MatematikaSTATISTIKA Kelas 12 SMAStatistika WajibRagamRagamStatistika WajibSTATISTIKAMatematikaRekomendasi video solusi lainnya0148Diketahui data 2,6,7,1,4. Varians data tersebut adalah .... 0314Hasil ulangan matematika sekelompok siswa disajikan pada ...0148Ragam dari data 30, 40, 60, 70, 50 adalah ...0243Tentukan simpangan rata-rata dan simpangan baku data beri...Teks videojika menemukan soal seperti ini perlu kita ingat bahwa rumus dari koefisien variasi atau Cafe adalah S atau simpangan baku rata-rata dikali 100% Untuk itu kita perlu mencari rata-rata nya terlebih dahulu di mana rumus dari rata-rata adalah Sigma x i n atau banyak datanya jadi ini kita bisa masukkan = 6 + 10 + 6 + 10 jumlah data nya yaitu 400 = 6 + 10 dan 1616 + 6 adalah 22 + 22 + 10 adalah 32 per 4 jadi rata-ratanya 8 lalu rumus dari simpangan baku sendiri atau s adalah akar Sigma si atau data ke I dikurangi dengan rata-ratanya kuadrat kan per n jadi kita bisa masukkan menjadi akar 6 kurangi rata-ratanya 28 kuadrat ditambah 10 kurangi 8 kuadrat + 6 kurangi 8 kuadrat + 10 kurangi 8 kuadrat per banyak datanya yaitu 400 = akar 6 kurangi 8 dan min 2 lalu dikuadratkan 4 ditambah 10 kurangi 8 adalah 2 kuadrat 4 + 4 + 4 atau 4 atau = akar 16 per 4 atau ini = √ 4 jadi simpangan bakunya adalah 2 jadi kita bisa masukkan ke dalam rumus cafenya di mana es nya yaitu 2 per rata-ratanya yaitu 8 dikali dengan 100% + 2 dan 8 bisa kita coret menjadi 4 = seperempat x 100% adalah 25% jadi jawabannya adalah B soal berikutnya

Koefisienvariasi (KV) dapat diartikan sebagai sebuah sistem perbandingan dalam bentuk persentase antara simpangan standar dengan nilai hitung rata rata. Penggunaan sistem ini terdapat dalam sebuah kelompok ialah untuk menghitung nilai rata rata di dalamnya. Kita tahu bahwa data dalam dua buah kelompok dapat dicari nilai perbandingannya.

Related PapersStatistika adalah suatu ilmu yang mempelajari cara pengumpulan, pengolahan, penyajian dan analisis data serta cara pengambilan kesimpulan secara umum berdasarkan hasil penelitian yang tidak menyeluruh. Di sini, saya akan menyampaikan apa saja yang telah saya pelajari di Perguruan Tinggi Bina Insani. Dimulai dari yang perhitungan dalam statistika yang paling dasar. - evidrjtnKebutuhan air bersih bagi penduduk Surabaya merupakan kebutuhan vital yang tidak bisa disepelekan baik secara kuantitas maupun kualitas. Dalam upaya mengontrol dan memantau kualitas air di perairan Kota Surabaya, khususnya daerah sekitar Kali Surabaya, perlu adanya sistem pengelolaan dan pemantauan kualitas air pada Kali Surabaya. Peramalan terhadap data time series salah satu parameter kualitas air, yaitu BOD, menggunakan jaringan syaraf tiruan dapat digunakan sebagai model untuk menganalisis kecenderungan sistem perairan Kali Surabaya. Model jaringan syaraf yang dapat digunakan dalam peramalan data time series adalah model yang memiliki sifat supervised learning diantaranya adalah Jaringan Syaraf Radial Basis Function. Dengan mempertimbangkan kemungkinan terjadinya kesalahan paralaks dalam pengukuran serta terbatasnya data dan karakteristik data yang berbeda, aplikasi teori fuzzy digunakan sebagai unsupervised learning dalam model. Model yang terbentuk adalah model jaringan syaraf Fuzzy Radial Basis Function yang bersifat unsupervised-supervised learning dan terbukti dapat mengembangkan kualitas hasil peramalan nilai BOD pada Kali Surabaya. Tingkat keberhasilan pengembangan kualitas hasil peramalan tersebut terlihat dari nilai error yang kecil dengan mengunakan model jaringan syaraf Fuzzy Radial Basis Function. Hasil peramalan nilai BOD pada Kali Surabaya juga dapat digunakan sebagai acuan dalam upaya pengelolaan dan pemantauan kualitas air Kali Prestasi Akademik IPK sampai saat ini masih menjadi salah satu tolak ukur mutu lulusan yang dihasilkan oleh suatu Perguruan Tinggi. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui faktor-faktor yang mempengaruhi IPK mahasiswa jika dilihat dari kualitas input mahasiswa baru yang ada di Jurusan Pendidikan Matematika IAIN STS Jambi. Beberapa parameter yang diasumsikan akan mempengaruhi kualitas input mahasiswa adalah jenis kelamin, asal sekolah, status sekolah, dan jalur masuk. Data diperoleh dari dokumentasi Jurusan Pendidikan Matematika. Sampel dalam penelitian ini adalah 131 orang mahasiswa angkatan 2012. Peubah bebas yang digunakan dalam penelitian ini terdiri dari peubah kuantitatif dan kualitatif. Peubah kualitatif diubah menjadi kuantitatif menggunakan peubah boneka dummy dan selanjutnya dianalisis dengan regresi dummy. Hasilnya, diperoleh hanya satu factor yang signifikan mempengaruhi IPK mahasiswa yaitu jalur masuk. Dilihat dari perolehan IPK mahasiswa berdasarkan jalur masuk terlihat bahwa nilai IPK tertinggi diperoleh IPK mahasiswa dari jalur PMBK dan nilai IPK terendah berasal dari mahasiswa dari jalur regular. Kata Kunci Indeks Prestasi Akademik, Regresi Dummy

