Ukuran Pemusatan. Fakultas Teknologi Informasi Universitas Mercu Buana Yogyakarta 1 4/9/16

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "Ukuran Pemusatan. Fakultas Teknologi Informasi Universitas Mercu Buana Yogyakarta 1 4/9/16"

Transkripsi

1 Ukuran Pemusatan Anief Fauzan Rozi, S. Kom., M. Eng. Phone/WA: PIN BB: 29543EC4 Sertakan idenmtas Anda kemka akan add contact anief.umby@gmail.com Blog: anief.mercubuana- yogya.ac.id Fakultas Teknologi Informasi 1

2 Tujuan Mata Kuliah Mahasiswa diharapkan mampu mengetahui dan memahami ukuran pemusatan. StaMsMka & Probabilitas 2

3 Pokok bahasan Ukuran pemusatan Mean Median Modus KuarMl, desil, persenml StaMsMka & Probabilitas 3

4 Pendahuluan Dalam peneliman yang kompleks, sajian data dalam bentuk distribusi frekuensi Mdaklah cukup Distribusi frekuensi dalam bentuk tabel maupun grafik masih langkah awal dalam peneliman kuanmtamf Gambaran ringkas tentang suatu variabel diperoleh dengan jalan menghitung ukurang kecenderungan memusat atau ukuran tendensi sentral atau sering disebut ukuran pemusatan StaMsMka & Probabilitas 4

5 Definisi Ukuran kecenderungan memusat merupakan suatu bilangan yang menunjukkan tendensi (kecenderungan) memusatnya bilangan- bilangan dalam suatu distribusi. Ini juga dapat digunakan untuk merangkum data dan mendeskripsikan suatu kelompok variabel dengan cara mencari suatu angka (indeks) yang dapat mewakili seluruh kelompok tersebut. StaMsMka & Probabilitas 5

6 Macam- macam Mean Median Modus StaMsMka & Probabilitas 6

7 Mean Fakultas Teknologi Informasi 7

8 Mean DiarMkan sebagai nilai tengah. Nilai tengah yang diperoleh dari mencari nilai rata- rata. Cara menghitung mean dibedakan berdasar datanya; Mean untuk data tunggal Mean untuk data yang telah dikelompokkan dalam distribusi frekuensi StaMsMka & Probabilitas 8

9 Mean Data Tunggal (homogen) Contoh rata- rata pendapatan karyawan No Karyawan Gaji (X) 1 A 60 2 B 50 3 C 40 4 D 30 5 E 20 6 F 10 Jumlah 210 Maka nilai mean adalah Jumlah total nilai frekuensi dibagi jumlah data. Mean = 210 / 6 Mean = 35 StaMsMka & Probabilitas 9

10 Mean Data Tunggal (heterogen) Gaji (X) Frekuensi (f) fx Jumlah Maka nilai mean dicari dengan fx dibagi dengan jumlah f. Mean = 510 / 17 Mean = 30 StaMsMka & Probabilitas 10

11 Mean Data Berkelompok Rentang Nilai TiCk Tengah (X) f fx Mean = 3169 / 62 Mean = 51, Jumlah StaMsMka & Probabilitas 11

12 Median Fakultas Teknologi Informasi 12

13 Median Median adalah nilai tengah yang diperoleh berdasarkan letak atau posisinya. Disebut juga rata- rata letak. Median adalah nilai pengamatan yang terletak di tengah- tengah data hasil observasi yang telah diurutkan dari kecil ke besar atau sebaliknya. StaMsMka & Probabilitas 13

14 Median Data Tunggal No Gaji (X) Kelompok atas Nilai median Kelompok bawah StaMsMka & Probabilitas 14

15 Median Data Kelompok Mencari nilai median yang datanya terjadi dalam distribusi frekuensi kelompok (interval). Hitung nilai mediannya! StaMsMka & Probabilitas 15

16 Rumus Median Data Kelompok Keterangan: M e = Median t b = batas bawah kelas median n = jumlah (ferkuensi) individu dalam distribusi f k = ferkuensi komulamf sebelum kelas median f = frekuensi kelas median c = lebar interval StaMsMka & Probabilitas 16

17 Langkah- langkah 1. Membuat tabel distribusi komulamf 2. Menemukan besarnya ½ N 3. Menemukan letak ½ N pada f k 4. Menemukan batas bawah nyata pada kelas median 5. Menemukan frekuensi komulamf sebelum kelas median 6. Menemukan frekuensi pada kelas median 7. Menemukan lebar interval 8. Masukkan dan hitung dalam rumus StaMsMka & Probabilitas 17

18 Langkah penyelesaian median data berkelompok (langkah 1) StaMsMka & Probabilitas 18

19 Langkah penyelesaian median data berkelompok (langkah 2) Mencari nilai ½ N, dengan cara: Hitung total frekuensi à 26 Maka ½ N = ½ X 26 = 13 StaMsMka & Probabilitas 19

20 Langkah penyelesaian median data berkelompok (langkah 3) Menemukan letak ½ N pada f k ½ N à 13 à f k = 14 f k = 14 terletak di nilai rentang disebut kelas median StaMsMka & Probabilitas 20

21 Langkah penyelesaian median data berkelompok (langkah 4) Menemukan batas bawah nyata pada kelas median Kelas median = 61 65, maka batas bawah nyatanya adalah 60,5 StaMsMka & Probabilitas 21

22 Langkah penyelesaian median data berkelompok (langkah 5) Menemukan frekuensi komulamf sebelum kelas median Kelas median = Maka f k sebelum kelas median = 9 StaMsMka & Probabilitas 22

23 Langkah penyelesaian median data berkelompok (langkah 6) Menemukan frekuensi pada kelas median Kelas median = Frekuensinya = 5 StaMsMka & Probabilitas 23

24 Langkah penyelesaian median data berkelompok (langkah 7) Menemukan lebar interval Lebar interval = 5 StaMsMka & Probabilitas 24

25 Langkah penyelesaian median data berkelompok (langkah 8) Masukkan dan hitung dalam rumus M e =? t b = 60,5 n = 26 f k = 9 f = 5 c = 5 StaMsMka & Probabilitas 25

