By : Hanung N. Prasetyo

dokumen-dokumen yang mirip
Ukuran gejala pusat. Nugraeni

Statistika & Probabilitas

DISPERSI DATA. - Jangkauan (Range) - Simpangan/deviasi Rata-rata (Mean Deviation) - Variansi (Variance) - Standar Deviasi (Standart Deviation)

BAB IV DISPERSI DATA

Statistik Deskriptif Ukuran Dispersi

PENGUKURAN DESKRIPTIF

TATAP MUKA IV UKURAN PENYIMPANGAN SKEWNESS DAN KURTOSIS. Fitri Yulianti, SP. MSi.

PENS. Probability and Random Process. Topik 2. Statistik Deskriptif. Prima Kristalina Maret 2016

MATERI STATISTIK. Genrawan Hoendarto

Pengukuran Deskriptif

TUGAS MAKALAH STATISTIKA DESKRIPTIF UKURAN PENYEBARAN DATA (KEMIRINGAN DAN KERUNCINGAN) MAKALAH

HARISON,S.Pd,M.Kom JURUSAN TEKNIK INFORMATIKA FAKULTAS TEKNOLOGI INDUSTRI INSTITUT TEKNOLOGI PADANG

Pengukuran Deskriptif. Debrina Puspita Andriani /

Pengukuran Kesehatan

UKURAN PEMUSATAN DATA

UKURAN DISPERSI (SEBARAN)DATA

UKURAN NILAI SENTRAL&UKURAN PENYEBARAN. Tita Talitha, MT

Ukuran Penyebaran Suatu ukuran baik parameter atau statistik untuk mengetahui seberapa besar penyimpangan data dengan nilai rata-rata hitungnya.

Metode Penelitian Kuantitatif Aswad Analisis Deskriptif

dapat digunakan formulasi sebagai berikut : Letak Letak Letak

PROGRAM STUDI AGRIBISNIS HORTIKULTURA

UKURAN TENGAH DAN UKURAN DISPERSI

BAB 2 LANDASAN TEORI. 2.1 Risiko, Manajemen Risiko, dan Manajemen Risiko Finansial

BAB I PENDAHULUAN 1.1 LATAR BELAKANG

UKURAN PENYEBARAN DATA

STATISTIK. Materi Pertemuan V Ukuran Dispersi (Penyebaran)

Distribusi Normal, Skewness dan Qurtosis

Pengumpulan & Penyajian Data

MUHAMMAD HAJARUL ASWAD A MT.KULIAH: STATISTIKA DESKRIPTIF UNANDA, 2016

STATISTIKA DESKRIPTIF Dosen:

PENGANTAR STATISTIK JR113. Drs. Setiawan, M.Pd. Pepen Permana, S.Pd. Deutschabteilung UPI Pertemuan 6

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA

STATISTIKA KELAS : XI BAHASA SEMESTER : I (SATU) Disusun Oleh : Drs. Pundjul Prijono Nip

Statistika Materi 5. Ukuran Penyebaran. (Lanjutan) Hugo Aprilianto, M.Kom

REVIEW BIOSTATISTIK DESKRIPTIF

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

STATISTIKA 3 UKURAN PENYEBARAN

Ukuran Dispersi (Variasi, atau Penyimpangan) untuk Data Tunggal

Ukuran tendensi sentral seperti mean, median, dan modus seringkali tidak mempunyai cukup informasi untuk menyimpulkan data yg ada.

UKURAN PENYEBARAN DATA

BESARAN STATISTIK (UKURAN TENGAH DAN UKURAN

SATUAN ACARA PERKULIAHAN

Dr. I Gusti Bagus Rai Utama, SE., M.MA., MA.

MAKALAH. Mata Kuliah STATISTIKA KHADEEJAH ASWI AKBAR PUTRI DESSY VIVIT L IGA ANDRIANITA

Ukuran tendensi sentral seperti mean, median, dan modus seringkali tidak mempunyai cukup informasi untuk menyimpulkan data yg ada.

