PENGANTAR & STATISTIKA DESKRIPTIF. Utriweni Mukhaiyar
|
|
- Harjanti Hermawan
- 6 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 PENGANTAR & STATISTIKA DESKRIPTIF BI5106 Analisis Biostatistik Utriweni Mukhaiyar
2 2 Ilustrasi Berikut adalah data produksi panas bumi di 25 titik pengeboran (ton/jam): Informasi apa yang ingin diperoleh dari data ini? 1. Rata-rata produksi panas bumi di 25 lokasi tersebut. 2. Penyebaran nilai produksi panas bumi di area wilayah pengeboran tersebut. 3. Lokasi pengeboran dengan nilai produksi yang ekstrim. 4. Signifikansi rata-rata produksi panas bumi di area pengeboran tersebut.
3 3Ilustrasi t i Berikut adalah data rata-rata curah hujan bulanan yang diamati dari Stasiun Padaherang pada tahun Sumber : Modul 3 Praktikum Mekanika Medium Kontinu Medan Gravitasi Tahun Jan Feb Mar Apr Mei Jun Jul Agust Sep Okt Nop Des Informasi apa yang ingin diperoleh dari data ini? 1. Rata-rata curah hujan setiap tahun. 2. Penyebaran tingkat curah hujan setiap bulan pada tahun tertentu. 3. Bulan tertentu yang memiliki tingkat curah hujan yang khusus. 4. Signifikansi perbedaan tingkat curah hujan antara tahun-tahun yang diamati. STATISTIKA DESKRIPTIF INFERENSI STATISTIKA
4 Statistik dan Statistika 4 Statistik : nilai-nilai ukuran data yang mudah dimengerti. Contoh : o statistik (mis. rata-rata) nilai elevasi pasang surut air laut di selat Makassar (m), o statistik (mis. variansi) hasil pengukuran tinggi gelombang g (cm) menggunakan AWLR (Automatic Water Level Recorder) o Statisitik (mis. range) antara nilai tinggi pasang maksimum dan surut minimum (m) Statistika : ilmu yang berkaitan dengan cara pengumpulan, pengolahan, analisis dan pernarikan kesimpulan atas data.
5 Jenis-jenis Statistika 5 1. Statistika deskriptif: metode yang berkaitan dengan pengumpulan dan penyajian data. 2. Statistika inferensi: metode yang berkaitan dengan analisis sampel untuk penarikan kesimpulan tentang karakteristik populasi.
6 Populasi dan Sampel 6 Populasi Sampel setiap obyek populasi p memiliki m kemungkinan/kesempatan yang sama untuk terpilih Sampel Acak hasil pengukuran atau pengamatan Data
7 Contoh Populasi dan Sampel Akan dilakukan pengamatan tentang rata-rata produksi minyak bumi di Indonesia. Populasi Kendala: - sangat banyak, -menghabiskan waktu, -menghabiskan biaya Seluruh titik di wilayah Indonesia Keterwakilan sampel Kaidah Pengambilan? atas populasi p?? Sampel (Teknik Sampling) 7 Sampel Contoh: setiap propinsi diambil beberapa titik pengamatan
8 Jenis-jenis Observasi 8 OBSERVASI / DATA KUALITATIF KUANTITATIF Nominal Ordinal/Rank Diskrit Kontinu Tidak mengenal Berhubungan dengan Didasarkan pada Mengenal urutan dan proses menghitung, suatu selang/interval urutan dan operasi operasi aritmatika dan pengamatan atas sehingga meliputi aritmatika himpunan terhitung. semua bilangan riil Jenis bencana yang terjadi di suatu daerah (banjir, longsor, gempa, dll), jenis batuan, dll Jenjang pendidikan (SD, SMP, SMA,...), tingkatan daerah (Kelurahan, Kecamatan Kab./Kota, Provinsi, Negara), dll Banyaknya gempa yang terjadi di suatu daerah dalam 1 hari, banyaknya hari hujan dalam satu bulan di suatu daerah, dll Intensitas gempa yang terjadi setiap hari di suatu wilayah, tingkat kt curah hujan harian di suatu daerah, dll 2012 by UM
9 Statistika Deskriptif 9 Metode Tujuan : pengolahan dan penyajian suatu gugus data memberikan informasi yang berguna. Informasi berupa : bentuk distribusi data