26 Hasil perhitungan StaMsMka & Probabilitas 26

27 Modus Fakultas Teknologi Informasi 27

28 Modus Modus digunakan untuk menyatakan gejala yang paling sering terjadi atau paling banyak muncul. Terkadang digunakan untuk penilaian kualitamf. Ungkapan wah, si fulan itu jarang masuk kuliah. Dinyatakan secara kualitamf tanpa mengetahui secara persis seberapa jarang fulan bolos kuliah. StaMsMka & Probabilitas 28

29 Modus Dapat juga digunakan untuk penilaian kuanmtamf. Dalam hal ini, modus adalah nilai data yang paling banyak muncul atau nilai data yang mempunyai ferkuensi paling besar. Modus Mdak selalu ada, tetapi dapat juga satu sebaran data memiliki lebih dari satu modus. Untuk mencari modus, data Mdak harus diurutkan terlebih dahulu. Akan tetapi jauh lebih mudah kemka data sudah terurut. StaMsMka & Probabilitas 29

30 Modus Misal terdapat sebaran data sebagai berikut: 3,4,4,5,6,8,8,8,9 à modus hanya satu, yaitu = 8 3,4,4,6,8,8,9,10 à modus dua, yaitu = 4 dan 8 Pencarian modus dapat dengan mudah dilakukan jika data berbentuk sebaran. Jika data berbentuk tabel frekuensi, maka modus dapat dicari menggunakan suatu rumus. StaMsMka & Probabilitas 30

31 Modus Data Kelompok StaMsMka & Probabilitas 31

32 Contoh Soal Modus StaMsMka & Probabilitas 32

33 Langkah- langkah penyelesaian 1. Temukan kelas modus, yaitu kelas dengan nilai frekuensi terbesar 2. Tentukan masing- masing nilai b, b 1, b 2, dan p 3. Hitung ke dalam rumus StaMsMka & Probabilitas 33

34 Modus langkah 1 Temukan Frekuensi Terbesar Temukan kelas dengan frekuensi terbesar, kelas ini disebut juga dengan kelas modus Frekuensi terbesar = 27 Kelas modus = StaMsMka & Probabilitas 34

35 Modus langkah 2 tentukan nilai b, b 1, b 2, dan p b = 65,5 b 1 = = 13 b 2 = = 6 p = 5 StaMsMka & Probabilitas 35

36 Modus langkah 3 hitung dalam rumus StaMsMka & Probabilitas 36

37 Perbandingan mean, median, modus Ukuran Pemusatan Kelebihan Mean 1. MemperMmbangkan semua nilai 2. Dapat menggambarkan mean populasi 3. Variasinya paling stabil 4. Cocok untuk data homogen Kekurangan 1. Peka atau mudah terpengaruh oleh nilai ekstrim 2. Kurang baik untuk data heterogen Median 1. Tidak peka atau Mdak terpengaruh oleh nilai ekstrim 2. Cocok untuk data heterogen Modus 1. Tidak peka atau Mdak terpengaruh oleh nilai ekstrim 2. Cocok untuk data homogen maupun heterogen 1. Tidak mempermmbangkan semua nilai 2. Kurang dapat menggambarkan mean populasi 1. Kurang menggambarkan mean populasi 2. Modus bisa lebih satu StaMsMka & Probabilitas 37

38 KuarMl, desil, persenml Fakultas Teknologi Informasi 38

39 Nilai kuarml, desil, dan persenml Terkadang seorang penelim memerlukan untuk mengkategorikan hasil penelimannya untuk menarik suatu kesimpulan Rekrutmen à diterima dan ditolak Penilaian karakter à baik sekali, baik, cukup, kurang, kurang sekali 4 kategori disebut kuarml 10 kategori disebut desil 100 kategori disebut persenml StaMsMka & Probabilitas 39

40 KuarMl Fakultas Teknologi Informasi 40

41 Ukuran Pemusatan Bab 3 UKURAN LETAK: KUARTIL Definisi: Kuartil adalah ukuran letak yang membagi 4 bagian yang sama. K1 sampai 25% data, K2 sampai 50% dan K3 sampai 75%. Rumus letak kuartil: DATA TIDAK BERKELOMPOK DATA BERKELOMPOK K1 = [1(n + 1)]/4 1n/4 K2 = [2(n + 1)]/4 2n/4 K3 = [3(n + 1)]/4 3n/4 0 K1 K2 K3 n 0% 25% 50% 75% 100% 41

42 Ukuran Pemusatan Bab 3 CONTOH KUARTIL DATA TIDAK BERKELOMPOK 1 Kimia Farma Tbk United Tractor Tbk Bank Swadesi Tbk Hexindo Adi Perkasa Tbk Bank Lippo Dankos Laboratories Tbk Matahari Putra Prima Tbk Jakarta International Hotel Tbk Berlian Laju Tangker Tbk Mustika Ratu Tbk Ultra Jaya Milik Tbk Indosiar Visual Mandiri Tbk Great River Int. Tbk Ades Alfindo Tbk Lippo Land Development Tbk Asuransi Ramayana Tbk Bank Buana Nusantara Tbk Timah Tbk Hero Supermarket Tbk

43 Ukuran Pemusatan Bab 3 CONTOH KUARTIL DATA BERKELOMPOK Interval Frekuen si Frekuensi Kumulatif Tepi Kelas 0 159, , , , ,5 878,5 43

44 KuarMl Data Berkelompok KuarMl 1: K1 = Bb + (¼ N pb).i fd ¼ N = ¼ dari jumlah Individu K1 = KuarMl Pertama Bb = batas bawah nyata yg mengadung K1 Fkb = Frekuensi kumulamf dibawah p fd = Frekuensi pada interval yang mengadung K1

45 Tentukan K1 K2 dan K3 Interval Nilai f L Jumlah 23

46 Contoh K1 Interval Nilai f L Jumlah 23 Data Berkelompok KuarMl 1: K1 = Bb + (¼ N pb).i fd ¼ N = ¼. 23 = 7.5 à terletak pada data antara (8 12) Bb = = 7,5 Fkb = 3 fd = 6 i = 5 Jadi : K1 = (7.5 3). 5 = 9,79 6

