UKURAN STASISTIK (Bagian II) menjadi 2 bagian yang sama besar. A.1. MEDIAN untuk Ungrouped Data (data yg belum dikelompokkan)
|
|
- Erlin Salim
- 7 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 Ukuran 2-1/8yth UKURAN STASISTIK (Bagian II) 2.3 MEDIAN, KUARTIL, DESIL dan PERSENTIL A. MEDIAN Median Nilai yang membagi gugu data yang telah terortir (acending) menjadi 2 bagian yang ama bear A.1. MEDIAN untuk Ungrouped Data (data yg belum dikelompokkan) L etak Median Letak Median dalam gugu data yang telah terortir Letak Median = n Contoh 1 : Tinggi Badan 5 mahaiwa (meter) : Sorted : n = 5 Letak Median = = 2 2 = 3 Median = Data ke-3 = 1.75 Contoh 2 : Tinggi 6 mahaiwa (meter) : (Sorted) n = Letak Median = 2 2 = 3.5 Median = (Data ke 3 + Data ke 4) / 2 = ( ) / 2 = 3.53 / 2 = A.2. MEDIAN, untuk Grouped Data Nilainya merupakan pendekatan Median Nilai yang membagi gugu data yang telah terortir (acending) menjadi 2 bagian yang ama bear Letak Median = n 2
2 Ukuran 2-2/8yth Kela Median : Kela di mana Median berada Kela Median didapatkan dengan membandingkan Letak Median dengan Frekueni Kumulatif n 2 fkm Median = TBB Kela Median + i f M di mana : TBB : Tepi Bata Bawah f km : Frekueni Kumulatif ebelum kela Median i : interval kela : Frekueni kela Median f M CONTOH 3 : Kela Frekueni Frek. Kumulatif Kela Median Σ interval = i = 8 Letak Median = n 2 = 50 2 = 25 Median = Data ke-25 terletak di kela Kela Median = kela ke-2 = TBB Kela Median = f M = = Frek. Kumulatif ebelum Kela Median = 10 Median = = ( ) = = B. KUARTIL Kuartil Nilai yang membagi gugu data yang telah terortir (acending) menjadi 4 bagian yang ama bear
3 Ukuran 2-3/8yth B.1. Kuartil Untuk Ungrouped Data ( +1) Letak Kuartil = t n Qt 4 t = 1, 2 dan 3 contoh: Tinggi Badan 5 mahaiwa (meter) : Sorted : n=5 1(5 + 1) 6 Letak Q 1 = = = 2. 5, (5 + 1) 12 Letak Q 2 = = = (5 + 1) 18 Letak Q 3 = = = Nilai Q1 = 1.6+ ( ) = = B.2. Kuartil Untuk Grouped Data Letak Kuartil ke-1 = n 4 Letak Kuartil ke-2 = 2 n n = 4 2 Letak Median Letak Kuartil ke-3 = 3 n 4 Kela Kuartil ke-q : Kela di mana Kuartil ke-q berada Kela Kuartil ke-q didapatkan dengan membandingkan Letak Kuartil ke-q dengan Frekueni Kumulatif atau Kuartil ke-q = TBB Kela Kuartil ke-q + i f Q Kuartil ke-q = TBA Kela Kuartil ke-q - i f Q
4 Ukuran 2-4/8yth q : 1,2 dan 3 di mana : TBB : Tepi Bata Bawah : eliih antara Letak Kuartil ke-q dengan Frekueni Kumulatif ebelum kela Kuartil ke-q tn : 4 fkq f q TBA : Tepi Bata Ata : eliih antara Letak Kuartil ke-q dengan Frekueni Kumulatif ampai kela Kuartil ke-q i : interval kela f Q : Frekueni kela Kuartil ke-q Contoh 4 : Tentukan Kuartil ke-3 Kela Frekueni Frek. Kumulatif Σ Kela Kuartil ke-3 interval = i = 8 Letak Kuartil ke-3 = 3 n 3 50 = 4 4 = 37.5 Kuartil ke-3 = Data ke-37.5 terletak di kela Kela Kuartil ke-3 = TBB Kela Kuartil ke-3 = 39.5 dan TBA Kela Kuartil ke-3 = 47.5 f Q = 10 Frek. Kumulatif ebelum Kela Kuartil ke-3 = 34 = = 3.5 Frek. Kumulatif ampai Kela Kuartil ke-3 = 44 = = 6.5 Kuartil ke-3 = TBB Kela Kuartil ke-3 + i = = (0.35) 10 = = 42.3 f Q
5 Ukuran 2-5/8yth Kuartil ke-3 = TBA Kela Kuartil ke-3 - i f Q = = (0.65) 10 = = 42.3 B.3 DESIL Deil Nilai yang membagi gugu data yang telah terortir (acending) menjadi 10 bagian yang ama bear Letak Deil ke-1 = n 10 Letak Deil ke-5 = 5 n n = 10 2 Letak Deil ke-9 = 9 n 10 Letak Median Kela Deil ke-d : Kela di mana Deil ke-d berada Kela Deil ke-d didapatkan dengan membandingkan Letak Deil ke-d dengan Frekueni Kumulatif atau Deil ke-d = TBB Kela Deil ke-d + i f D Deil ke-d = TBA Kela Deil ke-q - i f D d : 1,2,3...9 di mana : TBB : Tepi Bata Bawah : eliih antara Letak Deil ke-d dengan Frekueni Kumulatif ebelum kela Deil ke-d TBA : Tepi Bata Ata : eliih antara Letak Deil ke-d dengan Frekueni Kumulatif ampai kela Deil ke-d i : interval kela f D : Frekueni kela Deil ke-d
