BAB V PENUTUP 5.1 Kesimpulan

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "BAB V PENUTUP 5.1 Kesimpulan"

Transkripsi

1 V-1 BAB V PENUTUP 5.1 Kesimpulan Berdasarkan penulisan laporan akhir ini, maka dapat dibuat kesimpulan dari setiap modul. Berikut adalah kesimpulan dari masingmasing modul tersebut: 1. Distribusi Frekuensi Bahwa sebuah data yang telah tersusun dapat dibuat dengan perhitungan manual sesuai dengan pengolahan software, sehingga data dapat dimengerti dengan mudahnya dalam program. Hasil dari perhitungan manual dan pengolahan software hampir sama, hal ini dikarenakan ketidakakuratan dari perhitungannya yang menggunakan kalkulator (alat bantu hitung) dan dikarenakan pula oleh pembulatan desimal pada perhitungan manual yang telah disesuaikan dengan keinginan sehingga hasil dari pembulatannya terbatas. Distribusi frekuensi adalah pengelompokan data kedalam beberapa kategori yang menunjukkan banyak data dalam setiap kategori dan setiap data tidak dapat dimasukkan dua atau lebih kategori. Hasil perhitungan manual dan pengolahan software telah didapat hasil yang saling berhubungan. Berikut ini adalah hasil yang diperoleh pada saat mencari nilai-nilai distribusi frekuensi. Data perhitungan manual untuk membuat tabel harus mengikuti procedure pengolahan data dengan urutannya adalah urutan data, jangkauan, banyaknya kelas, dan panjang interval kelas. Data telah terurut

2 V-2 dan jangkauan telah didapat yaitu 38, jangkauan tersebut didapat dari data terbesar dikurangkan dengan data terkecil. Banyaknya kelas adalah 6, bahwa Banyaknya kelas adalah jumlah banyaknya kelas yang ada dalam tabel data. Interval kelas 7, bahwa Panjang interval kelas adalah Merupakan jarak dari sebuah kelas yang terletak antara tepi atas kelas dan tepi bawah kelas. Hasil pertama data telah tersusun adalah frekuensi sebesar 3 dengan titik tengah 154, memiliki tepi interval kelas 150,5-157,5. Memiliki frekuensi kumulatif kurang dari sebesar 3 dan lebih dari sebesar 27. Grafik yang didapat adalah grafik histogram, poligon dan ogif. Grafik histogram didapat dari penggunaan data tepi interval kelas dan frekuensi. Grafik poligon didapat dari penggunaan titik tengah dan frekuensi. Grafik ogif didapat dari penggunaan titik tengah lalu frekuensi kurang dari dan lebih dari, dari grafik tersebut didapat titik temu disanalah tinggi badan yang ideal untuk membuat suatu tempat tidur. 2. Ukuran Pemusatan Bahwa sebuah data yang telah tersusun dapat dibuat dengan sesuai dengan pengolahan software sehingga sebuah data dapat dimengerti dengan mudahnya dalam program. Sebuah data yang disusun dari pria dan wanita dengan data yang telah disesuaikan sehingga data dapat dibuat menjadi bentuk-bentuk yang lebih spesifik. Data tersebut hasil dari perhitungan manual dan pengolahan software sama disebabkan karena data tersebut telah sesuai dengan hasil yang diinput. Ukuran pemusatan adalah nilai tunggal yang mewakili suatu kumpulan data dan menunjukan karakteristik dari data. Ukuran pemusatan menunjukan pusat dari nilai data sembarang ukuran yang menunjukkan pusat segugus data yang telah diurutkan dari yang terkecil sampai terbesar

3 V-3 atau sebaliknya dari terbesar sampai terkecil, serta data yang belum diurutkan disebut ukuran lokasi pusat atau ukuran pemusatan. Hasil perhitungan manual dan pengolahan software telah didapat hasil yang saling berhubungan. Berikut adalah hasil yang diperoleh dari pada saat mencari nilai-nilai pada ukuran pemusatan. Nilai rata-rata hitung hasilnya adalah 30,033, rata-rata ukur hasilnya 29,8751, dan untuk rata-rata harmoniknya adalah 29,7236. Berikutnya untuk hasil median adalah 29,92, modus hasilnya 29,5, kuartil ke-1 hasilnya 27,5, kuartil ke-3 hasilnya 32,667, desil ke-5 hasilnya 29,92, desil ke-7 hasilnya 32,1, persentil 25 hasilnya 27,5, persentil 50 hasilnya 29,92, persentil 50 hasilnya 32,1, persentil 75 hasilnya 32,667, dan persentil 95 hasilnya adalah Ukuran Penyebaran Bahwa sebuah data yang telah tersusun dapat dibuat dengan sesuai dengan pengolahan software sehingga sebuah data dapat dimengerti dengan mudahnya dalam program. Sebuah data yang disusun dari pria dan wanita dengan data yang telah disesuaikan sehingga data dapat dibuat menjadi bentuk-bentuk yang lebih spesifik. Data tersebut hasil dari perhitungan manual dan pengolahan software sama disebabkan karena data tersebut telah sesuai dengan hasil yang diinput. Ukuran penyebaran digunakan untuk memberikan kejelasan informasi karena terjadinya nilai dari rata-rata mempunyai perbedaan nilai rata-rata yang ekstrim antara nilai tertinggi dengan nilai terendah. Ukuran penyebaran digunakan untuk menunjukan seberapa besar persebaran data yang terjadi pada data dengan melihat selisih dari data tebesar dan data terkecil. Berikut adalah hasil yang diperoleh dari pada saat mencari nilai-nilai pada ukuran penyebaran. Rentang yang didapat dari data pria ialah 5 dan

4 V-4 pada data wanita ialah 5 dimana perhitungan manual dengan software sama dengan perhitungan manual menggunakan cara mengurangi data terbesar dengan data terkecil pada masing-masing data. Rentang antar kuartil yang didapat dari data pria ialah 3 dan pada data wanita 2 dimana perhitungan manual dan software sama dengan perhitungan manual menggunakan cara mengurangi nilai dari kuartil ketiga dengan nilai dari kuartil pertama. Simpangan rata-rata yang didapat pada data pria ialah 1,4285 dan pada data wanita ialah 1,285 dimana perhitungan manual dicari dengan cara nilai dari setiap data dikurang dengan nilai rata-rata dan dibagi dengan jumlah data dikurangi satu. Varians yang didapat dari data pria ialah 3 dan pada data wanita ialah 2,429 dimana perhitungan manual dan software sama dengan perhitungan manual menggunakan cara membagi jumlah dari nilai setiap data yang telah dikurangi dengan nilai rata-rata serta dikuadratkan dan dibagi dengan jumlah data dikurangi dengan satu. Simpangan baku yang didapat dari data pria ialah 1,732 dan pada data wanita ialah 1,558 dimana perhitungan manual dan software berbeda karena pembulatan angka dibelakang koma yang kemudian dicari dengan menggunakan cara mengakarkan hasil dari varians. Koefisiensi yang didapat pada data pria ialah 3,46 dan pad adata wanita 3,12 dimana perhitungan manual dan software sama dengan perhitungan manual menggunakan cara simpangan baku dibagi dengan nilai rata-rata dikali dengan seratus persen. Z-Score yang didapat pada data pertama ialah -1,85316 dimana antara perhitungan manual dengan software sama dengan perhitungan manual menggunakan cara membagi simpangan baku dengan nilai rata-rata dan dikalikan dengan seratus persen.

