LANGKAH-LANGKAH MEMUNCULKAN MENU DATA ANALYSIS DI EXCEL

Untuk melakukan pengolahan data dengan bantuan MS Excel kita memerlukan menu Data Analysis.

Berikut Langkah-langkah memunculkan menu Data Analysis dalam Excel:

  1. Untuk Microsoft Office 2010 ke atas, klik File sedangkan untuk jika versi tahun sebelumnya klik Logo Windows.

  2. Klik Options, jika office yang lain klik Excel Options.

  3. Klik Add-Ins, pilih Analysis ToolPak, Klik Go.

  4. Biasanya MS Office di bawah Tahun 2010 akan muncul minta install klik yess saja, dan tunggu prosesnya. Jika menggunakan MS Office Tahun 2010 ke atas akan muncul menu seperti ini:

    Silahkan ceklist semuanya dilanjutkan klik OK.

  5. Langkah terakhir kita cek apakah menu Data Analysis sudah muncul di MS excel kita, Klik Data, maka akan muncul menu Data Analysis dan Solver di sebelah kanan.

  6. Klik Menu Data Analysis, maka akan muncul menu-menu yang akan membantu kita dalam mengolah data statistik, sesuai kebutuhan kita.

Pembuatan Distribusi Frekuensi dan Histogram dengan Excel

 

Misalkan terhadap 20 observasi pada kolom A( baris 1 sampai 20), ingin dibuat distribusi frekuensi dengan kelas yang terdiri dari 5 kelas: 10-14, 15-19, 20-24, 25-29, dan 30-34

Langkah-langkahnya sbb:

  • Masukkan data misalnya pada sel A1 sampai A20.


  • Masukkan bin (batas atas) pada sel D4 sampai D9.


  • Pilih menu Tools pada menu utama


    Klik Data

    Klik Data Analysis


  • Pilih Data Analysis
  • Pilih Histogram pada Analysis Tools
  • Ketika kotak dialog muncul,
    • sorot A1 sampai A20 dalam kotak Input Range,
    • sorot D4 sampai D9 dalam kotak Bin Range ,
    • ketik D12 dalam kotak output range,

pilih Chart Output dan Cumulative dan klik OK

14

Frequency

Cumulative %

14

Frequency

Cumulative %

19

7

36.84%

19

7

36.84%

24

4

57.89%

34

5

63.16%

25

1

63.16%

24

4

84.21%

29

2

73.68%

29

2

94.74%

34

5

100.00%

25

1

100.00%

More

0

100.00%

More

0

100.00%

Use Case Diagram – SI-17A

Use case diagram adalah menggambarkan tentang cara user berkomunikasi dengan sistem yang berjalan dan berfungsi untuk mengetahui fungsi-fungsi yang ada didalam sistem , berikut adalah proses usulan dengan Use case Diagram:


Sumber: Hasil Penelitian (2016)

Gambar IV. 9.

Use Case Diagram proses keseluruhan sistem pembayaran siswa

  1. Use case Login

Use case login menggambarkan proses ineraksi antar sistem login dengan actor, berikut adalah gambar use case login:


Sumber: Hasil Penelitian (2016)

Gambar IV. 10.

Use Case Diagram Login

Berikut adalah tabel dari proses use case login:

Tabel IV.12.

Scenario Use case login

Use Case Name

Login

Use Case ID

UCU-1

Actor

Bendahara

Description

Use Case menggambarkan Bendahara melakukan login dan masuk ke menu utama.

Scanario

Bendahara melakukan login dan sistem melakukan vadisasi login, setelah itu masuk kemenu utama.

  1. Use case Data Master

Use case data master menggambarkan proses ineraksi antar sistem pengolahan data master dengan bendahara berikut adalah gambar use case master:


Sumber: Hasil Penelitian (2016)

Gambar IV. 11.

Use Case Diagram Data Master

Berikut adalah tabel scenario dari proses use case :

Tabel IV.13.

Scenario Use case pembayaran siswa

Use Case Name

Data Master

Use Case ID

UCU-2

Actor

Bendahara

Description

Use Case menggambarkan bendahara mebuat, mengedit dan menghapus data master

Scenario

Bendahara dapat membuat data master seterlah itu bendahara dapat mengedit serta menghapus data master sesuai dengan id master

  1. Use case Pembayaran

Use case pembayaran menggambarkan proses ineraksi antar sistem pembayaran, actor, dan siswa berikut adalah gambar use case pembayaran:


Sumber: Hasil Penelitian (2016)

Gambar IV. 12.

