FAIL KURSUS 2 DVM ETE

6
UMT3132/NOVEMBER2019

Topic

18 Minggu Belajar 14
19 Penilaian Akhir (Teori)
20 Final Exam (Practicle)

Notional Hours
Credit Value

JUMLAH JAM PEMBELAJARAN BERSEMUKA DAN
BUKAN BERSEMUKA
Kuliah
Tutorial
Kuiz (30 minit)
Ujian (60 minit)

Kajian Kes & Pembentangan (120 minit)
Penilaian Akhir (2 jam)
JUMLAH

7

7 Bersemuka (F2F) 4 28 Lecture Face-To-Face
UMT3132/NOVEMBER2019
14 14 - 14 4 Tutorial SLT (Hours)
28 2 Non Face-To-Face
11 2 40 Practical
13
24 8 Preparation For
26 Lecture
48 32 Tidak Bersemuka (NF2F) 64 6 28 Formal
Preparation For Assessment
2 80 Tutorial

Preparation For
Assignments/

Projects
Preparation For

Assessment
Continuous
Assessment

Final Examination

Total SLT

21. Main and additional references supporting the course:
1. Soon Chin Loong& Lau Too Kya. (2017).Pre-U Text ST
2. Khoo Bean Hwa, Lye Min Soon, Koo Seng Her & Lee P
Statistics, Third Term, Oxford Fajar Sdn. Bhd (008974-
3. Asma Ahmad Shariff, Ibrahim Mohamed &FadzilahAbd
Publications (M) Sdn. Bhd. (183756-H)

22. Other additional information: -
1. http://www.lib.usm.my
2. https://en.wikipedia.org/wiki/Sampling_(statistics)
3. https://smartstat.wordpress.com/2010/11/03/mengenal

Nama Panel Penggubal: Ijaz
Uni
Bil Nama Penggubal Kur
IPG
1. Abdul Razak Bin Abdul Wahab
Pegawai Akademik Ijaz
Penyelaras Kursus Matematik Diploma Uni
Kolej Vokasional Temerloh
Simpang Sanggang, 28020 Temerloh, Pahang Ijaz
(Ke
2. Norhayatie Binti Harun Uni
Pegawai Akademik
Penolong Ketua Unit 2 Penilaian Dan Pentaksiran. Sar
Kolej Vokasional Datuk Seri Abu Zahar Isnin
77000 Jasin 8
Melaka

4. Lim Xin Hui
Pegawai Akademik
Penyelaras Kursus Matematik Diploma
Kolej Vokasional Setapak
53300 Setapak
Kuala Lumpur

5. Eii Meng Yin

TPM Mathematics (T) Pre-U Text, Third Term, Sasbadi Sdn Bhd.

Peng Cheng. (2017).ACE AHEAD STPM Text Mathematics (T)
-T)

d. Manaf. (2016). Comprehensive College Mathematics Upgraded, SAP

l-box-plot-box-and-whisker-plots/

Kelayakan

zah Sarjana Muda Sains (bsc hons) Sains Bumi (Geoscience)
iversiti Kebangsaan Malaysia
rsus Pengurusan Lepasan Ijazah (KPLI)
G Raja Melewar

zah Sarjana Muda Pendidikan Matematik
iversiti Pendidikan Sultan Idris

zah Sarjana Muda Sains dengan Pendidikan
epujian)(Matematik)
iversiti Sains Malaysia

rjanamuda Sains Dengan Kepujian

8

UMT3132/NOVEMBER2019

Pegawai Akademik Uni
Ketua Jabatan Pentaksiran Dan Penilaian
Kolej Vokasional Miri
Lorong 10, Jalan Jee Foh, Krokop,
98000 Miri, Sarawak

Nama Pakar Rujuk: Doktor Falsaf
Universiti Tun
Bil Nama Penggubal Diploma Pend
Universiti Keb
1. Dr. Rosmila Binti Abdul Kahar Sarjana Sains
Faculty of Applied Sciences and Sarjana Muda
Technology (FAST) Ketua Jabata
Universiti Yun Hussein Onn Jurulatih Akad
Kampus Pagoh Penyelaras B
84000 Muar, Johor Jurulatih Akad
PhD. (Edinbu
2. Jamal Yusufi Bin Abdul Rahman MSc. (UTM)
BSc. (UTM)
3. Ahmad Safwan Bin Raihan

