Bab 1 Pendahuluan. ------------------------------------------------------------------------------ Bab 1 ------------------------------------------------------------------------------

Slides:



Advertisements
Presentasi serupa
Distribusi Probabilitas 1
Advertisements

BAHAN AJAR STATISTIKA ELEMENTER MAA 306
SEKILAS STATISTIKA 1. Menjelaskan konsep dasar data & pembagiannya 2
STATISTIK vs STATISTIKA
Bab 1 Pendahuluan Pendahuluan
Analisis Data BETRI SIRAJUDDIN.
? 1. Konsep Statistika STATISTIKA : Kegiatan untuk : mengumpulkan data
STATISTIK vs STATISTIKA
STATISTIK By : Meiriyama Program Studi Teknik Informatika
STATISTIK I (DESKRIPTIF) MKF
Bab 17 Estimasi Melalui Pensampelan Matriks Estimasi Melalui.
Pengujian Hipotesis Parametrik 2
Bab 3 Skala Ukur.
Nonparametrik: Data Tanda
Bab 7C Pengujian Hipotesis Parametrik Bab 7C.
Karakteristik Butir Model Ojaif Normal
Bab 8B Estimasi Bab 8B
Distribusi Probabilitas 2
Bab 3B Statistika Deskriptif: Parameter Populasi 2.
Pengujian Hipotesis Parametrik1
1. Statistika dan Statistik
Bab 12 Nonparametrik: Data Tanda Bab
METODOLOGI PENELITIAN
PENGANTAR STATISTIKA MANAJEMEN
PENGANTAR STATISTIKA DAN PROBABILITAS
B A B I A. PENGERTIAN STATISTIK
Metode Penelitian Ilmiah
PENGERTIAN STATISTIK DAN STATISTIKA
SKALA NOIR : BAHAN AJAR STATISTIKA
Assalaamu’alaikum.....
BIO STATISTIKA JURUSAN BIOLOGI
KONSEP DASAR STATISTIKA
STATISTIKA Jurusan PWK-FT-UB Pertemuan ke-2/2-4,14-16
PENGANTAR STATISTIKA LANJUTAN
Irman Somantri, S.Kp., M.Kep.
DR.EUIS ETI ROHAETI,M.PD WAHYU HIDAYAT, M.PD.
PENGOLAHAN dan analisis DATA
PENGANTAR STATISTIKA.
PENGANTAR STATISTIKA.
Distribusi Probabilitas Pensampelan 1
Statistika Deskriptif: Statistik Sampel
13. ANALISIS DATA PERSIAPAN LANGKAH – LANGKAH ANALISIS DATA
Bab 25 Pencocokan Model.
BAHAN AJAR STATISTIKA PROGRAM PASCA SARJANA MAGISTER ADMINISTRASI PUBLIK UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH PALANGKARAYA Oleh : Bulkani.
PENGANTAR STATISTIKA DAN PROBABILITAS
DALAM PERKULIAHAN STATISTIK 1
PENGANTAR STATISTIKA.
PENGENALAN MATA KULIAH STATISTIKA
Statistik Komputasi Pendahuluan.
Statistika dan Penerapannya
BAB I PENDAHULUAN Kata statistik berasal dari bahasa Italia statista yang berarti negarawan. Istilah tersebut pertama digunakan oleh Gottfried Achenwall.
? 1. Konsep Statistika STATISTIKA : Kegiatan untuk : mengumpulkan data
Parameter dan Statistik Ukuran Penyebaran (Keragaman) Data
Analisis Data Penelitian
PENDAHULUAN.
STATISTIKA DESKRIPTIF
STATISTIKA DASAR.
Pertemuan ke-1 Matakuliah Statistika Akuntansi UII
PENGANTAR STATISTIKA DASAR
Statistik Dasar Kuliah 8.
TINJAUAN UMUM DATA DAN STATISTIKA
Pengantar Statistika Bab 1
STATISTIKA Konsep. statistik : menunjuk pada angka,
BAB I PENDAHULUAN Kata statistik berasal dari bahasa Italia statista yang berarti negarawan. Istilah tersebut pertama digunakan oleh Gottfried Achenwall.
13. ANALISIS DATA PERSIAPAN LANGKAH – LANGKAH ANALISIS DATA
STATISTIK 1 PENDAHULUAN
Pengantar Statistik Inferens
STATISTIKA PROBABILITAS
Pengertian dan Kegunaan Statistika
PENGANTAR PERKULIAHAN STATISTIKA PROBABILITAS
Transcript presentasi:

Bab 1 Pendahuluan

Bab Bab 1 PENDAHULUAN A. Hakikat Statistika 1. Asal Kata Kata statistika berasal dari kata “status” atau “statista” yang berarti negara Tulisan Aristoteles “Politeia” menguraikan keadaan dari 158 negara yakni sumber dari kata “statistika” Pada awalnya, status atau statista mencatat data dari berbagai negara

Bab Pemantapan Kata Statistika Pada abad ke-17 dan ke-18 ada tiga istilah yang bersaing Political arithmetic (di Inggris abad ke-17) Publisistika Statistika (oleh Achenwall dari Jerman pada pertengahan abad ke-18, dan di- turuti oleh Sir John Sinclair di Inggris) Yang bertahan adalah kata “statistika” Pada saat ini kita mengenal statistika yang teoretik serta statistika terapan. Statistika yang teoretik dikenal juga sebagai statistika matematik Statistika Teoretik (Matematik) Statistika Terapan Di sini kita membahas statistika terapan dengan memanfaatkan rumus statistika yang diperoleh dari statistika teoretik

Pendahuluan Probabilitas Statistika Ketika cabang matematika bernama probabilitas muncul maka probabilitas didekati secara rumus matematika dan secara data statistika Bersama itu muncul dua istilah yang kini umum dikenal Probabilitas matematik Probabilitas statistik Probabilitas statistik menggunakan data yang terkumpul serta juga menggunakan rumus matematika Statistika yang kini kita kenal sekarang merupakan perkembangan dari probabiltas statistika Statistika menggunakan data dari lapangan serta menggunakan rumus probabilitas matematik

Bab Statistika Terapan Di sini hanya dibicarakan statistika terapan Penerapan dilakukan di banyak bidang, baik pada ilmu alam maupun pada ilmu sosial Di bidang ilmu alam dikenal fisika statistik, di bidang ilmu teknik dikenal dengan nama stokastik, dan bidang ilmu pertanian banyak menggunakan statistika Di bidang ilmu sosial, statistika digunakan di berbagai bidang ilmu seperti Psikologi Pendidikan Ekonomi Sosiologi Manajemen Linguistik Kesehatan masyarakat

Bab Fungsi Statistika Terapan Statistika terapan dapat dibagi ke dalam beberapa kategori Statistika deskriptif Statistika inferensial Statistika deskriptif mereduksi data ke dalam beberapa besaran untuk disajikan secara bermakna Statistika inferensial membuat kesimpulan dari data yang diperoleh meliputi Pengujian hipotesis Estimasi Pengambilan keputusan

Bab Kategori Statistika Terapan Dari segi persyaratan parameter, dikenal statistika terapan berbentuk Statistika parametrik Statistika nonparametrik Dari segi variabel, dikenal statistika terapan berbentuk Univariat dan bivariat Multivariat Dari segi pengetahuan awal, dikenal statistika terapan berbentuk Tanpa melibatkan pengetahuan awal Statistika Bayes yang melibatkan pengetahuan awal

Bab Penggunaan Statistika Terapan Statistika terapan banyak digunakan untuk Memberikan gambaran secara kuantitatif tentang keadaan data Melakukan estimasi dan prediksi untuk pengambilan keputusan Menguji hipotesis deduktif dan induktif serta mengambil keputusan di dalam penelitian ilmiah Menemukan karakteristik pendapat orang banyak di dalam poling pendapat Data untuk statistika terapan dapat diperoleh melalui Ujian Survei Eksperimen

Bab Statistika pada Pengujian Hipotesis dalam Penelitian Ilmiah Masalah Kajian teoretik dan argumentasi Hipotesis penelitian Pengujian hipotesis Jika menggunakan statistika Hipotesis statistika Data populasiData sampel Hasil penelitian Uji hipotesis Hasil penelitian

Bab Statistika Terapan dalam Pengolahan Data Tujuan Sasaran Pengukuran Data Olah data Informasi Penggunaan informasi Matematika Statistika Riset operasional

Bab B. Data 1. Besaran Statistika berbicara tentang data dalam bentuk besaran (dimensi) Besaran adalah sesuatu yang dapat dipaparkan secara jelas dan pada prinsipnya dapat diukur Contoh 1. Beberapa bentuk besaran (a) banyaknya orang (b) nilai ujian (c) harga barang (d) sikap terhadap pendidikan (e) kepeminpinan ketua (f) tegangan listrik

