SILABUS STATISTIK

2y ago
60 Views
3 Downloads
1.96 MB
77 Pages
Last View : 1m ago
Last Download : 2m ago
Upload by : Gia Hauser
Transcription

SILABUS STATISTIKMATERI I1. Pengertian Statistik Dan Statistika2. Macam Statistika. Statistik Deskkriftifb. Induktif (Inferensial)3. Langkah Langkah Statistik4. Macam Macam Dataa. Kualitatifb. Kuantitatif5. Penyajian Dataa. Pembuatan Distribusi Frekwensi (Tunggal Berkelompok)b. Penyajian Dta Dalam Bentuk Diagram Grafik(Histogram, Lingkaran, Garis)6. Populasi Dan Sample7. Ukuran Gejala Pusat (Mean, Median, Modus,Kuartil,Desil, Persentil)8. Variabel Dan Ukuran Simpangana. Konsep Variabilitasb. Perhitungan Simpangan Baku Penyimpangan SkorIndifidualitas,c. Distribusi Tunggal Dan Kelompok9. Uji Normalitas Data10. Hipotesis

MATERI II10. Pengujian Hipotesisa. Statistik dan Penelitianb. Tiga Bentuk Rumusan Hipotesis1). Hipotesis Deskriptif2). Hipotesis Komparatif3). Hipotesis Hubungan11. Pengujian Hipotesis Deskriptif (Satu Sampel)a. Statistik Parametris1). Uji Dua Pihak2). Uji Satu Pihakb. Statistik Non Parametris1). Test Binomial2). Chi Kuadrat ( 2)3). Run Test12. Pengujian Hipotesis Komparatifa. Komparatif Dua sampel1). Sampel Berkorelasi2). Sampel Tidak Berkorelasi (Independen)b. Komparatif k Sampel1). Sampel Berkorelasi2). Sampel Independen (Terpisah)13. Pengujian Hipotesis Asosiatifa. Statistik Parametris1). Korelasi Prodak Momen2). Korelasi Ganda3). Korelasi Parsialb. Statistik Non Parametris14. Analisis Regresia. Regresi linier Sederhanab. Regresi Ganda

1. Statistik dan Statistika Penelitiana. Statistik1). Statistik adalah kumpyang bilangan maupun non bilangan yang disusun dalamtable dan atau diagram, yang menggambarkan suatu persoalan.2). Statistik adalah dalam arti sempit dapat diartikan sebagai data sedang dalam artiluas adalah alatb. Statistika1). Statistika adalah pengetahuan yang berhubungan dengan cara cara pengumpul data,pengolahan, penganalisanya dan penarikan kesimpulan berdasarkan kumpulan datadan penganalisan ayang dilakukan.2). Statistika adalah pengetahuan yang berhubungan dengan cara cara pengumpul data,pengolah data , penganalisa data.2. PenelitianPenelitian adalah cara ilmiah untuk mendapatkan data dengan tujuan dan kegunaantertentu.3. Ciri Ciri Ilmiaha. Rasional (Masuk Akal)b. Empiris (Dalam melakukan penelitian teramati oleh panca indra)c. Sistematik (Langkah langkanya logis)4. Varibel Penelitiana. Independen (Variabel Bebas)b. Dependen (Terikat)5. Statistik dalam arti sempit adalah DATA dalam arti luas adalah ALAT6. Peranan Statistik dalam Penelitiana. Alat untuk menghitung besarnya anggota sample yang diambil dari suatu populasib. Alat untuk menguji Validitas dan Reabilitas Intrumen (Intrumen sebelum digunakanharus uji validitas dan reabilitas terlebih dulu)

c. Teknik Teknik untuk menyajikan data, sehingga data lebih komunikatif (table, grafik,diagram lingkaran dll)d. Alat untuk analisis data. Seperti hipotesis sebuah penelitian.7. Macam Macam Statistika. Statistik Deskriftif adalah Statistik yang digunakan untuk mendiskrifsikan ataumenggambarkan terhadap objek objek yang diteliti melalui data sample atau populasisebagai mana adanya, tanpa melakukan analisis dan membuat kesimpulan yang berlakuuntuk umum.b. Statistik Inferensial adalah statistic yang digunakan untuk menganalisis data sampledan hasilnya digeneralisasikan untuk populasi dimana sample iambil.b.1. Parametris adalah digunakan untuk menganalisis data interval, rasio yang datanyadiambil dari populasi yang berdistribusi normalb.2. Nonparametris digunakan untuk data nominal, ordinal dari populasi yang bebasdistribusi8. Macam Macam Data

