SlideShare une entreprise Scribd logo
1  sur  23
Télécharger pour lire hors ligne
Modul UAS Semester 5 Angkatan 53 | Sosiometrika 1
Modul UAS Semester 5 Angkatan 53 | Sosiometrika 2
Modul UAS Semester 5 Angkatan 53 | Sosiometrika 3
Modul UAS Semester 5 Angkatan 53 | Sosiometrika 4
*PS : Untuk soal no 5 mohon maaf scan soalnya terpotong, untuk kolom ke-11 yang diminta
adalah pi.Qi*
Modul UAS Semester 5 Angkatan 53 | Sosiometrika 5
Modul UAS Semester 5 Angkatan 53 | Sosiometrika 6
Modul UAS Semester 5 Angkatan 53 | Sosiometrika 7
Modul UAS Semester 5 Angkatan 53 | Sosiometrika 8
Modul UAS Semester 5 Angkatan 53 | Sosiometrika 9
Pembahasan Soal UAS Ganjil 2011/2012
Sosiometrika
1.
a. Indeks Sosiometri individu adalah indeks yang menunjukkan status anggota (individu)
dibandingkan dengan anggota (individu) lainnya (0-1). Makin tinggi angka indeks yang
diterima oleh seorang anggota makin tinggi status dalam kelompok tersebut
b. Indeks sosiometri kelompok (composit) adalah indeks yang menunjukkan daya tarik
menarik/kohesi (0-1). Kelompok mempunyai daya tarik yang lemah jika nilai indeks
kompositnya < 0,5 dan mempunyai daya tarik yang tinggi jika nilai indeks kompositnya
> 0,5.
c. Gini rasio adalah ukuran kemerataan yang dihitung dengan membandingkan luas antara
diagonal dan kurva Lorenz dibagi dengan luas segitiga dibawah diagonal
0 ≤ G≤1 (mendekati 0, semakin merata. Mendekati 1, semakin tidak merata)
Menurut Oshima, jika G > 0,5 berarti keridakmerataan distribusi pendapatan sudah
bersifat serius
IPM mengukur pencapaian keseluruhan dari suatu wilayah (Kabupaten, Propinsi, atau
Negara) dalam 3 deminsi dasar pembangunan manusia, yaitu:
1) Lamanya hidup, diukur dengan harapan hidup pada saat lahir
2) Pengetahuan/tingkat pendidikan, diukur dengan kombinasi antara
a) Angka melek huruf pada penduduk dewasa (bobot 2/3)
b) Rata-rata lama sekolah (bobot 1/3)
3) Standar hidup yang layak, diukur dengan pengeluaran per kapita yang telah
disesuaikan (PPP Rupiah). PPP= Purchasing Power parity
Formula : IPM = 1/3 (indeks x1 + indeks x2 + indeks x3)
X1 = lamanya hidup ; X2 = tingkat pendidikan ; X3 = tingkat kehidupan
Modul UAS Semester 5 Angkatan 53 | Sosiometrika 10
2. Dekomposisi Korelasi
3. Perbandingan korelasi asli (r) dengan hasil turunan (r*)
Modul UAS Semester 5 Angkatan 53 | Sosiometrika 11
4. Analisis Uji Hipotesis
Hip Variabel B t-hitung t-tabel
H1 PEOU→PU 0,73 14,59 1,6573
H2 PEOU→Attitude 0,00 0,00 1,6573
H3 PEOU→PE 0,71 11,59 1,6573
H4 PU→Attitude 0,52 5,7 1,6573
H5 PU→BI 0,53 8,89 1,6573
H6 PE→Attitude 0,17 2,48 1,6573
H7 PE→BI 0,17 3,59 1,6573
H8 Attiutude→BI 0,08 1,32 1,6573
5. Gini rasio
No Penduduk
(Jutaan)
Jumlah
pendapatan
(jutaan rp)
Kumulatif
pendapatan
pi qi Pi Qi Qi* PiQi*
(1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) (9) (10)
1 34 Rp1.033.810 Rp1.033.810 31,19 9,17 31,19 9,17 9,17 285,89
2 27 Rp1.612.500 Rp2.646.310 24,77 14,30 55,96 23,46 32,63 808,17
3 13 Rp1.475.000 Rp4.121.310 11,93 13,08 67,89 36,54 60,00 715,58
4 22 Rp3.283.333 Rp7.404.643 20,18 29,11 88,07 65,65 102,18 2.062,42
5 13 Rp3.875.000 Rp11.279.63 11,93 34,35 100,00 100,00 165,65 1.975,60
109 Rp11.279.643 Rp26.485.716 100,00 100,00 5.847,66
Keterangan : pi = persentase rumah tangga pada kelas ke i
qi = persentase pendapatan pada kelas ke i
Pi = persentase kumulatif rumah tangga pada kelas ke i
Qi = persentase kumulatif pendapatan pada kelas ke i
pi =
𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎 ℎ 𝑝𝑒𝑛𝑑𝑢𝑑𝑢𝑘 𝑘𝑒−𝑖
𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑝𝑒𝑛𝑑𝑢𝑑𝑢𝑘
qi =
𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎 ℎ 𝑝𝑒𝑛𝑑𝑎𝑝𝑎𝑡𝑎 𝑛 𝑝𝑑 𝑘𝑒𝑙𝑎𝑠 𝑘𝑒−𝑖
𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑠𝑒𝑙𝑢𝑟𝑢 ℎ 𝑝𝑒𝑛𝑑𝑎𝑝𝑎𝑡𝑎𝑛
Qi* = Q(i) + Q(i-1)
G = 1 –
𝑝𝑖.𝑄𝑖∗
10.000
𝑘
𝑖=1
G = 1 –
5.847,66
10.000
G = 1 – 0,584766
G = 0,415234
 signifikan
 tidak signifikan
 tidak signifikan
 signifikan
 signifikan
 signifikan
 signifikan
 signifikan
Modul UAS Semester 5 Angkatan 53 | Sosiometrika 12
6. Matriks sosiogram
a. Sosiogram
b. Nilai density dari matrik sosiogram
𝑝 =
𝑀
𝑁(𝑁 − 1)
=
16
9𝑥8
=
16
72
= 0,25
M = Number of Choices = 18
N = Number of clients in the group = 9
c. Nilai cohesion dari matriks sosiogram
𝑆 =
2𝑀 +
𝑁(𝑁 − 1)
=
16
9𝑥8
=
16
72
= 0,222
M = the number of mutual positive choices = 8
N = Number of clients in the group = 9
d. Nilai stability dari matrik sosiogram
𝐽 =
𝑀 + 𝐾 − 1
𝑁 − 2
=
17 + 4 − 1
9 − 2
=
20
7
= 2,875
M = the number of non-mutual choices =25 – 8 = 17
K = the number of pairs of mutual choices =4
N = Number of clients in the group = 9
e. Nilai intensitas dari matriks sosiogram
Modul UAS Semester 5 Angkatan 53 | Sosiometrika 13
𝐼 =
2(𝑀 − 2𝐾)
𝑁(𝑁 − 1)
=
2(18 − 2𝑥4)
9𝑥8
=
20
72
= 0,278
M = Number of Choices = 18
K = the number of pairs of mutual choices = 4
N = Number of clients in the group = 9
f.
Mahasiswa Mi N Pi
Yunita 1 9 0,125
Maria 4 9 0,500
Febri 2 9 0,250
Joko 3 9 0,375
Rita 0 9 0,000
Candra 8 9 1,000
Heru 4 9 0,500
Dian 1 9 0,125
Agung 2 9 0,250
Mahasiswa Mi N Ai
Yunita 2 9 0,250
Maria 1 9 0,125
Febri 1 9 0,125
Joko 4 9 0,500
Rita 7 9 0,875
Candra 3 9 0,375
Heru 2 9 0,250
Dian 3 9 0,375
Agung 2 9 0,250
Weight:
Mi - the number of choices which client with number i have got
N - the Number of clients in the group
𝑃𝑖 =
𝑀𝑖
𝑁 − 1
Emotional effusivenesss:
Mi - the number of choices which the client with number i made
N - the Number of clients in the group
𝐴𝑖 =
𝑀𝑖
𝑁 − 1
Satisfaction :
Mi - the number of mutual choices (when the clients choose each to
other) for the client with number i;
Ki - the number of choices which the client with number i made.
𝐸𝑖 =
𝑀𝑖
𝐾𝑖
Modul UAS Semester 5 Angkatan 53 | Sosiometrika 14
Mahasiswa Mi Ki Ei
Yunita 1 2 0,5
Maria 1 1 1
Febri 0 1 0
Joko 2 4 0,5
Rita 0 7 0
Candra 3 3 1
Heru 1 2 0,5
Dian 0 3 0
Agung 0 2 0
Mahasiswa Mi(+) Mi(-) N Sti
Yunita 1 2 9 0,375
Maria 4 2 9 0,75
Febri 2 4 9 0,75
Joko 3 4 9 0,875
Rita 0 1 9 0,125
Candra 8 0 9 1
Heru 4 1 9 0,625
Dian 1 3 9 0,5
Agung 2 2 9 0,5
Jadi nilai mahasiswa
Mahasiswa Weight Emotional
effusiveness
Satisfaction Status
Yunita 0,125 0,250 0,5 0,375
Maria 0,500 0,125 1 0,75
Febri 0,250 0,125 0 0,75
Joko 0,375 0,500 0,5 0,875
Rita 0,000 0,875 0 0,125
Candra 1,000 0,375 1 1
Heru 0,500 0,250 0,5 0,625
Dian 0,125 0,375 0 0,5
Agung 0,250 0,250 0 0,5
Status :
Mi(+) - the number of positive choices, which client with number i have
got;
Mi(-) - the number of negative, which client with number i have got
N - the Number of clients in the group.
𝑆𝑡𝑖 =
𝑀𝑖
+
+ 𝑀𝑖
−
𝑁 − 1
Modul UAS Semester 5 Angkatan 53 | Sosiometrika 15
7.
a. Hipotesis model 1
Hipotesis model 2
b. Diagram path model 1
Diagram path model 2
Modul UAS Semester 5 Angkatan 53 | Sosiometrika 16
c. Pengaruh DSK terhadap DEP tidak signifikan secara statistik. DST dan DSK
juga tidak signifikan mempengaruhi STRESS. DSK secara statistik tidak
signifikan mempengaruhi SAN
Dengan melakukan pengujian hipotesis baru tanpa memasukkan variabel-
variabel yang tidak signifikan diketahui bahwa variabel yang mempengaruhi
STRESS adalah TAN, sementara yang mempengaruhi SAN adalah DST dan
TAN. Adapun DEP dipengaruhi secara signifikan oleh DST, TAN, STRESS dan
SAN
Modul UAS Semester 5 Angkatan 53 | Sosiometrika 17
Modul UAS Semester 5 Angkatan 53 | Sosiometrika 18
Modul UAS Semester 5 Angkatan 53 | Sosiometrika 19
Modul UAS Semester 5 Angkatan 53 | Sosiometrika 20
Pembahasan Soal UAS Ganjil 2012/2013
Sosiometrika
1. Buat perbandingan korelasi asli (r) dengan hasil turunan (r*) dari jalur di bawah ini
0,410 0,420
0,30 0,324
0,503
Z1 Z2 Z3 Z4
Z1 1,00
Z2 0,30 1,00
Z3 0,41 0,16 1,00
Z4 0,33 0,57 0,50 1,00
Jawaban :
Misalkan : maka :
p13 p34
p12 p23
p24
Perbandingan korelasi asli (r) dengan hasil turunan (r*) dari analisis jalur .
Dimana korelasi asli dituliskan dalam tanda kurung ( ).
𝑟∗
12 = 𝑝12 = 0,30 (0,30)
𝑟∗
13 = 𝑝13 + 𝑝23 𝑟∗
12
DE IE
𝑟∗
13 = 0,410 + 0,324 ∙ 0,30
= 0,5072 (0,41)
𝑟∗
14 = 𝑝24 𝑟∗
12 + 𝑝34 𝑟∗
13
IE IE
𝑟∗
14 = 0,420 ∙ 0,30 + 0,503 ∙ 0,5072
= 0,381 (0,33)
p12 = 0,30
p13 = 0,410
p23 = 0,324
p24 = 0,420
p34 = 0,503
Z1
Z2
Z3 Z4
Z1
Z2
Z3 Z4
Z1 Z2
Z1
Z2
Z3
Z1
Z2
Z3 Z4
Modul UAS Semester 5 Angkatan 53 | Sosiometrika 21
𝑟∗
23 = 𝑝23 + 𝑝12 𝑟∗
12
DE IE
𝑟∗
23 = 0,324 + 0,30 ∙ 0,30
= 0,414 (0,16)
𝑟∗
24 = 𝑝24 + 𝑝34 𝑟∗
23
DE IE
𝑟∗
24 = 0,420 + 0,503 ∙ 0,414
= 0,628 (0,57)
𝑟∗
34 = 𝑝34 + 𝑝24 𝑟∗
23
DE IE
𝑟∗
34 = 0,503 + 0,420 ∙ 0,414
= 0,677 (0,50)
2.
ENM MJU IMO EGO PAS
ENM 1
MJU 0,115 1
IMO 0,129 0,098 1
EGO -0,348 -0,238 -0,052 1
PAS -0,295 -0,222 0,013 0,515 1
a. Buatlah diagram jalur berdasarkan studi pustaka yang telah dilakukan!
Misal : Z1 =ENM , Z2 =MJU ,Z3 =IMO ,Z4 =EGO ,Z5 =PAS
p14
p13
p45
p24
p25
b. Tentukan variabel eksogen dan variabel endogen!
variabel eksogen : Evaluasi Nilai Moral (ENM) , Moral Judgement (MJU)
variabel endogen : Perilaku Anti – Sosial (PAS) , Sifat Egois (EGO) , Identitas Moral
(IMO)
c. Tuliskan persamaan dari diagram jalur tersebut!
𝑍1 = 𝑒1
𝑍2 = 𝑒2
𝑍3 = 𝑝13 𝑍1 + 𝑒3
𝑍4 = 𝑝14 𝑍1 + 𝑝24 𝑍2 + 𝑒4
𝑍5 = 𝑝25 𝑍2 + 𝑝45 𝑍4 + 𝑒5
Z1
Z2
Z3
Z2
Z3 Z4
Z2
Z3 Z4
Z2 Z5
Z3
Z4Z1
Modul UAS Semester 5 Angkatan 53 | Sosiometrika 22
d. Estimasi nilai koefisien jalur, efek langsung, efek tidak langsung, dan total efek!
𝑟13 = 𝑝13 𝑟11 = 𝑝13 → 𝑝13 = 𝑟13 = 0,129
𝑟14 = 𝑝14 𝑟11 = 𝑝14 → 𝑝14 = 𝑟14 = −0,348
𝑟24 = 𝑝24 𝑟22 = 𝑝24 → 𝑝24 = 𝑟24 = −0,238
𝑟25 = 𝑝25 𝑟22 + 𝑝45 𝑟24 = 𝑝25 + 𝑝45 𝑟24 → 𝑝25 = 𝑟25 − 𝑝45 𝑟24
𝑟45 = 𝑝45 𝑟44 + 𝑝25 𝑟24 = 𝑝45 + 𝑝25 𝑟24 → 𝑝25 =
𝑟45 − 𝑝45
𝑟24
𝑟25 − 𝑝45 𝑟24 =
𝑟45 − 𝑝45
𝑟24
→ 𝑟24(𝑟25 − 𝑝45 𝑟24) = 𝑟45 − 𝑝45
−0,238 −0,222 − (𝑝45 ∙ −0,238) = 0,515 − 𝑝45
0,0528 − 0,0566 𝑝45 = 0,515 − 𝑝45
𝑝45 − 0,0566 𝑝45 = 0,515 − 0,0528
𝑝45 = 0,4899
𝑝25 = 𝑟25 − 𝑝45 𝑟24 = −0,222 − (0,4899 ∙ −0,238) = −0,222 + 0,1166 = −0,1054
Maka : −0,348
0,129
−0,238 0,4899
−0,1054
efek langsung , efek tidak langsung:
 Efek Z1
Langsung : 𝑝13 = 0,129
Tidak Langsung : -
Pengaruh totalZ1 ke Z3= 0,129
Langsung : 𝑝14 = −0,348
Tidak Langsung : -
Pengaruh total Z1 ke Z4= −0,348
 Efek Z2
Langsung : 𝑝25 𝑝25 = −0,1054 × −0,1054 = 0,0111
Tidak Langsung , melalui Z4 : 𝑝25 𝑟24 𝑝45 =× −0,348 × 0,4899 = 0,018
Pengaruh total Z2 ke Z5= 0,0111 + 0,018 = 0,0258
Pengaruh gabungan Z2 danZ4= 0,029 + 0,258 = 0,287
Z2 Z5
Z3
Z4Z1
Z4
Modul UAS Semester 5 Angkatan 53 | Sosiometrika 23
3.
Metode Pendekatan Pengajaran
Row
Mean
yang diterima mahasiswa (X2)
Guided
Discovery
Demonstration Expository
Jenis
Kelamin
Laki – laki
73 63 53 63 61 65
65,944
X1 82 63 72 64 65 70
(Baris) 80 58 70 70 59 56
Perempuan
80 77 66 64 82 79
76,66775 77 71 66 90 89
79 89 73 71 71 81
Column Mean 74,66666667 66,91666667 72,33333333 71,306
Grand
Mean
By angkatan 53 (3SK1)

