HASIL DAN PEMBAHASAN. gangan guru per ma a. Lebih lanjut akan dilakukan eksplorasi terhadap kelompok-kelompok yang terbentuk.
|
|
- Sucianty Tedja
- 7 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 gangan guru per ma a Metode Penelitian Sebelum dilakukan pengerombolan, data awal terlebih dahulu ditransformasi ke dalam bentuk baku karena perbedaan satuan pengukuran antar peubah. Pembakuan data awal dilakukan untuk menyamakan skala pengukuran dan mengelirninasi pembobot awal yang dibawa oleh masing-masing peubah karena perbedaan skala pengukuran tersebut. Penggerombolan SMU Negeri dilakukan berdasarkan metode non-hirarki dengan jumlah geromhol yang diinginkan dissuaikan dengan cara pengelompokan skor terboboti sehingga dapat dibandingkan antar cara pengelompokan. Selanjutnya unit-unit pengamatan dikelompokkan dengan menggunakan pembobotan peubah berdasarkan nilai tengah, simpangan baku dan skor. Skor untuk setiap unit pengamatan ditentukan dengan menggunakan jumlah terboboti dari nilai-nilai peubah-peubah yang diamati, yaitu : Besarnya bobot untuk setiap peubah dan jumlah kelompok ini tergantung dari tujuan pengelompokan itu sendiri. Apabila satuan pengamatan tidak sama maka dilakukan transformasi data awal ke dalam bentuk baku (Z) sebelum jarak antar unit dihitung. Kelompok yang dihasilkan akan bersifat ordinavmemiliki tingkatan. Pengelompokan dilakukan dengan cara sebagai berikut :. Setiap variabel ditentukan bobot masingmasing. Penenhlan bobot ini dilakukan dengan dua cara, yaitu : 4 Berdasarkan keragaman dari setiap peubah dan secara subjektif ditentukan dari tingkat kepentingan peubah dalam penentuan mutu SMUN secara kepakaran. 4 Sebagai pembanding,. pembobot ditentukan berdasarkan nilai mutlak skor komponen utama pertama (PCI) dari analisis komponen utama terhadap selu~h gugus data. Kedua cara pembobotan sebenamya memiliki kelemahan masing-masing. Penggunaan pakar memiliki kesulitan dalam penentuan "pakar" yang dianggap bisa memberikan pemhohotan yang sesuai. Penggunaan pembobotan berdasarkan skor komponen utama pertama dari gugus data awal lebih banyak menggambarkan keragaman data tanpa memperhatikan faktafakta yang ada di lapangan mengenai perilaku dari peubah-peubah yang diamati. 2. Penentuan skor masing-masing SMU dengan menggunakan masing-masing pembobot yang telah ditentukan sebelumnya. 3. Pengelompokan SMU berdasarkan skor SMU dari butk 3, dengan ketentuan sebagai berikut : Buruk(D) :S<p-3 Sedang (C) :p-crss<p Baik(B) :p<s<p+o Saugat Baik (A) : S 2 p + 0 Lebih lanjut akan dilakukan eksplorasi terhadap kelompok-kelompok yang terbentuk. HASIL DAN PEMBAHASAN Data yang diperoleh dari Dwen Dikmenum memiliki beberapa kelemahan. Kelemahan yang utama adalah banyaknya data hilang pada sejumlah variabel yang diinginkan. Dengan menggunakan Microsoft Access 2000 diperoleh tabel dengan data yang lengkap untuk setiap variabel sebanyak 57 unit pengamatan yang tersebar pada 26 propinsi. Sejumlah unit pengamatan (SMUN) yang memiliki data hilang tidak diikutsertakan dalam analisis, demikian juga dengan data dari bekas Propinsi Timor Timur. Dari propinsi Maluku tidak diperoleh data yang lengkap, sehingga tidak bisa diikutsertakan dalam pengolahan data dan analisis lebih lanjut. Lampiran menyajikan diagram kotak garis dari peubah-peubah asal. Dapat dilihat bahwa
2 sebagian besar data pada masing-masing peubah mengumpul di sekitar nilai tengah dengan sejumlah kecil data berada cukup jauh dari nilai tengah dan ada yang menjadi pencilan. Hasil Analisis Gerombol Non-Hirarki Pengelompokan berdasarkan analisis gerombol non-hirarki dilakukan dengan bantuan perangkat lunak Minitab.2 dan menghasilkan 4 gerombol sesuai ketentuan awal dengan anggota masing-masing gerombol 25, 468, 449 dan 575 SMUN. Tabel 2 menyajikan nilai rata-rata masingmasing peubah asal untuk tiap gerombol. Diagram batang pada Lampiran 3 memperlihatkan perbandingan rata-rata masingmasing gerombol dengan lebih jelas. Secara umum kelompok, 2, 3 dan 4 memiliki pola yang mirip namun nilai yang berbeda. Tahel2. Nilai rataan gerombol untuk tiap peubah Peubah Gerombol X X X X X X X X X XI XI XI X Gerombol beranggotakan 25 SMUN. Nilai rata-rata untuk peubah X9 paling tinggi paling rendah pada peubab X8. Nilai rata-rata pada peubah X2, X3, X4, X6, X7, X0, X2 dan X3 menduduki posisi ke-2 dibandingkan gerombol-gerombol lainnya, dan peubah XI, X5, dan XI berada pada urutan ke-3.. Berdasarkan hasil di atas, terlihat bahwa gerombol menunjukkan SMUN yang memiliki kualitas meuengah dan bukan yaug terbaik. Gerombol 2 beranggotakan 468 SMUN. Nilai rata-rata untuk peubah X7 paling tinggi paling rendah pada peubah X, X5, X6, X9, XI dan X3. Nilai rata-rata pada peubah X8 menduduki posisi ke-2 dibandingkan gerombolgerombol lainnya, dan peubah X2, X3, X4, XI0 dan XI2 berada pada urutan ke-3.. Melibat hasil yang dimiliki.gerombol 2, terlihat bahwa gerombol 2 menunjukkan SMUN yang memiliki kualitas buxuk karena banyaknya peubah yang berada pada urutan bawah.. Gerombol3 beranggotakan 449 SMUN. Nilai rata-rata untuk peubab XI dan X8 paling tinggi paling rendah pada peubah X2, X3, X4, X0 dan X2. Nilai rata-rata pada peubah X5, dau X menduduki posisi ke-2 dibandingkan gerombolgerombol lainnya, dan peubah X6, X7, X9 dan XI3 berada pada urutan ke-3. Berdasarkan hasil di atas, maka dapat dilihat bahwa gerombol 3 heranggotakan SMUN yang memiliki kualitas tidak terlalu baik kareua kebanyakan nilai rata-rata.peubahnya berada di hagian bawah. Gerombol4 beranggotakan 575 SMUN. Nilai rata-rata untuk peubah X2, X3, X4, X5, X6, X0, X, X2, XI3 paling tinggi dibandingkan geromhol-gerombol lainnya, dan paling rendah