DESKRIPSI DATA Pokok bahasan ke-4.

Slides:



Advertisements
Presentasi serupa
Statistika dan Aplikasi Komputer Sesi 2: Ukuran Sentral dan Persebaran
Advertisements

TURUNAN/ DIFERENSIAL.
UKURAN-UKURAN STATISTIK
(UKURAN PEMUSATAN DAN UKURAN PENYEBARAN)
Variabilitas Azimmatul Ihwah.
TINJAUAN UMUM DATA DAN STATISTIKA
Distribusi Frekuensi Pokok Bahasan ke-3.
Fadjar Shadiq, M.App.Sc Widyaiswara PPPPTK Matematika

STATISTIKA OLEH : SURATNO, S.Pd SMAN 1 KALIWUNGU Kelas XI IPS
ELASTISITAS PERMINTAAN DAN PENAWARAN
Elastisitas.
BAB V ukuran pemusatan Dipersiapkan oleh : Ely Kurniawati
Oleh Widiyastuti,S.Pd, M.Eng SMA N 3 BOYOLALI
UKURAN PENYEBARAN DATA
STATISTIKA pertemuan 1 DR.EUIS ETI ROHAETI,M.PD.
Ukuran Pemusatan dan Ukuran Penyebaran
DESKRIPSI DATA Pertemuan 9 1. Pendahuluan : Sering digunakan peneliti, khususnya dalam memperhatikan perilaku data dan penentuan dugaan-dugaan yang selanjutnya.
Peringkasan Data (Pemusatan dan Penyebaran)
pemusatan kumpulan data
TINJAUAN UMUM DATA DAN STATISTIKA
Ukuran Pemusatan Yeni Puspita, SE., ME.
NOTASI PENJUMLAHAN ()
STATISKA Adlina Zhafarina Dea Aninditha Imadina Nur S Raihana Maynisa
TINJAUAN UMUM DATA DAN STATISTIKA
ELASTISITAS PERMINTAAN DAN PENAWARAN
UKURAN PEMUSATAN MK. STATISTIK (MAM 4137) 3 SKS (3-0)
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

1 6 Statistika Deskriptif. © John Wiley & Sons, Inc. Applied Statistics and Probability for Engineers, by Montgomery and Runger. Ringkasan Numerik dari.
Denny Agustiawan JURUSAN TEKNIK INFORMATIKA STMIK ASIA MALANG
Statistik Diskriptif.
Distribusi Frekuensi Pokok Bahasan ke-3.
Statistik Inferensial
UKURAN PEMUSATAN DAN LETAK DATA
STATISTIK DESKRIPTIF Sarwanto.
STATISTIK DESKRIPTIF Pengumpulan data, pengorganisasian, penyajian data Distribusi frekuensi Ukuran pemusatan Ukuran penyebaran Skewness, kurtosis.
UKURAN PENYEBARAN (VARIABILITAS)
UKURAN NILAI SENTRAL&UKURAN PENYEBARAN
UKURAN VARIASI ATAU DISPERSI (Pengukuran Dispersi)
Ukuran Pemusatan (Central Tendency)
BAB 6 UKURAN DISPERSI.
Harga Deviasi (Ukuran Penyebaran).
BAB 3 UKURAN PEMUSATAN.
(UKURAN PEMUSATAN DAN UKURAN PENYEBARAN)
UKURAN NILAI SENTRAL&UKURAN PENYEBARAN
(UKURAN PEMUSATAN DAN UKURAN PENYEBARAN)
TENDENSI PUSAT Pertemuan ke-3.
BAB 5 DISPERSI, KEMIRINGAN DAN KERUNCINGAN DISTRIBUSI DATA.
UKURAN NILAI SENTRAL&UKURAN PENYEBARAN
PPS 503 TEKNIK ANALISA DATA PERTEMUAN KE DUA
STATISTIKA DESKRIPTIF
? 1. Konsep Statistika STATISTIKA : Kegiatan untuk : mengumpulkan data
BAB 4 UKURAN PENYEBARAN.
NURRATRI KURNIA SARI, M.Pd
STATISTIKA Pertemuan 3: Ukuran Pemusatan dan Penyebaran
Ukuran Pemusatan Data Choirudin, M.Pd
Penyajian Data Beberapa cara penyajian data antara lain dengan : Tabel
(UKURAN PEMUSATAN DAN UKURAN PENYEBARAN)
Ukuran Pemusatan Data Choirudin, M.Pd
VI. UKURAN PEMUSATAN UKURAN PEMUSATAN ADALAH SUATU UKURAN YANG MEMPUNYAI KECENDERUNGAN MEMUSAT ARTINYA CENDERUNG BERADA DI TENGAH-TENGAH DARI KELOMPOK.
VI. UKURAN PEMUSATAN UKURAN PEMUSATAN ADALAH SUATU UKURAN YANG MEMPUNYAI KECENDERUNGAN MEMUSAT ARTINYA CENDERUNG BERADA DI TENGAH-TENGAH DARI KELOMPOK.
(UKURAN PEMUSATAN DAN UKURAN PENYEBARAN)
Deskripsi Numerik Data
UKURAN LETAK & KERAGAMAN
DESKRIPSI DATA Pertemuan 3.
Ukuran pemusatan dan letak data
Transcript presentasi:

DESKRIPSI DATA Pokok bahasan ke-4

Pendahuluan : Sering digunakan peneliti, khususnya dalam memperhatikan perilaku data dan penentuan dugaan-dugaan yang selanjutnya akan diuji dalam analisis inferensi.

Analisis Statistik Deskriptif : Sari numerik (ringkasan angka) Menyatakan nilai-nilai penting dalam statistik meliputi ukuran pemusatan dan dispersi. Distribusi Menyatakan pola atau model dari penyebaran data. Pencilan Menyatakan nilai data yang berada diluar kelompok nilai data yang lainnya.

Sari Numerik (ringkasan angka): Ukuran pemusatan merupakan ukuran yang menyatakan pusat dari sebaran data. Ada tiga macam ukuran pemusatan yaitu Rata-rata, Median, dan Modus. Ukuran penyebaran (dispersi) adalah ukuran yang dipakai untuk mengukur tingkat penyebaran data. Semakin kecil ukuran penyebaran semakin seragam data tersebut dan semakin besar ukuran penyebaran semakin beragam data tersebut.

Ukuran Pemusatan (1): Rata-rata adalah sebuah nilai yang khas yang dapat mewakili suatu himpunan data. Rata-rata dari suatu himpunan n bilangan x1, x2 , ….., xn ditunjukkan oleh dan didefinisikan sbb :

Ukuran Pemusatan (2): Jika bilangan-bilangan x1, x2 , ….., xn masing- masing terjadi f1, f2 , ….., fn maka nilai rata- ratanya adalah :

Ukuran Pemusatan (3): Median adalah besaran yang membagi data menjadi dua kelompok yang memiliki persentase sama besar., dimana himpunan bilangan disusun menurut urutan besarnya. Dimana L1 = batas kelas bawah dari kelas median. n = banyak data (Σ f)1= jumlah frekuensi semua kelas yang lebih rendah dari kelas median f med = frekuensi kelas median c = panjang kelas

Ukuran Pemusatan (4): Modus suatu himpunan bilangan adalah nilai yang paling sering muncul (memiliki frekuensi maksimum). Modus mungkin tidak ada. Modus dapat diperoleh dari rumus : Dimana L1 = batas kelas bawah dari kelas modus. 1 = selisih frekuensi kelas modus dan frekuensi kelas sebelumnya 2 = selisih frekuensi kelas modus dan frekuensi kelas sesudahnya c = panjang kelas

Ukuran Dispersi/Penyebaran (1): Derajat atau ukuran sampai seberapa jauh data numerik cenderung untuk tersebar disekitar nilai rata-ratanya. Yang paling umum adalah Range (rentang), Variansi, dan Simpangan Baku. Ukuran dispersi lain adalah kuartil, persentil.

Range / Rentang (R): adalah selisih antara bilangan terbesar dan terkecil dalam himpunan. Nilai R akan selalu positif. Interpretasi nilai R adalah: R = 0, menunjukkan bahwa data terbesar sama dengan data terkecil, akibatnya semua data memiliki harga yang sama R kecil, memberikan informasi bahwa data akan mengumpul di sekitar pusat data R besar, menyatakan bahwa paling sedikit ada satu data yang harganya berbeda jauh dengan data lainnya

Simpangan baku (deviasi standar) (1): Simpangan Baku (Deviasi Standar) suatu himpunan bilangan x1, x2, …, xn dinyatakan dengan s dan didefinisikan sebagai berikut :

Simpangan baku (deviasi standar) (2): Jika x1, x2, …, xn masing-masing muncul dengan frekuensi f1, f2, …, fn, maka simpangan baku dapat dituliskan :

Simpangan baku (deviasi standar) (3): Kuadrat dari simpangan baku adalah variansi. Nilai variansi dan simpangan baku selalu non- negatif. Interpretasi nilai s2 adalah: s2 = 0 atau s = 0 berarti nilai data sama sengan rata- ratanya, sehingga nilai semua data sama s2 atau s kecil, berarti perbedaa n harga data yang satu dengan lainnya kecil Akibatnya semua data akan mengumpul disekitar pusat data. s2 atau s besar menyatakan bahwa paling sedikit ada satu data yang harganya berbeda jauh dengan data lainnya.

