Teknik pengujian perangkat lunak meliputi pengujian black box dan white box. Pengujian black box hanya melihat keluaran tanpa melihat proses, sedangkan pengujian white box melihat struktur kode program. Beberapa teknik pengujian meliputi unit testing, integration testing, system testing, testing method, dan class testing.
Teknik pengujian perangkat lunak meliputi pengujian black box dan white box. Pengujian black box hanya melihat keluaran tanpa melihat proses, sedangkan pengujian white box melihat struktur kode program. Beberapa teknik pengujian meliputi unit testing, integration testing, system testing, testing method, dan class testing.
Modul Ajar Statistika Inferensia ke-13: Analisis Variansi, Eksperimentasi Fak...Arif Rahman
This document discusses statistical analysis and experimental design. It defines statistics as the branch of mathematics concerned with collecting, organizing, summarizing, simplifying, presenting, interpreting, analyzing and synthesizing data to help solve problems and make decisions. It discusses the goals and principles of experimental design, including replication to estimate experimental error, randomization to ensure statistical validity, and local control to reduce experimental error. Key aspects like blocking, balancing and grouping techniques are explained as methods to control nuisance factors and refine heterogeneous data in experimental design.
Modul Ajar Statistika Inferensia ke-12: Uji Asumsi Klasik pada Regresi Linier...Arif Rahman
1. The document discusses statistical analysis methods, including regression analysis and classical assumptions for regression models.
2. It explains the differences between correlation and regression, and covers simple and multiple linear regression analysis.
3. Key classical assumptions discussed include the assumptions of linearity, no multicollinearity, normality of residuals, homoscedasticity, and that covariates are uncorrelated with residuals. Methods for testing some of these assumptions are also presented.
Analisis regresi linier berganda digunakan untuk memodelkan hubungan antara variabel terikat dengan dua atau lebih variabel bebas. Metode ini mengestimasi koefisien regresi untuk setiap variabel bebas berdasarkan data sampel yang dikumpulkan. Contoh menunjukkan estimasi koefisien regresi untuk tiga variabel bebas berdasarkan data 15 observasi.
Dokumen tersebut membahas tentang analisis regresi linier sederhana, yang merupakan metode statistika untuk menganalisis hubungan antara variabel bebas dan variabel terikat dengan mengestimasi koefisien regresi dan melakukan prediksi."
Modul Ajar Statistika Inferensia ke-6: Uji Kesesuaian Baik (Goodness of Fit T...Arif Rahman
Dokumen tersebut membahas tentang uji hipotesa dan langkah-langkah pengujian hipotesa, termasuk mendefinisikan hipotesa, memilih uji statistik yang tepat, menentukan tingkat signifikansi, membangun daerah keputusan, menghitung statistik uji, dan menarik kesimpulan."
Modul Ajar Statistika Inferensia ke-4: Uji Hipotesa Proporsi ParametrikArif Rahman
Dokumen tersebut membahas tentang statistika inferensia yang menganalisis data sampel untuk menggeneralisasi ke populasi, mengestimasi parameter, menguji hipotesa, dan membuat prediksi."
Modul Ajar Statistika Inferensia ke-2: Uji Hipotesa Rata-rata ParametrikArif Rahman
Teks tersebut membahas tentang statistika inferensia yang menganalisis atau mensintesa data untuk menggeneralisasi sampel terhadap populasi, mengestimasi parameter, menguji hipotesa, dan membuat prediksi untuk menghasilkan informasi dan kesimpulan. Metode pengujian hipotesa secara statistik digunakan untuk membentuk kesimpulan mengenai populasi berdasarkan sampel yang diambil.
The document discusses mixed factorial design in experiments. It explains that mixed factorial design involves both between-subjects factors and within-subjects factors. Some key elements of experimental design discussed include conjectures or hypotheses, response variables, factors and their levels and ranges, treatments of factors, blocking, tools for measurement, effect models, and replication and randomization. A P diagram is presented showing how signal factors, noise factors, control factors, and scaling factors relate to response variables. The document also provides examples of designs with factors at two, three, and four levels.
The document discusses fractional factorial designs for experiments. It introduces fractional factorial designs, which examine a fraction of the total treatments in a full factorial design to reduce the number of experimental runs needed. Specifically, it describes the one-third fractional factorial design for a 3k factorial design, where only one-third of the total possible treatment combinations are examined. It also briefly mentions other 3k-p fractional factorial designs beyond the one-third fraction. The goal of fractional factorial designs is to test many factors simultaneously while limiting the number of experimental runs required.
