Statistik Bisnis. Week 2 Numerical Descriptive Measures
|
|
|
- Herman Kusumo
- 6 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 Statistik Bisnis Week 2 Numerical Descriptive Measures
2 Agenda Time Activity First Session 90 minutes Central Tendency Second Session 60 minutes Variation and Shape 30 minutes Exploring Numerical Data
3 Objectives In this chapter, you learn: To describe the properties of central tendency, variation, and shape in numerical data To construct and interpret a boxplot To compute descriptive summary measures for a population
4 Numerical Descriptive Measures Central Tendency Variation and Shape Exploring Numerical Data Numerical Descriptive Measures for a Population The Covariance and The Coefficient of Correlation
5 CENTRAL TENDENCY
6 Central Tendency Mean (Arithmetic Mean) Median Mode Geometric Mean
7 Mean (Rata-rata Hitung) Perhatikan data berikut: Berapakah rata-rata tinggi badan?
8 Mean Pronounced x-bar The i th value X n i 1 n X i X 1 X 2 n X n Sample size Observed values
9 Mean Sekarang, perhatikan data pengeluaran bulanan mahasiswa statistik bisnis berikut: Pengeluaran Bulanan Frekuensi Kurang dari Rp Rp kurang dari Rp Rp kurang dari Rp Rp kurang dari Rp Berapakah rata-ratanya?
10 Mean In this case we can only ESTIMATE the MEAN Pengeluaran Bulanan Frekuensi Kurang dari Rp Rp kurang dari Rp Rp kurang dari Rp Rp kurang dari Rp Keyword: MIDPOINTS
11 Estimated Mean Midpoint Frequency Mid * f Total Estimated Mean = =
12 Mean Berikut adalah data nilai Mahasiswa A : Mata Kuliah SKS Nilai Matematika Bisnis 3 60 Bahasa Inggris 2 80 Perilaku Organisasi Statistik 4 90 Manajemen Operasi 3 70 Berapakah nilai rata-rata Mahasiswa A?
13 Mean Perhatikan dua data berikut ini: A B Rata-rata? Rata-rata?
14 Mean A B Extreme Value
15 It is DANGEROUS to ONLY use MEAN in describing a data
16 Median Median position n 1 2 position in the ordered data
17 Median Perhatikan dua data berikut ini: A B Median? Median?
18 Median A B
19 Median Berapakah median dari data tinggi badan berikut? Hitung pula median dari data berikut?
20 Median Perhatikan lagi data pengeluaran bulanan mahasiswa statistik bisnis berikut: Pengeluaran Bulanan Frekuensi Kurang dari Rp Rp kurang dari Rp Rp kurang dari Rp Rp kurang dari Rp Berapakah mediannya?
21 Median The MEDIAN group of monthly spending is Rp but less than Rp Or ESTIMATE the MEDIAN!!
22 Estimated Median Pengeluaran Bulanan Frekuensi Kurang dari Rp Rp kurang dari Rp Rp kurang dari Rp Rp kurang dari Rp Estimated Median = Rp ,92
23 Estimated Median
24 Mode (Modus) Berapakah modus data berikut: Berapa pula modus data berikut:
25 Mode Perhatikan lagi data pengeluaran bulanan mahasiswa statistik bisnis berikut: Pengeluaran Bulanan Frekuensi Kurang dari Rp Rp kurang dari Rp Rp kurang dari Rp Rp kurang dari Rp Berapakah modusnya?
26 Mode The MODAL group of monthly spending is Rp but less than Rp But the actual Mode may not even be in that group!
27
28 Mode Without the raw data we don't really know However, we can ESTIMATE the MODE
29 Estimated Mode Pengeluaran Bulanan Frekuensi Kurang dari Rp Rp kurang dari Rp Rp kurang dari Rp Rp kurang dari Rp
30 Estimated Mode Pengeluaran Bulanan Frekuensi Kurang dari Rp Rp kurang dari Rp Rp kurang dari Rp Rp kurang dari Rp Estimated Mode = Rp ,72
31 Estimated Mode
32 Central Tendency Central Tendency Arithmetic Mean Median Mode X n Xi i 1 n Middle value in the ordered array Most frequently observed value
33 EXERCISE
34 3.10 Data berikut adalah data pengeluaran yang dilakukan oleh sampel sembilan orang konsumen untuk makan siang di sebuah restoran cepat saji (dalam $): 4,20 5,03 5,86 6,45 7,38 7,54 8,46 8,47 9,87 Tentukan rata-rata dan median!
35 3.12 Berikut adalah data konsumsi bensin per kilometer dari mobil-mobil SUV tahun 2010: Tentukan median and modus!
36 GEOMETRIC MEAN
37 Compounding Data Interest Rate Growth Rate Return Rate
38 Compounding Data Misalkan anda telah menginvestasikan uang anda pada bursa saham selama lima tahun. Jika tingkat pengembalian tiap tahunnya adalah 90%, 10%, 20%, 30% dan -90%, berapakah ratarata tingkat pengembalian per tahun pada periode ini?
39 Compounding Data 90% Year 2 10% 20% Year 4 30% -90% Year 1 Year 3 Year 5 If we use arithmetic mean in this case The average return during this period = 12%
40 Compounding Data 90% Year 2 10% 20% Year 4 30% -90% Year 1 Year 3 Year 5 Let say that you invest $100 in year 0 How much your stocks worth in year 5?
