Ukuran Variabilitas Data

Slides:



Advertisements
Presentasi serupa
MODUL 7 X Me UKURAN KEMIRINGAN DAN KURTOSIS 1
Advertisements

KELOMPOK 3 Nama Anggota : Fahmi Aldy Rivaldi Gusti. F Puji Hariyanti
BAB II ANALISA DATA.
UKURAN PENYIMPANGAN WAHYU WIDODO.
MATERI STATISTIK BISNIS
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
KOEVISIEN VARIASI Pertemuan 9. Koevisien Variasi.
DISPERSI RELATIF, KECONDONGAN & KURTOSIS
Pertemuan 5: UKURAN PENYEBARAN DATA DAN KEMIRINGAN DIAGRAM
HOMOGEN DAN HETEROGEN DATA
UKURAN PENYEBARAN (DISPERSI)
Statistik Diskriptif.
KOEVISIEN VARIASI Pertemuan 9. Koevisien Variasi.
Denny Agustiawan JURUSAN TEKNIK INFORMATIKA STMIK ASIA MALANG
UKURAN PENYEBARAN (VARIABILITAS)
UJI NORMALITAS (SKEWNESS DAN KURTOSIS)
Ukuran Dispersi.
Ukuran Kemiringan (Skewness) dan Ukuran Keruncingan (Kurtosis)
STATISTIK 1 Pertemuan 9: Ukuran Kemencengan dan Keruncingan
UKURAN DISTRIBUSI
BIOSTATISTIK DESKRIPTIF
UKURAN NILAI SENTRAL&UKURAN PENYEBARAN
Ukuran Variabilitas Data
UKURAN PENYEBARAN (VARIABILITAS)
BAB 6 UKURAN DISPERSI.
Ukuran Penyebaran Relatif
Ukuran Kecondongan.
Ukuran Penyebaran Data
Ukuran kemiringan & ukuran keruncingan
UKURAN DISPERSI.
UKURAN NILAI SENTRAL&UKURAN PENYEBARAN
Ukuran penyebaran.
Kemiringan & keruncingan distribusi data
Ukuran Variasi atau Dispersi
DEVIASI/SIMPANGAN STATISTIK DESKRIPTIF
Ukuran Kemiringan dan Keruncingan
UKURAN KERUNCINGAN (KURTOSIS)
Ukuran Dispersi.
KEMENCENGAN ATAU KEMIRINGAN (SKEWNESS)
Probabilitas dan Statistika
BAB 5 DISPERSI, KEMIRINGAN DAN KERUNCINGAN DISTRIBUSI DATA.
UKURAN NILAI SENTRAL&UKURAN PENYEBARAN
Ukuran Variasi atau Dispersi
STATISTIKA DESKRIPTIF
BAB 4 UKURAN PENYEBARAN.
STATISTIK DAN PROBABILITAS pertemuan 9 & 10 Oleh : L1153 Halim Agung,S
Ukuran Variasi atau Dispersi
OLEH : RESPATI WULANDARI, M.KES
UKURAN PENYEBARAN Ukuran Penyebaran
Ukuran Variasi atau Dispersi
UKURAN VARIASI (DISPERSI) Sumber : J.Supranto, hal.127
BAB 4 UKURAN VARIABILITAS
Skewness dan Kurtosis Ria Faulina, M.Si.
Ukuran Variasi atau Dispersi
UKURAN VARIASI ATAU DISPERSI (Pengukuran Dispersi)
Ukuran kemencengan dan keruncingan kurva
Universitas Pekalongan
UKURAN PENYEBARAN.
BAB 4 UKURAN PENYEBARAN.
BAB 4 UKURAN PENYEBARAN.
UKURAN PENYEBARAN DATA
BAB VII UKURAN UKURAN KEMIRINGAN & KERUNCINGAN
PENGUKURAN DISPERSI, KEMIRINGAN, DAN KERUNCINGAN DISTRIBUSI DATA
PENGUKURAN DISPERSI, KEMIRINGAN, DAN KERUNCINGAN DISTRIBUSI DATA
Ukuran pemusatan dan letak data
Rata-rata bunga bank 11,43% per tahun, namun kisaran bunga antar bank dari 7,5% - 12,75% Rata-rata inflasi Indonesia sebesar 18,2% dengan kisaran antara.
Transcript presentasi:

Ukuran Variabilitas Data Bab V Ukuran Variabilitas Data Drs. Setiadi C.P., M.Pd., M.T. HP: 08155518802 e-mail: setiadi_cp24@yahoo.com Website: setiadicp.com

A. Pengertian Ukuran Variabilitas Ukuran penyebaran (variabilitas) adalah suatu ukuran yang menyatakan seberapa besar nilai-nilai data berbeda atau bervariasi dengan nilai ukuran pusatnya atau seberapa besar penyimpangan nilai-nilai data dengan nilai pusatnya