6 Ukuran 2-6/8yth Contoh 5: Tentukan Deil ke-9 Kela Frekueni Frek. Kumulatif Σ Kela Deil ke-9 interval = i = 8 Letak Deil ke-9 = 9 n 9 50 = = Deil ke-9 = Data ke-45 terletak di kela Kela Deil ke-9 = TBB Kela Deil ke-9 = 47.5 dan TBA Kela Deil ke-9 = 55.5 f D = 3 Frek. Kumulatif ebelum Kela Deil ke-9 = 44 = = 1 Frek. Kumulatif ampai Kela Deil ke-9 = 47 = = 2 Deil ke-9 = TBB Kela Deil ke-9 + i = = ( ) 3 = = Deil ke-9 = TBA Kela Deil ke-9 - i f D f D = = ( ) 3 = = B.4 PERSENTIL Perentil Nilai yang membagi gugu data yang telah terortir (acending) menjadi 100 bagian yang ama bear
7 Ukuran 2-7/8yth Letak Perentil ke-1 = n 100 Letak Perentil ke-50 = 50 n n = Letak Perentil ke-99 = 99 n 10 Letak Median Kela Perentil ke-p : Kela di mana Perentil ke-p berada Kela Perentil ke-p didapatkan dengan membandingkan Letak Perentil ke-p dengan Frekueni Kumulatif Perentil ke-p = TBB Kela Perentil ke-p + i f P atau Perentil ke-p = p : 1,2, TBA Kela Perentil ke-p - i f P di mana : TBB : Tepi Bata Bawah : eliih antara Letak Perentil ke-p dengan Frekueni Kumulatif ebelum kela Perentil ke-p TBA : Tepi Bata Ata : eliih antara Letak Perentil ke-p dengan Frekueni Kumulatif ampai kela Perentil ke-p i : interval kela f P : Frekueni kela Perentil ke-p Contoh 6: Tentukan Perentil ke-56 Kela Frekueni Frek. Kumulatif Σ Kela Perentil ke-56
8 Ukuran 2-8/8yth interval = i = 8 Letak Perentil ke-56 = 56 n = = 28 Perentil ke-56 = Data ke-28 terletak di kela Kela Perentil ke-56 = TBB Kela Perentil ke-56 = 31.5 dan TBA Kela Perentil ke-56 = 39.5 f P = 7 Frek. Kumulatif ebelum Kela Perentil ke-56 = 27 = = 1 Frek. Kumulatif ampai Kela Perentil ke-56 = 34 = = 6 Perentil ke-26 = TBB Kela Perentil ke-56 + i = = ( ) 7 = = f P Perentil ke-26 = TBA Kela Perentil ke-56 - i = = ( ) 7 = = f P Berambung ke Ukuran Statitik (Bagian 3)
Ukuran Statistik (Bagian II) menjadi 2 bagian yang sama besar. menjadi 4 bagian yang sama besar
Ukuran Statitik (Bagian II) 2.3 Median, Kuartil, Deil dan Perentil Median: Kuartil: Deil: Perentil: Nilai yang membagi gugu data yang telah terortir (acending) menjadi 2 bagian yang ama bear Nilai yang
Lebih terperinciUKURAN PEMUSATAN DATA
UKURAN PEMUSATAN DATA MODUL 3 Oleh : Firmansyah, S.Kom A. TEMA DAN TUJUAN KEGIATAN PEMBELAJARAN 1. Tema : Ukuran Pemusatan Data 2. Fokus : Pembahasan Materi Pokok 1. Arti dan manfaat ukuran pemusatan data
Lebih terperinciRata-rata hitung sekumpulan data hasil observasi dapat dihitung dengan menggunakan rumus berikut :
UKURAN STATISTIK Pendahuluan aturan statistic merupakan aturan yang menunjukkan bagaimana suatu gugus data memusat dan menyebar. aturan pemusatan yang umum digunakan untuk mendeskripsikan data adalah mean
Lebih terperinciStatistika Materi 3 UKURAN PEMUSATAN. Nilai Tunggal yang mewakili Karakteristik Sekumpulan data. Hugo Aprilianto, M.Kom
Statistika Materi 3 UKURAN PEMUSATAN Nilai Tunggal yang mewakili Karakteristik Sekumpulan data UKURAN PEMUSATAN Adalah nilai tunggal yang mewakili suatu kumpulan data dan menunjukkan karakteristik dari
Lebih terperinciKenapa Data Harus Diringkas?
