Sabtu, 16 Februari 2019

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) kedalam 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).
a. 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).
b. 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).
2. Class Interval/Panjang Kelas/Lebar kelas merupakan lebar dari sebuah kelas dan dihitung dari perbedaan antara kedua tepi kelasnya.
3. Mid point / Class Mark / Titik tengah merupakan rata-rata hitung dari kedua batas kelasnya atau tepi kelasnya

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.
2. Distribusi Frekuensi Relatif Adalah perbandingan daripada frekuensi masingmasing 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.

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.
3. Menentukan banyaknya kelas dengan mempergunakan rumus Sturges. K = 1 + 3,3 log N dimana K = banyaknya kelas dan N = jumlah data yang diobservasi.
4. Menentukan interval kelas : I = R/K
5. 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
6. Menentukan titik tengahnya = ½ ( Batas atas kelas + batas bawah kelas)
7. Memasukkan data ke dalam kelas-kelas yang sesuai dengan memakai sistem Tally atau Turus.
8. Menyajikan distribusi frekuensi : isi kolom frekuensi sesuai dengan kolom Tally / Turus

Contoh Kasus :

Diketahui data mentah (belum dikelompokkan) nilai ujian statistika 50 mahasiswa sebagai berikut :
Ditanyakan : Buatlah distribusi frekuensi untuk data tersebut!




Data Terkecil= Xmin=20,data terbesar=Xmax=98
Range,R=Xmax-Xmin
           R=98-20=78
Banyaknya kelas dengan rumus STURGES :
k=1+3,3 log N
k=1+3,3 log 50
k=6,6=7
Interval Kelas :
I= R/k= 78/7 = 11,1 dibulatkan jadi 12



Lalu setelah itu munculkan Data Histogram sebagai berikut :
 ⬂ Langkah- langkah menampilkan Histogram
1. Klik menu Data→ Analyze




2. Pilih Histogram→OK




3. Lalu munculah gambar seperti dibawah ini, lalu ceklis yang seperti dibawah ini lalu klik OK


4. Lalu munculah Histogram sebagai berikut, Histogram tersebut supaya mempermudah   dalam melakukan perhitungan suatu data





Kamis, 07 Februari 2019




Penyajian Data Statistik
Pengertian Penyajian Data
Penyajian data merupakan salah satu kegiatan dalam pembuatan laporan hasil penelitian yang telah dilakukan agar dapat dipahami dan dianalisis sesuai dengan tujuan yang diinginkan.
Penyajian Data dalam Bentuk Tabel Frekuensi.
Data dapat kita sajikan dalam bentuk tabel atau daftar. Jika data yang akan disajikan cukup besar maka harus dikelompokan terlebih dahulu, kemudian di susun dalam bentuk tabel yang disebut daftar sebaran frekuensi atau daftar distribusi frekuensi.
a. Daftar Distribusi Frekuensi
.• Daftar Distribusi Frekuensi Data Tunggal






• Daftar Distribusi Frekuensi Data Kelompok.

Beberapa istilah yang penting dalam membuat daftar distribusi frekuensi data berkelompok antara lain sebagai berikut :
a) Kelas interval.
b) Batas kelas.
c) Tepi kelas.
d) Panjang kelas.
e) Titik tengah kelas.
• Cara menyusun Daftar Distribusi Frekuensi Berkelompok.
Beberapa langkah yang perlu di perhatikan dalam menyusun daftar distribusi frekuensi
berkelompok adalah sebagai berikut :
a) Menentukan nilai data terbesar, Xmaks, dan nilai terkecil , Xmin , kemudian di tentukan jangkauannya (J) dengan rumus :
J = X¬maks – Xmin
b) Menentukan banyaknya kelas interval. Salah satu cara untuk menentukan banyaknya kelas interval (k) dari n buah data adalah berdasarkan aturan Sturgess, yaitu :
K = 1 + 3,3 log n
Pada umumnya di ambil nilai 5 ≤ k ≤ 15, tetapi bila jangkauannya besar di ambil Nilai
k : 10 ≤ k ≤20.
c) Menentukan panjang kelas (c) dengan rumus :
c = J/k
d) Menyusun daftar distribusi frekuensi dengan menetapkan kelas-kelas sehingga nilai statistik minimum termuat dalam kelas interval terendah, tetapi tidak harus sebagai batas bawah kelas. Selanjutnya, menetapkan frekuensi tiap kelas yang dapat di lakukan dengan menggunakan rumus.
b. Daftar Distribusi frekuensi Kumulatif, Frekuensi Relatif, dan Frekuensi Kumulatif relatif.
Daftar Distribusi frekuensi kumulatif dapat di susun dari daftar distribusi frekuensi berkelompok. Terdapat dua jenis frekuensi kumulatif, yaitu kumulatif kurang dari tepi atas (fk ≤ ta) dan frekuensi kumulatif lebih dari tepi bawah (fk ≥ tb).
Contoh : Daftar Distribusi Frekuensi Kumulatif


