PROBABILISTIK & NON PROBABILISTIK

Perencanaan Sampling Probabilitas

Perencanan yang menentukan probabilitas atau besarnya kemungkinan setiap unsure dijadikan sampel. Factor pengawasan yang mendasari semua perencanaan sampling probabilitas yang utama ialah sifat keacakan. Perencanaan sampling probabilitas yang biasa digunakan mencakup :

• Sampling acak sederhana (simple random sampling)

Pengambilan sampel dalam teknik random ini, peneliti ini memperkirakan sampel dalam populasi berkedudukan sama dari segi2 yang akan diteliti. Dengan cara mengambil acak tanpa memperhatikan strata yang ada dalam populasi. Dengan syarat anggota populasi homogen.

Contoh:
Mahasiswa yang baru masuk Perguruan Tinggi Negeri, mereka sama2 tamatan SMA dan sama2 lulus ujian SPMB (seleksi penerimaan mahasiswa baru).
Disini dapat dikatakan bahwa populasi mahasiswa baru tersebut homogen dari asal sekolah dan lulus ujian SPMB. Artinya kita mengambil beberapa saja diantara mereka untuk sampel penelitian, dan yang mana saja, karena kita telah beranggapan bahwa mereka mempunyai kedudukan yang sama dengan kriteria2 yang sama.

• Sampling acak distratifikasi secara proposional (proportioned stratified random sampling)

Jika penelitian kita memerlukan data bertingkat, berstrata atau bergelombang dan berlapis2. Yang mungkin berbentuk kelas,umur,daerah dan kedudukan, atau sejenis maka kita menggunakan sampel stratified dengan mengambil sampel pada strata2 tertentu sesuai dengan penelitian yang dilakukan.
Contoh:
Populasi penelitian seluruh Mahasiswa Gunadarma, sampelnya bisa pada strata tingkat I, tingkat II,strata S1 dan seterusnya.

• Sampling acak distratifikasi secara tidak (kurang) proposional (disproportioned stratified random

Sampling Teknik ini digunakan untuk menentukan jumlah sampel, bila populasi berstrata tapi kurang proposional.
Contoh:
Tingkah laku militer, mungkin hanya sedikit jumlah jenderal dalam sampenya sehingga peneliti memutuskan untuk menggunakan semua jenderal dalam sampelnya dan mengurangi proporsi jabatan lain untuk mendapatkan jumlah komposisi sampel. Dengan menggunakan tabel peneliti dapat menggunakan sampel acak pengelompokkan proposional. Dengan menggolongkan sesuai dengan jenis kejahatan. Tetapi ia melihat bahwa populasi yang berisi kasus pemerasan hanya 1%. Akibatnya, sampel berubah menjadi tidak proposional, apabila sampelnya di hasilkan 100, dengan menggunakan 10 kasus pemerasan. Tabel. Distribusi kejahatan populasi dalam militer Jenis kejahatan Frekuensi Persentase dalam [populasi]

Perkosaan 50 5% pembongkaran 100 10% Pencurian mobil 500 50% Penyerangan 10 1% Pencurian 140 14% Perampokan 50 15% Pembunuhan 50 5% Jumlah N= 100 100%

• Sampling area atau gugus (area or cluster sampling)

Teknik sampling daerah digunakan untuk menentukan sampel bila objek yang akan diteliti atau sumber data sangat luas. Dalam penggunaan sampel cluster ini umumnya kesatuan2  yang diteliti, merupakan kelompok2 yang lebih besar.
Contoh:
Kelompok remaja putus sekolah, kelompok kelas, atau sekolah2 dan sebagainya.

Perencanaan sampling nonprobabilitas

Teknik pengambilan sampel tidak member peluang/kesempatan sama bagi setiap anggota populasi untuk dipilih menjadi sampel. Tujuan umum dari perencanaan sampling probabilitas ialah memperoleh gambaran kasar dari sekumpulan unsure sampel.