1 Kenapa Data Harus Diringkas? Agar data berguna, pengamatan yang diperoleh harus disusun dalam bentuk yang lebih terorganisir. Peringkasan data akan memudahkan pengambilan kesimpulan Peringkasan data
Lebih terperinciBAB V UKURAN LETAK. Statistika-Handout 5 26
BAB V UKURAN LETAK Selain ukuran pemusatan terdapat pula ukuran letak. Salah satu dari ukuran letak adalah median yang menunjukkan nilai skor tengah dalam susunan skor yang diurutkan mulai dari yang terkecil
Lebih terperinciUkuran Pusat Data Rata-rata Hitung Median Mode. Ukuran Lokasi Data Kuartil Desil Persentil. Rata-rata terimbang Rata-rata geometrik
Ukuran Pusat Data Rata-rata Hitung Median Mode Ukuran Lokasi Data Kuartil Desil Persentil Rata-rata terimbang Rata-rata geometrik Rata-rata Hitung = rata-rata sampel = rata-rata populasi 1. Rata-rata dari
Lebih terperinciUKURAN PEMUSATAN MK. STATISTIK (MAM 4137) 3 SKS (3-0) Ledhyane Ika Harlyan
UKURAN PEMUSATAN MK. STATISTIK (MAM 4137) 3 SKS (3-0) Ledhyane Ika Harlyan 1 DAFTAR ISI Mean Median Modus Kuartil, Desil dan Presentil Hubungan Mean-Median-Modus 2 Ukuran Statistik Untuk menjelaskan ciri-ciri
Lebih terperinciSTATISTIKA: UKURAN LOKASI DATA. Tujuan Pembelajaran
KTSP & K-13 matematika K e l a s XI STATISTIKA: UKURAN LOKASI DATA Tujuan Pembelajaran Setelah mempelajari materi ini, kamu diharapkan memiliki kemampuan sebagai berikut. 1. Dapat menentukan kuartil data
Lebih terperinciUji Kompetensi Semester Akhir
I. Pilihan Ganda Jawaban: a 1. Uji Kompetensi Semester Akhir (1), (), dan (3) Statistika adalah cabang dari matematika terapan yang mempunyai cara-cara, maksudnya mengkaji/membahas, mengumpulkan, dan menyusun
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 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 terperinciUkuran Letak (Kuartil, Desil dan Persentil)
Ukuran Letak (Kuartil, Desil dan Persentil) Jika sekelompok data dibagi menjadi dua bagian yang sama, maka nilai yang berada di tengah (50%) disebut dengan median. Konsep median dapat diperluas yaitu kelompok
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 terperinciUkuran Letak (Fraktil) Oleh : Riandy Syarif
Ukuran Letak (Fraktil) Oleh : Riandy Syarif Ukuran letak (Fraktil) merupakan ukuran yg menunjukan pada bagian mana data tersebut terletak pada suatu data yg telah diurutkan Ukuran letak terdiri atas :
Lebih terperinciMinggu-4-a UKURAN PEMUSATAN
Minggu-4-a UKURAN PEMUSATAN 1 OUTLINE BAGIAN I Statistik Deskriptif Pengertian Statistika Penyajian Data Ukuran Pemusatan Ukuran Penyebaran Angka Indeks Deret Berkala dan Peramalan Rata-rata hitung, Median,
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 terperinciA.LOGIKA PROGRAM. Kelas yang akan dihasilakan adalah :
A.LOGIKA PROGRAM Setelah kita membuka Program R, maka amasukan data yang akan kita proses dalam contoh kali ini akan kita gunaka data tinggi badan ebagai berikut: data = (171,175,181,190,182,171,181,170,185,184,183,183,177,176,179,180,180,182,1
Lebih terperinciUKURAN LOKASI DAN VARIANSI MEAN:
UKURAN LOKASI DAN VARIANSI MEAN: Mean merupakan ukuran rata-rata dari data. Dua metode yang akan dibahas untuk menentukan rata-rata adalah rata-rata hitung dan rata-rata harmonik. Rata-rata hitung Merupakan
Lebih terperincidan µ : rata-rata hitung populasi x : rata-rata hitung sampel
Uura Statt. Pedahulua Uura Statt:. Uura Pemuata Bagamaa, d maa data berpuat? Rata-Rata Htug Arthmetc Mea Meda Modu Kuartl, Del, Peretl. Uura Peyebara Bagamaa peyebara data? Ragam, Vara Smpaga Bau Uura
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 terperinciLedhyane Ika Harlyan Jurusan Pemanfaatan Sumberdaya Perikanan & Kelautan Universitas Brawijaya 2013
UKURAN STATISTIK BAGI DATA Ledhyane Ika Harlyan Jurusan Pemanfaatan Sumberdaya Perikanan & Kelautan Universitas Brawijaya 2013 Konten Definisi: -Data dan Jenis Data -Parameter dan Statistik -Ukuran Statistik
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 terperinciTATAP MUKA III UKURAN PEMUSATAN DATA (MEAN, MEDIAN DAN MODUS) Fitri Yulianti, SP. Msi.
TATAP MUKA III UKURAN PEMUSATAN DATA (MEAN, MEDIAN DAN MODUS) Ftr Yulat, SP. Ms. UKURAN DATA Ukura data Ukura Pemusata data Ukura letak data Ukura peyebara data Mea Meda Jagkaua Meda Kuartl Jagkaua atar
Lebih terperinci9. STATISTIKA. f u. X s = Rataan sementara, pilih x i dari data dengan f i terbesar. Ukuran Pemusatan Data A. Rata-rata. 1.