41 Compounding Data 90% Year 2 10% 20% Year 4 30% -90% Year 1 Year 3 Year 5 $90 $190 Year 1 $19 $209 Year 2 $41.8 $250.8 Year 3 Year 4 $75.24 $ $ $32.6 Year 5
42 Geometric Mean GM GM 20.08% This is called geometric mean rate of return Well, that s pretty bad
43 Measure of Central Tendency For The Rate Of Change Of A Variable Over Time: The Geometric Mean & The Geometric Rate of Return Geometric mean Used to measure the rate of change of a variable over time 1/ n X G ( X1 X 2 X n ) Geometric mean rate of return Measures the status of an investment over time R G [(1 R ) (1 R 1 2 ) (1 R n )] 1/ n 1 Where R i is the rate of return in time period i
44 Geometric Mean GM n End of Beginning Period Value of period Value 1
45 Geometric Mean Mari perhatikan permasalahan tadi. Diketahui bahwa kita berinvestasi saham senilai $100 pada tahun ke-0. Namun, pada akhir tahun ke-5 nilai saham tersebut menjadi $32.6. Hitunglah ratarata tingkat pengembalian tahunan! Year 5 $100 Year 0 $32.6
46 Geometric Mean 32.6 GM GM 20.08% 1 This value consistent with what we found earlier
47 Example Data penduduk Jawa Barat: Tahun 2000: jiwa Tahun 2010: jiwa Tingkat pertumbuhan penduduk per tahun?
48 EXERCISE
49 3.22 Pada tahun , harga logam mulia cepat berubah. Tabel berikut menunjukkan total tingkat pengembalian (dalam persentase) untuk platina, emas, dan perak dari tahun 2006 hingga tahun 2009: Tahun Platina Emas Perak
50 3.22 a. Hitung rata-rata tingkat pengembalian per tahun untuk platina, emas, dan perak dari tahun 2006 hingga tahun b. Apakah kesimpulan yang bisa kita tarik mengenai rata-rata tingkat pengembalian per tahun dari tiga logam mulia tersebut?
51 VARIATION AND SHAPE
52 Variation and Shape Range Variance and Standard Deviation Coefficient of Variation Z Scores Shape
53 Review on Central Tendency Perhatikan data berikut: Hitunglah rata-rata, median, dan modus?
54 RANGE
55 Range (Rentang) Perhatikan data berikut: Berapakah rentangnya?
56 Range Range X X max min
57 Measures of Variation: Why The Range Can Be Misleading Ignores the way in which data are distributed Range = 12-7 = 5 Sensitive to outliers Range = 12-7 = 5 1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,2,2,2,2,2,2,2,2,3,3,3,3,4,5 Range = 5-1 = 4 1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,2,2,2,2,2,2,2,2,3,3,3,3,4,120 Range = = 119
58 VARIANCE AND STANDARD DEVIATION
59 Variance and Standard Deviation Variance Standard Deviation
60 Deviation Perhatikan kembali data berikut: Berapakah rata-ratanya? Mean = 162.7
61 Deviation Data Deviation Deviation X = i X
62 Variance and Standard Deviation Data Deviation (Dev)^ Sum of Squares = 594.1
63 Variance and Standard Deviation Sample size (n) = 10 Variance SD
64 Variance and Standard Deviation Sample S 2 n i 1 X i X n 1 2 Population 2 n i 1 X i N 2
65 Measures of Variation: Comparing Standard Deviations Data A Mean = 15.5 S = Data B Mean = 15.5 S = Data C Mean = 15.5 S = 4.570
66 Standard Deviation Sekarang, perhatikan data pengeluaran bulanan mahasiswa statistik bisnis berikut: Pengeluaran Bulanan Frekuensi Kurang dari Rp Rp kurang dari Rp Rp kurang dari Rp Rp kurang dari Rp Berapakah SIMPANGAN BAKU?
67 Standard Deviation Sekarang, perhatikan data pengeluaran bulanan mahasiswa statistik bisnis berikut: Pengeluaran E.S.T.I.M.A.T.I.O.N Bulanan Frekuensi Kurang dari Rp Rp kurang dari Rp Rp kurang dari Rp Rp kurang dari Rp Berapakah SIMPANGAN BAKU?
68 Estimated Standard Deviation Midpoint Frequency Dev^2 (Dev^2)*f Total Variance = = SD = =
69 THE COEFFICIENT OF VARIATION
70 The Coefficient of Variation Height Weight
71 The Coefficient of Variation Perhatikan kembali data berikut: Berapakah rata-rata dan simpangan baku? Mean = and SD = 8.125
72 The Coefficient of Variation Mahasiswa pada data tinggi badan sebelumnya, memiliki berat badan sebagai berikut: Berapakah rata-rata dan simpangan baku? Mean = 60.4 and SD = 7.8
73 The Coefficient of Variation Height Weight Mean SD Variabel manakah yang datanya lebih bervariasi? Coefficient of Variation: CV Height = 4.99% CV Weight = 12.92%
74 The Coefficient of Variation CV SD X.100%
75 LOCATING EXTREME OUTLIERS: Z SCORE
76 Locating Extreme Outliers: Z Score Perhatikan lagi data tinggi badan berikut: SD = SD = Mean =
77 Locating Extreme Outliers: Z Score Maka, Z Score untuk 160 adalah? SD = Z Score = 0 Z Score = -1 Z Score = Mean =
78 Locating Extreme Outliers: Z Scores Perhatikan kembali data berikut: Berapakah Z Scores dari 160, 174, 168 dan 150? Z 160 = -0.33, Z 174 = 1.39, Z 168 = 0.65, and Z 150 = -0.56
79 Locating Extreme Outliers: Z Score Z X X X SD A data value is considered an extreme outlier if its Z-score is less than -3.0 or greater than The larger the absolute value of the Z-score, the farther the data value is from the mean.