Setiap frekuensi fi, dalam daftar distribusi frekuensi yang dinyatakan dalam persentase di sebut frekuensi relatif (fr). frekuesi relative dapat di tentukan dengan rumus :
fr = fi /n X 100%
Selanjutnya daftar distribusi frekuensi kumulatif relatif dapat di susun dari daftar distribusi kumulatif. Seperti halnya frekuensi kumulatif, terdapat dua jenis frekuensi kumulatif relatif, yaitu frekuensi kumulatif relatif kurang dari tepi atas (fkr ≤ ta) dan frekuensi kumulatif relatif lebih dari tepi bawah (fkr ≥ tb ). Kedua frekuensi kumulatif relative tersebut dapat di tentukan dengan rumus:
(fkr ≤ ta ) =(fk ≤ ta )/n X 100% (fkr ≥ tb ) =(fk ≥ tb )/n X 100%
2. Penyajian Data dalam Bentuk Diagram (Garis, Batang, Lingkaran, Pictogram, Histrogram, dan Polygon).
a. Diagram Garis.
Adalah grafik berupa garis, diperoleh dari beberapa ruas garis yang menghubungkan titik-titik pada bidang bilangan. Pada grafik garis digunakan dua garis yang saling berpotongan. Pada garis horizontal (sumbu-X) ditempatkan bilangan-bilangan yang sifatnya tetap, seperti tahun dan ukuran-ukuran. Pada garis tegak (sumbu-Y) ditempatkan bilangan-bilangan yang sifatnya berubah-ubah.
Contohnya tentang perkembangan volume jumlah kendaraan yang melintasi jalan A dalam kurun waktu pukul 0.00 s/d 19.12.



b. Diagram Batang
Adalah grafik data berbentuk persegi panjang yang lebarnya sama dan dilengkapi dengan skala atau ukuran sesuai dengan data yang bersangkutan. Setiap batang tidak boleh saling menempel atau melekat antara satu dengan lainnya dan jarak antara setiap batang yang berdekatan harus sama.
Ada berbagai bentuk, yaitu: Grafik batangan tunggal (single bar chart), Yaitu grafik yang terdiri dari satu batangan untuk menggambarkan perkembangan (trend) dari suatu karakteristik. Grafik batangan berganda (multiple bar chart), Yaitu grafik yang terdiri dari beberapa garis untuk menggambarkan beberapa hal/kejadian sekaligus.



c. Diagram Lingkaran.
Yaitu grafik yang menggambarkan perbandingan nilai-nilai dari suatu karakteristik. Untuk mengetahui perbandingan suatu data terhadap keseluruhan, suatu data lebih tepat disajikan dalam bentuk diagram lingkaran. Grafik data berupa lingkaran yang telah dibagi menjadi juring-juring sesuai dengan data tersebut. Bagian-bagian dari keseluruhan data tersebut dinyatakan dalam persen atau derajat.

d. Diagram Pictogram.
Pictogram adalah bentuk penyajian data statistika dalam bentuk gambar-gambar. Gambar yang digunakan disesuaikan dengan objek yang dideskripsikan yang digunakan untuk mewakili sejumlah objek.

e. Diagram Histogram.
Penyajian distribusi frekuensi menggunkan gambar yang berbentuk diagram batang tegak. Antara dua bantang yang berdampingan tidak terdapat jarak lebar batang merupakan lebar interval di mulai dari tepi bawah sampai tepi atas interval.
Tepi Bawah = Batas Bawah – 0.5
Tepi Atas = Batas Atas + 0.5.

f. Diagram Polygon.
Apabila pada titik-titik tengah dari histogram dihubungkan dengan garis dan batang-batangnya dihapus, maka akan diperoleh poligon frekuensi. Berdasarkan contoh di atas dapat dibuat poligon frekuensinya seperti gambar berikut ini.


