Pengantar & Statistika Deskriptif
|
|
- Hengki Tedja
- 6 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 Pengantar & Statistika Deskriptif MA 2081 Statistika Dasar 26 J i Januari 2012 Utriweni Mukhaiyar
2 Ilustrasi 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 2 INFERENSI STATISTIKA
3 Statistik ti tik dan Statistika ti tik Statistik : nilai-nilai ukuran data yang mudah dimengerti. Contoh : o statistik (mis. rata-rata) rata) nilai elevasi pasang surut air laut di selat Makassar (m), o statistik (mis. variansi) hasil pengukuran tinggi gelombang (cm) menggunakan AWLR (Automatic Water Level Recorder) o Statisitik i ik (mis. range) nilai i tinggi i pasang maksimum dan surut minimum (m) Statistika : ilmu yang berkaitan dengan cara pengumpulan, pengolahan, analisis dan pernarikan kesimpulan atas data. 3
4 Jenis-jenis Statistika 1. Statistika ik deskriptif: if metode yang berkaitan dengan pengumpulan dan penyajian data. 2. Statistika inferensi: metode yang berkaitan dengan analisis sampel untuk penarikan kesimpulan tentang karakteristik populasi. 4
5 Populasi dan Sampel Populasi Sampel setiap obyek populasi p memiliki m kemungkinan/kesempatan yang sama untuk terpilih Sampel Acak hasil pengukuran atau pengamatan Data 5
6 Contoh Populasi dan Sampel Akan dilakukan pengamatan tentang rata-rata curah hujan di Jawa Barat. Seluruh titik di wilayah Jawa Barat? Populasi Kendala: - sangat banyak, -menghabiskan waktu, -menghabiskan biaya Keterwakilan sampel atas populasi?? Kaidah Pengambilan n Sampel (Teknik Sampling) Sampel Contoh: setiap Kabupaten/Kotamadya di Jawa Barat diambil beberapa titik pengamatan 6
7 Jenis-jenis Observasi OBSERVASI / DATA KUALITATIF KUANTITATIF Nominal Ordinal/Rank Diskrit Kontinu Tidak mengenal urutan dan operasi aritmatika Mengenal urutan dan operasi aritmatika Berhubungan dengan proses menghitung, dan pengamatan atas himpunan terhitung. Didasarkan pada suatu selang/interval sehingga meliputi semua bilangan riil Jenis bencana yang terjadi di suatu daerah (banjir, longsor, gempa, dll), jenis batuan, dll 7 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 t curah hujan harian di suatu daerah, dll 2012 by UM
8 Statistika ti tik Deskriptif Metode Tujuan : pengolahan dan penyajian suatu gugus data memberikan informasi yang berguna. Informasi berupa : bentuk distribusi data 8
9 Karakteristik Distribusi 1. PARAMETER DISTRIBUSI Ukuran Pemusatan Ukuran Penyebaran Kemencengan Kelancipan mean, median, modus, kuartil atas, kuartil bawah, dll Range, simpangan baku, variansi, jangkauan antar kuartil, dll skewness kurtosis 2. BENTUK DISTRIBUSI Simetris mean = median Berpuncak Jamak Berpuncak Tunggal Menceng/skew Positif Menceng/skew Negatif mean > median mean < median 9 # modus > 1 # modus = 1
10 CONTOH KASUS 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 10 Adakah perbedaan dari penyajian kedua data di atas? maksimum
11 Ukuran Pemusatan & Penyebaran Data 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),... 11
12 Ukuran Pemusatan Data 1. Mean (rata-rata) x 1 n xi n i 1 Contoh : x x x x
13 50 % data (awal awal) 50% data (akhir) X (6.5) 2. Median Nilaii tengah yang membagi dua kl kelompokdata sama banyak. med = x (6.5) = x (6) (x (7) -x (6) )= Modus Nilai yang paling sering muncul. modus tidak ada
14 4. Kuartil 25 % 25 % 25 % 25 % q 1 q 2 = med q 3 Kuartil bawah (q 1 ) : q x 14 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)
15 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? 15 kuartil bawah kuartil atas
16 Ukuran Penyebaran Data 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) 16 i i1 i
17 Ukuran Penyebaran Data 1. 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 Jangkauan antar kuartil dq = q 3 q 1 dq = q 3 q 1 =
18 Data Pencilan 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 Pencilan atas > BAP tidak ada pencilan atas
19 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) mean < median Menceng kiri/negatif??? * Perhitungan dengan Mic. Excel 19
20 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.