Use Case Diagram Pembayaran Siswa

Berikut adalah tabel dari proses use case pembayaran siswa:

Tabel IV.14.

Scenario Use case pembayaran siswa

Use Case Name

Pembayaran

Use Case ID

UCU-4

Actor

Bendahara dan siswa

Description

Use Case menggambarkan siswa memberikan kartu dan uang pembayaran dan bendahara melayani pembayaran siswa serta memberikan bukti dan kartu pembayaran kepada siswa

Scanario

Siswa memberikan kartu dan uang pembayaran kepada bandahara sekolah dan bandahara melayani dan mengilah pembayaran siswa, setelah itu bendahara memberikan bukti dan kartu pembayaran kepada siswa

  1. Use case Tunggakan Siswa

Use case tunggkan siswa menggambarkan proses ineraksi antar sistem tunggakan, actor, dan siswa berikut adalah gambar use case tunggakan:


Sumber: Hasil Penelitian (2016)

Gambar IV. 13.

Bentuk Use Case Diagram Tunggakan Siswa

Berikut adalah tabel dari proses use case tunggakan:

Tabel IV.15.

Scenario Use case Tunggakan Siswa

Use Case Name

Tunggkan Siswa

Use Case ID

UCU-3

Actor

Bendahara dan Siswa

Description

Use Case menggambarkan Bendahara membuatkan data tunggakan dan memberikan kepada siswa

Scanario

Bendahara membuatkan data tunggakan kepada siswa sesuai dengan jumlah dan rincian siswa dan setalah itu bendahara memberikan data tunggakan kepada masing-masing siswa.

  1. Use case Laporan Pembayaran

Use case laporan pembayaran menggambarkan proses interaksi antar sistem laporan, actor,kepala sekolah dan yayasan berikut adalah gambar use case yaysan:

Sumber: Hasil Penelitian (2016)

Gambar IV. 14.

Bentuk Use Case Diagram laporan

Berikut adalah tabel dari proses use case laporan:

Tabel IV.16.

Scenario Use case Laporan

Use Case Name

Laporan transaksi

Use Case ID

UCU-4

Actor

Bendahara, Kepala Sekolah dan Yayasan

Description

Use Case menggambarkan bendahara membuat laporan transaksi dan diserahkan kepada kepada sekolah dan yayasan

Scanario

Bendahara membuat laporan transaksi, setelah itu menyerahkan laporan kepada kepala sekolah dan yayasan

  1. Use case Logout

Use case Logout menggambarkan proses ineraksi antar sistem tunggakan dan bendahara berikut adalah gambar use case
logout:

Sumber: Hasil Penelitian (2016)

Gambar IV. 15.

Bentuk Use Case Diagram
logout

Berikut adalah tabel dari proses use case logout:

Tabel IV.17.

Scenario Use case logout

Use Case Name

Logout

Use Case ID

UCU-5

Actor

Bendahara

Description

Use Case menggambarkan bendahara melakukan proses logout

Scanario

Bendahara masuk ke menu logout dan melakukan logout setelah itu akan kembali ke menu login.

Sumber:

Skripsi Merza Deo, Prodi Sistem Informasi, STMIK Bina Insani

Distribusi Frekuensi – (TI-17A, TI-17B, SI-18A, MI-18A)

Pengertian Distribusi Frekuensi.

  • Distribusi frekuensi adalah yang merupakan penyusunan data ke dalam kelas-kelas tertentu dimana setiap individu/item hanya termasuk kedalam salah satu kelas tertentu saja. (Pengelompokkan data berdasarkan kemiripan ciri).
  • Tujuannya: untuk mengatur data mentah (belum dikelompokkan) ke dalam bentuk yang rapi tanpa mengurangi inti informasi yang ada.
  • Distribusi Frekuensi Numerikal adalah Pengelompokkan data berdasarkan angka-angka tertentu, biasanya disajikan dengan grafik histogram.
  • Distribusi Frekuensi Katagorikal adalah Pengelompokkan data berdasarkan kategori-kategori tertentu, biasanya disajikan dengan grafik batang, lingkaran dan gambar.

Istilah-istilah Dalam Distribusi Frekuensi.

