Panduan Materi Praktikum Metode Statistika 14 Pertemuan- Tahun Ajaran

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "Panduan Materi Praktikum Metode Statistika 14 Pertemuan- Tahun Ajaran"

Transkripsi

1 Panduan Materi Praktikum Metode Statistika 14 Pertemuan- Tahun Ajaran Pertemuan 1 Lingkup statistika Definisi statistika, perbedaan statistika deskriptif dan inferensia. Definisi peubah dan macam-macam peubah. Jenis skala pengukuran (nominal, ordinal, interval, rasio) Jajak pendapat, diskusi penarikan contoh dan bias respon. Contoh acak dan penarikan contoh acak sederhana. Jenis peubah penyebab dan peubah tersembunyi (data percobaan dan data observasional) Soal-soal 1. Pada Pilkada DKI Jakarta putaran kedua 2017 lalu, salah satu lembaga survey, katakanlah lembaga survey A, memberikan perolehan suara hasil Quick Count untuk pasangan Anies-Sandi sebesar 58,06%. Hasil ini berdasarkan perhitungan suara dari 500 TPS. Sementara, hasil perhitungan suara oleh KPU, Anies-Sandi memperoleh suara 57,95% yang diperoleh dari seluruh TPS yang ada di DKI Jakarta yaitu sekitar TPS. a. Tentukanlah, mana yang merupakan sampel dan populasi? b. Mana yang merupakan parameter dan statistik? c. Merupakan besaran apakah parameter atau statistik tersebut? (Rata-rata, proporsi, ragam, atau standar deviasi?) 2. Seorang peneliti ingin mengetahui rata-rata penggunaan kuota internet oleh mahasiswa IPB dan provider apa yang digunakan. Berdasarkan survey terhadap 100 orang mahasiswa, diperoleh informasi bahwa rata-rata kuota internet yang mereka habiskan dalam sebulan adalah 4,5 GB, sedangkan provider yang mereka gunakan berikut persentase penggunanya adalah sebagai berikut: Provider Persentase mahasiswa yang menggunakan Telkomsel 25% Three 30% Indosat 20% Lainnya 25% Kemudian, menggunakan metode statistika tertentu, peneliti tersebut menduga bahwa rata-rata kuota internet yang dihabiskan oleh mahasiswa IPB dalam sebulan adalah antara 3,5 GB sampai dengan 5 GB. a. Bagian manakah dari penelitian tersebut yang termasuk pada ranah statistika deskriptif dan ranah statistika inferensia? b. Terhadap populasi manakah inferensia tersebut dilakukan? c. Berapakah ukuran sampel pada penelitian tersebut? d. Rata-rata kuota internet yang mereka habiskan dalam sebulan adalah 4,5 GB. Angka 4,5 GB tersebut merupakan parameter atau statistik? e. Apa saja peubah yang menjadi perhatian dalam penelitian tersebut? Apa skala pengukurannya? 1

2 3. Hasil dari Pemilihan Umum terakhir di Indonesia, menyatakan bahwa 55% pemilih menjatuhkan pilihannya pada Partai A. a. Berikan gambaran populasinya! b. Apa yang menjadi parameter dari kegiatan di atas? 4. Untuk setiap penelitian berikut, tentukan apa yang menjadi populasi, contoh, peubah yang diamati, serta dalam skala pengukuran apa peubah tersebut diambil. a. Suatu perusahaan ingin mengetahui tingkat kesukaan konsumen terhadap produk minuman ringan yang baru diluncurkan beberapa bulan yang lalu. Suatu survey dilakukan untuk tujuan tersebut yang diadakan di lima kota besar di Indonesia, yaitu Jakarta, Bandung, Surabaya, Medan, dan Ujung Pandang. b. Untuk mengetahui pengaruh jenis kapas terhadap kekuatan tekstil yang dihasilkan, dilakukan suatu percobaan dengan menggunakan 3 jenis kapas, yaitu jenis kapas A, B, dan C. Untuk setiap jenis kapas dilakukan pengulangan sebanyak tiga kali. c. Seorang peneliti tertarik dengan klaim suatu perusahaan yang menyatakan bahwa buah pisang yang dihasilkannya mengandung vitamin C dua kali lebih tinggi dari buah pisang biasa. Untuk itu, dia mengukur kandungan vitamin C dari 20 pisang produksi perusahaan tersebut yang telah dia pilih secara acak. 5. Sebutkanlah skala pengukuran untuk peubah-peubah berikut: Peubah Jenis kelamin (Laki-laki, Perempuan) Tinggi Badan (cm) Agama (Islam, Kristen,Hindu, Budha, dll) Banyaknya anak dalam keluarga (orang) Nomor Handphone Media sosial (Twitter, Facebook, dll) Online shop (Shopee, Tokopedia, dll) Indeks Prestasi Mahasiswa Skor Toefl Menu sarapan pagi Anda Jenjang pendidikan (SD, SMP, SMA, Perguruan Tinggi) Transportasi Online (Grab, Uber, Gojek, dll) Jenis-jenis pupuk Varietas jagung Diameter pohon (cm) Produksi padi (ton) Harga beras / kg (Rp) Banyaknya aplikasi yang terinstall di HP Anda Skala pengukuran 2

3 Pertemuan 2 Deskripsi data Menghitung sebaran frekuensi, frekuensi kumulatif Membuat presentasi grafik Membuat diagram dahan-daun Soal-soal: Transportasi online saat ini semakin banyak diminati oleh masyarakat. Seseorang tertarik untuk meneliti fenomena transportasi online di wilayah kampus IPB Darmaga. Dari survey terhadap 15 orang penumpang transportasi online yang sedang menunggu jemputannya di BNI Darmaga, diperoleh data sebagai berikut. Penumpang Jenis Kelamin 1 L 2 P 3 L 4 P 5 P 6 P 7 L 8 L 9 L 10 P 11 L 12 P 13 P 14 P 15 L Usia Pekerjaan Frekuensi order transportasi online dalam seminggu Jenis transportasi online yang paling sering digunakan Kategori transportasi Rata-rata waktu menunggu jemputan (menit) Dosen 6 Gojek Motor 5 Pegawai 5 Gojek Motor 7 Dosen 3 Grab Car Mobil 15 Dosen 10 Go Car Mobil 18 Mahasiswa 8 Grab Bike Motor 10 Mahasiswa 10 Gojek Motor 10 Mahasiswa 8 Uber motor Motor 12 Mahasiswa 6 Uber motor Motor 10 Pegawai 5 Grab Car Mobil 20 Pegawai 5 Grab bike Motor 8 Pegawai 8 Grab bike Motor 5 Dosen 5 Gojek Motor 5 Mahasiswa 7 Gojek Motor 5 Mahasiswa 10 Uber motor Motor 5 Pegawai 2 Grab Car Mobil 15 Pertanyaan : a. Kelompokkanlah, mana peubah yang tergolong kategorik dan mana yang numerik (kuantitatif) serta tentukan skala pengukurannya. b. Tranposrtasi online apakah yang paling banyak digunakan oleh penumpang di BNI Darmaga yang menjadi reponden? Berikan deskripsi menggunakan grafik dan tabel. Manakah antara keduanya yang lebih efektif dalam memberikan informasi? 3

4 c. Transportasi online apakah yang paling banyak digunakan oleh laki-laki dan perempuan, serta oleh dosen, pegawai, dan mahasiswa? Berikan jawaban Anda melalui grafik atau tabel yang relevan. d. Hitunglah statistik ringkasan dari data tersebut yang meliputi ukuran pemusatan dan penyebaran data untuk peubah numerik. Berikan penjelasan Anda berdasarkan statistik ringkasan tersebut. e. Bagaimanakah bentuk sebaran peubah rata-rata waktu menunggu jemputan? berikan jawaban Anda melalui diagram dahan daun. Bagaimana sebaran usia responden jika dilihat berdasarkan boxplot? Pertemuan 3 Deskripsi data Menghitung ukuran lokasi (rataan, rataan terboboti, median, dan modus) Menghitung ukuran keragaman (kisaran, ragam dan simpangan baku) Menghitung persentil dan Kuartil Membuat diagram kotak garis Praktik aplikasi dengan software Ilustrasi Kasus Berikut ini adalah mahasiswa peserta suatu mata kuliah: No Umur (tahun) Jenis kelamin Tahun kuliah Tinggi (cm) Berat (kg) 1 28 L II P I P III P I L V P I L III P I P III L I L III P III L I L III P V L II L II

