🐖 Selisih Data Tertinggi Dan Terendah

– Halo guys bertemu lagi dengan rumushitung. Kali ini rumushitung akan membahas materi statistika tentang ukuran penyebaran data jangkauan, simpangan kuartil, simpangan rata-rata, ragam dan simpangan baku. Ada 3 jenis statistika, yaitu ukuran pemusatan data, ukuran letak data, dan ukuran penyebaran data. Untuk jangkauan, simpangan kuartil, simpangan rata-rata, ragam dan simpangan baku termasuk jenis ukuran penyebaran data. Langsung saja mulai pembahasannya. Ukuran Pemusatan DataUkuran Letak DataUkuran Penyebaran DataMean rata-rataKuartilJangkauanMedianDesilSimpangan kuartilModusPersentilSimpangan rata-rata––Ragam dan Simpangan baku Ukuran penyebaran data menunjukkan berapa besar nilai-nilai pada suatu data dengan nilai yang berbeda dan data tersebut memiliki perbedaan yang satu dengan lainnya. Jangkauan Range Jangkauan atau biasa disebut range adalah selisih antara data terbesar dengan data terkecil. Sedangkan untuk data kelompok, data tertinggi diambil dari nilai tengah interval tertinggi dan data terendah diambil dari nilai tengah interval terendah. Contoh soal data tunggal Diketahui berat badan 10 pekerja sebagai 55, 45, 70, 45, 65, 75, 50, 60, 60Hitunglah jangkauan dari data tersebut ! Penyelesaian Urutkan supaya bisa tahu nilai terbesar dan terkecilnya 45, 45, 50, 50, 55, 60, 60, 65, 70, 75 Untuk nilai terbesar adalah 75untuk nilai terkecil adalah 45 Jangkauan = Xmax – XminJangkauan = 75 – 45jangkauan = 30 Jadi, jangkauan dari data di atas adalah 30 Contoh soal data kelompok Diketahui tabel kelas interval Tentukan jangkauan dari data di atas ! Penyelesaian Untuk menentukan jangkauan pada data kelompok, cari titik tengah pada interval Untuk nilai tertinggi adalah 92Untuk nilai terendah adalah 52 Kangkauan = 92 – 52Jangkauan = 40 Jadi, jangkauan datanya adalah 40 Simpangan Kuartil Simpangan kuartil adalah selisih data kuartil terbesar dengan data kuartil terkecil atau selisih antara kuartil atas Q3 dengan kuartil bawah Q1, sehingga bisa ditulis dalam bentuk rumus Keterangan Q1 = kuartil bawahQ3 = kuartil atas Simpangan Rata-Rata Misal, terdapat data x1, x2, x3, …., x4, maka kita bisa menentukan simpangan rata-rata sehingga didapat urutan data baru, yakni Dari urutan data tersebut, mungki ada yang positif dan mungkin ada yang negatif. Namun, konsep jarak tidak berpengaruh pada keduanya. Oleh karena itu, dibuatlah harga mutlak sehingga didapat Jika nilai data tersebut dijumlahkan dan dibagi banyaknya data, maka didapat simpangan rata-rata seperti Atau bisa ditulis dalam bentuk sikma seperti Keterangan SR = Simpangan rata-rataxi = nilai data ke-i = nilai rata-ratan = banyaknya data Rumus di atas adalah simpangan rata-rata untuk data tunggal. Untuk data kelompok atau distribusi mempunyai nilai frekuensi dalam tiap interval suatu data dan nilai tengah yang diperoleh dari kelas interval, sehingga untuk data kelompok diperoleh rumus simpangan rata-rata seperti Keterangan SR = Simpangan rata-rataxi = nilai tengah kelas ke-i = nilai rata-ratafi = frekuensi kelas ke-i Contoh Perhatikan tabel di bawah ini. Jika rata-rata = 77,21, tentukan simpangan rata-rata dari data di atas ! Penyelesaian Jadi, Jadi, simpangan rata-rata adalah 7,99 Ragam dan Simpangan Baku Dalam menentukan nilai simpangan rata-rata ada kelemahannya yaitu pada harga mutlak yang berakibat simpangan rata-rata tidak bisa membedakan antara rentang yang lebih besar dan lebih kecil. Cara mengatasi hal tersebut para ahli statistika memakai rumus simpangan baku dengan penggunaan kuadrat pada rentang data, simpangan baku bisa dirumuskan seperti Sedangkan untuk rumus ragam data kelompok sama dengan kuadrat dari simpangan baku, dengan rumus seperti Keterangan S = Simpangan bakuS2 = Ragamfi = frekuensi ke-ixi = titik tengah interval = rata-ratan = jumlah total frekuensi Contoh Perhatikan tabel berikut Tentukan simpangan baku dan ragam dari data di atas ! Penyelesaian Jadi, Untuk simpangan baku Untuk ragam Demikian pembahasan menganai ukuran penyebaran data, semoga dapat menambah pengetahuan kalian. Semoga bermanfaat. Baca juga Ukuran Letak Data Kuartil, Desil, dan Persentil Ukuran Pemusatan Data Mean, Median, dan Modus

