Report
Share
Recommended
Anova single factor( one way )
1. Dokumen tersebut membahas tentang analisis varians satu faktor (ANOVA satu faktor) yang digunakan untuk menguji perbedaan rata-rata lebih dari dua kelompok data.
2. ANOVA satu faktor melibatkan satu variabel bebas dengan dua kategori atau lebih, dan menggunakan statistik F untuk membandingkan variasi antar kelompok dengan variasi dalam kelompok.
3. Tujuan ANOVA satu faktor adalah untuk memb
Pengujian one way anova dengan manual dan spss 19
Teks tersebut membahas tentang analisis variansi (ANOVA) satu arah untuk menguji perbedaan rata-rata hasil belajar siswa pada lima model pembelajaran yang berbeda. Langkah-langkah ANOVA satu arah dijelaskan beserta contoh penyelesaiannya secara manual dan menggunakan SPSS. Hasilnya menunjukkan adanya perbedaan rata-rata hasil belajar antara kelima model pembelajaran.
Recommended
Anova single factor( one way )
1. Dokumen tersebut membahas tentang analisis varians satu faktor (ANOVA satu faktor) yang digunakan untuk menguji perbedaan rata-rata lebih dari dua kelompok data.
2. ANOVA satu faktor melibatkan satu variabel bebas dengan dua kategori atau lebih, dan menggunakan statistik F untuk membandingkan variasi antar kelompok dengan variasi dalam kelompok.
3. Tujuan ANOVA satu faktor adalah untuk memb
Pengujian one way anova dengan manual dan spss 19
Teks tersebut membahas tentang analisis variansi (ANOVA) satu arah untuk menguji perbedaan rata-rata hasil belajar siswa pada lima model pembelajaran yang berbeda. Langkah-langkah ANOVA satu arah dijelaskan beserta contoh penyelesaiannya secara manual dan menggunakan SPSS. Hasilnya menunjukkan adanya perbedaan rata-rata hasil belajar antara kelima model pembelajaran.
makalah varians satu arah.
Dokumen tersebut membahas tentang analisis varians satu arah untuk menguji hipotesis statistik. Secara singkat, dokumen menjelaskan tentang jenis-jenis varians, penggunaan distribusi F untuk menguji hipotesis perbedaan rata-rata populasi lebih dari dua, dan contoh soal pengujian hipotesis dengan analisis varians satu arah.
Nurwulan Anova Baru
Analisis varian (ANOVA) digunakan untuk membedakan sumber variasi data ke dalam komponen-komponen. Metode ini memeriksa dua varians berdasarkan hipotesis bahwa varians antar sampel dan dalam sampel sama. Dokumen ini menjelaskan prinsip dan asumsi ANOVA serta contoh penerapannya untuk menguji produktivitas pupuk pada hari yang berbeda.
statistika dasar
Dokumen tersebut membahas tentang pengujian hipotesis satu arah dan dua arah menggunakan analisis variansi (ANAVA). Secara garis besar dibahas tentang rumusan hipotesis nol dan alternatif, penetapan taraf nyata, membuat tabel ANAVA, dan kriteria pengambilan keputusan untuk menerima atau menolak hipotesis.
Analisis Variansi (Anava)
Laporan ini membahas praktikum analisis variansi terapan. Terdapat beberapa bab yang membahas landasan teori ANOVA satu arah dan dua arah beserta contoh soal dan penyelesaiannya. Soal uji kasus menguji pengaruh jenis pupuk terhadap hasil panen gabah dan pengaruh faktor shift kerja, kelompok pekerja dan jenis kelamin terhadap produktivitas pekerja.
Measuring User Experience
Apakah user experience itu? Bagaimana cara mengukur user experience? Apa saja ukuran user experience? Yuk kita simak bersama di presentasi ini!
Populasi dan sampel dalam penelitian HCI
Dokumen tersebut membahas tentang populasi dan sampel dalam penelitian HCI. Secara singkat, dokumen menjelaskan definisi populasi dan sampel, alasan menggunakan sampel dibandingkan populasi utuh, berbagai teknik pengambilan sampel seperti simple random sampling, stratified random sampling, dan cluster sampling."
