Ukuran tendensi sentral seperti mean, median, dan modus seringkali tidak mempunyai cukup informasi untuk menyimpulkan data yg ada.
|
|
- Yuliani Tanudjaja
- 7 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 Azimmatul Ihwah
2 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 akan dibahas kali ini, yaitu variabilitas (ukuran sebaran/dispersi)
3 Seorang pemain pada suatu tim basket mengalami cedera, jadi pelatih tim tersebut ingin mencari pemain baru untuk menggantikan pemain yg cedera itu. Ada tiga kandidat yg didapat dr seleksi yg dilakukan. Berikut adalah skor point yg didapat ketiga pemain dalam setiap pertandingan yg pernah diikuti.
4 Berapa mean, median dan modus masing-masing pemain tersebut? Pemain mana yg akan dipilih oleh pelatih tim basket untuk menggantikan pemain yg cedera?
5 Mean, median dan modus masing-masing pemain adalah sama yaitu 10. Hasil dari penghitungan mean, median dan modus memang menghasilkan sesuatu yg sama, tetapi kalau dicermati lg pada skor masing-masing pemain memiliki pencapaian yg berbeda. Contohnya pada pemain kedua dan ketiga. Pemain ketiga pernah hanya memperoleh skor 3 pada 2 kali pertandingan, tetapi pemain kedua selalu menghasilkan skor di atas 7 pada pertandingan yg pernah diikuti.
6 Kita dapat mengukur pusat dari data di atas dgn melihat mean. Tetapi mean tidak bisa menjelaskan seberapa menyebar data itu
7 Salah satu ukuran sebaran data (variabilitas) adalah jangkauan. Jangkauan disebut juga range / rentangan. Menghitung jangkauan adalah sangat mudah, yaitu mengurangkan nilai tertinggi dengan nilai terendah dari data. Contoh skor dr salah 1 pemain mempunyai jangkauan = 13 7 = 6
8 Temukan jangkauan dari data di bawah ini 1. 2.
9 Perhitungan mean, nilai terendah, nilai tertinggi dan jangkauan dari kedua data diatas menghasilkan nilai yg sama
10 Jangkauan pada data menghasilkan nilai yg sama, tetapi perhatikan histogram dr kedua data. Kalau dicermati lagi ternyata data tersebar secara berbeda. Pada histogram data kedua, ternyata terjadi loncatan dari skor 8 ke 10 dan dari skor 10 ke 12 karena skor 9 dan 11 mempunyai frekuensi 0. Jangkauan hanya mendeskripsikan lebar dari data, namun tidak bisa menunjukkan apakah terdapat jarak dari skor data satu ke data berikutnya.
11 Banyak data mempunyai jangkauan yg sama, namun dari jangkauan kita hanya bisa tahu seberapa jauh jarak antara nilai terendah dan nilai tertinggi. Sehingga banyak informasi dari data yg tidak terjelaskan. Jadi jangkauan merupakan cara yg paling mudah atau cara yg paling dasar untuk mengetahui sebaran data, namun sangat terbatas sekali untuk memberikan informasi mengenai sebaran yg sesungguhnya dalam data.
12 Bila kurva data yg kita punya seperti dibawah ini, salah satu cara untuk mengatasinya adlh dgn membuat mini range / jangkauan kecil
13 Salah satu cara untuk membuat mini range adalah mengurutkan data kemudian membagi menjadi 4 bagian yang sama. Contoh Kita dapat mengonstruksikan jangkauan dengan cara terlebih dahulu mencari nilai diantara dua bagian data
14 Kuartil adalah nilai yg memisahkan antar bagian data. Kuartil terendah dinamakan kuartil pertama (Q 1 ) dan kuartil tertinggi dinamakan kuartil ketiga (Q 3 ). Sedangkan kuartil tengah (Q 2 ) merupakan median karena membagi data menjadi dua bagian yg sama. Jangkauan dari nilai dalam kuartil terendah dan kuartil tertinggi dinamakan jangkauan interkuartil Jangkauan interkuartil = Q 3 - Q 1
15 Jika banyak data n, maka Mencari letak kuartil terendah : Pertama hitung n : 4. Selanjutnya, 1. Jika hasilnya bilangan bulat, nyatakan dgn k, maka mencari kuartil terendah adalah dgn mencari rata-rata dari data ke-k dan data ke-(k+1). 2. Jika hasilnya bukan bilangan bulat, maka bulatkan ke atas. Posisi kuartil terendah adalah pada hasil pembulatan tersebut. Contoh misal n = 9, maka 9 : 4 = 2.25 dibulatkan ke atas menjadi 3. Jadi kuartil terendah adalah data ke-3
16 Mencari letak kuartil tertinggi : Pertama hitung 3n : 4. Selanjutnya, 1. Bila hasil 3n : 4 adlh bilangan bulat, nyatakan dgn m, maka nilai kuartil tertinggi adalah dengan mencari rata-rata data ke-m dan data ke-(m+1). 2. Jika hasil 3n : 4 bukan bilangan bulat, maka bulatkan hasilnya ke atas. Posisi kuartil tertinggi adalah pada hasil pembulatan tersebut.
17 Jika data disajikan dalam tabel distribusi frekuensi data berkelompok, maka kuartil ke-i dicari dgn rumus Kuartil ke i = b + l i 4 N F f, i = 1,2,3 dimana b adalah tepi bawah kelas kuartil ke-i, l adalah luas kelas, F adalah jumlah frekuensi sebelum kelas kuartil ke-i, f adalah frekuensi kelas kuartil dan N adalah banyaknya data.
18 Simpangan Kuartil Q d = simpangan kuartil Q 3 = nilai kuartil ke-3 Q 1 = nilai kuartil ke-1
19 Simpangan mutlak rata-rata Data tidak berkelompok (mean deviation) Data berkelompok X m,i = nilai tengah dari interval kelas k = jumlah interval kelas n = banyaknya data f i = frekuensi dalam interval
20 Box Plot pertama kali dikenalkan oleh American Statistician, John Tukey, pada tahun 1977 yg berguna untuk menampilkan lima summary dalam data yaitu median, kuartil, data maksimum dan minimum. Boxplot merupakan diagram yg terdiri dari box dan whiskers, sehingga biasa disebut juga dgn box and whisker plot.