pada peubah X7. Nilai rata-rata pada peubah XI, dan X9 menduduki posisi ke-2 dibandingkan geromhol-gerombol lainnya, dan peubah X8 berada pada urutan ke-3. Oleh karena itu dapat diatakan bahwa gerombol 4 adalah kelompok SMUN yang memiliki kualitas terbaik dengan sebagian besar rata-rata peubahnya paling tinggi dibandingkan gerombol lainnya. Berdasarkan hasil analisis deshiptif ini terlihat hahwa masing-masing gerombol sebenamya memiliki karakteristik yang tidak terlalu berbeda, kecuali pada gerombol 4 yang terlihat lebih baik dari gerombol lainnya. Jika yang diinginkan adalah kelompok dengan umtan kualitas yang jelas atau diketabui secara pasti suatu kelompok lebih baik atau lebih buxuk dari kelompok lain, analisis gerombol tidak dapat digunakan. Hasil Pengelompokan berdasarkan skor terboboti Sehelum dihitung skor masing-masing unit pengamatan, hams terlebib dahulu ditentukan pembobot yang akan digunakan. Berdasarkan penentuan pembobot secara subjektif dari keragaman (selanjutnya disebut sbagai pembobot cara I), ditentukan tiga kelompok peubah yang memiliki pembobot yang berbeda, yaitu, 2 dan
3 3. Tabel 3 menyajikan hasil penentuan pembobot Tabel 5. Nilai rataan kelompok (indeks) dengan tersebut. Berdasarkan skor komponen utama pertama dari analisis komponen utama (selanjutnya disebut sebagai pembobot cara 2) diperoleb pembobot seperti pada Tabel 4. Pembobot tersebut adalab nilai mutlak dari PC untuk menghindari perbedaan tanda antar pembobot. Pengelompokan berdasarkan skor terboboti dengan pembobot cara 2 menghasilkan 4 kelompok beranggotakan masing-masing 248, 557, 474 dan 238 SMUN, berturut-turut adalah kelonlpok beranggotakan A, B, C dand. Tabel 6 menyajikan nilai rata-rata masingmasing peubab asal untuk tiap kelompok dengan pembobot cara 2. Diagram batang pada Lampiran 5 memperlibatkan perbandingan rata-rata masing-masing kelompok dengan lehib jelas Pengelompokan berdasarkan skor terboboti dengan pembobot cara mengbasilkan 4 kelompok beranggotakan masing-masing 247, 545, 476 dan 249 SMUN, berturut-turut adalah kelompok berindeks A, B, C dan D. Tabel 5 menyajikan nilai rata-rata masingmasing peubah asal untuk tiap kelompok. Diagram batang pada Lampiran 4 memperlibatkan perbandingan rata-rata masingmasing kelompok dengan lebih jelas. Secara umum kelompok,2,3 dan 4 telah menunjukkan nilai-nilai yang berbeda. Tabel 6. Nilai rataan kelompok (indeks) dengan pembobot cara 2 untuk tiap peubah Peubah Kelompok A B C D X X X X X X X X xg XO XI X
4 Penggunaan pembobot cara dan cara 2 menghasilkan kelompok-kelompok yang hampir sama. Tidak terjadi perpindahan yang berarti dari anggota-anggota kelompok yang tercipta. Nilainilai rataan peubah -peubah dari setiap kelompok juga tidak jauh berbeda. Kelompok A mempakan kelompok terbaik dari kelompok-kelompok lainnya. Seluruh nilai rata-rata peubah yang dimilikinya lebih besar dari kelompok-kelompok lainnya. BwtuNt-tumt kelompok B, C dan D memiliki nilai rata-rata peubah yang berjenjang, yang menunjukkan tingkatan kualitas setiap kelompok. Jelas terlihat bahwa kelompok A lebih baik dari kelompok B, C dan D. Kelompok B lebih baik dari kelompok C dan D. Kelompok C lebih baik dari kelompok D, dan kelompok D adalah kelompok dengan kualitas terendah. pembobot cara 2) dari seluruh SMUN dari kelompok B, dengan total SMUN sebanyak 45.09%. Untuk propinsi di luar Pulau Jawa dan Bali diikuti oleh Sumatera Barat, tapi masih jauh dengan 3,24% (dengan pembobot cara ) atau 4,84% (dengan pembobot cara 2) pada kelompok A dan 6,3% (dengan pembobot cara ) atau 6,75% (dengan pembobot cara 2) pada kelompok B. Selain itu propinsi-propinsi lain yang berada di bawahnya memiliki nilai-nilai yang tidak terlalu jauh berbeda. Hasil pengelompokan analisis gerombol dan skor terboboti dengan pembobot cara dibandingkan lebih lanjut dengan tabulasi silang pada Tabel 7. Hasil pengelompokan analisis gerombol dan skor terboboti dengan pembobot cara 2 dibandingkan lebih lanjut dengan tabulasi silang pada Tabel. 8. Analisis Tabulasi Silang Tabel 7. Tabulasi silang kelompok hasil skor. Lebih lanjut tabulasi silang antara kelompok terboboti dengan pembobot cara vs. hasil analisis gerombol dan skor terboboti terhadap propinsi asal SMUN disajikan pada Lampiran 6, 7 dan 8. Tabulasi silang ini berisikan jumlah setiap kelompok pada setiap propinsi, persentase kelompok dalam propinsi terhadap total unit pengamatan dalam propinsi, dan persentase kelompok dalam propinsi terhadap total setiap kelompok. Gerombol 4 (gerombol terbaik) tersehar cukup merata, di mana propinsi-propinsi di pulau Jawa dan Bali mencakup 45.09% dari selu~uh anggota gerombol4. Tapi hampir semua anggota gerombol (terbaik ke-2) berada di Pulau Jawa dan Bali, yaitu 92%. Di luar Pulau Jawa dan Bali kembali diikuti Sumatera Barat, tetapi masih Tabel 8. Tabulasi silang kelompok hasil skor rendah dengan 5.57% pada gerombol - 4 dan 4% terboboti denean nembobot cara 2 vs. pada gerombol. Tabulasi silang pada kelompok hasil skor Kelompok berdasarkan terboboti memberikan hasil yang agak berbeda Gerombol skor terboboti 2 Dari tabulasi silang kelompok hasil skor terboboti, dapat dilihat babwa sekolah-sekolah dengan kualitas terbaik terdapat paling banyak di Pulau Jawa dan Bali. Untuk kelompok A, posisi -.. terbanvak dari Pro~insi Jawa Ten~ah (35.63% dengan pembobot cara dan 33,87% deugan pembobot cara 2) disusul Jawa Timur (25,5% dengan pembobot cara dan 28,23% dengan pembobot cara 2). Secara keselumhan propinsipropinsi di Pulau Jawa dan Bali saja sudah mencakup 75,3% (dengan pembobot cara ) atau 78,64% (dengan penlbobot cars 2) dari seluruh SMUN dari kelompok A, dan 54,2% (dengan pembobot cara ) atau 5,9% (dengan Unmk kelompok yang terbaik tidak terdapat banyak perbedaan, dengan 94.74% dari anggota