Data adalah suatu informasi yang berkaitan dengan keadaan, keteragan,ciri khas,tentangsuatu hal pada sabjek penelitian yang dapat dijadikan bahan analisis.a. Data Kualitatif adalah data yang berbentuk kalimat atau gambar (tidak berbentukangka angka)b. Data Kuantitatif adalah data yang berbentuk angka (diangkakan)b.1. Data Diskrit adalah data yang di peroleh dari hasil menghitung (jumlahmahasiswa, jumlah dosen, jumlah meja kursi dll)b.2. Data Kontinu adalah Data yang diperoleh dari hasil pengukuranb.2.1. Ordinal adalah data yang berbentuk peringkat (juara 1,2,3; golongan1,2,3.4 dst)b.2.2. Inteval adalah data yang jaraknya sama tetapi tidak mempunyai nilai nol(missal nol derajat celcius)b.2.3 Rasio adalah data yang jaraknya sama dan mempunyai nilai nol (Panjang,Berat dll)9. Penyajian Data

a. Tabel Data NominalNo Bagian1234No1234No12345DosenBagian UmumPenelitian LitbangKepegawaianJumlahS34040Tingkat pendidikanS26554276b. Tabel data ordinalAspek KerjaKondisi Fisik TempatFasilitas (sarana kerja)Kemampuan KerjaMotivasi KerjaRata Rata KinerjaS1101512441SM1123420SMK16218Kualitas Kinerja (%)62,9762,7657,8956,9860,06c. Tabel data intervalAspek Kepuasan KerjaGajiInsetifTranportasiPerumahanHubungan KerjaJumlahSMA26210SMP55Rangking Kinerja1234Tingkat Kepuasan37,7656,3878.9649.6456.74Tabel Distribusi FrekwensiNo Kelas123456789Tabel Distribusi Frekwensi Nilai Pelajaran StatistikKlas -99JUMLAHSD33Frekwensi2583240341793150116582720213

a. Hal hal yang perlu diperhatikan dalam Table Distribusi Frekwensi1. Tabel distribusi mempunyai sejumlah kelas interval. Ada 9 kelas yaitu (1 sampaidengan 9)2. Nilai batas bawah 10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90, Nilai batas atas 19, 29, 39, 49,59, 69, 79, 89, 99 (Panjang kelas)3. Setiap interval mempunyai frekwensi. Contoh pada kelas ke-3 mhs yangmendapatkan nilai antara 30 sampai dengan 39 adalah 84. Tabel distribusi frekwensi kalau dibuat biasa akan memerlukan 150 baris,karenan 150b. Membuat table distribusi frekwensiLangkah awal yang harus dilakukan dalam menentukan table distribusi frekwensi adalahmenentukan klas interval.5Ada 3 macam dalam menentukan kelas interval1). Berdasarkan pengalaman missal 6 sampai dengan 15 ( lebih dari 15 tidak efektif)2). Dengan menggunakan grafik3). Ditentukan dengan rumus:K 1 3,3 log. NK Jumlah Kelas IntervalN Jumlah data observasiLog LogaritmaMisal data hasil obsevasi 200, maka jumlah kelasnya:K 1 3,3 log 200 1 3,3*2,30 1 7,593 8,593Contoh Menyusun Tabel Distribusi FrekwensiDari hasil ujian statistic yang di ikuti oleh 175 Mahasiswa diperoleh hasil sebagaiberikut: .

