HAND OUT PERKULIAHAN
|
|
- Yenny Susanto
- 7 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 HAND OUT PERKULIAHAN Nama Mata Kuliah : Statistics in language education Kode Mata Kuliah : IG530 Jumlah SKS : 2 Pertemuan ke : 1 Pokok Bahasan : Pendahuluan URAIAN POKOK PERKULIAHAN A. Pengertian statistika secara asal kata Statistika berasal dari: a. Bahasa latin : status b. Bahasa Inggris : State Artinya kesatuan politik (berkaitan dengan suatu negara). Karena dahulu statistika lebih berfungsi untuk melayani keperluan administrasi negara atau catatan kekayaan negara B. Perbedaan Statistik dan Statistika a. Statistik menyatakan kumpulan data, bilangan maupun non bilangan yang disusun dalam tabel atau diagram, yang melukiskan atau menggambarkan suatu persoalan b. Statistika adalah pengetahuan yang berhubungan dengan cara-cara pengumpulan, pengolahan atau penganalisaannya dan penarik kesimpulan berdasarkan kumpulan data dan penganalisisan yang dilakukan C. Penggolongan Statistika a. Statistika Deskriptif b. Statistika Inferensial Statistika parametrik Statistika non parametrik D. Statistika Deskriptif Statistika deskriptif membahas cara-cara pengumpulan data, penyederhanaan angkaangka pengamatan yang diperoleh (meringkas dan menyajikan), serta melakukan pengukuran pemusatan dan penyebaran data untuk memperoleh informasi yang lebih menarik, berguna dan mudah dipahami.
2 Informasi yang dapat diperoleh dengan statistika deskriptif antara lain pemusatan data, penyebaran data, serta kecenderungan gugus data. E. Statistika Inferensial Statistika inferensial membahas mengenai cara menganalisis data serta mengambil kesimpulan (berkaitan dengan estimasi parameter dan pengujian hipotesis) Metode statistika inferensial berkaitan dengan analisis sebagian data sampai ke peramalan atau penarikan kesimpulan mengenai keseluruhan data Disebut juga statistika induktif karena kesimpulan yang ditarik didasarkan pada sebagian data saja (sampel). Statistika inferensial terdiri dari: 1. Statistika parametrik 2. Statistika non parametrik F. Statistika Parametrik Statistika parametrik: merupakan statistika yang mempertimbangkan nilai dari satu atau lebih parameter populasi. Statistika parametrik biasanya dihubungkan dengan data yang bersifat kuantitatif Prosedur penggunaan analisis statistika parametrik mempersyaratkan bentuk data harus berdistribusi normal. G. Statistika Non Parametrik Statistika non parametrik merupakan statistika yang tidak memperhatikan nilai dari satu atau lebih parameter populasi. Metode statistika non parametrik digunakan untuk menganalisis data yang distribusinya tidak dapat diasumsikan normal. H. Peranan Statistika dalam Penelitian 1. Alat untuk menghitung besarnya anggota sampel yang diambil dari suatu populasi. 2. Alat untuk menguji validitas dan reliabilitas instrumen yang digunakan untuk penelitian. 3. Teknik-teknik untuk menyajikan data, sehingga data lebih komunikatif. 4. Alat untuk menganalisis data.
3 I. Populasi dan Sampel Populasi adalah totalitas semua nilai yang mungkin, hasil menghitung ataupun pengukuran kuantitatif maupun anggota kumpulan yang lengkap dan jelas yang ingin dipelajari sifat-sifatnya. Sampel adalah sebagian yang diambil dari populasi. J. Macam-macam data statistic 1. Data kualitatif: data yang dikategorikan menurut lukisan kualitas obyek 2. Data kuantitatif: data yang berbentuk bilangan a. Data diskrit/ data nominal: data hasil menghitung b. Data kontinu: data hasil mengukur Data ordinal: data yang berjenjang atau berbentuk peringkat Data interval: data yang yang jaraknya sama, tetapi tidak mempunyai nilai nol absolut atau mutlak Data rasio: data yang yang jaraknya sama, dan mempunyai nilai nol absolut atau mutlak K. Pembulatan Angka a. Jika angka terkiri yang harus dihilangkan 4 atau kurang maka angka terkanan yang mendahuluinya tidak berubah b. Jika angka terkiri yang harus dihilangkan 5 diikuti oleh angka bukan nol maka angka terkanan yang mendahuluinya bertambah Satu jika angka terkiri yang harus dihilangkan hanya angka 5 atau 5 diikuti oleh angka nol belaka, maka angka terkanan yang mendahuluinya tetap jika ia genap dan bertambah satu jika ganjil Latihan Bulatkan bilangan berikut hingga bulat terdekat! 1. 29,49 dibulatkan menjadi ,51 dibulatkan menjadi ,50 dibulatkan menjadi ,5 dibulatkan menjadi
4 HAND OUT PERKULIAHAN Nama Mata Kuliah : Statistics in language education Kode Mata Kuliah : IG530 Jumlah SKS : 2 Pertemuan ke : 2 Pokok Bahasan : Statistika Deskriptif URAIAN POKOK PERKULIAHAN A. Pengertian Statistika Deskriptif Statistika yang membahas cara-cara pengumpulan data, penyederhanaan angka-angka pengamatan yang diperoleh (meringkas dan menyajikan), serta melakukan pengukuran pemusatan dan penyebaran data untuk memperoleh informasi yang lebih menarik, berguna dan mudah dipahami. B. Macam-Macam Distribusi 1. Distribusi frekuensi 2. Distribusi frekuensi relatif 3. Distribusi frekuensi kumulatif C. Membuat Daftar Distribusi Frekuensi Untuk membuat daftar distribusi frekuensi dari sekumpulan data tunggal, langkahlangkahnya sebagai berikut : a. Tentukan rentang; rentang = data terbesar data terkecil b. Tentukan banyak kelas interval, ada 2 cara : Pilih KI = 5-20 kelas Gunakan aturan sturges yaitu KI= 1 + 3,3 log n c. Tentukan panjang kelas interval, p = rentang/ki d. Pilih ujung bawah kelas interval pertama, dengan cara : Ambil data terkecil Ambil data yang lebih kecil dari data terkecil tetapi selisihnya kurang dari panjang kelas
5 Latihan Diketahui data skor hasil ujian statistika dari 50 orang mahasiswa adalah sebagai berikut : Buatlah daftar distribusi frekuensi dari data tersebut Dengan mengikuti langkah-langkah yang ada akan diperoleh distribusi frekuensi sebagai berikut: No INTERVAL KELAS FREKUENSI (Fi) JUMLAH F = Keterangan: Tepi bawah : 13, 16, 19, 22, 25, 28 Tepi atas : 15, 18, 21, 24, 27, 30 Batas bawah : Tepi bawah-0,5 Batas atas : Tepi atas + 0,5 Titik Tengah : (tepi bawah+tepi atas)/2 Panjang kelas: tepi bawah kelas sesudahnya-tepi bawah sebelumnya D. Membuat daftar distribusi frekuensi relatif No. INTERVAL KELAS FREKUENSI (Fi) JUMLAH F = 50 f rel (%)
6 E. Membuat daftar distribusi frekuensi kumulatif kurang dari NILAI UJIAN Kurang dari 13 Kurang dari 16 Kurang dari 19 Kurang dari 22 Kurang dari 25 Kurang dari 28 Kurang dari 31 F kum F. Membuat daftar distribusi frekuensi kumulatif lebih dari NILAI UJIAN 13 atau lebih 16 atau lebih 19 atau lebih 22 atau lebih 25 atau lebih 28 atau lebih 31 atau lebih F kum G. Ogive Ogive: Kurva dari distribusi frekuensi kumulatif Cara membuat dalam microft excell: Blok distribusi frekuensi kumulatifnya kemudian masuk ke insert Pilih line untuk membuat ogive nya H. Macam-Macam Diagram Diagram Batang (Histogram) Diagram Garis (Poligon) Diagram Lingkaran Cara membuatnya dalam microsoft excell: Blok distribusi frekuensi yang telah dibuat kemudian masuk ke insert Pilih column untuk membuat histogram Pilih line untuk membuat diagram garis Pilih pie untuk membuat diagram lingkaran
