Statistik Deskriptif: Central Tendency & Variation

dokumen-dokumen yang mirip
Distribution. Contoh Kasus. Widya Rahmawati

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

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

Statistika & Probabilitas

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

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

BAB IV DISPERSI DATA

MENGHITUNG NILAI RATA-RATA SUATU DISTRIBUSI DATA

Statistik Deskriptif dengan Microsoft Office Excel

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

UKURAN NILAI SENTRAL&UKURAN PENYEBARAN. Tita Talitha, MT

BAB 8 ANALISIS STUDI DESKRIPTIF DAN DATA DASAR. Bab ini menjelaskan secara lebih mendalam jenis studi deskriptif

PENGUKURAN DESKRIPTIF

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

UKURAN PENYEBARAN DATA

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

Metode Penelitian Kuantitatif Aswad Analisis Deskriptif

BAB I PENDAHULUAN 1.1 LATAR BELAKANG

Langkah-Langkah Perhitungan Berikut diberikan data penjualan mobil Bima selama tahun 2000:

Statistik Bisnis 1. Week 5 Variation, Shape and Exploring Numerical Data

UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH PAREPARE Parepare, 2009

Pengukuran Deskriptif

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

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA

CIRI-CIRI DISTRIBUSI NORMAL

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

UNIVERSITAS NEGERI MALANG FAKULTAS ILMU KEOLAHRAGAAN JURUSAN ILMU KESEHATAN MASYARAKAT

By : Hanung N. Prasetyo

TUGAS MAKALAH STATISTIKA DESKRIPTIF UKURAN PENYEBARAN DATA (KEMIRINGAN DAN KERUNCINGAN) MAKALAH

STATISTIK. Rahma Faelasofi

Pengukuran Deskriptif. Debrina Puspita Andriani /

Studi Deskriptif dan Analisis Data Dasar

Kuliah 4. Ukuran Penyebaran Data

statistika untuk penelitian

1.0 Distribusi Frekuensi dan Tabel Silang

UKURAN PENYEBARAN DATA

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB V HASIL DAN PEMBAHASAN

MATERI STATISTIK. Genrawan Hoendarto

BAB 3: NILAI RINGKASAN DATA

BAB I PENDAHULUAN. TNR 12 SPACE 2.0 BEFORE AFTER 0 MARGIN 3,4,3,3 KERTAS A4 TULISAN INGGRIS ITALIC 1.2 Rumusan Masalah

UKURAN PENYEBARAN DATA

OUTLINE BAGIAN I Statistik Deskriptif

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

Masalah Penyebaran data. Riana Nurhayati

FAKULTAS KEGURUAN DAN ILMU PENDIDIKIAN UNIVERSITAS SWADAYA GUNUNG JATI CIREBON

BAB IV HASIL PENELITIAN

Pengantar Statistik. Nanang Erma Gunawan

Statistik Deskriptif. Statistik Farmasi 2015

STATISTIKA DESKRIPTIF

BAB I PENDAHULUAN. Universitas Sumatera Utara

Statistik Deskriptif Ukuran Dispersi

BAB 1 PENDAHULUAN. Universitas Sumatera Utara

BAB II LANDASAN TEORI

REVIEW BIOSTATISTIK DESKRIPTIF

Probabilitas dan Statistika Analisis Data Lanjut. Adam Hendra Brata

UKURAN PEMUSATAN DATA STATISTIK

STATISTIK. Materi Pertemuan V Ukuran Dispersi (Penyebaran)

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

Metode Statistika (STK211) Statistika Deskriptif (2) Dr. Ir. Kusman Sadik Dept. Statistika IPB, 2015

