah petama pada peelta adalah melakuka kaja secaa teots dalam meetuka estmato paamete pada dagam jalu ag selajuta dlakuka peeapa tehadap data eges, dmaa ddalama tedapat vaabel eksoge atu beh, uea, KCL dapoduks taama kedela sebaga vaabel edoge. 79

80 Z. ARIPIN, M.N. MARA DAN N. SAYAHADEWI ESIMASI PARAMEER PADA DIAGRAM JALUR Dagam jalu (path dagam) dkembagka oleh Sewall Wght (94).Dagam jalu dguakautuk melukska damegujmodel hubuga ata vaabel agbebetuk sebab akbat dalam betuk gamba da meetuka pesamaa stuktual ag meataka hubuga ata vaabel padadagam jalu. Pada dagam jalu dguaka dua macam aak paah atu aak paah satu aah ag meataka pegauh lagsug da suatu vaabel eksoge ke sebuah vaabel edoge da aak paah dua aah meataka hubuga koelatf ataa vaabel eksoge. Pada vaabel eksoge tdak dpegauh vaabel-vaabel ag la dalam dagam. etap pada vaabel edoge, dpegauh vaabel-vaabel ag la []. Sebelum melakuka pehtuga dagam jalu, telebh dahulu gambaka dega jelas dagam jalu ag mecemka hubuga ataa vaabel eksoge tehadap vaabel edoge. Vaabel peelta ag daalss dalam peelta melputpoduks taama kedela ( ) dpegauh tga vaabel eksogeatu beh ( ), uea ( ) da KCL ( ).Selegkapa hubuga ata vaabel tesebut dapat dgamba sepet dalam Gamba. Gamba. Dagam Jalu Pegauh Vaabel Eksoge tehadap Vaabel Edoge Vaabel-vaabel ag dguaka dalam model dagam jalu sebeaa adalah vaabel ag sudah testadasas.vaabel ag testadasas adalah vaabel-vaabel ag dataa telah dstadasas dega meguagka dulu ata-ataa da membag dega stada devas masg-masg vaabel, bakvaabel edoge maupu vaabel-vaabel eksogea.rumus ag dguaka utuk meghtug stadasas sebaga bekut []: Dega S = stada devas () S Vaabel adalah vaabel ag belum dstadasas, sedagka adalah vaabel setelah dstadasas.sehgga pesamaa ag dguaka pada peelta sebaga bekut: Dega: =vaabel edoge testadasas = vaabel eksogetestadasas, utuk = koefse jalu ag dstadasas, utuk = vaabel gaggua Koefse jalu ag testadasa ( ) adalah suatu koefse ag meujukka pegauhlagsug vaabel eksoge tehadap vaabel edoge ag telah tesusu dalam betuk dagam jalu []. Akbata dapat dketahu vaabel eksogemaakah ag bepegauh palg besa tehadap vaabel

Aalss Fakto-Fakto ag Mempegauh Poduks aama Kedela... 8 edoge.apabla Pesamaa ()dtulska dalam betuk matks dega pegamata da vaabel mejad: Dega: Y,,, β ε Pedugaa paamete adalah baga da statstk ag meupaka suatu caa utuk mempedks kaaktestk da suatu populas bedasaka sampel ag dambl. Dega estmas, dapat dketahu sebeapa jauh suatu paamete populas ag tdak dketahu beada d sekta sampel (statstk sampel).salah satu metode statstka ag dapat dguaka utuk megestmas paamete populas adalah metode kuadat tekecl (MK). Metode kuadat tekecl adalah salah satu metode ag seg dguaka dalam tekk aalss ag betujua utuk memmumka kuadat kesalaha sehgga la pedugaa aka medekat la sesugguha[4]. Ddalam meaks suatupesamaa dalam sstem aalss metode kuadat tekecl seg dpaka kaea betuka sedehaa.pedugaa pesamaa dega metode kuadat tekecl pada dasaa dlakuka dega meetuka gas eges sampel ag memmumkajumlah kuadat ssaa (JKS) [5]. Dega metode kuadat tekecl, la dugaa bag paamete adalah.utuk medapatkapeduga MK bag peduga ( da ) sebaga bekut: ˆ e ˆ β ˆ, e e ˆ e Sehgga model peduga utuk Pesamaa () adalah:, maka dtetuka dua vekto Dega: peduga da peduga da Koefse adalah paamete ag laa tdak dketahu, sehgga dduga megguaka statstk sampel. Peduga MK bag dpeoleh dega meca ag memmumka jumlah kuadat ssaa (JKS),atu sebaga bekut: JKS ( Y βˆ Y e Y βˆ ) e e ( Y βˆ Y Y βˆ Y βˆ Y Y ) βˆ βˆ βˆ Nla mmum da JKS dapat dpeoleh dega meuuka JKS tehadap tuua dega ol. ˆ β, sehgga dpeoleh: ( ) ( ) (5) da meamaka

