BAB III UKURAN TENGAH DAN DISPERSI

dokumen-dokumen yang mirip
BESARAN STATISTIK (UKURAN TENGAH DAN UKURAN

UKURAN TENGAH DAN UKURAN DISPERSI

BAB II DISTRIBUSI FREKUENSI

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

STATISTIK. Rahma Faelasofi

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

PENGUKURAN DESKRIPTIF

dapat digunakan formulasi sebagai berikut : Letak Letak Letak

Pengukuran Deskriptif. Debrina Puspita Andriani /

Pengukuran Deskriptif

MENGHITUNG NILAI RATA-RATA SUATU DISTRIBUSI DATA

BAGIAN UKURAN PEMUSATAN DAN UKURAN LETAK. Memahami konsep dan menerapkan prosedur statistik dalam menghitung ukuran pemusatan dan ukuran letak.

STATISTIKA DESKRIPTIF. Tendensi Sentral & Ukuran Dispersi

UKURAN PEMUSATAN DATA STATISTIK

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

UKURAN PENYEBARAN DATA

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

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

MODUL PRAKTIKUM STATISTIKA

Probabilitas dan Statistika Analisis Data Lanjut. Adam Hendra Brata

Statistik Deskriptif. Statistik Farmasi 2015

Macam ukuran penyimpangan. Range/Rentang/Jangkauan Standar Deviasi/simpangan baku Varians Ukuran penyimpangan lain

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA

UKURAN-UKURAN NILAI PUSAT

PENGANTAR STATISTIK Pusat Data dan Satistik Pendidikan-Kebudayaan Setjen, Kemdikbud 2014

UKURAN PENYEBARAN DATA

UKURAN NILAI SENTRAL&UKURAN PENYEBARAN. Tita Talitha, MT

RANCANGAN AKTIVITAS TUTORIAL (RAT)

UKURAN LOKASI DAN VARIANSI MEAN:

1.0 Distribusi Frekuensi dan Tabel Silang

Metode Penelitian Kuantitatif Aswad Analisis Deskriptif

TUGAS II STATISTIKA. Oleh. Butsiarah / 15B Kelas B PROGRAM STUDI PENDIDIKAN TEKNOLOGI DAN KEJURUAN PROGRAM PASCASARJANA

Ukuran Nilai Sentral

STATISTIKA 2 UKURAN PEMUSATAN

Deviasi rata-rata (rata-rata simpangan) data yang belum dikelompokkan

Statistika Farmasi

UKURAN PEMUSATAN DATA

(TENDENCY CENTRAL) Oleh: Ig. Dodiet Aditya Setyawan, SKM, MPH.

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

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

UKURAN DISPERSI (SEBARAN)DATA

Aplikasi statistika...

King s Learning Be Smart Without Limits NAMA : KELAS :

9. STATISTIKA. f u. X s = Rataan sementara, pilih x i dari data dengan f i terbesar. Ukuran Pemusatan Data A. Rata-rata. 1.

UNIVERSITAS NEGERI MALANG FAKULTAS ILMU KEOLAHRAGAAN JURUSAN ILMU KESEHATAN MASYARAKAT

KATA PENGANTAR. Kelapa Dua, September Tim Litbang

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.

MINGGU KE- III: UKURAN NILAI SENTRAL

MODUL MATEMATIKA SMA IPA Kelas 11

Nama Penulis Abstrak/Ringkasan. Pendahuluan. Lisensi Dokumen:

SATUAN ACARA PERKULIAHAN

Statistik Dasar. 1. Pendahuluan Persamaan Statistika Dalam Penelitian. 2. Penyusunan Data Dan Penyajian Data

Statistika & Probabilitas

BAB 3: NILAI RINGKASAN DATA

By : Hanung N. Prasetyo

Pengumpulan & Penyajian Data

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

C. Ukuran Letak dan Ukuran Penyebaran Data

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

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

III. BESARAN, LOKASI, DAN VARIASI

Gejala Pusat - Statistika

REVIEW BIOSTATISTIK DESKRIPTIF

Ukuran Pemusatan (Central Tendency)

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

BAB IV DISPERSI DATA

SOAL STATISTIKA KELAS XI Oleh: Erni Kundiarsih

STATISTIKA 3 UKURAN PENYEBARAN

Program Intensif SBMPTN Matematika Dasar KAJI LATIH 13 (STATISTIKA)

