Beri Tahu..: 2016

01 April 2016

Bahan Presentasi Ujian Tengah dan Akhir Semester

Bahan Presentasi
Ujian Tengah dan Akhir Semester

untuk

Mata Kuliah

Statistika

Tentang
Uji Validitas (Correlation)
Persentase Penduduk Kota menurut Provinsi
Tahun 2010-2035

dengan menggunakan

Aplikasi C++, Matlab, dan SPSS
Dosen Pengampu : Darwison, MT

Referensi Persentase Daerah Perkotaan Menurut Provinsi tahun 2010-2035 (bps.go.id)

--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

Materi UTS dan UAS

Badan Pusat Statistik telah mempublikasikan persentase penduduk yang tinggal di kota berdasarkan provinsi-provinsi yang ada di Indonesia, dengan mengambil rentang tahun 2010-2035.
Data tersebut juga merupakan ramalan yang didapat karena faktor-faktor pemicu pertambahan maupun pengurangan penduduk di kota.
untuk data yang diramalkan, atau belum pasti akan terjadi, perlu dilakukan uji validitas.

Berikut data yang akan kita uji apakah valid atau tidak

dan ini adalah hasil kevalidan data persentase penduduk di kota menurut provinsi tahun 2010-2035

kesimpulannya ialah pada tahun 2010-2020 data persentase penduduknya valid, sedangkan pada tahun 2025-2035 tidak valid.
karena tingkat significant yang dipakai adalah 0.442 pada 1%, maka yang dibawah dari 0.442 dinyatakan tidak valid.

Berikut Demo penyelesaian menggunakan SPSS

Berikut Demo penyelesaian menggunakan Matlab

Berikut Demo penyelesaian menggunakan C++

Download disini
Program dan Demo Penyelesaian Soalnya
C++ & Video
Matlab & Video
SPSS & Video

26 Maret 2016

BAHAN PRESENTASI

UNTUK

MATA KULIAH

STATISTIK

2016

Dosen Pengampu : Darwison, MT

Referensi

J. Supranto,M.A. , 2008, "Statistika : Teori dan Aplikasi", Jilid 2, Erlangga, Jakarta.

-------------------------------------------------------------

BAB 2

DISTRIBUSI TEORETIS

Distribusi teoretis atau distribusi probabilitas teoretis

adalah suatu daftar yang disusun berdasarkan probabilitas dari peristiwa-peristiwa bersangkutan, atau distribusi yang frekuensinya diperoleh secara matematis(perhitungan).

Jenis Distribusi Teoretis

1. Distribusi teoretis diskrit

Suatu daftar/ distribusi dr semua nilai variabel random diskrit dgn probabilitas terjadinya masing-masing nilai tsb

Suatu fungsi f dikatakan mrp fungsi probabilitas/ distribusi dr variabel random diskrit jk memenuhi syarat:

f(x) ≥ 0, x Є R
f(x) = 1
P(X=x) = f(x)

Distribusi yg tergolong ke dlm distribusi ini antara lain :

Distribusi binomial
Distribusi hipergeometrik
Distribusi Poisson

2. Distribusi teoretis kontinu

merupakan distribusi dari semua nilai variabel acak kontinu dg probabilitas terjadinya masing-masing nilai tsb.

Syarat dari distribusi ini ialah :

Distribusi yg tergolong distribusi teoritis kontinu antara lain :

Distribusi normal
Distribusi X2
Distribusi F
Distribusi t

1. Distribusi Binomial

ialah suatu distribusi teoretis yang menggunakan variabel random diskrit yang terdiri dari dua kejadian yang berkomplemen.

contoh : ya-tidak, sukses-gagal, kepala-ekor

Ciri-ciri :

Setiap percobaan hanya memiliki 2 peristiwa.
Probabilitas satu peristiwa adalah tetap, tidak berubah setiap percobaan.
Percobaannya tidak mempengaruhi percobaan lainnya.
Jumlah percobaan yang merupakan komponen percobaan binomial tertentu.

