PENGUKURAN DESKRIPTIF

dokumen-dokumen yang mirip
Pengukuran Deskriptif

Pengukuran Deskriptif. Debrina Puspita Andriani /

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

dapat digunakan formulasi sebagai berikut : Letak Letak Letak

Statistik Deskriptif. Statistik Farmasi 2015

C. Ukuran Letak dan Ukuran Penyebaran Data

Pengumpulan & Penyajian Data

UKURAN TENGAH DAN UKURAN DISPERSI

STATISTIKA 3 UKURAN PENYEBARAN

UKURAN PEMUSATAN DATA STATISTIK

Probabilitas dan Statistika Analisis Data Lanjut. Adam Hendra Brata

STATISTIKA: UKURAN LOKASI DATA. Tujuan Pembelajaran

KWARTIL, DESIL DAN PERSENTIL

MENGHITUNG NILAI RATA-RATA SUATU DISTRIBUSI DATA

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

FAKULTAS KEGURUAN DAN ILMU PENDIDIKAN UNIVERSITAS SRIWIJAYA

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

BESARAN STATISTIK (UKURAN TENGAH DAN UKURAN

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

LEMBAR AKTIVITAS SISWA STATISTIKA 2 B. PENYAJIAN DATA

MINGGU KE- III: UKURAN NILAI SENTRAL

UKURAN DISPERSI (SEBARAN)DATA

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

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

BAB V UKURAN LETAK. Statistika-Handout 5 26

By : Hanung N. Prasetyo

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

STATISTIKA. SAMPOERNO, M.Pd. SMA mantan RSBI

UKURAN PENYEBARAN DATA

MODUL MATEMATIKA SMA IPA Kelas 11

UKURAN PENYEBARAN DATA

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

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.

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

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

UKURAN-UKURAN NILAI PUSAT

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

UKURAN LOKASI DAN VARIANSI MEAN:

Metode Penelitian Kuantitatif Aswad Analisis Deskriptif

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

REVIEW BIOSTATISTIK DESKRIPTIF

UKURAN NILAI SENTRAL&UKURAN PENYEBARAN. Tita Talitha, MT

PENGUKURAN VARIANS DAN SIMPANGAN BAKU

By Syarifah Hikmah JS. MK Statistika (MAM 4137)

BAB III UKURAN TENGAH DAN DISPERSI

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

RANCANGAN AKTIVITAS TUTORIAL (RAT)

STATISTIKA. Standar kompetensi : Menggunakan aturan statistika, kaidah, pencacahan, dan sifatsifat peluang dalam pemecahan masalah

Statistika & Probabilitas

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

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

STATISTIKA 4 UKURAN LETAK

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

1.0 Distribusi Frekuensi dan Tabel Silang

Antiremed Kelas 11 Matematika

UKURAN PEMUSATAN DATA

STATISTIK. Rahma Faelasofi

STATISTIKA MATEMATIKA KELAS XI MIA

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.

UKURAN PEMUSATAN : MEAN, MEDIAN, MODUS

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

PERTEMUAN 2 STATISTIKA DASAR MAT 130

STATISTIKA 1. A. Ukuran Pemusatan Data 11/16/2015. Peta Konsep. A. Ukuran Pemusatan Data

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

MATERI W11A S T A T I S T I K A. KELAS X, SEMESTER 2. A. UKURAN PEMUSATAN DATA

Pengantar Statistik. Nanang Erma Gunawan

Kenapa Data Harus Diringkas?

Gejala Pusat - Statistika

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

SATUAN ACARA PERKULIAHAN

SATUAN ACARA TUTORIAL (SAT) Tutorial ke : 1 Kode/ Nama Mata Kuliah : PAMA 3225 / Statistika Dasar

7.1 ISTILAH-ISTILAH DALAM STATISTIKA A.

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

Materi W11a S T A T I S T I K A. Kelas X, Semester 2. A. Ukuran Pemusatan Data.