Ukuran Penyebaran Lain : Suatu himpunan data membagi himpunan atas empat bagian yang sama. Nilai-nilai ini disebut Kuartil dan dinyatakan dengan Q1, Q2, dan Q3. Suatu himpunan data membagi data atas sepuluh bagian yang sama disebut Desil dan dinyatakan dengan D1, D2, D3, …., D9. Suatu himpunan data membagi data atas seratus bagian disebut Persentil dan dinyatakan dengan P1, P2, P3, ….., P99.

Kuartil : Rumus Kuartil ke-N (N = 1,2,3) : Di mana LQN = batas kelas bawah dari kelas kuartil ke-N n = banyak data (Σ f)N= jumlah frekuensi semua kelas sebelum kelas kuartil ke N fQN = frekuensi kelas kuartil ke-N c = panjang kelas

Bentuk distribusi Dalam statistika, mempelajari distribusi merupakan suatu hal yang penting, karena akan menentukan metodologi statistika yang akan digunakan. Distribusi adalah pola atau model penyebaran yang merupakan gambaran kondisi sekelompok data.

Ciri Bentuk Distribusi Simetri: Mean = median = modus

Ciri Bentuk Distribusi Menjulur ke kanan (positif): Mean > median > modus

Ciri Bentuk Distribusi Menjulur ke kiri (negatif): Mean < median < modus

Mengukur derajat kemenjuluran distribusi data: Rumus Pearson Dimana SK = derajat kemenjuluran (skewness) = mean Mo = Modus S = Standar Deviasi

Interpretasi nilai derajat kemenjuluran: Bila nilai SK = 0 atau mendekati nol, maka dikatakan distribusi data simetri Bila nilai SK bertanda negatif, maka distribusi data menjulur ke kiri Bila nilai SK bertanda positif, maka distribusi data menjulur ke kanan

Pencilan (Outlier) Memberikan informasi mengenai data yang harganya jauh berbeda dari harga data lainnya. Dalam statistika, mendeteksi pencilan sangat penting karena data yang masuk dalam pencilan akan mengganggu hasil analisis data. Oleh karena itu, data pencilan harus dianalisis tersendiri, terpisah dari kelompoknya.

Langkah-langkah mendeteksi pencilan: Hitung besarnya nilai sebaran tengah, yaitu dq = QA – QB Hitung nilai batas bawah pencilan (BBP), yaitu : BBP = QB – (1,5 x dq) Hitung nilai batas atas pencilan (BAP), yaitu : BAP = QA + (1,5 x dq) Apabila terdapat data dengan nilai lebih kecil atau sama dengan BBP maka data tersebut disebut pencilan bawah. Apabila terdapat data dengan nilai lebih besar atau sama dengan BAP maka data tersebut disebut pencilan atas.

Soal 1 Distribusi frekuensi dari upah karyawan suatu perusahaan dalam ribuan rupiah per bulan adalah sbb.: Nilai upah Banyaknya karyawan 100 – 199 15 200 – 299 20 300 – 399 30 400 – 499 25 500 – 599 600 – 699 10 700 – 799 5 Hitung mean dan modus Hitung kuartil ke-3 dan simpangan baku

Soal 2 Diketahui besarnya pinjaman 7 orang nasabah suatu bank sbb. (dalam juta Rp). Nama A B C D E F G Pinjaman 12.57 14.65 25.50 5.75 11.80 16.55 15.89 Selidiki, apakah terdapat nasabah yang pinjamannya cukup sedikit atau sangat besar dibandingkan dengan nasabah lainnya

Soal 3 Sebuah obyek wisata di Bandung diamati selama 30 hari. Setiap hari dicatat banyaknya wisatawan domestik (satuan orang) yang mengunjungi obyek wisata tersebut yang ditampilkan dalam tabel berikut . 85 42 45 3 71 97 6 48 60 49 55 21 75 80 62 54 41 95 25 81 76 84 68 59 15 Dengan memanfaatkan analisis data statistik secara deskriptif, berikan analisis anda terkait dengan masalah di atas.

Soal 4 : Banyaknya mobil pribadi yang melewati 7 titik pengamatan pada jam 06.30 – 07.30 di kawasan jalan pahlawan adalah sbb.: Lokasi 1 2 3 4 5 6 7 Jml mbl 70 73 93 71 109 75 Setelah data di atas dibakukan (*), selidiki betuk distribusinya melalui nilai rata-rata dan median.

Catatan (*): Membakukan data bertujuan untuk mentransformasikan nilai-nilai data menjadi suatu kumpulan data baru dengan nilai rata- rata sama dengan nol dan variansi sama dengan 1. Rumus pembakuan data adalah :