UKURAN VARIASI ATAU DISPERSI (Pengukuran Varians)

Slides:



Advertisements
Presentasi serupa
PENYEBARAN DATA Tujuan Belajar :
Advertisements

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)
UKURAN TENDENSI SENTRAL DAN PENYIMPANGAN
Oleh : Andri Wijaya, S.Pd., S.Psi., M.T.I.
Oleh : Andri Wijaya, S.Pd., S.Psi., M.T.I.
DEVIASI/SIMPANGAN STATISTIK DESKRIPTIF
Nilai - Nilai Variasi Prepared: TOTOK SUBAGYO, ST,MM.
MEDIAN MEDIAN (Med), MENUNJUKKAN NILAI TENGAH DARI GUGUSAN DATA YANG SUDAH DIURUTKAN DARI DATA YANG KECIL SAMPAI DATA YANG BESAR ATAU SEBALIKNYA. MISAL.
Ukuran Penyebaran Data
Assalamu’alaikum Wr. Wb.
Oleh : Andri Wijaya, S.Pd., S.Psi., M.T.I.
UKURAN PENYEBARAN DATA
UKURAN DISPERSI (PENYEBARAN DATA)
Oleh : Indah Manfaati Nur, S.Si.,M.Si
Estimasi Topik Pembahasan: Konsep estimasi (pendugaan statistik)
KUARTIL, DESIL, DAN PERSENTIL
Metode Penelitian Ilmiah
HARGA SIMPANGAN Septi Fajarwati, M. Pd.
STATISTIKA Mean, Median dan Modus.
STATISTIK 1 Pertemuan 9: Ukuran Kemencengan dan Keruncingan
UKURAN VARIASI ATAU DISPERSI (Pengukuran Dispersi)
BAB 6 UKURAN DISPERSI.
Ukuran Penyebaran Data
Bab 2. Teori Pendugaan PENDUGAAN TUNGGAL
UKURAN-UKURAN STATISTIK
UKURAN PEMUSATAN.
UKURAN DISPERSI (PENYEBARAN DATA)
Ukuran Variasi atau Dispersi
DEVIASI/SIMPANGAN STATISTIK DESKRIPTIF
UKURAN SIMPANGAN, DISPERSI & VARIASI
ESTIMASI.
UKURAN SIMPANGAN & VARIASI
Standar Deviasi dan Varians
Assalamu’alaikum Wr. Wb.
Analisis Data Statistik Deskriptif
Ukuran Variasi atau Dispersi
PPS 503 TEKNIK ANALISA DATA PERTEMUAN KE DUA
TENDENCY CENTRAL Data Interval.
Ukuran Variasi atau Dispersi
Ukuran Penyebaran Data
UKURAN PENYEBARAN Ukuran Penyebaran
Ukuran Variasi atau Dispersi
Analisis Data Statistik Deskriptif
Ukuran Pemusatan Data Choirudin, M.Pd
Ukuran Pemusatan Data Choirudin, M.Pd
UKURAN PENYEBARAN DATA
VI. UKURAN PEMUSATAN UKURAN PEMUSATAN ADALAH SUATU UKURAN YANG MEMPUNYAI KECENDERUNGAN MEMUSAT ARTINYA CENDERUNG BERADA DI TENGAH-TENGAH DARI KELOMPOK.
UKURAN VARIASI (DISPERSI) Sumber : J.Supranto, hal.127
PENGUKURAN DISPERSI (UKURAN PENYEBARAN) Sri Mulyati.
UKURAN DISPERSI (PENYEBARAN DATA)
UKURAN PENYEBARAN DATA
“VARIANSI” “selamat menyimak ya guys ;) “ Zafirah Mar’atussholiha
SELAMAT DATANG.
BAB 4 UKURAN VARIABILITAS
Ukuran Variasi atau Dispersi
UKURAN VARIASI ATAU DISPERSI (Pengukuran Dispersi)
UKURAN PEMUSATAN (Mean)
Ukuran kemencengan dan keruncingan kurva
NILAI STATISTIKA DESKRIPTIF
UKURAN LETAK & KERAGAMAN
Ukuran Penyebaran Data
Ukuran Variasi atau Dispersi J0682
Pengantar statistika sosial
C. Ukuran Penyebaran Data
Peta Konsep. Peta Konsep C. Ukuran Penyebaran Data.
UKURAN PENYEBARAN DATA
OLEH : SITTI HAWA, ST, MPW.  Ukuran pemusatan atau disebut rata – rata adalah menunjukan dimana suatu data memusat atau suatu kumpulan pengamatan memusat.
UKURAN VARIASI (DISPERSI )
Transcript presentasi:

UKURAN VARIASI ATAU DISPERSI (Pengukuran Varians) aderismanto01.wordpress.com

VARIANS Definisi Varians adalah ukuran keragaman yang melibatkan seluruh data. Varians merupakan rata-rata kuadrat selisih dari semua nilai data terhadap nilai rata-rata hitung. Varians didasarkan pada perbedaan antara nilai tiap observasi (Xi) dan rata-rata ( untuk sampel dan  untuk populasi) aderismanto01.wordpress.com

VARIANS – DATA TUNGGAL Rumus (sampel) S2 = varians sampel Xi = data ke-i = rata-rata sampel n = banyaknya sampel Rumus (populasi) σ2 = varians populasi μ = rata-rata populasi N = banyaknya populasi aderismanto01.wordpress.com

VARIANS – DATA BERKELOMPOK Rumus (sampel) S2 = varians sampel Xi = nilai tengah kelas ke-i fi = frekuensi kelas ke-i = rata-rata sampel Rumus (populasi) σ2 = varians populasi μ = rata-rata populasi aderismanto01.wordpress.com

Simpangan Baku – Data Tunggal Definisi Simpangan baku adalah akar kuadrat positif dari varians. Simpangan baku diukur pada satuan data yang sama, sehingga mudah untuk diperbandingkan. Simpangan baku paling banyak digunakan karena mempunyai sifat-sifat matematis yang sangat penting dan berguna untuk pembahasan teori dan analisis. aderismanto01.wordpress.com

Simpangan Baku – Data Tunggal Lambang Simpangan baku dapat ditulis “ S “ Nama Lain Standar Deviasi, dapat ditulis “ SD “ Kelompok data yang heterogen mempunyai simpangan baku yang besar. Simpangan baku populasi (σ) sering dipakai. aderismanto01.wordpress.com

Simpangan Baku – Data Tunggal Rumus (sampel) S = simpangan baku sampel Xi= data ke-i = rata-rata sampel n = banyaknya sampel aderismanto01.wordpress.com

Simpangan Baku – Data Tunggal Rumus (populasi) σ = simpangan baku populasi Xi = data ke-i μ = rata-rata populasi N = banyaknya populasi aderismanto01.wordpress.com

Simpangan Baku – Data Tunggal Contoh Diketahui data upah bulanan karyawan suatu perusahaan (dalam ribuan rupiah). Hitunglah simpangan baku dari data tersebut. Xi Xi2 X1 30 900 X2 40 1600 X3 50 2500 X4 60 3600 X5 70 4900 5 250 13500 aderismanto01.wordpress.com

Simpangan Baku – Data Tunggal Jawaban Jadi simpangan baku dari data tersebut adalah 14,14 (Rp14.140,00) aderismanto01.wordpress.com

Simpangan Baku – Data Berkelompok Rumus simpangan baku populasi (umum) σ = simpangan baku populasi Mi = nilai tengah dari kelas ke-i, i = 1, 2, …, k μ = rata-rata populasi N = banyaknya populasi aderismanto01.wordpress.com