The document discusses the blocking and confounding in 3k factorial designs. It explains the elements of design of experiments including factors, levels, treatments, blockings and effect models. It then provides examples of 32 and 3k factorial experiments conducted in three and nine blocks. The examples illustrate how to conduct blocked experiments and analyze the data to account for blocking effects and reduce confounding.
Modul Ajar Statistika Inferensia ke-13: Analisis Variansi, Eksperimentasi Fak...Arif Rahman
This document discusses statistical analysis and experimental design. It defines statistics as the branch of mathematics concerned with collecting, organizing, summarizing, simplifying, presenting, interpreting, analyzing and synthesizing data to help solve problems and make decisions. It discusses the goals and principles of experimental design, including replication to estimate experimental error, randomization to ensure statistical validity, and local control to reduce experimental error. Key aspects like blocking, balancing and grouping techniques are explained as methods to control nuisance factors and refine heterogeneous data in experimental design.
Modul Ajar Statistika Inferensia ke-12: Uji Asumsi Klasik pada Regresi Linier...Arif Rahman
1. The document discusses statistical analysis methods, including regression analysis and classical assumptions for regression models.
2. It explains the differences between correlation and regression, and covers simple and multiple linear regression analysis.
3. Key classical assumptions discussed include the assumptions of linearity, no multicollinearity, normality of residuals, homoscedasticity, and that covariates are uncorrelated with residuals. Methods for testing some of these assumptions are also presented.
Analisis regresi linier berganda digunakan untuk memodelkan hubungan antara variabel terikat dengan dua atau lebih variabel bebas. Metode ini mengestimasi koefisien regresi untuk setiap variabel bebas berdasarkan data sampel yang dikumpulkan. Contoh menunjukkan estimasi koefisien regresi untuk tiga variabel bebas berdasarkan data 15 observasi.
Dokumen tersebut membahas tentang analisis regresi linier sederhana, yang merupakan metode statistika untuk menganalisis hubungan antara variabel bebas dan variabel terikat dengan mengestimasi koefisien regresi dan melakukan prediksi."
Modul Ajar Statistika Inferensia ke-6: Uji Kesesuaian Baik (Goodness of Fit T...Arif Rahman
Dokumen tersebut membahas tentang uji hipotesa dan langkah-langkah pengujian hipotesa, termasuk mendefinisikan hipotesa, memilih uji statistik yang tepat, menentukan tingkat signifikansi, membangun daerah keputusan, menghitung statistik uji, dan menarik kesimpulan."
Modul Ajar Statistika Inferensia ke-4: Uji Hipotesa Proporsi ParametrikArif Rahman
Dokumen tersebut membahas tentang statistika inferensia yang menganalisis data sampel untuk menggeneralisasi ke populasi, mengestimasi parameter, menguji hipotesa, dan membuat prediksi."
Modul Ajar Statistika Inferensia ke-2: Uji Hipotesa Rata-rata ParametrikArif Rahman
Teks tersebut membahas tentang statistika inferensia yang menganalisis atau mensintesa data untuk menggeneralisasi sampel terhadap populasi, mengestimasi parameter, menguji hipotesa, dan membuat prediksi untuk menghasilkan informasi dan kesimpulan. Metode pengujian hipotesa secara statistik digunakan untuk membentuk kesimpulan mengenai populasi berdasarkan sampel yang diambil.
The document discusses mixed factorial design in experiments. It explains that mixed factorial design involves both between-subjects factors and within-subjects factors. Some key elements of experimental design discussed include conjectures or hypotheses, response variables, factors and their levels and ranges, treatments of factors, blocking, tools for measurement, effect models, and replication and randomization. A P diagram is presented showing how signal factors, noise factors, control factors, and scaling factors relate to response variables. The document also provides examples of designs with factors at two, three, and four levels.
The document discusses fractional factorial designs for experiments. It introduces fractional factorial designs, which examine a fraction of the total treatments in a full factorial design to reduce the number of experimental runs needed. Specifically, it describes the one-third fractional factorial design for a 3k factorial design, where only one-third of the total possible treatment combinations are examined. It also briefly mentions other 3k-p fractional factorial designs beyond the one-third fraction. The goal of fractional factorial designs is to test many factors simultaneously while limiting the number of experimental runs required.