9. STATISTIKA Ukuran Pemusatan Data A. Rata-rata 1. Data tunggal: X = 2. Data terkelompok: x1 + x 2 + x3 +... + x n n Cara konvensional Cara sandi f = i xi X f u X Xs i i = + c f i f i Keterangan: f i
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 terperinciSTATISTIKA 2 11/20/2015. B. Menghitung Ukuran Data dari Data Berkelompok. Peta Konsep. B. Menghitung Ukuran Data dari Data Berkelompok
/0/0 Peta Konsep Jurnal Datar Hadir Materi B Materi Umum STATISTIKA Kelas XI, Semester Pemusatan Statistika Letak Data Tunggal Penyebaran SoalLatihan B. Menghitung Data dari Data Berkelompok Pemusatan
Lebih terperinciRENCANA PELAKSANAAN PEMBELAJARAN ( R P P
RENCANA PELAKSANAAN PEMBELAJARAN ( R P P ) Nama Sekolah Mata Pelajaran Kelas / Program Semester : SMA Al Islam 3 Surakarta : Matematika : XI / Ilmu Sosial : Gasal Standar Kompetensi : 1. Menggunakan aturan
Lebih terperinciDIAGRAM SERABI S-2 dan S-3 SMU S-1
DIAGRAM SERABI S-2 dan S-3 SMU S-1 Dapat menyajikan berbagai pecahan dalam bentuk jumlah Setiap pecahan atau sektor memperlihatkan unsur tertentu Dapat dibuat pada bidang datar atau mirip tablet yang rebah
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 terperinciSATUAN ACARA PERKULIAHAN
Topik Bahasan : Membahas Silabus Perkuliahan Tujuan Umum : Mahasiswa Mengetahui Komponen Yang Perlu Dipersiapkan Dalam Matakuliah Ini satu kali Tujuan 1 Menjelaskan tentang Mengakomodasi berbagai masukan
Lebih terperinciGejala Pusat - Statistika
Gejala Pusat - Statistika Desma Eka Rindiani desmarindi@yahoo.co.id http://ladies-kopites.blogspot.com Lisensi Dokumen: Seluruh dokumen di StatistikaPendidikan.Com dapat digunakan, dimodifikasi dan disebarkan
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 terperinciSTATISTIKA INDUSTRI I. Agustina Eunike, ST., MT., MBA.
STATISTIKA INDUSTRI I Agustina Eunike, ST., MT., MBA. PERTEMUAN-1 DATA Data Hasil pengamatan pada suatu populasi Untuk mendapatkan informasi yang akurat Pengumpulan data Pengolahan data Penyajian data
Lebih terperinciSATUAN ACARA TUTORIAL (SAT) Mata Kuliah : Statistika Dasar/PAMA 3226 SKS : 3 SKS Tutorial : ke-1 Nama Tutor : Adi Nur Cahyono, S.Pd., M.Pd.
Tutorial : ke-1 Nama Tutor : a. Menjelaskan pengertian statistik; b. Menjelaskan pengertian statistika; c. Menjelaskan pengertian data statistik; d. Menjelaskan contoh macam-macam data; e. Menjelaskan
Lebih terperinciStatistika Pendidikan
Statistika Pendidikan Statistika adalah metode ilmiah yang mempelajari pengumpulan, pengaturan, perhitungan, penggambaran dan penganalisisan data, serta penarikan kesimpulan yang valid berdasarkan penganalisisan
Lebih terperinciDistribusi Frekuensi : Dari suatu gugus data dapat dibentuk beberapa Tabel Distribusi Frekuensi
Distribusi 1. Pendahuluan Distribusi : Pengelompokkan data dalam beberapa kelas sehingga ciri-ciri penting data tsb dapat segera terlihat : Banyak pemunculan data Bentuk Umum Tabel Distribusi (TDF) n :
Lebih terperinciPROGRAM STUDI AGRIBISNIS HORTIKULTURA
PROGRAM STUDI AGRIBISNIS HORTIKULTURA DESKRIPSI DATA; UKURAN PEMUSATAN Mata kuliah : Statistika Terapan Pengajar : Dany Juhandi, S.P, M.Sc Semester : II Pertemuan : IV Pokok Bahasan : Deskripsi Data; Ukuran
Lebih terperinciSTATISTIKA. SAMPOERNO, M.Pd. SMA mantan RSBI
STATISTIKA SAMPOERNO, M.Pd. SMA mantan RSBI STATISTIKA Statistik, Populasi dan Sampel Menyajikan data dalam bentuk tabel dan diagram batang, garis, lingkaran dan ogive serta penafsirannya Menghitung ukuran
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 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 terperinciStatistika I. Pertemuan 2 & 3 Statistika Dasar (Basic( Ari Wibowo, MPd Prodi PAI Jurusan Tarbiyah STAIN Surakarta. Konsep Peubah
Statistika I Pertemuan & 3 Statistika Dasar (Basic( Statistic) Ari Wibowo, MPd Prodi PAI Jurusan Tarbiyah STAIN Surakarta Konsep Peubah Definisi Peubah merupakan karakteristik dari objek yang sedang diamati,
Lebih terperinciUKURAN-UKURAN NILAI PUSAT
UKURAN-UKURAN NILAI PUSAT Nilai tunggal yang dinilai dapat mewakili keseluruhan nilai dalam data dianggap sebagai rata-rata (averages). Nilai rata-rata dihitung bedasarkan keseluruhan nilai yang terdapat
Lebih terperinciStatistik. Ukuran Nilai Letak. Materi. Mata Kuliah STMIK AMIKOM YOGYAKARTA. Heri Sismoro, M.Kom.
