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

dokumen-dokumen yang mirip
OUTLINE BAGIAN I Statistik Deskriptif

Ukuran Simpangan/Penyebaran

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

Ilmu Komunikasi Marketing Communication & Advertising

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

UKURAN PEMUSATAN DATA STATISTIK

Statistik Deskriptif Ukuran Dispersi

UKURAN PENYEBARAN DATA

PENGUKURAN DESKRIPTIF

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

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

Pengukuran Deskriptif

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

PENGUKURAN VARIANS DAN SIMPANGAN BAKU

Statistika & Probabilitas

By : Hanung N. Prasetyo

Pengukuran Deskriptif. Debrina Puspita Andriani /

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

BAB 3: NILAI RINGKASAN DATA

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

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

Statistika untuk Ekonomi dan Keuangan Modern Edisi 3, Buku 1 SUHARYADI PURWANTO S.K

UKURAN PENYEBARAN DATA

Ukuran Dispersi (Variasi, atau Penyimpangan) untuk Data Tunggal

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

UKURAN TENGAH DAN UKURAN DISPERSI

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

UKURAN PENYEBARAN DATA

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA

MATERI STATISTIK. Genrawan Hoendarto

Probabilitas dan Statistika Analisis Data Lanjut. Adam Hendra Brata

UKURAN LOKASI DAN VARIANSI MEAN:

CIRI-CIRI DISTRIBUSI NORMAL

BAB I PENDAHULUAN 1.1 LATAR BELAKANG

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

Statistik Deskriptif. Statistik Farmasi 2015

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

PERTEMUAN 2 STATISTIKA DASAR MAT 130

STATISTIK. Rahma Faelasofi

BAB IV DISPERSI DATA

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

dapat digunakan formulasi sebagai berikut : Letak Letak Letak

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

FAKULTAS KEGURUAN DAN ILMU PENDIDIKIAN UNIVERSITAS SWADAYA GUNUNG JATI CIREBON

STATISTIK. Materi Pertemuan V Ukuran Dispersi (Penyebaran)

By Syarifah Hikmah JS. MK Statistika (MAM 4137)

STATISTIKA 3 UKURAN PENYEBARAN

BESARAN STATISTIK (UKURAN TENGAH DAN UKURAN

MODUL MATEMATIKA SMA IPA Kelas 11

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.

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

Distribusi Frekuensi dan Statistik Deskriptif Lainnya

BAB III UKURAN TENGAH DAN DISPERSI

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

BAB 1 PENDAHULUAN. Universitas Sumatera Utara

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

UKURAN DISPERSI (SEBARAN)DATA

TEORI PENDUGAAN STATISTIK. Oleh : Riandy Syarif

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

DISTRIBUSI PROBABILITAS NORMAL

C. Ukuran Letak dan Ukuran Penyebaran Data

PENYAJIAN DATA. Cara Penyajian Data meliputi :

Pertemuan ke Nilai Harapan (Mean atau Rata rata) dan Varians Distribusi Kontinu

SATUAN ACARA PERKULIAHAN

Pengukuran Kesehatan

KWARTIL, DESIL DAN PERSENTIL

UKURAN PEMUSATAN DATA

1.0 Distribusi Frekuensi dan Tabel Silang

Pengumpulan & Penyajian Data

Sufyani Prabawanto Bahan Belajar Mandiri 4. Pendahuluan

RANCANGAN AKTIVITAS TUTORIAL (RAT)

Pengantar Statistik. Nanang Erma Gunawan

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

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

UKURAN SIMPANGAN DAN UKURAN VARIASI. Ukuran Simpangan

TUGAS MANAJEMEN DATA MAKALAH ANALISIS DATA KUANTITATIF

MENGHITUNG NILAI RATA-RATA SUATU DISTRIBUSI DATA

Pengertian Statistika (1) Statistika: Ilmu mengumpulkan, menata, menyajikan, menganalisis, dan menginterprestasikan data menjadi informasi untuk

