Data Hasil dan Pembahasan
4. Data
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data yang diperoleh dengan cara membangkitkan nilai X berukuran n = 5, 10, 20, 30, 50, 100, 200, 500 dan 1000 berdistribusi log normal dengan μ = 5 dan σ = 1. Simulasi yang dilakukan menggunakan software S – Plus 2000. Berdasarkan data tersebut kemudian dilakukan perhitungan nilai mean dan variansinya. Perulangan dilakukan sebanyak 1000 kali. Simulasi yang dilakukan adalah untuk menentukan persentase dari interval kepercayaan yang meliputi dari parameter θ . Covering berarti jika interval kepercayaan yang dihasilkan dari simulasi dapat mencakup daripada parameter θ . Above memiliki pengertian bahwa interval kepercayaan yang dihasilkan dari simulasi, berada diatas parameter θ . Sedangkan below adalah jika interval kepercayaan yang dihasilkan dari simulasi berada dibawah parameter θ . Nilai z yang digunakan merupakan nilai z tabel dari distribusi normal, kemudian nilai t merupakan nilai t tabel, sedangkan yang digunakan merupakan nilai chi – square . Tingkat kesalahan α yang digunakan dalam menentukan interval kepercayaan adalah 5 atau 0,05. 2 U 1 2 − n χ5. Hasil dan Pembahasan
Berikut disajikan hasil‐hasil simulasi interval konfidensi untuk metode‐ metode yang terpilih SEMNAS Matematika dan Pend. Matematika 2007 672 Tabel 1. Persentase seluruh interval yang meliputi nilai parameter θ menggunakan metode Naive dan metode Cox. Naive Cox n Below Covering Above Below Covering Above 5 13.50 86.40 0.10 8.80 90.30 0.90 10 27.80 72.10 0.10 8.20 91.00 0.80 20 55.20 44.80 0.00 6.10 93.20 0.70 30 74.10 25.90 0.00 7.20 92.20 0.60 50 89.30 10.70 0.00 5.10 94.50 0.40 100 100.00 0.00 0.00 2.60 96.30 1.10 200 100.00 0.00 0.00 2.30 95.50 2.20 500 100.00 0.00 0.00 3.00 96.20 0.80 1000 100.00 0.00 0.00 3.10 95.20 1.70 Tabel 2. Persentase seluruh interval yang meliputi nilai parameter θ menggunakan metode berdasarkan sampel besar dan metode Cox modifikasi. Cox Modifikasi Teori Sampel Besar n Below Covering Above Below Covering Above 5 5.30 94.60 0.10 22.50 76.90 0.60 10 5.60 94.10 0.30 18.80 81.00 0.20 20 2.30 95.50 0.20 11.20 88.00 0.80 30 5.20 94.30 0.50 15.10 84.30 0.60 50 6.00 93.60 0.40 8.10 91.20 0.70 100 2.20 95.50 2.30 4.30 95.40 0.30 200 1.30 96.40 2.30 3.40 95.10 1.50 500 4.00 95.10 0.90 6.00 93.90 0.10 1000 2.10 93.70 4.20 3.20 95.50 1.30 Matematika 673 Tabel 3. Persentase seluruh interval yang meliputi nilai parameter θ menggunakan metode interval tergeneralisasi. CI Tergeneralisasi n Below Covering Above 5 1.90 95.80 2.30 10 2.40 93.60 4.00 20 3.80 94.10 2.10 30 2.30 94.20 3.50 50 1.30 96.10 2.60 100 3.10 95.40 1.50 200 2.40 93.20 4.40 500 2.50 95.20 2.30 1000 1.50 97.20 1.30 Berdasarkan 3 tabel diatas, dapat kita lihat bahwa metode Naive tidak dapat memberikan covering interval kepercayaan sesuai yang diinginkan, baik untuk ukuran sampel kecil maupun sampel besar. Untuk metode Cox dapat menghasilkan covering interval kepercayaan untuk mean yang baik, namun untuk sampel kecil 50 belum dapat mendekati nilai nominalnya. Metode Cox modifikasi memberikan interval kepercayaan yang mendekati nilai nominalnya baik untuk ukuran sampel kecil maupun besar. Metode berdasarkan teori sampel besar memberikan covering interval kepercayaan yang baik, mendekati nilai nominalnya, dengan ukuran sampel yang besar khususnya untuk sampel n ≥ 100, hal ini beralasan sebab metode ini berdasarkan teori limit pusat central limit theorem, dimana n berukuran besar. Sedangkan untuk metode interval kepercayaan tergeneralisasi memberikan covering interval kepercayaan untuk mean yang baik, mendekati nilai nominalnya, untuk ukuran sampel kecil maupun besar dengan covering rata‐ rata diatas 95. SEMNAS Matematika dan Pend. Matematika 2007 6746. Kesimpulan
Parts
» Staff Site Universitas Negeri Yogyakarta
» Dr. Djaelani 3. Dr. Rusgianto HS Sahid, M.Sc.
