This is default featured slide 1 title

Go to Blogger edit html and find these sentences.Now replace these sentences with your own descriptions.

This is default featured slide 2 title

Go to Blogger edit html and find these sentences.Now replace these sentences with your own descriptions.

This is default featured slide 3 title

Go to Blogger edit html and find these sentences.Now replace these sentences with your own descriptions.

This is default featured slide 4 title

Go to Blogger edit html and find these sentences.Now replace these sentences with your own descriptions.

This is default featured slide 5 title

Go to Blogger edit html and find these sentences.Now replace these sentences with your own descriptions.

Kamis, 26 April 2018

TUGAS LANJUTAN STATISTIKA I KELAS SIANG

DATA STATISTIKA
UTANG LUAR NEGERI (EXTERNAL DEBT)
Tabel Posisi Utang Luar Negeri Indonesia Menurut Kelompok Peminjam (Juta US$) 2011 – 2015
Kelompok Peminjam (Group of Borrower)
2011
2012
2013
2014
2015
1
2
3
4
5
6
Pemerintah dan Bank Sentral (government and central bank)
118.642
126.119
123.548
129.736
143.009
Pemerintah/Government
112.427
116.187
114.294
123.806
137.746
Bank sentral/Central bank
6.215
9.932
9.255
5.930
5.264
Swasta/Private
106.732
126.245
142.561
164.035
167.713
Bank
18.466
23.018
24.431
31.706
32.496
Bukan Bank/Non Bank
88.266
103.228
118.130
132.328
135.217
Lembaga keuangan bukan bank (non bank financial corporation)
6.103
7.713
7.947
10.218
11.265
Perusahaan bukan lembaga keuangan (non financial corporation)
82.162
95.515
110.183
122.110
123.952
Jumlah/total
225.375
252.364
266.109
293.770
301.722
Sumber: BPS Indonesia, 2016


Tabel Data Kurs Nilai Mata Uang Rupiah Beberapa Mata Uang Asing Di Bank Indonesia Dan Harga Emas Di Jakarta (Rupiah) 2011 – 2016.
Rincian/description
2011
2012
2013
2014
2015
1
2
3
4
5
6
Dollar Amerika/united state dollar
9.068
9.670
12.189
12.440
13.795
Euro
11.739
12.810
16.821
15.133
15.070
Pound sterling inggris
13.969
15.579
20.097
19.370
20.451
Dollar singapore
6.974
7.907
9.628
9.422
9.751
Dollar australia
9.203
10.025
10.876
10.218
10.064
Yen japan
117
112
116
104
114
Ringgit malaysia
2.853
3.160
3.708
3.562
3.210
Dollar hongkong
1.167
1.247
1.572
1.604
1.780
Emas/gold
450.000
460.000
470.000
478.402
495.752
Sumber: BPS Indonesia, 2016

 TEMUKANLAH PERSAMAAN ANALISIS REGRESI LINEAR DAN KORELASI UNTUK KURS RUPIAH TERHADAP DOLLAR $ TERHADAP HUTANG INDONESIA DI LUAR NEGERI ?



Senin, 22 Januari 2018

JAWABAN UAS STATISTIKA 2 2017s.d2018

                                                                       


Dari data grafik tingkat kriminalitas terhadap banyak pengangguran diatas dengan standar error dari grafik adalah 10 % (e : 10 %) tentukanlah :
1.      Tentukanlah banyak sampel yang akan diambil ?
2.      Tentukanlah data dari grafik diatas apakah cenderung linear atau non-linear ?
3.      Apabila linear maka analisis data diatas dengan menggunakan regresi linear sederhana ?
4.      Carilah korelasi ® tindakan kriminal terhadap jumlah pengangguran dari grafik diatas ?
5.      Buatlah interpretasi dari keterkaitan tindakan kriminal terhadap banyak pengangguran dari grafik diatas ?

