Pertemuan 8 UKURAN PENYEBARAN. A. Ukuran Penyebaran untuk Data yang tidak Dikelompokkan. Terdapat empat ukuran penyebaran absolut yang utama, yaitu:
|
|
- Widyawati Atmadja
- 7 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 Pertemuan 8 UKURA PEYEBARA 1. Pengertian Penyebaran (Dispersi) Penyebaran adalah perserakan data individual terhadap nilai rata-rata. Data homogen memiliki penyebaran (dispersi) yang kecil, sedangkan data yang heterogen memiliki penyebaran yang besar.. Macam Ukuran Penyebaran A. Ukuran Penyebaran untuk Data yang tidak Dikelompokkan. Terdapat empat ukuran penyebaran absolut yang utama, yaitu:.1 Range (Rentang/Jarak) Range = L S L = nilai data terbesar S = nilai data terkecil Contoh data: Range = = 55. Contoh Kasus -1 Berikut adalah pertumbuhan ekonomi dari egara maju, egara industri baru, egara ASEA dan Indonesia. Hitung range atau jaraknya! Apa komentar anda? Pertumbuhan Ekonomi (%) egara Industri egara Maju egara ASEA Indonesia Baru , 7,6 6,4 7,5 1995,6 7,3 6,6 8, , 6,3 7,1 7, , 6,0 3,8 4,9 1998, -1,5-9,4-13,7 1999,0,1 1,1 4,8 000,3 4,5 3,0 3,5 001,1 5,6 4,5 3, Penyelesaian : Pertumbuhan Ekonomi (%) ilai egara Industri egara Maju egara ASEA Indonesia Baru Tertinggi 3, 7,6 7,1 8, Terendah,0-1,5-9,4-13,7 Range (Jarak) 1, 9,1 16,5 1,9 Keterangan Range (jarak) 3,-,0=1, 7,6-(-1,5)=9,1 7,1-(-9,4)=16,5 8,-(-13,7)=1,9 ilai range diperoleh dengan mengurangkan nilai tertinggi dengan nilai terendah. Misalnya range pertumbuhan ekonomi pada egara maju 1, diperoleh dari 3,-,0. Dari nilai range menunjukkan bahwa yang terkecil egara maju, egara Industri Baru, egara ASEA dan selanjutnya egara Indonesia. Besarnya range menunjukkan nilai 1
2 terbesar dan terkecil sehingga juga menunjukkan nilai fluktuasi. Oleh sebab itu, dapat disimpulkan karena Indonesia mempunyai range pertumbuhan ekonomi terbesar maka fluktuasi dan gejolak ekonomi yang terjadi juga paling besar. Sedang egara maju dengan range 1,% berarti fluktuasi perekonomian tidak terlalu besar, hal ini menunjukkan terjadinya gejolak yang positif atau negatif tidak terlalu besar. Perekonomian suatu egara yang sudah matang, cenderung akan lebih stabil.. Deviasi Rata-rata Deviasi rata-rata adalah rata-rata hitung dari nilai mutlak deviasi antara nilai data pengamatan dengan rata-rata hitungnya. Bentuk rumus deviasi rata-rata yang disingkat dengan MD (Mean Deviation) atau AD (Average Deviation) adalah sebagai berikut: Dimana: MD : Deviasi rata-rata : ilai setiap data pengamatan : ilai rata-rata hitung dari seluruh nilai pengamatan : Jumlah data atau pengamatan dalam sampel/populasi : Lambang penjumlahan : Lambang nilai mutlak Mengapa menggunakan nilai mutlak? Ukuran yang nilainya nol tentunya tidak berarti banyak. Oleh sebab itu, digunakan nilai mutlak yaitu nilai yang mengabaikan tanda negatif. Contoh Kasus - Hitung Deviasi rata-rata dari pertumbuhan ekonomi negara maju dan Indonesia. MD Pertumbuhan Ekonomi (%) egara Maju Indonesia , 7,5 1995,6 8, , 7, , 4,9 1998, -13,7 1999,0 4,8 000,3 3,5 001,1 3, Penyelesaian: a. Langkah pertama adalah menghitung nilai rata-rata hitung dari pertumbuhan ekonomi egara maju dan Indonesia b. Langkah kedua mengurangkan setiap data dengan nilai rata-rata c. Langkah ketiga membuat harga mutlak setiap deviasi pada langkah kedua d. Langkah keempat menjumlahkan nilai mutlak dari deviasi dan membaginya dengan jumlah data ilai Mutlak , 0,6 0,6 1995,6 0,0 0, , 0,6 0,6
3 ilai Mutlak , 0,6 0,6 1998, -0,4 0,4 1999,0-0,6 0,6 000,3-0,3 0,3 001,1-0,5 0,5 Jumlah =0,80 = 3,6 Rata-rata /n= =,6 / = 0,45 Penjelasan: a. Penjumlahan dari data berupa pertumbuhan ekonomi egara maju mendapatkan nilai 0,80. Apabila nilai tersebut dibagi dengan n=8, maka didapat,6 sebagai nilai hitung rata-rata ( ). b. Langkah kedua mengurangkan setiap data dengan nilai hitung rata-rata. Misal tahun 1994, 3,,6 = 0,6, dan seterusnya sampai tahun 001,,1-,6= -0,5 c. Langkah ketiga membuat harga mutlak, nilai negative menjadi positif seperti tahun 1998, -0,4 = 0,4 d. Langkah keempat menjumlahkan nilai harga mutlak dari 0,6 tahun 1994 sampai 0,5 tahun 001, dan nilai penjumlahan ini = 3,6. Untuk mendapatkan deviasi ratarata, nilai penjumlahan dibagi jumlah data, / = 3,6/8 = 0,5. Jadi nilai deviasi rata-rata pertumbuhan ekonomi egara maju adalah 0,5. Untuk menghitung deviasi pertumbuhan ekonomi Indonesia dapat dilakukan dengan cara yang sama, sehingga dihasilkan sebagai berikut: ilai Mutlak ,5 4, 4, , 4,9 4, ,8 4,5 4, ,9 1,6 1, ,7-17,0 17, ,8 1,5 1, ,5 0, 0, 001 3, -0,1 0,1 Jumlah =6,0 = 34,00 Rata-rata /n= = 3,3 / = 4,3 Jadi nilai deviasi rata-rata pertumbuhan ekonomi Indonesia sebesar 4,3% dari rata-rata hitung pertumbuhan ekonomi sebesar 3,3%. 3
