MODUL KULIAH - WordPress

2y ago
112 Views
12 Downloads
1.36 MB
156 Pages
Last View : 1d ago
Last Download : 2m ago
Upload by : Camille Dion
Transcription

Modul STATISTIKA ITeknik Informatika FT-UMJMODUL KULIAHSTATISTIKA 1Disusun Oleh :POPY MEILINATEKNIK INFORMATIKA - FAKULTAS TEKNIKUNIVERSITAS MUHAMMADIYAH JAKARTA2011opi3 five@yahoo.com.sg1

Modul STATISTIKA ITeknik Informatika FT-UMJLEMBAR PENGESAHANModul ini dibuat sebagai bagian dari bahan ajar untuk proses belajarmengajar mata kuliah STATISTIKA 1 untuk mahasiswa semester tigaJurusan Teknik Informatika Fakultas TeknikUniversitas Muhammadiyah JakartaDibuat oleh Dosen Mata Kuliah bersangkutan:Popy Meilina, ST(NIDN: 0305057901)Disahkan di Jakarta,12 Juli 2011Mengetahui,Ketua Jurusan Teknik InformatikaDekan Fakultas TeknikUniversitas Muhammadiyah JakartaUniversitas Muhammadiyah JakartaNurvelly Rosanti, M.KomIr. Mutmainah, S.Sos, MMopi3 five@yahoo.com.sg2

Modul STATISTIKA ITeknik Informatika FT-UMJKATA PENGANTARPuji syukur Kehadirat Allah SWT yang telah ikanmodulSTATISTIKA 1.Adapun tujuan pembuatan modul ini adalah untuk pembelajaranbagi mahasiswa maupun penulis sendiri untuk lebih memahami dalampembelajaran di dalam perkuliahan.Dengan segala kekurangan, penulis mengharapkan kritik dansaran yang sifatnya membangun.Harapan penulis terhadap modul ini yaitu semoga modul inidapat bermanfaat bagi pembaca pada umumnya dan bagi penulissebagai penyusun modul ini pada khususnya.opi3 five@yahoo.com.sg3

Modul STATISTIKA ITeknik Informatika FT-UMJDAFTAR ISI1.Pendahuluan : Sejarah dan Data2.Pendahuluan : Sampel, Populasi, Notasi Ilmiah3.Distribusi Frekuensi4.Ukuran Data Statistik I : Ukuran Pusat5.Ukuran Data Statistik II : Ukuran Letak6.Ukuran Data Statistik III : Ukuran Varian7.Probabilitas I :8.Probabilitas II :9.Distribusi Peluang Diskret I : Distribusi Binomial10.Distribusi Peluang Diskret II : Multinom dan Hypergeometrik11.Distribusi Peluang Diskret III : Distribusi Poisson12.Distribusi Peluang Kontinu I : Distribusi Normal13.Distribusi Peluang Kontinu II : Normal pendekatan Binom14.Regresi dan Korelasiopi3 five@yahoo.com.sg4

Modul STATISTIKA ITeknik Informatika FT-UMJBAB IPokok Bahasan : PendahuluanSejarah dan DataDeskripsi Singkat :Bab ini merupakan pengantar dalam mempelajari Statistika.Anda akan dibantu untuk memahami sejarah dan konsep dasarstatistika.Tujuan Instruksional Khusus1. menjelaskan pengertian dan kegunaan statistika2. menjelaskan pengertian statistika deskriptif dan inferensiabeserta contohnya3. menjelaskan pengertian populasi dan contoh4. menjelaskan jenis-jenis data5. menjelaskan jenis-jenis skalaopi3 five@yahoo.com.sg5