Dalam sampel non probabilitas sukar untuk menentukan jumlah kesalahan sampling, sehingga peneliti tidak dapat menggeneralisasikan secara langsung beberapa temuannya dengan populasi yang lebih besar. Ini karena populasi yang ada sebagian besar tidak teridentifikasi dengan salah satu atau semua variasi sampling nonprobabilitas. Perencanaan sampling non probabilitas yang biasa digunakan mencakup:

 • Sampling sistematik

Teknik pengambilan sampel berdasarkan urutan dari anggota populasi yang telah diberi nomor urut. Sampling sistematik biasanya digunakan dalam traffic survey atau marketing research.

Ada beberapa peneliti menganggap sampling sistematik bukan merupakan sampling acak, padahal sampling sistematik merupakan sampling acak karena pemilihan pertama (menggunakan random start) dilakukan secara acak. Beberapa peneliti menyebut sampling sistematik sebagai Quasi random sampling atau Pseudo random sampling.

Contoh:
Jika peneliti ingin mengetahui orang2 yang berobat kerumah sakit di sebuah desa, kita telah mengetahui syarat2 untuk berobat di rumah sakit, dengan mendaftar diri ke receptionist dan mendapatkan nomor antrian,sehingga mereka dapat berobat.

 • Sampling kuota

Teknik untuk menentukan sampel secara bebas dari populasi yang mempunyai ciri-ciri tertentu sampai jumlah (kuota) yang diinginkan. Penggunaan teknis kuota sampel ini perlu menetapkan strata populasi berdasarkan tanda2 yang mempunyai pengaruh terbesar terhadap variable yang akan diselidikan. Sedangkan penetapan kuota tergantung kepada kepentingan peneliti dapat berdasarkan factor social, factor ekonomi, factor geografis, atau factor politis.
Contoh:
Jika kita ingin meniliti orang2 yang berambut kribo disebuah kota, kita telah mengetahui ciri2nya yaitu rambutnya kribo dan kemudian kita menetapkan kuotanya sejumlah yang telah kita tentukan.

Penggunaan sampel kuota ini dalam penelitian ilmu social sering digunakan oleh para peneliti, karena dapat menentukan sampelnya dengan tidak terlalu ikat.

 • Sampling aksidental

Teknik penentuan sampel berdasarkan kebetulan, yaitu siapa saja yang kebetulan bertemu dengan peneliti dapat digunakan sebagai sampel, bila dipandang orang yang kebetulan ditemui itu cocok sebagai sumber data.

Contoh:
Jika kita ingin meneliti orang2 yang telah berambut putih diseluruh kota, sampelnya kita cari disekeliling kota dan dimana dan kapan saja kita menemui orang2 yang berambut putih, kita ambil sebagai sampelnya, jadi semua sampel tersebut hanya secara kebetulan saja dan tak direncanakan.
Dalam suatu penelitian ilmiah biasanya cara sampel aksidental ini jarang digunakan, kecuali dalam penelitian2 tertentu yang mungkin dapat menggunakap sampel ini, hal itu tentu sesuai dengan tujuan penelitiannya. Dan bukan penelitian ilmiah.

• Sampling purposive

Teknik penentuan sampel untuk tujuan tertentu saja. Misalnya pada penelitian tentang disiplin pegawai, maka sampel yang dipilih adalah orang yang ahli dalam bidang kepegawaian saja.

Contoh:
Jika penel;iti ingin mengetahui perbedaan sikap antara pemuda2 dikota besar terhadap kenekalan remaja, dalam hal ini mestinya peneliti telah mengetahui lebih dulu ciri2 pemuda di perkotaan.

Berdasarkan ciri2 tersebut kemudian peneliti memilih daerah kelompok2 tertentu sebagai inti/kuncinya sebagai sampel,sedangkan kelompok dibagian lain kota dapat ditinggalkan.

 • Sampling bola salju (snowball sampling)

Teknik penentuan sampel yang mula-mula jumlahnya kecil, kemudian sampel ini disuruh memilih teman-temannya untuk dijadikan sampel. Begitu seterusnya, sehingga jumlah sampel semakin banyak.