4. Dr. Siti Suhana binti Jamaian
Faculty of Applied Sciences and
Technology, UTHM

9

iversiti Kebangsaan Malaysia

Kelayakan
fah Sains
n Hussein Onn
didikan
bangsaan Malaysia
s (Fizik)
a Sains (Fizik)
an Perniagaan
demik BPTV
Bahasa Arab
demik BPTV
urgh University)

9
UMT3132/NOVEMBER2019

KOLEJ VOK
JABATAN

PERANCANG
COURSE

MAKLUMA
(COURSE INF

------------------------
--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

SEMESTER/SESI (SEMESTER/SESSION)
KOD KURSUS (COURSE CODE)
NAMA KURSUS (NAME OFCOURSE)

BEBAN AKADEMIK PELAJAR (STUDENT ACADEMIC LO

KategoriAktiviti AktivitiPem
(Category of Activities) (Learning A
PembelajaranBerbantu
(Guided Learning) Kuliah
(Lecture)
PembelajaranKendiri Tutorial/Amali
(Self Learning) (Tutorial/Practical)
PenilaianRasmi AktivitiPembelajaranBertump
(Formal Assessments) (Student Centered Learning
PersediaanUntukTugasan/P
(Preparation For Assignmen

PembelajaranKendiri/Ulangk
(Independent Study/Revision
PersediaanBagiPenilaian
(Preparation For Assessmen

PenilaianBerterusan
(Continuous Assessments)
Menduduki Peperiksaan Akh
(Final Examination Sitting)

JUMLA
[TOTAL STUDENT

Kursus Pra-syarat (Pre-Requisite Course) : Tiada
Nama Pensyarah (Name of Lecturer) :

Disediakanoleh : PENYELARAS KURSUS
(Prepared by)

Tandatangan(Signa :
ture)

Nama (Name) :

Tarikh (Date) :

1

KASIONAL SLIM RIVER
N PENDIDIKAN UMUM

GAN KURSUS
OUTLINE
AT KURSUS
FORMATION)

OAD) : SEMESTER 3
: UMT3132
: STATISTIK TEKNOLOGI

STATISTICS TECHNOLOGY
:

mbelajaran Jumlah Jam/Semester
Activity) (Total Hours/Semester)

14

pukanPelajar 28
Activity) 0
Projek 12
nts/Projects) 14
kaji 6
n) 4
2
nt) 80
2
hir

AH JAM BELAJAR (JJB)
T LEARNING TIME (SLT)]

NILAI KREDIT
(CREDIT VALUE)

Disahkanoleh : KETUA JABATAN
(Approved by) PENDIDIKAN UMUM

Tandatangan(Si :
gnature)
Nama (Name) :
:
Tarikh (Date)

1
UMT3132/NOVEMBER2019

KOLEJ VOK
JABATAN

MATLAMAT (GOALS) :

Secara umumnya, melahirkan warga yang bukan sahaja m
tetapi juga menyelesai masalah baru. Dalam erti kata lain, ind
berkemampuan untuk menyelesai masalah matematikal da
Bahasa matematik serta mampu pula untuk membuat keputus

Course Synopsis:
Kursus ini memperkenalkan kepada pelajar tentang keseluruha
berkaitan dengan PerihalanData dan Persampelan. Dalam topik
untuk menyelesaikan masalah.
Di samping itu kursus ini bermatlamat untuk memperkembangk
berketrampilan, mengaplikasikan pengetahuan matematik deng
masalah serta membuat keputusan, supaya berupaya menanga

HASIL PEMBELAJARAN (LEARNING OUTCOMES):

Upon completion of the course, students will be able to:

CLO1 Mengaplikasi pengetahuan asas Perihalan
(C3,PLO1)

CLO2 Membincangkan masalah matematik dengan m

CLO3 Melaporkan penyelesaian masalah dengan men
(A3,PLO5)