8 Z. ARIPIN, M.N. MARA DAN N. SAYAHADEWI Matks da matks ( )dapat dataka sebaga bekut: Y Dmaa j meupaka koefse koelas ag meujukka koelas ata vaabel. Sebaga lustas dalam peelta dguaka data dalam suatu peelta ag dlakuka oleh Puama Ida Pastma Hutasot, Fakultas Petaa, Uvestas ajugpua pada tahu 007. Data tesebut meupaka hasl pegukua tehadap taama kedela ag dambl da ttk pegamata. Pada peelta, ag meupaka vaabel eksoge adalah baaka beh ( ), uea ( ) da KCL ), sedagkapoduks taama kedela meupaka vaabel edoge. Utuk meduga hubuga ataa poduks taama kedela ( ) dega baaka beh ( ), uea ( ) da KCL ) dguakametode kuadat tekecl (MK). Data tesebut dapat dtamplka secaa detal dalam abel bekut :

Aalss Fakto-Fakto ag Mempegauh Poduks aama Kedela... 8 abel Baaka Beh (kg), Uea (kg), KCL kg) da Poduks aama Kedela (kg) No Beh Uea KCL Poduks taama kedela No Beh Uea KCL Poduks taama kedela 0 50 50 50 50 50 50 00 8 0 40 75 00 50 00 50 00 9 0 75 50 00 4 0 50 50 50 0 0 00 50 50 5 45 50 75 00 0 00 50 00 6 0 40 40 00 45 40 40 50 7 50 40 50 00 0 50 00 50 8 50 50 75 50 4 0 50 75 00 9 50 50 75 400 5 50 50 50 50 0 40 75 75 50 6 50 50 75 00 50 50 50 50 7 0 00 50 50 0 40 50 00 8 40 50 00 00 0 00 50 50 9 0 40 40 50 4 0 40 50 00 0 0 0 40 00 5 0 40 40 00 0 40 50 00 6 0 00 50 50 40 50 40 50 7 0 00 50 50 40 50 40 50 Sumbe: Puama Ida Pastma Hutasot, Fakultas Petaa, Uvestas ajugpua tahu 007 Bedasaka data pada tabel abel, maka lagkah petama ag haus dlakuka adalah meetuka koelas ata vaabel.nla koefse koelas ata vaabel ( j ), dapat dhtug megguaka umus sebaga bekut [4]: j j,utuk, j,,, da j (6), j Dega: = koefse koelas ataa j da = vaabel eksoge ag testadasas = baaka pegamata Selajuta da data dhtug koelas ataa vaabel eksoge, msalka beh dega uea. 06,97 5058,79 506,97 5058,79 406,97 5058,79 0,7 8,6,0 8,6,0 8,6,0 Lakuka pehtuga ag sama utuk koelas ataa beh dega KCL da uea dega KCL. Substtuska la-la koefse koelas ag dpeoleh ke dalam matks, sehgga:

84 Z. ARIPIN, M.N. MARA DAN N. SAYAHADEWI 0,7 0,8 0,7 0,067 0,8 0,067 Selajuta matks koelas ataa vaabel eksoge ( ) dega megguaka umus sebaga bekut [6]: aka dubah kedalam betuk ves ( ) Sehgga ves da matks adalah:,06 0,7 0,8 0,7,0 0,04 (8) 0,8 0,04,04 Dega megguaka umus koefse koelas pada pesamaa (6), maka aka dpeoleh la-la koefse koelas ata vaabel eksoge ( ) dega vaabel edoge. Substtuska la-la koefse koelas ag dpeoleh ke dalam matks, sehgga: Y 0,8 0,0 (9) 0,9 Dega mesubsttuska Pesamaa (8) da (9) ke Pesamaa (6), maka ddapatka la koefse jalu ( ) ag meupaka pegauh lagsug vaabel edoge tehadap vaabel eksoge. βˆ ˆ ˆ ˆ,06 0,7 0,8 Y Y 0,7,0 0,04 0,8 0,8 0,04 0,0,04 0,9 0,4 0,05 0, Oleh kaea tu, pesamaa eges sampela adalah: Bedasaka Pesamaa (0), maka dapat dtetuka pegauh lagsug da pegauh tdak lagsug da vaabel beh, uea da KCL tehadap poduks taama kedela, sebaga bekut:. Peetua pegauh vaabel beh ( ) tehadap vaabel poduks taama kedela ( ). Pegauh lagsug beh ( ) tehadap poduks taama kedela ( ) Pegauh tdak lagsug beh ( ) melalu uea ( )

