SATUAN ACARA PENGAJARAN

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "SATUAN ACARA PENGAJARAN"

Transkripsi

1 SATUAN ACARA PENGAJARAN Mata Kuliah Statistik Nonparametrik Nomor Kode / SKS MMT-034 / 3 (2-1) Deskripsi Tujuan Instruksional Umum Lingkup Bahasan Praktikum Mata kuliah ini membahas teknik membangun uji, metode analisa dan aplikasi statistik nonparametrik dalam menyelesaikan masalah-masalah yang tidak mungkin diselesaikan menggunakan statistik parametrik. Mengenalkan konsep Statistik Nonparametrik, perbedaan dengan Statistik Parametrik, Bagaimana membangun hipotesis, Bagaimana membangun uji Statistik Nonparametrik, Bagaimana menggunakannya. Hipotesis, Uji untuk satu (uji tanda, uji Wilcoxon, kesesuaian distribusi), Uji dua (uji median, uji Mann-Whitney Wilcoxon, Uji independensi, Kolmogorof Smirnov, korelasi), Uji data berpasangan, Uji lebih dari dua (Kruskal-Wallis) Menggunakan software R Referensi Applied Nonparametric Statistics, Wayne W. Daniel, Statistics Nonparametric, Hollander Minggu ke- Pokok Bahasan Kemampuan Akhir Yang Diharapkan Indikator Penilaian Sub Pokok Bahasan Est Waktu Kepustakaan Pengertian Nonparametrik dan Skala Pengukuran membedakan parametrik dan nonparametrik serta penggunaan pada skala pengukuran tertentu 2 Hipotesis mengerti bagaimana menyelesaikan soalsoal dasar yang berkaitan dengan skala pengukuran dan mengidentifikasi apakah merupakan paramterik atau nonparametrik merumuskan hipotesis Statistik Parametrik Statistik Nonparametrik Skala Pengukuran Pengukuran nilai tengah Hipotesis Nol dan Alternatif Tugas

2 Praktikum 1 Uji satu, Uji Tanda Uji tanda, Uji Wilcoxon Praktikum 2 Uji Chi-Square untuk Kesesuaian Uji Kolmogorof Smirnov membangun hipotesis serta perbedaan penulisan hipotesis pada statistik Nonparametrik dan parametrik. mengerti mengenai satu dan uji tanda mengerti beda uji tanda dan uji Wilcoxon data kategori memahami pengujian statistik terhadap bentuk distribusi pada masalah-masalah yang diberikan dalam latihan menyelesaikan soal dengan metode uji tanda menyelesaikan soal dengan uji Wilcoxon memahami kegunaan distribusi Kai Kuadrat sebagai uji statistikuntuk kesesuaian distribusi. memahami metode Kolmogorov Smirnov Perbandingan hipotesis Pengenalan R dan cara penulisan sintak Pengertian satu Uji parametrik satu (z dan t) Uji tanda Uji tanda Ranking Uji Wilcoxon Uji Tanda (binom.test, dbinom, pbinom) Uji Wilcoxon (wilcox.test, dsignrank, psignrank) Data kategori Distribusi Kai Kudrat Uji Kai Kuadrat Tabel Kai Kuadrat Distribusi peluang Metode Kolmogorov Smirnov Tabel Kolmogorov Smirnov 2x 50 7 Uji dua, mengerti Pengertian dua

3 Uji Median 8 Quis I Uji Mann- Whitney Wilcoxon Praktikum 4 Uji Data Berpasangan (Uji Tanda dan Wilcoxon) Praktikum 5 Uji Chi-Square untuk Independensi Praktikum 6 mengenai dua dan uji median mengenai uji satu mengerti perbedaan bagaimana uji Mann-Whitney Wilcoxon dibangun data berpasangan memahami perbedaan uji Kai Kuadrat bagi kesesuaian dan independensi menjelaskan bagaimana uji median dibangun mengunakan uji tanda, Wilcoxon, dan uji kesesuaian distribusi mengerti perbedaan pendekatan Mann-Whitney dan Wilcoxon dalam membangun uji mempu menggunakan uji tanda dan Wilcoxon untuk data berpasangan membedakan hipotesis untuk pengujian kesesuaian dan independensi Uji parametrik dua (z dan t) Uji Median 4 soal mengenai uji pada satu Uji Mann-Whitney Uji Wilcoxon Tabel Mann-Whitney Wilcoxon Uji Median (binom, test) Uji Mann-Whitney Wilcoxon (wilcox.test, dwilcox, pwilcox) Data Berpasangan Hipotesis untuk data berpasangan Uji tanda dan uji Wilcoxon Uji data berpasangan (binom.test, wilcox.test, paired=t) Kesesuaian Independensi Hipotesis untuk independensi Uji Kai Kuadrat (chisq.test, dchisq, pchisq)

4 12 Korelasi (Kendall dan Spearman) Praktikum 7 13 Quis II Uji lebih dari dua, Uji Median Uji Kruskall Wallis Praktikum 8 16 Quis III mengetahui alasan penggunaan korelasi dan perbedaan tiap metode pengukurannya mengenai dua pada berbagai bentuk uji uji tiga atau lebih memahami logika uji Kruskall Wallis mengenai lebih dari dua memahami cara mendapatkan nilai korelasi mengunakan uji tanda, Kai Kuadrat, Kolmogorof Smirnov dan mencari nilai korelasi menyusun hipotesis uji tiga dan mengujikan menggunakan uji Median membedakan uji Median dan uji Kruskall Wallis mengunakan uji Median dan uji Kruskall Wallis Korelasi Korelasi Kendall Korelasi Spearman Uji Korelasi (corr.test, method= K, S ) 4 soal terdiri dari 1 soal mengenai uji dua, 1 soal mengenai data berpasangan, 1 soal uji Kai Kuadrat, dan 1 soal mendapatkan nilai korelasi Hipotesis uji tiga Uji Median dan ekstensinya Penggunaan tabel Kai Kuadrat untuk uji Median Anova pada parametrik Metode uji Kruskall Wallis Tabel Kruskall Wallis Uji Median (chisq.test) Uji Kruskall Wallis (kruskal.test) 2 soal terdiri dari 1 soal ekstensi uji Median dan 1 soal uji Kruskall Wallis

5 Penilaian - 3 tugas masing-masing bernilai 10% - 3 quis masing-masing bernilai 20% - nilai praktikum bernilai 10% Persetujuan 1. Tidak ada quis susulan kecuali ada alasan yang sangat kuat (misal sakit dengan melampirkan surat keterangan dokter, musibah, mengikuti kegiatan keluar kota atas nama Unsyiah) 2. Handhone silent saat dikelas. 3. Kejujuran dijunjung tinggi, kecurangan berakibat nilai E. Banda Aceh, 11 Februari 2011 Ridha Ferdhiana, M.Sc

Standar Kompetensi : Dapat mengaplikasikan statistika nonparametrik dalam memecahkan masalah, khususnya dalam penelitian.