Modul STATISTIKA ITeknik Informatika FT-UMJ1.1Sejarah StatistikPenggunan Sttistik sudah ada sebelum abad ke - 18, pada saatitu negara Babilon, Mesir, dan Roma mengeluarkan catatan tentangnama, usia, jenis kelamin, pekerjaan, dan jumlah anggota keluarga.Kemudian pada tahun 1500, pemerintahan Inggris mengeluarkancatatan mingguan tentang kematian dan tahun 1662 dikembangkancatatan tentang kelahiran dan kematian. Baru pada tahun 1772-1791G. Achenwall menggunakan istilah statistik sebagai k umpulan mengenalkan kata statistika dalam bukunya Statistical Account ofScotland. Tahun 1880, F. Galton pertama kali menggunakan korelasidalam penelitian ilmu hayat. Pada abad 19 Karl Pearson mem peloporipenggunaan metodastatistik dalam berbagai penelitian biologimaupun pemecahan persoalan yang bersifat sosio ekonomis. Tahun1918-1935, R. Fisher mengenalkan analisa varians dalam literaturstatistiknya.1.2Pengertian Statistik dan StatistikaPada umumnya orang tidak membedakan antara statistika danstatistik. Kata statistic berasal dari kata latin yaitu status yang berarti“Negara” (dalam bahasa inggris adalah state ). Pada awalnya kataopi3 five@yahoo.com.sg6

Modul STATISTIKA ITeknik Informatika FT-UMJstatistic diartikan sebagai keterangan-keterangan yang dibutuhkanoleh Negara dan berguna bagi negara. Misal keterangan menganaijumlah keluarga penduduk suatu negara., keterangan mengenaipekerjaan penduduk suatu Negara, dan sebagainya. Perkembanganlebih lanjut menunjukkan bahwa pengertian statistik merupakankumpulan suatu angaka-angka. Misalnya statistik kelahiran, statistikhasil pertanian, statistik penduduk, dan sebagainya.Agar pengertian statistik sebagai kumpulan angka -angka tidakmengaburkan perbedaan pengertian antara kumpulan angka -angkadengan metode sehingga kumpulan angka tersebut jikandalambentuktable/diagram, selanjutnya dianalisa dan ditarik kesimpulan. Inisemua ternyata merupakan pengetahuan tersendiri yang disebutstatistika. Jadi pengertian statistika adalah ilmu pengetahuan yangberhubungan dengan cara-cara pengumpulan, penyajian, pengolahan,analisis data, dan penarikan kesimpulan dari hasil analisis sertamenentukan keputusan. Metode statistik adalah prosedur yangdigunakan dalam pengumpulan, penyajian analisis dan penafsirandata.Statistika dalam pengertian sebagai ilmu dibedakan menjadi dua,yaitu :1. Statistika Deskriptif mempunyai tujuan untuk mendeskripsikanatau memberi gambaran objek yang diteliti sebagaimana adanyatanpa menarik kesimpulan atau generalisasi. Dalam statistikadeskriptif ini dikemukakan cara-cara penyajian data dalam bentuktabel maupun diagram, penentuan rata-rata (mean), modus,median, rentang serta simpangan baku.opi3 five@yahoo.com.sg7

Modul STATISTIKA ITeknik Informatika FT-UMJContoh Masalah Statistika Deskriptif :1.Tabulasi Data2.Diagram Balok3.Diagram Kue Pie4.Grafik perkembangan harga dari tahun ke tahun2. kesimpulan. Sebelum menarik kesimpulan dilakukan suatu dugaanyang diperoleh dari statistika deskriptif.Contoh Masalah Statistika Inferensia :1.31.Pendugaan Statistik2.Pengujian Hipotesis3.Peramalan dengan Regresi/KorelasiPeranan dan Manfaat statistik dalam KehidupanAdapun manfaat Statistik yaitu : Untuk meramalkan Untuk penelitian Untuk menagatur kualitas barang Untuk produktivitas Untuk memperbaiki proses (eksperimen)1.4Macam – macam Data1. Pengertian luberhubungan dengan data. Pengertian data adalah keteranganyang benar dan nyata. Data adalah bentuk jamak dari datum.Datum adalah keterangan atau informasi yang diperoleh dariopi3 five@yahoo.com.sg8