21 Box Plot dapat digambarkan dalam posisi vertical maupun horizontal.
22 Interpretasi Boxplot: Box mengandung 50% dari data. Tepi kanan dari box disebut Q3 (75% dari data) dan tepi kiri dari box disebut Q1(25 % dari data). Garis yang terdapat pada box disebut dengan median data (Q2). Titik terakhir dari garis vertical merupakan nilai maksimum dan minimum (jika tidak ada outlier) Titik yang berada di luar garis tersebut disebut dengan outlier. Outlier yaitu data yang terletak diluar jarak 1.5 * jangkauan interkuartil dari kuartil pertama dan ketiga. Untuk boxplot horizontal, titik ujung garis whisker kiri adlh nilai terendah dari data yg lebih dari Q1-(1.5xjangkauan interkuartil), dan titik ujung garis whisker kanan adalah nilai tertinggi dari data yg kurang dari Q3+(1.5xjangkauan interkuartil)
23 Apabila jarak antara tepi kiri dan tepi kanan ke median data tidak sama, berarti distribusi data tersebut tidak simetris (skewed).
24 Misal berikut ini terdapat data tinggi badan siswa dalam cm: Dari data tersebut diperoleh beberapa statistik: Mean : cm Median : cm SE Mean: 0.46 St. Dev: 3.31 Nilai minimum: cm Nilai maximum: 160 cm Q1: cm Q3: cm
25 Boxplot untuk data diatas adalah (Data maks < Q3+1.5xIQR) (Data min > Q1-1.5XIQR) Terdapat 1 outlier yaitu 160, karena 160 > Q x 4.2
26 Buat Boxplot dari skor point kedua pemain basket berikut (buat dalam satu gambar) Pemain mana yg akhirnya dipilih untuk menggantikan pemain yg cedera?
27 Jika akhirnya pelatih memilih pemain pertama untuk menggantikan pemain yg cedera dlm tim berdasarkan median maupun jangkauan interkuartil, namun problemnya adalah kedua ukuran data tersebut hanya dapat mengukur seberapa jauh jarak skor tertinggi dan skor terendah. Pelatih tersebut ingin juga mengetahui seberapa stabil kondisi pemain dgn melihat skornya. Terdapat ukuran yg lebih tepat untuk mengukur seberapa dekat skor yg diperoleh dgn mean. Dengan kata lain kita ingin mengetahui seberepa besar variabilitas data.
28 Salah satu cara untuk mengetahui variabilitas data adalah melalui variansi. Variansi juga adalah salah satu cara untuk mengukur sebaran data. Variansi pada populasi disimbolkan dengan σ 2, dihitung dengan menggunakan rumus. f x μ 2 N f x i μ 2 untuk data pada tabel distribusi frekuensi data tunggal untuk data pada tabel distribusi frekuensi data N berkelompok, dgn x i merupakan titik tengah tiap kelas f adalah frekuensi tiap nilai atau frekuensi tiap kelas dan N adalah banyak data.
29 Untuk penyederhanaan penghitungan, variansi dapat dihitung menggunakan rumus fx 2 fx N N data tunggal 2, untuk data pada tabel distribusi frekuensi 2 fx i fx 2 i, untuk data pada tabel distribusi frekuensi N N data berkelompok, dengan x i adalah titik tengah tiap kelas. dan f adalah frekuensi tiap nilai atau frekuensi tiap kelas dan N adalah banyak data.
30 Variansi pada sampel disimbolkan dgn s 2, dihitung dengan rumus. f x x 2 n 1 tunggal f x i x 2 dan n 1 untuk data pada tabel distribusi frekuensi data untuk data pada tabel distribusi frekuensi data berkelompok, dgn x i merupakan titik tengah tiap kelas. f adalah frekuensi tiap nilai atau frekuensi tiap kelas dan n adalah ukuran sampel.
31 Penyederhanaan rumus variansi pada sampel n fx2 fx 2, untuk data pada tabel distribusi frekuensi data n n 1 tunggal. n fx i 2 fx 2 i, untuk data pada tabel distribusi frekuensi data n n 1 berkelompok, dengan x i merupakan titik tengah tiap kelas. dan f adalah frekuensi tiap nilai/tiap kelas, n merupakan ukuran sampel.
32 Perhatikan bahwa variansi adalah rataan kuadrat jarak tiap nilai dari mean. Ukuran yg benar-benar menyatakan jarak nilai dari mean adalah standar deviasi. Standar deviasi merupakan akar dari variansi. Standar deviasi pada populasi disimbolkan dengan σ dan pada sampel disimbolkan dengan s. σ = Variansi
33 Menunjukkan seberapa nilai menyimpang dari rataannya. Standard scores atau bilangan baku merupakan ukuran yg bersifat individual. Bilangan baku untuk setiap nilai/skor x i pada sampel dilambangkan dengan z i dicari dgn menggunakan rumus z i = x i x s
34 Hitung dan bandingkan standard scores dari kedua pemain basket berikut
35 Berikut standard scores dari kedua pemain dalam kurva Jika skor kedua pemain distandardize, maka skor dari pemain kedua lebih tinggi dari pemain pertama. Jadi meskipun pencapain skor pemain pertama lebih tinggi pada suatu pertandingan, tetapi dikatakan bahwa track record pencapaian prestasi pemain kedua relatif lebih baik dr pemain pertama.