10 Ukuran Pemusatan Mean, median, modus, kuartil, desil, persentil, dll 10 PARAMETER DISTRIBUSI Ukuran Penyebaran (Variabilitas) Variansi, simpangan baku, range, jangkauan kuartil, dll Kemencengan Skewness Kelancipan Kurtosis Karakteristik Distribusi Simetris Mean = Median Kesimetrisan Skew Positif Mean > Median BENTUK DISTRIBUSI Skew Negatif Mean < Median Puncak UM Puncak tunggal Puncak jamak 1 modus Modus banyak
11 Karakteristik Distribusi PARAMETER DISTRIBUSI Ukuran Pemusatan Ukuran Penyebaran Kemencengan mean, median, modus, kuartil atas, kuartil bawah, dll Range, simpangan baku, variansi, jangkauan antar kuartil, dll skewness Kelancipan kurtosis 2. BENTUK DISTRIBUSI Simetris mean = median Berpuncak Jamak Berpuncak Tunggal Menceng/skew Positif Menceng/skew Negatif mean > median mean < median # modus > 1 # modus = 1
12 CONTOH 1 12 Data rata-rata curah hujan bulanan yang diamati dari Stasiun Padaherang pada tahun 2001 (n = 12) x 1 x 2 x 7 x 10 x 12 Data yang diurutkan: x (1) x (2) X (7) x (10) x (12) minimum Adakah perbedaan dari penyajian kedua data di atas? maksimum
13 Ukuran Pemusatan & Penyebaran Data 13 Ukuran pemusatan data statistik yang memberikan informasi dimana data terkumpul dengan ukuran/jumlah tertentu. Contoh : Mean (rataan), kuartil bawah, kuartil tengah (median), kuartil atas, modus, persentil,... Ukuran penyebaran data statistik yang memberikan informasi bagaimana data menyebar di sekitar pusat data. Contoh : range (jangkauan data), IQR (jangkauan antar kuartil), variansi, standar deviasi (simpangan baku),...
14 Ukuran Pemusatan Data Mean (rata-rata) x 1 n xi n i 1 Contoh : x x x x
15 15 50 % data (awal) 50% data (akhir) X (6.5) 2. Median Nilai tengah yang membagi dua kl kelompokk data sama banyak. med = x (6.5) = x (6) (x (7) -x (6) )= Modus Nilai yang paling sering muncul. modus tidak ada
16 4. Kuartil 25 % 25 % 25 % 25 % q 1 q 2 = med q 3 Kuartil bawah (q 1 ) : q x 16 1 n q x x x x x Kuartil tengah (q 2 ) : q x x (6.5) 2 Kuartil atas (q 3 ) : q x x q x 2 2( n1) n ( n 1) 4 3 q x x x x x 3 3(121)
17 5. Persentil p 25 p 50 = med p 75 Persentil ke-i : i ( n 1) Persentil ke-50 : median x x 100 x 50( n 1) n Persentil ke-25 dan Persentil ke-75? kuartil bawah kuartil atas
18 Ukuran Penyebaran Data 18 Data : x 1, x 2, x 3,..., x n Rataan : x Ukuran penyebaran data yang melihat bagaimana SETIAP (keseluruhan) observasi terpisah dari pusat data. Tidak memberikan informasi apa- ( x x ) n i p apa, karena : 1 n n ( x i x ) x nx nx nx i 0 Jumlah Kuadrat (JK) n i1 i1 2 ( x x) i i1 i
19 Ukuran Penyebaran Data Jangkauan data (Range) R = data max data min 2. Variansi n? n n xi 2 i1 s ( xi x) xi n1 i1 n1 i1 n R = = s JK XX 3. Simpangan Baku (standard d d deviation) i ) s = s 2 s k k l 4. Jangkauan antar kuartil dq = q 3 q 1 dq = q 3 q 1 =
20 Data Pencilan 20 Data yang nilainya berbeda jauh dari kelompok data yang lain. Bagaimana mendeteksi data pencilan?? 1. Hitung dq dq = Hitung BBP = q 1 k.dq Pilih nilai k = 3/2 (optional) 3. Hitung BAP = q 3 + k.dq BBP = (1.5)( ) = BAP = (1,5)(234.74) = Pencilan bawah < BBP tidak ada pencilan bawah 5. Pencilan atas > BAP tidak ada pencilan atas
21 SARI NUMERIK Count (banyak data, n) 12 Sum (jumlah data) Average (rata-rata) Median (kuartil tengah) Mode (modus) - Minimum Maximum Range Standard Deviation Variance Skewness 0.303* Kurtosis * 25th Percentile (persentil-25) th Percentile (persentil-50) th Percentile (persentil-75) Interquartile Range (dk) * Perhitungan dengan Mic. Excel mean < median Menceng kiri/negatif???