Modul STATISTIKA ITeknik Informatika FT-UMJsuatu pengamatan sedangkan data adalah segala keteranganatau informasi yang dapat memberikan gambaran tentang suatukeadaan.Data ukuran suatu nilaiData bentuk jamak(plural)Datum bentuk tunggalData-dataatau datas(singular)adalah penulisan yang salah.Dari contoh-contoh yang telah diberikan sebelumnya, dapatdiperoleh bahwa tujuan pengumpulan data adalah : Untuk memperoleh gambaran suatu keadaan Untuk dasar pengambilan keputusan2. Syarat data yang baikUntuk memperoleh kesimpulan yang tepat dan benarmakadata yang dikumpulkan dalam pengamatan harus nyata danbenar, demikian sebaliknya.Syarat data yang baik yaitu : Data harus objektif (sesuai dengan keadaan sebenarnya) Data harus mewakili (representative) Data harus up to date Data harus relevan dengan masalah yang akan dipecah3. Pembagian dataData yang telah dikumpulkan dari suatu observasi disebut dataobservasi.opi3 five@yahoo.com.sg9

Modul STATISTIKA ITeknik Informatika FT-UMJ Menurut cara memperolehnya data dibagi atas :1. Data Primer, yaitu data yang dikumpulkan langsung aobservasi sendiri baik di lapangan atau di s penduduk tahun 1980 untuk memperoleh datapenduduk Negara Indonesia.2. Data Sekunder, yaitu data yang dikutip dari sumber lain.Contoh :Suatu perusahaan memperoleh data dari laporanyang ada dari BPS. Menurut sifatnya data dibagi atas :1. Data Kualitatif / kategorik, data yang tidak dalambentuk angka. Contoh : mutu barang di supermarket “X”bagus atau emberi bobot pada setiap kategori.Data Kategorik dapat dibedakan menjadi :(a) Data Ordinal : Urutan kategori menunjukkan tingkatan(ranking)Misalnya:Bagaimana prestasi belajar anda semester lalu?1. Sangat Baik2. Baik3. Sedang-sedang saja4. Buruk5. Sangat Burukopi3 five@yahoo.com.sg10

Modul STATISTIKA ITeknik Informatika FT-UMJ(b) Data Nominal : Urutan/Nilai tidak menunjukkan tingkatanMisalnya :Apa warna favorit anda :1. Ungu2. Abu-abu3. Coklat4. PutihSelain kedua jenis data tersebut, kita juga mengenal :(c) Data Atribut :Nilai data tersebut memberi keterangan atau tanda padasuatu data.Misalnya :Nama :Alamat :2. Data Kuantitatif / numerik, data dalam bentuk angka.Contoh : data hasil ulangan matematika siswa kelasenam di SD Teman adalah 8,9,6,7,8, .Data Kuantitatif dibedakan menjadi 2 yaitu :a. Data Diskrit, data yang dikumpulkan merupakan hasildari membilang. Contoh : keluarga Pak Amir mempunyai3 orang anak laki-lakib. DataKontinu,datayangdiperolehdarihasilpengukuran. Contoh : berat badan siswa kelas enam 40kg, 35 kg, 36 kg, 30 kg, opi3 five@yahoo.com.sg11

Modul STATISTIKA ITeknik Informatika FT-UMJ1.5Pengumpulan DataPengumpulan data menurut waktu dibagi 2 yaitu :a.Cross Section, dalam waktu tertentuContoh : th 2000 ; th 1999b. Time Series, berdasarkan tahun yang laluContoh : tahun 1999 – 2008Untuk meramalkan tahun ke depan1.6Skala PengukuranSkala pengukuran yang digunakan :1. Skala NominalYaitu skala yang paling sederhana disusun menurut jenis(kategorinya) atau fungsi bilangan hanya sebagai simbol untukmembedakan karakteristik satu dengan yang lainnya.Contoh : Seorang peneliti menghadapi data yang berkaitandengan jenis kelamin (perempuan dan laki-laki). Agar penelitidapat menggunakan statistik dalam analisisnya, dituntut untukmelakukan perubahan data tersebut menjadi bentuk angka. empuan dan angka 2 sebagai siswa laki-laki, maka angka 1dan angka 2 merupakan initial dari jenis kelamin perempuandan laki-laki. Untuk selanjutnya peneliti akan selalu berhadapandengan angka 1 dan angka 2 . Dalam hal ini angka 2 tidakberarti lebih besar dari angka 1, karena angka -angka tersebuthanya sebagai simbol atau kode saja. Sepanjang angka -angkayang digunkan oleh peneliti hanya sebagai simbol, maka angkatersebut dimasukkan sebagai kelompok data yang berskalanominal.opi3 five@yahoo.com.sg12