5 kelompok ber-indeks A dengan pembobot cara dan 94.35% dengan pembobot cara 2 juga adalab anggota gerombol4. Tapi anggota kelompok berindeks B dan dari gerombol2 banya.68% pada pembobot cara dan.48% dengan pembobot cara % anggota kelompok ber-indeks C dengan pembobot cara dan 45.42% dengan pembobot cara 2 adalab anggota gerombol % anggota kelompok ber-indeks D dengan pembobot cara dan 37.39% dengan pembobot cara 2 berasal dari gerombol2. Untuk membandingkan basil pengelompokan skor terboboti yang menggunakan pembobot cara dengan cara 2, dibuat tabulasi silang antar kelompok-kelompok yang dihasilkan oleh masing-masing cara. Hasilnya dapat dilit pada Tabel 9. Tabel 9. Tabulasi silang kelompok hasil skor terboboti dengan pembobot cara vs. pembobot cara 2. I Kelompok Kelompok berdasarkan I berdasarkan skoi terboboti 2 skor A I B I C I D Tidak terlihat perbedaan yang mencolok pada kedua cara pembobotan. Penggunaan pembobot subjektif dari keragaman peubah dan pembobot dari skor komponen utama pertama menghasilkan kelompok-kelompok yang tidak banyak berbeda satu sama lain. KESIMPULAN DAN SARAN Kesirnpulan Analisis gerombol terhadap SMUN di Indonesia dilakukan secara non-hirarki dikarenakan sifat-sifat data yang dimiliki dan diketahuinya jumlah gerombol yang diinginkan. Diperoleh 4 gerombol yang masing-masing beranggotakan 25, 468, 449 dan 575 SMUN. Secara umum gerombol yang terjadi belum bisa menunjukkan tingkat kualitas antar kelompok. Analisis dengan skor terboboti menggunakan dua cara pembobotan, yaitu secara subjektif dari sistem kepakaran dan dari skor komponen utama pertama. Dari cara pembobotan pertama menghasilkan 4 kelompok yang masing-masing beranggotakan 247, 545, 476 dan 249 SMUN. Dengan cara pembobotan kedua diperoleh 4 kelompok dengan masing-masing anggota 248, 557,474,238 SMUN. Kelompok-kelompok yang dihasilkan telah menunjukkan perbedaan nilai pada setiap peubab dan bisa menunjukkan tingkat kualitas antar kelompok. Pengelompokan ini dapat membantu pengambilan keputusan yang berhnbungan dengan SMUN di Indonesia. Pengelompokan dengan skor terboboti, baik yang menggunakan pembobot subjektif dari keragaman peubah dan pembobot dari skor komponen utama pertama, dibandingkan dengan analisis gerombol tidak banyak berbeda pada kelompok yang terbaik, tetapi cukup berbeda pada kelompok-kelompok di bawahnya. Dapat dilihat bahwa analisis gerombol menghasilkan pengelompokan yang cukup berbeda dengan skor terboboti. Penggunaan skor komponen utama pertama sebagai pembobot menghasilkan pengelompokan yang tidak banyak berbeda dari pembobot hasil dari kepakaran subjektif. Saran Dalam penentuan kelompok yang memiliki kejelasan tingkatan kualitas akan lebib baik jika menggunakan skor terboboti. Kelemahan dari masing-masing cara pembobotan yang dipakai dapat diatasi dengan cara mengkombinasikao kedua cara pembobotan. Hasil dari pembobotan dengan menggunakan skor komponen utama pertama dari gugus data awal dapat diserahkan kepada pakar sebagai dasar penentuan pembobot yang final dengan merubah seperlunya sesuai kepakaran yang dimiliki. SMUN-SMUN yang terbaik sebagian besar masih terdapat di Pulau Jawa dan Bali. Pemerintah perlu mengambil kebijakan untuk meningkatkan mutu pendidikan tingkat menengah di daerah agar lebih merata dan tidak terlalu texpusat. DAFTAR PUSTAKA Adenberg, M.R Cluster A~ralysis for Applications. Academy Press, New York.
KLASIFIKASI SMU NEGERI DI INIIONESIA BERDASARKAN INDIKATOR MUTU SEKOLAH
I$ /517> loo{ b~?iip KLASIFIKASI SMU NEGERI DI INIIONESIA BERDASARKAN INDIKATOR MUTU SEKOLAH JURUSAN STATISTIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 1 RINGKASAN
Lebih terperinciHASIL DAN PEMBAHASAN. efisien untuk menentukan lebar jendela fungsi kernel Gaussian.
6 6. Catat persentase salah klasifikasi dari hasil penggerombolan. 7. Ulangi langkah 2-6 sebanyak tiga puluh kali. HASIL DAN PEMBAHASAN Penentuan Lebar Jendela Fungsi Kernel Penentuan lebar jendela fungsi
Lebih terperinciTabel 6 Daftar peubah karakteristik
6 Tabel 6 Daftar peubah karakteristik Kode. Keterangan X1 Hasil gabah (kg/ha) X2 Umur saat akar tembus lilin (HST) X3 Jumlah akar tembus X4 Panjang akar tembus (cm) X5 Berat akar (gr) X6 Laju asimilasi
Lebih terperincix j dan HASIL DAN PEMBAHASAN
Kategori sedang (S) ika nilai rata-rata peubah ke- pada gerombol berada diantara nilai ( x - s ) dan ( x + s ). Kategori rendah (R) ika nilai rata-rata peubah ke- pada gerombol berada dibawah nilai ( x
Lebih terperinciAnalisis Pengelompokan dengan Metode K-Rataan
511 Analisis Pengelompokan dengan Metode K-Rataan Titin Agustin Nengsih Fakultas Syariah IAIN Sulthan Thaha Saifuddin Jambi Abstrak Analisis pengelompokkan adalah salah satu metode eksplorasi data untuk
Lebih terperinciHASIL DAN PEMBAHASAN
HASIL DAN PEMBAHASAN Implementasi Biplot Kanonik dan Analisis Procrustes dengan Mathematica Biplot biasa dengan sistem perintah telah terintegrasi ke dalam beberapa program paket statistika seperti SAS,
Lebih terperinciSemakin besar persentase CCR yang dihasilkan, maka tingkat akurasi yang dihasilkan semakin tinggi (Hair et. al., 1995).
3 fungsi diskriminan cukup untuk memisahkan k buah kelompok. Karena fungsi-fungsi diskriminan tidak saling berkorelasi, maka komponen aditif dari V masing-masing didekati dengan khi-kuadrat dengan V j
Lebih terperinciHASIL DAN PEMBAHASAN
HASIL DAN PEMBAHASAN Eksplorasi Data Diagram kotak garis (boxplot) merupakan salah satu teknik untuk memberikan gambaran tentang lokasi pemusatan data, rentangan penyebaran, dan kemiringan pola sebaran.