 

 

Kamis, 31 Januari 2019

Statistika


Pengertian Statistika
Ialah sekumpulan angka untuk menerangkan sesuatu, baik angka yang masih acak(belum tersusun) maupun angka yang sudah tersusun dalam suatu daftar ataupun grafik.
kata Statistik berasal dari bahasa latin , yaitu “status” yang berarti negara atau hal-hal yang berhubungan dengan ketatatnegaraan.
Berikut Pengertian Statistik dari Para Ahli.
1.       Croxton dan Cowden.
Statistik iyalah metode untuk mengumpulkan, mengelola serta menyajikan, dan menginterpretasikan data yang berwujud angka-angka.
2.       Anderson Dan Bancroft.
Iyalah ilmu dan seni perkembangan serta metode paling efektif untuk pengumpulkan, pentabulasian serta  dan penginterpretasikan data kuantitatif sedemikian rupa, sehingga akan memungkin kesalahan dalam kesimpulan dan estimasi dapat diperkirakan dengan penggunaan penalaran induktif yang didasarkan pada matematik probailitas(peluang).
3.       Prof. Dr. Sudjana, M.A., M.Sc.,
Adalah pengetahuan yang berhubungan dengan cara-cara pengumpulan data, pengolahan penganalisisannya, serta penarikan kesimpulan berdasarkan kumpulan data dan penganalisasan yang dilakukan.
4.       Steel dan Torrie.
adalah metode yang memberikan cara cara untuk menilai ketidaktentuan dari penarikan kesimpulan yang bersifat induktif.
5.       J.Supranto.
memberikan 2 arti statistik ialah :
Dalam arti sempit, Statistik adalah data ringkasan yang berbentuk (kuantitatif).
Dalam arti luas, Statistik adalah ilmu yang mempejari cara pengumpulan , penyajian , serta analisa data , dan pengambilan kesimpulan secara umum berdasarkan hasil dari penelitian yang menyeluruh
.
6.       Drs. Djawanto.
Statistik iyalah kumpulan angka-angka yang berhubungan dengan atau melukiskan suatu persoalan.
Fungsi-Fungsi dalam Statistika :
1.       Bank data, ialah menyediakan data untuk diolah serta diinterpretasikan agar dapat dipakai untuk menerangkan keadaan yang perlu diketahui atau di ungkap.
2.       Alat Quality Control, ialah sebagai alat pembantu standarisasi serta sekaligus  sebagai alat pengawasan.
3.       Alat analisa , ialah sebagai suatu metode penganalisaan data.
4.       Pemecahan masalah serta pembuatan keputusan , yaitu sebagi dasar penetapan kebijakan serta langka lebih lanjut untuk mempertahankan , mengembangkan perusahaan untuk mendapatkan keuntungan.

Contoh-contoh diagram
Jenis-jenis, dan contoh diagram yang ada dalam statistika seperti:
Diagram garis – Penyajian data statistik dengan memakai diagram berbentuk garis lurus disebut dengan diagram garis lurus ataupun diagram garis. Diagram garis biasanya dipakai untuk menyajikan data statistik yang didapat berdasarkan pengamatan dari waktu ke waktu secara berurutan. Sumbu X menunjukkan waktu pengamatan, Sedangkan sumbu Y menunjukkan nilai-nilai data pengamatan untuk suatu waktu tertentu. Kumpulan waktu dan juga pengamatan membentuk titik-titik pada bidang XY, Lalu selanjutnya kolom dari tiap dua titik yang berdekatan tadi dihubungkan dengan garis lurus sehingga akan didapat diagram garis atau sering disebut juga grafik garis.


Contoh diagram garis
Diagram lingkaran – Penyajian data statistik dengan memakai gambar yang berbentuk lingkaran. Lalu bagian-bagian dari daerah lingkaran, menunjukkan persen data. Untuk membuat diagram lingkaran, pertama-tama terlebih dahulu ditentukannya besar persentase tiap objek terhadap keseluruhan data dan besarnya sudut pusat sektor lingkaran.




Contoh diagram lingkaran
Diagram batang – Pada umumnya digunakan untuk menggambarkan perkembangan nilai-nilai suatu objek penelitian dalam kurun waktu tertentu. Diagram batang menunjukkan berbagai keterangan dengan batang-batang tegak ataupun mendatar dan sama lebar dengan batang-batang terpisah.

