MODUL PRAKTIKUM STATISTIKA

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "MODUL PRAKTIKUM STATISTIKA"

Transkripsi

1 MODUL PRAKTIKUM STATISTIKA OLEH :Tim Statistika FPIK UB 2015 Nama : NIM : Kelas : UNIVERSITAS BRAWIJAYA FAKULTAS PERIKANAN DAN ILMU KELAUTAN ILMU KELAUTAN 2015 Hard work = good result, this same with statistics formula 1

2 Standart Pencapaian Setiap soal dikerjakan dan dibahas dalam waktu maksimal 10 menit ( untuk soal hitungan ) / sesuai kondisi. Soal teori 2 menit. Sisa materi digunakan untuk tanya jawab seputar soal yang tidak dimengerti. Setiap mahasiswa mengerti akan materi yang disampaikan. Ketentuan Praktikan Berpakaian rapi dan bersepatu seperti kuliah biasa. Belajar ada pre test dan post test Wajib mengerti dan menyelesaikan soal sebelum pertemuan dimulai. Wajib membawa kalkulator. Wajib membawa tabel t,chi square, dan tabel z. Usahakan kerjakan modul sesuai waktu yang ditentukan tiap soal ketika sebelum masuk. Praktikum ini setara dengan nilai modul dan UTS jadi belajarlah dengan sungguh sungguh. Koordinator praktikum ini adalah langsung dari dosen. Catatlah rumus yang didapat di lembar akhir Never Give Up 2

3 Pertemuan 1 1. Mahasiswa A ingin mengetahui hubungan antara Kerapatan Mangrove dengan Kepadatan Gastropoda. Metode statistik apakah yang sebaiknya digunakan? (Soal UTS MK. Statistika semester genap 2012/2013) 2. Berikut adalah data panjang ikan (dalam mm). Buatlah tabel frekuensinya dan hitunglah parameter di bawah ini untuk data kelompok :(Soal UTS MK. Statistika semester genap 2012/2013) a. Rentang b. Mean c. Median d. Modus e. Q1 f. D5 g. Deviasi Rata-rata h. Ragam i. Simpangan Baku 3. Dari hasil penelitian terhadap 150 mahasiswa PSP angaktan didapatkan rata-rata nilai TOEFL bahasa inggris sebesar 475 dengan simpangan baku 75. Hitunglah peluang kita mendapatkan seorang mahasiswa dengan nilai TOEFL :(Soal UTS MK. Statistika semester genap 2012/2013) a. >450 b. <550 c. Antara Dari suatu survey terhadap produksi dari hasil alat tangkap ikan memperlihatkan bawah rata-rata panjang ikan tenggiri yang ditangkap dengan pancing = 125 cm dengan ragam = 115 cm, sedangkan rata-rata panjang ikan tenggiri yang ditangkap dengan jaring = 130 cm dengan ragam = 170 cm, diasumsikan kedua populasi berukuran besar. Jika diambil secara acak 100 ekor ikan tenggiri pancing dan 100 ekor ikan tenggiri jaring sebagai sampel, berapa peluang terdapat perbedaan panjang kedua kelompok akan kurang dari 5 cm?(soal UTS MK. Statistika semester genap 2012/2013) Never Give Up 3

4 5. Berikut adalah data panen rumput laut (dalam kg) : 147, 124, 342, 133, 158, 136, 233, 215, 268, 189, 201, 140, 124, 135, 162. Hitunglah mean, median, modus dan Q2 untuk data tersebut 6. Berikut adalah data panjang ikan (dalam mm). Buatlah tabel frekuensinya dan hitunglah parameter di bawah ini untuk data kelompok : j. Mean k. Median l. Modus m. Ragam n. Simpangan Baku 7. Sebuahalattangkap gillnet menangkapikanlemurudenganselangkelas 14 cm. Dari pengukuransecaratelitiikan yang ditangkapmempunyaipanjang rata-rata cm dengan standard deviasi 0.65 cm. Ukuranikan yang memenuhisyaratuntukdieksporyaitu paling pendek cm dan paling panjang cm. Jikakitamengambilsembarang 1 ikan, makaberapakemungkinan (peluang) ikantersebut: a. Mempunyaipanjangtidaklebihdari cm? b. Memenuhisyaratuntukdiekspor? c. Tidakmemenuhisyaratuntukdiekspor? d. Mempunyaipanjanglebihdari cm? e. Mempunyaipanjangkurangdari cm? 8. Rata-rata nilai MK. Statistika adalah 70 dengan simpangan baku 10, Hitunglah : a. Probabilitas anak yang mendapatkan nilai A apabila batas bawahnya adalah 82 b. Probabilitas anak yang mendapatkan nilai B apabila batas batas bawahnya adalah 72. Gambarkanjugaluasannyadalamkurva normal 9. Sebuah perusahaan bohlam menyatakan bahwa 90% bohlam produksinya mencapai umur ratarata 300 jam. Pada bulan September, diambil sampel 15 baterai untuk diuji. Bila nilai dari pengujian sampel didapatkan rata-rata umur baterai 312 jam dan simpangan baku 8 jam. Apakah hasil uji pada bulan September mendukung pernyataan perusahaan tersebut? Asumsikan sebaran umur bohlam normal 10. Diketahui rata-rata panjang ikan tengiri yang ditangkap dengan pancing = 125 cm dengan ragam = 119 cm sedangkan rata-rata panjang ikan tengiri yang ditangkap dengan jaring = 128 cm dengan ragam = 181 cm. diasumsikan kedua populasi berukuran besar. Jika diambil secara acak 100 ekor ikan tengiri pancing dan 100 ikan tengiri jaring sebagai sampel, berapa peluang terdapat perbedaan panjang kedua kelompok ikan kurang dari 2 cm? Never Give Up 4

5 LEMBAR PENGERJAAN Never Give Up 5

6 LEMBAR PENGERJAAN Never Give Up 6

7 LEMBAR PENGERJAAN Never Give Up 7

8 LEMBAR PENGERJAAN Never Give Up 8

9 PertemuanKe 2 1. Dari 50 mahasiswa FPIK yang diambil secara acak, tinggi rata-ratanya, mencapai 174,5 cm dengan simpangan baku 6,9 cm. Bagi nilai tengah tinggi semua mahasiswa hitunglah dengan selang kepercayaan : a. 95% b. 98% c. 99% Apa yang dapat anda simpulkan? 2. Berat isi keranjang ikan nelayan Sendang Biru adalah sebagai berikut : Nelayan Berat (kg) A 9,6 B 10 C 10,4 D 10,1 E 10,3 F 10,1 G 9,8 H 9,8 I 9,9 Jikadiasumsikan data menyebar normal, hitunglah : a. Selang kepercayaan 95 % bagi nilai tengah berat keranjang ikan b. Selang kepercayaan 95 % bagi ragam berat semua keranjang ikan 3. Dua jenis tambang akan dilakukan perbandingan kekuatannya. Untuk itu 50 potong tambang dari setiap jenis diuji dalam kondisi yang sama. Jenis A mempunyai kekuatan rata-rata 78,3 kg dengan simpangan baku 5,6 kg, sedangkan jenis B mempunyai kekuatan nilai tegang 87,2 kg dengan simpangan baku 6,3 kg. Susun selang kepercayaan 95% bagi selisih kedua nilai tengah populasinya! 4. Suatu contoh terdiri atas 10 orang petani ikan memberikan hasil pengamatan hasil kolamnya per ha dalam kw /ha sebagai berikut : 21,9; 22,2; 22,3; 22,0; 22,4; 24,1; 22,2; 22,5; 22,7; dan 25,0. Pertanyaan : a. Hitung nilaitengah dan ragam contoh. b. Hitung penduga bagi ragam nilaitengah contoh. c. Susun selang kepercayaan 95% bagi rata-rata sesungguhnya dari hasilo kolam ikan di desa tersebut d. Susun selang kepercayaan 95% bagi ragam populasi hasil kolam ikan per ha di desa itu. Never Give Up 9

