1) Leptokurtik Merupakan distribusi yang memiliki puncak relatif tinggi

dokumen-dokumen yang mirip
Gambar 3.1Single Channel Multiple Phase

BARISAN DAN DERET. U n = suku ke-n Contoh: Barisan bilangan asli, bilangan genap, bilangan ganjil, dan lain-lain.

BAB 7 MOMEN, KEMIRINGAN DAN KERUNCINGAN

Perluasan Uji Kruskal Wallis untuk Data Multivariat

Sinyal dan Sistem Waktu Diskrit ET 3005 Pengolahan Sinyal Waktu Diskrit EL 5155 Pengolahan Sinyal Waktu Diskrit

BAB II LANDASAN TEORI. gamma, fungsi likelihood, dan uji rasio likelihood. Misalkan dilakukan percobaan acak dengan ruang sampel C.

MASALAH DAN ALTERNATIF JAWABAN DALAM MATEMATIKA KOMBINATORIK. Masalah 1 Terdapat berapa carakah kita dapat memilih 2 baju dari 20 baju yang tersedia?

Deret Positif. Dengan demikian, S = 1: Kemudian untuk deret lain, misalkan L = : Maka

MODUL BARISAN DAN DERET

BAB 6 NOTASI SIGMA, BARISAN DAN DERET

MAKALAH TEOREMA BINOMIAL

Representasi sinyal dalam impuls

Deret Positif. Dengan demikian, S = 1: Kemudian untuk deret lain, misalkan L = : Maka

BAB V RANDOM VARIATE GENERATOR (PEMBANGKIT RANDOM VARIATE)

BAB III TAKSIRAN PROPORSI POPULASI JIKA TERJADI NONRESPON. Dalam bab ini akan dibahas penaksiran proporsi populasi jika terjadi

MACAM-MACAM TEKNIK MEMBILANG

BAB 2 LANDASAN TEORI

MODUL 1.03 DINAMIKA PROSES. Oleh : Ir. Tatang Kusmara, M.Eng

An = an. An 1 = An. h + an 1 An 2 = An 1. h + an 2... A2 = A3. h + a2 A1 = A2. h + a1 A0 = A1. h + a0. x + a 0. x = h a n. f(x) = 4x 3 + 2x 2 + x - 3

Penggunaan Transformasi z

IV. METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui ada tidaknya peningkatan

TEOREMA CAYLEY-HAMILTON SEBAGAI SALAH SATU METODE DALAM PENGHITUNGAN FUNGSI MATRIKS

PEMBUKTIAN SIFAT RUANG BANACH PADA D(K)

UNIVERSITAS INDONESIA META-ANALISIS UNTUK RELIABILITAS SUATU ALAT UKUR BERDASARKAN KOEFISIEN ALPHA CRONBACH SKRIPSI JANUARINA ANGGRIANI

BAB III METODOLOGI 3.1 Tempat dan Waktu Penelitian 3.2 Bahan dan Alat 3.3 Metode Pengumpulan Data Pembuatan plot contoh

MODUL BARISAN DAN DERET

An = an. An 1 = An. h + an 1 An 2 = An 1. h + an 2... A2 = A3. h + a2 A1 = A2. h + a1 A0 = A1. h + a0. x + a 0. x = h a n. f(x) = 4x 3 + 2x 2 + x - 3

PEMBAHASAN SOAL OSN MATEMATIKA SMP TINGKAT PROPINSI 2011 OLEH :SAIFUL ARIF, S.Pd (SMP NEGERI 2 MALANG)

BAB II LANDASAN TEORI. persamaan yang mengandung diferensial. Persamaan diferensial

Metode Perhitungan Grafik Dalam Geolistrik Tahanan Jenis Bumi Dengan Derajat Pendekatan Satu

Peluang Suatu Kejadian, Kaidah Penjumlahan, Peluang Bersyarat, Kaidah Perkalian dan Kaidah Baiyes