5 18 20 P II P III L III P I P I P I P IV P III P I P III P II P III P II L I L II P III L III L III P III Untuk gugus data ini, 1. Buatlah tabel fekuensi dan diagram batang untuk peubah kategorik, dan sebaran frekuensi dan histogram untuk peubah numerik. 2. Untuk peubah numerik, a. Buatlah diagram dahan-daun, dan dari diagram tersebut berikan komentar anda mengenai ketunggalan data! b. Buatlah diagram kotak garis, dan berikan komentar anda mengenai kesimetrikan data; apakah ada pencilan dalam data tersebut? c. Tentkanlah ukuran-ukuran deskriptif berikut (mean, simpangan baku, median, jarak antar kuartil); berikan komentar anda sehubungan dengan gambaran diagram dahan daun dan diagram kotak garis pada di atas, dikaitkan pula dengan tiga anggapan dasar persebaran data. d. Diskusikan apa yang dilakukan seandainya dalam data pengukuran yang anda hadapi di atas terdapat pencilan! 5

6 Praktik Tabel fekuensi peubah kategorik 6

7 Tally for Discrete Variables: Jenis kelamin Jenis kelamin Count Percent L P N= 36 Dengan cara uang sama untuk peubah tahun kuliah Tally for Discrete Variables: Tahun kuliah Tahun kuliah Count Percent I II III IV V N= 36 Diagram Batang peubah kategorik 7

8 8

9 Count Count 25 Chart of Jenis kelamin L Jenis kelamin P Chart of Tahun kuliah I II III Tahun kuliah IV V Boxplot, histogram dan diagram dahan daun peubah numerik 9

10 Tinggi (cm) Frequency Histogram of Tinggi (cm) Tinggi (cm) Boxplot of Tinggi (cm) Stem-and-Leaf Display: Tinggi (cm) Stem-and-leaf of Tinggi (cm) N = 36 Leaf Unit = (10)

11 Ringkasan statistik peubah numerik Descriptive Statistics: Tinggi (cm) Variable N N* Mean SE Mean StDev Minimum Q1 Median Q3 Tinggi (cm) Variable Maximum Tinggi (cm) Soal-soal 1. Diketahui data contoh produktivitas padi 2 kabupaten di Jawa Barat untuk 8 petak lahan dalam waktu satu tahun, sebagai berikut: Kabupaten A (dalam ton): Kabupaten B (dalam ton): Pertanyaan: a. Tentukan rata-rata dan simpangan baku untuk produktivitas padi kedua kabupaten tersebut (Kabupaten A, dan Kabupaten B) b. Tentukan statistik 5 serangkai untuk produktivitas padi kedua kabupaten tersebut (Kabupaten A, dan Kabupaten B) c. Buatlah box-plot produktivitas padi kedua kabupaten tersebut (Kabupaten A, dan Kabupaten B) pada satu bidang kartesius yang sama dan interpretasikan antara perbandingan box-plot Kabupaten A dengan Kabupaten B 2. Diketahui data contoh tinggi badan mahasiswa pada suatu kelas kuliah sebagai berikut: JK Tinggi (cm) Jika 1 menandakan jenis kelamin (JK) laki-laki dan 0 untuk JK perempuan, buatlah tabel ringkasan tinggi badan berdasarkan peubah jenis kelamin, dengan ringkasan statistik yang digunakan ialah rata-rata, simpangan baku, median, nilai minimum, dan nilai maksimum. 3. Soal latihan di buku Agresti (2017) nomor 2.30, 2.41, 2.52, 2.95, dan Pertemuan 4 Konsep dasar peluang Mencacah ruang contoh, mengerti definisi kejadian, dan operasi-operasi pada kejadian Menghitung dengan konsep permutasi dan kombinasi Menghitung peluang (aksiomatik dan frekuensi relatif), peluang bersyarat 11

12 Soal-soal 1. Dalam sebuah kotak terdapat 10 bola lampu yang 4 diantaranya rusak. Jika dipilih 3 bola lampu, maka peluang terpilih : a. lampu yang tidak rusak adalah... b. 1 lampu baik dan 2 rusak c. Semuanya rusak 2. Buku Agresti No 5.19 Pertemuan 5 Konsep dasar peluang Menghitung peluang suatu kejadian Melakukan penarikan contoh acak (pemulihan dan tanpa pemulihan) Mampu membedakan kejadian bebas dan Kaidah penggandaan Mengaplikasikan Dalil Bayes Soal-soal 1. Sebuah kotak berisi 4 kelereng merah dan 3 biru. Tiga kelereng diambil secara acak dengan pemulihan. Misalkan A adalah kejadian kedua kelereng berwarna sama, dan B adalah kejadian sedikitnya satu kelereng berwarna merah. Tentukan peluang: a. P(A) b. P(B) c. P(A B) d. P(A B) 2. Buku Mendenhall No 4.74 Pertemuan 6 Populasi, contoh, peubah acak dan sebaran peluang peubah acak. Mampu membedakan secara rinci definisi populasi (batasan populasi, populasi terhingga dan tak hingga) serta contoh (pengertian contoh, contoh representatif, dan contoh acak) Memahami definisi dan aplikasi peubah acak (peubah acak sebagai fungsi, peubah acak diskrit dan kontinu) Memahami sebaran peubah acak (konsep dan sifat-sifat nilai harapan dan ragam) Soal-soal: 1. Suatu percobaan dilakukan dengan melemparkan 3 buah koin secara bersamaan. Ternyata koin yang digunakan tidak setimbang yaitu peluang muncul Angka ialah 2/3, dan peluang muncul Gambar ialah 1/3. Misalkan peubah acak X menyatakan banyaknya gambar yang muncul. a. Tentukan sebaran peluang peubah acak X b. Jika peubah acak Y = 0,5X + 6, tentukan E(Y) dan Var(Y) 2. Diketahui dalam suatu kotak terdapat 2 bola kuning dan 4 bola hijau. Jika diambil 3 bola secara acak, dan peubah acak X didefinisikan sebagai banyaknya bola kuning yang terambil, tentukan: a. Tentukan sebaran peluang peubah acak X b. Tentukan E(X) dan Var(X) c. Jika peubah acak Y = 3X 4, tentukan E(Y) dan Var(Y) 12

13 3. Terdapat dua buah wadah, A dan B. Masing-masing wadah berisi 3 bola dan diberi nomor 1,2,3. Dari setiap wadah diambil secara acak masing-masing 1 bola. Didefinisikan: X = minimum nomor bola terpilih, Y = maksimum nomor bola terpilih, R = Y X. Tentukan sebaran peluang dari R, serta E(R). 4. Buku Agresti No 6.49, 6.46, dan Buku Mendenhall No 5.2 Pertemuan 7 Populasi, contoh, peubah acak dan sebaran peluang peubah acak. Memahami beberapa model sebaran peubah acak (Sebaran Binomial, Sebaran Poisson, Sebaran Normal) Memahami hampiran Normal terhadap Binomial Soal-soal: 1. Suatu ujian terdiri atas 10 pertanyaan pilihan ganda, masing-masing dengan 4 kemungkinan jawaban, yaitu A, B, C, D, dan hanya satu jawaban yang benar. Jika seseorang menjawab dengan menebak-nebak saja, berapa peluang orang tersebut : a. memperoleh 6 jawaban benar? b. memperoleh paling banyak 3 jawaban benar? c. memperoleh minimal 3 jawaban benar? d. memperoleh 5 sampai 8 jawaban yang benar? 2. Dalam suatu bagian areal perkebunan coklat terdapat 100 tanaman kakao. Dilakukan pengamatan apakah tanaman coklat tersebut terkena serangan penyakit tertentu atau tidak. Daya tahan tanaman coklat terhadap serangan penyakit tersebut mencapai 90%. Berapa : a. Peluang banyaknya tanaman kakao yang terkena penyakit kurang dari 20 pohon? b. Peluang banyaknya tanaman kakao yang terkena penyakit maksimal 30 pohon? 3. Untuk membantu korban bencana sebuah lembaga sosial berinisiatif mengumpulkan dana dari para donatur. Jumlah sumbangan setiap donatur diketahui menyebar normal dengan rata-rata 120 ribu dan simpangan baku 80 ribu. a. Berapa persen sumbangan lebih dari 250 ribu b. Berapa persen sumbangan 150 ribu sampai 200 ribu rupiah c. Jika pemerintah berencana memberikan penghargaan kepada para donatur dengan sumbangan 5% tertinggi, berapa minimum sumbangan yang mendapatkan penghargaan 4. Jika dipilih 16 contoh acak dari donatur tersebut berapa peluang rata-rata sumbangan ke-16 donatur tersebut berkisar antara 150 ribu sampai 250 ribu Pertemuan 8 Sebaran penarikan contoh Memahami penarikan contoh dan Inferensia (pengertian inferensia statistik, statistik dan parameter, dan sebaran penarikan contoh) Menghitung nilai harapan dan ragam penarikan contoh. Mengaplikasikan penarikan contoh dari populasi Normal (Sebaran t-student, Khi-Kuadrat, dan Sebaran F) Menghitung rataan contoh terbakukan dan Dalil Limit Pusat 13