Aalss Fakto-Fakto ag Mempegauh Poduks aama Kedela... 85 Pegauh tdak lagsug beh ( ) melalu KCL ( ). Peetua pegauh vaabel uea ( ) tehadap vaabel poduks taama kedela ( ). Pegauh lagsug uea ( ) tehadap poduks taama kedela ( ) Pegauh tdak lagsug uea ( ) melalu beh ( ) Pegauh tdak lagsug uea ( ) melalu KCL ( ). Peetua pegauh vaabel KCL ( ) tehadap vaabel poduks taama kedela ( ). Pegauh lagsug KCL ( ) tehadap poduks taama kedela ( ) Pegauh tdak lagsug KCL ( ) melalu beh ( ) Pegauh tdak lagsug KCL ( ) melalu uea ( ) Nla-la pegauh lagsug da pegauh tdak lagsug vaabel eksoge tehadap poduks taama kedela ag dpeoleh, dtujukka secaa lebh jelas pada Gamba : Beh -0,7 0,8 Uea Poduks aama Kedela -0,067 Gamba. Pegauh Lagsug da Pegauh tdak Lagsug Baaka Beh ( ), Uea ( ) da KCL ( ) tehadap Poduks aama Kedela ( ) Bedasaka dagam jaludketahu bahwa vaabel eksoge ag memlk pegauh lagsug palg besa tehadap vaabel edoge ( adalah vaabel beh da KCL. Sedagka vaabel uea memlk pegauh lagsug ag sagat kecl. PENUUP Bedasaka pembahasa, maka dapat dsmpulka bahwa dagam jalu meupaka tekk statstk ag dguaka utuk membetuk model statstk ag basaa dalam betuk model sebab akbat. Pedugaa da paamete pada model dagam jalu megguaka metode kuadat tekecl (MK) dlakuka dega caa meetuka pesamaa gas eges sampel ag memmumka jumlah kuadat ssaa (JKS) da medefeesalka pesamaa ag tebetuk tehadap paametea. Hasl aalss meujukka bahwa vaabel beh da KCL memlk pegauh lagsug palgbesa tehadap poduks taama kedela. Sedagka vaabel uea memlk pegauhlagsug ag sagat kecl tehadap poduks taama kedela.demka utuk pegauh tdak lagsug, dketahu bahwa pegauh tdak lagsug beh ( ) tehadap poduks taama kedela ( ) melalu uea ( ) memlk pegauh tdak lagsug ag kecl.sedagka pegauh tdak lagsug KCL ( ) tehadap poduks taama kedela ( ) melalu beh ( ) memlk pegauh tdak lagsug ag palg besa. DAFAR PUSAKA KCL [].Rakov, Macouls GA.A Fst Couse Stuctual Equato Modelg. Lawece Elbaum Assocates, Lodo; 000. []. Gudoo. Aalss Data Multvaat.BPFE, Yogakata; 0. []. Feedma DA. A Case Stud Path Aalss.Joual of Educato Statstcs. 008;():0-8.

86 Z. ARIPIN, M.N. MARA DAN N. SAYAHADEWI [4]. Feedma DA.Statstcal Models:heo ad Pactce. Cambdge Uvest Pess, New Yok; 009. [5]. Kusada D. Metode Statstk da Aplkasa dega Mtab da Ecel. Mada Pess, Yogakata; 004. [6]. Ato H. Dasa-Dasa Aljaba Lea, Ha, S. (alh bahasa), Ed ke-7. Iteaksaa, Jakata; 000. ZAINAL ARIPIN : Fakultas MIPA Uvestas ajugpua, Potaak,aef_gess46@ahoo.com MUHLASAH NOVIASARI M. : Fakultas MIPA Uvestas ajugpua, Potaak, ovee_maa @ahoo.co.d NEVA SAYAHADEWI : Fakultas MIPA Uvestas ajugpua, Potaak, eva_s04@ahoo.co.d