5 V-5 4. Probabilitas Bahwa sebuah data yang telah tersusun dalam tabel dapat dibuat dengan perhitungan manual, sehingga data dapat dimengerti dengan mudahnya. Probabilitas adalah salah satu alat yang sangat penting karena probabilitas banyak digunakan untuk menaksir derajat ketidakpastian dan oleh karenanya mengurangi risiko. Berdasarkan percoaan perhitungan manual yang telah di uji cobakan pada sebuah kancing, maka mendapatkan hasil sebagai berikut: Frekuensi harapan untuk 2 kancing merah adalah 4,6153, begitu juga dengan 2 kancing kuning adalah 4,6153 selanjutnya untuk 2 kancing putih adalah 4,6153, Sedangkan untuk 2 kancing yang berbeda yaitu 2 kancing merah dan 2 kancing putih adalah 9,2293 begitu juga sama dengan 2 kancing merah dan 2 kancing kuning menghasilkan hasil yang serupa yaitu 9,2293 begitu juga sama dengan 2 kancing kuning dan 2 kancing putih yaitu 9,2293. Frekuensi nisbi data 2 merah yaitu 16,66%. Frekuensi nisbi data 2 kuning yaitu 26,66%. Frekuensi nisbi data 2 putih yaitu 30%. Frekuensi nisbi data 2 merah dan putih yaitu 33,33%. Frekuensi nisbi data 2 merah dan kuning yaitu26,66%. Frekuensi nisbi data 2 kuning dan putih yaitu 23,33%. Soal-soal dari perhitungan manual memiliki data tersendiri dengan hasilnya. Soal pertama hasilnya 7560, dari hasil percobaan yang telah dihitung bahwa apabila terdapat susunan data yang terjadi dapat digunakan permutasi sederhana dengan memperhatikan urutannya. Soal kedua hasilnya 40320, dari hasil soal kedua apabila terdapat sesuatu element data yang berputar atau pemutaran dapat digunakan permutasi siklik dengan memperhatikan urutannya. Soal ketiga hasilnya , dari hasil soal ketiga dapat digunakan kombinasi bahwa data tersebut tidak memperhatikan

6 V-6 urutannya. Soal keempat hasilnya 20, dari soal keempat didapat dari permutasi n yang berbeda dari data yang diperhitungkan urutannya. Soal kelima hasilnya 625 dan 120, untuk 625 menggunakan permutasi perulangan sedangkan 120 tidak berulang. 5. Distribusi Hipergeometrik Distribusi hipergeometrik digunakan untuk menggambarkan probabilitas ketika sampling dari sebuah populasi binomial tanpa penggantian (without replacement) anggaplah sebuah populasi binomial berisi N elemen, darinya k adalah jumlah elemen sukses dan sisanya N-k adalah jumlah elemen gagal. Dan hasil dari nilai data yang diambil adalah sebagai berikut: a. P (X<4) Perhitungan manual hasilnya adalah 0,90740 atau 90,7%. Pengolahan software hasilnya 0,90741 atau 90,7% Kedua data diatas sama bahwa untuk data kurang dari hasilnya sangat besar sekali. b P (X>4) Untuk perhitungan manual hasilnya adalah 0,01469 atau 1,4%. Untuk perhitungan software hasilnya 0,01469 atau 1,4% Kedua data diatas sama bahwa untuk data lebih dari hasilnya sangat kecil. c. P (X 4) Untuk perhitungan manual hasilnya adalah 0,98531 atau 98,5%. Untuk perhitungan software hasilnya 0,98531 atau 98,5%. Kedua data diatas sama bahwa untuk data paling besar hasilnya sempurna. d. P (X 4)

7 V-7 Untuk perhitungan manual hasilnya adalah 0,09259 atau 9%. Untuk perhitungan software hasilnya 0,09260 atau 9%. Kedua data diatas sama bahwa untuk data minimal hasilnya sangat kecil. e. P (1<X<5) Untuk perhitungan manual hasilnya adalah 0,64174 atau 64,1%. Untuk perhitungan software hasilnya 0,64174 atau 64,1%. Kedua data diatas sama bahwa untuk data antara untuk mendapatkannya sedang. f. P (1 X 5) Untuk perhitungan manual hasilnya adalah 0,91863 atau 91,8%. Untuk perhitungan software hasilnya 0,91864 atau 91,8%. Kedua data diatas sama bahwa untuk sampai dengan hasilnya sangat besar sekali. 6. Distribusi Normal Bahwa sebuah data yang telah tersusun dapat dibuat dengan perhitungan manual sesuai dengan pengolahan software, sehingga data dapat dimengerti dengan mudahnya dalam program. Hasil dari perhitungan manual dan pengolahan software hampir sama, hal ini dikarenakan ketidakakuratan dari perhitungannya yang menggunakan kalkulator (alat bantu hitung) dan dikarenakan pula oleh pembulatan desimal pada perhitungan manual yang telah disesuaikan dengan keinginan sehingga hasil dari pembulatannya terbatas. Distribusi normal disebut pula distribusi Gauss, adalah distribusi probabilitas yang paling banyak digunakan dalam berbagai analisis statistika. Distribusi normal baku adalah distribusi normal yang memiliki rata-rata nol

8 V-8 dan simpangan baku satu. Hasil perhitungan manual dan pengolahan software telah didapat hasil yang saling berhubungan, dengan demikian dari simulasi yang telah dilakukan atas 30 data untuk kumulatif lebih dari 26 menghasilkan 0,3%, dikatakan bahwa peluang tersebut kecil dan mendapatkan waktu tersebut sulit. Peluang yang didapat kumulatif kurang dari 23 menghasilkan 0,2%, dikatakan bahwa peluang tersebut tidak terbaca dan mendapatkan waktu tersebut diragukan mendapatkannya. Rata-rata peluang yang didapat adalah 24,8740. Untuk simpangan baku peluang yang didapat adalah 2,7633. Data dengan demikian waktu tercepat dalam proses pembuatan yaitu 20,31 menit artinya waktu kurang dari standar yang telah ditetapkan dan waktu terlama yaitu 28,49 menit artinya waktu melebihi dari standar yang telah ditetapkan. 5.2 Saran-Saran Laporan akhir ini merupakan bukti keseriusan kelompok dalam menjalankan Praktikum Statistika Industri 1 yang diberikan di semester 2. Laporan akhir ini di kerjakan secara bersama-sama dan sungguh-sungguh demi memenuhi tugas yang diberikan asisten Laboratorium Industri Dasar sebagai salah satu syarat mengikuti ujian. Mungkin hasil bendel yang telah disusun masih jauh dari sempurna, tetapi benar-benar sudah berusaha untuk menyelesaikan bendel ini dengan sebaik mungkin. Penulis berharap kerendahan hati para asisten laboratorium untuk selalu membimbing dengan baik dan dengan penuh kesabaran dan keikhlasan. Materi pembahasan dan studi literatur dalam penulisan bendel ini akan lebih baik jika memiliki referensi buku dan materi yang lebih

