Ukuran pemusatan kumpulan data merupakan ukuran yang nilainya cenderung memusat (sama dengan nilai tengah data). Ada beberapa ukuran pemusatan data, yaitu :
Rata-rata hitung
Rata-rata ukur
Rata-rata Harmonis
Rata-rata tertimbang
Median
Median Data Ganjil
Median Data Genap
Modus
1. Rata-rata Hitung
Rata-rata atau rataan hitungan seringkali disebut sebagai ukuran pemusatan atau rata-rata hitung. Rataan hitung juga dikenal dengan istilah mean dan diberi lambang
2. Rata-rata Ukur (Geometrik)
Rata-rata ukur (geometrik) adalah rata-rata yang diperoleh dengan mengalikan semua data dalam suatu kelompok sampel, kemudian diakarpangkatkan dengan banyaknya data sampel tersebut. Karena mengikuti proses akar pangkat, maka apabila terdapat unsur data yang bernilai negatif maka rata-rata ukur tidak bisa dilakukan.
3. Rata-rata Harmonis (Harmonic Average)
Rata-rata harmonik (harmonic average) adalah rata-rata yang dihitung dengan cara mengubah semua data menjadi pecahan, dimana nilai data dijadikan sebagai penyebut dan pembilangnya adalah satu, kemudian semua pecahan tersebut dijumlahkan dan selanjutnya dijadikan sebagai pembagi jumlah data. Rata-rata harmonik sering disebut juga dengan kebalikan dari Rata-rata Hitung(Aritmatik).
Secara matematis rata-rata harmonik dirumuskan sebagai berikut.
4. Rata-rata Tertimbang (weighted average)
Rata-rata tertimbang/terbobot (weighted average) adalah rata-rata yang dihitung dengan memperhitungkan timbangan/bobot untuk setiap datanya. Setiap penimbang/bobot tersebut merupakan pasangan setiap data.
Rumus rata-rata tertimbang/terbobot adalah sebagai berikut.
5. Median
Median adalah nilai data yang terletak di tengah setelah data diurutkan. Dengan demikian, median membagi data menjadi dua, yaitu Median Data Ganjil dan Median Data Genap. Median (nilai tengah) disimbolkan dengan (Me).
5.1 Median Data Ganjil
Rumus Median Data (n) Ganjil adalah sebagai berikut.
5.2 Median Data Genap
Rumus Median Data (n) Genap adalah sebagai berikut.
Misalkan ada data genap sbb :
Data =5, 2, 3, 4
N = 4
Penyelesaian Median Data Genap adalah sbb :
Untuk melanjutkan penghitungan, kita harus terlebih dahulu mengetahui nilai x2 dan x3. Kedua nilai data tersebut dapat diperoleh dengan mengurutkan semua data. Hasil pengurutan adalah sebagai berikut.
(5, 4, 3, 2)
Dari pengurutan tersebut diperoleh nilai x2 sama dengan (4) dan x3 sama dengan (3). Dengan demikian penghitungan median dapat dilanjutkan.
Maka nilai tengah dari data tersbut adalah 3,5
6. Modus
Modus adalah data yang paling sering muncul atau memiliki frekuensi tertinggi. Modus dilambangkan dengan (Mo).
Modus Data Tunggal
Modus dari data tunggal adalah data yang paling sering muncul.
Contoh :
Tentukan Modus Dari Data berikut :
Mo = (1, 2, 4, 8, 5, 2, 4, 2, 4, 7, 4, 3)
Penyelesaian modus dari data tunggal tsb adalah :
a. Mengurutkan Data : 1, 2, 2, 2, 3, 4, 4, 4, 4, 5, 7, 8
b. Nilai terbanyak yang muncul : 4 dengan banyak 4.
Distribusi frekuensi adalah yang merupakan penyusunan data ke dalam kelas-kelas tertentu dimana setiap individu/item hanya termasuk kedalam salah satu kelas tertentu saja. (Pengelompokkan data berdasarkan kemiripan ciri).
Tujuan Distribusi Frekuensi
untuk mengatur data mentah (belum dikelompokkan) kedalam bentuk yang rapih tanpa mengurangi inti informasi yang ada.
Distribusi Frekuensi Dibagi Menjadi 2
Distribusi Frekuensi Numerikal adalah Pengelompokkan data berdasarkan angka-angka tertentu, biasanya disajikan dengan grafik histogram Distribusi Frekuensi katagorikal Pengelompokkan data berdasarkan kategori-kategori tertentu, biasanya disajikan dengan grafik batang, lingkaran dan gambar.