Contenu connexe

Tendances

Matematika Teknik Modul 2 b pd linier orde n homogen
Matematika Teknik Modul 2 b pd linier orde n homogenMatematika Teknik Modul 2 b pd linier orde n homogen
Matematika Teknik Modul 2 b pd linier orde n homogenPrayudi MT
 
Operasional bentuk aljabar
Operasional bentuk aljabarOperasional bentuk aljabar
Operasional bentuk aljabarMuhammad Yuswani
 
Persamaan dan Pertidaksamaan Eksponen
Persamaan dan Pertidaksamaan EksponenPersamaan dan Pertidaksamaan Eksponen
Persamaan dan Pertidaksamaan EksponenEman Mendrofa
 
STANDARD SCORE, SKEWNESS & KURTOSIS
STANDARD SCORE, SKEWNESS & KURTOSISSTANDARD SCORE, SKEWNESS & KURTOSIS
STANDARD SCORE, SKEWNESS & KURTOSISErmawati Syahrudi
 
Materi 4 ukuran nilai pusat vi d
Materi 4  ukuran nilai pusat vi dMateri 4  ukuran nilai pusat vi d
Materi 4 ukuran nilai pusat vi dNurul Faqih Isro'i
 
SPLTV SMA Global Prestasi ( Tsani X sc 2 )
SPLTV SMA Global Prestasi ( Tsani X sc 2 ) SPLTV SMA Global Prestasi ( Tsani X sc 2 )
SPLTV SMA Global Prestasi ( Tsani X sc 2 ) tsani00
 
Smart solution un matematika sma 2013 (skl 2.2 rumus jumlah dan hasil kali ak...
Smart solution un matematika sma 2013 (skl 2.2 rumus jumlah dan hasil kali ak...Smart solution un matematika sma 2013 (skl 2.2 rumus jumlah dan hasil kali ak...
Smart solution un matematika sma 2013 (skl 2.2 rumus jumlah dan hasil kali ak...Catur Prasetyo
 
Matematika teknik modul 1 b pd eksak dan linier
Matematika teknik modul 1 b pd eksak dan linierMatematika teknik modul 1 b pd eksak dan linier
Matematika teknik modul 1 b pd eksak dan linierPrayudi MT
 
Sistem Persamaan Linear Tiga Variabel
Sistem Persamaan Linear Tiga VariabelSistem Persamaan Linear Tiga Variabel
Sistem Persamaan Linear Tiga VariabelEman Mendrofa
 
Smart solution un matematika sma 2013 (skl 2.4 sistem persamaan linear)
Smart solution un matematika sma 2013 (skl 2.4 sistem persamaan linear)Smart solution un matematika sma 2013 (skl 2.4 sistem persamaan linear)
Smart solution un matematika sma 2013 (skl 2.4 sistem persamaan linear)Catur Prasetyo
 
Persamaan dan Pertidaksamaan Linear
Persamaan dan Pertidaksamaan LinearPersamaan dan Pertidaksamaan Linear
Persamaan dan Pertidaksamaan LinearEman Mendrofa
 
Materi Pengayaan UN Matematika SMP/MTs Direktorat PSMP Kemendikbud
Materi Pengayaan UN Matematika SMP/MTs Direktorat PSMP KemendikbudMateri Pengayaan UN Matematika SMP/MTs Direktorat PSMP Kemendikbud
Materi Pengayaan UN Matematika SMP/MTs Direktorat PSMP KemendikbudAbdul Jamil
 
Smart solution un matematika sma 2013 (skl 2.3 diskriminan persamaan kuadrat ...
Smart solution un matematika sma 2013 (skl 2.3 diskriminan persamaan kuadrat ...Smart solution un matematika sma 2013 (skl 2.3 diskriminan persamaan kuadrat ...
Smart solution un matematika sma 2013 (skl 2.3 diskriminan persamaan kuadrat ...Catur Prasetyo
 
Smart solution un matematika sma 2013 (skl 2.16 deret aritmetika)
Smart solution un matematika sma 2013 (skl 2.16 deret aritmetika)Smart solution un matematika sma 2013 (skl 2.16 deret aritmetika)
Smart solution un matematika sma 2013 (skl 2.16 deret aritmetika)Catur Prasetyo
 
Ukuran Ukuran Statistik
Ukuran Ukuran StatistikUkuran Ukuran Statistik
Ukuran Ukuran StatistikMuhammad Izza
 
Smart solution un matematika sma 2013 (skl 2.7 fungsi komposisi dan fungsi in...
Smart solution un matematika sma 2013 (skl 2.7 fungsi komposisi dan fungsi in...Smart solution un matematika sma 2013 (skl 2.7 fungsi komposisi dan fungsi in...
Smart solution un matematika sma 2013 (skl 2.7 fungsi komposisi dan fungsi in...Catur Prasetyo
 

Tendances (20)

Matematika Teknik Modul 2 b pd linier orde n homogen
Matematika Teknik Modul 2 b pd linier orde n homogenMatematika Teknik Modul 2 b pd linier orde n homogen
Matematika Teknik Modul 2 b pd linier orde n homogen
 
Operasional bentuk aljabar
Operasional bentuk aljabarOperasional bentuk aljabar
Operasional bentuk aljabar
 
Persamaan dan Pertidaksamaan Eksponen
Persamaan dan Pertidaksamaan EksponenPersamaan dan Pertidaksamaan Eksponen
Persamaan dan Pertidaksamaan Eksponen
 
STANDARD SCORE, SKEWNESS & KURTOSIS
STANDARD SCORE, SKEWNESS & KURTOSISSTANDARD SCORE, SKEWNESS & KURTOSIS
STANDARD SCORE, SKEWNESS & KURTOSIS
 
Materi 4 ukuran nilai pusat vi d
Materi 4  ukuran nilai pusat vi dMateri 4  ukuran nilai pusat vi d
Materi 4 ukuran nilai pusat vi d
 
SPLTV SMA Global Prestasi ( Tsani X sc 2 )
SPLTV SMA Global Prestasi ( Tsani X sc 2 ) SPLTV SMA Global Prestasi ( Tsani X sc 2 )
SPLTV SMA Global Prestasi ( Tsani X sc 2 )
 
Statistika 2
Statistika 2Statistika 2
Statistika 2
 
Smart solution un matematika sma 2013 (skl 2.2 rumus jumlah dan hasil kali ak...
Smart solution un matematika sma 2013 (skl 2.2 rumus jumlah dan hasil kali ak...Smart solution un matematika sma 2013 (skl 2.2 rumus jumlah dan hasil kali ak...
Smart solution un matematika sma 2013 (skl 2.2 rumus jumlah dan hasil kali ak...
 