  1. Class (Kelas) adalah penggolongan data yang dibatasi dengan nilai terendah dan nilai tertinggi yang masing-masing dinamakan batas kelas.

Batas Kelas (Class Limit) adalah nilai batas dari pada tiap kelas dalam sebuah distribusi, terbagi menjadi States class limit dan Class Bounderies (Tepi kelas).

  1. Stated Class Limit adalah batas-batas kelas yang tertulis dalam distribusi frekuensi, terdiri dari Lower Class Limit (Batas bawah kelas) dan Upper Class Limit (Batas atas kelas.
  2. Class Bounderies (Tepi kelas) adalah batas kelas yang sebenarnya, terdiri dari Lower class boundary (batas bawah kelas yang sebenarnya) dan upper class boundary (batas atas kelas yang sebenarnya).
  3. Class Interval/Panjang Kelas/Lebar kelas merupakan lebar dari sebuah kelas dan dihitung dari perbedaan antara kedua tepi kelasnya.
  4. Mid point / Class Mark / Titik tengah merupakan rata-rata hitung dari kedua batas kelasnya atau tepi kelasnya.

Tahap-tahap penyusunan distribusi frekuensi :

  1. Membuat array data atau data terurut (bila diperlukan)
  2. Menentukan range (jangkauan) : selisih antara nilai yang terbesar dengan nilai yang terkecil.

R = Xmax – Xmin.

  1. Menentukan banyaknya kelas dengan mempergunakan rumus Sturges. K = 1 + 3,3 log N  dimana K = banyaknya kelas dan N = jumlah data yang diobservasi.
  2. Menentukan interval kelas : I = R/K
  3. Menentukan batas-batas kelas:

Tbk = bbk – 0,5(skala terkecil)

Tak = bak + 0,5(skala terkecil)

Panjang interval kelas = Tak – tbk

Keterangan:

Tbk = tepi bawah kelas

bbk = batas bawah kelas

Tak = tepi atas kelas

bak = batas atas kelas

  1. Menentukan titik tengahnya =

½ ( Batas atas kelas + batas bawah kelas)

  1. Memasukkan data ke dalam kelas-kelas yang sesuai dengan memakai sistem Tally atau Turus.
  2. Menyajikan distribusi frekuensi : isi kolom frekuensi sesuai dengan kolom Tally / Turus.

 

Jenis Distribusi Frekuensi :

  1. Distribusi Frekuensi Kumulatif

Adalah suatu daftar yang memuat frekuensi-frekuensi kumulatif, jika ingin mengetahui banyaknya observasi yang ada di atas atau di bawah suatu nilai tertentu.

  1. Distribusi Frekuensi Relatif

Adalah perbandingan daripada frekuensi masing-masing kelas dan jumlah frekuensi seluruhnya dan dinyatakan dalam persen.

 

  • Distribusi Frekuensi kumulatif kurang dari (dari atas) Adalah suatu total frekuensi dari semua nilai-nilai yang lebih kecil dari tepi bawah kelas pada masing-masing interval kelasnya.
  • Distribusi Frekuensi kumulatif lebih dari (dari bawah) : Adalah suatu total frekuensi dari semua nilai-nilai yang lebih besar dari tepi bawah kelas pada masing-masing interval kelasnya.
  • Distribusi Frekuensi kumulatif relatif

Adalah suatu total frekuensi dengan menggunakan persentasi.

Pembuatan Distribusi Frekuensi dan Histogram dengan Excel

Misalkan terhadap 20 observasi pada kolom A( baris 1 sampai 20), ingin dibuat distribusi frekuensi dengan kelas yang terdiri dari 5 kelas: 10-14, 15-19, 20-24, 25-29, dan 30-34

Langkah-langkahnya sbb:

  1. Masukkan bin (batas atas) pada sel D4 sampai D9.
  2. Pilih menu Tools pada menu utama
  3. Pilih Data AMasukkan data misalnya pada sel A1 sampai A20.
  4. nalysis
  5. Pilih Histogram pada Analysis Tools
  6. Ketika kotak dialog muncul,
  • sorot A1 sampai A20 dalam kotak Input Range,
  • sorot D4 sampai D9 dalam kotak Bin Range ,
  • ketik D12 dalam kotak output range,

pilih Chart Output dan Cumulative dan klik OK

 