4 .3 Varians dan Deviasi Standar (Simpangan Baku) Varian adalah rata-rata hitung deviasi kuadrat setiap data terhadap rata-rata hitungnya. Deviasi standar dari suatu rangkaian data adalah akar kuadrat dari varians dan menunjukkan standart penyimpangan data terhadap nilai rata-ratanya Terdapat dua jenis rumus yang umum digunakan untuk varians dan deviasi standar, yaitu: a. Varians dan Deviasi Standar untuk Populasi b. Varian dan Deviasi Standar untuk Sampel. Oleh karena itu, kita harus memilih rumus yang sesuai dengan jenis data yang ada, yaitu data populasi atau data sampel. Jika data kita adalah data populasi gunakan rumus deviasi standar untuk populasi, dan jika data kita adalah data sampel, maka gunakan rumus deviasi standar untuk sampel..3.1 Varians dan Deviasi Standar Populasi Varian populasi dapat dirumuskan sebagai berikut: ingat bahwa Dimana: σ : variant populasi (σ merupakan huruf yunani, dibaca tho) : ilai setiap data/pengamatan dalam populasi. μ : nilai rata-rata hitung dalam populasi : jumlah total data/pengamatan dalam populasi : simbol operasi penjumlahan Rumus standart deviasi populasi selanjutnya dinyatakan: Contoh Kasus -3 Hitung variant dari pertumbuhan ekonomi egara maju dan Indonesia sebagaimana contoh -. a. Variant egara maju -μ (-μ) , 0,6 0, ,6 0,0 0, , 0,6 0, , 0,6 0, , -0,4 0, ,0-0,6 0,36 000,3-0,3 0,09 001,1-0,5 0,5 Jumlah =0,80 (-μ) = 1,94 Rata-rata μ=/= =,6 σ = (-μ) / = 0,4 Penjelasan: 1. Langkah pertama, mencari nilai rata-rata hitung populasi μ=/, nilai diperoleh dengan menjumlahkan seluruh dari populasi dan membagi dengan. ilai μ=,6 diperoleh dari membagi 0,8 dengan =8.. Langkah kedua, mengurangkan setiap nilai dengan μ, dan hasilnya tetap dalam nilai absolute, tidak dimutlakan. 4
5 3. Langkah ketiga, mengkuadratkan nilai - μ, sehingga didapat nilai positif semua. 4. Langkah keempat, menjumlahkan nilai (-μ), sehingga didapatkan nilai 1,94. Untuk mendapatkan nilai variant, maka nilai 1,94 dibagi dengan dimana =8, sehingga diperoleh nilai variant 0,4. b. Variant Indonesia, dengan cara yang sama diperoleh hasil sebagai berikut: -μ (-μ) ,5 4, 17, , 4,9 4, ,8 4,5 0, ,9 1,6, ,7-17,0 89, ,8 1,5, ,5 0, 0, , -0,1 0,01 Jumlah =6,0 (-μ) = 355,76 Rata-rata μ=/= = 3,3 σ = (-μ) / = 44,47 Contoh Kasus -4 Hitunglah standart deviasi dari pertumbuhan ekonomi negara maju dan Indonesia, sebagaimana contoh -3. Penyelesaian: a. Diketahui bahwa σ untuk negara maju adalah 0,4, sedangkan σ untuk Indonesia 44,47. b. Standart deviasi merupakan akar dari nilai variant, maka diperoleh nilai sebagai berikut : = σ σ negara maju = 0,4 = 0,49 σ Indonesia = 44,47 = 6,67 jadi standart deviasi yang merupakan standart penyimpangan dari nilai rata-rata hitung, Indonesia juga jauh lebih besar dari negara maju..3. Varians dan Deviasi Standar Sampel Sampel merupakan bagian dari populasi, namun apabila jumlah anggota didalam populasi kurang atau sama dengan 30, diusahakan semuanya menjadi bagian yang dikaji. Apabila jumlah anggota dalam populasi > 30, maka langkah pengambilan sampel dapat dilakukan, sehingga jumlah data tidak terlalu besar. Varian sampel dirumuskan sebagai berikut: s n 1 Dimana: s : varian sampel x : nilai setiap data/pengamatan dalam sampel x : nilai rata-rata hitung dalam sampel n : jumla total data/pengamatan dalam sampel : simbol operasi penjumlahan 5
6 Untuk standart deviasi sampel merupakan akar kuadrat dari varian sampel, sehingga didapatkan rumus: S n 1 Contoh Kasus -5 Hitunglah varian sampel dan standart deviasi pertumbuhan ekonomi negara maju dan Indonesia dari tahun dengan sampel untuk data tahun yang ganjil saja. Pertumbuhan Ekonomi (%) egara Maju Indonesia 1995,6 8, , 4,9 1999,0 4,8 001,1 3, Data semula berjumlah 8 data dianggap sebagai populasi, dan untuk sampel diambil 4 data saja, dengan mengambil data tahun ganjil. Anda boleh mengambil data tahun genap atau anda pilih secara acak. Penyelesaian: egara Maju Indonesia,6 0,1 0,01 8,,9 8,41 3, 0,7 0,49 4,9-0,4 0,16,0-0,5 0,5 4,8-0,5 0,5,1-0,4 0,16 3, -,1 4,41 ilai tengah rata-rata: Data egara Maju Data Indonesia,6 3,,0,1 8, 4,9 4,8 3, = /n = = /n = 4 4 = 9,9/4 =,5 = 1,1/4 = 5,3 Varian sampel Indonesia: S 8,41 0,16 0,5 4,41 = 13,3 / 3 = 4,41 n Varian sampel negara maju: S 0,01 0,49 0,5 0,16 = 0,91 / 3 = 0,303 n
