Presentasi sedang didownload. Silahkan tunggu

Presentasi sedang didownload. Silahkan tunggu

Ukuran Variasi atau Dispersi

Presentasi serupa


Presentasi berjudul: "Ukuran Variasi atau Dispersi"β€” Transcript presentasi:

1 Ukuran Variasi atau Dispersi
Pertemuan 8

2 Jangkauan Data Tunggal
π‘±π’‚π’π’ˆπ’Œπ’‚π’–π’‚π’= 𝑿 𝒏 βˆ’ 𝑿 𝟏 Tentukan Jangkauan Dari Data : 1, 4, 7, 8, 9, 11! Penyelesaian: 𝑿 πŸ” =𝟏𝟏 ; 𝑿 𝟏 =𝟏 𝑿 πŸ” βˆ’ 𝑿 𝟏 =πŸπŸβˆ’πŸ=𝟏𝟎 Jangkauan Data Tunggal

3 Jangkauan Data Berkelompok
Jangkauan Data Berkelompok dapat ditentukan dengan 2 cara yaitu dengan menggunakan Titik Atau Nilai Tengah dan menggunakan Tepi Kelas. 1. JANGKAUAN adalah SELISIH titik tengah Kelas Tertinggi dengan Titik Tengah Kelas Terendah JANGKAUAN adalah SELISIH tepi atas kelas tertinggi dengan tepi bawah Kelas terendah. Jangkauan Data Berkelompok

4 Contoh Soal Titik Tengah Kelas Terendah = 142
Tinggi Badan Frekuensi 2 4 10 14 12 5 3 Jumlah 50 Titik Tengah Kelas Terendah = 142 Titik Tengah Kelas Tertinggi = 172  JANGKAUAN = 172 – 142 = 30 Tepi Bawah Kelas Terendah = 139,5 Tepi Atas Kelas Tertinggi = 174,5  JANGKAUAN = 139,5 – 174, 5= 35 Contoh Soal

5 Jangkauan Antarkuartil
𝐽𝐾= 𝑄 3 βˆ’ 𝑄 1 Adalah SELISIH antara Nilai Kuartil Atas (Q3) dan Kuartil Bawah (Q1) Jangkauan Antarkuartil

6 Jangkauan Semi Interkuartil / Simpangan Kuartil
𝑄𝑑= 1 2 (𝑄 3 βˆ’ 𝑄 1 ) Setengah Dari SELISIH Kuartil Atas (Q3) dengan Kuartil Bawah (Q1) Jangkauan Semi Interkuartil / Simpangan Kuartil

7 Tentukan Jangkauan Antarkuartil dan Jangkauan Semi Interkuartil dari data berikut!
2, 4, 6, 8, 10, 12, 14 Penyelesaian: Q1= 2, Q 3= 12 𝐽𝐾= 𝑄 3 βˆ’ 𝑄 1 JK= 12 – 4 = 8 𝑄𝑑= βˆ’4 =4 Contoh Soal

8 Jangkauan Antar Kuartil (JK) dapat digunakan untuk menemukan adanya data pencilan, yaitu data yang dianggap salah catat atau salah ukur atau berasal dari kasus yang menyimpang, karena itu perlu diteliti ulang. DATA PENCILAN yaitu data yang KURANG DARI PAGAR DALAM atau LEBIH DARI PAGAR LUAR. Data Pencilan

9 Data Pencilan 𝐿=1,5 ×𝐽𝐾 𝑃𝐷= 𝑄 1 βˆ’πΏ 𝑃𝐿= 𝑄 3 +𝐿 Ket: L = Satu Langkah
PD = Pagar Dalam PL = Pagar luar Data Pencilan

10 Selidikilah apakah terdapat data pencilan dari data dibawah ini!
15, 33, 42, 50, 51, 51, 53, 55, 62, 64, 65, 68, 79, 85, 97 Penyelesaian: Q1= 50 dan Q3 = 68 JK = 68 – 50 = 18 L= 1,5 x 18 = 27 PD = = 23 PL = = 95  Pada data terdapat nilai 15 dan 97 yang berarti kurang dari Pagar Dalam (23) dan Lebih Dari Pagar Luar (95). Dengan Demikian, nilai 15 dan 97 termasuk data PENCILAN karena itu PERLU DITELITI ULANG. Adanya nilai 15 dan 97 mungkin disebabkan salah dalam mencatat, salah dalam mengukur atau data dari kasus yang menyimpang. Contoh Soal

11 Deviasi Rata-Rata 𝐷𝑅= 1 𝑛 𝑋 𝑖 βˆ’ 𝑋 = 𝑋 𝑖 βˆ’ 𝑋 𝑛
DEVIASI RATA-RATA TUNGGAL 𝐷𝑅= 1 𝑛 𝑋 𝑖 βˆ’ 𝑋 = 𝑋 𝑖 βˆ’ 𝑋 𝑛 Deviasi Rata-Rata

