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
|
|
- Veronika Sutedja
- 6 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 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 dalam praktikum dan penyusunan laporan ini adalah : Bagaimana menggambarkan data statistik deskriptif dari data yang telah diperoleh? 1.3 Tujuan Praktikum Tujuan dalam praktikum dan menyusun laporan ini adalah 1. Memberikan gambaran tentang suatu data baik data kualitatif maupun kuantitatif, seperti: rata-rata, standart deviasi, variance, melihat data yang menyimpang, dan sebagainya. 2. Menggambarkan data dalam berbagai ukuran pusatnya, seperti : mean, median, persentil, dan lain sebagainya. 1.4 Batasan Masalah Batasan masalah yang digunakan dalam praktikum dan penyusunan laporan ini adalah: 1. Pengolahan data hanya bersifat penggambaran kondisi suatu data.
2 2. Data yang dianalisa sasuai banyak dan kriteria data. 3. Jumlah data yang dianalisa ataupun diolah disesuaikan dengan banyak data yang diambil. 1.5 Asumsi-asumsi Asumsi-asumsi yang digunakan dalam praktikum dan penyusun laporan ini adalah: 1. Sample data yang diambil sudah mewakili populasi dari data. 2. Data yang diambil sesuai dengan kenyataan di lapangan. 3. Data yang diolah sesuai dengan kenyataan di lapangan. 1.6 Manfaat Praktikum Dalam praktikum statistika industri ini dalam hal memecahkan persoalan statistika deskriptif dan statistika frekuensi mempunyai beberapa manfaat antara lain : 1. Mahasiswa dapat memberikan gambaran tentang suatu data baik data kualitatif maupun kuantitatif, seperti: rata-rata, standart deviasi, variance, melihat data yang menyimpang, dan sebagainya. 2. Mahasiswa mampu menggambarkan data dalam berbagai ukuran pusatnya, seperti : mean, median, persentil, dan lain sebagainya.
3 1.7 Sistematika Penulisan Sistematika Penulisan laporan pada prakikum yang kita lakukan adalah sebagai berikut: BAB I PENDAHULUAN Bab ini berisikan tentang latar belakang permasalahan yang ada dalam dunia industri, tujuan dan manfaat praktikum, batasan masalah, asumsiasumsi dari permasalahan yang ada, serta sistematika penulisan. BAB II TINJAUAN PUSTAKA Berisi tentang teori-teori mengenai...(apa yg ada di bab 2) BAB III PENGUMPULAN DATA Berisikan data-data yang diinputkan pada software serta langkahlangkah pengerjaan dari awal sampai akhir. BAB IV PENGOLAHAN DATA Berisikan perhitungan secara manual sebagai pembanding dari perhitungan secara otomatis. Serta menganalisa hasil pengolahan data tersebut. BAB V KESIMPULAN DAN SARAN Berisikan hasil atau kesimpulan dari batasan masalah yang diambil dari uji kelayakan. Serta saran yang diajukan sebagai bentuk response dari hasil kesimpulan. DAFTAR PUSTAKA
4 BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Statistik 2.2 Statistika MINIMAL 10 HALAMAN 2.3 Dasar Teori Model 2.4 Minitab 16
5 BAB III PENGUMPULAN DATA 3.1 Identifikasi Variabel a Variabel Terikat Variabel terikat adalah variabel yang perubahannya dipengaruhi oleh variabel lain, dalam hal ini variabel terikatnya adalah... b Variabel bebas Variabel bebas adalah variabel yang mempengaruhi variabel terikat. Adapun variabel yang berpengaruhi dalam hal ini adalah Soal Dari hasil penilaian dilakukan mengenai ujian tes awal laboratorium statistik industri dari 50 mahasiswa di sebuah perguruan tinggi negeri dicatat seperti dibawah ini : Tabel 3.1 : Soal awal Kelas A Kelas B
6 Kelas A Kelas B Dalam data yang tersedia diatas, maka tentukanlah: a. Mean f. Range b. Median g. Kuartil 1 c. Modus h. Kuartil 3 d. Standart deviasi i. SE mean 3.2 Tabel Pengumpulan Data a. Tabel Awal Tabel 3.2 : Sebelum ditambahkan Kelas A Kelas B
7 Kelas A Kelas B b Tabel Akhir ( sesudah ditambah... ) Tabel 3.3 : Sesudah ditambahkan... Kelas A Kelas B
8 BAB IV PENGOLAHAN DATA 4.1 Perhitungan Manual Kelas A Tabel 4.1 Data Kelas A Mean Kelas A X = Σx n = = 71,52 Jadi, jumlah rata rata dari 25 data yang dihasilkan pada Kelas A adalah sebesar 71,52 Median Data setelah diurutkan: 54,55,55,58,60,60,62,64,64,66,67,72,74,76,76,77,78,79,79,79,82,82,89,89,91 Median = Data ke 13 = 74 Jadi, nilai tengah dari 25 data yang dihasilkan pada Kelas A yaitu sebesar 74
9 Modus Modus = nilai yang sering muncul = 79 Jadi, nilai yang paling banyak muncul dari 25 data yang dihasilkan pada kelas A adalah nilai / angka 79 sebanyak tiga kali kemunculan. Range Range = Nilai Max Nilai Min Range = = 37 Jadi, selisih antara nilai terbesar dan nilai terkecil dari 25 data pada Kelas A adalah 37. Standart deviasi SD = (X i X)² n 1 = 55 71, , ,52 ² 25 1 = 11,27 Jadi, standart deviasi yang dihasilkan dari 25 data pada kelas A adalah sebesar 11,27. SE Mean SE Mean = SD n = 11,27 25 = 11,27 = 2,254 5 Jadi, standart errors mean yang masih memenuhi pada 25 data yang dihasilkan pada bulan pertama adalah 2,254.