7 Sedangkan nilai Standart Deviasinya adalah: Standart Deviasi Indonesia: S = n 1 S 4,41,1 Standart Deviasi egara Maju: S = n 1 S 0,303 0,55 Berdasarkan standart deviasi sampel, deviasi standart Indonesia mencapai,1 sedangkan negara maju 0,55. B. Ukuran Penyebaran untuk Data yang Dikelompokkan 3.1 Range atau Jarak Sebagaimana pada data tidak berkelompok, range atau jarak pada data berkelompok adalah selisih antara batas atas kelas tertinggi dengan batas bawah kelas terendah. Contoh 3-1 Berikut adalah data yang sudah dikelompokkan dari harga saham pilihan bulan Maret 003 di BEJ. Hitung range dari data tersebut! Kelas ke- Interval Jumlah Frekuensi (F) Penyelesaian: Range = batas atas kelas tertinggi batas bawah kelas terendah = = Deviasi Rata-rata Deviasi rata-rata untuk data berkelompok dirumuskan: MD F Dimana: MD F : Deviasi rata-rata : Jumlah frekuensi setiap kelas : ilai setiap data pengamatan : ilai rata-rata hitung dari seluruh nilai pengamatan : Jumlah data atau pengamatan dalam sampel/populasi : Lambang penjumlahan : Lambang nilai mutlak 7
8 Jangan lupa untuk nilai rata-rata hitung data berkelompok adalah: Contoh 3. F. Data yang digunakan berdasar contoh 3.1. Hitunglah deviasi rata-rata dari data berkelompok tersebut! Penyelesian: a. Menghitung nilai tengah kelas. Untuk memperoleh nilai tengah data (), maka nilai tengah kelas dikalikan dengan frekuensi masing-masing kelas (F.). Jumlah dari perkalian antara frekuensi dengan nilai kelas dibagi dengan jumlah data mendapatkan nilai rata-rata hitung data berkelompok (F/). b. Langkah kedua, menghitung deviasi setiap kelas dengan cara mengurangkan nilai tengah kelas dengan nilai rata-rata hitungnya ( i ). c. Langkah ketiga, mengalikan dengan deviasi setiap kelas F i d. Menjumlahkan hasil perkalian denga deviasi setiap kelas kemudian membaginya dengan jumlah data (). Langkah diatas disajikan dalam bentuk tabel sebagai berikut: Interval Titik Tengah () F F. i F i , , 518, , ,5-115, , ,5 8, 59, , ,8 518, ,3 316,3 Jumlah ,3 Titik tengah (interval 1): ,5 F MD F 490,65 188,3 109, Varians dan Standart Deviasi Data Berkelompok Varians untuk data berkelompok hampir sama dengan varians data tunggal, namun dikalikan dengan frekuensi setiap kelasnya. Varians data berkelompok dirumuskan sebagai berikut: F S n 1 Dimana: s F x x n : varian sampel : jumlah frekuensi setiap kelas : nilai setiap data/pengamatan dalam sampel : nilai rata-rata hitung dalam sampel : jumla total data/pengamatan dalam sampel : simbol operasi penjumlahan 8
9 Sedangkan untuk Standart Deviasi data berkelompok dirumuskan sebagai berikut: S F n 1 4. Kegunaan Ukuran Penyebaran Untuk menentukan apakah suatu nilai rata-rata dapat mewakili suatu rangkaian data atau tidak. Contoh data upah 5 (lima) karyawan berikut ini: Rp ,- Rp 5.000,- Rp Rp ,- Rp ,- Rp ,- ilai rata-rata atau mean-nya = Rp ,- Kita dapat mengatakan bahwa nilai rata-ratanya kurang mewakili karena data tersebut memiliki standar deviasi yang besar, dimana 4 dari 5 karyawan berada di bawah rata-rata. Untuk perbandingan terhadap variabilitas data, misalnya data curah hujan, suhu udara, dsb. Membantu penggunaan ukuran statistik, misalnya dalam membandingkan ukuran penyebaran sampel terhadap ukuran populasi. Latihan Soal: Selesaikan perhitungan deviasi standar untuk sampel berikut ini: o. Kasus Angka Produksi (x) Mean () = 9
UKURAN PENYEBARAN DATA
UKURA PEYEBARA DATA Seventh Meeting Khatib A. Latief Email: kalatief@gmail.com; khatibalatif@yahoo.com Twitter: @khatibalatief Mobile: +68 1168 3019 Ukuran Penyebaran data Ukuran penyebaran data adalah
Lebih terperinciDeviasi rata-rata (rata-rata simpangan) data yang belum dikelompokkan
Statistik Deskriptif DEVIASI RATA-RATA / RATA-RATA SIMPANGAN Mean Deviasi atau Average Deviation atau Deviasi Mean dari deviasi nilai-nilai dari Mean dalam suatu distribusi, diambil nilainya yang absolut.