Statistik Deskriptif: Central Tendency & Variation

UKURAN-UKURAN NILAI PUSAT

Contoh: Pada data Tabel satu diperoleh range pada masing masing mata kuliah. adalah: Matakuliah Max min range A B C

PENGUKURAN VARIASI. Mampu menjelaskan dan menganalisis hal-hal yang berkaitan dengan pengukuran variasi

STATISTIKA -deskripsi data-

STATISTIKA DESKRIPTIF. Tendensi Sentral & Ukuran Dispersi

C. Ukuran Letak dan Ukuran Penyebaran Data

STATISTIKA MATEMATIKA KELAS XI MIA

BAB 1 PENDAHULUAN. Universitas Sumatera Utara

STATISTIK. Rahma Faelasofi

BAB I PENDAHULUAN. Universitas Sumatera Utara

Tabel 7-1 Rata-rata hitung hasil test mata kuliah statistik deskriptif kelompok A dan B. A B

BAB 3: NILAI RINGKASAN DATA

UKURAN PENYEBARAN DATA

BAB III UKURAN TENGAH DAN DISPERSI

PERTEMUAN 2 STATISTIKA DASAR MAT 130

SATUAN ACARA TUTORIAL (SAT) Mata Kuliah : Statistika Dasar/PAMA 3226 SKS : 3 SKS Tutorial : ke-1 Nama Tutor : Adi Nur Cahyono, S.Pd., M.Pd.

OUTLINE BAGIAN I Statistik Deskriptif

RANCANGAN AKTIVITAS TUTORIAL (RAT)

1.0 Distribusi Frekuensi dan Tabel Silang

Kuliah 4. Ukuran Penyebaran Data

STATISTIKA DESKRIPTIF. Wenny Maulina, S.Si., M.Si

Penyimpulan data numerik & kategorik. Elsa Roselina Dewi Gayatri

SILABUS. Kegiatan Pembelajaran Teknik. Memahami cara memperoleh data yang baik, menentukan jenis dan ukuran data, serta memeriksa, dan menyusun data.

King s Learning Be Smart Without Limits NAMA : KELAS :

MODUL PRAKTIKUM STATISTIKA

LAB MANAJEMEN DASAR MODUL STATISTIKA 1. Nama : NPM : Kelas : Fakultas Ekonomi Universitas Gunadarma Kelapa Dua

Distribusi Frekuensi dan Statistik Deskriptif Lainnya

UKURAN PEMUSATAN MK. STATISTIK (MAM 4137) 3 SKS (3-0) Ledhyane Ika Harlyan

Pengantar Statistik. Nanang Erma Gunawan

Pengukuran Statistik Deskriptif UKURAN PUSAT, UKURAN VARIASI DAN UKURAN POSISI

Hanif Fakhrurroja, MT

KWARTIL, DESIL DAN PERSENTIL

Statistik Deskriptif. Statistik Farmasi 2015

STATISTIKA 2 11/20/2015. B. Menghitung Ukuran Data dari Data Berkelompok. Peta Konsep. B. Menghitung Ukuran Data dari Data Berkelompok

UNIVERSITAS NEGERI MALANG FAKULTAS ILMU KEOLAHRAGAAN JURUSAN ILMU KESEHATAN MASYARAKAT

5. STATISTIKA PENYELESAIAN. a b c d e Jawab : b

BAB I PENDAHULUAN. TNR 12 SPACE 2.0 BEFORE AFTER 0 MARGIN 3,4,3,3 KERTAS A4 TULISAN INGGRIS ITALIC 1.2 Rumusan Masalah

Statistik Deskriptif dengan Microsoft Office Excel

FAKULTAS KEGURUAN DAN ILMU PENDIDIKIAN UNIVERSITAS SWADAYA GUNUNG JATI CIREBON

STK 211 Metode statistika. Agus Mohamad Soleh

Median Median dari data yang belum dikelompokkan

Pertemuan 8 UKURAN PENYEBARAN. A. Ukuran Penyebaran untuk Data yang tidak Dikelompokkan. Terdapat empat ukuran penyebaran absolut yang utama, yaitu:

Antiremed Kelas 11 Matematika

STATISTIK DESKRIPTIF. Penyajian Data, ukuran Pemusatan Data, Ukuran Penyebaran Data

By Syarifah Hikmah JS. MK Statistika (MAM 4137)