14 Soal-soal: 1. Suatu ujian terdiri atas 10 pertanyaan pilihan ganda, masing-masing dengan 4 kemungkinan jawaban, yaitu A, B, C, D, dan hanya satu jawaban yang benar. Jika seseorang menjawab dengan menebak-nebak saja, berapa peluang orang tersebut : a. memperoleh 6 jawaban benar? b. memperoleh paling banyak 3 jawaban benar? c. memperoleh minimal 3 jawaban benar? d. memperoleh 5 sampai 8 jawaban yang benar? 2. Dalam suatu bagian areal perkebunan coklat terdapat 100 tanaman kakao. Dilakukan pengamatan apakah tanaman coklat tersebut terkena serangan penyakit tertentu atau tidak. Daya tahan tanaman coklat terhadap serangan penyakit tersebut mencapai 90%. Berapa : a. Peluang banyaknya tanaman kakao yang terkena penyakit kurang dari 20 pohon? b. Peluang banyaknya tanaman kakao yang terkena penyakit maksimal 30 pohon? 3. Untuk membantu korban bencana sebuah lembaga sosial berinisiatif mengumpulkan dana dari para donatur. Jumlah sumbangan setiap donatur diketahui menyebar normal dengan rata-rata 120 ribu dan simpangan baku 80 ribu. a. Berapa persen sumbangan lebih dari 250 ribu b. Berapa persen sumbangan 150 ribu sampai 200 ribu rupiah c. Jika pemerintah berencana memberikan penghargaan kepada para donatur dengan sumbangan 5% tertinggi, berapa minimum sumbangan yang mendapatkan penghargaan d. Jika dipilih 16 contoh acak dari donatur tersebut berapa peluang rata-rata sumbangan ke-16 donatur tersebut berkisar antara 150 ribu sampai 250 ribu Pertemuan 9 Pendugaan parameter Memahami pengertian pendugaan (penduga tak bias, dan penduga terbaik) Menghitung Selang kepercayaan bagi rataan sebaran Normal, bagi proporsi Soal-soal: 1. Diketahui data contoh berat suatu kaleng minuman ringan sebagai berikut (dalam ml): Tentukan selang kepercayaan 95% bagi rata-rata berat kaleng minuman ringan tersebut! 2. Rata-rata produksi telur ayam di Kab. Bogor dan Kab. Sukabumi diketahui menyebar normal. Jika diambil 10 contoh acak dari Kab. Bogor diperoleh rata-ratanya 25 butir per bulan dan simpangan baku 4. Di sisi lain dari 5 contoh acak dari Kab. Sukabumi diperoleh rataannya 20 butir dan simpangan baku 6. Tentukan selang kepercayaan 90% bagi selisih rataan produksi telur pada kedua daerah tersebut jika diasumsikan ragam populasi sama. 3. Suatu perusahaan ingin mengetahui selisih produksi yang dihasilkan selama satu bulan baik dengan musik maupun tanpa musik. Dicatat rata-rata produk selama sebulan sebagai berikut Pekerja Dgn musik (X1) Tanpa musik (X2) 14

15 d = X2 X Tentukan SK 99% bagi rata-rata selisih produksi dengan menggunakan musik maupun tanpa musik! 4. Berikut adalah data pendapatan (dalam juta rupiah) orang tua (Ayah dan Ibu) dari 5 (lima) orang mahasiswa. Nama mahasiswa Amir Budi Chandra Dita Emil Ayah Ibu Dari data tersebut, apakah Anda dapat menyimpulkan bahwa pendapatan Ayah lebih besar dari pendapatan ibu? Lakukan pengujian pada taraf nyata 10%, serta berikan selang kepercayaan 90% bagi selisih pendapatan ayah dan ibu. 5. Soal di Buku Agresti No 8.29, 8.52, Soal di Buku Mendenhall No 10.6 Pertemuan 10 Pendugaan parameter Menghitung pendugaan parameter Binomial p. Menghitung Ukuran contoh untuk pendugaan rataan populasi Normal dengan tingkat ketelitian tertentu. Soal-soal: 1. Pada Pilkada yang akan datang, ada dua pasang cagub dan cawagub di Provinsi A yang akan maju, yaitu pasangan XY dan PQ. Sebuah lembaga melakukan survei elektabilitas masing-masing calon. Dari 2000 orang responden yang tersebar di Provinsi A, ternyata ada 1200 orang yang menyatakan akan memilih XY. Tentukanlah dugaan proporsi pemilih XY, lengkapi dengan selang kepercayaan 95% 2. Suatu lembaga survey mengambil contoh acak sebanyak 2000 responden dan diperoleh hasil 1120 orang diantaranya masih puas terhadap kinerja pemerintah. Buatlah selang kepercayaan pada taraf nyata 5%! 3. Sebuah LSM dalam studi terbarunya menemukan bahwa sekitar 275 dari 500 penduduk di sekitar perkotaan Bogor menyukai sosok calon A sebagai Walikota Bogor yang baru, sedangkan untuk masyarakat kota pinggiran Bogor hanya 100 dari 250 penduduk yang memilih calon A. LSM tersebut ingin mengetahui apakah benar bahwa calon A ini lebih disukai di daerah sekitar perkotaan Bogor dibandingkan daerah pinggiran Kota Bogor? Berikanlah jawaban Anda melalui Selang Kepercayaan 90%. 4. Soal di buku Agresti No 8.3, 8.14, 8.48, 8.56, 10.5 Pertemuan 11 Konsep pengujian hipotesis, Pengujian Hipotesis kasus satu populasi Mengetahui prinsip pengujian hipotesis (pengertian hipotesis, galat jenis I dan galat jenis II). Melakukan pengujian Hipotesis untuk rataan populasi dan proporsi (uji z dan atau uji t) Mendaftar asumsi yang diperlukan 15

16 Melakukan pengujian hipotesis untuk ragam populasi (uji khi kuadrat) Mengetahui hubungan ukuran contoh dan kesensitifan uji Soal-soal: 1. Diketahui suatu uji hipotesis dilakukan pada data contoh dengan n = 25 yang berasal dari populasi dengan ragam 9. Jika keputusan dari uji yang dilakukan adalah Tolak H 0 jika x > 25 dengan hipotesis: H 0 : μ = 22 dan H 1 : μ > 22, tentukan: a. Peluang salah jenis 1 (α) b. Peluang salah jenis 2 (β) dengan asumsi μ = 25 c. Kuasa uji dengan asumsi μ = Diketahui pada suatu uji hipotesis dengan hipotesis: H 0 : μ = 10 dan H 1 : μ = 12 dan ketentuan Tolak H 0 jika x > 15. Jika besarnya nilai α sama dengan 5%, untuk populasi dengan simpangan baku 4, tentukanlah banyaknya ukuran contoh (n) yang harus diambil pada uji tersebut! 3. Pada suatu perguruan tinggi diduga kurang dari 25% mahasiswa membawa mobil pribadi ke kampus. Apakah dugaan di atas dapat diterima jika ternyata diantara 90 mahasiswa yang dipilih secara acak terdapat 28 orang yang membawa mobil ke kampus? (gunakan α = 5%) 4. Ujilah hipotesis bahwa rata-rata isi kaleng minyak suatu jenis minyak pelumas adalah 10 liter jika suatu contoh acak 10 kaleng adalah (dalam liter) Gunakan α = 1% dan asumsikan isi tersebut menyebar normal 5. Seorang manajer minyak pengangkutan meyakini bahwa paket-paket yang dikirimkan pada akhir bulan lebih berat daripada paket-paket yang dikirimkan pada awal bulan. Untuk menguji keyakinan tersebut seorang peneliti mengambil sampel 15 paket pada awal bulan dan diperoleh rata-rata 40 kg dengan simpangan baku 6 kg. Sedangkan sampel 10 paket yang dipilih pada akhir bulan rata-rata beratnya 50 kg dengan simpangan baku 10.2 kg. Jika diasumsikan ragam kedua populasi sama, dapatkah kita menyimpulkan bahwa pendapat manager itu benar pada taraf nyata 10%? Pertemuan 12 Pengujian hipotesis kasus dua populasi Menghitung Selang kepercayaan dan uji hipotesis untuk beda dua rataan populasi (contoh bebas dan berpasangan). Mendaftar asumsi yang diperlukan Melakukan uji untuk tiga nilai tengah populasi (Anova) Praktik aplikasi dengan software 1. Ilustrasi Kasus Berikut ini adalah mahasiswa peserta suatu mata kuliah: No Umur (tahun) Jenis kelamin Kelas 16 Tinggi (cm) Berat (kg) Nilai 1 28 L II P I P III P I