Standar Kompetensi : Dapat mengaplikasikan statistika nonparametrik dalam memecahkan masalah, khususnya dalam penelitian. KEMENTERIAN PENDIDIKAN NASIONAL UNIVERSITAS NEGERI YOGYAKARTA PROGRAM PASCASARJANA Alamat: Karangmalang, Yogyakarta Kode Pos 55281 Telp: (0274) 586168, Pswt. 229 & 285; (0274) 550835, 520326 Faxs: (0274)

Lebih terperinci

ANALISIS STATISTIKA UNTUK SOSIAL EKONOMI PERTANIAN

ANALISIS STATISTIKA UNTUK SOSIAL EKONOMI PERTANIAN ANALISIS STATISTIKA UNTUK SOSIAL EKONOMI PERTANIAN (DRAFT PERTAMA) OLEH DIDI RUKMANA PROGRAM STUDI AGRIBISNIS DEPARTEMEN SOSIAL EKONOMI PERTANIAN FAKULTAS PERTANIAN UNIVERSITAS HASANUDDIN 2017 i KATA PENGANTAR

Lebih terperinci

Utriweni Mukhaiyar MA2281 Statistika Nonparametrik Kamis, 5 Februari 2015

Utriweni Mukhaiyar MA2281 Statistika Nonparametrik Kamis, 5 Februari 2015 Utriweni Mukhaiyar MA2281 Statistika Nonparametrik Kamis, 5 Februari 2015 Prosedur Uji Hipotesis Uji Z Parametrik Uji t ANOVA one way UJI MENYANGKUT RATAAN Asumsi distribusi normal Uji Tanda Uji Rang Tanda

Lebih terperinci

Statistik Non Parameter

Statistik Non Parameter Statistik Non Parameter A. Pengertian Non Parametrik Istilah nonparametrik sendiri pertama kali digunakan oleh Wolfowitz, 1942. Istilah lain yang sering digunakan antara lain distribution-free statistics

Lebih terperinci

Uji Z atau t Uji Z Chi- square

Uji Z atau t Uji Z Chi- square UJI FRIEDMAN SEBAGAI PENDEKATAN ANALISIS NONPARAMETRIK UNTUK MENGUJI HOMOGENITAS RATA-RATA retnosubekti@uny.ac.id Pendahuluan Uji parametrik memerlukan pemenuhan asumsi-asumsi tentang distribusi populasi

Lebih terperinci

SILABUS MATAKULIAH. Revisi : 4 Tanggal Berlaku : 04 September Indikator Materi pokok Strategi Pembelajaran Alokasi waktu

SILABUS MATAKULIAH. Revisi : 4 Tanggal Berlaku : 04 September Indikator Materi pokok Strategi Pembelajaran Alokasi waktu SILABUS MATAKULIAH Revisi : 4 Tanggal Berlaku : 04 September 2015 A. Identitas 1. Nama Matakuliah : Statistika Industri 2. Program Studi : Teknik Industri 3. Fakultas : Teknik 4. Bobot sks : 2 SKS 5. Elemen

Lebih terperinci

STATISTIKA UJI NON-PARAMETRIK

STATISTIKA UJI NON-PARAMETRIK STATISTIKA UJI NON-PARAMETRIK DISUSUN OLEH : Jayanti Syahfitri DOSEN PENGAMPU : Dr. Risnanosanti, M.Pd PROGRAM PASCASARJANA MAGISTER PENDIDIKAN BIOLOGI (S-2) FAKULTAS KEGURUAN DAN ILMU PENDIDIKAN UNIVERSITAS

Lebih terperinci

GARIS BESAR PROGRAM PENGAJARAN (GBPP)

GARIS BESAR PROGRAM PENGAJARAN (GBPP) GARIS-GARIS PROGRAM PENGAJARAN (GBPP) Perbaikan : Juli 2013 PROGRAM STUDI S1 MANAJEMEN SEKOLAH TINGGI MANAJEMEN IMMI GARIS BESAR PROGRAM PENGAJARAN (GBPP) Nama Mata Kuliah/Kode : Praktikum Statistik Nomer

Lebih terperinci

DR. Dr. Windhu Purnomo, M.S.

DR. Dr. Windhu Purnomo, M.S. UJI HIPOTESIS DR. Dr. Windhu Purnomo, M.S. FKM Unair 2007 HIPOTESIS Pernyataan/jawaban sementara (berdasarkan keterangan dari data yg diamati) tentang hubungan antar konsep (variabel) pada sebuah populasi

Lebih terperinci

CAPAIAN PEMBELAJARAN (Learning outcome) : Mampu menganalisis data dengan metode statistika yang sesuai

CAPAIAN PEMBELAJARAN (Learning outcome) : Mampu menganalisis data dengan metode statistika yang sesuai CAPAIAN PEMBELAJARAN (Learning outcome) : Mampu menganalisis data dengan metode statistika yang sesuai Penguasaan Pengetahuan 5.1 Dapat menjelaskan konsep teoritis statistika non parametrik 5.2 Mampu memformulasikan

Lebih terperinci

RENCANA PEMBELAJARAN SEMESTER (RPS) ANALISIS STATISTIK

RENCANA PEMBELAJARAN SEMESTER (RPS) ANALISIS STATISTIK RENCANA PEMBELAJARAN SEMESTER (RPS) ANALISIS STATISTIK Mata Kuliah: Analisis Statistik Semester: 7, Kode: KMM 164 Program Studi: Pendidikan Matematika Dosen: Khairul Umam, S.Si, M.Sc.Ed Capaian Pembelajaran:

Lebih terperinci

Statistik & Hipotesis

Statistik & Hipotesis Hypothesis testing Widya Rahmawati Statistik & Hipotesis Statistik tidak hanya membantu dalam menggambarkan atau menampilkan data saja, tapi juga untuk menguji kebenaran suatu hipotesis Hipotesis adalah

Lebih terperinci

RENCANA PROGRAM KEGIATAN PERKULIAHAN SEMESTER (RPKPS)

RENCANA PROGRAM KEGIATAN PERKULIAHAN SEMESTER (RPKPS) RENCANA PROGRAM KEGIATAN PERKULIAHAN SEMESTER (RPKPS) Kode / Nama Mata Kuliah : E124405 / Statistika Industri Revisi 4 Satuan Kredit Semester : 2 SKS Tgl revisi : 16 Juli 2015 Jml Jam kuliah dalam seminggu

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

MAKALAH UJI COCHRAN Disusun Untuk Memenuhi Tugas Mata Kuliah Statistika Non Parametrik. Dosen Pengampu: Dr. Nur Karomah Dwiyanti M.