Membuat Tabel distribusi frekuensi menggunakan SPSS

Terbagi menjadi dua tahap

  1. Transformasi data (recode)
  2. Statistik Deskripsi

Recode (tranformasi data)

  1. Definisikan variabel data misal x
  2. Ketik datanya
  3. Klik menu Transform, pilih Recode,pilih into diff. variable
  4. Masukkan variabel data pada Input Variabel
  5. Ketik nama variabel baru (misal x1) dan klik Change
  6. Klik old & new values
  7. Isikan kelas-kelas sesuai yang diinginkan pada kotak Range
  8. Masukkan ke kotak old à new
  9. Ketik nilai baru misal kelas 1 untuk 0 sampai 14 ,dst.
  10. Klik Continue

Distribusi Frekuensi

  1. Klik menu Analyze
  2. Pilih Descriptive Statistics dan pilih Frequencies
  3. Masukkan varibel baru (x1) kedalam kotak Variable(s)
  4. Klik Statistics dan klik ukuran statistics yang diinginkan dan klik Continue
  5. Klik Chart, pilih Histogram dan klik Continue
  6. Klik OK

Hasilnya bisa dilihat pada output viewer

 

Untuk lebih jelasnya silahkan download materi berikut ini:

 

Modelling – SI-17A

Manfaat Model

  • Model merupakan simulasi dan penyederhanaan realitas
  • Dengan model kita dapat lebih mengerti sistem yang sedang dibuat
  • Kompleksitas sistem dapat disederhanakan dengan model modular
  • Model lebih mudah dikembangkan atau dikustomisasi

Prinsip Dasar Pemodelan

  • Pemodelan dibuat untuk mengetahui secara mendalam bagaimana masalah dapat timbul dan bagaimana membuat solusinya
  • Setiap model dapat dibuat dalam tingkatan ketelitian yang berbeda
  • Model yang paling baik adalah yang mendekati realitas
  • Satu model tidaklah cukup. Sistem berskala besar harus menggunakan pendekatan himpunan model yang berdiri sendiri

Contoh Pemodelan

  • Model logical system / Essential Systems Models
  • Model untuk proses à DFD level rinci
  • Model untuk data à ERD
  • Model untuk interface à Context Diagram
  • Model untuk objek à UML

Untuk lebih jelasnya silahkan download materi berikut ini:

Penyajian Data dengan Tabel dan Grafik (TI-17A, TI-17B, SI-18A, MI-18A)

A. PENDAHULUAN

Penyajian data merupakan cara yang digunakan untuk meringkas menata, mengatur atau mengorganisir data sehingga data mudah untuk dimengerti oleh pihak-pihak yang berkepentingan dengan data tersebut.

Secara umum ada dua cara untuk menyajikan data yaitu dengan tabel dan grafik. Kedua cara ini saling berkaitan, karena pada dasarnya sebelum dibuat grafik terlebih dahulu harus dibuat tabelnya. Dari dua cara ini penyajian data dengan grafik merupakan penyajian data yang lebih komunikatif karena dalam waktu yang singkat seseorang akan dapat dengan mudah memperoleh gambaran dan kesimpulan suatu keadaan.

B. Penyajian Data Dengan Tabel

  • Tabel merupakan kumpulan angka-angka yang tersusun berdasarkan kategori-kategori atau karakteristik-karakteristik tertentu sehingga memudahkan untuk dianalisis. Data yang disajikan dalam tabel bisa berupa data cross section atau data time series. Secara umum penyusunan tabel memerlukan identitas judul tabel, judul baris, judul kolom, badan tabel catatan dan sumber data. Penyajian data dengan tabel bisa berbentuk tabel satu arah, dua arah dan tiga arah.
  • Tabel Satu Arah

    Tabel satu arah adalah tabel yang hanya terdiri dari satu karakteristik atau kategori. Misalnya :

1. Jumlah penjualan menurut jenis barang.

2. Jumlah penganguran menurut daerah.

3. Jumlah modal asing menurut sektor ekonomi.

  • Tabel Dua Arah

Yaitu tabel yang terdiri dari dua karakteristik atau dua kategori misalnya :

1. Jumlah penjualan menurut jenis barang dan daerah penjualan.

2. Jumlah penanaman modal asing menurut sektor ekonomi dan lokasi investasi.

3. Jumlah Impor menurut Jenis barang dan negara.

C. Penyajian Data Dengan Grafik

Selain menyajikan data dengan menggunakan tabel, kita dapat juga menyajikan data dengan menggunakan gambar-gambar atau grafik. Banyak sekali jenis tampilan data dalam bentuk grafik tetapi pada bagian ini hanya ditampilkan grafik-grafik yang umum di jumpai seperti : Grafik garis (Line Chart), Grafik balok/batang (Bar Chart), Grafik Lingkaran (Pie Chart), dan Pictogram.