9 V-9 banyak. Beberapa studi kasus yang dibahas menggunakan data yang dibuat sendiri, akan lebih baik jika melakukan studi langsung di lapangan sehingga data yang didapatkan merupakan data aktual. Waktu yang diberikan untuk mengerjakan penulisan laporan akhir ini sebaiknya ditambah sehingga waktu untuk melakukan asistensi bisa lebih banyak dan kalau bisa tugas penulisan laporan akhir ini jangan dilaksanakan ketika ujian sedang berlangsung, karena bisa mengganggu konsentrasi untuk pelajaran yang lainnya. Sekali lagi penulis mengucapkan terima kasih kepada para asisten laboratorium Industri Dasar yang telah membimbing penulis dalam pembuatan laporan akhir ini dan tidak lupa juga ucapan terima kasih kepada rekan-rekan sekalian yang telah membantu dalam pengerjaan laporan akhir sehingga bisa selesai dibuat.

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Pengolahan informasi statistika mempunyai sejarah jauh ke belakang sejak awal peradaban manusia. Awalnya statistik diartikan sebagai kumpulan informasi tentang negara

Lebih terperinci

SATUAN ACARA TUTORIAL (SAT) Mata Kuliah : Statistika Dasar/PAMA 3226 SKS : 3 SKS Tutorial : ke-1 Nama Tutor : Adi Nur Cahyono, S.Pd., M.Pd.

SATUAN 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 terperinci

SATUAN ACARA TUTORIAL (SAT) Tutorial ke : 1 Kode/ Nama Mata Kuliah : PAMA 3225 / Statistika Dasar

SATUAN 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 terperinci

LEMBAR AKTIVITAS SISWA STATISTIKA 2 B. PENYAJIAN DATA

LEMBAR AKTIVITAS SISWA STATISTIKA 2 B. PENYAJIAN DATA Nama Siswa Kelas : : LEMBAR AKTIVITAS SISWA STATISTIKA 2 B. PENYAJIAN DATA Beberapa bentuk penyajian data, sebagai berikut: Kompetensi Dasar (KURIKULUM 2013): 3.15 Memahami dan menggunakan berbagai ukuran

Lebih terperinci

RANCANGAN AKTIVITAS TUTORIAL (RAT)

RANCANGAN 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 terperinci

PENGUKURAN DESKRIPTIF

PENGUKURAN 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 terperinci

SATUAN ACARA PERKULIAHAN MATA KULIAH : STATISTIKA DASAR (3 SKS) KODE : MT308

SATUAN 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 terperinci

STATISTIKA 2 11/20/2015. B. Menghitung Ukuran Data dari Data Berkelompok. Peta Konsep. B. Menghitung Ukuran Data dari Data Berkelompok

STATISTIKA 2 11/20/2015. B. Menghitung Ukuran Data dari Data Berkelompok. Peta Konsep. B. Menghitung Ukuran Data dari Data Berkelompok /0/0 Peta Konsep Jurnal Datar Hadir Materi B Materi Umum STATISTIKA Kelas XI, Semester Pemusatan Statistika Letak Data Tunggal Penyebaran SoalLatihan B. Menghitung Data dari Data Berkelompok Pemusatan

Lebih terperinci

Penyajian data histrogram

Penyajian data histrogram Modul ke: Distribusi Frekuensi Penyajian data histrogram Fakultas EKONOMI & BISNIS Sediyanto, ST. MM Program Studi Akuntansi www.mercubuana.ac.id Pengelompokan data Pengelompokkan data menjadi tabulasi

Lebih terperinci

STAND N AR R K OMP M E P T E EN E S N I:

STAND N AR R K OMP M E P T E EN E S N I: Silabus Matematika Kelas XI IPS Smester 1 STANDAR KOMPETENSI: Menggunakan aturan statistika, kaidah pencacahan, dan sifat- sifat peluang dalam pemecahan masalah. u Kompetensi Dasar 1.1 Membaca data dalam

Lebih terperinci

PENYAJIAN DATA. Cara Penyajian Data meliputi :

PENYAJIAN 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 terperinci

Soal, Kartu Soal, Kisi-kisi Soal

Soal, Kartu Soal, Kisi-kisi Soal Ulangan Tengah Semester Ganjil SMA Negeri 1 Ponorogo TA 00/010 Soal, Kartu Soal, Kisi-kisi Soal Bentuk Soal : Uraian Jl. Budi Utomo 1 Ponorogo Telp. 4114 E-mail: Ganesa@smazapo.sch.id Web: www.smazapo.sch.id

Lebih terperinci

King s Learning Be Smart Without Limits NAMA : KELAS :

King s Learning Be Smart Without Limits NAMA : KELAS : NAMA : KELAS : A. PENGERTIAN STATISTIKA Statistika adalah ilmu yang mempelajari cara mengumpulkan dan menyusun data, mengolah dan menganalisis data, serta menyajikan data. Statistik adalah hasil dari pengolahan

Lebih terperinci

Probabilitas dan Statistika Analisis Data dan Ukuran Pemusatan. Adam Hendra Brata

Probabilitas dan Statistika Analisis Data dan Ukuran Pemusatan. Adam Hendra Brata Probabilitas dan Analisis dan Adam Hendra Brata Deskriptif Induktif Pembagian Deskriptif Metode guna mengumpulkan, menghitung, dan menyajikan suatu data secara kwantitatif sehingga memberikan informasi

Lebih terperinci

MODUL 2 penyajian data

MODUL 2 penyajian data Modul ke: 02 MODUL 2 penyajian data Fakultas FEB Nur Azmi Karim, SE, M.Si Program Studi Akuntansi BAB 2 PENYAJIAN DATA 2 PENGANTAR Tujuan Untuk menyajikan data mentah yang diperoleh dari populasi atau

Lebih terperinci

Pengukuran Deskriptif. Debrina Puspita Andriani /

Pengukuran 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 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

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

Pengukuran Deskriptif

Pengukuran 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 terperinci

SILABUS KEGIATAN PEMBELAJARAN. Membaca sajian data dalam bentuk diagram garis, dan diagram batang.