Contoh:
Jika peneliti ingin mengetahui penyebaran informasi medis diantara ahli medis, sampling snowball dapat digunakan untuk menentukan bagaimana seorang ahli medis akhirnya menggunakan obat2an dan peralatan tertentu. Metode tersebut dapat menggambarkan melalui kelompok ahli medis yang mana informasi tentang obat baru yang beredar.

Apakah ahli medis tersebut membacanya dalm suatu jurnal medis atau mendengarkannya pada suatu konferensi medis, dan kalau memang demikian, siapa yang dihubungi diantara teman2 ahli medisnya mengenai hal tersebut? Bagainmana informasi diantara ahli medis menyebar dalam suatu masyarakat tertentu? Sampling snowball dapat menjawab pertanyaan diatas.

 • Sampling saturasi

Sama sekali bukan sampling, karena metode tersebuit didefenisikan sebagai perolehan semua unsure sampel dalam suatu populasi tertentu yang mempunyai karakteristik yang diinginkan peneliti.

Contoh:
Jika kita ingin meneliti semua pemakai Honda Beat dalam sebuah komunitas kecil.

 • Sampling dense

Sampling secara padat. Terletak diantara sampling acak sederhana dan sampling saturasi. Dengan menaikkan fraksi sampling menjadi satu setengah dan mengambil mayoritas responden yang memiliki sifat atau karakter yang diinginkan peneliti bisa dianggap sampling dense.

Contoh:
Apabila komunitas Honda Beat terdapat 500 orang di medan, peneliti hanya mengambil setengah dari 500 orang yang memiliki Honda Beat.

Tugas 2 Pengantar Statistika

BAB I

Latar Belakang

Statistik memegang peran penting dalam penelitian,baik dalam penyusunan model,perumusan hipotesa dalam pengembangan alat dan instrumen  pengumpulan data,dalam penyusunan desain penelitian ,dalam penentuan sampel dan dalam analisa data.dalam bayak hal ,pengolahan dan analisa data tidak luput dari penerapan tehnik dan metode statistik tertentu ,yang mana kehadiranya dapat memberikan dasar bertolak  dalam menjelaskan hubungan-hubungan yang terjadi.statistik dapat digunakan sebagai alat untuk memgetahui apakah hubungan kualitas antara dua atau lebih variabel benar-benar terkait secara benar dalam suatu kualitas empiris atau hubungan tersebut hanya bersifat random atau kebetulan saja.

Di dalam statistik deskriptif kita selalu mengusahakan agar data dapat disajikan dalam bentuk yang lebih berguna, lebih mudah dipahami dan lebih cepat dimengerti. Jika data yang ada hanya sedikit, kita tidak mengalami kesulitan untuk membaca dan mengerti angka-angka itu, tetapi apabila data yang tersedia banyak sekali jumlahnya, maka untuk mengerti data tersebut kita akan mengalami kesulitan. Untuk memudahkannya data harus disusun secara sistematis atau teratur kedalam distribusi frekuensi

Tujuan 

1.Mencari Nilai Rata-rata, Median, Modus, Range, Simpangan Baku, Ragam

2.Cara menghitung Kemencengan Sebaran (Skewness), dan kecuraman kurva sebaran (Kurtosis)

BAB II

Data Pengamatan:

Nilai Ujian Mata Kuliah Pendidikan Pancasila yang berjumlah 30  orang:

60        64        49        68        86        75        82        85        59        88

57        79        63        77        88        60        44        73        83        53

68        78        82        86        85        89        73        48        83        95

1.Mean

Rata-rata atau biasa disebut mean . Hampir setiap penelitian ilmiah menggunakan mean. Berikut ini adalah cara menghitung mean data kelompok, yaitu data yang telah dikumpulkan pada tugas sebelumnya:

2. Median

Median atau nilai tengah adalah nilai pengamatan yang terletak ditengah data pengamatan setelah data diurutkan. Median membagi dua himpunan dari data pengamatan menjadi dua data pengamatan yang sama besarnya,50% data pengamatan terletak diatas median dan 50% lagi terletak dibawah median. Dalam data kali ini saya menggunakan data kelompok . Formula untuk menentukan median dari tabel data frekuensi adalah sebagai berikut :

C.Modus

  

Modus adalah data yang paling sering muncul.