ISI KANDUNGAN (CONTENT):

MINGGU 1.0 KANDUNGAN
(WEEK) (CONTENT)

1-7 PERIHALAN DATA
1.1 Pengenalan Kepada Statistik
8 - 14 2.0 1.2 Jadual Kekerapan

1.2.1 Data Tidak Terkumpul
1.2.2 DataTerkumpul
1.2.3 KekerapanLonggokan
1.3 Ogif
1.4 Sukatan Kecenderungan Memusa
1.4.1 Min
1.4.2 Median
1.5 Sukatan Serakan
1.5.1 Julat
1.5.2 Julat Antara Kuartil
1.5.3 Varians
1.5.4 Sisihan Piawai
1.6 Plot Kotak (Box-and-Whisker Plots
PERSAMPELAN
2.1 Taburan Kebarangkalian
2.1.1 Pengenalan Kebarangkalian
2.1.2 Taburan Binomial
2.1.3 Taburan Poisson
2.1.4 Taburan Normal

2

KASIONAL SLIM RIVER
N PENDIDIKAN UMUM

mampu untuk mengaplikasi pengetahuan matematik mereka,
dividu berliterasi matematik yang kreatif dan kritis. Pelajar akan
an berkebolehan untuk berkomunikasi dengan menggunakan
san secara matematikal.

an konsep matematik. Kursus ini mengandungi dua topik yang
k ini pelajar akan menggunakan pengetahuan asas statistik
kan individu yang mempunyai pemikiran matematik,
gan berkesan dan bertanggungjawab dalam menyelesaikan
ani cabaran dalam kehidupan harian.

Data dan Persampelan dalam penyelesaian masalah.

menggunakan konsep statistik. (A2,PLO4)
nggunakan konsep statistik secara berkumpulan.

SLT PENTAKSIRAN
(ASSESSMENT)

40 • KajianKes
(Mingguke 5-7)

• PeperiksaanAkhir
(Mingguke 15-
17)

at

s)
40 • Kuiz 1 (Minggu
ke 8 -9)

n • Kuiz 2 (Minggu
ke 9 - 12)

• Ujian (Minggu ke-

2
UMT3132/NOVEMBER2019

KOLEJ VOK
JABATAN

2.4 Taburan Persampelan
2.2.1 Pengenalan Persampelan
2.2.2 Taburan Persampelan bagi M
2.2.3 Teorem Had memusat
2.2.4 Taburan Persampelan bagi P

15 MIN
16 - 17 PEPE

AMALI (PRACTICAL) :Tiada

PENILAIAN (ASSESSMENT):

1. PenilaianBerterusan(Continuous Assessment)
2. PeperiksaanAkhirAmali(Oral Examination)
3. PeperiksaanAkhir (Final Examination)

Jumlah (Total)

Assessment Specifications Table (AST):

KANDUNGAN CLOCLO1
KUIZCLO2
1. PERIHALAN DATA CLO3
2. PERSAMPELAN *(2)
10%
✓✓✓
✓ ✓(5%) ✓

Catatan:

Masa yang dicadangkanuntuk:

➢ Kuiz1: 30 minit

➢ Kuiz 2 : 30 minit

➢ Ujian : 60 minit

➢ KajianKes: 120 minit

40 Notional hoursadalahbersamaandengan 1 jam

3

KASIONAL SLIM RIVER 13 - 14)
N PENDIDIKAN UMUM
• PeperiksaanAkhir
Min Sampel (Mingguke 15 –
Perkadaran Sampel 17)
NGGU BELAJAR
ERIKSAAN AKHIR

: 60%
:-
: 40%
) : 100%

KAEDAH PENILAIAN UNTUK KURSUS

Z UJIAN KAJIAN KES PENILAIAN
AKHIR

) *(1) *(1) 40%
% 20% 30%

✓(30%) ✓

✓(5%) ✓(20%)

m kredit.