Teksvideo. Disini kita memiliki soal yang berkaitan dengan statistika yang ditanyakan adalah koefisien variasi dan rumusnya ini adalah koefisien variasinya dinotasikan sebagai kafe ini akan sama dengan f x per X bar mah esnya itu adalah simpangan baku dan X bar nya adalah rata-rata dari data nya kemudian ini akan dikalikan dengan 100% kemudian disini tentunya kita membutuhkan informasi

Ukuran Dispersi adalah ukuran yang menggambarkan bagaimana suatu kelompok data menyebar terhadap pusat data. Dispersi sama artinya dengan variasi data dan keragaman data. Dispersi Mutlak Dispersi mutlak digunakan untuk mengetahui tingkat variabilitas nilai-nilai observasi pada suatu data. Macam-macam dispersi mutlak sebagai berikut Jangkauan Range Jangkauan adalah selisih antara nilai maksimum dengan nilai minimum dalam suatu kelompok / susunan data. Sifat Jangkauan sangat peka terhadap data dengan nilai terbesar dan terkecil sehingga tidak stabil untuk nilai ekstremSemakin besar nilai jangkauan, maka data semakin heterogen dan bervariasi Rumus Data Tunggal r = Xn – X1r = Nilai Maximum – Nilai Minimum Data Berkelompok r = Nilai Tengah Kelas Terakhir – Nilai Tengah Kelas Pertamar = Batas Atas Kelas Terakhir – Batas Bawah Kelas Pertama Simpangan Kuartil Quartile Deviation Simpangan kuartil atau jangkauan semi antar kuartil adalah setengah dari jangkauan kuartil. Sifat Menghindari kelemahan dari jangkauan/rangeMenghilangkan nilai ekstremMenghapus nilai yang terletak di bawah kuartil pertama dan kuartil ketiga Rumus \[ Q_d = \frac{Q_3 – Q_1}{2} \] Simpangan Rata-rata Mean Deviation Simpangan rata-rata adalah jumlah nilai mutlak dari selisih semua nilai rata-rata dibagi dengan banyaknya data. Atau dengan kata lain, penyimpanan nilai-nilai individu dari nilai rata-ratanya. Rata-rata bisa berupa mean atau median. Sifat Akan selalu bernilai positif karena menggabungkan tanda mutlak Untuk data mentah, simpangan rata-rata dari median cukup kecil sehingga simpangan ini dianggap paling sesuai untuk data mentahMenghindari kelemahan simpangan kuartil karena dihitung dari semua data Rumus Data Tunggal Rata-rata hitung dari nilai absolut simpangan \[ d_{\overline{x}} = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n} X_i – \overline{X} \] Simpangan terhadap median \[ d_{Me} = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n} X_i – Med \] Data Berkelompok \[ d = \frac{\sum fM_i – \overline{X}}{\sum f} \] Mi = nilai tengah kelas ke-i Varians Varians adalah ukuran keragaman yang melibatkan seluruh data, dengan menghitung rata-rata dari jumlah kuadrat nilai simpangan. Sifat Menghindari kekurangan simpangan rata-rata, yaitu dengan menguadratkan nilai simpangan, sehingga nilai negatif berubah menjadi nilai positif. Rumus Data Tunggal \[ S^2 = \frac{\sum_{i=1}^{n} X_i – \overline{X}^2}{n-1} \] \[ X_i = data \ ke-i \] Data