Mata Kuliah Statistik Materi Ukuran Nilai Letak Heri Sismoro, M.Kom. STMIK AMIKOM YOGYAKARTA STMIK AMIKOM YOGYAKARTA Jl. Ringroad Utara Condong Catur Yogyakarta. Telp. 0274 884201 Fax 0274-884208 Ukuran
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini merupakan penelitian kuantitatif, karena ingin mengetahui
44 BAB III METODOLOGI PENELITIAN A Jeni Penelitian Penelitian ini merupakan penelitian kuantitatif, karena ingin mengetahui perbedaan hail belajar matematika iwa menggunakan trategi team teaching dan trategi
Lebih terperinciUkuran Pemusatan. Fakultas Teknologi Informasi Universitas Mercu Buana Yogyakarta 1 4/9/16
Ukuran Pemusatan Anief Fauzan Rozi, S. Kom., M. Eng. Phone/WA: 0856 4384 6541 PIN BB: 29543EC4 Sertakan idenmtas Anda kemka akan add contact Email : anief.umby@gmail.com Blog: anief.mercubuana- yogya.ac.id
Lebih terperinciLaporan Tugas dan Quiz Statistik Deskriptif. 1. Berikan penjelasan secara singkat apa yang dimaksud dengan:
Nama : Purnomo Satria NIM : 1133467162 Evaluasi Pertemuan 4 dan 5 Laporan Tugas dan Quiz Statistik Deskriptif 1. Berikan penjelasan secara singkat apa yang dimaksud dengan: a. Rata-rata hitung, median,
Lebih terperinciPengukuran Statistik Deskriptif UKURAN PUSAT, UKURAN VARIASI DAN UKURAN POSISI
Pengukuran Statistik Deskriptif UKURAN PUSAT, UKURAN VARIASI DAN UKURAN POSISI Besral: Departemen Biostatistik dan Kependudukan Fakultas Kesehatan Masyarakat Universitas Indonesia, 2012 SAP Statistika
Lebih terperinciSTAND N AR R K OMP M E P T E EN E S N I:
Silabus Matematika Kelas XI IPS Smester 1 STANDAR KOMPETENSI: Menggunakan aturan statistika, kaidah pencacahan, dan sifat- sifat peluang dalam pemecahan masalah. u Kompetensi Dasar 1.1 Membaca data dalam
Lebih terperinciFAKULTAS KEGURUAN DAN ILMU PENDIDIKAN UNIVERSITAS SRIWIJAYA
UKURAN PEMUSATAN DATA DAN UKURAN LETAK FAKULTAS KEGURUAN DAN ILMU PENDIDIKAN UNIVERSITAS SRIWIJAYA PENDAHULUAN Untuk mendapatkan gambaranyang lebih jelas tentang sekumpulan data data itu disajikan dalam
Lebih terperinciPENGANTAR STATISTIKA PROF. DR. KRISHNA PURNAWAN CANDRA, M.S. JURUSAN TEKNOLOGI HASIL PERTANIAN FAKULTAS PERTANIAN UNIVERSITAS MULAWARMAN
3/13/15 PENGANTAR STATISTIKA PROF. DR. KRISHNA PURNAWAN CANDRA, M.S. JURUSAN TEKNOLOGI HASIL PERTANIAN FAKULTAS PERTANIAN UNIVERSITAS MULAWARMAN KULIAH KE-3: PENDESKRIPSIAN DATA PUSTAKA: Walpole RE (198)
Lebih terperinciSATUAN ACARA TUTORIAL (SAT) Tutorial ke : 1 Kode/ Nama Mata Kuliah : PAMA 3225 / Statistika Dasar
Tutorial ke : 1 : 3 Kompetensi Umum : Setelah mempelajari bahan ajar matakuliah ini diharapkan mahasiswa 1. Memahami pengetahuan dasar statistika. 2. Memahami tehnik penyajian data dalam bentuk tabel.
Lebih terperinciRANCANGAN AKTIVITAS TUTORIAL (RAT)
RANCANGAN AKTIVITAS TUTORIAL (RAT) Nama Mata Kuliah/ sks/ Kode : Statistika Dasar/ 3/ PAMA 3226 Nama Tutor/ NPP : Adi Nur Cahyono, S.Pd., M.Pd./088201206 Deskripsi Singkat Mata Kuliah : Mata kuliah ini
Lebih terperinciSATUAN ACARA PEMBELAJARAN (SAP)
SATUAN ACARA PEMBELAJARAN (SAP) Mata Kuliah : Statistik Kode Mata Kuliah : PSI-106 Jumlah SKS : 3 Waktu Pertemuan : 150 menit Kompetensi Dasar : 1. Penguasaan metodologi penelitian psikologi Indikator
Lebih terperinciMODUL PRAKTIKUM OLAH DATA STATISTIKA
MODUL PRAKTIKUM OLAH DATA STATISTIKA Versi 3.0 Tahun Penyusunan 2011 Tim Penyusun 1.Diana Ikasari 2.Tristyanti Yusnitasari 3.Heru Purnomo 4.Fendy Christian 5. Aditya 6.Yuliana Savitri Laboratorium Sistem
Lebih terperinciUkuran gejala pusat. Nugraeni
Ukuran gejala pusat Nugraeni UKURAN PEMUSATAN Merupakan nilai tunggal yang mewakili semua data atau kumpulan pengamatan dimana nilai tersebut menunjukkan pusat data. Yang termasuk ukuran pemusatan : 1.
