Kamu sedang mempelajari statistik deskriptif dalam data berinterval? Yuk simak penjelasan rata-rata, modus, kuartil, dan simpangan baku yang akan dijelaskan dalam artikel ini! β Hai guys! Tahu nggak kalau Indonesia diprediksi menjadi negara dengan kekuatan ekonomi terbesar kelima di tahun 2030? Penyebab prediksi itu adalah tingginya bonus demografi di Indonesia. Nah, kamu tau nggak tentang apa itu bonus demografi? Jadi bonus demografi adalah suatu keadaan yang diperoleh bila proporsi penduduk berusia produktif 15 β 64 tahun lebih banyak dari usia muda kurang dari 15 tahun dan usia lanjut lebih dari 64 tahun. Untuk jelasnya, bisa kita lihat dari grafik yang menunjukkan interval usia populasi di Indonesia saat ini nih Populasi Indonesia di berbagai rentang umur tahun 2017 sumber BPS Grafik di atas menunjukkan jumlah populasi penduduk Indonesia dengan interval usia tertentu. Sekilas terlihat kan penduduk usia produktif di Indonesia lebih banyak? Namun, bagaimana ya cara menunjukkannya secara kuantitatif dari statistika deskriptif? Pengertian Statistik Deskriptif Data Berkelompok/Interval Dalam materi ini, kita akan mempelajari beberapa bagian, seperti rataan, modus, kuartil, dan simpangan baku. Bagian tersebut sangat dibutuhkan dalam menganalisa data. Coba deh pelajari kembali Istilah-Istilah Statistik Data Tunggal dalam Matematika untuk dapat memahami bab ini ya! Untuk menentukan statistika deskriptif dari data berinterval, coba kamu perhatikan beberapa rumus statistika deskriptif yang sering dibutuhkan untuk data berinterval di bawah ini Ukuran Pemusatan Data Interval/Kelompok 1. Rata-rata Rata-rata adalah hasil pembagian jumlah nilai dengan banyak data. Rata-rata hitung suatu data dapat ditentukan dengan beberapa cara, yakni menggunakan nilai tengah dan menggunakan rata-rata sementara. 2. Modus Modus MO adalah nilai data yang paling sering muncul. Letak kelas modus dapat ditentukan berdasarkan kelas yang frekuensinya paling besar. 3. Nilai Letak Data Nilai letak data adalah nilai yang membagi data yang berurutan menjadi beberapa bagian, diantaranya kuartil, desil, dan persentil. Kuartil Kuartil merupakan nilai yang membagi data yang sudah diurutkan menjadi empat bagian yang sama banyak. Kelompok data mempunyai 3 buah kuartil, yaitu Kuartil bawah Q1, Kuartil tengah / median Q2, dan Kuartil atas Q3. Desil Desil adalah nilai yang membagi data yang sudah diurutkan menjadi sepuluh bagian yang sama banyak. Kelompok data memiliki 9 buah desil. Persentil Persentil adalah nilai yang membagi data yang sudah diurutkan menjadi 100 bagian yang sama banyak. Kelompok data memiliki sebanyak 99 buah persentil. Ukuran Penyebaran Data Interval/Kelompok 1. Simpangan Rata-rata Simpangan rata-rata atau umumnya disebut mean deviation, merupakan adalah rata-rata jarak antara nilai-nilai data menuju rata-ratanya. Kegunaan dari simpangan rata-rata ialah untuk mengetahui seberapa jauh nilai data menyimpang dari rata-ratanya. 2. Simpangan Baku Varian dan Standar Deviasi Adalah ukuran-ukuran keragaman variasi data statistik yang paling sering digunakan. Standar deviasi simpangan baku merupakan akar kuadrat dari varian. Fungsi dari penghitungan simpangan baku untuk mengetahui keragaman suatu kelompok data. Salah satu cara untuk mengetahui keragaman dari suatu kelompok data adalah dengan mengurangi setiap nilai data dengan rata-rata kelompok data tersebut, selanjutnya semua hasilnya dijumlahkan. Baca juga 5 Manfaat Statistik untuk Perkembangan Indonesia Cara Menghitung Data Interval/Berkelompok Kalau sudah tau rumus-rumusnya, coba kita cari tau yuk salah satu statistika deskriptif dari data populasi Indonesia tahun 2017 di atas. Misalnya kita ingin menjawab Berapa sih rata β rata umur penduduk laki-laki Indonesia dari umur 0 hingga 74 tahun? Jika ingin mencari rata-rata, kamu butuh data jumlah banyaknya atau biasa disebut frekuensi tiap kelompok dan titik tengahnya. Jadi, kita harus membuat tabelnya dulu nih berdasarkan gambar grafik di atas. Tabelnya berisi kelompok umur, nilai tengah dari kelompok umur itu, frekuensi, dan hasil kali antara nilai tengah dan frekuensi. Oh iya, tabelnya bakal kepanjangan nih jika ditampilkan semua di sini. Jadi dipersingkat ya seperti pada gambar di bawah ini disimbolkan dengan titik-titik. Tapi tetap, kamu harus membuat tabel itu dari kelompok umur 0 β 4 tahun hingga 70 β 74 tahun ya. Setelah dibuat tabelnya, didapat kan dari tabel hasil sebagai berikut = 3791,86 dan = 129,63 Dari rumus rata-rata akan didapat = 3791,86 / 129,63 = 29,25 Baca juga Data Statistik Lengkap Hasil SNMPTN 2019 Jadi rata-rata umur penduduk laki-laki Indonesia dari 0 sampai 74 tahun adalah 29,25 tahun. Masih muda-muda sekali, ya! Kalau