22 Penyajian Data Tabel Distribusi Frekuensi 2. Pie Chart 3. Dot Plot 4. Histogram 5. Diagram Batang Daun (stem - leaf) 6. Diagram Kotak Titik (box plot) 7. dll Skala penggambaran harus diperhatikan dalam penyajian data dalam bentuk grafik. Penyajian data dalam bentuk grafik dapat dilakukan secara manual maupun menggunakan software-software statistik seperti Microsoft Excel, SPSS, SAS, S-Plus, Minitab dan lainnya.
23 23 Tabel Distribusi ib i Frekuensi Data banyaknya y pelanggan yang datang ke sebuah mini market di 15 hari tertentu pada bulan Juli Kelas Interval Titik Tengah Kelas Frekuensi (f) Frekuensi Kumulatif Bagaimana bentuk histogramnya? PRINSIP DASAR PELUANG
24 Pie Chart 24 9% 10% 23% 58% Pie chart merupakan grafik yang berbentuk lingkaran yang mana setiap potongannya mewakili proporsi atau persentase suatu komponen dari sebuah kelompok data (100%). Pemakaian pie chart hanya cocok ketika menyatakan data dalam bentuk proporsi dari satu kelompok data.
25 Dot Plot 25 3,5 3 2,5 frekuens si 2 1,5 1 0, nilai Cara menggambarkan data dalam bentuk titik, dengan memperhatikan frekuensi dari data yang bersangkutan Titik ditumpuk diatas nilai data yang digambarkan.
26 Histogram 26 Histogram adalah gambar berdasarkan distribusi frekuensi Setiap frekuensi dipresentasikan oleh suatu segi empat (rectangle). Daerah setiap rectangle sebanding dengan frekuensinya.
27 Diagram Batang-Daun (Stem- 27 Leaf) Stem atau batang, mirip dengan grup data pada histogram, sedangkan leaf atau daun, mirip dengan frekuensi. Stem atau batang adalah digit pertama yang terpenting yang ada dalam bilangan yang membentuk hargadata, sedangkan digit di belakangnya akan merupakan leaf atau daun. Melalui stem-leaf masih dapat dilihat nilai data mentahnya.
28 Diagram Kotak-Titik 28 (Box-Plot) max ,5 min q 2 q 3 mean Box Plot digunakan untuk menyelidiki distribusi tanpa menggunakan grup data seperti pada histogram dan diagram batang daun. Box Plot terdiri dari: data min, q 1, q 2 (median), q 3, dan data max yang disusun secara terurut dengan membentuk kotak. q 1
29 Pencilan pada Box Plot 29 * pencilan atas BAP (pagar atas) upper whisker maksimum q 2 q 3 mean q 1 * * lower whisker minimum BBP (pagar bawah) pencilan bawah
30 Kelemahan dan Keunggulan 30 DOT PLOT HISTOGRAM BATANG-DAUN BOX PLOT KELEMAHAN Tidak efektif untuk ukuran data yang besar Lama Banyak perhitungan Nilai data tidak nampak Menuntut ketelitian mencatat daun Membutuhkan perhitungan yang panjang Terdiri i dari parameterparameter dari data yang sudah diurutkan KEUNGGULAN Cepat Nilai data asli dapat diperkirakan Histogram peluang dapat memberi gambaran tentang distribusi populasi Tidak menuntut ketelitian dalam mencatat setiap nilai data Cepat Tidak memerlukan perhitungan Nilai data asli dapat dilihat Memudahkan perhitungan berbagai parameter Box plot dapat memberi gambaran tentang bentuk distribusi populasi Efektif untuk membandingkan bentuk distribusi beberapa kelompok data sekaligus
31 Bentuk Distribusi Ideal 31 Normal mean = median Memiliki bentuk distribusi yang simetris, yaitu : Skewness = 0 Kurtosis t i = 3, (dalam software tertentu t t kurtosis normal = 0
32 32 Latihan 1 Suatu jenis polimer digunakan dalam sistem evakuasi pesawat terbang. Penting diperhatikan bahwa polimer tersebut harus mampu melawan proses penuaan. Diambil dua puluh sampel polimer yang kemudian dibagi atas dua percobaan. Percobaan pertama (batch 1) yang melibatkan 10 sampel dikenakan proses percepatan penuaan dengan temperatur tinggi selama 10 hari. Sedangkan 10 sampel lainnya (batch 2) tidak dikenakan proses apa-apa. Kk Kekuatan daya rentang (dalam psi) sampel-sampel l tersebut diukur dan dicatat sebagai berikut. Batch Batch Q: Apakah percobaan proses penuaan memberikan dampak pada kekuatan daya rentang polimer? Sumber: Walpole (2006), hal.13
33 Contoh Keluarkan sari numerik yang mungkin Ukuran pemusatan data : MEAN, MEDIAN, KUARTIL BAWAH-ATAS Ukuran penyebaran data : RANGE, JANGKAUAN KUARTIL, VARIANSI,SIMPANGAN BAKU Lain-lain : SKEWNESS dan KURTOSIS Apakah diperlukan??? Pilih plot yang informatif untuk menjawab pertanyaan tersebut Misal: BOXPLOT