10 Kuartil Letak kuartil 1 i( n 1) Letak K1 = Data ke 4 = Data ke 1(25+1) 4 = Data ke 6,5 = Data ke 7 = 61 Jadi, angka kuartil pertama adalah 61. Letakkuartil 3 i( n 1) Letak K3 = Data ke 4 = Data ke 3(25+1) 4 = Data ke 19,5 = Data ke 20 = 79 Jadi, angka kuartil ketiga adalah 79. KELAS B (Idem) 4.2 Print Out dan Analisa Output A. Pengolahan data secara deskriptif Gambar 4.1. Pengolahan data secara deskriptif
11 Analisa : 1. Kelas A Dari hasil output descriptive statistic diketahui bahwa dari 25 data mahasiswa kelas A tidak ada yang hilang (N*). Dengan rata-rata produksi adalah 71,52 dengan nilai SE Mean 2,26 nilai minimum produksi sepatu adalah 54,00 dan harga maksimum produksi sepatu adalah 91,00 serta Range untuk produksi sepatu sebesar 37,00. Standart deviasi adalah 11,28 dengan simpangan kuartil 1 (Q 1 ) sebesar 61,00 dan simpangan kuartil 3 (Q 3 ) sebesar 79,00. Skewness (kemiringan) sebesar 0,01, sedangkan untuk kurtosisnya (keruncingan) bernilai -1,11 yang merupakan jenis keruncingan platikurtik (<3) dengan bentuk kurva datar. 2. Kelas B (Idem) B. Pengolahan data dengan tabel frekuensi dengan menampilkan Tally Individual Variables Gambar 4.2. Pengolahan data secara Tally Individual Variables Kelas A
12 Analisa : 1. Kelas A Dari hasil output Tally for discrete variables, mahasiswa yang nilai ujian tes awal mendapatkan 79 sebanyak 3 orang yang merupakan nilai yang paling banyak diraih mahasiswa, untuk nilai 55, 60, 64, 76, dan 89 sebanyak 2 orang, untuk nilai 54, 58, 62, 66, 67, 72, 74, 77, 78, dan 91 sebanyak 1 orang. 2. Kelas B (Idem) C. Pengolahan data untuk pengujian distribusi normal dengan menampilkan histogram Gambar 4.5 : Histogram Kelas A Analisa : Dari grafik diatas disimpulkan untuk nilai tes awal mahasiswa kelas A, jumlah yang paling banyak terdapat pada interval 77,5 82,5 sebanyak 6 orang dan jumlah paling sedikit terdapat pada interval 67,5 72,5 sebanyak 1 orang.
