Prosiding Universitas Negeri Medan-Books Pdf

PROSIDING Universitas Negeri Medan
23 May 2020 | 46 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 n. Pemakaian Autograph dalam Pembelajaran Matematika Sekolah 58 Douglas Butler MAKALAH PARALEL Aktivitas Belaiar Geornetri Berbasis Model Van Hiele Berbantuan Software Dinamis Geogebra Muliswan Firdaus Pemanfaatan Software Game PuzzIe Sudoku Dalam Pendidikan Matematika 80 S aid Iskrtndar Al Idrus

Related Books

GARIS PANDUAN PENGURUSAN DAN KESELAMATAN MAKMAL BENGKEL 1

GARIS PANDUAN PENGURUSAN DAN KESELAMATAN MAKMAL BENGKEL 1

Pekeliling Perbendaharaan Bil 5 Tahun 2005 Tatacara Pengurusan Stor Kerajaan Draft on Simple Risk Assessment and Control for Chemicals SiRAC 2011 Jabatan Keselamatan dan Kesihatan Pekerjaan Malaysia 4 0 TERMINOLOGI DAN GLOSARI PGH Pengarah PPKKP ALD Alat Lindung Diri CSDS Chemical Safety Data Sheet ERT Emergency Response Team Pasukan tindakan kecemasan DMP Disaster

KERAJAAN MALAYSIA Tatacara Pengurusan Aset Alih PKB

KERAJAAN MALAYSIA Tatacara Pengurusan Aset Alih PKB

Pekeliling Perbendaharaan Malaysia KP 2 1 2013 Lampiran A M S 1 2 BORANG PERMOHONAN KOD ASET SISTEM PENGURUSAN ASET SPA Maklumat Pemohon Nama No Tel Organisasi e mel Tarikh Maklumat Kod Baru Dipohon Cadangan Kategori Cadangan Sub Kategori Cadangan Jenis Cadangan KOD yang sesuai atau terhampir Keterangan Aset Jenama Model Harga Pembelian RM seunit Nama Alamat Pembekal No Tel Pembekal

Tatacara Pengurusan Stor Kerajaan

Tatacara Pengurusan Stor Kerajaan

1Pekeliling Perbendaharaan AM 6 1 BP PA KP M Tujuan TPS bertujuan untuk menguruskan stok yang meliputi Penerimaan Merekod Penyimpanan Pengeluaran Pemeriksaan Keselamatan Kebersihan Pelupusan Kehilangan dan Hapus Kira 2 BP PA KP M Tatacara Pengurusan Stor KP 6 4 2013 Penyimpanan KP 6 2 2013 Penerimaan KP 6 3 2013 Merekod Stok KP 6 5 2013 Pengeluaran KP 6 1 2013

PEKELILING UNIT PERANCANG EKONOMI JABATAN PERDANA MENTERI

PEKELILING UNIT PERANCANG EKONOMI JABATAN PERDANA MENTERI

tertakluk kepada Pekeliling Perbendaharaan Bilangan 3 Tahun 1994 dan peralatan ICT yang tertakluk kepada Surat Pekeliling Am Bilangan 1 Tahun 2009 KRITERIA PERANCANGAN PERALATAN 25 Perancangan peralatan perlu memenuhi kriteria berikut a peralatan yang perlu ada must have b kesesuaian dan keberkesanan peralatan c berteknologi terkini d cekap tenaga dan mesra alam e kuantiti

1PEKELILING PERBENDAHARAAN 1PP PENGURUSAN ASET KERAJAAN

1PEKELILING PERBENDAHARAAN 1PP PENGURUSAN ASET KERAJAAN

Perbendaharaan sebelum 15 Mac tahun berikutnya UNIT PENGURUSAN ASET UPA BAHAGIAN PEROLEHAN DAN PENGURUSAN ASET K E M E N T E R I A N P E N D I D I K A N M A L A Y S I A 10 Kuasa Lantikan Pegawai Pengawal atau Ketua Pengarah atau Pengerusi JKPAK Kementerian atau Ibu Pejabat Jabatan Luar Negara dilantik oleh Ketua Perwakilan Jabatan di negara berkenaan Gred Jawatan

Service Bulletin 13 078

Service Bulletin 13 078

Applies To 2008 12 Accord V6 A T Check the iN VIN status for eligibility Warranty Extension MIL Comes On With DTCs P0301 Through P0304 Supersedes 13 078 dated October 8 2013 to revise the information marked by the black bar

Service Bulletin 19 016 static nhtsa gov

Service Bulletin 19 016 static nhtsa gov

Service Bulletin 19 016 January 31 2019 Version 2 Safety Recall 2015 17 Accord V6 Fuel Pump Supersedes 19 016 dated January 30 2019 to revise the sections highlighted in yellow AFFECTED VEHICLES Year Model Trim VIN Range 2015 17 Accord V6 Check the iN VIN status for eligibility REVISION SUMMARY Under AFFECTED VEHICLES the 2017 Accord was added Under WARRANTY CLAIM INFORMATION

2018 Accord Honda Canada Inc

2018 Accord Honda Canada Inc

Accord 2018 honda ca Survol 02 Ext rieur 04 Int rieur 06 Accessoires 07 10 Rendement et efficacit 12 Technologie 14 HondaLink MC et la connectivit volu e 16 Technologies Honda Sensing MC 18 S curit 20 La puissance des r ves 22 Garantie 23 Sp cifications 24 26 Couleurs et versions 28 Il existe de nombreuses fa ons de laisser sa marque dans le monde tre un bon leader ou un ami

DUCATI lea components it

DUCATI lea components it

ducati monster 1000 2003 04 05 monster s4rs 1000 testastretta 2006 07 08 monster s4rs 1000 testastretta tricolore 2008 monster s4r 1000 testastretta 2007 08 monster s2r 1000 2006 07 08 monster s 1000 2005 monster s4r 996 2003 04 05 06 monster s4 916 2001 02 monster s4 foggy 916 2002 monster 900 1993 97 99 monster special 900 1998 monster ie 900 2000 01 02

ANALITICO FRIZIONI DUCATI Newfren

ANALITICO FRIZIONI DUCATI Newfren

c a ti analitico frizioni ducati ducati clutch applications application embrayages par ducati relacion de los embragues ducati kupplungenverwendungliste f r ducati 60 400 monster 00 gt 08 bo f 1565 400 monster 95 gt 99 bo f 1567 sint 400 monster dark ie 05 bo f 1565