36 Diketahui besarnya pinjaman 7 orang nasabah suatu bank sbb. (dalam juta Rp). Nama A B C D E F G Pinjaman Selidiki, apakah terdapat nasabah yang pinjamannya cukup sedikit atau sangat besar dibandingkan dengan nasabah lainnya 36
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 terperinciDISPERSI DATA. - Jangkauan (Range) - Simpangan/deviasi Rata-rata (Mean Deviation) - Variansi (Variance) - Standar Deviasi (Standart Deviation)
DISPERSI DISPERSI DATA Ukuran penyebaran suatu kelompok data terhadap pusat data. - Jangkauan (Range) - Simpangan/deviasi Rata-rata (Mean Deviation) - Variansi (Variance) - Standar Deviasi (Standart Deviation)
Lebih terperinciOleh Azimmatul Ihwah
Oleh Azimmatul Ihwah Kasus: Di 5 perusahaan sejenis di kota Malang, yaitu perusahaan A, B, C, D dan E, seorang manufacturer ingin mengetahui perusahaan mana dengan kinerja karyawan terbaik. Diambil 50
Lebih terperinciKing s Learning Be Smart Without Limits NAMA : KELAS :
NAMA : KELAS : A. PENGERTIAN STATISTIKA Statistika adalah ilmu yang mempelajari cara mengumpulkan dan menyusun data, mengolah dan menganalisis data, serta menyajikan data. Statistik adalah hasil dari pengolahan
Lebih terperinciUKURAN NILAI SENTRAL&UKURAN PENYEBARAN. Tita Talitha, MT
UKURAN NILAI SENTRAL&UKURAN PENYEBARAN Tita Talitha, MT DISTRIBUSI FREKWENSI PENGERTIAN distribusi frekwensi adalah suatu tabel dimana banyaknya kejadian / frekwensi didistribusikan ke dalam kelas-kelas
Lebih terperinciPENGUKURAN DESKRIPTIF
PENGUKURAN DESKRIPTIF STATISTIK INDUSTRI I Jurusan Teknik Industri Universitas Brawijaya Malang 1 PENGUKURAN DESKRIPTIF Suatu pengukuran yang bertujuan untuk memberikan gambaran tentang data yang diperoleh
Lebih terperinciPengukuran Deskriptif. Debrina Puspita Andriani /
Pengukuran Deskriptif 3 Debrina Puspita Andriani E-mail : debrina.ub@gmail.com / debrina@ub.ac.id 2 Outline Pendahuluan Tendensi Sentral Ukuran Dispersi 3 Pendahuluan Pengukuran Deskriptif 4 Definisi Pengukuran
Lebih terperinciPengukuran Deskriptif
Pengukuran Deskriptif 2.2 Debrina Puspita Andriani E-mail : debrina.ub@gmail.com / debrina@ub.ac.id 2 Outline Pendahuluan Tendensi Sentral Ukuran Dispersi 3 Pendahuluan Pengukuran Deskriptif 4 Definisi
Lebih terperinciOleh Azimmatul Ihwah
Oleh Azimmatul Ihwah Kasus: Di sebuah SMA di kota Solo, seorang guru ingin mengetahui kelas mana di kelas XI IPA adalah kelas terbaik untuk mata pelajaran Kimia. Dari 5 kelas XI IPA yang ada di sekolah
Lebih terperinciSTK 211 Metode statistika. Agus Mohamad Soleh
STK 211 Metode statistika Merupakan teknik penyajian dan peringkasan data sehingga menjadi informasi yang mudah dipahami Apa yang disajikan dan diringkas? --> PEUBAH Univariate vs Bivariate vs Multivariate
Lebih terperinciHARISON,S.Pd,M.Kom JURUSAN TEKNIK INFORMATIKA FAKULTAS TEKNOLOGI INDUSTRI INSTITUT TEKNOLOGI PADANG
HARISON,S.Pd,M.Kom JURUSAN TEKNIK INFORMATIKA FAKULTAS TEKNOLOGI INDUSTRI INSTITUT TEKNOLOGI PADANG HOMOGEN DAN HETEROGEN DATA I. 50,50,50,50,50 II. 30,40,50,60,70 III.0,30,50,70,80 Ketiga kelompok data
Lebih terperinciUKURAN 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 terperinciSTK 211 Metode statistika. Materi 2 Statistika Deskriptif
STK 211 Metode statistika Materi 2 Statistika Deskriptif 1 Statistika Deskriptif Merupakan teknik penyajian dan peringkasan data sehingga menjadi informasi yang mudah dipahami Penyajian data dapat dilakukan
Lebih terperinciPENYAJIAN DATA. Cara Penyajian Data meliputi :
PENYAJIAN DATA Cara Penyajian Data meliputi : 1. Tabel Tabel terbagi menjadi : - Tabel Biasa - Tabel Kontingensi - Tabel Distribusi Tabel Distribusi terbagi menjadi : Tabel Distribusi Mutlak Tabel Distribusi
Lebih terperinciDistribusi Frekuensi dan Statistik Deskriptif Lainnya
BAB 2 Distribusi Frekuensi dan Statistik Deskriptif Lainnya Misalnya seorang penjaga gudang mencatat berapa sak gandum keluar dari gudang selama 15 hari kerja, maka diperoleh distribusi data seperti berikut.
Lebih terperinciLAB MANAJEMEN DASAR MODUL STATISTIKA 1. Nama : NPM : Kelas : Fakultas Ekonomi Universitas Gunadarma Kelapa Dua
LAB MANAJEMEN DASAR MODUL STATISTIKA 1 Nama : NPM : Kelas : Fakultas Ekonomi Universitas Gunadarma Kelapa Dua 1 UKURAN STATISTIK Pendahuluan Ukuran statistik merupakan ukuran yang menunjukkan bagaimana
Lebih terperinciStatistika Deskriptif
Statistika Deskriptif Materi 2 - STK511 AnalisisStatistika September 26, 2017 Sep, 2017 1 Merupakan teknik penyajian dan peringkasan data sehingga menjadi informasi yang mudah dipahami Apa yang disajikan
Lebih terperinciBAB 3: NILAI RINGKASAN DATA
BAB 3: NILAI RINGKASAN DATA Penyajian data dalam bentuk tabel dan grafik memberikan kemudahan bagi kita untuk menggambarkan data dan membuat kesimpulan terhadap sifat data. Namun tabel dan grafik belum
Lebih terperinciUKURAN 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 terperinciSTATISTIK. Rahma Faelasofi
STATISTIK Rahma Faelasofi 1 BAB 3 VARIABILITAS Pengertian Jangkauan Mean deviasi Standar deviasi 2 Pengertian Pengukuran penyebaran adalah pengukuran tingkat penyebaran nilai dalam suatu kumpulan data
Lebih terperinciDeviasi rata-rata (rata-rata simpangan) data yang belum dikelompokkan
Statistik Deskriptif DEVIASI RATA-RATA / RATA-RATA SIMPANGAN Mean Deviasi atau Average Deviation atau Deviasi Mean dari deviasi nilai-nilai dari Mean dalam suatu distribusi, diambil nilainya yang absolut.