1) Menentukan jumlah kelas intervalK 1 3,3 log 175 1 3,3*2,2430 1 7.402 8,402 maka jumlah kelas intervalnya 92) Menghitung rentang dataData terbesar dikurangi data terkecil Misal Db 97, Da 16. Maka 97-16 813). Menghitung panjang kelas Rentang dibagi jumlah kelas.81 : 9 94). Menyusun kelas interval5). Memasukan data pada kelas interval6). Beri tanda silang dstnya7). Hilangkan tallyc. Tabel distribusi Frekwensi kumulatifTable yang menunjukan jumlah observasi yang menyatakan kurang dari nilai tertentu.Contoh nilai statistic dari 150.Kurang dariFrekwensi kumulatifKurang dari 4023Kurand dari 5045Kurang dari 6076Kurang dari 70114Kurang dari 80132Kurang dari 91150d. Tabel disteribusi frekwensi relatifTabel yang dirubah kedalam bentuk persen dinamakan table distribusi frekwensi relatif.Contoh masih berhubungan dengan table diatasNo. KelasKlas intervalFrekwensi relative (%)

130 – 3915.33240 – 4914.66350 – 5920.66460 – 6925.33570 – 7912680 – 9012e. Tabel distribusi frekwensi relative kumulatifKurang dariFrekwensi kumulatifKurang dari 4015.33 %Kurand dari 5029.99 %Kurang dari 6050.65 %Kurang dari 7075.98 %Kurang dari 8087.98 %Kurang dari 91100 %Grafika. Grafik garis

Grafik garis biasanya dibuat untuk menunjukan perkembangan suatu keadaan.Garis vertical menunjukan jumlah ( frekwensi )Garis mendatar menunjukan variableb. Grafik batangGambar 2. Profil Pendaftar berdasarkan tahun masuk

Diagram lingkaran ( Piechart )Diagram lingkaran biasanya digunakan utuk membandingkan data dari berbagai kelompok.ContohDari hasil penelitian untuk tingkat pendidikan di provinsi Jawa Tengah Pada tahun 2008diperoleh data :a. Berpendidikan S3 2%b. Berpendidikan S2 3,5 %c. Bependidikan S1 11%d. Bependidikan Diploma 12,5%e. SLTA Sederajat 23%

f. SLTP 40%g. SD 8%.Cara pembuatan1). Buat lingkaran2). Setiap 1% akan memerlukan 360 : 100 3,6 (Misal S1 11 mka 11 * 3,6 39,6 Derajat3). Menghitung luas seluruhnya dari ketujuh kelompok tersebut.4). Jumlah poin tersebut dan jumlah harus sama dengan 360 derajat atau mendekati 3605). GambarPiktogram (Grafik Gambar)Ada kalanya supaya gambar lebih komunikatif maka disajikan dalam bentuk pictobram (gambarlangsung. Missal jumlah buku dalam perpustakaan digambar buku, kendaraan dig ambarkendaraan langsung.

PENGUKURAN GEJALA PUSAT ( CENTRAL TENDENSI )1. Modus (Mode) adalah nilai yang sering muncul dalam kelompok tersebut.a Contoh pada data kualitatif1) Kebanyakan mahasiswa STAIN naik sepeda motor2) Anak SD banyak yang sudah bias naik sepeda3) Kebanyakan pemuda menghisap rokokb. Contoh data kuantitatifDari hasil observasi di peroleh nilai ujian statistic sebagai berikut :45,53, 75, 76, 45, 76, 46, 60, 64, 60, 36, 60, 67, 62, 60.NilaiJumlah3645536064677576Jumlah1214111213Dari table diatas bahwa angka yang sering muncul adalah 60, karena muncul 4 kali ataufrekwensinya sama dengan 4.2. Median (nilai tengah)Misal 19, 20, 20, 35, 46, 47, 48, 53, 53, 53, 63.maka nilai tengahnya adalah 47. Untukmencari median maka data harus diurutkan terlebih dulu. Apabila jumlah datanya genapmaka kedua data yang ada ditengah dijumlahkan kemudian dibagi dua. Misal datanya : 165,167, 168, 175, 179, 186, 189, 190 maka (175 179) : 2 1773. Mean (Me)Kelompok yang didasarkan atas nilai rata rataXMe NMe rata rata