» Pendahuluan Staff Site Universitas Negeri Yogyakarta
» Statistika Staff Site Universitas Negeri Yogyakarta
» Pembahasan Staff Site Universitas Negeri Yogyakarta
» Rancangan Percobaan dan Analisis Variansi
» Kesimpulan Staff Site Universitas Negeri Yogyakarta
» Perumusan Tinjauan Pustaka PENDAHULUAN
» Tujuan Penelitian Manfaat Penelitian
» HASIL Staff Site Universitas Negeri Yogyakarta
» Belajar T I N J A U A N P U S T A K A
» Pendekatan Mathematics Problem Solving
» SWiSHmax T I N J A U A N P U S T A K A
» Populasi dan Sampel Desain Penelitian
» Metode Pengumpulan Data Instrumen Penelitian Teknik Analisis Data
» Simpulan Saran S I M P U L A N D A N S A R A N
» Pemahaman Matematika Model Belajar Kooperatif Tipe Student Team Achievement Division
» Model Belajar Kooperatif Tipe Teams Games Tournament TGT Model Belajar Kelompok Tipe Jigsaw
» LANDASAN TEORI Teknik Sampling
» Populasi dan Sampel Variabel Penelitian Deskriptif Data Uji
» British context: the works of David Tall
» Taiwaness Context: the works of Fou Lai Lin
» Singapore Staff Site Universitas Negeri Yogyakarta
» Malaysian Staff Site Universitas Negeri Yogyakarta
» Indonesian Staff Site Universitas Negeri Yogyakarta
» Metode Eksperimen Hasil Pengembangan Perangkat Pembelajaran
» Simpulan Saran Staff Site Universitas Negeri Yogyakarta
» Metakognitif Pembelajaran Matemátika dengan Pendekatan Metakognitif
» Kemampuan Pemecahan Masalah Pembahasan
» Pembelajaran Matematika dengan Pendekatan Metakognitif dalam
» Pentutup Staff Site Universitas Negeri Yogyakarta
» Pelaksanaan Siklus 2 Staff Site Universitas Negeri Yogyakarta
» Instrumen Skala Sikap Format Observasi Format Wawancara Tes Pengetahuan Penunjang
» Data Hasil Non Tes Kemampuan Pengetahuan Penunjang
» Kemampuan Koneksi Matematik KKM Siswa
» g dan i berturut‐turut dibagi s hasilnya p dan q t, y, dan s bilangan prima.
» Latar belakang Staff Site Universitas Negeri Yogyakarta
» Peran guru dalam proses pembelajaran Proses pembelajaran sentra
» Perkembangan Psikososial Perkembangan Bahasa dan Komunikasi Perkembangan Seni
» Identifikasi fokus masalah. Pengumpulan data. Analisis dan interpretasi data. Penyusunan rencana.
» Pelaksanaan. Pembelajaran Kooperatif Tipe Teams‐Games‐Tournaments TGT
» Pendidikan Lingkungan Hidup Konsep Sekolah Berwawasan Lingkungan
» Sikap Ramah Lingkungan Staff Site Universitas Negeri Yogyakarta
» Proses dan Kualitas Pembelajaran
» Perkuliahan Komputasi Statistik Staff Site Universitas Negeri Yogyakarta
» Sisi – Sisi Metakognitif Staff Site Universitas Negeri Yogyakarta
» Kesadaran diri dari proses berpikir seseorang
» Kontrol atau monitoring diri dari proses berpikir seseorang
» Latar Belakang Masalah Pembelajaran Matematika dengan Pendekatan Metakognitif
» Rumusan Masalah Tujuan Penelitian Desain Penelitian
» Populasi dan Sampel Hasil Penelitian
» Kemampuan Berpikir Kreatif Staff Site Universitas Negeri Yogyakarta
» Kesimpulan Rekomendasi Deskripsi Jawaban Siswa
» Dapatkah Staff Site Universitas Negeri Yogyakarta
» Bertukar Pasangan Berpikir ‐ Berpasangan ‐ Berempat
» Berkirim Salam dan Soal . Kepala Bernomor
» Bahasan Himpunan Dua Tinggal Dua Tamu two stay two stray
» Bahasan Statistik Tinjauan Pokok Bahasan Statistik Tingkat SMP Daftar Frekuensi
» Setting Penelitian dan Subyek Penelitian .