10 5. Waktu rata-rata yang diperlukan per mahasiswa untuk mengerjakan soal ujian tengah semester mata kuliah statistika pada semester ganjil di FPIK Universitas Brawijaya adalah 50 menit dengan simpangan baku 10 menit. Setelah adanya perubahan sistem pembelajaran yang sedang dicoba, suatu contoh acak 12 mahasiswa memerlukan waktu pengerjaan soal rata-rata 42 menit dengan simpangan baku 11,9 menit. Asumsikan bahwa populasi waktu yang diperlukan adalah normal. Ujilah hipotesis bahwa nilai tengah populasinya sekarang kurangnya dari 50 menit. Gunakan taraf nyata : a. 0,05 b. 0,01 6. Uji hipotesis bahwa isi kaleng rata-rata suatu jenis minyak pelumas adalah 10 liter. Apabila suatu contoh acak 10 kaleng adalah 10.2, 9.7, 10.1, 10.3, 10.1, 9.8, 9.9, 10.4, 10.3 dan 9.8. Gunakan taraf nyata 0.01 dan asumsikan bahwa isi tersebut menyebar normal. 7. Mahasiswa Kelautan Universitas Brawijaya ingin menyelidiki apakah pemberian kredit mikro untuk nelayan miskin dapat meningkatkan pendapatan mereka disbanding sebelum menerima kredit mikro. Kemudian diam bilsampel random 8 orang nelayanmiskin yang menerima kredit mikro tersebut untuk diwawancarai. Hasilnya adalah sebagai berikut : Nelayan Keuntungan per harisebelummenerimakredit Keuntungan per harisetelahmenerimakredit A B C D E F G H Uji hipotesis dengan taraf signifikan 0,05 bahwa kredit mikro dapat meningkatkan keuntungan para pedagang kecil yang menerima kredit tersebut. Never Give Up 10

11 8. Dengan tingkat hasil penjualan dari sebuah koperasi perikanan adalah sebagai berikut(dalam ribuan rupiah) BiayaBudidaya Tingkat Penjualan a. Tentukanlah persamaan regresinya b. Berapa besarnya korelasi dan koefisien determinasi 9. Sebuah penelitian ingin mengetahui apakah pengaruh jumlah pabrik yang beroperasi di Pasuruan Jawa Timur mempengaruhi peningkatan konsentrasi pencemaran timbal(pb) yang ada di pesisir pantai Pasuruan selama satu dekade. Dari penelitian yang dilakukan diperoleh hasil sebagai berikut : Tahun Konsentrasitimbal Jumlahpabrik (Pb) mg/l Tentukan : a. Hipotesis pelelitian diatas, b. Persamaan regresi berdasarkan data diatas, c. Tabel analisis sidik ragam, d. Berapa konsentrasi timbal (Pb)? jika jumlah pabrik = 100 Never Give Up 11

12 10. Penelitian yang dilakukan di peariran tropis dilakukan untuk menentukkan hubungan klorofil dan tingkat kecerahan di suatu perairan. a. Apabila jumlah klorofil diperairan pada tahun 2015 sebesar 3,9 tentukan tingkat kecerahan pearairan tersebut. b. Buat tabel sidik ragam dan kesimpulan dengan selang kepercayaan 95% Data yang diperolehadalahsebagaiberikut: Klorofil Kecerhan Never Give Up 12

13 LEMBAR PENGERJAAN Never Give Up 13

14 LEMBAR PENGERJAAN Never Give Up 14

15 LEMBAR PENGERJAAN Never Give Up 15

16 PertemuanKe 3 1. Seorang peneliti menyatakan bahwa jumlah ABK (anak buah kapal) mempengaruhi rata-rata nilai keuntungan hasil tangkapan ikan lemuru di selat Bali, dan diperoleh model sebagai berikut: Y = X. Data yang diperoleh adalah sebagai berikut ( 20 menit ): Jumlah ABK Keuntungan (juta rupiah) Buatlah Tabel analisis sidik ragam untuk membuktikan pernyataan peneliti tersebut : 2. Lengkapilah tabel analisis berikut ini! SumberKeragaman db JK KT Fhit Perlakuan e) A 1 c) h) B 1 i) g). AB a). d) Sisa b). j). f). Total Never Give Up 16

17 3. Penelitian ingin mengetahui tingkat efektivitas alat tangkap trawl terhadap udang yang menjadi target tangkapan. Penelitian yang dilakukan selama 5 minggu dilakukan dengan 3 jenis trawl yaitu bottom trawl (A), midwater trawl (B) dan beam trawl (C). Kondisi perairan saat diukur pada minggu pertama adalah salinitas 31,07 dengan suhu berkisar 26 27oC. Sedangkan pada minggu-minggu selanjutnya kondisi perairan, baik suhu maupun salininitas, tetap berada pada kisaran sebelumnya. Berikut adalah data-data yang diperoleh: Minggu Respon 9,2 30,2 21,7 12,4 21,5 16,8 17,8 16,2 19,5 23,6 31,9 24,8 JenisAlatTangkap A B C A B C A A A B C B a. Tentukan model rancangan yang digunakan! b. Berikanhipotesisdantabelanalisissidikragam yang tepatuntukmengetahuiresponantarperlakuan! c. Interpretasikanhasilnya (kesimpulan)! 4. Daerah muara sungai umumnya merupakan perairan dengan beban polutan tertinggi. Way Kambas & Way Sekampung adalah 2 muara dari sungai yang sama. Pada setiap muara ditentukan 7 stasiun secara horizontal mulai dari arah sungai menuju laut lepas dengan jarak yg teratur. Data yang diukur adalah kandungan logam berat di kolom air 5. Untuk mengetahui konsentrasi gula terhadap mutu abon ikan dilakukan percobaan dengan menggunakan konsentrasi gula 20%, 25% dan 30%. Masing-masing perlakuan dibuat pada wadah yang berbeda. Dari setiap wadah diambil 2 contoh abon ikan untuk diteliti persentase responden yang menyukainya. Data yang tercatat adalah merupakan jumlah dari 2 contoh yang diambil. Jika diketahui jumlah kuadrat sisa = 2,68985 lakukan analisis ragam yang sesuai dan interpretasikan hasilnya! WADAH 0,2 0,25 0,3 Never Give Up 17

18 1 15,67 20,03 23, ,78 21, ,78 20,73 25,06 6. Lama hidup suatu jenis baterai diduga dipengaruhi oleh jenis bahan dalam lempengan oleh suhu dimana baterai tersebut digunakan. Suatu percobaan dilakukan dengan menggunakan 3 jenis bahan dan 3 suhu yg berbeda. Hasil pengukuran adalah sebagai berikut Never Give Up 18