Antiremed Kelas 11 Matematika

STATISTIKA -deskripsi data-

Antiremed Kelas 11 Matematika

STATISTIKA LINGKUNGAN. DISTRIBUSI FREKUENSI DAN NILAI SENTRAL Minggu ke-2

LEMBAR AKTIVITAS SISWA STATISTIKA 2 B. PENYAJIAN DATA

STATISTIKA LINGKUNGAN

KWARTIL, DESIL DAN PERSENTIL

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

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

4. Jika dari 100 data diperoleh data terendah 15 dan data tertinggi 84, maka banyaknya kelas adalah. A. 5 B. 6 C. 7 D. 8 E. 9

BAB IV DESKRIPSI HASIL PENELITIAN

Setelah mempelajari bahan ajar ini diharapkan Anda dapat:

Satatistik dan Probabilitas. Ir. I Nyoman Setiawan, MT. NIP HP

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

DESKRIPSI MATA KULIAH

Refisia Caturasa Abstrak/Ringkasan. Pendahuluan

OUTLINE BAGIAN I Statistik Deskriptif

STATISTIKA DESKRIPTIF Dosen:

UNIVERSITAS PENDIDIKAN INDONESIA KAMPUS CIBIRU PROGRAM SI PENDIDIKAN GURU-PAUD SILABUS DAN SATUAN ACARA PERKULIAHAN

Distribusi Frekuensi dan Statistik Deskriptif Lainnya

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

BAB I PENGANTAR STATISTIK DAN ANALISIS DATA

TUGAS MANAJEMEN DATA MAKALAH ANALISIS DATA KUANTITATIF

GARIS-GARIS BESAR PROGRAM PENGAJARAN (GBPP)

STATISTIKA DESKRIPTIF

SATUAN ACARA PEMBELAJARAN (SAP)

ALAT UJI STATISTIK. Endang Sri Utami, S.E., M.Si., Ak., CA

PERTEMUAN 2 STATISTIKA DASAR MAT 130

Statistik Deskriptif Ukuran Dispersi

BAB V PENUTUP 5.1 Kesimpulan

SILABUS MATA KULIAH. : Dapat mengaplikasikan statistika dasar dalam memecahkan masalah, khususnya dalam penelitian.

Transkripsi:

BAB III UKURAN TENGAH DAN DISPERSI Dalam pembicaraan yang lalu kita telah mempresentasikan data dalam bentuk tabel dan grafik yang bertujuan meringkaskan dan menggambarkan data kuantitatif, untuk mendapatkan gambaran yang lebih jelas tentang sekumpulan data. Selain data itu disajikan dalam tabel dan grafik, masih diperlukan ukuranukuran yang merupakan wakil dari kumpulan data itu. Dalam bab ini akan dibicarakan tentang ukuran tengah dan dispersi. 3.1. Ukuran Tengah Ukuran tengah dari sekumpulan data adalah nilai tunggal yang representatif bagi keseluruhan nilai data atau dapat menggambarkan distribusi data itu, khususnya dalam hal letaknya (lokasinya). Nilai tersebut dihitung dari keseluruhan data bersangkutan sehingga cenderung terletak diurutan paling tengah atau pusat setelah data diurutkan menurut besamya. Oleh karena itu, nilai tunggal tersebut sering dinamakan ukuran tendensi sentral (measures of central tendency) atau ukuran nilai pusat (measures of central value). Beberapa ukuran tengah yang akan dibicarakan adalah mean, mean terbobot, median, kuartil dan modus. 3.1.1 Mean dan Mean Terbobot a. Data tidak dikelompokkan Mean dari sekumpulan observasi adalah jumlah semua observasi dibagi banyak observasi. Definisi 3.1 Jika suatu sampel berukuran n dengan elemen x 1, x 2,..., x n maka mean sampel adalah atau Contoh 3.1 Diketahui sampel dari penimbangan berat badan 5 orang dewasa adalah 60 65 59 71 65 maka mean = (60 + 65 + 59 + 71 + 65)/5 = 320/5 = 64 Pada waktu kita menghitung mean dari suatu kumpulan data, kita anggap bahwa semua nilai observasi itu adalah sama "penting" dan diberi bobot yang sama dalam perhitungan. Dalam situasi di mana nilai data tidak sama penting, kita dapat menetapkan bobot untuk setiap nilai data itu yang proporsional terhadap derajat kepentingan dan kemudian dihitung mean terbobot. Universitas Gadjah Mada 1