47 Contoh K2 Interval Nilai f L Jumlah 23 Data Berkelompok KuarMl 2: K2 = Bb + (2/4 N pb). i fd 2/4 * N = 2/4 * 23 = 11.5 à Terletak pada data antara (13 17) Bb = = 12,5 Fkb = 9 fd = 3 i = 5 Jadi : K2 = 12,5 + (11.5 9). 5 = 16,67 3

48 Contoh K3 Interval Nilai f L Jumlah 23 Data Berkelompok KuarMl 3: K3 = Bb + (¾ N pb).i fd ¾ N = ¾. 23 = 17,25 à terletak pada data antara (23 27) Bb = = 22,5 Fkb = 16 fd = 2 i = 5 Jadi : K3 = ( ). 5 = 25,63 2

49 Jika Kita susun Jenis KuarMl Nilai Kategori Baik Sekali K3 25,63 Baik K2 16,67 K1 9,97 Sedang Tidak Baik

50 KuarMl pada Data Tunggal (diurutkan dahulu) No Nilai Jumlah data n = 13 à Qi = nilai ke : i. (n+1) / 4 Q1 = nilai ke : 1 (13+1) / 4 à ke- 3,5 Antara nilai ke 3 dan ke- 4 à Nilai ke- 3 + ½ (nilai ke- 4 nilai ke- 3) à 40 + ½ (45 40) = ,5 = 42,5 Q2 = nilai ke : 2 (13+1) / 4 à ke- 7 (Data ke- 7 = 60) Q3 = nilai ke : 3 (13+1) / 4 à ke- 10,5 Antara nilai ke 10 dan ke- 11 à Nilai ke ½ (nilai ke- 11 nilai ke- 10) à 80 + ½ (85 80) = ,5 = 82,5

51 Desil Fakultas Teknologi Informasi 51

52 Ukuran Pemusatan Bab 3 UKURAN LETAK: DESIL Definisi: Desil adalah ukuran letak yang membagi 10 bagian yang sama. D1 sebesar 10% D2 sampai 20% D9 sampai 90% Rumus Letak Desil: DATA TIDAK BERKELOMPOK DATA BERKELOMPOK D1 = [1(n+1)]/10 1n/10 D2 = [2(n+1)]/10 2n/10. D9 = [9(n+1)]/10 9n/10 52

53 Ukuran Pemusatan Bab 3 CONTOH DESIL DATA BERKELOMPOK Interval Fre kuensi Frek. Kumulatif Tepi Kelas 0 159, , , , ,5 878,5 53

54 Ukuran Pemusatan Bab 3 GRAFIK LETAK DESIL 0% 20% 40% 60% 80% 100% 0 D2 D4 D6 D'8 n 54

55 Ukuran Pemusatan Bab 3 CONTOH DESIL DATA TIDAK BERKELOMPOK 1 Kimia Farma Tbk United Tractor Tbk Bank Swadesi Tbk Hexindo Adi Perkasa Tbk Bank Lippo Dankos Laboratories Tbk Matahari Putra Prima Tbk Jakarta International HotelTbk Berlian Laju Tangker Tbk Mustika Ratu Tbk Ultra Jaya Milik Tbk Indosiar Visual Mandiri Tbk Great River Int. Tbk Ades Alfindo Tbk Lippo Land Development Tbk Asuransi Ramayana Tbk Bank Buana Nusantara Tbk Timah Tbk Hero Supermarket Tbk

56 Desil Menurut beberapa para ahli ada beberapa pengerman desil, diantaranya : Desil (D) adalah MMk atau skor atau nilai yang membagi seluruh distribusi frekuensi dari data yang diselidiki ke dalam 10 bagain yang sama besar, yang masing- masing sebesar 1/10 N (Sudijono, 2006: ). Jadi, sebanyak 9 buah MMk desil, keseimbilan buah desil itu membagi seluruh distribusi frekuensi ke dalam 10 bagian yang sama besar. Desil adalah nilai- nilai yang membagi seangkaian data atau suatu distribusi frekuensi menjadi sepuluh bagian yang sama (Wirawan, 2001: 110). Jadi ada sembilan ukuran desil. Jika sekumpulan data itu dibagi menjadi 10 bagian yang sama, maka didapat sembilan pembagi dan semap bagiam dinamakan desil (Sudjana, 2005: 82). Karenanya ada sembilan buah desil, ialah desil pertama, desil kedua, desil, kemga, desil keempat, desil kelima, desil keenam, desil ketujuh, desil kedelapan, dan desil kesembilan yang disingkat dengan D1, D2, D2, D3, D4, D5. D6, D7, D8, dan D9.

57 Desil Adapun bagian- bagian dari desil adalah desil pertama, desil kedua, desil kelima. Desil Pertama (D1) adalah sebuah nilai yang membagi serangkaian data atau suatu distribusi frekuensi sehingga 10% dari seluruh data nilainya kurang dari nilai D1 dan 90% nya lagi memiliki nilai lebih besar dari nilai D1 tersebut. Desil Kedua (D1) adalah sebuah nilai yang membagi serangkaian data atau suatu distribusi frekuensi sehingga 20% dari seluruh data nilainya kurang dari nilai (D2) dan 80% nya memiliki nilai lebih besar dari nilai (D2) tersebut. Desil kelima (D5) adalah sebuah nilai yang membagi serangkaian data atau suatu distribusi frekuensi sehingga 50% dari seluruh data nilainya kurang dari nilai (D5) dan 50% nya lagi memiliki nilai lebih besar dari nilai (D- 5) tersebut. Jadi, Median = D5.

58 Desil ialah MMk atau skor atau nilai yang membagi seluruh distribusi frekuensi dari data yang kita selidiki ke dalam 10 bagian yang sama besar, yang masing- masing sebesar 1/10 N. jadi disini kita jumpai sebanyak 9 buah MMk desil, dimana kesembilan buah MMk desil itu membagi seluruh distribusi frekuensi ke dalam 10 bagian yang sama besar. Lambang dari desil adalah D. jadi 9 buah MMk desil dimaksud diatas adalah MMk- MMk: D1, D2, D3, D4, D5, D6, D7, D8, dan D9.