MAKALAH UJI COCHRAN Disusun Untuk Memenuhi Tugas Mata Kuliah Statistika Non Parametrik. Dosen Pengampu: Dr. Nur Karomah Dwiyanti M. MAKALAH UJI COCHRAN Disusun Untuk Memenuhi Tugas Mata Kuliah Statistika Non Parametrik Dosen Pengampu: Dr Nur Karomah Dwiyanti MSi Disusun oleh: 1 Manisha Elok Sholikhati (4112315008) 2 Hanna Fejinia (4112315009)

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. Keuntungan dari menggunakan metode non parametrik adalah : APLIKASI TEST PARAMETRIK TEST NON PARAMETRIK Dua sampel saling T test

BAB I PENDAHULUAN. Keuntungan dari menggunakan metode non parametrik adalah : APLIKASI TEST PARAMETRIK TEST NON PARAMETRIK Dua sampel saling T test BAB I PENDAHULUAN Metode statistik yang banyak dilakukan adalah dengan menggunakan metode parametrik (seperti t-test, z test, Anova, regresi, dan lainnya) dengan menggunakan parameter-parameter seperti

Lebih terperinci

2-RP. C. PRASYARAT : Desain Eksperimen. D. Deskripsi CP secara umum KKNI Level 6. Kemampuan Deskripsi Penguasaan

2-RP. C. PRASYARAT : Desain Eksperimen. D. Deskripsi CP secara umum KKNI Level 6. Kemampuan Deskripsi Penguasaan RP S1 SP 05 Kurikulum 2014, Edisi : September 2014.Revisi : 00 Hal: 1 dari 8 A. CAPAIAN PEMBELAJARAN (Learning outcome) : CP 8.1 : Memformulasikan masalah dalam pemodelan sta s ka CP 11.2 : Mampu menganalisis

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

Statistika Nonparametrik

Statistika Nonparametrik Statistika Nonparametrik Oleh Prof. Drs. Suryo Guritno, M.Stats., Ph.D. 1 Asumsi2 Parametrik Observasinya harus independen Observasinya harus diambil dari populasi normal, kecuali ukuran sampel cukup besar

Lebih terperinci

Oleh: Ali Muhson. Tujuan Analisis Data

Oleh: Ali Muhson. Tujuan Analisis Data Teknik Analisis Data Oleh: Ali Muhson Tujuan Analisis Data Menjelaskan sebab akibat dari sebuah fenomena Menghubungkan penelitian dengan dunia nyata Memprediksi fenomena nyata berdasarkan penelitian Menemukan

Lebih terperinci

Silabus Teori Peluang (STK-104) Jurusan Statistika Genap 2013/2014

Silabus Teori Peluang (STK-104) Jurusan Statistika Genap 2013/2014 Silabus Teori Peluang (STK-104) Jurusan Statistika Genap 2013/2014 Waktu : (Selasa, jam 10.00 11.40, D3D) dan (Kamis, jam 14.00 16.40, D3D) Dosen Pengasuh : Ridha Ferdhiana, M.Sc dan Dr. Muhammad Subianto,

Lebih terperinci

1.1 Contoh Soal dan Pembahasan Uji 1 Sampel a. Uji Binomial Untuk kasus ukuran sampel 25 Dilakukan penelitian untuk mengetahui kecenderungan

1.1 Contoh Soal dan Pembahasan Uji 1 Sampel a. Uji Binomial Untuk kasus ukuran sampel 25 Dilakukan penelitian untuk mengetahui kecenderungan 1.1 Contoh Soal dan Pembahasan 1.1.1 Uji 1 Sampel a. Uji Binomial Untuk kasus ukuran sampel 5 Dilakukan penelitian untuk mengetahui kecenderungan masyarakat dalam memilih perawatan kecantikan. Berdasarkan

Lebih terperinci

Penggolongan Uji Hipotesis

Penggolongan Uji Hipotesis Penggolongan Uji Hipotesis Macam Data Deskriptif (1 sampel) Komparatif (2 sampel) Macam Hipotesis Komparatif (k sampel) Asosiatif Berpasangan Independen Berpasangan Independen Berpasangan Independen Nominal

Lebih terperinci

RENCANA PEMBELAJARAN SEMESTER (RPS)

RENCANA PEMBELAJARAN SEMESTER (RPS) RENCANA PEMBELAJARAN SEMESTER (RPS) STATISTIK BISNIS Disusun oleh: Widya Sastika, ST., MM TELKOM UNIVERSITY 1 LEMBAR PENGESAHAN Rencana Pembelajaran Semester (RPS) ini telah disahkan untuk mata kuliah

Lebih terperinci

STATISTIKA NONPARAMETRIK (3)

STATISTIKA NONPARAMETRIK (3) 6.UJI KOLMOGOROV SMIRNOV STATISTIKA NONPARAMETRIK (3) Untuk menguji apakah data berdistribusi tertentu. Ekivalen dengan Uji ( Goodness Of Fit ) dalam Statistik Uji Parametrik. Elty Sarvia, ST., MT. Fakultas

Lebih terperinci

PENDAHULUAN TAS /TABS disyaratkan bagi calon ilmuwan Sasaran: pembentukan pola pikir ilmiah (logis, sistimatis, dan didukung data), sikap ilmiah (obye

PENDAHULUAN TAS /TABS disyaratkan bagi calon ilmuwan Sasaran: pembentukan pola pikir ilmiah (logis, sistimatis, dan didukung data), sikap ilmiah (obye KELEMAHAN DAN SOLUSI ANALISIS DATA PADA SKRIPSI BM.Wara Kushartanti FIK UNY PENDAHULUAN TAS /TABS disyaratkan bagi calon ilmuwan Sasaran: pembentukan pola pikir ilmiah (logis, sistimatis, dan didukung

Lebih terperinci

METODE PENELITIAN Pertemuan ke-4 PENGOLAHAN DATA PENELITIAN

METODE PENELITIAN Pertemuan ke-4 PENGOLAHAN DATA PENELITIAN METODE PENELITIAN Pertemuan ke-4 PENGOLAHAN DATA PENELITIAN DATA PENELITIAN Kualitatif Macam Data Diskrit Kuantitatif Ordinal Kontinum Interval Ratio Data Kualitatif adalah data yang dinyatakan dalam bentuk

Lebih terperinci

Candi Gebang Permai Blok R/6 Yogyakarta Telp. : ; Fax. :

Candi Gebang Permai Blok R/6 Yogyakarta Telp. : ; Fax. : PEDOMAN ANALISIS DATA DENGAN SPSS Oleh : Stanislaus S. Uyanto, Ph.D. Edisi Pertama, 2006 Edisi Kedua, 2006 Edisi Ketiga Cetakan Pertama, 2009 Hak Cipta 2006, 2009 pada penulis, Hak Cipta dilindungi undang-undang.