Definisi 3.2 : Misal v 1, v 2,..., v k adalah himpunan k nilai dan w 1, w 2,..., w k bobot yang diberikan kepada mereka maka mean terbobot adalah Contoh 3.2 : Misalkan seorang mahasiswa mengambil matakuliah X dengan 3 sks dan memperoleh nilai A = 4 (w 1 = 3, v 1 = 4) dan mata kuliah Y dengan 2 sks dan memperoleh nilai D = 1 (w2 = 2, v2 = 1) serta mata kuliah Z dengan 1 sks dan memperoleh nilai B = 3 (w 3 = 1, v 3 = 3) maka indeks prestasinya adalah Prosedur pembobotan juga digunakan dalam menghitung mean dari beberapa himpunan data yang dikombinasikan. Misalnya kita mempunyai 2 himpunan data terdiri atas n i & n 2 nilai observasi dengan mean masing-masing adalah, dan. Mean kombinasi data ini adalah mean terbobot dari individual mean, yaitu : b. Data dikelompokkan Data dikelompokkan adalah sekumpulan data yang telah disederhanakan dalam bentuk distribusi frekuensi. Harga mean yang diperoleh merupakan harga pendekatan, dengan anggapan bahwa nilai yang terletak pada suatu interval kelas sama dengan harga titik tengahnya. Mean yang diperoleh merupakan mean terbobot dengan nilai bobotnya sama dengan nilai frekuensinya. Definisi 3.3 : Mean dari data yang dikelompokkan adalah Universitas Gadjah Mada 2

dengan x i : titik tengan interval kelas ke-i f i : frekuensi interval kelas ke-i n : banyaknya data Universitas Gadjah Mada 3

Contoh 3.3 : Untuk menghitung data pada contoh 2.1, kita gunakan tabel seperti di bawah ini. sehingga - = 8732/50 = 174,64 Cara lain dengan transformasi dengan x i : titik tengah interval kelas ke-i a : sembarang harga titk tengah interval kelas c : lebar interval kelas sehingga mean adalah Contoh 3.4 : Untuk contoh di atas, transformasinya adalah kemudian dibuat tabel hasil transformasi, yaitu : maka = -6/50 = -0,12 Universitas Gadjah Mada 4

sehingga = c + a = 3( - 0,12) + 175 = -0,36 + 175 = 174,64 3.1.2 Median Median dari sekumpulan data adalah nilai yang berada di tengah dari sekumpulan data itu setelah diurutkan menurut besamya. a. Data yang tidak dikelompokkan Contoh 3.5: 1. Tinggi badan 5 orang dewasa 165 167 168 170 171 median = 168 2. Berat badan 6 orang dewasa 55 57 58 60 60 65 median = (58 + 60) / 2 = 59 b. Data yang dikelompokkan Untuk mengitung median data yang telah dikelompokkan dalam bentuk distribusi frekuensi digunakan cara interpolasi, dengan menganggap bahwa data yang jatuh pada suatu interval letaknya tersebar merata dalam interval itu. Rumus untuk menghitung median adalah dengan L md : batas bawah interval median n : banyak data F : jumlah frekuensi interval-interval sebelum interval median f md : frekuensi interval median c : lebar interval Interval median adalah interval dimana median itu berada, diperoleh dengan menghitung harga yang nomor ke-n/2 menurut urutan frekuensinya dari atas ke bawah (dari bawah ke atas). Contoh 3.6 dari tabel 2.1 n = 50 maka n/2 = 25 Urutan frekuensi dari atas ke bawah 6+7+8+11 = 32 Sehingga harga median terletak dalam interval ke-4, yaitu 173,5-176,5 dengan frekuensi 11. Interval kelas ini yang dinamakan interval median. Universitas Gadjah Mada 5