Ilmu statistik berhubungan dengan pengumpulan, analisis, interpretasi, dan penyajian data. Artikel ini akan membahas beberapa istilah statistik yang sering kita temui selama mempelajarinya. Berikut adalah daftar istilah-istilah dalam statistika yang penting untuk diketahuiData Kuantitatif Data tentang jumlah yang dapat diukur dan ditulis dalam angka misalnya nilai ujian, berat.Data Kualitatif Data kategorikal atau frekuensi, dan tidak dapat dinyatakan dalam angka misalnya laki-laki/perempuan, jenis kendaraan.Cronbach’s alpha Ukuran yang dimulai dari 0 hingga 1 yang mewakili proporsi ukuran gabungan yaitu, jumlah item individual yang terdiri dari atribut dasar. Alpha value Kriteria probabilitas yang dibandingkan dengan p value untuk menentukan apakah hipotesis nol akan ditolak atau tidak. Umumnya level alpha adalah 0, Kovarians ANCOVA Variasi pada regresi linier dimana variabel kuantitatif digabungkan dengan variabel kualitatif dalam model regresi. Analisis Varians ANOVA Jenis analisis statistik bivariat atau multivariabel untuk penelitian kuantitatif ketika semua variabel bersifat kualitatif dalam pengukurannya. Uji Chi-Square χ2 Uji hipotesis yang digunakan untuk menguji hubungan antara dua variabel kualitatif atau untuk menguji utilitas Korelasi Ukuran mulai dari 1 hingga +1 yang menunjukkan arah hubungan linier antara dua variabel kuantitatif. Data Angka, huruf, atau karakter khusus yang mewakili pengukuran sifat unit analitik seseorang, atau kasus, dalam sebuah studi; data adalah bahan mentah Deskriptif Teknik statistik yang berkaitan dengan penggambaran variabel yang digunakan dalam studi seseorang. Standar Deviasi Selisih antara nilai variabel dan rata-rata variabel untuk mengetahui sebaran Tingkat penyebaran yang ditunjukkan oleh nilai-nilai variabel, biasanya dinilai dengan standar deviasi. Distribusi Variabel atau distribusi probabilitas Kumpulan semua nilai variabel dengan probabilitas yang terkait untuk diamati. Uji F Uji statistik yang hipotesis nolnya adalah bahwa semua mean kelompok adalah sama ANOVA atau bahwa semua koefisien regresi sama dengan nol dalam populasi regresi linier.Hipotesis Pernyataan tentatif tentang nilai satu atau lebih parameter Inferensial Teknik statistik yang berkaitan dengan pembuatan kesimpulan tentang populasi berdasarkan pengambilan sampel darinya. Regresi Linier Suatu jenis analisis di mana penelitian kuantitatif dilakukan yang ditentukan oleh satu atau lebih variabel dalam persamaan Data Masalah data yang tidak ada atau tidak muncul untuk satu atau lebih variabel dalam Multivariat atau Multivariabel Analisis untuk menguji efek simultan dari dua atau lebih variabel pada penelitian Model Nonlinier Model statistik yang parameternya tidak linier, misalnya model regresi Probability Sampling Teknik pengambilan data atau sampel agar semua data yang memiliki kemungkinan terpilih tidak sama Nol Kebalikan dari hipotesis penelitian. Uji T Berpasangan Uji untuk mengetahui perbedaan antara rata-rata dua kelompok ketika kelompok-kelompok tersebut tidak dijadikan sampel secara independen. Parameter Ukuran dari beberapa karakteristik untuk populasi, seperti rata-rata populasi atau proporsi. Distribusi Poisson Distribusi probabilitas untuk variabel jenis integer data bilangan bulat yang mewakili jumlah kejadian. Probability Sampling Teknik pengambilan sampel di mana peneliti memilih sampel dari populasi yang lebih besar dengan menggunakan metode berdasarkan teori probabilitas, misalnya sampel Ukuran statistik yang menunjukkan seberapa dekat data dengan garis regresi. R2 juga dikenal sebagai koefisien determinasi, atau koefisien determinasi berganda untuk regresi Selisih antara nilai tertinggi dan terendah dalam sebuah distribusi. Distribusi sampel Distribusi probabilitas untuk sampel statistik; distribusi ini menentukan