19 LEMBAR PENGERJAAN Never Give Up 19

20 LEMBAR PENGERJAAN Never Give Up 20

21 Never Give Up 21

22 Never Give Up 22

23 DAFTAR ASISTEN NO. NAMA NIM NO.HP 1. MUCH BAGUS KURNIAWAN SIVA NUR I AHMAD DIDIN K MUH.FIRDAUS LESTARI SUPRIYADI Never Give Up 23

24 KUMPULAN RUMUS Never Give Up 24

25 KUMPULAN RUMUS Never Give Up 25

Dept. Fisheries and Marine Resource Management University of Brawijaya 2012

Dept. Fisheries and Marine Resource Management University of Brawijaya 2012 UJI HIPOTESIS STATISTIK (MAM 4137) Ledhyane Ika Harlyan, M.Sc Dept. Fisheries and Marine Resource Management University of Brawijaya 2012 Tujuan Instruksional Khusus Mahasiswa bisa melakukan pengujian

Lebih terperinci

SEBARAN PENARIKAN CONTOH

SEBARAN PENARIKAN CONTOH STATISTIK A (MAM 4137) SEBARAN PENARIKAN CONTOH By Syarifah Hikmah Julinda Outline Sebaran Penarikan Contoh Sebaran Penarikan Contoh Bagi Nilai Tengah Sebaran t Sebaran Penarikan contoh bagi beda dua mean

Lebih terperinci

Ukuran Statistik Bagi Data

Ukuran 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 terperinci

Basic Techniques. STATISTIKA DASAR LATIHAN-2

Basic Techniques. STATISTIKA DASAR LATIHAN-2 STATISTIKA DASAR LATIHAN- Basic Techniques 1. Diberikan n = 8; 4, 1,, 1,, 1,,. Hitunglah: a. Mean b. Variansi c. Tentukan simpangan bakunya d. Gunakan Aturan Empiris untuk mengaproksimasi simpangan baku,

Lebih terperinci

SOAL TUGAS STATISTIKA PENDIDIKAN. 2010, Prof. Ir. Sigit Nugroho, M.Sc., Ph.D.

SOAL TUGAS STATISTIKA PENDIDIKAN. 2010, Prof. Ir. Sigit Nugroho, M.Sc., Ph.D. SOAL TUGAS STATISTIKA PENDIDIKAN Dosen : Prof. Ir. Sigit Nugroho, M.Sc., Ph.D. 1. Berikut ini disajikan data banyaknya siswa yang lewat di depan kelas yang diambil secara sistematis dengan interval waktu

Lebih terperinci

STATISTIK SOSIAL. Fakultas Program Studi Tatap Muka Kode MK Disusun Oleh

STATISTIK SOSIAL. Fakultas Program Studi Tatap Muka Kode MK Disusun Oleh MODUL PERKULIAHAN STATISTIK SOSIAL Pengumpulan, Pengolahan, Penyajian Data dan Distribusi Frekuensi Fakultas Program Studi Tatap Muka Kode MK Disusun Oleh Ilmu Komunikasi HUMAS 02 85003 Abstract Statistik

Lebih terperinci

4. HASIL DAN PEMBAHASAN

4. HASIL DAN PEMBAHASAN 22 4. HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1. Kelompok Umur Pertumbuhan populasi tiram dapat dilihat berdasarkan sebaran kelompok umur. Analisis sebaran kelompok umur dilakukan dengan menggunakan FISAT II metode NORMSEP.

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

Rancangan Acak Kelompok

Rancangan Acak Kelompok The 11 st meeting Rancangan Acak Kelompok LEDHYANE IKA HARLYAN Dept. Fisheries and Marine Management BRAWIJAYA UNIVERSITY RAK ~Ledy's file~ 1 INteRMeZo Gantilah huruf a, b, c dan d dengan nilai Tabel Sidik

Lebih terperinci

(ESTIMASI/ PENAKSIRAN)

(ESTIMASI/ PENAKSIRAN) ESTIMASI PENDAHULUAN Karena adanya berbagai alasan seperti banyaknya individu dalam populasi amatan, maka penelitian keseluruhan terhadap populasi tersebut tidaklah ekonomis, baik tenaga, waktu, maupun

Lebih terperinci

Rancangan Acak Kelompok

Rancangan Acak Kelompok The 11 st meeting Rancangan Acak Kelompok LEDHYANE IKA HARLYAN Dept. Fisheries and Marine Management BRAWIJAYA UNIVERSITY RAK ~Ledy's file~ 1 INteRMeZo Gantilah huruf a, b, c dan d dengan nilai Tabel Sidik

Lebih terperinci

SEBARAN PENARIKAN CONTOH

SEBARAN PENARIKAN CONTOH STATISTIK (MAM 4137) SEBARAN PENARIKAN CONTOH Ledhyane Ika Harlyan 2 Outline Sebaran Penarikan Contoh Sebaran Penarikan Contoh Bagi Nilai Tengah Sebaran t Sebaran Penarikan contoh bagi beda dua mean Parameter

Lebih terperinci

3.3 Pengumpulan Data Primer

3.3 Pengumpulan Data Primer 10 pada bagian kantong, dengan panjang 200 m dan lebar 70 m. Satu trip penangkapan hanya berlangsung selama satu hari dengan penangkapan efektif sekitar 10 hingga 12 jam. Sedangkan untuk alat tangkap pancing

Lebih terperinci

Linier Regression. Statistik (MAM 4137) Ledhyane I. Harlyan

Linier Regression. Statistik (MAM 4137) Ledhyane I. Harlyan Linier Regression Statistik (MAM 4137) Ledhyane I. Harlyan TIK (TUJUAN INSTRUKSIONAL KHUSUS) Mahasiswa mampu melakukan analisis regresi sederhana dengan menggunakan metode kuadrat galat terkecil History

Lebih terperinci

Analisis Ragam & Rancangan Acak Lengkap Statistik (MAM 4137)

Analisis Ragam & Rancangan Acak Lengkap Statistik (MAM 4137) 10th Meeting Analisis Ragam & Rancangan Acak Lengkap Statistik (MAM 4137) by Ledhyane I.H Tujuan Instruksional Khusus Mahasiswa akan dapat menggunakan rangkaian prosedur percobaan dengan menggunakan analisis

Lebih terperinci

STATISTIKA II (BAGIAN

STATISTIKA II (BAGIAN STATISTIKA II (BAGIAN - ) Oleh : WIJAYA email : zeamays_hibrida@yahoo.com FAKULTAS PERTANIAN UNIVERSITAS SWADAYA GUNUNG JATI CIREBON 008 Wijaya : Statistika II (Bagian-) 0 VI. PENGUJIAN HIPOTESIS Hipotesis

Lebih terperinci

FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS BRAWIJAYA MALANG

FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS BRAWIJAYA MALANG MANUAL PROSEDUR PRAKTIKUM ELEKTRONIKA DAYA LABORATORIUM ELEKTRONIKA DAYA Jurusan Teknik Elektro FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS BRAWIJAYA MALANG 2012 DAFTAR ISI Cover... i Daftar isi... ii Pendaftaran dan

Lebih terperinci

Lampiran 1. Pengukuran Konsentrasi Logam Sebenarnya

Lampiran 1. Pengukuran Konsentrasi Logam Sebenarnya LAMPIRAN 55 Lampiran 1. Pengukuran Konsentrasi Logam Sebenarnya Pengukuran konsentrasi logam berat dengan menggunakan AAS (Atomic Absorption Spectrofotometry) menurut Siaka (2008) dapat dihitung menggunakan