Berkelompok \[ s^2 = \frac{\sum_{i=1}^{k} f_i x_i – \overline{x}^2}{\sum_{i=1}^{k} f_i-1} \] \[ X_I = nilai \ tengah \ kelas \ ke-i \] Simpangan Baku Standard Deviation Simpangan baku adalah akar kuadrat positif dari varians. Sifat Simpangan baku diukur pada satuan yang sama, sehingga mudah untuk diperbandingkanKelompok data yang heterogen mempunyai simpangan baku yang besarMengatasi kekurangan simpangan rata-rata yang mengabaikan tanda-tanda penyimpanganLebih stabil karena semua gugus data dipertimbangkan dan tidak berubah jika ditambahkan nilai konstanNamun sensitive terhadap nilai ekstrem Rumus Data Tunggal Simpangan Baku Populasi \[ \sigma = \sqrt{\frac{\sum_{i=1}^{N} X_i – \mu^2}{N}} \] \[ \sigma = \sqrt{\frac{1}{N} [\sum_{i=1}^{n} X_i^2 – \frac{\sum_{i=1}^{N} X_i^2}{N}]} \] Simpangan Baku Sampel \[ S = \sqrt{\frac{\sum_{i=1}^{n} X_i – \overline{X}^2}{n-1}} \] \[ S = \sqrt{\frac{1}{n-1} [\sum_{i=1}^{n} X_i^2 – \frac{\sum_{i=1}^{n} X_i^2}{n}]} \] \[ S = \sqrt{\frac{n \sum_{i=1}^{n} X_i^2 – \sum_{i=1}^{n} X_i^2}{nn-1}} \] Data Berkelompok Rumus sampel kelas yang sama \[ S = c \sqrt{\frac{\sum_{i=1}^{k} f_id_i^2}{n-1} – \frac{\sum_{i=1}^{k} f_id_i}{n-1}^2} \] S = simpangan baku sampelfi = frekuensi kelas ke-idi = simpangan dari kelas ke-i terhadap titik asal asumsin = banyaknya sampelc = besarnya kelas interval Rumus sampel kelas tidak sama \[ S = \sqrt{\frac{1}{n-1} \sqrt{\sum_{i=1}^{k} f_iM_i^2 – \frac{\sum_{i=1}^{k} f_iM_i^2}{n-1}}} \] Mi = nilai tengah dari kelas ke-ii = 1, 2, …, k Dispersi Relatif Disperse relatif digunakan untuk membandingkan tingkat variabilitas nilai-nilai observasi suatu data dengan tingkat variabilitas nilai-nilai observasi data lainnya. Macam dari disperse relative adalah Koefisien Variasi Variance Coefficient. Koefisien Variasi Variance Coefficient Koefisien Variasi KV atau Koefisien Keragaman KK adalah suatu nilai untuk mengukur disperse atas dasar pengertian relative, bukan absolut. Sifat Semakin kecil KV, data semakin homogenMerupakan ukuran yang bebas satuan dan dinyatakan dalam persentaseKurang tepat apabila rata-rata hampir sama dengan 0Tidak stabil apabila skala pengukurannya bukan skala rasioDigunakan untuk tingkat variasi beberapa kelompok data dengan satuan unit yang berbedaDigunakan untuk tingkat variasi beberapa kelompok data yang mempunyai nilai rata-rata hitung yang amat jauh berbeda Rumus Simpangan baku dibagi dengan rata-rata hitungnya \[ KV = \frac{s}{\overline{x}} \times 100% \] \[ KV = \frac{\sigma}{\mu} \times 100% \] adalah deviasi dari populasi Jika rata-rata dan standar deviasi tidak dapat dihitung, maka gunakanlah rumus berikut ini. \[ K_{DQ} = \frac{d_q}{Me} = \frac{\frac{Q_3 – Q_1}{2}}{Me} \] Materi Lengkap Berikut adalah beberapa materi lengkap yang membahas tuntas mengenai Ukuran. Tonton juga video pilihan dari kami berikut ini

