NAMA : RAHMA APRILIA KELAS : 11.2A.05 NIM : 11141704 UKURAN GEJALA PUSAT DATA BELUM DIKELOMPOKKAN STATISTIKA DESKRIPTIF.

Slides:



Advertisements
Presentasi serupa
BAB V ukuran pemusatan Dipersiapkan oleh : Ely Kurniawati
Advertisements

UKURAN PEMUSATAN UKURAN LETAK TopiK Mean Median Modus Geometric mean
Modul V Ukuran Lokasi.
Topik : Menentukan modus dan median pada data Tunggal.
UKURAN PEMUSATAN Rata-rata (average) : mempunyai kecenderungan memusat
Denny Agustiawan JURUSAN TEKNIK INFORMATIKA STMIK ASIA MALANG
UKURAN PEMUSATAN Rata-rata (average) : B A B V
BAB III UKURAN PEMUSATAN
Oleh : Sri Widaningsih, ST, MT
UKURAN PEMUSATAN DAN LETAK DATA
STATISTIKA DESKRIPTIF
HARGA TENGAH (UKURAN PEMUSATAN)
Indikator Kompetensi Dasar :
Gejala Pusat dan Ukuran Letak
NURRATRI KURNIA SARI, M.Pd
UKURAN PEMUSATAN DATA Sub Judul.
BAB V ukuran pemusatan Dipersiapkan oleh : Ely Kurniawati
BAB 5 UKURAN NILAI PUSAT.
BAB 3 UKURAN PEMUSATAN.
(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 - Data Berkelompok
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
STATISTIKA.
BIO STATISTIKA JURUSAN BIOLOGI
Rata-rata, Median, dan Modus
UKURAN PEMUSATAN Rata-rata (average) : B A B 2
Analisis Data Statistik Deskriptif
STATISTIKA DESKRIPTIF
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
STATISTIKA DESKRIPTIF Ukuran Gejala Pusat Data Yang Belum Dikelompokkan Kelompok 2 KA 112A05 Profil.
Analisis Data Statistik Deskriptif
Ukuran Pemusatan - Data Tunggal
UKURAN PEMUSATAN Rata-rata (average) : B A B V
(UKURAN PEMUSATAN DAN UKURAN PENYEBARAN)
SQC 2- Statistik Deskriptif
KOMPETENSI DASAR Siswa dapat Menghitung ukuran pemusatan, ukuran letak, dan ukuran penyebaran data, serta penafsirannya.
(UKURAN PEMUSATAN DAN UKURAN PENYEBARAN)
CHAPTER 1 DESKRIPSI DATA
Statistika Deskriptif BINA SARANA INFORMATIKA Jl. Cut Mutiah No.88 Bekasi Statistika Deskriptif keluar Home Menu Utama Rata2 Hitung Ukuran Gejala.
NAMA : MUETIA WINDA ASTUTI KELAS : 11.2A.05 NIM :
Statistika Deskriptif
Anggie Saputri A.05 Statistika Deskriptif Ukuran Variasi
CHAPTER 1 DESKRIPSI DATA
UKURAN PEMUSATAN Rata-rata (average) :
11.2A.05 KOMPUTERISASI AKUNTANSI
STATISTIKA DESKRIPTIF
NILAI STATISTIKA DESKRIPTIF
Jangkauan 1. Kelompok data : 2, 3, 5, 6 maka jangkauan R = ....
Nama : Trifanny Jesisca NIM : Kelas : 11.2A.05 No. Absen : 50
NAMA : MUETIA WINDA ASTUTI KELAS : 11.2A.05 NIM :
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 :
STATISTIKA DESKRIPTIF Ukuran Gejala Pusat Data Yang Belum Dikelompokkan Kelompok 2 KA 112A05 Profil.
DATA ANALYSIS descriptive.
DATA ANALYSIS descriptive.
Statistika Deskriptif
PEMUSATAN DAN LETAK DATA
Ukuran Pemusatan - Data Tunggal
Transcript presentasi:

NAMA : RAHMA APRILIA KELAS : 11.2A.05 NIM : UKURAN GEJALA PUSAT DATA BELUM DIKELOMPOKKAN STATISTIKA DESKRIPTIF

5.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 maka ; x = n/ 2 = 4/ 2 = 2 Me = ½ (Xₓ + Xₓ₊₁) = ½ (X₂ + X₂₊₁) = ½ ( ) = 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 maka ; Qᵢ = i ( n + 1 ) / 4 Q₁ = 1 ( ) / 4  Q₁ = X₁ + 0 ( X₂ – X₁ ) = 1 ( 4) / 4 = ( 5 – 3 ) = 4/ 4 = ( 2 ) = 1 = = 3 Q₂ = 2 ( ) / 4  Q₂ = X₂ + 0 ( X₃ – X₂ ) = 2 ( 4) / 4 = ( 7 – 5 ) = 8/ 4 = ( 2 ) = 2 = = 5 Q₃ = 3 ( ) / 4  Q₃ = X₃ + 0 ( X₄ – X₃ ) = 3 ( 4) / 4 = ( 0 – 7 ) = 12/ 4 = ( -7 ) = 3 = = 7 Note : Quartil Ke – 2 = Median

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