10th heuristic evaluation
Heuristic Evaluation adalah salah satu cara mengevaluasi sistem, aplikasi atau produk menggunakan bantuan expert. Ada 10 rules yang harus diuji, apa saja? yuk kita simak
Good vs bad design
The document discusses good and bad design practices for icons and web navigation. For icons, it provides examples of bad icons such as those that use visuals with different established meanings, references that are too obscure, blurry images, and icons that only work as a set. It then discusses design tips for icons including keeping them simple, testing for recognizability and memorability, and meeting criteria for findability, recognition, information scent, and attractiveness. For web navigation, it cautions against non-standard styles, generic labels, overuse of drop down menus, and including too many items. Overall it emphasizes the importance of usability testing and providing clear, intuitive interfaces.
Media sosial untuk pembelajaran
Tahun 2019, statistik pengguna media sosial di dunia telah mencapai sekitar 3,5 milyar (Ermasys, 2019), dengan rata-rata menghabiskan waktu sekitar 3 jam perhari untuk mengaksesnya (Globalwebindex, 2019). Media sosial tidak hanya disukai kaum milenial (90,4%), tapi juga oleh generasi baby boomer dan generasi X (Emarketer, 2019). Oleh karena itu, penggunaan media sosial seharusnya telah menjadi hal yang biasa di kalangan pengguna internet, dan seharusnya dapat ditingkatkan pemanfaatannya, terutama untuk edukasi (pendidikan). Seiring dengan dampak pandemi covid-19, dimana setiap orang di dunia ini harus bekerja dari rumah, dan sekolah dari rumah, maka, kami menawarkan suatu hal yang cukup mudah untuk diakses, mudah dipelajari dan mudah digunakan untuk media pembelajaran, yaitu melalui media sosial.
4th human factors (2)
This document discusses various human factors relevant to human-computer interaction. It describes the motor homunculus and how different parts of the body like the hands, fingers, thumbs, arms, feet and head can be used as responders in HCI. It also discusses the voice as a responder through speech, and the eyes both in processing visual stimuli and providing motor responses through technologies like eye tracking. It covers perception topics like ambiguous images, visual illusions and auditory illusions. It briefly summarizes experiments on short-term memory, language redundancy and entropy, and human performance in tasks involving physical, name and class matching, and reaction times. It shows examples of sensory-motor skills in laparoscopic surgery and discusses ideal work
Human factors
The document discusses the human factors view of how humans interact with their work environment. It focuses on the different human senses (vision, hearing, touch, smell, and taste) that bring information from the physical environment to the brain. In particular, it describes how vision works through the eye's lens and retina converting light into neurological signals. It also briefly discusses touch, smell, and taste as part of the somatosensory system that provides information on physical phenomena. Finally, it notes there are additional "senses" like urgency, direction, and satisfaction that impact how humans feel about computing experiences.
Historical Context of HCI
Human-computer interaction is a discipline concerned with designing interactive computing systems for human use. Some notable events in the history of HCI include:
- 1945: Vannevar Bush proposed the "memex" device to navigate knowledge.
- 1962: Ivan Sutherland developed Sketchpad, allowing interaction via a light pen.
- 1963: Douglas Engelbart invented the computer mouse.
- 1981: The Xerox Star workstation popularized the graphical user interface.
- 1983: Card, Moran, and Newell's book established a model of the human processor in HCI.
Trends in Human Computer Interaction
This document discusses trends in human-computer interaction and provides a biography of Dr. Tenia Wahyuningrum. It summarizes her educational background and research interests. It then outlines the structure of a course on human-computer interaction she will teach, including rules for students and evaluation criteria. Finally, it provides a list of recommended books on the topic of human-computer interaction.
