Cut Tiamuliana Primary Author mixed material bibliography Banda Aceh Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam 2010 id Indonesia

Skripsi

Salah satu metode untuk mengukur asosiasi adalah korelasi Pearson, dimana nilai korelasi positif rnerupakan perubahan peubah x diikuti oleh perubahan peubah y secara "searah". Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui besaran koefisien korelasi Pearson positif antara dua peubah jika dikelompokkan dengan menggunakan uji alternatif data terurut Jonckheere- Terpstra masih menunjukkan adanya trend positif. Data yang digunakan dibangkitkan dari distribusi rnultivariat nonnaJ dan distribusi multivariat Student I dengan mengunakan koefisien korelasi. varians, dan derajat kebebasan yang berbeda-beda. Masing-rnasing data dikelompokkan menjadi 3, 4. dan 5 kelompok. Selanjutnya melalui pengelompokan tersebut setiep data dilakukan uji Jonekbeere-Terpstra kemudian diperoleh nilai power yang menunjukkan besarnya peluang menolak Ho disaat Ho salah. KesimpuJan yang didapat adalah terdapat dua parameter yang tidak berpengaruh terhadap nilai power yang dihasilkan yaitu varians dan mean serta terdapat tiga parameter yang berpengaruh yaitu jumlah data. derajat kebebasan, dan koefisien korelasi. Semakin besar jumlah data dan derajat kebebasan maka koefisien korelasi yang dibutuhkan semakin kecil dan semakin besar jumlah kelompok yang dibentuk maka semakin keeil nilai koefisien korelasi yang dibutuhkan untuk membentuk trend. Data yang dibangkitkan dari distribusi Student t mempunyai power lebih kecil jika dibandingkan data berdistribusi normal pada koefisien korelasi yang sarna. Pada data berdistribusi normal untuk jumlah data > 50 banyak pengelompokan (k = 3, 4, dan 5) tidak berpengaruh terhadap koefisien korelasi yang dibutuhkan untuk membentuk trend. Kata Kunci : distribusi multivariat normal, distribusi multivariat Student I, koelisien korelasi Pearson, uji Jonckheere- Terpstra, power. CORRELATION ANALYSIS MULTIVARIATE ANALYSIS 519.535 ELECTRONIC THESES AND DISSERTATION Universitas Syiah Kuala 97089 2022-01-10 10:04:22 2022-01-19 11:18:19 machine generated