Postingan

Perbedaan VLSM dan FLSM: Konsep Dasar Pengalamatan IP untuk Mempercepat Jaringan

-
Gambar
Perbedaan antara VLSM (Variable Length Subnet Mask) dan FLSM (Fixed Length Subnet Mask) adalah topik yang sering dibicarakan dalam dunia jaringan. Meskipun keduanya memiliki kesamaan dalam hal pemotongan jaringan, namun beberapa perbedaan yang signifikan muncul ketika kita menggunakan keduanya dalam proyek jaringan. Dalam artikel ini, kita akan membahas secara detail perbedaan antara VLSM dan FLSM dan pentingnya memahami kedua konsep tersebut. Jika kamu seorang mahasiswa jaringan atau seorang profesional IT yang ingin memperdalam pengetahuanmu tentang jaringan, maka kamu tentu harus memahami perbedaan antara VLSM dan FLSM. Meskipun keduanya digunakan untuk memecah jaringan menjadi beberapa sub-jaringan, namun VLSM menawarkan fleksibilitas yang lebih besar dalam hal pemotongan jaringan. Dalam VLSM, kita dapat membagi jaringan menjadi sub-jaringan yang memiliki ukuran yang berbeda, sedangkan pada FLSM, kita harus membagi jaringan dalam ukuran tetap yang sama. Kamu mungkin bertanya-tanya ...
Posting Komentar
Baca selengkapnya

Korelasi Spearman & Contoh Perhitungannya.

-
Gambar
Korelasi Spearman merupakan  analisis nonparametrik yang digunakan untuk mengetahui kekuatan hubungan antara dua variabel dengan menggunakan skala ordinal. Korelasi Spearman ini adalah versi khusus dari korelasi product-moment Pearson ketika salah satu asumsi  tidak terpenuhi. Tidak seperti korelasi Pearson, yang mengukur hubungan berdasarkan data asli,  korelasi Spearman mengukur hubungan antar variabel  berdasarkan peringkat data asli. Kelebihan dari korelasi spearman: Dapat mengukur kekuatan hubungan antar variabel pada skala ordinal, Prosedur perhitungan cenderung lebih sederhana daripada korelasi Pearson, Asumsi normalitas tidak harus dipenuhi. Syarat Uji Korelasi Spearman: Skala pengukuran adalah skala berurutan dan dapat juga berupa interval atau rasio, Analisis data adalah pengamatan terhadap pasangan dari subjek/individu yang sama,  Kedua variabel tersebut memiliki hubungan yang monoton. Artinya, ketika nilai variabel pertama meningkat, demikian juga ni...
Posting Komentar
Baca selengkapnya

Korelasi Pearson & Contoh Perhitungannya.

-
Korelasi Pearson merupakan alat analisis statistik yang digunakan untuk melihat  hubungan linier yang kuat antara 2 variabel yang skala datanya berupa interval atau rasio. Rumus koefisien korelasi pearson antara variabel  x x  dan  y y  adalah r_{xy}=\frac{\displaystyle n\sum_{i=1}^nx_iy_i-\sum_{i=1}^nx_i\sum_{i=1}^ny_i}{\displaystyle\sqrt{n\sum_{i=1}^nx_i^2-\left(\sum_{i=1}^nx_i\right)^2}\sqrt{n\sum_{i=1}^ny_i^2-\left(\sum_{i=1}^ny_i\right)^2}} r x y ​ = n i = 1 ∑ n ​ x i 2 ​ − ( i = 1 ∑ n ​ x i ​ ) 2 ​ n i = 1 ∑ n ​ y i 2 ​ − ( i = 1 ∑ n ​ y i ​ ) 2 ​ n i = 1 ∑ n ​ x i ​ y i ​ − i = 1 ∑ n ​ x i ​ i = 1 ∑ n ​ y i ​ ​ r_{xy} dimana r x y ​  adalah koefisien korelasi. Koefisien korelasi  ( r x y ​ )  bisa positif (+) atau negatif (-) dan berkisar dari -1 hingga 1. Jika  r x y   semakin mendekati -1 atau 1, semakin kuat hubungan antara kedua variabel tersebut. Jika nilainya mendekati 0 maka hubungan kedua variabel akan melemah. Berikut in...
Posting Komentar
Baca selengkapnya