Lebih terperinci

Parameter Satuan Alat Sumber Fisika : Suhu

Parameter Satuan Alat Sumber Fisika : Suhu LAMPIRAN 59 60 Lampiran 1. Metode Pengukuran Kualitas Air Parameter Satuan Alat Sumber Fisika : Suhu o C Termometer/Pemuaian SNI 06-6989.23-2005 Kimia: Amonia mg/l Ammonia test kit SNI 06-6989.30-2005

Lebih terperinci

Ukuran Statistik bagi Data. Muhammad Arif Rahman

Ukuran Statistik bagi Data. Muhammad Arif Rahman Ukuran Statistik bagi Data Muhammad Arif Rahman arifelzain@ub.ac.id DATA keterangan-keterangan yang berisi fakta atau catatan keterangan sesuai bukti dan kebenaran dari suatu fenomena yang dikumpulkan,

Lebih terperinci

S T A T I S T I K A OLEH : WIJAYA

S T A T I S T I K A OLEH : WIJAYA S T A T I S T I K A OLEH : WIJAYA email : zeamays_hibrida@yahoo.com FAKULTAS PERTANIAN UNIVERSITAS SWADAYA GUNUNG JATI CIREBON 2009 IV. PENDUGAAN PARAMETER Populasi Sampling Sampel N n Rata-rata : μ Simp.

Lebih terperinci

By Syarifah Hikmah JS. MK Statistika (MAM 4137)

By 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 terperinci

HASIL DAN PEMBAHASAN

HASIL DAN PEMBAHASAN 3 HASIL DAN PEMBAHASAN Analisis Dekriptif Analisis deskripsi merupakan teknik eksplorasi data untuk melihat pola data secara umum. Dari data TIMSS 7 rata-rata capaian matematika siswa Indonesia sebesar

Lebih terperinci

6 PEMBAHASAN 6.1 Produksi Hasil Tangkapan Yellowfin Tuna

6 PEMBAHASAN 6.1 Produksi Hasil Tangkapan Yellowfin Tuna 38 6 PEMBAHASAN 6.1 Produksi Hasil Tangkapan Yellowfin Tuna Berdasarkan data statistik Palabuhanratu tahun 1997-2011, hasil tangkapan Yellowfin Tuna mengalami fluktuasi. Jika dilihat berdasarkan data hasil

Lebih terperinci

S T A T I S T I K A OLEH : WIJAYA FAKULTAS PERTANIAN UNIVERSITAS SWADAYA GUNUNG JATI CIREBON

S T A T I S T I K A OLEH : WIJAYA FAKULTAS PERTANIAN UNIVERSITAS SWADAYA GUNUNG JATI CIREBON S T A T I S T I K A OLEH : WIJAYA FAKULTAS PERTANIAN UNIVERSITAS SWADAYA GUNUNG JATI CIREBON 2010 PENDUGAAN PARMETER IV. PENDUGAAN PARAMETER Populasi N Sampling Sampel n Rata-rata : μ Simp. Baku : σ Ragam

Lebih terperinci

SMK MGMP MATEMATIKA SMK NEGERI / SWASTA NEGERI DAN SWASTA MATEMATIKA KELOMPOK PARIWISATA PAKET I B KOTA SURABAYA

SMK MGMP MATEMATIKA SMK NEGERI / SWASTA NEGERI DAN SWASTA MATEMATIKA KELOMPOK PARIWISATA PAKET I B KOTA SURABAYA LATIHAN UJIAN NASIONAL TAHUN PELAJARAN 00-0 SMK NEGERI DAN SWASTA KOTA SURABAYA MATEMATIKA KELOMPOK PARIWISATA PAKET I B MGMP MATEMATIKA SMK NEGERI / SWASTA KOTA SURABAYA M A T E M A T I K A S M K P A

Lebih terperinci

Analisis Ragam & Rancangan Acak Lengkap Statistik (MAM 4137)

Analisis Ragam & Rancangan Acak Lengkap Statistik (MAM 4137) 10th Meeting Analisis Ragam & Rancangan Acak Lengkap Statistik (MAM 4137) by Ledhyane I.H Tujuan Instruksional Khusus Mahasiswa akan dapat menggunakan rangkaian prosedur percobaan dengan menggunakan analisis

Lebih terperinci

SEBARAN PENARIKAN SAMPEL LOGO

SEBARAN PENARIKAN SAMPEL LOGO SEBARAN PENARIKAN SAMPEL LOGO KOMPETENSI menentukan sebaran penarikan sampel bagi suatu statistik A menentukan sebaran penarikan sampel bagi nilai tengah menentukan sebaran penarikan sampel bagi selisih

Lebih terperinci

METODE PENELITIAN 3.1. Waktu dan Lokasi Penelitian 3.2. Pelaksanaan Penelitian Penentuan stasiun

METODE PENELITIAN 3.1. Waktu dan Lokasi Penelitian 3.2. Pelaksanaan Penelitian Penentuan stasiun 15 3. METODE PENELITIAN 3.1. Waktu dan Lokasi Penelitian Penelitian dilaksanakan pada bulan Mei Agustus 2011 di Danau Lido, Bogor, Jawa Barat. Danau Lido terletak pada koordinat posisi 106 48 26-106 48

Lebih terperinci

Muhammad Arif Rahman https://arifelzainblog.lecture.ub.ac.id/

Muhammad Arif Rahman https://arifelzainblog.lecture.ub.ac.id/ Muhammad Arif Rahman arifelzain@ub.ac.id Populasi Keseluruhan objek penelitian atau keseluruhan elemen yang akan diteliti. Sampel Sebagian dari populasi Representatif dapat memberi gambaran yang tepat

Lebih terperinci

METODE PENELITIAN. Gambar 7 Lokasi penelitian di perairan dangkal Semak Daun.

METODE PENELITIAN. Gambar 7 Lokasi penelitian di perairan dangkal Semak Daun. METODE PENELITIAN Lokasi dan Waktu Penelitian Penelitian ini dilaksanakan di Wilayah Perairan Semak Daun, Kelurahan Pulau Panggang, Kabupaten Administrasi Kepulauan Seribu (KAKS) Daerah Khusus bukota Jakarta

Lebih terperinci

BAB IV HASIL PENELITIAN. Data yang dikumpulkan dalam penelitian ini terdiri dari tiga variabel yaitu

BAB IV HASIL PENELITIAN. Data yang dikumpulkan dalam penelitian ini terdiri dari tiga variabel yaitu BAB IV HASIL PENELITIAN A. Deskripsi Data Data yang dikumpulkan dalam penelitian ini terdiri dari tiga variabel yaitu data tentang kepemimpinan kepala sekolah (X 1 ), sikap guru terhadap pekerjaan (X 2

Lebih terperinci

6 EFISIENSI PENDARATAN DAN PENDITRIBUSIAN HASIL TANGKAPAN DI PPI MUARA ANGKE

6 EFISIENSI PENDARATAN DAN PENDITRIBUSIAN HASIL TANGKAPAN DI PPI MUARA ANGKE 67 6 EFISIENSI PENDARATAN DAN PENDITRIBUSIAN HASIL TANGKAPAN DI PPI MUARA ANGKE 6.1 Efisiensi Teknis Pendaratan Hasil Tangkapan Proses penting yang perlu diperhatikan setelah ikan ditangkap adalah proses

Lebih terperinci

3. METODE PENELITIAN

3. METODE PENELITIAN 12 3. METODE PENELITIAN 3.1. Waktu dan Lokasi Penelitian Penelitian ini dilaksanakan pada bulan Maret - Juli 2011 dalam selang waktu 1 bulan sekali. Pengambilan contoh dilakukan sebanyak 5 kali (19 Maret

Lebih terperinci

4. Jika dari 100 data diperoleh data terendah 15 dan data tertinggi 84, maka banyaknya kelas adalah. A. 5 B. 6 C. 7 D. 8 E. 9

4. Jika dari 100 data diperoleh data terendah 15 dan data tertinggi 84, maka banyaknya kelas adalah. A. 5 B. 6 C. 7 D. 8 E. 9 1. Data yang berupa kumpulan angka disebut dengan data. A. Kelompok B. Tunggal C. Kuantitatif D. Kualitatif E. Acak 2. Di bawah ini yang bukan merupakan data kuantitatif adalah A. Suhu badan pasien B.

