Prosiding Universitas Negeri Medan-Books Pdf

PROSIDING Universitas Negeri Medan
23 May 2020 | 9 views | 0 downloads | 17 Pages | 1.83 MB

Share Pdf : Prosiding Universitas Negeri Medan

Download and Preview : Prosiding Universitas Negeri Medan


Report CopyRight/DMCA Form For : Prosiding Universitas Negeri Medan



Transcription

f asraiudcfin,Muliawan Firdaus,Said Iskandar AI Idrus. Tebal Buku,Universitas Flegeri Medan UNIMED,Cetakan Pertama 20I L. r5gff 975 6S 2 8848 49 7,Tim Penilai Makalah Revietvel. 1 Prof Dian Annanto M Pd MA M Sc ph D,2 Prof Dr Sahat Saragih M Pd tNfMED. 3 Prof Dr Asmin M Pd LTNIMED,4 Prof Dr Tulus M Sc USLI.
5 Dr Maru an Ramli Unsyiah,KATA PENGANTAR, Puji syukur kita panjatkan kepada Tuhan Yang Maha Kuasa atas karuniaNya. Prosiding Seminar Nasional Pernbelajaran Matematika Bertrasis ICT yang Menyenangkan. dan Berkarakter dapat diterbitkan, Kegiatan Seminar Nasional Pembelajaran Matematika Berbasis ICT yang. ini merupakan kegiatan vang dilaksanakan atas kerja keras. Menyenangkan dan Berkarakter, oleh Prodi Pendidikan Matematika Pascasarjana dan lkatan Pascasarjana pendidikan. Matematika Unimed Seminar ini bertujuan untuk mendapatkan informasi tentang. penggunaan ICT dalam pembelalaran matematika yang menyenangkan serta sebagai upuyi. daiam rneningkatkan efisiensi serta efektifitas proses pembelajaran matematika di sekolah. khususnya di Sumatera lJtara, Sesungguhnya telah disadari dan dirasakan betapa pentingnya peran ICT pada era. globalisasi sekarang ini dalam bidang pendidikan dan pengajaran Penerapan ICT memiliki. keunggulan dalam menyediakan mendapatkan serfa ngotitl informasi dalam pendidikan. dan pengajaran secara cepat tepat mudah dan luas tanpa waktu dan tem pat yang terbatas. Sedemikian kegiatan ini diharapkan dapat menjadi wadah bagi para p rdidik peneliti dan. pemerhati pendidikan demi kemajuan bangsa dalam bidang pembelajaran berbantuan ICT. yang berkarakter, Topik diskusi dalam seminar ini antara lain Reformasi pembelajaran dalam konteks.
budaya yang berbeda Penilaian dalam Pendidikan Matematik4 Pembelajaran Matematika. tingkat SD SMP dan SMA sederajat Pembelajaran Matematika Berbahasa Inggeris. Pendidikan Guru dan Pengembangan Kemampuan Profesional Guru dan Dosen Matematika. Integrasi ICT dalam Pembelajaran Matematika berkarakteq Pemecahan Masalah Matematik4. Pembelajaran Pola Beryikir Tingkat Tinggi dalam Matematika Penelitian pendidikan. Matematika, Akhimya kami mengucapkan terima kasih kepada semua pihak yang telah ikut. berpafiisipasi atas penyelenggaraan Seminar Nasional Pembelajaran Matematika Berbasis. ICT yang Menyenangkan dan Berkarakter ini sehingga berhasil dengan baik khususnya. kepada Bapak Rektor LINIMED Direktur Pascasarjana Prodi Pendidikan Matematika dan. ikatan Pascasarjana Pendidikan Matematika Unimed dan Steering Committee serta semua. panitia yang telah bekerja keras dalam mensukseskan kegiatan ini. Sebagai manusia yang tak luput dari hilaf dan salah bila ada kelemahan dan. kekurangan atas penye len ggaraan Kon ferensi ini kam i mohon maaf. Medan 12 Agustus 2010, prosiding se4inar Nasional Pembelajaran ldatematika Berbasis ICT yang Menyenangkan dan. Berkarakter,DAFTAR TSI,Halaman Judul,Tim penilaimakalah. Kata pengantar,Daftra isi v,MAKALAH IiTAMA n, Revolusi Pembelaj aran Matematika B erbasis Info rmat io n And C o mmunic at i o. Technologl ICT DalamMembangunKarakter CharacterBuilding 1. Hasratuddin,Penggunaan ICT dalam Pembelajaran Matematika 21.