nilai p untuk uji statistik. Scatterplot Tampilan grafis yang menunjukkan hubungan antara dua variabel kuantitatif dengan memplot titik-titik yang mewakili perpotongan nilai masing-masing variabel. Standar error Standar deviasi dari distribusi sampling statistik. Uji Dua Arah Uji hipotesis yang hipotesis penelitiannya tidak terarah, yaitu hipotesis penelitian menunjukkan kemungkinan bahwa nilai parameter yang sebenarnya bisa jatuh di kedua sisi nilai hipotesis nol. Sampel Dependen Satu sampel dipengaruhi oleh sampel lainnyaSampel Independen Sampel tidak dipengaruhi oleh sampel Rata-rata; jumlah nilai data dibagi banyaknya dataMedian Nilai tengah yang membagi data menjadi dua kelompok yang sama Distribusi normal Distribusi probabilitas yang simetris; mean, median, dan modus semuanya adalah nilai yang sama titik tertinggi pada kurvaOutliers Scores Data yang sangat berbeda dari kumpulan data utama sehingga akurasinya dipertanyakan. p-value Probabilitas dengan nilai uji statistik yang sama dengan atau lebih dari yang diamati, dengan asumsi hipotesis nol benar Populasi Kumpulan orang, objek, atau peristiwa yang memiliki satu atau lebih karakteristik tertentuRandom sampling Metode pengambilan sampel dari suatu populasi sehingga setiap sampel memiliki peluang yang sama untuk Bagian dari populasi Tingkat Signifikansi P-value yang menunjukkan kesimpulan untuk menolak Non Parametrik Metode analisis statistik yang tidak memerlukan distribusi untuk memenuhi asumsi yang diperlukan untuk dianalisis terutama jika data tidak berdistribusi normal.Variabel Diskrit Sekumpulan data dikatakan diskrit jika memiliki nilai yang berbeda yaitu dapat dihitung. Contohnya adalah jumlah anak dalam satu keluarga atau jumlah hari hujan dalam Jumlah atau berapa kali nilai tertentu diperoleh dalam suatu Jika distribusi suatu variabel tidak simetris terhadap median atau meannya, variabel tersebut dikatakan condong. Kurtosis Mengacu pada bagaimana nilai terkumpul di pusat distribusi, atas dan bawah, dan samping dari suatu Hubungan antara variabel, ketika variabel bergerak positif Ketika satu variabel naik atau turun, yang lain juga mengikuti misalnya, asupan kalori dan berat badan. Korelasi negatif Dua variabel bergerak berlawanan arah misalnya kecepatan kendaraan dan waktu tempuh.Uji parametrik Uji untuk menemukan asumsi spesifik tentang distribusi data atau asumsi spesifik tentang parameter model. Contohnya termasuk uji-t dan uji korelasi Persentil ke-25, ke-75 dan median. Ketiga nilai tersebut membagi distribusi variabel menjadi empat interval yang berisi jumlah pengamatan yang Suatu usaha untuk memperluas hasil suatu sampel kepada suatu populasi dan hanya dapat dilakukan apabila sampel tersebut benar-benar mewakili seluruh Sejauh mana suatu metode menghasilkan hasil yang sama konsistensi hasil ketika digunakan pada waktu yang berbeda, dalam keadaan yang berbeda, baik oleh pengamat yang sama atau lainnya. Tags definisi, istilah statistika, statistik

Pemilihanindikator Uji Normalitas Normal Normal 138 Jurnal Pendidikan Fisika dan Teknologi (ISSN. 2407-6902) Volume II No 3, Juli 2016 Berdasarkan data hasil posttest, tampak bahwa kelas eksperimen memiliki nilai rata- 90 79 rata yang lebih tinggi daripada kelas kontrol, 80 Persentase skor rerata 71 Nilai tertinggi dan nilai terendah kelas 70

Selamat datang di web digital berbagi ilmu pengetahuan. Kali ini PakDosen akan membahas tentang Estimasi? Mungkin anda pernah mendengar kata Estimasi? Disini PakDosen membahas secara rinci tentang pengertian, jenis, ciri, metode dan contoh. Simak Penjelasan berikut secara seksama, jangan sampai ketinggalan. Estimasi merupakan suatu metode dimana kita dapat memperkirakan nilai Populasi dengan memakai nilai sampel. Misalnya rata-rata sampel digunakan untuk menaksir rata-rata pupolasi proporsi sampel untuk menaksir proporsi populasi p , dan jumlah ciri tertentu sampel untuk menaksir jumlah ciri tertentu populasi. Nilai penduga disebut dengan estimator, sedangkan hasil estimasi