12 Tentukan Deviasi Rata-Rata dari 2, 3, 6, 8, 11!
Penyelesaian: Rata-Rata Hitung: 𝑋 = =6 𝑋 𝑖 βˆ’ 𝑋 = 2βˆ’6 + 3βˆ’6 + 6βˆ’6 + 8βˆ’6 + 11βˆ’6 =14 𝐷𝑅= 𝑋 𝑖 βˆ’ 𝑋 𝑛 𝐷𝑅= =2,8 Contoh Soal

13 DATA BERKELOMPOK 𝐷𝑅= 1 𝑛 𝑓 π‘‹βˆ’ 𝑋 = 𝑓 π‘‹βˆ’ 𝑋 𝑛 Deviasi Rata-Rata

14 Contoh Soal (1) Nilai X f π‘Ώβˆ’ 𝑿 f π‘Ώβˆ’ 𝑿 140-144 142 2 145-149 147 4
152 10 157 14 162 12 167 5 172 3 Jumlah 50 Contoh Soal (1) Dari Data Didapat 𝑋 =157,7

15 VARIANS (DATA TUNGGAL)
1. METODE BIASA a) Untuk Sampel Besar (n >30) 𝑆 2 = π‘‹βˆ’ 𝑋 𝑛 b) Untuk Sampel Kecil (n ≀30) 𝑆 2 = π‘‹βˆ’ 𝑋 π‘›βˆ’1 VARIANS (DATA TUNGGAL)

16 VARIANS (DATA TUNGGAL)
2. METODE ANGKA KASAR a) Untuk Sampel Besar (n >30) 𝑆 2 = 𝑋 2 𝑛 βˆ’ 𝑋 𝑛 2 b) Untuk Sampel Kecil (n ≀30) 𝑆 2 = 𝑋 2 π‘›βˆ’1 βˆ’ 𝑋 2 𝑛(π‘›βˆ’1) VARIANS (DATA TUNGGAL)

17 Tentukan Varians dari data 2, 3, 6, 8, 11!
Penyelesaian: n = 5 𝑋 = =6 𝑆 2 = π‘‹βˆ’ 𝑋 π‘›βˆ’1 = 54 5βˆ’1 =13,5 𝑆 2 = 𝑋 2 π‘›βˆ’1 βˆ’ 𝑋 2 𝑛(π‘›βˆ’1) X π‘Ώβˆ’ 𝑿 π‘Ώβˆ’ 𝑿 𝟐 𝑿 𝟐 2 -4 16 4 3 -3 9 6 36 8 64 11 5 25 121 30 - 54 234 = 234 5βˆ’1 βˆ’ βˆ’1 =13,5 Contoh Soal

18 VARIANS (DATA BERKELOMPOK)
1. METODE BIASA a) Untuk Sampel Besar (n >30) 𝑆 2 = 𝑓 π‘‹βˆ’ 𝑋 𝑛 b) Untuk Sampel Kecil (n ≀30) 𝑆 2 = 𝑓 π‘‹βˆ’ 𝑋 π‘›βˆ’1 VARIANS (DATA BERKELOMPOK)

19 VARIANS (DATA BERKELOMPOK)
2. METODE ANGKA KASAR a) Untuk Sampel Besar (n >30) 𝑆 2 = 𝑓 𝑋 2 𝑛 βˆ’ 𝑓𝑋 𝑛 2 b) Untuk Sampel Kecil (n ≀30) 𝑆 2 = 𝑓 𝑋 2 π‘›βˆ’1 βˆ’ 𝑓𝑋 𝑛(π‘›βˆ’1) 2 VARIANS (DATA BERKELOMPOK)

20 VARIANS (DATA BERKELOMPOK)
2. METODE CODING a) Untuk Sampel Besar (n >30) 𝑆 2 = 𝐢 2 βˆ™ 𝑓𝑒 2 𝑛 βˆ’ 𝑓𝑒 𝑛 2 b) Untuk Sampel Kecil (n ≀30) 𝑆 2 = 𝐢 2 βˆ™ 𝑓𝑒 2 π‘›βˆ’1 βˆ’ 𝑓𝑒 2 𝑛(π‘›βˆ’1) C= Panjang Interval Kelas 𝑒= 𝑑 𝐢 = π‘‹βˆ’π‘€ 𝐢 M = Rata-Rata Hitung Sementara VARIANS (DATA BERKELOMPOK)

21 Contoh Soal Diameter Pipa (mm) Frekuensi 65-67 2 68-70 5 71-73 13
74-76 14 77-79 4 80-82 Jumlah 40 Contoh Soal

22 Penyelesaian Soal... Metode Biasa: 𝑆 2 = 𝑓 π‘‹βˆ’ 𝑋 2 𝑛 Diameter Pipa (mm)
Frekuensi X π‘Ώβˆ’ 𝑿 π‘Ώβˆ’ 𝑿 𝟐 f π‘Ώβˆ’ 𝑿 𝟐 65-67 2 66 68-70 5 69 71-73 13 72 74-76 14 75 77-79 4 78 80-82 81 Jumlah 40 - 𝑿 =πŸ•πŸ‘,πŸ’πŸπŸ“ Metode Biasa: 𝑆 2 = 𝑓 π‘‹βˆ’ 𝑋 𝑛 Penyelesaian Soal...