80 SHAPE
81 Shape Perhatikan kembali data berikut: Median = 161 Right-Skewed Mean =
82 Shape Bagaimana jika datanya seperti berikut: Left-Skewed Median = Mean =
83 Shape Describes how data are distributed Left-Skewed Mean < Median Symmetric Mean = Median Right-Skewed Median < Mean
84 EXPLORING NUMERICAL DATA
85 Exploring Numerical Data Quartiles Boxplot Interquartile Range Five-Number Summary
86 QUARTILES
87 1 st Quartile 2 nd Quartile 3 rd Quartile Quartiles Q 1 Q 2 Q 3 Median
88 Quartiles Perhatikan data tinggi badan berikut: Berapakah Q 1, Q 2 dan Q 3? Q 1 = 157 Q 2 = 162 (Median) Q 3 = 170
89 Quartiles Perhatikan juga data berikut: Berapa Q 1, Q 2 dan Q 3? Q 1 = Q 2 = 162 (Median) Q 3 = 171.5
90 Quartiles Dan perhatikan pula data berikut: Berapakah Q 1, Q 2 dan Q 3? Q 1 = 157 Q 2 = 161 (Median) Q 3 = 170
91 Quartiles Median = 161 Q 1 = 157 Q 3 = % 25% 25% 25% of all data
92 INTERQUARTILE RANGE
93 Interquartile Range Q 1 = 157 Q 3 = % In the middle of all data
94 Interquartile Range Q 1 = 157 Q 3 = Berapakah rentang Interquatile? Interquartile Range = = 13
95 Interquartile Range Interquartile Range Q Q 3 1
96 FIVE-NUMBER SUMMARY
97 Five-Number Summary X min Q 1 Median Q 3 X max
98 Five-Number Summary Perhatikan data tinggi badan berikut: Apakah Five-Number Summary?
99 BOXPLOT
100 Boxplot X min Q 1 Median Q 3 X max
101 Boxplot Perhatikan data berikut: Buatlah Boxplot-nya?
102 Boxplot for the Height of Business Statistic s Student Height (cm)
103 Distribution Shape and The Boxplot Left-Skewed Symmetric Right-Skewed Q 1 Q 2 Q 3 Q 1 Q 2 Q 3 Q 1 Q 2 Q 3
104 MEASURE OF SKEWNESS
105 Karl Pearson's Measure of Skewness Median = Mean = S k 3( )
106 Karl Pearson's Measure of Skewness 3( X Median) S k S
107 Bowley's Formula for Measuring Skewness Height (cm)
108 Bowley's Formula for Measuring Skewness S k ( Q 3 Q 2 ( Q ) 3 ( Q Q 1 2 ) Q 1 )
109 EXERCISE
110 3.10 Data berikut adalah data pengeluaran yang dilakukan oleh sampel sembilan orang konsumen untuk makan siang di sebuah restoran cepat saji (dalam $): 4,20 5,03 5,86 6,45 7,38 7,54 8,46 8,47 9,87 a. Hitung variansi, simpangan baku (standard deviation), rentang, dan koefisien variasi. b. Apakah datanya menceng? Jika ya bagaimana? c. Berdasarkan hasil perhitungan diatas, apa kesimpulan yang bisa anda ambil mengenai jumlah pengeluaran konsumen untuk makan siang tersebut?
111 HOMEWORK
112 3.62 Salah satu produk perusahaan asuransi adalah asuransi jiwa. Proses approval meliputi review formulir aplikasi hingga diterbitkan dan dikirimnya polis ke pelanggan. Kemampuan perusahaan untuk mengirim polis asuransi secepat mungkin merupakan hal yang penting bagi pelayanan.dalam satu bulan kebelakang dipilih sampel acak 14 polis yang disetujui. Berikut adalah waktu proses approval ke 14 polis tersebut.
113 a. Hitung rata-rata, median, kuartil pertama dan kuartil ketiga. b. Hitung rentang, rentang antarkuartil, variansi, deviasi standar/simpangan baku. c. Apakah datanya menceng? Jika iya, bagaimana? d. Apa yang akan anda katakan kepada konsumen yang ingin membeli produk asuransi ini jika mereka bertanya tentang waktu yang dibutuhkan untuk proses approval?
114 3.- Berikut data biaya listrik pada bulan juli 2010 dari sampel acak 20 apartemen dengan satu kamar tidur di kota besar: Biaya Listrik Frekuensi 80 kurang dari kurang dari kurang dari kurang dari kurang dari kurang dari kurang dari 220 2
115 3.- a. Hitung rata-rata, median, modus. b. Hitung simpangan baku.
116 3.22 Tabel berikut merupakan data kalori dan total lemak (dalam gram per sajian) dari sampel 12 veggie burger Kalori Total lemak
117 3.22 a. Hitung rata-rata, median, modus, kuartil pertama dan kuartil ketiga. b. Hitung rentang, rentang antarkuartil, variansi, deviasi standar/simpangan baku, deviasi rata-rata. c. Apakah datanya menceng? Jika iya, bagaimana? d. Apa kesimpulan yang anda dapatkan mengenai kalori dan total lemak tersebut?