disebut dengan estimasi secara statistik. Jenis-jenis Estimasi Berikut ini adalah beberapa jenis-jenis estimasi yaitu 1. Estimasi Titik Titik estimasi merupakan salah satu cara untuk mengadakan estimasi terhadap parameter populasi yang tidak diketahui. Titik estimasi ialah nilai tunggal yang digunakan untuk mengadakan estimasi terhadap parameter populasi. Titik estimasi yang dapat digunakan untuk mengadakan estimasi parameter populasi ialah rata-rata sampel terhadap rata-rata populasi, proporsi sampel terhadap proporsi populasi, jumlah variabel tertentu yang terdapat dalam sampel untuk menaksir jumlah variabel tersebut dalam populasi, dan varians atau simpangan baku sampel untuk menaksir simpangan baku populasi. E µ = ; E 2 = S2 ; E p = 2. Estimasi Interval Dari penelitian dan perhitungan-perhitungan harga statistik suatu sampel, bisa dihitung suatu interval dimana dengan peluang tertentu harga parameter yang hendak ditaksir terletak dalam interval tersebut. Estimasi interval merupakan sekumpulan nilai statistik sampel dam interval tertentu yang digunakan untuk mengadakan estimasi terhadap parameter populasi dengan harapan bahwa nilai parameter populasi terletak dalam interval tersebut. Estimasi Rata – rata dalam statistik di asumsikan suatu ukuran sampel dikatakan besar apabila n ≥ 30, sampel dikatakan kecil apabila n ≤ 30. Estimasi rata-rata untuk sampel kecil n < 30, maka interval konfidensi untuk m adalah – t n-1 ; a/2 . S ≤ μ ≤ + t n-1 ; α/2 . S √n √n Ciri-ciri Estimasi Berikut ini adalah beberapa ciri-ciri estimasi yaitu Tidak bias Jika mean dari distribusi sampling suatu statistik sama dengan parameter populasi korespondensinya, maka statistik ini disebut sebagai estimator tak bias dari parameter tersebut. Kebalikannya, jika mean dari distribusi sampling suatu statistik tidak sama dengan parameter populasi korespondensinya, maka statistik ini disebut sebagai estimator bias dari parameter tersebut. Nilai-nilai korespondensi dari statistik-statistik ini msaing-masing disebut estimasi bias dan estimasi tak bias. Efisien Jika distribusi sampling dari dua statistik memiliki mean atau ekspektasi yang sama, maka statistik dengan varians yang lebih kecil disebut sebagai estimator efisien dari mean, sementara statistik yang lain disebut sebagai estimator tak efisien. Adapun nilai-nilai yang berkorespondensi dengan statistik-statistik ini masing-masing disebut sebagai estiamsi efisien dan estimasi tak efisien. Jika semua kemungkinan statistik yang distribusi samplingnya memiliki mean yang sama, maka statistik dengan varian terkecil terkadang disebut sebagai estimator paling efisien atau terbaik dari mean ini. Konsisten Bila besarnya sampel bertambah maka hampir dapat dipastikan bahwa nilai statistik sampel akan lebih mendekati nilai parameter populasi, estimator demikian disebut konsisten. Estimator konsisten adalah estimator yang cenderung sarna dengan nilai sebenarnya meskipun ukuran sampel semakin lama semakin besar. Dalam Kasus ini, apakah kita tahu bahwa nilai barn dari x akan lebih mendekati mean rata-rata Dari Atau ada kemungkinan lebih jauh? Estimator Yang konsisten adalah estimator yang akan bergerak mendekati nilai sebenarnya bila jumlah elemen sampel ditambah. Metode Klasifikasi Estimasi Pada umumnya, klasifikasi dan estimasi biaya yang lebih dapat diandalkan diperoleh dengan menggunakan pendekatan analisis biaya masa lalu, dengan beberapa metode yaitu 1. Metode Titik Tertinggi dan Titik Terendah High and Low Point Method Metode titik tertinggi dan titik terendah yaitu suatu metode pemisahan biaya campuran ke dalam elemen-elemen biaya tetap dan biaya variabelnya dengan mendasarkan analisis pada selisih biaya antara tingkat aktivitas tertinggi dan terendah. Maksud dari titik tertinggi dan terendah disini adalah titik tertinggi adalah suatu titik dengan tingkat output dan aktivitas tertinggi sedangkan titik terendah adalah titik dengan tingkat output dan aktivitas yang terendah. Secara umum perhitungan metode titik tertinggi dan terendah dapat dilakukan dengan cara Memilih jumlah biaya paling tinggi dari data yang tersedia. Memilih jumlah biaya paling rendah dari data yang tersedia. Menghitung selisih jumlah aktivitas dan selisih biaya dari dua titik tertinggi dan terendah. Memasukan selisih kedalam formula untuk menghitung komponen biaya tetap dan biaya variabel. 