Good data, for better life
Presentasi ini sedianya akan saya presentasikan di IAIN Purwokerto bulan Agustus tahun lalu, tetapi, karena ada satu dan lain hal, acara tersebut belum dapat dilaksanakan. Daripada menuhin hard disk saya, lebih baik saya bagikan saja untuk semuanya. Because sharing is caring
Teori pnp
1) The document discusses the complexity classes P, NP, NP-hard and NP-complete. P refers to problems that can be solved in polynomial time, while NP includes problems that can be verified in polynomial time.
2) NP-hard problems are at least as hard as the hardest problems in NP. NP-complete problems are the hardest problems in NP. If any NP-complete problem could be solved in polynomial time, then P would be equal to NP.
3) Common NP-complete problems discussed include the traveling salesman problem and integer knapsack problem. Reductions are used to show that one problem is at least as hard as another.
Struktur data & computer trends 2015 2016
Dokumen tersebut berisi informasi tentang dosen bernama Tenia Wahyuningrum yang akan mengajar mata kuliah Algoritma Pemrograman dan Struktur Data. Terdapat jadwal kuliah, tata tertib perkuliahan, sistem penilaian, dan daftar materi kuliah yang mencakup berbagai topik struktur data dan algoritma.
Pengujian hipotesis
Menjelaskan tentang pengujian hipotesis dua arah dan satu arah (pihak kiri dan kanan)
Research method
Dokumen tersebut membahas berbagai metode penelitian yang dapat digunakan untuk mengumpulkan dan menganalisis data, meliputi penelitian kuantitatif, kualitatif, dan campuran. Metode kuantitatif mencakup survei, eksperimen, studi kasus, sedangkan metode kualitatif meliputi etnografi, fenomenologi, teori dasar. Dokumen ini juga memberikan contoh penelitian di bidang informatika menggunakan berbagai metode terse
More Related Content
Similar to Analisis varians
makalah varians satu arah.
Dokumen tersebut membahas tentang analisis varians satu arah untuk menguji hipotesis statistik. Secara singkat, dokumen menjelaskan tentang jenis-jenis varians, penggunaan distribusi F untuk menguji hipotesis perbedaan rata-rata populasi lebih dari dua, dan contoh soal pengujian hipotesis dengan analisis varians satu arah.
Nurwulan Anova Baru
Analisis varian (ANOVA) digunakan untuk membedakan sumber variasi data ke dalam komponen-komponen. Metode ini memeriksa dua varians berdasarkan hipotesis bahwa varians antar sampel dan dalam sampel sama. Dokumen ini menjelaskan prinsip dan asumsi ANOVA serta contoh penerapannya untuk menguji produktivitas pupuk pada hari yang berbeda.
statistika dasar
Dokumen tersebut membahas tentang pengujian hipotesis satu arah dan dua arah menggunakan analisis variansi (ANAVA). Secara garis besar dibahas tentang rumusan hipotesis nol dan alternatif, penetapan taraf nyata, membuat tabel ANAVA, dan kriteria pengambilan keputusan untuk menerima atau menolak hipotesis.
Analisis Variansi (Anava)
Laporan ini membahas praktikum analisis variansi terapan. Terdapat beberapa bab yang membahas landasan teori ANOVA satu arah dan dua arah beserta contoh soal dan penyelesaiannya. Soal uji kasus menguji pengaruh jenis pupuk terhadap hasil panen gabah dan pengaruh faktor shift kerja, kelompok pekerja dan jenis kelamin terhadap produktivitas pekerja.
Similar to Analisis varians (7)
More from Tenia Wahyuningrum
Measuring User Experience
Apakah user experience itu? Bagaimana cara mengukur user experience? Apa saja ukuran user experience? Yuk kita simak bersama di presentasi ini!
Populasi dan sampel dalam penelitian HCI
Dokumen tersebut membahas tentang populasi dan sampel dalam penelitian HCI. Secara singkat, dokumen menjelaskan definisi populasi dan sampel, alasan menggunakan sampel dibandingkan populasi utuh, berbagai teknik pengambilan sampel seperti simple random sampling, stratified random sampling, dan cluster sampling."