B.Simpangan Rata-Rata Ukuran penyebaran didasarkan pada: Nilai maksimum dan minimum Seluruh nilai data Dihitung terhadap nilai rata-ratanya Jika nilai deviasi rata-rata kecil, nilai data terkonsentrasi di sekitar nilai pusat Jika nilai deviasi rata-rata besar, nilai data tersebar jauh dari nilai rata-ratanya Jadi, deviasi rata-rata adalah suatu simpangan nilai unit observasi terhadap rata-rata

1.Deviasi Rata-Rata dari Data Tunggal Keterangan: SR=simpangan rata-rata = nilai rata-rata = data ke-i n = banyaknya data 2.Simpangan Rata-Rata dari Data yang Dikelompokkan

C.Simpangan Standar (Standar Deviasi) Simpangan standar adalah ukuran penyebaran data yang dianggap paling baik karena memiliki kebaikan secara matematis untuk pengukuran penyebaran. Dapat digunakan untuk membandingkan suatu rangkaian data dengan rangkaian data lainnya. Simpangan standar suatu rangkaian data adalah akar pangkat dua dari kuadrat terhadap mean. Dengan kata lain simpangan standar adalah akar pangkat dua dari variasi.

1.Simpangan Standar Data yang Belum Dikelompokkan Keterangan: S = Simpangan Standar xi = nilai ke-I = nilai rata-rata N = banyaknya data 2.Simpangan Standar dari Data Berkelompokkan Pada data yang telah dikelompokkan, nilai datanya dianggap nilai yang mewakili seluruh data pada masing-masing kelasnya

D.Koefisien Variasi Koefisien variasi (KV) atau Koevisien varians Pengertian: Membandingkan antara simpangan standar dan harga atau nilai rata-rata yang dinyatakan dengan presentase kegunaan: Untuk mengamati varian data atau sebaran data dari rata-rata hitungnya. Jika koefisien variansi semakin kecil  data semakin homogen. Jika koefisien variasi semakin besar  data semakin heterogen

Nilai Standar (angka baku) E.Nilai Standar (Angka Baku) Nilai Standar (angka baku) Pengertian: Perubahan yang dipergunakan untuk membandingkan dua buah keadaan atau lebih. Angka baku yang lazim digunakan adalah Z score Rumus: Keterangan: x = nilai terendah = nilai rata-rata s = simpangan standar

F. Ukuran Kemiringan Gambar 6.1 Kurva Simetris Jika nilai data tersebar merata antara sebelah kiri dan sebelah kanan rata-rata, kurva akan berbentuk simetris (gambar 6.1)

Gambar 6.2 Kurva Condong ke Kanan Gambar 6.3 Kurva Condong ke Kiri Jika nilai data tersebar merata antara sisi –sisi kiri dan kanan rata-ratanya, kurva akan condong ke kiri atau ke kanan (gambar 6.2 dan 6.3

Untuk mengetahui apakah data mengikuti kurva simetris, kurva negatif , atau kurva positif dapat melihatnya berdasarkan nilai koefisien Koefisien kemiringan pertama dari Karl Person Keterangan: SK = koefisien kemiringan = modus S = simpangan standar = rata-rata b. Koefisien Kemiringan kedua dari Karl person Keterangan: SK = koefisien kemiringan = modus S = simpangan standar = rata-rata

G. Kurtosis Dilihat dari keruncingannya, kurva distribusi frekuensi dapat digolongkan menjadi 3, yaitu: 1. Kurva Leptokurtik Kurva leptokurtik adalah kurva distribusi yang sangat runcing dan nilai-nilai datanya sangat terpusat di sekitar rata-rata. 2. Kurva Mesokurtik Kurva mesokurtik adalah kurva yang kemiringannya sedang dan merupakan penggambaran dari suatu distribusi normal.

3. Kurva Platikurtik kurva platikurtik adalah kurva yang bentuknya mendatar dan nilai-nilai datanya tersebar secara merata sampai jauh dari rata-ratanya Untuk mengetahui apakah suatu kurva distribusi merupakan kurva leptokurtik, mesokurtik, atau platikurtik dapat menggunakan ukuran teruncing atau koefisien kurtosis

Untuk menghitung tingkat keruncingan suatu kurva (koefisien kurtosis) dipergunakan rumus yang dirumuskan berikut ini: Keterangan: = koefisien kurtosis xi = nilai ke-I = nilai rata-rata n = banyaknya data s = simpangan standar Keterangan: = koefisien kurtosis xi = nilai ke-I = nilai rata-rata n = banyaknya data s = simpangan standar

Berdasarkan koefisien kurtosisnya, jenis kurvanya dikategorikan sebagai berikut: 1 ˃ 3, kurva runcing (leptokurtik) 2 = 3, kurva distribusi normal (mesokurtik) 3 ˂ 3, kurva agak datar (platikurtik)

Terima Kasih