  • Grafik garis

Grafik garis secara umum dibagi menjadi dua bagian yaitu single line chart yang terdiri dari satu garis saja dan multiple line chart yang terdiri dari beberapa garis. Garfik garis baik yang tunggal maupun yang terdiri dari beberapa garis sangat berguna untuk menggambarkan perkembangan suatu kegiatan. Umumnya grafik ini digunakan untuk data yang berbentuk time series yang sekaligus bisa dilihat trend-nya.

Untuk lebih jelas silahkan download file berikut ini:


Untuk  tambahan materi silahkan download Lembar Kerja Mahasiswa (LKM):

Pengertian Statistika dan Simbol Sigma (TI-17A, TI-17B, SI-18A, MI-18A)

Pengertian Statistika dan Simbol Sigma

 

    Statistika adalah Suatu ilmu yang mempelajari cara pengumpulan, pengolahan, penyajian dan analisis data serta cara pengambilan kesimpulan secara umum berdasarkan hasil penelitian yang tidak menyeluruh.

    Dalam arti sempit Statistik adalah data ringkasan berbentuk angka (kuantitatif).

Sebagai suatu bidang studi, statistik memiliki dua bagian utama, yaitu:

  1. Statistika Deskriptif adalah ilmu statistika yang mempelajari tentang pengumpulan, pengolahan, dan penyajian data.
  2. Statistika Inferensi (Statistika Induktif) adalah ilmu statistika yang mempelajari tentang cara pengambilan kesimpulan secara menyeluruh (populasi) berdasarkan data sebagian (sampel) dari populasi tersebut.

    Kegunaan Statistika dalam bidang ekonomi yaitu

  • Bidang produksi
  • Bidang Akuntansi
  • Bidang pemasaran

 

Simbol Sigma dan aturan penjumlahan juga dijelaskan dalam slidenya.

 

Untuk lebih jelas silahkan download file berikut ini:

 


 

Untuk tugas makalah berikut link-nya:

 

http://bit.ly/Statistika-Pertemuan1

 

Penjadwalan Proyek SI dan Network Diagram

Tujuan

  • Sebagai pengenal atau identitas peristiwa yang bersangkutan untuk membedakan suatu peristiwa dengan peristiwa lainnya
  • Sebagai pengenal kegiatan atau dummy atau penghubung peristiwa
  • Dipakai sebagai urut urutan proses perhitungan saat paling awal (SPA) dan perhitungan saat paling lambat
  • Untuk mengetahui saat awal dan saat akhir semua kegiatan yang ada dalam sebuah proyek dan untuk mengetahui saat awal dan saat akhir

Syarat nomor peristiwa dalam sebuah network diagram

  • Nomor peristiwa harus berupa angka atau huruf
  • Nomor peristiwa awal sebuah kegiatan atau sebuah dummy harus lebih keil daripada nomor peristiwa akhir
  • Nomor peristiwa awal sebuah network diagram diberi nomor 1

Prosedur pemberian nomor peristiwa

  • Nomor awal network diagram diberi nomor 1
  • Bila sebuah peristiwa dianggap sebagai peristiwa akhir dari sebuah atau beberapa kegiatan dan dummy

Penggambaran network diagram

  • Inventarisasikan seluruh kegiatan
  • Buat daftar semua kegiatan
  • Gambarkan satu posisi awal dengan nomor 1
  • Gambarkan kegiatan kegiatan awal
  • Untuk setiap kegiatan yang telah digambarkan, gambarkan semua seccessornya.
  • Semua kegiatan akhir yaitu kegiatan yang bukan predecessor menuju pada satu posisi akhir
  1. Latihan soal :Tentukan SPA & SPL

  2. Latihan soal :Tentukan SPA & SPL

    PERISTIWA, KEGIATAN, LINTASAN KRITIS

    Peristiwa Kritis

    Peristiwa kritis adalah peristiwa yang tidak mempunyai tenggang waktu atau saat paling awal (SPA) sama dengan sat paling akhir (SPL ) nya atau SPL – SPA =0