JumlahN Jumlah individu4. Desili (n 1)10D1 data keContoh:Tentukan D8 dari data berikut: 45, 20, 35, 67, 47, 19, 21, 80, 48, 53, 63, 46Penyelesaian 19, 20, 21, 35, 45, 46, 47, 48, 53, 63, 67,80Di data kei (n 1)10D8 data ke8(12 1) 10,410Desil ke-8 terletak pada data 10,4 artinya D8 didapatkan dari data ke - 10 ditambah dengan0,4 x ( data 11 – data 10) yaituD8 63 0,4 (67 – 63)D8 63 0,4 (4)D8 63 1,6D8 64,95. PersentilPi data kei ( n 1)100Contoh:Tentukan D75 dari data berikut: 45, 20, 35, 67, 47, 19, 21, 80, 48, 53, 63, 46Penyelesaian 19, 20, 21, 35, 45, 46, 47, 48, 53, 63, 67,80Pi data kei ( n 1)100P75 data ke75(12 1) 9,75100

Persentil ke-75 terletak pada data 9,75 artinya P75 didapatkan dari data ke – 9 ditambahdengan 0,75 x ( data 10 – data 9) yaituP75 53 0,75 (63 – 53)P75 63 0,75 (10)P75 63 7,5P75 70,5Menghitung Modus Median Mean untuk data bergolong. (Tabel distribusi frekwensi)Data hasil tes mata kuliah statisticNointervalfXtf*Xt130 – 39534.5152.5240 – 491444.5567350 – 592054.51010460 – 693264.51936570 – 791874.51269680 - 89784.5563.5790 - 99494.5322 100a. ModusMo b p (b1)b1 b2Mo Modusb Batas kelas interval dengan frekwensi terbanyakp Panjang kelas intervalb1 Frekwensi pada kelas modus dikurangi frekwensi sebelumnya.b2 Frekwensi pada kelas modus dikurangi frekwensi berikutnya.6620

Jadi: Mo 32b 60 – 0,5 59,5p (30 sampai dengan39) 10b1 32 – 20 12.b2 32 – 18 14Mo 59,5 10 (12)12 14 59,5 4,615 64,115b. Median (Md)1 / 2n F)Md b p (fMd Medianb Batas bawah, dimana Median akan terletakn Banyaknya data (jumlah sample)F Jumlah semua frekwensi sebelum kelas medianf Frekwensi kelas medianMd 59,5 10 ( 59,5 10 (1 / 2.100 39)3211)32 59,5 3,4375 62,9775c. Mean (Me)Me ( fx )nfx perkalian antara f dan x ( x nilai tengah tiap interval )n jumlah frekwensi/ sample

Me (6620)100Me 66,21 / 4n Fs)Quartil 1 Tb p (fk1KeteranganTb Tepi bawahP Panjang kelas intervalFk 1 frek wensi pada quartile 1n Jumlah data/ populasi atau sampelFs Jumlah frekwensi sebelum k 1Quartil 1 49,5 10 (Quartil 1 49,5 10 (1 / 4.100 19)206)10Quartil 1 49,5 3Quartil 1 52,5Quartil 3 Tb p (3 / 4n Fs)fk3KeteranganTb Tepi bawahP Panjang kelas intervalfk 3 frek wensi pada quartile 3n Jumlah data/ populasi atau sampelFs Jumlah frekwensi sebelum k 3

Quartil 3 69,5 10 (Quartil 3 69,5 10 (3 / 4.100 71)184)18Quartil 3 69,5 2,222Quartil 3 71,7222Pengukuran Variasi Lelompok1. Rentang DataR Xt – XrR RentangXt Data terbesar dalam kelompokXr Data terkecil dalam kelompok2. VarianSalah satu untuk mengetahui homogenitas kelompok adalah dengan varian. Varianmerupakan jumlah kuadrat semua deviasi nilai nilai indipidual terhadap rata rata kelompok.Akar varians disebut standar deviasi atau simpangan baku.(60 75 85 65 75 75 70 65 65 85) 7210X Simpangan (deviasi) Untuk Nomor 1. adalah 72 – 60 127. adalah 72 – 70 2660S2 6610SD 66 8.124CARA MENGHITUNG VARIAN DAN SIMPANGAN BAKU SEKELOMPOK MHSNo12345Nilai6075856575Simpangan ( Xi- X )- 12313-73Simpangan Kuadrat (Xi- X )21449169499