2. Metode Biaya Berjaga Stand By Cost Method Metode biaya berjaga digunakan untuk menaksir biaya tetap dan biaya variabel bila sebuah perusahaan menutup kegiatan usahanya untuk sementara. Metode ini disebut biaya berjaga karena untuk menghitung cadangan dana yang harus disiapkan untuk berjaga-jaga selama tenggang waktu tanpa kegiatan normal. Metode ini mencoba menghitung beberapa biaya yang harus tetap dikeluarkan andai kata perusahaan ditutup untuk sementara, jadi produknya sama dengan nol. Biaya ini disebut biaya terjaga, dan biaya terjaga ini merupakan bagian yang tetap. 3. Metode Kuadrat Terkecil Least-Square Method Pada umumnya metode kuadrat terkecil dimulai dari asumsi bahwa terdapat hubungan yang linier antara variabel terikat dan variabel bebas. Asumsi ini juga dapat diterapkan dalam analisis hubungan perilaku biaya dengan faktor yang menyebabkan terjadinya biaya yang bersangkutan. metode kuadrat terkecil juga membuat asumsi tentang sifat dan distribusi “eror term” dalam estimasi hubungan antara biaya overhead dan jam mesin. Atas dasar asumsi tersebut maka dianggap bahwa fluktuasi biaya sebagai variabel terikat y akan ditentukan secara linier oleh perubahan volume aktivitas x sebagai variabel bebasnya. Metode ini merupakan pengukuran dari jumlah biaya yang ada untuk mengetahui rata-rata biaya tetap dan rata-rata biaya variabel. Metode kuadrat terkecil untuk mengestimasi suatu hubungan linier didasarkan pada persamaan untuk sebuah garis lurus y = a + bx. Contoh Kasus Estimasi Tingkah Laku Biaya KOBEE adalah sebuah perusahaan yang memproduksi lampu, yang mempunyai data barang terjual dan biaya selama satu semester tahun 2017 sebagai berikut BULAN UNIT YANG TERJUAL BIAYA PENJUALAN JANUARI Rp FEBRUARI Rp MARET Rp APRIL Rp MEI Rp JUNI Rp Pertanyaan Tentukanlah persamaan garis linear dengan metode titik tertinggi dan titik terendah high and low point method jika dalam anggaran akhir tahun 2017 PT. KOBEE merencanakan menaikan penjualan sebesar unit yang terjual. Berapakah jumlah biaya penjualan yang harus dikeluarkan ? Tentukanlah persamaan garis linear dengan metode biaya terjaga stand by method, dengan biaya tetap fixed cost yang dikeluarkan sebesar Rp. per bulan. Jika perusahaan menaikan penjualan sebesar berapakah jumlah biaya penjualan total sales expence yang harus dikeluarkan oleh PT. KOBEE ? Tentukanlah persamaan garis linear dengan metode kuadrat terkecil least-square method jika perusahaan merencanakan menaikan unit yang terjual. Berapakah jumlah biaya penjualan yang harus dikeluarkan ? Jawaban Contoh Kasus 1. Metode High And Low Point Mencari biaya variabel b b = Y2-Y1 = – X2-X1 – = = 50 per unit yang terjual Mencari biaya tetap a a = Y2 ̶ bX2 = ̶ 50 = ̶ = Persamaan garis linear Y = a + b X , dimana a= biaya tetap, b= biaya variabel Y = + 50 X Kenaikan unit yang terjual sebesar maka Y = + 50 = Jadi, biaya penjualan yang dikeluarkan PT. KOBEE jika unit yang terjual dinaikan menjadi unit adalah sebesar Rp 2. Metode Berjaga-jaga Biaya yang dikeluarkan pada tingkat Rp Biaya tetap fixed cost Rp Selisih variance Rp Biaya variabel = Rp / = Rp 40 per unit yang terjual Persamaan garis linear Y = a + b X Y = + 40 X Kenaikan unit yang terjual sebesar maka Y = + 40 Y = Jadi, biaya penjualan yang dikeluarkan PT. KOBEE jika unit yang terjual dinaikan menjadi unit adalah sebesar Rp 3. Metode Least-Square BULAN UNIT X BIAYA PENJUALAN Y X2 XY JANUARI Rp Rp Rp FEBRUARI Rp Rp Rp MARET Rp Rp Rp APRIL Rp Rp Rp MEI Rp Rp Rp JUNI Rp Rp Rp Rp Rp Rp Demikian Penjelasan Materi Tentang Pengertian Estimasi Pengertian, Jenis, Ciri, Metode dan Contoh Semoga Materinya Bermanfaat Bagi Siswa-Siswi.

