MODUL PRAKTIKUM STATISTIKA

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "MODUL PRAKTIKUM STATISTIKA"

Transkripsi

1 MODUL PRAKTIKUM STATISTIKA Versi 3.0 Tahun Penyusunan 2011 Tim Penyusun 1. Intaglia Harsanti Laboratorium Psikologi Jurusan Psikologi Fakultas Psikologi UNIVERSITAS GUNADARMA

2 Daftar Isi Daftar Isi... 2 Pertemuan 1: Central Tendency : Mean... 3 P1.1. Teori... P1.2. Contoh Kasus... 5 P1.3. Latihan P1.. Daftar Pustaka Page 2

3 Pertemuan 1 Central Tendency : Mean Objektif: 1. Mahasiswa dapat memahami gambaran atau informasi dari sekumpulan data yang dimiliki 2. Mahasiswa dapat mencari nilai mean dari data dengan menggunakan software R- Programming Page 3

4 P1.1. Teori Ukuran tendensi sentral merupakan suatu ukuran atau nilai yang diperoleh dari sekumpulan data dan mempunyai kecenderungan berada ditengah-tengah dari sekumpulan data tersebut. Ada tiga macam ukuran tendensi sentral yaitu mean, median, modus. Pertemuan 1 ini mempelajari pengukuran rerata. Mean ( Rerata) Rata-rata merupakan salah satu dari ukuran gejala pusat yang sering dan banyak dipakai. Rata-rata merupakan wakil dari kumpulan data yang dapat memberikan gambaran yang jelas dan singkat. Secara umum rata-rata dari sekumpulan data adalah jumlah seluruh nilai-nilai data dibagi dengan banyaknya data. 1. Rata-rata untuk data tunggal (tidak berkelompok) Misalkan x₁, x₂, x₃,..,xn adalah data dari nilai ulangan n mahasiswa. Rata-ratanya dapat ditentukan dengan rumus: Atau singkat dengan notasi: Dengan: x = rata-rata dalam sampel x₁ = nilai data ke i, i= 1, 2, 3,., n n = jumlah data 2. Rata-rata untuk data yang diboboti Misalkan x₁, x₂, x₃,..,xn adalah n buah data, dengan masing-masing data diberi bobot f₁, f₂, f₃,..,fn. Rata-ratanya ditentukan dengan rumus: Page

5 Atau disingkat dengan notasi: Dengan: x = rata-rata data fi = bobot data ke i (frekuensi = jumlah frekuensi data xi = nilai data ke i 3. Rata-rata untuk data berkelompok Untuk data yang telah dikelompokkan ke dalam kelas-kelas interval, rata-ratanya dapat ditentukan dengan rumus: Dengan xi merupakan titik tengah kelas P1.2. Contoh Kasus a. Rata-rata tunggal Nilai 10 orang peserta ujian statistik dari mahasiswa psikologi adalah 78,56,66,9,8,82,80,70,76,50. Carilah rerata dari nilai-nilai tersebut. Jawab: = = 700 = = 70 Jadi rata-ratanya adalah 70 b. Rata-rata untuk data yang diboboti Dalam daftar nilai semesteran, seorang mahasiswi psikologi mendapatkan 6 nilai A, 10 nilai B, dan nilai C. Jika setiap nilai A bernilai, B bernilai 3 dan C bernilai 2, maka tentukan rata-rata nilai semester mahasiswi tersebut. Jawab: x₁ = ; f₁ = 6 x₂ = 3; f₂ =10 x₃ = 2; f₃ = Page 5

6 x = = = jadi nilai rata-rata mahasiswa tersebut = 3,1 c. Rata-rata untuk data berkelompok Carilah rata-rata dari data berikut! Nilai Frekuensi ( fi) Jawaban : Langkah-langkah penyelesaiannya adalah sebagai berikut. 1). menentukan titik tengah kelas xi untuk i = 1,2,,n. Dari soal di samping banyaknya kelas interval adalah 6. Tentukan titik tengah kelas dari data tersebut terlebih dahulu. xi = (batas bawah kelas + batas atas kelas) jadi, x₁ = (0+9) =,5 x₂ = (50+59) = 5,5 x₆ = (90+99) = 9,5 2). Hasil kali antara frekuensi (fi) dengan titik tengah (xi) dimasukkan ke dalam tabel. Cari juga hasil kali antara fi dan xi. f₁ x₁ = = 178 f₂ x₂ = f₆ x₆ = buatlah data yang telah di dapat pada point a dan b dalam bentuk tabel. Page 6

7 Tabel Frekuensi dan Nilai Nilai Frekuensi (fi) Titik tengah (xi) (fi xi) ,5 5,5 6,5 7,5 8,5 9, =30 = ). menentukan rata-ratanya = = 65,83 Menghitung mean menggunakan r commander Data yang disajikan adalah sebagai berikut: 78,56,66,9,8,82,80,70,76,50,78,56,66,9,8,82,80,70,76,50,78,56,66,9,8,82,80, 70,76,50,78,56,66,9,8,82,80,70,76,50 Langkah-Langkah Pengerjaan: 1. Buka R commander, maka akan muncul tampilan berikut Page 7

8 2. Pilih menu Data, Dataset baru. Masukkan nama dari data set adalah nilai, lalu tekan tombol OK. kemudian akan muncul tampilan data editor Page 8

9 3. Input data pada soal Tombol Close Setelah memasukkan data klik tombol close. Kemudian akan kembali ke jendela r commander Page 9

10 . Untuk melihat data yang telah diinput klik lihat data set, untuk mengubah data yang telah diinput klik edit data set 5. Jika data sudah benar, untuk melihat hasil perhitungan mean pilih menu Statistika, Ringkasan, dataset aktif Kemudian akan muncul tampilan Page 10