10th heuristic evaluation
Heuristic Evaluation adalah salah satu cara mengevaluasi sistem, aplikasi atau produk menggunakan bantuan expert. Ada 10 rules yang harus diuji, apa saja? yuk kita simak
Good vs bad design
The document discusses good and bad design practices for icons and web navigation. For icons, it provides examples of bad icons such as those that use visuals with different established meanings, references that are too obscure, blurry images, and icons that only work as a set. It then discusses design tips for icons including keeping them simple, testing for recognizability and memorability, and meeting criteria for findability, recognition, information scent, and attractiveness. For web navigation, it cautions against non-standard styles, generic labels, overuse of drop down menus, and including too many items. Overall it emphasizes the importance of usability testing and providing clear, intuitive interfaces.
Media sosial untuk pembelajaran
Tahun 2019, statistik pengguna media sosial di dunia telah mencapai sekitar 3,5 milyar (Ermasys, 2019), dengan rata-rata menghabiskan waktu sekitar 3 jam perhari untuk mengaksesnya (Globalwebindex, 2019). Media sosial tidak hanya disukai kaum milenial (90,4%), tapi juga oleh generasi baby boomer dan generasi X (Emarketer, 2019). Oleh karena itu, penggunaan media sosial seharusnya telah menjadi hal yang biasa di kalangan pengguna internet, dan seharusnya dapat ditingkatkan pemanfaatannya, terutama untuk edukasi (pendidikan). Seiring dengan dampak pandemi covid-19, dimana setiap orang di dunia ini harus bekerja dari rumah, dan sekolah dari rumah, maka, kami menawarkan suatu hal yang cukup mudah untuk diakses, mudah dipelajari dan mudah digunakan untuk media pembelajaran, yaitu melalui media sosial.
4th human factors (2)
This document discusses various human factors relevant to human-computer interaction. It describes the motor homunculus and how different parts of the body like the hands, fingers, thumbs, arms, feet and head can be used as responders in HCI. It also discusses the voice as a responder through speech, and the eyes both in processing visual stimuli and providing motor responses through technologies like eye tracking. It covers perception topics like ambiguous images, visual illusions and auditory illusions. It briefly summarizes experiments on short-term memory, language redundancy and entropy, and human performance in tasks involving physical, name and class matching, and reaction times. It shows examples of sensory-motor skills in laparoscopic surgery and discusses ideal work
Human factors
The document discusses the human factors view of how humans interact with their work environment. It focuses on the different human senses (vision, hearing, touch, smell, and taste) that bring information from the physical environment to the brain. In particular, it describes how vision works through the eye's lens and retina converting light into neurological signals. It also briefly discusses touch, smell, and taste as part of the somatosensory system that provides information on physical phenomena. Finally, it notes there are additional "senses" like urgency, direction, and satisfaction that impact how humans feel about computing experiences.
Historical Context of HCI
Human-computer interaction is a discipline concerned with designing interactive computing systems for human use. Some notable events in the history of HCI include:
- 1945: Vannevar Bush proposed the "memex" device to navigate knowledge.
- 1962: Ivan Sutherland developed Sketchpad, allowing interaction via a light pen.
- 1963: Douglas Engelbart invented the computer mouse.
- 1981: The Xerox Star workstation popularized the graphical user interface.
- 1983: Card, Moran, and Newell's book established a model of the human processor in HCI.
Trends in Human Computer Interaction
This document discusses trends in human-computer interaction and provides a biography of Dr. Tenia Wahyuningrum. It summarizes her educational background and research interests. It then outlines the structure of a course on human-computer interaction she will teach, including rules for students and evaluation criteria. Finally, it provides a list of recommended books on the topic of human-computer interaction.
Good data, for better life
Presentasi ini sedianya akan saya presentasikan di IAIN Purwokerto bulan Agustus tahun lalu, tetapi, karena ada satu dan lain hal, acara tersebut belum dapat dilaksanakan. Daripada menuhin hard disk saya, lebih baik saya bagikan saja untuk semuanya. Because sharing is caring
Teori pnp
1) The document discusses the complexity classes P, NP, NP-hard and NP-complete. P refers to problems that can be solved in polynomial time, while NP includes problems that can be verified in polynomial time.