34 34 SARI NUMERIK Batch.1 Batch.II Mean 222,10 209,90 Variansi 23, ,1000 Simp.Baku 4,86 6,49 Min Max Q ,25 Median 221,5 210 Q3 226,5 214, Batch Batch APA YANG DAPAT UM
35 Transformasi Data (pengayaan) 35 Transformasi dilakukan untuk mendapatkan bentuk distribusi yang lebih simetris. Transformasi Tangga Tukey -1/x 2-1/x x log (x) x x 2 x 3 10 x untuk bentuk distribusi : skewness positif data awal untuk bentuk distribusi : skewness negatif Merenggangkan data data yang berharga kecil dan merapatkan data data yang berharga besar Merapatkan data data yang berharga kecil dan merenggangkan data data yang berharga besar Data contoh kasus : skewness = -0,5 05 (menceng kiri), maka transformasi yang mungkin adalah x 2, x 3, dan 10 x.
36 Transformasi Data (pengayaan) Contoh Kasus 36 x y = x 2 Lebih mendekati simetris (skew = 0) transformasi Lebih mendekati simetris (skew 0) dibanding sebelum transformasi (skew = -0,5) 6889 skew = -0, ** Ketika data ditransformasi, maka satuan dari data juga akan berubah
37 Referensi Djauhari, M.A., 2001, Catatan Kuliah Analisis Data. Walpole, Ronald E., et.al, Statistitic for Scientist and Engineering, 8th Ed.,
MA5182 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 terperinciPengantar & Statistika Deskriptif
Pengantar & Statistika Deskriptif MA 2081 Statistika Dasar 26 J i 2012 26 Januari 2012 Utriweni Mukhaiyar Ilustrasi Berikut adalah data rata-rata curah hujan bulanan yang diamati dari Stasiun Padaherang
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 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. MA 2081 Statistika Dasar
Pengantar & Statistika Deskriptif MA 2081 Statistika Dasar 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 24.00
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 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 terperinciAnalisis Variansi (ANOVA) Utriweni Mukhaiyar MA 2081 Statistika Dasar 13 November 2012
1 Analisis Variansi (ANOVA) Utriweni Mukhaiyar MA 2081 Statistika Dasar 13 November 2012 2 Analisis Variansi 1. Tujuan Analisis Variansi 2. Asumsi-asumsi s s dalam a Analisis s Variansi a 3. Hipotesis
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 terperinciSTK511 Analisis Statistika. Pertemuan 2 Review Statistika Dasar
STK511 Analisis Statistika Pertemuan 2 Review Statistika Dasar Statistika Populasi Sampling Pendugaan Contoh Deskriptif Tingkat Keyakinan Statistika Deskriptif vs Statistika Inferensia Ilmu Peluang Parameter
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 terperinciSTK511 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
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 terperinciMA2081 STATISTIKA DASAR SEMESTER II TAHUN 2010/2011 LATIHAN I
MA2081 STATISTIKA DASAR SEMESTER II TAHUN 2010/2011 LATIHAN I A. STATISTIKA DESKRIPTIF 1. Seorang teknisi suatu pabrik paku melakukan kunjungan di bagian produksi. Ia mengambil 36 sampel paku yang akan
Lebih terperinciUkuran 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 terperinciPengenalan Analisis Deret Waktu (Time Series Analysis) MA 2081 Statistika Dasar 30 April 2012
Pengenalan Analisis Deret Waktu (Time Series Analysis) ) MA 208 Statistika Dasar 0 April 202 Utriweni Mukhaiyar Ilustrasi Berikut adalah data rata-rata curah hujan bulanan yang diamati dari Stasiun Padaherang
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 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 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 terperinciSTATISTIKA DASAR DAN APLIKASI
STATISTIKA DASAR DAN APLIKASI Jenis Statistika KULIAH PENERAPAN KOMPUTER MATERI MUATAN LOKAL MAYOR PSP 2010 Statistika Deskriptif: -Menggunakan metode numerik dan grafik untuk mencari pola suatu kumpulan
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 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 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 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 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 terperinciUkuran 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 terperinciStatistika I. Pertemuan 2 & 3 Statistika Dasar (Basic( Ari Wibowo, MPd Prodi PAI Jurusan Tarbiyah STAIN Surakarta. Konsep Peubah