» Rencana Tindakan Pelaksanaan Tindakan
» Analisis Hasil Penelitian Keaktifan Siswa Dalam PBM Analisis Hasil Test Prestasi Belajar Siswa
» Analisis Hasil Penelitian Keaktifan Siswa Dalam PBM
» Analisis Hasil Test Prestasi Belajar siswa Kelas VIII SMPN 2 Pringkuku
» Matematika Untuk SMPMTs VIII. Bandung : Sarana Metodologi Penelitian Pendidikan , Penerbit SIC
» Masalah Tujuan Staff Site Universitas Negeri Yogyakarta
» KESIMPULAN Level 4 Ketatrigor: Siswa pada tingkat ini memahami aspek‐aspek formal
» Model Nested Logit Staff Site Universitas Negeri Yogyakarta
» Overlapping Nest Staff Site Universitas Negeri Yogyakarta
» Rancangan Percobaan dan Membangkitkan data
» Model MNL dan model nest logit
» Model Multinomial Probit MNP
» Identifikasi Paramater Staff Site Universitas Negeri Yogyakarta
» Variasi individu Staff Site Universitas Negeri Yogyakarta
» Plotting Data Sampel Penentuan Hipotesis Penaksiran Parameter Uji Anderson‐Darling
» Sampling Proporsi Taksiran Distribusi Kematian
» PENDAHULUAN KESIMPULAN Staff Site Universitas Negeri Yogyakarta
» Pendahuluan RUMUSAN MASALAH Staff Site Universitas Negeri Yogyakarta
» Interval Kepercayaan untuk Kajian Teori
» Kesimpulan Daftar Pustaka Staff Site Universitas Negeri Yogyakarta
» Algoritma untuk menentukan nilai awal Algoritma untuk menentukan nilai awal dengan menggunakan
» A., Mood, A. M. and Boes, D. C., 1963, Introduction To The Theory of
» Latar Belakang Masalah Rumusan Masalah
» Manfaat penelitian Staff Site Universitas Negeri Yogyakarta
» Model Regresi Logistik Staff Site Universitas Negeri Yogyakarta
» Model Neural Networks NN untuk Klasifikasi Data
» Metode Penelitian Persentase Ketepatan Masa Studi Mahasiswa Ketepatan
» Penutup Daftar Pustaka Staff Site Universitas Negeri Yogyakarta
» GRUP TOPOLOGIS Staff Site Universitas Negeri Yogyakarta
» SUBGRUP TOPOLOGIS Staff Site Universitas Negeri Yogyakarta
» GRUP TOPOLOGIS KUOSEN Staff Site Universitas Negeri Yogyakarta
» Asumsi dan Model Inventory Multi‐Item
» Program Nonlinear Probabilistik Hasil Peneltian dan Pembahasan
» Model regresi linier log gamma Estimasi parameter regresi log gamma dengan metode MLE
» Penerapan program pada kasus data tahan hidup
» Aplikasi pada Data Pasien Myeloma Kanker Tulang
» 23‐33. Staff Site Universitas Negeri Yogyakarta
» PENDAHULUAN Latar Staff Site Universitas Negeri Yogyakarta
» METODOLOGI Staff Site Universitas Negeri Yogyakarta
» HASIL DAN PEMBAHASAN Staff Site Universitas Negeri Yogyakarta
» Model Regresi Cox Estimasi Parameter Dalam Model Regresi Cox Menentukan fungsi Partial Likelihood
» APLIKASI DATA REAL Estimasi Fungsi Hazard Dasar
» Estimator Kernel Algoritma dan Program R
» Perkembangan Pendugaan Area Kecil
» Generalized Regression Staff Site Universitas Negeri Yogyakarta
» Pendugaan langsung Pendugaan GREG
» Model Based Design Estimator Pembahasan Hasil Kajian
» Penalized spline merupakan potongan‐potongan polinomial
» Introduction Staff Site Universitas Negeri Yogyakarta
» Pndahuluan Staff Site Universitas Negeri Yogyakarta
» Model Hazard proporsional Semiparametrik Estimasi Generalized Profile Likelihood dalam Model‐Model
» Latar Belakang Tujuan dan Manfaat Penelitian
» Algoritma PageRank Matrik Markov
» Vektor Eigen dan Nilai Eigen Metode Pangkat
Show more