Ukuran Variasi atau Dispersi

Slides:



Advertisements
Presentasi serupa
Ukuran Variabilitas Data
Advertisements

Ukuran Variasi atau Dispersi
PENGUKURAN DISPERSI, KEMIRINGAN, DAN KERUNCINGAN DISTRIBUSI DATA
STATISTIK Ukuran Dispersi atau Ukuran Variasi By : Meiriyama
BAB II ANALISA DATA.
UKURAN PENYIMPANGAN WAHYU WIDODO.
Ukuran Variasi atau Dispersi
Ukuran Variasi atau Dispersi
Ukuran Variasi atau Dispersi
BAB VI UKURAN VARIASI ATAU DISPERSI (Pengukuran Dispersi) (Pertemuan ke-8) Oleh: Andri Wijaya, S.Pd., S.Psi., M.T.I. Program Studi Sistem Informasi Sekolah.
Ukuran Penyimpangan (Dispersi)
Dosen: Lies Rosaria, ST., MSi
MATA KULIAH STATISTIK DESKRIPSI
HOMOGEN DAN HETEROGEN DATA
DEVIASI/SIMPANGAN STATISTIK DESKRIPTIF
UKURAN PENYEBARAN (DISPERSI)
UKURAN DISPERSI Presented by Astuti Mahardika, M.Pd.
Statistik Diskriptif.
Denny Agustiawan JURUSAN TEKNIK INFORMATIKA STMIK ASIA MALANG
STATISTIK DESKRIPTIF Pengumpulan data, pengorganisasian, penyajian data Distribusi frekuensi Ukuran pemusatan Ukuran penyebaran Skewness, kurtosis.
Ukuran Penyebaran Data
UKURAN DISPERSI (PENYEBARAN DATA)
UKURAN PENYEBARAN (VARIABILITAS)
UJI NORMALITAS (SKEWNESS DAN KURTOSIS)
Ukuran Dispersi.
Ukuran Kemiringan (Skewness) dan Ukuran Keruncingan (Kurtosis)
STATISTIK DESKRIPTIF (Bab IV).
STATISTIK 1 Pertemuan 9: Ukuran Kemencengan dan Keruncingan
UKURAN VARIASI ATAU DISPERSI (Pengukuran Dispersi)
Ukuran Pemusatan (Central Tendency)
UKURAN PENYEBARAN (VARIABILITAS)
BAB 6 UKURAN DISPERSI.
Statistitik Pertemuan ke-5/6
Harga Deviasi (Ukuran Penyebaran).
Ukuran Kecondongan.
Ukuran kemiringan & ukuran keruncingan
UKURAN DISPERSI.
Ukuran penyebaran.
Kemiringan & keruncingan distribusi data
UKURAN DISPERSI (PENYEBARAN DATA)
DEVIASI/SIMPANGAN STATISTIK DESKRIPTIF
UKURAN SIMPANGAN, DISPERSI & VARIASI
Ukuran Kemiringan dan Keruncingan
Ukuran Dispersi.
Probabilitas dan Statistika
BAB 5 DISPERSI, KEMIRINGAN DAN KERUNCINGAN DISTRIBUSI DATA.
Ukuran Variasi atau Dispersi
STATISTIKA LINGKUNGAN
STATISTIKA DESKRIPTIF
Ukuran Variasi atau Dispersi
UKURAN PENYEBARAN Ukuran Penyebaran
Ukuran Variasi atau Dispersi
STATISTIK I PERTEMUAN I( 10 Agustus 2017 ) 3.MODUS DEFINISI 1 : Modus adalah nilai dari suatu kelompok yang mempunyai frekuensi tertinggi.
UKURAN VARIASI (DISPERSI) Sumber : J.Supranto, hal.127
STATISTIKA BAB 6 RIZKA AULIA ( )
UKURAN DISPERSI (PENYEBARAN DATA)
BAB 4 UKURAN VARIABILITAS
Skewness dan Kurtosis Ria Faulina, M.Si.
Ukuran Variasi atau Dispersi
UKURAN VARIASI ATAU DISPERSI (Pengukuran Dispersi)
UKURAN VARIASI ATAU DISPERSI (Pengukuran Varians)
Ukuran kemencengan dan keruncingan kurva
Ukuran Pemusatan dan Ukuran Penyebaran
Universitas Pekalongan
Ukuran Variasi atau Dispersi J0682
TEKNIK INFORMATIKA UNIVERSITAS ATMA JAYA YOGYAKARTA
BAB VII UKURAN UKURAN KEMIRINGAN & KERUNCINGAN
PENGUKURAN DISPERSI, KEMIRINGAN, DAN KERUNCINGAN DISTRIBUSI DATA
PENGUKURAN DISPERSI, KEMIRINGAN, DAN KERUNCINGAN DISTRIBUSI DATA
UKURAN VARIASI (DISPERSI )
Transcript presentasi:

Ukuran Variasi atau Dispersi BAB 6 Ukuran Variasi atau Dispersi Adalah ukuran yang menyatakan seberapa jauh penyimpangan nilai-nilai data dari nilai-nilai pusatnya atau Ukuran yang menyatakan seberapa banyak nilai-nilai data yang berbeda dengan nilai-nilai pusatnya

3 kelompok nilai : Ukuran variasi atau dispersi Kelompok nilai homogen (tidak bervariasi) Kelompok nilai relatif homogen (tdk begitu bervariasi) Kelompok nilai heterogen (sangat bervariasi) Ukuran variasi atau dispersi Nilai jarak (range) Rata-rata simpangan (mean deviation) Simpangan baku (standard deviation) Koefisien variasi (coefficient of variation)

nilai jarak NJ = Xn – X1 NJ = Nilai Maksimum – Nilai Minimum

Contoh 6.1 Carilah jarak dari data berikut : 50 40 30 60 70

Rata-rata simpangan Apabila dipunyai data X1, X2, ……Xn dan Rata-rata Maka simpangan terhadap rata-rata hitung RS = RS =

simpangan baku Populasi Sampel

pengukuran dispersi data berkelompok Nilai Jarak Untuk data berkelompok ada 2 (dua) cara : NJ = Nilai tengah kelas terakhir – Nilai tengah kelas pertama NJ = Tepi atas kelas terakhir – Tepi bawah kelas pertama

Contoh 6.3 Berat badan (kg) Banyaknya Mahasiswa (f) 60 – 62 5 63 – 65 18 66 – 68 42 69 – 71 27 72 - 74 8

simpangan baku Populasi Untuk kelas interval ( c )yang sama

Contoh 6.5 Modal (M) f 118 – 126 3 127 – 135 5 136 – 144 9 145 – 153 12 154 – 162 163 – 171 4 172 – 180 2 Jumlah 40

simpangan baku Populasi Untuk kelas interval ( c )yang tidak sama

simpangan baku Sampel Untuk kelas interval ( c )yang sama

Koefisien Variasi Untuk keperluan perbandingan 2 (dua) kelompok nilai Misalnya : - berat 10 ekor gajah dengan berat 10 ekor semut X 100% , untuk populasi X 100% , untuk sampel

ukuran kemencengan dan keruncingan kurva Untuk data tak berkelompok Untuk data berkelompok Untuk r = 1 , maka M1 merupakan rata-rata hitung r = 2 , maka M2  varians r = 3 , maka M3  kemencengan (skewness) r = 4 , maka M4  keruncingan (kurtosis)

Ukuran Kemencengan Kurva (Skewness) Tingkat Kemencengan

Ukuran Kemencengan Kurva (Skewness) Momen koefisien kemencengan

Contoh 6.9 Kelas M f fM d fd fd2 fd3 fd4 118 – 126 122 3 366 -3 -9 27 -81 243 127 – 135 131 5 655 -2 -10 20 -40 80 136 – 144 140 9 1.260 -1 145 – 153 149 12 1.788 154 – 162 158 790 1 163 – 171 167 4 668 2 8 16 32 64 172 – 180 176 352 6 18 54 162 Jumlah 40 5.879 95 -39 563

Ukuran Keruncingan Kurva (kurtosis) Dilihat dari tingkat keruncingannya : Leptokurtis (puncaknya sangat runcing) Platykurtis (puncaknya agak datar/merata) Mesokurtis (puncaknya tidak begitu runcing) Momen koefisien keruncingan Data berkelompok Data tak berkelompok

kurtosis Untuk kelas interval ( c ) sama > 3  kurva leptokurtis (meruncing) = 3  kurva mesokurtis (normal) < 3  kurva platykurtis (mendatar)

Rajin-rajin belajar supaya PERCAYA DIRI