59 Desil Mulai dari D1, D2,., D9 Data Berkelompok Desil 1: D1 = Bb + (1/10 N pb).i fd 1/9 N = 1/9 dari jumlah Individu D1 = Desil Pertama Bb = batas bawah nyata yg mengadung D1 Fkb = Frekuensi kumulamf dibawah p fd = Frekuensi pada interval yang mengadung D1

60 Desil Misalkan D7 dirumuskan : D7 = Bb + (7/10 N pb).i fd 7/9 N = 1/9 dari jumlah Individu D7 = Desil ke- 7 Bb = batas bawah nyata yg mengadung D7 Fkb = Frekuensi kumulamf dibawah p fd = Frekuensi pada interval yang mengadung D7

61 PersenMl Fakultas Teknologi Informasi 61

62 Ukuran Pemusatan Bab 3 UKURAN LETAK: PERSENTIL Definisi: Ukuran letak yang membagi 100 bagian yang sama. P1 sebesar 1%, P2 sampai 2% P99 sampai 99% Rumus Letak Persentil: DATA TIDAK BERKELOMPOK DATA BERKELOMPOK P1 = [1(n+1)]/100 1n/100 P2 = [2(n+1)]/100 2n/100. P99 = [99(n+1)]/100 99n/100 62

63 Ukuran Pemusatan Bab 3 CONTOH UKURAN LETAK PERSENTIL 1% 3% 99% P1 P3 P99 63

64 Ukuran Pemusatan Bab 3 CONTOH PERSENTIL DATA TIDAK BERKELOMPOK Carilah persentil 15, 25, 75 dan 95! 1 Kimia Farma Tbk United Tractor Tbk Bank Swadesi Tbk Hexindo Adi Perkasa Tbk Bank Lippo Dankos Laboratories Tbk Matahari Putra Prima Tbk Jakarta International Hotel Tbk Berlian Laju Tangker Tbk Mustika Ratu Tbk Ultra Jaya Milik Tbk Indosiar Visual Mandiri Tbk Great River Int. Tbk Ades Alfindo Tbk Lippo Land Development Tbk Asuransi Ramayana Tbk Bank Buana Nusantara Tbk Timah Tbk Hero Supermarket Tbk

65 Ukuran Pemusatan Bab 3 CONTOH PERSENTIL DATA BERKELOMPOK Carilah P22, P85, dan P96! Interval Frekuensi Frek. Kumulatif Tepi Kelas 0 159, , , , ,5 878,5 65

66 PersenMl Untuk mengubah rawa score (raw data) menjadi standard score (nilai standar). Dalam dunia pendidikan, salah satu standard score yang sering digunakan adalah eleven points scale (skala sebelas nilai) atau dikenal pula dengan nama standard of eleven (nilai standard sebelas) yang lazim disingkat dengan stanel. Pengubahan dari raw score menjadi stanel itu dilakukan dengan jalan menghitung: P1- P3- P8- P21- P39- P61- P79- P92- P97- dan P99. Jika data yang kita hadapi berbentuk kurva normal (ingat: norma atau standar selalu didasarkan pada kurva normal itu), maka dengan 10 MMk persenml tersebut diatas akan diperoleh nilai- nilai standar sebanyak 11 buah, yaitu nilai- nilai 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, dan 10. PersenMl dapat digunakan untuk menentukan kedudukan seorang anak didik, yaitu: pada persenml keberapakah anak didik itu memperoleh kedudukan ditengah- tengah kelompoknya.

67 PersenMl juga dapat digunakan sebagai alat untuk menetapkan nilai batas lulus pada tes atau seleksi. Misalkan sejumlah 80 orang individu seperm yang tertera pada tabel itu hanya akan diluluskan 4 orang saja (=4/ 80 X 100%= 5%) dan yang Mdak akan diluluskan adalah 76 orang (= 76X80 X 100%=95%), hal ini berarm bahwa P95 adalah batas nilai kelulusan. Mereka yang nilai- nilainya berada pada P95 kebawah, dinyatakan Mdak lulus, sedangkan diatas P95 dinyatakan lulus. Dalam perhitungan diatas telah kita peroleh P95= 68,50; berarm yang dapat diluluskan adalah mereka yang nilainya diatas 68,50 yaitu nilai 69 ke atas.

68 PersenMl P1, P2,. P99 Data Berkelompok PersenMl 1: P1 = Bb + (1/100 N pb).i fd 1/100 N = 1/100 dari jumlah Individu P1 = PersenMl Pertama Bb = batas bawah nyata yg mengadung P1 Fkb = Frekuensi kumulamf dibawah p fd = Frekuensi pada interval yang mengadung P1

69 PersenMl Misalkan PersenMl ke- 70 (P70) Data Berkelompok PersenMl 1: P70 = Bb + (70/100 N pb).i fd 7/100 N = 7/100 dari jumlah Individu P70 = PersenMl ke- 70 Bb = batas bawah nyata yg mengadung PersenMl Fkb = Frekuensi kumulamf dibawah p fd = Frekuensi pada interval yg mengadung PersenMl

70 LaMhan Interval Nilai f L Tentukan 1. Desil 3 2. PersenMl ke Jumlah 23

71 Contoh Desil 3 Interval Nilai f L Jumlah 23 Data Berkelompok Desil 3: D3 = Bb + (3/10 N pb).i fd 3/10 N = 3/ = 6,9 à terletak pada data antara. Bb = = 7,5 Fkb = 3 fd = 6 i = 5 Jadi : D3 = 7,5 + (6,9 3). 5 = 10,75 6

72 Contoh PersenMl 50 Interval Nilai f L Jumlah 23 Data Berkelompok PersenMl 50: P50 = Bb + (50/100 N pb).i fd 50/100 N = 50/ = 11,5 à terletak pada data antara Bb = = 12,5 Fkb = 9 fd = 3 i = 5 Jadi : P50 = 12,5 + (11,5 9). 5 = 16,67 3

73 Pertanyaan??? StaMsMka & Probabilitas 73

74 Sumber bacaan : Riduwan Dasar- Dasar Sta))ka. Jakarta: Alfabeta Sugiyono Sta)s)ka Untuk Peneli)an. Bandung: Alfabeta Sudijono, Anas. Pengantar Sta)s)ka Pendidikan. Jakarta: PT Raja Gradindo Persada Supangat, Adi Sta)s)ka. Jakarta. Kencana Predana Group hvp:// data- tunggal.html