17 5 55 L V P I L III P I P III L I L III P III L I L III P V L II L II P II P III L III P I P I P I P IV P III P I P III P II P III P II L I L II P III L III L III P III a. Berikan statistik deskriptif dari peubah tinggi badan, berat badan, dan nilai berdasarkan jenis kelamin dan kelas b. Ujilah pada taraf nyata 5% apakah nilai dari mahasiswa laki-laki berbeda dengan nilai dari mahasiswa perempuan Jawaban aplikasi pada software a. Statistik deskriptif dari peubah tinggi badan, berat badan, dan nilai berdasarkan jenis kelamin dan kelas 17

18 Nilai statistik deskriptif berdasarkan jenis kelamin Descriptive Statistics: Tinggi (cm), Berat (kg), Nilai Jenis Variable kelamin N N* Mean SE Mean StDev Minimum Q1 Median Tinggi (cm) L P Berat (kg) L P Nilai L P Jenis Variable kelamin Q3 Maximum Tinggi (cm) L

19 P Berat (kg) L P Nilai L P Nilai statistik deskriptif berdasarkan kelas Descriptive Statistics: Tinggi (cm), Berat (kg), Nilai Tahun Variable kuliah N N* Mean SE Mean StDev Minimum Q1 Median Tinggi (cm) I II III IV * * * V * Berat (kg) I II III IV * * * V * Nilai I II III IV * * * V * Tahun Variable kuliah Q3 Maximum Tinggi (cm) I II III IV * V * Berat (kg) I II III IV * V * Nilai I II III IV * V * b. Ujil hipotesis pada taraf nyata 5% apakah nilai dari mahasiswa laki-laki berbeda dengan nilai dari mahasiswa perempuan 19

20 Two-Sample T-Test and CI: Nilai, Jenis kelamin Two-sample T for Nilai Jenis kelamin N Mean StDev SE Mean L P Difference = mu (L) - mu (P) Estimate for difference: % CI for difference: (-5.91, 8.15) T-Test of difference = 0 (vs not =): T-Value = 0.33 P-Value = DF = 27 20

21 2. Ilustrasi kasus data produksi pada 20 kebun yang dicatat ketika sebelum dilakukan pemupukan dan setelah dilakukan pemupukan. Lakukanlah uji hipotesis apakah rataan produksi sebelum dilakukan pemupukan berbeda dengan ketika setelah pemupukan? No produksisblmpupuk produksistlhpupuk Jawaban dengan aplikasi di software 21

22 Paired T-Test and CI: produksisblmpupuk, produksistlhpupuk Paired T for produksisblmpupuk - produksistlhpupuk N Mean StDev SE Mean produksisblmpupuk produksistlhpupuk Difference % CI for mean difference: (-30.81, ) T-Test of mean difference = 0 (vs not = 0): T-Value = P-Value = Soal-soal: 1. Pemerintah daerah sebuah propinsi di Indonesia baru-baru ini memberikan dana bagi sebuah program khusus yang dirancang untuk mengurangi kejahatan di daerah dengan tingkat kriminalitas tinggi. Berikut adalah data jumlah kejahatan per wilayah untuk sebelum ada program dan setelah ada program tersebut. Jumlah kejahatan per wilayah A B C D E F G H Sebelum Sesudah Ujilah hipotesis, apakah telah terjadi penurunan jumlah kejahatan sejak diluncurkannya program tersebut? Gunakan taraf nyata atau tingkat signifikansi Petunjuk menjawab : a. Bagaimana hipotesisnya? b. Berapa nilai statistik ujinya? c. Apa kriteria pengujiannya? d. Apa kesimpulannya? 2. Agresti No 9.12, 9.13, 9.14, 9.18, 9.50, 10.2, 10.18,

23 Pertemuan 13 Korelasi dan Regresi linier sederhana Mengatahui pengertian dan cara memperoleh korelasi Mengetahui pengertian regresi linier sederhana Melakukan pendugaan koefisien regresi dengan Metode Kuadrat Terkecil Menduga keragaman dari galat Melakukan pengujian hipotesis terhadap parameter regresi Menghitung ukuran kelayakan model : koefisien determinasi Praktik aplikasi dengan software Ilustrasi Kasus Berikut ini adalah data ukuran rumah (ribuan kaki persegi), umur bangunan (tahun) dan harga jual rumah tersebut (ribuan dolar) (Younger, 1979) Rumah ke Ukuran Umur Harga a. Periksalah korelasi antar peubah pada data di atas, apakah nilai korelasi tersebut signifikan pada taraf nyata 5% b. Lakukanlah analisis regresi pada data tersebut dengan peubah respon adalah harga rumah dengan peubah ukuran dan umur Jawaban dengan software a. Korelasi antar peubah pada data di atas, apakah nilai korelasi tersebut signifikan pada taraf nyata 5% 23

24 Correlations: Ukuran, Umur, Harga Ukuran Umur Umur Harga Cell Contents: Pearson correlation P-Value b. Analisis regresi pada data tersebut dengan peubah respon adalah harga rumah dengan peubah ukuran dan umur 24

25 Regression Analysis: Harga versus Ukuran, Umur The regression equation is Harga = Ukuran Umur Predictor Coef SE Coef T P Constant Ukuran Umur S = R-Sq = 95.3% R-Sq(adj) = 94.7% Analysis of Variance 25

26 Source DF SS MS F P Regression Residual Error Total Soal-soal: 1. Suatu perusahaan perkebunan buah naga dikota A melakukan uji coba pemberian pupuk organik yang diharapkan dapat meningkatkan produksi buah naga. Ujicoba dilakukan pada 8 (delapan) petak lahan yang kondisi lahannya relatif sama. Hasil panen buah naga pada masing-masing petak lahan adalah sebagai berikut : Produksi Buah Naga (kilogram) Banyaknya Pupuk Organik (kilogram) a. Buatlah plot antara banyaknya pupuk organik dengan produksi buah naga. b. Apabila ingin dilakukan analisis regresi yang menggambarkan pengaruh pupuk organik terhadap produksi buah naga, tentukan peubah bebas dan peubah tak bebasnya? c. Tentukan persamaan regresi dari data tersebut, dan interpretasikan koefisien regresinya. d. Lakukan pengujian menggunakan taraf nyata 0.05 apakah pupuk organik memberikan pengaruh yang signifikan terhadap produksi buah naga? e. Berapa koefisien determinasinya? Interpretasikan! 2. Buku Agresti No dan Pertemuan 14 Analisis data kategorik Menghitung uji Khi Kuadrat untuk Goodness of Fit Menghitung uji Khi kuadrat untuk uji kebebasan antar dua peubah kategorik 26

STK511 Analisis Statistika. Pertemuan 2 Review Statistika Dasar

STK511 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 terperinci

STATISTIKA I. Ari Wibowo, MPd Prodi PAI Jurusan Tarbiyah STAIN Surakarta. Kode Matakuliah: PAI111, 2sks Tujuan Instruksional Umum:

STATISTIKA I. Ari Wibowo, MPd Prodi PAI Jurusan Tarbiyah STAIN Surakarta. Kode Matakuliah: PAI111, 2sks Tujuan Instruksional Umum: STATISTIKA I Ari Wibowo, MPd Prodi PAI Jurusan Tarbiyah STAIN Surakarta Kode Matakuliah: PAI111, 2sks Tujuan Instruksional Umum: Setelah mengikuti mata kuliah ini selama satu semester, mahasiswa akan dapat

Lebih terperinci

STK 211 Metode statistika. Materi 2 Statistika Deskriptif

STK 211 Metode statistika. Materi 2 Statistika Deskriptif STK 211 Metode statistika Materi 2 Statistika Deskriptif 1 Statistika Deskriptif Merupakan teknik penyajian dan peringkasan data sehingga menjadi informasi yang mudah dipahami Penyajian data dapat dilakukan

Lebih terperinci

Skala pengukuran dan Ukuran Pemusatan. Ukuran Pemusatan

Skala pengukuran dan Ukuran Pemusatan. Ukuran Pemusatan Skala Pengukuran Nominal (dapat dikelompokkan, tidak punya urutan) Ordinal (dapat dikelompokkan, dapat diurutkan, jarak antar nilai tidak tetap sehingga tidak dapat dijumlahkan) Interval (dapat dikelompokkan,

Lebih terperinci

STK 211 Metode statistika. Agus Mohamad Soleh

STK 211 Metode statistika. Agus Mohamad Soleh STK 211 Metode statistika Merupakan teknik penyajian dan peringkasan data sehingga menjadi informasi yang mudah dipahami Apa yang disajikan dan diringkas? --> PEUBAH Univariate vs Bivariate vs Multivariate

Lebih terperinci

STK511 Analisis Statistika. Pertemuan 4 Sebaran Penarikan Contoh

STK511 Analisis Statistika. Pertemuan 4 Sebaran Penarikan Contoh STK511 Analisis Statistika Pertemuan 4 Sebaran Penarikan Contoh Konsep Dasar Suatu statistik, misalnya, adalah fungsi dari peubah acak sering kita tulis. Idea dasaranya : Karena adalah peubah acak, maka