Lebih terperinciMedian (Mdn) Data Tunggal
Median () Data Tunggal Median merupakan nilai yang berada di tengah ketika sekelompok data sebanyak n diurutkan mulai dari yang terkecil (X 1 ) sampai yang terbesar (X n ). Cara mencari nilai Rata-rata
Lebih terperinciBAGIAN UKURAN PEMUSATAN DAN UKURAN LETAK. Memahami konsep dan menerapkan prosedur statistik dalam menghitung ukuran pemusatan dan ukuran letak.
UKURAN PEMUSATAN DAN UKURAN LETAK BAGIAN 1 Memahami konsep dan menerapkan prosedur statistik dalam menghitung ukuran pemusatan dan ukuran letak. a. Mendeskripsikan konsep dan penerapan prosedur statistik
Lebih terperinciRENCANA PELAKSANAAN PEMBELAJARAN (RPP)
RENCANA PELAKSANAAN PEMBELAJARAN (RPP) A. IDENTITAS Satuan Pendidikan Kelas / Semester Mata Pelajaran Program Pokok Bahasan Alokasi Waktu : Sekolah Menengah Atas : XI / 4 (empat) : Matematika : Umum :
Lebih terperinciA. PENGERTIAN DISPERSI
UKURAN DISPERSI A. PENGERTIAN DISPERSI Ukura diperi atau ukura variai atau ukura peyimpaga adalah ukura yag meyataka eberapa jauh peyimpaga ilai-ilai data dari ilaiilai puatya atau ukura yag meyataka eberapa
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 terperinciProbabilitas dan Statistika Analisis Data dan Ukuran Pemusatan. Adam Hendra Brata
Probabilitas dan Analisis dan Adam Hendra Brata Deskriptif Induktif Pembagian Deskriptif Metode guna mengumpulkan, menghitung, dan menyajikan suatu data secara kwantitatif sehingga memberikan informasi
Lebih terperinciSTATISTIK. dwipurnama2.blogspot.com
STATISTIK dwipurnama2.blogspot.com adalah sebuah cabang ilmu dari matematika yang mempelajari cara cara : Mengumpulkan dan menyusun data,mengelolah dan menganalisa data,serta menyajikan dalam bentuk kurva
Lebih terperinciDistribusi Frekuensi : Pengelompokkan data dalam beberapa kelas sehingga ciri-ciri penting data tsb dapat segera terlihat
Distribusi Frekuensi 1. Pendahuluan Distribusi Frekuensi : Pengelompokkan data dalam beberapa kelas sehingga ciri-ciri penting data tsb dapat segera terlihat Frekuensi: Banyak pemunculan data Bentuk Umum
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 terperinciRENCANA PELAKSANAAN PEMBELAJARAN (RPP)
RENCANA PELAKSANAAN PEMBELAJARAN (RPP) A. IDENTITAS Satuan Pendidikan Kelas / Semester Mata Pelajaran Program Pokok Bahasan Alokasi Waktu : Sekolah Menengah Atas : XI / 4 (empat) : Matematika : Umum :
Lebih terperinciSTATISTIKA KELAS : XI BAHASA SEMESTER : I (SATU) Disusun Oleh : Drs. Pundjul Prijono Nip
MODUL MATEMATIKA STATISTIKA 11.1. KELAS : XI BAHASA SEMESTER : I (SATU) Disusun Oleh : Drs. Pundjul Prijono Nip. 19580117.1981.1.003 PEMERINTAH KOTA MALANG DINAS PENDIDIKAN SMA NEGERI Jalan Mayjen Sungkono
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 terperinciBAB V PENUTUP 5.1 Kesimpulan
V-1 BAB V PENUTUP 5.1 Kesimpulan Berdasarkan penulisan laporan akhir ini, maka dapat dibuat kesimpulan dari setiap modul. Berikut adalah kesimpulan dari masingmasing modul tersebut: 1. Distribusi Frekuensi
Lebih terperinci05Ilmu. UKURAN PEMUSATAN Ukuran pemusatan tentang median dan modus data yang tidak terdistribusi maupun yang terdistribusi, dan aplikasinya
Modul ke: Fakultas 05Ilmu Komunikasi UKURAN PEMUSATAN Ukuran pemusatan tentang median dan modus data yang tidak terdistribusi maupun yang terdistribusi, dan aplikasinya Dra. Yuni Astuti, MS. Program Studi
Lebih terperinciStatistika Psikologi 1
Modul ke: Statistika Psikologi 1 Tendensi Sentral Fakultas Psikologi Program Studi Psikologi Arie Suciyana S., S.Si., M.Si. DISTRIBUSI SAMPEL 2 DISTRIBUSI SAMPEL 3 TENDENSI SENTRAL: Apa dan mengapa tendensi
Lebih terperinciSoal, Kartu Soal, Kisi-kisi Soal
Ulangan Tengah Semester Ganjil SMA Negeri 1 Ponorogo TA 00/010 Soal, Kartu Soal, Kisi-kisi Soal Bentuk Soal : Uraian Jl. Budi Utomo 1 Ponorogo Telp. 4114 E-mail: Ganesa@smazapo.sch.id Web: www.smazapo.sch.id