Istilah-istilah Dalam Distribusi Frekuensi
Class (Kelas) adalah penggolongan data yang dibatasi dengan nilai terendah dan nilai tertinggi yang masing-masing dinamakan batas kelas. Batas Kelas (Class Limit) adalah nilai batas dari pada tiap kelas dalam sebuah distribusi, terbagi menjadi States class limit dan Class Bounderies (Tepi kelas). a.) Stated Class Limit adalah batas-batas kelas yang tertulis dalam distribusi frekuensi, terdiri dari Lower Class Limit (Batas bawah kelas) dan Upper Class Limit (Batas atas kelas). b.) Class Bounderies (Tepi kelas) adalah batas kelas yang sebenarnya, terdiri dari Lower class boundary (batas bawah kelas yang sebenarnya) dan upper class boundary (batas atas kelas yang sebenarnya). Class Interval/Panjang Kelas/Lebar kelas merupakan lebar dari sebuah kelas dan dihitung dari perbedaan antara kedua tepi kelasnya. Mid point / Class Mark / Titik tengah merupakan rata-rata hitung dari kedua batas kelasnya atau tepi kelasnya.
5. Tahap-Tahap Penyusunan Distribusi Frekuensi Membuat array data atau data terurut (bila diperlukan) Menentukan range (jangkauan) : selisih antara nilai yang terbesar dengan nilai yang terkecil. R = Xmax – Xmin. Menentukan banyaknya kelas dengan mempergunakan rumus Sturges. K = 1 + 3,3 log N dimana K = banyaknya kelas dan N = jumlah data yang diobservasi. Menentukan interval kelas : I = R/K. Menentukan batas-batas kelas: Tbk = bbk – 0,5(skala terkecil) Tak = bak + 0,5(skala terkecil) Panjang interval kelas = Tak – tbk Keterangan: Tbk = tepi bawah kelas bbk = batas bawah kelas Tak = tepi atas kelas bak = batas atas kelas Menentukan titik tengahnya = ½ ( Batas atas kelas + batas bawah kelas) Memasukkan data ke dalam kelas-kelas yang sesuai dengan memakai sistem Tally atau Turus. Menyajikan distribusi frekuensi : isi kolom frekuensi sesuai dengan kolom Tally / Turus.
Dari data diatas dicari terlebih dahulu angka tertinggi = 98 dan terendah = 16 kemudian cari rangenya = 82, banyaknya kelas = 7 dengan rumus sturges dan interval kelasnya = 11,71 (12)
Kemudian dibuat tabel distribusi frekuensinya seperti di atas
6. Jenis Distribusi Frekuensi Distribusi Frekuensi Kumulatif Adalah suatu daftar yang memuat frekuensi-frekuensi kumulatif, jika ingin mengetahui banyaknya observasi yang ada di atas atau di bawah suatu nilai tertentu. Distribusi Frekuensi Relatif Adalah perbandingan daripada frekuensi masingmasing kelas dan jumlah frekuensi seluruhnya dan dinyatakan dalam persen. a.) Distribusi Frekuensi kumulatif kurang dari (dari atas) Adalah suatu total frekuensi dari semua nilai-nilai yang lebih kecil dari tepi bawah kelas pada masing-masing interval kelasnya. b.) Distribusi Frekuensi kumulatif lebih dari (dari bawah) : Adalah suatu total frekuensi dari semua nilai-nilai yang lebih besar dari tepi bawah kelas pada masing-masing interval kelasnya. c.) Distribusi Frekuensi kumulatif relatif Adalah suatu total frekuensi dengan menggunakan persentasi.
7. Cara Membuat Distribusi Frekuensi dan Histogram dengan Excel
Jika ingin membuat distribusi dan histogram di excel install terlebih dahulu analysis toolpak di option lalu klik go.
Jika ingin membuat histogram dan distribusi frekuensinya pilih menu data analysis lalu klik histogram .
masukkan input range , bin range, output range dan centang pareto, cumulative, dan chart output.
Data di atas digunakan untuk input rangenya diblok semua datanya.
Data di atas digunakan untuk bin rangenya.
Jika berhasil maka langsung muncul bentuk histogramnya dan distribusi frekuensinya seperti di atas.
