UKURAN NILAI PUSAT. Oleh : Riandy Syarif

dokumen-dokumen yang mirip
Ukuran Letak (Fraktil) Oleh : Riandy Syarif

UKURAN PEMUSATAN DATA STATISTIK

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

05Ilmu. UKURAN PEMUSATAN Ukuran pemusatan tentang median dan modus data yang tidak terdistribusi maupun yang terdistribusi, dan aplikasinya

Kenapa Data Harus Diringkas?

Materi II STATISTIK DESKRIPTIF STMIK KAPUTAMA BINJAI

DATA STATISTIK. Oleh : Riandy Syarif

DISTRIBUSI FREKUENSI. Oleh : Riandy Syarif

Minggu-4-a UKURAN PEMUSATAN

STATISTIKA 2 UKURAN PEMUSATAN

UKURAN PEMUSATAN : MEAN, MEDIAN, MODUS

III. BESARAN, LOKASI, DAN VARIASI

Ukuran Nilai Sentral

UKURAN LOKASI DAN VARIANSI MEAN:

PENGUKURAN DESKRIPTIF

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

PENGUKURAN TENDENSI SENTR T AL

BAB III UKURAN TENGAH DAN DISPERSI

UKURAN TENGAH DAN UKURAN DISPERSI

Oleh Azimmatul Ihwah

Pengukuran Deskriptif. Debrina Puspita Andriani /

Median Median dari data yang belum dikelompokkan

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

9. STATISTIKA. f u. X s = Rataan sementara, pilih x i dari data dengan f i terbesar. Ukuran Pemusatan Data A. Rata-rata. 1.

Pengukuran Deskriptif

Ukuran Pemusatan (Central Tendency)

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

Oleh Azimmatul Ihwah

Statistik Dasar. 1. Pendahuluan Persamaan Statistika Dalam Penelitian. 2. Penyusunan Data Dan Penyajian Data

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

UKURAN-UKURAN NILAI PUSAT

BAB I DISTRIBUSI FREKUENSI

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

STATISTIKA LINGKUNGAN

STATISTIKA LINGKUNGAN. DISTRIBUSI FREKUENSI DAN NILAI SENTRAL Minggu ke-2

STATISTIKA: UKURAN LOKASI DATA. Tujuan Pembelajaran

MINGGU KE- III: UKURAN NILAI SENTRAL

Ukuran Statistik / Tendency Central

Ukuran Pemusatan. Fakultas Teknologi Informasi Universitas Mercu Buana Yogyakarta 1 4/9/16

(TENDENCY CENTRAL) Oleh: Ig. Dodiet Aditya Setyawan, SKM, MPH.

BESARAN STATISTIK (UKURAN TENGAH DAN UKURAN

TEORI PENDUGAAN STATISTIK. Oleh : Riandy Syarif

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

Deret Berkala dan Peramalan

FAKULTAS KEGURUAN DAN ILMU PENDIDIKAN UNIVERSITAS SRIWIJAYA

Ukuran gejala pusat. Nugraeni

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

UKURAN NILAI SENTRAL&UKURAN PENYEBARAN. Tita Talitha, MT

Gejala Pusat - Statistika

UKURAN GEJALA PUSAT DAN UKURAN LETAK. a. Rata rata Hitung adalah jumlah harga harga variabel dibagi banyak harga harga variabel tersebut.

Refisia Caturasa Abstrak/Ringkasan. Pendahuluan

Ukuran Statistik. Data yg tidak dikelompokkan :

BAB IV UKURAN PEMUSATAN DATA (MODUS DAN MEDIAN)

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

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

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

MODUL MATEMATIKA SMA IPA Kelas 11

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

OUTLINE BAGIAN I Statistik Deskriptif

Penyajian Data Bab 2 PENGANTAR. Tujuan:

BAB V KESIMPULAN DAN SARAN. pada Bab 4 (empat), maka dapat ditarik beberapa kesimpulan sebagai berikut :

Statistika Pendidikan

FAKULTAS KEGURUAN DAN ILMU PENDIDIKIAN UNIVERSITAS SWADAYA GUNUNG JATI CIREBON

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.

dapat digunakan formulasi sebagai berikut : Letak Letak Letak

Nama Penulis Abstrak/Ringkasan. Pendahuluan. Lisensi Dokumen:

Pengumpulan & Penyajian Data

UNIVERSITAS NEGERI MALANG FAKULTAS ILMU KEOLAHRAGAAN JURUSAN ILMU KESEHATAN MASYARAKAT

BAB1 PENgantar statistika

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

Program Intensif SBMPTN Matematika Dasar KAJI LATIH 13 (STATISTIKA)

Ukuran Statistik Bagi Data

TUGAS MANAJEMEN DATA MAKALAH ANALISIS DATA KUANTITATIF

SISTEM BELAJAR DI PT SKS KRS LHS PA KURIKULUM PERKULIAHAN PRAKTIKUM / LABORATORIUM BEASISWA PUSTAKA

MUHAMMAD HAJARUL ASWAD A MT.KULIAH: STATISTIKA DESKRIPTIF UNANDA, 2016

BAB I PENDAHULUAN. beberapa jenis perusahaan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI), yaitu

PENYAJIAN DATA. Cara Penyajian Data meliputi :

Modul ke: STATISTIKA BISNIS PENYEJIAN DATA. Tri Wahyono, SE. MM. Fakultas EKONOMI DAN BISNIS. Program Studi AKUNTANSI S1.

Laporan Tugas dan Quiz Statistik Deskriptif. 1. Berikan penjelasan secara singkat apa yang dimaksud dengan:

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

Ukuran Simpangan/Penyebaran

A. PENYAJIAN DATA. Nama Dwi Willi Nita Wulan Dani. Tabel 3.1

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

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA

STATISTIKA DESKRIPTIF

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

STAND N AR R K OMP M E P T E EN E S N I:

BAB 3: NILAI RINGKASAN DATA

PROGRAM STUDI AGRIBISNIS HORTIKULTURA

STATISTIK 1. PENDAHULUAN

STATISTIKA INDUSTRI I. Agustina Eunike, ST., MT., MBA.

BAB X BEBERAPA ISTILAH (TERMINOLOGY) DAN PERANAN STATISTIK DALAM PENELITIAN.

BAB 4 UKURAN TENDENSI SENTRAL

Rata-rata dari data yang belum dikelompokkan

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

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Gambaran Umum Objek Penelitian

MODUL 2 penyajian data

Median (Mdn) Data Tunggal

Transkripsi:

UKURAN NILAI PUSAT Oleh : Riandy Syarif

Terkadang untuk memberi suatu informasi dari sebuah data, tidak semua data harus disajikan. Untuk itu diperlukan sebuah ukuran yg dapat mewakili sekumpulan data tanpa mengurangi maknanya. Salah satu ukuran yg dapat mewakili sekumpulan data tersebut adalah Ukuran Pemusatan/ Nilai Pusat, yaitu sebuah nilai yg menunjukan pusat dari sekumpulan data. Ukuran Pemusatan adalah nilai tunggal yg mewakili suatu kumpulan data dan menunjukan karakteristik dari data

Contoh pemanfaatan Ukuran Pemusatan dalam bidang ekonomi antara lain : 1. Bank Indonesia menyatakan bahwa rata-rata laju inflasi di Indonesia selama tahun 2006 adalah 6,60% 2. Rata-rata penyaluran kredit yang dilakukan oleh Bank Kalbar selama kurun waktu 2010-2015 adalah sebesar Rp.125 Miliar.

Rata-rata Hitung (Mean) Mean/ Rata-rata Hitung : nilai rata-rata dari data yg ada, yang diperoleh dengan menjumlahkan semua nilai data dan membaginya dengan jumlah data yg ada. Populasi Mean Data Tunggal Data Berkelompok Sampel Tertimbang

1. Rata-rata Populasi Rata-rata Populasi (parameter )dapat dihitung dengan cara : μ = X N μ : Rata-rata hitung populasi (Myu) X : Jumlah keseluruhan nilai X X : Nilai data yg berada dalam populasi N : Jumlah total data dalam populasi

Berikut ini adalah nilai kredit yang disalurkan oleh lima koperasi di Kabupaten Sintang pada tahun 2015 : Nama Koperasi Nilai Kredit (Rp Jutaan) Koperasi Merano Jaya 41 KSP Jerora Sejahtera 90 KSP Mungguk Jengkol Bersatu 61 KSU Cipta Mandiri 117 KSU Saja Mantap 66 Penyelesaian : μ = μ = N X 41 + 90 + 61 + 117 + 66 5 μ = 375 5 = 75