Contoh diagram batang
Diagram batang daun – Dapat diajukan sebagai contoh penyebaran data. Di dalam diagram batang daun, data yang telah terkumpul diurutkan terlebih dahulu dari data ukuran terkecil sampai data dengan ukuran yang terbesar. Diagram ini terdiri dari dua bagian, diantaranya yaitu batang dan daun. Pada bagian batang memuat angka puluhan serta bagian daun memuat angka satuan.

Contoh diagram batang daun
Diagram kotak garis – Data statistik yang dipakai untuk menggambarkan diagram kotak garis yaitu statistik Lima Serangkai, yang dimana terdiri dari data ekstrim (data yang terkecil dan data yang terbesar), Q1, Q2 dan Q3.

Contoh diagram kotak garis

Rabu, 29 Agustus 2018



                 
                                                                         
Pengertian Dasar Manajemen Informatika

Manajemen adalah Penggunaan Sumber Daya yang Efektif untuk mencapai Sasaran.
Sedangkan Informatika (Inggris Informatics) merupakan displin ilmu yang mempelajari transformasi fakta berlambang yaitu data maupun informasi pada mesin berbasis komputasi. Displin ilmu ini mencakup beberapa macam bidang, termasuk didalamnya: sistem informasi, ilmu komputer, ilmu informasi, teknik komputer dan aplikasi informasi dalam sistem informasi manajemen. Secara umum informatika mempelajari struktur, sifat, dan interaksi dari beberapa sistem yang dipakai untuk mengumpulkan data, memproses dan menyimpan hasil pemprosesan data, serta menampilkannya dalam bentuk informasi. Aspek dari informatika lebih luas dari sekedar sistem informasi berbasis komputer saja, tetapi masih banyak informasi yang tidak dan belum diproses dengan komputer.