Lebih terperinciPada prakteknya hanya sebuah sampel yang biasa diambil dan digunakan untuk hal tersebut. Sampel yang diambil ialah sampel acak dan dari sampel
DISTRIBUSI SAMPLING Pada prakteknya hanya sebuah sampel yang biasa diambil dan digunakan untuk hal tersebut. Sampel yang diambil ialah sampel acak dan dari sampel tersebut nilai-nilai statistiknya dihitung
Lebih terperinciBAHAN DAN METODE HASIL DAN PEMBAHASAN
BAHAN DAN METODE Bahan Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder makroekonomi 13 negara yaitu 1 negara ASEAN ditambah 3 negara seperti yang tercantum pada Tabel 1. Tabel 1. Daftar Objek
Lebih terperinciProbabilitas dan Statistika Analisis Data Lanjut. Adam Hendra Brata
Probabilitas dan Analisis Lanjut Adam Hendra Brata Tunggal Populasi adalah sebagai sekumpulan data yang mengidentifikasi suatu fenomena. Sampel adalah sekumpulan data yang diambil atau diseleksi dari suatu
Lebih terperinciPENGELOMPOKKAN DESA DI KABUPATEN SORONG PROVINSI PAPUA BARAT TAHUN 2016 BERDASARKAN STATUS KETERTINGGALAN
PENGELOMPOKKAN DESA DI KABUPATEN SORONG PROVINSI PAPUA BARAT TAHUN 2016 BERDASARKAN STATUS KETERTINGGALAN Indah Ratih Anggriyani 1), Dariani Matualage 2), Esther Ria Matulessy 3) 1)2)3) Jurusan Matematika
Lebih terperinciBy Syarifah Hikmah JS. MK Statistika (MAM 4137)
By Syarifah Hikmah JS MK Statistika (MAM 4137) Daftar Isi Wilayah/Rentang Deviasi rata-rata terhadap nilai tengah Ragam Simpangan baku Ukuran Statistik Untuk menjelaskan ciri-ciri data yang penting maka
Lebih terperinciIV HASIL DAN PEMBAHASAN
6 telah dibangkitkan. Kemudian peubah X dan Y diregresikan dengan OLS sehingga diperoleh kuadrat galat. Kuadrat galat diurutkan dari ang terkecil sampai dengan ang terbesar, lalu dilakukan pemangkasan.
Lebih terperinciPENGGEROMBOLAN DAERAH TERTINGGAL DI INDONESIA DENGAN FUZZY K-RATAAN (Clustering Backward Region in Indonesia Using Fuzzy C-Means Cluster)
, April 2010 p : 22-27 ISSN : 0853-8115 Vol 15 No.1 PENGGEROMBOLAN DAERAH TERTINGGAL DI INDONESIA DENGAN FUZZY K-RATAAN (Clustering Backward Region in Indonesia Using Fuzzy C-Means Cluster) Titin Agustin
Lebih terperinciAnalisis Hasil Ujian Nasional Madrasah Tsanawiyah Tahun 2008
Analisis Hasil Ujian Nasional Madrasah Tsanawiyah Tahun 2008 Oleh : Asep Sjafrudin, M.Si 1. Pendahuluan 1.1. Latar Belakang Sebagai jenjang terakhir dalam program Wajib Belajar 9 Tahun Pendidikan Dasar
Lebih terperinciPERHITUNGAN KUALITAS WEBSITE PETUNJUK PRAKTIKUM KIMIA BERDASARKAN SKOR KRITERIA PENILAIAN IDEAL OLEH REVIEWER
PERHITUNGAN KUALITAS WEBSITE PETUNJUK PRAKTIKUM KIMIA BERDASARKAN SKOR KRITERIA PENILAIAN IDEAL OLEH REVIEWER A. Kriteria Kualitas Data penilaian website petunjuk praktikum kimia oleh reviewer diperoleh
Lebih terperinciHASIL DAN PEMBAHASAN
HASIL DAN PEMBAHASAN Hasil Eksplorasi Data Diagram kotak garis merupakan salah satu teknik untuk memberikan gambaran tentang lokasi pemusatan data, rentangan penyebaran, dan kemiringan pola sebaran. Gambaran
Lebih terperinciPENGELOMPOKAN PROVINSI DI INDONESIA BERDASARKAN PERSENTASE RUMAH TANGGA MENURUT KUALITAS FISIK AIR MINUM DENGAN MENGGUNAKAN K-MEANS CLUSTER
PENGELOMPOKAN PROVINSI DI INDONESIA BERDASARKAN PERSENTASE RUMAH TANGGA MENURUT KUALITAS FISIK AIR MINUM DENGAN MENGGUNAKAN K-MEANS CLUSTER Artanti Indrasetianingsih Dosen Program Studi Statistika, FMIPA
Lebih terperincidimana n HASIL DAN PEMBAHASAN
5. Proses penghilangan data dilakukan secara acak untuk memenuhi asumsi mekanisme kehilangan data yang acak (MAR). 6. Ulangan yang digunakan sebanyak 1 kali pada setiap simulasi untuk memberikan peluang
Lebih terperinciRENCANA PELAKSANAAN PEMBELAJARAN (RPP) Nama Sekolah : Mata Pelajaran : Matematika Kelas / Program : XI (Sebelas) Semester : Ganjil
RENCANA PELAKSANAAN PEMBELAJARAN (RPP) Nama Sekolah : Mata Pelajaran : Matematika Kelas / Program : XI (Sebelas) Semester : Ganjil Standar Kompetensi : 1. Menggunakan aturan statistika, kaidah pencacahan,
Lebih terperinciΛ = DATA DAN METODE. Persamaan Indeks XB dinyatakan sebagai berikut. XB(c) = ( ) ( )
Indeks XB (Xie Beni) Penggerombolan Fuzzy C-means memerlukan indeks validitas untuk mengetahui banyak gerombol optimum yang terbentuk. Indeks validitas yang digunakan dalam penelitian ini adalah Indeks
Lebih terperinciBAB III PEMBAHASAN. survei yang dilakukan BPS pada 31 Oktober Langkah selanjutnya yang
BAB III PEMBAHASAN Data yang digunakan dalam skripsi ini merupakan data sekunder yang diperoleh dari buku saku Ikhtisar Data Pendidikan Tahun 2016/2017. Data tersebut dapat dilihat pada Lampiran 1. Data
Lebih terperinciAnalisis Peubah Ganda
Analisis Peubah Ganda Analisis Komponen Utama Dr. Ir. I Made Sumertajaya, M.Si Pengamatan Peubah Ganda - memerlukan sumberdaya lebih, dalam analisis - informasi tumpang tindih pada beberapa peubah Apa
Lebih terperinciMODUL MATEMATIKA SMA IPA Kelas 11
SMA IPA Kelas A. Data Tunggal No. Jenis Rumus Rumus. Rata-rata (rataan) hitung _ x x x x n Median Me x, untuk n ganjil _ x : rata-rata x n : data ke-n n : banyaknya data. Modus Modus (Mo) merupakan data
Lebih terperinciHASIL DAN PEMBAHASAN Simulasi Kinerja Metode Kondisi Shift Outlier
17 HASIL DAN PEMBAHASAN Simulasi Perbandingan kinerja metode BICOV dan MCD dalam AKK melalui data simulasi dimaksudkan untuk mencari metode kekar yang memberikan nilai MSE paling minimum. Kinerja kedua
Lebih terperinciAntiremed Kelas 11 Matematika
ntiremed Kelas 11 Matematika Statistika - Data Tunggal - Set 1 Uraian Doc. Name: R11MT0106 Version : 2012-08 halaman 1 01. Hitunglah mean, median, dan modus dari () 4, 4, 7, 5, 9, 8, 3, 2, 5, 4 () 25,