UKURAN NILAI SENTRAL&UKURAN PENYEBARAN. Tita Talitha, MT

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

2. Hasil pengukuran panjang suatu benda 50,23 m. Salah mutlaknya adalah. a. 0,1 m b. 0,05 m c. 0,01 m d. 0,005 m e. 0,001 m

Distribusi Normal, Skewness dan Qurtosis

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

BAB I PENDAHULUAN. Universitas Sumatera Utara

STATISTIKA 4 UKURAN LETAK

UKURAN PENYEBARAN DATA

OUT LINE. Distribusi Probabilitas Normal. Pengertian Distribusi Probabilitas Normal. Distribusi Probabilitas Normal Standar

(ESTIMASI/ PENAKSIRAN)

REVIEW BIOSTATISTIK DESKRIPTIF

Kenapa Data Harus Diringkas?

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

STATISTIKA MATEMATIKA KELAS XI MIA

BAB I PENDAHULUAN. Nilai ujian statistik 5 mahasiswa kelas A adalah 71,75,79,77,73 Nilai ujian statistik 5 mahasiswa kelas B adalah 45,60, 90,85,95

2. Jika a = 2, b = 3 maka nilai dari a 2 x (ab) 3 adalah. a 3 b 2 a. 3 b. 6 c. 12 d. 18 e. 24

STATISTIKA DESKRIPTIF Dosen:

Kuliah 4. Ukuran Penyebaran Data

Penyimpulan data numerik & kategorik. Elsa Roselina Dewi Gayatri

Statistika Ekonomi UT ESPA 4123

PROGRAM STUDI AGRIBISNIS HORTIKULTURA

Hubungan antara variabel-variabel dalam contoh tersebut dapat dinyatakan dalam bentuk persamaan matematis yang disebut persamaan regresi.

Transkripsi:

UKURAN PENYEBARAN 1

Bab 4 PENGANTAR Ukuran Penyebaran Suatu ukuran baik parameter atau statistik untuk mengetahui seberapa besar penyimpangan data dengan nilai rata-rata hitungnya. Ukuran penyebaran membantu mengetahui sejauh mana suatu nilai menyebar dari nilai tengahnya, semakin kecil semakin besar. 2

PENGGUNAAN UKURAN PENYEBARAN Rata-rata bunga bank 11,43% per tahun, namun kisaran bunga antar bank dari 7,5% - 12,75% Rata-rata inflasi Indonesia 1995-2001 sebesar 18,2% dengan kisaran antara 6% - 78% Harga rata-rata saham Rp 470 per lembar, namun kisaran saham sangat besar dari Rp 50 - Rp 62.500 per lembar 3

BEBERAPA BENTUK UKURAN PENYEBARAN 1. Rata-rata sama, penyebaran berbeda 10 8 6 4 2 0 2 3 4.6 5 6 Kinerja Karyawan Bogor Kinerja Karyawan Tangerang 4

BEBERAPA BENTUK UKURAN PENYEBARAN 2. Rata-rata berbeda dengan penyebaran berbeda 3. Rata-rata berbeda dengan penyebaran sama 10 10 9 8 8 7 6 5 4 3 2 1 0 2 3 4.6 5 6 Kinerja Karyawan B o go r Kinerja Karyawan T angerang 6 4 2 0 2 3 4 5 6 7 Kinerja Karyawan Bogor Kinerja Karyawan Tangerang 5

RANGE Definisi: Nilai terbesar dikurang nilai terkecil. Contoh: Nilai Negara Maju Negara Industri Baru Negara Asean Indonesia Tertinggi 3,2 7,6 7,1 8,2 Terendah 2,0-1,5-9,4-13,7 Range/Jarak Keterangan Range/Jarak 6

DEVIASI RATA-RATA (Simpangan Rata rata) Definisi: Rata-rata hitung dari nilai mutlak deviasi antara nilai data pengamatan dengan rata-rata hitungnya. Rumus: MD = ( X X )/n 7