Bab 3 Metode Interpolasi

Bab 6: Analisa Spektrum

Sifat-sifat Fungsi Karakteristik dari Sebaran Geometrik

PENYELESAIAN PERSAMAAN DIFERENSIAL LANE-EMDEN MENGGUNAKAN METODE TRANSFORMASI DIFERENSIAL

Bab 16 Integral di Ruang-n

STUDI TENTANG PETA KENDALI p YANG DISTANDARISASI UNTUK PROSES PENDEK KUALITAS

STATISTIKA: UKURAN PENYEBARAN DATA. Tujuan Pembelajaran

Bab 5 Sinyal dan Sistem Waktu Diskrit. Oleh: Tri Budi Santoso Laboratorium Sinyal, EEPIS-ITS

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

Mata Kuliah : Matematika Diskrit Program Studi : Teknik Informatika Minggu ke : 5

BAB V UKURAN GEJALA PUSAT (TENDENSI CENTRAL)

STATISTICS. Hanung N. Prasetyo Week 11 TELKOM POLTECH/HANUNG NP

Mata Kuliah: Statistik Inferensial

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. membahas distribusi normal dan distribusi normal baku, penaksir takbias μ dan σ,

MENGUJI KEMAKNAAN SAMPEL TUNGGAL

REGRESI LINIER DAN KORELASI. Variabel bebas atau variabel prediktor -> variabel yang mudah didapat atau tersedia. Dapat dinyatakan

PENJADWALAN JOBS PADA SINGLE MACHINE DENGAN MEMINIMUMKAN VARIANS WAKTU PENYELESAIAN JOBS (Studi Kasus di P.T. XYZ )

BAB V ANALISA PEMECAHAN MASALAH

SIFAT ALJABAR BANACH KOMUTATIF DAN ELEMEN IDENTITAS PADA

Analisis regresi linear ganda bertujuan untuk mencari bentuk hubungan linear antara satu variabel terikat Y dan k variabel bebas X1, X2, X3,..., Xk.

BAB 2 LANDASAN TEORI. Statistika merupakan salah satu cabang penegtahuan yang paling banyak mendapatkan

Anova (analysis of varian)

SEBARAN t dan SEBARAN F

IV. METODE PENELITIAN

Distribusi Pendekatan (Limiting Distributions)

A. Pengertian Hipotesis

III. METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di SMA Negeri 1 Way Jepara Kabupaten Lampung Timur

Mengkaji Perbedaan Diagonalisasi Matriks Atas Field dan Matriks Atas Ring Komutatif

3. Integral (3) (Integral Tentu)

Pertemuan Ke-11. Teknik Analisis Komparasi (t-test)_m. Jainuri, M.Pd

I. DERET TAKHINGGA, DERET PANGKAT

III. METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di SMA Negeri 1 Way Jepara Kabupaten Lampung Timur

BAB 2 LANDASAN TEORI

Penyelesaian: Variables Entered/Removed a. a. Dependent Variable: Tulang b. All requested variables entered.

JENIS PENDUGAAN STATISTIK

UJI STATISTIK PENGARUH PERLAKUAN PERMUKAAN TERHADAP UMUR FATIK DENGAN DATA TERBATAS

PENGHALUSAN DERAU PADA PENERIMAAN SINYAL VIDEO TELEVISI BERWARNA MENGGUNAKAN METODE WAVELET

III. METODOLOGI PENELITIAN. Populasi dalam penelitian ini adalah semua siswa kelas XI IPA SMA Negeri I

Modifikasi Statistik Uji-T pada Test Inferensia Mean Mereduksi Pengaruh Keasimetrikan Populasi Menggunakan Ekspansi Cornish-Fisher

Barisan Aritmetika dan deret aritmetika

REGRESI DAN KORELASI SEDERHANA

ANALISA PENGARUH PANJANG BELT CONVEYOR TERHADAP FREKUENSI REPAIR SEBELUM DAN SESUDAH MENGGUNAKAN LOCKING BOLT PADA SAMBUNGAN COLD SPLICING ABSTRAKSI

BAB 2 LANDASAN TEORI. lebar pita sinyal tersebut. Pada kebanyakan aplikasi, termasuk kamera digital video dan

BAB VIII MASALAH ESTIMASI SATU DAN DUA SAMPEL

Tugas Akhir (SI-40Z1) Evaluasi Perbandingan Konsep Desain Dinding Geser Tahan Gempa Berdasarkan SNI Beton Bab III Studi Kasus BAB III STUDI KASUS