# include <stdio.h> # include <iostream.h> # include <conio.h> main() { char nama[20],*Grade; float nk,nt,nu,nmk,nmt,nmu,na; cout<<"Program Hitung Nilai Akhir Siswa"<<endl<<endl; cout<<" Masukkan Nama Siswa : ";gets(nama); cout<<" Nilai Keaktifan : ";cin>>nk; cout<<" Nilai Tugas : ";cin>>nt; cout<<" Nilai Ujian : ";cin>>nu; nmk=nk*0.2; nmt=nt*0.3; nmu=nu*0.5; na=nmk+nmt+nmu; if(na>=80) { Grade="A"; } else if(na>=70) { Grade="B"; } else if(na>=59) { Grade="C"; } else if(na>=50) { Grade="D"; } else { Grade="E"; } cout<<endl; cout<<" Siswa Yang Bernama "<<nama<<endl; cout<<" Dengan nilai presentase yang dihasilkan"<<endl; cout<<" Nilai Murni Keaktifan x 20% : "<<nmk<<endl; cout<<" Nilai Murni Tugas x 30% : "<<nmt<<endl; cout<<" Nilai Murni Ujian x 50% : "<<nmu<<endl; cout<<" Memperoleh Nilai Akhir Sebesar : "<<na<<endl; cout<<" Grade yang di dapat : "<<Grade<<endl; getch(); }
Penyajian data merupakan salah satu kegiatan dalam pembuatan laporan hasil penelitan yang telah dilakukan agar dapat dipahami dan dianalisis sesuai dengan tujuan yang diinginkan. Data yang disajikan harus sederhana dan jelas agar muda dibaca.
Penyajian data juga dimaksudkan agar para pengamat dapat dengan mudah memahami apa yang kita sajikan untuk selanjutnya dilakukan penilaian atau perbandingan, dan lain-lain. Tujuan Penyajian Data
Tujuan penyajian data adalah:
Memberi gambaran yang sistematis tentang peristiwa-peristiwa yang merupakan hasil penelitian atau observasi,
Data lebih cepat ditangkap dan dimengerti,
Memudahkan dalam membuat analisis data, dan
Membuat proses pengambilan keputusan dan kesimpulan lebih tepat, cepat, dan akurat.
Cara penyajian data ada tiga macam, yaitu :
Narasi, yaitu penyajian data hasil penelitian dalam bentuk kalimat.
Tabel, yaitu kumpulan angka-angka yang disusun menurut kategori-kategori. Misalnya berat badan menurut jenis kelamin, jumlah pegawai menurut pendidikan, jumlah penjualan menurut jenis barang dan daerah penjualan, dll.
Grafik atau Diagram, yaitu gambar-gambar yang menunjukkan secara visual data berupa angka atau simbol-simbol yang biasanya dibuat berdasarkan data dari tabel yang telah dibuat.
Narasi
Penyajian secara teks adalah penyajian data hasil penelitian dalam bentuk kalimat. Misalnya, penyebaran penyakit malaria di daerah pedesaan pantai lebih tinggi bila dibandingkan dengan penduduk pedesaan pedalaman. Peyajian data dalam bentuk teks merupakan gambaran umum tentang kesimpulan tentang hasil pengamatan. Dalam bidang kesehatan, penyajian dalam bentuk teks hanya digunakan untuk member informasi.
Penyajian dalam bentuk teks banyak digunakan dalam bidang sosial, ekonomi, psikologi dan lain-lain, dan berperan sebagai laporan hasil penelitian kualitatif, misalnya, untuk mengetahui persepsi masyarakat tentang suatu produk yang telah dipasarkan atau penerimaan, pendapat serta kepercayaan masyarakat terhadap suatu program pemerintah atau program pelayanan kesehatan pada masyarakat atau keberadaan petugas kesehatan yang terdapat didaerah.
Tabel
Ada berbagai bentuk tabel yang dikenal, yaitu :
1. Tabel satu arah (one way table)
Yaitu tabel yang memuat keterangan mengenai satu hal atau satu karakteristik saja. Misalnya data indeks prestasi dari 10 mahasiswa.
Tabel indeks prestasi dari 10 mahasiswa
Subyek
Indeks prestasi
A
2,5
B
2,8
C
2,9
D
3
E
3,1
F
3,5
G
3,2
H
3,4
I
3,2
J
3,3
2. Tabel dua arah (two way table)
Yaitu tabel yang menunjukkan hubungan dua hal atau dua karakteristik yang berbeda. Misalnya data indeks prestasi mahasiswa yang dipengaruhi oleh partisipasi didalam kelas.