75 Nomor Urut Siswa Nilai 1 30 Tugas 9 April Dari data disamping Hitung dan Tentukan : 5 70 Untuk MHS NIM Genap, kerjakan: 6 80 KuarMl Desil PersenMl Untuk MHS NIM Ganjil, kerjakan: KuarMl Desil PersenMl Pengumpulan : Kirim ke anief.umby@gmail.com Subject : R3- StatPro- NIM- Nama Dikumpulkan Maksimal Hari Jum at, 15 April 2016 Jam waktu bagian

Minggu-4-a UKURAN PEMUSATAN

Minggu-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 terperinci

Fakultas Teknologi Informasi Universitas Mercu Buana Yogyakarta 1 3/26/16

Fakultas Teknologi Informasi Universitas Mercu Buana Yogyakarta 1 3/26/16 Anief Fauzan Rozi, S. Kom., M. Eng. Phone/WA: 0856 4384 6541 PIN BB: 29543EC4 Sertakan identitas Anda ketika akan add contact Email : anief.umby@gmail.com Blog: anief.mercubuana-yogya.ac.id Fakultas Teknologi

Lebih terperinci

Laporan Tugas dan Quiz Statistik Deskriptif. 1. Berikan penjelasan secara singkat apa yang dimaksud dengan:

Laporan 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 terperinci

Pengukuran Deskriptif

Pengukuran 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 terperinci

Pengukuran Deskriptif. Debrina Puspita Andriani /

Pengukuran 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 terperinci

PENGUKURAN DESKRIPTIF

PENGUKURAN 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 terperinci

BAB V UKURAN LETAK. Statistika-Handout 5 26

BAB 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 terperinci

Ukuran Simpangan/Penyebaran

Ukuran 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 terperinci

dapat digunakan formulasi sebagai berikut : Letak Letak Letak

dapat 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 terperinci

UKURAN TENGAH DAN UKURAN DISPERSI

UKURAN 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 terperinci

Kenapa Data Harus Diringkas?

Kenapa 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 terperinci

KWARTIL, DESIL DAN PERSENTIL

KWARTIL, 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 terperinci

STATISTIKA. 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. 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

Statistika 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. 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 terperinci

UKURAN PEMUSATAN DATA STATISTIK

UKURAN 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 terperinci

BAGIAN UKURAN PEMUSATAN DAN UKURAN LETAK. Memahami konsep dan menerapkan prosedur statistik dalam menghitung ukuran pemusatan dan ukuran letak.

BAGIAN 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 terperinci

STATISTIKA: UKURAN LOKASI DATA. Tujuan Pembelajaran

STATISTIKA: 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 terperinci

Probabilitas dan Statistika Analisis Data dan Ukuran Pemusatan. Adam Hendra Brata

Probabilitas 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 terperinci

BESARAN STATISTIK (UKURAN TENGAH DAN UKURAN

BESARAN 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 terperinci

Gejala Pusat - Statistika

Gejala 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 terperinci

UKURAN-UKURAN NILAI PUSAT

UKURAN-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 terperinci

Ukuran gejala pusat. Nugraeni

Ukuran 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 terperinci

Statistika Pendidikan

Statistika Pendidikan Statistika Pendidikan Statistika adalah metode ilmiah yang mempelajari pengumpulan, pengaturan, perhitungan, penggambaran dan penganalisisan data, serta penarikan kesimpulan yang valid berdasarkan penganalisisan

Lebih terperinci

BAB 4 UKURAN TENDENSI SENTRAL

BAB 4 UKURAN TENDENSI SENTRAL BAB 4 UKURAN TENDENSI SENTRAL A. Pengertian Ukuran Tendensi Sentral Beserta Macam - macamnya Menurut Saleh (998 : 3-4), pengukuran nilai sentral merupakan suatu usaha yang ditujukan untuk mengukur besarnya

Lebih terperinci

(TENDENCY CENTRAL) Oleh: Ig. Dodiet Aditya Setyawan, SKM, MPH.

(TENDENCY CENTRAL) Oleh: Ig. Dodiet Aditya Setyawan, SKM, MPH. UKURAN NILAI PUSAT (TENDENCY CENTRAL) [DESKRIPSI: Ukuran Nilai Pusat atau yang sering disebut Ukuran Rata-Rata merupakan suatu nilai yang dipandang representatif untuk dapat memberikan gambaran secara

Lebih terperinci

Median (Mdn) Data Tunggal

Median (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 terperinci

BAB 3: NILAI RINGKASAN DATA

BAB 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 terperinci

1.0 Distribusi Frekuensi dan Tabel Silang

1.0 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 terperinci

STATISTIKA. SAMPOERNO, M.Pd. SMA mantan RSBI

STATISTIKA. 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 terperinci

SATUAN ACARA PERKULIAHAN

SATUAN 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 terperinci

UKURAN NILAI PUSAT. Oleh : Riandy Syarif

UKURAN NILAI PUSAT. Oleh : Riandy Syarif UKURAN NILAI PUSAT Oleh : Riandy Syarif Terkadang untuk memberi suatu informasi dari sebuah data, tidak semua data harus disajikan. Untuk itu diperlukan sebuah ukuran yg dapat mewakili sekumpulan data

Lebih terperinci

DESKRIPSI DATA. sekumpulan data yang sudah dikumpulkan. Ukuran pemusatan dibagi menjadi dua yaitu:

DESKRIPSI DATA. sekumpulan data yang sudah dikumpulkan. Ukuran pemusatan dibagi menjadi dua yaitu: DESKRIPSI DATA A. Ukuran Pemusatan Ukuran pemusatan ini digunakan untuk memudahkan peneliti dalam membuat deskripsi sekumpulan data yang sudah dikumpulkan. Ukuran pemusatan dibagi menjadi dua yaitu: rata-rata

Lebih terperinci

UKURAN LOKASI DAN VARIANSI MEAN:

UKURAN 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 terperinci

BAB 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. 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 terperinci

PENYAJIAN DATA. Cara Penyajian Data meliputi :

PENYAJIAN 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 terperinci

Ukuran tendensi sentral seperti mean, median, dan modus seringkali tidak mempunyai cukup informasi untuk menyimpulkan data yg ada.