Pendugaan Parameter. Debrina Puspita Andriani /

BAGAN KENDALI G UNTUK PENGENDALIAN VARIABILITAS PROSES MULTIVARIAT (Studi Kasus pada data cuaca di kota Makassar pada tahun 2003 sampai tahun 2012)

Aplikasi Sistem Orthonormal Di Ruang Hilbert Pada Deret Fourier

PENDUGA TERBAIK UNTUK DISTRIBUSI PARETO DENGAN MENGGUNAKAN TEOREMA BATAS BAWAH CRAMMER-RAO SKRIPSI

BAHAN AJAR DIKLAT GURU MATEMATIKA

BAB IV PEMBAHASAN DAN ANALISIS

Nama : INDRI SUCI RAHMAWATI NIM : ANALISIS REGRESI SESI 01 HAL

x x x1 x x,..., 2 x, 1

ESTIMASI. (PENDUGAAN STATISTIK) Ir. Tito Adi Dewanto

UKURAN PEMUSATAN UKURAN PENYEBARAN

Analisa Data Statistik. Ratih Setyaningrum, MT

METODE NUMERIK TKM4104. Kuliah ke-2 DERET TAYLOR DAN ANALISIS GALAT

Aproksimasi Terbaik dalam Ruang Metrik Konveks

MATEMATIKA BISNIS. OLEH: SRI NURMI LUBIS, S.Si GICI BUSSINESS SCHOOL BATAM

BAB III METODE PENELITIAN. penelitian yaitu PT. Sinar Gorontalo Berlian Motor, Jl. H. B Yassin no 28

Nama : INDRI SUCI RAHMAWATI NIM : ANALISIS REGRESI SESI 01 HAL

BAB II LANDASAN TEORI. matematika secara numerik dan menggunakan alat bantu komputer, yaitu:

Pedahulua Hipotesis: asumsi atau dugaa semetara megeai sesuatu hal. Ditutut utuk dilakuka pegeceka kebearaya. Jika asumsi atau dugaa dikhususka megeai

ESTIMASI. (PENDUGAAN STATISTIK) Ir. Tito Adi Dewanto. Statistika

Jurnal Ilmu Matematika dan Terapan Maret 2016 Volume 10 Nomor 1 Hal

adalah nilai-nilai yang mungkin diambil oleh parameter jika H

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN. Dalam melakukan penelitian, terlebih dahulu menentukan desain

Transkripsi:

Statisti Desriptif Keruciga atau Kurtosis Pegertia Kurtosis Peguura urtosis (peruciga) sebuah distribusi teoritis adaalaya diamaam peguura eses (excess) dari sebuah distribusi Sebearya urtosis bisa diaggap sebagai suatu distorsi dari urva ormal Keruciga atau urtosis adalah tigat etiggia puca atau eruciga dari sebuah distribusi yag biasaya diambil secara relatif terhadap suatu distribusi ormal Berdasara erucigaya, urva distribusi dapat dibedaa atas tiga macam, yaitu sebagai beriut: ) Leptourti Merupaa distribusi yag memilii puca relatif tiggi 2) Platiurti Merupaa distribusi yag memilii puca hampir medatar 3) Mesourti Merupaa distribusi yag memilii puca tida tiggi da tida medatar Bila distribusi merupaa distribusi simetris, maa distribusi mesourti diaggap sebagai distribusi ormal Pada urva simetris, jia sala tega lurus urva ormal ditari secara memajag da sala horisotalya dipersempit maa urvaya aa mejadi tigggi da rampig Sebaliya, jia sala tega lurusya diperpede da sala horisotal diperlebar, maa urvaya aa mejadi pede da melebar Leptourtis Mesourtis Platyurtis 8