23 Penyelesaian Soal... Metode Angka Kasar: 𝑆 2 = 𝑓 𝑋 2 𝑛 βˆ’ 𝑓𝑋 𝑛 2
𝑆 2 = 𝑓 𝑋 2 𝑛 βˆ’ 𝑓𝑋 𝑛 2 Diameter Pipa (mm) Frekuensi X 𝑿 𝟐 fX f 𝑿 𝟐 65-67 2 66 68-70 5 69 71-73 13 72 74-76 14 75 77-79 4 78 80-82 81 Jumlah 40 - Penyelesaian Soal...

24 Penyelesaian Soal... 𝑆 2 = 𝐢 2 βˆ™ 𝑓𝑒 2 𝑛 βˆ’ 𝑓𝑒 𝑛 2 Metode Coding:
𝑆 2 = 𝐢 2 βˆ™ 𝑓𝑒 2 𝑛 βˆ’ 𝑓𝑒 𝑛 2 Diameter Pipa (mm) Frekuensi X 𝒖 𝒖 𝟐 fu f 𝒖 𝟐 65-67 2 66 68-70 5 69 71-73 13 72 74-76 14 75 77-79 4 78 80-82 81 Jumlah 40 - Penyelesaian Soal...

25 VARIANS GABUNGAN 𝑆 2 π‘”π‘Žπ‘ = π‘›βˆ’1 𝑠 2 π‘›βˆ’π‘˜
Misalkan Terdapat k buah subsampel sebagai berikut: Sub sampel 1, berukuran n1 dengan varians 𝑠1 2 Sub sampel 2, berukuran n2 dengan varians 𝑠2 2 , Sub sampel k, berukuran nk dengan varians π‘ π‘˜ 2 𝑆 2 π‘”π‘Žπ‘ = π‘›βˆ’1 𝑠 π‘›βˆ’π‘˜ VARIANS GABUNGAN

26 Hasil Pengamatan terhadap 20 Objek mendapatkan s = 4
Hasil Pengamatan terhadap 20 Objek mendapatkan s = 4. Pengamatan Terhadap 30 Objek mendapatkan s=5. Berapakah varians gabungannya? Penyelesaian: n1= 20 s1= 4 𝑠1 2 =16 n2= 30 s2= 5 𝑠2 2 =25 𝑆 2 π‘”π‘Žπ‘ = π‘›βˆ’1 𝑠 π‘›βˆ’π‘˜ = 20βˆ’ βˆ’ βˆ’2 = =21,44 Contoh Soal

27 SIMPANGAN BAKU (DATA TUNGGAL)
1. METODE BIASA a) Untuk Sampel Besar (n >30) 𝑆 2 = π‘‹βˆ’ 𝑋 𝑛 b) Untuk Sampel Kecil (n ≀30) 𝑆 2 = π‘‹βˆ’ 𝑋 π‘›βˆ’1 SIMPANGAN BAKU (DATA TUNGGAL)

28 SIMPANGAN BAKU (DATA TUNGGAL)
1. METODE ANGKA KASAR a) Untuk Sampel Besar (n >30) 𝑆= 𝑋 2 𝑛 βˆ’ 𝑋 𝑛 2 b) Untuk Sampel Kecil (n ≀30) S= 𝑋 2 π‘›βˆ’1 βˆ’ 𝑋 2 𝑛(π‘›βˆ’1) SIMPANGAN BAKU (DATA TUNGGAL)

29 SIMPANGAN BAKU (DATA BERKELOMPOK)
1. METODE BIASA a) Untuk Sampel Besar (n >30) S = 𝑓 π‘‹βˆ’ 𝑋 𝑛 b) Untuk Sampel Kecil (n ≀30) 𝑆= 𝑓 π‘‹βˆ’ 𝑋 π‘›βˆ’1 SIMPANGAN BAKU (DATA BERKELOMPOK)

30 Atau Dapat Disebutkan 𝑠= π‘‰π‘Žπ‘Ÿπ‘–π‘Žπ‘›π‘ 
𝑠= π‘‰π‘Žπ‘Ÿπ‘–π‘Žπ‘›π‘  Contoh Soal : Dati Perhitungan didapatkan Varians ( 𝑠 2 )=11, 694 Dengan demikian simpangan bakunya adalah : s = 11,694 S= 3,42 Atau Dapat Disebutkan


Download ppt "Ukuran Variasi atau Dispersi"

Presentasi serupa


Iklan oleh Google