Ukuran Nilai Sentral

STATISTIKA DESKRIPTIF. Tendensi Sentral & Ukuran Dispersi

BAB IV DISPERSI DATA

Setelah mempelajari bahan ajar ini diharapkan Anda dapat:

SOAL STATISTIKA KELAS XI Oleh: Erni Kundiarsih

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

TUGAS MANAJEMEN DATA MAKALAH ANALISIS DATA KUANTITATIF

Antiremed Kelas 11 Matematika

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

Statistika Pendidikan

STATISTIKA. A Pengertian Statistik dan Statistika. B Populasi dan Sampel. C Pengertian Data PENGERTIAN STATISTIKA, POPULASI, DAN SAMPEL

PENYAJIAN DATA. Cara Penyajian Data meliputi :

Statistik Deskriptif: Central Tendency & Variation

BAB V PENUTUP 5.1 Kesimpulan

Statistik Deskriptif Ukuran Dispersi

Nama Penulis Abstrak/Ringkasan. Pendahuluan. Lisensi Dokumen:

Pengukuran Statistik Deskriptif UKURAN PUSAT, UKURAN VARIASI DAN UKURAN POSISI

PENGERTIAN STATISTIK. Tim Dosen Mata Kuliah Statistika Pendidikan 1. Rudi Susilana, M.Si. 2. Riche Cynthia Johan, S.Pd., M.Si. 3. Dian Andayani, S.Pd.

STATISTIK 1. PENDAHULUAN

Ledhyane Ika Harlyan Jurusan Pemanfaatan Sumberdaya Perikanan & Kelautan Universitas Brawijaya 2013

STATISTIK DAN STATISTIKA

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

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

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

BAB 4 UKURAN TENDENSI SENTRAL

Transkripsi:

PENGUKURAN DESKRIPTIF STATISTIK INDUSTRI I Jurusan Teknik Industri Universitas Brawijaya Malang 1

PENGUKURAN DESKRIPTIF Suatu pengukuran yang bertujuan untuk memberikan gambaran tentang data yang diperoleh Jurusan Teknik Industri Universitas Brawijaya Malang 2

UKURAN PEMUSATAN DATA Jurusan Teknik Industri Universitas Brawijaya Malang 3

UKURAN PEMUSATAN DATA Suatu nilai yang mewakili semua nilai observasi dalam suatu data dan dianggap sebagai gambaran dari kondisi suatu data. Beberapa macam ukuran pemusatan data: Rata-rata hitung (Mean) Median Modus Kuartil Desil Persentil Jurusan Teknik Industri Universitas Brawijaya Malang 4

Rata rata Hitung ( Mean ) Nilai khas yang mewakili sifat tengah atau posisi pusat dari sekumpulan data Contoh : Tentukan nilai rata-rata dari data: 2,3,4,5,6 x 2 3 4 5 5 6 4 Jurusan Teknik Industri Universitas Brawijaya Malang 5

Data berbobot Contoh : Berat paket yang diterima oleh suatu perusahaan selama 1 minggu tercatat seperti pada tabel disamping ini. Rata-rata berat paket dalam minggu tersebut adalah Berat (kg) x 5 6 7 8 Frekuensi f. x f 6 8 12 4 Jurusan Teknik Industri Universitas Brawijaya Malang

Jawab: Berat (kg) X 5 6 7 8 Frekuensi F 6 8 12 4 F. X 30 48 84 32 x = = = 6,47 f.x f 194 30 Jumlah 30 194 Jadi rata-rata berat paket = 6,47 kg Jurusan Teknik Industri Universitas Brawijaya Malang

Data kelompok Cara I: f. x x f Contoh : Tentukan mean nilai tes Matematika 20 orang siswa yang disajikan pada tabel disamping ini! x = Nilai tengah Nilai Frekuensi 3-4 2 5-6 4 7-8 8 9-10 6 Jumlah 20 Jurusan Teknik Industri Universitas Brawijaya Malang

Jawab : Nilai Frekuensi x F. x 3-4 2 3,5 7 5-6 4 5,5 22 7-8 8 7,5 60 9-10 6 9,5 57 Jumlah 20 146 x = 146 20 = 7,3 Jurusan Teknik Industri Universitas Brawijaya Malang