678910Jumlah X7570656585720 : 10 723-2-7-7130944949169660Berdasarkan perhitungan diatas, maka varian dari kelompok data dari suatu variable tertentudapat dirumuskan menjadi:Rumus untuk data Populasiσ2σ ( Xi X )2Sedangkan standard deviasinya adalahn ( Xi X )2nRumus untuk data Sampels2s fi( Xi X ) fi( Xi X )2n 12n 1Keterangan:σ2 Variabelpopulasiσ Simpangan baku populasis2 sVarian sampel Simpangan baku sampeln Jumlah sampelMenghitung Standar Deviasi Untuk Data Bergolong

Standar Deviasi/simpangan baku dari data yang telah disusun dalam table distribusifrekwensi/data bergolong, dapat dihitung dengan rumus sbb:s fi.( Xi X ) 2(n 1)Untuk data 100 Standar deviasinya dapat dihitung dengan rumus diatasDari table penolong untuk menghitung Standar Deviasi data bergolong di bawah ini terlihatbahwa:N 100, jadi n-1 99 fi (Xi – X ) 2 26,499No12345678Interval20 - 2930 - 3940 - 4950 - 5960 - 6970 - 7980 - 8990 - 99JumlahX X fi361728221095100 fi * Xin5960100X 59,6Jadi Standar Deviasinya adalahs 2649999s 267,67Xi24,534,544,554,564,574,584,594,5fi * Xi73,5207756,515261419745760,5472,55960Xi - X-35,1-25,1-15,1-5,14,914,924,934,9(Xi – X fi(Xi – X 90,0526499

s 16,36Diketahui nilai Statistik dari 130 Mahasiswa seperti tertera pada table berikut. Hitung StandarDeviasi dari data tersebut.No123456789Interval20 - 2829 - 3738 - 4647 - 5556 - 6465 - 7374 - 8283 - 9192 - 100JumlahX X fi36132842151292130Xi243342516069788796fi * Xi721985461428252010359367831927710Xi - X-35,3-26,3-17,3-8,30,79,718,727,736,7(Xi – X 6,894893,12 fi * Xin7710130X 59,3Jadi Standar Deviasi atau Simpangan Bakunya adalah Sebagai BerikutS ss 28935,7129224,3 14,97POPULASI DAN SAMPELa Populasifi(Xi – X 905,612693,7828935,7

Populasi adalah wilayah generalisasi yang terdiri atas objek/subjek yang mempunyaikarakteristik tertentu dan paling sedikit mempunyai satu sifat yang sama yang ditetapkan olehpeneliti.Contoh:1. Mahasiswa STAIN Surakarta2. Jumlah Dosen dan Karyawan3. Jumlah Penduduk Kabupaten Sukoharjo. Dllb SampelSampel adalah sebagian dari populasi/wakil yang akan diteliti atau Sampel adalah sebagiandari jumlah dan karakteristik yang dimiliki oleh populasic Teknik SamplingTeknik Sampling adalah teknik yang digunakan untuk pengambilan sample. Secara skematisterbagi menjadi dua yaitu:

Teknik Sampling adalah teknik yang digunakan untuk pengambilan sample. Secara skematisterbagi menjadi dua yaitu:1. Probability Samplinga). Simple Random Sampling adalah pengambilan sample dilakukan secara acak.b). Proportionate Stratified Random Sampling adalah suatu teknik pengambilansampleapabila populasi mempunyai karakteristik yang tidak homogen berstrata / bertingkatContohPegawai Negeri yang ada di Kabupaten Sukoharjo dilihat dari latar belakangPendidikan ( S3 150, S2 570, S1 7000, SLTA 15000, SLTP 1000, SD 175)c). Disproportionate Stratified Random Sampling adalah untuk menentukan jumlah sample,bila populasi berstrata tapi tidak proporsional.