Matematika teknik modul 1 b pd eksak dan linier
Matematika teknik modul 1 b pd eksak dan linierMatematika teknik modul 1 b pd eksak dan linier
Matematika teknik modul 1 b pd eksak dan linier
 
Sistem Persamaan Linear Tiga Variabel
Sistem Persamaan Linear Tiga VariabelSistem Persamaan Linear Tiga Variabel
Sistem Persamaan Linear Tiga Variabel
 
Tugas matimatika
Tugas matimatikaTugas matimatika
Tugas matimatika
 
Smart solution un matematika sma 2013 (skl 2.4 sistem persamaan linear)
Smart solution un matematika sma 2013 (skl 2.4 sistem persamaan linear)Smart solution un matematika sma 2013 (skl 2.4 sistem persamaan linear)
Smart solution un matematika sma 2013 (skl 2.4 sistem persamaan linear)
 
Persamaan dan Pertidaksamaan Linear
Persamaan dan Pertidaksamaan LinearPersamaan dan Pertidaksamaan Linear
Persamaan dan Pertidaksamaan Linear
 
Materi Pengayaan UN Matematika SMP/MTs Direktorat PSMP Kemendikbud
Materi Pengayaan UN Matematika SMP/MTs Direktorat PSMP KemendikbudMateri Pengayaan UN Matematika SMP/MTs Direktorat PSMP Kemendikbud
Materi Pengayaan UN Matematika SMP/MTs Direktorat PSMP Kemendikbud
 
Smart solution un matematika sma 2013 (skl 2.3 diskriminan persamaan kuadrat ...
Smart solution un matematika sma 2013 (skl 2.3 diskriminan persamaan kuadrat ...Smart solution un matematika sma 2013 (skl 2.3 diskriminan persamaan kuadrat ...
Smart solution un matematika sma 2013 (skl 2.3 diskriminan persamaan kuadrat ...
 
Smart solution un matematika sma 2013 (skl 2.16 deret aritmetika)
Smart solution un matematika sma 2013 (skl 2.16 deret aritmetika)Smart solution un matematika sma 2013 (skl 2.16 deret aritmetika)
Smart solution un matematika sma 2013 (skl 2.16 deret aritmetika)
 
Ukuran Ukuran Statistik
Ukuran Ukuran StatistikUkuran Ukuran Statistik
Ukuran Ukuran Statistik
 
Smart solution un matematika sma 2013 (skl 2.7 fungsi komposisi dan fungsi in...
Smart solution un matematika sma 2013 (skl 2.7 fungsi komposisi dan fungsi in...Smart solution un matematika sma 2013 (skl 2.7 fungsi komposisi dan fungsi in...
Smart solution un matematika sma 2013 (skl 2.7 fungsi komposisi dan fungsi in...
 
Menyusun Soal Pilihan Ganda
Menyusun Soal Pilihan GandaMenyusun Soal Pilihan Ganda
Menyusun Soal Pilihan Ganda
 
Lampiran 5 normalitas
Lampiran 5 normalitasLampiran 5 normalitas
Lampiran 5 normalitas
 

Similaire à Modul UAS Sosiometri Semester 5 Sekolah Tinggi Ilmu Statistik Jakarta Indonesia

Tugas statistik penelitian
Tugas statistik penelitianTugas statistik penelitian
Tugas statistik penelitianWenni Wewex
 
Uji Normalitas dan Homogenitas
Uji Normalitas dan HomogenitasUji Normalitas dan Homogenitas
Uji Normalitas dan HomogenitasPutri Handayani
 
04. Statistika Penyebaran Data.pptx
04. Statistika Penyebaran Data.pptx04. Statistika Penyebaran Data.pptx
04. Statistika Penyebaran Data.pptxHILAL779204
 
Pertemuan 6 (ukuran penyebaran data)
Pertemuan 6 (ukuran penyebaran data)Pertemuan 6 (ukuran penyebaran data)
Pertemuan 6 (ukuran penyebaran data)reno sutriono
 
17. modul statistik pak sukani
17. modul statistik pak sukani17. modul statistik pak sukani
17. modul statistik pak sukanisukani
 
12. contoh soal uts statistika
12. contoh soal uts statistika12. contoh soal uts statistika
12. contoh soal uts statistikaaliyudin007
 
Makalah ukuran penyebaran data
Makalah ukuran penyebaran dataMakalah ukuran penyebaran data
Makalah ukuran penyebaran dataAisyah Turidho
 
Korelasi Non-Parametrik
Korelasi Non-ParametrikKorelasi Non-Parametrik
Korelasi Non-ParametrikAgung Anggoro
 
Penyusunan kisi kisi-soal
Penyusunan kisi kisi-soalPenyusunan kisi kisi-soal
Penyusunan kisi kisi-soalLayla Noerli
 
Uji Normalitas dan Homogenitas ppt-
Uji Normalitas dan Homogenitas ppt-Uji Normalitas dan Homogenitas ppt-
Uji Normalitas dan Homogenitas ppt-Aisyah Turidho
 
3218126438990fa0771ddb555f70be42.docx
3218126438990fa0771ddb555f70be42.docx3218126438990fa0771ddb555f70be42.docx
3218126438990fa0771ddb555f70be42.docxAfaRanggitaPrasticas1
 
Makalah ukuran kemiringan dan keruncingan data
Makalah ukuran kemiringan dan keruncingan dataMakalah ukuran kemiringan dan keruncingan data
Makalah ukuran kemiringan dan keruncingan dataAisyah Turidho
 
ANALISIS REGRESI DAN KORELASI.pptx
ANALISIS REGRESI DAN KORELASI.pptxANALISIS REGRESI DAN KORELASI.pptx
ANALISIS REGRESI DAN KORELASI.pptxWan Na
 
Pert.05. SKORING DAN PENGOLAHAN HASIL (final).ppt
Pert.05. SKORING DAN PENGOLAHAN HASIL (final).pptPert.05. SKORING DAN PENGOLAHAN HASIL (final).ppt
Pert.05. SKORING DAN PENGOLAHAN HASIL (final).pptppssby99
 

Similaire à Modul UAS Sosiometri Semester 5 Sekolah Tinggi Ilmu Statistik Jakarta Indonesia (20)

Tugas statistik penelitian
Tugas statistik penelitianTugas statistik penelitian
Tugas statistik penelitian
 
P13 uji persyaratan analisis data
P13 uji persyaratan analisis dataP13 uji persyaratan analisis data
P13 uji persyaratan analisis data
 
Uji Normalitas dan Homogenitas
Uji Normalitas dan HomogenitasUji Normalitas dan Homogenitas
Uji Normalitas dan Homogenitas
 
04. Statistika Penyebaran Data.pptx
04. Statistika Penyebaran Data.pptx04. Statistika Penyebaran Data.pptx
04. Statistika Penyebaran Data.pptx
 
Pertemuan 6 (ukuran penyebaran data)
Pertemuan 6 (ukuran penyebaran data)Pertemuan 6 (ukuran penyebaran data)
Pertemuan 6 (ukuran penyebaran data)
 
17. modul statistik pak sukani
17. modul statistik pak sukani17. modul statistik pak sukani
17. modul statistik pak sukani
 
12. contoh soal uts statistika
12. contoh soal uts statistika12. contoh soal uts statistika
12. contoh soal uts statistika
 
Makalah ukuran penyebaran data
Makalah ukuran penyebaran dataMakalah ukuran penyebaran data
Makalah ukuran penyebaran data
 
Korelasi Non-Parametrik
Korelasi Non-ParametrikKorelasi Non-Parametrik
Korelasi Non-Parametrik
 
17 statistika
17 statistika17 statistika
17 statistika
 
Penyusunan kisi kisi-soal
Penyusunan kisi kisi-soalPenyusunan kisi kisi-soal
Penyusunan kisi kisi-soal
 
3 path analysis
3 path analysis3 path analysis
3 path analysis
 
Uji Normalitas dan Homogenitas ppt-
Uji Normalitas dan Homogenitas ppt-Uji Normalitas dan Homogenitas ppt-
Uji Normalitas dan Homogenitas ppt-
 
3218126438990fa0771ddb555f70be42.docx
3218126438990fa0771ddb555f70be42.docx3218126438990fa0771ddb555f70be42.docx
3218126438990fa0771ddb555f70be42.docx
 
Makalah ukuran kemiringan dan keruncingan data
Makalah ukuran kemiringan dan keruncingan dataMakalah ukuran kemiringan dan keruncingan data
Makalah ukuran kemiringan dan keruncingan data
 
Per 1 (stat dasar)
Per 1 (stat dasar)Per 1 (stat dasar)
Per 1 (stat dasar)
 
12545224.ppt
12545224.ppt12545224.ppt
12545224.ppt
 
ANALISIS REGRESI DAN KORELASI.pptx
ANALISIS REGRESI DAN KORELASI.pptxANALISIS REGRESI DAN KORELASI.pptx
ANALISIS REGRESI DAN KORELASI.pptx
 