Ukuran 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 terperinci

Statistika & Probabilitas

Statistika & 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 terperinci

SATUAN ACARA TUTORIAL (SAT) Mata Kuliah : Statistika Dasar/PAMA 3226 SKS : 3 SKS Tutorial : ke-1 Nama Tutor : Adi Nur Cahyono, S.Pd., M.Pd.

SATUAN 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 terperinci

STATISTIKA 2 UKURAN PEMUSATAN

STATISTIKA 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 terperinci

STATISTIK DAN STATISTIKA

STATISTIK DAN STATISTIKA STATISTIK DAN STATISTIKA MAKNA DARI PENGERTIAN STATISTIK DAN STATISTIKA DATA STATISTIK Pengertian : Data adalah keterangan atau fakta mengenai suatu persoalan bisa berupa kategori (rusak, baik senang,

Lebih terperinci

Ukuran Pemusatan (Central Tendency)

Ukuran Pemusatan (Central Tendency) Ukuran Pemusatan (Central Tendency) MUHAMMAD ARIF RAHMAN arifelzain@ub.ac.id Central Tendency Ukuran statistik yang menyatakan bahwa satu skor dapat mewakili keseluruhan distribusi skor yang sedang diteliti.

Lebih terperinci

DISPERSI DATA. - Jangkauan (Range) - Simpangan/deviasi Rata-rata (Mean Deviation) - Variansi (Variance) - Standar Deviasi (Standart Deviation)

DISPERSI 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 terperinci

PENILAIAN ACUAN PATOKAN dan PENILAIAN ACUAN NORMATIF

PENILAIAN ACUAN PATOKAN dan PENILAIAN ACUAN NORMATIF PENILAIAN ACUAN PATOKAN dan PENILAIAN ACUAN NORMATIF PENGOLAHAN DAN KONVERSI SKOR MENTAH MENJADI SKOR STANDAR (NILAI) 1. PENGOLAHAN DAN KONVERSI SKOR MENTAH MENJADI NILAI DILAKUKAN DENGAN MENGACU PADA

Lebih terperinci

Ukuran tendensi sentral seperti mean, median, dan modus seringkali tidak mempunyai cukup informasi untuk menyimpulkan data yg ada.

Ukuran 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 terperinci

Pengumpulan & Penyajian Data

Pengumpulan & Penyajian Data Pengumpulan & Penyajian Data Cara Pengumpulan Data 1. Mengadakan penelitian langsung ke lapangan atau laboratorium terhadap obyek yang diteliti, hasilnya dicatat dan dianalisis 2. Mengambil atau menggunakan

Lebih terperinci

RANCANGAN AKTIVITAS TUTORIAL (RAT)

RANCANGAN 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 terperinci

UKURAN PEMUSATAN DATA

UKURAN 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 terperinci

STATISTIKA 4 UKURAN LETAK

STATISTIKA 4 UKURAN LETAK TUJUAN STATISTIKA 4 UKURAN LETAK MODUL 4 Melatih berfikir dan bernalar secara logis dan kritis serta mengembangkan aktifitas, kreatifitas dalam memecahkan masalah serta mampu mengkomunikasikan ide dan

Lebih terperinci

Fakultas Teknologi Informasi Universitas Mercu Buana Yogyakarta 1 3/19/16

Fakultas Teknologi Informasi Universitas Mercu Buana Yogyakarta 1 3/19/16 Anief Fauzan Rozi, S. Kom., M. Eng. Phone/WA: 0856 4384 6541 PIN BB: 29543EC4 Sertakan identitas Anda ketika akan add contact Email : anief.umby@gmail.com Blog: anief.mercubuana-yogya.ac.id Fakultas Teknologi

Lebih terperinci

UKURAN 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 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 terperinci

FAKULTAS KEGURUAN DAN ILMU PENDIDIKAN UNIVERSITAS SRIWIJAYA

FAKULTAS 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 terperinci

UKURAN PEMUSATAN DATA

UKURAN 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 terperinci

Anief Fauzan Rozi, S. Kom., M. Eng.

Anief Fauzan Rozi, S. Kom., M. Eng. Anief Fauzan Rozi, S. Kom., M. Eng. Fakultas Teknologi Informasi 1 Kelas 21 (Kampus II Pagi) Hari: Kamis Jam: 12.30 14.00 WIB Ruang: Lab. 2 Jadwal Kuliah Kelas 22 (Kampus II Malam) Hari: Rabu Jam: 20.00

Lebih terperinci

C. Ukuran Letak dan Ukuran Penyebaran Data

C. 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 terperinci

DESKRIPSI PERKULIAHAN

DESKRIPSI PERKULIAHAN DESKRIPSI PERKULIAHAN Program Studi : Pendidikan Guru Sekolah Dasar Mata Kuliah : Statistik Inferensial Kode Mata Kuliah : MKBK 526520 Jumlah SKS : 3 SKS Dosen Pengampu : Nurratri Kurnia Sari, S. Pd.,

Lebih terperinci

BAB I DISTRIBUSI FREKUENSI

BAB 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 terperinci

MINGGU KE- III: UKURAN NILAI SENTRAL

MINGGU 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 terperinci

Refisia Caturasa Abstrak/Ringkasan. Pendahuluan

Refisia Caturasa  Abstrak/Ringkasan. Pendahuluan Sekilas Tentang Pengukuran Gejala Pusat (Mean, Median, Modus, Kuartal) Refisia Caturasa Refisia@gmail.com http://penulis.com Lisensi Dokumen: Seluruh dokumen di StatistikaPendidikan.Com dapat digunakan,

Lebih terperinci

SATUAN ACARA PEMBELAJARAN (SAP)

SATUAN 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 terperinci

Metode Penelitian Kuantitatif Aswad Analisis Deskriptif

Metode 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 terperinci

Tabel 7-1 Rata-rata hitung hasil test mata kuliah statistik deskriptif kelompok A dan B. A B

Tabel 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 terperinci

UKURAN GEJALA PUSAT DAN UKURAN LETAK. a. Rata rata Hitung adalah jumlah harga harga variabel dibagi banyak harga harga variabel tersebut.