Lebih terperinciSTATISTIKA MATEMATIKA KELAS XI MIA
STATISTIKA MATEMATIKA KELAS XI MIA STATISTIKA Matematika Kelas XI MIA 90 80 70 60 50 40 30 20 10 0 East West North 1st Qtr 2nd Qtr 3rd Qtr 4th Qtr Disusun oleh : Markus Yuniarto, S.Si Tahun Pelajaran 2016
Lebih terperinciMasalah Penyebaran data. Riana Nurhayati
Masalah Penyebaran data Riana Nurhayati Penyebaran Data Penyajian data statistik dalam berbagai bentuk tabel distribusi frekuensi dan grafik, masih belum bisa membuat angka menjadi berbicara. Untuk dapat
Lebih terperinciUKURAN PENYEBARAN DATA
UKURAN PENYEBARAN DATA HERDIAN S.Pd., M.Pd. SEKOLAH TINGGI MANAJEMEN INFORMATIKA DAN KOMPUTER (STMIK) PRINGSEWU UKURAN PENYEBARAN DATA Selain ukuran pemusatan data dan ukuran letak data, ada juga yang
Lebih terperinciBESARAN STATISTIK (UKURAN TENGAH DAN UKURAN
BESARAN STATISTIK (UKURAN TENGAH DAN UKURAN DISPERSI) UKURAN TENGAH Ukuran tengah nilai tunggal yang representatif untuk keseluruhan nilai data. Ukuran tendensi sentral nilainya cenderung terletak di urutan
Lebih terperinciLEMBAR AKTIVITAS SISWA STATISTIKA 2 B. PENYAJIAN DATA
Nama Siswa Kelas : : LEMBAR AKTIVITAS SISWA STATISTIKA 2 B. PENYAJIAN DATA Beberapa bentuk penyajian data, sebagai berikut: Kompetensi Dasar (KURIKULUM 2013): 3.15 Memahami dan menggunakan berbagai ukuran
Lebih terperinciStatistika & Probabilitas
Statistika & Probabilitas Dispersi Data Dispersi Data Dispersi adalah ukuran penyebaran suatu kelompok data terhadap pusat data. Beberapa jenis ukuran dispersi data : Jangkauan (range) Simpangan rata-rata
Lebih terperinciStatistik Deskriptif. Statistik Farmasi 2015
Statistik Deskriptif Tujuan perkuliahan Setelah mengikuti perkuliahan, diharapkan mahasiswa mampu: 1. Meringkas data, dengan menggunakan pengukuran tendensi sentral seperti rata-rata, median, modus dan
Lebih terperinciBy : Hanung N. Prasetyo
theory STATISTIKA DESKRIPTIF By : Hanung N. Prasetyo UKURAN PEMUSATAN Nilai tunggal yang mewakili semua data atau kumpulan pengamatan dimana nilai tersebut menunjukkan pusat data. Yang termasuk ukuran
Lebih terperinci5. STATISTIKA PENYELESAIAN. a b c d e Jawab : b
. STATISTIKA A. Membaca Sajian Data dalam Bentuk Diagram. UN 00 IPS PAKET A Diagram lingkaran berikut menunjukan persentase jenis pekerjaan penduduk di kota X. Jumlah penduduk seluruhnya adalah 3.600.000
Lebih terperinciUKURAN PENYEBARAN DATA
UKURAN PENYEBARAN DATA STKIP SILIWANGI BANDUNG Sumber : 1.Sudjana. Budino dan Koster 3. Berbagai sumber LUVY S. ZANTHY 1 Ukuran Penyebaran Data (Ukuran Dispersi) Ukuran penyebaran data atau ukuran dispersi
Lebih terperinciTentang MA5283 Statistika BAB 1 STATISTIKA DESKRIPTIF MA5283 STATISTIKA. Dosen: Khreshna I.A. Syuhada, MSc. PhD. Orang Cerdas Belajar Statistika
Orang Cerdas Belajar Statistika Bentuk perkuliahan Jadwal Kuliah Buku teks Penilaian Matriks kegiatan perkuliahan Jadwal Kuliah 1 Tatap muka di kelas 2 Praktikum di Lab. Statistika dan Komputasi Bentuk
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. Nilai ujian statistik 5 mahasiswa kelas A adalah 71,75,79,77,73 Nilai ujian statistik 5 mahasiswa kelas B adalah 45,60, 90,85,95
BAB I PENDAHULUAN Dalam penyelidikan data sering kali kita membutuhkan informasi yang lebih banyak dari pada hanya mengetahui salah satu tendensi sentral saja. Misal kita ingin mengetahui bagaimana penyebaran
Lebih terperinciTabel 7-1 Rata-rata hitung hasil test mata kuliah statistik deskriptif kelompok A dan B. A B
A. Pengukuran Penyebaran (Dispersi) 1. Pengertian Tentang Disperse. Digunakan untuk menunjukkan keadaan berikut : a. Gambaran variabilitas data Yang dimaksud dengan variabilitas data adalah suatu ukuran
Lebih terperincidapat digunakan formulasi sebagai berikut : Letak Letak Letak
1. Ukuran Letak Agar kita dapat mengetahui lebih jauh mengenai karakteristik data observasi dengan beberapa ukuran sentral, kita sebaiknya mengetahui beberapa ukuran lain, yaitu ukuran letak. Ada tiga
Lebih terperinciCIRI-CIRI DISTRIBUSI NORMAL
DISTRIBUSI NORMAL CIRI-CIRI DISTRIBUSI NORMAL Berbentuk lonceng simetris terhadap x = μ distribusi normal atau kurva normal disebut juga dengan nama distribusi Gauss, karena persamaan matematisnya ditemukan
