Presentasi sedang didownload. Silahkan tunggu

Presentasi sedang didownload. Silahkan tunggu

STATISTIK DESKRIPTIF 16/11/2013 Resista Vikaliana, S.Si. MM 1.

Presentasi serupa


Presentasi berjudul: "STATISTIK DESKRIPTIF 16/11/2013 Resista Vikaliana, S.Si. MM 1."— Transcript presentasi:

1

2 STATISTIK DESKRIPTIF 16/11/2013 Resista Vikaliana, S.Si. MM 1

3 16/11/2013 Resista Vikaliana, S.Si. MM 2 UKURAN PENYEBARAN DATA ATAU UKURAN DISPERSI ATAU UKURAN PENYIMPANGAN  PENGERTIAN  JENIS-JENIS UKURAN PENYEBARAN DATA  Minggu depan  KOEFISIEN VARIASI  KEMENCENGAN ATAU KECONDONGAN  KERUNCINGAN

4 PENGERTIAN 16/11/ Resista Vikaliana, S.Si. MM

5 16/11/2013 Resista Vikaliana, S.Si. MM 4  Ukuran yang menyatakan seberapa jauh penyimpangan nilai-nilai dalam distribusi data dari nilai pusatnya  Ukuran yang menyatakan seberapa banyak nilai- nilai dalam distribusi data yang berbeda dari nilai pusatnya  Ukuran-ukuran dispersi merupakan pelengkap dari ukuran-ukuran nilai pusat dalam menggambarkan suatu distribusi data

6 16/11/2013 Resista Vikaliana, S.Si. MM 5  Suatu kelompok data, misal  X=harga saham per lembar dalam ribuan rupiah dari 5 perusahaan yang go public di BEJ nilainya sebagai berikut: 10, 1, 8, 2, 4  Y= harga saham per lembar dalam ribuan rupiah dari perusahaan yang go public di BEJ nilainya sebagai berikut: 5, 3, 7, 4, 6

7 ??  MEMBANDINGKAN BEI DAN BES  Rata-rata harga, tingkat variasi/ lebih fluktuatif/lebih hidup/ lebih dinamis  Harga saham yang lebih variatif menarik investor yang high risk taker 16/11/ Resista Vikaliana, S.Si. MM

8 16/11/2013 Resista Vikaliana, S.Si. MM 7  Rata-rata bunga bank 11,43% per tahun, namun kisaran bunga antar bank dari 7,5% -12,75%  Rata-rata inflasi Indonesia 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 per lembar

9 16/11/2013 Resista Vikaliana, S.Si. MM 8

10 16/11/2013 Resista Vikaliana, S.Si. MM 9

11 JENIS UKURAN DISPERSI 16/11/ Resista Vikaliana, S.Si. MM

12 16/11/2013 Resista Vikaliana, S.Si. MM 11

13 RANGE/ JANGKAUAN 16/11/2013 Resista Vikaliana, S.Si. MM 12

14 RANGE/JANGKAUAN 16/11/2013 Resista Vikaliana, S.Si. MM 13  Rentang (Range, R)  Selisih dari nilai terbesar dengan nilai terkecil data  Cara mencarinya :  Dibedakan antara data tunggal dengan data kelompok

15 16/11/2013 Resista Vikaliana, S.Si. MM 14  Data tunggal  bila ada sekumpulan data tunggal X1,X2,X3 … Xn, maka rentang datanya dapat dinyatakan dalam rumusan sbb:  R = Xn – X1

16 RANGE: Data Tunggal 16/11/2013 Resista Vikaliana, S.Si. MM 15  Contoh soal  Tentukan rentangnya (R) dari data berikut:  4, 3, 2, 6, 7, 5, 8  11, 5, 7, 4, 8, 14, 9, 12  Jawab :  R = 8 – 2 = 6  R = 14 – 4 = 10

17 16/11/2013 Resista Vikaliana, S.Si. MM 16

18 RANGE: Data Berkelompok 16/11/2013 Resista Vikaliana, S.Si. MM 17  Data berkelompok  ada dua macam cara, yaitu dengan menggunakan:  1.Selisih dari titik tengah kelas tertinggi dengan titik tengah kelas terendah  2.Selisih dari tepi kelas atas kelas tertinggi dengan tepi kelas bawah kelas terendah

19 RANGE: Data Berkelompok 16/11/2013 Resista Vikaliana, S.Si. MM 18  Tabel 1  INTENSITAS KONTAK TELEPON  SATUAN KELUARGA PER BULAN DI KOTA X TAHUN XY  SATUAN KELUARGA PER BULAN DI KOTA X