Bab Lambang Besaran Demi kemudahan penulisan, besaran dapat dinyatakan melalui lambang Dalam hal ini kita perlu menyebut lambang itu mewakili bsaran apa Contoh 2 Beberapa lambang besaran  = banyaknya hewan  = banyaknya orang  = tingkat status hotal WAN = banyaknya wanita L = banyaknya lelaki T = tingkat siswa di kelas X = nilai hasil ujian

Bab Lambang Aksara Demi kemudahan penulisan, lambang yang banyak digunakan adalah huruf Pada umumnya, huruf untuk lambang biasanya berasal dari Abjad Latin (kapital dan nonkapital) Abjad Yunani (kapital dan nonkapital) Pada suatu penggunaan, dapat saja terjadi bahwa huruf kapital dan huruf nonkapital dari abjad yang sama mewakili besara berbeda Abjad X dan x, misalnya, dapat mewakili besaran yang berbeda

Bab Abjad Yunani Nama Kapital kecil alpha Α α nu Ν ν beta Β β xi Ξ ξ gamma Γ γ omicron Ο ο delta Δ δ pi Π π epsilon Ε ε rho Ρ ρ zeta Ζ ζ sigma Σ σ, ς eta Η η tau Τ τ theta Θ θ upsilon Υ υ iota Ι ι phi Φ φ kappa Κ κ khi Χ χ lambda Λ λ psi Ψ ψ mu Μ μ omega Ω ω

Bab Lambang Besaran dengan Keterangan Agar fleksibel, lambang huruf dapat diberikan keterangan Ada berbagai cara untuk memberi keterangan pada lambang Keterangan biasa X (s = 7) hasil belajar untuk siswa ke-7 X = rerata Keterangan indeks X 1 = hasil belajar siswa ke-1 X 2 = hasil belajar siswa ke-2 K A = kelas paralel A K B = kelas paralel B

Bab Macam Besaran Macam besaran dapat dilihat dari banyak sudut Macam besaran dari segi ketetapan nilai adalah Konstanta = nilai besaran adalah tetap Variabel = nilai besaran dapat berubah-ubah Besaran Konstanta Variabel UmumKhusus Tak acak (mate- matik) Acak (probabi- listik)

Bab Konstanta umum (universal) Berlaku umum di semua keadaan dan tempat Contoh 3  = 3,14159 … e = 2,71828 … Konstanta khusus Berlaku pada keadaan dan tempat tertentu Contoh 4 Y = a X + b a dan b adalah konstanta mewakili sesuatu misalkan a adalah harga satuan

Bab Variabel tak acak (matematik) Nilainya ditentukan oleh keadaan yang sepenuhnya diketahui Contoh 5 X = banyaknya buku tulis yang dibeli Y = kecepatan putaran suatu alat Variabel acak (probabilistik) Nilainya ditentukan oleh keadaan yang tidak sepenuhnya kita ketahui Contoh 6 X = tampilan mata 6 pada lemparan dadu Y = angka hadiah pertama pada lotere Z = nilai ujian siswa

Bab C. Variabel pada Statistika 1. Pendahuluan Statistika banyak menggunakan variabel, pada umumnya, berbentuk variabel acak Mereka terletak pada berbagai bidang ilmu, meliputi Psikologi Pendidikan Ekonomi Ilmu sosial Sistem informasi Bahasa Fisika dan sebagainya

Bab Skala Variabel Skala adalah suatu ciri pada besaran atau variabel yang memungkinkannya untuk dinyatakan dalam bentuk bilangan Skala digunakan pada pengukuran Beberapa macam skala meter untuk jarak detik untuk waktu desibel untuk kuat suara ampere untuk arus listrik 0 dan 1 untuk menyatakan salah dan betul 1 sampai 10 pada nilai ujian di SMA 1 sampai 5 pada penilaian dari buruk ke baik Stevens mengemukakan empat macam skala ukur Nominal Ordinal Interval Rasio

Bab Skala nominal Ciri skala : hanya membedakan Contoh 7 Nomor rumah 13 Nomor mahasiswa Nomor telepon Pengkodean Pria = 1 Wanita =2 Jakarta Pusat = 1 Jakarta Barat = 2 Jakarta Selatan = 3 Jakarta Timur = 4