UKURAN GEJALA PUSAT DAN UKURAN LETAK. a. Rata rata Hitung adalah jumlah harga harga variabel dibagi banyak harga harga variabel tersebut. UKURAN GEJALA PUSAT DAN UKURAN LETAK Ukuran Gejala Pusat: rata rata hitung Rata rata ukur Rata rata harmonik Modus Ukuran Letak : Median Kuartil Ukuran Gejala Pusat a. Rata rata Hitung adalah jumlah harga

Lebih terperinci

STATISTIKA DESKRIPTIF Dosen:

STATISTIKA 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 terperinci

Nama Penulis pungkyrahmatika@gmail.com http:/statistikapendidikan.com. Abstrak/Ringkasan. Pendahuluan. Lisensi Dokumen:

Nama Penulis pungkyrahmatika@gmail.com http:/statistikapendidikan.com. Abstrak/Ringkasan. Pendahuluan. Lisensi Dokumen: UKURAN NILAI PUSAT DAN UKURAN DISPERSI Nama Penulis pungkyrahmatika@gmail.com http:/statistikapendidikan.com Lisensi Dokumen: Seluruh dokumen di StatistikaPendidikan.Com dapat digunakan, dimodifikasi dan

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. dua kelas, yaitu kelas eksperimen dan kelas kontrol. Pada kelas eksperimen

BAB III METODE PENELITIAN. dua kelas, yaitu kelas eksperimen dan kelas kontrol. Pada kelas eksperimen 47 BAB III METODE PENELITIAN Penelitian ini adalah penelitian quasi eksperimen yang dilakukan terhadap dua kelas, yaitu kelas eksperimen dan kelas kontrol. Pada kelas eksperimen diberikan perlakuan penerapan

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. learning cycle 7-E, learning cycle 5-E dan pembelajaran langsung. Pendekatan yang digunakan adalah pendekatan kuantitatif.

BAB 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 terperinci

Pengertian Statistika (1) Statistika: Ilmu mengumpulkan, menata, menyajikan, menganalisis, dan menginterprestasikan data menjadi informasi untuk

Pengertian Statistika (1) Statistika: Ilmu mengumpulkan, menata, menyajikan, menganalisis, dan menginterprestasikan data menjadi informasi untuk Pengertian Statistika (1) Statistika: Ilmu mengumpulkan, menata, menyajikan, menganalisis, dan menginterprestasikan data menjadi informasi untuk membantu pengambilan keputusan yang efektif. Statistik:

Lebih terperinci

STATISTIK. Rahma Faelasofi

STATISTIK. 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 terperinci

Program Intensif SBMPTN Matematika Dasar KAJI LATIH 13 (STATISTIKA)

Program Intensif SBMPTN Matematika Dasar KAJI LATIH 13 (STATISTIKA) KAJI LATIH 13 (STATISTIKA) 1. SBMPTN 2016 Rata-rata nilai ujian matematika siswa di suatu kelas dengan 50 siswa tetap sam meskipun nilai terendah dan tertinggi dikeluarkan. Jumlah nilai-nilai tersebut

Lebih terperinci

BAB IV UKURAN PEMUSATAN DATA (MODUS DAN MEDIAN)

BAB IV UKURAN PEMUSATAN DATA (MODUS DAN MEDIAN) BAB IV UKURAN PEMUSATAN DATA (MODUS DAN MEDIAN) 4. Modus Modus digunakan untuk menyatakan fenomena yang paling banyak terjadi. Modus dari sekumpulan pengamatan (data) ialah nilai yang paling sering mucul

Lebih terperinci

SATUAN ACARA TUTORIAL (SAT) Tutorial ke : 1 Kode/ Nama Mata Kuliah : PAMA 3225 / Statistika Dasar

SATUAN 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 terperinci

Pengukuran Kesehatan

Pengukuran Kesehatan 1 Pengukuran Kesehatan Ukuran Sentral: Mean atau Arithmetic Mean Median Modus Ukuran Variasi: Range Mean Deviasi Standar deviasi, Standar Error, 95%CI Coefisien Variasi Ukuran Posisi: Median Kuartil Desil

Lebih terperinci

KEGIATAN 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 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 terperinci

PENGERTIAN STATISTIK. Tim Dosen Mata Kuliah Statistika Pendidikan 1. Rudi Susilana, M.Si. 2. Riche Cynthia Johan, S.Pd., M.Si. 3. Dian Andayani, S.Pd.

PENGERTIAN STATISTIK. Tim Dosen Mata Kuliah Statistika Pendidikan 1. Rudi Susilana, M.Si. 2. Riche Cynthia Johan, S.Pd., M.Si. 3. Dian Andayani, S.Pd. PENGERTIAN STATISTIK Tim Dosen Mata Kuliah Statistika Pendidikan 1. Rudi Susilana, M.Si. 2. Riche Cynthia Johan, S.Pd., M.Si. 3. Dian Andayani, S.Pd. PENGERTIAN STATISTIK Statistik adalah kesimpulan fakta

Lebih terperinci

STATISTIKA 1. A. Ukuran Pemusatan Data 11/16/2015. Peta Konsep. A. Ukuran Pemusatan Data

STATISTIKA 1. A. Ukuran Pemusatan Data 11/16/2015. Peta Konsep. A. Ukuran Pemusatan Data //0 Jurnal Daftar Hadir Materi A Materi Umum STATISTIKA Kelas X, Semester Pemusatan Statistika Letak Penyebaran Peta Konsep Data Tunggal A. Pemusatan Data Pemusatan Letak Penyebaran SoalLatihan Menggambar

Lebih terperinci

Rata-rata hitung sekumpulan data hasil observasi dapat dihitung dengan menggunakan rumus berikut :

Rata-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 terperinci

LEMBAR AKTIVITAS SISWA STATISTIKA 2 B. PENYAJIAN DATA

LEMBAR 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 terperinci

STATISTIKA INDUSTRI I. Agustina Eunike, ST., MT., MBA.