11 Pilih Ok 6. Setelah itu akan muncul tampilan Dapat dilihat hasil perhitungan mean dari data diatas adalah 70 Page 11

12 P1.3. Latihan 1. Diketahui data 1,2,3,,,5,6,6,6,7,8 a. carilah rerata data tersebut! b. jika setiap data ditambah 3, cari rerata yang baru! c. jika setiap data dikalikan 3, cari rerata yang baru! 2. Carilah rerata dari data berikut ini! Nilai Frekuensi ( fi) Carilah rerata dari data berikut ini! Berat Frekuensi ( fi) Dalam sebuah bazaar, seorang mahasiswa memperoleh hasil penjualan perhari sebagai berikut. a. hari pertama berhasil menjual 15 buah flashdisk seharga Rp /buah b. hari kedua berhasil menjual 20 buah flashdisk seharga Rp /buah c. hari ketiga berhasil menjual 30 buah flashdisk seharga Rp /buah d. hari ke empat berhasil menjual 5 buah flashdisk seharga Rp /buah hitung berapa harga rata-rata flashdisk per buah yang berhasil ia jual! Page 12

13 5. Pada semester ini Amir mendapatkan Nilai A untuk 5 matakuliah yang berbobot 3SKS, 2 matakuliah yang berbobot 2SKS dan 1 matakuliah yang berbobot 1SKS. Mendapatkan nilai B untuk 9 matakuliah yang berbobot 2SKS, dan 2 matakuliah berbobot 3SKS. Mendapatkan nilai C untuk 3 matakuliah berbobot 2SKS, dan nilai D untuk 1 matakuliah berbobot 1SKS. Nilai A memiliki point, B memiliki point 3, C memiliki point 2 dan nilai D memiliki point 1. Hitung indeks prestasi kumulatif Amir di semester ini dengan mencari rerata dari nilai-nilai yang telah ia dapatkan! P1.. Daftar Pustaka Kustituanto, B & Badrudin, R Statistika 1 Deskriptif. Seri Diktat Kuliah. Jakarta: Penerbit Gunadarma Hadi, S Statistik Jilid 1. Yogyakarta: Andi Offset Faraway,J.J.Practical Regression and anova using R. Page 13

KATA PENGANTAR. Kelapa Dua, September Tim Litbang

KATA PENGANTAR. Kelapa Dua, September Tim Litbang KATA PENGANTAR Puji syukur kami panjatkan kepada Tuhan Yang Maha Esa atas limpahan rahmat dan karunia-nya sehingga modul praktikum Statistika 1 materi ukuran statistik ini dapat terselesaikan. Modul praktikum

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

MODUL PRAKTIKUM OLAH DATA STATISTIKA

MODUL PRAKTIKUM OLAH DATA STATISTIKA MODUL PRAKTIKUM OLAH DATA STATISTIKA Versi 3.0 TahunPenyusunan 2011 Tim Penyusun 1.Diana Ikasari 2.Tristyanti Yusnitasari 3.Heru Purnomo 4.Fendy Christian 5. Aditya 6.Yuliana Savitri LaboratoriumSistem

Lebih terperinci

LAB MANAJEMEN DASAR MODUL STATISTIKA 1. Nama : NPM : Kelas : Fakultas Ekonomi Universitas Gunadarma Kelapa Dua

LAB MANAJEMEN DASAR MODUL STATISTIKA 1. Nama : NPM : Kelas : Fakultas Ekonomi Universitas Gunadarma Kelapa Dua LAB MANAJEMEN DASAR MODUL STATISTIKA 1 Nama : NPM : Kelas : Fakultas Ekonomi Universitas Gunadarma Kelapa Dua 1 UKURAN STATISTIK Pendahuluan Ukuran statistik merupakan ukuran yang menunjukkan bagaimana

Lebih terperinci

SATUAN ACARA PERKULIAHAN FAKULTAS PSIKOLOGI UNIVERSITAS GUNADARMA MATA KULIAH : STATISTIKA 1 KODE MATAKULIAH / SKS = MKK / 3SKS

SATUAN ACARA PERKULIAHAN FAKULTAS PSIKOLOGI UNIVERSITAS GUNADARMA MATA KULIAH : STATISTIKA 1 KODE MATAKULIAH / SKS = MKK / 3SKS TIU : Agar mahasiswa mampu memahami konsep-konsep dasar statistiks 1 Pendahuluan Konsep Statistika : mahasiswa memahami dan dapat menjelaskan konsep umum dalam statistika yang meliputi a. Pengertian metode

Lebih terperinci

STATISTIKA 2 UKURAN PEMUSATAN

STATISTIKA 2 UKURAN PEMUSATAN STATISTIKA 2 UKURAN PEMUSATAN TUJUAN Melatih berfikir dan bernalar secara logis dan kritis serta dapat mengembangkan aktifitas, kreatifitas dalam memecahkan masalah dan mengkomunikasikan ide dan gagasannya.

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

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

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

REGRESI LINIER BERGANDA

REGRESI LINIER BERGANDA REGRESI LINIER BERGANDA 7 150 Objektif Mahasiswa dapat menentukan persamaan regresi menggunakan R programming 151 Analisis regresi adalah studi mengenai ketergantungan suatu variabel (variaabel tak bebas)

Lebih terperinci

Distribusi Frekuensi dan Statistik Deskriptif Lainnya

Distribusi Frekuensi dan Statistik Deskriptif Lainnya BAB 2 Distribusi Frekuensi dan Statistik Deskriptif Lainnya Misalnya seorang penjaga gudang mencatat berapa sak gandum keluar dari gudang selama 15 hari kerja, maka diperoleh distribusi data seperti berikut.

Lebih terperinci

TUGAS II STATISTIKA. Oleh. Butsiarah / 15B Kelas B PROGRAM STUDI PENDIDIKAN TEKNOLOGI DAN KEJURUAN PROGRAM PASCASARJANA

TUGAS 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 terperinci

Ukuran Pemusatan (Central Tendency)

Ukuran Pemusatan (Central Tendency) Ukuran Pemusatan (Central Tendency) MUHAMMAD ARIF RAHMAN arifelzain@ub.ac.id Central Tendency Ukuran statistik yang menyatakan bahwa satu skor dapat mewakili keseluruhan distribusi skor yang sedang diteliti.