Tabel indeks prestasi mahasiswa yang dipengaruhi oleh partisipasi didalam kelas
subyek
Indeks prestasi
partisipasi didalam kelas
A
2,5
1
B
2,8
2
C
2
1
D
3
3
E
3,1
3
F
3,5
4
G
3,2
3
H
3,4
3
I
2,6
2
J
2,1
1
3. Tabel tiga arah (three way table)
Yaitu tabel yang menunjukkan hubungan tiga hal atau tiga karakteristik yang berbeda. Misalnya data indeks prestasi dan partisipasi didalam kelas yang dipengaruhi oleh status social.
Tabel data indeks prestasi dan partisipasi didalam kelas yang dipengaruhi oleh status sosial
subyek
Indeks prestasi
partisipasi didalam kelas
Status sosial
A
2,5
1
1
B
2,8
2
3
C
2
1
2
D
3
3
3
E
3,1
3
1
F
3,5
4
2
G
3,2
3
3
H
3,4
3
1
I
2,6
2
2
J
2,1
1
3
Grafik/Diagram
Grafik data disebut juga diagram data, adalah penyajian data dalam bentuk gambar-gambar. Grafik data biasanya berasal dari tabel dan grafik biasanya dibuat bersama-sama, yaitu tabel dilengkapi dengan grafik. Grafik data sebenarnya merupakan penyajian data secara visual dari data bersangkutan. Dengan grafik dapat memberikan informasi dengan cepat yang dikandung dari sekelompok data dalam bentuk yang ringkas.
Diagram biasanya lebih menarik dibandingkan penyajian data dengan menggunakan tabel. Hal ini bisa dimungkinkan karena dengan diagram kita bisa ditambahkan manipulasi warna. Grafik data dibedakan atas beberapa jenis, yaitu :
Grafik garis (line chart)
Adalah grafik berupa garis, diperoleh dari beberapa ruas garis yang menghubungkan titik-titik pada bidang bilangan. Pada grafik garis digunakan dua garis yang saling berpotongan. Pada garis horizontal (sumbu-X) ditempatkan bilangan-bilangan yang sifatnya tetap, seperti tahun dan ukuran-ukuran.
Pada garis tegak (sumbu-Y) ditempatkan bilangan-bilangan yang sifatnya berubah-ubah.
Contohnya tentang perkembangan volume jumlah kendaraan yang melintasi jalan A dalam kurun waktu pukul 0.00 s/d 19.12
(untuk lebih jelas klik pada gambar agar diperbesar)
Grafik Batangan (Bar chart)
Adalah grafik data berbentuk persegi panjang yang lebarnya sama dan dilengkapi dengan skala atau ukuran sesuai dengan data yang bersangkutan. Setiap batang tidak boleh saling menempel atau melekat antara satu dengan lainnya dan jarak antara setiap batang yang berdekatan harus sama.
Ada berbagai bentuk, yaitu :
Grafik batangan tunggal (single bar chart), Yaitu grafik yang terdiri dari satu batangan untuk menggambarkan perkembangan (trend) dari suatu karakteristik.
Grafik batangan berganda (multiple bar chart), Yaitu grafik yang terdiri dari beberapa garis untuk menggambarkan beberapa hal/kejadian sekaligus.
Grafik Lingkaran (Pie chart)
Yaitu grafik yang menggambarkan perbandingan nilai-nilai dari suatu karakteristik. Untuk mengetahui perbandingan suatu data terhadap keseluruhan, suatu data lebih tepat disajikan dalam bentuk diagram lingkaran.
Grafik data berupa lingkaran yang telah dibagi menjadi juring-juring sesuai dengan data tersebut. Bagian-bagian dari keseluruhan data tersebut dinyatakan dalam persen atau derajat
Kali ini saya ingin membagikan software Borland C++ untuk kalian yang ingin belajar bahasa pemograman C++,salah satu ke ungulan dari borland C++ ini adalah kecepatan dalam compile dan eksekusi program dari syntax yang kita buat.
Size : 85 Mb
Full Version : 5.02 Final Release 1997
OS : Windows Xp / Vista,Windows 7, windows 8 Dan Windows 10.