Statistika I Pertemuan & 3 Statistika Dasar (Basic( Statistic) Ari Wibowo, MPd Prodi PAI Jurusan Tarbiyah STAIN Surakarta Konsep Peubah Definisi Peubah merupakan karakteristik dari objek yang sedang diamati,
Lebih terperinciMetode Statistika STK211/ 3(2-3)
Metode Statistika STK211/ 3(2-3) Pertemuan II Statistika Deskripsi dan Eksplorasi Septian Rahardiantoro - STK IPB 1 Misalkan diketahui data sebagai berikut Data 1 No Jenis Kelamin Tinggi Berat Agama 1
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 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 terperinciBAB I PENDAHULUAN. TNR 12 SPACE 2.0 BEFORE AFTER 0 MARGIN 3,4,3,3 KERTAS A4 TULISAN INGGRIS ITALIC 1.2 Rumusan Masalah
BAB I PENDAHULUAN TNR 14 BOLD 1.1 Latar Belakang (1 halaman. min 4 paragraf.) TNR 12 SPACE 2.0 BEFORE AFTER 0 MARGIN 3,4,3,3 KERTAS A4 TULISAN INGGRIS 1.2 Rumusan Masalah Rumusan masalah yang digunakan
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 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 terperinciKursus Statistika Dasar. Bagian 1. Pengelompokan Statistika. Istilah-istilah Dasar. Jenis Data. Pengelompokan Statistika lainnya. Bambang Suryoatmono
Kursus Statistika Dasar Bambang Suryoatmono Bagian 1 Statistika Deskriptif Pengelompokan Statistika Statistika Deskriptif: statistika yang menggunakan data pada suatu kelompok untuk menjelaskan atau menarik
Lebih terperinciPertemuan III Statistika Dasar (Basic Statistics)
Pertemuan III Statistika Dasar (Basic Statistics) Jika punya data mengenai daya hidup dari baterai HP merk XXX Dimana lokasi atau pusat dari data? ukuran pemusatan Seberapa besar variasi dari data ukuran
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 terperinciMetode 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
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 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 terperinciBAB III SIMULASI PENGGUNAAN PERTIDAKSAMAAN PADA DISTRIBUSI
BAB III SIMULASI PENGGUNAAN PERTIDAKSAMAAN PADA DISTRIBUSI 3.1 Pendahuluan Pada bab sebelumnya telah dibahas mengenai pertidaksamaan Chernoff dengan terlebih dahulu diberi pemaparan mengenai dua pertidaksamaan
Lebih terperinciSATUAN ACARA TUTORIAL (SAT) Mata Kuliah : Statistika Dasar/PAMA 3226 SKS : 3 SKS Tutorial : ke-1 Nama Tutor : Adi Nur Cahyono, S.Pd., M.Pd.
Tutorial : ke-1 Nama Tutor : a. Menjelaskan pengertian statistik; b. Menjelaskan pengertian statistika; c. Menjelaskan pengertian data statistik; d. Menjelaskan contoh macam-macam data; e. Menjelaskan
Lebih terperinciSATUAN ACARA PERKULIAHAN
Topik Bahasan : Membahas Silabus Perkuliahan Tujuan Umum : Mahasiswa Mengetahui Komponen Yang Perlu Dipersiapkan Dalam Matakuliah Ini satu kali Tujuan 1 Menjelaskan tentang Mengakomodasi berbagai masukan
Lebih 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 terperinciPendahuluan & 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
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 terperinciUNIVERSITAS MUHAMMADIYAH PAREPARE Parepare, 2009
Dengan Materi: STATISTIKA DESKRIPTIF Presented by: Andi Rusdi, S.Pd. UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH PAREPARE Parepare, 2009 STATISTIK DESKRIPTIF Metode statistik adalah prosedur-prosedur yang yang digunakan
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 terperinciPERBANDINGAN KURVA PADA DISTRIBUSI UNIFORM DAN DISTRIBUSI BINOMIAL
Statistika, Vol., No., Mei PERBANDINGAN KURVA PADA DISTRIBUSI UNIFORM DAN DISTRIBUSI BINOMIAL Moh. Yamin Darsyah, Dwi Haryo Ismunarti Program Studi S Statistika Universitas Muhammadiyah Semarang, Jl. Kedung
Lebih terperinciSTATISTIK DESKRIPTIF. Abdul Rohman, S.E
LOGO STATISTIK DESKRIPTIF Konsep Statistika STATISTIKA : Kegiatan untuk : mengumpulkan data menyajikan data menganalisis data dengan metode tertentu menginterpretasikan hasil analisis KEGUNAAN? Melalui
Lebih terperinciSILABUS KEGIATAN PEMBELAJARAN. Membaca sajian data dalam bentuk diagram garis, dan diagram batang.
