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

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

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

PENGUKURAN DESKRIPTIF

S T A T I S T I K A. Pertemuan ke-2

LAMPIRAN III PERHITUNGAN MEAN, MEDIAN, MODUS STANDAR DEVIASI DAN DISTRIBUSIFREKUENSI

UKURAN TENGAH DAN UKURAN DISPERSI

Pengukuran Deskriptif

BESARAN STATISTIK (UKURAN TENGAH DAN UKURAN

UKURAN PENYEBARAN DATA

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

MENGHITUNG NILAI RATA-RATA SUATU DISTRIBUSI DATA

Pengukuran Deskriptif. Debrina Puspita Andriani /

Metode Penelitian Kuantitatif Aswad Analisis Deskriptif

PENGANTAR STATISTIK JR113. Drs. Setiawan, M.Pd. Pepen Permana, S.Pd. Deutschabteilung UPI Pertemuan 3

UKURAN PEMUSATAN DATA STATISTIK

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

STATISTIKA DESKRIPTIF. Tendensi Sentral & Ukuran Dispersi

UKURAN SIMPANGAN DAN UKURAN VARIASI. Ukuran Simpangan

By : Hanung N. Prasetyo

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

Setelah mempelajari bahan ajar ini diharapkan Anda dapat:

UKURAN PENYEBARAN DATA

Materi II STATISTIK DESKRIPTIF STMIK KAPUTAMA BINJAI

BAB III METODOLOGI PENELITIAN A.

UKURAN NILAI SENTRAL&UKURAN PENYEBARAN. Tita Talitha, MT

REVIEW BIOSTATISTIK DESKRIPTIF

UKURAN PEMUSATAN : MEAN, MEDIAN, MODUS

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA

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

By Syarifah Hikmah JS. MK Statistika (MAM 4137)

UKURAN-UKURAN NILAI PUSAT

SATUAN ACARA PERKULIAHAN

UKURAN PEMUSATAN DATA

BAB IV DESKRIPSI DAN ANALISIS DATA. evaluasi akhir pada materi Sistem Persamaan Linear Dua Variabel (SPLDV).

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

Pengumpulan & Penyajian Data

BAB IV HASIL PENELITIAN. Data yang dikumpulkan dalam penelitian ini terdiri dari tiga variabel yaitu

UKURAN PENYEBARAN DATA

BAB 3: NILAI RINGKASAN DATA

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

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

PERTEMUAN 2 STATISTIKA DASAR MAT 130

BAB III UKURAN TENGAH DAN DISPERSI

BAB IV HASIL ANALISIS DAN PEMBAHASAN. Dari hasil pengukuran diperoleh data kemampuan variasi latihan

PENGANTAR STATISTIK JR113. Drs. Setiawan, M.Pd. Pepen Permana, S.Pd. Deutschabteilung UPI Pertemuan 7

TUGAS MANAJEMEN DATA MAKALAH ANALISIS DATA KUANTITATIF

STATISTIKA 4 UKURAN LETAK

UNIVERSITAS NEGERI MALANG FAKULTAS ILMU KEOLAHRAGAAN JURUSAN ILMU KESEHATAN MASYARAKAT

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN. meliputi (a) hasil pengujian analisis deskriptif data penelitian untuk memperoleh

BAB I PENGANTAR STATISTIK DAN ANALISIS DATA

BAB IV DISPERSI DATA

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

Statistik Deskriptif. Statistik Farmasi 2015

BAB IV PEMBAHASAN HASIL PENELITIAN. yang diperoleh dari pengisian tes dengan menggunakan instrument

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

Statistika Farmasi

Ukuran Nilai Sentral

Probabilitas dan Statistika Analisis Data dan Ukuran Pemusatan. Adam Hendra Brata

MODUL MATEMATIKA SMA IPA Kelas 11

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Metode penelitian diperlukan untuk mencapai tujuan penelitian. Metode

Statistika & Probabilitas

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN

Evaluasi Pembelajaran Bahasa Jerman

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN. kritis matematika siswa yang terbagi dalam dua kelompok yaitu data kelompok

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. tindakan kelas bentuk siklus. Dinamakan model siklus, karena model ini lebih

Statistik Deskriptif Ukuran Dispersi

BAB 4 HASIL PENELITIAN

BAB 4 HASIL PENELITIAN

PENYAJIAN DATA. Cara Penyajian Data meliputi :

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN

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

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

Refisia Caturasa Abstrak/Ringkasan. Pendahuluan

Ukuran Pemusatan (Central Tendency)

B. Lokasi dan Waktu Penelitian Penelitian ini dilaksanakan di SMA N 1 Kaliwungu yang beralamat di Kecamatan Kaliwungu Kabupaten Kendal pada

Ukuran Statistik Bagi Data

Ukuran Dispersi (Variasi, atau Penyimpangan) untuk Data Tunggal

BAB III METODE PENELITIAN. kelamin dan pendekatan SAVI, Inkuiri, RME dengan setting pembelajaran. tanggal 7 September 2013 di SMP Buana.