Pert.05. SKORING DAN PENGOLAHAN HASIL (final).ppt
Pert.05. SKORING DAN PENGOLAHAN HASIL (final).pptPert.05. SKORING DAN PENGOLAHAN HASIL (final).ppt
Pert.05. SKORING DAN PENGOLAHAN HASIL (final).ppt
 
tugas7b.pdf
tugas7b.pdftugas7b.pdf
tugas7b.pdf
 

Plus de Titis Setya Wulandari

Statistik Kesejahteraan Rakyat Kabupaten Jayapura Tahun 2016 dalam motiongrafis
Statistik Kesejahteraan Rakyat Kabupaten Jayapura Tahun 2016 dalam motiongrafisStatistik Kesejahteraan Rakyat Kabupaten Jayapura Tahun 2016 dalam motiongrafis
Statistik Kesejahteraan Rakyat Kabupaten Jayapura Tahun 2016 dalam motiongrafisTitis Setya Wulandari
 
Indeks Pembangunan Manusia kabupaten jayapura 2017
Indeks Pembangunan Manusia kabupaten jayapura 2017Indeks Pembangunan Manusia kabupaten jayapura 2017
Indeks Pembangunan Manusia kabupaten jayapura 2017Titis Setya Wulandari
 
Produk domestik regional bruto kabupaten jayapura ( pdrb ) tahun 2016
Produk domestik regional bruto kabupaten jayapura ( pdrb ) tahun 2016Produk domestik regional bruto kabupaten jayapura ( pdrb ) tahun 2016
Produk domestik regional bruto kabupaten jayapura ( pdrb ) tahun 2016Titis Setya Wulandari
 
Indikator kemiskinan kab jayapura 2012 2016
Indikator kemiskinan kab jayapura 2012 2016Indikator kemiskinan kab jayapura 2012 2016
Indikator kemiskinan kab jayapura 2012 2016Titis Setya Wulandari
 
Indikator Statistik Kesejahteraan Rakyat Kabupaten Jayapura Tahun 2016
Indikator Statistik Kesejahteraan Rakyat Kabupaten Jayapura Tahun 2016Indikator Statistik Kesejahteraan Rakyat Kabupaten Jayapura Tahun 2016
Indikator Statistik Kesejahteraan Rakyat Kabupaten Jayapura Tahun 2016Titis Setya Wulandari
 
Statistik Kesejahteraan Rakyat Kabupaten Jayapura Tahun 2016
Statistik Kesejahteraan Rakyat Kabupaten Jayapura Tahun 2016Statistik Kesejahteraan Rakyat Kabupaten Jayapura Tahun 2016
Statistik Kesejahteraan Rakyat Kabupaten Jayapura Tahun 2016Titis Setya Wulandari
 
Statistik Kesejahteraan Rakyat Kabupaten Jayapura Tahun 2017
Statistik Kesejahteraan Rakyat Kabupaten Jayapura Tahun 2017Statistik Kesejahteraan Rakyat Kabupaten Jayapura Tahun 2017
Statistik Kesejahteraan Rakyat Kabupaten Jayapura Tahun 2017Titis Setya Wulandari
 
Pengerjaan Buku "Applied Linear Regression Model " Soal 7.12 7.14 7.15
Pengerjaan Buku "Applied Linear Regression Model " Soal 7.12 7.14 7.15 Pengerjaan Buku "Applied Linear Regression Model " Soal 7.12 7.14 7.15
Pengerjaan Buku "Applied Linear Regression Model " Soal 7.12 7.14 7.15 Titis Setya Wulandari
 

Plus de Titis Setya Wulandari (20)

Statistik Kesejahteraan Rakyat Kabupaten Jayapura Tahun 2016 dalam motiongrafis
Statistik Kesejahteraan Rakyat Kabupaten Jayapura Tahun 2016 dalam motiongrafisStatistik Kesejahteraan Rakyat Kabupaten Jayapura Tahun 2016 dalam motiongrafis
Statistik Kesejahteraan Rakyat Kabupaten Jayapura Tahun 2016 dalam motiongrafis
 
Accountability / Akuntabilitas
Accountability / AkuntabilitasAccountability / Akuntabilitas
Accountability / Akuntabilitas
 
Health commitment
Health commitmentHealth commitment
Health commitment
 
Orientasi Mutu
Orientasi MutuOrientasi Mutu
Orientasi Mutu
 
Hak & kewajiban asn
Hak & kewajiban asnHak & kewajiban asn
Hak & kewajiban asn
 
Indeks Pembangunan Manusia kabupaten jayapura 2017
Indeks Pembangunan Manusia kabupaten jayapura 2017Indeks Pembangunan Manusia kabupaten jayapura 2017
Indeks Pembangunan Manusia kabupaten jayapura 2017
 
Indeks Kemahalan Konsumsi 2017
Indeks Kemahalan Konsumsi 2017Indeks Kemahalan Konsumsi 2017
Indeks Kemahalan Konsumsi 2017
 
Produk domestik regional bruto kabupaten jayapura ( pdrb ) tahun 2016
Produk domestik regional bruto kabupaten jayapura ( pdrb ) tahun 2016Produk domestik regional bruto kabupaten jayapura ( pdrb ) tahun 2016
Produk domestik regional bruto kabupaten jayapura ( pdrb ) tahun 2016
 
Indikator kemiskinan kab jayapura 2012 2016
Indikator kemiskinan kab jayapura 2012 2016Indikator kemiskinan kab jayapura 2012 2016
Indikator kemiskinan kab jayapura 2012 2016
 
Leaflet Sosialisasi PMTB
Leaflet Sosialisasi PMTBLeaflet Sosialisasi PMTB
Leaflet Sosialisasi PMTB
 
Indikator Statistik Kesejahteraan Rakyat Kabupaten Jayapura Tahun 2016
Indikator Statistik Kesejahteraan Rakyat Kabupaten Jayapura Tahun 2016Indikator Statistik Kesejahteraan Rakyat Kabupaten Jayapura Tahun 2016
Indikator Statistik Kesejahteraan Rakyat Kabupaten Jayapura Tahun 2016
 
Statistik Kesejahteraan Rakyat Kabupaten Jayapura Tahun 2016
Statistik Kesejahteraan Rakyat Kabupaten Jayapura Tahun 2016Statistik Kesejahteraan Rakyat Kabupaten Jayapura Tahun 2016
Statistik Kesejahteraan Rakyat Kabupaten Jayapura Tahun 2016
 
Statistik Kesejahteraan Rakyat Kabupaten Jayapura Tahun 2017
Statistik Kesejahteraan Rakyat Kabupaten Jayapura Tahun 2017Statistik Kesejahteraan Rakyat Kabupaten Jayapura Tahun 2017
Statistik Kesejahteraan Rakyat Kabupaten Jayapura Tahun 2017
 
Funstatistic
FunstatisticFunstatistic
Funstatistic
 
Satu Data untuk Semua
Satu Data untuk SemuaSatu Data untuk Semua
Satu Data untuk Semua
 
Survival Analysis
Survival AnalysisSurvival Analysis
Survival Analysis
 
Contoh Tabulasi SD3K
Contoh Tabulasi SD3KContoh Tabulasi SD3K
Contoh Tabulasi SD3K
 
Soal UTS Analisis Regresi
Soal UTS Analisis Regresi Soal UTS Analisis Regresi
Soal UTS Analisis Regresi
 
Pengerjaan Buku "Applied Linear Regression Model " Soal 7.12 7.14 7.15
Pengerjaan Buku "Applied Linear Regression Model " Soal 7.12 7.14 7.15 Pengerjaan Buku "Applied Linear Regression Model " Soal 7.12 7.14 7.15
Pengerjaan Buku "Applied Linear Regression Model " Soal 7.12 7.14 7.15
 
Rumus Analisis Regresi
Rumus Analisis RegresiRumus Analisis Regresi
Rumus Analisis Regresi
 

Dernier

Analisis varinasi (anova) dua arah dengan interaksi
Analisis varinasi (anova) dua arah dengan interaksiAnalisis varinasi (anova) dua arah dengan interaksi
Analisis varinasi (anova) dua arah dengan interaksiMemenAzmi1
 
Materi Kelas 8 - Unsur, Senyawa dan Campuran.pptx
Materi Kelas 8 - Unsur, Senyawa dan Campuran.pptxMateri Kelas 8 - Unsur, Senyawa dan Campuran.pptx
Materi Kelas 8 - Unsur, Senyawa dan Campuran.pptxRizkya19
 