Lebih terperinci

Statistika Deskriptif

Statistika Deskriptif Statistika Deskriptif Materi 2 - STK511 AnalisisStatistika September 26, 2017 Sep, 2017 1 Merupakan teknik penyajian dan peringkasan data sehingga menjadi informasi yang mudah dipahami Apa yang disajikan

Lebih terperinci

Metode Statistika (STK 211) Pertemuan ke-5

Metode Statistika (STK 211) Pertemuan ke-5 Metode Statistika (STK 211) Pertemuan ke-5 rrahmaanisa@apps.ipb.ac.id Memahami definisi dan aplikasi peubah acak (peubah acak sebagai fungsi, peubah acak diskrit dan kontinu) Memahami sebaran peubah acak

Lebih terperinci

Metode Statistika Pertemuan XII. Analisis Korelasi dan Regresi

Metode Statistika Pertemuan XII. Analisis Korelasi dan Regresi Metode Statistika Pertemuan XII Analisis Korelasi dan Regresi Analisis Hubungan Jenis/tipe hubungan Ukuran Keterkaitan Skala pengukuran variabel Pemodelan Keterkaitan Relationship vs Causal Relationship

Lebih terperinci

STK511 Analisis Statistika. Bagus Sartono

STK511 Analisis Statistika. Bagus Sartono STK511 Analisis Statistika Bagus Sartono Pokok Bahasan Pengenalan analisis dan deskripsi data Sebaran peluang peubah acak. Sebaran penarikan contoh Pendugaan parameter Pengujian hipotesis (t-test, one-way

Lebih terperinci

Analisis Korelasi dan Regresi. Dr. Kusman Sadik, M.Si Dept. Statistika IPB

Analisis Korelasi dan Regresi. Dr. Kusman Sadik, M.Si Dept. Statistika IPB Analisis Korelasi dan Regresi Dr. Kusman Sadik, M.Si Dept. Statistika IPB - 015 1 Hubungan Dua Peubah atau Lebih PEUBAH KASUS PENGUMPULAN DATA JENIS HUBUNGANNYA 1.Dosis pupuk.banyaknya padi yg dihasilkan

Lebih terperinci

STATISTIKA DESKRIPTIF. Wenny Maulina, S.Si., M.Si

STATISTIKA DESKRIPTIF. Wenny Maulina, S.Si., M.Si STATISTIKA DESKRIPTIF Wenny Maulina, S.Si., M.Si Statistika Deskripsi Merupakan teknik penyajian dan peringkasan data sehingga menjadi informasi yang mudah dipahami. Teknik Penyajian Data Tabel Gambar

Lebih terperinci

PENYAJIAN DATA. Etih Sudarnika Laboratorium Epidemiologi Fakultas Kedokteran Hewan IPB

PENYAJIAN 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 terperinci

Metode Statistika STK211/ 3(2-3)

Metode 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 terperinci

STK511 Analisis Statistika. Pertemuan 10 Analisis Korelasi & Regresi (1)

STK511 Analisis Statistika. Pertemuan 10 Analisis Korelasi & Regresi (1) STK511 Analisis Statistika Pertemuan 10 Analisis Korelasi & Regresi (1) Analisis Hubungan Jenis/tipe hubungan Ukuran Keterkaitan Skala pengukuran peubah Pemodelan Keterkaitan anang kurnia (anangk@apps.ipb.ac.id)

Lebih terperinci

STATISTIKA DESKRIPTIF

STATISTIKA DESKRIPTIF STATISTIKA DESKRIPTIF 1 Statistika deskriptif berkaitan dengan penerapan metode statistika untuk mengumpulkan, mengolah, menyajikan dan menganalisis data kuantitatif secara deskriptif. Statistika inferensia

Lebih terperinci

Metode Statistika STK211/ 3(2-3)

Metode 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 terperinci

STK511 Analisis Statistika. Pertemuan 5 Statistika Inferensia (1)

STK511 Analisis Statistika. Pertemuan 5 Statistika Inferensia (1) STK511 Analisis Statistika Pertemuan 5 Statistika Inferensia (1) Pendugaan Parameter mengacu pada suatu proses yang menggunakan data contoh untuk menduga nilai suatu parameter (populasi). 5. Statistika

Lebih terperinci

Metode Statistika STK211/ 3(2-3)

Metode Statistika STK211/ 3(2-3) Metode Statistika STK211/ 3(2-3) Pertemuan V Peubah Acak dan Sebaran Peubah Acak Septian Rahardiantoro - STK IPB 1 Pertemuan minggu lalu kita sudah belajar mengenai cara untuk membuat daftar kemungkinan-kemungkinan

Lebih terperinci

Setelah mengikuti mata kuliah ini mahasiswa mampu menjelaskan prinsipprinsip dasar statistika, dan mampu melakukan beberapa analisis statistika

Setelah mengikuti mata kuliah ini mahasiswa mampu menjelaskan prinsipprinsip dasar statistika, dan mampu melakukan beberapa analisis statistika 2 N i 1 x i N 2 Z X Setelah mengikuti mata kuliah ini mahasiswa mampu menjelaskan prinsipprinsip dasar statistika, dan mampu melakukan beberapa analisis statistika sederhana s 2 n i 1 x i x n 1 2 No.

Lebih terperinci

STK511 Analisis Statistika. Pertemuan - 1

STK511 Analisis Statistika. Pertemuan - 1 STK511 Analisis Statistika Pertemuan - 1 PERKULIAHAN 1. Dosen : Anang Kurnia (anangk@apps.ipb.ac.id) 2. Asisten : Septian Rahardiantoro 3. Waktu : Rabu > 08.00 09.40 Jumat > 08.00 10.00 4. Office Hours

Lebih terperinci

STATISTIKA DASAR MAF Dosen: Dr. Lutfi Rohman Wenny Maulina, M.Si

STATISTIKA 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 terperinci

Statistika Ekonomi UT ESPA 4123

Statistika Ekonomi UT ESPA 4123 Statistika Ekonomi UT ESPA 413 Angka Indeks 1. Angka indeks harga dapat digunakan untuk menghitung... A. Nilai riil suatu variabel B. Tingkat inflasi C. Nilai nominal suatu variabel D. A dan B saja yang

Lebih terperinci

Pertemuan III Statistika Dasar (Basic Statistics)

Pertemuan 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 terperinci

MA2081 Statistika Dasar

MA2081 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 terperinci

Metode Statistika (STK211) Statistika Deskriptif (2) Dr. Ir. Kusman Sadik Dept. Statistika IPB, 2015

Metode Statistika (STK211) Statistika Deskriptif (2) Dr. Ir. Kusman Sadik Dept. Statistika IPB, 2015 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 terperinci

Statistika I. Pertemuan 2 & 3 Statistika Dasar (Basic( Ari Wibowo, MPd Prodi PAI Jurusan Tarbiyah STAIN Surakarta. Konsep Peubah

Statistika 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 terperinci

Analisis Regresi 2. Multikolinier & penanganannya

Analisis Regresi 2. Multikolinier & penanganannya Analisis Regresi 2 Pokok Bahasan : Multikolinier & penanganannya TUJUAN INSTRUKSIONAL KHUSUS : Mahasiswa dapat menjelaskan adanya multikolinieritas pada regresi linier berganda serta prosedur penanganannya

Lebih terperinci

Konsep statistika. Didin Astriani Prasetyowati, M.Stat. Universitas Indo Global Mandiri Palembang

Konsep statistika. Didin Astriani Prasetyowati, M.Stat. Universitas Indo Global Mandiri Palembang Konsep statistika Didin Astriani Prasetyowati, M.Stat Universitas Indo Global Mandiri Palembang Statistik VS Statistika Statistik merupakan kumpulan dari data data yang sering dinyatakan atau disajikan

Lebih terperinci

LATIHAN STATISTIKA DASAR Tahun Akademik 2005/2006

LATIHAN STATISTIKA DASAR Tahun Akademik 2005/2006 LTIHN STTISTIK DSR Tahun kademik 2005/200 1. Diberikan n = 10; 2, 1, 1,, 5,, 4, 2, 7, Hitunglah: a. Mean b. Variansi c. Tentukan simpangan bakunya d. Gunakan turan Empiris untuk mengaproksimasi simpangan

Lebih terperinci

Statistik dan Statistika Populasi dan Sampel Jenis-jenis Observasi Statistika Deskriptif

Statistik dan Statistika Populasi dan Sampel Jenis-jenis Observasi Statistika Deskriptif 1. 2 2. 3. 4. Statistik dan Statistika Populasi dan Sampel Jenis-jenis Observasi Statistika Deskriptif Sari Numerik Penyajian Data 2008 by USP & UM ; last edited Jan 11 MA 2081 Statistika Dasar 24 Januari

Lebih terperinci

Metode Statistika STK211/ 3(2-3)

Metode 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 terperinci

Hipotesis adalah suatu pernyataan tentang parameter suatu populasi.