Mome, Sewess Da Kurtosis Gambar 33 Betu urva distribusi mesourti, distribusi leptourti da platiurti Utu megetahui eruciga atau oefisie urtosis dilambaga dega α4 (alpha 4) Jia hasil perhituga oefisie eruciga diperoleh: ) Nilai lebih ecil dari 3, maa distribusiya adalah distribusi pletiurti 2) Nilai lebih besar dari 3, maa distribusiya adalah distribusi leptourti 3) Nilai yag sama dega 3, maa distribusiya adalah distribusi mesourti Pegura Kurtosis Tigat eruciga suatu urva distribusi dihitug dega memperguaa α4, yaitu momet coefficiet of urtosis yag rumusya sebagai beriut: (data tuggal) α 4 = M 4 S 4 = i (X i X ) 4 S 4 = (X X ) 4 s 4 36 Cotoh 34 Soal: Beriut dietahui uota Aggara beasiswa (dalam milyar rupiah) bagi 5 abupate wilayah utara Kalimata timur meliputi; Taa Tidug, Buluga, Nuua, Maliau, Berau da Taraa masig-masig adalah sebagai beriut 2, 3, 6, 8,, tetua tigat eruciga urva (urtosis) dari data tersebut! Peyelesaia soal X x x x x 30 5 i 2 6 9

Statisti Desriptif = ( ) = =3,66 Tabel 36 Peolog perhituga X ( 2 ) ( ) 2-4 6 256 3-3 9 8 6 0 0 0 8 2 4 6 5 25 625 Jumlah 0 54 978-4 = s 4 5 978 3,66 4 = 95,6 79,4 = Karea ilaiya,09 (lebih ecil dari 3) maa distribusiya adalah distribusi adalah distribusi platiurti Adapu jia data tersebut merupaa data yag berbetu elompo maa, rumus yag diguaa adalah sebagai beriut: α = M i = f i (M i X ) S S 37 Berdasar pada rumus 37 dapat disederhaaa perumusaya dega megguaa metode pegodea sehigga terbetu rumus sebagai beriut: 38 α 4 = i4 S 4 f i c i 4 4( f i c i 3 ) ( f i c i ) 20 6( f i c i 2 ) ( f i c i ) 2 3( f i c i ) 4

Mome, Sewess Da Kurtosis Cotoh 35 Soal: Berdasara data dari cotoh pada modal 40 populasi perusahaa sebelumya(cotoh 33), hituglah tigat eruciga urva dega megguaa Rumus 38 (Lihat juga cotoh sebelumya di atas) Peyelesaia soal: Kelas Xi f fxi c fc fc 2 fc 3 Fc 4 () (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) (9) 8 26 22 3 366-3 -9 27-9 243 27 35 3 5 655-2 -0 20-40 80 36 44 40 9 260 - -9 9-9 9 45 53 49 2 788 0 0 0 0 0 54 62 58 5 790 5 5 5 5 63 7 67 4 668 2 8 6 32 64 72 80 76 2 352 3 6 8 54 62 Jumlah 40 5879-9 95-39 563 α 4 = i4 S 4 f i c i 4 4( f i c i 3 ) ( f i c i ) 6( f i c i 2 ) ( f i c i ) 2 3( f i c i ) 4 =, ( ) ( ) ( ) ( )( ) ( ) - 2

Statisti Desriptif = 656 35433,68, ( ) ( ) ( )( ) ( ) - α 4 = 0,85 {4,075 4(0,29) + 6(0,20) 3(0,0020)} = 0,85 (4,075 0,876 + 0,72 0,00782,57 Kalau α4 > 3 dihasila urva leptourtis (merucig) α4 = 3 dihasila urva mesourtis (ormal) α4 < 3 dihasila urva platyurtis (medatar) Rumus yag lai megguaa Koefisie Kurtosis Persetil dilambaga dega K (appa) Utu distribusi ormal, ilai K = 0,263 Koefisie urtosis persetil, dirumusa: K = 2 (Q 3 Q ) P 90 P 0 39 Cotoh 36 Soal: Beriut ii disajia tabel freuesi dari tiggi 00 mahasiswa uiversitas XYZ ( Data reayasa) a) Tetua oefisie urtosis persetil (K)!, b)apaah distribusiya termasu distribusi ormal! Tabel 37 Tiggi Mahasiswa Uiversitas XYZ Tiggi (ichi) Freuesi (f) 60 62 5 63 65 8 66 68 42 69 7 27 22

Mome, Sewess Da Kurtosis 72 74 8 Peyelesaia soal: Kelas Q = elas e-3 = ( Kelas Q3 = elas e-4 = ( Kelas P0 = elas e-2 == ( Kelas P90 = elas e-4 = ( Koefisie urtosis persetil (K) adalah: = ( ( Karea ilai K = 0,25 (K < 0,263) maa distribusiya bua distribusi ormal 23

Statisti Desriptif 24