7 HAND OUT PERKULIAHAN Nama Mata Kuliah : Statistics in language education Kode Mata Kuliah : IG530 Jumlah SKS : 2 Pertemuan ke : 3 Pokok Bahasan : Ukuran Gejala Pusat (Central Tendency) URAIAN POKOK PERKULIAHAN A. Yang termasuk ukuran gejala pusat adalah : a. Rata-rata b. Modus c. Median B. Sifat-sifat pentingnya : 1. Rata-rata : Sangat responsive terhadap posisi dari tiap skor dalam distribusi (bahkan untuk skorskor ekstrem, rata-rata merupakan ukuran terbaik) Sebagai titik keseimbangan dari suatu distribusi Rata-rata relatif lebih stabil dari sampel ke sampel 2. Modus Tidak stabil jika sampel berbeda, tergantung dari panjang kelas. Lebih cocok untuk ukuran dengan skala nominal. Contoh : dalam modus yang sampelnya berbeda maka modus akan berubah karena faktor kebetulan 3. Median Berespon terhadap berapa skor di atas dan dibawahnya tapi tidak terhadap berapa jauh skor dari median Lebih cocok sebagai ukuran memusat bila distribusi skew atau distribusi open ended
8 C. Rumus-rumusnya: Ukuran Gejala Pusat Rumus untuk data tunggal Rumus untuk data kelompok 1. Rata-rata x 2. Modus Data yang paling sering muncul 3. Median Data yang paling tengah setelah data diurutkan fixi fi Latihan 1. Diketahui berat badan 6 orang mahasiswa (dalam kg) adalah : 48, 62, 54, 46, 46, 44 Tentukan : a. Rata-ratanya b. Modus c. Median 2. Diketahui data sebagai berikut : Kelas fi Jumlah 70 Tentukan : a. Rata-rata b. Modus c. median
9 HAND OUT PERKULIAHAN Nama Mata Kuliah : Statistics in language education Kode Mata Kuliah : IG530 Jumlah SKS : 2 Pertemuan ke : 4 Pokok Bahasan : Ukuran Letak URAIAN POKOK PERKULIAHAN A. Yang termasuk ukuran letak adalah 1. Kuartil : data dibagi menjadi 4 bagian yang sama 2. Desil : data dibagi menjadi 10 bagian yang sama 3. Persentil : data dibagi menjadi 100 bagian yang sama B. Rumusnya adalah : Ukuran Letak Kuartil Desil Persentil Rumus untuk data tunggal Letak Ki = data ke i i = 1,2,3 Letak Di = data ke i i = 1,2,3...9 Letak Pi= data ke i i = 1,2,3,...99 Ki = b+p Rumus untuk data berkelompok Latihan: 1. Dari data 35,40,70,80,91,50,61,25,95,45 Tentukan : a. K1, K2, K3 b. D2, D5, D8 c. P22, P50, P78
10 2. Diketahui data sebagai berikut : Skor Fi Tentukan : a. K1, K2, K3 b. D4, D7 c. P14, P39, P68
11 HAND OUT PERKULIAHAN Nama Mata Kuliah : Statistics in language education Kode Mata Kuliah : IG530 Jumlah SKS : 2 Pertemuan ke : 5 Pokok Bahasan : Ukuran Penyebaran URAIAN POKOK PERKULIAHAN A. Ukuran Penyebaran (Dispersi) Ukuran penyebaran data digunakan untuk melengkapi deskripsi dari sifat-sifat kelompok data, terutama dalam membandingkan sifat-sifat yang dimiliki oleh masing-masing data terhadap kelompoknya atau sifat-sifat kelompok data dengan kelompok data lainnya B. Yang termasuk Ukuran Penyebaran: 1. Range/Rentang/Jangkauan 2. Rentang Antar Kuartil 3. Simpangan Kuartil 4. Simpangan Rata-rata 5. Simpangan Baku 6. Varians C. Range (Rentang/Jangkauan) Range adalah selisih antara nilai maksimum dan nilai minimim dalam suatu gugus data Rumus untuk data berkelmpok R = ujung bawah kelas terakhir - ujung bawah kelas pertama, atau R = titik tengah tertinggi - titik tengah terendah
12 Latihan: Diketahui data sebagai berikut : a. 44, 46, 46, 48, 62, 62, 65 b. Kelas fi Jumlah 70 Tentukan range-nya! D. Rentang Antar Kuartil dan Simpangan Kuartil Rentang antar kuartil (RAK) = K3 K1 Simpangan Kuartil (SK) = ½ (K3 K1) Latihan: Diketahui data sebagai berikut : a. 25,35,40,45,61,70,80,91 b. Skor fi Tentukan RAK dan SK-nya!
13 E. Simpangan Rata-Rata Rumus untuk data tunggal Rumus untuk data kelompok F. Simpangan Baku (Standar Deviasi) Rumus untuk data tunggal Rumus untuk data kelompok Varians = S 2 (simpangan baku dikuadratkan) Latihan Diketahui data sebagai berikut : a. 25,35,40,45,61,70,80,91 b. Skor fi Tentukan simpangan rata-rata, simpangan baku dan variansinya Jumlah 57 G. Angka Baku Angka baku merupakan suatu ukuran relatif yang menyatakan penyimpangan data dari nilai rata-ratanya yang diukur berdasarkan nilai simpangan baku Rumusnya : Contoh soal : Seorang wiraniaga mampu menjual produk sebanyak 86 unit ketika yang bersangkutan ditempatkan di wilayah Bogor. Adapun rata-rata dan simpangan baku penjualan seluruh wiraniaga di Bogor adalah 78 unit dan 10 unit.
14 Wiraniaga yang sama mampu menjual 92 unit produk dalam interval waktu yang sama mampu menjual 92 unit produk dalam interval waktu yang sama, ketika yang bersangkutan ditugaskan di Bandung. Rata-rata dan simpangan baku penjualan seluruh wiraniaga di Bandung adalah 84 unit dan 18 unit. Dikota manakah wiraniaga tersebut secara relatif lebih berhasil? Penyelesaian : Z bogor = = Z bandung = Hasil yang diperoleh menunjukkan Z di Bogor lebih besar dari Z yang di Bandung. Dengan demikian prestasi wiraniaga tersebut lebih baik ketika ditempatkan di Bogor 4. Koefisien Variansi Koefisien Variansi merupakan ukuran variasi relatif yang bertujuan membandingkan variasi dari beberapa gugus data yang mempunyai satuan berbeda Rumusnya : Contoh soal : Sekumpulan data memiliki rata-rata 400 dan standar deviasi 80. Berapa koefisien variansi dari data tersebut. Jawab :
15 HAND OUT PERKULIAHAN Nama Mata Kuliah : Statistics in language education Kode Mata Kuliah : IG530 Jumlah SKS : 2 Pertemuan ke : 6 Pokok Bahasan : Analisis Regresi URAIAN POKOK PERKULIAHAN A. Pengertian Analisis Regresi merupakan salah satu analisis yang bertujuan untuk mengetahui pengaruh suatu variabel terhadap variabel lain. Dalam analisis regresi, variabel yang mempengaruhi disebut independent variabel (variabel bebas) dan variabel yang dipengaruhi disebut dependent variabel (variabel terikat). Jika dalam persamaan regresi hanya terdapat satu variabel bebas dan satu variabel terikat, maka disebut persamaan regresi sederhana, sedangkan jika variabel bebasnya lebih dari satu maka disebut sebagai persamaan regresi berganda. B. Analisis Regresi Sederhana Digunakan untuk mengetahui pengaruh dari variabel bebas terhadap variabel terikat atau dengan kata lain untuk mengetahui seberapa jauh perubahan variabel bebas dalam mempengaruhi variabel terikat. Dalam analisis regresi sederhana, pengaruh satu variabel bebas terhadap variabel terikat dapat dibuat persamaan sebagai berikut : Y = a + bx Keterangan : Y = variabel terikat (dependent variable) X = variabel bebas (independent variable) a = konstanta b = koefisien regresi untuk mencari persamaan regresi dapat digunakan berbagai pendekatan (rumus), sehingga nilai konstanta (a) dan nilai koefisien regresi (b) dapat dicari dengan metode :
16 Contoh Soal: Berdasarkan hasil pengambilan sampel secara acak tentang penaruh lamanya belajar (X) terhadap nilai ujian (Y) adalah sebagai berikut : Y (nilai ujian) X (lama belajar) X 2 XY Y = 310 X = 40 X 2 = 370 XY = 2740 Dengan menggunakan rumus diatas, nilai a dan b akan diperoleh sebagai berikut : 20,4 5,2 Sehingga persamaan regresi sederhana adalah Y = 20,4 + 5,2 X Berdasarkan hasil perhitungan dan persamaan regresi sederhana tersebut diatas, maka dapat diketahui : 1. Lamanya belajar mempunyai pengaruh positif (koefisien regresi b=5,2) terhadap nilai ujian, artinya jika semakin lama dalam belajar maka akan semakin baik atau tinggi nilai ujiannya 2. Nilai konstanta adalah sebesar 20,4 artinya jika tidak belajar atau lama belajar sama dengan nol, maka nilai ujian adalah sebesar 20,4 dengan asumsi variabel-variabel lain yang dapat mempengaruhi dianggap tetap.