Yenita Roza, Paradigma Pembelajaran Matematika Masa Kini dan yang Akan datang 32. lda Karnasih,Pemakaian Autograph dalam Pembelajaran Matematika. Sekolah 58,Douglas Butler,MAKALAH PARALEL,Software Dinamis. Aktivitas Belaiar Geornetri Berbasis Model Van Hiele Berbantuan. Muliswan Firdaus, Pemanfaatan Software Game PuzzIe Sudoku Dalam Pendidikan. Matematika 80,S aid Iskrtndar Al Idrus, lnovasi Pembelajaran Matematika Melalui Pengintegrasian.
Teknologi Informasi, dan K omunikasi TIK untuk Meningkatkan Kreativitas Siswa 88. Waminton Raiagukguk,Cooperative, Upaya Meningkatkan Hasil Belajar Siswa Melalui Model Pembelajaran. Integrated Reading And composition Pada Materi Segi Empat Siswa. SMP Negeri 2 Tanjung Pura Ta 2010DAl 1 104,Asrin Lttbis. Pembelajaran Berbasis ICT lzl,Matematika Paicasarjana UNiMED Page v. Prosiding Seminar Nasional Pembelajaran Matematika Berbasis ICT yang Menyenangkan dan. Berkarakter, Implementasi Penggunaan Software Wingeo Sebagai Media Pembelajaran N4atemat1ka 129.
Hamidah Nasution Arnah Ritonga, Peningkatan Pemahaman Konsep Siswa Dengan Penemuan Terbimbing Berbantuan. Software Autograph 135,Vira Afriati, Geogebra Software Pembelajaran Matematika yang Menyenangkan 146. Nurhasanah Siregar Rika Wahyuni, AplikasiPerangkatLunak LatexDalamBidangMatematika 152. Pembentukan Karakter Emosional Dan Kreativitas Melalui Pengembangan Model. Pembelajaran Ekspresi Estetika Inovatif Untuk Siswa Pendidikan Dasar 161. Wesly Silalahi, Pemanfaatan Teknologi lnformasi Dan Komunikasi Dalam Pembelajaran Matematika 175. Katrina Samo cir, Fungsi Manfaat Dan Kontribr rsiTeknologi lnformasi Dan Komunikasi Gf K dalarn.
Pendidikan SertaPeranannya dalam Pembelajaran 182,Keysar Panjaitan. Penerapan Pendekatan Kontekstual Pada Materi Sistem Persamaan I inier DLra Variabel. untLrk Mengatasi Kesulitan Belajar Siswa SMP Lhokseumawe 192. Rosimnnidar, UjiNonnalitas dan Homogenitas dalam Penelitian Kuantitatif 206. Pembelajaran dengan Media Komputer sebagai Salah Satu Sumber Belajar 211. Nurliani Manurung, Program Studi Pendidikan Matematika Pascasarjana UNIMED Page vi. Prosiding Seminar Nasional Pembeiajaran Matematika Berbasis ICT Menyenangkan dan Berkarakter. UJI NORMALITAS DAN HOMOGBNITAS DALAM,PBNBLITIAN KIIANTITATIF. Jurusan Matematika FMIPA Universitas Negeri Medan,Email zul amry gmail com.
Normalitas dan homogenitas sangat diperlukan dalam penelitian kuantitaif karena lazim dijadikan. asumsi sebagai persyaratan untuk analisis data Dalam artikel ini akan dipaparkan beberapa uji. normalitas seperti uji Kolmogorov Smirnov uji Liliefors uji Chi kuadrat uji Shapiro Wilk uji. Cramer Von Mises besefta konsep matematika yang mendasarinya dan uji homogenitas untuk dua. populasi sedangkan uji Barlett diterapkan untuk uji homogenitas dari beberapa populasi. Kata kunci distribusi normal fungsi distribusiempiris homogenitas uji Barlett. PENDAHULUAN, Distribusi normal merupaka yang sangat penting dalam statistika khururnyu statistika. inferensial karena banyak analisis statistik dalam penelitian kuantitatif umumnya dikembangkan. dengan menggunakan asumsi normalitas pada populasinya biasanya data data atau statistik yang. diperoleh dicocokkan dengan suatu distribusi normal Terlebih lebih dengan ditemukannya. teorema limit sentral suatu teorema yang menyatakan adanya pendekatan dari suatu distribusi. terhadap distribusi normal maka pemakaian distribusi normal pun semakin berkembang pesat. karena semakin banyak data data dalam penelitian yang dapat memanfaatkan asumsi normalitas ini. untuk keperluan analisis disampng itu distribusi distribusi penting lain seperti