Lebih terperinci

SATUAN ACARA PERKULIAHAN MATA KULIAH STATISTIKA DESKRIPTIF & PRAKTIKUM (AKN) KODE / SKS: KD / 3 SKS

SATUAN ACARA PERKULIAHAN MATA KULIAH STATISTIKA DESKRIPTIF & PRAKTIKUM (AKN) KODE / SKS: KD / 3 SKS Minggu Pokok Bahasan ke dan TIU 1 1. Penahuluan konsep statistika dan notasi penjumlahan Sub Pokok Bahasan dan Sasaran Belajar 1.1. Konsep statistika Mahasiswa dapat menjelaskan pengertian statistika Mahasiswa

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

Manajemen. Modul Riset Akuntansi UJI NORMALITAS. Manajemen

Manajemen. Modul Riset Akuntansi UJI NORMALITAS. Manajemen UJI NORMALITAS 2 29 Objektif: Mahasiswa dapat menguji tentang kenormalan distribusi data menggunakan R-Programming 30 Tujuan dari uji normalitas adalah untuk mengetahui apakah data yang diambil adalah

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

UNIVERSITAS PENDIDIKAN INDONESIA KAMPUS CIBIRU PROGRAM SI PENDIDIKAN GURU-PAUD SILABUS DAN SATUAN ACARA PERKULIAHAN

UNIVERSITAS PENDIDIKAN INDONESIA KAMPUS CIBIRU PROGRAM SI PENDIDIKAN GURU-PAUD SILABUS DAN SATUAN ACARA PERKULIAHAN UNIVERSITAS PENDIDIKAN INDONESIA KAMPUS CIBIRU PROGRAM SI PENDIDIKAN GURU-PAUD SILABUS DAN SATUAN ACARA PERKULIAHAN A. IDENTITAS MATA KULIAH Mata Kuliah : Statistika Penelitian I Kode : IP305 Bobot SKS

Lebih terperinci

MAKALAH UKURAN GEJALA PUSAT DATA DIKELOMPOKAN. Diajukan untuk Persyaratan nilai UAS pada Mata Kuliah Statistika Deskriptif DISUSUN OLEH :

MAKALAH UKURAN GEJALA PUSAT DATA DIKELOMPOKAN. Diajukan untuk Persyaratan nilai UAS pada Mata Kuliah Statistika Deskriptif DISUSUN OLEH : MAKALAH UKURAN GEJALA PUSAT DATA DIKELOMPOKAN Diajukan untuk Persyaratan nilai UAS pada Mata Kuliah Statistika Deskriptif DISUSUN OLEH : 1. Yoga Prasetio (12140845) 2. Saidatul Hikmatillah (12141344) 3.

Lebih terperinci

GARIS-GARIS BESAR PROGRAM PENGAJARAN (GBPP)

GARIS-GARIS BESAR PROGRAM PENGAJARAN (GBPP) GARIS-GARIS BESAR PROGRAM PENGAJARAN (GBPP) Mata Kuliah : Statistik Bobot Mata Kuliah : 3 Sks Deskripsi Mata Kuliah : Pengertian dasar statistik, pengolahan dan penyajian data, ukuran dan lokasi (central

Lebih terperinci

Refisia Caturasa Abstrak/Ringkasan. Pendahuluan

Refisia Caturasa  Abstrak/Ringkasan. Pendahuluan Sekilas Tentang Pengukuran Gejala Pusat (Mean, Median, Modus, Kuartal) Refisia Caturasa Refisia@gmail.com http://penulis.com Lisensi Dokumen: Seluruh dokumen di StatistikaPendidikan.Com dapat digunakan,

Lebih terperinci

Program Studi Teknik Mesin S1

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

Lebih terperinci

Modul 1, Modul 2, Modul 3,

Modul 1, Modul 2, Modul 3, ix M Tinjauan Mata Kuliah ata kuliah Statistik Ekonomi merupakan mata kuliah keahlian khusus yang berisi tentang alat analisis yang digunakan untuk membantu memecahkan suatu permasalahan terutama dalam

Lebih terperinci

Ukuran Nilai Sentral

Ukuran Nilai Sentral Ukuran Nilai Sentral Nilai Sentral Pengertian Nilai Sentral Nilai sentral suatu rangkaian data adalah nilai dalam rangkaian data yang dapat mewakili data tersebut. Suatu rangkaian data biasanya memiliki

Lebih terperinci

UKURAN PEMUSATAN DATA STATISTIK

UKURAN PEMUSATAN DATA STATISTIK UKURAN PEMUSATAN DATA STATISTIK Pengantar Dari setiap kumpulan data, terdapat tiga ukuran atau tiga nilai statistik yang dapat mewakili data tersebut, yaitu rataan (mean), median, dan modus. Ketiga nilai

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

UKURAN TENGAH DAN UKURAN DISPERSI

UKURAN TENGAH DAN UKURAN DISPERSI UKURAN TENGAH DAN UKURAN DISPERSI UKURAN TENGAH Ukuran tengah nilai tunggal yang representatif untuk keseluruhan nilai data. Ukuran tendensi sentral nilainya cenderung terletak di urutan paling tengah

Lebih terperinci

LAB MANAJEMEN DASAR MODUL STATISTIKA 1

LAB MANAJEMEN DASAR MODUL STATISTIKA 1 LAB MANAJEMEN DASAR MODUL STATISTIKA 1 Nama : NPM/Kelas : Fakultas/Jurusan : Hari dan Shift Praktikum : Fakultas Ekonomi Universitas Gunadarma Kelapa dua E531 1 UKURAN STATISTIK Pendahuluan Ukuran statistik

Lebih terperinci

UJI PERBEDAAN LEBIH DARI DUA SAMPEL (ANOVA)