Lebih terperinciResume Regresi Linear dan Korelasi
Rendy Dwi Ardiansyah Putra 7410040018 / 2 D4 IT A Statistika Resume Regresi Linear dan Korelasi 1. Regresi Linear Regresi linear merupakan suatu metode analisis statistik yang mempelajari pola hubungan
Lebih terperinciBAB 6 KATEGORISASI BERDASARKAN INTERVAL NILAI
BAB 6 KATEGORISASI BERDASARKAN INTERVAL NILAI KATEGORISASI BERDASARKAN INTERVAL NILAI Pengantar Untuk membuat kategorisasi atau pengelompokan data di samping dapat menggunakan kuartil (K), desil (D), persentil
Lebih terperinci: Purnomo Satria NIM : PENDISKRIPSIAN DATA
Nama : Purnomo Satria PENDISKRIPSIAN DATA NIM : 1133467162 1. Pendahuluan Dalam suatu penelitian kadang-kadang seorang peneliti menemui kesulitan dalam menyajikan sejumlah besar data statistik dalam bentuk
Lebih terperinciTabel 1: Perkembangan AMK pada Tingkat Kabupaten. AMK Tahun ke Contoh : Angka Mengulang Kelas Menurut Jenis Pendidikan
ANALISIS MUTU PENDIDIKAN Suplemen Mata Kuliah Pengelolaan Pendidikan Oleh : Suryadi, M.Pd MUTU PROSES Mutu proses, berkaitan dengan efisiensi mutu pengelolaan pendidikan dengan indikator angka mengulang
Lebih terperinciHASIL DAN PEMBAHASAN. Gambar 1 Perolehan suara PN, PA, dan PC menurut nasional pada pemilu 2004 dan 2009
11 HASIL DAN PEMBAHASAN Deskripsi data Berdasarkan bagian Latar Belakang di atas, pengelompokan parpol menurut asas dapat dikelompokan kedalam tiga kelompok parpol. Ketiga kelompok parpol tersebut adalah
Lebih terperinciHASIL DAN PEMBAHASAN
HASIL DAN PEMBAHASAN Deskripsi Data Simulasi Plot pencaran titik data antara peubah respon dengan peubah penjelas dapat dilihat pada Gambar 5. Gambar tersebut mengungkapkan bahwa secara keseluruhan pola
Lebih terperinciSTK 211 Metode statistika. Materi 2 Statistika Deskriptif
STK 211 Metode statistika Materi 2 Statistika Deskriptif 1 Statistika Deskriptif Merupakan teknik penyajian dan peringkasan data sehingga menjadi informasi yang mudah dipahami Penyajian data dapat dilakukan
Lebih terperinciAntiremed Kelas 11 Matematika
Antiremed Kelas 11 Matematika Statistika - Data Tunggal - Set 2 Uraian Doc. Name: AR11MAT0108 Version : 2012-08 halaman 1 01. Hitunglah mean, median, dan modus dari data berikut ini! (A) 43, 52, 54, 47,
Lebih terperinciPENGELOMPOKAN PROVINSI DI INDONESIA BERDASARKAN KRITERIA LANJUT USIA TELANTAR DENGAN MENGGUNAKAN ANALISIS GEROMBOL
PENGELOMPOKAN PROVINSI DI INDONESIA BERDASARKAN KRITERIA LANJUT USIA TELANTAR DENGAN MENGGUNAKAN ANALISIS GEROMBOL GROUPING OF PROVINCES IN INDONESIA BASED ON THE CRITERIA OF THE NEGLECTED ELDERLY BY USING
Lebih terperinciDAFTAR ISI. UCAPAN TERIMAKASIH... iv. ABSTRAK... vi. KATA PENGANTAR... vii. DAFTAR ISI... ix. DAFTAR TABEL... xii. DAFTAR GRAFIK...
DAFTAR ISI UCAPAN TERIMAKASIH... iv ABSTRAK... vi KATA PENGANTAR... vii DAFTAR ISI... ix DAFTAR TABEL... xii DAFTAR GRAFIK... xiii DAFTAR LAMPIRAN... xiv BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah...
Lebih terperinciBAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN. 12,skor terendah 9, rata-rata 10,7, varians 1,06, standar deviasi 1,02. Angka
1 BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN 4.1. Deskripsi Hasil Penelitian 4.1.1.Skor Kepercayaan Diri kelas Eksperimen Hasil analisis data kepercayaan diri menunjukkan bahwa skor tertinggi 12,skor terendah
Lebih terperinciBab 5 Distribusi Sampling
Bab 5 Distribusi Sampling Pendahuluan Untuk mempelajari populasi kita memerlukan sampel yang diambil dari populasi yang bersangkutan. Meskipun kita dapat mengambil lebih dari sebuah sampel berukuran n
Lebih terperinciRENCANA PELAKSANAAN PEMBELAJARAN (RPP)
RENCANA PELAKSANAAN PEMBELAJARAN (RPP) Nama Sekolah : SMA NEGERI 1 SEBANGKI Mata Pelajaran : Matematika Kelas / Program : XI (Sebelas) / IPS Semester : Ganjil Standar Kompetensi : 1. Menggunakan aturan
Lebih terperinciMETODE PENELITIAN. Lokasi dan Waktu Penelitian. Metode Pengumpulan Data
METODE PENELITIAN Lokasi dan Waktu Penelitian Penelitian ini dilaksanakan di Kabupaten Solok Provinsi Sumatera Barat. Penelitian dilaksanakan selama 4 bulan dimulai dari bulan Juni hingga September 2011.
Lebih terperinciMacam ukuran penyimpangan. Range/Rentang/Jangkauan Standar Deviasi/simpangan baku Varians Ukuran penyimpangan lain
UKURAN PENYIMPANGAN Ukuran penyimpangan adalah ukuran yang menyatakan seberapa jauh penyimpangan nilainilai data dari nilai-nilai pusatnya atau ukuran yang menyatakan seberapa banyak nilai-nilai data yang
Lebih terperinciANALISIS PEUBAH GANDA ANALISIS GEROMBOL HAZMIRA YOZZA JURUSAN MATEMATIKA UNAND LOGO
ANALISIS PEUBAH GANDA ANALISIS GEROMBOL HAZMIRA YOZZA JURUSAN MATEMATIKA UNAND Kompetensi menghitung jarak antar individu Membentuk gerombol dengan menggunakan metode gerombol berhierarkhi Membentuk gerombol
Lebih terperinciLampiran 1. Kerangka Logis Metode Fuzzy AHP. Mulai. Membuat struktur hirarki
LAMPIRAN Lampiran 1. Kerangka Logis Metode Fuzzy AHP Mulai - Studi Literatur - Pendapat Pakar Membuat struktur hirarki Pendapat Pakar Menentukan penilaian perbandingan berpasangan untuk setiap elemen pada
Lebih terperinciModul Pelatihan Teknik Analisis Kuantitatif Data *
Modul Pelatihan Teknik Analisis Kuantitatif Data * Hawis H. Madduppa, S.Pi., M.Si. Bagian Hidrobiologi Departemen Ilmu dan Teknologi Kelautan Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan Institut Pertanian Bogor
Lebih terperinciDAFTAR ISI. KATA PENGANTAR... iv. DAFTAR LAMPIRAN... xiii. 1.3 Maksud dan Tujuan Penelitian Pengertian dan Batasan Usia Remaja...