118 THANK YOU
Statistik Bisnis. Week 2 Numerical Descriptive Measures
Statistik Bisnis Week 2 Numerical Descriptive Measures Agenda Time Activity First Session 90 minutes Central Tendency Second Session 60 minutes Variation and Shape 30 minutes Exploring Numerical Data Objectives
Statistik Bisnis 1. Week 4 Central Tendency Measures
Statistik Bisnis 1 Week 4 Central Tendency Measures Agenda 15 Minutes: 75 Minutes: Attendance Check Discussion and Exercise Objectives By the end of this class, student should be able to understand: How
Statistik Bisnis 1. Week 5 Variation, Shape and Exploring Numerical Data
Statistik Bisnis 1 Week 5 Variation, Shape and Exploring Numerical Data Agenda 15 Minutes 75 Minutes Attendance check Discussion and Exercise Objectives To describe the properties of variation, and shape
STATISTIKA DESKRIPTIF
STATISTIKA DESKRIPTIF Ukuran Pusat (measure of center) Ukuran Penyebaran (measure of variability) Menurut Anda, bagaimana penampilan saya? Gambaran saya? Visualizing Telling Dapatkan Anda tentukan manakah
Diskripsi: Types of Statistics dan Penyajian Data
Diskripsi: Types of Statistics dan Penyajian Data summary, diskripsi data dengan angka: Mean, Median, Range, Standard Deviation, Variance, Min, Max, etc. Descriptive statistics of a POPULATION mean N population
Statistik Deskriptif: Central Tendency & Variation
Statistik Deskriptif: Central Tendency & Variation Widya Rahmawati Central Tendency (Ukuran Pemusatan) dan Variation (Ukuran Simpangan) 1) Ukuran pemusatan atau ukuran lokasi adalah beberapa ukuran yang
Statistik Bisnis 1. Week 2 Collecting and Organizing Data
Statistik Bisnis 1 Week 2 Collecting and Organizing Data Agenda Time Activity 15 minutes Attendance check 15 minutes Review last week material 70 minutes Discussion REVIEW 1.4 Untuk masing-masing variabel
Statistik Bisnis. Week 9 Confidence Interval Estimation
Statistik Bisnis Week 9 Confidence Interval Estimation Agenda Time Activity 20 minutes Point and Interval Estimate 40 minutes Confidence Interval Estimate for the Mean ( Known) 40 minutes Confidence Interval
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
UKURAN 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
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
Distribusi probabilitas dan normal. Statisitik Farmasi 2015
Distribusi probabilitas dan normal Statisitik Farmasi 2015 Part 1. DISTRIBUSI PROBABILITAS Statisitik Farmasi 2015 Tujuan Perkuliahan Setelah menyelesaikan kuliah ini, mahasiswa mampu: Membuat distribusi
Statistik Bisnis 1. Week 10 Continuous Probability Normal Distribution
Statistik Bisnis 1 Week 10 Continuous Probability Normal Distribution Learning Objectives In this chapter, you learn: To compute probabilities from the normal distribution To use the normal probability
STK 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
Statistika 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
REVIEW 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.
PENGUKURAN DATA. 1. Terminology Populasi & Sampel. Peubah/Variabel. Peubah/Variabel
PENGUKURAN DATA 1. Terminology Populasi & Sampel Populasi: himpunan komplit dari individual, obyek atau nilai dari suatu pengamatan Seringkali terlalu besar untuk dikaji secara keseluruhan Mungkin nyata
Sebaran Peluang kontinyu Sebagian besar kegiatan di alam ini mengikuti sebaran kontinyu Salah satu sebaran kontinyu adalah sebaran normal. Sebaran nor
Sebaran Peluang kontinyu Sebagian besar kegiatan di alam ini mengikuti sebaran kontinyu Salah satu sebaran kontinyu adalah sebaran normal. Sebaran normal menjadi syarat untuk dilakukan Analisis varian,
STATISTIK DESKRIPTIF. Statistics. Strategi Membaca
2 Lampiran 8 Statistics N Mean Median Mode Std. Deviation Variance Range Minimum Maximum Sum Valid Missing STATISTIK DESKRIPTIF Statistics Strategi Membaca Variables Penguasaan Kosakata Kemampuan Memahami
Statistika. Random Variables Discrete Random Variables Continuous Random Variables. Jurusan Teknik Sipil dan Lingkungan Universitas Gadjah Mada
Jurusan Teknik Sipil dan Lingkungan Universitas Gadjah Mada Statistika Random Variables Discrete Random Variables Continuous Random Variables 1 Pengertian Random variable (variabel acak) Jenis suatu fungsi
Statistik 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
Metode Statistika (STK211) Statistika Deskriptif (1) Dr. Ir. Kusman Sadik Dept. Statistika IPB, 2015