SILABUS KEGIATAN PEMBELAJARAN. Membaca sajian data dalam bentuk diagram garis, dan diagram batang. Nama Sekolah : SMA Mata Pelajaran : MATEMATIKA Kelas/Program : XI / IPS Semester : 1 SILABUS STANDAR KOMPETENSI: 1. Menggunakan aturan statistika, kaidah pencacahan, dan sifat-sifat peluang dalam pemecahan

Lebih terperinci

Penyajian Data Bab 2 PENGANTAR. Tujuan:

Penyajian Data Bab 2 PENGANTAR. Tujuan: PENYAJIAN DATA 1 PENGANTAR Tujuan: Untuk menyajikan data mentah yang diperoleh dari populasi atau sampel menjadi data yang tertata dengan baik, sehingga bermakna informasi bagi pengambilan keputusan manajerial.

Lebih terperinci

Statistika Materi 3 UKURAN PEMUSATAN. Nilai Tunggal yang mewakili Karakteristik Sekumpulan data. Hugo Aprilianto, M.Kom

Statistika Materi 3 UKURAN PEMUSATAN. Nilai Tunggal yang mewakili Karakteristik Sekumpulan data. Hugo Aprilianto, M.Kom Statistika Materi 3 UKURAN PEMUSATAN Nilai Tunggal yang mewakili Karakteristik Sekumpulan data UKURAN PEMUSATAN Adalah nilai tunggal yang mewakili suatu kumpulan data dan menunjukkan karakteristik dari

Lebih terperinci

Modul ke: STATISTIKA BISNIS PENYEJIAN DATA. Tri Wahyono, SE. MM. Fakultas EKONOMI DAN BISNIS. Program Studi AKUNTANSI S1.

Modul ke: STATISTIKA BISNIS PENYEJIAN DATA. Tri Wahyono, SE. MM. Fakultas EKONOMI DAN BISNIS. Program Studi AKUNTANSI S1. Modul ke: STATISTIKA BISNIS PENYEJIAN DATA Fakultas EKONOMI DAN BISNIS Tri Wahyono, SE. MM. Program Studi AKUNTANSI S1 www.mercubuana.ac.id BAB 2 PENYAJIAN DATA 2 PENGANTAR Tujuan: Untuk menyajikan data

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

Laporan Tugas dan Quiz Statistik Deskriptif. 1. Berikan penjelasan secara singkat apa yang dimaksud dengan:

Laporan Tugas dan Quiz Statistik Deskriptif. 1. Berikan penjelasan secara singkat apa yang dimaksud dengan: Nama : Purnomo Satria NIM : 1133467162 Evaluasi Pertemuan 4 dan 5 Laporan Tugas dan Quiz Statistik Deskriptif 1. Berikan penjelasan secara singkat apa yang dimaksud dengan: a. Rata-rata hitung, median,

Lebih terperinci

SILABUS MATERI PEMBELAJARAN. Statistika: Diagram batang Diagram garis Diagram Lingkaran Tabel distribusi frekuensi Histogram dan Ogif

SILABUS MATERI PEMBELAJARAN. Statistika: Diagram batang Diagram garis Diagram Lingkaran Tabel distribusi frekuensi Histogram dan Ogif SILABUS Nama Sekolah : SMA Negeri 1 Sungai Penuh Mata Pelajaran : MATEMATIKA Kelas/Program : XI / IPA Semester : 1 STANDAR KOMPETENSI: 1. Menggunakan aturan statistika, kaidah pencacahan, dan sifat-sifat

Lebih terperinci

SILABUS ALOKASI WAKTU T M P S P I SUMBER BELAJAR MATERI PEMBELAJARAN KOMPETENSI DASAR INDIKATOR. Kuis Tes lisan Tes tertulis Pengamatan Penugasan

SILABUS ALOKASI WAKTU T M P S P I SUMBER BELAJAR MATERI PEMBELAJARAN KOMPETENSI DASAR INDIKATOR. Kuis Tes lisan Tes tertulis Pengamatan Penugasan SILABUS KELAS / SEMESTER : X / 1 STANDAR : Memecahkan masalah berkaitan dengan konsep operasi bilangan riil KODE : D.1 : 57 x 45 menit 1. Menerapkan operasi pada bilangan riil Dua atau lebih bilangan bulat

Lebih terperinci

SATUAN ACARA PERKULIAHAN MATA KULIAH STATISTIKA DESKRIPTIF 1 (MI) KODE / SKS: KK / 2 SKS

SATUAN ACARA PERKULIAHAN MATA KULIAH STATISTIKA DESKRIPTIF 1 (MI) KODE / SKS: KK / 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

SILABUS ALOKASI WAKTU T M P S P D SUMBER BELAJAR MATERI PEMBELAJARAN KOMPETENSI DASAR INDIKATOR MODEL KURIKULUM TINGKAT SATUAN PENDIDIKAN

SILABUS ALOKASI WAKTU T M P S P D SUMBER BELAJAR MATERI PEMBELAJARAN KOMPETENSI DASAR INDIKATOR MODEL KURIKULUM TINGKAT SATUAN PENDIDIKAN SILABUS KELAS / SEMESTER : X / 1 STANDAR : Memecahkan masalah berkaitan dengan konsep operasi bilangan riil KODE : D.9 : 44 x 45 menit 1. Menerapkan operasi pada bilangan riil Dua atau lebih bilangan bulat

Lebih terperinci

dapat digunakan formulasi sebagai berikut : Letak Letak Letak

dapat 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 terperinci

SATUAN ACARA PERKULIAHAN MATA KULIAH : STATISTIKA DASAR (3 SKS) KODE MATA KULIAH : MT308

SATUAN 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 terperinci

DISTRIBUSI FREKUENSI. Oleh Dr. Ratu Ilma I.P. Bahan Mata kuliah Di FKIP Universitas Sriwijaya

DISTRIBUSI FREKUENSI. Oleh Dr. Ratu Ilma I.P. Bahan Mata kuliah Di FKIP Universitas Sriwijaya DISTRIBUSI FREKUENSI Oleh Dr. Ratu Ilma I.P. Bahan Mata kuliah Di FKIP Universitas Sriwijaya DEFINISI Pengelompokkan data menjadi tabulasi data dengan memakai kelaskelas data dan dikaitkan dengan masing-masing

Lebih terperinci

7.1 ISTILAH-ISTILAH DALAM STATISTIKA A.

7.1 ISTILAH-ISTILAH DALAM STATISTIKA A. STATISTIKA Dalam statistika, angka dikumpulkan dan diatur sedemikian rupa sehingga orang dapat memahaminya, menarik kesimpulan, dan membuat perkiraan berdasarkan angka angka itu. 7.1 ISTILAH-ISTILAH DALAM