13 (Idem untuk Kelas B dan analisanya) D. Pengelolahan data dengan tabel frekuensi dengan mengunakan Pie Chart Gambar 4.8 Tabel Pie Chart kelas A Analisa : Dari grafik Pie Chart diatas dapat disimpulkan bahwa untuk nilai tes awal mahasiswa kelas A paling banyak terdapat pada warna krem dan orange arsiran masing-masing dengan presentase (%) 12,0% dengan kategori nilai yang dihasilkan 79. (Idem untuk Kelas B dan analisanya)
14 E. Pengelolahan data untuk pengujian distribusi normal dengan menggunakan Normality Test Gambar 4.11 Probability plot dari kelas A Analisa : Total nilai tes awal mahasiswa kelas A merupakan berdistribusi normal karena titik-titik merah berada pada garis dan nilai p-value > 0,05 yaitu sebesar 0,227. (Idem untuk Kelas B dan analisanya)
15 F. Pengolahan Data untuk Pengujin Distribusi Normal dengan Menggunakan Boxplot Gambar 4.14 Boxplot dari kelas A Analisa: Untuk kelas A Dalam grafik Boxplot diatas terlihat bahwa median membagi dua daerah tepat menjadi dua bagian, terlihat bahwa Q 1 = 61, median = 74, dan Q 3 = 79. (Idem untuk Kelas B dan analisanya)
16 BAB V KESIMPULAN DAN SARAN 5.1 Kesimpulan o Kelas A Dari hasil output descriptive statistic diketahui bahwa dari 25 data mahasiswa kelas A tidak ada yang hilang (N*). Dengan rata-rata produksi adalah 71,52 dengan nilai SE Mean 2,26 nilai minimum produksi sepatu adalah 54,00 dan harga maksimum produksi sepatu adalah 91,00 serta Range untuk produksi sepatu sebesar 37,00. Standart deviasi adalah 11,28 dengan simpangan kuartil 1 (Q 1 ) sebesar 61,00 dan simpangan kuartil 3 (Q 3 ) sebesar 79,00. Skewness (kemiringan) sebesar 0,01, sedangkan untuk kurtosisnya (keruncingan) bernilai - 1,11 yang merupakan jenis keruncingan platikurtik (<3) dengan bentuk kurva datar. o Kelas B (IDEM) 5.2 Saran (min. 3 untuk modul bukan asslab)
17 DAFTAR PUSTAKA ( Minimal buku , Internet 5) NO FOOTER
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 terperinciBAB I PENDAHULUAN. 1. Menghitung mean, median, kuartil 1 dan 3 standard error of mean.
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang (1 halaman min. 4 paragraf) 1.2 Rumusan Masalah TNR 12 BEFORE AFTER 0 SPACE 2.0 JUSTIFY BAHASA ASING ITALYC MARGIN 3,4,3,3 1.3 Tujuan Praktikum (SEPERTI MODUL MINIMAL
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. (independen) dan variabel terikat (dependen)
BAB I PENDAHULUAN TNR 14 BOLD 1.1 Latar Belakang ( 1 halaman, minimal 4 paragraf ) 1.2 Rumusan Masalah Margin 3, 4, 3, 3 TNR 12 Space 2.0 Before after 0 Kata inggris italic Kertas A4 1.3 Tujuan Praktikum
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. Bagaimana mengetahui perbedaan rata-rata dua sampel yang saling
BAB I PENDAHULUAN TNR 14 BOLD 1.1 Latar Belakang (4 paragraf min. 1 halaman) 1.2 Rumusan Masalah TNR 12 SPACE 2.0 BEFORE AFTER 0 KATA INGGRIS CETAK MIRING MARGIN 3,4,3,3 KERTAS A4 Rumusan masalah yang
Lebih terperinciSTK511 Analisis Statistika. Pertemuan 2 Review Statistika Dasar
STK511 Analisis Statistika Pertemuan 2 Review Statistika Dasar Statistika Populasi Sampling Pendugaan Contoh Deskriptif Tingkat Keyakinan Statistika Deskriptif vs Statistika Inferensia Ilmu Peluang Parameter
Lebih terperinciMODUL 2. TABULASI DATA. TABULASI DATA Pembuatan Tabel Frekwensi. Perintah Statistik
MODUL 2. Tujuan : 1. Membuat tabel frekwensi dan memahami perintah statistik, chart, dan format. 2. Memahami penyajian data secara numerik berupa analisis statistik deskriptif, yang menyajikan ukuran-ukuran
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1 LATAR BELAKANG
BAB I PENDAHULUAN 1.1 LATAR BELAKANG Risiko adalah kerugian karena kejadian yang tidak diharapkan terjadi. Misalnya, kejadian sakit mengakibatkan kerugian sebesar biaya berobat dan upah yang hilang karena
Lebih terperinciBAB 14 UJI DESKRIPTIF, VALIDITAS DAN NORMALITAS DATA
BAB 14 UJI DESKRIPTIF, VALIDITAS DAN NORMALITAS DATA SPSS menyediakan fasilitas untuk melakukan analisis deskriptif data seperti uji deskriptif, validitas dan normalitas data. Uji deskriptif yang dilakukan
Lebih terperinciDistribution. Contoh Kasus. Widya Rahmawati
Distribution Widya Rahmawati Contoh Kasus Mahasiswa A sudah mendapatkan data hasil penelitian Mahasiswa A sedang mempertimbangkan angka statistik mana yang sebaiknya ditampilkan (mean atau median) analisis
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 terperinciANALISIS DATA EKSPLORATIF MODUL 4 PENGANTAR MINITAB
ANALISIS DATA EKSPLORATIF KELAS C2 MODUL 4 PENGANTAR MINITAB Nama Nomor Praktikan Mahasiswa Sri Siska Wirdaniyati 12611125 Tanggal Kumpul 5 Desember 2013 Praktikan Tanda tangan Laboran Nama Penilai Tanggal