Selisihantara nilai data terendah dengan nilai data tertinggi adalah nilai rentang. Sebagai contoh, seorang siswa mendapatkan uang jajan sebesar 2000 rupiah di hari pertama. Pada hari kedua dan ketiga, ia mendapatkan uang jajan sebesar 1000 dan 5000 rupiah. Cara Mencari Nilai Terbanyak, Tertinggi, Terendah Rata-rata dan Total - priacoding. Pada postingan priacoding sebelumnya kita telah membahas bagaimana Cara Membuat Barcode dan QRcode pada dan pada postingan kali ini kita akan membahas tentang bagaimana cara mencari nilai terbanyak, tertinggi, terendah rata-rata dan total, pada kasus ini implementasinya menggunakan Datagridview Untuk implementasinya langsung saja ikuti langkah-langkah berikut.. 1. Buat 1 buah project Tambahkan 1 Datagridview, 1 Button dan 4 buah Textbox, seperti gambar.. 2. Mencari nilai Tertinggi, Terendah, Rata-rata dan Total Double klik tombil "Proses", dan pastekan coding dibawah.. Dim tinggi, rendah, ratarata, total, banyak As Integer tinggi = From row As DataGridViewRow In Where Select .Max.ToString rendah = From row As DataGridViewRow In Where Select .Min.ToString ratarata = From row As DataGridViewRow In Where Select .Average.ToString For baris As Integer = 0 To - 1 total = total + Next = tinggi = rendah = ratarata = total Maka akan menghasilkan.. 3. Untuk mencari nilai terbanyak tambah 1 buah datagridview lagi, seperti gambar Pada tombol "Proses" silahkan tambahkan coding dibawah.. Dim hasil = From r As DataGridViewRow In Group r By key = Into Group Select id = key, jlh = For Each i In hasil Next banyak = Kira-kira coding keseluruhan, seperti dibawah.. Akhir Cara kerja → Isi Datagridview1 sesuai keinginan anda → Tekan tombol "Proses" Keterangan → Textbox1 = Untuk menampilkan nilai tertinggi → Textbox2 = Untuk menampilkan nilai terendah → Textbox3 = Untuk menampilkan nilai rata-rata → Textbox4 = Untuk menampilkan total → Datagridview2 = Untuk menampilkan nilai terbanyak dari Datagridview1 → Textbox5 = Untuk menampilkan nilai paling atas pada Datagridview2 Unduh Sourcecode Pass Terimakasih, semoga bermanfaat.. Baca Juga Tutorial 26 Cara Export Data Datagridview ke Ms. Excel Tutorial 27 Cara Membuat Grafik Line, Bar, Dkk Tutorial 28 Cara Membuat Barcode dan QRcode Note Himbauan Jika artikel ini memang berguna untuk teman-teman, MOHON artikel ini dibagikan kepada yang lain AGAR teman-teman kita juga mendapat manfaatnya. Terimakasih.. ^{A) Frekuensi siswa yang tingginya 154cm = 11 Jumlah Frekuensi 8+13+60+11+6+2 = 100 persentase peserta yang tingginya 154: b.) tinggi badan tertinggi - tinggi badan terendah}

Di dalam artikel ini kamu dapat menemukan 6 buah contoh soal matematika SMP dalam bentuk pilihan ganda tentang cara menentukan ukuran penyebaran data beserta soal ini sudah disesuaikan dengan materi ukuran penyebaran data yang terdapat dalam bab statistika yang diajarkan pada kelas 8 SMP semester 2 kurikulum adalah soal Soal 1Diketahui sekumpulan data sebagai berikut5 8 9 3 2 7 5 10 16 12 8 3 7 4 2 10 5Jangkauan dari data tersebut adalah…….A. 10B. 12C. 14D. 16PembahasanYang dimaksud dengan jangkauan data adalah selisih data tertinggi dengan dan data terendah atau secara matematika dapat ditulisJangkauan data J = data tertinggi - data terendahAgar dapat mencari nilai terendah dan tertinggi suatu data, maka data tersebut perlu diurutkan