3

UMT3132/NOVEMBER2019

KOLEJ VOK
JABATAN

Main and additional references supporting the course:
1. Soon Chin Loong & Lau Too Kya. (2017). Pre-U Text STP
2. Khoo Bean Hwa, Lye Min Soon, Koo Seng Her & Lee Pe

Statistics, Third Term,OxfordFajarSdn. Bhd (008974-T)
3. Asma Ahmad Shariff, Ibrahim Mohamed &FadzilahAbd. M

SAP Publications (M) Sdn. Bhd. (183756-H)
Other additional information: -
1. http://www.lib.usm.my
2. https://en.wikipedia.org/wiki/Sampling_(statistics
3. https://smartstat.wordpress.com/2010/11/03/me

KEHADIRAN/PERATURAN SEMASA KULIAH (LECTURE A
1. Pelajar mesti hadir tidak kurang dari 80% masa pertemua

Students must attend lectures not less than 80% of the co
2. Pelajar yang tidak memenuhi perkara (1) di atas tidak d

penilaian selanjutnya. Markahsifar (0) akandiberikankepa
Students who do not fulfill(1) will not be allowed to attend
(0) will be given to students who fail to comply with (1).
3. Pelajar perlu mengikut dan patuh kepada peraturan ber
masing untuk mengelakkan dari tindakan tatatertib diamb
Students must obey all rules and regulations of the un
disciplinary actions against them.
4. Pelajarperlumematuhiperaturankeselamatansemasapros
Student must obey safety regulations during learning and
MATRIK HASIL PEMBELAJARAN KURSUS DAN HASIL PEM
(MATRIX OF COURSE LEARNING OUTCOMES AND PROGR
Dilampirkan (As attached).

4

KASIONAL SLIM RIVER
N PENDIDIKAN UMUM

PM Mathematics (T) Pre-U Text, Third Term,SasbadiSdn Bhd.
eng Cheng. (2017). ACE AHEAD STPM Text Mathematics (T)
Manaf. (2016). Comprehensive College Mathematics Upgraded,

s)
engenal-box-plot-box-and-whisker-plots/
ATTENDANCE/REGULATION):
an yang ditentukan bagi sesuatu kursus.
ontact hours for every course.
dibenarkan menghadiri kuliah dan menduduki sebarang bentuk
adapelajar yang gagalmemenuhiperkara (1).
d further lectures and sit for any further examination. Zero mark
rpakaian yang berkuatkuasa dan menjaga disiplin diri masing-
bil terhadap pelajar.
niversity and must discipline themselves in order to avoid any
sespembelajaran dan pengajaran.
d teaching process.
MBELAJARAN PROGRAM
RAMME LEARNING OUTCOMES)

4
UMT3132/NOVEMBER2019

KOLEJ VOK
JABATAN

Hasil Pembelajaran, Penyamp

Fakulti/Pusat: Kolej Vokasional, Kementerian Pendidikan Malaysia
Program: Modul Pendidikan Umum
Kursus: Statistik Teknologi
Kod: UMT 3132

Pemetaan kepada PL

Hasil Pembelajaran Kursus (CLO) PLO1 PLO2 PLO3 PLO4 PLO5 PLO6

1 Mengaplikasi pengetahuan asas

Perihalan Data dan Persampelan dalam

penyelesaian masalah. (C3,PLO1) C3

2 Membincangkan masalah matematik A2
dengan menggunakan konsep statistik.
(A2,PLO4)

3 Melaporkan penyelesaian masalah A3
dengan menggunakan konsep statistik
secara berkumpulan. (A3,PLO5)

Jumlah 1 11

Kognitif Aras Takson
C1 Pengetahuan
C2 Pemahaman P1 Persep
C3 Aplikasi P2 Set
C4 Analisis P3 Respon
C5 Sintesis P4 Mekani
C6 Penilaian P5 Respo
P6 Adapta
P7 Origina

5

KASIONAL SLIM RIVER
N PENDIDIKAN UMUM

paian dan Penaksiran Kursus

Matrik ini perlu dilampirkan bersama
1. Objektif Pendidikan Program (PEO)
2. Hasil Pembelajaran Program (PLO)