21 Tabel Distribusi 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
22 Pie Chart 9% 10% 23% 58% 22 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.
23 Dot Plot 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. 23
24 Histogram 24 Histogram adalah gambar berdasarkan distribusi frekuensi Setiap frekuensi dipresentasikan oleh suatu segi empat (rectangle). Daerah setiap rectangle sebanding dengan frekuensinya.
25 Diagram Batang-Daun (Stem-Leaf) L Stem atau batang, mirip dengan grup data pada histogram, sedangkan leaf atau daun, mirip ii dengan frekuensi. Stem atau batang adalah digit pertama yang terpenting yang ada dalam bilangan yang membentuk harga data, sedangkan digit di belakangnya akan merupakan leaf atau daun. Melalui stem-leaf masih dapat dilihat nilai data mentahnya. 25
26 Diagram Kotak-Titik (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
27 Pencilan pada Box Plot * pencilan atas upper whisker BAP (pagar atas) maksimum q 2 q 3 mean 1 lower whiskerq minimum * * BBP (pagar bawah) pencilan bawah 27
28 Kelemahan dan Keunggulan 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 dari parameter-parameter p dari data yang sudah diurutkan Cepat KEUNGGULAN 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 28
29 Bentuk Distribusi Ideal Normal mean = median Memiliki bentuk distribusi yang simetris, yaitu : Skewness = 0 Kurtosis t i = 3, (dalam software tertentu t t kurtosis normal = 0 29
30 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. Kekuatan daya rentang (dalam psi) sampel-sampel 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
31 Latihan 1 - 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 31
32 Batch.1 Batch.II Mean 222,10 209,90 SARI NUMERIK Variansi 23, ,1000 Simp.Baku 4,86 6,49 Min Max Q ,25 Median 221,5 210 Q3 226,5 214, Batch Batch APA UM DAPAT DISIMPULKAN??
33 Latihan 2 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 Q: Untuk tiap-tiap tahun 1. Keluarkan sari numerik data di atas. 2. Hitung variansi dengan 2 cara, bandingkan. 3. Buat box plot. 4. Ceritakan hasil olahan data Anda. 33 Sumber: Walpole (2006), hal.29, NO.1.24 Dikumpul Senin, 6 Februari 2012
34 Transformasi Data (pengayaan) Transformasi dilakukan untuk mendapatkan bentuk distribusi yang lebih simetris. Transformasi TanggaTukey -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 34 Data contoh kasus : skewness = -0,5 05 (menceng kiri), maka transformasi yang mungkin adalah x 2, x 3, dan 10 x.
35 Transformasi Data (pengayaan) Contoh Kasus 35 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
36 Latihan 3 Mencari, mengumpulkan, mengolah, menganalisis dan menarik kesimpulan atas data Anda sendiri. Sumber data: buku teks, TA, data praktikum, koran, majalah, internet, dll (sebaiknya disesuaikan ik dengan permasalahan lh yang mungkin dihadapi di prodi masing masing). Ceritakan tentang data tersebut (histori data). Tugas A diketik (Mic.Word atau Mic.Excel) dikumpul (online) Rabu, 8 Februari
37 Contoh Tugas A Berikut adalah nilai UTS 1 dari 55 mahasiswa MA2181 Analisis Data Tahun ,5 75, ,5 84,5 78,5 58, , , ,5 92, ,5 74,5 59, ,5 89, , ,5 74,5 74, , , ,5 74,5 70, , ,5 43,5 74, Histori data: Nilai UTS 1 ini diambil dari kelas 02 tahun 2010 yang mahasiswanya adalah terdiri dari 54 mahasiswa angkatan 2009 dan 1 orang mahasiswa angkatan 2008 prodi Matematika ITB UTS 1 dilaksanakan pada hari Rabu, 13 Oktober Pelaksanaan ujian adalah paralel dengan kelas 01. Soal ujian terdiri dari dua bagian, dimana Bagian I terdiri dari 4 soal Pilihan Ganda dan 2 soal Pilihan Benar-Salah, dan Bagian II terdiri dari 3 soal ESEI. Nilai maksimum adalah 100 (Soal UTS 1 dilampirkan). Sumber: Nilai UTS 1 MA 2181 Analisis Data, Kelas: 02, Pengajar: Utriweni Mukhaiyar 37
38 Lampiran Tugas A UM
39 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. Utriweni Mukhaiyar
PENGANTAR & STATISTIKA DESKRIPTIF BI5106 Analisis Biostatistik Utriweni Mukhaiyar 2 Ilustrasi Berikut adalah data produksi panas bumi di 25 titik pengeboran (ton/jam): 77.71 44.24 60.00 89.54 85.64 60.00
Lebih 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 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 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 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 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 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 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 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 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 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 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 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 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 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 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 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 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 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 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 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 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 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 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 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 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 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 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 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 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 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 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 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 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 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 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 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 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 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 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 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 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 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 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 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 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 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 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 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 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 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 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 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 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 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 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 terperincidan Korelasi 1. Model Regresi Linear 2. Penaksir Kuadrat Terkecil 3. Prediksi Nilai Respons 4. Inferensi Untuk Parameter-parameter Regresi 6.