Informatika mempunyai konsep dasar, teori, dan perkembangan aplikasi tersendiri. Informatika dapat mendukung dan berkaitan dengan aspek kognitif dan sosial, termasuk tentang pengaruh serta akibat sosial dari teknologi informasi pada umumnya. Penggunaan informasi dalambeberapa macam bidang, seperti bioinformatika, informatika medis, dan informasi yang mendukung ilmu perpustakaan, merupakan beberapa contoh yang lain dari bidang informatika.
Dalam ruang lingkup yang lebih luas, informatika meliputi beberapa aspek :
        ·      Teori informasi yang mempelajari konsep matematis dari suatu informasi
        ·      ilmu informasi yang mempelajari tentang cara pengumpulan, klafikasi, manipulasi          penyimpanan, pengaksesan, dan penyebarluasan informasi untuk keperluan social dan kemasyarakatan secara menyeluruh
        ·      ilmu komputer dan teknik komputer yang mempelajari tentang pemrosesan, pengarsipan, dan penyebaran informasi dengan menggunkan teknologi informasi dan alat lain yang berbasis komputer.
        ·      Sistem informasi yang mempelajari mengenai teknik pengembangan suatu sistem untuk mengolah berbagai macam informasi yang ada.
Biasanya didalam Manajemen Informatika juga terdapat Pemograman yang artinya adalah proses menulis, menguji dan memperbaiki (debug), dan memelihara kode yang membangun sebuah program komputer. Kode ini ditulis dalam berbagai bahasa pemograman. Tujuan dari pemograman adalah untuk memuat suatu program yang dapat melakukan suatu perhitungan atau pekerjaan sesuai dengan keinginan si pemogram. Untuk dapat melakukan pemograman, diperlukan keterampilsan dalam algoritma, logika, bahasa pemograman, dan dibanyak kasus, pengetahuan-pengetahuan lain seperti matematika.
Pemograman adalah sebuah seni dalam menggunkan satu atau lebih algoritma yang saling berhubungan dengan menggunakan sebuah bahasa pemograman tertentu sehingga menjadi sebuah program komputer. Bahasa pemograman tertentu sehingga menjadi sebuah program komputer. Bahasa pemograman yang berbeda mendukung gaya pemograman yang berbeda pula. Gaya pemograman ini biasa disebut paradigma pemograman. Kata lain, pemograman adalah kerajinan persyaratan mengubah menjadi sesuatu yang dapat mengeksekusi sebuah komputer.Kosep perangkat yang beroperas setelah telah ditetapkan, set instruksi ditelusuri ke Mitologi Yunani, terutama Hephaestus dan pelayan mekanis. Para mekanisme Antikythera kalkulator menggunakan persneling dari berbagai ukuran dan konsfigurasi untuk menentukan operasi. Dikenal palin awal dapat deprogram mesin (mesin yang perilakunya dapat dikendalikan dan diprediksi dengan satu set instruksi) adalah Al-Jazari’s programmable Automata pada 1206. Salah seorang Al-Jazari’s robot ini awalnya sebuah perahu otomatis dengan empat musisi yang mengembang didanau untuk menghibur para tamu dipesta minum kerajaan. Pemograman perilaku mekanisme ini berarti menempatkan pasak dan Cams kedrum kayu dilokasi tertentu. Ini kemudian akan bertabrakan dengan pengungkit kecil yang beroperasi alat music perkusi. Keluaran dari perangkat ini adalah drummer kecil bermain berbagai ritme dan pola drum. Canggih lainnya mesin diprogram oleh Al-Jazari adalah benteng jam, terkenal karena konsep variable, yang operator bias memanipulasi yang diperlukan (yaitu, panjang siang dan malam). The Jacquard Loom, Joseph Marie Jacquard yang dikembangkan pada tahun 1801, menggunkan serangkaian kartun karton dengan menekan lubang didalamnya. Pola lubang pola yang mewakili alat tenun harus mengikuti menenun kain. Alat tenun bias menghasilkan tenun yang sama sekali berbeda dengan menggunakan kumpulan kartu yang berbeda. Charles Babbage mengadopsi penggunaan kartu menekan sekitar 1830 untuk mengendalikan Analytical Engine. Sintesis perhitungan numeric, operasi dan output telah ditentukan, bersama dengan cara untuk mengatur dan masukan petunjuk dalam cara yang relative mudah bagi manusia untuk hamil dan menghasilaka, menyebabkan perkembangan modern pemograman computer. Pengembangan pemograman computer dipercepat melalui Revolusi Industri.
Pada akhir 1880-an, Herman Hollerith menciptakan rekaman data pada media yang kemudian dapat dibaca oleh mesin. Sebelum menggunakan mesin yang dapat dibaca dari media, diatas telah untuk control, bukan data. “ Setelah beberapa percobaan awal dengan kertas pita, ia menetap di kartu menekan…” untuk memproses kartu menekan ini, pertama dikenal sebagai” kartu Hollerith” dia menciptakan mesin tabulasi, dan kunci mesin puch. Ketiga penemuaanya dasar dari industry pengolahan informasi modern. Pada tahun1896 ia mendirikan Tabulating Machine Company (yang kemudian menjadi inti IBM). Penambahan panel control ke Tipe I Tabulator 1906 memungkinnya untuk melakukan pekerjaan yang berbeda tanpa harus secara fisik dibangun kembali. Pada akhir 1940-an, ada berbagai plug-board programmable mesin, yang disebut catatan unit peralatan, untuk melakukan tugas-tugas-tugas pengolahan data (kartu membaca). Pemograman computer awal plu-papan yang digunakan untuk berbagai perhitungan kompleks diminta dari mesin yang baru diciptakan. Data dan instruksi dapat disimpan pada kartu puch eksternal, yang disimpan dalam rangka program dan disusun dalam deck.