Lebih terperinci

SILABUS KEGIATAN PEMBELAJARAN

SILABUS KEGIATAN PEMBELAJARAN SILABUS NAMA SEKOLAH : SMK NEGERI 1 SURABAYA MATA PELAJARAN : MATEMATIKA BISMEN KELAS / SEMESTER : X / 1 STANDAR : Memecahkan masalah berkaitan dengan konsep operasi bilangan riil KODE : D.9 : 36 x 45

Lebih terperinci

RENCANA PELAKSANAAN PEMBELAJARAN (RPP)

RENCANA PELAKSANAAN PEMBELAJARAN (RPP) RENCANA PELAKSANAAN PEMBELAJARAN (RPP) Nama Sekolah : SMK Mata Pelajaran : Matematika Kelas : XII (Dua Belas) Program : Teknologi, Kesehatan, dan Pertanian Standar Kompetensi Kompetensi Dasar : 13. Memecahkan

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

SATUAN ACARA PERKULIAHAN MATA KULIAH STATISTIKA DASAR Kode : EK11. B230 / 3 Sks

SATUAN ACARA PERKULIAHAN MATA KULIAH STATISTIKA DASAR Kode : EK11. B230 / 3 Sks Minggu Pokok Bahasan ke dan TIU 1 1Pendahuluan tentang konsep statistika dan notasi penjumlahan Sub Pokok Bahasan dan Sasaran Belajar 1.1. Konsep statistika statistika Mahasiswa dapat menjelaskan kegunaan

Lebih terperinci

RENCANA PEMBELAJARAN

RENCANA PEMBELAJARAN FAKULTAS TEKNOLOGI KOMUNIKASI DAN INFORMATIKA UNIVERSITAS NASIONAL RENCANA Matakuliah : Statistika Semester : 2 Kode : SKS : 2 Jurusan : Sistem Informasi Dosen : Ir. Endah Tri E.H.,MMSI Kompetensi : MINGGU

Lebih terperinci

RENCANA PELAKSANAAN PEMBELAJARAN (RPP) Nama Sekolah : Mata Pelajaran : Matematika Kelas / Program : XI (Sebelas) Semester : Ganjil

RENCANA PELAKSANAAN PEMBELAJARAN (RPP) Nama Sekolah : Mata Pelajaran : Matematika Kelas / Program : XI (Sebelas) Semester : Ganjil RENCANA PELAKSANAAN PEMBELAJARAN (RPP) Nama Sekolah : Mata Pelajaran : Matematika Kelas / Program : XI (Sebelas) Semester : Ganjil Standar Kompetensi : 1. Menggunakan aturan statistika, kaidah pencacahan,

Lebih terperinci

SILABUS. Kegiatan Pembelajaran Teknik. Memahami cara memperoleh data yang baik, menentukan jenis dan ukuran data, serta memeriksa, dan menyusun data.

SILABUS. Kegiatan Pembelajaran Teknik. Memahami cara memperoleh data yang baik, menentukan jenis dan ukuran data, serta memeriksa, dan menyusun data. SILABUS NAMA SEKOLAH : MATA PELAJARAN : Matematika KELAS : XII STANDAR KOMPETENSI : Menerapkan aturan konsep statistika dalam pemecahan masalah. KODE KOMPETENSI : 10 ALOKASI WAKTU : 52 x 45 Kompetensi

Lebih terperinci

Silabus NAMA SEKOLAH : MATA PELAJARAN : Matematika

Silabus NAMA SEKOLAH : MATA PELAJARAN : Matematika Silabus NAMA SEKOLAH : MATA PELAJARAN : Matematika KELAS : XI STANDAR KOMPETENSI : Menentukan kedudukan jarak, dan besar sudut yang melibatkan titik, garis dan bidang dalam ruang dimensi dua KODE KOMPETENSI

Lebih terperinci

Statistika Bisnis. Penyajian Data. Retno Puji Astuti, SE, M.Ak. Modul ke: Fakultas Ekonomi & Bisnis. Program Studi Akuntansi.

Statistika Bisnis. Penyajian Data. Retno Puji Astuti, SE, M.Ak. Modul ke: Fakultas Ekonomi & Bisnis. Program Studi Akuntansi. Statistika Bisnis Modul ke: Penyajian Data Fakultas Ekonomi & Bisnis Retno Puji Astuti, SE, M.Ak Program Studi Akuntansi www.mercubuana.ac.id Outline Pengertian Statistika BAGIAN I Statistik Deskriptif

Lebih terperinci

Pengukuran Statistik Deskriptif UKURAN PUSAT, UKURAN VARIASI DAN UKURAN POSISI

Pengukuran Statistik Deskriptif UKURAN PUSAT, UKURAN VARIASI DAN UKURAN POSISI Pengukuran Statistik Deskriptif UKURAN PUSAT, UKURAN VARIASI DAN UKURAN POSISI Besral: Departemen Biostatistik dan Kependudukan Fakultas Kesehatan Masyarakat Universitas Indonesia, 2012 SAP Statistika

Lebih terperinci

By Syarifah Hikmah JS. MK Statistika (MAM 4137)

By Syarifah Hikmah JS. MK Statistika (MAM 4137) By Syarifah Hikmah JS MK Statistika (MAM 4137) Daftar Isi Wilayah/Rentang Deviasi rata-rata terhadap nilai tengah Ragam Simpangan baku Ukuran Statistik Untuk menjelaskan ciri-ciri data yang penting maka

Lebih terperinci

SILABUS MATA PELAJARAN MATEMATIKA

SILABUS MATA PELAJARAN MATEMATIKA SILABUS MATEMATIKA SMK PROGRAM KEAHLIAN BISNIS MANAGEMEN SILABUS MATA PELAJARAN MATEMATIKA SEKOLAH MENEGAH KEJURUAN SMK WIJAYA PUTRA Program Keahlian : Akuntansi, Multimedia, Teknik Kendaraan Ringan STATUS

Lebih terperinci

STATISTIKA 4 UKURAN LETAK

STATISTIKA 4 UKURAN LETAK TUJUAN STATISTIKA 4 UKURAN LETAK MODUL 4 Melatih berfikir dan bernalar secara logis dan kritis serta mengembangkan aktifitas, kreatifitas dalam memecahkan masalah serta mampu mengkomunikasikan ide dan

Lebih terperinci

SILABUS PEMBELAJARAN

SILABUS PEMBELAJARAN SILABUS PEMBELAJARAN Nama Sekolah :... Mata Pelajaran : MATEMATIKA Kelas/Program : XI / IPS Semester : 1 STANDAR KOMPETENSI: 1. Menggunakan aturan statistika, kaidah pencacahan, dan sifat-sifat peluang

Lebih terperinci

PENGANTAR STATISTIKA PROF. DR. KRISHNA PURNAWAN CANDRA, M.S. JURUSAN TEKNOLOGI HASIL PERTANIAN FAKULTAS PERTANIAN UNIVERSITAS MULAWARMAN