Lebih terperinci

UJI NONPARAMETRIK. Gambar 6.1 Menjalankan Prosedur Nonparametrik

UJI NONPARAMETRIK. Gambar 6.1 Menjalankan Prosedur Nonparametrik 6 UJI NONPARAMETRIK Bab ini membahas: Uji Chi-Kuadrat. Uji Dua Sampel Independen. Uji Beberapa Sampel Independen. Uji Dua Sampel Berkaitan. D iperlukannya uji Statistik NonParametrik mengingat bahwa suatu

Lebih terperinci

Analisis Data kategorik tidak berpasangan skala pengukuran numerik

Analisis Data kategorik tidak berpasangan skala pengukuran numerik Analisis Data kategorik tidak berpasangan skala pengukuran numerik Uji t dengan 2 kelompok Uji t Tidak Berpasangan Uji t dikembangkan oleh William Sealy Gosset. Dalam artikel publikasinya, ia menggunakan

Lebih terperinci

SATUAN ACARA PERKULIAHAN

SATUAN ACARA PERKULIAHAN D. SATUAN ACARA PERKULIAHAN SATUAN ACARA PERKULIAHAN Pertemuan Pokok Bahasan Indikator Ketercapaian Kompetensi 1 dan 2 Ukuran Keterkaitan - Menjelaskan arah hubungan antar variabel - Memahami diagram yang

Lebih terperinci

COURSE OUTLINE. : drh. Roslizawaty, M.P. (Koordinator) KhairulUmam, S.Si., M.A. Ed.Sc. Kelas 1 Ruang 1 No Tanggal MateriPembelajaran Keterangan

COURSE OUTLINE. : drh. Roslizawaty, M.P. (Koordinator) KhairulUmam, S.Si., M.A. Ed.Sc. Kelas 1 Ruang 1 No Tanggal MateriPembelajaran Keterangan KEMENTERIAN PENDIDIKAN DAN KEBUDAYAAN UNIVERSITAS SYIAH ALA FALTAS KEDOKTERAN HEWAN DARUSSALAM, BANDA ACEH Telp. (0651) 7551536 Fax. (0651) 7551536 Kode Pos 23111 Flexi : 7410247 E-mail : kedokteranhewan61unsyiah@yahoo.com

Lebih terperinci

STATISTIKA NONPARAMETRIK (3)

STATISTIKA NONPARAMETRIK (3) STATISTIKA NONPARAMETRIK (3) Elty Sarvia, ST., MT. Fakultas Teknik Jurusan Teknik Industri Universitas Kristen Maranatha Bandung 6.UJI KOLMOGOROV SMIRNOV Untuk menguji apakah data berdistribusi tertentu.

Lebih terperinci

ANALISIS NON-PARAMETRIK UJI KOEFESIEN KONTINGENSI. Oleh: M. Rondhi, SP, MP, Ph.D

ANALISIS NON-PARAMETRIK UJI KOEFESIEN KONTINGENSI. Oleh: M. Rondhi, SP, MP, Ph.D ANALISIS NON-PARAMETRIK UJI KOEFESIEN KONTINGENSI Oleh: M. Rondhi, SP, MP, Ph.D Analisis non-parametrik merupakan alat analisis yang digunakan jika data yang digunakan memiliki distribusi nominal atau

Lebih terperinci

SEKOLAH TINGGI ILMU EKONOMI INDONESIA BANKING SCHOOL KONTRAK PERKULIAHAN

SEKOLAH TINGGI ILMU EKONOMI INDONESIA BANKING SCHOOL KONTRAK PERKULIAHAN SEKOLAH TINGGI ILMU EKONOMI INDONESIA BANKING SCHOOL KONTRAK PERKULIAHAN Mata Kuliah : Statistik II Program Studi : S 1 Akuntansi dan S 1 Manajemen Beban : 2 Sks Dosen : W. Rofianto, ST, MSi I. Deskripsi

Lebih terperinci

PERBANDINGAN BERGANDA SESUDAH UJI KRUSKAL-WALLIS

PERBANDINGAN BERGANDA SESUDAH UJI KRUSKAL-WALLIS PERBANDINGAN BERGANDA SESUDAH UJI KRUSKAL-WALLIS S - 30 Tanti Nawangsari Prodi Pendidikan Matematika FKIP UNIROW Tuban Jl. Manunggal 61 Tuban Email: nawangsarit@yahoo.com Abstrak Salah satu metode statistika

Lebih terperinci

KORELASI DAN REGRESI. dr. Hadi Sarosa, M.Kes Bagian Fisiologi F.K Unissula Semarang

KORELASI DAN REGRESI. dr. Hadi Sarosa, M.Kes Bagian Fisiologi F.K Unissula Semarang KORELASI DAN REGRESI dr. Hadi Sarosa, M.Kes Bagian Fisiologi F.K Unissula Semarang Korelasi Hipotesis asosiatif merupakan dugaan adanya hubungan antar variabel dalam populasi Korelasi merupakan angka yang

Lebih terperinci

KULIAH 2 : UJI NON PARAMETRIK 1 SAMPEL. Tim Pengajar STATSOS Lanjutan

KULIAH 2 : UJI NON PARAMETRIK 1 SAMPEL. Tim Pengajar STATSOS Lanjutan KULIAH : UJI NON PARAMETRIK 1 SAMPEL Tim Pengajar STATSOS Lanjutan What is Statistics Science of gathering, analyzing, interpreting, and presenting data Branch of mathematics Facts and figures Measurement

Lebih terperinci

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN. TA 2011/2012, 2012/2013, dan 2013/2014. Data hasil akhir yang diperoleh

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN. TA 2011/2012, 2012/2013, dan 2013/2014. Data hasil akhir yang diperoleh BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN A. Hasil Penelitian Data dalam penelitian ini diambil dari data hasil akhir praktikum SHV TA 2011/2012, 2012/2013, dan 2013/2014. Data hasil akhir yang diperoleh

Lebih terperinci

STATISTIK NON PARAMTERIK

STATISTIK NON PARAMTERIK STATISTIK NON PARAMTERIK PROSEDUR PENGOLAHAN DATA : PARAMETER : Berdasarkan parameter yang ada statistik dibagi menjadi Statistik PARAMETRIK : berhubungan dengan inferensi statistik yang membahas parameterparameter

Lebih terperinci

PERBANDINGAN HASIL BELAJAR BIOLOGI MENGGUNAKAN PROBLEM BASED LEARNING

PERBANDINGAN HASIL BELAJAR BIOLOGI MENGGUNAKAN PROBLEM BASED LEARNING PERBANDINGAN HASIL BELAJAR BIOLOGI MENGGUNAKAN PROBLEM BASED LEARNING DAN PROBLEN SOLVING PADA KELAS VIII SMP NEGERI 3 COLOMADU KARANGANYAR TAHUN AJARAN 2013/2014 NASKAH PUBLIKASI DISUSUN OLEH : ERNAWATI

Lebih terperinci

Statistik Non Parametrik-2

Statistik Non Parametrik-2 Statistik Non Parametrik-2 UJI RUN 2 Uji Run Disebut juga uji random Bertujuan untuk menentukan apakah urutan yang dipilih atau sampel yang diambil diperoleh secara random atau tidak Didasarkan atas banyaknya

Lebih terperinci

SATUAN ACARA PERKULIAHAN MATA KULIAH STATISTIKA dan PROBABILITAS (MI) KODE / SKS : KK /2 SKS

SATUAN ACARA PERKULIAHAN MATA KULIAH STATISTIKA dan PROBABILITAS (MI) KODE / SKS : KK /2 SKS Minggu Pokok Bahasan ke dan TIU 1 1. Tehnik Penarikan Sampling pengertian kegunaan sampling, tehnik yang dapat digunakan serta pemahaman terhadap keempat tehnik tersebut. Sub Pokok Bahasan dan Sasaran

Lebih terperinci

Dr. I Gusti Bagus Rai Utama, SE., M.MA., MA.