20 JANGKAUAN ANTAR KUARTIL/JK 16/11/2013 Resista Vikaliana, S.Si. MM 19

21 JANGKAUAN ANTAR KUARTIL 16/11/2013 Resista Vikaliana, S.Si. MM 20

22 JK Data Tunggal 16/11/2013 Resista Vikaliana, S.Si. MM 21

23 16/11/2013 Resista Vikaliana, S.Si. MM 22

24 SIMPANGAN/ DEVIASI RATA-RATA 16/11/2013 Resista Vikaliana, S.Si. MM 23

25 DEVIASI RATA-RATA/ DR: Data Tunggal 16/11/2013 Resista Vikaliana, S.Si. MM 24

26 DEVIASI RATA-RATA: Data Tunggal 16/11/2013 Resista Vikaliana, S.Si. MM 25

27 DEVIASI RATA-RATA:Data Berkelompok 16/11/2013 Resista Vikaliana, S.Si. MM 26

28 DEVIASI RATA-RATA:Data Berkelompok 16/11/2013 Resista Vikaliana, S.Si. MM 27

29 16/11/2013 Resista Vikaliana, S.Si. MM 28

30 16/11/2013 Resista Vikaliana, S.Si. MM 29

31 VARIANS 16/11/2013 Resista Vikaliana, S.Si. MM 30

32 VARIANS 16/11/2013 Resista Vikaliana, S.Si. MM 31  Varians  Nilai tengah kuadran simpangan dari nilai tengah atau simpangan rata-rata.  Varians untuk sampel dilambangkan s 2 dan untuk populasi dilambangkan

33 VARIANS: Data Tunggal 16/11/2013 Resista Vikaliana, S.Si. MM 32

34 VARIANS: Data Kelompok 16/11/2013 Resista Vikaliana, S.Si. MM 33

35 16/11/2013 Resista Vikaliana, S.Si. MM 34 Tentukan varians data 2, 6, 8, 5, 4, 9, 12

36 16/11/2013 Resista Vikaliana, S.Si. MM 35

37 16/11/2013 Resista Vikaliana, S.Si. MM 36

38 16/11/ Resista Vikaliana, S.Si. MM Metode BiasaMetode Angka Kasar

39 VARIANS: Data Berkelompok 16/11/2013 Resista Vikaliana, S.Si. MM 38

40 Metode Biasa 16/11/2013 Resista Vikaliana, S.Si. MM 39

41 Metode Angka Kasar 16/11/2013 Resista Vikaliana, S.Si. MM 40

42 Metode Angka Kasar 16/11/2013 Resista Vikaliana, S.Si. MM 41

43 Metode Coding 16/11/2013 Resista Vikaliana, S.Si. MM 42

44 Metode Coding 16/11/2013 Resista Vikaliana, S.Si. MM 43

45 SIMPANGAN BAKU 16/11/ Resista Vikaliana, S.Si. MM

46 SIMPANGAN BAKU 16/11/2013 Resista Vikaliana, S.Si. MM 45

47 16/11/2013 Resista Vikaliana, S.Si. MM 46  Simpangan Baku  Akar dari tengah kuadrat simpangan dari nilai tengah atau akar simpangan rata-rata kuadrat.  Simbol Simpangan Baku untuk sampel adalah s, sedangkan untuk data populasi adalah  Cara memperoleh simpangan baku adalah dengan menarik akar dari varians

48 SIMPANGAN BAKU: Data Tunggal 16/11/2013 Resista Vikaliana, S.Si. MM 47  Untuk seperangkat data X1, X2, X3, … Xn (data tunggal) simpangan bakunya dapat ditentukan dengan dua metode, yaitu metode biasa dan metode angka kasar

49 DATA TUNGGAL :Metode angka biasa 16/11/2013 Resista Vikaliana, S.Si. MM 48

50 DATA TUNGGAL: Metode Angka Kasar 16/11/2013 Resista Vikaliana, S.Si. MM 49

51 DATA KELOMPOK: Metode Biasa 16/11/2013 Resista Vikaliana, S.Si. MM 50

52 DATA KELOMPOK: Metode Angka Kasar 16/11/2013 Resista Vikaliana, S.Si. MM 51

53 DATA KELOMPOK: Metode Coding 16/11/2013 Resista Vikaliana, S.Si. MM 52

54 Referensi 16/11/2013 Resista Vikaliana, S.Si. MM 53  Supranto, J dan Nandan Limakrisna Statistik Ekonomi dan Bisnis. Penerbit Mitra Wacana Media, Jakarta.  Hasan, M. Iqbal Pokok-pokok Materi Statistik 1 (Statistik Deskriptif).Penerbit Bumi Aksara, Jakarta.  diunduh tanggal 8 Januari 2013