Lebih terperinciUKURAN PEMUSATAN DATA STATISTIK
UKURAN PEMUSATAN DATA STATISTIK Pengantar Dari setiap kumpulan data, terdapat tiga ukuran atau tiga nilai statistik yang dapat mewakili data tersebut, yaitu rataan (mean), median, dan modus. Ketiga nilai
Lebih terperinciPENS. Probability and Random Process. Topik 2. Statistik Deskriptif. Prima Kristalina Maret 2016
Program Pasca Sarjana Terapan Politeknik Elektronika Negeri Surabaya Probability and Random Process Topik 2. Statistik Deskriptif Prima Kristalina Maret 2016 1 Outline [2][1] 1. Penyajian Data o Tabel
Lebih terperinciStatistik Deskriptif Ukuran Dispersi
MAKALAH STATISTIKA DASAR Statistik Deskriptif Ukuran Dispersi Oleh: Kelompok 1 Dwireta Ramadanti Aliv Vito Palox Arif Rahman Hakim Asrar Halim Desi Anggraini Eki Maruci Hary Sentosa Monalisa Muhammad Irvand
Lebih terperinciMetode Penelitian Kuantitatif Aswad Analisis Deskriptif
Analisis Deskriptif Tanpa mengurangi keterumuman, pembahasan analisis deskriptif kali ini difokuskan kepada pembahasan tentang Ukuran Pemusatan Data, dan Ukuran Penyebaran Data Terlebih dahulu penting
Lebih terperinciTATAP MUKA IV UKURAN PENYIMPANGAN SKEWNESS DAN KURTOSIS. Fitri Yulianti, SP. MSi.
TATAP MUKA IV UKURAN PENYIMPANGAN SKEWNESS DAN KURTOSIS Fitri Yulianti, SP. MSi. UKURAN PENYIMPANGAN Pengukuran penyimpangan adalah suatu ukuran yang menunjukkan tinggi rendahnya perbedaan data yang diperoleh
Lebih terperinciPertemuan 8 UKURAN PENYEBARAN. A. Ukuran Penyebaran untuk Data yang tidak Dikelompokkan. Terdapat empat ukuran penyebaran absolut yang utama, yaitu:
Pertemuan 8 UKURA PEYEBARA 1. Pengertian Penyebaran (Dispersi) Penyebaran adalah perserakan data individual terhadap nilai rata-rata. Data homogen memiliki penyebaran (dispersi) yang kecil, sedangkan data
Lebih terperinciPENGUKURAN VARIANS DAN SIMPANGAN BAKU
PEGUKURA VARIAS DA SIMPAGA BAKU Varians data yang belum dikelompokkan Pengertian varians mirip dengan deviasi rata-rata. Hanya saja, untuk memperoleh hasil perhitungan dalam bilangan positif tidak lagi
Lebih terperinci1.0 Distribusi Frekuensi dan Tabel Silang
ANALISIS DESKRIPTIF 1.0 Distribusi Frekuensi dan Tabel Silang 1.1 Pengantar Statistik deskriptif Statistika deskriptif adalah bidang statistika yang mempelajari tatacara penyusunan dan penyajian data yang
Lebih terperinciMA5182 Topik dalam Statistika I: Statistika Spasial. Utriweni Mukhaiyar
Review 1: Statistika Deskriptif MA5182 Topik dalam Statistika I: Statistika Spasial 28 Agustus 2012 28 Agustus 2012 Utriweni Mukhaiyar Ilustrasi Berikut adalah data rata-rata curah hujan bulanan yang diamati
Lebih terperinciKWARTIL, DESIL DAN PERSENTIL
KWARTIL, DESIL DA PERSETIL 1. KWARTIL Kwartil merupakan nilai yang membagi frekuensi distribusi data menjadi empat kelompok yang sama besar. Dengan kata lain kwartil merupakan nilai yang membagi tiaptiap
Lebih terperinciUKURAN DISPERSI (SEBARAN)DATA
Malim Muhammad, M.Sc. UKURAN DISPERSI (SEBARAN)DATA J U R U S A N A G R O T E K N O L O G I F A K U L T A S P E R T A N I A N U N I V E R S I T A S M U H A M M A D I Y A H P U R W O K E R T O DISPERSI
Lebih terperinciDAN ANALISIS DATA. Sari Numerik. MA 2181 Analisis Data 8 Agustus 2011 Utriweni Mukhaiyar. 1. Statistik dan Statistika. 2. Populasi dan Sampel
PENGANTAR STATISIK DAN ANALISIS DATA 1. Statistik dan Statistika 2. Populasi dan Sampel 3. Jenis-jenis Observasi 4. STATISTIKA DESKRIPTIF Sari Numerik Penyajian Data MA 2181 Analisis Data 8 Agustus 2011
Lebih terperinciPENGANTAR & STATISTIKA DESKRIPTIF. Utriweni Mukhaiyar
PENGANTAR & STATISTIKA DESKRIPTIF BI5106 Analisis Biostatistik Utriweni Mukhaiyar 2 Ilustrasi Berikut adalah data produksi panas bumi di 25 titik pengeboran (ton/jam): 77.71 44.24 60.00 89.54 85.64 60.00
Lebih terperinciCatatan Kuliah. Analisis Data. Orang Cerdas Belajar Statistika. disusun oleh. Khreshna I.A. Syuhada, MSc. PhD.
Catatan Kuliah Analisis Data Orang Cerdas Belajar Statistika disusun oleh Khreshna I.A. Syuhada, MSc. PhD. Kelompok Keilmuan STATISTIKA - FMIPA Institut Teknologi Bandung 2013 Tentang Analisis Data A.
Lebih terperinciBAB IV DISPERSI DATA
BAB IV DIPERI DATA Dispersi adalah ukuran penyebaran suatu kelompok data terhadap pusat data. Ukuran dispersi yang sering digunakan dalam penelitian ialah jangkauan (range), simpangan rata-rata (mean deviation),
Lebih terperinciMacam ukuran penyimpangan. Range/Rentang/Jangkauan Standar Deviasi/simpangan baku Varians Ukuran penyimpangan lain
UKURAN PENYIMPANGAN Ukuran penyimpangan adalah ukuran yang menyatakan seberapa jauh penyimpangan nilainilai data dari nilai-nilai pusatnya atau ukuran yang menyatakan seberapa banyak nilai-nilai data yang
Lebih terperinciMA2081 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 terperinciREVIEW BIOSTATISTIK DESKRIPTIF
REVIEW BIOSTATISTIK DESKRIPTIF POKOK BAHASAN 1. Konsep statistik deskriptif 2. Data dan variabel 3. Nilai Tengah (Ukuran Pusat), posisi dan variasi) pada data tunggal dan kelompok 4. Penyajian data 5.
Lebih terperinciPENGUNAAN STEM AND LEAF DAN BOXPLOT UNTUK ANALISIS DATA. Moh Yamin Darsyah ABSTRAK
PENGUNAAN STEM AND LEAF DAN BOXPLOT UNTUK ANALISIS DATA Moh Yamin Darsyah Program Studi Statistika Universitas Muhammadiyah Semarang yamindarsyah@gmail.com ABSTRAK Banyak sekali data dalam kehidupan yang
Lebih terperinciBy Syarifah Hikmah JS. MK Statistika (MAM 4137)
By Syarifah Hikmah JS MK Statistika (MAM 4137) Daftar Isi Wilayah/Rentang Deviasi rata-rata terhadap nilai tengah Ragam Simpangan baku Ukuran Statistik Untuk menjelaskan ciri-ciri data yang penting maka
Lebih terperinciUkuran Penyebaran Suatu ukuran baik parameter atau statistik untuk mengetahui seberapa besar penyimpangan data dengan nilai rata-rata hitungnya.
UKURAN PENYEBARAN 1 Bab 4 PENGANTAR Ukuran Penyebaran Suatu ukuran baik parameter atau statistik untuk mengetahui seberapa besar penyimpangan data dengan nilai rata-rata hitungnya. Ukuran penyebaran membantu
Lebih terperinciANALISIS DATA EKSPLORATIF MODUL 4 PENGANTAR MINITAB
ANALISIS DATA EKSPLORATIF KELAS C2 MODUL 4 PENGANTAR MINITAB Nama Nomor Praktikan Mahasiswa Sri Siska Wirdaniyati 12611125 Tanggal Kumpul 5 Desember 2013 Praktikan Tanda tangan Laboran Nama Penilai Tanggal
Lebih terperinciSTATISTIKA DESKRIPTIF. Wenny Maulina, S.Si., M.Si
STATISTIKA DESKRIPTIF Wenny Maulina, S.Si., M.Si Statistika Deskripsi Merupakan teknik penyajian dan peringkasan data sehingga menjadi informasi yang mudah dipahami. Teknik Penyajian Data Tabel Gambar
Lebih terperinciBAB III UKURAN TENGAH DAN DISPERSI
BAB III UKURAN TENGAH DAN DISPERSI Dalam pembicaraan yang lalu kita telah mempresentasikan data dalam bentuk tabel dan grafik yang bertujuan meringkaskan dan menggambarkan data kuantitatif, untuk mendapatkan
Lebih terperinciPenyimpulan data numerik & kategorik. Elsa Roselina Dewi Gayatri
Penyimpulan data numerik & kategorik Elsa Roselina Dewi Gayatri P. data numerik Tendensi sentral (mean, median, modus) Hubungan mean, median, modus Ukuran variasi (range, interkuartil range, mean deviasi,
Lebih terperinciPengumpulan & 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 terperinciMODUL MATEMATIKA SMA IPA Kelas 11
SMA IPA Kelas A. Data Tunggal No. Jenis Rumus Rumus. Rata-rata (rataan) hitung _ x x x x n Median Me x, untuk n ganjil _ x : rata-rata x n : data ke-n n : banyaknya data. Modus Modus (Mo) merupakan data
Lebih terperinciSTAND N AR R K OMP M E P T E EN E S N I:
Silabus Matematika Kelas XI IPS Smester 1 STANDAR KOMPETENSI: Menggunakan aturan statistika, kaidah pencacahan, dan sifat- sifat peluang dalam pemecahan masalah. u Kompetensi Dasar 1.1 Membaca data dalam
Lebih terperinciProbabilitas dan Statistika Analisis Data dan Ukuran Pemusatan. Adam Hendra Brata
Probabilitas dan Analisis dan Adam Hendra Brata Deskriptif Induktif Pembagian Deskriptif Metode guna mengumpulkan, menghitung, dan menyajikan suatu data secara kwantitatif sehingga memberikan informasi
Lebih terperinciLAB MANAJEMEN DASAR MODUL STATISTIKA 1
LAB MANAJEMEN DASAR MODUL STATISTIKA 1 Nama : NPM/Kelas : Fakultas/Jurusan : Hari dan Shift Praktikum : Fakultas Ekonomi Universitas Gunadarma Kelapa dua E531 1 UKURAN STATISTIK Pendahuluan Ukuran statistik
Lebih terperinciPENGUKURAN 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 terperinciC. Ukuran Letak dan Ukuran Penyebaran Data
C. Ukuran Letak dan Ukuran Penyebaran Data. Ukuran Letak Data Tunggal a. Kuartil Pada data dengan banyak data n 4, Kuartil membagi data menjadi 4 bagian sama banyak, sehingga diperoleh tiga nilai yang
Lebih terperinciLABORATORIUM STATISTIK DAN OPTIMASI INDUSTRI FAKULTAS TEKNIK PROGRAM STUDI TEKNIK INDUSTRI UNIVERSITAS PEMBANGUNAN NASIONAL VETERAN JAWA TIMUR
TNR 12 space 1.15 LABORATORIUM STATISTIK DAN OPTIMASI INDUSTRI FAKULTAS TEKNIK PROGRAM STUDI TEKNIK INDUSTRI UNIVERSITAS PEMBANGUNAN NASIONAL VETERAN JAWA TIMUR LAPORAN RESMI MODUL I TNR 12 Space 2.0 STATISTIK
Lebih terperinciSTATISTIK 1. PENDAHULUAN
STATISTIK. PENDAHULUAN Statistika yaitu ilmu pengetahuan yang mempelajari cara pengumpulan, pengolahan, penyajian, analisa data dan pengambilan kesimpulan dari siat-siat data. Statistik yaitu kumpulan
Lebih terperinciMA2082 BIOSTATISTIKA Orang Biologi Tidak Anti Statistika
Catatan Kuliah MA2082 BIOSTATISTIKA Orang Biologi Tidak Anti Statistika disusun oleh Khreshna I.A. Syuhada, MSc. PhD. Kelompok Keilmuan STATISTIKA - FMIPA Institut Teknologi Bandung 2011 Tentang MA2082
Lebih terperinci7.1 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 terperinciStatistik Dasar. 1. Pendahuluan Persamaan Statistika Dalam Penelitian. 2. Penyusunan Data Dan Penyajian Data
Statistik Dasar 1. Pendahuluan Persamaan Statistika Dalam Penelitian 2. Penyusunan Data Dan Penyajian Data 3. Ukuran Tendensi Sentral, Ukuran Penyimpangan 4. Momen Kemiringan 5. Distribusi Normal t Dan
Lebih terperinciMODUL STATISTIKA KELAS : XI BAHASA. Disusun Oleh : Drs. Pundjul Prijono Nip
MODUL MATEMATIKA MODUL 11.1.1 STATISTIKA KELAS : XI BAHASA Disusun Oleh : Drs. Pundjul Prijono Nip. 1980117.198101.1.003 PEMERINTAH KOTA MALANG DINAS PENDIDIKAN SMA NEGERI 6 Jalan Mayjen Sungkono No. 8
Lebih terperinciLAMPIRAN III PERHITUNGAN MEAN, MEDIAN, MODUS STANDAR DEVIASI DAN DISTRIBUSIFREKUENSI
LAMPIRAN III PERHITUNGAN MEAN, MEDIAN, MODUS STANDAR DEVIASI DAN DISTRIBUSIFREKUENSI 1. Proses perhitungan tabel distribusi frekuensi, mean, median, modus dan standar deviasi pendapat siswa tentang strategi
Lebih terperinciPENGUKURAN 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 dengan kebutuhan dan karakter data itu sendiri. Dalam proses
Lebih terperinciTUGAS II STATISTIKA. Oleh. Butsiarah / 15B Kelas B PROGRAM STUDI PENDIDIKAN TEKNOLOGI DAN KEJURUAN PROGRAM PASCASARJANA
TUGAS II STATISTIKA Oleh Butsiarah / 15B20020 Kelas B PROGRAM STUDI PENDIDIKAN TEKNOLOGI DAN KEJURUAN PROGRAM PASCASARJANA UNIVERSITAS NEGERI MAKASSAR 2015 1. Penelitian terhadap nilai mahasiswa S1 Jurusan
Lebih terperinciDISTRIBUSI NORMAL. Pertemuan 3. Distribusi Normal_M. Jainuri, M.Pd 1
DISTRIBUSI NORMAL Pertemuan 3 1 Distribusi Normal Pertama kali diperkenalkan oleh Abraham de Moivre (1733). De Moivre menemukan persamaan matematika untuk kurva normal yang menjadi dasar dalam banyak teori
Lebih terperinciS T E M - A N D - L E A F P L O T. PENYUSUN: Agung Tri Pamungkas ( ) Alfan Bahar ( ) Sela Anisada ( ) Kelas 1F
PENYUSUN: Agung Tri Pamungkas (15.8472) Alfan Bahar (15.8486) Sela Anisada (15.8891) Kelas 1F Sekolah Tinggi Ilmu Statistik 2016 i KATA PENGANTAR Puji syukur kehadirat Tuhan Yang Maha Esa atas segala rahmat-nya
Lebih terperinciSTATISTIKA DESKRIPTIF. Tendensi Sentral & Ukuran Dispersi
STATISTIKA DESKRIPTIF Tendensi Sentral & Ukuran Dispersi Statistik dan Statistika Statistik : nilai-nilai ukuran data yang mudah dimengerti. Contoh : statistik liga sepak bola Indonesia Statistika : ilmu
Lebih terperinciDISTRIBUSI PROBABILITAS KONTINYU. Nur Hayati, S.ST, MT Yogyakarta, Maret 2016
DISTRIBUSI PROBABILITAS KONTINYU Nur Hayati, S.ST, MT Yogyakarta, Maret 2016 DISTRIBUSI PELUANG KONTINYU Berbeda dengan variabel random diskrit, sebuah variabel random kontinyu adalah variabel yang dapat
Lebih terperinciProbabilitas dan Statistika Analisis Data Lanjut. Adam Hendra Brata
Probabilitas dan Analisis Lanjut Adam Hendra Brata Tunggal Populasi adalah sebagai sekumpulan data yang mengidentifikasi suatu fenomena. Sampel adalah sekumpulan data yang diambil atau diseleksi dari suatu
Lebih terperinciStatistik dan Statistika Populasi dan Sampel Jenis-jenis Observasi Statistika Deskriptif
1. 2 2. 3. 4. Statistik dan Statistika Populasi dan Sampel Jenis-jenis Observasi Statistika Deskriptif Sari Numerik Penyajian Data 2008 by USP & UM ; last edited Jan 11 MA 2081 Statistika Dasar 24 Januari
Lebih terperinciUntuk beberapa bilangan bulat k, pecahan 1-(1/k 2 ) dapat kita hitung berikut ini.