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. 2.1 Risiko, Manajemen Risiko, dan Manajemen Risiko Finansial
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Risiko, Manajemen Risiko, dan Manajemen Risiko Finansial Risiko adalah kerugian akibat kejadian yang tidak dikehendaki muncul. Risiko diidentifikasikan berdasarkan faktor penyebabnya,
Lebih terperinciSTATISTIKA DESKRIPTIF
STATISTIKA DESKRIPTIF 1 Statistika deskriptif berkaitan dengan penerapan metode statistika untuk mengumpulkan, mengolah, menyajikan dan menganalisis data kuantitatif secara deskriptif. Statistika inferensia
Lebih terperinciSTATISTIKA DESKRIPTIF. Wenny Maulina, S.Si., M.Si
STATISTIKA DESKRIPTIF Wenny Maulina, S.Si., M.Si Statistika Deskripsi Merupakan teknik penyajian dan peringkasan data sehingga menjadi informasi yang mudah dipahami. Teknik Penyajian Data Tabel Gambar
Lebih terperinciStatistika & Probabilitas
Statistika & Probabilitas Dispersi Data Dispersi Data Dispersi adalah ukuran penyebaran suatu kelompok data terhadap pusat data. Beberapa jenis ukuran dispersi data : Jangkauan (range) Simpangan rata-rata
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. Batasan masalah yang timbul dari ruang lingkup yang ada pada praktikum
PEGANGAN ASLAB : BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang (Min. 3 paragraf 1 halaman) Times New Roman F. 12 Space 2.0 Before After 0pt 1.2 Rumusan Masalah 1.3 Tujuan Praktikum (Min. 3 point) 1.4 Batasan Masalah
Lebih terperinciUJI NORMALITAS DATA DAN VARIANS. UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH PAREPARE Parepare, 2009
Dengan Materi: UJI NORMALITAS DATA DAN VARIANS Presented by: Andi Rusdi, S.Pd. UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH PAREPARE Parepare, 2009 UJI NORMALITAS DATA DAN VARIANS Uji Prasyarat Infrensial (Statistik induktif)
Lebih terperinciStatistik Deskriptif dengan Microsoft Office Excel
Statistik Deskriptif dengan Microsoft Office Excel Junaidi, Junaidi I. Prosedur Statistik Deskriptif pada Excel Statistik deskriptif adalah statistik yang bertujuan untuk mendeskripsikan atau menggambarkan
Lebih terperinciStatistik Deskriptif: Central Tendency & Variation
Statistik Deskriptif: Central Tendency & Variation Widya Rahmawati Central Tendency (Ukuran Pemusatan) dan Variation (Ukuran Simpangan) 1) Ukuran pemusatan atau ukuran lokasi adalah beberapa ukuran yang
Lebih terperinciDr. I Gusti Bagus Rai Utama, SE., M.MA., MA.
Dr. I Gusti Bagus Rai Utama, SE., M.MA., MA. Populasi : totalitas dari semua objek/ individu yg memiliki karakteristik tertentu, jelas dan lengkap yang akan diteliti Sampel : bagian dari populasi yang
Lebih terperinciKursus Statistika Dasar. Bagian 1. Pengelompokan Statistika. Istilah-istilah Dasar. Jenis Data. Pengelompokan Statistika lainnya. Bambang Suryoatmono
Kursus Statistika Dasar Bambang Suryoatmono Bagian 1 Statistika Deskriptif Pengelompokan Statistika Statistika Deskriptif: statistika yang menggunakan data pada suatu kelompok untuk menjelaskan atau menarik
Lebih 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 terperinciSTK 211 Metode statistika. Agus Mohamad Soleh
STK 211 Metode statistika Merupakan teknik penyajian dan peringkasan data sehingga menjadi informasi yang mudah dipahami Apa yang disajikan dan diringkas? --> PEUBAH Univariate vs Bivariate vs Multivariate
Lebih 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 terperinciSTATISTIK DESKRIPTIF. Abdul Rohman, S.E
LOGO STATISTIK DESKRIPTIF Konsep Statistika STATISTIKA : Kegiatan untuk : mengumpulkan data menyajikan data menganalisis data dengan metode tertentu menginterpretasikan hasil analisis KEGUNAAN? Melalui
Lebih terperinciStatistik dan Statistika Populasi dan Sampel Jenis-jenis Observasi Statistika Deskriptif
1. 2 2. 3. 4. Statistik dan Statistika Populasi dan Sampel Jenis-jenis Observasi Statistika Deskriptif Sari Numerik Penyajian Data 2008 by USP & UM ; last edited Jan 11 MA 2081 Statistika Dasar 24 Januari
Lebih terperinciSTK 211 Metode statistika. Materi 2 Statistika Deskriptif
STK 211 Metode statistika Materi 2 Statistika Deskriptif 1 Statistika Deskriptif Merupakan teknik penyajian dan peringkasan data sehingga menjadi informasi yang mudah dipahami Penyajian data dapat dilakukan
Lebih terperinciDistribusi Frekuensi dan Statistik Deskriptif Lainnya
BAB 2 Distribusi Frekuensi dan Statistik Deskriptif Lainnya Misalnya seorang penjaga gudang mencatat berapa sak gandum keluar dari gudang selama 15 hari kerja, maka diperoleh distribusi data seperti berikut.