Simpangan Baku – Data Berkelompok Rumus populasi (kelas interval sama) σ = simpangan baku populasi fi = frekuensi kelas ke-i di = simpangan dari kelas ke-i terhadap titik asal asumsi N = banyaknya populasi c = besarnya kelas interval aderismanto01.wordpress.com

Simpangan Baku – Data Berkelompok Rumus populasi (kelas interval tidak sama) σ = simpangan baku populasi fi = frekuensi kelas ke-i Mi = nilai tengah dari kelas ke-i, i = 1, 2, …, k N = banyaknya populasi aderismanto01.wordpress.com

Simpangan Baku – Data Berkelompok Rumus sampel (kelas yang sama) S = simpangan baku sampel fi = frekuensi kelas ke-i di = simpangan dari kelas ke-i terhadap titik asal asumsi n = banyaknya sampel c = besarnya kelas interval aderismanto01.wordpress.com

Simpangan Baku – Data Berkelompok Rumus sampel (kelas tidak sama) S = simpangan baku sampel fi = frekuensi kelas ke-i Mi = nilai tengah dari kelas ke-i, i = 1, 2, …, k n = banyaknya sampel aderismanto01.wordpress.com

Simpangan Baku – Data Berkelompok Contoh Modal dari 40 perusahaan (dalam jutaan rupiah) adalah sebagai berikut: 138 164 150 132 144 125 149 157 146 158 140 147 136 148 152 144 168 126 138 176 163 119 154 165 146 173 142 147 135 153 140 135 161 145 135 142 150 156 145 128 Tentukan simpangan baku dari data diatas. aderismanto01.wordpress.com

Simpangan Baku – Data Berkelompok Jawaban Kelas interval sama, yaitu 9 (127 – 118) Modal (M) Nilai Tengah Frekuensi (f) 118 - 126 122 3 127 - 135 131 5 136 - 144 140 9 145 - 153 149 12 154 - 162 158 5 163 - 171 167 4 172 - 180 176 2 Jumlah 40 aderismanto01.wordpress.com

Simpangan Baku – Data Berkelompok Kelas f d d2 fd fd2 118 - 126 3 -3 9 -9 27 127 - 135 5 -2 4 -10 20 136 - 144 9 -1 1 -9 9 145 - 153 12 0 0 0 0 154 - 162 5 1 1 5 5 163 - 171 4 2 4 8 16 172 - 180 2 3 9 6 18 Jumlah 40 0 28 fidi = -9 fidi2 = 95 aderismanto01.wordpress.com

Simpangan Baku – Data Berkelompok Contoh Data nilai ujian statistik dasar dari 50 mahasiswa STMIK MDP, disusun dalam tabel berikut ini. Tentukan simpangan baku dari data di samping. Kelas M (Nilai Tengah) f 30 - 39 34,5 4 40 - 49 44,5 6 50 - 59 54,5 8 60 - 69 64,5 12 70 - 79 74,5 9 80 - 89 84,5 7 90 - 100 94,5 4 aderismanto01.wordpress.com

Simpangan Baku – Data Berkelompok Jawaban M M2 f fM fM2 34,5 1.190,25 4 138,0 4.761,00 44,5 1.980,25 6 267,0 11.881,50 54,5 2.970,25 8 436,0 23.762,00 64,5 4.160,25 12 774,0 49.923,00 74,5 5.550,25 9 670,5 49.952,25 84,5 7.140,25 7 591,5 49.981,75 95 9.025,00 4 380,0 36.100,00 Jumlah f1 = 50 f1Mi = 3.257 f1Mi2 = 226.361,50 aderismanto01.wordpress.com

APLIKASI KOMPUTER Simpangan Baku aderismanto01.wordpress.com

APLIKASI KOMPUTER Simpangan Baku aderismanto01.wordpress.com

APLIKASI KOMPUTER Simpangan Baku aderismanto01.wordpress.com

aderismanto01.wordpress.com