Dr. I Gusti Bagus Rai Utama, SE., M.MA., MA. Dr. I Gusti Bagus Rai Utama, SE., M.MA., MA. Hipotesis statistik Sebuah pernyataan tentang parameter yang menjelaskan sebuah populasi (bukan sampel). Statistik Angka yang dihitung dari sekumpulan sampel.

Lebih terperinci

Ranking (jangan ada yang dobel) TERIMA KASIH UJI RANKING HEDONIK. Nama : Tanggal :

Ranking (jangan ada yang dobel) TERIMA KASIH UJI RANKING HEDONIK. Nama : Tanggal : 7. LAMPIRAN Scoresheet Uji Sensori Ranking Hedonik UJI RANKING HEDONIK Nama : Tanggal : Produk : Puff Pastry Labu Kuning Atribut : Warna Instruksi Di hadapan anda terdapat 4 puff pastry. Lihat dan amati

Lebih terperinci

PERANCANGAN PERCOBAAN

PERANCANGAN PERCOBAAN PERANCANGAN PERCOBAAN PERTEMUAN KE-6 STATISTIKA NON-PARAMETRIK (UNTUK UJI NORMALITAS DAN DATA KUALITATIF) PROF.DR.KRISHNA PURNAWAN CANDRA JURUSAN TEKNOLOGI HASIL PERTANIAN FAPERTA UNMUL 2016 ANALISIS DATA

Lebih terperinci

BAB IV PENGOLAHAN DATA PENELITIAN METODOLOGI PENELITIAN

BAB IV PENGOLAHAN DATA PENELITIAN METODOLOGI PENELITIAN BAB IV PENGOLAHAN DATA PENELITIAN METODOLOGI PENELITIAN PERBEDAAN DATA KUANTITATIF DAN KUALITATIF Data Sifat realitas Hub.peneliti dgn yg diteliti Hubungan variabel Kemungkinan generalisasi Peranan nilai

Lebih terperinci

JUDUL PENELITIAN DAN STATISTIK YANG DIGUNAKAN UNTUK ANALISIS

JUDUL PENELITIAN DAN STATISTIK YANG DIGUNAKAN UNTUK ANALISIS JUDUL PENELITIAN DAN STATISTIK YANG DIGUNAKAN UNTUK ANALISIS 1. CONTOH 1 a. Judul Penelitian PENGARUH KECERDASAN INTELEKTUAL TERHADAP HASIL BELAJAR SISWA DALAM PEMBELAJARAN FISIKA KELAS X SMA N 1 BUKITTINGGI

Lebih terperinci

Statistika Non-Parametrik

Statistika Non-Parametrik Statistika Non-Parametrik STK 511 Analisis Statistika Depertemen Statistika IPB 1 Statistika Non-Parametrik Ciri statistika non-parametrik : o Prosedur non-parametrik -> fokus hanya pada beberapa karakteristik

Lebih terperinci

10+ Departemen Statistika FMIPA IPB

10+ Departemen Statistika FMIPA IPB Suplemen Praktikum Pertemuan ANALISIS DATA KATEGORIK (STK351) 10+ Departemen Statistika FMIPA IPB Pokok Bahasan Sub Pokok Bahasan Referensi Waktu Analisis Nonparameterik dan Data Kategorik dengan dan Menggunakan

Lebih terperinci

ANALISIS DATA KUANTITATIF

ANALISIS DATA KUANTITATIF 1 ANALISIS DATA KUANTITATIF Analisis data merupakan proses pengolahan, penyajian, dan interpretasi yang diperoleh dari lapangan agar data yang disajikan mempunyai makna. A. Tujuan Analisis Data 1. Menjawab

Lebih terperinci

Oleh : M.H.Dewi Susilowati

Oleh : M.H.Dewi Susilowati METODE KUANTITATIF GEOGRAFI Oleh : M.H.Dewi Susilowati TUJUAN MK METKUAN TUJUAN UMUM : MAHASISWA MAMPU MENERAPKAN METODE KUANTITATIF DALAM KEGIATAN ANALISIS PERMASALAHAN GEOGRAFI TUJUAN KHUSUS : * MAHASISWA

Lebih terperinci

DAFTAR ISI. Halaman Abstract... i KATA PENGANTAR... ii DAFTAR ISI... iv DAFTAR GAMBAR... vii DAFTAR TABEL... viii DAFTAR LAMPIRAN...

DAFTAR ISI. Halaman Abstract... i KATA PENGANTAR... ii DAFTAR ISI... iv DAFTAR GAMBAR... vii DAFTAR TABEL... viii DAFTAR LAMPIRAN... DAFTAR ISI Abstract... i KATA PENGANTAR... ii DAFTAR ISI... iv DAFTAR GAMBAR... vii DAFTAR TABEL... viii DAFTAR LAMPIRAN... ix BAB I. PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang... 1 1.2 Rumusan Masalah... 6 1.3 Tujuan

Lebih terperinci

SILABUS MATA KULIAH S T A T I S T I K A

SILABUS MATA KULIAH S T A T I S T I K A SILABUS MATA KULIAH S T A T I S T I K A Dosen: Dr. Budi Susetyo, M. Pd (0918) Dr. Juang Sunanto (0918) Drs. Iding Tarsidi, M. Pd (1723) Dra. Tjutju Soendari, M.Pd. ( ) Dra. Oom Siti Homdijah, M. Pd ( )

Lebih terperinci

PARAMETRIK DAN NON PARAMETRIK

PARAMETRIK DAN NON PARAMETRIK STATISTIK PENGERTIAN Statistik dalam arti luas yaitu salah satu alat untuk mengumpulkan data, mengolah data, menarik kesimpulan, dan membuat keputusan berdasarkan analisis data yang dikumpulkan. Contoh:

Lebih terperinci

Lampiran 1. Surat Keterangan Hasil Determinasi Tanaman Sirih Merah (Piper crocatum Ruiz and Pav.)