Contoh( S3 10, S2 8, S1 200, SLTA 400, SLTP 600)d). Cluster Sampling digunakan untuk menentukan sample apabila daerah yang di gunakansangat luas.2. Nonprobability SamplingNonprobability Sampling adalah teknik yang tidak memberikan kesempatan sama padasetiap unsur anggota populasi untuk dipilih menjadi sample.a). Sampling Otomatis adalah teknik pengambilan sample berdasarkan urutan dari anggotapopulasi yang telah diberi nomor urut.b).Sampling Kuota adalah teknik penentuan sampel dari populasi yang mempunyai cirritertentu sampai jumlah kuota (missal menentukan mahasiswa yang mendapat nilai 85dari 2000 mahasiswa)c).d).Sampling Aksidental adalah teknik penetuan sample berdasarkan kebetulan.Sampling Purposive adalah teknik penentuan sample berdasarkan pertimbangantertentu. misal akan meneliti guru agama maka yang diteliti adalah guru yangmengajar MI , MAN dan seterusnyae). Sampling Jenuh adalah pengambilan / penentuan sampel bila semua anggota populasidijadikan sample.f).Snowball Sampling teknik penentuan sempel yang mula mula kecil menjadi besar.Karena sempel disuruh mencari teman temannya untuk dijadikan sempel.3. Menentukan Ukuran Sampel.a). Tabel KrecjieKrecjie dalam menghitung ukuran sample didasarkan atas kesalahan 5%.N1050100150200S104480108132Keterangan:N Jumlah 0003000100000S291306322341348

S SapelContoh: Jika Populasi 300 maka sampelnya adalah 169. Tabel ini untuk tingkat kesalahan5%.b). Nomogram Harry KingNomogram Harry King, ukuran populasinya hanya sampai 2000 tapi tingkat kesalahan5% sampai dengan 15 %. Misal Populasinya 200 dengan tingkat kepercayaan sampleterhadap populasi 95% atau tingkat kesalahan 5% maka jumlah sample yang diambil0,58 * 200 116 orang.c). G Sevilla (Alimuddin Tuwu)s N1 Ne 2N Besar Populasis SampelE Error (nilai kritis)Contoh:N 2187n SampelE Error (nilai kritis)n 21871 2187 * 0.05 2n 21871 2187 * 0.0025n 21876,4675n 338NORMALITAS DATAa. Kurva Normal

Statistk Parametris bekerja dengan asumsi data setiap variable penelitian yang akandiaanalisis membentuk distribusi normal. Jika data tidak normal, maka teknik StatistkParametris tidak dapat digunakan untuk analisis. Sebagai gantinya digunakan teknik statisticlain yang tidak berasumsi bahwa data berdistribusi normal. Teknik Statistik itu dinamakanStatistik Nonparametris.Data dikatakan normal apabila data diatas rata rata dan dibawah adalah sama.Luas Kurva Normal (Umum)Luas Kurva Normal dapat terbagi berdasarkan jumlah standar depiasi dari kelompok datayang membentuk distribusi normal.1. 1s kekiri dan kekanan adalah 34.13%2. 1s, 2s kekiri dan kanan adalah 13. 53%3. 1s, 3s kekiri dan kanan adalah 2. 27% ( Lihat Gambar)Luas Kurva Normal StandarKurva Normal umum dapat dirubah menjadi kurva normal Standarz (X i X )sKeterangan:z Simpangan baku untuk kurva Normal StandarX i Data ke-i dari kelompok suatu dataX Rata rata kelompoks Simpangan bakuContoh:Terdapat 250 mahasiswa mengikuti ujian Statistik. Nilai rata ratanya adalah 6 dan simpanganbakunya adalah 2. Berapa mahasiswa yang mendapatkan nilai 8 keatas.Jawabz (X i X )sz (8 6)2z 1 (Lihat table kurva normal) diperoleh 34.13