Lebih terperinciREVIEW BIOSTATISTIK DESKRIPTIF
REVIEW BIOSTATISTIK DESKRIPTIF POKOK BAHASAN 1. Konsep statistik deskriptif 2. Data dan variabel 3. Nilai Tengah (Ukuran Pusat), posisi dan variasi) pada data tunggal dan kelompok 4. Penyajian data 5.
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. 1. Data yang dianalisis adalah variabel keamanan parkir, kebersihan pasar,
PEGANGAN ASSLAB: BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang ( Minimal 4 Paragraf) Times New Roman F. 12 Space 2.0 Before After 0pt 1.2 Rumusan Masalah 1.3 Tujuan Praktikum ( Minimal 3 Seperti di buku ) 1.4 Batasan
Lebih terperinciMA5182 Topik dalam Statistika I: Statistika Spasial. Utriweni Mukhaiyar
Review 1: Statistika Deskriptif MA5182 Topik dalam Statistika I: Statistika Spasial 28 Agustus 2012 28 Agustus 2012 Utriweni Mukhaiyar Ilustrasi Berikut adalah data rata-rata curah hujan bulanan yang diamati
Lebih terperinciStatistika Deskriptif
Statistika Deskriptif Materi 2 - STK511 AnalisisStatistika September 26, 2017 Sep, 2017 1 Merupakan teknik penyajian dan peringkasan data sehingga menjadi informasi yang mudah dipahami Apa yang disajikan
Lebih 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 terperinciPENGANTAR & STATISTIKA DESKRIPTIF. Utriweni Mukhaiyar
PENGANTAR & STATISTIKA DESKRIPTIF BI5106 Analisis Biostatistik Utriweni Mukhaiyar 2 Ilustrasi Berikut adalah data produksi panas bumi di 25 titik pengeboran (ton/jam): 77.71 44.24 60.00 89.54 85.64 60.00
Lebih terperinciDAN ANALISIS DATA. Sari Numerik. MA 2181 Analisis Data 8 Agustus 2011 Utriweni Mukhaiyar. 1. Statistik dan Statistika. 2. Populasi dan Sampel
PENGANTAR STATISIK DAN ANALISIS DATA 1. Statistik dan Statistika 2. Populasi dan Sampel 3. Jenis-jenis Observasi 4. STATISTIKA DESKRIPTIF Sari Numerik Penyajian Data MA 2181 Analisis Data 8 Agustus 2011
Lebih 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 terperinciSATUAN 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 terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Topik manajemen risiko menjadi mengemuka setelah terjadi banyak kejadian tidak terantisipasi yang menyebabkan kerugian perusahaan. Depresi tajam dan cepat terhadap
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 terperinciBy : Hanung N. Prasetyo
theory STATISTIKA DESKRIPTIF By : Hanung N. Prasetyo UKURAN PEMUSATAN Nilai tunggal yang mewakili semua data atau kumpulan pengamatan dimana nilai tersebut menunjukkan pusat data. Yang termasuk ukuran
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. 2. Menggunakan SPSS untuk mempermudah dalam analisis
BAB I PENDAHULUAN 1.1 LatarBelakang ( 1 Halaman min. 4 paragraf) 1.2 Rumusan Masalah TNR 12 SPACE 2.0 BEFORE AFTER 0 KATA INGGRIS CETAK MIRING MARGIN 3,4,3,3 KERTAS A4 Rumusan masalah yang kita gunakan
Lebih terperinciSTATISTIKA DESKRIPTIF. Tendensi Sentral & Ukuran Dispersi
STATISTIKA DESKRIPTIF Tendensi Sentral & Ukuran Dispersi Statistik dan Statistika Statistik : nilai-nilai ukuran data yang mudah dimengerti. Contoh : statistik liga sepak bola Indonesia Statistika : ilmu
Lebih terperinciBAB I STATISTIK DESKRIPTIF