Hipotesis adalah suatu pernyataan tentang parameter suatu populasi. PERTEMUAN 9-10 PENGUJIAN HIPOTESIS Hipotesis adalah suatu pernyataan tentang parameter suatu populasi. Apa itu parameter? Parameter adalah ukuran-ukuran. Rata-rata penghasilan karyawan di kota binjai adalah

Lebih terperinci

BAB IV HASIL PENELITIAN

BAB IV HASIL PENELITIAN 143 BAB IV HASIL PENELITIAN Pada bab ini diuraikan tentang: a) deskripsi data; b) uji prasyarat analisis; dan c) pengujian hipotesis penelitian. A. Deskripsi Data Penyajian statistik deskripsi hasil penelitian

Lebih terperinci

Pendahuluan. Pertemuan I

Pendahuluan. Pertemuan I Pendahuluan Pertemuan I Apa data? Data merupakan hasil pengukuran terhadap suatu objek/individu yang menjadi pusat perhatian. Pengukuran dapat dilakukan secara kualitatif maupun kuantitatif Secara umum,

Lebih terperinci

ANALISIS STATISTIKA. Pertemuan 2 Statistika Dasar (Basic Statistics)

ANALISIS 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 terperinci

Basic Techniques. STATISTIKA DASAR LATIHAN-2

Basic Techniques. STATISTIKA DASAR LATIHAN-2 STATISTIKA DASAR LATIHAN- Basic Techniques 1. Diberikan n = 8; 4, 1,, 1,, 1,,. Hitunglah: a. Mean b. Variansi c. Tentukan simpangan bakunya d. Gunakan Aturan Empiris untuk mengaproksimasi simpangan baku,

Lebih terperinci

25/09/2013. Metode Statistika (STK211) Pertanyaan. Modus (Mode) Ukuran Pemusatan. Median. Cara menghitung median contoh

25/09/2013. 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 terperinci

Analisis Korelasi & Regresi

Analisis Korelasi & Regresi Analisis Korelasi & Regresi Oleh: Ki Hariyadi,, S.Si., M.PH Nuryadi, S.Pd.Si UIN JOGJAKARTA 1 Pokok Bahasan Analisis Korelasi Uji Kemaknaan terhadap ρ (rho) Analisis Regresi Linier Analisis Kemaknaan terhadap

Lebih terperinci

DAN ANALISIS DATA. Sari Numerik. MA 2181 Analisis Data 8 Agustus 2011 Utriweni Mukhaiyar. 1. Statistik dan Statistika. 2. Populasi dan Sampel

DAN 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 terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN Pengertian dan Kegunaan Statistika

BAB 1 PENDAHULUAN Pengertian dan Kegunaan Statistika BAB 1 PENDAHULUAN 1.1. Pengertian dan Kegunaan Statistika Statistik dapat berarti tiga hal. Pertama statistik bisa berarti kumpulan data. Ada buku bernama Buku Statistik Indonesia (Statistical Pocketbook

Lebih terperinci

STATISTIK DESKRIPTIF. Abdul Rohman, S.E

STATISTIK 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 terperinci

MA5182 Topik dalam Statistika I: Statistika Spasial. Utriweni Mukhaiyar

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 terperinci

SATUAN ACARA PERKULIAHAN MATA KULIAH STATISTIKA DESKRIPTIF (TK) KODE / SKS: KD / 2 SKS

SATUAN ACARA PERKULIAHAN MATA KULIAH STATISTIKA DESKRIPTIF (TK) KODE / SKS: KD / 2 SKS Minggu Pokok Bahasan ke dan TIU 1 1. Pendahulua n tentang konsep statistika dan notasi penjumlahan Sub Pokok Bahasan dan Sasaran Belajar 1.1. Konsep statistika Mahasiswa dapat menjelaskan pengertian statistika

Lebih terperinci

ABSTRAK. Pada prakternya tolak ukur yang dapat dilihat oleh keberhasilan mahasiswa adalah

ABSTRAK. Pada prakternya tolak ukur yang dapat dilihat oleh keberhasilan mahasiswa adalah PEMODELAN PRESTASI MAHASISWA TERHADAP MATAKULIAH WAJIB DENGAN ANALISIS REGRESI Anik Rufaidah Program Studi Teknik Industri Sekolah Tinggi Teknik Qomaruddin Jalan Raya No. 01 Bungah Gresik 61152 Indonesia

Lebih terperinci

FAKULTAS KEGURUAN DAN ILMU PENDIDIKIAN UNIVERSITAS SWADAYA GUNUNG JATI CIREBON

FAKULTAS 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 terperinci

BAB 4 PEMBAHASAN HASIL PENELITIAN

BAB 4 PEMBAHASAN HASIL PENELITIAN BAB 4 PEMBAHASAN HASIL PENELITIAN 41 Hasil Uji Statistik 411 Statistik Deskriptif Pada bagian ini akan dibahas mengenai hasil pengolahan data statistik deskriptif dari variabel-variabel yang diteliti Langkah

Lebih terperinci

LABORATORIUM STATISTIK DAN OPTIMASI INDUSTRI FAKULTAS TEKNIK PROGRAM STUDI TEKNIK INDUSTRI UNIVERSITAS PEMBANGUNAN NASIONAL VETERAN JAWA TIMUR

LABORATORIUM STATISTIK DAN OPTIMASI INDUSTRI FAKULTAS TEKNIK PROGRAM STUDI TEKNIK INDUSTRI UNIVERSITAS PEMBANGUNAN NASIONAL VETERAN JAWA TIMUR TNR 12 space 1.15 LABORATORIUM STATISTIK DAN OPTIMASI INDUSTRI FAKULTAS TEKNIK PROGRAM STUDI TEKNIK INDUSTRI UNIVERSITAS PEMBANGUNAN NASIONAL VETERAN JAWA TIMUR LAPORAN RESMI MODUL I TNR 12 Space 2.0 STATISTIK

Lebih terperinci

Analisis Regresi 2. Multikolinier & penanganannya

Analisis Regresi 2. Multikolinier & penanganannya Analisis Regresi 2 Pokok Bahasan : Multikolinier & penanganannya TUJUAN INSTRUKSIONAL KHUSUS : Mahasiswa dapat menjelaskan adanya multikolinieritas pada regresi linier berganda serta prosedur penanganannya

Lebih terperinci

PENGANTAR & STATISTIKA DESKRIPTIF. Utriweni Mukhaiyar

PENGANTAR & 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 terperinci

SATUAN ACARA PERKULIAHAN

SATUAN 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 terperinci

Tentang MA5283 Statistika BAB 1 STATISTIKA DESKRIPTIF MA5283 STATISTIKA. Dosen: Khreshna I.A. Syuhada, MSc. PhD. Orang Cerdas Belajar Statistika

Tentang 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 terperinci

Catatan 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. 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 terperinci

STATISTIKA. Statistika pengkuantifikasian (pengkuantitatifan) hasil-hasil pengamatan terhadap kejadian, keberadaan, sifat/karakterisitik, tempat, dll.

STATISTIKA. Statistika pengkuantifikasian (pengkuantitatifan) hasil-hasil pengamatan terhadap kejadian, keberadaan, sifat/karakterisitik, tempat, dll. STATISTIKA Statistika pengkuantifikasian (pengkuantitatifan) hasil-hasil pengamatan terhadap kejadian, keberadaan, sifat/karakterisitik, tempat, dll. Statistika deskriptif: pencatatan dan peringkasan hasil

Lebih terperinci

STK 511 Analisis statistika. Materi 3 Sebaran Peubah Acak

STK 511 Analisis statistika. Materi 3 Sebaran Peubah Acak STK 511 Analisis statistika Materi 3 Sebaran Peubah Acak 1 Konsep Peluang 2 Peluang Peluang dapat diartikan sebagai ukuran kemungkinan terjadinya suatu kejadian Untuk memahami peluang diperlukan pemahaman

Lebih terperinci

Metode Statistika (STK211)

Metode 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 terperinci

STK511 Analisis Statistika. Pertemuan 6 Statistika Inferensia (2)

STK511 Analisis Statistika. Pertemuan 6 Statistika Inferensia (2) STK511 Analisis Statistika Pertemuan 6 Statistika Inferensia () 6. Statistika Inferensia () Pengujian Hipotesis x? s p 6. Statistika Inferensia () Pengujian Hipotesis Rataan populasi: nilainya tidak diketahui