10serta menentukan tingkat keamanan desain teras HTR-10 ditinjau aspek nilai koefisien reaktivitasnya. Simulasi reaktor jenis HTR-10 menggunakan software MVP. Bahan bakar HTR-10 berupa UO2 dengan pengkayaan bahan bakar sebesar 17% yang kemudian dilapisi dengan lapisan TRISO. Moderator serta reflektor bermaterial grafit. 5,787 ViewsSinopsisContents1 Sinopsis2 Jumlah Keseluruhan / SUM3 Rata-Rata Aritmatik atau Rata-Rata Hitung4 Modus5 Median6 Range7 Variance8 Standar Deviasi9 Koefisien Variasi10 Data yang dibakukan data standarisasi11 Ukuran Kemiringan Distribusi Data skewness12 Ukuran Keruncingan kurtosis13 Package psych14 Package Pastecs Sebagai pembahasan dasar-dasar statistika, kalian akan belajar yang dimulai dari mengukur gejala pusat seperti sum, mean, median, variance, standar deviasi dan yang lainnya. Hal ini berguna sebagai deskripsi awal mengenai datasetnya sehingga mampu menggunakan tools analisis yang lainnya. Pembahasan ini secara garis besar dibagi menjadi 2 yaitu Diberikan pengertian dan rumus matematika setiap operasi statistik dasar dengan R Serta membuat function dalam kode R. Menggunakan package untuk melakukan operasi statistika. Oiya jangan lupa kalian belajar plot grafik dan cara install package di R Sebagian besar dataset yang digunakan menggunakan format CSV yang diload kedalam Data Frame ataupun dalam bentuk vector untuk mempermudah dalam pengolahan selanjutnya. Sebagai contoh terdapat dataset berikut. Berdasarkan tabel diatas akan dihitung sum, mean, modus, dan medianya yang disajikan dalam bentuk variabel vector di R nilai_siswa rangenilai$A [1] 6 9 > rangenilai$B [1] 5 9 > rangenilai$C [1] 4 10 Variance Variance berhubungan erat dengan standard deviation, yaitu digunakan untuk mengukur dan mengetahui seberapa jauh bagaimana penyebaran data dalam distribusi data. Dengan kata lain digunakan untuk mengukur variabilitas data Dalam bahasa awam variance adalah untuk mengetahui tingkat keragaman dalam data. Semakin tinggi nilai variance berarti semakin bervariasi dan beragam suatu data. Untuk menghitung variance, harus diketahui terlebih dahulu mean-nya, kemudian menjumlahkan kuadrat selisih dari tiap-tiap data terhadap mean tersebut. Secara numeric, variance merupakan rata-rata dari kuadrat selisih data terhadap mean. Variance dalam hal ini variance untuk sampel dilambangkan dengan . Berikut rumus untuk menghitung nilai variance. Perintah yang digunakan yaitu varnilai_siswa hasil Standar Deviasi Standard deviation diperoleh dari akar dari variance dan digunakan untuk mengukur penyebaran data. Standar deviasi merupakan akar kuadrat positif variance. Nilai dari standar deviasi dapat diinterpretasi sebagai nilai yang menunjukkan seberapa dekat nilai-nilai data menyebar atau berkumpul di sekitar rata-ratanya. Standar deviasi merupakan salah satu dari ukuran pencaran yang paling sering digunakan. Perintah yang digunakan yaitu sdnilai_siswa hasil Koefisien Variasi Kalian bisa lihat dataset berikut yang mempunyai range nilai yang berbeda, untuk kelas A mempunyai range nilai 0 sd. 10; untuk kelas B mempunyai range nilai 0 100; sedangkan untuk kelas C mempunyai range nilai 0 1. Misalkan untuk menggambarkan heterogen mana antara kelas A, B, dan C Untuk itu dapat digunakan koefisien variasi untuk membandingkan tingkat variasi atau heterogen di antara dua atau lebih kelompok ketika suatu satuan/range nya berbeda-beda dengan rumus Kode kv kvnilai$A [1] > kvnilai$B [1] > kvnilai$C [1] Semakin tinggi nilai koefisen variasi maka makin heterogen. Data yang dibakukan data standarisasi Variabel yang mengukur deviasi dari rerata dalam unit disebut dengan variabel yang dibakukan. Rumus umumnya yaitu Perhatikan nilai Z baku diatas harus mempunyai nilai rerata 1 dan standar deviasi 0. Berdasarkan uraian tersebut, data dalam bentuk standar atau baku sangat berguna untuk tujuan perbandingan distribusi dari beberapa kelompok data. Untuk kode dalam R kalian bisa menggunakan sebuah library saja atau menggunakan function berikut zdata 0 atau positif, maka kurva cenderung condong ke kanan kurva positif. Jika nilai kemiringan mendekati 0 atau 0, maka kurva cenderung simetris. Oiya untuk perhitungan skewness harus menggunakan frekuensi ya! Misalkan kita punya data berikut dalam bentuk data frame dari sebuah file data No A 1 1 1 2 2 1 3 3 2 4 4 2 5 5 2 6 6 2 7 7 2 8 8 2 9 9 2 10 10 3 11 11 3 12 12 3 13 13 3 14 14 3 15 15 4 16 16 4 17 17 4 18 18 4 19 19 5 20 20 5 21 21 5 22 22 6 23 23 6 24 24 7 Kode yang digunakan untuk menampilkan dan menghitung skew skew nilai No A B C 1 1 1 1 1 2 2 1 1 1 3 3 1 1 2 4 4 1 2 2 5 5 2 2 2 6 6 2 2 2 7 7 2 2 2 8 8 2 2 2 9 9 3 2 2 10 10 3 3 2 11 11 3 3 3 12 12 3 3 3 Mempunyai grafik distribusi dan nilai kurtosis sebagai berikut freq nilai No A B C 1 1 1 1 1 2 2 1 1 1 3 3 1 1 2 4 4 1 2 2 5 5 2 2 2 6 6 2 2 2 7 7 2 2 2 8 8 2 2 2 9 9 3 2 2 10 10 3 3 2 11 11 3 3 3 12 12 3 3 3 dengan memanggil perintah describe akan didapatkan informasi yang lengkap mengenai data tersebut describenilai hasil vars n mean sd median trimmed mad min max range skew kurtosis se No 1 12 1 12 11 0 A 2 12 1 3 2 0 B 3 12 1 3 2 0 C 4 12 1 3 2 0 Fungsi describe dalam hal ini digunakan untuk menentukan banyaknya data n, rata-rata aritmatik mean, standar deviasi sd, median, minimum min, maksimum max, range, kemiringan skew, dan kurtosis. Tapi ada yang kurang sih yaitu nilai variance, sum, dan standard error mean belum dan koefisien korelasi maka kalian perlu install package pastecs Package Pastecs Seperti biasa lakukan dulu install package dengan perintah berikut lakukan loading package dengan perintah librarypastecs Perintah yang digunakan yaitu hasilnya No A B C min max range sum median mean var