Bab Skala Ordinal Ciri : membedakan menunjukkan peringkat Contoh 8 Juara pertama = 1 Juara kedua = 2 Juara ketiga = 3 Lulus SD = 1 Lulus SMP = 2 Lulus SMA = 3 Jarak di antara 1 ke 2 serta 2 ke 3 tidak harus sama (bisa sama dan juga bisa tidak sama)

Bab Skala Interval Ciri : membedakan menunjukkan peringkat berjarak sama Contoh 9 temperatur potensial – 2 volt – 1 volt 0 volt 1 volt Jarak di antara 25 0 ke 26 0 sama dengan jarak di antara 26 0 ke 27 0 Tidak harus memiliki titik 0 tulen

Bab Skala Rasio Ciri : membedakan menunjukkan peringkat berjarak sama memiliki titik 0 tulen Contoh 10 Banyaknya orang 0 orang 1 orang 2 orang 3 orang Rasio 6 : 2 = 3 8 : 2 = 4 adalah tetap

Bab Perbedaan di antara skala itu beda peringkat jarak sama nol tulen nominal ordinal interval rasio

Bab Nilai Variabel Dikenal nilai dikotomi dan nilai politomi Dikotomi Hanya ada dua nilai berbeda Sering dinyatakan sebagai 0 dan 1 Setuju = 1 Tidak setuju = 0 Betul = 1 Salah = 0 Lulus = 1 Tidak lulus = 0 Tinggi = 1 Rendah = 0 dan seterusnya

Bab Contoh 11 Skala dikotomi pada hasil ujian Peserta Butir ujian

Bab Politomi Terdapat lebih dari 2 macam nilai, dengan berbagai bentangan, seperti 0, 1, 2, 3, …, 10 0, 1, 2, 3, …, 100 1, 2, 3, 4, 5 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7 200, 201, 202, …, , 20, 30, …, 100 dan sebagainya Ada nilai terendah dan nilai tertinggi sesuai dengan bentangannya

Bab Contoh 12 Skala politomi pada suatu kuesioner Respon- Butir den

Bab Diskrit dan Kontinu Garis nilai Dari kecil ke besar, nilai dapat dipetakan pada garis dan dikenal sebagai garis nilai Dalam hal tertentu, nilai tidak menempati semua letak di garis; nilai hanya menempati letak tertentu, seperti Dalam hal tertentu lainnya, nilai menempat semua letak di garis, seperti

Bab Diskrit Variabel diskrit memiliki nilai yang tidak menempati semua letak pada garis nilai Pada garis nilai, nilai variabel diskrit melompat- lompat Contoh 13 –3 –2 – lompatan 1 0 ½ 1 1½ 2 2½ lompatan ½ –50 – lompatan 25 di antaranya tidak ada nilai dari variabel

Bab Kontinu Variabel kontinu memiliki nilai yang menempati seluruh letak pada garis nilai (tidak ada lompatan) Terdapat tak hingga banyaknya nilai pada garis nilai Jarak antara dua nilai dapat saja tak hingga kecilnya 0, … – 3– 2– 10123

Bab Diskrit Semu Variabel sesungguhnya adalah kontinunu, namun penampilan nilainya tampak seperti diskrit Misalnya nilai dari suatu variabel kontinu hanya ditunjukkan sebagai 0, 0,5, 1, 1,5, 2, 2,5, 3, 3,5, 4, 4,5, 5 atau 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10 Biasanya batas nilai yang ditampilkan adalah setengah ke bawah sampai setengah ke atas

Bab Cakupan Untuk suatu bentangan nilai, nilai awal dan nilai akhir dapat tercakup dan dapat juga tidak tercakup Tercakup dikenal sebagai inklusif Tidak tercakup dikenal sebagai eksklusif Hanya terdapat pada variabel diskrit Lambang tercakup adalah  dan  Lambang tidak tercakup adalah Inklusif 10 dapat berupa X  10 dan X  10 artinya 10 tercakup (di dalam cakupan) Eksklusif 10 dapat berupa X 10 artinya 10 tidak tercakup (di luar cakupan)

Bab Contoh 14 Suatu variabel diskrit X memiliki nilai Daripadanya ditemukan hal sebagai berikut 4  X  12 (4 inklusif, 12 inklusif) < X  12 (4 eksklusif, 12 inklusif)  X < 12 (4 inklusif, 12 eksklusif) < X < 12 (4 eksklusif, 12 eksklusif)