Untuk rumus dari masing-masing distribusi dapat

didownload di sini htmlnya: Lanjutan

CONTOH SOAL

Download program dan demo contoh soal di link-link berikut(yang berhighlight kuning)

DEMO PENYELESAIAN CONTOH SOAL DENGAN MENGGUNAKAN C++

Program & Video

DEMO PENYELESAIAN CONTOH SOAL DENGAN MENGGUNAKAN MATLAB

Program & Video

DEMO PENYELESAIAN CONTOH SOAL DENGAN MENGGUNAKAN Ms. EXCEL

Program & Video

DEMO PENYELESAIAN CONTOH SOAL DENGAN MENGGUNAKAN SPSS

Program & Video

SEKIAN PENJELASAN MENGENAI DISTRIBUSI TEORETIS, DAN DEMO PENYELESAIAN CONTOH SOAL DENGAN MENGGUNAKAN BERBAGAI PROGRAM

24 Maret 2016

BAHAN PRESENTASI

UNTUK

MATA KULIAH

STATISTIK

2016

Dosen Pengampu : Darwison, MT

Referensi

J. Supranto,M.A. , 2008, "Statistika : Teori dan Aplikasi", Jilid 1, Erlangga, Jakarta.

-------------------------------------------------------------

BAB 4

Distribusi Frekuensi

Distribusi Frekuensi adalah pengelompokan data kedalam beberapa kelompok kelas dan kemudian dihitung banyaknya data yang masuk kedalam setiap kelas

Jumlah Kelas

H.A. Sturges pada tahun 1926 menulis artikel dengan judul: "The Choice of a Class Interval" dalam Journal of the American Statistical Association yang mengemukakan suatu rumus untuk menentukan jumlah kelas sebagaiberikut:

k = 1+ 3,322 log n

Dimana: k = jumlah kelas

n = jumlah observasi

Rumus tersebut diberi nama Kriterium Sturges dan merupakan suatu rumus yang menjadi patokan untukmenentukan berapa jumlah kelas yang harus dibentuk dari sekelompok data.

Interval Kelas

Disarankan interval atau lebar kelas adalah sama untuk setiap kelas. Sebenarnya, pemilihan interval kelas danjumlah kelas tidak independen. Semakin banyak jumlah kelas berarti semakin kecil interval kelas, begitu pulasebaliknya.

Pada umumnya, untuk menentukan interval kelas digunakan rumus:

c = (Xmax - Xmin)/k

Dimana: c = panjang interval kelas

k = jumlah kelas

Xmax = nilai observasi terbesar

Xmin = nilai observasi terkecil

Batas Kelas

Batas kelas bawah menunjukkan kemungkinan nilai data terkecil pada suatu kelas.

Batas kelas atas mengidentifikasi kemungkinan nilai data terbesar dalam suatu kelas.

Jika diketahui kelas-kelas interval adalah:

30-39, 40-49, 50-59, dst,

maka untuk nilai batas bawahnya (lower limit) adalah 30, 40, 50, dst.

Sedangkan nilai batas atasnya (upper limit) adalah 39, 49, 59, dst.

Grafik Distribusi Frekuensi

1. Histogram

bentuknya seperti diagram batang, tapi histogram lebih menunjukkan nilai yang sesungguhnya dibanding dengan diagram batang. Batang yang digabarkan di histogram adalah luas area dari frekuensi yang sebenarnya. Skala pada sumbu-x digunakan untuk menunjukkan nilai-nilai data uang disajikan

berikut contoh grafik histogram

2. Poligon

Dasar pembuatan poligom frekuensi sama halnya dengan pembuatan histogram. Poligon terbentuk dari garis patah-patah yang menghubungkan antara titik-titik tengah pada setiap puncak batang histogram sehingga tampak seperti benda dengan banyak sudut. Bentuk poligon frekuensi yang digabung dengan histogram.

berikut contoh grafik poligon,

3. Kurva Frekuensi Kumulatif (ogive)

Ada dua jenis ogive yaitu ogive kurang dari dan ogive lebih dari. ogive kurang dari dibuat dengan menggunakan tepi atas kelas sebagai sumbu-x nya. sumbu-y nya adalah kumulatif dari frekuensi kelas-kelas yang berada dibawah tepi atas kelas.

Sedangkan untuk membuat ogive lebih dari, menggunakan tepi bawah kelas sbg sumbu-x nya, dan sumbu-y nya kumulatif dari frekuensi kelas-kelas yang berada di atas tepi bawah kelas.

contoh gambar dari ogive,