UJI PERBEDAAN LEBIH DARI DUA SAMPEL (ANOVA) UJI PERBEDAAN LEBIH DARI DUA SAMPEL (ANOVA) 6 124 Objektif: Mahasiswa dapat menguji perbedaan lebih dari dua sampel atau disebut juga analisis varians menggunakan R- Programming 125 Diterapkan untuk membanding

Lebih terperinci

4.4. Kegiatan 4 TENDENSI SENTRAL DAN UKURAN POSISI ( INSERT FUNCTION II )

4.4. Kegiatan 4 TENDENSI SENTRAL DAN UKURAN POSISI ( INSERT FUNCTION II ) 4.4. Kegiatan 4 TENDENSI SENTRAL DAN UKURAN POSISI ( INSERT FUNCTION II ) 4.4.1. Uraian dan Contoh Tendensi sentral atau central tendency menentukan bagian tengah dari data, biasanya mengacu pada nilai

Lebih terperinci

BAGIAN UKURAN PEMUSATAN DAN UKURAN LETAK. Memahami konsep dan menerapkan prosedur statistik dalam menghitung ukuran pemusatan dan ukuran letak.

BAGIAN UKURAN PEMUSATAN DAN UKURAN LETAK. Memahami konsep dan menerapkan prosedur statistik dalam menghitung ukuran pemusatan dan ukuran letak. UKURAN PEMUSATAN DAN UKURAN LETAK BAGIAN 1 Memahami konsep dan menerapkan prosedur statistik dalam menghitung ukuran pemusatan dan ukuran letak. a. Mendeskripsikan konsep dan penerapan prosedur statistik

Lebih terperinci

UKURAN PEMUSATAN : MEAN, MEDIAN, MODUS

UKURAN PEMUSATAN : MEAN, MEDIAN, MODUS UKURAN PEMUSATAN : MEAN, MEDIAN, MODUS PERTEMUAN IV EvanRamdan DATA BERKELOMPOK Data berkelompok adalah data yang telah dikelompokan ke dalam kelaskelas dan disajikan dalam tabel frekuensi UKURAN PEMUSATAN

Lebih terperinci

BAB 4 UKURAN TENDENSI SENTRAL

BAB 4 UKURAN TENDENSI SENTRAL BAB 4 UKURAN TENDENSI SENTRAL A. Pengertian Ukuran Tendensi Sentral Beserta Macam - macamnya Menurut Saleh (998 : 3-4), pengukuran nilai sentral merupakan suatu usaha yang ditujukan untuk mengukur besarnya

Lebih terperinci

UJI 2 SAMPLE BERPASANGAN. (PAIRED SAMPLE t-test)

UJI 2 SAMPLE BERPASANGAN. (PAIRED SAMPLE t-test) UJI 2 SAMPLE BERPASANGAN (PAIRED SAMPLE t-test) 4 71 Objektif: Mahasiswa dapat menguji perbedaan rata-rata antara samplesampel yang berpasangan menggunakan R-Programming 72 Paired sample t-test adalah

Lebih terperinci

STATISTIKA DESKRIPTIF

STATISTIKA DESKRIPTIF STATISTIKA DESKRIPTIF Ukuran Pusat (measure of center) Ukuran Penyebaran (measure of variability) Menurut Anda, bagaimana penampilan saya? Gambaran saya? Visualizing Telling Dapatkan Anda tentukan manakah

Lebih terperinci

(TENDENCY CENTRAL) Oleh: Ig. Dodiet Aditya Setyawan, SKM, MPH.

(TENDENCY CENTRAL) Oleh: Ig. Dodiet Aditya Setyawan, SKM, MPH. UKURAN NILAI PUSAT (TENDENCY CENTRAL) [DESKRIPSI: Ukuran Nilai Pusat atau yang sering disebut Ukuran Rata-Rata merupakan suatu nilai yang dipandang representatif untuk dapat memberikan gambaran secara

Lebih terperinci

PENJABARAN MATA KULIAH (COURSE OUTLINE)

PENJABARAN MATA KULIAH (COURSE OUTLINE) UNIVERSITAS ISLAM INDONESIA FM-UII-AA-FKA-05/RO Versi : 1 Tanggal Revisi : 25 Juli 2011 Revisi : 1 Tanggal Berlaku : 1 September 2011 PENJABARAN MATA KULIAH (COURSE OUTLINE) A. IDENTITAS MATA KULIAH Nama

Lebih terperinci

PANDUAN PENGGUNAAN MODUL KUISIONER

PANDUAN PENGGUNAAN MODUL KUISIONER PANDUAN PENGGUNAAN MODUL KUISIONER 2015 PT. AIR MEDIA PERSADA DAFTAR ISI Pengenalan Kategori Kuisioner dan Aturan...3 1. Kategori Kuisioner...3 2. Aturan...3 Halaman Konfigurasi...4 Halaman Manajemen Kuisioner...4

Lebih terperinci

RENCANA PROGRAM DAN KEGIATAN PEMBELAJARAN SEMESTER (RPKPS) FAKULTAS TARBIYAH & ILMU KEGURUAN UNISNU JEPARA Mata Kuliah STATISTIK

RENCANA PROGRAM DAN KEGIATAN PEMBELAJARAN SEMESTER (RPKPS) FAKULTAS TARBIYAH & ILMU KEGURUAN UNISNU JEPARA Mata Kuliah STATISTIK RENCANA PROGRAM DAN KEGIATAN PEMBELAJARAN SEMESTER (RPKPS) FAKULTAS TARBIYAH & ILMU KEGURUAN UNISNU JEPARA 2015 Mata Kuliah STATISTIK Kode UNIS 14110 Disusun oleh:.. FAKULTAS TARBIYAH & ILMU KEGURUAN UNIVERSITAS

Lebih terperinci

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 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 terperinci

UJI T SAMPEL BEBAS (INDEPENDENT SAMPLE T-TEST)

UJI T SAMPEL BEBAS (INDEPENDENT SAMPLE T-TEST) UJI T SAMPEL BEBAS (INDEPENDENT SAMPLE T-TEST) 3 50 Objektif Mahasiswa dapat menghitung distribusi t untuk pengujian hipotesis menggunakan R-Programming 51 Uji-t 2 sampel independen (bebas) adalah metode