STATISTIKA 4 UKURAN LETAK

DESKRIPSI DATA. sekumpulan data yang sudah dikumpulkan. Ukuran pemusatan dibagi menjadi dua yaitu:

Statistika Materi 3 UKURAN PEMUSATAN. Nilai Tunggal yang mewakili Karakteristik Sekumpulan data. Hugo Aprilianto, M.Kom

BAB 8 ANALISIS STUDI DESKRIPTIF DAN DATA DASAR. Bab ini menjelaskan secara lebih mendalam jenis studi deskriptif

LABORATORIUM STATISTIK DAN OPTIMASI INDUSTRI FAKULTAS TEKNIK PROGRAM STUDI TEKNIK INDUSTRI UNIVERSITAS PEMBANGUNAN NASIONAL VETERAN JAWA TIMUR

statistika untuk penelitian

Antiremed Kelas 11 Matematika

STK 211 Metode statistika. Materi 2 Statistika Deskriptif

Setelah mempelajari bahan ajar ini diharapkan Anda dapat:

Transkripsi:

theory STATISTIKA DESKRIPTIF By : Hanung N. Prasetyo

UKURAN PEMUSATAN Nilai tunggal yang mewakili semua data atau kumpulan pengamatan dimana nilai tersebut menunjukkan pusat data. Yang termasuk ukuran pemusatan : 1. Rata-rata hitung. Median. Modus. Rata-rata ukur 5. Rata-rata harmonis

1. RATA-RATA HITUNG Rumus umumnya : Rata - rata hitung 1. Untuk data yang tidak mengulang X X1+ X+... + Xn ΣX n n Jumlah semua nilai data Banyaknya nilai data. Untuk data yang mengulang dengan frekuensi tertentu X f 1 X 1 + fx+... + f f + f +... + f 1 n n X n ΣfX Σf

RATA-RATA HITUNG (lanjutan) 1. Dalam Tabel Distribusi Frekuensi Interval Kelas 9-1 - 5-7 8-60 61-7 7-86 87-99 Nilai Tengah (X) 15 8 1 5 67 80 9 Frekuensi fx 5 11 16 8 1 80 180 6 558 Σf 60 ΣfX 955 ΣfX 955 X Σf 60 65,9

RATA-RATA HITUNG (lanjutan). Dengan Memakai Kode (U) Interval Kelas 9-1 - 5-7 8-60 61-7 7-86 87-99 Nilai Tengah (X) 15 8 1 5 67 80 9 U Frekuensi fu - - -9-8 -1-0 8 0 1 1 1 6 6 18 Σf 60 ΣfU 55 ΣfU 55 X X0 + c 5+ 1 Σf 60 65,9

. MEDIAN Untuk data berkelompok formulanya adalah: n - F Med L c 0+ f L batas bawah kelas median F f 0 jumlah frekuensi semua kelas sebelum kelas yang mengandung median frekuensi kelas median

MEDIAN (lanjutan) Contoh : Interval Kelas 9-1 - 5-7 8-60 61-7 7-86 87-99 Frekuensi 8 1 6 Σf 60 Letak median ada pada data ke 0, yaitu pada interval 61-7, sehingga : L 0 60,5 F 19 f 1 60-19 Med 60,5+ 1 1 7,

. MODUS Untuk data berkelompok b1 Mod L c 0 b1 b + + L batas bawah kelas modus b b 1 0 selisih antara frekuensi kelas modus dengan frekuensi tepat satu kelas sebelum kelas modus selisih antara frekuensi kelas modus dengan frekuensi tepat satu kelas sesudah kelas modus

MODUS (lanjutan) Contoh : Interval Kelas 9-1 - 5-7 8-60 61-7 7-86 87-99 Frekuensi 8 1 6 Σf 60 Data yang paling sering muncul adalah pada interval 7-86, sehingga : L 0 7,5 b 1-1 11 b -6 17 11 Mod 7,5+ 1 11+ 17 78,61

HUBUNGAN EMPIRIS ANTARA NILAI RATA-RATA HITUNG, MEDIAN, DAN MODUS Ada kemungkinan kesimetrian kurva distribusi data : 1) Jika nilai ketiganya hampir sama maka kurva mendekati simetri. ) Jika Mod<Med<rata-rata hitung, maka kurva miring ke kanan. ) Jika rata-rata hitung<med<mod, maka kurva miring ke kiri. Jika distribusi data tidak simetri, maka terdapat hubungan: Rata-rata hitung-modus (Rata-rata hitung-median) X - Mod ( ) X Med