BAB 4 ANALISIS HASIL PENELITIAN

BAB IV PEMBAHASAN. bentuk rata-rata atau mean (M), median (Me), modus (Mo), standar deviasi (ST), distribusi

MATERI STATISTIK. Genrawan Hoendarto

DESKRIPSI MATA KULIAH

BAB 4 HASIL PENELITIAN Deskripsi Data Terdistribusi Kualitas Sistem Informasi Business

Probabilitas dan Statistika Analisis Data Lanjut. Adam Hendra Brata

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

Oleh Azimmatul Ihwah

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN Hasil Uji Analisis Validitas Soal Variabel X dan Variabel Y

BAB III METODE PENELITIAN. Penelitian ini telah dilaksanakan di kelas VIII SMP Negeri 1

Statistik Deskriptif: Central Tendency & Variation

BAB III METODE PENELITIAN. Metode penelitian diperlukan untuk mencapai tujuan penelitian. Metode

BAB IV ANALISIS DATA DAN PEMBAHASAN Hasil Uji Analisis Validitas Soal Variabel X dan Variabel Y

BAB IV DESKRIPSI HASIL PENELITIAN

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN. Untuk pengujian validitas tes angket pada penelitian ini dilakukan

Rata-rata hitung sekumpulan data hasil observasi dapat dihitung dengan menggunakan rumus berikut :

STATISTIK. Rahma Faelasofi

BAB III METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMK Negeri Legon Kulon Kelas Jauh SMK

BAB III METODE PENELITIAN. Eksperimen ini menggunakan desain True Experimental tipe Randomized. Pretest-Posttest Conttrol Group Design.

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

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN. validitas dan reliabilitas soal,deskripsi data hasil penelitian, uji persyaratan,

SUMBER BELAJAR PENUNJANG PLPG 2017 MATA PELAJARAN/PAKET KEAHLIAN MATEMATIKA

Transkripsi:

PENGANTAR STATISTIK JR113 Drs. Setiawan, M.Pd. Pepen Permana, S.Pd. Deutschabteilung UPI 2008 Pertemuan 6

MODUS Modus (Mo) adalah sebuah ukuran untuk menyatakan fenomena yang paling banyak terjadi atau paling banyak terdapat. = nilai dari beberapa data yang memiliki frekuensi tertinggi baik dalam data tunggal maupun data kelompok yang sudah berbentuk distribusi

MODUS DATA TUNGGAL Mencari modus untuk data tunggal cukup sederhana, yakni tinggal menghitung frekuensi terbanyak dari data tersebut. Contoh: ada sampel memiliki data nilai sbb: 12, 34, 14, 34, 28, 34, 34, 28, 14 Dari data tersebut bisa diketahui bahwa nilai 34 merupakan modusnya, karena muncul 4 kali (frekuensinya = 4)

MODUS DATA KELOMPOK Jika data yang kita miliki sudah disusun dalam tabel distribusi frekuensi, maka cara mencari modus adalah dengan rumus: Mo b p F 1 F 2 = Modus = Batas bawah kelas modal, yakni kelas interval dengan frekuensi terbanyak = Panjang kelas modal = frekuensi kelas modal dikurangi kelas interval terdekat sebelumnya = frekuensi kelas modal dikurangi kelas interval terdekat sesudahnya

Carilah modus dari tabel distribusi frekuensi berikut: Kelas Interval f (frekuensi) b = ½ (62+63) = 62,5 p = 63 s/d 74 = 12 27-38 7 39-50 5 51-62 7 63-74 10 75-86 6 87-98 5 F 1 = 10 7 = 3 Frekuensi terbanyak Berarti kelas modal F 2 = 10 6 = 4

MEDIAN Median (Me) menentukan nilai tengah setelah data disusun menurut urutan nilainya. = nilai tengah dari gugusan data yang telah diurutkan dari data terkcil sampai terbesar atau sebaliknya.

MEDIAN DATA TUNGGAL Mencari median data tunggal cukup sederhana, yakni tinggal mengurutkan data tersebut dari terkecil ke terbesar, kemudian posisi median dicari dengan rumus Me = ½ (n+1) n = jumlah data Contoh 1: Data ganjil Diketahui data setelah diurutkan sbb: 4, 5, 7, 8, 10, 10, 12 Dengan rumus Me = ½ (7+1) = 4. maka posisi Me terletak pada data ke 4, yakni 8. Contoh 2: Data genap Diketahui data setelah diurutkan sbb: 7, 8, 8, 10, 12, 14, 16, 19 Dengan rumus Me = ½ (8+1) = 4,5. maka posisi Me terletak pada data ke 4,5, yakni 11.