Modul STATISTIKA ITeknik Informatika FT-UMJ2. Skala OrdinalYaitu skala yang didasarkan pada ranking, diurtkan dari jenjangyang lebih tinggi sampai rendah atau sebaliknya.Contoh : hasil ujian akhir suatu SMU menyatakan bahwa :Siswa A sebagai juara 1, siswa B sebagai juara 2, dan siswa Csebagai juara 3. dalam hal ini angka satu mempunyai nilai lebihtinggi daripada angka 2 maupun angka 3, tetapi skala ini tidakbisa menunjukkan perbedaan kemampuan antara A,B, dan Csecara pasti. Juara satu tidak berarti mempunyai kemampuandua kali lipat dari juara duamaupun mempunyai kemampuantiga kali lipat dari kemampuan juara tiga. Di s amping ituperbedaan kemampuan antara siswa juara 1 dengan siswajuara 2, juga berkemungkinan besar tidak sama denganperbedaan kemampuan juara siswa juara 2 dengan siswa juara3. dengan demikian maka rentangan kemampuan siswa untukrentangan kemampuan untuk masing-masing3. Skala IntervalYaitu skala yang menunjukkan jarak antara satu data dengandata yang lain dan mempunyai bobot sama, tetapi tidakmempunyai angka nol mutlak.Contoh : Nilai siswa mempunyai rentangan 0 sampai dengan10. Temperaatur mempunyai rentangan dari 0 sampai dengan100 derajat celcius. Dalam kasus ini siswa yang memperolehnilai 8 mempunyai kemampuan 2 kali siswa yang memperolehnilai 4, panas udara 15 derajat celcius merupakan setengahnyadari panas udara 30 derajat celcius. Tetapi siswa etahuan sama sekali tentang yang diujikan, atau suhuopi3 five@yahoo.com.sg13

Modul STATISTIKA ITeknik Informatika FT-UMJudara berderajat 0 derajat celcius bukan berarti udara tidakbersuhu. Rentangan ini dari jenjang yang satu ke jenjang yanglainnya bersifat konstan. Sehingga skala ini dapat memberikangambaran tentang objek yang dinilai secara konsisten.4. Skala RasioYaitu skala pengukuran yang mempunyai nilai nol mutlak danmempunyai jarak yang sama.Contoh : Ukuran berat, panjang/lebar, umur, dll. Seseorangyang mempunyai berat badan 100 kg adalah 2 klai beratnyadari orang yang mempunyai berat badan 50 kg. Jika berat suatubenda adalah nol, maka benda tersebut benar-benar tidakmempunyai berat. Hal ini menunjukkan kepada kita akadanya).Tabel 1.1 Perbedaan Jenis Skalaopi3 five@yahoo.com.sg14

Modul STATISTIKA ITeknik Informatika FT-UMJSoal Evaluasi :I.Isilah!1. Jelaskan tentang pengertian statistik dan statistika!2. Jelaskan pengertian Statistika deskriptif dan statistikainferensial!3. Jelaskan Jenis-jenis sakla dan berikan contohnya masingmasing!4. Curah hujan rata-rata di kota Bogor yang tercatat selama 30bulan terakhir adalah 4.6 cm. Pernyataan ini termasuk dalamkategori :5. Curah hujan rata-rata di kota Bogor yang tercatat selama 30bulan terakhir adalah 4.6 cm.Berdasarkan pengamatan inimaka diperkirakan pada tahun depan rata-rata curah hujan diBogor 4.5 – 4.7 cm.Pernyataan ini termasuk dalam kategori :6. Bagian dari statistika yang berhubungan dengan metode metode yang berkaitan dengan pengumpulan dan yangberguna adalah:7. Bagian dari statistika yang mencakup semua metode yangberhubungan dengan analisis sebagian data untuk kemudiansampai pada peramalan atau penarikan kesimpulan mengenaikeseluruhan gugus data induknya adalah:8. Seorang mahasiswa yang akan menulis PI akan menelitiapakah ada hubungan antara nilai NEMdengan IPK yangdiperoleh mahasiswa tingkat 1 jurusan Sistem Informasi. Untukini ia mencari datanya melalui BAAK.Data yang diperolehmahasiswa tersebut termasuk data.opi3 five@yahoo.com.sg15