maka L md = 173,5 n = 50 F = 21 f md = 11 c = 3 Jadi median adalah Median = Md = 173,5 + = 173,5 + 12/11 = 173,5 + 1,09 = 174,59 3.1.3 Kuartil Kuartil dari sekumpulan data adalah nilai-nilai yang membagi empat secara sama dari sekumpulan data itu setelah diurutkan menurut besarnya. a. Data yang tidak dikelompokkan Contoh 3.7 : 1. Tinggi badan 5 orang dewasa 165 167 168 170 171 Kuartil I : K 1 = = 166 Kuartil II : K 2 = Median = 168 Kuartil III : K 3 = = 170,5 2. Berat badan 6 orang dewasa 55 57 58 60 60 65 Kuartil I : K 1 = 57 Kuartil II : K 2 = Median = =59 Kuartil III : K 3 = 60 b. Data yang dikelompokkan Untuk mengitung Kuartil data yang telah dikelompokkan dalam bentuk distribusi frekuensi digunakan cara interpolasi, dengan menganggap bahwa data yang jatuh pada suatu interval letaknya tersebar merata dalam interval itu. Rumus untuk menghitung Kuartil adalah Universitas Gadjah Mada 6

Universitas Gadjah Mada 7

dengan L K1 : batas bawah interval Kuartil I L md : batas bawah interval median L K2 : batas bawah interval Kuartil III n : banyak data F : jumlah frekuensi interval-interval sebelum interval Kuartil f K1 : frekuensi interval Kuartil I f md : frekuensi interval median f K3 : frekuensi interval Kuartil III c : lebar interval Interval Kuartil adalah interval dimana Kuartil itu berada. Contoh 3.8 : dari tabel 2.1 diperoleh : n = 50 maka n/4 = 12,5 Jumlah frekuensi interval ke 1 dan ke 2 adalah 6+7 = 13 Sehingga harga Kuartil I terletak dalam interval ke-2, yaitu 167,5-170,5 dengan frekuensi 7. Interval kelas ini yang dinamakan interval Kuartil I. maka L K1 = 167,5 n = 50 F = 6 F K1 = 7 C = 3 Jadi Kuartil I adalah Kuartil I : K 1 = 167,5 + 12,5 7-6 3 = 167,5 + 19,5/7 = 167,5 + 2,79 = 170,29 Kuartil II : K 2 = Median = 174,59 n = 50 maka 3n/4 = 37,5 Jumlah frekuensi interval ke 1 sampai ke 5 adalah 6+7+8+11+7 = 39 Sehingga harga median terletak dalam interval ke-5, yaitu 176,5-179,5 dengan frekuensi 7. Interval kelas ini yang dinamakan interval Kuartil II. maka L K3 = 176,5 n = 50 F = 32 f rnd = 7 c = 3 Universitas Gadjah Mada 8

Jadi Kuartil Ill adalah Kuartil Ill : K 3 = 176,5 + = 176,5 + 5,5/7 = 176,5 + 0,79 = 177,29 3.1.4 Modus Modus dari sekumpulan data adalah nilai yang sering muncul atau nilai yang mempunyai frekuensi tertinggi dalam kumpulan data itu. a. Data tidak dikelompokkan Contoh 3.9 : Modus berat badan mahasiswa di atas adalah 60 karena 60 muncul 2 kali. b. Data dikelompokkan dengan L mo : batas bawah interval modus a : beda frekuensi antara interval modus dengan interval sebelumnya b : beda frekuensi antara interval modus dengan interval sesudahnya. c : lebar interval Interval modus interval modus adalah interval yang mempunyai frekuensi tertinggi. Contoh 3.10 : Dari tabel 2.1 : interval modus adalah interval ke-4 dengan frekuensi 11. sehingga L mo = 173,5 a = 11-8 = 3 b = 11-7 = 4 c = 3 Jadi modus adalah Modus = 173,5 + 3 = 173,5 + 1,29 = 174,79 3.2. Ukuran Dispersi Beberapa distribusi dapat mempunyai mean, median dan modus yang sama, namun bentuk distribusinya sangat berbeda. Dengan demikian diperlukan ukuran dispersi atau ukuran deviasi terhadap pusat datanya. Beberapa ukuran deviasi yang akan dibicarakan : jangkauan, deviasi rata-rata, variansi dan deviasi standar. Universitas Gadjah Mada 9