Bab Contoh 15 Variabel diskrit X dengan nilai dari 7 sampai 11, 7 7,25 7,50 7,75 8 8,25... Tentukan nilai diskrit itu untuk (a) 7  X  11 (b) 7 < X  11 (c) 7  X < 11 (d) 7 < X < 11

Bab Mengubah Nilai Kontinu Menjadi Diskrit Semu Nilai diskrit semua mencakup semua nilai setengah ke bawah dan setengah ke atas Salah satu nilai atas atau bawah inklusif dan satunya lagi eksklusif 6,5  X < 7,5 menjadi 7 137,5  X < 162,5 menjadi ,5 7 7, ,5162,5 150

Bab Derajat Kebebasan Derajat kebebasan (DK) adalah banyaknya kebebasan untuk memberi nilai kepada variabel Kebebasan akan berkurang jika pemberian nilai kepada variabel diberi syarat Makin banyak syarat makin kecil derajat kebebasan Tanpa Syarat Isikan 5 angka ke 5 kotak tanpa syarat misalnya DK = 5 Pada umumnya DK = N

Bab Dengan satu syarat Isikan angka pada masing-masing dari 5 kotak dengan syarat jumlahnya ganjil Agar jumlahnya ganjil, kotak ke-5 sudah tidak bebas DK = 5 – 1 = 4 Pada umumnya, dalam kasus seperti ini, derajat kebebasan menjadi DK = N – 1 Tidak bebas

Bab Dengan dua syarat Isikan kotak berikut dengan angka dengan syarat jumlah pada baris adalah genap dan jumlah pada lajur adalah ganjil Derajat kebebasan DK = (5 – 1)(3 – 1) = 8 Dari 15 kotak hanya 8 yang bebas diisi Pada umumnya, dalam kasus ini, derajat kebebasan adalah DK = (baris – 1)(lajur – 1)

Bab D. Hubungan Fungsional 1. Pendahuluan Dua atau lebih variabel dapat berhubungan secara fungsional Dalam hubungan fungsional adalah variabel yang independen (bebas diberi nilai) dan ada variabel yang dependen (tidak bebas diberi nilai) Dalam hubungan fungsional, perubahan nilai pada variabel independen mengubah nilai pada variabel dependen Hubungan fungsional (dikenal juga sebagai fungsi) memiliki sejumlah kemungkinan, seperti univariat dan multivariat linier dan nonlinier

Bab Fungsi Univariat Pada umumnya, fungsi univariat dapat dinyatakan dalam bentuk y = f(x) atau y = g(x) atau y = f 1 (x) Misalnya y = 2 x + 1 atau f(x) = 2 x + 1 x = variabel independen 2 = koefisien 1 = konstanta y = variabel dependen Apabila nilai x berubah maka nilai y turut berubah Misal lain y = a x 2 + b x + c y = 2 x x + 2

Bab Fungsi univariat linier Fungsi univariat adalah linier jika dilukiskan pada sistem koordinat hasilnya adalah garis lurus Fungsi linier y = 2 X + 1 memiliki nilai, misalnya, X – 3 – 2 – Y – 5 – 3 – x y y = 2 x

Bab Contoh 16 Lukis grafik fungsi linier univariat berikut ini (a) y = 2 x – 1 (b) y = 0,5 x + 2,5 (c) y = – x + 3 (d) y = – 2 x + 3 (e) y = – 1,5 x + 2 Fungsi univariat nonlinier Grafik fungsi tidak menunjukkan garis lurus Misalnya y = 2 x 2 + 1

Bab Contoh 17 Salah satu bentuk fungsi univariat nonlinier yang dikenal dengan nama fungsi normal Dilukis menjadi X n (X;  X,  X )

Bab Fungsi Bivariat dan Multivariat Fungsi bivariat memiliki dua variabel independen sedangkan fungsi multivariat memiliki banyak variabel independen Fungsi bivariat dan fungsi multivariat dapat berbentuk linier dan nonlinier Bentuk fungsi bivariat linier z = 2 x + 3 y – 6 x dan y = variabel independen z = variabel dependen 2 dan 3 = koefisien 6 = konstanta Apabila dilukis, fungsi ini menghasilkan garis lurus (dalam ruang)