Nilai Kredit Koperasi di Sintang Tahun 2015 140 120 100 80 60 40 Nilai Kredit Rata-rata 20 0 KSP Merano Jaya KSP Jerora Sejahtera KSP Mungguk Jengkol Bersatu KSU Cipta Mandiri KSU Saja Mantap

2. Rata-rata Hitung Sampel X = n X X = Rata rata itung sampel (baca X Bar) = Jumla keseluruan nilai X (data) n = Jumla total dari sampel

Contoh : Pada Tahun 2007 di BEI tercatat 350 emiten (Perusahaan yg menawarkan sahamnya). Dari seluruh emiten, sebanyak 37 perusahaan mengumumkan akan membagikan deviden untuk Tahun buku 2006. Dari 37 emiten tersebut, 9 emiten diambil laporan kinerja keuangannya. Berikut data kinerja keuangan dari 9 perusahaan : No Nama Perusahaan Total Aset Laba Bersih (Rp. Miliar) (Rp. Miliar) 1. PT Indosat 22.598 436 2. PT Telkom 42.253 7.568 3. PT. Aneka Tambang 2.508 123 4. PT Astra Agro Lestari 2.687 180 5. PT Bimantara Citra 4.090 392 6. PT Alfa Retailindo 603 25 7. PT H.M Sampoerna 10.137 1.480 8. PT Mustika Ratu 287 15 9. PT Astra Graphia 796 65 Dari Data di atas, hitunglah rata-rata sampel untuk total aset dan laba bersih

Penyelesaian : Rata-rata Hitung Sampel Total aset : X = n X X = 22.598 + 42.253 + 2.508 + 2.687 + 4.090 + 603 + 10.137 + 287 + 796 9 X = 85.959 9 = 9.551 Rata-rata Hitung Sampel Laba Bersih X = n X X = 436 + 7.568 + 123 + 180 + 392 + 25 + 1.480 + 15 + 65 9 X = 10.284 9 = 1.142,67

3. Rata-rata Hitung Tertimbang Pada perhitungan rata-rata populasi dan sampel, setiap data dianggap memmiliki tingkat bobot yg sama. Dalam beberapa kasus ada data yg dipandang memiliki bobot yg berbeda, diantaranya diakibatkan oleh perbedaan waktu dan volume. Misal kenaikan 20% PT Telkom dan PT Alfa Retailindo berbeda, akibat perbedaan laba yg diperoleh masing-masing

Rata-rata Hitung Tertimbang adalah suatu nilai yg diperoleh dari suatu kelompok data yg dipengaruhi oleh suatu nilai bobot yang berbeda dari masingmasing data. Xw = w i X i w i Xw Rata rata itung tertimbang X Data populasi atau sampel n Jumla total pengamatan dari populasi atau sampel w Bobot suatu data

Contoh Dengan menggunakan data sebelumnya, hitunglah Rata-rata tertimbang dengan menggunakan nilai aset sebagai pembobot untuk mempertimbangkan tingkat profitabilitas, yaitu berapa laba yg dihasilkan dari setiap aset yg dihasilkan. Penyelesaian : No Nama Perusahaan Laba Bersih Total Aset (X i ) (w i ) X i w i 1. PT Indosat 436 22.598 9.852.728 2. PT Telkom 7.568 42.253 319.770.704 3. PT. Aneka Tambang 123 2.508 308.484 4. PT Astra Agro Lestari 180 2.687 483.660 5. PT Bimantara Citra 392 4.090 1.603.280 6. PT Alfa Retailindo 25 603 15.075 7. PT H.M Sampoerna 1.480 10.137 15.002.760 8. PT Mustika Ratu 15 287 4.305 9. PT Astra Graphia 65 796 51.740 Jumlah 85.959 347.092.736