Lebih terperinci

MODUL V REGRESI, KORELASI, ANALISIS VARIAN, VALIDITAS DAN RELIABILITAS

MODUL V REGRESI, KORELASI, ANALISIS VARIAN, VALIDITAS DAN RELIABILITAS REGRESI, KORELASI, ANALISIS VARIAN, VALIDITAS DAN RELIABILITAS A. TUJUAN PRAKTIKUM Dengan adanya Praktikum Statistika Industri Modul V tentang Regresi, Korelasi, Analisis Varian, Validitas dan Reliabilitas

Lebih terperinci

LAB MANAJEMEN DASAR MODUL METODE RISET PRAKTIKUM ILAB KAMPUS H

LAB MANAJEMEN DASAR MODUL METODE RISET PRAKTIKUM ILAB KAMPUS H LAB MANAJEMEN DASAR MODUL METODE RISET PRAKTIKUM ILAB KAMPUS H Nama : NPM/Kelas : Fakultas/Jurusan : Fakultas Ekonomi Universitas Gunadarma Kelapa dua E531 1 UJI PERBEDAAN LEBIH DARI DUA SAMPEL (ANOVA)

Lebih terperinci

MAKALAH. Mata Kuliah STATISTIKA KHADEEJAH ASWI AKBAR PUTRI DESSY VIVIT L IGA ANDRIANITA

MAKALAH. Mata Kuliah STATISTIKA KHADEEJAH ASWI AKBAR PUTRI DESSY VIVIT L IGA ANDRIANITA MAKALAH Mata Kuliah STATISTIKA KHADEEJAH ASWI AKBAR 13050394007 PUTRI DESSY VIVIT L 13050394053 IGA ANDRIANITA 13050394055 S1 Pendidikan Tata Boga 2013 JURUSAN PENDIDIKAN KESEJAHTERAAN KELUARGA FAKULTAS

Lebih terperinci

SIAM Sistem Informasi Akademik Mahasiswa

SIAM Sistem Informasi Akademik Mahasiswa SIAM Sistem Informasi Akademik Mahasiswa Aplikasi SIAM diperuntukkan bagi mahasiswa untuk membantu kegiatan akademiknya serta kebutuhan akan KRS-Online dan berisi data mahasiswa beserta status tahun ajaran

Lebih terperinci

Aplikasi statistika...

Aplikasi statistika... Aplikasi statistika... Statistik vs Statistika? Arti Sempit ; Deskriptif : Ringkasan Ukuran Pusat : rata-rata, median, modus Ukuran Variansi : dev.standar, variansi, range Ukuran bentuk : skewness, kurtosis

Lebih terperinci

SATUAN ACARA PERKULIAHAN MATA KULIAH : STATISTIKA DASAR JURUSAN : TEKNIK KOMPUTER JUMLAH SKS : 2

SATUAN ACARA PERKULIAHAN MATA KULIAH : STATISTIKA DASAR JURUSAN : TEKNIK KOMPUTER JUMLAH SKS : 2 SATUAN ACAA PEKULIAHAN MATA KULIAH : STATISTIKA DASA JUUSAN : TEKNIK KOMPUTE Minggu Pokok Bahasan ke dan TIU 1 Pendahuluan tentang konsep statistika dan notasi Sub Pokok Bahasan dan Sasaran Belajar Konsep

Lebih terperinci

SILABUS MATA KULIAH STATISTIK. OLEH: YOS SUDARMAN, S.Pd., M.Pd. AFIFAH ASRIATI, S.Sn., MA. HARISNAL HADI, M.Pd.

SILABUS MATA KULIAH STATISTIK. OLEH: YOS SUDARMAN, S.Pd., M.Pd. AFIFAH ASRIATI, S.Sn., MA. HARISNAL HADI, M.Pd. SILABUS MATA KULIAH STATISTIK OLEH: YOS SUDARMAN, S.Pd., M.Pd. AFIFAH ASRIATI, S.Sn., MA. HARISNAL HADI, M.Pd. JURUSAN SENDRATASIK FAKULTAS BAHASA DAN SENI UNIVERSITAS NEGERI PADANG 2015 I. IDENTITAS MATA

Lebih terperinci

Lalu masukkan user name anda yang telah diberitahukan oleh administrator anda, misalnya seperti contoh dibawah ini.

Lalu masukkan user name anda yang telah diberitahukan oleh administrator anda, misalnya seperti contoh dibawah ini. 1. Penggunaan Aplikasi Untuk menjalankan aplikasi ini, anda dapat mengetik http://dosen.bundamulia.ac.id/ pada browser Internet Explorer. Setelah itu, maka akan tampil Menu Login seperti dibawah ini :

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

SIAM Sistem Informasi Akademik Mahasiswa

SIAM Sistem Informasi Akademik Mahasiswa SIAM Sistem Informasi Akademik Mahasiswa Aplikasi SIAM diperuntukkan bagi mahasiswa untuk membantu kegiatan akademiknya serta kebutuhan akan KRS-Online, dan keterangan lain yang berkaitan dengan kegiatan

Lebih terperinci

UKURAN PEMUSATAN DATA

UKURAN 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 terperinci

Statistik Deskriptif. Statistik Farmasi 2015

Statistik Deskriptif. Statistik Farmasi 2015 Statistik Deskriptif Tujuan perkuliahan Setelah mengikuti perkuliahan, diharapkan mahasiswa mampu: 1. Meringkas data, dengan menggunakan pengukuran tendensi sentral seperti rata-rata, median, modus dan

Lebih terperinci

HARISON,S.Pd,M.Kom JURUSAN TEKNIK INFORMATIKA FAKULTAS TEKNOLOGI INDUSTRI INSTITUT TEKNOLOGI PADANG

HARISON,S.Pd,M.Kom JURUSAN TEKNIK INFORMATIKA FAKULTAS TEKNOLOGI INDUSTRI INSTITUT TEKNOLOGI PADANG HARISON,S.Pd,M.Kom JURUSAN TEKNIK INFORMATIKA FAKULTAS TEKNOLOGI INDUSTRI INSTITUT TEKNOLOGI PADANG HOMOGEN DAN HETEROGEN DATA I. 50,50,50,50,50 II. 30,40,50,60,70 III.0,30,50,70,80 Ketiga kelompok data

Lebih terperinci

SILABUS MATA KULIAH. : Dapat mengaplikasikan statistika dasar dalam memecahkan masalah, khususnya dalam penelitian.