UKURAN LETAK(FRAKTIL) KUARTIL, DESIL, PERSENTIL 1. Kuartil Kelompok data yang sudah diurutkan (membesar atau mengecil) dibagi empat bagian yang sama besar. Ada jenis yaitu kuartil pertama (Q 1 ) atau kuartil bawah, kuartil kedua (Q ) atau kuartil tengah, dan kuartil ketiga (Q ) atau kuartil atas. Q1 Artinya : 5 % data jatuh di bawah Q 1 Q Artinya : 50 % data jatuh di bawah Q

KUARTIL (lanjutan) Untuk data tidak berkelompok ( n+ 1) i Q i nilai ke -, i 1,, Untuk data berkelompok in - F L c i +, i 1,, f Q 0 L 0 batas bawah kelas kuartil F jumlah frekuensi semua kelas sebelum kelas kuartil Q i f frekuensi kelas kuartilq i

KUARTIL (lanjutan) Contoh : Interval Kelas Nilai Tengah (X) Frekuensi Q 1 membagi data menjadi 5 % Q membagi data menjadi 50 % Q membagi data menjadi 75 % 9-1 15-8 5-7 1 8-60 5 8 61-7 67 1 7-86 80 87-99 9 6 Σf 60 Sehingga : Q 1 terletak pada 8-60 Q terletak pada 61-7 Q terletak pada 7-86

KUARTIL (lanjutan) Untuk Q 1, maka : Untuk Q, maka : Untuk Q, maka : 1.60-11 Q 7,5 1 1 + 5 8.60-19 Q 60,5 1 + 7, 1.60-1 Q 7,5 1 + 81,1

. Desil Kelompok data yang sudah diurutkan (membesar atau mengecil) dibagi sepuluh bagian yang sama besar. Untuk data tidak berkelompok ( n+ 1) i D i nilai ke -, i 1,,,...,9 10 Untuk data berkelompok in - F L c 10 i +, i 1,,,...,9 f D 0 L 0 batasbawahkelasdesil D i F jumlah frekuensi semua kelassebelumkelasdesil D i f frekuensi kelasdesil D i

Contoh : Interval Kelas 9-1 - 5-7 8-60 61-7 Nilai Tengah (X) 15 8 1 5 67 Frekuensi 7-86 80 87-99 9 6 8 1 Σf 60 D membagi data 0% D 7 membagi data 70% Sehingga : D berada pada 8-60 D 7 berada pada 7-86.60 7.60-11 - 1 D 7,5 1 10 + 58,875 D 10 7 7,5+ 1 79,7 8

. Persentil Kelompok data yang sudah diurutkan (membesar atau mengecil) dibagi seratus bagian yang sama besar. Untuk data tidak berkelompok ( n+ 1) i P i nilai ke -, i 1,,,...,99 100 Untuk data berkelompok in - F L c 100 i +, i 1,,,...,99 f P 0

UKURAN PENYIMPANGAN(DISPERSI) HOMOGEN DAN HETEROGEN DATA Perhatikan daftar angka berikut ini: I. 50,50,50,50,50 II. 0,0,50,60,70 III.0,0,50,70,80 Ketiga kelompokdata mempunyai rata- rata hitungyang sama, yaitu : X 50 Bagaimana pendapatmu?

DISPERSI DATA Ukuran penyebaran suatu kelompok data terhadap pusat data. Jenisnya : - Jangkauan (Range) - Simpangan Rata-rata (Mean Deviation) - Variansi (Variance) - Standar Deviasi (Standart Deviation) 1. JANGKAUAN Menyatakan selisih antara nilai maksimum dan nilai minimum dalam data R nilai maksimum nilai minimum

. SIMPANGAN RATA-RATA Jumlah nilai mutlak dari selisih semua nilai dengan nilai ratarata dibagi dibagi dengan banyaknya data. Data tidak berkelompok : SR Σ X - n X Data berkelompok : SR Σf X - Σf X