Modul STATISTIKA ITeknik Informatika tinitermasuk dalam statistika deskriptif atau inferensia.a. Akibatpenurunanproduksiminyakolehnegara -negarapenghasil minyak, maka diramalkan harga minyak akan men jadidua kali lipat pada tahun yang akan datang.b. Sekurang-kurangnya 5% dari smua kebakaran yang dilaporkantahun lalu di sebuah kota tertentu diakibatkan oleh tindakansengaja orang-orang yang tidak bertanggung jawab.c. Sebanyak 60% di antara semua pasien yangmenerima obattertentu, ternyata kemudian menderita akibat sampinganya.d. Dengan mengasumsikan bahwa kerusakan akibat musim dinginyang lalu pada tanaman kopi jenis columbia kurang dari 20%,maka diramalkan kenaikan harganya di akhir tahun nanti tidakakan lebih dari 30 sen per kilogramnya.e. Salah satu hasil pol pendapat yang dilakukan baru -baru rikannya pusat tenaga nuklir yang baru.opi3 five@yahoo.com.sg16

Modul STATISTIKA ITeknik Informatika FT-UMJBAB IIPokok Bahasan : Pendahuluan II(Sampel, Populasi, Notasi Ilmiah)Deskripsi Singkat :Bab ini merupakan pengantar dalam mempelajari Statistika.Anda akan dibantu untuk memahami sampel, populasi dan notasiilmiah.Tujuan Instruksional Khusus1. menjelaskan sampel dan populasi2. menjelaskan symbol dalam sampel dan populasi3. menjelaskan bentuk umum notasi penjumlahan serta dalil dalil notasi penjumlahanopi3 five@yahoo.com.sg17

Modul STATISTIKA ITeknik Informatika FT-UMJ2.1 Populasi dan njadiperhatian kita, baik terhingga maupun tak hingga. Dilambangkandengan huruf N. Di waktu lampau, istilah ”populasi” mengandungmakna pengamatan yang diperoleh dari penelitian statistik yangberhubungan dengan orang banyak. Di masa kini, statistikawanmenggunakan istilah itu bagi sembarang pengamatan yang menarikperhatian kita, apakah itu sekelompok orang, binatang, atau bendaapa saja.Banyaknya pengamatan atau anggota suatu populasi disebutukuran populasi. Seandainya ada 600 siswa di suatu sekolah yangkita golongkan menurut golongan darahnya, maka dikatakan kitamempunyai populasi berukuran 600.Dalam inferensia statistik kita ingin memperoleh kesimpulanmengenai populasi, meskipun kita tidak mungkin untuk mengamatikeseluruhan individu yang menyusun populasi. Misalnya saja, dalamusaha menentukan ketepatan rasa dalam makanan tertentu, sehinggatidak mungkin kita menguji semua makanan yang ingin kita jual . Biayayang besar lebih sering menjadi faktor penghalang untuk mengamatisemuaanggotapopulasi.opi3 five@yahoo.com.sgOlehkarenaitu,kitaterpaksa18