Signifikansi Kolmogorov Smirnov

BAB III SIMULASI PENGGUNAAN PERTIDAKSAMAAN PADA DISTRIBUSI

Statistik Bisnis. Week 2 Numerical Descriptive Measures

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

Statistik Bisnis. Week 2 Numerical Descriptive Measures

UKURAN DISPERSI (SEBARAN)DATA

UKURAN PEMUSATAN DATA

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

Pengukuran Kesehatan

Penyimpulan data numerik & kategorik. Elsa Roselina Dewi Gayatri

ANALISIS DATA EKSPLORATIF MODUL 4 PENGANTAR MINITAB

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

II. TINJAUAN PUSTAKA WRPLOT View (Wind Rose Plots for Meteorological Data) WRPLOT View adalah program yang memiliki kemampuan untuk

STK511 Analisis Statistika. Bagus Sartono

Variabel dan Konstanta KONSEP STATISTIK Tabel 1: Distribusi Frekuensi Tabel 2 Distribusi Frekuensi Data Mentah Tabel 2.2 Grafik

Distribusi Normal, Skewness dan Qurtosis

Statistika. Random Variables Discrete Random Variables Continuous Random Variables. Jurusan Teknik Sipil dan Lingkungan Universitas Gadjah Mada

Uji Hipotesis dengan ANOVA (Analysis of Variance)

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

BAB II TEORI DASAR. Metode statistik telah banyak digunakan dalam kehidupan sehari-hari, oleh

KEGIATAN BELAJAR ANALISIS DATA SECARA DESKRIPTIF UNTUK DATA NUMERIK. Dr. Heru Santoso Wahito Nugroho, CPMC

Metode Statistika STK211/ 3(2-3)

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

SATUAN ACARA PERKULIAHAN

BAB 14 UJI DESKRIPTIF, VALIDITAS DAN NORMALITAS DATA

By Syarifah Hikmah JS. MK Statistika (MAM 4137)

STATISTIK DESKRIPTIF. Abdul Rohman, S.E

STATISTIK DESKRIPTIF

BAB I STATISTIK DESKRIPTIF

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

STATISTIKA TERAPAN Disertai Contoh Aplikasi dengan SPSS

STK511 Analisis Statistika. Pertemuan 2 Review Statistika Dasar

Distribusi Frekuensi dan Statistik Deskriptif Lainnya

PENGUKURAN DATA. 1. Terminology Populasi & Sampel. Peubah/Variabel. Peubah/Variabel

Setelah mempelajari bahan ajar ini diharapkan Anda dapat:

serta ilmu-ilmu sosial lainnya, hlm.33 2 Abdurrahmat Fathoni, Metode Penelitian & Teknik Penyusunan Skripsi, (Jakarta: Rineka cipta, 2006), hlm.

Pertemuan III Statistika Dasar (Basic Statistics)

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN. yang diperoleh dalam setiap tahapan penelitian yang telah dilakukan. Penelitian

BAB V PENUTUP 5.1 Kesimpulan

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

Transkripsi:

Statistik Deskriptif: Central Tendency & Variation Widya Rahmawati Central Tendency (Ukuran Pemusatan) dan Variation (Ukuran Simpangan) 1) Ukuran pemusatan atau ukuran lokasi adalah beberapa ukuran yang menyatakan dimana distribusi data tersebut terpusat Mean Median Modus 2) Variation/Measures of Spread/dispersion (Ukuran Simpangan) adalah ukuran yang menggambarkan bagaimana berpencarnya data kuantitaitve Range (Rentang) = minimal s.d. maksimal Variance Standard deviation (Simpangan baku) 2 1

Measures of Central Tendency & Variation 3 Measures of Central Tendency & Variation 4 2

5 Skewness Skewness adalah derajat ketidaksimetrisan suatu distribusi. Jika kurva frekuensi suatu distribusi memiliki ekor yang lebih memanjang ke kanan (dilihat dari meannya) maka dikatakan menceng kanan (positif) dan jika sebaliknya maka menceng kiri (negatif). Yang menjadi acuan: nilai yang ekstrim 6 3