The document discusses the blocking and confounding in 3k factorial designs. It explains the elements of design of experiments including factors, levels, treatments, blockings and effect models. It then provides examples of 32 and 3k factorial experiments conducted in three and nine blocks. The examples illustrate how to conduct blocked experiments and analyze the data to account for blocking effects and reduce confounding.
Pembukaan Materi POP terkait kaidah pertambangan yang baik kepmen esdm 1827HadisHasyimiMiftahul
terkait kebijakan publik pada bidang pertambangan. berisi tentang dasar hukum dan asas asas yang digunakan untuk membuat peraturan terkait good mining practice atau kaidah pertambangan yang baik
2. 2
Deklarasi Kriteria atau Pernyataan Bersyarat
Operator Pembanding atau Relasi
= Sama dengan
<> Tidak sama dengan
> Lebih besar dari
>= Lebih besar atau sama dengan
< Lebih kecil dari
<= Lebih kecil atau sama dengan
3. 3
Deklarasi Kriteria atau Pernyataan Bersyarat
Operator Logika atau boolean
Not Bukan
And Dan
Or Atau
Xor eXclusive OR
4. 4
Deklarasi Kriteria atau Pernyataan Bersyarat
Pernyataan Bersyarat
Contoh menggunakan operator pembanding
ReferenceName = Expression
Contoh menggunakan operator logika
Expression1 And Expression2
5. Logika Keputusan
Logika keputusan (condition) dalam Visual
Basic dilakukan dengan selective statement
If Statement (If ... End If)
If ... End If
If ... Else ... End If
If ... ElseIf ... End If
If ... ElseIf ... Else ... End If
Case Statement (Select Case ... End Select)
Case ...
Case ... To ...
Case Is ...
Case Else
5
8. 8
Logika Keputusan Bertingkat
Deklarasi If … If … Else If …
If TrueStatement1 Then
If TrueStatement2 Then
. . . . .
End If
Else
If TrueStatement3 Then
. . . . .
End If
End If
YES NO
YES
NO
YES
NO
9. 9
Logika Keputusan Bertingkat
Deklarasi If … Else If …
Else If … Else If …
If TrueStatement1 Then
. . . . .
Else
. . . . .
If TrueStatement2 Then
. . . . .
Else
. . . . .
End If
. . . . .
YES
NO
YES
NO
10. 10
Logika Keputusan Jamak
Deklarasi Select Case … Case …
End Select
Select Case VariableName
Case Value
. . . . .
Case Value To Value
. . . . .
Case is Criteria
. . . . .
Case Else
. . . . .
End Select
YES
NO
YES
NO
12. Perancangan GUI
Atur Properties Form1
Isikan “Caption” dengan Program Logika Kondisi
Isikan “Name” dengan FormKondisi
Tambahkan object Label1
Isikan “Caption” dengan Nama
Atur besarnya dengan mouse
Atur jenis dan ukuran “Font”
Tambahkan object Text1
Isikan “Text” dengan Isikan Nama Anda
12
16. Perancangan GUI
Tambahkan object Label3
Isikan “Caption” dengan Usia
Tambahkan object Text2
Isikan “Text” dengan Isikan Usia Anda
Tambahkan object Label4
Isikan “Caption” dengan Pekerjaan
Tambahkan object Combo1
Isikan “Text” dengan Pilih Pekerjaan Anda
16
22. Penulisan Program
22
Double klik pada Form1 atau FormKondisi
Pilih General
Isikan “Code” berikut
Nama, Sex,
Golongan, Pekerjaan,
Penampilan : String
Usia, Nilai : Single
26. Penulisan Program
26
Double klik pada Text2
Pilih LostFocus
Isikan “Code” berikut
Y
T
Y
T
Y
TY
TUsia
= 0 ?
“Belum Lahir”
Usia
< 5 ?
Usia
<10 ?
Usia
< 20 ?
“Balita”
“Anak-anak”
“Remaja”
“Dewasa”
28. Penulisan Program
28
Double klik pada Text3
Pilih LostFocus
Isikan “Code” berikut
Y
T
Y
T
Y
TY
TValue
<= 25 ?
“Memalukan”
Value
<= 50 ?
Value
<=75 ?
Value
<= 100 ?
“Sederhana”
“Menarik”
“Keren”
“Membingungkan”