    Kegiatan Kritis

    Kegiatan kritis adalah kegiatan yang sangat sensitif terhadap keterlambatan, sehingga bila sebuah kegiatan kritis terlambat satu hari saja maka umur proyek akan mengalami keterlambatan selama satu hari

    Suatu kegiatan dikatakan sebagai kegiatan

    kritis bila :

  • Kegiatan tersebut terletak diantara dua peristiwa kritis
  • Namun antara dua peristiwa kritis belum tentu terdapat kegiatan kritis

    Antara dua peristiwa kritis terdapat kegiatan

    kritis bila

    SPAi + L = SPAj atau SPAi + L = SPLj

    Lintasan Kritis

  • Lintasan kritis adalah lintasan yang terdiri dari kegiatan kritis, peristiwa kritis dan dummy (jika ada)
  • Lintasan kritis ini dimulai dari peristiwa awal network diagram sampai dengan akhir network diagram berbentuk lintasan.
  • Tujuan mengetahui lintasan kritis adalah untuk mengetahui pengaruh keterlambatan pelaksanaan proyek sehingga setiap saat dapat ditentukan tingkat prioritas kebijaksanaan proyek .

    Berdasarkan prosedur dan rumus untuk

    menghitung umur proyek dan lintasan kritis,

    maka dapat disimpulkan bahwa :

  • Umur lintasan kritis sama dengan umur proyek

    Lintasan kritis adalah lintasan yang paling lama umur pelaksanaannya dari semua lintasan yang ada.

Untuk penjelasan lebih lanjut silahkan download file berikut ini:

Untuk materi selanjutnya tentang Gantt Chart, silahkan klik Disini.

Untuk materi sebelumnya tentang PERT, CPM, silahkan klik Disini

Matematika Diskrit-Pertemuan 6-Kombinatorial-Kombinasi

Pada pertemuan ini akan dibahas tentang materi Kombinatorial kelanjutan dari pertemuan sebelumnya yaitu:

Kombinasi

  • Bentuk khusus dari permutasi adalah kombinasi. Jika pada permutasi urutan kemunculan diperhitungkan, maka pada kombinasi, urutan kemunculan diabaikan.
  • Misalkan ada 2 buah bola yang warnanya sama 3 buah kotak. Setiap kotak hanya boleh berisi paling banyak 1 bola.
  • Untuk penjelasan lebih lanjut silahkan lihat slide berikut ini:

Terimakasih atas perhatiannya.

Matematika Diskrit-Pertemuan 1- Himpunan, silahkan Klik Disini

Matematika Diskrit-Pertemuan 2- Himpunan Lanjutan, silahkan Klik Disini

Matematika Diskrit-Pertemuan 3- Relasi, silahkan Klik Disini

Matematika Diskrit-Pertemuan 4- Kombinatorial – Permutasi, silahkan Klik Disini

Matematika Diskrit-Pertemuan 5- Kombinatorial – Kombinasi, silahkan Klik Disini

Matematika Diskrit-Pertemuan 5-Kombinatorial-Permutasi

Pada Pertemuan ini akan dibahas mengenai Kombinatorial yang terdiri dari Permutasi dan Kombinasi.

Akan dibahas terlebih dahulu tentang Permutasi.

  • Kombinatorial adalah cabang matematika untuk menghitung jumlah penyusunan objek-objek tanpa harus mengenumerasi semua kemungkinan susunannya.

Kaidah Dasar Menghitung

  • Kaidah perkalian (rule of product)

Percobaan 1: p hasil

Percobaan 2: q hasil

Percobaan 1 dan percobaan 2: p  x q hasil

  • Kaidah penjumlahan (rule of sum)

Percobaan 1: p hasil

Percobaan 2: q hasil

Percobaan 1 atau percobaan 2: p + q hasil

Untuk penjelasan lebih lanjut silahkan lihat slide berikut ini:

Terimakasih atas perhatiannya.

Matematika Diskrit-Pertemuan 1- Himpunan, silahkan Klik Disini

Matematika Diskrit-Pertemuan 2- Himpunan Lanjutan, silahkan Klik Disini

Matematika Diskrit-Pertemuan 3- Relasi, silahkan Klik Disini

Matematika Diskrit-Pertemuan 4- Kombinatorial – Permutasi, silahkan Klik Disini