55 16/11/2013 Resista Vikaliana, S.Si. MM 54 UTSUTS  Sifat closed book  Boleh membawa catatan di selembar kertas (HVS ukuran F4), bolak balik, DITULIS TANGAN  Boleh membawa kalkulator (tidak diperkenankan menggunakan HP)

56 16/11/2013 Resista Vikaliana, S.Si. MM 55  Angka Baku dan Koefisien Variasi ?  Satuan simpangan baku. Misalkan sebuah sampel berukuran n dengan data x 1, x 2, …, x n sedangkan rata-ratanya = dan simpangan baku = s., dirumuskan stuan simpangan baku::  z i = untuk i = 1, 2, …, n (1)   Angka baku atau angka standar adalah distribusi baru, yang mempunyai rata-rata dan simpangan baku s 0 yang ditentukan. dirumus : z i = (2)  Perhatikan bahwa untuk = 0 dan s 0 = 1, Rumus (2) menjadi Rumus (1), sehingga angka z sering pula disebut angka standar.

57 16/11/2013 Resista Vikaliana, S.Si. MM 56  Contoh :  Dalam psikologi, test Wechsler-Bellevue diubah ke dalam angka baku dengan rata-rata = 10 dan simpangan baku = 3.   Test Klasifikasi Umum Tentara di Amerika biasa dijadikan angka baku dengan rata-rata = 100 dan sipangan baku = 20   “Graduate Record Examination” di USA dinyatakan dalam angka standar dengan rata-rata = 500 dan simpangan baku = 100 

58 16/11/2013 Resista Vikaliana, S.Si. MM 57  Angka baku dipakai untuk membandingkan keadaan distribusi sesuatu hal.  Contoh :  Seorang mahasiswa mendpat nilai 86 pada ujian akhir matematika dimana rata-rata dan simpangan baku kelompok, masing-masing 78 dan 10. pada ujian akhir statistika dimana rata- rata kelompok 84 dan simpangan baku 18, ia mendapat nilai 92. Dalam mata ujian mana ia mencapai kedudukan yang lebih baik?

59 16/11/2013 Resista Vikaliana, S.Si. MM 58  Jawab : Dengan rumus V(11) didapat :  untuk matematika z =  untuk statistika z =  Mahasiswa itu mendapat 0,8 simpangan baku diatas rata-rata nilai matematika dan hanya 0,44 simpangan baku diatas rata-rata nilai statistika. Kedudukannya lebih tinggi dalam hal matematika.  Kalau saja nilai-nilai di atas diubah kedalam angka baku dengan rata-rata 100 dan simpangan baku 20, maka :

60 16/11/2013 Resista Vikaliana, S.Si. MM 59  untuk matematika z =  untuk statistika z =  Dalam sistem ini ia lebih unggul dalam matematika.

61 16/11/2013 Resista Vikaliana, S.Si. MM 60  Ukuran variasi atau dispersi yang diuraikan dalam bagian-bagian lalu merupakan dispersi absolut. Variasi 5 cm untuk ukuran jarak 100 m dan variasi 5 cm untuk ukuran jarak 20 m jelas mempunyai pengaruh yang berlainan. Untuk mengukur pengaruh demikian dan untuk membandingkan variasi antara nilai-nilai besar dan nilai-nilai kecil, digunakan dispersi relatif yang ditentukan oleh :  Dispersi Relatif =

62 16/11/2013 Resista Vikaliana, S.Si. MM 61  Jika untuk dispersi absolut diambil simpangan baku, maka didapat koefisien variasi, disingkat KV. dirumuskan dalam persen. Jadi diperoleh : KV =  Koefisien variasi tidak tergantung pada satuan yang digunakan, karenanya dapat dipakai untuk membandingkan variasi relatif beberapa kumpulan data dengan satuan yang berbeda.

63 16/11/2013 Resista Vikaliana, S.Si. MM 62  Contoh :  Semacam lampu elektron rata-rata dapat diapakai selama jam dengan simpangan baku jam. Lampu model lain rata-ratanya jam dengan simpangan baku jam. Dari sini mudah dihitung :   KV (lampu pertama) =  KV (lampu kedua) =  Ternyata lampu kedua secara relatif mempunyai masa pakai yang lebih uniform.


Download ppt "STATISTIK DESKRIPTIF 16/11/2013 Resista Vikaliana, S.Si. MM 1."

Presentasi serupa


Iklan oleh Google