Kurtosis Kurtosis adalah derajat keruncingan suatu distribusi (biasanya diukur relatif terhadap distribusi normal). Kurva yang lebih lebih runcing dari distribusi normal dinamakan leptokurtik, yang lebih datar platikurtik dan distribusi normal disebut mesokurtik. 7 Central Tendency Secara umum, data yang kita dapatkan menunjukkkan kecenderungan (tendency) ke nilai tertentu Dalam statistik, central tendency digunakan untuk menggambarkan karakteristik umum dari data Yang paling sering digunakan: Mean = rata-rata Median = nilai tengah (setelah data diurutkan) Modus = nilai yang paling sering muncul 8 4

Contoh No Nama Nilai 1 Ayu 70 2 Bagus 75 3 Cantik 56 4 Dady 78 5 Endah 65 6 Farah 76 7 Gina 75 8 Happy 60 9 Inul 70 10 Jojon 75 Seorang dosen ditanya Bagaimana nilai mahasiswa yang baru keluar? dosen tersebut tidak akan menyebutkan nilai mahasiswa satu per satu Kemungkinan besar, dosen tersebut menjawab, tidak terlalu baik, rata-rata sekitar 70 9 Contoh Dalam percakapan sehari-hari, kita sering mendengar rata-rata 70, berarti sebagian besar mahasiswa mendapat 70. Sebagian besar berarti tidak semua Rata-rata digunakan untuk menggambarkan nilai mahasiswa secara umum berarti ada mahasiswa yang nilainya di bawah, dan ada yang di atas 10 5

Rata-rata (mean) Mean merupakan pengukuran central tendency yang paling sering digunakan Mudah dilakukan, dengan menghitung nilai total seluruh subyek yang diobservasi (dari subyek ke-1 s.d subyek ke-n), dibagi jumlah subyek (n) Mean dipengaruhi oleh nilai ekstrim dari subyek 11 Data 1: 1, 2, 3, 4, 5 Data 2: 1, 2, 3, 4, 9 Mean 1: 1+2+3+4+5 = 3 Mean 2: 1+2+3+4+9 = 3,8 5 5 12 6

Median Median: nilai tengah apabila seluruh data diurutkan dari nilai terkecil-terbesar. Apabila jumlah data genap, maka nilai tengah adalah rata-rata dari dua angka yang berada di tengah Median tidak dipengaruhi oleh adanya nilai ekstrim dari data Data 1: 1, 2, 3, 4, 5 Median =3 Data 2: 1, 2, 3, 4, 9 Median = 3 Data 3: 1, 2, 3, 4, 5, 6 Median = (3+4)/2 = 3,5 13 Modus Modus: nilai yang paling sering keluar Contoh: 1, 2, 3, 3, 4, 4, 4, 5, 5 Dalam deretan data, memungkinkan adanya 2/lebih modus. Contoh: 1, 2, 3, 3, 4, 5, 5, 6, 7 Juga memungkinkan tidak ada modus (apabila frekuensi muncul seluruh nilai adalah sama) Contoh: 1, 1, 2, 2, 3, 3, 4, 4 14 7

Contoh Contoh, data: 1, 2, 3, 3, 3, 4, 6, 6, 6, 6 Mean = 1+2+3+3+3+4+6+6+6+6 = 4 10 Median = 1, 2, 3, 3, 3, 4, 6, 6, 6, 6 = 3,5 Modus = 1, 2, 3, 3, 3, 4, 6, 6, 6, 6 = 6 15 Descriptive statistics 2. Measures of Spread/dispersion (Ukuran Simpangan) Range (Rentang) = minimal s.d. maksimal Variance Standard deviation (Simpangan baku): Coefficient of variation 16 8