Lebih terperinci

4. HASIL DAN PEMBAHASAN

4. HASIL DAN PEMBAHASAN 16 4. HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1 Hasil 4.1.1 Kajian populasi Kondisi populasi keong bakau lebih baik di lahan terlantar bekas tambak dibandingkan di daerah bermangrove. Hal ini ditunjukkan oleh nilai kepadatan

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

LOGO PENGUJIAN HIPOTESIS HAZMIRA YOZZA IZZATI RAHMI HG JURUSAN MATEMATIKA UNAND

LOGO PENGUJIAN HIPOTESIS HAZMIRA YOZZA IZZATI RAHMI HG JURUSAN MATEMATIKA UNAND LOGO PENGUJIAN HIPOTESIS HAZMIRA YOZZA IZZATI RAHMI HG JURUSAN MATEMATIKA UNAND Kompetensi Khusus menjelaskan mengenai pengujian hipotesis dan hal-hal yang terkait menguraikan langkah-langkah pengujian

Lebih terperinci

Ukuran Statistik Bagi Data

Ukuran Statistik Bagi Data Ukuran Statistik Bagi Data Ahmad Zakaria, Ph.D. September 19, 2013 1 Ahmad Zakaria, Ph.D. Ukuran Statistik Bagi Data Definisi Parameter 2 Ahmad Zakaria, Ph.D. Ukuran Statistik Bagi Data Definisi Parameter

Lebih terperinci

Pendugaan Parameter. Ayundyah Kesumawati. April 13, Prodi Statistika FMIPA-UII. Ayundyah (UII) Pendugaan Parameter April 13, / 30

Pendugaan Parameter. Ayundyah Kesumawati. April 13, Prodi Statistika FMIPA-UII. Ayundyah (UII) Pendugaan Parameter April 13, / 30 Pendugaan Parameter Ayundyah Kesumawati Prodi Statistika FMIPA-UII April 13, 2015 Ayundyah (UII) Pendugaan Parameter April 13, 2015 1 / 30 Pendugaan 1 Proses yang menggunakan sampel statistik untuk menduga

Lebih terperinci

DEPARTEMEN PENDIDIKAN NASIONAL UNIVERSITAS ANDALAS FAKULTAS MIPA JURUSAN MATEMATIKA RENCANA PROGRAM DAN KEGIATAN PEMBELAJARAN SEMESTER (RPKPS)

DEPARTEMEN PENDIDIKAN NASIONAL UNIVERSITAS ANDALAS FAKULTAS MIPA JURUSAN MATEMATIKA RENCANA PROGRAM DAN KEGIATAN PEMBELAJARAN SEMESTER (RPKPS) DEPARTEMEN PENDIDIKAN NASIONAL UNIVERSITAS ANDALAS FAKULTAS MIPA JURUSAN MATEMATIKA RENCANA OGRAM DAN KEGIATAN PEMBELAJARAN SEMESTER (RPKPS) Mata Kuliah Statistika Elementer Dosen 1. Ir. Hazmira Yozza,

Lebih terperinci

STATISTIKA II IT

STATISTIKA II IT STATISTIKA II IT-021259 Ummu Kalsum UNIVERSITAS GUNADARMA 2016 KONTRAK KULIAH Waktu: Rabu, 7.30 10.30 dan 12.30 15.30 Jam mulai : 3 sks, maka: Mulai: 8. 00 Selesai: 3 x 50 menit = 150 menit 10.30 Keterlambatan

Lebih terperinci

Lampiran 1. Skema Penelitian

Lampiran 1. Skema Penelitian 105 Lampiran 1. Skema Penelitian DOC (Day Old Chick) Ampas kecap - Diberikan air gula & vaksin antistress - Vaksin ND (umur 4 & 20 hari) - Vaksin gumboro (umur 10 & 25 hari) - umur 0-2 minggu (protein

Lebih terperinci

Materi-1 Statistika, data, penyajian data, Ukuran Pusat dan Sebaran Data. Nurratri Kurnia Sari, M. Pd

Materi-1 Statistika, data, penyajian data, Ukuran Pusat dan Sebaran Data. Nurratri Kurnia Sari, M. Pd Materi-1 Statistika, data, penyajian data, Ukuran Pusat dan Sebaran Data Nurratri Kurnia Sari, M. Pd DEFINISI Statistika Ilmu mengumpulkan, menata, menyajikan, menganalisis, dan menginterprestasikan data

Lebih terperinci

STK 211 Metode statistika. Pengajar : Dr. Agus Mohamad Soleh, SSi, MT 2016

STK 211 Metode statistika. Pengajar : Dr. Agus Mohamad Soleh, SSi, MT 2016 STK 211 Metode statistika Pengajar : Dr. Agus Mohamad Soleh, SSi, MT 2016 http://www.stat.ipb.ac.id/ Pengantar Kode Matakuliah: STK211, 3(2-3) Tujuan Instruksional Umum: Setelah mengikuti mata kuliah ini

Lebih terperinci

Garis Besar Program Pembelajaran (GBPP) Kontrak Pembelajaran. Oleh: Prof. Dr. F.X. Susilo (PJ Matakuliah)

Garis Besar Program Pembelajaran (GBPP) Kontrak Pembelajaran. Oleh: Prof. Dr. F.X. Susilo (PJ Matakuliah) GBPP Matakuliah Statistika Pertanian (AGT 212) Page 1 of 10 Garis Besar Program Pembelajaran (GBPP) Kontrak Pembelajaran Matakuliah Statistika Pertanian (AGT 212) Kelas D SEMESTER GENAP 2011/2012 Oleh:

Lebih terperinci

SATUAN ACARA PERKULIAHAN MATA KULIAH : STATISTIKA DASAR (3 SKS) KODE : MT308

SATUAN 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 terperinci

Ledhyane I. Harlyan Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan Universitas Brawijaya 2013

Ledhyane I. Harlyan Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan Universitas Brawijaya 2013 Regression Ledhyane I. Harlyan Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan Universitas Brawijaya 2013 TUJUAN INSTRUKSIONAL KHUSUS Mahasiswa mampu melakukan analisis regresi sederhana dengan menggunakan metode

Lebih terperinci

STATISTIKA II IT

STATISTIKA II IT STATISTIKA II IT-011227 Ummu Kalsum UNIVERSITAS GUNADARMA 2017 Keterlambatan : KONTRAK KULIAH MOHON KETERLAMBATAN TIDAK LEBIH 15 MENIT Sanksi atau hukuman, sebagai contoh: Menguraikan pengetahuan tentang

Lebih terperinci

3. METODE PENELITIAN

3. METODE PENELITIAN 14 3. METODE PENELITIAN 3.1. Waktu dan Tempat Penelitian Penelitian ini dilaksanakan pada bulan Juni 010 di daerah pantai berlumpur Kuala Tungkal, Kabupaten Tanjung Jabung Barat, Jambi. Udang contoh yang

Lebih terperinci

DESKRIPSI MATA KULIAH

DESKRIPSI MATA KULIAH DESKRIPSI MATA KULIAH Nama Mata Kuliah Kode Mata Kuliah Kredit : Statistika dan Probabilitas : IF32225 : 3 SKS (3X45 menit) Deskripsi : Membahas mengenai cara-cara pengumpulan data, penganalisisan dan

Lebih terperinci

DAFTAR ISI DAFTAR TABEL... DAFTAR GAMBAR... DAFTAR LAMPIRAN...