PPT KLONING (Domba Dolly), perkembangan kloning hewan, mekanisme kloning hewa...
PPT KLONING (Domba Dolly), perkembangan kloning hewan, mekanisme kloning hewa...PPT KLONING (Domba Dolly), perkembangan kloning hewan, mekanisme kloning hewa...
PPT KLONING (Domba Dolly), perkembangan kloning hewan, mekanisme kloning hewa...rofinaputri
 
Petunjuk Teknis Penggunaan Aplikasi OSNK 2024
Petunjuk Teknis Penggunaan Aplikasi OSNK 2024Petunjuk Teknis Penggunaan Aplikasi OSNK 2024
Petunjuk Teknis Penggunaan Aplikasi OSNK 2024SDNTANAHTINGGI09
 
Dana Setiawan (Paparan terkait Konstruksi Jalan )
Dana Setiawan   (Paparan terkait Konstruksi Jalan )Dana Setiawan   (Paparan terkait Konstruksi Jalan )
Dana Setiawan (Paparan terkait Konstruksi Jalan )RifkiAbrar2
 
Lampiran 4 _ Lembar Kerja Rencana Pengembangan Kompetensi DIri_Titin Solikhah...
Lampiran 4 _ Lembar Kerja Rencana Pengembangan Kompetensi DIri_Titin Solikhah...Lampiran 4 _ Lembar Kerja Rencana Pengembangan Kompetensi DIri_Titin Solikhah...
Lampiran 4 _ Lembar Kerja Rencana Pengembangan Kompetensi DIri_Titin Solikhah...TitinSolikhah2
 
bagian 2 pengujian hipotesis deskriptif 1 sampel
bagian 2 pengujian hipotesis deskriptif 1 sampelbagian 2 pengujian hipotesis deskriptif 1 sampel
bagian 2 pengujian hipotesis deskriptif 1 sampelbaiqtryz
 
Uji hipotesis, prosedur hipotesis, dan analisis data
Uji hipotesis, prosedur hipotesis, dan analisis dataUji hipotesis, prosedur hipotesis, dan analisis data
Uji hipotesis, prosedur hipotesis, dan analisis databaiqtryz
 
Soal Campuran Asam Basa Kimia kelas XI.pdf
Soal Campuran Asam Basa Kimia kelas XI.pdfSoal Campuran Asam Basa Kimia kelas XI.pdf
Soal Campuran Asam Basa Kimia kelas XI.pdfArfan Syam
 
MATERI IPA KELAS 9 SMP: BIOTEKNOLOGI ppt
MATERI IPA KELAS 9 SMP: BIOTEKNOLOGI pptMATERI IPA KELAS 9 SMP: BIOTEKNOLOGI ppt
MATERI IPA KELAS 9 SMP: BIOTEKNOLOGI pptAnggitBetaniaNugraha
 
Ruang Lingkup Lembaga Keuangan Bank dan Non Bank
Ruang Lingkup Lembaga Keuangan Bank dan Non BankRuang Lingkup Lembaga Keuangan Bank dan Non Bank
Ruang Lingkup Lembaga Keuangan Bank dan Non BankYunitaReykasari
 
PATROLI dengan BERBASIS MASYARAKAT Kehutananan
PATROLI dengan BERBASIS MASYARAKAT KehutanananPATROLI dengan BERBASIS MASYARAKAT Kehutananan
PATROLI dengan BERBASIS MASYARAKAT Kehutananantrialamsyah
 

Dernier (12)

Analisis varinasi (anova) dua arah dengan interaksi
Analisis varinasi (anova) dua arah dengan interaksiAnalisis varinasi (anova) dua arah dengan interaksi
Analisis varinasi (anova) dua arah dengan interaksi
 
Materi Kelas 8 - Unsur, Senyawa dan Campuran.pptx
Materi Kelas 8 - Unsur, Senyawa dan Campuran.pptxMateri Kelas 8 - Unsur, Senyawa dan Campuran.pptx
Materi Kelas 8 - Unsur, Senyawa dan Campuran.pptx
 
PPT KLONING (Domba Dolly), perkembangan kloning hewan, mekanisme kloning hewa...
PPT KLONING (Domba Dolly), perkembangan kloning hewan, mekanisme kloning hewa...PPT KLONING (Domba Dolly), perkembangan kloning hewan, mekanisme kloning hewa...
PPT KLONING (Domba Dolly), perkembangan kloning hewan, mekanisme kloning hewa...
 
Petunjuk Teknis Penggunaan Aplikasi OSNK 2024
Petunjuk Teknis Penggunaan Aplikasi OSNK 2024Petunjuk Teknis Penggunaan Aplikasi OSNK 2024
Petunjuk Teknis Penggunaan Aplikasi OSNK 2024
 
Dana Setiawan (Paparan terkait Konstruksi Jalan )
Dana Setiawan   (Paparan terkait Konstruksi Jalan )Dana Setiawan   (Paparan terkait Konstruksi Jalan )
Dana Setiawan (Paparan terkait Konstruksi Jalan )
 
Lampiran 4 _ Lembar Kerja Rencana Pengembangan Kompetensi DIri_Titin Solikhah...
Lampiran 4 _ Lembar Kerja Rencana Pengembangan Kompetensi DIri_Titin Solikhah...Lampiran 4 _ Lembar Kerja Rencana Pengembangan Kompetensi DIri_Titin Solikhah...
Lampiran 4 _ Lembar Kerja Rencana Pengembangan Kompetensi DIri_Titin Solikhah...
 
bagian 2 pengujian hipotesis deskriptif 1 sampel
bagian 2 pengujian hipotesis deskriptif 1 sampelbagian 2 pengujian hipotesis deskriptif 1 sampel
bagian 2 pengujian hipotesis deskriptif 1 sampel
 
Uji hipotesis, prosedur hipotesis, dan analisis data
Uji hipotesis, prosedur hipotesis, dan analisis dataUji hipotesis, prosedur hipotesis, dan analisis data
Uji hipotesis, prosedur hipotesis, dan analisis data
 
Soal Campuran Asam Basa Kimia kelas XI.pdf
Soal Campuran Asam Basa Kimia kelas XI.pdfSoal Campuran Asam Basa Kimia kelas XI.pdf
Soal Campuran Asam Basa Kimia kelas XI.pdf
 
MATERI IPA KELAS 9 SMP: BIOTEKNOLOGI ppt
MATERI IPA KELAS 9 SMP: BIOTEKNOLOGI pptMATERI IPA KELAS 9 SMP: BIOTEKNOLOGI ppt
MATERI IPA KELAS 9 SMP: BIOTEKNOLOGI ppt
 
Ruang Lingkup Lembaga Keuangan Bank dan Non Bank
Ruang Lingkup Lembaga Keuangan Bank dan Non BankRuang Lingkup Lembaga Keuangan Bank dan Non Bank
Ruang Lingkup Lembaga Keuangan Bank dan Non Bank
 
PATROLI dengan BERBASIS MASYARAKAT Kehutananan
PATROLI dengan BERBASIS MASYARAKAT KehutanananPATROLI dengan BERBASIS MASYARAKAT Kehutananan
PATROLI dengan BERBASIS MASYARAKAT Kehutananan
 