distribusi t. distribusi T dan distribusi Chi kuadrat yang banyak digunakan dalam analisis statistik juga. dikembangkan berdasarkan asumsi normalitas pada populasinya. Dalam tahapan analisis terhadap data suatu penelitian lebih dari satu kelompok populasi. setelah asumsi normalitas masing masing populasi dapat dipenuhi dan hipotesis statistik telah. dirumuskan tahap berikutnya adalah memilih statistik yang sesuai Untuk memilih statistik inilah. diperlukan persyaratan homogenitas dari populasi, Program Studi Pendidikan Matematika Pascasarjana UNIMED Page206. Prosiding Seminar Naslonal Pembelajaran Matematika Berbasis ICT yang Menyenangkan dan Berkarakter. Uji Normalitas, Uji normalitas bertujuan untuk mengetahui apakah sampel yang digunakan berasal dari. populasi yang berdistribusi normal atau tidak,Distribusi Normal. Definisi I, Suatu variabel random X dikatakan berdistribusi normal dengan mean p dan variansi o2.
apabila mempunyai densitas,co X co lt 0 O o,dengan transformasi. o x It persamaan diatas menjadi, yang disebut distribusi normal baku denganmean p 0 dan variansi o2 1. Untuk keperluan inferensi statistik umumnya digunakan distribusi normal baku ini karena. nilai nilai fungsi distribusinya yang sering diperlukan dalam penentuan daerah kritis dapat. diperoleh langsung pada lampiran buku buku statistika dalam bentuk tabel. F ung s i D istri b usi E mp iris,Definisi 2, Jika X suatu variabel random dengan densitas f x 0 maka fungsi distribusi dari X. didefinisikan dengan, Program Studi Pendidikan Matematika Pascasarjana UNIMED Page207. Prosiding Seminar Nasional Pembelajaran Matematika Berbasis ICT yang Menyenangkan dan Berkarakter. Definisi 3, Jika Xr X2 rXn sampel random berukuran n dengan statistik order X1r Xp1 X1ny maka.
fungsi distribusi empirisnya didefinisikan dengan,fo ita x X111. F X u X Xru r,It it ax X1n1,Teoremu Kekonvergenun, Pada dasarnya uji normalitas merupakan bentuk khusus dari goodness of fit test suatu uji. distribusi secara umum yang dikembangkan lewat konsep kekonvergenan dari fungsi distribusi. empiris ke fungsi distribusi kumulatifnya yang berakibat pada kekonvergenan pada variabel. Definisi 4,Barisan variabel random Xr,Xz Xn dikatakan konvergen dalam peluang. konvergen dalam stokastik ke X jika,tig a lx xl t 0 ve 0 ditulis x l x. Definisi 5, Fungsi distribusi F x dikatakan dalam distribusi konvergen secara lemah ke F x jika.
limit F x F x Vx ditulis d x F x,Definisi 6, Misalkan Xr Xz rXn variabel random yang bersesuaian dengan fungsi distribusi. Fr x Fz x Fn x Xn dikatakan konvergen dalam distribusi ke X ditulis. jika x IL F x,Jika X P X maka Xn 5X, Program Studi Pendidikan Matematika Pascasarjana UNIMED Page 208. Prosiding Seminar Nasional ran Matematika Berbasis ICT ya dan Berkarakter. Teorema 2 teorema Glivenko Cantelli, Fungsi distribusi empiris Fn x konvergen ke F x yaitu untuk setiap e 0. timit el s u p I x F1x l c l 0, Berdasarkan definisi definisi dan teorema teorema diatas yang perlu ditekankan. sehubungan dengan tilisan ini adalah jika x F x maka X X. Beberapa Uji Normalitas,Uji Kolmogorov Smirnov, Dalam teori kekonvergenan telah ditunjukkan bahwa fungsi distribusi empiris konvergen ke.