Bab Nilai fungsi ini dapat hitung sebagai berikut z = 2 x + 3 y – 6 Nilai x Nilai y Nilai z – 2 – 2 – 16 – 1 – 13 0 – 10 1 – 7 2 – 4 – 1 – 2 – 14 – 1 – 13 0 – 8 1 – 5 2 – 2 0 – 2 – 12 – 1 – 9 0 – 6 1 – 3 2 0

Bab Nilai x Nilai y Nilai z 1 – 2 – 10 – 1 – 7 0 – 4 1 – – 2 – 8 – 1 – 5 0 – Lukisan garis lurus dalam ruang dan tidak dilukiskan di sini Fungsi multivariat linier berbentuk y = a 1 x 1 + a 2 x 2 + a 3 x 3 + … + b

Bab Penampilan Fungsi Tampak dari uraian dan contoh di muka, fungsi dapat ditampilkan dalam beberapa bentuk Bentuk rumus Bentuk tabel Bentuk grafik Bentuk rumus cocok untuk elaborasi secara matematik Bentuk tabel cocok untuk melihat bilangan pada berbagai keadaan Bentuk grafik cocok untuk memberikan gambaran visual tentang fungsi

Bab Interpolasi Linier Fungsi bentuk tabel menggunakan bilangan yang nilainya melompat-lompat Pencarian nilai di antara lompatan dapat dilakukan melalui interpolasi Jika jarak lompatan tidak terlalu besar, maka interpolasi dapat dilakukan dengan anggapan bahwa keadaan di antara dua lomptan berurutan adalah linier Interpolasi seperti ini dikenal sebagai interpolasi linier Perhitungan pada interpolasi linier dilakukan melalui proporsi

Bab Perhitungan interpolasi linier Contoh 18 X Y Jika X = 4,3 berapakah Y X 3 4 4,3 5 6 Y Y a = 4,3 – 4 = 0,3 b = 5 – 4 = 1 c = Y – 150 d = 200 – 150 = 50 Menurut proporsi c = 0,3 x 50 = 15 Y = c = 165 a b c d

Bab Contoh 19 Tabel y = f(x) menunjukkan x 0,70 0,71 0,72 0,73 0,74 0,75 y 0,7580 0,7611 0,7642 0,7673 0,7704 0,7734 Melalui interpolasi linier, tentukan (a) x = 0,715 y = (b) x = 0,738 y = (c) x = 0,742 y = (d) y = 0,7650 x = (e) y = 0,7600 x = (f) y = 0,7720 x =

Bab Transformasi Transformasi adalah perubahan bentuk (form) menurut aturan tertentu Ada bermacam transformasi, di antaranya, Transformasi linier Tranformasi nonlinier Transformasi adalah linier jika grafik di antara nilai transformasi dan nilai asli menunjukkan garis lurus Transformsi nonlinier terdiri atas bermacam transformasi, di antaranya, Kuadratis Logaritmis Dinormalkan Resiprokal

Bab Transformasi linier Transformasi linier terjadi melalui hubungan fungsional yang linier Misal Dari X Ke Y Rumus transformasi linier adalah Fungsi transformasi ini adalah linier

Bab Contoh 20 Transformasi linier di antara X dan Y adalah sebagai berikut Hitunglah nilai hasil transformasi (a)  = 50  = 10 X = 12 Y = (b)  = 500  = 100 X = 80 Y = (c)  = 5  = 0,1 X = – 1,5 Y = (d)  = – 10  = 10 X = 0 Y = (e)  = 6,5  = 0,2 X = 1,7 Y = (f)  = 100  = 15 X = 80 Y =

Bab E. Notasi Matematika 1. Jenis Notasi Ada banyak jenis notasi matematika, namun di sini, hanya dibicarakan notasi untuk Penjumlahan Perkalian Faktorial Kombinasi Mereka sering digunakan di dalam perhitungan, dan di sini, terutama penjumlahan dan perkalian banyak digunakan Perhitungan melalui notasi matematika ini dapat dilakukan dengam cepat dengan bantuan kalkulator elektronik

Bab Notasi Penjumlahan Notasi penjumlahan menggunakan huruf Yunani  Misalkan terdapat nilai X 1 = 6 X 2 = 8 X 3 = 7 X 4 = 9 X 5 = 1 X 6 = 3 X 7 = 4 maka penjumlahan yang dilakukan untuk X dari i = 2 sampai i = 6