Lampuneon rata-rata dapat dipakai selama 2.800 jam dengan simpangan baku 700 jam, sedang lampu pijar dapat dipakai rata-rata 3.500 jam dengan simpangan baku 1.050 jam.Dari data di atas lampu manakah yang lebih baik. Jawaban : Koefisien variasi pemakaian lampu neon : KV = (S / x) . 100% KV = (700/2.800) . 100%

^{ContohSoal Koefisien Korelasi Data Berkelompok. Contoh soal statistik regresi, korelasi, uji t, dan spss. Untuk mencari nilai α 3, dibedakan antara data tunggal dan data berkelompok. Contoh Koefisien Korelasi Data Berkelompok - Onsunday Blog from koefisien korelasi data berkelompok. Contoh soal 2 menggunakan data pada contoh korelasi product moment} 1 Jangkauan (range) Range adalah salah satu ukuran statistik yang menunjukan jarak penyebaran data antara nilai terendah (Xmin) dengan nilai tertinggi (Xmax). Ukuran ini sudah digunakan pada pembahasan daftar distribusi frekuensi. Adapun rumusnya adalah. Contoh : Berikut ini nilai ujian semester dari 3 mahasiswa. A = 60 55 70 65 50 80 40. Darihasil perhitungan bahwa data distribusi normal dan berasal dari data yang homogen. Uji hipotesis dengan menggunakan uji-t. Dari hasil pengujian hipotesis didapat t hitung = 6,05 ternyata harga tersebur lebih besar dari pada tabel t α = 1,68 dengan taraf signifikan 0,05 (5%).

pengaruhberbagai variasi terhadap perubahan koefisien evaporasi suatu refrigeran. Antara lain laju beban pendinginan, kualitas uap refrigeran, dan laju aliran massa refrigeran. Tujuan akhir dari pembuatan alatini adalah untuk mendapatkan hasil penelitian yang mendukung Ulangi untuk data beban pendinginan 1.4, 1.6, 1.8, dan 2 LPM.