No Nama Perusahaan Laba Bersih Total Aset (X i ) (w i ) X i w i 1. PT Indosat 436 22.598 9.852.728 2. PT Telkom 7.568 42.253 319.770.704 3. PT. Aneka Tambang 123 2.508 308.484 4. PT Astra Agro Lestari 180 2.687 483.660 5. PT Bimantara Citra 392 4.090 1.603.280 6. PT Alfa Retailindo 25 603 15.075 7. PT H.M Sampoerna 1.480 10.137 15.002.760 8. PT Mustika Ratu 15 287 4.305 9. PT Astra Graphia 65 796 51.740 Jumlah 85.959 347.092.736 Xw = w i X i w i Xw = 347.092.736 85.959 = 4.038

4. Rata-rata Data Berkelompok Data berkelompok adalah data yg telah berbentuk distribusi frekuensi Data yg sudah dikelompokkan akan kehilangan identitas data mentah, sehingga untuk melihat nilai rata-rata hitung harus diduga dari distribusi frekuensi Dta-data yg sudah dkelompokkan memiliki karakteristik yg sama dan dicerminkan oleh nilai tengahnya Untk menghitung Rata-rata databerkelompok sbb :

X = fx n f = Frekuensi masing masing kelas X = Rata rata itung sampel (baca X Bar) X = Nilai tenga masing masing kelas n = Jumla total dari pengamatan atau sampel Contoh : Berikut ini adalah data yg sudah dikelompokkan dari 20 saham pilihan, buatlah nilai rata-rata untuk harga saham pilihan tersebut. Interval Nilai Tengah (X) Frekuensi 160 303 231,5 2 304 447 375,5 5 448 591 519,5 9 592 735 663,5 3 736 879 807,5 1 X = X = fx n 2 231,5 + 5 375,5 + 9 519,5 + 3 663,5 + 1(807,5) 20 X = 9.814 20 = 490,7

Median

Ilustrasi No Nama Perusahaan Total Aset Laba Bersih (Rp. Miliar) (Rp. Miliar) 1. PT Indosat 22.598 436 2. PT Telkom 42.253 7.568 3. PT. Aneka Tambang 2.508 123 4. PT Astra Agro Lestari 2.687 180 5. PT Bimantara Citra 4.090 392 6. PT Alfa Retailindo 603 25 7. PT H.M Sampoerna 10.137 1.480 8. PT Mustika Ratu 287 15 9. PT Astra Graphia 796 65 Mean 9.551 1.142,57 Dari tabel di atas, nilai rata-rata laba bersih dari 9 perusahaan adalah Rp. 1.142,67 M, namun nilai rata-rata tersebut seolah tidak mewakili secara merata keseluruhan data diatas

PT Mustika Ratu yg memiliki laba bersih terendah sebesar Rp. 15 M, dan PT Telkom memiliki laba bersih tertinggi sebesar Rp. 7.568 M, disparitas laba bersih antara perusahaan tertinggi dengan terendah mencapai hampir 500 kali lipat. Laba bersih 15 M seolah tidak termasuk dalam kategori rata-rata laba bersih 1.142,57 M Mengapa harga rata-rata jauh tinggi walaupun ada harga yg jauh rendah? Karena harga rata-rata terdorong naik oleh harga yang sangat tinggi, sehingga porsi nilai rata-rata didominasi oleh nilai tertinggi.

Nilai rata-rata hitung tidak mewakili keseluruhan nilai, dalam kasus seperti ini, khususnya sebagai ukuran pemusatan, median lebih baik digunakan karena tidak dipengaruhi oleh nilai ekstrem Median adalah titik tengah dari semua data yg telah diurutkan dari nilai terkecil ke yg terbesar atau sebaliknya.

Median untuk data tidak berkelompok Median utk data tidak berkelompok adalah nilai yg letaknya di tengah data yg telahdiurutkan, namun datanya belum dalam bentuk distribusi frekuensi. Bagaimana menentukan letak median? 1. Letak median dapat dicari dengan rumus: 2. Apabila jumlah data ganjil, maka nilai median adalah nilai yg letaknya ditengah data 3. Apabila nilainya genap, maka nilai media merupakan nilai rata-rata dari dua data yg letaknya berada di tengah.