Metode Statistika (STK211) Statistika Deskriptif (1) Dr. Ir. Kusman Sadik Dept. Statistika IPB, 2015 1 2 3 4 5 Statistika Deskripsi dan Eksplorasi Merupakan teknik penyajian dan peringkasan data sehingga
Contoh: Pada data Tabel satu diperoleh range pada masing masing mata kuliah. adalah: Matakuliah Max min range A B C
POKOK BAHASAN : Ukuran Penyebaran SUB POKOK BAHASAN : a. Range, b. RAK, c. SD, d. Varians, TIK : Mahasiswa dapat : a. Menjelaskan analisa deskriptif dengan ukuran penyebaran b. mampu melakukan analisa
Contoh Analisis Data Korelasi Kecerdasan Emosi terhadap Stress Kerja 1. Sebaran Data Kecerdasan Emosi Hasil Skoring Kuesioner
Contoh Analisis Data Korelasi Kecerdasan Emosi terhadap Stress Kerja 1. Sebaran Data Kecerdasan Emosi Hasil Skoring Kuesioner 1. Sebaran Data Stress Kerja Hasil Skoring Kuesioner 2. Jumlah Skor Setiap
STK 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
LAMPIRAN A Percobaan Validasi Metode Analisa Propranolol HCl. 1. Penentuan Kurva Baku Berikut ini adalah data dari kurva baku selama tiga hari C 1
LAMPIRAN A Percobaan Validasi Metode Analisa Propranolol HCl 1. Penentuan Kurva Baku Berikut ini adalah data dari kurva baku selama tiga hari C 1 A 1 C 2 A 2 C 3 (µg/ml) (µg/ml) (µg/ml) 2,04 0,03 2 0,03
Bab 3 Kinerja Rata-rata dan Variabilitas
Bab 3 Kinerja Rata-rata dan Variabilitas Dr. Yeffry Handoko Putra UNIVERSITAS KOMPUTER INDONESIA Page 1 ANALISIS DATA TERUKUR Kejadian Independen Variabel acak (random variable) Cumulative Distribution
Statistika & 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
HARISON,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
Lampiran 1: Lembar Persetujuan Komisi Etik. Fakultas Kedokteran Gigi Universitas Indonesia 55
Lampiran 1: Lembar Persetujuan Komisi Etik Fakultas Kedokteran Gigi Universitas Indonesia 55 Lampiran 2: Informed Consent SURAT PERMOHONAN KESEDIAAN BERPARTISIPASI DALAM PENELITIAN Kepada Yth. Ibu/Saudara
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)
KONSEP-KONSEP DASAR STATISTIKA
PENGANTAR STATISTIK (Dasar2 Statistik) Oleh: Edward Kocu. aifat_kocu@yahoo.com 1 KONSEP-KONSEP DASAR STATISTIKA aifat_kocu@yahoo.com 2 PERTANYAAN MENDASAR Apa yang dimaksud dengan Statistik? Kapan dan
Statistik Bisnis 2. Week 4 Fundamental of Hypothesis Testing Methodology
Statistik Bisnis 2 Week 4 Fundamental of Hypothesis Testing Methodology ONE-TAIL TESTS One-Tail Tests In many cases, the alternative hypothesis focuses on a particular direction H 0 : μ 3 H 1 : μ < 3 H
Langkah-Langkah Perhitungan Berikut diberikan data penjualan mobil Bima selama tahun 2000:
BAB 1 STATISTIK DESKRIPTIF Statistik deskriptif lebih berhubungan dengan pengumpulan dan peringkatan data, serta penyajian hasil peringkasan tersebut. Data statistik yang bisa diperoleh dari hasil sensus,
INSTRUMEN PENELITIAN
Lampiran 1 INSTRUMEN PENELITIAN HUBUNGAN PERILAKU HIDUP BERSIH DAN SEHAT (PHBS) TATANAN KELUARGA IBU DENGAN KEJADIAN DIARE PADA BALITA DI KAMPUNG BOJONG KELURAHAN RAWABUAYA TAHUN 2014 PETUNJUK PENGISIAN
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
PERBANDINGAN KOEFISIEN VARIASI ANTARA 2 SAMPEL DENGAN METODE BOOTSTRAP
JdC, Vol. 1, No 1, 2012 PERBANDINGAN KOEFISIEN VARIASI ANTARA 2 SAMPEL DENGAN METODE BOOTSTRAP (Studi Kasus Pada Analisis Inflasi Bulanan Komoditas Beras, Cabe Merah Dan Bawang Putih Di Kota Semarang)
Lampiran 1 67
LAMPIRAN 66 Lampiran 1 67 Lampiran 2 68 Lampiran 3 69 Lampiran 4 70 Lampiran 5 71 72 Lampiran 6 PROSEDUR PENELITIAN Petunjuk pelaksanaan tes : a. Kelincahan Instrumen yang digunakkan untuk mengukur kelincahan
BAB IV HASIL PENELITIAN
BAB IV HASIL PENELITIAN Empat bagian penting yaitu bagian deskripsi data, pengujian persyaratan analisis, pengujian hipotesis penelitian, dan bagian keterbatasan penelitian akan disajikan di sini, dan
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
Pendahuluan & Statistika Deskriptif
1 Pendahuluan & Statistika Deskriptif Pendahuluan Statistical Thinking Percentil dan Kuartil Ukuran Pemusatan Ukuran Variabilitas Pengelompokkan Data Skewness dan Kurtosis Metoda Penyajian Data Analisis
Statistik Bisnis 1. Week 9 Discrete Probability
Statistik Bisnis 1 Week 9 Discrete Probability Random Variables Random Variables Discrete Random Variable Continuous Random Variable Wk. 9 Wk. 10 Probability Distributions Probability Distributions Wk.
BAB IV ANALISIS HASIL DAN PEMBAHASAN
BAB IV ANALISIS HASIL DAN PEMBAHASAN A. Analisis Statistik Deskriptif Statistika deskriptif membahas ruang lingkup distribusi frekuensi mencakup tendensi sentral, dispersi, dan grafik / diagram distribusi.
