Ukuran Kemiringan dan Keruncingan

Slides:



Advertisements
Presentasi serupa
Ukuran Variabilitas Data
Advertisements

UKURAN PENYIMPANGAN WAHYU WIDODO.
STATISTIKA CHATPER 5 (SKEWNESS & KURTOSIS)
Dosen: Lies Rosaria, ST., MSi
KOEVISIEN VARIASI Pertemuan 9. Koevisien Variasi.
UKURAN TENDENSI SENTRAL DAN PENYIMPANGAN
SULIDAR FITRI, M.Sc April ,2014
DISPERSI RELATIF, KECONDONGAN & KURTOSIS
KOEVISIEN VARIASI Pertemuan 9. Koevisien Variasi.
Denny Agustiawan JURUSAN TEKNIK INFORMATIKA STMIK ASIA MALANG
1. Kelompok data 2,3,5,6. Maka jangkauan? Jawab : 2. Tentukan simpangan rata- rata data 2,3,5,6 ! Jawab :
UKURAN VARIASI NAMA : Lela Nurbaya NIM : KELAS : 11.2A.05 GANJIL.
UKURAN PENYEBARAN (VARIABILITAS)
UJI NORMALITAS (SKEWNESS DAN KURTOSIS)
Ukuran Dispersi.
KUARTIL, DESIL, DAN PERSENTIL
Ukuran Kemiringan (Skewness) dan Ukuran Keruncingan (Kurtosis)
Modul 6 Kegiatan Belajar 1
STATISTIK 1 Pertemuan 9: Ukuran Kemencengan dan Keruncingan
UKURAN DISTRIBUSI
BAB 6 UKURAN DISPERSI.
Ukuran Penyebaran Relatif
Ukuran Kecondongan.
Ukuran Penyebaran Data
Jangkauan 1. Kelompok data : 2, 3, 5, 6 maka jangkauan R = ....
Ukuran kemiringan & ukuran keruncingan
UKURAN DISPERSI.
Kemiringan & keruncingan distribusi data
STATISTIKA.
UKURAN KERUNCINGAN (KURTOSIS)
Ukuran Dispersi.
UKURAN VARIASI NAMA :DWI INDAHSARI NIM : NO ABSEN: 52 KELAS : 11.2A.05
KEMENCENGAN ATAU KEMIRINGAN (SKEWNESS)
BAB 5 DISPERSI, KEMIRINGAN DAN KERUNCINGAN DISTRIBUSI DATA.
STATISTIKA DESKRIPTIF
STATISTIK DAN PROBABILITAS pertemuan 9 & 10 Oleh : L1153 Halim Agung,S
Jangkauan 1. Kelompok data : 2, 3, 5, 6 maka jangkauan R = Xmax – Xmin
Ukuran Dispersi, Kemiringan dan Keruncingan
Irani Yuni Napitupulu 11.2B.04.
Contoh soal Jangkauan (data belum dikelompokkan):
Ukuran Gejala Pusat Data Belum Dikelompokkan
Jangkauan 1. Kelompok data : 2, 3, 5, 6 maka jangkauan R = 6 – 2 = 4
UKURAN VARIASI NAMA : Riza Wahyu Lisdyana NIM : NO ABSEN : 30
Ukuran Pemusatan Data Choirudin, M.Pd
Ukuran Pemusatan Data Choirudin, M.Pd
Jangkauan 1. Kelompok data : 2, 3, 5, 6 maka jangkauan R = ...
Jawaban Latian soal Statistika Deskriptif (Ukuran Disipersi dan KemiringanKeruncingan) Ila Uswatun Hasanah AMIK Komputerisasi Akuntansi ‘BSI 11.2A.05.
Skewness dan Kurtosis Ria Faulina, M.Si.
NAMA : MUETIA WINDA ASTUTI KELAS : 11.2A.05 NIM :
Statistika Deskriptif
JANGKAUAN 1. Kelompok data : 2, 3, 5, 6 maka jangkauan R = Xmax-Xmin R = 6 – 2 = 4.
Anggie Saputri A.05 Statistika Deskriptif Ukuran Variasi
Jangkauan 1. Kelompok data : 2, 3, 5, 6 maka jangkauan R = Xmax – Xmin = 6 – 2 = 4 NIM Genap.
Ukuran kemencengan dan keruncingan kurva
Pertemuan 4 Kurve Normal.
Universitas Pekalongan
11.2A.05 KOMPUTERISASI AKUNTANSI
Tugas Statistik Ganjil
Jangkauan 1. Kelompok data : 2, 3, 5, 6 maka jangkauan R = 6 – 2 = 4
STATISTIKA DESKRIPTIF
UKURAN VARIASI NAMA :ERNI INDRIYANI NIM : NO ABSEN : 19
Disusun Oleh: Nama :Ghina Rahmatina Kelas :11.2B.04 NIM :
Jangkauan 1. Kelompok data : 2, 3, 5, 6 maka jangkauan R = ....
BAB 4 UKURAN PENYEBARAN.
NAMA : MUETIA WINDA ASTUTI KELAS : 11.2A.05 NIM :
BAB VII UKURAN UKURAN KEMIRINGAN & KERUNCINGAN
PENGUKURAN DISPERSI, KEMIRINGAN, DAN KERUNCINGAN DISTRIBUSI DATA
PENGUKURAN DISPERSI, KEMIRINGAN, DAN KERUNCINGAN DISTRIBUSI DATA
Contoh soal Jangkauan (data belum dikelompokkan):
Ukuran pemusatan dan letak data
Transcript presentasi:

Ukuran Kemiringan dan Keruncingan OLEH: RATU ILMA INDRA PUTRI

Ukuran Kemiringan Ukuran kemiringan adalah ukuran yang menyatakan sebuah model distribusi yang mempunyai kemiringan tertentu. Apabila diketahui besarnya nilai ukuran ini maka dapat diketahui pula bagaimana model distribusinya, apakah distribusi itu simetrik, positif, atau negatif.