D.Range

Range adalah perbedaan antara data terbesar dengan data terendah yang terdapat pada sekelompok data

Range= Batas atas kelas tertinggi – batas bawah kelas terendah

         = 100 – 40

         = 60

E.Simpangan Baku

Simpangan baku atau juga yang sering kita kenal dengan nama deviasi standard (standard deviation) adalah ukuran persebaran data

F. Ragam

 

2. Pengertian dan cara menghitung Kemencengan Sebaran (Skewness), dan kecuraman kurva   sebaran(Kurtosis)

A. Kemencengan Kurva Sebaran (Skewness)

Skewness adalah derajat ketidak simetrisan suatu distribusi. Jika suatu kurva frekuensi suatu distribusi memiliki ekor yang lebih memaanjang ke kanan (dilihat dari meannya)maka dinyatakan menceng kanan (positif) dan jika sebaliknya maka menceng kiri (negatif). Secara perhitungan, skewness adalah momen ketiga terhadap mean. Distribusi normal (dan distribusi simetris lainnya, misalnya distribusi t atau Cauchy) memiliki skewness 0 (nol).

B.Kecuraman Kurva Sebaran

Merupakan derajat atau ukuran tinggi rendahnya puncak suatu distribusi data terhadap distribusi normalnya data. Jika bentuk kurva runcingberarti nilai data terkonsentrasi terhadap nilai rata-tata atau nilai penyebarannya kecil, sebaliknya jika bentuk kurva nya tumpul berarti nilai data tersebar terhadap nilai rata-rata atau nilai penyebaran besar. Keruncingan distribusi data ini disebut juga kurtosis.

Derajat keruncingan suatu distribusi frekuensi dapat dibedakan menjadi tiga, yaitu:

    Leptokurtis

Distribusi data yang puncaknya relatif tinggi atau bentuk distribusi yang ujungnya sangat runcing

    Mesokurtis

Distribusi data yang puncaknya tidak terlalu runcing atau tidak terlalu tumpul

    Platikurtis

Distribusi data yang puncaknya terlalu rendah atau terlalu mendatar

            Mesokurtis                              leptokurtis                              platikurtis

Derajat keruncingan distribusi data α4 dapat dihitung berdasarkan rumus berikut

    Data tidak berkelompok

α4 = 1/(nS^4 ) ∑ ( Xi - X ̅)4

    Data berkelompok

α4 = 1/(nS^4 ) ∑ fi ( mi - X ̅ )4

Keterangan :

α4    = Derajat keruncingan

Xi    = nilai data ke – i

        = nilai rata-rata hitung

fi    = frekuensi kelas ke – i

mi    = nilai titik tengah ke –i

S    = simpangan baku

n     = banyaknya data

dari  penggunaan rumus  diatas akan menghasilkan kemungkinan tiga nilai yaitu :

        α4 = 3 distribusi keruncingan data disebut mesokurtis

        α4 > 3 distribusi keruncingan data disebut leptokurtis

        α4 < 3 distribusi keruncingan data disebut platikurtis

Software Virtual Machine

Mesin virtual atau mesin maya (Inggris: virtual machine, disingkat vm) dalam ilmu komputer adalah implementasi perangkat lunak dari sebuah mesin komputer yang dapat menjalankan program sama seperti layaknya sebuah komputer asli.