Metode Statistika (STK211) Statistika Deskriptif (2) Dr. Ir. Kusman Sadik Dept. Statistika IPB, 2015
Metode Statistika (STK211) Statistika Deskriptif (2) Dr. Ir. Kusman Sadik Dept. Statistika IPB, 2015 1 Pertanyaan Jika kita punya data mengenai daya hidup dari baterai Laptop merk XXX Dimana lokasi atau
Ukuran Sebaran (Keragaman) Data
Ukuran Sebaran (Keragaman) Data Dr. Akhmad Rizali Ukuran keragaman Dari tiga ukuran pemusatan, belum dapat memberikan deskripsi yang lengkap bagi suatu data Perlu juga diketahui seberapa jauh pengamatanpengamatan
TATAP 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
UKURAN 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
STK511 Analisis Statistika. Bagus Sartono
STK511 Analisis Statistika Bagus Sartono Pokok Bahasan Pengenalan analisis dan deskripsi data Sebaran peluang peubah acak. Sebaran penarikan contoh Pendugaan parameter Pengujian hipotesis (t-test, one-way
STATISTIKA 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
LAMPIRAN 1 SURAT IJIN PENELITIAN
LAMPIRAN 69 LAMPIRAN 1 SURAT IJIN PENELITIAN 70 71 72 73 74 LAMPIRAN 2 SURAT KETERANGAN VALIDASI EXPERT JUDGEMENT 75 76 77 78 79 LAMPIRAN 3 INSTRUMEN PENELITIAN 80 ANGKET PENELITIAN PETUNJUK PENGISIAN
ABSTRACT. Keywords: Customer satisfaction, service quality. Universitas Kristen Maranatha
ABSTRACT This research was titled: "Effect of Service Quality on Consumer Satisfaction Primajasa In Transportation Company (Transportation Services BSM-Soetta)", the purpose of this study is to determine
Statistik Bisnis 1. Week 3 Visualizing Data
Statistik Bisnis 1 Week 3 Visualizing Data Agenda Time Activity 15 Minutes Attendance check 55 Minutes Discussion 30 Minutes Class exercise Objectives By the end of this class, students will: Be able to
BAB IV HASIL PENELITIAN
BAB IV HASIL PENELITIAN A. DESKRIPSI DATA 1. Analisis Deskripsi Return On Asset, Return On Equity dan Harga Saham Syariah Return On Asset (ROA) adalah perbandingan antara laba sebelum pajak terhadap total
LAMPIRAN A PERCOBAAN VALIDASI METODE ANALISA PROPRANOLOL HCL. Berikut ini adalah data dari kurva baku selama tiga hari berturut turut A 2 C 3.
LAMPIRAN A PERCOBAAN VALIDASI METODE ANALISA PROPRANOLOL HCL 1. Penentuan Kurva Baku Berikut ini adalah data dari kurva baku selama tiga hari berturut turut C 1 (µg/ ml) A 1 C 2 (µg/ ml) A 2 C 3 (µg/ ml)
KUESIONER PENELITIAN
KUESIONER PENELITIAN PENGARUH KOMPONEN KOMUNIKASI DALAM PELAKSANAAN PREVENTION MOTHER TO CHILD TRANSMISSION (PMTCT) OLEH BIDAN TERHADAP KUNJUNGAN KLIEN PADA PELAYANAN VOLUNTARY COUNCELLING AND TEST (VCT)
oleh PRITA DEWI HUTRIANA SARI NIM. M
ESTIMASI RATA-RATA PRODUKSI JAGUNG DI PROVINSI JAWA BARAT MENGGUNAKAN PENDUGA RASIO PADA PENGAMBILAN SAMPEL ACAK SEDERHANA DENGAN KOEFISIEN KURTOSIS VARIABEL BANTU DAN REGRESI ROBUST oleh PRITA DEWI HUTRIANA
Kuliah 2 Metode Peramalan Deret Waktu
Kuliah 2 Metode Peramalan Deret Waktu rahmaanisa@apps.ipb.ac.id REVIEW Tentukan pola dari data deret waktu berikut: Gambar (1) Gambar (2) Gambar (3) Gambar (4) 2 Kriteria kebaikan peramalan data deret
5/3/2012. Objective. Objective STATISTIKA DALAM HIDROLOGI STATISTIKA DALAM HIDROLOGI STATISTIKA DALAM HIDROLOGI
Week 11 & 12 HYDROLOGIC STATISTICS (and Frequency Analysis) Introduction Frequency and Probability Function Statistical Parameters Fitting a Probability Distribution Probability Distributions for Hydrologic
BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN. terdaftar di Bursa Efek Indonesia periode tahun Pengambilan sampel
BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN 4.1 Sampel Penelitian Populasi yang diambil dalam penelitian ini adalah perusahan LQ-45 yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia periode tahun 2011-2015. Pengambilan
KUESIONER PENELITIAN
KUESIONER PENELITIAN Pengaruh Iklan Tarif Hemat Simpati Terhadap Keputusan Pembelian Kartu Simpati Pada Mahasiswa Departemen Manajemen Fakultas Ekonomi USU Untuk mengetahui seberapa besar tarif hemat Simpati
MENGHITUNG NILAI RATA-RATA SUATU DISTRIBUSI DATA
MENGHITUNG NILAI RATA-RATA SUATU DISTRIBUSI DATA AMIYELLA ENDISTA SKG.MKM Email : amiyella.endista@yahoo.com Website : www.berandakami.wordpress.com Perhitungan Nilai Gejala Pusat Mean Median Modus Range
ANALISIS PENGARUH INFLASI, NILAI TUKAR, DAN HARGA EMAS TERHADAP INDEKS HARGA SAHAM GABUNGAN ( Studi Kasus di BEI Periode )
ANALISIS PENGARUH INFLASI, NILAI TUKAR, DAN HARGA EMAS TERHADAP INDEKS HARGA SAHAM GABUNGAN ( Studi Kasus di BEI Periode 2004-2013) Nama : Awal Nurjamil NPM : 11212267 Dosen Pembimbing : Iman Murtono Soenhadji,
ABSTRACT. Keywords: capital budgeting, fixed asset investment. vii
ABSTRACT This study describes the application of Capital Budgeting analysis to determine and assess the feasibility of fixed asset investment plan that will be carried CV. Qolbu Tamajaya form of additional
METODA SIMULASI ANNEALING DENGAN BATASAN UJI SUMUR UNTUK DESKRIPSI RESERVOIR
METODA SIMULASI ANNEALING DENGAN BATASAN UJI SUMUR UNTUK DESKRIPSI RESERVOIR T 622. 338 2 SUD ABSTRACT One reason to use stochastic technique in describing reservoir is the incomplete nature of the available
BELAJAR SPSS. Langkah pertama yang harus dilakukan adalah dengan cara menginstal terlebih dahulu software SPSS
BELAJAR SPSS SPSS merupakan software statistik yang paling populer, fasilitasnya sangat lengkap dibandingkan dengan software lainnya, penggunaannya pun cukup mudah. Langkah pertama yang harus dilakukan
Aplikasi statistika...