Lebih terperinciPendugaan Parameter. Selang Kepercayaan = Konfidensi Interval = Confidence Interval
Pedugaa Parameter Pedahulua Pedugaa Parameter Populai dilakuka dega megguaka ilai Statitik Sampel Mial :. x diguaka ebagai peduga bagi. diguaka ebagai peduga bagi 3. p atau p diguaka ebagai peduga bagi
Lebih terperinciStatistika & Probabilitas
Statistika & Probabilitas Ukuran Pemusatan Data Ukuran Pemusatan Data Ukuran pemusatan adalah suatu ukuran yang menunjukkan dimana suatu data memusat atau suatu kumpulan pengamatan memusat (mengelompok)
Lebih terperinciSATUAN ACARA PERKULIAHAN MATA KULIAH : STATISTIKA DASAR (3 SKS) KODE MATA KULIAH : MT308
JURUSAN PENDIDIKAN MATEMATIKA FPMIPA UNIVERSITAS PENDIDIKAN INDONESIA SATUAN ACARA PERKULIAHAN MATA KULIAH : STATISTIKA DASAR (3 SKS) KODE MATA KULIAH : MT308 MINGGU KE POKOK & SUB POKOK BAHASAN 1 PENDAHULUAN
Lebih terperinciMODUL KULIAH STATISTIKA 1. Disusun Oleh : POPY MEILINA TEKNIK INFORMATIKA - FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH JAKARTA 2011
MODUL KULIAH STATISTIKA 1 Disusun Oleh : POPY MEILINA TEKNIK INFORMATIKA - FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH JAKARTA 2011 opi3_five@yahoo.com.sg 1 LEMBAR PENGESAHAN Modul ini dibuat sebagai bagian
Lebih terperinciUkuran Statistik / Tendency Central
Ukuran Statistik / Tendency Central Tinjauan : Data Tidak Dikelompokkan & Data di Kelompokkan (Dist. Frek.) 1 Data yg tidak dikelompokkan : 1. Rata-rata : [1].Rata-rata (mean). [2].Rata-rata alternatif
Lebih terperinciUkuran Statistik. Data yg tidak dikelompokkan :
/2/201 Ukuran Statistik Tinjauan : Data Tidak Dikelompokkan & Data di Kelompokkan (Dist. Frek.) 1 Data yg tidak dikelompokkan : 1. Rata-rata : [1].Rata-rata (mean). [2].Rata-rata alternatif & [3].Rata-rata
Lebih terperinci. Rumus untuk rata-rata gabungan adalah
Jawaban Bab IV 1. Macam-macam ukuran gejala pusat dan ukuran letak yang dikenal hingga sekarang terdiri dari golongan pertama yang meliputi rata-rata atau rata-rata hitung, rata-rata ukur, rata-rata harmonic,
Lebih terperinciSATUAN ACARA PERKULIAHAN MATA KULIAH : STATISTIKA DASAR (3 SKS) KODE : MT308
JURUSAN PENDIDIKAN MATEMATIKA FPMIPA UNIVERSITAS PENDIDIKAN INDONESIA SATUAN ACARA PERKULIAHAN MATA KULIAH : STATISTIKA DASAR (3 SKS) KODE : MT308 MINGGU POKOK & SUB MATERI METODE & MEDIA TES SUMBER 1
Lebih terperinciMATERI STATISTIK. Genrawan Hoendarto
MATERI STATISTIK Distribusi Frekwensi Perhitungan Tendensi Pusat Penyimpangan atau Dispersi Teori Probabilitas Teori Distribusi Distribusi Sampling / Pengambilan Contoh Pengujian Hipotesis Regresi dan
Lebih terperinciMINGGU KE- III: UKURAN NILAI SENTRAL
MINGGU KE- III: UKURAN NILAI SENTRAL Tujuan Instruksinal Umum : 1. Mahasiswa memahami apa yang dimaksud dengan nilai sentral 2. Mahasiswa memahami guna dari perhitungan nilai sentral 3. Mahasiswa dapat
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Pengurutan atau sorting merupakan jenis operasi penting dalam pengolahan data. Hampir setiap saat dalam kehidupan sehari-hari selalu menjumpai permasalahan yang harus
Lebih terperinciKursus Statistika Dasar. Bagian 1. Pengelompokan Statistika. Istilah-istilah Dasar. Jenis Data. Pengelompokan Statistika lainnya. Bambang Suryoatmono
Kursus Statistika Dasar Bambang Suryoatmono Bagian 1 Statistika Deskriptif Pengelompokan Statistika Statistika Deskriptif: statistika yang menggunakan data pada suatu kelompok untuk menjelaskan atau menarik
Lebih terperinciFAKULTAS KEGURUAN DAN ILMU PENDIDIKIAN UNIVERSITAS SWADAYA GUNUNG JATI CIREBON
S T A T I S T I K A Oleh : WIJAYA email : zeamays_hibrida@yahoo.com FAKULTAS KEGURUAN DAN ILMU PENDIDIKIAN UNIVERSITAS SWADAYA GUNUNG JATI CIREBON 2010 Wijaya : Statistika 0 I. PENDAHULUAN Statistika adalah
Lebih terperinciDeskripsi Singkat : Bab ini merupakan pengantar dalam mempelajari Statistika. Anda akan dibantu untuk memahami sejarah dan konsep dasar statistika.