Nama Sekolah : SMA Mata Pelajaran : MATEMATIKA Kelas/Program : XI / IPS Semester : 1 SILABUS STANDAR KOMPETENSI: 1. Menggunakan aturan statistika, kaidah pencacahan, dan sifat-sifat peluang dalam pemecahan
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 terperinciPENGUMPULAN, PENGOLAHAN DAN PENYAJIAN DATA
PENGUMPULAN, PENGOLAHAN DAN PENYAJIAN DATA 2.1. Pengumpulan Data Salah satu hal yang mempengaruhi kualitas hasil penelitian adalah kualitas data yang di kumpulkan. Pengumpulan data dapat dilakukan dengan
Lebih terperinciMA 2181 ANALISIS DATA SEMESTER I 2010/2011 KK STATISTIKA, FMIPA ITB
MA 2181 ANALISIS DATA SEMESTER I 2010/2011 KK STATISTIKA, FMIPA ITB BAGIAN I. PILIHAN BERGANDA 18 poin 1. C 2. B 3. C 4. A 5. D 6. D SOLUSI UJIAN TENGAH SEMESTER UTS 1 Rabu, 13 Oktober 2010, 14.00 15.45
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 terperinciMetode Statistika (STK211)
Ilustrasi Quiz: Apa Jenis Data Kita? (coret yang salah) Survei Kemampuan Bayar Pelanggan Listrik (studi kasus Kelurahan Sukamakmur). Mengetahui gambaran kemampuan bayar pelanggan listrik masyarakat. Menentukan
Lebih terperinciPENGARUH NILAI UJIAN NASIONAL FISIKA DAN KIMIA TERHADAP HASIL NILAI UJIAN NASIONAL MATEMATIKA SISWA KELAS AKSELERASI IPA DI SMAN 3 BANDUNG
PENGARUH NILAI UJIAN NASIONAL FISIKA DAN KIMIA TERHADAP HASIL NILAI UJIAN NASIONAL MATEMATIKA SISWA KELAS AKSELERASI IPA DI SMAN 3 BANDUNG 1. Pendahuluan Latar Belakang Ujian Nasional biasa disingkat UN
Lebih terperinciFAKULTAS KEGURUAN DAN ILMU PENDIDIKIAN UNIVERSITAS SWADAYA GUNUNG JATI CIREBON
S T A T I S T I K A Oleh : WIJAYA email : zeamays_hibrida@yahoo.com FAKULTAS KEGURUAN DAN ILMU PENDIDIKIAN UNIVERSITAS SWADAYA GUNUNG JATI CIREBON 2010 Wijaya : Statistika 0 I. PENDAHULUAN Statistika adalah
Lebih terperinciMetode Statistika STK211/ 3(2-3)
Metode Statistika STK211/ 3(2-3) Pertemuan II Statistika Deskripsi dan Eksplorasi Septian Rahardiantoro - STK IPB 1 Misalkan diketahui data sebagai berikut Data 1 No Jenis Kelamin Tinggi Berat Agama 1
Lebih terperinciSTATISTIKA DASAR MAF Dosen: Dr. Lutfi Rohman Wenny Maulina, M.Si
STATISTIKA DASAR MAF 1212 Dosen: Dr. Lutfi Rohman Wenny Maulina, M.Si Pokok Bahasan Pokok Bahasan KONTRAK PERKULIAHAN UTS 35% UAS 35% TUGAS/QUIZ 20% KEHADIRAN 10% REFERENSI: Walpole, Ronald E. 2011. Probability
Lebih terperinciSTATISTIKA 4 UKURAN LETAK
TUJUAN STATISTIKA 4 UKURAN LETAK MODUL 4 Melatih berfikir dan bernalar secara logis dan kritis serta mengembangkan aktifitas, kreatifitas dalam memecahkan masalah serta mampu mengkomunikasikan ide dan
Lebih 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 terperinciPengukuran Statistik Deskriptif UKURAN PUSAT, UKURAN VARIASI DAN UKURAN POSISI
Pengukuran Statistik Deskriptif UKURAN PUSAT, UKURAN VARIASI DAN UKURAN POSISI Besral: Departemen Biostatistik dan Kependudukan Fakultas Kesehatan Masyarakat Universitas Indonesia, 2012 SAP Statistika
Lebih terperinciSTATISTIKA. Standar kompetensi : Menggunakan aturan statistika, kaidah, pencacahan, dan sifatsifat peluang dalam pemecahan masalah
1 SMA SANTA ANGELA STATISTIKA Standar kompetensi : Menggunakan aturan statistika, kaidah, pencacahan, dan sifatsifat peluang dalam pemecahan masalah Kompetensi Dasar : Membaca data dalam bentuk tabel dan
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 terperinciMinggu 3 Peluang Bersyarat (Teorema Bayes) Minggu 4 Peubah Acak, Fungsi Peluang, Fungsi Distribusi. Minggu 6 Distribusi Peubah Acak Diskrit (PAD)