Pengertian Virtual Machine

Saya kutip dari wikipedia virtual machine atau biasa disebut VM adalah sebuah duplikat yang efisien dan terisolasi dari suatu mesin asli seperti yang diungkapkan oleh Gerard J. Popek dan Robert P. Goldberg pada tahun 1974. Dewasanya Virtual Machine merupakan software yang digunakan untuk mensimulasikan lingkungan kerja suatu perangkat komputer secara virtual. Jadi anda tidak perlu menambah hardware apapun disini, cukup dengan simulasi saja. VM akan membuat kumpulan perangkat virtual mulai dari BIOS, Harddisk, memory dan lain-lain sehingga anda bisa menjalankan berbagai macam OS dari sana. Namun OS harus dijadikan disc "virtual" (ISO) terlebih dahulu supaya bisa diinstall di VM. Jadi gampangnya virtual machine adalah sebuah perangkat virtual yang akan memvirtualisasi hardware secara lengkap seperti sistem aslinya.

Dalam Virtual machine mengenal dua istilah yaitu Host OS dan Guest Os. Host OS adalah sistem operasi dimana virtual machine diinstall sedangkan Guest OS adalah sistem operasi yang diinstall pada virtual machine. Dengan virtual machine sobat bisa menginstall banyak OS didalam OS bawaan Laptop / komputer sobat. Virtual machine biasa saya manfaatkan untuk uji coba OS sehingga tanpa takut terjadi kesalahan yang menyebabkan kerusakan hardware selain itu juga untuk memanage banyak akun - akun penting yang mengharuskan mempunyai lebih dari 1 pc, karena setiap OS yang diinstall pada virtual machine memiliki MAC Addres yang berbeda.

Software-Software Virtual Machine

Vmware Workstation

VMWare adalah sebuah software yang berfungsi menjalakan sistem operasi, jadi kita tidak perlu khawatir komputer kita akan terformat atau terjadi hal yang tidak kita inginkan, ketika belajar menginstal suatu OS, atau istilah lainnya adalah sistem operasi  yang memudahkan kita dan melindungi sistem operasi yang permanen agar terhindar dari kesalahan atau error dalam melakukan penginstalan sistem operasi. VMWare ini adalah berbasis windows atau dapat berjalan di sistem operasi window. VMWare  memungkinkan beberapa sistem operasi dijalankan pada satu mesin PC tunggal secara bersamaan. Hal ini dapat dilakukan tanpa melakukan partisi ulang dan boot ulang. Perangkat keras yang terdapat di dalam VMWare sama seperti perangkat keras yang dipakai PC , misalnya CPU, RAM, HDD, dll.

Keuntungan:

1. Mudah digunakan, pengaturan simpel sekali
2. Fitur unity-nya luar biasa! Berbeda dengan fitur “Seamless Mode”-nya virtualbox. Bila divirtualbox taskbar windows masih ada, di vmware player mengintegrasikan aplikasi windows juga sekalian ke taskbar gnome.
3. Game yang fullscreen lancar walau agak lambat. Game AOE bisa berjalan, tapi respon     kursor sangat lambat.
4. Untuk keperluan uji program (trial and error), tidak perlu me-restart PC untuk beralih sistem operasi (dual boot) atau berpindah komputer.
5. Dapat mengembangkan perangkat lunak multiplatform dengan cepat karena adanya lebih dari sistem operasi yang berjalaan bersamaan.

Kekurangan:

1. Berat, dan lebih lambat dari virtualbox. Respon grafis-nya juga terasa tersendat.
2. Terlalu simpel, sulit menemukan pengaturan yang lebih
3. Tidak open source, komunitas Linux sangat tergantung ke vmware. Ini membuat bug yang muncul tidak bisa dengan cepat ditangani.

Virtual Box

Sama halnya dengan VMWare , Virtual Box adalah perangkat lunak virtualisasi yang dapat digunakan untuk mengeksekusi sistem operasi “tambahan” di dalam sistem operasi “utama”. Contohnya adalah jika sesorang mempunyai sistem operasi Windows yang terpasang di komputernya, maka seseorang tersebut dapat pula menjalankan sistem operasi Mikrotik  di dalam sistem operasi Windows. Virtual Box merupakan aplikasi open source keluaran Sun MicroSystem (sekarang diakusisi oleh Oracle) yang ditarget untuk server, desktop dan penggunaan embedded.