Regresi Linear Sederhana dan Korelasi 1. Model Regresi Linear 2. Penaksir Kuadrat Terkecil 3. Prediksi Nilai Respons 4. Inferensi Untuk Parameter-parameter Regresi 5. Kecocokan Model Regresi 6. Korelasi
Lebih 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 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 terperinciBAB II PENYAJIAN DATA. Dalam bab ini, dibahas bagaimana cara memvisualisasikan bentuk-bentuk
BAB II PENYAJIAN DATA Dalam bab ini, dibahas bagaimana cara memvisualisasikan bentuk-bentuk penting dari sebuah data set, baik untuk data kualitatif maupun kuantitatif. Data yang sudah terkumpul, baik
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 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 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 terperinciDATA DAN PENYAJIAN DATA STATISTIKA PERTEMUAN KE-2. Oleh ; Muhammad Yusuf Awaluddin
DATA DAN PENYAJIAN DATA STATISTIKA PERTEMUAN KE-2 Oleh ; Muhammad Yusuf Awaluddin OVERVIEW Statistic : Nilai yg dihitung dari sebuah sampel (mean, median, std.deviasi, dll) Statistics : Metode ilmiah untuk
Lebih terperinciDATA DAN PENYAJIAN DATA STATISTIKA PERTEMUAN KE-2. OLEH ; MUHAMMAD YUSUF AWALUDDIN
DATA DAN PENYAJIAN DATA STATISTIKA PERTEMUAN KE-2. OLEH ; MUHAMMAD YUSUF AWALUDDIN DATA DAN PENYAJIAN DATA STATISTIKA PERTEMUAN KE-2 Oleh ; Muhammad Yusuf Awaluddin OVERVIEW Statistic : Nilai yg dihitung
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 terperinciKISI KISI SOAL UJI COBA UJIAN NASIONAL TA MATEMATIKA SMK PROGRAM KEAHLIAN PARIWISATA MGMP MATEMATIKA SMK KABUPATEN CIANJUR
KISI KISI SOAL UJI COBA UJIAN NASIONAL TA.008 009 MATEMATIKA SMK PROGRAM KEAHLIAN PARIWISATA MGMP MATEMATIKA SMK KABUPATEN CIANJUR A. Sub Kompetensi : PERBANDINGAN. Untuk membuat sebuah rumah dengan waktu
Lebih terperinciSTATISTIKA DESKRIPTIF
STATISTIKA DESKRIPTIF 1 Statistika deskriptif berkaitan dengan penerapan metode statistika untuk mengumpulkan, mengolah, menyajikan dan menganalisis data kuantitatif secara deskriptif. Statistika inferensia
Lebih terperinciPeluang & Aturan Bayes. MA 2081 STATISTIKA DASAR, 6 FEBRUARI 2012 Utriweni Mukhaiyar
Peluang & Aturan Bayes MA 2081 STATISTIKA DASAR, 6 FEBRUARI 2012 Utriweni Mukhaiyar 1 Eksperimen Ciri-ciri i i i eksperimen acak (Statistik): ti tik) Dapat dulangi baik oleh si pengamat sendiri maupun
Lebih terperinciUKURAN DISPERSI (SEBARAN)DATA
Malim Muhammad, M.Sc. UKURAN DISPERSI (SEBARAN)DATA J U R U S A N A G R O T E K N O L O G I F A K U L T A S P E R T A N I A N U N I V E R S I T A S M U H A M M A D I Y A H P U R W O K E R T O DISPERSI
Lebih terperinciE-book Statistika Gratis... Statistical Data Analyst. Penyajian Data Statistik
Penyajian Data Statistik Pada penulisan kedua tentang Statistika Elementer ini, penulis akan memberikan bahasan mengenai Penyajian Data Statistik kepada para pembaca untuk mengetahui bentuk penyajian data
Lebih terperinci1. Model Regresi Linear dan Penaksir Kuadrat Terkecil 2. Prediksi Nilai Respons 3. Inferensi Untuk Parameter-parameter Regresi 4.