Lebih terperinci

Short Quiz. TIME LIMIT: 10 minutes

Short 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 terperinci

BAB III ANALISIS DAN INTERPRETASI HASIL PENELITIAN. Sebelum melakukan penelitian sebaiknya dilakukan pengujian terlebih dahulu

BAB III ANALISIS DAN INTERPRETASI HASIL PENELITIAN. Sebelum melakukan penelitian sebaiknya dilakukan pengujian terlebih dahulu BAB III ANALISIS DAN INTERPRETASI HASIL PENELITIAN 3.1 Pengujian Instrumen Data Sebelum melakukan penelitian sebaiknya dilakukan pengujian terlebih dahulu terhadap instrumen yang akan digunakan. Ini dilakukan

Lebih terperinci

REGRESI LINEAR SEDERHANA

REGRESI LINEAR SEDERHANA REGRESI LINEAR SEDERHANA y (x 3,y 3 ) d 3 (x 5,y 5 ) d 5 d 2 (x 2,y 2 ) d (x 1 1,y 1 ) d 4 (x 4,y 4 ) x Definisi: Dari semua kurva pendekatan terhadap satu set data, kurva yang memenuhi sifat bahwa nilai

Lebih terperinci

Analisis Regresi 1. Pokok Bahasan Pengujian pada Regresi Ganda

Analisis Regresi 1. Pokok Bahasan Pengujian pada Regresi Ganda Analisis Regresi Pokok Bahasan Pengujian pada Regresi Ganda Model Regresi Linier Berganda Model Regresi Linier Berganda, dengan k peubah penjelas : Y β β X β X β X k k Parameter regresi sebanyak k+ diduga

Lebih terperinci

PENGARUH 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 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 terperinci

Regresi dengan Microsoft Office Excel

Regresi dengan Microsoft Office Excel Regresi dengan Microsoft Office Excel Author: Junaidi Junaidi 1. Pengantar Dalam statistik, regresi merupakan salah satu peralatan yang populer digunakan, baik pada ilmu-ilmu sosial maupun ilmu-ilmu eksak.

Lebih terperinci

STK511 Analisis Statistika. Pertemuan 12 Nonparametrik-Kategorik-Logistik

STK511 Analisis Statistika. Pertemuan 12 Nonparametrik-Kategorik-Logistik STK511 Analisis Statistika Pertemuan 12 Nonparametrik-Kategorik-Logistik 12. Pengantar Skala Pengukuran Data/Variabel Peubah Kategorik Categorical Numerik Numeric Nominal Ordinal Interval Ratio Hanya nama/lambang

Lebih terperinci

Penyajian Data (Bag. I)

Penyajian 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 terperinci

Lampiran 1 67

Lampiran 1 67 LAMPIRAN 66 Lampiran 1 67 Lampiran 2 68 Lampiran 3 69 Lampiran 4 70 Lampiran 5 71 72 Lampiran 6 PROSEDUR PENELITIAN Petunjuk pelaksanaan tes : a. Kelincahan Instrumen yang digunakkan untuk mengukur kelincahan

Lebih terperinci

Pengaruh Suku Bunga, Inflasi dan Kurs terhadap Perkembangan Harga Saham PT. Telkom Tbk Menggunakan Analisis Regresi

Pengaruh Suku Bunga, Inflasi dan Kurs terhadap Perkembangan Harga Saham PT. Telkom Tbk Menggunakan Analisis Regresi Pengaruh Suku Bunga, Inflasi dan Kurs terhadap Perkembangan Harga Saham PT. Telkom Tbk Menggunakan Analisis Regresi Novita Homer 1, Jantje D. Prang 2, Nelson Nainggolan 3 1 Program Studi Matematika, FMIPA,

Lebih terperinci

STATISTIK DESKRIPTIF DAN STATISTIK INFERENSIAL

STATISTIK DESKRIPTIF DAN STATISTIK INFERENSIAL STATISTIK DESKRIPTIF DAN STATISTIK INFERENSIAL 22:35 GENERAL 2 comments Dalam penelitian kuantitatif, analisis data merupakan kegiatan setelah data dikumpulkan dari seluruh responden. Kegiatan dalam analisis

Lebih terperinci

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN 4.1 Analisis Deskriptif Penelitian dimulai pada bulan Desember 2002 sampai dengan bulan Maret 2003. Kuesioner dibagikan kepada para pemakai jasa Warnet di lingkungan

Lebih terperinci

BAB 4 HASIL PENELITIAN

BAB 4 HASIL PENELITIAN BAB 4 HASIL PENELITIAN 4.1 Karakteristik Responden Sebelum disajikan data hasil penelitian setiap variabel yang dikaji dalam penelitian ini, terlebih dahulu secara ringkas akan dideskripsikan karakteristik

Lebih terperinci

LAPORAN PRAKTIKUM. Mata Kuliah : Penerapan Komputer Tanggal : 21 Desember Nama : Desi Aryanti Dosen : Ir. Rini Herlina M.S

LAPORAN PRAKTIKUM. Mata Kuliah : Penerapan Komputer Tanggal : 21 Desember Nama : Desi Aryanti Dosen : Ir. Rini Herlina M.S LAPORAN PRAKTIKUM Mata Kuliah : Penerapan Komputer Tanggal : 21 Desember 2009 Nama : Desi Aryanti Dosen : Ir. Rini Herlina M.S NRP : D14070066 Asisten Dosen : 1. Revan M. 2. Ratu Fika Hertaviani KORELASI

Lebih terperinci

PEMBAHASAN UTS 2015/2016 STATISTIKA 1

PEMBAHASAN UTS 2015/2016 STATISTIKA 1 PEMBAHASAN UTS 2015/2016 STATISTIKA 1 1. pernyataan berikut ini menjelaskan definisi dan cakupan statistika deskriptif, KECUALI : a. statistika deskriptif mendeskripsikan data yang telah dikumpulkan (Organizing)

Lebih terperinci

SILABUS DAN SAP MATA KULIAH STATISTIKA TERAPAN (AGT6224) BOBOT: 3 (2/1) SKS SIFAT: WAJIB SEMESTER GENAP (SMT III)

SILABUS DAN SAP MATA KULIAH STATISTIKA TERAPAN (AGT6224) BOBOT: 3 (2/1) SKS SIFAT: WAJIB SEMESTER GENAP (SMT III) 1 SILABUS DAN SAP MATA KULIAH STATISTIKA TERAPAN (AGT6224) BOBOT: 3 (2/1) SKS SIFAT: WAJIB SEMESTER GENAP (SMT III) PROGRAM STUDI AGROTEKNOLOGI FAKULTAS PERTANIAN UNIVERSITAS HALU OLEO TAHUN AJARAN 2014/2015

Lebih terperinci

STK 511 Analisis statistika. Materi 7 Analisis Korelasi dan Regresi

STK 511 Analisis statistika. Materi 7 Analisis Korelasi dan Regresi STK 511 Analisis statistika Materi 7 Analisis Korelasi dan Regresi 1 Pendahuluan Kita umumnya ingin mengetahui hubungan antar peubah Analisis Korelasi digunakan untuk melihat keeratan hubungan linier antar

Lebih terperinci

Statistika (MMS-1403)

Statistika (MMS-1403) Statistika (MMS-1403) Dr. Danardono, MPH danardono@ugm.ac.id Program Studi Statistika Jurusan Matematika FMIPA UGM MMS-1403 p.1/93 Distribusi Sampling Statistik Populasi: himpunan keseluruhan obyek yang

Lebih terperinci

BAB IV ANALISA DAN PEMBAHASAN

BAB IV ANALISA DAN PEMBAHASAN BAB IV ANALISA DAN PEMBAHASAN Bab ini akan menguraikan proses, hasil serta pembahasan dari pengolahan data yang telah dilakukan. Analisis pengolahan data dilakukan dengan mengggunakan software Minitab

Lebih terperinci

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMABAHASAN

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMABAHASAN BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMABAHASAN Bab IV ini menyajikan hasil penelitian dan pembahasan berdasarkan data yang telah diperoleh penulis di lapangan. 4.1 Gambaran Umum Responden Penelitian ini dilakukan

Lebih terperinci

BAB 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 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 terperinci

Rancangan Acak Lengkap. Created by : Ika Damayanti, S.Si, M.Si

Rancangan Acak Lengkap. Created by : Ika Damayanti, S.Si, M.Si Rancangan Acak Lengkap Created b : Ika Damaanti, S.Si, M.Si RAL (Rancangan Acak Lengkap) Desain dimana perlakuan dikenakan sepenuhna secara acak kepada unit- unit eksperimen. Desain ini dapat digunakan

Lebih terperinci

BAB IV INTEPRETASI DATA

BAB IV INTEPRETASI DATA 41 BAB IV INTEPRETASI DATA 4.1 Pengumpulan Data Data responden pada penyusunan skripsi ini terdiri atas dua bagian yaitu data profil responden dan data stated preference. Untuk data profil responden terdiri