SILABUS MATA KULIAH. : Dapat mengaplikasikan statistika dasar dalam memecahkan masalah, khususnya dalam penelitian. SILABUS MATA KULIAH Program Studi : Pendidikan Matematika Kode Mata Kuliah : 405203 Mata kuliah : Statistika Dasar Bobot : 3 SKS Semester : IV Mata Kuliah Prasyarat : Probabilitas Deskripsi Mata Kuliah

Lebih terperinci

III. BESARAN, LOKASI, DAN VARIASI

III. BESARAN, LOKASI, DAN VARIASI III. BESARAN, LOKASI, DAN VARIASI RATA-RATA Rata-rata (average) adalah nilai yang mewakili sehimpunan atau sekelompok data (a set of data). Nilai rata-rata cenderung berada di tengah-tengah jika data disusun

Lebih terperinci

ALAT UJI STATISTIK. Endang Sri Utami, S.E., M.Si., Ak., CA

ALAT UJI STATISTIK. Endang Sri Utami, S.E., M.Si., Ak., CA ALAT UJI STATISTIK Endang Sri Utami, S.E., M.Si., Ak., CA Penggunaan Statistik Statistik merupakan sekumpulan metode yang digunakan untuk menarik kesimpulan masuk akal dari suatu data. Statistik yang digunakan

Lebih terperinci

BESARAN STATISTIK (UKURAN TENGAH DAN UKURAN

BESARAN STATISTIK (UKURAN TENGAH DAN UKURAN BESARAN STATISTIK (UKURAN TENGAH DAN UKURAN DISPERSI) UKURAN TENGAH Ukuran tengah nilai tunggal yang representatif untuk keseluruhan nilai data. Ukuran tendensi sentral nilainya cenderung terletak di urutan

Lebih terperinci

Statistika Psikologi 1

Statistika Psikologi 1 Modul ke: Statistika Psikologi 1 Tendensi Sentral Fakultas Psikologi Program Studi Psikologi Arie Suciyana S., S.Si., M.Si. DISTRIBUSI SAMPEL 2 DISTRIBUSI SAMPEL 3 TENDENSI SENTRAL: Apa dan mengapa tendensi

Lebih terperinci

Kegiatan Belajar 1 menerangkan konsep chi square. Kegiatan Belajar 2 menerangkan uji kepatutan (goodness of fit). Kegiatan Belajar 3 menerangkan tes

Kegiatan Belajar 1 menerangkan konsep chi square. Kegiatan Belajar 2 menerangkan uji kepatutan (goodness of fit). Kegiatan Belajar 3 menerangkan tes ix S Tinjauan Mata Kuliah tatistika merupakan ilmu yang sangat diperlukan di segala bidang. Kegunaannya untuk memecahkan suatu permasalahan dengan menggunakan analisis kuantitatif. Dengan berkembangnya

Lebih terperinci

Garis Besar Program Pembelajaran (GBPP) Kontrak Pembelajaran. Oleh: Prof. Dr. F.X. Susilo (PJ Matakuliah)

Garis Besar Program Pembelajaran (GBPP) Kontrak Pembelajaran. Oleh: Prof. Dr. F.X. Susilo (PJ Matakuliah) GBPP Matakuliah Statistika Pertanian (AGT 212) Page 1 of 10 Garis Besar Program Pembelajaran (GBPP) Kontrak Pembelajaran Matakuliah Statistika Pertanian (AGT 212) Kelas D SEMESTER GENAP 2011/2012 Oleh:

Lebih terperinci

RENCANA PROGRAM DAN KEGIATAN PEMBELAJARAN SEMESTER (RPKPS)

RENCANA PROGRAM DAN KEGIATAN PEMBELAJARAN SEMESTER (RPKPS) RENCANA PROGRAM DAN KEGIATAN PEMBELAJARAN SEMESTER (RPKPS) Nama Mata Kuliah : Statistik I Kode/SKS : KP416/ 2 SKS Kelompok Mata Kuliah : MKU/MKDP/MKKP/MKKF/MKKPS/MKPP *) Status Mata Kuliah : Wajib Prasyarat

Lebih terperinci

SILABUS. 1.Identitas Mata Kuliah

SILABUS. 1.Identitas Mata Kuliah SILABUS 1.Identitas Mata Kuliah Nama Mata Kuliah : STATISTIKA DAN PELUANG Kode Mata Kuliah : GD 318 Jumlah SKS : 2 Semester : 5 Program Studi/Jenjang: Pendidikan Guru Sekolah Dasar / S1 Dosen : Dudung

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

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

SELAMAT BERJUMPA. Dengan Mata Kuliah STATISTIKA

SELAMAT 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 terperinci

4. Mahasiswa Berkontribusi dalam peningkatan mutu kehidupan bermasyarakat, berbangsa, bernegara, dan kemajuan peradapan (S6, S9, S10);.