fungsi distribusi sesungguhnya dengan kata lain bahwa fungsi distribusi sesungguhnya dari populasi. dapat diestimasi oleh fungsi distribusi empiris yang berdasarkan pada sampel random pada bagian. ini akan dibahas suatu cara untuk memutuskan apakah sampel yang digunakan berasal populasi. dengan distribusi yang telah ditentukan sebelumnya khususnya apakah sampel berasal dari populasi. yang berdistribusi normal Uji Kolmogorov smirnov mengembangkan prosedur stitistik ini dengan. menggu nakan jarak tegak maksimum antara kedua fungsi distribusi tersebut. Andaikan Xr X2 Xn sampel random berukuran n dari suatu populasi dengan fungsi. distribusi F x yang tidak diketahui dan andaikan pula Fe x suatu fungsi distribusi teftentu. bahasan iniFe x fungsi distribusi normal dengan X N p o2 kemudian akan diuji. H6 F x Fo x,H1 F x Fp x, Uji Kolmogorov Smirnov mengharuskan menghitung fungsi distribusi empiris F x. berdasarkan sampelrandom Xr Xz Xn kemudian menggunakan statistik. Dn sup lq f l qf l, dimana Dn adalah jarak tegak maksimum antara fungsi distribusi empiris F x dengan fungsi. distribusi F6 x yang dihipotesiskan Selanjunya mengingat bahwa p f Fo Vx dan. Program Studi Pendidikan Matematika Pascasarjana UNIMED Page209. Prosiding Seminar Nasional Pembelajaran Matematika Berbasis ICT yang Menyenangkan dan Berkarakter. teorema Glivenko Cantelli juga menunjukkan bahwa Fn x konvergen ke F6 x Jadi dibawah H6. Dn diharapkan sangat kecil In oo D 0 arlinya Fn x makin mirip ke F6 x apabila n makin. besar Sedangkan untuk sampel besar aproksimasi fungsi distribusi untuk distribusi sampling Dn. L z it Pl D,t t l zi2 zz, nilai nilai fungsi L z ini telah ditabulasi oleh Smimov dan dipublikasikan tahun 1948 Gibbons. 2005 dan beberapa aproksimasi nilai kritis untuk uji hipotesisnya dengan taraf kepercayaan o pada. D n q n6alallsebagai berikut,PtD 2 6 0 20 0 1J 0 10 n n5 0 Bl. 1 07 l 14 111 1 36 1 63, nilai aproksimasi Dn o ini umumnya digunakan untuk n 40 Conover 1999 Selanjut nya.
dengan mengunakan tabel diatas tolak Ho padatarap kepercayaan o jika Dn D n. Secara teori prosedur uji Kolmogorof Smirnov dapat digunakan untuk munguji H6 F x. X N p o2 untuk parameter p dan o diketahui khususnya untuk X N 0 1 tetapi dalam. praktek biasanya p dan o2 tidak diketahui Penyesuaian prosedur ini kemu dian dikembangkan oleh. Lilliefors,U ii Lilliefors, Uji normalitas Lilliefors menggunakan fungsi distribusi dari distribusi normal yang baku. dengan memanfaatkan sifat,X F N 0 1 apabila X N p o2. Andaikan Xr Xz rXn sampel random berukuran n dari suatu populasi dengan fungsi. distribusi F x yang tidak diketahui Berdasarkan data sampel akan diuji apakah F x fungsi. distribusi normalatau tidak lewat hipotesis, Program Studi Pendidikan Matematika Pascasarjana UNIMED Page210. Prosiding Seminar Nasionai Pembeiajaran Matematika Berbasis ICT yang Menyenangkan. dan Berkarakter,Hu F x U l tawan H Fix r oll gl, Uji normalitas Lillieforsterlebih dahulu membakukan Xt Xz Xn menjadi Zr Zz. zndimana zi T o p dan o masing masing diestimasi oleh X dan S dengan. X t dan 52, Selanj utnya uj i Lil I iefors menggunakan stati stik.
Dn sup I e fr o z l, dimana F z adalah fungsi distribusi empiris dari Zt 22 2n danuntuk menguji hipotesis. diatas pada taraf kepercayaan cr digunakan nilai kritis Dn o dan beberapa nilai aproksimasi Dn. yang sering digunakan untuk n 30 Conover 1999 adalah. CT 0 01 0 05 0 10,D Ir 1 031o fi 0 8860 J o Bo5o f. Uji Chi kuadrat, Andaikan Xr Xz Xn sampel random berukuran n dari suatu populasi dengan fungsi. distribusi F x yang tidak diketahui kemudian akan diuji. H6 F x Fo x,Hy F x Fo x, dimana F6 x fungsi distribusi normal dengan X N p o2 parameter p dan o2 tidak diketahui. Untuk keperluan pengujian ini dilakukan langkah langkah sebagai berikut. o Data sampel disusun dalam daftar distribusi frekwensi yang terdiri atas k. buah interval 11 12 Ip dan tiap kelas interval ini berperuang memuat. variabel random dengan fungsidistribusiF x p Xe Ii p i 1 z k. o Andaikan or oz or masing masing menyatakan banyaknya data yang. Program Studi Pendidikan Matematika Pascasarjana UNIMED Page 211. I gqiH s H3 3y1 P 5o, r teramati pada interval 11 12 I1 berdasarkan Xl Xz rXn maka vektor O O1.