Apakah memprogram perangkat lunak lebih merupakan seni, ilmu, atau teknik telah lama diperdebatkan. Pemograman yang baik biasanya menkombinasikan tiga hal tersebut, agar dapat menciptakan program yang efesien, baik daris sisi waktu berjalan (running time), atau memori.
a.    Bahasa Pemograman
Perbedaan bahasa pemograman dapat menjadi penyebab perbedaan paradigma pemograman. Pilihan bahas pemograman dipengaruhi banyak alasan, seperti kecocokan dengan kreteria program dan jenis aplikasi yang akan dibuat.
Beberapa bahasa pemograman adalah :
·      Pascal
·      Basic
·      C atau C++
·      Cobol
·      Java
·      Fortran
·      Ada
·      Clipper
b.   Pemograman Kompetitif
Pemograman adalah bahan yang banyak digunakan diberbagai kompetisi komputer di Indonesia maupun dunia. Di tingkat SMA, contohnya, pemograman diperbandigkan dalam Olimpiade Sains Nasional Setiap Tahunnya. Ketigapuluh peraih medali di Olimpiade Sains Nasional ini kemudian menjadi Tim Olimpiade Komputer Indonesia, dan menempuh Pelatihan Nasional yang menyeleksi empat orang wakil untuk mengikuti Olimpiade Sains International bidang Informasi (International Olympiad in Informatics) yang diadakan setiap tahunnya.
1.         Perangkat Lunak bebeas
Artikel bertopik perangkat lunak ini adalah sebuah rintisan. Anda dapat Wikipedia dengan mengembangkannya.
Adapun pendekatan pengembangan perangkat lunak mungkin, program akhir harus memenuhi beberapa sifat mendasar. Properti berikut adalah diantara yang paling relevan :
·          Efesiensi / Kinerja : Jumlah sumber daya sistem program yang mengonsumsi (prosesor waktu, ruang memori, perangkat lambat seperti disk, bandwidth jaringan dan bahkan sampai batas tertentu interaksi dari pemakai) : semakin sedikit, semakin baik. Ini juga termasuk pembuangan benar beberapa sumber, seperti membersihkan file-file sementara dan tidak adanya kebocoran memori.
·         Realiabilitas : seberapa sering hasil dari sebuah program sudah benar. Hal ini tergantung pada kebenaran konseptual algoritma, dan pemograman minimisasi kesalahan, seperti kesalahan dalam menejemen sumber daya (misalnya, buffer overflows dan ras kondisi) dan kesalahan logika (seperti pembagian dengan nol).
·         Kekokohan : seberapa baik program masalah mengantisipasi bukan karena kesalahan programmer. Ini termasuk situasi seperti salah, tidak pantas atau merusak data, tidak tersedianya sumber daya yang dibutuhkan seperti memori, sitem operasi layanan dan koneksi jaringan, dan kesalahan pengguna.
·         Keggunaan : yang ergonomi sebuah program : kemudahan dengan nama seseorang dapat menggunakan program untuk tujuan, atau dalam beberapa kasus bahkan tujuan tak terduga. Isu-isu tersebut dapat membuat atau menghancurkan kesuksesan bahakan tanpa masala lain. Hal ini melibatkan berbagai tekstual, grafis dan kadang-kadang elemen-elemen perangkat keras yang meningkatkan kejelasan, intuitif, kekompakan dan kelengkapan program antarmuka pengguna.
·         Portabilitas : kisaran perangkat keras computer dan platform sistem operasi yang kode sumber dari program dapat dikompilasi / di tafsirkan dan lari. Hal ini tergatung pada perbedaaan-perbedaan dalam fasilitas pemograman yang disediakan oleh platform yang berbeda, termasuk hardware dan sistem operasi sumber daya, perilaku yang di harapkan dari hardware dan sistem operasi, dan ketersediaan platform compiler tertentu ( dan kadang-kadang perpustakaan) untuk bahasa dari source code.
·          Kemampu-rawatan : kemudahan dengan sebuah program yang dapat di modifikasi oleh pengembang sekarang atau di masa mendatang dalam rangka untuk membuat perbaikan atau penyesuaian ; memeperbaiki bug dan lubang keamanan atau disesuaikan dengan lingkungan baru. Praktek yang baik selama pengembangan awal membuat perbedaan dalam hal ini. Kualitas ini mungkin  tidak secara langsung bagi pengguna akhir, tetapi dapat secara signifikat memengaruhi nasib sebuah program jangka panjang.
2.         Debugging adalah tugas yang sangat penting dalam proses pengembangan perangkat lunak, karena program yang salah dapat memiliki konsekuensi yang signifikan bagi pengguna. Beberapa bahasa yang lebih rentan terhadap beberapa jenis kesalahan karena mereka tidak memerlukan spesifikasi computer untuk melakukan pengecekan sebanyak bahasa lainnya. Penggunaan alat analisis statis dapat membantu mendeteksi beberapa kemungkinan masalah. Debug sering dilakukan dengan IDE seperti Visual Studio, NetBeans, Eclipse. Standlone debugger seperti gdb juga digunakan, dan ini kurang sering menyediakan lingkungan visual, biasanya menggunakan baris perintah.
programmer yang akrab dengan berbagai mapan algoritma dan kompleksitas masing-masing dan menggunakan pengatahuan ini untuk memilih algoritma yang paling cocok dengan keadaan.

Pengertian Distribusi Frekuensi • Distribusi frekuensi adalah yang merupakan penyusunan data ke dalam kelas-kelas tertentu dima...