2) NP-hard problems are at least as hard as the hardest problems in NP. NP-complete problems are the hardest problems in NP. If any NP-complete problem could be solved in polynomial time, then P would be equal to NP.
3) Common NP-complete problems discussed include the traveling salesman problem and integer knapsack problem. Reductions are used to show that one problem is at least as hard as another.
Struktur data & computer trends 2015 2016
Dokumen tersebut berisi informasi tentang dosen bernama Tenia Wahyuningrum yang akan mengajar mata kuliah Algoritma Pemrograman dan Struktur Data. Terdapat jadwal kuliah, tata tertib perkuliahan, sistem penilaian, dan daftar materi kuliah yang mencakup berbagai topik struktur data dan algoritma.
Pengujian hipotesis
Menjelaskan tentang pengujian hipotesis dua arah dan satu arah (pihak kiri dan kanan)
Research method
Dokumen tersebut membahas berbagai metode penelitian yang dapat digunakan untuk mengumpulkan dan menganalisis data, meliputi penelitian kuantitatif, kualitatif, dan campuran. Metode kuantitatif mencakup survei, eksperimen, studi kasus, sedangkan metode kualitatif meliputi etnografi, fenomenologi, teori dasar. Dokumen ini juga memberikan contoh penelitian di bidang informatika menggunakan berbagai metode terse
More from Tenia Wahyuningrum (20)
Analisis varians
- 1. Analisis varians Oleh : TeniaWahyuningrum
- 2. Untukpengujianhipotesis 3 rata-rata ataulebih, digunakandistribusi F denganteknik ANOVA (Analysis of Variance) atau ANAVA (AnalisisVarians) Yang akandibahas kali iniadalah One Way ANOVA ( AnalisisVariansSatuArah) Pengujianklasifikasisatuarahmerupakanpengujianhipotesisbedatiga rata-rata ataulebihdengansatufaktor yang berpengaruh
- 3. Example Ingindiketahuiapakahterdapatperbedaan rata-rata jumlahpembelipadatigakelompoktokodiPurwokerto? Kelompoktokodibagimenjadi 3 yaituKelas A yaitutokodenganjumlahpramuniagalebihdari25 orang. Kelas B denganjumlahpramuniagaantara 11-24 orang, danKelas C denganjumlahpramuniagakurangdari10 orang.
- 4. HIPOTESIS H0 : Tidakterdapatperbedaanjumlahpembelipadatokokelas A, B, C H1 : Terdapatperbedaanjumlahpembelipadatokokelas A, B, C Secarastatistik, dapatdituliskansbb: H0 : µa = µb = µc H1 : Paling tidaksatutandasamadengantidakberlaku
- 5. Dari output 1 dapatdilihatbahwatokodenganKelas A berjumlah 12, Kelas B berjumlah 15, danKelas C berjumlah 13 toko. Rata-rata jumlahpembelipadatokoKelas A=19,58, Kelas B=18,87, danKelas C=13,69.
- 6. H0 ditolak H0 diterima Didapatkannilai F = 6,858
- 7. Dasarpengambilankeputusan: Jikanilai F Hitung > F tabel , maka H0 ditolak Jikanilai F Hitung< F tabel, maka H0 diterima Terlihatbahwanilai F Hitung = 6,858 dan F tabeldengandkpenyebut37 dandkpembilang2yaitu 3,25. Ternyatanilai F Hitunglebihbesardari F tabel, maka H0 ditolak. Kesimpulan : Terdapatperbedaan yang signifikanantarajumlahpembelipadatokokelas A, B, dan C. Perbedaanbisajadihanyaantarduakelompok, ataumungkinketiga-tiganya.
- 9. EXAMPLE
- 10. TENTUKAN APAKAH KEEMPAT MAKANAN ITU SAMA EFEKTIFNYA UNTUK MENAMBAH BERAT BADAN KAMBING ?