Lebih terperinciUKURAN TENGAH DAN UKURAN DISPERSI
UKURAN TENGAH DAN UKURAN DISPERSI UKURAN TENGAH Ukuran tengah nilai tunggal yang representatif untuk keseluruhan nilai data. Ukuran tendensi sentral nilainya cenderung terletak di urutan paling tengah
Lebih terperinciHARISON,S.Pd,M.Kom JURUSAN TEKNIK INFORMATIKA FAKULTAS TEKNOLOGI INDUSTRI INSTITUT TEKNOLOGI PADANG
HARISON,S.Pd,M.Kom JURUSAN TEKNIK INFORMATIKA FAKULTAS TEKNOLOGI INDUSTRI INSTITUT TEKNOLOGI PADANG HOMOGEN DAN HETEROGEN DATA I. 50,50,50,50,50 II. 30,40,50,60,70 III.0,30,50,70,80 Ketiga kelompok data
Lebih terperinciUKURAN PEMUSATAN DATA STATISTIK
UKURAN PEMUSATAN DATA STATISTIK Pengantar Dari setiap kumpulan data, terdapat tiga ukuran atau tiga nilai statistik yang dapat mewakili data tersebut, yaitu rataan (mean), median, dan modus. Ketiga nilai
Lebih terperinciDISPERSI DATA. - Jangkauan (Range) - Simpangan/deviasi Rata-rata (Mean Deviation) - Variansi (Variance) - Standar Deviasi (Standart Deviation)
DISPERSI DISPERSI DATA Ukuran penyebaran suatu kelompok data terhadap pusat data. - Jangkauan (Range) - Simpangan/deviasi Rata-rata (Mean Deviation) - Variansi (Variance) - Standar Deviasi (Standart Deviation)
Lebih terperinciSTATISTIK. Rahma Faelasofi
STATISTIK Rahma Faelasofi 1 BAB 3 VARIABILITAS Pengertian Jangkauan Mean deviasi Standar deviasi 2 Pengertian Pengukuran penyebaran adalah pengukuran tingkat penyebaran nilai dalam suatu kumpulan data
Lebih terperinciPENGANTAR STATISTIK JR113. Drs. Setiawan, M.Pd. Pepen Permana, S.Pd. Deutschabteilung UPI Pertemuan 6
PENGANTAR STATISTIK JR113 Drs. Setiawan, M.Pd. Pepen Permana, S.Pd. Deutschabteilung UPI 2008 Pertemuan 6 MODUS Modus (Mo) adalah sebuah ukuran untuk menyatakan fenomena yang paling banyak terjadi atau
Lebih terperinciMetode Penelitian Kuantitatif Aswad Analisis Deskriptif
Analisis Deskriptif Tanpa mengurangi keterumuman, pembahasan analisis deskriptif kali ini difokuskan kepada pembahasan tentang Ukuran Pemusatan Data, dan Ukuran Penyebaran Data Terlebih dahulu penting
Lebih terperinciPENGUKURAN VARIASI. Mampu menjelaskan dan menganalisis hal-hal yang berkaitan dengan pengukuran variasi
BAB 4 PENGUKURAN VARIASI Kompetensi Mampu menjelaskan dan menganalisis hal-hal yang berkaitan dengan pengukuran variasi Indikator 1. Menjelaskan range 2. Menjelaskan range antar kuartil 3. Menjelaskan
Lebih terperinciPENGUKURAN DESKRIPTIF
PENGUKURAN DESKRIPTIF STATISTIK INDUSTRI I Jurusan Teknik Industri Universitas Brawijaya Malang 1 PENGUKURAN DESKRIPTIF Suatu pengukuran yang bertujuan untuk memberikan gambaran tentang data yang diperoleh
Lebih terperinciBESARAN STATISTIK (UKURAN TENGAH DAN UKURAN
BESARAN STATISTIK (UKURAN TENGAH DAN UKURAN DISPERSI) UKURAN TENGAH Ukuran tengah nilai tunggal yang representatif untuk keseluruhan nilai data. Ukuran tendensi sentral nilainya cenderung terletak di urutan
Lebih terperinciMENGHITUNG NILAI RATA-RATA SUATU DISTRIBUSI DATA
MENGHITUNG NILAI RATA-RATA SUATU DISTRIBUSI DATA AMIYELLA ENDISTA SKG.MKM Email : amiyella.endista@yahoo.com Website : www.berandakami.wordpress.com Perhitungan Nilai Gejala Pusat Mean Median Modus Range
Lebih terperinciPengukuran Deskriptif
Pengukuran Deskriptif 2.2 Debrina Puspita Andriani E-mail : debrina.ub@gmail.com / debrina@ub.ac.id 2 Outline Pendahuluan Tendensi Sentral Ukuran Dispersi 3 Pendahuluan Pengukuran Deskriptif 4 Definisi
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 terperinciUkuran Penyebaran Suatu ukuran baik parameter atau statistik untuk mengetahui seberapa besar penyimpangan data dengan nilai rata-rata hitungnya.
UKURAN PENYEBARAN 1 Bab 4 PENGANTAR Ukuran Penyebaran Suatu ukuran baik parameter atau statistik untuk mengetahui seberapa besar penyimpangan data dengan nilai rata-rata hitungnya. Ukuran penyebaran membantu
Lebih terperinciUKURAN PENYEBARAN DATA
UKURAN PENYEBARAN DATA HERDIAN S.Pd., M.Pd. SEKOLAH TINGGI MANAJEMEN INFORMATIKA DAN KOMPUTER (STMIK) PRINGSEWU UKURAN PENYEBARAN DATA Selain ukuran pemusatan data dan ukuran letak data, ada juga yang
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. Nilai ujian statistik 5 mahasiswa kelas A adalah 71,75,79,77,73 Nilai ujian statistik 5 mahasiswa kelas B adalah 45,60, 90,85,95
BAB I PENDAHULUAN Dalam penyelidikan data sering kali kita membutuhkan informasi yang lebih banyak dari pada hanya mengetahui salah satu tendensi sentral saja. Misal kita ingin mengetahui bagaimana penyebaran
Lebih terperinciPengukuran Deskriptif. Debrina Puspita Andriani /
Pengukuran Deskriptif 3 Debrina Puspita Andriani E-mail : debrina.ub@gmail.com / debrina@ub.ac.id 2 Outline Pendahuluan Tendensi Sentral Ukuran Dispersi 3 Pendahuluan Pengukuran Deskriptif 4 Definisi Pengukuran
Lebih terperinciMasalah Penyebaran data. Riana Nurhayati
Masalah Penyebaran data Riana Nurhayati Penyebaran Data Penyajian data statistik dalam berbagai bentuk tabel distribusi frekuensi dan grafik, masih belum bisa membuat angka menjadi berbicara. Untuk dapat
Lebih terperinciStatistika Farmasi
Bab 1:,, Statistika FMIPA Universitas Islam Indonesia Data Populasi dan Sampel Menurut Websters New World Dictionary, data berarti sesuatu yang diketahui atau dianggap. Dengan demikian, data dapat memberikan
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 terperinciTATAP MUKA IV UKURAN PENYIMPANGAN SKEWNESS DAN KURTOSIS. Fitri Yulianti, SP. MSi.