Keuntungan:

1. Instalasi ke sistem cepat, instalasi OS Client juga cepat.
2. Mudah digunakan, menyediakan pengaturan-pengaturan lebih lanjut.
3. Secara keseluruhan cepat, OS client (windows XP) mendekati kecepatan asli-nya.

Kekurangan:

1. Tidak bisa mengakses perangkat yang membutuhkan koneksi USB dengan sempurna (misal  aplikasi Desktop Manager Blackberry tidak bisa digunakan untuk membackup data)
2. Beberapa game yang fullscreen tidak berjalan.

Microsoft Virtual PC

Menurut id.wikipedia.org, Microsoft Virtual PC adalah sebuah program virtualisasi yang dijalankan di atas komputer PC berbasis sistem operasi Microsoft Windows dan juga dapat dijalankan di atas komputer Apple Macintosh berbasis sistem operasi Mac OS. Aplikasi ini pada awalnya ditulis oleh Connectix, yang kemudian diakusisi oleh Microsoft Corporation. Pada bulan Juli 2006, Microsoft merilis Virtual PC untuk Windows sebagai sebuah versi yang gratis (tidak berbayar), dan pada bulan Agustus 2006, Microsoft mengumumkan bahwa Virtual PC untuk Macintosh akan dihentikan produksinya, karena Microsoft tidak melakukan porting aplikasi dari prosesor IBM PowerPC (yang sebelumnya digunakan oleh Macintosh) menjadi prosesor berbasis Intel. Virtual PC dapat melakukan emulasi terhadap sebuah PC standar dan semua perangkat yang dibutuhkannya agar dapat berjalan (keyboard,mouse, CPU, memori, kartu grafik, disket, hard disk, CD-ROM, port COM dan LPT, kartu jaringan hingga sound card). Sehingga, aplikasi ini dapat digunakan untuk menjalankan hampir semua sistem operasi yang dapat dijalankan di atas komputer PC. Tetapi, mungkin akan terjadi masalah ketika pengguna hendak melakukan instalasi sistem operasi yang tidak umum digunakan, yang belum diujicoba oleh Microsoft pada saat pengembangannya.

keuntungan :

1. di rekomendasi oleh microsoft
2. memungkinkan untuk FAQ atau menjawab pertanyaan yang sering diajukan disertai jawabannya supaya pengguna tidak perlu repot-repot nanya kalau mengalami masalah yang sama
3. sudah di sertakan Recorded demos jadi kita sudah di berikan tutorial singkat penggunaanya
4. memungkinkan percobaan dual boot saat ingin menguji coba sebuah sistem operasi baru

kekurangan:

1. berlisensi dan prabayar
2. hanya memungkinkan untuk produk microsoft saja
3. tidak open source
4. belum memungkinkan penggunaan USB
5. Fitur ketinggalan jaman bila di bandingkan virtual machine sejenis

Qemu

Menurut wikipedia qemu ialah processor emulator yang bergantung pada dinamika translasi biner untuk mencapai kecepatan yang wajar ketika sedang mudah untuk port pada arsitektur CPU host baru.

Keuntungan:

1. Mendukung emulating IA-32 (x86) PC, x86-64, AMD64 PC, MIPS R4000, SPARC Suns sun3 dan PowerPC (PReP dan Power Macintosh) arsitektur
2. Dukungan untuk arsitektur lain di kedua host dan sistem emulating
3. Peningkatan kecepatan beberapa aplikasi dapat dijalankan dalam mendekati real time
4. Dukungan untuk menjalankan Linux binari untuk platform lainnya
5. Dapat menyimpan dan mengembalikan keadaan mesin (program berjalan, dll)

Kekurangan:

1. Kekurangan Dukungan lengkap untuk Microsoft Windows dan sistem operasi lain host (emulasi sistem ini baik-baik saja)
2. Kekurangan Lengkap dukungan untuk arsitektur kurang sering digunakan
3. Digunakan pada x86, itu masih tidak secepat mesin virtual seperti VMware, kecuali menggunakan akselerator kqemu
4. Lebih sulit untuk menginstal dan digunakan daripada emulator sebanding

XEN

Xen menurut wikipedia ialah infrastruktur virtualisasi LINUX Kernel.