Cara II: x x 0 f.d f x o = rata-rata sementara, d = x - x o x = nilai tengah Contoh : Jika rata-rata sementara pada tabel adalah 67, maka nilai rata-rata data tersebut adalah.. Nilai f x 55-59 60-64 65-69 70-74 75-79 4 10 17 14 5 57 62 67 72 77 Jumlah 50 Jurusan Teknik Industri Universitas Brawijaya Malang

Jawab : Nilai f x d f. d 55-59 60-64 65-69 70-74 75-79 4 10 17 14 5 57 62 67 72 77-10 - 5 0 5 10-40 - 50 0 70 50 Jumlah 50 30 = 67 + 30 50 = 67,6 Jurusan Teknik Industri Universitas Brawijaya Malang 11

Median bilangan yang ditengah-tengah setelah bilangan-bilangan itu diurutkan dari yang terkecil sampai yang terbesar. a. Data tunggal Jika n ganjil Letak Me = data ke- Jika n genap ( n 1) 2 Letak Me = ½ ( X n/2 + X n/2 + 1 ) Jurusan Teknik Industri Universitas Brawijaya Malang

Contoh : Nilai ulangan Mata Pelajaran Matematika dari 12 siswa adalah sebagai berikut: 6,8,5,7,6,8,5,9,6,6,8,7. Tentukan median dari data tersebut! Jawab : Data diurutkan : 5,5,6,6,6,6,7,7,8,8,8,9 jumlah data ( n ) = 12 ( genap ) Letak Me = data ke ½ ( X 6 + X 7 ) = ½ ( 6 + 7 ) = 6,5 Jurusan Teknik Industri Universitas Brawijaya Malang

Dengan: Data berkelompok Li = tepi bawah dari kelas median n = banyaknya data Median = L i + (f)l = jumlah frekuensi seluruh kelas yang lebih rendah dari kelas median fmedian = frekuensi kelas median c = lebar interval kelas median n 2 f l f median c Jurusan Teknik Industri Universitas Brawijaya Malang 14

Contoh Pengujian tegangan rusak (Breaking stress) pada suatu logam Breaking stress (kn/m2) Jumlah (f) 900 999 4 1000 1099 19 1100 1199 29 1200 1299 28 1300 1399 13 1400 1499 7 Total (N) 100 Median = L i + n 2 f l f median c = 1099,5 + 100 2 23 29 99 = 1191,7 Jurusan Teknik Industri Universitas Brawijaya Malang 15

Modus bilangan yang paling sering muncul atau nilai yang memiliki frekuensi terbanyak. Data tunggal / berbobot Contoh : Tentukan modus dari masing-masing kumpulan bilangan di bawah ini: a. 5,3,5,7,5 c. 2,5,6,3,7,9,8 b. 4,3,3,4,4,7,6,8,7,7 d. 2,2,3,3,5,4,4,6,7 Jurusan Teknik Industri Universitas Brawijaya Malang 16

Jawab : a. Modus data tersebut adalah 5 b. Modus data tersebut adalah 4 dan 7 c. Modus data tersebut tidak ada d. Modus data tersebut adalah 2,3,4 Jurusan Teknik Industri Universitas Brawijaya Malang 17

Data berkelompok Modus = L i + 1 1 + 2 Dengan: Li = tepi bawah dari kelas modus 1 = selisih frekuensi kelas modus dengan kelas sebelumnya 2 = selisih frekuensi kelas modus dengan kelas sesudahnya c = lebar interval kelas modus c Jurusan Teknik Industri Universitas Brawijaya Malang 18

Contoh Pengujian tegangan rusak (Breaking stress) pada suatu logam Breaking stress (kn/m2) Jumlah (f) 900 999 4 1000 1099 19 1100 1199 29 1200 1299 28 1300 1399 13 1400 1499 7 Total (N) 100 Modus = L i + 1 1 + 2 c = 1099,5 + 10 10+1 99 = 1189,5 Jurusan Teknik Industri Universitas Brawijaya Malang 19