Untuk beberapa bilangan bulat k, pecahan -(/k 2 ) dapat kita hitung berikut ini. K -(/k 2 ) 2 3 0 ¾ 8/9 Dari perhitungan diatas, apabila k= teorema menyatakan bahwa -(/ 2 )=0 dari pengukuranpengukuran
Lebih terperinci2. Hasil pengukuran panjang suatu benda 50,23 m. Salah mutlaknya adalah. a. 0,1 m b. 0,05 m c. 0,01 m d. 0,005 m e. 0,001 m
1. Harga satu meter sutera sama dengan tiga kali harga satu meter katun. Kakak membeli 5 meter sutera dan 4 meter katun dengan harga Rp 228.000. Harga satu meter sutera a. Rp 12.000 b. Rp 36.000 c. Rp
Lebih terperinciMetode Statistika STK211/ 3(2-3)
Metode Statistika STK211/ 3(2-3) Pertemuan III Statistika Deskripsi dan Eksplorasi (2) Septian Rahardiantoro - STK IPB 1 Misalkan diketahui data sebagai berikut Data 1 No Jenis Kelamin Tinggi Berat Agama
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. Pendekatan yang digunakan dalam menyelesaikan masalah penelitian ini
50 BAB III METODE PENELITIAN A. Pendekatan dan Metode Penelitian Pendekatan yang digunakan dalam menyelesaikan masalah penelitian ini adalah pendekatan kuantitatif. Pendekatan kuantitatif dipilih penulis
Lebih terperinciSTATISTIK DESKRIPTIF. Penyajian Data, ukuran Pemusatan Data, Ukuran Penyebaran Data
STATISTIK DESKRIPTIF Penyajian Data, ukuran Pemusatan Data, Ukuran Penyebaran Data 1. Statisitik Deskriptif 2. Penyajian Data 3. Ukuran Pemusatan Data 4. Ukuran Penyebaran Data Materi Pokok Indikator Setelah
Lebih terperinciKATA PENGANTAR. Kelapa Dua, September Tim Litbang
KATA PENGANTAR Puji syukur kami panjatkan kepada Tuhan Yang Maha Esa atas limpahan rahmat dan karunia-nya sehingga modul praktikum Statistika 1 materi ukuran statistik ini dapat terselesaikan. Modul praktikum
Lebih terperinciStatistika Materi 5. Ukuran Penyebaran. (Lanjutan) Hugo Aprilianto, M.Kom
Statistika Materi 5 Ukuran Penyebaran (Lanjutan) Hugo Aprilianto, M.Kom UKURAN PENYEBARAN RELATIF yaitu mengubah ukuran penyebaran dari berbagai satuan menjadi ukuran relatif atau persen. Penggunaan ukuran
Lebih terperinciSetelah mempelajari bahan ajar ini diharapkan Anda dapat:
D. Pembelajaran 4 1. Silabus N o STANDAR KOMPE TENSI Menerapk an aturan konsep statistika dalam pemecaha n masalah KOMPE TENSI DASAR Mengidenti fikasi pengerti-an statistik, statistika, populasi dan sampel
Lebih terperinci25/09/2013. Metode Statistika (STK211) Pertanyaan. Modus (Mode) Ukuran Pemusatan. Median. Cara menghitung median contoh
Metode Statistika (STK11) Pertanyaan Jika punya data mengenai daya Pertemuan III Statistika ti tik Dasar (Basic Statistics) ti ti hidup dari baterai HP merk XXX Dimana lokasi atau pusat dari data? ukuran
Lebih terperinciDr. I Gusti Bagus Rai Utama, SE., M.MA., MA.
Dr. I Gusti Bagus Rai Utama, SE., M.MA., MA. Populasi : totalitas dari semua objek/ individu yg memiliki karakteristik tertentu, jelas dan lengkap yang akan diteliti Sampel : bagian dari populasi yang
Lebih terperinciBAB 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 terperinciSTATISTIKA DESKRIPTIF. Wenny Maulina, S.Si., M.Si
STATISTIKA DESKRIPTIF Wenny Maulina, S.Si., M.Si Ukuran Pemusatan Ukuran pemusatan ukuran ringkas yang menggambarkan karakteristik umum data tersebut. Modus (Mode): Nilai pengamatan yang paling sering
Lebih terperinciPERTEMUAN 2 STATISTIKA DASAR MAT 130
PERTEMUAN 2 STATISTIKA DASAR MAT 130 Data 1. Besaran Statistika berbicara tentang data dalam bentuk besaran (dimensi) Besaran adalah sesuatu yang dapat dipaparkan secara jelas dan pada prinsipnya dapat
Lebih terperinciSTATISTIKA INDUSTRI I. Agustina Eunike, ST., MT., MBA.
STATISTIKA INDUSTRI I Agustina Eunike, ST., MT., MBA. PERTEMUAN-1 DATA Data Hasil pengamatan pada suatu populasi Untuk mendapatkan informasi yang akurat Pengumpulan data Pengolahan data Penyajian data
Lebih terperinciBAB V HASIL DAN PEMBAHASAN
BAB V HASIL DAN PEMBAHASAN.1. Karakteristik Data Pengamatan karakteristik tegakan hutan seumur puspa dilakukan pada dua plot di Hutan Pendidikan Gunung Walat dengan luas masing-masing plot berukuran 1
Lebih terperinciUKURAN PENYEBARAN DATA
Pertemuan keempat UKURAN PENYEBARAN DATA Ukuran penyebaran data digunakan untuk melengkapi deskripsi dari sifat-sifat sekelompok data, terutama dalam membandingkan sifat-sifat yang dimiliki oleh masing-masing
Lebih terperinciUnit 2. Tendensi Sentral Dan Variabilitas. Awaluddin Tjalla. Pendahuluan
Unit Tendensi Sentral Dan Variabilitas Pendahuluan Awaluddin Tjalla D alam kondisi pembelajaran sehari-hari guru melakukan pengamatan dan pengukuran terhadap hasil belajar siswa. Variasi hasil dari suatu
Lebih terperinci