Deskripsi Singkat : Bab ini merupakan pengantar dalam mempelajari Statistika. Anda akan dibantu untuk memahami sejarah dan konsep dasar statistika. Tujuan Instruksional Khusus:. Mahasiswa dapat menjelaskan
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 terperinciSTATISTIKA 2 UKURAN PEMUSATAN
STATISTIKA 2 UKURAN PEMUSATAN TUJUAN Melatih berfikir dan bernalar secara logis dan kritis serta dapat mengembangkan aktifitas, kreatifitas dalam memecahkan masalah dan mengkomunikasikan ide dan gagasannya.
Lebih terperinciMEMBUAT KLASIFIKASI FAKTA
MEMBUAT KLASIFIKASI FAKTA Dalam pembahasan sebelumnya proses klasifikasi fakta dibuat berbasiskan kelas. Dari persebaran data yang acak agar bisa diolah kemudian diklasifikasikan ke dalam kelas sesuai
Lebih terperinciBAB IV DESKRIPSI DAN ANALISIS DATA
A IV DESKRIPSI DAN ANALISIS DATA A. Dekripi Data Kegiatan penelitian dilakanakan pada tanggal ampai dengan 4 April 03 di Madraah Ibtidaiyah Infarul Ghoy Plamonganari Pedurungan Semarang. Dalam penelitian
Lebih terperinciPedahulua Pedugaa Parameter Pedugaa Parameter Populai dilakuka dega megguaka ilai Statitik Sampel, Mial :. x diguaka ebagai peduga bagi µ. diguaka ebagai peduga bagi σ 3. p atau p$ diguaka ebagai peduga
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
BAB III METODE PENELITIAN A. Jeni Penelitian Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif yang akan dilakukan merupakan metode ekperimen dengan deain Pottet-Only Control Deign. Adapun pola deain penelitian
Lebih terperinciMATERI KULIAH STATISTIKA I UKURAN. (Nuryanto, ST., MT)
MATERI KULIAH STATISTIKA I UKURAN (Nuryanto, ST., MT) Ukuran Statstk Ukuran Statstk : 1. Ukuran Pemusatan Bagamana, d mana data berpusat? Rata-Rata Htung = Arthmetc Mean Medan Modus Kuartl, Desl, Persentl.
Lebih terperinciKing s Learning Be Smart Without Limits NAMA : KELAS :
NAMA : KELAS : A. PENGERTIAN STATISTIKA Statistika adalah ilmu yang mempelajari cara mengumpulkan dan menyusun data, mengolah dan menganalisis data, serta menyajikan data. Statistik adalah hasil dari pengolahan
Lebih terperinciSTATISTIKA DESKRIPTIF Dosen:
LEMBAR TUGAS MAHASISWA (LTM) Mata Kuliah: STATISTIKA DESKRIPTIF Dosen: Nama NIM Kelas Jurusan Akademi : : : : : AKADEMI - AKADEMI BINA SARANA INFORMATIKA J A K A R T A C.2009 1 BAB I PENDAHULUAN Pertemuan
Lebih terperinciUKURAN PEMUSATAN DATA
Pertemuan ketiga UKURAN PEMUSATAN DATA Karakteristik suatu kumpulan data adalah : (1). Memusat pada nilai tertentu dari suatu distribusi, yang disebut nilai pusat (middle of data set), dan (2). Menyebar/berpencar
Lebih terperinciSOAL PENJAJAKAN UN MATEMATIKA 2012 PROVINSI DIY
SOAL PENJAJAKAN UN MATEMATIKA 0 PROVINSI DIY. Suatu proyek akan selesai dalam waktu 0 hari oleh 0 orang pekerja. Tambahan pekerja yang dibutuhkan agar proyek tersebut selesai dalam waktu 90 hari adalah.
Lebih terperincix 100% = = 84 -x = -20 x = 20
1. ( 2 ) x ( 2 ) = 2 x 2 ( ) = 2 x 2 = 2 ( ) = 2 = = 2. Log 45 = log ( 9 x 5 ) = log 9 + log 5 = log 3 + log 5 = 2 log 3 + log 5 = 2(0,477) + 0,699 = 1,653 3. Panjang (p) = 3 x 100 cm = 300 cm lebar (l
Lebih terperinciPENYAJIAN DATA. Firmansyah, S.Kom. MODUL 2
PENYAJIAN DATA Firmansyah, S.Kom. MODUL 2 A. TEMA DAN TUJUAN KEGIATAN PEMBELAJARAN 1. Tema : Penyajian data 2. Fokus Pembahasan Materi Pokok : 1. Arti dan tujuan distribusi frekuensi 2. Tabel distribusi
Lebih terperinciSTATISTIKA. Statistika : ilmu yang mempelajari tentang bagaimana mengambil data, mendeskripsikannya, dan menganalisnya untuk mendapatkan kesimpulan.
STATISTIKA Statistika : ilmu yang mempelajari tentang bagaimana mengambil data, mendeskripsikannya, dan menganalisnya untuk mendapatkan kesimpulan. Rata-rata Rata-rata dapat disebut juga rataan. Macam
Lebih terperinci