Contoh Distribusi frekuensi hasil produksi setrika listrik (dalam buah) selama 100 hari yang diproduksi adalah: Hasil Produksi Frekuensi Tepi Kelas Frekuensi Kumulatif 20-34 8 19,5 8 35-49 24 34.5 32 50-64 27 49,5 59 65 79 20 64,5 79 80 94 8 79,5 87 95 109 8 94,5 95 110 124 4 109,5 99 125-139 1 124,5 100 Jurusan Teknik Industri Universitas Brawijaya Malang 20

Kuartil (Quartile) Kelompok data yang telah diurutkan kemudian dibagi menjadi 4 (empat) bagian sama banyak Data tidak berkelompok Q i Nilai ke - i n 1 4, i 1, 2, 3 Data berkelompok Q i in F L 4 0 c, i 1, f 2, 3 F: jumlah frekuensi semua kelas sebelum kelas kuartil L0 : tepi bawah kelas kuartil c : panjang interval kelas n : jumlah semua frekuensi f : frekuensi kelas kuartil Jurusan Teknik Industri Universitas Brawijaya Malang 21

Contoh Untuk contoh soal pengujian tegangan rusak pada suatu logam; tentukan Q1, Q2, Q3 Jurusan Teknik Industri Universitas Brawijaya Malang 22

Desil Kelompok data yang telah diurutkan dibagi menjadi 10 (sepuluh) bagian sama banyak Data tidak berkelompok Data berkelompok D i D i Nilai ke - i n 1 10 in F L 10 0 c, i 1, f, i 1, 2, 2, 3,...,9 3,...,9 F: jumlah frekuensi semua kelas sebelum kelas desil ke-i L0 : tepi bawah kelas desil ke-i c : panjang interval kelas desil ke-i n : jumlah semua frekuensi f : frekuensi kelas desil ke-i Jurusan Teknik Industri Universitas Brawijaya Malang 23

Contoh Untuk contoh soal pengujian tegangan rusak pada suatu logam;, tentukan D3, D7, dan D9 Jurusan Teknik Industri Universitas Brawijaya Malang 24

Persentil Kelompok data yang telah diurutkan dibagi menjadi 100 (seratus) bagian sama banyak Data tidak berkelompok in 1 P i Nilai ke - 100, i 1, 2, 3,...,99 Data berkelompok P i in F L 100 0 c, i 1, f 2, 3,...,99 F: jumlah frekuensi semua kelas sebelum kelas persentil ke-i L0 : tepi bawah kelas persentil ke-i c : panjang interval kelas persentil ke-i n : jumlah semua frekuensi f : frekuensi kelas persentil ke-i Jurusan Teknik Industri Universitas Brawijaya Malang 25

Contoh Untuk contoh soal pengujian tegangan rusak pada suatu logam; tentukan P25 dan P75 Jurusan Teknik Industri Universitas Brawijaya Malang 26

UKURAN DISPERSI Ukuran Penyebaran Data Jurusan Teknik Industri Universitas Brawijaya Malang 27

Pengertian Dispersi Ukuran yang menyatakan seberapa jauh penyimpangan nilainilai data dari nilai-nilai pusatnya Ukuran yang menyatakan seberapa banyak nilai-nilai data yang berbeda dengan nilai-nilai pusatnya Dispersi serangkaian data akan lebih kecil bila nilai-nilai tersebut berkonsentrasi di sekitar rata-ratanya, dan sebaliknya Jurusan Teknik Industri Universitas Brawijaya Malang 28

Ukuran Dispersi RENTANG (Range) SIMPANGAN RATA-RATA (Mean Deviasi) SIMPANGAN BAKU (Standard Deviation) VARIANSI (Variance) Jurusan Teknik Industri Universitas Brawijaya Malang 29

Rentang/Range Rentang (range) : selisih bilangan terbesar dengan bilangan terkecil. Sebaran merupakan ukuran penyebaran yang sangat kasar, sebab hanya bersangkutan dengan bilangan terbesar dan terkecil. Contoh : X = 55 A : 100 90 80 70 60 50 40 30 20 10 B : 100 100 100 100 100 10 10 10 10 10 C : 100 100 100 90 80 30 20 10 10 10 r = 100 10 = 90 Rata-rata Jurusan Teknik Industri Universitas Brawijaya Malang 30