----- ooo Selamat Ujian ooo -------

From the graphic data of the crime rate to the many unemployed above with the standard error of the graph is 10% (e: 10%) specify:
1. Determine the many samples to be taken?
2. Determine the data from the graph above whether it tends to be linear or non-linear (f-test)?
3. If linear then the data analysis above by using simple linear regression?
4. Look for correlation of criminal actions against the number of unemployed from the graph above?
5. Make an interpretation of the linkage of criminal acts against the many unemployed from the graph above?

----- ooo happy exam ooo -------

Jawaban UAS Statistika II 2017s.d2018

  1. Menentukan banyaknya sampel data yang akan olah :
n = N / 1+Ne² = 50 / 1+50x(0,1)² = 33,33 ≈ 33 sampel data

  1. Tabel penolong ;

Data ke – i
X (tingkat pengangguran)
Y (tingkat kriminalitas)
XY
1.
2.7
120
324
7.29
14400
2.
3.5
290
1015
12.25
84100
3.
3.60
180
648
15.21
48400
4.
3.90
220
858
16
22500
5.
4.00
150
600
16
22500
6.
4.20
250
1050
17.64
62500
7.
4.20
290
1218
17.64
84100
8.
4.70
290
1363
22.09
84100
9.
4.80
310
1488
23.04
96100
10.
4.80
430
2064
23.04
184900
11.
4.90
150
735
24.01
22500
12.
4.90
700
3430
24.01
490000
13.
5.00
290
1450
25
84100
14.
5.10
500
2550
26.01
250000
15.
5.20
260
1352
27.04
67600
16.
5.30
250
1325
28.09
62500
17.
5.80
520
3016
33.64
270400
18.
5.90
680
4012
34.81
462400
19.
5.90
290
1711
34.81
84100
20.
6.00
550
3300
36
302500
21.
6.10
290
1769
37.21
462400
22.
6.10
400
2440
37.21
84100
23.
6.10
430
2623
37.21
184900
24.
6.10
680
4148
37.21
462400
25.
6.10
710
4331
37.21
504100
26.
6.20
110
682
38.44
12100
27.
6.30
310
1953
39.69
96100
28.
6.30
350
2205
39.69
122500
29.
6.50
450
2925
42.25
202500
30.
6.50
690
4485
42.25
476100
31.
6.50
780
5070
42.25
608400
32.
6.60
660
4356
43.56
435600
33.
6.7
480
3216
44.89
230400
Σ
176.5
13060
73712
982.69
6681300

b = nΣxy - ΣxΣy / nΣx²-(Σx)²          =  99.80729
jk reg (b/a) = b(Σxy-(ΣxΣy/n))     = 385306.6
jk reg α = (Σy)²/n                              = 5168594
jk res = Σy² - (jk reg (b/a) + jk reg(a)) = 165009699
f hitung = jk reg (b/a) / jk res      =  0.002335
f tabel = (α , n-2) = (0,05 , 33-2) = (0,05 , 31) tabel uji-f = 3,305
f hitung ≤ f tabel = 0.002335 ≤ 3,305 , maka ; Ho ditolak
kesimpulan : Analisis regresi sederhana dapat digunakan dalam menganalisis tingkat kriminal terhadap banyaknya pengangguran.
3.       Analisis regresi linear sederhana ;
Formula : Y = α + bx  maka ; Y = 99.80729x – 138,06
b = nΣxy - ΣxΣy / nΣx²-(Σx)²                  =  99.80729
α = Ŷ – bx^ = 13060/33 - 99.80729*176.5/33 =  -138,06
4.       Karelasi antara tingkat kriminal terhadap banyaknya pengangguran :
Formula ;  r = nΣxy – ΣxΣy / √[nΣx²-(Σx)²][nΣy²-(Σy)²] = 0.50471

5.      Interpretasi dari korelasi (keterkaitan) antara tingkat kriminal terhadap banyaknya pengangguran adalah sedang yaitu antara 0,4 – 0,69.