Nama : Trifanny Jesisca NIM : Kelas : 11.2A.05 No. Absen : 50

Slides:



Advertisements
Presentasi serupa
UKURAN PEMUSATAN UKURAN LETAK TopiK Mean Median Modus Geometric mean
Advertisements

Modul V Ukuran Lokasi.
Topik : Menentukan modus dan median pada data Tunggal.
UKURAN PEMUSATAN Rata-rata (average) : mempunyai kecenderungan memusat
UKURAN PEMUSATAN Rata-rata (average) : B A B V
BAB III UKURAN PEMUSATAN
Oleh : Sri Widaningsih, ST, MT
UKURAN NILAI PUSAT DOSEN : LIES ROSARIA ST., MSI.
UKURAN PEMUSATAN DAN LETAK DATA
NAMA : RAHMA APRILIA KELAS : 11.2A.05 NIM : UKURAN GEJALA PUSAT DATA BELUM DIKELOMPOKKAN STATISTIKA DESKRIPTIF.
5.
Gejala Pusat dan Ukuran Letak
NURRATRI KURNIA SARI, M.Pd
UKURAN PEMUSATAN DATA Sub Judul.
BAB VIII (PEMUSATAN DATA) MEDIAN & MODUS
BAB V ukuran pemusatan Dipersiapkan oleh : Ely Kurniawati
BAB 5 UKURAN NILAI PUSAT.
(UKURAN PEMUSATAN DAN UKURAN PENYEBARAN)
STATISTIK DAN PROBABILITAS pertemuan 5 & 6 Oleh : L1153 Halim Agung,S
Jangkauan 1. Kelompok data : 2, 3, 5, 6 maka jangkauan R = ....
(UKURAN PEMUSATAN DAN UKURAN PENYEBARAN)
Ukuran Pemusatan - Data Tunggal
Ukuran Pemusatan (1).
UKURAN PEMUSATAN Rata-rata (average) : B A B V
Resista Vikaliana, S.Si. MM
Statistika Deskriptif BINA SARANA INFORMATIKA Jl. Cut Mutiah No.88 Bekasi Statistika Deskriptif keluar Home Menu Utama Rata2 Hitung Ukuran Gejala.
CHAPTER 1 DESKRIPSI DATA
PEMUSATAN DATA MEDIAN.
UKURAN VARIASI NAMA :DWI INDAHSARI NIM : NO ABSEN: 52 KELAS : 11.2A.05
UKURAN PEMUSATAN Rata-rata (average) : B A B 2
Analisis Data Statistik Deskriptif
STATISTIKA DESKRIPTIF
Nama : Mochammad Zaki Mubarok Kelas : 11. 2A. 05 NIM :
Jangkauan 1. Kelompok data : 2, 3, 5, 6 maka jangkauan R = Xmax – Xmin
Sebelum kita memulai persentasi pagi ini, marilah sejenak kita luangkan waktu untuk berdoa terlebih dahulu. Agar ilmu yang kami sampaikan dapat bermanfaat.
MEDIAN Median digunakan untuk menentukan letak data setelah data disusun menurut urutan nilainya. Contoh: 4, 12, 5, 7, 8, 10, 10 Dit: median ? Jwb: 4,
NURRATRI KURNIA SARI, M.Pd
NAMA Caroline Marenta Simanjuntak NIM KELAS 11.2A.04
UKURAN VARIASI NAMA : Riza Wahyu Lisdyana NIM : NO ABSEN : 30
Analisis Data Statistik Deskriptif
Ukuran Pemusatan - Data Tunggal
UKURAN PEMUSATAN Rata-rata (average) : B A B V
(UKURAN PEMUSATAN DAN UKURAN PENYEBARAN)
KOMPETENSI DASAR Siswa dapat Menghitung ukuran pemusatan, ukuran letak, dan ukuran penyebaran data, serta penafsirannya.
Tugas Moving Average Rani Wahyuningsih B.04.
(UKURAN PEMUSATAN DAN UKURAN PENYEBARAN)
CHAPTER 1 DESKRIPSI DATA
LATIHAN SOAL REGRESI DAN KORELASI
EVITA FITRI Program D3 AMIK BSI Komputerisasi Akuntansi
REGRESI & KORELASI NAMA : Dwi Riska NIM : KELAS : 11.2A.05.
LATIHAN SOAL REGRESI DAN KORELASI
REGRESI & KORELASI NAMA :ERNI INDRIYANI NIM : NO ABSEN : 19
LATIHAN SOAL REGRESI DAN KORELASI
Statistika Deskriptif BINA SARANA INFORMATIKA Jl. Cut Mutiah No.88 Bekasi Statistika Deskriptif keluar Home Menu Utama Rata2 Hitung Ukuran Gejala.
CHAPTER 1 DESKRIPSI DATA
UKURAN PEMUSATAN Rata-rata (average) :
LATIHAN SOAL REGRESI DAN KORELASI
REGRESI DAN KORELASI Nama : Mochammad Zaki Mubarok Kelas : 11.2A.05
STATISTIKA DESKRIPTIF
UKURAN VARIASI NAMA :ERNI INDRIYANI NIM : NO ABSEN : 19
Jangkauan 1. Kelompok data : 2, 3, 5, 6 maka jangkauan R = ....
UKURAN PEMUSATAN Dr. Srikandi Kumadji, MS.
UKURAN PEMUSATAN Rata-rata (average) : B A B V
Setelah data diperoleh, selanjutnya data diproses melalui tiga macam ukuran, yaitu :
REGRESI & KORELASI NAMA : DWI INDAHSARI NIM : NO ABSEN : 52
LATIHAN SOAL REGRESI DAN KORELASI
LATIHAN SOAL REGRESI DAN KORELASI
Pendapatan (X) Pengeluaran (Y)
PEMUSATAN DAN LETAK DATA
Ukuran Pemusatan - Data Tunggal
Transcript presentasi:

Nama : Trifanny Jesisca NIM : 11142412 Kelas : 11.2A.05 No. Absen : 50 “ Ukuran Gejala Pusat Data Belum Dikelompokkan “ Dosen : Herlawati, A.md, S.si, MM, M.Kom Nama : Trifanny Jesisca NIM : 11142412 Kelas : 11.2A.05 No. Absen : 50

   

   

   

Median ( Me ) Dik : X₁ = 3, X₂ = 5, X₃ = 7  Data ganjil, n = 3 maka ; x = ( n – 1 )/ 2 = ( 3 – 1 )/ 2 = 2/2 = 1 Me = Xₓ₊₁ = X₁₊₁ = X₂ = 5  Data genap, n =4, X₁ = 3, X₂ = 5, X₃ = 7, X₄ = 8 x = n/ 2 = 4/ 2 = 2 Me = ½ (Xₓ + Xₓ₊₁) = ½ (X₂ + X₂₊₁) = ½ ( 5 + 7 ) = ½ ( 12 ) = 6

6. Modus ( Mo ) Dik : X₁ = 3, X₂ = 5, X₃ = 7, X₄ = 7 maka ; Mo = 7  Karena muncul 2x 7. Quartil ( Qᵢ ) Dik : X₁ = 3, X₂ = 5, X₃ = 7, n = 3 Qᵢ = i ( n + 1 ) / 4 Q₁ = 1 ( 3 + 1 ) / 4  Q₁ = X₁ + 0 ( X₂ – X₁ ) = 1 ( 4) / 4 = 3 + 0 ( 5 – 3 ) = 4/ 4 = 3 + 0 ( 2 ) = 1 = 3 + 0 = 3 Q₂ = 2 ( 3 + 1 ) / 4  Q₂ = X₂ + 0 ( X₃ – X₂ ) = 2 ( 4) / 4 = 5 + 0 ( 7 – 5 ) = 8/ 4 = 5 + 0 ( 2 ) = 2 = 5 + 0 = 5 Q₃ = 3 ( 3 + 1 ) / 4  Q₃ = X₃ + 0 ( X₄ – X₃ ) = 3 ( 4) / 4 = 7 + 0 ( 0 – 7 ) = 12/ 4 = 7 + 0 ( -7 ) = 3 = 7 + 0 = 7 Note : Quartil Ke – 2 = Medin

8. Desil ( Dᵢ ) Dik : X₁ = 3, X₂ = 5, X₃ = 7 , n = 3 maka ; Dᵢ = i ( n + 1 ) / 10 D₅ = 5 ( 3 + 1 ) /10  D5 = X₂ + 0 ( X₃ – X₂ ) = 5 ( 4 ) / 10 = 5 + 0 ( 7 – 5 ) = 20 /10 = 5 + 0 ( 2 ) = 2 = 5 + 0 = 5 9. Persentil ( Pᵢ ) Pᵢ = i ( n + 1 ) / 100 P₄₀ = 40 ( 3 + 1 ) /100  P40 = X₁ + 0,6 ( X₂ – X₁ ) = 40 ( 4 ) / 100 = 3 + 0,6 ( 5 – 3 ) = 160 /100 = 3 + 0,6 ( 2 ) = 1,6 = 3 + 1,2 = 4,2