Aplikasi statistika... Statistik vs Statistika? Arti Sempit ; Deskriptif : Ringkasan Ukuran Pusat : rata-rata, median, modus Ukuran Variansi : dev.standar, variansi, range Ukuran bentuk : skewness, kurtosis
Statistik Bisnis. Week 1 Organizing and Visualizing Data
Statistik Bisnis Week 1 Organizing and Visualizing Data Agenda Time Activity First Session 90 minutes Collecting and Organizing Data Second Session 90 minutes Visualizing Data Objectives By the end of
Sebaran (Distribusi) Peluang teoritis Peubah Acak : Statistik Sample, misal Rata-rata dan proporsi sample Hasil semua kemungkinan Sample dg ukuran yg
Sampling Distributions (Distribusi Penarikan Contoh) Sebaran (Distribusi) Peluang teoritis Peubah Acak : Statistik Sample, misal Rata-rata dan proporsi sample Hasil semua kemungkinan Sample dg ukuran yg
BAB 14 UJI DESKRIPTIF, VALIDITAS DAN NORMALITAS DATA
BAB 14 UJI DESKRIPTIF, VALIDITAS DAN NORMALITAS DATA SPSS menyediakan fasilitas untuk melakukan analisis deskriptif data seperti uji deskriptif, validitas dan normalitas data. Uji deskriptif yang dilakukan
Lampiran 1. KUISIONER PENELITIAN
Lampiran 1. KUISIONER PENELITIAN A. Data Responden 1. Usia :... tahun 2. Jenis Pekerjaan : a. Buruh c. Pegawai Swasta e. Praktisi b. PNS d. Wiraswasta f. Lainnya... 3. Lama berinvestasi :... tahun 4. Sumber
STATISTIKA DESKRIPTIF
STATISTIKA DESKRIPTIF 1 Statistika deskriptif berkaitan dengan penerapan metode statistika untuk mengumpulkan, mengolah, menyajikan dan menganalisis data kuantitatif secara deskriptif. Statistika inferensia
Lampiran 1 Data Absensi dan Pengeluaran Tenaga Kerja
Lampiran 1 Data dan Tenaga Kerja Jumlah Karyawan Sakit Cuti Keperluan lainnya Jumlah Tahun (orang) (hari/tahun) (hari/tahun) (hari/tahun) (hari/tahun) 1997 87 76 13 9 37 1998 9 71 146 6 43 1999 98 7 130
Bab V Hasil dan Pembahasan
Bab V Hasil dan Pembahasan V.1 Hasil Pengujian Model Dari pengujian model dengan simulasi yang dilakukan sebanyak 10.000 iterasi yang merupakan iterasi terpilih, diperoleh hasil-hasil sebagai berikut:
Statistik Bisnis. Week 1-2 Collecting, Organizing and Visualizing Data
Statistik Bisnis Week 1-2 Collecting, Organizing and Visualizing Data 1 Agenda Time Activity First Session 90 minutes Collecting and Organizing Data Second Session 90 minutes Visualizing Data 2 Objectives
BAB IV HASIL PENELITIAN. diperoleh di lapangan. Subjek dalam penelitian ini adalah siswa kelas X 1 yang
BAB IV HASIL PENELITIAN A. Deskripsi Data Deskripsi data yang akan disajikan dari hasil penelitian ini adalah untuk memberikan gambaran secara umum mengenai penyebaran data yang diperoleh di lapangan.
LAMPIRAN A HASIL UJI MUTU FISIK GRANUL
LAMPIRAN A HASIL UJI MUTU FISIK GRANUL Pengujian Kadar air (persen) Waktu alir (detik) Sudut diam (derajat) Indeks kompresibilitas (persen) Formula Replikasi 1 2 3 4 I 3,64 4,71 4,38 2,78 II 4,66 3,11
Medan, Juli Penulis
9. Seluruh teman-teman seperjuangan di Ekstensi Matematika Statistika, dan semua pihak yang turut membantu menyelesaikan skripsi ini. Sepenuhnya penulis menyadari bahwa dalam penulisan skripsi ini masih
Variabel Pelayanan Purna Jual
1 Variabel Pelayanan Purna Jual Case Processing Summary N % 25 100.0 Cases Excluded a 0.0 Total 25 100.0 a. Listwise deletion based on all variables in the procedure. Reliability Statistics Cronbach's
PENDUGA RASIO UNTUK VARIANSI POPULASI MENGGUNAKAN GABUNGAN KOEFISIEN VARIASI DAN KOEFISIEN KURTOSIS PADA PENGAMBILAN SAMPEL ACAK SEDERHANA
PENDUGA RASIO UNTUK VARIANSI POPULASI MENGGUNAKAN GABUNGAN KOEFISIEN VARIASI DAN KOEFISIEN KURTOSIS PADA PENGAMBILAN SAMPEL ACAK SEDERHANA oleh DESY PRASIWI M0111018 SKRIPSI ditulis dan diajukan untuk
RENCANA PERKULIAHAN SEMESTER
Program Studi : S1 Pendidikan Administrasi Perkantoran Mata kuliah : Statistik I Kode Mata Kuliah : 7024213033 Semester/SKS : Genap (4)/ 3 SKS Prasyarat : Aplikasi Komputer I Dosen Pengampu : Choirul Nikmah,
Studi Deskriptif dan Analisis Data Dasar
Studi Deskriptif dan Analisis Data Dasar Learning Outcomes Pada akhir pertemuan ini, diharapkan mahasiswa akan mampu : Menjelaskan tentang kegiatan persiapan analisis data :Editing, Coding dan Tabulasi.