Modul UAS Sosiometri Semester 5 Sekolah Tinggi Ilmu Statistik Jakarta Indonesia

  • 1. Modul UAS Semester 5 Angkatan 53 | Sosiometrika 1
  • 2. Modul UAS Semester 5 Angkatan 53 | Sosiometrika 2
  • 3. Modul UAS Semester 5 Angkatan 53 | Sosiometrika 3
  • 4. Modul UAS Semester 5 Angkatan 53 | Sosiometrika 4 *PS : Untuk soal no 5 mohon maaf scan soalnya terpotong, untuk kolom ke-11 yang diminta adalah pi.Qi*
  • 5. Modul UAS Semester 5 Angkatan 53 | Sosiometrika 5
  • 6. Modul UAS Semester 5 Angkatan 53 | Sosiometrika 6
  • 7. Modul UAS Semester 5 Angkatan 53 | Sosiometrika 7
  • 8. Modul UAS Semester 5 Angkatan 53 | Sosiometrika 8
  • 9. Modul UAS Semester 5 Angkatan 53 | Sosiometrika 9 Pembahasan Soal UAS Ganjil 2011/2012 Sosiometrika 1. a. Indeks Sosiometri individu adalah indeks yang menunjukkan status anggota (individu) dibandingkan dengan anggota (individu) lainnya (0-1). Makin tinggi angka indeks yang diterima oleh seorang anggota makin tinggi status dalam kelompok tersebut b. Indeks sosiometri kelompok (composit) adalah indeks yang menunjukkan daya tarik menarik/kohesi (0-1). Kelompok mempunyai daya tarik yang lemah jika nilai indeks kompositnya < 0,5 dan mempunyai daya tarik yang tinggi jika nilai indeks kompositnya > 0,5. c. Gini rasio adalah ukuran kemerataan yang dihitung dengan membandingkan luas antara diagonal dan kurva Lorenz dibagi dengan luas segitiga dibawah diagonal 0 ≤ G≤1 (mendekati 0, semakin merata. Mendekati 1, semakin tidak merata) Menurut Oshima, jika G > 0,5 berarti keridakmerataan distribusi pendapatan sudah bersifat serius IPM mengukur pencapaian keseluruhan dari suatu wilayah (Kabupaten, Propinsi, atau Negara) dalam 3 deminsi dasar pembangunan manusia, yaitu: 1) Lamanya hidup, diukur dengan harapan hidup pada saat lahir 2) Pengetahuan/tingkat pendidikan, diukur dengan kombinasi antara a) Angka melek huruf pada penduduk dewasa (bobot 2/3) b) Rata-rata lama sekolah (bobot 1/3) 3) Standar hidup yang layak, diukur dengan pengeluaran per kapita yang telah disesuaikan (PPP Rupiah). PPP= Purchasing Power parity Formula : IPM = 1/3 (indeks x1 + indeks x2 + indeks x3) X1 = lamanya hidup ; X2 = tingkat pendidikan ; X3 = tingkat kehidupan
  • 10. Modul UAS Semester 5 Angkatan 53 | Sosiometrika 10 2. Dekomposisi Korelasi 3. Perbandingan korelasi asli (r) dengan hasil turunan (r*)
  • 11. Modul UAS Semester 5 Angkatan 53 | Sosiometrika 11 4. Analisis Uji Hipotesis Hip Variabel B t-hitung t-tabel H1 PEOU→PU 0,73 14,59 1,6573 H2 PEOU→Attitude 0,00 0,00 1,6573 H3 PEOU→PE 0,71 11,59 1,6573 H4 PU→Attitude 0,52 5,7 1,6573 H5 PU→BI 0,53 8,89 1,6573 H6 PE→Attitude 0,17 2,48 1,6573 H7 PE→BI 0,17 3,59 1,6573 H8 Attiutude→BI 0,08 1,32 1,6573 5. Gini rasio No Penduduk (Jutaan) Jumlah pendapatan (jutaan rp) Kumulatif pendapatan pi qi Pi Qi Qi* PiQi* (1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) (9) (10) 1 34 Rp1.033.810 Rp1.033.810 31,19 9,17 31,19 9,17 9,17 285,89 2 27 Rp1.612.500 Rp2.646.310 24,77 14,30 55,96 23,46 32,63 808,17 3 13 Rp1.475.000 Rp4.121.310 11,93 13,08 67,89 36,54 60,00 715,58 4 22 Rp3.283.333 Rp7.404.643 20,18 29,11 88,07 65,65 102,18 2.062,42 5 13 Rp3.875.000 Rp11.279.63 11,93 34,35 100,00 100,00 165,65 1.975,60 109 Rp11.279.643 Rp26.485.716 100,00 100,00 5.847,66 Keterangan : pi = persentase rumah tangga pada kelas ke i qi = persentase pendapatan pada kelas ke i Pi = persentase kumulatif rumah tangga pada kelas ke i Qi = persentase kumulatif pendapatan pada kelas ke i pi = 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎 ℎ 𝑝𝑒𝑛𝑑𝑢𝑑𝑢𝑘 𝑘𝑒−𝑖 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑝𝑒𝑛𝑑𝑢𝑑𝑢𝑘 qi = 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎 ℎ 𝑝𝑒𝑛𝑑𝑎𝑝𝑎𝑡𝑎 𝑛 𝑝𝑑 𝑘𝑒𝑙𝑎𝑠 𝑘𝑒−𝑖 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑠𝑒𝑙𝑢𝑟𝑢 ℎ 𝑝𝑒𝑛𝑑𝑎𝑝𝑎𝑡𝑎𝑛 Qi* = Q(i) + Q(i-1) G = 1 – 𝑝𝑖.𝑄𝑖∗ 10.000 𝑘 𝑖=1 G = 1 – 5.847,66 10.000 G = 1 – 0,584766 G = 0,415234  signifikan  tidak signifikan  tidak signifikan  signifikan  signifikan  signifikan  signifikan  signifikan
  • 12. Modul UAS Semester 5 Angkatan 53 | Sosiometrika 12 6. Matriks sosiogram a. Sosiogram b. Nilai density dari matrik sosiogram 𝑝 = 𝑀 𝑁(𝑁 − 1) = 16 9𝑥8 = 16 72 = 0,25 M = Number of Choices = 18 N = Number of clients in the group = 9 c. Nilai cohesion dari matriks sosiogram 𝑆 = 2𝑀 + 𝑁(𝑁 − 1) = 16 9𝑥8 = 16 72 = 0,222 M = the number of mutual positive choices = 8 N = Number of clients in the group = 9 d. Nilai stability dari matrik sosiogram 𝐽 = 𝑀 + 𝐾 − 1 𝑁 − 2 = 17 + 4 − 1 9 − 2 = 20 7 = 2,875 M = the number of non-mutual choices =25 – 8 = 17 K = the number of pairs of mutual choices =4 N = Number of clients in the group = 9 e. Nilai intensitas dari matriks sosiogram
  • 13. Modul UAS Semester 5 Angkatan 53 | Sosiometrika 13 𝐼 = 2(𝑀 − 2𝐾) 𝑁(𝑁 − 1) = 2(18 − 2𝑥4) 9𝑥8 = 20 72 = 0,278 M = Number of Choices = 18 K = the number of pairs of mutual choices = 4 N = Number of clients in the group = 9 f. Mahasiswa Mi N Pi Yunita 1 9 0,125 Maria 4 9 0,500 Febri 2 9 0,250 Joko 3 9 0,375 Rita 0 9 0,000 Candra 8 9 1,000 Heru 4 9 0,500 Dian 1 9 0,125 Agung 2 9 0,250 Mahasiswa Mi N Ai Yunita 2 9 0,250 Maria 1 9 0,125 Febri 1 9 0,125 Joko 4 9 0,500 Rita 7 9 0,875 Candra 3 9 0,375 Heru 2 9 0,250 Dian 3 9 0,375 Agung 2 9 0,250 Weight: Mi - the number of choices which client with number i have got N - the Number of clients in the group 𝑃𝑖 = 𝑀𝑖 𝑁 − 1 Emotional effusivenesss: Mi - the number of choices which the client with number i made N - the Number of clients in the group 𝐴𝑖 = 𝑀𝑖 𝑁 − 1 Satisfaction : Mi - the number of mutual choices (when the clients choose each to other) for the client with number i; Ki - the number of choices which the client with number i made. 𝐸𝑖 = 𝑀𝑖 𝐾𝑖