TATAP MUKA IV UKURAN PENYIMPANGAN SKEWNESS DAN KURTOSIS Fitri Yulianti, SP. MSi. UKURAN PENYIMPANGAN Pengukuran penyimpangan adalah suatu ukuran yang menunjukkan tinggi rendahnya perbedaan data yang diperoleh
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 terperinciKWARTIL, DESIL DAN PERSENTIL
KWARTIL, DESIL DA PERSETIL 1. KWARTIL Kwartil merupakan nilai yang membagi frekuensi distribusi data menjadi empat kelompok yang sama besar. Dengan kata lain kwartil merupakan nilai yang membagi tiaptiap
Lebih terperinciIlmu Komunikasi Marketing Communication & Advertising
Modul ke: Fakultas 06Ilmu Komunikasi UKURAN DISPERSI (PENYEBARAN) Memberikan informasi tentang sebaran nilai pada data tersebut dan dapat membandingkan sebaran data dari dua distribusi nilai Dra. Yuni
Lebih terperinciPENGUKURAN VARIANS DAN SIMPANGAN BAKU
PEGUKURA VARIAS DA SIMPAGA BAKU Varians data yang belum dikelompokkan Pengertian varians mirip dengan deviasi rata-rata. Hanya saja, untuk memperoleh hasil perhitungan dalam bilangan positif tidak lagi
Lebih terperinciUKURAN DISPERSI (SEBARAN)DATA
Malim Muhammad, M.Sc. UKURAN DISPERSI (SEBARAN)DATA J U R U S A N A G R O T E K N O L O G I F A K U L T A S P E R T A N I A N U N I V E R S I T A S M U H A M M A D I Y A H P U R W O K E R T O DISPERSI
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. Pendekatan yang digunakan dalam menyelesaikan masalah penelitian ini
50 BAB III METODE PENELITIAN A. Pendekatan dan Metode Penelitian Pendekatan yang digunakan dalam menyelesaikan masalah penelitian ini adalah pendekatan kuantitatif. Pendekatan kuantitatif dipilih penulis
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 terperinciPENGANTAR STATISTIK Pusat Data dan Satistik Pendidikan-Kebudayaan Setjen, Kemdikbud 2014
PENGANTAR STATISTIK Pusat Data dan Satistik Pendidikan-Kebudayaan Setjen, Kemdikbud 2014 Daftar Isi: 1. Definisi Statistik 2. Unit Analisis & Lingkup Analisis 3. Pengukuran Nilai Sentral 4. Pengukuran
Lebih terperinciUkuran tendensi sentral seperti mean, median, dan modus seringkali tidak mempunyai cukup informasi untuk menyimpulkan data yg ada.
Azimmatul Ihwah Ukuran tendensi sentral seperti mean, median, dan modus seringkali tidak mempunyai cukup informasi untuk menyimpulkan data yg ada. Ada cara yg lebih baik untuk menginterpretasi data yg
Lebih terperinciTabel 7-1 Rata-rata hitung hasil test mata kuliah statistik deskriptif kelompok A dan B. A B
A. Pengukuran Penyebaran (Dispersi) 1. Pengertian Tentang Disperse. Digunakan untuk menunjukkan keadaan berikut : a. Gambaran variabilitas data Yang dimaksud dengan variabilitas data adalah suatu ukuran
Lebih terperincidapat digunakan formulasi sebagai berikut : Letak Letak Letak
1. Ukuran Letak Agar kita dapat mengetahui lebih jauh mengenai karakteristik data observasi dengan beberapa ukuran sentral, kita sebaiknya mengetahui beberapa ukuran lain, yaitu ukuran letak. Ada tiga
Lebih terperinciStatistik Deskriptif: Central Tendency & Variation
Statistik Deskriptif: Central Tendency & Variation Widya Rahmawati Central Tendency (Ukuran Pemusatan) dan Variation (Ukuran Simpangan) 1) Ukuran pemusatan atau ukuran lokasi adalah beberapa ukuran yang
Lebih terperinciBAB III UKURAN TENGAH DAN DISPERSI
BAB III UKURAN TENGAH DAN DISPERSI Dalam pembicaraan yang lalu kita telah mempresentasikan data dalam bentuk tabel dan grafik yang bertujuan meringkaskan dan menggambarkan data kuantitatif, untuk mendapatkan
Lebih terperinciStatistik Deskriptif. Statistik Farmasi 2015
Statistik Deskriptif Tujuan perkuliahan Setelah mengikuti perkuliahan, diharapkan mahasiswa mampu: 1. Meringkas data, dengan menggunakan pengukuran tendensi sentral seperti rata-rata, median, modus dan
Lebih terperinciALAT UJI STATISTIK. Endang Sri Utami, S.E., M.Si., Ak., CA
ALAT UJI STATISTIK Endang Sri Utami, S.E., M.Si., Ak., CA Penggunaan Statistik Statistik merupakan sekumpulan metode yang digunakan untuk menarik kesimpulan masuk akal dari suatu data. Statistik yang digunakan
Lebih terperinciSTATISTIK. Materi Pertemuan V Ukuran Dispersi (Penyebaran)
STATISTIK Materi Pertemuan V Ukuran Dispersi (Penyebaran) Ukuran Dispersi (Penyebaran) Ukuran dispersi merupakan suatu metode analisis data yang ditunjukan dengan penyimpangan/penyebaran dari distribusi
Lebih terperinciTUGAS II STATISTIKA. Oleh. Butsiarah / 15B Kelas B PROGRAM STUDI PENDIDIKAN TEKNOLOGI DAN KEJURUAN PROGRAM PASCASARJANA
TUGAS II STATISTIKA Oleh Butsiarah / 15B20020 Kelas B PROGRAM STUDI PENDIDIKAN TEKNOLOGI DAN KEJURUAN PROGRAM PASCASARJANA UNIVERSITAS NEGERI MAKASSAR 2015 1. Penelitian terhadap nilai mahasiswa S1 Jurusan
Lebih terperinciUKURAN NILAI SENTRAL&UKURAN PENYEBARAN. Tita Talitha, MT
UKURAN NILAI SENTRAL&UKURAN PENYEBARAN Tita Talitha, MT DISTRIBUSI FREKWENSI PENGERTIAN distribusi frekwensi adalah suatu tabel dimana banyaknya kejadian / frekwensi didistribusikan ke dalam kelas-kelas
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 III METODE PENELITIAN. Eksperimen ini menggunakan desain True Experimental tipe Randomized. Pretest-Posttest Conttrol Group Design.
BAB III METODE PENELITIAN A. Desain Penelitian Desain penelitian ini merupakan proses yang diperlukan dalam perencanaan dan pelaksanaan penelitian sesuai metode penelitianan Eksperimen ini menggunakan
Lebih terperinciBy : Hanung N. Prasetyo
theory STATISTIKA DESKRIPTIF By : Hanung N. Prasetyo UKURAN PEMUSATAN Nilai tunggal yang mewakili semua data atau kumpulan pengamatan dimana nilai tersebut menunjukkan pusat data. Yang termasuk ukuran
Lebih terperinciOUTLINE BAGIAN I Statistik Deskriptif
UKURAN PENYEBARAN 1 OUTLINE BAGIAN I Statistik Deskriptif Pengertian Statistika Penyajian Data Ukuran Pemusatan Ukuran Penyebaran Angka Indeks Deret Berkala dan Peramalan Range, Deviasi Rata-rata, Varians
Lebih terperinciREVIEW BIOSTATISTIK DESKRIPTIF
REVIEW BIOSTATISTIK DESKRIPTIF POKOK BAHASAN 1. Konsep statistik deskriptif 2. Data dan variabel 3. Nilai Tengah (Ukuran Pusat), posisi dan variasi) pada data tunggal dan kelompok 4. Penyajian data 5.
Lebih terperinciBAB 3: NILAI RINGKASAN DATA
BAB 3: NILAI RINGKASAN DATA Penyajian data dalam bentuk tabel dan grafik memberikan kemudahan bagi kita untuk menggambarkan data dan membuat kesimpulan terhadap sifat data. Namun tabel dan grafik belum
Lebih terperinciUkuran tendensi sentral seperti mean, median, dan modus seringkali tidak mempunyai cukup informasi untuk menyimpulkan data yg ada.
Azimmatul Ihwah Ukuran tendensi sentral seperti mean, median, dan modus seringkali tidak mempunyai cukup informasi untuk menyimpulkan data yg ada. Ada cara yg lebih baik untuk menginterpretasi data yg
Lebih terperinciPERTEMUAN 2 STATISTIKA DASAR MAT 130
PERTEMUAN 2 STATISTIKA DASAR MAT 130 Data 1. Besaran Statistika berbicara tentang data dalam bentuk besaran (dimensi) Besaran adalah sesuatu yang dapat dipaparkan secara jelas dan pada prinsipnya dapat
Lebih terperinciUji Hipotesis dengan ANOVA (Analysis of Variance)
Uji Hipotesis dengan ANOVA (Analysis of Variance) I. Pengertian Dalam sebuah penelitian, terkadang kita ingin membandingkan hasil perlakuan (treatment) pada sebuah populasi dengan populasi yang lain dengan
Lebih terperinciIII. METODOLOGI PENELITIAN. siswa dan tersebar dalam lima kelas yaitu XI IPA 1, XI IPA 2, XI IPA 3, XI IPA 4
23 III. METODOLOGI PENELITIAN A. Populasi dan Sampel Penelitian Populasi dalam penelitian ini adalah semua siswa kelas XI IPA yang berjumlah 200 siswa dan tersebar dalam lima kelas yaitu XI IPA 1, XI IPA
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 terperinciDr. I Gusti Bagus Rai Utama, SE., M.MA., MA.
Dr. I Gusti Bagus Rai Utama, SE., M.MA., MA. Populasi : totalitas dari semua objek/ individu yg memiliki karakteristik tertentu, jelas dan lengkap yang akan diteliti Sampel : bagian dari populasi yang
Lebih terperinciBAB I DISTRIBUSI FREKUENSI
BAB I DISTRIBUSI FREKUENSI A. Pengertian Distribusi Frekuensi adalah penyajian data yang telah digolongkan dalam kelas-kelas menurut urutan tingkatannya beserta jumlah individu pada masing-masing kelas.
Lebih terperinciBAB IV DISPERSI DATA
BAB IV DIPERI DATA Dispersi adalah ukuran penyebaran suatu kelompok data terhadap pusat data. Ukuran dispersi yang sering digunakan dalam penelitian ialah jangkauan (range), simpangan rata-rata (mean deviation),
Lebih terperinciSTATISTIKA 3 UKURAN PENYEBARAN
TUJUAN STATISTIKA UKURAN PENYEBARAN Melatih berfikir dan belajar secara logis dan kritis serta mengembangkan aktifitas, kreatifitas dalam memecahkan masalah serta mampu mengkomunikasikan ide dan gagasan
Lebih terperinciUkuran Simpangan/Penyebaran
Ukuran Simpangan/Penyebaran Anief Fauzan Rozi, S. Kom., M. Eng. Phone/WA: 0856 4384 6541 PIN BB: 29543EC4 Sertakan idenotas Anda keoka akan add contact Email : anief.umby@gmail.com Blog: anief.mercubuana-
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1 LATAR BELAKANG
BAB I PENDAHULUAN 1.1 LATAR BELAKANG Risiko adalah kerugian karena kejadian yang tidak diharapkan terjadi. Misalnya, kejadian sakit mengakibatkan kerugian sebesar biaya berobat dan upah yang hilang karena
Lebih terperinciUkuran Statistik Bagi Data
Ukuran Statistik Bagi Data 1.1 Parameter dan Statistik Dalam statistika dikenal istilah populasi. Populasi merupakan kumpulan objek yang merupakan objek pengamatan kita. Deskripsi dari populasi tersebut
Lebih terperinci1.0 Distribusi Frekuensi dan Tabel Silang
ANALISIS DESKRIPTIF 1.0 Distribusi Frekuensi dan Tabel Silang 1.1 Pengantar Statistik deskriptif Statistika deskriptif adalah bidang statistika yang mempelajari tatacara penyusunan dan penyajian data yang
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. kelamin dan pendekatan SAVI, Inkuiri, RME dengan setting pembelajaran. tanggal 7 September 2013 di SMP Buana.