4. Mahasiswa Berkontribusi dalam peningkatan mutu kehidupan bermasyarakat, berbangsa, bernegara, dan kemajuan peradapan (S6, S9, S10);. Mata kuliah: Teori Probabilitas (IT043248) / 2 sks CAPAIAN PEMBELAJARAN MATA TEORI PROBABILITAS : 1. Mahasiswa menerapkan pemikiran logis, kritis, sistematis dan inovatif dalam konteks pengembangan (KU1,

Lebih terperinci

MODUL PRAKTIKUM STATISTIKA 2. Laboratorium Jurusan. Manajemen Dasar. Fakultas Ekonomi UNIVERSITAS GUNADARMA. Versi 3.1. Tahun Penyusunan 2012

MODUL PRAKTIKUM STATISTIKA 2. Laboratorium Jurusan. Manajemen Dasar. Fakultas Ekonomi UNIVERSITAS GUNADARMA. Versi 3.1. Tahun Penyusunan 2012 MODUL PRAKTIKUM STATISTIKA 2 Versi 3.1 Tahun Penyusunan 2012 Tim Penyusun 1. Ir. Rina Sugiarti, MM 2. Lies Handrijaningsih, SE.,MM 3. Budi Sulistyo SE.,MM 4. Oktavia Anna Rahayu 5. Intan Permatasari Laboratorium

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

WEWENANG PENGELOLA PORTAL

WEWENANG PENGELOLA PORTAL WEWENANG PENGELOLA PORTAL 1. Ka BAAK a. Laporan Akademik Langkah-langkah untuk melihat laporan akademik : 1. Set tahun akademik 2. Pilih prodi Manual Portal Universitas Bung Hatta Versi 1.0 Ka BAAK 1 3.

Lebih terperinci

UNIVERSITAS NEGERI MALANG FAKULTAS ILMU KEOLAHRAGAAN JURUSAN ILMU KESEHATAN MASYARAKAT

UNIVERSITAS NEGERI MALANG FAKULTAS ILMU KEOLAHRAGAAN JURUSAN ILMU KESEHATAN MASYARAKAT UKURAN PEMUSATAN MAKALAH UNTUK MEMENUHI TUGAS MATAKULIAH Dasar-dasar Biostatistik Deskriptif Yang dibina oleh Bapak Dr. Saichudin, M.Kes Ibu dr. Anindya, S.Ked Oleh : Derada Imanadani 130612607847/2013

Lebih terperinci

Software User Manual. E-Learning. Panduan Bagi Dosen dan Mahasiwa

Software User Manual. E-Learning. Panduan Bagi Dosen dan Mahasiwa Software User Manual E-Learning Panduan Bagi Dosen dan Mahasiwa DAFTAR ISI DAFTAR ISI 2 1. DOSEN 4 1.1 Materi Kuliah 4 1.1.1. Menampilkan Daftar Materi Kuliah 4 1.1.2. Menambah Daftar Materi Kuliah 5 1.1.3.

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

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

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

UKURAN NILAI SENTRAL&UKURAN PENYEBARAN. Tita Talitha, MT

UKURAN 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 terperinci

STATISTIKA TERAPAN (PS603)

STATISTIKA 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 terperinci

Universitas Mercubuana. Materi Pelatihan SISTEM INFORMASI MANAJEMEN AKADEMIK (UNIVERSITAS MERCUBUANA) ROLE BAA

Universitas Mercubuana. Materi Pelatihan SISTEM INFORMASI MANAJEMEN AKADEMIK (UNIVERSITAS MERCUBUANA) ROLE BAA Universitas Mercubuana Materi Pelatihan SISTEM INFORMASI MANAJEMEN AKADEMIK (UNIVERSITAS MERCUBUANA) ROLE BAA 2013 1 Melakukan Login ( Login sebagai POP ) a) Untuk melakukan proses Login Username : baa

Lebih terperinci

MUHAMMAD HAJARUL ASWAD A MT.KULIAH: STATISTIKA DESKRIPTIF UNANDA, 2016

MUHAMMAD HAJARUL ASWAD A MT.KULIAH: STATISTIKA DESKRIPTIF UNANDA, 2016 MUHAMMAD HAJARUL ASWAD A MT.KULIAH: STATISTIKA DESKRIPTIF UNANDA, 2016 RATA- RATA nilai matakuliah mahasiswa tsb adalah B Sumber: https://sinarnetri.files.wordpress.com/2010/04/khs.png Aswad2016 Titik-titik

Lebih terperinci

UKURAN PEMUSATAN DATA

UKURAN PEMUSATAN DATA UKURAN PEMUSATAN DATA MODUL 3 Oleh : Firmansyah, S.Kom A. TEMA DAN TUJUAN KEGIATAN PEMBELAJARAN 1. Tema : Ukuran Pemusatan Data 2. Fokus : Pembahasan Materi Pokok 1. Arti dan manfaat ukuran pemusatan data

Lebih terperinci

MODUL UJI NON PARAMETRIK (CHI-SQUARE/X 2 )

MODUL UJI NON PARAMETRIK (CHI-SQUARE/X 2 ) MODUL UJI NON PARAMETRIK (CHI-SQUARE/X 2 ) Tujuan Praktikum: Membantu mahasiswa memahami materi Distribusi Chi Square Pengambilan keputusan dari suatu kasus dengan menggunakan kaidah dan syarat Distribusi

Lebih terperinci

9. STATISTIKA. f u. X s = Rataan sementara, pilih x i dari data dengan f i terbesar. Ukuran Pemusatan Data A. Rata-rata. 1.

9. STATISTIKA. f u. X s = Rataan sementara, pilih x i dari data dengan f i terbesar. Ukuran Pemusatan Data A. Rata-rata. 1. 9. STATISTIKA Ukuran Pemusatan Data A. Rata-rata 1. Data tunggal: X = 2. Data terkelompok: x1 + x 2 + x3 +... + x n n Cara konvensional Cara sandi f = i xi X f u X Xs i i = + c f i f i Keterangan: f i

Lebih terperinci

SIAM Sistem Informasi Akademik Mahasiswa

SIAM Sistem Informasi Akademik Mahasiswa SIAM Sistem Informasi Akademik Mahasiswa www.stikesbhaktimulia.ac.id/siakad 1 S I A M Aplikasi SIAM diperuntukkan bagi mahasiswa untuk membantu kegiatan akademiknya serta kebutuhan akan KRS-Online dan