ANALISIS DATA PENELITIAN (Menggunakan Program SPSS) BAB I STATISTIK DESKRIPTIF Analisis deskripsi merupakan analisis yang paling mendasar untuk menggambarkan keadaan data secara umum. Analisis deskripsi
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 terperinciPengantar & Statistika Deskriptif
Pengantar & Statistika Deskriptif MA 2081 Statistika Dasar 26 J i 2012 26 Januari 2012 Utriweni Mukhaiyar Ilustrasi Berikut adalah data rata-rata curah hujan bulanan yang diamati dari Stasiun Padaherang
Lebih terperinciBAB V PENUTUP 5.1 Kesimpulan
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
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 terperinciSPSS FOR WINDOWS BASIC. By : Syafrizal
SPSS FOR WINDOWS BASIC By : Syafrizal SPSS merupakan software statistik yang paling populer, fasilitasnya sangat lengkap dibandingkan dengan software lainnya, penggunaannya pun cukup mudah Langkah pertama
Lebih terperinciBAB IV DISPERSI DATA
BAB IV DIPERI DATA Dispersi adalah ukuran penyebaran suatu kelompok data terhadap pusat data. Ukuran dispersi yang sering digunakan dalam penelitian ialah jangkauan (range), simpangan rata-rata (mean deviation),
Lebih terperinciLangkah-Langkah Perhitungan Berikut diberikan data penjualan mobil Bima selama tahun 2000:
BAB 1 STATISTIK DESKRIPTIF Statistik deskriptif lebih berhubungan dengan pengumpulan dan peringkatan data, serta penyajian hasil peringkasan tersebut. Data statistik yang bisa diperoleh dari hasil sensus,
Lebih terperinciLEMBAR AKTIVITAS SISWA STATISTIKA 2 B. PENYAJIAN DATA
Nama Siswa Kelas : : LEMBAR AKTIVITAS SISWA STATISTIKA 2 B. PENYAJIAN DATA Beberapa bentuk penyajian data, sebagai berikut: Kompetensi Dasar (KURIKULUM 2013): 3.15 Memahami dan menggunakan berbagai ukuran
Lebih terperinciOUTLINE BAGIAN I Statistik Deskriptif
UKURAN PENYEBARAN 1 OUTLINE BAGIAN I Statistik Deskriptif Pengertian Statistika Penyajian Data Ukuran Pemusatan Ukuran Penyebaran Angka Indeks Deret Berkala dan Peramalan Range, Deviasi Rata-rata, Varians
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 terperinciMemulai SPSS dan Mengelola File
MODUL 1 Memulai SPSS dan Mengelola File A. MEMULAI SPSS Untuk memulai SPSS for Windows langkah yang harus dilakukan adalah: Klik menu Start Programs SPSS for Windows SPSS for Windows. Kemudian akan ditampilkan
Lebih terperinciGejala 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 terperinciLAB 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 terperinciDistribusi Normal, Skewness dan Qurtosis
Distribusi Normal, Skewness dan Qurtosis Departemen Biostatistika FKM UI 1 2 SAP Statistika 1, minggu ke-4 4 Membekali mahasiswa agar lebih paham dan menguasai teori terkait: menghitung ukuran penyimpangan
Lebih terperinciSTATISTIK DESKRIPTIF. Penyajian Data, ukuran Pemusatan Data, Ukuran Penyebaran Data
STATISTIK DESKRIPTIF Penyajian Data, ukuran Pemusatan Data, Ukuran Penyebaran Data 1. Statisitik Deskriptif 2. Penyajian Data 3. Ukuran Pemusatan Data 4. Ukuran Penyebaran Data Materi Pokok Indikator Setelah
Lebih terperinciStatistika Farmasi
Bab 2: Penyajian Data dan Statistika FMIPA Universitas Islam Indonesia 1 2 Biasa Distribusi Frekuensi 3 Stem-and-Leaf Plot Histogram Scatter Plot Boxplot Penyajian Data Data diuraikan dalam bentuk kalimat.