3.2.1 Jangkauan Jangkauan adalah selisih data terbesar dan terkecil. Contoh 3.11 : Berat badan (kg) 5 mahsiswa adalah sebagai berikut : 60 65 59 71 65 maka jangkauan = 71-60 = 11 3.2.2 Deviasi rata-rata Deviasi rata-rata adalah harga rata-rata penyimpangan tiap data terhadap meannya. Besar perbedaaan antara data dan meannya adalah harga mutlaknya. a. Data tidak dikelompokkan Misalnya x l, x 2,, adalah sekumpulan data dengan mean )1., maka deviasi rata-ratanya adalah Contoh 3.12 : Dan data berat badan 5 orang dewasa, diperoleh mean = = 64 maka deviasi rata-rata : jadi dr = 18/5 = 3,6 b. Data dikelompokkan Deviasi rata-rata untuk data yang dikelompokkan, dihitung dengan rumus : Universitas Gadjah Mada 10

dengan x i : titik tengah inteval kelas ke-i f i n : frekuensi interval kelas ke-i : banyak data Contoh 3.13 : Dari contoh 3.3 diperoleh mean adalah = 174,64 Deviasi rata-rata = dr = 233,88/50 = 4,68 4.3 Variasi dan Deviasi Standar Variansi sampel didefinisikan sebagai jumlah kuadrat deviasi terhadap mean sampel dibagi n - 1, yaitu : a. Data tidak dikelompokkan Deviasi standar sampel didefinisikan sebagai akar positif dari variansi sampel, yaitu : s = Contoh 3.11 Universitas Gadjah Mada 11

jadi s 2 = 92/4 = 23 s = 4,796 b. Data dikelompokkan Deviasi standar sampel didefinisikan sebagai akar positif dari variansi sampel, yaitu : Contoh 3.12 : Deviasi standar : s = 5,51 Variansi : Cara lain dengan transformasi dengan x l adalah sembarang harga titik tengah interval kelas Sehingga: Variansi = s 2 = c 2 Universitas Gadjah Mada 12

Deviasi standar = s = c s u Contoh 3.13 : maka : s 2 = [166 - (-6) 2 / 50] 149 = (166-0,72) / 49 = 165,28 / 49 = 3,373 sehingga s 2 = 9 x 3,373 = 30,36 s = 5,51 Latihan 3 1. Nilai akhir dari 12 mahasiswa yang mengikuti ujian statistika adalah Hitung Mean median dan Modus 2. Berikut ini adalah data nilai hasil ujian akhir Statistika 75 mahasiswa Universitas Gadjah Mada 13

Berdasarkan data tersebut a) Buatlah distribusi frekuensinya. b) Hitunglah ukuran tengah dan dispersi c) Berapa persen mahasiswa yang nilainya lebih dari mean di kurangi deviasi standar? 3. Tabel di bawah ini menunjukkan distribusi frekuensi umur (tahun) 65 orang karyawan pada perusahaan ABC yang mempunyai titik tengah x, dan frekuensi f,. a) Hitunglah mean, modus, median dan kuartil b) Hitunglah deviasi standar. c) Berapa persen karyawan yang umumya kurang dad median? d) Berapa persen karyawan yang umurnya di atas rata-rata? e) Berapa persen karyawan yang umumya lebih dari modus? f) Berapa persen karyawan yang umumya kurang dari mean ditambah devasi standar? 4. Direktur rumah sakit X melakukan survay pada jumlah hail yang dihabiskan pasien di rumah sakit tersebut. Hasilnya adalah a) Berapakah rata-rata waktu yang dihabiskan pasien? b) Berapa persen pasien yang sembuh kurang dan rata-rata? Universitas Gadjah Mada 14

5. Misalkan interval kelas median nilai ujian statistik adalah 45,5-57,5 dengan frekuensi relatif 0,2. Diketahui harga median 50 dan mean 48. a) Berapa persen nilai ujian yang di bawah rata-rata? b) Berapa persen nilai ujian yang di atas median? 6. Misalkan titik interval kelas median nilai ujian statistik adalah 50 dengan frekuensi relatif 0,15 dan lebar interval 11. Diketahui harga median 53, mean 47 dan modus 50. Hitunglah berapa persen nilai a) di bawah rata-rata? b) di atas modus? Universitas Gadjah Mada 15