o2 01 berdistribusi multinomial,P Or or Oz o2 Ot or A f1O. dengan Io n Ip t E Oi n Pi,ei dan Var O n pi 1 pi, Selanjutnya untuk uji kecocokan dilakukan dengan membandingkan frekwensi hasil. observasi dengan frekwensi harapan frekwensi teoritis dengan menggunakan statistik. dengan oi pada,frekwensi hasil observasi interval ke i. e frekwensi hasil observasi pada interval ke i, dan keputusan tentang hipotesis tolak Ho pada taraf kepercayaan o apabila X X n Xi n. adalah nilai kritis,Uii Shapiro Wilk, Andaikan Xt X2 Xn sampel random berukuran n dari suatu populasi dengan fungsi.
distribusi F x yang tidak diketahui dan untuk menguji hipotesis. Ho F x Fo x,H F x Fs x, dengan F6 x fungsi distribusi normal uji Shapiro Wilk menggunakan statistik. Program Studi Pendidikan Matematika Pascasarjana UNIMED Page212. Prosiding Seminar Nasional Pem Matematika Berbasis ICT yan dan Berkarakter. dimana X adalah mean sampel Xiiy statistik order sampel dari sampel terkecil sampai sampel. terbesar Xgl SXtrt SX1n dan a1 a2 ap dengank,adalah koefisien uji Shapiro Wilk. yang umumnya sudah tersedia pada lampiran buku buku statistika dalam bentuk tabel. keputusan tentang hipotesisnya pada taraf kepercayaan o adalah tolak He apabila W W o Wn d. adalah nilai kritis,Uji Cramer Von Mises, Selain clapat dipakai untuk uji distribusi Eksponensial dan distribusi Weibull uji Cramer. Von Mises dapat pula digunakan untuk uji normalitas dengan menggunakan Estimator Maksimum. Likelihood MLE dari parameter 0 yang terdapat pada Fs x 0. Andaikan Xr Xz Xn sampel random berukuran n dari suatu populasi dengan fungsi. distribusi F x yang tidak diketahui Unruk menguji hipotesis. FIo F x Fs x 0,Hr F x F6 x 0, dimana Fe x 0 fungsi distribusi normal dengan 0 p o t u i Cramer Von Mises meng gunakan. cM I iIrk 6 i o sl z,l2n l tr n,dimana 6 vlg dari 0 yaitu 0 1p 62 dengan.
dan keputusan tentang hipotesis tolak Hp pada teraf kepercayaan o apabila CM CMn o CMn o. adalah nilai kritis, Program Studi Pendidikan Matematika Pascasarjana UNIMED Page21 3. Uji Homogenitas, Uji homogenitas terhadap sampel bertujuan untuk menyimpulkan apakah kelompok. kelompok sampel yang digunakan berasal dari populasi yang bervariansi sama atau tidak. Uji Homogenitas untuk Duu Kelompok Sampel, Misalkan Xl X2 Xnl dan y1 y2 yn2 adalah nilai observasi dari sampel random. independen masing masing berasal dari populasi normal X N p of dan Y N pr ol dengan. variansi sampel, dan 1 Untuk menguji homogenitas antara populasi X dengan populasi Y. hipotesisnyaadalah Ho o al vs H of 61 untuk mengujinyadigunakan statistikF. variansisampel terbesar,dengan daerah kritis F Fo nr 1 n2 r.
Variansi sampelterkecil,pada taraf kepercayaan cr,Uji Homogenitas untuk k Kelompok Sampel. Misalkan Xr Xz Xk adalah k populasi berdistribusi normal yang saling independen. dan x1l X2l xnl adalah nilai observasi dari sampel random X1 N pr1 of. xt2 x22 xn2 adalah nilai observasi dari sampel random Xz N pz ol hingga Xlk x2k Xnk. adalah nilai observasi dari sampel random Xr N pr ofl Oun i N Untuk menguji homogenitas. antarapopulasi populasi Xr Xz hingga Xp hipotesirnyu uOutul. H1 ada variansi yang tidak sama, Program Studi Pendidikan Matematika Pascasarjana UNIMED Page21 4.