Lebih terperinciUKURAN PENYEBARAN DATA
Pertemuan keempat UKURAN PENYEBARAN DATA Ukuran penyebaran data digunakan untuk melengkapi deskripsi dari sifat-sifat sekelompok data, terutama dalam membandingkan sifat-sifat yang dimiliki oleh masing-masing
Lebih terperinciLABORATORIUM 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 bold space 1.15 LAPORAN RESMI MODUL II TRANSPORTATION
Lebih terperinciPengukuran 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 terperinciPengukuran Kesehatan
1 Pengukuran Kesehatan Ukuran Sentral: Mean atau Arithmetic Mean Median Modus Ukuran Variasi: Range Mean Deviasi Standar deviasi, Standar Error, 95%CI Coefisien Variasi Ukuran Posisi: Median Kuartil Desil
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 terperinciLAB 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 terperinciMODUL STATISTIKA KELAS : XI BAHASA. Disusun Oleh : Drs. Pundjul Prijono Nip
MODUL MATEMATIKA MODUL 11.1.1 STATISTIKA KELAS : XI BAHASA Disusun Oleh : Drs. Pundjul Prijono Nip. 1980117.198101.1.003 PEMERINTAH KOTA MALANG DINAS PENDIDIKAN SMA NEGERI 6 Jalan Mayjen Sungkono No. 8
Lebih terperinciBAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN. yang diperoleh dalam setiap tahapan penelitian yang telah dilakukan. Penelitian
46 BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN Pada bab ini akan dipaparkan mengenai hasil penelitian dan pembahasan yang diperoleh dalam setiap tahapan penelitian yang telah dilakukan. Penelitian dilakukan
Lebih terperinciSPSS Psikologi. Bulek_niyaFn
SPSS Psikologi Bulek_niyaFn Silabus SPSS - PSIKOLOGI Penginputan Data Variabel Tipe Label Variabel Value Label NAMA String Nama karyawan GENDER Numeric Jenis Kelamin 1= Laki-laki 2= Perempuan GOLONGAN
Lebih terperinciLABORATORIUM 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 bold space 1.15 LAPORAN RESMI MODUL VIII TNR 12 bold
Lebih terperinciSTK511 Analisis Statistika. Bagus Sartono
STK511 Analisis Statistika Bagus Sartono Pokok Bahasan Pengenalan analisis dan deskripsi data Sebaran peluang peubah acak. Sebaran penarikan contoh Pendugaan parameter Pengujian hipotesis (t-test, one-way
Lebih terperinciStatistika I. Pertemuan 2 & 3 Statistika Dasar (Basic( Ari Wibowo, MPd Prodi PAI Jurusan Tarbiyah STAIN Surakarta. Konsep Peubah
Statistika I Pertemuan & 3 Statistika Dasar (Basic( Statistic) Ari Wibowo, MPd Prodi PAI Jurusan Tarbiyah STAIN Surakarta Konsep Peubah Definisi Peubah merupakan karakteristik dari objek yang sedang diamati,
Lebih terperinciBAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
48 BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN A. Hasil Penelitian Hasil penelitian akan memberikan beberapa data setelah dilakukan penelitian. Penelitian ini mengambil sampel sebanyak 29 siswa kelas VII-B
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 terperinciPengantar & Statistika Deskriptif. MA 2081 Statistika Dasar
Pengantar & Statistika Deskriptif MA 2081 Statistika Dasar Utriweni Mukhaiyar 2 Ilustrasi Berikut adalah data produksi panas bumi di 25 titik pengeboran (ton/jam): 77.71 44.24 60.00 89.54 85.64 60.00 24.00
Lebih terperinciKing s Learning Be Smart Without Limits NAMA : KELAS :
NAMA : KELAS : A. PENGERTIAN STATISTIKA Statistika adalah ilmu yang mempelajari cara mengumpulkan dan menyusun data, mengolah dan menganalisis data, serta menyajikan data. Statistik adalah hasil dari pengolahan
Lebih terperinciPRAKTIKUM ANALISIS DATA EKSPLORATIF
LAPORAN PRAKTIKUM ANALISIS DATA EKSPLORATIF GEMPUR SAFAR (10877) Asisten SIGIT SAMAPTAAJI BAGUS PRAMULYA Dosen Dra. SRIHARYATMI KARTIKO, M.Sc. LABORATORIUM KOMPUTASI MATEMATIKA DAN STATISTIKA JURUSAN MATEMATIKA
Lebih terperinciBAB V HASIL DAN PEMBAHASAN
BAB V HASIL DAN PEMBAHASAN.1. Karakteristik Data Pengamatan karakteristik tegakan hutan seumur puspa dilakukan pada dua plot di Hutan Pendidikan Gunung Walat dengan luas masing-masing plot berukuran 1
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 terperinciUNIVERSITAS MUHAMMADIYAH PAREPARE Parepare, 2009