DEVIASI RATA-RATA MD = ( X X )/n X X Tahun X Nilai Mutlak 1994 7,5 4,2 4,2 1995 8,2 4,9 1996 7,8 4,5 1997 4,9 1,6 1998-13,7-17,0 1999 4,8 1,5 2000 3,5 0,2 2001 3,2-0,1 4,9 4,5 1,6 17,0 1,5 0,2 0,1 Jumlah Rata-rata 26,4 34 3,3 4,25 8

VARIANS Definisi: Rata-rata hitung dari deviasi kuadrat setiap data terhadap rata-rata hitungnya. Rumus: σ 2 = (X µ) 2 /N 9

VARIANS σ 2 = (X µ) 2 /N Tahun X X µ (X µ) 2 1994 7,5 4,2 17,64 1995 8,2 4,9 24,01 1996 7,8 4,5 20,25 1997 4,9 1,6 2,56 1998-13,7-17,0 289,00 1999 4,8 1,5 2,25 2000 3,5 0,2 0,04 2001 3,2-0,1 0,01 Jumlah 26,4 355,76 Rata-rata 3,32 44,47 10

Untuk sampel, varians didapat dari perhitungan berikut : Data tidak berkelompok : S 2 = S 2 = Data berkelompok = S 2 = 11

Contoh penerapan pada data tidak berkelompok ada data sebagai berikut : 6, 7, 8, 9, 9,10 Penyelesaiannya : Xi Xi 2 6 7 8 9 9 10 2,16 2 = 4,6 1,16 2 = 1,3 0,16 2 = 0,02 0,84 2 = 0,7 0,84 2 = 0,7 1,84 2 = 36 49 64 81 81 100 S 2 = S 2 = ( xi x) n 1 2 n xi (2xi) n( n 1) 2 2 10,62 = = 2, 12 5 = 6,441 (49) 6(6 1) 2 246,6 2401 = 30 S 2 = 65/30 = 2,16 12

Contoh data berkelompok Interval f Xi (Xi X) 2 f.(xi X) 2 5 9 6 7 83,3 499,8 10 14 11 12 17,05 187,55 15 19 17 17 0,75 12,75 20 24 9 22 34,4 309,6 25 29 3 27 118,5 354,45 <46 :85 : 1364,15 S 2 f ( xi x) = n 1 2 1364,15 1364,15 = = = 80, 32 46 1 45 fi. xi 742 x = 16,13 = = 16,13 n 46 13

Contoh perhitungan lainnya : Interval F Xi 2 X.fi.x 2 Fi.xi 1 5 9 6 7 49 294 42 10 14 11 12 144 1584 132 15 19 17 17 289 4913 289 20 24 9 22 484 4356 198 25 29 3 27 729 2187 81 : 85 : 1965 : 13334 > 42 X =. fi. Xi n = 742 46 = 16,13 S 2 2 n. fi. Xi (. fi. Xi) = n( n 1) 2 = = 46.13334 (742) 46(46 1) 613364 550564 46(45) 2 62800 = = 30, 33 2070 14

STANDAR DEVIASI Definisi: Akar kuadrat dari varians dan menunjukkan standar penyimpangan data terhadap nilai rata-ratanya. Rumus: σ = ( X - µ) 2 N Simpangan baku/standar Deviasi ( s) = Contoh: Jika varians = 44,47, maka standar deviasinya adalah: 6,67 2 S 15

UKURAN PENYEBARAN DATA BERKELOMPOK Definisi Range: Selisih antara batas atas dari kelas tertinggi dengan batas bawah dari kelas terendah. Contoh: Range = 878-160=718 Kelas ke- Interval Jumlah Frekuensi (F) 1 160-303 2 2 304-447 5 3 448-591 9 4 592-735 3 5 736-878 1 16