Modul STATISTIKA ITeknik Informatika FT-UMJmenggantungkan pada sebagian anggota populasi untuk membantukita menarik kesimpulan mengenai populasi tersebut.Contoh atau Sampel adalah himpunan bagian dari populasi .Dilambangkan dengan huruf n. Kalau kita menginginkan kesimpulandari sampel atau contoh terhadap populasi menjadi sah, kita harusmendapatkan sampel yang mewakili. Kita sering kali tergoda untukmengambil anggota populasi yang memudahkan kita. Cara demik ianini dapat membawa kita pada kesimpulan yang salah hasilkankesimpulan yang konsisten terlalu tinggi atau terlalu rendah nghilangkankemungkinan bias ini, kita perlu mengambil contoh acak sederhana,atau lebih singkat lagi contoh acak atau sampel acak.Contoh Acak Sampel Random Randomized Sample adalahsampel yang diambil dari populasi di mana setiap anggota populasimemiliki peluang yang sama terpilih sebagai anggota sampel.Cara pengacakan :(1) Undian,(2) Tabel Bilangan Acak(3) Program komputer Tabel Bilangan AcakContoh ederhana berukuran 7 dari sejumlah 80 tikus untuk digunakan dalampenelitian laju pertumbuhan tumor pada suatu percobaan penelitiankanker.Jawab : Pertama-tama nomori semua tikus tersebut 01, 02, 03, ., 80dalam urutan sembarang. Selanjutnya secara sesuka kita atau acak,kita baca tabel A.12 mulai baris 28 kolom 16 dan 17 ke arah bawah.opi3 five@yahoo.com.sg19

Modul STATISTIKA ITeknik Informatika FT-UMJJika kita abaikan bilangan-bilangan yang muncul untuk kedua kalinyaatau lebih dan semua bilangan yang lebih besar dari 80, maka contohacak sederhana berukuran 7 kita akan terdiri atas tikus -tikus yangbernomor :19487379266040Parameter dan StatistikParameter: nilai yang menyatakan ciri populasiStatistik (Statistic): nilai yang menyatakan ciri sampelAnda sudah dapat membedakan antara Statistik (tanpa akhiran “a”) Statistic(without “s”)dengan Statistika (dengan “a”) Statistics(with “s”).Penulisan lambang-lambang (Notasi) parameter dan statistik jugaberbeda.Perhatikan Tabel berikut ini :CiriParameterStatistikRata-rata myuxStandar sigmaSRagam, Variance ²s²Proporsi p atau p Deviasi,SimpanganBakuopi3 five@yahoo.com.sg20

Modul STATISTIKA ITeknik Informatika FT-UMJ2.2 Notasi PenjumlahanDalam statistika kita sangat sering menjumlahkan bilangan yangbanyak. Misalnya, kita mugnkin akan menghitung harga rata -ratapasta gigi merk tertentu yang dijual di sepuluh took yang berbedaatau mungkin pula kita ingin mengetahui berapa kali sisi muka munculbila tiga keeping mata uang di lempar beberapa kali.Dengan menggunakan huruf Yunani (sigma) untukmenyatakan“penjumlahan”, kita dapat menuliskan jumlah empat perubahan bobotdengandenganmenggunakannotasiyangdilambangkan (sigma) :n xi 1ipenjumlahani x1 x2 x3 . xn: indeks dari 1,2,3,.n:xi: data/nilai/pengamatan ke-iDalil-1 :Penjumlahan 2 atau lebih peubah (variabel) jumlah masing -masingpenjumlahannyannnn (x y z ) x y zi 1iiiii 1ii 1ii 1i: indeks, 1,2,3,.nxi: nilai ke-i untuk variabel ke-1yi: nilai ke-i untuk variabel ke-2zi: nilai ke-i untuk variabel ke-3opi3 five@yahoo.com.sg21

Modul STATISTIKA ITeknik Informatika FT-UMJDalil-2Jika c adalah konstanta maka :nn cx c xiii 1i 1Dalil-3Jika c adalah konstanta maka :n ci 1 nciContoh :1. Jika diketahui x 1 2 ; x 2 4 ; x 3 7 ; y 1

Modul STATISTIKA I Teknik Informatika FT-UMJ opi3_five@yahoo.com.sg 3 KATA PENGANTAR Puji syukur Kehadirat Allah SWT yang telah memberikan rahmat-Nya, sehingga penulis dapat menyelesaikan modul STATISTIKA 1. Adapun tujuan pembuatan modul ini adalah untuk pembelajaran bagi mahasiswa maupun penulis sendiri untuk lebih memahami dalam