STATISTIKA 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 terperinci

MATERI W11A S T A T I S T I K A. KELAS X, SEMESTER 2. A. UKURAN PEMUSATAN DATA

MATERI W11A S T A T I S T I K A. KELAS X, SEMESTER 2. A. UKURAN PEMUSATAN DATA MATERI W11A S T A T I S T I K A. KELAS X, SEMESTER 2. A. UKURAN PEMUSATAN DATA Materi W11a STATISTIKA Kelas X, Semester 2 A. Ukuran Pemusatan Data www.yudarwi.com A. Ukuran Pemusatan Data Ukuran pemusatan

Lebih terperinci

Ukuran Statistik / Tendency Central

Ukuran 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 terperinci

STATISTIKA 2 11/20/2015. B. Menghitung Ukuran Data dari Data Berkelompok. Peta Konsep. B. Menghitung Ukuran Data dari Data Berkelompok

STATISTIKA 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 terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. Jenis penelitian ini adalah penelitian eksperimen. Penelitian ini berusaha

BAB III METODE PENELITIAN. Jenis penelitian ini adalah penelitian eksperimen. Penelitian ini berusaha BAB III METODE PENELITIAN A. Jenis Penelitian Jenis penelitian ini adalah penelitian eksperimen. Penelitian ini berusaha menjawab bagaimana perbedaan hasil belajar siswa yang diajar menggunakan strategi

Lebih terperinci

Ukuran Statistik. Data yg tidak dikelompokkan :

Ukuran 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

UKURAN NILAI SENTRAL&UKURAN PENYEBARAN. Tita Talitha, MT

UKURAN 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 terperinci

PROGRAM STUDI PENDIDIKAN MANAJEMEN BISNIS FAKULTAS PENDIDIKAN EKONOMI DAN BISNIS UNIVERSITAS PENDIDIKAN INDONESIA

PROGRAM STUDI PENDIDIKAN MANAJEMEN BISNIS FAKULTAS PENDIDIKAN EKONOMI DAN BISNIS UNIVERSITAS PENDIDIKAN INDONESIA SILABUS 1) Identitas mata kuliah Nama mata kuliah : Statistika I Kode Mata kuliah : PE 104 Jumlah SKS : 3 SKS Semester : 3 Kelompok mata kuliah : MKK Program Studi Program Stud : Pendidikan Manajemen Bisnis

Lebih terperinci

Pengukuran Statistik Deskriptif UKURAN PUSAT, UKURAN VARIASI DAN UKURAN POSISI

Pengukuran 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 terperinci

Ukuran Nilai Sentral

Ukuran Nilai Sentral Ukuran Nilai Sentral Nilai Sentral Pengertian Nilai Sentral Nilai sentral suatu rangkaian data adalah nilai dalam rangkaian data yang dapat mewakili data tersebut. Suatu rangkaian data biasanya memiliki

Lebih terperinci

FAKULTAS KEGURUAN DAN ILMU PENDIDIKIAN UNIVERSITAS SWADAYA GUNUNG JATI CIREBON

FAKULTAS 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 terperinci

MODUL MATEMATIKA SMA IPA Kelas 11

MODUL 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 terperinci

UNIVERSITAS TEUKU UMAR FAKULTAS EKONOMI PRODI S1 MANAJEMEN

UNIVERSITAS TEUKU UMAR FAKULTAS EKONOMI PRODI S1 MANAJEMEN UNIVERSITAS TEUKU UMAR FAKULTAS EKONOMI PRODI S1 MANAJEMEN RENCANA PEMBELAJARAN SEMESTER (RPS) Mata Kuliah: KODE Rumpun MK Bobot (SKS) Semester Tgl. Penyusunan Statistika Bisnis dan Ekonomi I EKU009-3

Lebih terperinci

BAB 4 HASIL PENELITIAN

BAB 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 terperinci

ANALISIS DATA SECARA DESKRIPTIF UNTUK DATA KATEGORIK

ANALISIS DATA SECARA DESKRIPTIF UNTUK DATA KATEGORIK ANALISIS DATA SECARA DESKRIPTIF UNTUK DATA KATEGORIK Dr. Heru Santoso Wahito Nugroho, CPMC Published by: Forum Ilmiah Kesehatan (Forikes) Ponorogo, Indonesia 014 1 DESKRIPSI MATERI KEGIATAN BELAJAR Materi

Lebih terperinci

Ledhyane Ika Harlyan Jurusan Pemanfaatan Sumberdaya Perikanan & Kelautan Universitas Brawijaya 2013

Ledhyane 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 terperinci

PENGUKURAN DATA DALAM DISTRIBUSI TUNGGAL DAN BERGOLONG

PENGUKURAN DATA DALAM DISTRIBUSI TUNGGAL DAN BERGOLONG PENGUKURAN DATA DALAM DISTRIBUSI TUNGGAL DAN BERGOLONG PENGUKURAN DATA DALAM DISTRIBUSI TUNGGAL DAN BERGOLONG Dalam proses pengolahan data, statistik memberikan metode yang beragam dan aplkatif sesuai

Lebih terperinci

BAB III UKURAN TENGAH DAN DISPERSI

BAB 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 terperinci

SILABUS MATA KULIAH PGSD S-1 FKIP UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH MALANG

SILABUS MATA KULIAH PGSD S-1 FKIP UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH MALANG Mata Kuliah Standar MK SILABUS MATA KULIAH PGSD S-1 FKIP UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH MALANG : a Pendidikan (3 SKS) : Matakuliah ini akan memberikan seperangkat kompetensi yang berkaitan dengan konsep dasar

Lebih terperinci

UKURAN PENYEBARAN DATA

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 terperinci

BAB 6 KATEGORISASI BERDASARKAN INTERVAL NILAI

BAB 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

05Ilmu. UKURAN PEMUSATAN Ukuran pemusatan tentang median dan modus data yang tidak terdistribusi maupun yang terdistribusi, dan aplikasinya

05Ilmu. 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 terperinci

7.1 ISTILAH-ISTILAH DALAM STATISTIKA A.

7.1 ISTILAH-ISTILAH DALAM STATISTIKA A. STATISTIKA Dalam statistika, angka dikumpulkan dan diatur sedemikian rupa sehingga orang dapat memahaminya, menarik kesimpulan, dan membuat perkiraan berdasarkan angka angka itu. 7.1 ISTILAH-ISTILAH DALAM

Lebih terperinci