LO

6 PLO7 PLO8 PLO9 Kaedah Penyampaian Kaedah Penaksiran KPI

Kuliah Kuiz 50% dari

Tutorial Ujian keseluruhan

Penilaian Akhir pelajar mencapai

sekurang-

kurangnya gred C

Berpusatkan pelajar Kajian Kes 50% dari
keseluruhan
pelajar mencapai
sekurang-
kurangnya gred C

Berpusatkan pelajar 50% dari
keseluruhan
pelajar mencapai
sekurang-
kurangnya gred C

nomi Pembelajaran A fekt if
Psikomotor A1 Receiving
psi A2 Responding
A3 Valuing
ns Berpandu A4 Organising
isme A5 Internalising
ons Overt Kompleks
asi
ation

5
UMT3132/NOVEMBER2019

ENTRANCE SURVEY U

27 responses

Publish analytics

NAMA PELAJAR 2 (7.4%) 2 (7.4%)

27 responses

2
2 (7.4%)

1 (3.7%) 1 (3.71%(3).17%(3).7%) 1 (3.71%(3).7%) 1 (3.17%(
1

0
ADAM HAKI… Amirzulhilmi… MUHAMMAD…

AHMAD HAZ… MUHAMMAD… Moha

NO. KAD PENGENALAN 2 (7.4%)

27 responses

2
2 (7.4%)

1 (3.71%(3).7%) 1 (3.17%(3).71%(3).17%(3).71%(3).7%) 1 (3.17%(
1

0
020102081023 020408080621 020723-03-0…

020216-10-0… 020518-08-0… 02082

TARIKH 7 14 2 19 24

27 responses

Apr 2021

UMT 3132 (ETE)

2 (7.4%)
%(3).71%(3).17%(3).71%(3).17%(3).71%(3).7%) 1 (3.17%(3).71%(3).17%(3).71%(3).17%(3).7%)

… Muhammad… RAJA AMZA… muhammad…

amad m… Muhammad r… Siti Aishah S… s…

2 (7.4%) 2 (7.4%)

%(3).71%(3).17%(3).71%(3).17%(3).71%(3).17%(3).7%) 1 (3.71%(3).17%(3).7%) 1 (3.7%)

… 020920101591 021011080425 021201081015

20010457 020926100629 021104081056 0…

CLO 1

1. Saya dapat memahami dan menggunak
dalam menyelesaikan masalah.

27 responses

30

20 21 (77.8%)
2
10

5 (18.5%)
0

1

2. Saya boleh membezakan antara popula
parameter dan statistik.

27 responses

20
19 (70.4%)

15

10
7 (25.9%)

5

0 2
1

kan pengetahuan asas statistik

1 (3.7%) 0 (0%) 0 (0%)
3 4 5

asi dan sampel, dan antara

1 (3.7%) 0 (0%) 0 (0%)
3 4 5

3. Saya boleh menukarkan pembolehubah
piawai Z.

27 responses

20

15 17 (63%)

10 10 (37%)
5

0 2
1

CLO 2

1. Saya dapat membina jadual kekerapan
dikumpul.

27 responses

15 14 (51.9%)
10 11 (40.7%)

5

0 2
1

h rawak X kepada pemboleh

0 (0%) 0 (0%) 0 (0%)
3 4 5

longgokan berdasarkan data yang

2 (7.4%) 0 (0%) 0 (0%)
3 4 5

2. Saya boleh melukis ogif, menentukan m
serta julat antara kuartil berdasarkan ogif

27 responses

20

15 17 (63%)

10
9 (33.3%)

5

0 2
1

3. Saya dapat memplot Box-and-Whisker
secara grafik.

27 responses

20

18 (66.7%)
15

10
9 (33.3%)

5

0 2
1

CLO 3

median, kuartil pertama dan ketiga
f.