Perbedaan Analisis Univariat dan Multivariat
Perbedaan Analisis Univariat dan Multivariat Jika kita menganalisis data yang mempunyai lebih dari satu variabel, belum tentu analisis data tersebut dikategorikan analisis multivariat, bisa saja analisis
Perpustakaan Unika LAMPIRAN
LAMPIRAN LAMPIRAN SKALA PENELITIAN A SKALA KEPUASAN NASABAH Usia : Jenis kelamin : a. Laki-laki b. Perempuan (lingkari huruf yang sesuai) PETUNJUK PENGISIAN 1. Kami memohon bantuan Bapak/Ibu untuk penelitian
Metode Pemulusan Eksponensial Sederhana
Metode Pemulusan Eksponensial Sederhana (Single Exponential Smoothing) KULIAH 3 METODE PERAMALAN DERET WAKTU rahmaanisa@apps.ipb.ac.id Review Untuk apa metode pemulusan (smoothing) dilakukan terhadap data
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
LABORATORIUM 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
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
ABSTRAK GAMBARAN STATUS GIZI PADA ANAK USIA 6-12 TAHUN DI SD SUKASARI I BANDUNG PERIODE
ABSTRAK GAMBARAN STATUS GIZI PADA ANAK USIA 6-12 TAHUN DI SD SUKASARI I BANDUNG PERIODE 2006-2007 Silvia Susanti, 2008. Pembimbing I : Meilinah Hidayat, dr., M.Kes Pembimbing II : July Ivone, dr., MS.
PAYBACK PERIOD (Periode Pengembalian)
CONTOH SOAL PAYBACK PERIOD (Periode Pengembalian) Periode waktu yang menunjukkan berapa lama dana yang diinvestasikan akan bisa kembali Contoh: Cash inflows of $10.000 investment Year Project A Project
LAMPIRAN A. Alat Ukur Penelitian
LAMPIRAN A Alat Ukur Penelitian 62 LAMPIRAN A-1 Skala Dukungan Ibu 63 Nomor urut : Nama : Usia : PETUNJUK PENGISIAN SKALA 1. Bacakan masing-masing pernyataan dengan jelas dan mintalah anak untuk menjawab
LAMPIRAN A KUESIONER PENELITIAN
LAMPIRAN A KUESIONER PENELITIAN 88 PENGANTAR Selamat pagi/siang/sore/malam Pada kesempatan ini, saya selaku peneliti sebelumnya ingin mengucapkan terima kasih atas kesediaan saudara/i untuk mengisi kuesioner
Statistik 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
LAMPIRAN A HASIL UJI MUTU FISIK GRANUL
LAMPIRAN A HASIL UJI MUTU FISIK GRANUL Mutu fisik yang diuji Kadar air (%) Waktu alir (detik) Sudut diam ( ) Indeks kompresibilitas (%) Replikasi Formula I II III IV I 3,34 3,35 3,31 3,25 II 3,01 3,04
BAB IV HASIL PENELITIAN. 1. Analisis Deskripsi Price Earning Ratio (PER) Tabel 4.1 Statitik Deskriptif Price Earning Ratio (PER)
BAB IV HASIL PENELITIAN A. DESKRIPSI DATA 1. Analisis Deskripsi Price Earning Ratio (PER) Tabel 4.1 Statitik Deskriptif Price Earning Ratio (PER) Descriptive Statistics N Minimum Maximum Mean Std. Deviation
Bagian 1. Angket Uji Coba Rekapitulasi Data Uji Coba Instrumen Uji Validitas dan Reliabilitas Instrumen
111 112 Bagian 1 Angket Uji Coba Rekapitulasi Data Uji Coba Instrumen Uji Validitas dan Reliabilitas Instrumen 113 ANGKET UJI COBA Identitas Responden Nama : No. Absen : Kelas : Berikut terdapat sejumlah
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. yang terdaftar dalam LQ-45 di Bursa Efek Indonesia periode
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN A. Gambaran Umum Sampel penelitian yang digunakan dalam penelitian ini ialah perusahaan yang terdaftar dalam LQ-45 di Bursa Efek Indonesia periode 2013-2015. Teknik yang digunakan
Nama Soal Pembagian Ring Road Batas Waktu 1 detik Nama Berkas Ringroad[1..10].out Batas Memori 32 MB Tipe [output only] Sumber Brian Marshal
![Nama Soal Pembagian Ring Road Batas Waktu 1 detik Nama Berkas Ringroad[1..10].out Batas Memori 32 MB Tipe [output only] Sumber Brian Marshal](/thumbs/56/39098166.jpg "Nama Soal Pembagian Ring Road Batas Waktu 1 detik Nama Berkas Ringroad[1..10].out Batas Memori 32 MB Tipe [output only] Sumber Brian Marshal")
Nama Soal Pembagian Ring Road Batas Waktu 1 detik Nama Berkas Ringroad[1..10].out Batas Memori 32 MB Tipe [output only] Sumber Brian Marshal Deskripsi Soal Dalam rangka mensukseskan program Visit Indonesia,
DATA LAMPIRAN LAMPIRAN A SKALA SELF EFFICACY
67 DATA LAMPIRAN LAMPIRAN A SKALA SELF EFFICACY 68 Pagi/Siang/Sore Saya Rosa Almira Elisse, mahasiswi Fakultas Psikologi yang saat ini sedang melakukan penelitian sebagai tugas akhir. Sehubungan dengan
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
Review QUIZ ( 10 menit )
Lecture 4 Control Chart for Variables - 1 1 Review QUIZ ( 10 menit ) Sebutkan pembagian penyebab variasi pada proses manufaktur? Berikan contoh? Kapan proses disebut in control dan kapan out of control?