DAFTAR ISI DAFTAR TABEL... DAFTAR GAMBAR... DAFTAR LAMPIRAN... DAFTAR ISI DAFTAR TABEL... DAFTAR GAMBAR... DAFTAR LAMPIRAN... I. PENDAHULUAN... 1 1.1 Latar Belakang... 1 1.2 Perumusan Masalah... 2 1.3 Tujuan dan Manfaat Penelitian... 4 1.4 Hipotesis.... 5 1.5 Kerangka

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

MA2081 Statistika Dasar

MA2081 Statistika Dasar Catatan Kuliah MA2081 Statistika Dasar Orang Cerdas Belajar Statistika Dosen: Khreshna I.A. Syuhada, MSc. PhD. Kelompok Keilmuan Statistika - FMIPA Institut Teknologi Bandung 2015 1 Tentang MAK6281 Topik

Lebih terperinci

TEORI PENDUGAAN. diketahui berdasarkan informasi sampel.

TEORI PENDUGAAN. diketahui berdasarkan informasi sampel. TEORI PENDUGAAN Estimasi / Pendugaan Suatu pernyataan mengenai parameter populasi yang diketahui berdasarkan informasi sampel. Penduga atau Estimator Suatu statistik ti tik (harga sampel) yang digunakan

Lebih terperinci

BAB V PENUTUP 5.1 Kesimpulan

BAB 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 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 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

BAB 2 LANDASAN TEORI. Analisis regresi merupakan bentuk analisis hubungan antara variabel prediktor

BAB 2 LANDASAN TEORI. Analisis regresi merupakan bentuk analisis hubungan antara variabel prediktor 8 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengertian Analisis Regresi Analisis regresi merupakan bentuk analisis hubungan antara variabel prediktor (variabel independent) dengan variabel outcome (variabel dependen) untuk

Lebih terperinci

3. METODE PENELITIAN

3. METODE PENELITIAN 15 3. METODE PENELITIAN 3.1 Lokasi dan Waktu Penelitian Penelitian dilakukan di muara Sungai Citepus, Kecamatan Palabuhanratu dan muara Sungai Sukawayana, Kecamatan Cikakak, Teluk Palabuhanratu, Kabupaten

Lebih terperinci

SATUAN ACARA PERKULIAHAN MATA KULIAH STATISTIKA DESKRIPTIF (TK) KODE / SKS: KD / 2 SKS

SATUAN ACARA PERKULIAHAN MATA KULIAH STATISTIKA DESKRIPTIF (TK) KODE / SKS: KD / 2 SKS Minggu Pokok Bahasan ke dan TIU 1 1. Pendahulua n tentang konsep statistika dan notasi penjumlahan Sub Pokok Bahasan dan Sasaran Belajar 1.1. Konsep statistika Mahasiswa dapat menjelaskan pengertian statistika

Lebih terperinci

Syllabus Statistika Dasar Semester Ganjil 2012/2013 Prodi Informatika FMIPA Unsyiah

Syllabus Statistika Dasar Semester Ganjil 2012/2013 Prodi Informatika FMIPA Unsyiah Syllabus Statistika Dasar Semester Ganjil 2012/2013 Prodi Informatika FMIPA Unsyiah Nama mata kuliah Statistika Dasar SKS 3 (2 1) Kode INF-201 Prasyarat Matematika Dasar 1 Dosen Pengasuh Kelas A : DR.

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. 1. Analisis regresi linier sederhana 2. Analisis regresi linier berganda. Universitas Sumatera Utara

BAB 2 LANDASAN TEORI. 1. Analisis regresi linier sederhana 2. Analisis regresi linier berganda. Universitas Sumatera Utara BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengertian Regresi Pengertian regresi secara umum adalah sebuah alat statistik yang memberikan penjelasan tentang pola hubungan (model) antara dua variabel atau lebih. Istilah

Lebih terperinci

BAB III BAHAN DAN METODE

BAB III BAHAN DAN METODE BAB III BAHAN DAN METODE 3.1. Tempat dan Waktu Penelitian peranan apartemen ikan pada penangkapan ikan dengan pancing ulur ini dilakukan di perairan Kota Cirebon dengan berpusat di Pangkalan Pendaratan

Lebih terperinci

1. Pendugaan Parameter

1. Pendugaan Parameter . Pendugaan Parameter Di dalam pendugaan parameter terdapat dua jenis pendugaan yaitu : pendugaan parameter ratarata dari sampel dan pendugaan rata-rata dari populasi.. Pendugaan Parameter Satu Rata-Rata

Lebih terperinci

STK 211 Metode statistika. Pengajar : Dr. Agus Mohamad Soleh, SSi, MT Dr.Ir. Muhammad Nur Aidi, MS

STK 211 Metode statistika. Pengajar : Dr. Agus Mohamad Soleh, SSi, MT Dr.Ir. Muhammad Nur Aidi, MS STK 211 Metode statistika Pengajar : Dr. Agus Mohamad Soleh, SSi, MT Dr.Ir. Muhammad Nur Aidi, MS http://www.stat.ipb.ac.id/ 2017 Pengantar Kode Matakuliah: STK211, 3(2-3) Standar Kompetensi: Setelah mengikuti

Lebih terperinci

ESTIMASI. Arna Fariza PENDAHULUAN

ESTIMASI. 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 terperinci

MODUL TEORI ESTIMASI ATAU MENAKSIR TEORI ESTIMASI ATAU MENAKSIR

MODUL TEORI ESTIMASI ATAU MENAKSIR TEORI ESTIMASI ATAU MENAKSIR TEORI ESTIMASI ATAU MENAKSIR MODUL 9 TEORI ESTIMASI ATAU MENAKSIR. Pendahuluan Untuk menginginkan mengumpulkan populasi kita lakukan dengan statistik berdasarkan data yang diambil secara sampling yang

Lebih terperinci

ANALISIS EFISIENSI USAHA TANI IKAN NILA DALAM KERAMBA DI DESA ARO KECAMATAN MUARA BULIAN KABUPATEN BATANG HARI YOLA NOVIDA DEWI NPM.