PENGANTAR STATISTIKA PROF. DR. KRISHNA PURNAWAN CANDRA, M.S. JURUSAN TEKNOLOGI HASIL PERTANIAN FAKULTAS PERTANIAN UNIVERSITAS MULAWARMAN 3/13/15 PENGANTAR STATISTIKA PROF. DR. KRISHNA PURNAWAN CANDRA, M.S. JURUSAN TEKNOLOGI HASIL PERTANIAN FAKULTAS PERTANIAN UNIVERSITAS MULAWARMAN KULIAH KE-3: PENDESKRIPSIAN DATA PUSTAKA: Walpole RE (198)

Lebih terperinci

C. Ukuran Letak dan Ukuran Penyebaran Data

C. Ukuran Letak dan Ukuran Penyebaran Data C. Ukuran Letak dan Ukuran Penyebaran Data. Ukuran Letak Data Tunggal a. Kuartil Pada data dengan banyak data n 4, Kuartil membagi data menjadi 4 bagian sama banyak, sehingga diperoleh tiga nilai yang

Lebih terperinci

STATISTIK DESKRIPTIF. Penyajian Data, ukuran Pemusatan Data, Ukuran Penyebaran Data

STATISTIK DESKRIPTIF. Penyajian Data, ukuran Pemusatan Data, Ukuran Penyebaran Data STATISTIK DESKRIPTIF Penyajian Data, ukuran Pemusatan Data, Ukuran Penyebaran Data 1. Statisitik Deskriptif 2. Penyajian Data 3. Ukuran Pemusatan Data 4. Ukuran Penyebaran Data Materi Pokok Indikator Setelah

Lebih terperinci

Statistika Deskriptif & Distribusi Frekuensi

Statistika 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 terperinci

Pengumpulan & Penyajian Data

Pengumpulan & 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 terperinci

BAB II DISTRIBUSI FREKUENSI

BAB II DISTRIBUSI FREKUENSI BAB II DISTRIBUSI FREKUENSI 1. Pengertian Distribusi Frekuensi 1. Merupakan penyusunan data ke dalam kelas-kelas tertentu di mana setiap indiividu/item hanya termasuk ke dalam salah satu kelas tertentu.

Lebih terperinci

STATISTIK DAN STATISTIKA

STATISTIK DAN STATISTIKA STATISTIK DAN STATISTIKA MAKNA DARI PENGERTIAN STATISTIK DAN STATISTIKA DATA STATISTIK Pengertian : Data adalah keterangan atau fakta mengenai suatu persoalan bisa berupa kategori (rusak, baik senang,

Lebih terperinci

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN A. Gambaran Subyek Penelitian Penelitian ini dilakukan di SMK Negeri 1 Salatiga pada semester 2 tahun ajaran 2011/ 2012. Kelas XII terdiri dari 12 yang terdiri dari

Lebih terperinci

UJIAN NASIONAL TAHUN PELAJARAN 2007/2008

UJIAN NASIONAL TAHUN PELAJARAN 2007/2008 UJIAN NASIONAL TAHUN PELAJARAN 007/008 PANDUAN MATERI MATEMATIKA Kelompok Teknologi, Kesehatan, dan Pertanian PUSAT PENILAIAN PENDIDIKAN BALITBANG DEPDIKNAS Hak Cipta pada Pusat Penilaian Pendidikan BALITBANG

Lebih terperinci

DISTRIBUSI FREKUENSI. Luvy S. Zanthy, S.P.,M.Pd. STATISTIKA DASAR 1

DISTRIBUSI FREKUENSI. Luvy S. Zanthy, S.P.,M.Pd. STATISTIKA DASAR 1 DISTRIBUSI FREKUENSI Luvy S. Zanthy, S.P.,M.Pd. STATISTIKA DASAR 1 DISTRIBUSI FREKUENSI (TABEL DEFINISI FREKUENSI) Pengelompokkan data yang dilakukan dengan cara mendistribusikan data dalam kelas atau

Lebih terperinci

SATUAN ACARA PERKULIAHAN UNIVERSITAS GUNADARMA

SATUAN ACARA PERKULIAHAN UNIVERSITAS GUNADARMA Mata Kode / SKS Program Studi Fakultas : Statistika Dasar : IT012244 / 2 SKS : Sistem Komputer : Ilmu Komputer & Teknologi Informasi 1 Pendahuluan konsep statistika dan notasi penjumlahan 1.1. Konsep statistika

Lebih terperinci

STATISTIKA EKONOMI. Fakultas Ekonomi-Akuntansi

STATISTIKA 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 terperinci

STATISTIKA. SAMPOERNO, M.Pd. SMA mantan RSBI

STATISTIKA. SAMPOERNO, M.Pd. SMA mantan RSBI STATISTIKA SAMPOERNO, M.Pd. SMA mantan RSBI STATISTIKA Statistik, Populasi dan Sampel Menyajikan data dalam bentuk tabel dan diagram batang, garis, lingkaran dan ogive serta penafsirannya Menghitung ukuran

Lebih terperinci

BAB III UKURAN TENGAH DAN DISPERSI

BAB III UKURAN TENGAH DAN DISPERSI BAB III UKURAN TENGAH DAN DISPERSI Dalam pembicaraan yang lalu kita telah mempresentasikan data dalam bentuk tabel dan grafik yang bertujuan meringkaskan dan menggambarkan data kuantitatif, untuk mendapatkan

Lebih terperinci

PENS. Probability and Random Process. Topik 2. Statistik Deskriptif. Prima Kristalina Maret 2016

PENS. 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 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

PENGEMBANGAN SILABUS TAHUN PELAJARAN 2012/2013

PENGEMBANGAN SILABUS TAHUN PELAJARAN 2012/2013 PENGEMBANGAN SILABUS TAHUN PELAJARAN 01/013 NAMA SEKOLAH : SMK DIPONEGORO LEBAKSIU MATA PELAJARAN : MATEMATIKA KELAS / SEMESTER : X / 1 STANDAR KOMPETENSI : MEMECAHKAN MASALAH BERKAITAN DENGAN KONSEP OPERASI

Lebih terperinci

Distribusi Frekuensi, Penyajian Data Histogram, Polygon dan Kurva Ogive

Distribusi Frekuensi, Penyajian Data Histogram, Polygon dan Kurva Ogive Modul ke: 02 Zulkifli, Fakultas Ekonomi dan Bisnis STATISTIK BISNIS Distribusi Frekuensi, Penyajian Data Histogram, Polygon dan Kurva Ogive SE., MM. Program Studi Akuntansi S1 Distribusi Frekuensi Distribusi

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

STATISTIKA KELAS : XI BAHASA SEMESTER : I (SATU) Disusun Oleh : Drs. Pundjul Prijono Nip