Lebih terperinci

Statistik Deskriptif untuk Data Nominal dan Ordinal

Statistik Deskriptif untuk Data Nominal dan Ordinal Statistik Deskriptif untuk Data Nominal dan Ordinal Salah satu ciri utama sehingga sebuah data harus diproses dengan metode nonparametrik adalah jika tipe data tersebut semuanya adalah data nominal atau

Lebih terperinci

MA2082 BIOSTATISTIKA Orang Biologi Tidak Anti Statistika

MA2082 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 terperinci

Program Studi Teknik Mesin S1

Program Studi Teknik Mesin S1 SATUAN ACARA PERKULIAHAN MATA KULIAH : STATISTIKA DAN PROBABILITAS KODE / SKS : IT042238 / 2 SKS Program Studi Teknik Mesin S1 Pokok Bahasan Pertemuan dan TIU 1 Pendahuluan memahami tentang konsep statistik

Lebih terperinci

Manfaat Metode Penelitian

Manfaat Metode Penelitian Metode Penelitian Pengertian Metodologi Penelitin: Merupakan suatu cabang ilmu pengetahuan yang membicarakan atau mempersoalkan cara-cara melaksanakan penelitian (yaitu meliputi kegiatan-kegiatan mencari,

Lebih terperinci

Pencilan. Pencilan adalah pengamatan yang nilai mutlak sisaannya jauh lebih besar daripada sisaan-sisaan lainnya

Pencilan. Pencilan adalah pengamatan yang nilai mutlak sisaannya jauh lebih besar daripada sisaan-sisaan lainnya Pencilan Pencilan adalah pengamatan yang nilai mutlak sisaannya jauh lebih besar daripada sisaan-sisaan lainnya Bisa jadi terletak pada tiga atau empat simpangan baku atau lebih jauh lagi dari rata-rata

Lebih terperinci

BAB 3 PENGOLAHAN DATA

BAB 3 PENGOLAHAN DATA BAB 3 PENGOLAHAN DATA 3.1 Menentukan Model Persamaan Regresi Linier Berganda Data yang dikumpulkan dalam penelitian ini adalah jumlah kecelakaan lalu lintas dan faktor-faktor yang mempengaruhinya yaitu

Lebih terperinci

HASIL DAN PEMBAHASAN Karakteristik Sosiodemografi Responden

HASIL DAN PEMBAHASAN Karakteristik Sosiodemografi Responden HASIL DAN PEMBAHASAN Pengumpulan data lapangan dilakukan pada tanggal 19- Mei 12dan tanggal 26-27 Mei 12 serentak di empat wilayah DKI. Responden secara keseluruhan ditargetkan sebanyak orang. Beberapa

Lebih terperinci

BAB I. REGRESI LINIER BERGANDA

BAB I. REGRESI LINIER BERGANDA BAB I. REGRESI LINIER BERGANDA Membuka program SPSS kemudian memilih tab sheet Variable View. Melakukan input variabel yang akan diteliti pada sheet Variable View. Input dilakukan dengan memperhatikan

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN

III. METODE PENELITIAN 39 III. METODE PENELITIAN 3.1. Jenis dan Sumber Data Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder. Data sekunder tersebut merupakan data cross section dari data sembilan indikator

Lebih terperinci

DESKRIPSI MATA KULIAH

DESKRIPSI MATA KULIAH DESKRIPSI MATA KULIAH Nama Mata Kuliah Kode Mata Kuliah Kredit : Statistika dan Probabilitas : IF32225 : 3 SKS (3X45 menit) Deskripsi : Membahas mengenai cara-cara pengumpulan data, penganalisisan dan

Lebih terperinci

Resume Regresi Linear dan Korelasi

Resume Regresi Linear dan Korelasi Rendy Dwi Ardiansyah Putra 7410040018 / 2 D4 IT A Statistika Resume Regresi Linear dan Korelasi 1. Regresi Linear Regresi linear merupakan suatu metode analisis statistik yang mempelajari pola hubungan

Lebih terperinci

BAB IV ANALISIS HASIL PEMBAHASAN. Berikut ini diringkas pengiriman dan penerimaan kuesioner : Tabel 4.1. Rincian pengiriman Pengembalian Kuesioner

BAB IV ANALISIS HASIL PEMBAHASAN. Berikut ini diringkas pengiriman dan penerimaan kuesioner : Tabel 4.1. Rincian pengiriman Pengembalian Kuesioner BAB IV ANALISIS HASIL PEMBAHASAN 4.1 Deskripsi Responden Berdasarkan data yang telah disebar kepada pelanggan Alfamart dengan total 100 kuesioner yang diberikan langsung kepada para pelanggan Alfamart.

Lebih terperinci

BAB IV ANALISIS HASIL PEMBAHASAN

BAB IV ANALISIS HASIL PEMBAHASAN BAB IV ANALISIS HASIL PEMBAHASAN 4.1 Analisis Profil Responden 4.1.1 Statistik Deskriptif Statistik deskriptif digunakan untuk melihat gambaran secara umum data yang telah dikumpulkan dalam penelitian

Lebih terperinci

DEPARTEMEN PENDIDIKAN NASIONAL UNIVERSITAS ANDALAS FAKULTAS MIPA JURUSAN MATEMATIKA RENCANA PROGRAM DAN KEGIATAN PEMBELAJARAN SEMESTER (RPKPS)

DEPARTEMEN PENDIDIKAN NASIONAL UNIVERSITAS ANDALAS FAKULTAS MIPA JURUSAN MATEMATIKA RENCANA PROGRAM DAN KEGIATAN PEMBELAJARAN SEMESTER (RPKPS) DEPARTEMEN PENDIDIKAN NASIONAL UNIVERSITAS ANDALAS FAKULTAS MIPA JURUSAN MATEMATIKA RENCANA OGRAM DAN KEGIATAN PEMBELAJARAN SEMESTER (RPKPS) Mata Kuliah Statistika Elementer Dosen 1. Ir. Hazmira Yozza,

Lebih terperinci

STK 211 Metode statistika. Pengajar : Dr. Agus Mohamad Soleh, SSi, MT Dr.Ir. Muhammad Nur Aidi, MS

STK 211 Metode statistika. Pengajar : Dr. Agus Mohamad Soleh, SSi, MT Dr.Ir. Muhammad Nur Aidi, MS STK 211 Metode statistika Pengajar : Dr. Agus Mohamad Soleh, SSi, MT Dr.Ir. Muhammad Nur Aidi, MS http://www.stat.ipb.ac.id/ 2017 Pengantar Kode Matakuliah: STK211, 3(2-3) Standar Kompetensi: Setelah mengikuti

Lebih terperinci

BAB IV ANALISA DAN HASIL PENELITIAN

BAB IV ANALISA DAN HASIL PENELITIAN BAB IV ANALISA DAN HASIL PENELITIAN 4.1 Instrumen dan Responden Hasil penelitian didapatkan dari kuesioner-kuesioner yang disebarkan secara acak langsung kepada para responden melalui hardcopy dan softcopy

Lebih terperinci

MA5283 STATISTIKA Bab 3 Inferensi Untuk Mean

MA5283 STATISTIKA Bab 3 Inferensi Untuk Mean MA5283 STATISTIKA Bab 3 Inferensi Untuk Mean Orang Cerdas Belajar Statistika Silabus Silabus dan Tujuan Peubah acak kontinu, distribusi dan Tabel normal, penaksiran titik dan selang, uji hipotesis untuk

Lebih terperinci

SOAL TUGAS STATISTIKA PENDIDIKAN. 2010, Prof. Ir. Sigit Nugroho, M.Sc., Ph.D.

SOAL TUGAS STATISTIKA PENDIDIKAN. 2010, Prof. Ir. Sigit Nugroho, M.Sc., Ph.D. SOAL TUGAS STATISTIKA PENDIDIKAN Dosen : Prof. Ir. Sigit Nugroho, M.Sc., Ph.D. 1. Berikut ini disajikan data banyaknya siswa yang lewat di depan kelas yang diambil secara sistematis dengan interval waktu

Lebih terperinci

RENCANA PELAKSANAAN PERKULIAHAN (RPP) Mata Kuliah STATISTIKA I

RENCANA PELAKSANAAN PERKULIAHAN (RPP) Mata Kuliah STATISTIKA I (RPP) Mata Kuliah STATISTIKA I Oleh : Risky Setiawan, M.Pd JURUSAN PENDIDIKAN GURU PENDIDIKAN ANAK USIA DINI FAKULTAS ILMU PENDIDIKAN IKIP VETERAN SEMARANG Pertemuan Ke- : 1 Alokasi : 100 Menit Prasyarat

Lebih terperinci