* 1. Model Regresi Linear dan Penaksir Kuadrat Terkecil 2. Prediksi Nilai Respons 3. Inferensi Untuk Parameter-parameter Regresi 4. Kecocokan Model Regresi 5. Korelasi Utriweni Mukhaiyar MA 2081 Statistika
Lebih terperinciPENYAJIAN DATA. Etih Sudarnika Laboratorium Epidemiologi Fakultas Kedokteran Hewan IPB
PENYAJIAN DATA Etih Sudarnika Laboratorium Epidemiologi Fakultas Kedokteran Hewan IPB Proses Pengumpulan Data???? Pencatatan Data Numerik Variable Record ID Nama Spesies Hasil Uji HI 1 Ahmad Ayam broiler
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 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 terperinciStatistika & Probabilitas
Statistika & Probabilitas Dispersi Data Dispersi Data Dispersi adalah ukuran penyebaran suatu kelompok data terhadap pusat data. Beberapa jenis ukuran dispersi data : Jangkauan (range) Simpangan rata-rata
Lebih terperinciBAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN A. Gambaran Subyek Penelitian Penelitian ini dilakukan di SMK Negeri 1 Salatiga pada semester 2 tahun ajaran 2011/ 2012. Kelas XII terdiri dari 12 yang terdiri dari
Lebih terperinciRegresi Linear Sederhana
Regresi Linear Sederhana dan Korelasi 1. Model Regresi Linear dan Penaksir Kuadrat Terkecil 2. Prediksi Nilai Respons 3. Inferensi Untuk Parameter-parameter Regresi 4. Kecocokan Model Regresi 5. Korelasi
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 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 terperinciBAB IV ANALISA DATA Ketersediaan Data
BAB IV ANALISA DATA 4.1. Ketersediaan Data Sebelum melakukan perhitungan teknis normalisasi terlebih dahulu dihitung besarnya debit banjir rencana. Besarnya debit banjir rencana dapat ditentukan dengan
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 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 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 terperinciDISTRIBUSI KONTINU. Utriweni Mukhaiyar
DISTRIBUSI KONTINU Uniform Normal Gamma & Eksponensial MA 2081 Statistika ti tik Dasar Utriweni Mukhaiyar Maret 2012 By NN 2008 Distribusi Uniform Distribusi kontinu yang paling sederhana Notasi: X ~ U
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 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 terperinciPERTUMBUHAN SIMPANAN *) BANK UMUM POSISI NOVEMBER 2011
Nop-06 Feb-07 Mei-07 Agust-07 Nop-07 Feb-08 Mei-08 Agust-08 Nop-08 Feb-09 Mei-09 Agust-09 Nop-09 Feb-10 Mei-10 Agust-10 Nop-10 Feb-11 Mei-11 Agust-11 PERTUMBUHAN SIMPANAN *) BANK UMUM POSISI NOVEMBER 2011
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 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 terperinciANALISIS DATA SECARA RANDOM PADA APLIKASI MINITAB DENGAN MENGGUNAKAN DISTRIBUSI PELUANG
LAPORAN RESMI PRAKTIKUM PENGANTAR METODE STATISTIKA MODUL 3 ANALISIS DATA SECARA RANDOM PADA APLIKASI MINITAB DENGAN MENGGUNAKAN DISTRIBUSI PELUANG Oleh : Diana Nafkiyah 1314030028 Nilamsari Farah Millatina
Lebih terperinci