terlebih 2 3 34 5 5 5 7 7 8 8 9 10 10 12 16J = data tertinggi-data terendah = 16 - 2 = 14Kunci Jawaban CContoh Soal 2Tabel di bawah ini menunjukkan waktu yang diperoleh oleh peserta dalam suatu pertandingan lari jarak pendek. Q1, Q2 dan Q3 dari data di atas secara berturut-turut adalah…….A. 8,9 - 9,5 dan 10,5B. 8,95 - 9,5 dan 10,0C. 8,95 - 9,9 dan 10,5D. 8,9 - 10,0 dan 10,0PembahasanQ1, Q2 dan Q3 merupakan lambang untuk kuartil I, kuartil II dan kuartil III. Kuartil II merupakan nilai yang membagi data menjadi dua bagian sama besar. Artinya kuartil II = adanya kuartil I dan kuartil III pada data akan membuat data tersebut menjadi empat bagian sama x x x x x x x x x Q1 Q2 Q3Data pada tabel diatas jika dijabarkan menjadi8,5 8,9 8,9 8,9 8,9 9,0 9,0 9,2 9,5 9,5 9,5 9,9 9,9 9,9 9,9 10,1 10,1 10,1 10,1 10,1Sebelumnya kalian sudah belajar menentukan letak dari median yaitu menggunakan rumus= n+1/2Atau = ½ n+1Median atau Q2n = jumlah data = 20Median atau Q2 terletak pada = ½ n+1= ½ 20+1 = 10,5 atau terletak antara data ke 10 dan ke ke-10 = 9,5 Data ke-11 = 9,5 Median = ½ 9,5+9,5 = 9,5 = Q2Kuartil I/Kuartil bawah/Q1Q1 terletak di sebelah kiri Q2 median. Karena median membagi data menjadi dua bagian sama besar, maka di sebelah kiri dan kanan Q2 akan terdapat masing-masing 10 membagi 10 data di sebelah kiri median menjadi dua bagian sama besar. Untuk menentukan letak Q1/kuartil bawah digunakan rumus = ½ n+1 dengan n = terletak pada = ½ n+1 = ½ 10+1 = 5,5 artinya Q1 terletak antara data ke-5 dan ke-6Data ke-5 = 8,9Data ke-6 = 9,0Q1 = 8,9 + 9,0/2 = 8,95 Kuartil III/Kuartil atas/Q3Q3 terletak di sebelah kanan median. Di sebelah kanan median tentu juga ada 10 data dan Q3 membaginya menjadi dua bagian sama terletak pada ½ n+1 = ½ 10+1 = 5,5 Q3 terletak pada data ke 5 dan ke 6 setelah medianData ke-5 setelah median = 9,9Data ke-6 setelah median = 9,9Q3 = 10,1 + 9,9/2 = 10 Kadi, Q1, Q2 dan Q3-nya berturut-turut adalah 8,95 - 9,5 - 10Kunci Jawaban BContoh Soal 3Berikut ini adalah daftar nomor celana pria yang akan di stok oleh sebuah toko 34 35 32 26 29 29 29 32 2728 40 30 30 30 26 29 32 31 4033 35 32 40 26 28 27 30 38 30Kuartil bawah, kuartil atas dan jangkauan interkuartil dari data tersebut adalah…….A. 29, 34, 5B. 29, 35, 6C. 30, 29, 1D. 30, 35, 4PembahasanLangkah pertama sebelum mencari Q1 dan Q2, tentu data diatas harus diurutkan terlebih dahulu. Berikut adalah hasil setelah 26 26 27 27 28 28 29 29 2929 30 30 30 30 30 31 32 32 32 32 33 34 35 35 38 38 40 40 40Untuk mencari Q1 dan Q3, harus terlebih dahulu dicari Q2 atau median dari data = 30MedianTerletak pada n+1/2 = 30 +1/2 = 15,5 antara data ke-15 dan 16Data ke-15 = 30Data ke-16 = 30Median = 30Dikiri median, terdapat 15 buah data. Q1 adalah nilai tengah 15 data terletak pada ½ n+1 = ½ 15+1 = data ke-8 hitung dari kiri.Q1 = 29Di kanan median juga terdapat 15 buah data. Disinilah Q3 berada. Berarti Q3 juga berada di data ke-8 tetapi disebelah kanan = 34Jangkauan interkuartil adalah selisih antara kuartil atas dan kuartil bawah atau secara matematika dapat ditulis26 26 26 27 27 28 28 29Q1 29 2929 30 30 30 30 median/Q2 30 31 32 32 32 32 33 34Q3 35 35 38 38 40 40 40Jangkauan interkuartil JI = Q3 - Q1Jangkauan interkuartil data diatas adalah= 34 - 29= 5Kunci Jawaban AContoh Soal 4Tabel di bawah ini menunjukkan jarak rumah siswa kelas 