STATISTIKA KELAS : XI BAHASA SEMESTER : I (SATU) Disusun Oleh : Drs. Pundjul Prijono Nip MODUL MATEMATIKA STATISTIKA 11.1. KELAS : XI BAHASA SEMESTER : I (SATU) Disusun Oleh : Drs. Pundjul Prijono Nip. 19580117.1981.1.003 PEMERINTAH KOTA MALANG DINAS PENDIDIKAN SMA NEGERI Jalan Mayjen Sungkono

Lebih terperinci

PROGRAM STUDI PENDIDIKAN MANAJEMEN BISNIS FAKULTAS PENDIDIKAN EKONOMI DAN BISNIS UNIVERSITAS PENDIDIKAN INDONESIA

PROGRAM 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 terperinci

Metode Penelitian Kuantitatif Aswad Analisis Deskriptif

Metode 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 terperinci

PROGRAM TAHUNAN. Mata Pelajaran : MATEMATIKA Kelas : XI (Sebelas) Satuan Pendidikan : Madrasah Aliyah Negeri Bayah Tahun Pelajaran : 2010 / 2011

PROGRAM TAHUNAN. Mata Pelajaran : MATEMATIKA Kelas : XI (Sebelas) Satuan Pendidikan : Madrasah Aliyah Negeri Bayah Tahun Pelajaran : 2010 / 2011 PROGRAM TAHUNAN Mata Pelajaran : MATEMATIKA Kelas : XI (Sebelas) Satuan Pendidikan : Madrasah Aliyah Negeri Bayah Tahun Pelajaran : 2010 / 2011 Program : I P A SEMESTER STANDARD KOMPETENSI / KOMPETENSI

Lebih terperinci

Setelah mempelajari bahan ajar ini diharapkan Anda dapat:

Setelah mempelajari bahan ajar ini diharapkan Anda dapat: D. Pembelajaran 4 1. Silabus N o STANDAR KOMPE TENSI Menerapk an aturan konsep statistika dalam pemecaha n masalah KOMPE TENSI DASAR Mengidenti fikasi pengerti-an statistik, statistika, populasi dan sampel

Lebih terperinci

STATISTIK. Rahma Faelasofi

STATISTIK. Rahma Faelasofi STATISTIK Rahma Faelasofi 1 BAB 3 VARIABILITAS Pengertian Jangkauan Mean deviasi Standar deviasi 2 Pengertian Pengukuran penyebaran adalah pengukuran tingkat penyebaran nilai dalam suatu kumpulan data

Lebih terperinci

Satatistik dan Probabilitas. Ir. I Nyoman Setiawan, MT. NIP HP

Satatistik 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 terperinci

UKURAN LOKASI DAN VARIANSI MEAN:

UKURAN LOKASI DAN VARIANSI MEAN: UKURAN LOKASI DAN VARIANSI MEAN: Mean merupakan ukuran rata-rata dari data. Dua metode yang akan dibahas untuk menentukan rata-rata adalah rata-rata hitung dan rata-rata harmonik. Rata-rata hitung Merupakan

Lebih terperinci

5. STATISTIKA PENYELESAIAN. a b c d e Jawab : b

5. STATISTIKA PENYELESAIAN. a b c d e Jawab : b . STATISTIKA A. Membaca Sajian Data dalam Bentuk Diagram. UN 00 IPS PAKET A Diagram lingkaran berikut menunjukan persentase jenis pekerjaan penduduk di kota X. Jumlah penduduk seluruhnya adalah 3.600.000

Lebih terperinci

PENGELOLAAN STATISTIK YANG MENYENANGKAN, oleh Muhammad Rusli Hak Cipta 2014 pada penulis

PENGELOLAAN STATISTIK YANG MENYENANGKAN, oleh Muhammad Rusli Hak Cipta 2014 pada penulis PENGELOLAAN STATISTIK YANG MENYENANGKAN, oleh Muhammad Rusli Hak Cipta 2014 pada penulis GRAHA ILMU Ruko Jambusari 7A Yogyakarta 55283 Telp: 0274-889398; Fax: 0274-889057; E-mail: info@grahailmu.co.id

Lebih terperinci

STATISTIKA 3 UKURAN PENYEBARAN

STATISTIKA 3 UKURAN PENYEBARAN TUJUAN STATISTIKA UKURAN PENYEBARAN Melatih berfikir dan belajar secara logis dan kritis serta mengembangkan aktifitas, kreatifitas dalam memecahkan masalah serta mampu mengkomunikasikan ide dan gagasan

Lebih terperinci

SATUAN ACARA PERKULIAHAN

SATUAN 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 terperinci

RENCANA PELAKSANAAN PEMBELAJARAN (RPP)

RENCANA PELAKSANAAN PEMBELAJARAN (RPP) RENCANA PELAKSANAAN PEMBELAJARAN (RPP) A. IDENTITAS Satuan Pendidikan Kelas / Semester Mata Pelajaran Program Pokok Bahasan Alokasi Waktu : Sekolah Menengah Atas : XI / 4 (empat) : Matematika : Umum :

Lebih terperinci

RENCANA PELAKSANAAN PEMBELAJARAN (RPP)

RENCANA PELAKSANAAN PEMBELAJARAN (RPP) RENCANA PELAKSANAAN PEMBELAJARAN (RPP) Nama Sekolah : SMA NEGERI 1 SEBANGKI Mata Pelajaran : Matematika Kelas / Program : XI (Sebelas) / IPS Semester : Ganjil Standar Kompetensi : 1. Menggunakan aturan

Lebih terperinci

KURIKULUM TINGKAT SATUAN PENDIDIKAN (KTSP)

KURIKULUM TINGKAT SATUAN PENDIDIKAN (KTSP) KURIKULUM TINGKAT SATUAN PENDIDIKAN (KTSP) PERANGKAT PEMBELAJARAN PROGRAM SEMESTER Mata Pelajaran : Matematika Satuan Pendidikan : SMA / MA Kelas/Semester : X / 1 Nama Guru NIP/NIK Sekolah : : : 275 PROGRAM

Lebih terperinci

Penyajian Data dan Distribusi Frekuensi. Ridwan Efendi

Penyajian Data dan Distribusi Frekuensi. Ridwan Efendi Penyajian Data dan Distribusi Frekuensi Ridwan Efendi Pendahuluan Menyajikan data mentah untuk pengambilan keputusan Data mentah diambil dari populasi atau sampel Diperoleh dengan cara : Diperoleh dengan

Lebih terperinci

DURASI PEMELAJARAN KURIKULUM SMK EDISI 2004

DURASI PEMELAJARAN KURIKULUM SMK EDISI 2004 DESKRIPSI PEMELAJARAN MATA DIKLAT TUJUAN : MATEMATIKA : Melatih berfikir dan bernalar secara logis dan kritis serta mengembangkan aktifitas kreatif dalam memecahkan masalah dan mengkomunikasikan ide/gagasan

Lebih terperinci

BAB V UKURAN LETAK. Statistika-Handout 5 26

BAB V UKURAN LETAK. Statistika-Handout 5 26 BAB V UKURAN LETAK Selain ukuran pemusatan terdapat pula ukuran letak. Salah satu dari ukuran letak adalah median yang menunjukkan nilai skor tengah dalam susunan skor yang diurutkan mulai dari yang terkecil

Lebih terperinci

Gejala Pusat - Statistika

Gejala Pusat - Statistika Gejala Pusat - Statistika Desma Eka Rindiani desmarindi@yahoo.co.id http://ladies-kopites.blogspot.com Lisensi Dokumen: Seluruh dokumen di StatistikaPendidikan.Com dapat digunakan, dimodifikasi dan disebarkan

Lebih terperinci

Kenapa Data Harus Diringkas?