Jadi 50% - 34.13% 15.87%15.87% x 250 39.67b. Penggunaan Kurva NormalTerdapat 300 mahasiswa mengikuti ujian Statistik. Nilai rata ratanya adalah 65 dansimpangan bakunya adalah 1.6 Berapa mahasiswa yang mendapatkan nilai 8 keatas.Jawabz (X i X )sz (8 6.5)1.6z (1.5)1.6z 0.9375 (Lihat table kurva normal) diperoleh 32.64Jadi 50% - 32.64% 17.36%17.36% x 300 52.08c. Pengujian Normalitas Data1. Pengujian Dengan Kertas Peluang Normal2. Chi Kuadrat ( 2)Langkah langkaha). Menentukan jumlah klas interval (interval 6)b). Menentukan panjang klas intervali Db Dkkc). Menyusun kedalam table distribusi frekwensid). Menghitung fh (frekwensi harapan)1). Baris pertama 2.27% x Jumlah Data2). Baris kedua 13.53% x Jumlah Data3). Baris ketiga 34.13% x Jumlah Data4). Baris keempat 34.13% x Jumlah Data5). Baris kelima 13.53% x Jumlah Data6). Baris keenam 2.27% x Jumlah Data

e). Menghitung harga* (fo – fh)2*(fo - fh

1. Statistik dan Statistika Penelitian a. Statistik 1). Statistik adalah kumpyang bilangan maupun non bilangan yang disusun dalam table dan atau diagram, yang menggambarkan suatu persoalan. 2). Statistik adalah dalam arti sempit dapat di

Related Documents:

SILABUS A. Silabus Implementasi Kurikulum 2013 B. Silabus Bimbingan dan Konseling dalam Kurikulum 2013 Silabus Assesmen dan Penetapan Peminatan Peserta Didik D. Silabus Praktik Pelayanan Bimbingan dan Konseling dalam BAGIAN 3: 2.1 MATERI PELATIHAN 1. Materi Pelatihan 1 : Implementasi Kurikulum 2013 1.1 Rasional dan Elemen Perubahan Kurikulum 2013

Silabus Kompetisi Sains Nasional (KSN) SMP tahun 2020 memuat lingkup materi yang akan diujikan pada kegiatan KSN. Materi dalam silabus ini mengacu kurikulum yang berlaku dan silabus kompetisi internasional. Isi silabus ini terdiri dari tiga bidang studi yang .

Statistik Inferensial Statistika inferensial: statistik yang digunakan untuk menggeneralisasikan data sampel terhadap populasi. Oleh karena itu terdapat nilai signifikansi (α). Statistik inferensial ada dua macam yaitu : 1. Statistik parametris: suatu uji yang modelnya menetapkan adanya syarat-syarat tertentu

Nasrul, S.Si Staf Pengembangan Standardisasi Statistik Shafa Rosea Surbakti, SST, M.Si. Staf Pengembangan Standardisasi Statistik Srie Pujiasmiati Staf Pengembangan Standardisasi Statistik Zelly Maylani Staf Pengembangan Standardisasi Statistik Yudhi Agustar Sanjaya, SST., M.Stat. Staf Pengembangan Klasifikasi Statistik

SILABUS I. IDENTITAS MATA KULIAH Nama Mata Kuliah : Statistik Kode Mata Kuliah : IPF 205 SKS : 2 SKS Status : Wajib Lulus Dosen : Farida Agus Setiawati,M.Si Eva Imania Eliasa, S.Pd II. STANDAR KOMPETENSI III. INDIKATOR PENCAPAIAN Mahasiswa mampu memahami berbagai konsep dasar statistik dan mengaplikasikannya dalam penyajian dan .

kleine berlin-statistik Introduction The »kleine berlin-statistik 2018« gives an initial overview of the data provided by official statistics. A similar brochure is avail-able for the federal state of Brandenburg (»kleine brandenburg-statistik 2018«). Both booklets are also published in Ger-man.

Analisis kuantitatif yang biasa digunakan adalah analisis statistik. Biasanya analisis ini terbagi ke dalam dua kelompok, yaitu: 1. Statistik Deskriptif Analisis statistik deskriptif adalah statistik yang digunakan untuk menganalisis data dengan cara mendeskripsikan atau menggambarkan data yang telah terkumpul sebagaimana adanya tanpa bermaksud membuat kesimpulan yang berlaku untuk umum atau .

Abrasive Water Jet Processes . Water Jet Machining (invented 1970) A waterjet consists of a pressurized jet of water exiting a small orifice at extreme velocity. Used to cut soft materials such as foam, rubber, cloth, paper, food products, etc . Typically, the inlet water is supplied at ultra-high pressure -- between 20,000 psi and 60,000 psi. The jewel is the orifice in which .