SIMPANGAN RATA-RATA (lanjutan) Contoh perhitungan SR untuk data berkelompok: Interval Kelas 9-1 - 5-7 8-60 61-7 7-86 87-99 X 15 8 1 5 67 80 9 f 8 1 6 X - X 50,9 7,9,9 11,9 1,08 1,08 7,08 f X - X 15,76 151,68 99,68 95,6 1,96,8 16,8 Σf 60 998,76 998,76 SR 16,66 60

. VARIANSI Rata-rata kuadrat selisih dari semua nilai data terhadap nilai rata-rata hitung. Data tidak berkelompok : S ( ) X - X nσx -( X) Σ Σ n -1 Data berkelompok : atau S n ( n -1 ) S Σf Σf n Σf ( ) X - X nσfx -( ΣfX) -1 atau S n ( n -1)

. STANDAR DEVIASI Akar pangkat dua dari Variansi. Disebut juga Simpangan Baku. Data tidak berkelompok : S Σ ( ) X - X nσx -( ΣX) n -1 atau S n ( n -1) Data berkelompok : S n Σf Σf Σf ( ) X - X nσfx -( Σ ) -1 atau S n ( n -1) fx

STANDAR DEVIASI (lanjutan) Contoh : Interval Kelas 9-1 - 5-7 8-60 61-7 7-86 87-99 S S X 15 8 1 5 67 80 9 61,76 60-1,79 f 8 1 6 ( X - X) f( X - X) 59,85 17,9 61 1,09 1,17 198,5 7, 7778,55 5751,7 8 116,7 1,0 559,75 99,98 Σf 60 61,76,79 1,0

KEMIRINGAN DISTRIBUSI DATA Derajat atau ukuran dari ketidak simetrian suatu distribusi data. Ada rumus yang dapat digunakan untuk mengukur kemiringan distribusi data yaitu formula: 1. Pearson menggunakan format ukuran gejala pusat. Momen menggunakan format ukuran dispersi. Bowley menggunakan format ukuran letak

DISTRIBUSI SIMETRIS Distribusi simetris, yang berarti luas kurva disebelah kiri nilai rata-rata sama dengan luas kurva disebelah kanan nilai rata-rata.

KEMENCENGAN Curve A : Skewed Right Curve B : Skewed Left Distribusi menceng ke kanan (Curve A): Nilai-nilai observasi berfrekwensi rendah kebanyakan berada disebelah kanan nilai rata-rata. Distribusi menceng ke kiri (Curve B): Nilai-nilai observasi berfrekwensi rendah kebih banyak berada disebelah kiri dari rata-rata (ekornya menjulur ke kiri)

1. RUMUS PEARSON Bila : ( Med) X - Mod X - α atau α S S α derajat kemiringan Pearson 1. α. α<. α > 0, 0, 0, maka distribusi maka distribusi maka distribusi datanya simetri datanya miring ke kiri datanya miring ke kanan

. RUMUS MOMEN Data tidak berkelompok α ( X) Σ X - ns Data berkelompok α Σf ( X - X) ΣfS 1. Jikaα 0, maka distribusi datanya simetri. Jikaα < 0, maka distribusi datanya miring kiri. Jikaα > 0, maka distribusi datanya miring kanan

. RUMUS BOWLEY α Q + Q Q 1 - Q - Q 1 1. Jika Q - Q Q - Q 1 atau Q + Q 1 - Q 0 maka α 0 dan distribusi datanya simetri. Jika Q 1 Q maka α 1 dan distribusi datanya miring ke kanan. Jika Q Q maka α -1 dan distribusi datanya miring ke kiri

KERUNCINGAN DISTRIBUSI DATA (KURTOSIS) Derajat atau ukuran tinggi rendahnya puncak suatu distribusi data terhadap distribusi normalnya data. Ada jenis : 1. Leptokurtis, puncak relatif tinggi. Mesokurtis, puncaknya normal. Platikurtis, puncak rendah

KERUNCINGAN DISTRIBUSI DATA (lanjutan) Data tidak berkelompok α ( X) Σ X - ns Data berkelompok α α α α > < ( X - X) Σf ns, Mesokurtis, Leptokurtis, Platikurtis