17 C. Analisis Regresi dengan Program Minitab (program komputer) Analisis Regresi Mulai STAT Regression Regression Response (variabel terikat) Nilai Ujian klik select = kesalahan mengambil sampel Kriterianya : P 0,05 : pengaruh tidak signifikan P < 0,05 : pengaruh signifikan Contoh soal (dikerjakan dengan program minitab) Diketahui data sebagai berikkut : Mahasiswa S2-PLS Pola makan dalam sehari Berat badan (dalam Kg) Tentukan pengaruh pola makan mahasiswa dalam sehari terhadap berat badannya Penyelesaian : Setelah dimasukan dalam program minitab, didapat : Y = 26,4 + 11X P = 0,016 Artinya 1. b = 11 ; artinya pola makan mempunyai pengaruh positif terhadap berat badan 2. a = 26,4 ; artinya bila seseorang tidak makan sama sekali dalam sehari maka berat badannya 26,4 Kg 3. p = 0,016 < 0,15 ; artinya pengaruh pola makan terhadap berat badan signifikan
18 HAND OUT PERKULIAHAN Nama Mata Kuliah : Statistics in language education Kode Mata Kuliah : IG530 Jumlah SKS : 2 Pertemuan ke : 7 Pokok Bahasan : Analisis Korelasi URAIAN POKOK PERKULIAHAN A. Pengertian Analisis korelasi merupakan suatu analisis untuk mengetahui tingkat keeratan hubungan antara dua variabel. Tingkat hubungan tersebut dapat dibagi menjadi tiga kriteria, yaitu mempunyai hubungan positif, mempunyai hubungan negatif dan tidak mempunyai hubungan B. Analisis Korelasi (r) Analisis korelasi digunakan untuk mengukur tinggi rendahnya derajat keeratan tersebut dapat dilihat dari koefisien korelasinya. Koefisien korelasi yang mendekati angka +1 berarti terjadi hubungan positif yang erat, bila mendekati -1 berarti terjadi hubungan negatif yang erat. Sedangkan koefisien korelasi mendekati 0 (nol) berarti hubungan kedua variabel adalah lemah atau tidak erat. Dengan demikian nilai koefisien korelasi adalah -1 r +1. Untuk koefisien korelasi sama dengan -1 atau +1 berarti hubungan kedua variabel adalah sangat erat atau sangat sempurna dan hal ini sangat jarang terjadi dalam data ril. Untuk mencari nilai koefisien korelasi (r) dapat digunakan rumus sebagai berikut :
19 Contoh : Sampel yang diambil secara acak dari 5 mahasiswa, didapat data nilai statistik dan matematika sebagai berikut : Sampel X Y XY X 2 Y 2 (statistik) (matematika) Jumlah X= 25 Y= 28 XY= 166 X 2 =151 Y 2 = 186 Nilai koefisien korelasi sebesar 0,94 atau 94% menggambarkan bahwa antara nilai statistik dan matematika mempunyai hubungan positif dan hubungannya erat, yaitu jika mahasiswa mempunyai nilai statistiknya baik, maka nilai matematikanya juga akan baik dan sebaliknya jika nilai statistiknya jelek maka nilai matematikanya juga jelak. Kriteria nilai r menurut Guilford : 0,00 0,20 Kecil 0,20 0,40 Rendah 0,40 0,70 Sedang 0,70 0,90 Tinggi 0,90 1,00 Sangat tinggi Contoh soal (dikerjakan dengan program minitab) Diketahui data sebagai berikut : Mahasiswa S2-PLS Nilai Metode Penelitian Nilai Statistik Penelitian Tentukan hubungan antara nilai mahasiswa dalam metode penelitian dengan nilainya pada statistika penelitian
20 Penyelesaian : Y = nilai metode penelitian X = nilai statistika penelitian Gunakan program minitab : STAT BASIC STATISTIC CORRELATION Didapat : 1. r = 0,84 artinya 84% menggambarkan bahwa antara nilai statistik penelitian mempunyai hubungan positif dengan demikian bila nilai statistik penelitiannya baik maka nilai metode penelitiannya baik juga 2. r = 0,84 menurut Guilford korelasinya termasuk tinggi 3. p = 0,004 < 0,05 artinya korelasinya signifikan
21 HAND OUT PERKULIAHAN Nama Mata Kuliah : Statistics in language education Kode Mata Kuliah : IG530 Jumlah SKS : 2 Pertemuan ke : 8 Pokok Bahasan : Ujian Tengah Semester
22 HAND OUT PERKULIAHAN Nama Mata Kuliah : Statistics in language education Kode Mata Kuliah : IG530 Jumlah SKS : 2 Pertemuan ke : 9 Pokok Bahasan : Distribusi Normal URAIAN POKOK PERKULIAHAN A. Karakteristik distribusi kurva normal a. kurva berbentuk genta (µ = Md =Mo) b. kurva berbentuk simetris c. kurva normal berbentuk asimptotis d. kurva mencapai puncak pada saat X = µ e. luas daerah dibawah kurva adalah 1; ½ disisi kanan nilai tengah dan ½ disisi kiri B. Jenis jenis distribusi normal f. Distribusi kurva normal dengan µ sama dan δ berbeda
23 g. Distribusi kurva normal dengan µ berbeda dan δ sama h. Distribusi kurva normal dengan µ berbeda dan δ berbeda P(x µ)=0,5 P( µ)=0,5 Luas kurva normal :
24 i. Dimana nilai z : Latihan: Diketahui rata-rata hasil ujian adalah 74 dengan simpangan baku 7. Jika nilai-nilai peserta ujian berdistribusi normal dan 12% peserta nilai tertinggi mendapat nilai A, berapa batas nilai A yang terendah?
25 HAND OUT PERKULIAHAN Nama Mata Kuliah : Statistics in language education Kode Mata Kuliah : IG530 Jumlah SKS : 2 Pertemuan ke : 10 Pokok Bahasan : Penilaian Acuan Patokan (PAP) dan Penilaian Acuan Normatif Sebagai Aplikasi dari Kurva Normal URAIAN POKOK PERKULIAHAN A. Penilaian Acuan Patokan (PAP) Skala 100 Nilai = (skor mentah/smi).100 Skala 10 Nilai = (skor mentah/smi).10 Skala 5 A = 80 ke atas D = B = E = 45 ke bawah C = B. Penilaian Acuan Normatif (PAN) 1. Menentukan rata-rata dan simpangan baku 2. Menentukan jenis nilai standar a. Skala lima b. Skala 11 C. PAN Skala Lima A : Skor lebih besar M + 1,5 S B : skor antara M + 0,5 S dan M + 1,5 S C : skor antara M 0,5 S dan M + 0,5 S D : skor antara M 1,5 S dan M 0,5 S E : skor lebih kecil atau sama dengan M 1,5 S
26 D. PAN Skala Sebelas 10 : skor lebih besar M +2,25 S 9 : skor antara M +1,75 S dan M +2,25 S 8 : skor antara M +1,25 S dan M +1,75 S 7 : skor antara M +0,75 S dan M +1,25 S 6 : skor antara M +0,25 S dan M +0,75 S 5 : skor antara M -0,25 S dan M +0,25 S 4 : skor antara M 0,75 S dan M -0,25 S 3 : skor antara M -1,25 S dan M -0,75 S 2 : skor antara M -1,75 S dan M -1,25 S 1 : skor antara M-2,25 S dan M -1,75 S 0 : skor lebih kecil atau sama dengan M -2,25 S