Lampiran 1. Surat Keterangan Hasil Determinasi Tanaman Sirih Merah (Piper crocatum Ruiz and Pav.) Lampiran 1. Surat Keterangan Hasil Determinasi Tanaman Sirih Merah (Piper crocatum Ruiz and Pav.) 38 Lampiran 1. Lanjutan... 39 Lampiran 1. Lanjutan... 40 Lampiran 2. Surat Keterangan Telah Melakukan Penelitian

Lebih terperinci

UJI CHI-SQUARE. 1. Skala pengukuran. ada 4 jenis skala pengukuran yaitu nominal, ordinal (bertingkat), interval, rasio

UJI CHI-SQUARE. 1. Skala pengukuran. ada 4 jenis skala pengukuran yaitu nominal, ordinal (bertingkat), interval, rasio UJI CHI-SQUARE Ada fenomena mhs keperawatan yg sedang skripsi sakit kepala karena tidak tahu bagaimana mengolah data hasil penelitian, apalagi kalau jenis penelitiannya korelasi atau eksperimen. Walaupun

Lebih terperinci

BAB III METODE THEIL. menganalisis hubungan antara variabel bebas dan variabel terikat yang dinyatakan

BAB III METODE THEIL. menganalisis hubungan antara variabel bebas dan variabel terikat yang dinyatakan 28 BAB III METODE THEIL Analisis regresi merupakan suatu metode yang digunakan untuk menganalisis hubungan antara variabel bebas dan variabel terikat yang dinyatakan dalam sebuah persamaan regresi. Dalam

Lebih terperinci

BIOSTATISTIKA, oleh L. Indah Murwani Yulianti Hak Cipta 2014 pada penulis GRAHA ILMU Ruko Jambusari 7A Yogyakarta 55283 Telp: 0274-889398; Fax: 0274-889057; E-mail: info@grahailmu.co.id Hak Cipta dilindungi

Lebih terperinci

HIPOTESIS ASOSIATIF KORELASI PRODUCT MOMENT -YQ-

HIPOTESIS ASOSIATIF KORELASI PRODUCT MOMENT -YQ- HIPOTESIS ASOSIATIF KORELASI PRODUCT MOMENT -YQ- PENGERTIAN Hipotesis asosiatif adalah hipotesis yang menunjukkan dugaan adanya hubungan atau pengaruh antara dua variabel atau lebih. Contoh: Rumusan masalah:

Lebih terperinci

KONSEP-KONSEP DASAR STATISTIKA

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

Lebih terperinci

Pertemuan 9 II. STATISTIKA INFERENSIAL

Pertemuan 9 II. STATISTIKA INFERENSIAL Pertemuan 9 II. STATISTIKA INFERENSIAL Tujuan Setelah perkuliahan ini mhs. diharapkan mampu: Menjelaskan pengertian statistika inferensial Menjelaskan konsep sampling error Menghitung tingkat kepercayaan

Lebih terperinci

FAKULTAS KEGURUAN DAN ILMU PENDIDIKAN UNIVERSITAS SYIAH KUALA Darussalam, Banda Aceh

FAKULTAS KEGURUAN DAN ILMU PENDIDIKAN UNIVERSITAS SYIAH KUALA Darussalam, Banda Aceh 08/02/2017 Nama Mata Kuliah : Biostatistika Kode Mata Kuliah : SKV 103 Bobot SKS : 2 (Dua) Semester : Ganjil Hari Pertemuan : 1 (pertama) Tempat Pertemuan : Ruang kuliah Koordinator MK : Khairul Umam,

Lebih terperinci

Seorang Ahli Gizi. Diskusi Soal SP Nutrition Biostatistics 31/01/2014 NUTRITIONAL CARE PROCESS. Assessmet (Data Collection) Monitoring & Evaluation

Seorang Ahli Gizi. Diskusi Soal SP Nutrition Biostatistics 31/01/2014 NUTRITIONAL CARE PROCESS. Assessmet (Data Collection) Monitoring & Evaluation Diskusi Soal SP Nutrition Biostatistics Seorang Ahli Gizi Monitoring & Evaluation Assessmet (Data Collection) Intervention NUTRITIONAL CARE PROCESS Diagnosa (Hypothesis) Berhubungan dengan berbagai macam

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN A. Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN A. Latar Belakang BAB I PENDAHULUAN A. Latar Belakang Statistik dalam penelitian terdiri dari 2 dua jenis, statistik deskriptif dan statistik inferensial. Statistik deskriptif merupakan statistik yang berfungsi untuk mendeskrpsikan

Lebih terperinci

ANALISIS DATA KUANTITATIF Disusun oleh: Ressy Rustanuarsi ( ) Bertu Rianto Takaendengan ( ) Mega Puspita Sari ( )

ANALISIS DATA KUANTITATIF Disusun oleh: Ressy Rustanuarsi ( ) Bertu Rianto Takaendengan ( ) Mega Puspita Sari ( ) ANALISIS DATA KUANTITATIF Disusun oleh: Ressy Rustanuarsi (16709251033) Bertu Rianto Takaendengan (16709251034) Mega Puspita Sari (16709251035) Diresume oleh: Sumbaji Putranto A. PENGERTIAN ANALISIS DATA

Lebih terperinci

Tests of Normality. Kolmogorov-Smirnov a

Tests of Normality. Kolmogorov-Smirnov a 7. LAMPIRA 7.1. Hasil Pengolahan Data 7.1.1. Uji ormalitas Tests of ormality Kolmogorov-Smirnov a Shapiro-Wilk JenisPisang Statistic df Sig. Statistic df Sig. KadarAir Pisang Kepok,143 9,200 *,963 9,828

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

BAB III METODOLOGI PENELITIAN BAB III METODOLOGI PENELITIAN Metodologi penelitian merupakan gambaran langkah-langkah secara sistematis untuk memudahkan menganalisa masalah yang dihadapi sehingga penelitian menjadi jelas dan sesuai

Lebih terperinci

RENCANA PROGRAM DAN KEGIATAN PEMBELAJARAN SEMESTER (RPKPS) MATA KULIAH: BIOSTATISTIK

RENCANA PROGRAM DAN KEGIATAN PEMBELAJARAN SEMESTER (RPKPS) MATA KULIAH: BIOSTATISTIK RENCANA PROGRAM DAN KEGIATAN PEMBELAJARAN SEMESTER (RPKPS) MATA KULIAH: BIOSTATISTIK Koordinator Prof. AlMahdy Program Studi S1 Keperawatan Fakultas Keperawatan Universitas Andalas 2014 LEMBAR PENGESAHAN

Lebih terperinci

GARIS BESAR PROGRAM PENGAJARAN (GBPP)

GARIS BESAR PROGRAM PENGAJARAN (GBPP) GARIS BESAR PROGRAM PENGAJARAN (GBPP) Nama Mata Kuliah : STATISTIKA-2 **/ 2015 Kode Mata Kuliah/SKS : IT-022251/2 SKS Deskripsi singkat : Mata Kuliah Keilmuan dan Ketrampilan (MKKK) Statistika-2 merupakan

Lebih terperinci

Syllabus Matematika Dasar 1 Semester Ganjil 2013/2014 FMIPA Universitas Syiah Kuala