Keuntungan :

1. Sistemnya berdiri sendiri layaknya sebuah Dedicated Server
2. Menggunakan SWAP
3. Hampir tidak ada masalah dengan seting karena tidak dibatasi oleh node.
4. Jika Memory Dedicated habis, maka SWAP akan berfungsi otomatis dan tidak seperti OpenVZ yang down, pada XEN hanya menyebabkan sistem VDSnya akan melambat.
5. Bisa mendukung instalasi Windows Server.

Kekurangan:

1. Setup Node dengan partisi LVM (Karena membutuhkan VG untuk client VDSnya).
2. XEN hanya berjalan pada 256 MB RAM (dibawah spek ini tidak akan stabil).
3. Perlu space lebih di node untuk temp prosesnya.

KVM

Kernel Virtual Machine adalah solusi virtualisasi penuh untuk Linux pada hardware x86 mengandung ekstensi virtualisasi (Intel VT atau AMD-V). Ini terdiri dari modul kernel loadable, kvm.ko, yang menyediakan infrastruktur inti dan modul virtualisasi prosesor tertentu, KVM-intel.ko atau KVM-amd.ko. KVM QEMU juga membutuhkan dimodifikasi meskipun pekerjaan sedang berlangsung untuk mendapatkan perubahan yang diperlukan.

Keuntungan:

1.  Solusi open source
2.  Supports 64 bit hosts / guests sebagus multiple CPU

Kekurangan:

1.  GUI interfacenya ( virt – manager ) kurang menarik

Setelah saya searching kekurangan KVM sangat susah untuk mencari, Cukup sekian review tentang keuntungan dan kekurangan software virtual machine.

Referensi

https://id.wikipedia.org/wiki/Mesin_virtual

http://www.jejaring.web.id/

http://www.kompasiana.com/

https://nopainsocounterpain.wordpress.com

Pengantar Statistika

TABEL DISTRIBUTIF FREKUENSI

                              Nama       : Dinanto Aji Nugroho        

                              NPM        : 23114146                 

                              Kelas        : 2 KB 04

                                               

SISTEM KOMPUTER

UNIVERSITAS GUNADARMA

DEPOK

BAB I

PENDAHULUAN

1.1. Latar Belakang

Statistika berasal dari bahasa latin yaitu status yang berarti negara dan digunakan untuk urusan negara. Hal ini dikarenakan pada mulanya, statistik hanya digunakan untuk menggambar keadaan dan menyelesaikan masalah yang berhubungan dengan kenegaraan saja seperti : perhitungan banyaknya penduduk, peembayaran pajak, gaji pegawai, dan lain sebagainya.

Statistika adalah ilmu yang merupakan cabang dari matematika terapan yang membahas metode-metode ilmiah untuk pengumpulan, pengorganisasian, penyimpulan, penyajian, analisis data, serta penarikan kesimpulan yang sahih sehingga keputusan yang diperoleh dapat diterima.

Mata kuliah statistika bagi mahasiswa sangat diperlukan terutama ketika seorang mahasiswa harus mengumpulkan, mengolah, menganalisis dan menginterprestasikan data untuk pembuatan skripsi, thesis atau disertasi. Dalam hal ini pengetahuan statistik dipakai dalam menyusun metodologi penelitian.