MUG2E3 Statistika Dosen: Aniq A Rohmawati, M.Si [Kelas Statistika] CS-38-02 [Jadwal] Rabu 12.30-14.30 R.KU3.05.14; Jumat 16.30-18.30 R.KU3.05.15 [Materi Statistika] Minggu 1 Statistika deskriptif Minggu
Lebih terperincidiunduh dari
diunduh dari http://www.pustakasoal.com iv Prakata Selamat, kalian telah naik ke kelas XI Program Ilmu Pengetahuan Sosial (IPS). Tentunya hal ini menjadi kebanggaan tersendiri bagi kalian. Semoga kalian
Lebih terperinciANALISIS STATISTIKA. Pertemuan 2 Statistika Dasar (Basic Statistics)
ANALISIS STATISTIKA Pertemuan Statistika Dasar (Basic Statistics) Statistika Deskripsi dan Eksplorasi Merupakan teknik penyajian dan peringkasan data sehingga menjadi informasi yang mudah dipahami. Tehnik
Lebih terperinciLangkah-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,
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 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 terperinciGejala Pusat - Statistika
Gejala Pusat - Statistika Desma Eka Rindiani desmarindi@yahoo.co.id http://ladies-kopites.blogspot.com Lisensi Dokumen: Seluruh dokumen di StatistikaPendidikan.Com dapat digunakan, dimodifikasi dan disebarkan
Lebih terperinciPROGRAM STUDI PENDIDIKAN MANAJEMEN BISNIS FAKULTAS PENDIDIKAN EKONOMI DAN BISNIS UNIVERSITAS PENDIDIKAN INDONESIA
SILABUS 1) Identitas mata kuliah Nama mata kuliah : Statistika I Kode Mata kuliah : PE 104 Jumlah SKS : 3 SKS Semester : 3 Kelompok mata kuliah : MKK Program Studi Program Stud : Pendidikan Manajemen Bisnis
Lebih terperinciPengertian Statistika (1) Statistika: Ilmu mengumpulkan, menata, menyajikan, menganalisis, dan menginterprestasikan data menjadi informasi untuk
Pengertian Statistika (1) Statistika: Ilmu mengumpulkan, menata, menyajikan, menganalisis, dan menginterprestasikan data menjadi informasi untuk membantu pengambilan keputusan yang efektif. Statistik:
Lebih 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 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 terperinciRANCANGAN AKTIVITAS TUTORIAL (RAT)
RANCANGAN AKTIVITAS TUTORIAL (RAT) Nama Mata Kuliah/ sks/ Kode : Statistika Dasar/ 3/ PAMA 3226 Nama Tutor/ NPP : Adi Nur Cahyono, S.Pd., M.Pd./088201206 Deskripsi Singkat Mata Kuliah : Mata kuliah ini
Lebih terperinciRENCANA PELAKSANAAN PEMBELAJARAN (RPP) Nama Sekolah : Mata Pelajaran : Matematika Kelas / Program : XI (Sebelas) Semester : Ganjil
RENCANA PELAKSANAAN PEMBELAJARAN (RPP) Nama Sekolah : Mata Pelajaran : Matematika Kelas / Program : XI (Sebelas) Semester : Ganjil Standar Kompetensi : 1. Menggunakan aturan statistika, kaidah pencacahan,
Lebih terperinciShort Quiz. TIME LIMIT: 10 minutes
Short Quiz 1. Sebutkan minimum 5 informasi yg Anda peroleh dari gambar di samping? 2. Sebutkan peubah apa saja yg diamati pada kasus ini? 3. Sebutkan skala pengukurannya. 4. Berikan komentar Anda secara
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 terperinciSATUAN 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 terperinciRENCANA PELAKSANAAN PEMBELAJARAN (RPP)
RENCANA PELAKSANAAN PEMBELAJARAN (RPP) Nama Sekolah : SMA NEGERI 1 SEBANGKI Mata Pelajaran : Matematika Kelas / Program : XI (Sebelas) / IPS Semester : Ganjil Standar Kompetensi : 1. Menggunakan aturan
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 terperinciSTATISTIKA. SAMPOERNO, M.Pd. SMA mantan RSBI