MEDIAN DATA KELOMPOK Jika data yang kita miliki sudah disusun dalam tabel distribusi frekuensi, maka cara mencari median adalah dengan rumus: Me b p n Jf f = Median = Batas bawah kelas median, yakni kelas dimana median akan terletak = Panjang kelas median = ukuran sampel atau banyaknya data = Jumlah semua frekuensi sebelum kelas median = frekuensi kelas median

Carilah median dari tabel distribusi frekuensi berikut: Kelas Interval f (frekuensi) b = ½ (62+63) = 62,5 p = 63 s/d 74 = 12 27-38 7 39-50 5 51-62 7 63-74 10 75-86 6 87-98 5 Σ 40 Jf = 7+5+7 = 19 ½ n = 20. Sampai di sini jumlah f sudah melebihi 20. Berarti kelas median f = 10 n = 40

UKURAN PENYIMPANGAN (DISPERSI) Ukuran Penyimpangan atau Ukuran Dispersi adalah suatu ukuran yang menunjukkan tinggi rendahnya perbedaan data yang diperoleh dari rata-ratanya. Dengan ukuran penyimpangan bisa diketahui derajat perbedaan data yang satu dengan data yang lainnya. Ukuran penyimpangan yang banyak digunakan adalah: 1. Rentang 2. Simpangan Baku atau Standar Deviasi 3. Varians 4. Koefisien Varians

SIMPANGAN BAKU ATAU STANDAR DEVIASI Ukuran Penyimpangan yang paling banyak digunakan adalah simpangan baku. Simpangan baku = nilai yang menunjukkan tingkat (derajat) variasi kelompok data dari meannya. Pangkat dua dari simpangan baku dinamakan varians. Untuk sampel, simpangan baku diberi simbol s atau sd. Untuk populasi, simbolnya σ Dengan demikian, maka varians untuk sampel diberi simbol s 2 atau sd 2 dan untuk populasi σ 2

SIMPANGAN BAKU DATA TUNGGAL Misalkan ada data nilai: 8, 7, 10, 11, 4 Dan akan dicari simpangan bakunya. Terlebih dulu buat tabel pembantu: x i x i 2 8 7 10 11 64 49 100 121 4 16 40 350 Dari tabel dihasilkan Σx i = 40 Σx i2 = 350 n = 5 Rumusnya:

Hitung simpangan baku dari data berikut: 79 67 44 58 34 64 72 65 69 34 27 69 56 59 82 78 94 49 68 98 29 89 80 84 65 47 45 56 64 33 92 91 78 46 59 29 57 29 70 56 Setelah menggunakan tabel, dihasilkan: Σx i = 2465 Σx i2 = 167379 n = 40

SIMPANGAN BAKU DATA KELOMPOK Untuk mencari simpangan baku bagi data dalam tabel distribusi frekuensi digunakan rumus: Dengan terlebih dulu mengisi tabel pembantu seperti ini: Kelas Interval fi x i x i 2 f i x i f i. x i 2 frekuensinilai tengah PangkatFrekuensi dua F i dikali nilai kelas interval dari x i nilai tengah tengah kuadrat (x i2 ) Σ --- ---

Carilah simpangan baku dari data berikut: Kelas Interval f i x i x i 2 f i x i f i x i 2 27-38 7 32,5 1056 227,5 7393,75 39-50 5 44,5 1980 222,5 9901,25 51-62 7 56,5 3192 395,5 22345,75 63-74 10 68,5 4692 685 46922,5 75-86 6 80,5 6480 483 38881,5 87-98 5 92,5 8556 462,5 42781,25 Σ 40 --- --- 2476 168226 n Σf i x i Σf i x i 2

KOEFISIEN VARIANS (KV) perbandingan antara simpangan baku dengan harga mean yang dinyatakan dengan persen (%). Gunanya untuk mengamati variasi data atau sebaran data dari meannya, artinya semakin kecil KV maka data semakin seragam (homogen), dan semakin besar KVnya maka datanya semakin heterogen. Rumusnya: KV s = koefisien variasi = simpangan baku = mean

Contoh: Hasil ujian dari kelas A dan B diperoleh data sbb: Kelas A Kelas B Mean = 75 = 85 Sd = 5,4 = 4,2 Berapakah KV dari masing-masing kelas? Kelas A: KV = (5,4/75) x 100% = 7,2 % Kelas B: KV = (4,2/85) x 100% = 4,94 %