Dengan Materi: STATISTIKA DESKRIPTIF Presented by: Andi Rusdi, S.Pd. UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH PAREPARE Parepare, 2009 STATISTIK DESKRIPTIF Metode statistik adalah prosedur-prosedur yang yang digunakan
Lebih terperinciPROBLEM SOLVING STATISTIKA LANJUT
PROBLEM SOLVING STATISTIKA LANJUT 1. Ujilah validitas dan reliabilitas hasil koesioner gaya kepemimpinan yang terdiri dari 12 item dan diisi oleh 44 responden dalam data pada file Excel. 2. Berikan gambaran
Lebih terperinciBAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN Pada penelitian ini penulis memaparkan hasil penelitian yang mencakup deskripsi data hasil penelitian, uji persyaratan, pengujian hipotesis, pembahasan dan keterbatasan
Lebih terperinciLaporan 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 terperinciBAB 8 ANALISIS STUDI DESKRIPTIF DAN DATA DASAR. Bab ini menjelaskan secara lebih mendalam jenis studi deskriptif
BAB 8 ANALISIS STUDI DESKRIPTIF DAN DATA DASAR Bab ini menjelaskan secara lebih mendalam jenis studi deskriptif maupun teknik mendekripsikan data secara grafis maupun secara angka. Sebagai ilustrasi aplikasi
Lebih terperinciRENCANA 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 terperinciPENGUNAAN STEM AND LEAF DAN BOXPLOT UNTUK ANALISIS DATA. Moh Yamin Darsyah ABSTRAK
PENGUNAAN STEM AND LEAF DAN BOXPLOT UNTUK ANALISIS DATA Moh Yamin Darsyah Program Studi Statistika Universitas Muhammadiyah Semarang yamindarsyah@gmail.com ABSTRAK Banyak sekali data dalam kehidupan yang
Lebih terperinciSTATISTIK DESKRIPTIF
BAB 5 STATISTIK DESKRIPTIF Salah satu statistik yang secara sadar maupun tidak, sering digunakan dalam berbagai bidang adalah statistik deskriptif. Pada bagian ini akan dipelajari beberapa contoh kasus
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 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 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 terperinciTUGAS 1 SPSS STUDI KASUS STATISTIK PROFESI LULUSAN UNIKOM KELAS SISTEM INFORMASI 8 MENGGUNAKAN SPSS V.22
TUGAS 1 SPSS STUDI KASUS STATISTIK PROFESI LULUSAN UNIKOM KELAS SISTEM INFORMASI 8 MENGGUNAKAN SPSS V.22 Mata Kuliah : Lab Statistika Dosen : Sita Dewi Prahastini S.Kom, M.T, M.Kom Oleh : NAMA : ANDRIAN
Lebih terperinciMEMBACA HASIL ANALISIS DENGAN SPSS
MEMBACA HASIL ANALISIS DENGAN SPSS Oleh : Teguh Wahyono, S.Kom Staff Pengajar Teknik Informatika UKSW 1. ANALISA TABEL FREKUENSI Berikut adalah contoh data hasil penelitian tentang tinggi badan 20 orang
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. kelamin dan pendekatan SAVI, Inkuiri, RME dengan setting pembelajaran. tanggal 7 September 2013 di SMP Buana.
56 BAB III METODE PENELITIAN A. Jenis Penelitian Jenis dari penelitian ini adalah penelitian kuantitatif, karena ingin mengetahui perbedaan hasil belajar matematika siswa yang ditinjau dari jenis kelamin
Lebih terperinciUNIVERSITAS 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 terperinciBAB IV ANALISIS HASIL DAN PEMBAHASAN
BAB IV ANALISIS HASIL DAN PEMBAHASAN A. Hasil Analisis Statistik Deskriptif Berdasarkan data yang diinput dari Laporan keuangan triwulan periode tahun 2009-2011 maka dapat dihitung rasio-rasio keuangan
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 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 terperinciDISTRIBUSI 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 terperinciBELAJAR SPSS. Langkah pertama yang harus dilakukan adalah dengan cara menginstal terlebih dahulu software SPSS
BELAJAR SPSS SPSS merupakan software statistik yang paling populer, fasilitasnya sangat lengkap dibandingkan dengan software lainnya, penggunaannya pun cukup mudah. Langkah pertama yang harus dilakukan
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. Universitas Sumatera Utara
1 BAB I PENDAHULUAN 1.1. Belakang Topik manajemen risiko menjadi mengemuka setelah terjadi banyak kejadian yang menyebabkan kerugian pada perusahaan. Depresi tajam dan cepat terhadap rupiah (krisis moneter),
Lebih terperinciProbabilitas 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