  • 14. Modul UAS Semester 5 Angkatan 53 | Sosiometrika 14 Mahasiswa Mi Ki Ei Yunita 1 2 0,5 Maria 1 1 1 Febri 0 1 0 Joko 2 4 0,5 Rita 0 7 0 Candra 3 3 1 Heru 1 2 0,5 Dian 0 3 0 Agung 0 2 0 Mahasiswa Mi(+) Mi(-) N Sti Yunita 1 2 9 0,375 Maria 4 2 9 0,75 Febri 2 4 9 0,75 Joko 3 4 9 0,875 Rita 0 1 9 0,125 Candra 8 0 9 1 Heru 4 1 9 0,625 Dian 1 3 9 0,5 Agung 2 2 9 0,5 Jadi nilai mahasiswa Mahasiswa Weight Emotional effusiveness Satisfaction Status Yunita 0,125 0,250 0,5 0,375 Maria 0,500 0,125 1 0,75 Febri 0,250 0,125 0 0,75 Joko 0,375 0,500 0,5 0,875 Rita 0,000 0,875 0 0,125 Candra 1,000 0,375 1 1 Heru 0,500 0,250 0,5 0,625 Dian 0,125 0,375 0 0,5 Agung 0,250 0,250 0 0,5 Status : Mi(+) - the number of positive choices, which client with number i have got; Mi(-) - the number of negative, which client with number i have got N - the Number of clients in the group. 𝑆𝑡𝑖 = 𝑀𝑖 + + 𝑀𝑖 − 𝑁 − 1
  • 15. Modul UAS Semester 5 Angkatan 53 | Sosiometrika 15 7. a. Hipotesis model 1 Hipotesis model 2 b. Diagram path model 1 Diagram path model 2
  • 16. Modul UAS Semester 5 Angkatan 53 | Sosiometrika 16 c. Pengaruh DSK terhadap DEP tidak signifikan secara statistik. DST dan DSK juga tidak signifikan mempengaruhi STRESS. DSK secara statistik tidak signifikan mempengaruhi SAN Dengan melakukan pengujian hipotesis baru tanpa memasukkan variabel- variabel yang tidak signifikan diketahui bahwa variabel yang mempengaruhi STRESS adalah TAN, sementara yang mempengaruhi SAN adalah DST dan TAN. Adapun DEP dipengaruhi secara signifikan oleh DST, TAN, STRESS dan SAN
  • 17. Modul UAS Semester 5 Angkatan 53 | Sosiometrika 17
  • 18. Modul UAS Semester 5 Angkatan 53 | Sosiometrika 18
  • 19. Modul UAS Semester 5 Angkatan 53 | Sosiometrika 19
  • 20. Modul UAS Semester 5 Angkatan 53 | Sosiometrika 20 Pembahasan Soal UAS Ganjil 2012/2013 Sosiometrika 1. Buat perbandingan korelasi asli (r) dengan hasil turunan (r*) dari jalur di bawah ini 0,410 0,420 0,30 0,324 0,503 Z1 Z2 Z3 Z4 Z1 1,00 Z2 0,30 1,00 Z3 0,41 0,16 1,00 Z4 0,33 0,57 0,50 1,00 Jawaban : Misalkan : maka : p13 p34 p12 p23 p24 Perbandingan korelasi asli (r) dengan hasil turunan (r*) dari analisis jalur . Dimana korelasi asli dituliskan dalam tanda kurung ( ). 𝑟∗ 12 = 𝑝12 = 0,30 (0,30) 𝑟∗ 13 = 𝑝13 + 𝑝23 𝑟∗ 12 DE IE 𝑟∗ 13 = 0,410 + 0,324 ∙ 0,30 = 0,5072 (0,41) 𝑟∗ 14 = 𝑝24 𝑟∗ 12 + 𝑝34 𝑟∗ 13 IE IE 𝑟∗ 14 = 0,420 ∙ 0,30 + 0,503 ∙ 0,5072 = 0,381 (0,33) p12 = 0,30 p13 = 0,410 p23 = 0,324 p24 = 0,420 p34 = 0,503 Z1 Z2 Z3 Z4 Z1 Z2 Z3 Z4 Z1 Z2 Z1 Z2 Z3 Z1 Z2 Z3 Z4
  • 21. Modul UAS Semester 5 Angkatan 53 | Sosiometrika 21 𝑟∗ 23 = 𝑝23 + 𝑝12 𝑟∗ 12 DE IE 𝑟∗ 23 = 0,324 + 0,30 ∙ 0,30 = 0,414 (0,16) 𝑟∗ 24 = 𝑝24 + 𝑝34 𝑟∗ 23 DE IE 𝑟∗ 24 = 0,420 + 0,503 ∙ 0,414 = 0,628 (0,57) 𝑟∗ 34 = 𝑝34 + 𝑝24 𝑟∗ 23 DE IE 𝑟∗ 34 = 0,503 + 0,420 ∙ 0,414 = 0,677 (0,50) 2. ENM MJU IMO EGO PAS ENM 1 MJU 0,115 1 IMO 0,129 0,098 1 EGO -0,348 -0,238 -0,052 1 PAS -0,295 -0,222 0,013 0,515 1 a. Buatlah diagram jalur berdasarkan studi pustaka yang telah dilakukan! Misal : Z1 =ENM , Z2 =MJU ,Z3 =IMO ,Z4 =EGO ,Z5 =PAS p14 p13 p45 p24 p25 b. Tentukan variabel eksogen dan variabel endogen! variabel eksogen : Evaluasi Nilai Moral (ENM) , Moral Judgement (MJU) variabel endogen : Perilaku Anti – Sosial (PAS) , Sifat Egois (EGO) , Identitas Moral (IMO) c. Tuliskan persamaan dari diagram jalur tersebut! 𝑍1 = 𝑒1 𝑍2 = 𝑒2 𝑍3 = 𝑝13 𝑍1 + 𝑒3 𝑍4 = 𝑝14 𝑍1 + 𝑝24 𝑍2 + 𝑒4 𝑍5 = 𝑝25 𝑍2 + 𝑝45 𝑍4 + 𝑒5 Z1 Z2 Z3 Z2 Z3 Z4 Z2 Z3 Z4 Z2 Z5 Z3 Z4Z1
  • 22. Modul UAS Semester 5 Angkatan 53 | Sosiometrika 22 d. Estimasi nilai koefisien jalur, efek langsung, efek tidak langsung, dan total efek! 𝑟13 = 𝑝13 𝑟11 = 𝑝13 → 𝑝13 = 𝑟13 = 0,129 𝑟14 = 𝑝14 𝑟11 = 𝑝14 → 𝑝14 = 𝑟14 = −0,348 𝑟24 = 𝑝24 𝑟22 = 𝑝24 → 𝑝24 = 𝑟24 = −0,238 𝑟25 = 𝑝25 𝑟22 + 𝑝45 𝑟24 = 𝑝25 + 𝑝45 𝑟24 → 𝑝25 = 𝑟25 − 𝑝45 𝑟24 𝑟45 = 𝑝45 𝑟44 + 𝑝25 𝑟24 = 𝑝45 + 𝑝25 𝑟24 → 𝑝25 = 𝑟45 − 𝑝45 𝑟24 𝑟25 − 𝑝45 𝑟24 = 𝑟45 − 𝑝45 𝑟24 → 𝑟24(𝑟25 − 𝑝45 𝑟24) = 𝑟45 − 𝑝45 −0,238 −0,222 − (𝑝45 ∙ −0,238) = 0,515 − 𝑝45 0,0528 − 0,0566 𝑝45 = 0,515 − 𝑝45 𝑝45 − 0,0566 𝑝45 = 0,515 − 0,0528 𝑝45 = 0,4899 𝑝25 = 𝑟25 − 𝑝45 𝑟24 = −0,222 − (0,4899 ∙ −0,238) = −0,222 + 0,1166 = −0,1054 Maka : −0,348 0,129 −0,238 0,4899 −0,1054 efek langsung , efek tidak langsung:  Efek Z1 Langsung : 𝑝13 = 0,129 Tidak Langsung : - Pengaruh totalZ1 ke Z3= 0,129 Langsung : 𝑝14 = −0,348 Tidak Langsung : - Pengaruh total Z1 ke Z4= −0,348  Efek Z2 Langsung : 𝑝25 𝑝25 = −0,1054 × −0,1054 = 0,0111 Tidak Langsung , melalui Z4 : 𝑝25 𝑟24 𝑝45 =× −0,348 × 0,4899 = 0,018 Pengaruh total Z2 ke Z5= 0,0111 + 0,018 = 0,0258 Pengaruh gabungan Z2 danZ4= 0,029 + 0,258 = 0,287 Z2 Z5 Z3 Z4Z1 Z4
  • 23. Modul UAS Semester 5 Angkatan 53 | Sosiometrika 23 3. Metode Pendekatan Pengajaran Row Mean yang diterima mahasiswa (X2) Guided Discovery Demonstration Expository Jenis Kelamin Laki – laki 73 63 53 63 61 65 65,944 X1 82 63 72 64 65 70 (Baris) 80 58 70 70 59 56 Perempuan 80 77 66 64 82 79 76,66775 77 71 66 90 89 79 89 73 71 71 81 Column Mean 74,66666667 66,91666667 72,33333333 71,306 Grand Mean By angkatan 53 (3SK1)