1 (3.7%) 0 (0%) 0 (0%)
3 4 5

rs bagi mewakili serakan data

0 (0%) 0 (0%) 0 (0%)
3 4 5

1. Saya dapat bekerjasama dengan ahli ku
kajian kes.

27 responses

15
14 (51.9%)

10

7 (25.9%)
5

0 2
1

2. Saya dapat menyelesaikan kajian kes b
tempoh masa yang ditetapkan.

27 responses

15 15 (55.6%)

10

7 (25.9%)
5

0 2
1

This content is neither created nor endorsed by Goog

umpulan dalam mengumpul data

6 (22.2%) 0 (0%) 0 (0%)
3 4 5

ersama ahli kumpulan mengikut

5 (18.5%) 0 (0%) 0 (0%)
3 4 5

gle. Report Abuse - Terms of Service - Privacy Policy

 Forms

EXIT SURVEY UMT 313

24 responses

Publish analytics

NAMA PELAJAR 2 (8.3

24 responses

2
2 (8.3%)

1 (4.21%(4).21%(4).2%) 1 (4.21%(4).21%(4).21%(4).21%(4).2%) 1
1

0
ADAM HAKIM… MUHAMAD A… MUHAMMAD

Ahmad Haziff… MUHAMMAD… Muh

NO. KAD PENGENALAN

24 responses
2

1 (4.21%(4).21%(4).21%(4).21%(4).21%(4).21%(4).21%(4).21%(4).21%(4).21
1

0
020102081023 020408080621 0208130808

020216-10-0595 020518080067 0208

TARIKH 11 22 13 2

24 responses

Aug 2021

32 (ETE)

3%)
1 (4.21%(4).21%(4).21%(4).21%(4).21%(4).21%(4).21%(4).21%(4).21%(4).21%(4).21%(4).2%)

D… Muhammad h… RAJA AMZAR… muhamma…
hammad R… Muhammad s… SYASYA ELY…

2 (8.3%) 2 (8.3%)

21%(4).21%(4).2%) 1 (4.21%(4).21%(4).21%(4).21%(4).21%(4).2%) 1 (4.21%(4).2%)

895 020925080187 021021100215 021204031…
829-10-0141 021007100016 021119100053

CLO 1

1. Saya dapat memahami dan menggunak
dalam menyelesaikan masalah.

24 responses

15

10

5 0 (0%)
2
0 (0%)
0

1

2. Saya boleh membezakan antara popula
parameter dan statistik.

24 responses

15

10

5 1 (4.2%)
2
0 (0%)
0

1

kan pengetahuan asas statistik

15 (62.5%)

8 (33.3%) 1 (4.2%)
34 5

asi dan sampel, dan antara

14 (58.3%)

8 (33.3%) 1 (4.2%)
34 5

3. Saya boleh menukarkan pembolehubah
piawai Z.

24 responses

15

10

5 0 (0%)
2
0 (0%)
0

1

CLO 2

1. Saya dapat membina jadual kekerapan
dikumpul.

24 responses

15

10

5 0 (0%)
2
0 (0%)
0

1

h rawak X kepada pemboleh

12 (50%)

9 (37.5%)

3 (12.5%)
345

longgokan berdasarkan data yang

13 (54.2%)

9 (37.5%)

2 (8.3%)
345

2. Saya boleh melukis ogif, menentukan m
serta julat antara kuartil berdasarkan ogif

24 responses

15

10

5 1 (4.2%)
2
0 (0%)
0

1

3. Saya dapat memplot Box-and-Whisker
secara grafik.

24 responses

15

10

5 2 (8.3%)
2
0 (0%)
0

1

CLO 3

median, kuartil pertama dan ketiga
f.

15 (62.5%)

7 (29.2%) 1 (4.2%)
34 5

rs bagi mewakili serakan data

8 (33.3%) 11 (45.8%) 3 (12.5%)
3 4 5

1. Saya dapat bekerjasama dengan ahli ku
kajian kes.

24 responses

15

10

5 0 (0%)
2
0 (0%)
0

1

2. Saya dapat menyelesaikan kajian kes b
tempoh masa yang ditetapkan.

24 responses

15

10

5 1 (4.2%)
2
0 (0%)
0

1

This content is neither created nor endorsed by Goog

umpulan dalam mengumpul data

15 (62.5%)

6 (25%) 3 (12.5%)
3 45

ersama ahli kumpulan mengikut

13 (54.2%)