Lebih terperinci

ANALISIS DERET BERKALA

ANALISIS DERET BERKALA ANALISIS DERET BERKALA PENDAHULUAN Analisis deret berkala merupakan prosedur analisis yang dapat digunakan untuk mengetahui gerak perubahan nilai suatu variabel sebagai akibat dari perubahan waktu. Dalam

Lebih terperinci

SATUAN ACARA PERKULIAHAN DAN SILABUS MATA KULIAH STATISTIK I JURUSAN AKUNTANSI STIE SEBELAS APRIL SUMEDANG. Mengulas garis besar materi pertemuan

SATUAN ACARA PERKULIAHAN DAN SILABUS MATA KULIAH STATISTIK I JURUSAN AKUNTANSI STIE SEBELAS APRIL SUMEDANG. Mengulas garis besar materi pertemuan SATUAN ACARA PERKULIAHAN DAN SILABUS MATA KULIAH STATISTIK I JURUSAN AKUNTANSI STIE SEBELAS APRIL SUMEDANG KODE MATA KULIAH : EUE 201 MATA KULIAH : STATISTIK I BOBOT SKS : 2 SKS JURUSAN : AKUNTANSI TK/SEMESTER

Lebih terperinci

FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS NEGERI YOGYAKARTA SILABUS STATISTIK

FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS NEGERI YOGYAKARTA SILABUS STATISTIK No.: SIL/TBB/TKF203/53 Revisi : 00 Tgl. 1 April 2008 Hal 1 dari 6 MATAKULIAH KODE MATAKULIAH SEMESTER PROGRAM STUDI DOSEN PENGAMPU : STATISTIK : TKF 203 (2 SKS TEORI) : GASAL/GENAP : PENDIDIKAN TEKNIK

Lebih terperinci

SATUAN ACARA PERKULIAHAN FAKULTAS PSIKOLOGI UNIVERSITAS GUNADARMA MATA KULIAH : STATISTIKA 2 * KODE MATAKULIAH / SKS = MKK / 3SKS

SATUAN ACARA PERKULIAHAN FAKULTAS PSIKOLOGI UNIVERSITAS GUNADARMA MATA KULIAH : STATISTIKA 2 * KODE MATAKULIAH / SKS = MKK / 3SKS MATA KULIAH : STATISTIKA 2 * TIU : Agar mahasiswa mampu memahami dan menerapkan konsep-konsep statistika khususnya yang berkaitan dengan pengukuran (kuantifikasi) penelitian Psikologi 1 Distribusi A. Konsep

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

Rata-rata dari data yang belum dikelompokkan

Rata-rata dari data yang belum dikelompokkan Rata-rata Hitung (arithmetic mean) Rata-rata hitung (atau sering disebut dengan rata-rata) merupakan suatu bilangan tunggal yang dipergunakan untuk mewakili nilai sentral dari sebuah distribusi. Dalam

Lebih terperinci

SATUAN ACARA PENGAJARAN (SAP)

SATUAN ACARA PENGAJARAN (SAP) SATUAN ACARA PENGAJARAN (SAP) Mata Kuliah : Statistik Deskriptif Kode Mata Kuliah : 02085303 SKS : 3 Waktu Pertemuan : 3 x 45 Menit Pertemuan ke : 1 & 2 A. KOMPETENSI 1. Standar Kompetensi : Mahasiswa

Lebih terperinci

Deviasi rata-rata (rata-rata simpangan) data yang belum dikelompokkan

Deviasi rata-rata (rata-rata simpangan) data yang belum dikelompokkan Statistik Deskriptif DEVIASI RATA-RATA / RATA-RATA SIMPANGAN Mean Deviasi atau Average Deviation atau Deviasi Mean dari deviasi nilai-nilai dari Mean dalam suatu distribusi, diambil nilainya yang absolut.

Lebih terperinci

Antiremed Kelas 11 Matematika

Antiremed Kelas 11 Matematika Antiremed Kelas Matematika Statistika - Data Tunggal - Set Pilihan Ganda Doc. Name: ARMAT00 Version: 0-0 halaman 0. Mean dari (x - ), (x - ), x, (x + ), (x + ), (x + ) (A) x + (B) x + 0, (C) x + (D) x

Lebih terperinci

SISTEM INFORMASI PENCATATAN PERKULIAHAN DAN ABSENSI (VERSI PENGELOLA DATA JURUSAN) Oleh: Andri Heryandi, M.T.

SISTEM INFORMASI PENCATATAN PERKULIAHAN DAN ABSENSI (VERSI PENGELOLA DATA JURUSAN) Oleh: Andri Heryandi, M.T. SISTEM INFORMASI PENCATATAN PERKULIAHAN DAN ABSENSI (VERSI PENGELOLA DATA JURUSAN) Oleh: Andri Heryandi, M.T. DESKRIPSI SISTEM Pencatatan Materi Perkuliahan dan Absensi diintegrasikan dengan Situs Perwalian

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

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 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

GARIS BESAR PROGRAM PENGAJARAN (GBPP)

GARIS BESAR PROGRAM PENGAJARAN (GBPP) GARIS BESAR PROGRAM PENGAJARAN (GBPP) Nama Mata Kuliah : STATISTIKA-1*/** / 2015 Kode Mata Kuliah/SKS : IT-022250/2 SKS (AKUNTANSI) Deskripsi singkat : Mata Kuliah Keilmuan dan Ketrampilan (MKKK) Statistika-1

Lebih terperinci

SATUAN ACARA PERKULIAHAN (SAP)

SATUAN ACARA PERKULIAHAN (SAP) SATUAN ACARA PERKULIAHAN (SAP) Nama Mata Kuliah : Statistik Kode Mata Kuliah : Bobot Kredit : 3 SKS Semester Penempatan : IV Kedudukan Mata Kuliah : Mata Kuliah Prasyarat : - Penanggung Jawab Mata Kuliah

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

RENCANA PELAKSANAAN PERKULIAHAN (RPP) Mata Kuliah STATISTIKA I

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

Lebih terperinci