Cara Instal Khusus Windows 10 1.Setelah Download langsung buka pakai Winrar ( Jangan Di Extract ). 2.Cari file Setup.exe 3.Lakukan Penginstalan seperti biasa.
Tampilan Di Windows 10
Cara Menginstalnya. 1.Download sampai selesai, 2.Extract file Borland C++ 5.02.rar
3.Buka folder Borland C++ 5.02.
4.Cari file Setup.exe kemudian jalankan ( double klik ).
5.Ketika muncul windows installer, kemudian klik next,nect,accept dll sampai selesai. 6.Setelah selesai maka Borland C++ siap di gunakan.
Tampilan C++ di windows Xp sp3 modif vista 32-bit
Note : Kalau memakai Windows 10 64-bit mungkin tidak sempurna tapi masih tetap bisa di pakai.
SILAHKAN PILIH SALAH SATU LINK DI BAWAH UNTUK DOWNLOAD
.. Cascading Style Sheet
(CSS)merupakan salah satu bahasa pemrograman web untuk mengendalikan
beberapa komponen dalam sebuah web sehingga akan lebih terstruktur dan seragam.
Sama halnya styles dalam aplikasi pengolahan kata seperti Microsoft Word
yang dapat mengatur beberapa style, misalnya heading, subbab, bodytext, footer,
images, dan style lainnya untuk dapat digunakan bersama-sama dalam beberapa
file. Pada umumnya CSS dipakai untuk memformat tampilan halaman web yang dibuat
dengan bahasa HTML dan XHTML.
.. CSS dapat mengendalikan ukuran
gambar, warna body teks, warna tabel, ukuran border, warna border, warna
hyperlink, warna mouse over, spasi antar paragraf, spasi antar teks, margin
kiri/kanan/atas/bawah, dan parameter lainnya.CSS adalah bahasa style sheet
yang digunakan untuk mengatur tampilan dokument. Dengan adanya CSS memungkinkan
kita untuk menampilkan halaman yang sama dengan format yang berbeda .
.. Dasar dari CSS sendiri
sebenarnya sudah banyak sekali, namun tampilan yang dihasilkan syntaks –
syntaks dari CSS lama masih belum menarik bagi para end-user atau pengunjung.
Syntaks css secara umum dapat ditulis sebagai berikut :
<html>
<head>
<style type=”text/css”>
…isi css…
</style>
…isi halaman…
</body>
</html>
. atau dpat langsung menuliskan
style pada tag html-nya : <img src =”../images/contoh.gif” align=”…”
Padding,Border,Margin…. >
Contoh Css :
height: 35px; width: 100px; border:
1px solid #ff0000; background: #ff0000; background: -moz-linear-gradient(
center top, white 20%, #ff0000 100% ); background: -webkit-gradient( linear,
left top, left bottom, color-stop(.2, white), color-stop(1, #ff0000) )
;
Apabila suatu style dari css akan
dipergunakan untuk beberapa halaman, akan lebih tepat mendeklarasikan css
tersebut ke dalam suatu file css terpisah dan baru dipanggil pada suatu
halaman. Contoh yang paling sederhana adalah sebagai berikut:
Contoh kerangka kode berikut akan
disimpan pada file.css
html {…}
body {…}
a {…}
.b {…}
.c {…}
#tujuan{…}
#header h1 a:visited{…}
a.page-numbers:hover {…}
div.content-bottom{…}
table th {…}
fieldset {…}
legend {…}
form {…}
p{…}
h1 {…}
div#nama li{…}
textarea {…}
input[type=”…”] {…}
select {…}
label{…}
pre {…}
code {…}
blockquote {…}
ul {…}
li {…}
Untuk memanggilnya dengan
menambahkan kode html seperti berikut <link rel=”stylesheet” type=”text/css”
href=”contoh.css” /> atau dapat juga dengan <style src=”contoh.css”
type=”text/css” media=”screen” />. Pada pemanggilan fungsi dari css terdapat
2 penulisan (class dan id) yang berbeda dengan fungsi yang berbeda pula. Pada
suatu elemen dapat memakai lebih dari 1 class namun hanya dapat menggunakan
satu id. Jika diambil contoh di atas maka pemanggilan dapat digunakan dengan
cara sebagai berikut:
<p></p> dan untuk
penulisan id adalah
atau lebih jelas lagi seperti pada
penggunaan link <a href=”#tujuan “/>. Jadi secara logika kita tidak dapat
menggunakan class pada penggunaan link seperti contoh di atas. Atribut dari css
pada dasarnya ada banyak sekali walaupun jumlahnya terhingga. Atribut untuk CSS
dasar meliputi bagian, antara lain;
Background
Border
Classification
Dimension
Font
Generated Content
List and Marker
Margin
Outlines
Padding
Positioning
Table
Text
Sedangkan untuk CSS3 akan ada lebih banyak lagi tambahan atribut dari CSS dasar
sehingga akan lebih mudah dipelajari dari kasus – kasus tertentu yang akan
diberikan pada topik pembahasan studi kasus tentunya masih di Tutorial
Pembelajaran.