8 (33.3%)

2 (8.3%)
345

gle. Report Abuse - Terms of Service - Privacy Policy

 Forms

KOD DAN NAMA KOLEJ VOKA
KURSUS JALAN MELAT
SEMESTER
NO. DAN TAJUK KERTAS P
STANDARD
PEMBELAJARAN PERIH

TUJUAN UMT3132 / STATIS
UMS3112 / STATIS
NAMA PELAJAR
PROGRAM 3
NO. KAD
PENGENALAN 1 PERIHALAN DATA

1.1 Memahami kons
1.2 Memahami dan

menyelesaikan
1.1.1 Membina jadua
1.1.2 Melukis ogif ba

1.2.1 Menentukan ju
1.2.2 Menentukan :

a. media
b. kuarti
c. kuarti
d. julat a
i. daripada o
ii. mengguna
1.2.3 Memplot Box-
grafik;
1.2.4 Menentukan va
a. data tak te
b. data terkum
1.2.5 Menentukan si
a. data tak ter
b. data terkum
1.2.6 Mengaplikasik
masalah.

ASIONAL SLIM RIVER
TI, 35800 SLIM RIVER
PERAK

PENERANGAN 1

HALAN DATA

STIK TEKNOLOGI
STIK

A
sep kekerapan longgokan;
n menggunakan konsep sukatan serakan bagi
masalah.
al kekerapan longgokan bagi data terkumpul;
agi data terkumpul.

ulat bagi satu set data;

an;
il pertama;
il ketiga; dan
antara kuartil :
ogif; dan
akan rumus;
-and-Whisker bagi mewakili serakan data secara

arians bagi :
erkumpul;
mpul;
isihan piawai bagi :

rkumpul;
mpul;
kan konsep perihalan data bagi menyelesaikan

1.1 Memahami Konsep Kekerapan Lo
1.1.1 Membina Jadual Kekerapan Longg

Contoh 1 :
Berdasarkan jadual kekerapan di bawah, b

Markah
31- 40
41- 50
51- 60
61- 70
71- 80
81- 90

Penyelesaian :

Markah Kekerapan
31- 40 2
41- 50 5
51- 60 8
61- 70 9
71- 80 5
81- 90 1

Contoh 2:
Binakan jadual kekerapan longgokan bagi

Masa (Minit) 30-39 40-49
Kekerapan 3 5

Penyelesaian : Kekerapan
5
Masa (Minit)
30-39
40-49

10

80-89

2

KERTAS PENERANGAN I DVM TAHUN 2 SEMESTER 3
UMT3132 / UMS3112 PERIHALAN DATA

onggokan
gokan Bagi Data Terkumpul

binakan satu jadual kekerapan longgokan.

Kekerapan
2
5
8
9
5
1

KekerapanLonggokan
0+2=2
2 +5 = 7

7 + 8 = 15
15 + 9 = 24
24 + 5 = 29

29 + 1 = 30

setiap jadual kekerapan berikut :

50-59 60-69 70-79 80-89
9 10 4 1

Kekerapan Longgokan

2

Latihan 1

a) Jadual di bawah menunjukkan bilangan
kereta dijual dalam seminggu oleh
Syarikat YY. Bina jadual kekerapan
berdasarkan jadual diberikan.

BIl. Hari Jumlah Kereta
1–2 8
3–4 9
5–6 16
7
7-8

b) Jadual menunjukkan markah, dalam %,
bagi 60 orang pelajar di dalam ujian
Matematik.

Markah ( % ) Bilangan Pelajar
30 – 39 5
40 – 49 7
50 – 59 8
60 – 69 12
70 – 79 18
80 – 89 6
90 – 99 4

c) Jadual menunjukkan taburan jisim bagi
sekumpulan pelajar. Bina jadual
kekerapan longgokan bagi data di bawah.