ANALISIS EFISIENSI USAHA TANI IKAN NILA DALAM KERAMBA DI DESA ARO KECAMATAN MUARA BULIAN KABUPATEN BATANG HARI YOLA NOVIDA DEWI NPM. ANALISIS EFISIENSI USAHA TANI IKAN NILA DALAM KERAMBA DI DESA ARO KECAMATAN MUARA BULIAN KABUPATEN BATANG HARI YOLA NOVIDA DEWI NPM. 09104830090 ABSTRAK Dari luas perairan umum 8.719 hektar memiliki potensi

Lebih terperinci

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN / Selanjutnya, sekolah ini beralamat di desa

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN / Selanjutnya, sekolah ini beralamat di desa BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN 4.1 Hasil Penelitian 4.1.1 Deskripsi Singkat SMP Negeri 1 Suwawa SMP Negeri 1 Suwawa memiliki NSS/NPSN yakni; 201300401001/40500880. Selanjutnya, sekolah ini beralamat

Lebih terperinci

Ishafit

Ishafit ANALISIS DATA PENELITIAN PENDIDIKAN Ishafit ishafit@pfis.uad.ac.id http://ishafit.pfis.uad.ac.id PROGRAM STUDI PENDIDIKAN FISIKA UNIVERSITAS AHMAD DAHLAN Yogyakarta, 2016 STATISTIKA DAN STATISTIK Statistika

Lebih terperinci

Hipotesis Statistik. 3. Terima H 1 (tolak H 0 ) dan populasi sebenarnya. memang H 0 benar = P(terima H 0 / pop H 0 )= 1-α

Hipotesis Statistik. 3. Terima H 1 (tolak H 0 ) dan populasi sebenarnya. memang H 0 benar = P(terima H 0 / pop H 0 )= 1-α Pengujian Hipotesis Hipotesis: kesimpulan sementara dari penelitian, yang akan dibuktikan dengan data empiris Utk diuji secara statistik hipotesis statistik (Ho vs H1) : pernyataan (dugaan) mengenai satu

Lebih terperinci

RENCANA PEMBELAJARAN SEMESTER PROGRAM STUDI AKUNTANSI KOMPUTER D3 BISNIS & KEWIRAUSAHAAN UNIVERSITAS GUNADARMA

RENCANA PEMBELAJARAN SEMESTER PROGRAM STUDI AKUNTANSI KOMPUTER D3 BISNIS & KEWIRAUSAHAAN UNIVERSITAS GUNADARMA RENCANA PEMBELAJARAN SEMESTER PROGRAM STUDI AKUNTANSI KOMPUTER D3 BISNIS & KEWIRAUSAHAAN UNIVERSITAS GUNADARMA Tanggal Penyusunan dd/bb/thn Tanggal revisi dd/bb/thn 16 Agustus 2016 4 Februari 2017 Fakultas

Lebih terperinci

Ayundyah Kesumawati. April 27, 2015

Ayundyah Kesumawati. April 27, 2015 Kesumawati Prodi Statistika FMIPA-UII April 27, 2015 Estimasi interval Jika diperhatikan, terdapat kesamaan rumus-rumus yang dipakai pada saat pengujian hipotesis dan pendugaan selang kepercayaan. Untuk

Lebih terperinci

BAB 6 PENAKSIRAN PARAMETER

BAB 6 PENAKSIRAN PARAMETER BAB 6 PENAKSIRAN PARAMETER Bab 6 PENAKSIRAN PARAMETER Standar Kompetensi : Setelah mengikuti kuliah ini, mahasiswa dapat memahami hubungan nilai sampel dan populasi dan menentukan distribusi sampling yang

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

Lampiran 2. Surat Keterangan Telah Melaksanakan Penelitian

Lampiran 2. Surat Keterangan Telah Melaksanakan Penelitian Lampiran 1. Ilustrasi Peta Lokasi Penelitian 42 Lampiran 2. Surat Keterangan Telah Melaksanakan Penelitian Lampiran 3. Alat yang Digunakan GPS (Global Positioning System) Refraktometer Timbangan Digital

Lebih terperinci

TRY OUT UJIAN NASIONAL

TRY OUT UJIAN NASIONAL PEMERINTAH PROVINSI DAERAH KHUSUS IBUKOTA JAKARTA DINAS PENDIDIKAN MUSYAWARAH KERJA KEPALA SEKOLAH SMA Sekretariat : SMA Negeri 70 Jakarta Jalan Bulungan No. C, Jakarta Selatan Telepon (0) 7667, Fax (0)

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

BAB III METODOLOGI PENELITIAN 15 BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Tempat dan Waktu Penelitian Penelitian ini dilaksanakan di rumah kaca dan laboratorium silvikultur Institut Pertanian Bogor serta laboratorium Balai Penelitian Teknologi

Lebih terperinci

TAHUN PELAJARAN 2003/2004 SMK. Matematika Non Teknik Seni dan Kerajinan (E4-4) PAKET 1 (UTAMA) SELASA, 11 MEI 2004 Pukul

TAHUN PELAJARAN 2003/2004 SMK. Matematika Non Teknik Seni dan Kerajinan (E4-4) PAKET 1 (UTAMA) SELASA, 11 MEI 2004 Pukul DOKUMEN NEGARA 00 EP90 SANGAT RAHASIA UJIAN NASIONAL TAHUN PELAJARAN 00/00 SMK Matematika Non Teknik Seni dan Kerajinan (E) PAKET (UTAMA) SELASA, MEI 00 Pukul 07.0 09.0 DEPARTEMEN PENDIDIKAN NASIONAL Hak

Lebih terperinci

UKURAN PENYEBARAN DATA

UKURAN 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 terperinci

BUKU RANCANGAN PENGAJARAN

BUKU RANCANGAN PENGAJARAN BUKU RANCANGAN PENGAJARAN Mata Kuliah STATISTIK SOSIAL Disusun oleh: SYAHRUL, S.T., M.Eng Program Studi Ilmu Administrasi Fakultas Ilmu Sosial dan Ilmu Politik Universitas 17 Agustus 1945 Samarinda 2015

Lebih terperinci

DISTRIBUSI SAMPLING besar

DISTRIBUSI SAMPLING besar DISTRIBUSI SAMPLING besar Distribusi Sampling Sampling = pendataan sebagian anggota populasi = penarikan contoh / pengambilan sampel Sampel yang baik Sampel yang representatif, yaitu diperoleh dengan memperhatikan

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. Penelitian ini telah dilaksanakan di kelas VIII SMP Negeri 1

BAB III METODE PENELITIAN. Penelitian ini telah dilaksanakan di kelas VIII SMP Negeri 1 25 BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Tempat dan Waktu Penelitian Penelitian ini telah dilaksanakan di kelas VIII SMP Negeri 1 Ajibarang kabupaten Banyumas pada semester genap bulan April tahun ajaran 2011/2012.

Lebih terperinci

I. PENDAHULUAN. rumah kaca yang memicu terjadinya pemanasan global. Pemanasan global yang

I. PENDAHULUAN. rumah kaca yang memicu terjadinya pemanasan global. Pemanasan global yang I. PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Dunia diramaikan oleh isu perubahan iklim bumi akibat meningkatnya gas rumah kaca yang memicu terjadinya pemanasan global. Pemanasan global yang memicu terjadinya perubahan

Lebih terperinci

BAB IV DESKRIPSI HASIL PENELITIAN

BAB IV DESKRIPSI HASIL PENELITIAN BAB IV DESKRIPSI HASIL PENELITIAN A. Deskripsi Data Penelitian Metode Kauny Quantum Memory Berdasarkan hasil angket dan tes yang dilakukan di Pondok Pesantren Modern Manahijussadat, Lebak, Rangkas Bitung.