Diketahuidata 7, 12, 6, 10, dan 5. Tentukan koefisien variansinya. Teksvideo. jika menemukan soal seperti ini perlu kita ingat bahwa rumus dari koefisien variasi atau Cafe adalah S atau simpangan baku rata-rata dikali 100% Untuk itu kita perlu mencari rata-rata nya terlebih dahulu di mana rumus dari rata-rata adalah Sigma x i n atau banyak datanya jadi ini kita bisa masukkan = 6 + 10 + 6 + 10 jumlah data nya yaitu 400 = 6 + 10 dan 1616 + 6 adalah 22 + 22 deviasi dan koefisien variasi untuk mendeskripsikan karakteristik data dengan rumus sebagai berikut: n i 1 1 x n ¦ (2 1 i) i=1 n x = n x s ¦ KV.100% s = x Keterangan: x = rata-rata n = banyak data x i = data pengamatan ke-i s Metode = standar deviasi KV= koefisien variasi C. Data Panel Data panel merupakan kumpulan data di mana perilaku

Cv= Koefisien Variasi X T = Curah Hujan Rancangan (mm) K = Faktor Frekuensi drainase, data curah hujan (selama 10 tahun) dari tahun 2003 - 2012, data jumlah penduduk, dan peta tata guna lahan maka data curah hujan yang dipakai adalah data curah hujan dari stasiun terdekat yaitu . 211 JURNAL REKAYASA SIPIL / Volume 8, No.3 - 2014

Percobaanpertama menggunakan bahan absorber timbal timbal dengan 5 variasi ketebalan yaitu : (0,95 ; 3,40 ; 6,70 ; 1,65 ; 8,35) x 10^-3 m dengan cacah selama 60 s. Dengan hasil cacahan dapat dilihat pada tabel 5.1. Dari data yang diperoleh dapat dibuat grafik hubungan antara ln R/Ro (Intensitas radiasi) dengan ketebalan absorber timbal. Inferensialadalah ilmu pengetahuan statistik yang bertugas mempelajari tata cara penarikan kesimpulan mengenai keseluruhan populasi berdasarkan data hasil penelitian pada sampael (bagian dari populasi).[3] Teknik analisis data inferensial dilakukan dengan statistika inferensial, yaitu statistika yang digunakan untuk menganalisis data dengan DispersiData adalah data yang menggambarkan bagaimana suatu kelompok data menyebar terhadap pusatnya data atau ukuran penyebaran suatu kelompok data terhadap pusatnya data. Pusat data seperti rata-rata hitung, median dan modus hanya memberi informasi yang sangat terbatas sehingga tanpa disandingkan dengan dispersi data menjadi kurang

COV Koefisien variasi. Apa artinya COV? COV adalah singkatan Koefisien variasi. Jika Anda mengunjungi versi non-bahasa Inggris kami dan ingin melihat versi bahasa Inggris dari Koefisien variasi, silahkan gulir ke bawah dan Anda akan melihat arti dari Koefisien variasi dalam bahasa Inggris. Perlu diingat bahwa singkatan dari COV secara luas

^{TeknologiLight Fidelity (Li-Fi) saat ini sedang dikembangkan, karena kecepatan mengirimkan data di dalam ruangan sudah menggunakan cahaya. Teknologi Li-Fi merupakan komunikasi nirkabel generasi ke-5 yang memberikan kecepatan sangat tinggi untuk komunikasi dibandingkan dengan teknologi komunikasi yang telah ada. Teknologi ini menjanjikan fitur keamanan dan kecepatan seperti yang telah} Ragamvariansi dari data : 7,6,10,8,5,10,7,9,10,8 adalah A. 14/10 B. 14/9 C. 14/0 D. 14/5 E. 14/4 - soal varians data tunggal dan pembahasan - YouTube EBTANAS-IPS-87-02 - MAT SMA IPS-RANGKUMAN eEBmxw.