Simpangan Rata-rata : nilai rata-rata dari harga mutlak semua simpangan terhadap rata-rata (mean) kelompoknya Simpangan Rata-rata Data Tunggal Kelompok A Kelompok B Nilai X X - X X X Nilai X X - X X X 100 45 45 100 45 45 90 35 35 100 45 45 Rata-rata 80 25 25 70 15 15 60 5 5 50-5 5 40-15 15 30-25 25 20-35 35 10-45 45 Jumlah 0 250 DR = 250 = 25 10 100 45 45 90 35 35 80 25 25 30-25 25 20-35 35 10-45 45 10-45 45 10-45 45 Jumlah 0 390 DR = 390 = 39 10 Rata-rata DR = n Xi X Σ n i=1 Makin besar simpangan,makin besar nilai deviasi rata-rata Jurusan Teknik Industri Universitas Brawijaya Malang 31

Simpangan Rata-rata Data Berkelompok SR f = Simpangan rata-rata = frekuensi = titik tengah = rata-rata Jurusan Teknik Industri Universitas Brawijaya Malang 32

Simpangan Rata-rata Data Berkelompok Contoh Jadi, rata-rata nilai statistik 70 orang mahasiswa sebesar 77,64 dengan simpangan rata-rata 5,5 Jurusan Teknik Industri Universitas Brawijaya Malang 33

Varians & Deviasi Standar Varians : penyebaran berdasarkan jumlah kuadrat simpangan bilangan-bilangan terhadap rata-ratanya; melihat ketidaksamaan sekelompok data Deviasi Standar : penyebaran berdasarkan akar dari varians; menunjukkan keragaman kelompok data Jurusan Teknik Industri Universitas Brawijaya Malang 34

Varians & Deviasi Standar Sampel Kecil (n < 30) Varians Sampel Kecil s 2 = n (Xi X) Σ 2 n-1 i=1 Deviasi Standar Sampel Kecil s = n (Xi X) Σ 2 i=1 n-1 Kelompok A Nilai X X -X (X X) 2 100 45 2025 90 35 1225 80 25 625 70 15 225 60 5 25 50-5 25 40-15 225 30-25 625 20-35 1225 10-45 2025 Jumlah 8250 s = 8250 9 Kelompok B Nilai X X -X (X X) 2 100 45 2025 100 45 2025 100 45 2025 90 35 1225 80 25 625 30-25 625 20-35 1225 10-45 2025 10-45 2025 10-45 2025 Jumlah 15850 = 30.28 s = 15850 9 = 41.97 Kesimpulan : Kelompok A : rata-rata = 55 ; DR = 25 ; s = 30.28 Kelompok B : rata-rata = 55 ; DR = 39 ; s = 41.97 Maka data kelompok B lebih tersebar daripada kelompok A Jurusan Teknik Industri Universitas Brawijaya Malang 35

Varians & Deviasi Standar Sampel Besar (n 30) Varians Sampel Besar s 2 = n (Xi X) Σ 2 n i=1 Deviasi Standar Sampel Besar s = n (Xi X) Σ 2 i=1 n Jurusan Teknik Industri Universitas Brawijaya Malang 36

Varians & Deviasi Standar Data Berkelompok Varians Sampel Kecil Varians Sampel Besar s 2 = n f(xi X) Σ 2 n-1 i=1 s 2 = n f(xi X) Σ 2 n i=1 Deviasi Standar Sampel Kecil Deviasi Standar Sampel Besar s = n f(xi X) Σ 2 i=1 n-1 s = n f(xi X) Σ 2 i=1 n Dimana Xi = titik tengah setiap kelas Jurusan Teknik Industri Universitas Brawijaya Malang 37

Contoh Tentukan variansi dan standar deviasi untuk data berkelompok berikut: Hasil Produksi Frekuensi 20-34 8 35-49 24 50-64 27 65 79 20 80 94 8 95 109 8 110 124 4 125-139 1 Jurusan Teknik Industri Universitas Brawijaya Malang 38