Exercise Hitung mean dari nilai 10 mahasiswa di bawah ini: Mahasiswa Nilai 1 46 2 53 3 61 4 64 5 57 6 51 7 47 8 63 9 53 10 55 Perhatikan nilai mahasiswa di atas. Mean score (x) = 55 Tidak semua mahasiswa memiliki nilai yang sama. Hitung selisih antara nilai masing-masing mahasiswa dengan mean Contoh, untuk mahasiswa Nutrition 1, deviasi Biostatistics, (selisih) Widya Rahmawati, antara nilainya dan rata-rata nilai 17 adalah = 46 55 = -9. Hitung untuk mahasiswa yang lain. - Exercise Mahasiswa Nilai Simpangan n x 1 x 1 - x - 1 46 46-55 = -9 2 53 53-55 = -2 3 61 61-55 = 6 4 64 64-55 = 9 5 57 57-55 = 2 6 51 51-55 = -4 7 47 47-55 = -8 8 63 63-55 = 8 9 53 53-55 = -2 10 55 55-55 = 0 Jumlah dari semua deviasi (selisih) adalah NOL, dan selalu NOL Next Exercise: Kuadratkan setiap selisih (deviation) Jumlahkan semua kuadrat selisih sum of square deviation 18 9

Exercise Kuadrat simpangan Mahasiswa Nilai Simpangan (deviation square) n x 1 x 1 - x - (x 1 x) - 2 1 46 46-55 = -9 81 2 53 53-55 = -2 4 3 61 61-55 = 6 36 4 64 64-55 = 9 81 5 57 57-55 = 2 4 6 51 51-55 = -4 16 7 47 47-55 = -8 64 8 63 63-55 = 8 64 9 53 53-55 = -2 4 10 55 55-55 = 0 0 mean = 55 0 354 Sum of deviation square = 354 Variance = 354/(10-1)=39.33 Selanjutnya bagi sum of square with number of subject: 354/(10-1) = 39.33 average of squared deviation VARIANCE = 39.33 19 Exercise Hitunglah akar dari variance Rata-rata dari kuadrat deviasi menjadi rata-rata deviasi Dalam contoh: 39.33 = 6.27 Rata-rata deviasi = standart deviasi Kuadrat simpangan Mahasiswa Nilai Simpangan (deviation square) n x 1 x 1 -- x (x 1 -x) - 2 1 46 46-55 = -9 81 2 53 53-55 = -2 4 3 61 61-55 = 6 36 4 64 64-55 = 9 81 5 57 57-55 = 2 4 6 51 51-55 = -4 16 7 47 47-55 = -8 64 8 63 63-55 = 8 64 9 53 53-55 = -2 4 10 55 55-55 = 0 0 mean = 55 0 354 354/(10-1) 39.33 PS Ilmu Gizi akar FKUB, 39.33 2012 6.27 Varians Standart deviasi 20 10

VARIANS & STANDART DEVIASI Varians mengukur rata-rata deviasi kuadrat (dari masing-masing observasi) terhadap nilai rata-rata menghitung kuadrat variasi terhadap nilai rata-rata Standart deviasi adalah rata-rata deviasi (dari masing-masing pengukuran) terhadap nilai rata-rata menghitung variasi terhadap nilai rata-rata Kuadrat simpangan n x 1 x 1 - x (x 1 -x) 2 Mahasiswa Nilai Simpangan - (deviation square) - 1 46 46-55 = -9 81 2 53 53-55 = -2 4 3 61 61-55 = 6 36 4 64 64-55 = 9 81 5 57 57-55 = 2 4 6 51 51-55 = -4 16 7 47 47-55 = -8 64 8 63 63-55 = 8 64 9 53 53-55 = -2 4 10 55 55-55 = 0 0 mean = 55 0 354 354/(10-1) 39.33 akar 39.33 6.27 Varians Standart deviasi s 21 Mean & SD dalam kurva normal 22 11

Variation in Continues and Categorical Data 23 PR Ada serangkaian data: 6,6,6,7,7,7,7,8,8,8,8,8,9,9,9 Hitunglah: 1. Mean 2. Median 3. Modus 4. Range 5. Varians 6. Standart deviasi 24 12

25 13