Syllabus Matematika Dasar 1 Semester Ganjil 2013/2014 FMIPA Universitas Syiah Kuala Syllabus Matematika Dasar 1 Semester Ganjil 2013/2014 FMIPA Universitas Syiah Kuala Kode MK : MPA 021 Beban : 3 SKS Sifat : Mata Kuliah Wajib Umum Mahasiswa FMIPA Unsyiah Tujuan Mata Kuliah: Setelah mengikuti

Lebih terperinci

SILABUS. Semester : 3 Kelompok mata kuliah : MKK Program Studi : Pendidikan Manajemen Bisnis

SILABUS. Semester : 3 Kelompok mata kuliah : MKK Program Studi : Pendidikan Manajemen Bisnis SILABUS 1) Identitas mata kuliah Nama mata kuliah : Statistika II Kode Mata kuliah : PE 105 Jumlah SKS : 3 SKS Semester : 3 Kelompok mata kuliah : MKK Program Studi Program Studi : Pendidikan Manajemen

Lebih terperinci

SATUAN ACARA PENGAJARAN (SAP)

SATUAN ACARA PENGAJARAN (SAP) SATUAN ACARA PENGAJARAN (SAP) Mata Kuliah : STATISTIK INFERENSIAL Kode Mata Kuliah : 02085314 SKS : 3 Waktu Pertemuan : 3 x 45 Menit Pertemuan ke : 1 & 2 A. KOMPETENSI 1. Standar Kompetensi : Mahasiswa

Lebih terperinci

Statistika Nonparametrik dengan SPSS, Minitab, dan R

Statistika Nonparametrik dengan SPSS, Minitab, dan R i Statistika Nonparametrik dengan SPSS, Minitab, dan R 017 ii USU Press Art Design, Publishing & Printing Gedung F Jl. Universitas No. 9, Kampus USU Medan, Indonesia Telp. 061-813737; Fax 061-813737 Kunjungi

Lebih terperinci

LANGKAH-LANGKAH PENGOLAHAN DATA PENELITIAN. Oleh: Bambang Avip Priatna Martadiputra

LANGKAH-LANGKAH PENGOLAHAN DATA PENELITIAN. Oleh: Bambang Avip Priatna Martadiputra LANGKAH-LANGKAH PENGOLAHAN DATA PENELITIAN Oleh: Bambang Avip Priatna Martadiputra PERSIAPAN PENELITIAN 1) Menyusun instrumen penelitian berdasarkan dimensi dan indikator yang dirujuk. 2) Uji validitas

Lebih terperinci

UNIVERSITAS TEUKU UMAR FAKULTAS EKONOMI PRODI S1 MANAJEMEN

UNIVERSITAS TEUKU UMAR FAKULTAS EKONOMI PRODI S1 MANAJEMEN UNIVERSITAS TEUKU UMAR FAKULTAS EKONOMI PRODI S1 MANAJEMEN RENCANA PEMBELAJARAN SEMESTER (RPS) Mata Kuliah: KODE Rumpun MK (SKS) Semester Tgl. Penyusunan EKU202 3 (tiga) Ganjil 21 Juni 2016 Statistika

Lebih terperinci

Lampiran 1. CoA Provitamin B5 (D-Panthenol)

Lampiran 1. CoA Provitamin B5 (D-Panthenol) Lampiran 1. CoA Provitamin B5 (D-Panthenol) 55 Lampiran 2. Gambar sediaan masker sheet 56 Lampiran 3. Gambar sediaan essence masker sheet Blanko F1 F2 F3 Blanko F1 F2 F3 Keterangan : Blanko : Blanko (tanpa

Lebih terperinci

Syllabus Matematika Dasar 1 Semester Ganjil 2012/2013 FMIPA Universitas Syiah Kuala

Syllabus Matematika Dasar 1 Semester Ganjil 2012/2013 FMIPA Universitas Syiah Kuala Syllabus Matematika Dasar 1 Semester Ganjil 2012/2013 FMIPA Universitas Syiah Kuala Kode MK : MPA 021 Beban : 3 SKS Sifat : Mata Kuliah Wajib Umum Mahasiswa FMIPA Unsyiah Tujuan Mata Kuliah: Setelah mengikuti

Lebih terperinci

ANALISIS DATA KUANTITATIF

ANALISIS DATA KUANTITATIF Fasilkom UIGM 2015 BACKGRUND ANALISIS DATA KUANTITATIF ANALISIS DATA KUANTITATIF Dalam suatu penelitian seringkali peneliti membutuhkan proses analisis data hasil penelitian untuk menarik suatu kesimpulan

Lebih terperinci

Lampiran 1. Alur Pembuatan Ekstrak Buah Mengkudu. 12 Kg Buah mengkudu dipotong tipis- tipis

Lampiran 1. Alur Pembuatan Ekstrak Buah Mengkudu. 12 Kg Buah mengkudu dipotong tipis- tipis Lampiran 1. Alur Pembuatan Ekstrak Buah Mengkudu 12 Kg Buah mengkudu dipotong tipis- tipis Dikeringkan dalam lemari pengering dengan suhu 40-50 о C, selama ± 5 hari Potongan-potongan yang sudah kering

Lebih terperinci

I. PENDAHULUAN II. TINJAUAN PUSTAKA. 1.1 Latar Belakang

I. PENDAHULUAN II. TINJAUAN PUSTAKA. 1.1 Latar Belakang I. PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Statistik sangat sering ditemui dalam kehidupan sehari-hari, tidak hanya dalam dunia pendidikan dan ilmu pengetahuan. Statistik inferensia salah satunya, merupakan satu

Lebih terperinci

SATUAN ACARA PERKULIAHAN (SAP) MATA KULIAH APLIKASI SPSS Psikologi

SATUAN ACARA PERKULIAHAN (SAP) MATA KULIAH APLIKASI SPSS Psikologi 1 Statistik Deskriptif, Statistik Inferensia dan Komputer Statistik (SPSS) statistik deskriptif dan inferensi; statistik parametrik, statistik non parametrik dan metode-metode yang termasuk didalamnya

Lebih terperinci

RENCANA PROGRAM KEGIATAN PERKULIAHAN SEMESTER (RPKPS)

RENCANA PROGRAM KEGIATAN PERKULIAHAN SEMESTER (RPKPS) RENCANA PROGRAM KEGIATAN PERKULIAHAN SEMESTER (RPKPS) Kode / Nama Mata Kuliah : B11.5605 / Analisis Kuantitatif Revisi ke : - Satuan Kredit Semester : 3 (tiga) SKS Tgl revisi : Jml Jam kuliah dalam seminggu

Lebih terperinci

Statistik Non Parametrik

Statistik Non Parametrik Statistik Non Parametrik STATISTIK PARAMETRIK DAN NON PARAMETRIK Statistik parametrik, didasarkan asumsi : - sampel random diambil dari populasi normal atau - ukuran sampel besar atau - sampel berasal