56 BAB III METODE PENELITIAN A. Jenis Penelitian Jenis dari penelitian ini adalah penelitian kuantitatif, karena ingin mengetahui perbedaan hasil belajar matematika siswa yang ditinjau dari jenis kelamin
Lebih terperinciBAB IV DESKRIPSI DAN ANALISIS DATA
BAB IV DESKRIPSI DAN ANALISIS DATA A. Deskripsi Data Hasil Penelitian Penelitian ini merupakan penelitian eksperimen dengan desain posttest only control design, yaitu menempatkan subyek penelitian ke dalam
Lebih terperinciS T A T I S T I K A. Pertemuan ke-2
S T A T I S T I K A Pertemuan ke-2 Dasar-dasar Penghitungan Gejala Pusat Mean / Average / Rata-rata / Median / Me Mode / Modus / Mo Standard Deviation / Simpangan Baku / s Contoh : Susunlah data hasil
Lebih terperinciPerbedaan Analisis Univariat dan Multivariat
Perbedaan Analisis Univariat dan Multivariat Jika kita menganalisis data yang mempunyai lebih dari satu variabel, belum tentu analisis data tersebut dikategorikan analisis multivariat, bisa saja analisis
Lebih terperinciTUGAS MANAJEMEN DATA MAKALAH ANALISIS DATA KUANTITATIF
TUGAS MANAJEMEN DATA MAKALAH ANALISIS DATA KUANTITATIF OLEH ARFAN KAFTARU 1307012285 FAKULTAS KESEHATAN MASYARAKAT UNIVERSITAS NUSA CENDANA KUPANG 2017 i KATA PENGANTAR Puji syukur kehadirat Tuhan Yang
Lebih terperinciSTATISTIK DESKRIPTIF. Penyajian Data, ukuran Pemusatan Data, Ukuran Penyebaran Data
STATISTIK DESKRIPTIF Penyajian Data, ukuran Pemusatan Data, Ukuran Penyebaran Data 1. Statisitik Deskriptif 2. Penyajian Data 3. Ukuran Pemusatan Data 4. Ukuran Penyebaran Data Materi Pokok Indikator Setelah
Lebih terperinciBAB 4 HASIL PENELITIAN
BAB 4 HASIL PENELITIAN 4.1 Karakteristik Responden Sebelum disajikan data hasil penelitian setiap variabel yang dikaji dalam penelitian ini, terlebih dahulu secara ringkas akan dideskripsikan karakteristik
Lebih terperinciBAB 8 ANALISIS STUDI DESKRIPTIF DAN DATA DASAR. Bab ini menjelaskan secara lebih mendalam jenis studi deskriptif
BAB 8 ANALISIS STUDI DESKRIPTIF DAN DATA DASAR Bab ini menjelaskan secara lebih mendalam jenis studi deskriptif maupun teknik mendekripsikan data secara grafis maupun secara angka. Sebagai ilustrasi aplikasi
Lebih terperinciStatistik Deskriptif Ukuran Dispersi
MAKALAH STATISTIKA DASAR Statistik Deskriptif Ukuran Dispersi Oleh: Kelompok 1 Dwireta Ramadanti Aliv Vito Palox Arif Rahman Hakim Asrar Halim Desi Anggraini Eki Maruci Hary Sentosa Monalisa Muhammad Irvand
Lebih terperinciBAB IV DESKRIPSI DAN ANALISIS DATA. evaluasi akhir pada materi Sistem Persamaan Linear Dua Variabel (SPLDV).
40 BAB IV DESKRIPSI DAN ANALISIS DATA A. Deskripsi Data Data hasil penelitian ini berupa data kuantitatif, yaitu berupa skor tes evaluasi akhir pada materi Sistem Persamaan Linear Dua Variabel (SPLDV).
Lebih terperinciC. Ukuran Letak dan Ukuran Penyebaran Data
C. Ukuran Letak dan Ukuran Penyebaran Data. Ukuran Letak Data Tunggal a. Kuartil Pada data dengan banyak data n 4, Kuartil membagi data menjadi 4 bagian sama banyak, sehingga diperoleh tiga nilai yang
Lebih terperinciOleh Azimmatul Ihwah
Oleh Azimmatul Ihwah Kasus: Di 5 perusahaan sejenis di kota Malang, yaitu perusahaan A, B, C, D dan E, seorang manufacturer ingin mengetahui perusahaan mana dengan kinerja karyawan terbaik. Diambil 50
Lebih terperinciKEGIATAN BELAJAR ANALISIS DATA SECARA DESKRIPTIF UNTUK DATA NUMERIK. Dr. Heru Santoso Wahito Nugroho, CPMC
KEGIATAN BELAJAR ANALISIS DATA SECARA DESKRIPTIF UNTUK DATA NUMERIK Dr. Heru Santoso Wahito Nugroho, CPMC Published by: Forum Ilmiah Kesehatan (Forikes) Ponorogo, Indonesia 2014 1 DESKRIPSI MATERI KEGIATAN
Lebih terperinciBAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN A. Deskripsi Data Hasil Penelitian 1. Data Nilai Awal Kelas Eksperimen (VIIIA) Tes awal yang diberikan pada kelas eksperimen sebelum peserta didik diajar dengan model
Lebih terperinciPENARIKAN SAMPEL & PENDUGAAN PARAMETER
PENARIKAN SAMPEL & PENDUGAAN PARAMETER Arti Penarikan Sampel Populasi ( Universe) adalah totalitas dari semua objek atau individu yang memiliki karakteristik tertentu, jelas dan lengkap yang akan diteliti
Lebih terperinciKATA PENGANTAR. Kelapa Dua, September Tim Litbang
KATA PENGANTAR Puji syukur kami panjatkan kepada Tuhan Yang Maha Esa atas limpahan rahmat dan karunia-nya sehingga modul praktikum Statistika 1 materi ukuran statistik ini dapat terselesaikan. Modul praktikum
Lebih terperinciContoh: Pada data Tabel satu diperoleh range pada masing masing mata kuliah. adalah: Matakuliah Max min range A B C
POKOK BAHASAN : Ukuran Penyebaran SUB POKOK BAHASAN : a. Range, b. RAK, c. SD, d. Varians, TIK : Mahasiswa dapat : a. Menjelaskan analisa deskriptif dengan ukuran penyebaran b. mampu melakukan analisa
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. learning cycle 7-E, learning cycle 5-E dan pembelajaran langsung. Pendekatan yang digunakan adalah pendekatan kuantitatif.