DAFTAR ISI UCAPAN TERIMAKASIH... i ABSTRAK... iii KATA PENGANTAR... iv DAFTAR ISI... v DAFTAR TABEL... ix DAFTAR SKEMA... xi DAFTAR DIAGRAM...xii DAFTAR LAMPIRAN... xiii BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang
Lebih terperinciDAFTAR ISI. ABSTRAK... i KATA PENGANTAR... ii UCAPAN TERIMA KASIH... iv DAFTAR ISI... viii DAFTAR TABEL... x DAFTAR BAGAN... xi DAFTAR GRAFIK...
DAFTAR ISI ABSTRAK... i KATA PENGANTAR... ii UCAPAN TERIMA KASIH... iv DAFTAR ISI... viii DAFTAR TABEL... x DAFTAR BAGAN... xi DAFTAR GRAFIK... xii BAB I PENDAHULUAN A. Latar Belakang Penelitian... 1 B.
Lebih terperinciPenggunaan Kernel PCA Gaussian dalam Penyelesaian Plot Multivariat Non Linier. The Use of Gaussian PCA Kernel in Solving Non Linier Multivariate Plot
Penggunaan Kernel PCA Gaussian dalam Penyelesaian Plot Multivariat Non Linier Bernhard M. Wongkar 1, John S. Kekenusa 2, Hanny A.H. Komalig 3 1 Program Studi Matematika, FMIPA, UNSRAT Manado, bernhard.wongkar2011@gmail.com
Lebih terperinciMATERI DAN METODE. Tabel 3. Jumlah Kuda Delman yang Diamati pada Masing-masing Lokasi
MATERI DAN METODE Lokasi dan Waktu Penelitian ini menggunakan data sekunder pengamatan yang dilakukan oleh Dr. Ir. Ben Juvarda Takaendengan, M.Si. Pengolahan data dilakukan di Laboratorium Pemuliaan dan
Lebih terperinciPERKEMBANGAN NILAI TUKAR PETANI *)
No. 40 / VI / 1 Agustus 2003 PERKEMBANGAN NILAI TUKAR PETANI *)! Pada bulan 2003, Nilai Tukar Petani (NTP) secara nasional naik 0,05 persen dibanding bulan April 2003, yaitu dari 119,12 menjadi 119,18.
Lebih terperinciBAHAN DAN METODE. Bahan
15 BAHAN DAN METODE Bahan Model Populasi Hipotetik Pada penelitian ini akan digunakan pendekatan simulasi untuk mengevaluasi efektivitas algoritma TwoStep Cluster, sebagai mana dinyatakan pada tujuan penelitian.
Lebih terperinciMETODE LEAST MEDIAN OF SQUARES (LMS) PADA ANALISIS REGRESI DENGAN PENCILAN AMIR A DALIMUNTHE
METODE LEAST MEDIAN OF SQUARES (LMS) PADA ANALISIS REGRESI DENGAN PENCILAN AMIR A DALIMUNTHE DEPARTEMEN STATISTIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR 2010 RINGKASAN
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI 3.1 Lokasi dan Waktu Penelitian 3.2 Bahan dan Alat Penelitian 3.3 Metode Penelitian Pengumpulan Data
12 BAB III METODOLOGI 3.1 Lokasi dan Waktu Penelitian Penelitian ini dilaksanakan di KPH Bojonegoro Perum Perhutani Unit II Jawa Timur pada Bagian Kesatuan Pemangkuan Hutan (BKPH) Bubulan, Dander, Clebung,
Lebih terperinciANALISIS TERHADAP INDIKATOR INDIKATOR YANG MENCIRIKAN STANDAR NASIONAL PENDIDIKAN SEKOLAH MENENGAH PERTAMA DI INDONESIA WENNY INDRIYARTI PUTRI
ANALISIS TERHADAP INDIKATOR INDIKATOR YANG MENCIRIKAN STANDAR NASIONAL PENDIDIKAN SEKOLAH MENENGAH PERTAMA DI INDONESIA WENNY INDRIYARTI PUTRI DEPARTEMEN STATISTIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN
Lebih terperinciSTATISTIKA. Standar kompetensi : Menggunakan aturan statistika, kaidah, pencacahan, dan sifatsifat peluang dalam pemecahan masalah
1 SMA SANTA ANGELA STATISTIKA Standar kompetensi : Menggunakan aturan statistika, kaidah, pencacahan, dan sifatsifat peluang dalam pemecahan masalah Kompetensi Dasar : Membaca data dalam bentuk tabel dan
Lebih terperinciStatistik dan Statistika Populasi dan Sampel Jenis-jenis Observasi Statistika Deskriptif
1. 2 2. 3. 4. Statistik dan Statistika Populasi dan Sampel Jenis-jenis Observasi Statistika Deskriptif Sari Numerik Penyajian Data 2008 by USP & UM ; last edited Jan 11 MA 2081 Statistika Dasar 24 Januari
Lebih terperinciMETODE PENELITIAN. Lokasi dan Waktu Penelitian
METODE PENELITIAN Lokasi dan Waktu Penelitian Penelitian dilakukan di dalam areal Hak Pengusahaan Hutan (HPH) PT. Sari Bumi Kusuma, Unit S. Seruyan, Kalimantan Tengah. Areal hutan yang dipilih untuk penelitian
Lebih terperinciSEGMENTASI PELANGGAN RITEL PERUSAHAAN ALAT BERAT BERDASARKAN CATATAN TRANSAKSI DENGAN PEMBOBOTAN KOMPONEN UTAMA BINAPRI VINDY TURNINGTIAS
SEGMENTASI PELANGGAN RITEL PERUSAHAAN ALAT BERAT BERDASARKAN CATATAN TRANSAKSI DENGAN PEMBOBOTAN KOMPONEN UTAMA BINAPRI VINDY TURNINGTIAS DEPARTEMEN STATISTIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN
Lebih terperinciTraining. Level Transformasi Wavelet. Banyak Fitur. Ukuran Dimensi. 0 40x x30 600
Citra asli Citra ya Inisialisasi: Topologi jaringan, Bobot awal, Lebar tetangga, Nilai laju awal pembelajaran Kriteria pemberhentian Training Error> -6 Epoch< 4 Alpha> HASIL DAN PEMBAHASAN Pada penelitian
Lebih terperinciPENGGEROMBOLAN KABUPATEN/KOTA DI INDONESIA BERDASARKAN FASILITAS KESEHATAN DASAR MENGGUNAKAN METODE TWO STEP CLUSTER
Jurnal Matematika UNAND Vol. 3 No. 4 Hal. 121 129 ISSN : 2303 2910 c Jurusan Matematika FMIPA UNAND PENGGEROMBOLAN KABUPATEN/KOTA DI INDONESIA BERDASARKAN FASILITAS KESEHATAN DASAR MENGGUNAKAN METODE TWO
Lebih terperinciUKURAN PENYEBARAN DATA
UKURAN PENYEBARAN DATA STKIP SILIWANGI BANDUNG Sumber : 1.Sudjana. Budino dan Koster 3. Berbagai sumber LUVY S. ZANTHY 1 Ukuran Penyebaran Data (Ukuran Dispersi) Ukuran penyebaran data atau ukuran dispersi
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Konsep Peramalan Peramalan ( forecasting) merupakan alat bantu yang penting dalam perencanaan yang efektif dan efisien khususnya dalam bidang ekonomi. Dalam organisasi modern
Lebih terperinciHASIL DAN PEMBAHASAN
Konsentrasi lemak ikan (%) Kandungan zat aktif (absorban) HASIL DAN PEMBAHASAN Deskripsi Data Berdasarkan data yang digunakan dalam penelitian ini, akan dilakukan pengidentifikasian multikolinieritas.