Related Documents:

SILABUS MATA KULIAH 1. IDENTITAS MATA KULIAH Nama Mata kuliah : STATISTIK Kode Mata Kuliah : TW504 Beban / Jumlah SKS : 2 SKS Semester : II (Dua) Prasyarat : - Jumlah minggu / jam pertemuan : (14 x 3 Jam) Pertemuan Nama Dosen : Dodiet Aditya Setyawan, SKM. 2. DESKRIPSI MATA KULIAH : Mata kuliah ini mengenalkan dan menyiapkan mahasiswa untuk

E. Dasar Hukum F. Materi Pokok dan Sub Materi MATERI POKOK 1 KARAKTERISTIK MODUL A. Self Instructional B. Self Contain C. Stand Alone D. Adaptive E. User Friendly MATERI POKOK 2 PENGEMBANGAN MODUL DAN MUTUNYA A. Pengembangan Modul B. Mutu Modul MATERI POKOK 3 PROSEDUR PENYUSUNAN MODUL A. Analisa Kebutuhan Modul B. Penyusunan Modul PENUTUP A .

SILABUS, DAN SATUAN ACARA PERKULIAHAN MATA KULIAH: INOVASI PENDIDIKAN PROGRAM STUDI PENDIDIKAN GURU SEKOLAH DASAR UNIVERSITAS PENDIDIKAN INDONESIA KAMPUS CIBIRU September 2015 . CM.PRD-PGSD-01-04 Identitas Mata Kuliah Nama Mata Kuliah : Inovasi Pendidikan Kode Mata Kuliah : IP 303 Bobot SKS : 2 SKS Semester : 5 Mata Kuliah Prasyarat : Semua Mata Kuliah Semester 1 Dosen : Dr. Hj. Lely Halimah .

Universitas Pamulang Manajemen S-1 Pengantar Manajemen iv MODUL MATA KULIAH PENGANTAR MANAJEMEN IDENTITAS MATA KULIAH Program Studi : Manajemen S-1 Mata Kuliah/Kode : Pengantar Manajemen / EKO0013 Sks : 3 Prasyarat : - Deskripsi Mata Kuliah : Mata Kuliah ini merupakan mata kuliah wajib pada program studi Manajemen S-1 yang membahas

9. Modul OC IV (Organische Stoffklassen und Synthesen) 13 10. Modul PC I (Allgemeine Chemie) 14 11. Modul PC II (Physikalische Chemie II) 15 12. Modul PC III (Physikalische Chemie III) 16 13. Modul PC IV (Physikalische Chemie IV) 17 14. Modul MC (Makromolekulare Chemie) 18 15. Modul BC (Biochemie und Zellbiologie) 19 16. Modul Physik 20 17.

Silaby Mata Kuliah : Epidemiologi D-IV Kebidanan, Hal.-1 FM -POLTEKKES SKA BM 09 04/R0 SYLABUS MATA KULIAH I. Identitas Mata Kuliah Nama Mata Kuliah : Epidemiologi Kesehatan Reproduksi Kode Mata Kuliah : Beban Studi : 2 SKS (T : 1, P : 1) Penempatan : Semester II/ D4 Kebidanan minat Komunitas

TUGAS PENDAHULUAN PRAKTIKUM SISTEM OPERASI MODUL XX April 19, 2014 Pada modul kali ini, mungkin akan sedikit berbeda dengan modul-modul sebelumnya. Masih dapat kita ingat bahwa modul-modul sebelumnya, kita membahas manajemen administrasi dalam sistem operasi Windows. Sekarang, kita beralih kepada sistem operasi yang berbasi GNU/Linux.

tentang konsep dasar laju reaksi dan konsep dasar termodinamika kimia. C. Petunjuk Penggunaan Modul 1. Pelajari daftar isi serta skema kedudukan modul dengan cermat dan teliti karena dalam skema modul akan nampak kedudukan modul yang sedang Anda pelajari ini diantara modul-modul yang lain.