muda kan jadi lebih produktif, punya waktu yang panjang, dan otomatis bisa membangun Indonesia lebih baik lagi. Beban penduduk usia tua juga bisa lebih terbantu nih. Apalagi kalau penduduk usia muda juga pada cerdas teknologi. Wuih bakal berjaya Indonesia. Makanya ayo belajar yang rajin ya teman-teman! Kalau kamu butuh video materi dan pembahasan soal yang lebih banyak, langsung aja daftar di ruangbelajar. Dijamin deh jadi makin jago. Tunggu apa lagi? Yuk langsung aja langganan!belajardi dalam kelas [12]. Siswa tidak hanya . Mardyanto Barumbun kelas tujuh pada materi bangun datar menggunakan media permainan ular tangga bangun datar. METODE PENELITIAN dianalisis statistik inferensial dan analisis deskriptif. HASIL DAN PEMBAHASAN 60 Matematika Peminatan SMA/MA Kelas XII BAB 7 STATISTIK INFERENSIAL Statistik Inferensial adalah staistik yang digunakan untuk menganalisa data sampel dan hasilnya akan digeneralisasikan/diinferensialkan kepada populasi dimana sampel diambil. Sering juga dikenal dengan cakupan metode yang berhubungan dengan menganalisi sebuah data/sampel untuk kemudian sampai pada peramalan/pendugaan/penarikan kesimpulan mengenai seluruh data induknya. Statistik inferensial ada 2 macam yaitu ξ Statistik Parametrik, yaitu ilmu statistik yang mempertimbangnkan jenis sebaran atau distribusi data, yaitu pakah data menyebar secara normal atau tidak. Dengan kata lain, data yang akan dianalisis menggunakan statistik parametrik harus memenuhi asumsi normalitas. Pada umumnya, jika data tidak menyebar normal, maka data seharusnya dikerjakan dengan metode statistik non-parametrik, atau setidak-tidaknya dilakukan tranformasi terlebih dahulu agar data mengikuti sebaran normal, sehingga bisa dikerjakan dengan statistik parametrik. Contoh metode statistik parametrik uji-Z 1 atau 2 sampel, Uji-t 1 atau 2 sampel, Korelasi pearson, Perancangan percobaan one or two way anova parametrik. Ciri statistik parametrik Data dengan skala interval dan rasio, Data menyebar berrdistribusi normal. ξ Statistik Non-Parametrik, yaitu statistik bebas sebaran tidak mensyaratkan bentuk sebaran parametrik populasi, baik normal atau tidak. Selain itu, statistik ini biasanya menggunakan skala sosial, yaitu nominal dan ordinal yang umumnya tidak berdistribusi normal. Contoh metode statistik Non-parametrik uji tanda sign test, Rank sum test wilcoxon, Rank correlation test spearman, Fisher probability exact test, chi-square test. Ciri-ciri statistik non parametrik Data tidak berdistribusi normal, umumnya data nominal atau ordinal, penelitian sosial, umumnya jumlah sampel kecil. Dalam statistik inferensial diadakan pendugaan parameter, mebuat hipotesis serta melakukan pengujian hipotesis tersebut sehingga sampai pada kesimpulan yang berlaku umum. Metode seperti ini disebut juga sattistik induktif, karena kesimpulan yang diambil ditarik berdasarkan pada informasi dari sebagian data saja. Pengambilan kesimpuln dari statistik inferensial yang hanya didasarkan pada sebagian data saja yang menyebabkan sifat data tak pasti, memungkinkan terjadinya kesalahan dalam pengambilan keputusan, sehingga pengetahuan mengenai teori peluang mutlak diperlukan dalam melakukan metode β metode satistik inferensial. Menjelaskan dan menentukan distribusi peluang binomial berkaitan dengan fungsi peluang binomial Menyelesaikan masalah berkaitan dengan distribusi peluang binomial suatu percobaan acak dan penarikan kesimpulannya Statistik inferensial ξ Mencermati konsep variabel acak. ξ Mencermati konsep dan sifat fungsi distribusi binomial. ξ Melakukan penarikan kesimpulan melalui uji hipotesis dari suatu masalah nya yang terkait dengan distribusi peluang binomial ξ Menyelesaikan masalah berkaitan dengan distribusi peluang binomial suatu percobaan acak dan penarikan kesimpulannya ξ Menyajikan penyelesaian masalah berkaitan dengan distribusi peluang binomial suatu percobaan acak dan penarikan kesimpulannya
c Menyampaikan materi yang akan dipelajari dan tujuan belajar materi tersebut disesuaikan dengan materi pelajaran. Fiqih kelas XII di MA NU Mazroβatul Huda Karanganyar Demak menurut Statistik Inferensial Aplikasi Program SPSS, Media Ilmu Press, Kudus, 2010, hlm.128. 5Ibid., hlm. 56. 70
MateriStatistik Inferensial Kelas 12. 13 June 2022 Emiel Bolder 1. Lihat rpp unduh rpp salin tautan rpp preview rpp Γ. Modul materi ini diambil dari: Materi Caption kelas XII Syntactic Relationships
Materistatistika kelas 12. Pengertian statistik deskriptif data berkelompok/interval. Semester gasal dan rpp satu halaman ini rpp merdeka belajar. Materi pertama matematika wajib kelas 12 sma kurikulum 2013 revisi 2018 adalah geometri bidang
0ak0hlY. materi statistik inferensial kelas 12