BAB III METODE PENELITIAN A. Jenis Penelitian Jenis penelitian ini adalah penelitian percobaan (experiment research), karena pada penelitian ini terdapat perlakuan khusus terhadap variabelvariabel yang
Lebih terperinciBAB 4 HASIL PENELITIAN
BAB 4 HASIL PENELITIAN 4.1 Karakteristik Responden Sebelum hasil penelitian disajikan, terlebih dahulu dengan sederhana dijelaskan karakteristik responden. Karakteristik responden meliputi jenis kelamin,
Lebih terperinciLEMBAR AKTIVITAS SISWA STATISTIKA 2 B. PENYAJIAN DATA
Nama Siswa Kelas : : LEMBAR AKTIVITAS SISWA STATISTIKA 2 B. PENYAJIAN DATA Beberapa bentuk penyajian data, sebagai berikut: Kompetensi Dasar (KURIKULUM 2013): 3.15 Memahami dan menggunakan berbagai ukuran
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN. merupakan penelitian yang dilakukan untuk memperoleh fakta-fakta dari
BAB III METODOLOGI PEELITIA A. Bentuk Penelitian Bentuk penelitian ini adalah penelitian survei. Penelitian survei merupakan penelitian yang dilakukan untuk memperoleh fakta-fakta dari gejala gejala yang
Lebih terperinciSTATISTIKA DESKRIPTIF. Wenny Maulina, S.Si., M.Si
STATISTIKA DESKRIPTIF Wenny Maulina, S.Si., M.Si Ukuran Pemusatan Ukuran pemusatan ukuran ringkas yang menggambarkan karakteristik umum data tersebut. Modus (Mode): Nilai pengamatan yang paling sering
Lebih terperinciPENYAJIAN DATA. Cara Penyajian Data meliputi :
PENYAJIAN DATA Cara Penyajian Data meliputi : 1. Tabel Tabel terbagi menjadi : - Tabel Biasa - Tabel Kontingensi - Tabel Distribusi Tabel Distribusi terbagi menjadi : Tabel Distribusi Mutlak Tabel Distribusi
Lebih terperinciBAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN A. Data Hasil Penelitian Kegiatan penelitian dilaksanakan pada tanggal 4 Mei 013 sampai 30 Mei 013 di Madrasah Ibtida iyah Miftahul Ahlakiyah semarang. Dalam penelitian
Lebih terperinciIII. BESARAN, LOKASI, DAN VARIASI
III. BESARAN, LOKASI, DAN VARIASI RATA-RATA Rata-rata (average) adalah nilai yang mewakili sehimpunan atau sekelompok data (a set of data). Nilai rata-rata cenderung berada di tengah-tengah jika data disusun
Lebih terperinciUKURAN PEMUSATAN : MEAN, MEDIAN, MODUS
UKURAN PEMUSATAN : MEAN, MEDIAN, MODUS PERTEMUAN IV EvanRamdan DATA BERKELOMPOK Data berkelompok adalah data yang telah dikelompokan ke dalam kelaskelas dan disajikan dalam tabel frekuensi UKURAN PEMUSATAN
Lebih terperinciPOKOK BAHASAN : TEORI KESALAHAN
PROGRAM STUDI TEKNIK SIPIL 3-1 POKOK BAHASAN : TEORI KESALAHAN Klasifikasai kesalahan : Kesalahan kasar, sistematik dan kesalahan acak, Definisi : Nilai ukuran, nilai yang benar, kesalahan, nilai mendekati
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN
A. Rancangan Penelitian BAB III METODOLOGI PENELITIAN Rancangan penelitian ini penulis menggunakan desain praeksperimental dengan pola Randomized Control Group Only Design. Dalam rancangan ini sekelompok
Lebih terperinciIII. METODOLOGI PENELITIAN. Populasi dalam penelitian ini adalah semua siswa kelas X SMAN 1 Talang Padang
25 III. METODOLOGI PENELITIAN A. Populasi dan Sampel Penelitian Populasi dalam penelitian ini adalah semua siswa kelas X SMAN 1 Talang Padang tahun pelajaran 2012/2013 yang berjumlah 256 siswa dan tersebar
Lebih terperinciBAB 4 HASIL PENELITIAN Deskripsi Data Terdistribusi Kualitas Sistem Informasi Business
BAB 4 HASIL PENELITIAN 4.1 Deskripsi Data Hasil Penelitian 4.1.1 Deskripsi Data Terdistribusi Kualitas Sistem Informasi Business Trip Berdasarkan instrumen penelitian yang menggunakan skala 1 (satu) sampai
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 IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN. diangkat dalam penelitian ini diantaranya adalah kemampuan menghafal surat al-
72 BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN Pada bab ini merupakan analisis data yang berisikan beberapa masalah yang diangkat dalam penelitian ini diantaranya adalah kemampuan menghafal surat al- Kafirun
Lebih terperinciBAB I PENGANTAR STATISTIK DAN ANALISIS DATA
BAB I PENGANTAR STATISTIK DAN ANALISIS DATA 1.1. Pengertian: Statistik inferensial, Sampel, Populasi, Disain eksperimen Pada awal tahun 1980 dan berlanjut sampai abad 1, industri di Amerika menekankan
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2.1. Pengertian Data dan Informasi Pengertian informasi ialah data. Data adalah kenyataan yang menggambarkan suatu kejadian dan kesatuan nyata dan merupakan bentuk baku yang harus
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
BAB III METODE PENELITIAN A. Lokasi dan Subjek Penelitian Penelitian ini dilakukan di Jurusan Pendidikan Teknik Mesin Universitas Pendidikan Indonesia dan yang menjadi subjek penelitian adalah mahasiswa
Lebih terperinciPertemuan Ke-12. Analysis of Varians (anova)_m. Jainuri, M.Pd
Pertemuan Ke-1 1 Pendahuluan Statistik parametrik yang digunakan untuk mencari perbedaan atau persamaan dua rata-rata adalah Uji-t, dan analysis of varians (anova/ anova) digunakan untuk mencari perbedaan
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
BAB III METODE PENELITIAN A. Jenis Penelitian Jenis penelitian yang akan dilakukan dalam penelitian ini merupakan penelitian komparatif dengan pendekatan kuantitatif. Penelitian ini ingin mengetahui perbedaan
Lebih terperinciStatistika & Probabilitas
Statistika & Probabilitas Dispersi Data Dispersi Data Dispersi adalah ukuran penyebaran suatu kelompok data terhadap pusat data. Beberapa jenis ukuran dispersi data : Jangkauan (range) Simpangan rata-rata
Lebih terperinciESTIMASI. Arna Fariza PENDAHULUAN
ESTIMASI Arna Fariza PENDAHULUAN MATERI LALU Karena adanya berbagai alasan seperti banyaknya individu dalam populasi amatan, maka penelitian keseluruhan terhadap populasi tersebut tidaklah ekonomis, baik
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
BAB III METODE PENELITIAN A. Bentuk Penelitian Penelitian ini adalah penelitian eksperimen menggunakan suatu percobaan yang dirancang secara khusus guna membangkitkan data yang diperlukan untuk menjawab
Lebih terperinci