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

DATA DAN METODA ANALISA DATA

DATA DAN METODA ANALISA DATA DATA DAN METODA ANALISA DATA Pendahuluan Disain penelitian menentukan teknik statistik ; bukan sebaliknya teknik statistik menentukan disain penelitian Statistika dipakai untuk melayani dan sebagai alat

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. nonparametrik, pengujian hipotesis, One-Way Layout, dan pengujian untuk lebih dari

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. nonparametrik, pengujian hipotesis, One-Way Layout, dan pengujian untuk lebih dari BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Pendahuluan Untuk melakukan pembahasan mengenai materi di skripsi ini, diperlukan teoriteori yang mendukung. Pada bab ini akan diuraikan beberapa teori yang mendukung penulisan

Lebih terperinci

PENGOLAHAN DATA BERSKALA ORDINAL ORDINAL DATA SCALE ANALYSIS

PENGOLAHAN DATA BERSKALA ORDINAL ORDINAL DATA SCALE ANALYSIS 60 PENGOLAHAN DATA BERSKALA ORDINAL ORDINAL DATA SCALE ANALYSIS Euis Sartika (Staf Pengajar UP MKU Politeknik Negeri Bandung) ABSTRAK Dalam analisis Multivariat, pengolahan data terkadang mengharuskan

Lebih terperinci

UJI STATISTIK NON PARAMETRIK

UJI STATISTIK NON PARAMETRIK UJI STATISTIK NON PARAMETRIK Oleh: Ade Heryana, SST, MKM Prodi Kesehatan Masyarakat, FIKES Univ. Esa Unggul e-mail: heryana@esaunggul.ac.id atau ade.heryana24@gmail.com PENGERTIAN HIPOTESIS Penarikan kesimpulan

Lebih terperinci

Penggunaan Statistika dalam Penelitian

Penggunaan Statistika dalam Penelitian Penggunaan Statistika dalam Penelitian Yusuf Hartono FKIP Unsri Disajikan pada Pelatihan Metodologi Penelitian Palembang, 17 Mei 2017 Yusuf Hartono (FKIP Unsri) Penggunaan Statistika dalam Penelitian 1

Lebih terperinci

Statistik Parametrik. Saptawati Bardosono

Statistik Parametrik. Saptawati Bardosono Statistik Parametrik Saptawati Bardosono Analisis statistik bergantung pada: Pertanyaan penelitian/tujuan/hipotesis Skala pengukuran Metode sampling Besar sampel Uji statistik parametrik: z-test t-test

Lebih terperinci

Statistika Penelitian. dengan SPSS 24

Statistika Penelitian. dengan SPSS 24 Statistika Penelitian dengan SPSS 24 Statistika Penelitian dengan SPSS 24 Getut Pramesti PENERBIT PT ELEX MEDIA KOMPUTINDO Statistika Penelitian dengan SPSS 24 Getut Pramesti 2017, PT Elex Media Komputindo,

Lebih terperinci

7. LAMPIRAN Lampiran 1. Scoresheet Uji Sensori Hedonik

7. LAMPIRAN Lampiran 1. Scoresheet Uji Sensori Hedonik 7. LAMPIRAN Lampiran 1. Scoresheet Uji Sensori Hedonik UJI THRESHOLD Nama Panelis : Tanggal : Produk : Es Krim Brokoli Kriteria : Rasa Instruksi : Di hadapan Anda disajikan empat macam es krim yang memiliki

Lebih terperinci

SILABUS. URAIAN MATERI PEMBELAJARAN Estimasi parameter: 1. Pengenalan pendugaan titik (estimasi point) pada pendugaan selang (estimasi interval)

SILABUS. URAIAN MATERI PEMBELAJARAN Estimasi parameter: 1. Pengenalan pendugaan titik (estimasi point) pada pendugaan selang (estimasi interval) SILABUS JUDUL MATA KULIAH : STATISTIK INFERENSIAL NOMOR KODE/SKS : 02085314 / 3 SKS SEMESTER : 2 DOSEN : DESKRIPSI SINGKAT : Mata kuliah ini membahas tentang peranan statistika dalam pengembangan ilmu

Lebih terperinci

Materi KBK sem 7 Prinsip data Prinsip statistik dalam penelitian Statistik deskriptif Statistik inferensial

Materi KBK sem 7 Prinsip data Prinsip statistik dalam penelitian Statistik deskriptif Statistik inferensial Dr. Arlinda Sari Wahyuni, MKes Materi KBK sem 7 Prinsip data Prinsip statistik dalam penelitian Statistik deskriptif Statistik inferensial Apa statistik??? Statistik Disiplin ilmu yang mempelajari metode

Lebih terperinci

Worksheet Uji Hedonik. Tanggal Uji : Jenis Sampel : Minuman Sereal Instan Beras Merah dan Bekatul

Worksheet Uji Hedonik. Tanggal Uji : Jenis Sampel : Minuman Sereal Instan Beras Merah dan Bekatul 25 7. LAMPIRAN Lampiran 1. Worksheet Uji Hedonik Worksheet Uji Hedonik Tanggal Uji : Jenis Sampel : Minuman Sereal Instan Beras Merah dan Bekatul Identifikasi Sampel Minuman sereal instan kontrol (energen

Lebih terperinci

2 Departemen Statistika FMIPA IPB

2 Departemen Statistika FMIPA IPB Suplemen Responsi Pertemuan ANALISIS DATA KATEGORIK (STK351) Departemen Statistika FMIPA IPB Pokok Bahasan Sub Pokok Bahasan Referensi Waktu Uji Dua Populasi Uji Mann-Whitney Uji beda proporsi contoh besar

Lebih terperinci

Unsur-unsur Metodologi Penelitian

Unsur-unsur Metodologi Penelitian Unsur-unsur Metodologi Penelitian 1. Populasi dan sample 2. Variabel-variabel penelitian 3. Instrumen penelitian 4. Tehnik pengumpulan data 5. Tehnik tabulasi data 6. Tehnik analisis data 7. Tehnik/kriteria

Lebih terperinci

SATUAN ACARA PEMBELAJARAN (SAP)

SATUAN ACARA PEMBELAJARAN (SAP) SATUAN ACARA PEMBELAJARAN (SAP) Mata Kuliah : Statistik Kode Mata Kuliah : PSI-106 Jumlah SKS : 3 Waktu Pertemuan : 150 menit Kompetensi Dasar : 1. Penguasaan metodologi penelitian psikologi Indikator

Lebih terperinci

STATISTIKA INFERENSIAL RASIONAL

STATISTIKA INFERENSIAL RASIONAL STATISTIKA INFERENSIAL RASIONAL Kondisi riil pengolahan informasi (Data): Karena keterbatasan waktu, biaya dan tenaga tidak memungkinkan mengumpulkan dan mengolah seluruh informasi yang ada di masyarakat

Lebih terperinci