Bab Jika penjumlahan mencakup semua i yang ada, maka ada kalanya batas jumlah tidak lagi disebut, misalnya,  X = X 1 + X 2 + X 3 + X 4 + X 5 + X 6 + X 7 = = 38 Contoh 21 Variabel X memiliki sejumlah nilai sebagai berikut X maka  X = = 38 (  X) 2 = (38) 2 = 1444  X 2 = = 256

Bab Contoh 22 Contoh 21 dapat dihitung melalui cara sebagai berikut X X  X = (  X) 2 = 38 2 =  X 2 = Cara ini sering digunakan serta memudahkan pemeriksaan perhitungan

Bab Contoh 23 Data X dan Y adalah sebagai berikut X Y X 2 Y 2 XY  X = 37  Y = 83  X 2 = 215  Y 2 = 1019  XY = 412 (  X) 2 = 1369 (  Y) 2 = 6889

Bab Contoh 24 Hitunglah  X, (  X) 2, dan  X 2 untuk data (a) X = 12, 17, 9, 11, 7, 14, 10, 6, 13 (b) X = 0,5, 4,2, 3,5, 6, 3,6, 5,5 (c) X = 4, – 2, 3, – 4, – 2, 6 (d) X = 101, 212, 163, 175, 200, 186 (e) X = 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9 (f) X = 70, 65, 85, 70, 80, 75, 75 (g) X = 7, 7, 6, 7, 9, 7, 8, 8, 7, 6, 7

Bab Contoh 25 Hitunglah  X, (  X) 2,  Y, (  Y) 2,  X  Y,  XY,  X 2, dan  Y 2 untuk data (a) X = 3, 4, 2, 1, 6, 4 Y = 10, 12, 15, 11, 13, 16, (b) X = 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8 Y = 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16 (c) X = – 4, – 3, – 1, – 2, – 5 Y = 6, 5, 3, 7, 4 (d) X = 11, 13, 15, 17, 19, 21, 23, 25 Y = 4, 3, 2, 1, 0, – 1, – 2, – 3 (e) X = 3,1, 3,2, 3,3, 3,4, 3,5 Y = 6,2, 6,4, 6,6, 6,8, 7,0 (f) X = 103, 208, 150, 250, 190 Y = 0,3, 1,7, 3,2, 2,5, 0,9

Bab Notasi Perkalian Notasi perkalian menggunakan huruf Yunani  Misalkan terdapat nilai X 1 = – 3, X 2 = – 2, X 3 = – 1, X 4 = 1 X 5 = 2, X 6 = 3 maka perkalian yang dilakukan untuk X dari i = 2 sampai i = 5 adalah

Bab Jika perkalian mencakup semua i yang ada, maka ada kalanya batas perkalian tidak lagi disebut, misalnya  X = (–3)(–2)(–1)(1)(2)(3) = – 36 Contoh 26 Variabel X memiliki nilai X = 3, 3, 2, 4, 2, 1  X = (3)(3)(2)(4)(2)(1) = 144

Bab Contoh 27 Data X dan Y adalah sebagai berikut X = 1, 2, 3, 4, 5 Y = –2, –1, 1, 2, 3 maka  X = (1)(2)(3)(4)(5) = 120  Y = (–2)(–1)(1)(2)(3) = 12  XY = (1)(–2).(2)(–1).(3)(1).(4)(2).(5)(3) = (–2)(–2)(3)(8)(15) = 1440

Bab Notasi Faktorial Faktorial menggunakan notasi ! Seperti 3! 4! 6! N! Menurut ketentuan hasil faktorial adalah N! = (N)(N – 1)(N – 2)... (3)(2)(1) 0! = 1 Dapat langsung dihitung melalui kalkulator elektronik Contoh 28 3! = (3)(2)(1) = 6 4! = (4)(3)(2)(1) = 24 6! = (6)(5)(4)(3)(2)(1) = 720

Bab Contoh 29

Bab Notasi Kombinasi Kombinasi adalah banyaknya cara untuk menggabungkan data dari suatu kelompok data yang ada Misalkan terdapat kelompok data A B C D E Jika dikelompokkan masing-masing 2 data, maka banyaknya cara adalah AB AC AD AE BC BD BE CD CE DE yakni 10 cara Ini dikatakan bahwa 5 kombinasi 2 adalah 10

Bab Notasi untuk 5 kombinasi 2 adalah Rumus umum perhitungan kombinasi untuk n kombinasi k adalah Contoh 30 Dapat langsung dihitung pada kalkulator elektronik

Bab Contoh 31 (a) (b) (c) (d)