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN. Desain penelitian yang digunakan dalam penelitian ini ialah desain penelitian
36 III. METODE PENELITIAN A. Desain Penelitian Desain penelitian yang digunakan dalam penelitian ini ialah desain penelitian pengembangan (research development). Penelitian pengembangan pendidikan adalah
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Pembangunan yang dilaksanakan selama tiga dekade belakangan ternyata belum mampu untuk meningkatkan kesejahteraan masyarakat terutama yang berdiam di daerah pedesaan.
Lebih terperinciPERHITUNGAN KUALITAS WEBSITE PETUNJUK PRAKTIKUM KIMIA BERDASARKAN SKOR KRITERIA PENILAIAN IDEAL OLEH PESERTA DIDIK
PERHITUNGAN KUALITAS WEBSITE PETUNJUK PRAKTIKUM KIMIA BERDASARKAN SKOR KRITERIA PENILAIAN IDEAL OLEH PESERTA DIDIK A. Kriteria Kualitas Data penilaian website petunjuk praktikum kimia oleh peserta didik
Lebih terperinciBAB V HASIL DAN PEMBAHASAN
2 5. Pemilihan Pohon Contoh BAB V HASIL DAN PEMBAHASAN Pohon contoh yang digunakan dalam penyusunan tabel volume ini adalah jenis nyatoh (Palaquium spp.). Berikut disajikan tabel penyebaran pohon contoh
Lebih terperinciDATA STATISTIK TENTANG PERKAWINAN DI INDONESIA
DATA STATISTIK TENTANG PERKAWINAN DI INDONESIA Drs. Razali Ritonga, MA (Direktur Statistik Kependudukan dan Ketenagakerjaan BPS RI) Disampaikan di Lokakarya Perkawinan Anak, Moralitas Seksual, dan Politik
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN PUSTAKA
BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Data Data adalah bentuk jamak dari datum, yang dapat diartikan sebagai informasi yang diterima yang bentuknya dapat berupa angka, kata-kata, atau dalam bentuk lisan dan tulisan
Lebih terperinciBAB 3 RANCANGAN PROGRAM APLIKASI. untuk mengoptimalkan pengolahan data cluster sampling : Gambar 3.1 Rancangan Struktur Menu Utama
46 BAB 3 RANCANGAN PROGRAM APLIKASI 3.1 Perancangan Struktur Menu Berikut ini rancangan struktur menu yang terdapat di dalam program aplikasi untuk mengoptimalkan pengolahan data cluster sampling : Rancangan
Lebih terperinciDATA STATISTIK TENTANG PERKAWINAN DI INDONESIA
DATA STATISTIK TENTANG PERKAWINAN DI INDONESIA DATA STATISTIK TENTANG PERKAWINAN DI INDONESIA Drs. Razali Ritonga, MA (Direktur Statistik Kependudukan dan Ketenagakerjaan BPS RI) Disampaikan di Lokakarya
Lebih terperinciBAB 3 METODOLOGI PENELITIAN
BAB 3 METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Metodologi Penelitian 3.1.1 Definisi Metodologi Penelitian Metodologi penelitian merupakan cara penelitian yang digunakan untuk menyelesaikan masalah dalam penelitian yang
Lebih terperinciPeubah yang diamati sebagai peubah respon adalah peubah indikator keberhasilan mahasiswa, sedangkan peubah lainnya digunakan sebagai peubah penjelas.
5 diamati sebagai peubah respon adalah peubah indikator keberhasilan mahasiswa, sedangkan peubah lainnya digunakan sebagai peubah penjelas. Metode Analisis Tahapan-tahapan dilakukan dalam penelitian ini
Lebih terperinciAnalisis Hasil Ujian Nasional Madrasah Aliyah Negeri Tahun 2008
Analisis Hasil Ujian Nasional Madrasah Aliyah Negeri Tahun 2008 Oleh : Asep Sjafrudin, M.Si 1. Pendahuluan 1.1. Latar Belakang Undang-Undang No. 20 tahun 2003 tentang Sistem Pendidikan Nasional (Sisdiknas)
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN
BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Tempat dan Waktu Penelitian Penelitian ini dilakukan di Areal Kerja perusahaan pemegang Izin Usaha Pemanfaatan Hasil Hutan Kayu Pada Hutan Alam (IUPHHK-HA) PT. Mamberamo
Lebih terperinciPROFIL PEMANFAATAN TEKNOLOGI INFORMASI OLEH MASYARAKAT
No. 42 / IX / 14 Agustus 2006 PROFIL PEMANFAATAN TEKNOLOGI INFORMASI OLEH MASYARAKAT Hasil Survei Sosial Ekonomi Nasional (Susenas) 2005 Dari hasil Susenas 2005, sebanyak 7,7 juta dari 58,8 juta rumahtangga
Lebih terperinciUKURAN PENYEBARAN DATA
Pertemuan keempat UKURAN PENYEBARAN DATA Ukuran penyebaran data digunakan untuk melengkapi deskripsi dari sifat-sifat sekelompok data, terutama dalam membandingkan sifat-sifat yang dimiliki oleh masing-masing
Lebih terperinciSTK 211 Metode statistika. Agus Mohamad Soleh
STK 211 Metode statistika Merupakan teknik penyajian dan peringkasan data sehingga menjadi informasi yang mudah dipahami Apa yang disajikan dan diringkas? --> PEUBAH Univariate vs Bivariate vs Multivariate
Lebih terperinciC UN MURNI Tahun
C UN MURNI Tahun 2014 1 Nilai UN Murni SMP/MTs Tahun 2014 Nasional 0,23 Prov. Sulbar 1,07 0,84 PETA SEBARAN SEKOLAH HASIL UN MURNI, MENURUT KWADRAN Kwadran 2 Kwadran 3 Kwadran 1 Kwadran 4 PETA SEBARAN
Lebih terperinciKLASIFIKASI DAN PEMERINGKATAN PERGURUAN TINGGI
KLASIFIKASI DAN PEMERINGKATAN PERGURUAN TINGGI - 2015 Direktorat Jenderal Kelembagaan IPTEK - DIKTI Kementerian Riset, Teknologi, dan Pendidikan Tinggi Landasan dan Prinsip Metode o Data dan Analisis Hasil
Lebih terperinci25/09/2013. Metode Statistika (STK211) Pertanyaan. Modus (Mode) Ukuran Pemusatan. Median. Cara menghitung median contoh
Metode Statistika (STK11) Pertanyaan Jika punya data mengenai daya Pertemuan III Statistika ti tik Dasar (Basic Statistics) ti ti hidup dari baterai HP merk XXX Dimana lokasi atau pusat dari data? ukuran
Lebih terperinciRILIS HASIL AWAL PSPK2011
RILIS HASIL AWAL PSPK2011 Kementerian Pertanian Badan Pusat Statistik Berdasarkan hasil Pendataan Sapi Potong, Sapi Perah, dan Kerbau (PSPK) 2011 yang dilaksanakan serentak di seluruh Indonesia mulai 1-30