DEVIASI RATA-RATA Interval Titik Tengah (X) f fx X X f X X 160-303 231,5 2 463 259,2 518,4 x = n 9813,5 20 i i= 1 = = n fx 490,7 304-447 375,5 5 1877,5 115,2 576,0 RUMUS MD = f X X n 448-591 519,5 9 4675,5 28,8 259,2 592-735 663,5 3 1990,5 172,8 518,4 MD =2188,3/20=109,415 736-878 807,0 1 807 316,3 316,3 17

VARIANS DAN STANDAR DEVIASI DATA BERKELOMPOK Varians Rata-rata hitung deviasi kuadrat setiap data terhadap rata-rata hitungnya RUMUS: σ 2 = f( X - µ) 2 N Standar Deviasi Akar kuadrat dari varians dan menunjukkan standar penyimpangan data terhadap nilai rata-ratanya. RUMUS: σ = f( X - µ) 2 N 18

CONTOH Varians : S 2 = f(x µ) 2 n-1 Standar Deviasi: S = f(x µ ) 2 = S 2 n-1 19

UKURAN PENYEBARAN RELATIF Koefisien Variasi Koefisien variasi merupakan suatu ukuran variansi yang dapat digunakan untuk membandingkan suatu distribusi data yang mempunyai satuan yang berbeda. Kalau kita membandingkan berbagai variansi atau dua variabel yang mempunyai satuan yang berbeda maka tidak dapat dilakukan dengan menghitung ukuran penyebaran yang sifatnya absolut. Sebagai contoh pada suatu pengukuran tinggi badan mahasiswa diperoleh rerata 165 cm dengan standar deviasi 2,5 cm dan hasil penimbangan diperoleh rerata berat badanya adalah 56 kg dengan standar deviasi 1,2 kg. Dari hasil pengamatan ini kita tidak bisa menyimpulkan bahwa tinggi badan mahasiswa lebih bervariasi bila dibandingkan dengan berat badannya. 20

UKURAN PENYEBARAN RELATIF Koefisien Variasi RUMUS: KV = (S / X) x 100% Contoh: Dalam contoh kasus diatas maka : KV tinggi badan adalah 1,5 % KV berat badan adalah 2,14 % Maka dapat disimpulkan bahwa data berat badan lebih bervariasi bila dibandingkan dengan tinggi badan. 21

UKURAN PENYEBARAN LAINNYA a. Range Inter Kuartil RUMUS= Kuartil ke-3 Kuartil ke-1 atau K3 K1 b. Deviasi Kuartil RUMUS = (K3-K1)/2 c. Jarak Persentil RUMUS = P90 P10 22

UKURAN KECONDONGAN Kurva Simetris Kurva Condong Positif Kurva Condong Negatif Rumus Kecondongan ( Karl Pearson): Sk = µ - Mo atau Sk = 3(µ - Md) σ σ 23

Perhitungan lainnya b. Metode Bowley : Sk = (k3-k2)-(k2-k1) (k3-k2) + (k2-k1) Simetri : k3 k2 = k2 k1 Positif : k3 k2 > k2 k1 Negatif : k3 k2 < k2 k1 24

UKURAN KERUNCINGAN BENTUK KERUNCINGAN Keruncingan Kurva Platy kurtic Leptokurtic Mesokurtic 25

Rumus Keruncingan: Koefisien Kurtosis persentil ( k ) K = P Sk 90 P 10 = 1 2 P ( K K ) 90 3 P 10 1 K = 0,263 Distribusi normal. 26

MENGGUNAKAN MS EXCEL Langkah- langkah: A. Masukkan data ke dalam sheet MS Excel, misalnya di kolom A baris 2 sampai 9. B. Lakukan operasi dengan formula @stdev(a2:a9) di kolom a baris ke-10, dan tekan enter. Hasil standar deviasi akan muncul pada sel tersebut. 27

28

TERIMA KASIH 29