Contoh Data Ganjil : Tentukan letak median pada tabel di bawah ini No Nama Perusahaan Total Aset (Rp. Miliar) Laba Bersih (Rp. Miliar) 1 PT Telkom 42.253 7.568 2 PT Indosat 22.598 436 3 PT H.M Sampoerna 10.137 1.480 4 PT Bimantara Citra 4.090 392 5 PT Astra Agro Lestari 2.687 180 6 PT. Aneka Tambang 2.508 123 7 PT Astra Graphia 796 65 8 PT Alfa Retailindo 603 25 9 PT Mustika Ratu 287 15 Cara kedua dgn rumus (9 + 1)/2 = 5, artinya letak median ada pada data nomor 5, maka nilai median adalah TA Rp. 2.687 M dan Netto Rp.180 M

Contoh data genap : Tentukan letak median dari tabel berikut No Maskapai Jumlah 1 Lion Air 30 2 Garuda Indonesia 8 3 Merpati Nusantara 8 4 Sriwijaya AIr 6 5 Batik Air 3 6 Kalstar 2 Cara kedua dgn rumus (6 + 1)/2 = 3,5, artinya letak median ada pada data nomor 3,5. Nilai median 3,5 terletak antara no 3 dan 4, maka nilai data no 3 ditambah nilai data no 4 lalu dibagi 2, yaitu (8+6)/2 = 7. maka nilai median adalah 7

Median Data Berkelompok Perbedaan antara data berkelompok dengan data tidak berkelompok adalah pada data berkelompok, nilai informasi atau karakteristik dari masing-masing data tidak dapat diidentifikasi lagi Yang dapat diketahui hanya karakter dari kelas atau intervalnya. Akibatnya kan terdapat kesulitan dalam menentukan nilai median yg tepat pada suatu interval kelas

Untuk menentukan letak median dalam data berkelompok, perlu dilakukan langkah sebagai berikut : 1. Menentukan letak kelas dimana nilai median berada dengan perhitungan n/2, n = frekuensi 2. Melakukan interpolasi di kelas median untuk mendapatkan nilai median dengan perhitungan sbb :

Keterangan : Md : Nilai median L : Batas bawah/ tepi kelas n : Jumlah frekuensi : Frekuensi kumulatif f : frekuensi dimana kelas median berada i : besarnya interval kelas

Contoh : dari tabel 20 harga saham pilihan di bawah, tentukan letak dan nilai mediannya Interval Frekuensi Tepi Kelas Frek Kumulatif 160 303 2 159,5 0 304 447 5 303,5 2 448 591 9 447,5 7 592 735 3 591,5 16 736 878 1 735,5 19 878,5 20 Letak median = 20+1/2 = 10,5 artinya median berada pada frekuensi 10,5 dengan interval 448-591

Untuk menentukan nilai mediannya, maka kita melakukan interpolasi sbb Md = L + n 2 C f f Md = 447,5 + i 20 2 7 9 Md = 447,5 + 3 9 143 143 Md = 447,5 + 47,67 = 495,17

MODUS Modus adalah suatu nilai pengamatan yg paling sering muncul, seperti merk mobil apa yg banyak dibeli konsumen, berapa tingkat inflasi yg sering terjadi selama tahun 2010 s/d 2015, dan apa jurusan kuliah yg paling umum diindonesia. Jawaban dari pertanyaan pertanyaan ini adalah : Modus. Misalnya, Modus untuk jenis mobil adalah mobil non sedan, Modus utk mobil non sedan adalah Mitsubishi, sedangkan modus utk mobil sedan adalah Toyota.

Contoh 1 menentukan nilai modus Berikut adalah nilai Par Value 8 perusahaan di BEI berdsarkan analisis PT Bahana Sekuritas. Hitung nilai modusnya. NO PERUSAHAAN PAR 1 A 500 2 B 500 3 C 500 4 D 250 5 E 100 6 F 1.000 7 G 500 8 H 250

Contoh 2 : Menentukan modus kelas interval INTERVAL FREKUENSI TEPI KELAS 160 303 2 159,5 304 447 5 303,5 448 591 9 447,5 592 735 3 591,5 736 878 1 Mo = L + d 1 d 1 + d 2 i Mo = 447,5 + 4 4 + 6 735,5 878,5 143 = 504,7 Mo : Modus L : Batas bawah/ tepi kelas modus d1 : selisih antara frekuensi kelas dengan frekuensi kelas sebelumnya d2 : selisih antara frekuensi kelas dengan frekuensi kelas sesudahnya i : Interval dalam kelas