Jisim (Kg) Bilangan Pelajar
40 – 42 3
43 – 45 6
46 – 48 11
49 – 51 7
4
52 - 54

3

KERTAS PENERANGAN I DVM TAHUN 2 SEMESTER 3
UMT3132 / UMS3112 PERIHALAN DATA

Penyelesaian:

Penyelesaian:

Penyelesaian:

3

1.1.2 Melukis Ogif Bagi Data Terkumpul

Defini
Ogif ialah satu graf yang mewakili keke

selang kelas. Ogif dilukis dengan me
sempadan ata

Langkah – langkah dalam melukis Ogif

Langkah Lengkapkan jadual kekera
1 kelas baru sebelum kelas

sempada

Langkah Lukis dan labelkan paks
2

Langkah Ambil kekerapan lo
3 mencancang) dan sema

Langkah Plotkan kekerapan longgo
4

Langkah Sambungkan titik – titik
5

** Nota :Jangan gunakan pembaris untu

4

KERTAS PENERANGAN I DVM TAHUN 2 SEMESTER 3
UMT3132 / UMS3112 PERIHALAN DATA

isi Ogif:
erapan longgokan bagi satu set data atau
emplot kekerapan longgokan terhadap
as selang kelas.

apan longgokan dengan menambah satu
s pertama dengan kekerapan “0” beserta
an atas bagi setiap kelas

si mengufuk (paksi – x) dan mencancang
(paksi – y)

onggokan sepanjang paksi – y (paksi
apadan kelas atas pada paksi – x (paksi

mengufuk).

okan terhadap sempadan atas setiap kelas.

k yang diplot dengan lengkung yang licin

uk menghubungkan titik – titik.

4

Contoh 3 :
Jadual di bawah menunjukkan markah ya
ujian Matematik. Lukis satu ogif bagi set da

Markah 6 - 10 11 - 15

Bil. Murid 2 6

Penyelesaian :

Tambah “kelas baru” sebelu
s

Markah Sempadan Atas K
15.5
1-5
6 - 10

11 - 15
16 - 20
21 - 25
26 - 30

Kekerapan longgokan

M
5

KERTAS PENERANGAN I DVM TAHUN 2 SEMESTER 3
UMT3132 / UMS3112 PERIHALAN DATA

ang diperoleh 30 orang murid dalam satu
ata berikut.
5 16 - 20 21 - 25 26 - 30

9 10 3

um bina jadual dengan merujuk kepada
selang kelas

Kekerapan Kekerapan Longgokan
0
0

2
6
9
10
3

Markah
5

Contoh 4 :

Jadual 4 di bawah menunjukkan jisim, da
dicatatkan.

Jisim (kg)
2.1 – 3.0
3.1 – 4.0
4.1 – 5.0
5.1 – 6.0
6.1 – 7.0
7.1 – 8.0
8.1 – 9.0

Jadual

Berdasarkan Jadual 4, lengkapkan Jadual
atas dan kekerapan longgokan.

Jisim (kg) Sempadan Atas

2.1 – 3.0
3.1 – 4.0
4.1 – 5.0
5.1 – 6.0
6.1 – 7.0
7.1 – 8.0
8.1 – 9.0

Ja

Dengan menggunakan skala 2 cm kepada
2 cm kepada 5 beg pada paksi mencan
tersebut.

6

KERTAS PENERANGAN I DVM TAHUN 2 SEMESTER 3
UMT3132 / UMS3112 PERIHALAN DATA

alam kilogram, bagi 50 buah beg sekolah

Kekerapan
3
5
7
10
12
9
4

4

l 4.1 dengan menulis nilai-nilai sempadan

s Kekerapan Kekerapan
Longgokan
3
5
7
10
12
9
4
adual 4.1

a 1 kg pada paksi mengufuk (paksi-x) dan
ncang (paksi-y), lukis satu ogif bagi data

6

Latihan 2

1. Jadual (i) menunjukkan markah yang di

Markah 30-39 40-49

Kekerapan 3 5

Ja

Berdasarkan Jadual (i), lengkapkan Jadu

Markah Sempadan Ata

30-39
40-49
50-59
60-69
70-79
80-89
90-99

Dengan menggunakan skala 2 cm kepa
2 cm kepada 10 orang murid pada pa
tersebut.

TAMPAL K
GRAF

7