27 HAND OUT PERKULIAHAN Nama Mata Kuliah : Statistics in language education Kode Mata Kuliah : IG530 Jumlah SKS : 2 Pertemuan ke : 11 Pokok Bahasan : Statistika Inferensial URAIAN POKOK PERKULIAHAN A. Penggolongan Statistika Motode statistik digolongkan menjadi dua yaitu : Statistika Deskriftif Statistika Inferensial yang terdiri lagi menjadi : 1. Statistika parametrik 2. Statistika non parametrik B. Statistika Inferensial Digunakan untuk mengolah data kuantitatif dengan tujuan untuk menguji kebenaran suatu teori baru yang diajukan peneliti yang dikenal dengan hipotesis. Dalam penelitian inferensial, teknik analisis statistik yang digunakan mengacu kepada suatu pegujian hipotesis C. Hipotesis Hipotesis adalah penjelasan tentatif (sementara) tentang tingkah laku, fenomena (gejala) atau kejadian yang akan terjadi. Menurut cara memperolehnya, hipotesis terdiri dari : a. Hipotesisi induktif b. Hipotesis deduktif D. Taraf Kesalahan Dalam Pengujian Hipotesis Menguji hipotesis adalah menaksir parameter populasi berdasarkan data sampel Ada 2 cara menaksir : a. A point estimate : suatu taksiran parameter populasi berdasarkan satu nilai data sampel
28 b. Interval estimate : suatu taksiran populasi berdasarkan nilai interval data sampel Menaksir parameter populasi yang menggunakan point estimate akan mempunyai resiko kesalahan yang lebih tinggi dibandingkan dengan yang menggunakan interval estimate E. Dua Kesalahan dalam Pengujian Hipotesis Dalam menaksir parameter populasi berdasarkan data sampel kemungkinan terdapat dua kesalahan yaitu : a. Kesalahan tipe I adalah suatu kesalahan bila menolak hipotesis nol yang benar dinyatakan dengan α b. Kesalahan tipe II adalah kesalahan bila menerima hipotesis nol yang salah dinyatakan dengan β Tingkat kesalahan ini selanjutnya disebut level of significan atau tingkat signifikasi F. Taraf Signifikansi Biasanya taraf signifikasi yang diambil 1% 90,010 atau 5% (0,05). Suatu hipotesis terbukti mempunyai kesalahan 1% artinya bila penelitian dilakukan pada 100 sampel yang diambil dari populasi yang sama, maka akan terdapat 1 kesimpulan salah yang dilakukan untuk populasi Dalam pengujian hipotesis kebanyakan yang digunakan kesalahan tipe I
29 HAND OUT PERKULIAHAN Nama Mata Kuliah : Statistics in language education Kode Mata Kuliah : IG530 Jumlah SKS : 2 Pertemuan ke : 12 Pokok Bahasan : Penaksiran Parameter URAIAN POKOK PERKULIAHAN A. Pengertian Penaksiran parameter adalah menaksir parameter populasi (θ) berdasarkan statistik sampel (θ). Contohnya menaksir rata-rata populasi µ berdasarkan rata-rata sampel. Penaksir yang baik adalah penaksir yang : a. Tidak bias : jika rata-rata harga θ yang mungkin sama dengan harga θ b. Bervarians minimum : jika penaksir memiliki varians terkecil diantara semua penaksir yang mungkin untuk parameter yang sama B. Cara menaksir a. Penaksiran titik, jika parameter ditaksir oleh satu angka tunggal Contohnya : Untuk menaksir tinggi rata-rata mahasiswa Indonesia kita ambil sebuah sampel acak. Data sampel dikumpulkan lalu dihitung rata-ratanya. Misalkan didapat cm. Jika 163 cm ini dipakai untuk menaksir rata-rata tinggi mahasiswa Indonesia maka 163 adalah titik penaksir untuk rata-rata tinggi mahasiswa Indonesia. b. Penaksiran interval, jika parameter ditaksir oleh harga diantara batas-batas dua harga. Misal rata-rata tinggi mahasiswa antara cm. Makin besar interval taksiran akan makin percaya tentang kebenaran penaksiran yang dilakukan. Tetapi makin kecil taksiran interval akan lebih memuaskan. Untuk itu akan dicari interval taksiaran yang sempit dengan derajat kepercayaan memuaskan. Derajat kepercayaan menaksir disebut koefisien kepercayaan (γ) dan dinyatakan dalam bentuk peluang.
30 C. Menaksir rata-rata µ Misalkan ada populasi dengan jumlah populasi N, rata-rata µ, dan simpangan baku σ ataudisingkat N(µ,σ). Untuk itu diambil sampel dengan ukuran n dan dihitung dan s. Maka taksiran untuk µ : a. Jika σ diketahui Rumus : P( < µ < γ Ket: Z 1/2γ = nilai z untuk peluang 1/2γ b. Jika σ tidak diketahui Rumus : P( µ< = γ Ket : =t pada tabel dengan derajat kebebasan (dk) = n-1 Contoh soal : Suatu populasi berdistribusi normal. Untuk menaksir parameter populasi, diambil sampel dengan n = 100 dan = 112 dan s=10. Buatlah interval untuk menaksir interval rata-rata populasi dengan tingkat keyakinan γ=95%, jika : 1. Diketahui σ=8 2. Tidak diketahui D. Menaksir proporsi π misalkan dalam populasi terhadap peristiwa A dengan proporsi π dari populasi, diambil sampel berukuran n dan terdapat x peristiwa A sehingga proporsi sampel untuk peristiwa A adalah p= sedangkan q = 1-p rumus : P(
31 Contoh soal : Selama tahun 1985 dari 500 orang angkatan kerja dijumpai 35 orang sedang menganggur. Buat interval penaksiran proporsi pengangguran di daerah tersebut dengan tingkat keyakinan 90%. E. Menaksir Simpangan Baku σ Taksiran simpangan baku s untuk σ ternyata bias, tetapi taksiran s 2 untuk σ 2 tidak bias. Untuk itu dalam menaksir simpangan baku supaya tidak bias harus dimulai dengan menaksir varians terlebih dahulu. Rumus : Contoh soal : Sebuah sampel acak berukuran n=30 telah diambil dari sebuah populasi yang berdistribusi normal dengan simpangan baku σ. Simpangan baku sampel adalah s=7,8. Dengan derajat kepercayaan 0,95 tentukan interval taksiran simpangan baku untuk σ. F. Menentukan Ukuran Sampel Ukuran sampel yang diperlukan untuk melakukan suatu penelitian antara lain oleh : a. Apakah yang akan ditaksir b. Berapa besar perbedaan antara penaksir dan yang ditaksir c. Berapa derajat kepercayaannya d. Berapa lebar interval kepercayaan yang masih dapat diterima Rumus ukuran sampel jika yang ditaksir adalah rata-rata : n> dimana : b = beda antara penaksir dan yang ditaksir (ketika menaksir µ oleh, akan terjadi b= )
32 Contoh soal : Untuk menaksir rata-rata waktu yang diperlukan oleh setiap mahasiswa dalam menyelesaikan sebuah soal tertentu, diperlukan sebuah sampel. Ketika menaksir rata-rata tersebut dikehendaki derajat kepercayaan 99% dengan beda lebih kecil dari 0,05 menit. Jika diketahui simpangan baku waktu yang diperlukan 0,5 menit, berapa mahasiswa yang perlu diambil untuk sampel tersebut? Rumus ukuran sampel jika yang ditaksir adalah proporsi : n>π(1-π) dimana n>π(1-π) adalah varians (jika varians tidak diketahui maka π(1-π) = 0,25) Contoh soal : Misalkan Depdiknas perlu mengetahui ada berapa % kira-kira anak-anak SD yang bercita-cita ingin menjadi guru. Ketika melakukan perkiraan ini koefisien kepercayaan yang diambil 99% dengan kekeliruan menaksir tidak lebih dari 2%. Berapa anak SD yang teliti?