Kenapa Data Harus Diringkas? 1 Kenapa Data Harus Diringkas? Agar data berguna, pengamatan yang diperoleh harus disusun dalam bentuk yang lebih terorganisir. Peringkasan data akan memudahkan pengambilan kesimpulan Peringkasan data

Lebih terperinci

Nama Penulis pungkyrahmatika@gmail.com http:/statistikapendidikan.com. Abstrak/Ringkasan. Pendahuluan. Lisensi Dokumen:

Nama Penulis pungkyrahmatika@gmail.com http:/statistikapendidikan.com. Abstrak/Ringkasan. Pendahuluan. Lisensi Dokumen: UKURAN NILAI PUSAT DAN UKURAN DISPERSI Nama Penulis pungkyrahmatika@gmail.com http:/statistikapendidikan.com Lisensi Dokumen: Seluruh dokumen di StatistikaPendidikan.Com dapat digunakan, dimodifikasi dan

Lebih terperinci

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA

BAB 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 terperinci

DIAGRAM SERABI S-2 dan S-3 SMU S-1

DIAGRAM SERABI S-2 dan S-3 SMU S-1 DIAGRAM SERABI S-2 dan S-3 SMU S-1 Dapat menyajikan berbagai pecahan dalam bentuk jumlah Setiap pecahan atau sektor memperlihatkan unsur tertentu Dapat dibuat pada bidang datar atau mirip tablet yang rebah

Lebih terperinci

STATISTIKA: UKURAN LOKASI DATA. Tujuan Pembelajaran

STATISTIKA: UKURAN LOKASI DATA. Tujuan Pembelajaran KTSP & K-13 matematika K e l a s XI STATISTIKA: UKURAN LOKASI DATA Tujuan Pembelajaran Setelah mempelajari materi ini, kamu diharapkan memiliki kemampuan sebagai berikut. 1. Dapat menentukan kuartil data

Lebih terperinci

STATISTIKA INDUSTRI I. Agustina Eunike, ST., MT., MBA.

STATISTIKA INDUSTRI I. Agustina Eunike, ST., MT., MBA. STATISTIKA INDUSTRI I Agustina Eunike, ST., MT., MBA. PERTEMUAN-1 DATA Data Hasil pengamatan pada suatu populasi Untuk mendapatkan informasi yang akurat Pengumpulan data Pengolahan data Penyajian data

Lebih terperinci

Statistika Pendidikan

Statistika Pendidikan Statistika Pendidikan Statistika adalah metode ilmiah yang mempelajari pengumpulan, pengaturan, perhitungan, penggambaran dan penganalisisan data, serta penarikan kesimpulan yang valid berdasarkan penganalisisan

Lebih terperinci

SATUAN ACARA PEMBELAJARAN (SAP)

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

Lebih terperinci

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. 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 terperinci

BAB 1. STATISTIKA. A. PENYAJIAN DATA B. PENYAJIAN DATA STATISTIK C. PENYAJIAN DATA UKURAN MENJADI DATA STATISTIK DESKRIPTIF

BAB 1. STATISTIKA. A. PENYAJIAN DATA B. PENYAJIAN DATA STATISTIK C. PENYAJIAN DATA UKURAN MENJADI DATA STATISTIK DESKRIPTIF BAB 1. STATISTIKA. A. PENYAJIAN DATA B. PENYAJIAN DATA STATISTIK C. PENYAJIAN DATA UKURAN MENJADI DATA STATISTIK DESKRIPTIF 1.fli c kr. co m Bab b Su m tic ta.s m r fa er: Statistika Setelah mempelajari

Lebih terperinci

DURASI PEMELAJARAN KURIKULUM SMK EDISI 2004

DURASI PEMELAJARAN KURIKULUM SMK EDISI 2004 DESKRIPSI PEMELAJARAN MATA DIKLAT TUJUAN : MATEMATIKA : Melatih berfikir dan bernalar secara logis dan kritis serta mengembangkan aktifitas kreatif dalam memecahkan masalah dan mengkomunikasikan ide/gagasan

Lebih terperinci

SILABUS. Standar Kompetensi : 1. Menggunakan aturan statistika, kaidah pencacahan dan sifat sifat peluang dalam pemecahan masalah. dengan tentang data

SILABUS. Standar Kompetensi : 1. Menggunakan aturan statistika, kaidah pencacahan dan sifat sifat peluang dalam pemecahan masalah. dengan tentang data SILABUS Nama Sekolah Mata Pelajaran Kelas / Semester : SMA Don Bosco Pag : Matematika : XI IPA / I Standar Kompetensi : 1. Menggunakan aturan statistika, kaidah pencacahan sifat sifat peluang dalam pemecahan

Lebih terperinci

UKURAN PEMUSATAN MK. STATISTIK (MAM 4137) 3 SKS (3-0) Ledhyane Ika Harlyan

UKURAN PEMUSATAN MK. STATISTIK (MAM 4137) 3 SKS (3-0) Ledhyane Ika Harlyan UKURAN PEMUSATAN MK. STATISTIK (MAM 4137) 3 SKS (3-0) Ledhyane Ika Harlyan 1 DAFTAR ISI Mean Median Modus Kuartil, Desil dan Presentil Hubungan Mean-Median-Modus 2 Ukuran Statistik Untuk menjelaskan ciri-ciri

Lebih terperinci

Penyajian Data. Teori Probabilitas

Penyajian Data. Teori Probabilitas Penyajian Data Teori Probabilitas Sub Materi Tabel distribusi frekuensi Tabel distribusi frekuensi relatif Tabel distribusi frekuensi kumulatif, histogram dan kurva ogive Teori Probabilitas - Onggo Wr

Lebih terperinci

DISPERSI DATA. - Jangkauan (Range) - Simpangan/deviasi Rata-rata (Mean Deviation) - Variansi (Variance) - Standar Deviasi (Standart Deviation)

DISPERSI 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 terperinci