STATISTIKA SAMPOERNO, M.Pd. SMA mantan RSBI STATISTIKA Statistik, Populasi dan Sampel Menyajikan data dalam bentuk tabel dan diagram batang, garis, lingkaran dan ogive serta penafsirannya Menghitung ukuran
Lebih terperinciAplikasi 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
Lebih terperinciPENGANTAR STATISTIK JR113. Drs. Setiawan, M.Pd. Pepen Permana, S.Pd. Deutschabteilung UPI Pertemuan 3
PENGANTAR STATISTIK JR113 Drs. Setiawan, M.Pd. Pepen Permana, S.Pd. Deutschabteilung UPI 2008 Pertemuan 3 DATA STATISTIK Keterangan atau ilustrasi mengenai suatu hal yang berbentuk kategori ataupun bilangan.
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 terperinciBAB 2 TINJAUAN PUSTAKA
BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Data Data adalah bentuk jamak dari datum, yang dapat diartikan sebagai informasi yang diterima yang bentuknya dapat berupa angka, kata-kata, atau dalam bentuk lisan dan tulisan
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 terperinciSPSS FOR WINDOWS BASIC. By : Syafrizal
SPSS FOR WINDOWS BASIC By : Syafrizal SPSS merupakan software statistik yang paling populer, fasilitasnya sangat lengkap dibandingkan dengan software lainnya, penggunaannya pun cukup mudah Langkah pertama
Lebih terperincistatistika untuk penelitian
statistika untuk penelitian Kelompok Ilmiah Remaja (KIR) Delayota Experiment Team (D Expert) 2013 Freeaninationwallpaper.blogspot.com Apa itu Statistika? Statistika adalah ilmu yang mempelajari cara pengumpulan,
Lebih terperinciPengantar Statistik. Nanang Erma Gunawan
Pengantar Statistik Nanang Erma Gunawan nanang_eg@uny.ac.id Sekilas tentang sejarah Statistik Statistik: pada awal zaman Masehi, bangsa-bangsa mengumpulkan data untuk mendapatkan informasi mengenai pajak,
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 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 terperinciMateri-1 Statistika, data, penyajian data, Ukuran Pusat dan Sebaran Data. Nurratri Kurnia Sari, M. Pd
Materi-1 Statistika, data, penyajian data, Ukuran Pusat dan Sebaran Data Nurratri Kurnia Sari, M. Pd DEFINISI Statistika Ilmu mengumpulkan, menata, menyajikan, menganalisis, dan menginterprestasikan data
Lebih 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 terperinciMengolah dan Menganalisis Data
Mengolah dan Menganalisis Data Dr. Eko Pujiyanto, S.Si., M.T. Materi Data Mengolah dan analisis data Memilih alat analisis yang tepat Data Data 1 Jamak dari DATUM artinya informasi yang diperoleh dari
Lebih terperinciSoal, Kartu Soal, Kisi-kisi Soal
Ulangan Tengah Semester Ganjil SMA Negeri 1 Ponorogo TA 00/010 Soal, Kartu Soal, Kisi-kisi Soal Bentuk Soal : Uraian Jl. Budi Utomo 1 Ponorogo Telp. 4114 E-mail: Ganesa@smazapo.sch.id Web: www.smazapo.sch.id
Lebih terperinciPenyajian Data (Bag. I)
Penyajian Data (Bag. I) Atina Ahdika, S.Si., M.Si. Universitas Islam Indonesia 2015 Definisi Menurut Webster s New World Dictionary, data berarti sesuatu yang diketahui atau dianggap. Dengan demikian,
Lebih terperinciMA 4085 Pengantar Statistika 5 Februari 2013 Utriweni Mukhaiyar
MA 4085 Pengantar Statistika 5 Februari 2013 Utriweni Mukhaiyar 1 Ciri-ciri eksperimen acak (Statistik): *Dapat dulangi baik oleh si pengamat sendiri maupun orang lain. *Proporsi keberhasilan dapat diketahui
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 terperinci