Statistika adalah ilmu yang mempelajari bagaimana merencanakan, mengumpulkan, menganalisis, menginterpretasi, dan mempresentasikan data. Singkatnya, statistika adalah ilmu yang berkenaan dengan data. Istilah 'statistika' (bahasa Inggris:statistics) berbeda dengan 'statistik' (statistic). Statistika merupakan ilmu yang berkenaan dengan data, sedang statistik adalah data, informasi, atau hasil penerapan algoritma statistika pada suatu data. Dari kumpulan data, statistika dapat digunakan untuk menyimpulkan atau mendeskripsikan data; ini dinamakan statistika deskriptif. Sebagian besar konsep dasar statistika mengasumsikan teori probabilitas. Beberapa istilah statistika antara lain: populasi, sampel,unit sampel, dan probabilitas.
Statistika banyak diterapkan dalam berbagai disiplin ilmu, baik ilmu-ilmu alam (misalnyaastronomi dan biologi maupun ilmu-ilmu sosial (termasuk sosiologi dan psikologi), maupun di bidang bisnis, ekonomi, danindustri. Statistika juga digunakan dalampemerintahan untuk berbagai macam tujuan;sensus penduduk merupakan salah satu prosedur yang paling dikenal. Aplikasi statistika lainnya yang sekarang popular adalah prosedur jajak pendapat atau polling(misalnya dilakukan sebelum pemilihan umum), serta hitung cepat (perhitungan cepat hasil pemilu) atau quick count. Di bidang komputasi, statistika dapat pula diterapkan dalam pengenalan pola maupun kecerdasan buatan.
1. Rumus Rataan Hitung (Mean)
Rata-rata hitung dihitung dengan cara membagi jumlah nilai data dengan banyaknya data. Rata-rata hitung bisa juga disebut mean.
a) Rumus Rataan Hitung dari Data Tunggal
b) Rumus Rataan Hitung Untuk Data yang Disajikan Dalam Distribusi Frekuensi
Dengan : fixi = frekuensi untuk nilai xi yang bersesuaian
xi = data ke-i
c) Rumus Rataan Hitung Gabungan
2. Rumus Modus
a. Data yang belum dikelompokkan
Modus dari data yang belum dikelompokkan adalah ukuran yang memiliki frekuensi tertinggi. Modus dilambangkan mo.
b. Data yang telah dikelompokkan
Rumus Modus dari data yang telah dikelompokkan dihitung dengan rumus:
Dengan : Mo = Modus
L = Tepi bawah kelas yang memiliki frekuensi tertinggi (kelas modus) i = Interval kelas
b1 = Frekuensi kelas modus dikurangi frekuensi kelas interval terdekat sebelumnya
b2 = frekuensi kelas modus dikurangi frekuensi kelas interval terdekat sesudahnya
3. Rumus Median (Nilai Tengah)
a) Data yang belum dikelompokkan
Untuk mencari median, data harus dikelompokan terlebih dahulu dari yang terkecil sampai yang terbesar.
b) Data yang Dikelompokkan
Dengan : Qj = Kuartil ke-j
j = 1, 2, 3
i = Interval kelas
Lj = Tepi bawah kelas Qj
fk = Frekuensi kumulatif sebelum kelas Qj
f = Frekuensi kelas Qj
n = Banyak data
4. Rumus Jangkauan ( J )
Selisih antara nilai data terbesar dengan nilai data terkecil.
5. Rumus Simpangan Quartil (Qd)
6. Rumus Simpangan baku ( S )
7. Rumus Simpangan rata – rata (SR)
8. Rumus Ragam (R)
Contoh soal statistika
Tabel 1.1 dibawah ini:
Jawab :
Sumber : http://pembelajaranzoelfikar.blogspot.com/2016/10/pengertian-statistika-dan-rumusnya.html