Berikut ini diberikan ketiga macam model distribusi tersebut.   Untuk mengetahui apakah sekumpulan data mengikuti model distribusi positif, negatif, atau simetrik, hal ini dapat dilihat berdasarkan nilai koefisien kemiringannya.

Menurut Pearson ada beberapa rumus untuk menghitung koefisien kemiringannya, yaitu :

Koefisien kemiringan (Modus)   Koefisien kemiringan = dimana : = rata-rata, Mo = Modus, s = simpangan baku

Koefisien kemiringan (Median)   Koefisien Kemiringan = dimana : = rata-rata, Mo = Median, s = simpangan baku

Koefisien kemiringan menggunakan nilai kuartil Koefisien kemiringannya = dimana : K1 = kuartil ke satu, K2 = kuartil ke dua, K3 = kuartil ke tiga

Jika koefisien kemiringan < 0, maka bentuk distribusinya negatif Menurut Pearson, dari hasil koefisien kemitingan diatas, ada tiga criteria untuk mengetahui model distribusi dari sekumpulan data (baik data berkelompok maupun data tidak berkelompok), yaitu : Jika koefisien kemiringan < 0, maka bentuk distribusinya negatif Jika koefisien kemiringan = 0, maka bentuk distribusinya simetrik Jika koefisien kemiringan > 0, maka bentuk distribusinya positif

Hitung koefisien kemiringannya dengan menggunakan nilai kuartil Contoh soal Misalkan berat badan bayi (dicatat dalam Kg) yang baru lahir dirumah sakit bersalin “Bunda” dapat dilihat dalam tabel berikut. Hitung koefisien kemiringannya dengan menggunakan nilai kuartil

koefisien kemiringannya = Penyelesaian : koefisien kemiringannya =

Q1 = ………… ? Q1 = n Q1 = 28 Q1 = 7 (kelas interval ke 3) Maka Q1 = Tb + p ` ` = 2,85 + 0,2 = 2,85 + 0,08 = 2,93

Q2 = n Q2 = 28 Q2 = 14 (kelas interval ke 4) Maka Q2 = Tb + p ` `= 3,05 + 0,2 = 3,05 + 0,11 = 3,16

Q3 = ………… ? Q3 = n Q3 = 28 Q3 = 21 (kelas interval ke 5) Maka Q3 = Tb + p ` `= 3,25 + 0,2 = 3,25 + 0,13 = 3,38

Sehingga koefisien kemiringannya =   = = = - 0,022

Ukuran Keruncingan (Kurtosis) Ukuran keruncingan adalah kepuncakan dari suatu distribusi, biasanya diambil relatif terhadap distribusi normal. Sebuah distribusi yang mempunyai puncak relatif tinggi dinamakan leptokurtik, sebuah distribusi mempunyai puncak mendatar dinamakan platikurtik, distribusi normal yang puncaknya tidak terlalu tinggi atau tidak mendatar dinamakan mesokurtik.

Untuk mengetahui apakah sekumpulan data mengikuti distribusi leptokurtik, platikurtik, dan mesokurtik, hal ini dapat dilihat berdasarkan koefisien kurtosisnya.

Untuk menghitung koefisien kurtosis digunakan rumus   Dimana K1 = Kuartil kesatu K2 = Kuartil kedua P10 = Persentil ke 10 P90 = Persentil ke 90

Dari hasil koefisien kurtosis diatas, ada tiga criteria untuk mengetahui model distribusi dari sekumpulan data, yaitu : Jika koefisien kurtosisnya < 0,263 maka distribusinya adalah platikurtik Jika koefisien kurtosisnya = 0,263 maka distribusinya adalah mesokurtik Jika koefisien kurtosisnya > 0,263 maka distribusinya adalah leptokurtik  

Contoh soal Misalkan berat badan bayi (dicatat dalam Kg) yang baru lahir dirumah sakit bersalin “Bunda” dapat dilihat dalam tabel berikut. Hitung koefisien kurtosisnya

Penyelesaian :

Q1 = ………… ? Q1 = n Q1 = 28 Q1 = 7 (kelas interval ke 3) Maka Q1 = Tb + p ` ` = 2,85 + 0,2 = 2,85 + 0,08 = 2,93

Q3 = ………… ? Q3 = n Q3 = 28 Q3 = 21 (kelas interval ke 5) Maka Q3 = Tb + p ` `= 3,25 + 0,2 = 3,25 + 0,13 = 3,38

P10 = ………… ? P10 = n P10 = 28 P10 = 2,8 (kelas interval ke 2) maka P10 = Tb + p ` `= 2,65 + 0,2 = 2,65 + 0,05 = 2,70

P90 = ………… ? P90 = n P10 = 28 P10 = 25,2 (kelas interval ke 6) maka P10 = Tb + p ` `= 3,45 + 0,2 = 3.45 + 0,088 = 3,54

Sehingga koefisien kuatisisnya = = 0,268

Terima Kasih