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. Metode penelitian ini merupakan penelitian deskriptif. Menurut Sukmadinata
BAB III METODE PENELITIAN A. Metode dan Desain Penelitian Metode penelitian ini merupakan penelitian deskriptif. Menurut Sukmadinata (Permana, 2008) penelitian deskriptif dalam bidang pendidikan dan kurikulum
Lebih terperinciSTATISTIK 1. PENDAHULUAN
STATISTIK. PENDAHULUAN Statistika yaitu ilmu pengetahuan yang mempelajari cara pengumpulan, pengolahan, penyajian, analisa data dan pengambilan kesimpulan dari siat-siat data. Statistik yaitu kumpulan
Lebih terperinciBAB III METODELOGI PENELITIAN
BAB III METODELOGI PENELITIAN 3.1 Lokasi dan Waktu Penelitian Penelitian ini dilaksanakan di Kecamatan Cibinong, Kabupaten Bogor, Jawa Barat. Alasan pemilihan lokasi karena pada wilayah Kecamatan Cibinong
Lebih terperinciPENGGEROMBOLAN DAERAH DI INDONESIA BERDASARKAN PEUBAH IPM DENGAN FUZZY K-RATAAN DAN K-MEDOID MIA SYAFRINA
PENGGEROMBOLAN DAERAH DI INDONESIA BERDASARKAN PEUBAH IPM DENGAN FUZZY K-RATAAN DAN K-MEDOID MIA SYAFRINA SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2015 PERNYATAAN MENGENAI TESIS DAN SUMBER INFORMASI
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA. penelitian ini, yaitu analisis peubah ganda, analisis gerombol (cluster analysis),
BAB II TINJAUAN PUSTAKA Pada bab ini akan dibahas beberapa konsep yang menjadi dasar dalam penelitian ini, yaitu analisis peubah ganda, analisis gerombol (cluster analysis), metode penggerombolan hirarki
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang. Masalah dalam kehidupan sehari-hari tidak hanya didasarkan pada
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah dalam kehidupan sehari-hari tidak hanya didasarkan pada hubungan satu variabel atau dua variabel saja, akan tetapi cenderung melibatkan banyak variabel. Analisis
Lebih terperinciSILABUS PEMBELAJARAN
SILABUS PEMBELAJARAN Nama Sekolah :... Mata Pelajaran : MATEMATIKA Kelas/Program : XI / IPS Semester : 1 STANDAR KOMPETENSI: 1. Menggunakan aturan statistika, kaidah pencacahan, dan sifat-sifat peluang
Lebih terperinci6 OPTIMALISASI PANJANG TRANSEK PADA PENGGUNAAN METODE TRANSEK FOTO BAWAH AIR
6 OPTIMALISASI PANJANG TRANSEK PADA PENGGUNAAN METODE TRANSEK FOTO BAWAH AIR 6.1 Pendahuluan Tahapan selanjutnya dari penggunaan metode Transek Foto Bawah Air (UPT = Underwater Photo Transect) adalah menemukan
Lebih terperinciPENINGKATAN KETERLIBATAN DAN MINAT BELAJAR MELALUI PEMBELAJARAN STAD TERMODIFIKASI PERMAINAN ULAR TANGGA
PENINGKATAN KETERLIBATAN DAN MINAT BELAJAR MELALUI PEMBELAJARAN STAD TERMODIFIKASI PERMAINAN ULAR TANGGA Oleh: Leli Dwi Nugraheni, Mujiyem Sapti, Riawan Yudi Purwoko. Program Studi Pendidikan Matematika
Lebih terperinciPENS. Probability and Random Process. Topik 2. Statistik Deskriptif. Prima Kristalina Maret 2016
Program Pasca Sarjana Terapan Politeknik Elektronika Negeri Surabaya Probability and Random Process Topik 2. Statistik Deskriptif Prima Kristalina Maret 2016 1 Outline [2][1] 1. Penyajian Data o Tabel
Lebih terperinciBAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. berupa hasil perhitungan statistik yang datanya diperoleh dari responden. Hasil
49 BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN A. Deskripsi Hasil Penelitian Dalam bab ini dibahas mengenai hasil penelitian yang dilaksanakan, yaitu berupa hasil perhitungan statistik yang datanya diperoleh dari responden.
Lebih terperinci2.5. Nilai Tukar Nelayan dan Nilai Tukar Pembudidaya Ikan
2.5. Nilai Tukar Nelayan dan Nilai Tukar Pembudidaya Ikan 2.5.1. Nilai Tukar Nelayan Nilai Tukar Nelayan (NTN) merupakan salah satu proxy indikator untuk melihat tingkat kesejahteraan nelayan di pedesaan
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Masalah
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Masalah Pemasok merupakan salah satu mitra bisnis yang memegang peranan sangat penting dalam menjamin ketersediaan barang pasokan yang dibutuhkan oleh perusahaan.
Lebih terperinciTINJAUAN PUSTAKA. Gambar 1 Plot jenis pengamatan pencilan.
TINJAUAN PUSTAKA Pencilan Aunuddin (1989) mendefinisikan pencilan sebagai nilai ektstrim yang menyimpang agak jauh dari kumpulan pengamatan lainnya, yang secara kasar berada pada jarak sejauh tiga atau
Lebih terperinciINDEK KOMPETENSI SEKOLAH SMA/MA (Daya Serap UN Murni 2014)
F INDEK KOMPETENSI SEKOLAH SMA/MA (Daya Serap UN Murni 2014) Kemampuan Siswa dalam Menyerap Mata Pelajaran, dan dapat sebagai pendekatan melihat kompetensi Pendidik dalam menyampaikan mata pelajaran 1
Lebih terperinciBAB V SIMPULAN DAN SARAN. Berdasarkan analisis rasio ketergantungan keuangan daerah, simpulan yang
BAB V SIMPULAN DAN SARAN 5.1 Simpulan Berdasarkan analisis rasio ketergantungan keuangan daerah, simpulan yang dapat diambil adalah sebagai berikut. 1. Pemerintah Daerah Provinsi Aceh memiliki tingkat
Lebih terperinciMATERI DAN METODE. Prosedur
MATERI DAN METODE Lokasi dan Waktu Penelitian ini dilaksanakan di Mitra Tani (MT) Farm Kecamatan Ciampea Kabupaten Bogor, Rumah Pemotongan Hewan (RPH) Pancoran Mas Depok dan Balai Penyuluhan dan Peternakan
Lebih terperinciLAMPIRAN PERATURAN PEMERINTAH REPUBLIK INDONESIA NOMOR 78 TAHUN 2007 TENTANG TATA CARA PEMBENTUKAN, PENGHAPUSAN, DAN PENGGABUNGAN DAERAH
LAMPIRAN PERATURAN PEMERINTAH REPUBLIK INDONESIA NOMOR 78 TAHUN 2007 TENTANG TATA CARA PEMBENTUKAN, PENGHAPUSAN, DAN PENGGABUNGAN DAERAH PENILAIAN SYARAT TEKNIS I. FAKTOR DAN INDIKATOR DALAM RANGKA PEMBENTUKAN
Lebih terperinci