8A dengan sekolah. Berdasarkan tabel diatas maka pernyataan berikut yang tidak benar adalah…….A. Q1 = 1,0B. Q2 = 2,0C. Jangkauan data = 2,5D. Jangkauan interkuartil = 1,0PembahasanPertama-tama, kita cek dahulu kebenaran option B yaitu Q2 = mediannya. Jumlah data = jumlah siswa = 25Q2 terletak pada n+1/2 = 25+1/2 = data ke 13Q2 = 2,0 option B benarQ1 merupakan nilai tengah 12 data disebelah kiri median. Q1 terletak pada n+1/2 = 12+1/2 = 6,5 antara data ke 6 dan ke 7Data ke 6 = 1,0Data ke 7 = 1,0Berarti, Q1 = 1,0 option A benarJangkauan data = data tertinggi - data terendah = 3,0 - 0,5 = 2,5 option C benar.Jangkauan interkuartil = Q3 - Q1Q3 juga terletak antara data ke 6 dan ke 7 disebelah kanan medianQ2.Data ke 6 = 2,5Data ke 7 = 2,5Q3 = 2,5JI = 2,5 - 1,0 = 1,5 option D salah.Kunci Jawaban DContoh Soal 5Perhatikan diagram berikut Diagram diatas menunjukkan nilai yang diperoleh oleh siswa kelas 8C saat mengikuti ujian mata pelajaran IPA. Berdasarkan diagram tersebut maka pernyataan di bawah ini adalah benar kecuali……..A. Kuartil atas = 6B. Median = 8C. Jangkauan interkuartil = 2,5D. Simpangan kuartil = 1,25PembahasanData pada grafik diatas dapat dijabarkan menjadi5 5 6 6 6 6 6 7 7 7 7 8 8 8 8 8 8 8 8 9 9 9 10 10 10 10 10 10Jumlah data = 28Q2 = ½ n+1 = ½ 28 + 1 = 14,5 diantara data ke 14 dan 15Q2 = 8 + 8/2 = 8 option B benar5 5 6 6 6 6 6 7 7 7 7 8 8 8 median 8 8 8 8 8 9 9 9 10 10 10 10 10 10Kuartil atas Q3= ½ 14 + 1 = 7,5 antara data 7 dan 8 disebelah kanan medianQ3 = 9 + 9/2 = 9 option A salah5 5 6 6 6 6 6 Q1 7 7 7 7 8 8 8 median 8 8 8 8 8 9 9 Q3 9 10 10 10 10 10 10Jangkauan interkuartil Q1 = ½ 14 + 1 = 7,5 antara data 7 dan 8Q1 = 6 + 7/2 = 6,5JI = Q3 - Q1 = 9 - 6,5 = 2,5 option C benarSimpangan kuartil = ½ jangkauan interkuartil = ½ x 2,5 = 1,25 option D benarKunci Jawaban AContoh Soal 6Median dari 12 buah data adalah 5 lebih lebihnya dari jangkauan. Jika semua data dikalikan 3 dan dikurangi 2 maka jumlah median dan jangkauan menjadi 34. Jangkauan data mula-mula adalah…….A. 3,5B. 7,0C. 7,5D. 12,0PembahasanMisalkan mula-mulaMedian = xData terendah = aData tertinggi = bJangkauan mula-mula = J1 = b - aMedian 12 data = 5 lebihnya dari jangkauan x = J1 + 5 ……..persamaan 1Kemudian semua data dikalikan 3 dan dikurangi 2, makaMedian = 3x - 2Data terendah = 3a - 2Data tertinggi = 3b - 2Jangkauan setelah datanya diubah= J2 = 3b - 2 - 3a - 2 = 3b - 3a = 3b-aSebelumnya kita dapatkan bahwa b - a = J1 jangkauan mula-mula.SehinggaJ2 = 3b - a = 3J1Setelah dilakukan perubahan pada datanya, median + jangkauan = 343x - 2 + J2 = 34 ganti J2 menjadi 3J13x - 2 + 3J1 = 343x - 2 + 3J1 = 343x + 3J1 = 34 + 23x + J1 = 36x + J1 = 36/3 x + J1 = 12 ……..persamaan 2Perhatikan persamaan 1 dan 2x = J1 + 5……..persamaan 1x + J1 = 12 ….. pernyataan 2Untuk mencari J1 atau jangkauan mula-mula, maka subtitusikan persamaan 1 ke persamaan + J1 = 2 ganti x menjadi J1 + 5J1 + 5 + J1 = 122J1 = 12 - 52J1 = 7J1 = 7/2 = 3,5Kunci Jawaban ANah, itulah 6 contoh soal matematika smp tentang cara menentukan ukuran penyebaran data beserta pembahasannya yang dapat saya bagikan pada artikel kali ini. Jika kalian menemukan kesalahan baik pada soal maupun pembahasan, kalian dapat mengoreksi dengan berkomentar pada kolom komentar dibawah ini. Terimakasih.

. 170 293 282 168 386 211 58 304

selisih data tertinggi dan terendah