Related Books

Special Warfare Operator (SO) - United States Navy

Special Warfare Operator SO United States Navy

Qualification: E8. to . E9. should have a minimum of 3 core and 3 advance qualifications (para 5a) 14-17 . SOCS SOC 16.5 Yrs 11.9 . CWO, OCS 60 . Duty: Team, Squadron, or SRT . 3. rd Operational Tour Billet: PLT LCPO, TM LCPO, TRP LCPO . Qualification: E7 to E8 should have a minimum of 3 core and 2 advanced qualifications (para 5a) 10-14 SOCS SOC . SO1 . 16.5 Yrs 11.9 . 6.1 . CWO, OCS 36 1st ...

N9MP1 & N9MP2 *9MPD

N9MP1 amp N9MP2 9MPD

Tech Support and Parts 41..... LP1 11/5/2001 440 01 1012 00 PrintedinU.S.A. N9MP1-- Indoor combustion air (1 pipe only) N9MP2-- Direct ... NOTE: This furnace is design certified by the Canadian Stan-dards Association (CSA)forinstallation in the United States and Canada. Refer to the appropriate codes, along withFigure 1 or Figure 2 and this manual, for proper installation. This furnace is NOT ...

for FPI Professional Designations

for FPI Professional Designations

insurance with Southern Cross Risk Management (Pty) Ltd 2. Your membership fees are tax deductible So you see, the value clearly outweighs the investment... COST BENEFITS. PAGE 4 VALUE PROPOSITION FOR FPI PROFESSIONAL DESIGNATIONS We have developed tools and templates that can assist you in running an effective and efficient practice. These toolkits are free to members. SOME EXAMPLES OF THESE ...

Runda 1 - cuc.md

Runda 1 cuc md

Comentariu: Citatul este din Romanul ?Huliganii ? a lui M. Eliade, lista citit este cea a organizaciilor de huligani fotbalistici din Anglia, prin articolele 237 din Codul Penal _i 354 din Codul Contravencional se pedepsesc respectiv huliganismul, si huliganismul nu prea grav. Criteriu: Se accept: huligani, huliganism. Sursa:

ANSI/APA PRG 320-2012: Standard for Performance-Rated ...

ANSI APA PRG 320 2012 Standard for Performance Rated

ASTM D4761-11 Standard Test Methods for Mechanical Properties of Lumber and Wood-Based Structural Material Standard for Performance-Rated Cross-Laminated Timber

Commercial Music: Recording Department Certificates ...

Commercial Music Recording Department Certificates

Commercial Music: Recording Department Certificates: Digital Audio Production Music Management and Promotion Studio Jazz/Pop Voice Instructor Studio Voice Instructor The Music Degree program is designed to provide students with a rich foundation and core curriculum for the development of the professional musician through music theory, history, performance, and production. Associate of Arts ...

TIER3 Paper 2 - Emaths

TIER3 Paper 2 Emaths

Paper 2 Please read this page, but do not open the booklet until your teacher tells you to start. Write your name and the name of your school in the spaces below. First name Last name School Remember The test is 1 hour long. You will need: pen, pencil, rubber, ruler, protractor and calculator. The test starts with easier questions. Try to answer all of the questions. The number of marks ...

Common Criteria for Information Technology Security Evaluation

Common Criteria for Information Technology Security Evaluation

Page 2 of 93 Version 3.1 September 2012 Foreword This version of the Common Criteria for Information Technology Security Evaluation (CC v3.1) is the first major revision since being published as CC v2.3 in 2005. CC v3.1 aims to: eliminate redundant evaluation activities; reduce/eliminate activities that

Virtual Classroom - An-Najah National University

Virtual Classroom An Najah National University

Virtual classroom enables to bring learners from around the world together in a highly interactive virtual class where greatly reducing the travel, time, and expense of onsite learning programs. It can be used as a solution for live delivery and interaction that addresses the entire process of creating and managing our teaching-learning process. It facilitates instructor and student in ...

www.cherod.com

www cherod com

Model Year: 2005 Issued: 10/25/04 Revised (*) N/A Vehicle Origin Design and Development (Company) Where Built (Country) Vehicle Models Introduction EPA Fuel Date Economy (City/Hwy) 4.0L 2V V6, T5 5-Speed Manual Transmission 54.4 (120) 19/28 54.4 (120) 19/28 4.6L 3V V8, TR3650 5-Speed Manual Transmission 54.4 (120) 17/25 54.4 (120) 17/25 * (FWD - Front Wheel Drive RWD - Rear Wheel Drive AWD ...