33 HAND OUT PERKULIAHAN Nama Mata Kuliah : Statistics in language education Kode Mata Kuliah : IG530 Jumlah SKS : 2 Pertemuan ke : 13 Pokok Bahasan : Pengujian Hipotesis URAIAN POKOK PERKULIAHAN A. Pengertian Pengujian hipotesis adalah langkah atau prosedur untuk menentukan apakah menerima atau menolak hipotesisi. Seperti kita ketahui hipotesisi adalah perumusan sementara mengenai sesuatu hal yang dibuat untuk menjelaskan hal itu dan untuk menuntun atau mengarahkan penelitian selanjutnya. Jika hasil yag didapat dari suatu penelitian jauh berbeda dari hasil yang diharapkan terjadi berdasarkan hipotesisi, maka hipotesisi ditolah. Jika terjadi sebaliknya hipotesisi diterima. Tetapi meskipun berdasarkan hasil penelitian kita telah menerima atau menolak hipotesis tidak berarti kita telah membuktikan atau tidak membuktikan kebenaran hipotesisi. Yang kita perlihatkan hanyalah menerima atau menolak hipotesis saja. B. Dua macam kekeliruan Ada 2 macam kekeliruan yang dapat terjadi dalam melakukan pengujian hipotesis : a. Kekeliruan Tipe I (α) : menolak hipotesisi yang seharusnya diterima b. Kekeliruan Tipe II (β) : menerima hipotesis yang seharusnya ditolak C. Langkah-langkah pengujian hipotesis Rumuskan Ho yang sesuai Rumuskan hipotesis tandingannya (H1) yang sesuai Pilih taraf nyata pengujian sebesar α Pilih uji statistic yang sesuai dan tentukan daerah kritisnya Hitung nilai statistic dari sampel acak berukuran n Buat keputusan : tolak Ho jika statistic mempunyai nilai dalam daerah kritis, selain itu terima
34 D. Pengujian Hipotesis mengenai Rata-rata a. Pengujian Dua Arah Hipotesisnya adalah sebagai berikut : Ho : µ1 = µ2 : tidak terdapat perbedaan yang signifikan antara rata-rata populasi 1 dengan rata-rata populasi 2 H1 : µ1 µ2 : terdapat perbedaan yang signifikan antara rata-rata populasi 1 dengan ratarata populasi 2 b. Pengujian Satu Arah Ho : µ1 = µ2 : tidak terdapat perbedaan yang signifikan antara rata-rata populasi 1 dengan rata-rata populasi 2 H1 : µ1 > µ2 : rata-rata populasi 1 lebih besar daripada rata- rata populasi 2 Atau Ho : µ1 = µ2 : tidak terdapat perbedaan yang signifikan antara rata-rata populasi 1 dengan rata-rata populasi 2 H1 : µ1 < µ2 : rata-rata populasi 1 lebih kecil daripada rata- rata populasi 2
35 HAND OUT PERKULIAHAN Nama Mata Kuliah : Statistics in language education Kode Mata Kuliah : IG530 Jumlah SKS : 2 Pertemuan ke : 14 Pokok Bahasan : Pengujian Perbedaan Rata-Rata URAIAN POKOK PERKULIAHAN A. Uji satu rata-rata Uji satu rata-rata dengan program komputer Prosedur (langkah-langkah) Ketik Nomor Nama Score (tidak usah diurutkan) Diblok yang mau diurutkan Data SORT (pilih kolom yang akan diurutkan) o Smallest to largest (dari yang terkecil) o Largest to smallest (dari yang terbesar) Rata-rata Formulas More Function Statistical Avarage (rata-rata) blok Data Ok St Dev Contoh : Sampel nilai siswa SMP Negeri 2 Cimahi Didapat rata-rata : 25,19 rata-rata 26 Ho : µ = 26 H1 : µ1 26 Data dari sampel = 25,19 n = 36 S = 4,14 α = 5% =0,05 Masukan data ke program minitab Data sampel : Stat --. Basic statistic (1-sample.t) Sample in colums : (1. Data. Sampel.)
36 Select Summerized. Data Sample size : 36 Mean : 25,19 Test Mean : 26 Interval rata-rata : 23,7892 <µ<26,5908 P = 0,248 P = 0,248 > α =0,05 terima Ho. Kriteria P > 0,05 Terima Ho P 0,05 Terima Ho B. Uji perbedaan dua rata-rata Uji Normalitas : Kelompok I normal } Uji homogenitas varians Homogen uji t Kelompok II normal tidak homogen uji t Kelompok I Tidak Normal Kelompok II Normal Kelompok I Normal Kelompok II Tidak Normal Gunakan Statistika Non Parametrik (Uji Mann Whitney) Kelompok I Tidak Normal Kelompok II Tidak Normal Hipotesis dua (2) pihak : Ho : µ1 = µ2 (rata-rata kelompok I sama dengan rata-rata kelompok II) HA : µ1 µ2 (terdapat perbedaan signifikan) Hipotesis 1 (satu) pihak : Ho : µ1 = µ2 (tidak terdapat perbedaan) HA : µ1 > µ2 (rata-rata kelompok I lebih besar rata-rata kelompok II)
37 HA : yang dicantumkan pada thesis Ho : yang diuji, karena hasilnya terima Ho; tolak Ho Ho : µ1 = µ2 HA : µ1>µ2 (greater than = lebih dari) Ho : µ1 = µ2 ; tidak terdapat yang signifikan antara rata-rata populasi kelompok I dan II HA : µ1 µ2 ; terdapat perbedaan yang signifikan antara rata-rata populasi kelompok I dan II Uji normalitas : Ho = data berditribusi normal HA = data belakang berdistribusi normal Kriteria : P 0,05 : terima Ho P < 0,05 : tolak Ho Perhitungan dengan program komputer Kelompok I : Stat Basic Statistic Normality test Variabel : Kelompok I select Test for normality pilih kolmogorov smirnov Title : uji normalitas kelompok I Didapat dari program komputer : = 2,19 P > 0,05 S = 4,139 0,16 > 0,05 N = 36 P = 0,16 Terima Ho; artinya data kelompok II berdistribusi normal 1. Uji homogenitas varians : Ho : varians kedua kelompok homogen HA : varians kedua kelompok tidak homogen
38 Pada program komputer Stat Basic Statistics 2 variances -- sample in different column -- first : kelompok I select -- second : kelompok II select F test P.value 0,000 0,000 < 0,005 tolak Ho Varians kedua keompok tidak homogen Kelompok I Normal (N) } Tidak homogen uji t Kelompok II Normal (N) Uji t : Stat Basic Statistics 2 sample t sample indiffernt columns First : kelompok I (selesct) Second : keompok II (select) Uji t Asume equal varians ( di checklist) Uji t Assume equal varians (tidak di checklist) P untuk 1,000 1,000 > 0,05 : terima Ho Tidak terdapat yang signifikan antara rata-rata populasi kelompok I dan Kelompok II 2. Uji Mann Whitney Ho : µ1 = µ2 HA : µ1 µ2 Kriteria : P 0,05 terima Ho P < 0,05 tolak Ho Langkah-langkah pada program komputer : Stat Non Parametrik Mann Whitney First sample : Kelompok I (select) Second sample : Kelompok II (select)
39 Didapat dari program komputer : P : 0,0002 0,0002 < 0,05 ; tolak Ho Terdapat perbedaan yang signifikan antara rata-rata populasi kelompok I dan kelompok II
40 HAND OUT PERKULIAHAN Nama Mata Kuliah : Statistics in language education Kode Mata Kuliah : IG530 Jumlah SKS : 2 Pertemuan ke : 15 Pokok Bahasan : Ujian Praktik
41 HAND OUT PERKULIAHAN Nama Mata Kuliah : Statistics in language education Kode Mata Kuliah : IG530 Jumlah SKS : 2 Pertemuan ke : 16 Pokok Bahasan : Ujian Akhir Semester
Statistik Dasar. 1. Pendahuluan Persamaan Statistika Dalam Penelitian. 2. Penyusunan Data Dan Penyajian Data
Statistik Dasar 1. Pendahuluan Persamaan Statistika Dalam Penelitian 2. Penyusunan Data Dan Penyajian Data 3. Ukuran Tendensi Sentral, Ukuran Penyimpangan 4. Momen Kemiringan 5. Distribusi Normal t Dan
Lebih terperinciSATUAN ACARA PERKULIAHAN MATA KULIAH : STATISTIKA DASAR (3 SKS) KODE : MT308
JURUSAN PENDIDIKAN MATEMATIKA FPMIPA UNIVERSITAS PENDIDIKAN INDONESIA SATUAN ACARA PERKULIAHAN MATA KULIAH : STATISTIKA DASAR (3 SKS) KODE : MT308 MINGGU POKOK & SUB MATERI METODE & MEDIA TES SUMBER 1
Lebih terperinciRANCANGAN AKTIVITAS TUTORIAL (RAT)
RANCANGAN AKTIVITAS TUTORIAL (RAT) Nama Mata Kuliah/ sks/ Kode : Statistika Dasar/ 3/ PAMA 3226 Nama Tutor/ NPP : Adi Nur Cahyono, S.Pd., M.Pd./088201206 Deskripsi Singkat Mata Kuliah : Mata kuliah ini
Lebih terperinciTKS 4209 PENELITIAN DAN STATISTIKA 4/1/2015
TKS 4209 Dr. AZ Jurusan Teknik Sipil Fakultas Teknik Universitas Brawijaya Penelitian adalah merupakan cara ilmiah untuk mendapatkan data dengan tujuan dan kegunaan tertentu. Berdasarkan pengertian tersebut
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 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 terperinciPokok Bahasan Tujuan. Materi Pokok :
Pokok Bahasan Tujuan : Pengolahan Dan Analisis Data : Diharapkan para mahasiswa dapat melakukan pengolahan dan analisis data sesuai dengan variabel-variabel penelitian dan jenis data yang diperoleh berdasarkan
Lebih terperinciPERTEMUAN 2 STATISTIKA DASAR MAT 130
PERTEMUAN 2 STATISTIKA DASAR MAT 130 Data 1. Besaran Statistika berbicara tentang data dalam bentuk besaran (dimensi) Besaran adalah sesuatu yang dapat dipaparkan secara jelas dan pada prinsipnya dapat
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 terperinciPENGERTIAN STATISTIK. Tim Dosen Mata Kuliah Statistika Pendidikan 1. Rudi Susilana, M.Si. 2. Riche Cynthia Johan, S.Pd., M.Si. 3. Dian Andayani, S.Pd.
PENGERTIAN STATISTIK Tim Dosen Mata Kuliah Statistika Pendidikan 1. Rudi Susilana, M.Si. 2. Riche Cynthia Johan, S.Pd., M.Si. 3. Dian Andayani, S.Pd. PENGERTIAN STATISTIK Statistik adalah kesimpulan fakta
Lebih terperinciSATUAN ACARA PERKULIAHAN MATA KULIAH : STATISTIKA DASAR (3 SKS) KODE MATA KULIAH : MT308
JURUSAN PENDIDIKAN MATEMATIKA FPMIPA UNIVERSITAS PENDIDIKAN INDONESIA SATUAN ACARA PERKULIAHAN MATA KULIAH : STATISTIKA DASAR (3 SKS) KODE MATA KULIAH : MT308 MINGGU KE POKOK & SUB POKOK BAHASAN 1 PENDAHULUAN
Lebih terperinciBAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN 4.1 Deskripsi Data 4.1.1 Layanan Bimbingan Kelompok Data variabel Layanan Bimbingan Kelompok menunjukkan bahwa skor tertinggi adalah 120 dan skor terendah adalah
Lebih terperinciPengumpulan & Penyajian Data
Pengumpulan & Penyajian Data Cara Pengumpulan Data 1. Mengadakan penelitian langsung ke lapangan atau laboratorium terhadap obyek yang diteliti, hasilnya dicatat dan dianalisis 2. Mengambil atau menggunakan
Lebih 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 terperinciPENYAJIAN DATA. Cara Penyajian Data meliputi :
PENYAJIAN DATA Cara Penyajian Data meliputi : 1. Tabel Tabel terbagi menjadi : - Tabel Biasa - Tabel Kontingensi - Tabel Distribusi Tabel Distribusi terbagi menjadi : Tabel Distribusi Mutlak Tabel Distribusi
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 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 terperinciSkala 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 terperinciTUGAS II STATISTIKA. Oleh. Butsiarah / 15B Kelas B PROGRAM STUDI PENDIDIKAN TEKNOLOGI DAN KEJURUAN PROGRAM PASCASARJANA
TUGAS II STATISTIKA Oleh Butsiarah / 15B20020 Kelas B PROGRAM STUDI PENDIDIKAN TEKNOLOGI DAN KEJURUAN PROGRAM PASCASARJANA UNIVERSITAS NEGERI MAKASSAR 2015 1. Penelitian terhadap nilai mahasiswa S1 Jurusan
Lebih 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 terperinciBAB 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 terperinciBAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN 4.1. Deskripsi Data Hasil Penelitian Sebagaimana telah dikemukakan pada bab-bab sebelumnya bahwa penelitian ini terdiri dari dua perangkat data, yakni 1) Data Pola
Lebih terperinciSTATISTIKA. 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 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 terperincidapat digunakan formulasi sebagai berikut : Letak Letak Letak
1. Ukuran Letak Agar kita dapat mengetahui lebih jauh mengenai karakteristik data observasi dengan beberapa ukuran sentral, kita sebaiknya mengetahui beberapa ukuran lain, yaitu ukuran letak. Ada tiga
Lebih terperinci1.0 Distribusi Frekuensi dan Tabel Silang
ANALISIS DESKRIPTIF 1.0 Distribusi Frekuensi dan Tabel Silang 1.1 Pengantar Statistik deskriptif Statistika deskriptif adalah bidang statistika yang mempelajari tatacara penyusunan dan penyajian data yang
Lebih terperinciUji Perbandingan Rata-Rata
Uji Perbandingan Rata-Rata Pengujian hipotesis perbandingan rata-rata dilakukan untuk melihat kesesuaian dugaan peneliti terhadap suatu objek yang diteliti dengan kenyataannya. Misalnya seorang peniliti
Lebih terperinciIshafit
ANALISIS DATA PENELITIAN PENDIDIKAN Ishafit ishafit@pfis.uad.ac.id http://ishafit.pfis.uad.ac.id PROGRAM STUDI PENDIDIKAN FISIKA UNIVERSITAS AHMAD DAHLAN Yogyakarta, 2016 STATISTIKA DAN STATISTIK Statistika
Lebih terperinciSTATISTIKA DASAR ( FI 411 )
1 STATISTIKA DASAR ( FI 411 ) I DESKRIPSI Mata Kuliah ini merupakan mata kuliah wajib bagi mahasiswa Fisika dan Pendidikan fisika. Hasil yang diharapkan dari perkuliahan ini adalah mahasiswa menguasai
Lebih terperinciPengukuran Deskriptif. Debrina Puspita Andriani /
Pengukuran Deskriptif 3 Debrina Puspita Andriani E-mail : debrina.ub@gmail.com / debrina@ub.ac.id 2 Outline Pendahuluan Tendensi Sentral Ukuran Dispersi 3 Pendahuluan Pengukuran Deskriptif 4 Definisi Pengukuran
Lebih terperinciCIRI-CIRI DISTRIBUSI NORMAL
DISTRIBUSI NORMAL CIRI-CIRI DISTRIBUSI NORMAL Berbentuk lonceng simetris terhadap x = μ distribusi normal atau kurva normal disebut juga dengan nama distribusi Gauss, karena persamaan matematisnya ditemukan
Lebih terperinciCONTOH DATA YANG DIANALISIS DENGAN ANAVA SATU JALUR CONTOH DATA YANG DIANALISIS DENGAN ANAVA DUA JALUR
CONTOH DATA YANG DIANALISIS DENGAN ANAVA SATU JALUR Data Sampel I Data Sampel II Data Sampel III 5 4 7 9 8 5 9 4 6 CONTOH DATA YANG DIANALISIS DENGAN ANAVA DUA JALUR Kategori Data Sampel I Data Sampel
Lebih terperinciBAB 4 HASIL PENELITIAN
BAB 4 HASIL PENELITIAN 4.1 Karakteristik Responden Sebelum hasil penelitian disajikan, terlebih dahulu dengan sederhana dijelaskan karakteristik responden. Karakteristik responden meliputi jenis kelamin,
Lebih terperinciBAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN. kritis matematika siswa yang terbagi dalam dua kelompok yaitu data kelompok
40 4.1 Hasil Penelitian BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN 4.1.1 Deskripsi Data Penelitian Data yang dideskripsikan dalam penelitian ini yaitu data kemampuan berpikir kritis matematika siswa yang terbagi
Lebih terperinciBAB IV HASIL PENELITIAN. kecenderungan jawaban responden dari tiap-tiap variabel, tentang budaya. religius dan pembentukan karakter peserta didik.
101 BAB IV HASIL PENELITIAN A. Deskripsi Data Statistik deskriptif ini digunakan sebagai dasar untuk menguraikan kecenderungan jawaban responden dari tiap-tiap variabel, tentang budaya religius dan pembentukan
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN
A. Rancangan Penelitian BAB III METODOLOGI PENELITIAN Rancangan penelitian ini penulis menggunakan desain praeksperimental dengan pola Randomized Control Group Only Design. Dalam rancangan ini sekelompok
Lebih terperinciUKURAN PEMUSATAN DATA
Pertemuan ketiga UKURAN PEMUSATAN DATA Karakteristik suatu kumpulan data adalah : (1). Memusat pada nilai tertentu dari suatu distribusi, yang disebut nilai pusat (middle of data set), dan (2). Menyebar/berpencar
Lebih terperinciSTATISTIKA DASAR ( FI 411 )
1 STATISTIKA DASAR ( FI 411 ) I DESKRIPSI Mata Kuliah ini merupakan mata kuliah wajib bagi mahasiswa Fisika dan Pendidikan fisika. Hasil yang diharapkan dari perkuliahan ini adalah mahasiswa menguasai
Lebih terperinciStatistika Deskriptif & Distribusi Frekuensi
Statistika Deskriptif & Distribusi Frekuensi Oleh: Zulhan Widya Baskara FAKULTAS TEKNOLOGI PERTANIAN Mataram, September 2014 Statistika Statistika Deskriptif Statistika Inferensial Statistika Deskriptif
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. Sumber data penelitian didapat dari siswa SMKN 6 Bandung, oleh karena
BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Tempat dan Waktu Penelitian Sumber data penelitian didapat dari siswa SMKN 6 Bandung, oleh karena itu tempat penelitian akan dilakukan di lingkungan sekolah SMKN 6 Bandung.
Lebih terperinciStatistika Pendidikan
Statistika Pendidikan Statistika adalah metode ilmiah yang mempelajari pengumpulan, pengaturan, perhitungan, penggambaran dan penganalisisan data, serta penarikan kesimpulan yang valid berdasarkan penganalisisan
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 EKONOMI. Fakultas Ekonomi-Akuntansi
STATISTIKA EKONOMI Fakultas Ekonomi-Akuntansi Universitas Negeri Jakarta Nisrina Anzilla 8335128433 Pengertian Statistik Pengertian statistik berasal dari bahasa Latin, yaitu status yang berarti negara
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
BAB III METODE PENELITIAN A. Tujuan Penelitian Di dalam penelitian ini, tujuan yang hendak dicapai oleh peneliti adalah sebagai berikut: 1. Untuk mengetahui pengaruh metode observasi lingkungan alam sekitar
Lebih terperinciIV. HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
IV. HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN 4.1. Hasil Penelitian Pada bagian ini akan disajikan deskripsi data hasil penelitian terhadap variabelvariabel penelitian. Data hasil penelitian berupa skor yang diambil
Lebih terperinciBAB IV HASIL PENELITIAN. meliputi jenis kelamin, usia, pendidikan, lama bekerja. Tabel 4.1. Karakteristik Responden Berdasarkan Jenis Kelamin
BAB IV HASIL PENELITIAN 4.1 Karakteristik Responden Sebelum hasil penelitian disajikan, terlebih dahulu dengan sederhana dijelaskan karakteristik responden. Karakteristik responden meliputi jenis kelamin,
Lebih terperinciUKURAN NILAI SENTRAL&UKURAN PENYEBARAN. Tita Talitha, MT
UKURAN NILAI SENTRAL&UKURAN PENYEBARAN Tita Talitha, MT DISTRIBUSI FREKWENSI PENGERTIAN distribusi frekwensi adalah suatu tabel dimana banyaknya kejadian / frekwensi didistribusikan ke dalam kelas-kelas
Lebih terperinciBAB 4 HASIL PENELITIAN. Sebelum hasil penelitian disajikan, maka terlebih dahulu akan dijelaskan mengenai
BAB 4 HASIL PENELITIAN 4.1 Karateristik Responden Sebelum hasil penelitian disajikan, maka terlebih dahulu akan dijelaskan mengenai karateristik responden yang meliputi jenis kelamin, usia, pendidikan
Lebih terperinciSATUAN ACARA PERKULIAHAN
1 SATUAN ACARA PERKULIAHAN Matakuliah : Statistika Dasar Kode : FI 411 Sks : 2 Semester : I Nama Dosen : dkk Standar Kompetensi: Menguasai dasar-dasar statistika dan dapat mengaplikasikannya untuk pengolahan
Lebih terperinciSatatistik dan Probabilitas. Ir. I Nyoman Setiawan, MT. NIP HP
Satatistik dan Probabilitas Ir. I Nyoman Setiawan, MT. NIP. 19631229 199103 01 001 HP. 081338721408 setiawan@ee.unud.ac.id man_awan@yahoo.com Statistik Dan Probabilitas Pendahuluan Statistika adalah pengetahuan
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode eksperimen.
BAB III METODOLOGI PENELITIAN A. Metode Penelitian Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode eksperimen. Ruseffendi (1994: 32) mengartikan bahwa penelitian eksperimen atau percobaan (eksperimental
Lebih terperinciDESKRIPSI 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 terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Distribusi Normal Salah satu distribusi frekuensi yang paling penting dalam statistika adalah distribusi normal. Distribusi normal berupa kurva berbentuk lonceng setangkup yang
Lebih terperinciBAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN. distribusi frekuensi skor responden untuk masing-masing variabel dan pengolahan statistik
BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN Bab ini menyajikan proses pengolahan data dengan menggunakan statistik deskriptif dan statistik inferensial. Pengolahan statistik deskriptif digunakan untuk menyatakan
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN
BAB III METODOLOGI PENELITIAN A. Metode Penelitian Metode penelitian merupakan suatu cara yang digunakan peneliti untuk mendapatkan data valid yang digunakan untuk memecahkan suatu masalah. Metode deskriptif
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
BAB III METODE PENELITIAN A. Metode Penelitian Dalam melakukan penelitian ini,penulis menggunakan metode penelitian eksperimen. Penelitian eksperimen didefinisikan sebagai metode sistematis guna membangun
Lebih terperinciBAB IV HASIL PENELITIAN. Mei 2016 terhadap siswa pada mata pelajaran Akidah akhlak di MTsN Kunir
133 BAB IV HASIL PENELITIAN Pada bab ini diuraikan tentang: a) Deskripsi Data; b) Uji Persyratan Analisis; c) Pengujian Hipotesis Penelitian. A. Deskripsi Data Penelitian ini dilakukan pada tanggal 01
Lebih terperinciSTATISTIKA DASAR ( FI 411 )
1 STATISTIKA DASAR ( FI 411 ) I. DESKRIPSI Mata Kuliah ini merupakan mata kuliah wajib bagi mahasiswa Fisika dan Pendidikan fisika. Hasil yang diharapkan dari perkuliahan ini adalah mahasiswa menguasai
Lebih terperinciBAB 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 terperinciBAB 3: NILAI RINGKASAN DATA
BAB 3: NILAI RINGKASAN DATA Penyajian data dalam bentuk tabel dan grafik memberikan kemudahan bagi kita untuk menggambarkan data dan membuat kesimpulan terhadap sifat data. Namun tabel dan grafik belum
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
BAB III METODE PENELITIAN A. Jenis Penelitian Metode yang digunakan pada penelitian ini adalah metode eksperimen, yaitu prosedur untuk menyelidiki hubungan sebab akibat dengan menempatkan obyek secara
Lebih terperinciRENCANA PEMBELAJARAN SEMESTER (RPS
RENCANA PEMBELAJARAN SEMESTER (RPS KKPP24106 STATISTIK PSIKOLOGI Disusun oleh: IFANI CANDRA.S. Psi. M.M PROGRAM STUDI S1 PSIKOLOGI FAKULTAS PSIKOLOGI UNIVERSITAS PUTRA INDONESIA YPTK LEMBAR PENGESAHAN
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. Tipe penelitian ini merupakan tipe peneliti eksplanatori dengan
BAB III METODE PENELITIAN A. Jenis Penelitian Tipe penelitian ini merupakan tipe peneliti eksplanatori dengan menggunakan metode deskriptif statistik, yaitu penelitian yang bertujuan untuk menguji ada
Lebih terperinciPengantar Statistik Inferensial
Pengantar Statistik Inferensial Pertemuan 2 STATISTIKA Statistika (Harun Al Rasyid) adalah seperangkat metode yang membahas: 1. Bagaimana cara mengumpulkan data yang dapat memberikan informasi optimal.
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. merupakan rangkaian cara atau kegiatan pelaksanaan penelitian yang didasari oleh
BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Metode Penelitian Menurut Syaodih Sukmadinata, N (2005:52) metode penelitian merupakan rangkaian cara atau kegiatan pelaksanaan penelitian yang didasari oleh asumsi dasar,
Lebih terperinciPengukuran Deskriptif
Pengukuran Deskriptif 2.2 Debrina Puspita Andriani E-mail : debrina.ub@gmail.com / debrina@ub.ac.id 2 Outline Pendahuluan Tendensi Sentral Ukuran Dispersi 3 Pendahuluan Pengukuran Deskriptif 4 Definisi
Lebih terperinciBAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
47 BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN 4.1 Hasil Penelitian 4.1.1 Deskripsi Data Penelitian Data kemampuan koneksi matematika siswa pada mata pelajaran Matematika di jaring melalui tes bentuk essai
Lebih terperinciBAB IV HASIL PENELITIAN. kecenderungan jawaban responden dari tiap-tiap variabel, baik mengenai
BAB IV HASIL PENELITIAN A. Deskripsi Data Statistik deskriptif digunakan sebagai dasar untuk menguraikan kecenderungan jawaban responden dari tiap-tiap variabel, baik mengenai kompetensi guru, motivasi
Lebih terperinciBAB 4 HASIL PENELITIAN
81 BAB 4 HASIL PENELITIAN 4.1 Penyajian Data Untuk memperoleh data dari responden yang ada, maka digunakan kuesioner yang telah dilakukan pengujian validitas dan reliabilitas butir pertanyaan yang diajukan.
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 IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN. penalaran matematis siswa dan data hasil skala sikap. Selanjutnya, peneliti
BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN A. Hasil Penelitian Data yang diperoleh dalam penelitian ini adalah data nilai tes kemampuan penalaran matematis siswa dan data hasil skala sikap. Selanjutnya, peneliti
Lebih terperinciBAB 4 HASIL PENELITIAN Deskripsi Data Terdistribusi Kualitas Sistem Informasi Business
BAB 4 HASIL PENELITIAN 4.1 Deskripsi Data Hasil Penelitian 4.1.1 Deskripsi Data Terdistribusi Kualitas Sistem Informasi Business Trip Berdasarkan instrumen penelitian yang menggunakan skala 1 (satu) sampai
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN
BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1.Tempat dan Waktu Penelitian Penelitian ini akan dilaksanakan di SMP N I Tapa kelas VIII tahun ajaran 2012-2013selama kurang lebih 2 (dua) bulan. 3.2. Metode dan Desain
Lebih terperinciUNIVERSITAS BRAWIJAYA FAKULTAS ILMU ADMINISTRASI JURUSAN ADMINISTRASI BISNIS
UNIVERSITAS BRAWIJAYA FAKULTAS ILMU ADMINISTRASI JURUSAN ADMINISTRASI BISNIS RENCANA PROGRAM & KEGIATAN PEMBELAJARAN SEMESTER(RPKPS) Nama Mata Kuliah Kode Mata Kuliah : Beban sks : 3 sks (1) (2) Minggu
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
33 BAB III METODE PENELITIAN A. Tujuan Penelitian Berdasarkan rumusan masalah di atas, penilitian ini bertujuan untuk meningkatkan hasil belajar matematika materi pokok lingkaran dengan menggunakan multimedia
Lebih terperinciTUGAS MANAJEMEN DATA MAKALAH ANALISIS DATA KUANTITATIF
TUGAS MANAJEMEN DATA MAKALAH ANALISIS DATA KUANTITATIF OLEH ARFAN KAFTARU 1307012285 FAKULTAS KESEHATAN MASYARAKAT UNIVERSITAS NUSA CENDANA KUPANG 2017 i KATA PENGANTAR Puji syukur kehadirat Tuhan Yang
Lebih terperinciBAB 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 terperinciBAB III METODE PENELITIAN
BAB III METODE PENELITIAN A. Jenis dan Pendekatan Penelitian Jenis penelitian ini adalah penelitian kuantitatif dengan metode eksperimen. Penelitian kuantitatif merupakan penelitian dengan data berupa
Lebih terperinciSATUAN ACARA PERKULIAHAN. Kode Mata Kuliah : TI 003
SATUAN ACARA PERKULIAHAN Nama Mata : Statistik Kode Mata : TI 003 Bobot Kredit : 3 SKS Semester Penempatan : III Kedudukan Mata : Mata Prasyarat : Penanggung Jawab : Latifah Rahayu, M.Sc Pertemuan / Pokok
Lebih terperinciSTATISTIKA TERAPAN (PS603)
RENCANA PEMBELAJARAN SEMESTER (RPS) STATISTIKA TERAPAN (PS603) PROGRAM STUDI PSIKOLOGI PENDIDIKAN SEKOLAH PASCA SARJANA UNIVERSITAS PENDIDIKAN INDONESIA 1 RENCANA PEMBELAJARAN SEMESTER 1. Identitas Nama
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
BAB III METODE PENELITIAN A. Metode Penelitian Sebelum melaksanakan penelitian, seorang peneliti terlebih dahulu harus menentukan metode yang akan digunakan, sebab dengan penentuan atau pemilihan metode
Lebih terperinciSELAMAT BERJUMPA. Dengan Mata Kuliah STATISTIKA
SELAMAT BERJUMPA Dengan Mata Kuliah STATISTIKA STATISTIKA STATISTICs atau STATISTIK STATISTIC Istilah statistik mengandung pengertian : 1. Data Statistik ; yaitu kumpulan bahan keterangan yang berupa angka
Lebih terperinciBAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN. analisis, (c) hasil pengujian hipotesis penelitian, (2) pembahasan, dan (3) keterbatasan penelitian.
BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN Pada bab ini akan disajikan berturut-turut (1) hasil penelitian yang meliputi (a) hasil pengujian analisis deskriptif data penelitian untuk memperoleh gambaran tentang
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 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 terperinciDESKRIPSI DATA. sekumpulan data yang sudah dikumpulkan. Ukuran pemusatan dibagi menjadi dua yaitu:
DESKRIPSI DATA A. Ukuran Pemusatan Ukuran pemusatan ini digunakan untuk memudahkan peneliti dalam membuat deskripsi sekumpulan data yang sudah dikumpulkan. Ukuran pemusatan dibagi menjadi dua yaitu: rata-rata
Lebih terperinciBAB IV HASIL PENELITIAN
BAB IV HASIL PENELITIAN A. Deskripsi Data Statistik deskriptif ini digunakan sebagai dasar untuk menguraikan kecenderungan jawaban responden dari tiap-tiap variabel, baik mengenai kompetensi profesional
Lebih terperinciBAB IV HASIL PENELITIAN. kecenderungan jawaban responden dari tiap-tiap variabel, baik mengenai
BAB IV HASIL PENELITIAN A. Deskripsi Data Statistik deskriptif ini digunakan sebagai dasar untuk menguraikan kecenderungan jawaban responden dari tiap-tiap variabel, baik mengenai kinerja guru, motivasi
Lebih terperinciPengertian Statistika (1) Statistika: Ilmu mengumpulkan, menata, menyajikan, menganalisis, dan menginterprestasikan data menjadi informasi untuk
Pengertian Statistika (1) Statistika: Ilmu mengumpulkan, menata, menyajikan, menganalisis, dan menginterprestasikan data menjadi informasi untuk membantu pengambilan keputusan yang efektif. Statistik:
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Konsep Dasar Statistika Statistika merupakan cara-cara tertentu yang digunakan dalam megumpulkan, menyusun atau mengatur, menyajikan, menganalisa dan mmberi interpretasi terhadap
Lebih terperinciPROBABILITAS &STATISTIK. Oleh: Kholistianingsih, S.T., M.Eng.
PROBABILITAS &STATISTIK ke-1 Oleh: Kholistianingsih, S.T., M.Eng. KONTRAK PEMBELAJARAN UAS : 35% UTS : 35% TUGAS : 20% KEHADIRAN :10% SEMUA KOMPONEN HARUS ADA KEHADIRAN 0 NILAI MAKS D PEUBAH DAN GRAFIK
Lebih terperinciSATUAN ACARA TUTORIAL (SAT) Tutorial ke : 1 Kode/ Nama Mata Kuliah : PAMA 3225 / Statistika Dasar
Tutorial ke : 1 : 3 Kompetensi Umum : Setelah mempelajari bahan ajar matakuliah ini diharapkan mahasiswa 1. Memahami pengetahuan dasar statistika. 2. Memahami tehnik penyajian data dalam bentuk tabel.
Lebih terperinciBAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN. Analisis deskripsi dalam penelitian ini membahas mengenai deskripsi
BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN A. Deskripsi Analisis deskripsi dalam penelitian ini membahas mengenai deskripsi pembelajaran dan deskripsi data. 1. Deskripsi Pembelajaran SMK N 1 Pleret berlokasi
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 terperinciBAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN A. Hasil Penelitian 1. Deskripsi Hasil Belajar Siswa Deskripsi hasil belajar siswa dalam penelitian ini dipaparkan dalam bentuk mean (X), median (Me), modus (Mo),
Lebih terperinciPeran Statistik dalam Penelitian
METODE ANALISIS KUANTITATIF (PRINSIP UJI STATISTIK) Oleh: Edward Kocu aifat_kocu@yahoo.com 1 Peran Statistik dalam Penelitian Alat untuk menghitung besarnya anggota sampel à teknik sampling Alat uji validitas
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
BAB III METODE PENELITIAN A. Jenis dan Pendekatan Penelitian Pada penelitian ini jenis penelitiannya adalah penelitian kuantitatif dengan menggunakan metode penelitian eksperimen. Penelitian kuantitatif
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 terperinciStandar Kompetensi. Sesudah mengikuti mata kuliah ini, mahasiswa. menggunakan statistika secara tepat dalam kegiatan penelitian ilmiah.
Standar Kompetensi Sesudah mengikuti mata kuliah ini, mahasiswa diharapkan mampu menggunakan statistika secara tepat dalam kegiatan penelitian ilmiah. Manfaat Mata Kuliah Mata kuliah ini sangat bermanfaat
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN. Metode merupakan cara yang digunakan untuk menemukan jawaban dari
BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Metode Penelitian Metode merupakan cara yang digunakan untuk menemukan jawaban dari permasalahan yang sedang diteliti. Sehubungan dengan hal ini, Suharsimi Arikunto (00:136)
Lebih terperinci