Lebih terperinci

LATIHAN STATISTIKA DASAR Tahun Akademik 2005/2006

LATIHAN STATISTIKA DASAR Tahun Akademik 2005/2006 LTIHN STTISTIK DSR Tahun kademik 2005/200 1. Diberikan n = 10; 2, 1, 1,, 5,, 4, 2, 7, Hitunglah: a. Mean b. Variansi c. Tentukan simpangan bakunya d. Gunakan turan Empiris untuk mengaproksimasi simpangan

Lebih terperinci

STATISTIK Hypothesis Testing 2 Contoh kasus

STATISTIK Hypothesis Testing 2 Contoh kasus STATISTIK Hypothesis Testing 2 Contoh kasus Chapter 6 Sulidar Fitri, M.Sc Analisis Data Deskriptif Menghitung ukuran tendensi central (mean, median dan modus) dan ukuran dispersi (range, mean deviasi,

Lebih terperinci

REGRESI LINEAR SEDERHANA

REGRESI LINEAR SEDERHANA REGRESI LINEAR SEDERHANA DAN KORELASI 1. Model Regresi Linear 2. Penaksir Kuadrat Terkecil 3. Prediksi Nilai Respons 4. Inferensi Untuk Parameter-parameter Regresi 5. Kecocokan Model Regresi 6. Korelasi

Lebih terperinci

SATUAN ACARA PERKULIAHAN MATA KULIAH STATISTIKA DESKRIPTIF & PRAKTIKUM (AKN) KODE / SKS: KD / 3 SKS

SATUAN ACARA PERKULIAHAN MATA KULIAH STATISTIKA DESKRIPTIF & PRAKTIKUM (AKN) KODE / SKS: KD / 3 SKS Minggu Pokok Bahasan ke dan TIU 1 1. Penahuluan konsep statistika dan notasi penjumlahan Sub Pokok Bahasan dan Sasaran Belajar 1.1. Konsep statistika Mahasiswa dapat menjelaskan pengertian statistika Mahasiswa

Lebih terperinci

B. Lokasi dan Waktu Penelitian Penelitian ini dilaksanakan di SMA N 1 Kaliwungu yang beralamat di Kecamatan Kaliwungu Kabupaten Kendal pada

B. Lokasi dan Waktu Penelitian Penelitian ini dilaksanakan di SMA N 1 Kaliwungu yang beralamat di Kecamatan Kaliwungu Kabupaten Kendal pada BAB III METODE PENELITIAN A. Jenis dan Pendekatan Penelitian Penelitian ini menggunakan jenis dan desain penelitian kuantitatif. Penelitian kuantitatif adalah penelitian yang berlandaskan pada filsafat

Lebih terperinci

UNIVERSITAS BRAWIJAYA FAKULTAS ILMU ADMINISTRASI JURUSAN ADMINISTRASI BISNIS

UNIVERSITAS BRAWIJAYA FAKULTAS ILMU ADMINISTRASI JURUSAN ADMINISTRASI BISNIS UNIVERSITAS BRAWIJAYA FAKULTAS ILMU ADMINISTRASI JURUSAN ADMINISTRASI BISNIS RENCANA PROGRAM & KEGIATAN PEMBELAJARAN SEMESTER(RPKPS) Nama Mata Kuliah Kode Mata Kuliah : Beban sks : 3 sks (1) (2) Minggu

Lebih terperinci

STK511 Analisis Statistika. Pertemuan 5 Statistika Inferensia (1)

STK511 Analisis Statistika. Pertemuan 5 Statistika Inferensia (1) STK511 Analisis Statistika Pertemuan 5 Statistika Inferensia (1) Pendugaan Parameter mengacu pada suatu proses yang menggunakan data contoh untuk menduga nilai suatu parameter (populasi). 5. Statistika

Lebih terperinci

PENDAHULUAN. laut, walaupun jumlahnya sangat terbatas. Dalam kondisi normal, beberapa macam

PENDAHULUAN. laut, walaupun jumlahnya sangat terbatas. Dalam kondisi normal, beberapa macam PENDAHULUAN Latar Belakang Logam dan mineral lainnya hampir selalu ditemukan dalam air tawar dan air laut, walaupun jumlahnya sangat terbatas. Dalam kondisi normal, beberapa macam logam baik logam ringan

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. Pb, Cd, dan Hg di Pantai perairan Lekok Kabupaten Pasuruan.

BAB III METODE PENELITIAN. Pb, Cd, dan Hg di Pantai perairan Lekok Kabupaten Pasuruan. BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Jenis Penelitian Penelitian ini merupakan penelitian deskriptif kuantitatif dengan menggunakan metode transek. Pengambilan sampel menggunakan metode eksploratif dengan pengamatan

Lebih terperinci

MATRIKS SATUAN ACARA PERKULIAHAN MATA KULIAH PROBABILITA TERAPAN (SI) KODE / SKS: KD / 3 SKS

MATRIKS SATUAN ACARA PERKULIAHAN MATA KULIAH PROBABILITA TERAPAN (SI) KODE / SKS: KD / 3 SKS Minggu Pokok Bahasan ke dan TIU 1. 1.Distribusi sampling Memberi penjelasan tentang populasi, sampel, tehnik pengambilan sampel., serta distribusi sampling ratarata Sub Pokok Bahasan dan Sasaran Belajar

Lebih terperinci

Lampiran 1. Sebaran frekuensi panjang ikan kuniran (Upeneus sulphureus) betina yang dianalisis dengan menggunakan metode NORMSEP (Normal Separation)

Lampiran 1. Sebaran frekuensi panjang ikan kuniran (Upeneus sulphureus) betina yang dianalisis dengan menggunakan metode NORMSEP (Normal Separation) 58 Lampiran 1. Sebaran frekuensi panjang ikan kuniran (Upeneus sulphureus) betina yang dianalisis dengan menggunakan metode NORMSEP (Normal Separation) menggunakan program FiSAT II 59 Lampiran 1. (lanjutan)

Lebih terperinci

Pengumunan terkait revisi Dosen Pengampu dan Materi DPI

Pengumunan terkait revisi Dosen Pengampu dan Materi DPI Pengumunan terkait revisi Dosen Pengampu dan Materi DPI Dosen Pengampu: RIN, ASEP, DIAN, MUTA Revisi pada pertemuan ke 13-15 Sehubungan dgn MK Indraja yg dihapus. Terkait hal tersebut, silakan disesuaikan

Lebih terperinci

III BAHAN DAN METODE PENELITIAN. Penelitian ini menggunakan sapi perah FH laktasi dengan total 100 ekor yaitu

III BAHAN DAN METODE PENELITIAN. Penelitian ini menggunakan sapi perah FH laktasi dengan total 100 ekor yaitu III BAHAN DAN METODE PENELITIAN 3.1 Bahan Penelitian Penelitian ini menggunakan sapi perah FH laktasi dengan total 100 ekor yaitu 23 ekor laktasi 1, 37 ekor laktasi 2, 25 ekor laktasi 3, dan 15 ekor laktasi

Lebih terperinci

III. METODOLOGI PENELITIAN di Laboratorium Kimia Analitik dan Kimia Anorganik Jurusan Kimia

III. METODOLOGI PENELITIAN di Laboratorium Kimia Analitik dan Kimia Anorganik Jurusan Kimia 44 III. METODOLOGI PENELITIAN A. Waktu dan Tempat Penelitian Penelitian ini telah dilaksanakan pada bulan Maret sampai dengan bulan Agustus 2011 di Laboratorium Kimia Analitik dan Kimia Anorganik Jurusan

Lebih terperinci