1.2. Rumusan Masalah

1. Apa pengertian Tabel Distribusi Frekuensi?

2. Cara membuat Tabel Distribusi Frekuensi?

1.3. Tujuan

1. Mengetahui arti Tabel Distribusi Frekuensi

2. Mengetahui cara membuat Tabel Distribusi Frekuensi

BAB II

TEORI DASAR

2.1. Pengertian Tabel Distribusi Frekuensi

Data yang telah diperoleh dari suatu penelitian yang masih berupa data acak yang dapat dibuat menjadi data yang berkelompok, yaitu data yang telah disusun ke dalam kelas-kelas tertentu. Daftar yang memuat data berkelompok disebut distribusi frekuensi atau tabel frekuensi. Distribusi frekuensi adalah susunan data menurut kelas interval tertentu atau menurut kategori tertentu dalam sebuah daftar (Hasan, 2001).

2.2. Tabel Frekuensi Kelas

Table frekuensi kelas adalah kelompok nilai data  atau variable dari suatu data acak. Table frekuensi kelas terdiri dari “Interval Kelas” dan “Frekuensi Kelas”.

Interval Kelas adalah selang yang memisahkan kelas yang satu dengan kelas yang lain.

Frekuensi Kelas adalah banyaknya data yang termasuk kedalam kelas tertentu dari data acak.

      2.3. Table Frekuensi Relatif

Berisikan nilai-nilai hasil bagian antara frekuensi kelas dan jumlah pengamatan.Distribusi frekuensi relative menyatakan proporsi data yang berada pada suatu kelas interval, frekuensi relatif kelas didapatkan dengan cara membagi frekuensi dengan total data yang ada dari pengamatan observasi.

      2.4. Table Frekuensi Kumulatif

Berisikan frekuensi yang dijumlahkan.Frekuensi kumulatif memiliki kurva yang disebut, ada 2 macam distribusi frekuensi kumulatif yaitu “kumulatif kurang dari” dan “kumulatif lebih dari”.

BAB III

PEMBAHASAN

3.1. Data

Nilai Ujian Mata Kuliah Pendidikan Pancasila :

60         64         49         68         86         75         82         85         59         88

57         79         63         77         88         60         44         73         83         53

68         78         82         86         85         89         73         48         83         95

      3.2. Tabel Distribusi Frekuensi Kelas

Interval Nilai	Frekuensi (mutlak)
40 – 50	3
51 – 60	5
61 – 70	4
71 – 80	6
81 – 90	11
91 – 100	1
Jumlah	30

  

      3.3. Tabel Distibusi Frekuensi Relatif

Frekuensi relative nilai frekuensinya tidak dinyatakan dalam bentuk angka mutlak, melainkan dalam bentuk persentase (%). Rumus mencari frekuensi relative adalah :

Maka untuk membuat table distribusi relative (%) adalah dengan mencari frekuensi relative setiap interval kelasnya dulu

  

     3.4. Tabel Distribusi Frekuensi Kumulatif Kurang Dari

Untuk menentukan frekuensi kumulatif kurang dari, menggunakan nilai interval paling kiri (angka mutlak). Lalu dikumulasikan sesuai dengan kategori nilai pada table distribusi frekuensi kumulatif.

KESIMPULAN

1) Distribusi frekuensi merupakan bagian dari statistika deskriptif dimana distribusi frekuensi berisikan data dari data yang terkecil hingga data yang terbesar yang dibagike dalam beberapa kelas.

2)Distribusi frekuensi ada dua jenis yaitu distribusi frekuensi relatif yang frekuensinya dinyatakan dalam persen dan distribusi frekuensi kumulatif dimana daftar frekuensi ini dapat dibentuk dari daftar frekuensi biasa.

3)Data yang telah disusun dalam tabel distribusi frekuensi menjadi bentuk gambar ataudiagram dinamakan histogram dan polygon frekuensi.

DAFTAR PUSTAKA

Ismail. 2003. Pelatihan Terintegrasi Berbasis Kompetensi Mata Pelajaran Matematika:

Statistika. Jakarta: Direktorat Lanjutan Pertama

Nar Herrhyanto dan H.M. Akib Hamid. 1993/1994. Statistika Dasar. Jakarta: