Kuswanto-2012 3. Ukuran Pemusatan Data Kuswanto-2007.

Slides:



Advertisements
Presentasi serupa
UKURAN PEMUSATAN DAN UKURAN LETAK
Advertisements

DESKRIPSI DATA Pokok bahasan ke-4.
Statistika dan Aplikasi Komputer Sesi 2: Ukuran Sentral dan Persebaran
Rosihan 1 STATISTIKA Rosihan Asmara Fakultas Pertanian Unibraw Ukuran Tendensi Pusat.
UKURAN-UKURAN STATISTIK
PEMUSATAN DATA Meliputi : 1. Rata2 Hitung (aritmatika Mean)
STATISTIKA DESKRIPSI DAN INFERENSIA
STATISTIKA TERAPAN PERTANIAN
BAB V ukuran pemusatan Dipersiapkan oleh : Ely Kurniawati
DESKRIPSI DATA Pertemuan 9 1. Pendahuluan : Sering digunakan peneliti, khususnya dalam memperhatikan perilaku data dan penentuan dugaan-dugaan yang selanjutnya.
UKURAN PEMUSATAN DAN UKURAN LETAK
Ukuran Pemusatan Yeni Puspita, SE., ME.
UKURAN LOKASI DAN VARIANSI
UKURAN TENDENSI SENTRAL DAN PENYIMPANGAN

Kuswanto Segugus data Gugus data  Tidak ada informasi ??? Perlu ada karakteristik yang mencirikan gugus data tsb - Ukuran pemusatan – sebuah nilai.
1 Pertemuan 02 Ukuran Pemusatan dan Lokasi Matakuliah: I Statistika Tahun: 2008 Versi: Revisi.
Kuswanto Ukuran Pemusatan Data.
UKURAN PEMUSATAN Rata-rata (average) : mempunyai kecenderungan memusat
Denny Agustiawan JURUSAN TEKNIK INFORMATIKA STMIK ASIA MALANG
UKURAN PEMUSATAN Rata-rata (average) : B A B V
BAB III UKURAN PEMUSATAN
Review Statistik (pertemuan 7). Konsep Tendensi Pusat Ukuran tendensi pusat adalah sembarang ukuran yang menunjukkan pusat segugus data, yang telah.
UKURAN TENDENSI Ukuran Penyebaran (measure of variability)
D0124 Statistika Industri Pertemuan 5 dan 6
Prepared: TOTOK SUBAGYO, ST,MM
Ukuran Pemusatan dan Lokasi Pertemuan 03 Matakuliah: L0104 / Statistika Psikologi Tahun : 2008.
HARGA TENGAH (UKURAN PEMUSATAN)
STATISTIKA (TERAPAN PERTANIAN)
Probabilitas dan Statistik
Indikator Kompetensi Dasar :
STATISTIKA Mean, Median dan Modus.
NURRATRI KURNIA SARI, M.Pd
UKURAN PEMUSATAN DATA Sub Judul.
UKURAN GEJALA PUSAT DAN UKURAN LETAK
BAB V ukuran pemusatan Dipersiapkan oleh : Ely Kurniawati
BAB 3 UKURAN PEMUSATAN.
(UKURAN PEMUSATAN DAN UKURAN PENYEBARAN)
UKURAN-UKURAN STATISTIK
(UKURAN PEMUSATAN DAN UKURAN PENYEBARAN)
UKURAN PEMUSATAN DATA.
UKURAN PEMUSATAN.
Ukuran Pemusatan - Data Tunggal
Ukuran Pemusatan (1).
Ukuran Pemusatan - Data Berkelompok
UKURAN PEMUSATAN STATISTIK DESKRIPTIF
UKURAN PEMUSATAN Rata-rata (average) : B A B V
SUB POKOK BAHASAN 2 UKURAN GEJALA PUSAT DAN UKURAN LETAK
PENGUKURAN DESKRIPTIF 1. Ukuran Pemusatan Data /Central Tendency.
UKURAN PEMUSATAN Rata-rata (average) : B A B 2
STATISTIKA DESKRIPTIF
STATISTIKA OLEH : DHANU NUGROHO SUSANTO.
Ukuran Pemusatan - Data Tunggal
UKURAN PEMUSATAN Rata-rata (average) : B A B V
Ukuran Pemusatan Data Choirudin, M.Pd
Ukuran Pemusatan (2).
(UKURAN PEMUSATAN DAN UKURAN PENYEBARAN)
SQC 2- Statistik Deskriptif
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)
UKURAN PEMUSATAN Rata-rata (average) :
UKURAN PEMUSATAN DATA.
UKURAN PEMUSATAN Rata-rata (average) : B A B V
Ukuran tendesi sentral dan posisi
DESKRIPSI DATA Pertemuan 3.
DASAR-DASAR STATISTIKA
OLEH : SITTI HAWA, ST, MPW.  Ukuran pemusatan atau disebut rata – rata adalah menunjukan dimana suatu data memusat atau suatu kumpulan pengamatan memusat.
Ukuran Pemusatan - Data Tunggal
Transcript presentasi:

Kuswanto-2012 3. Ukuran Pemusatan Data Kuswanto-2007

Segugus data Gugus data  Tidak ada informasi ??? Perlu ada karakteristik yang mencirikan gugus data tsb Ukuran pemusatan – sebuah nilai yang menggambarkan pusat dari gugus data ukuran keragaman (sebaran) : sebuah nilai yang menggam-barkan sebaran dari gugus data ??? ???

Perhatikan data ini

Perhatikan data ini

Dari data tersebut Apabila frekuensi sebagai sumbu Y Dan nilai data sebagai sumbu X, frekuensi Nilai data, misal diameter tomat

Bila dibuat gambar distribusi Pusat (rerata) Kumpulan data yang menyebar di bawah pusat (rerata) Kumpulan data yang menyebar di atas pusat (rerata)

Dengan demikian Diperlukan karakteristik yang mencirikan sebuah gugus data Karakteristik yang mengukur pusat data Karekteristik yang mengukur sebaran data

3 .UKURAN PEMUSATAN Suatu gugus data kuantitatif perlu diselidiki agar dapat didefinisikan ukuran metrik yang menjelaskan cici-ciri data tersebut. Misalnya dicari nilai reratanya. Rerata (mean=nilai tengah) merupakan ukuran pusat data yang diurutkan dari terkecil ke terbesar.

Ukuran pusat (pemusatan) yang lain adalah median dan modus. Misal : dari data sebanyak n observasi dapat ditulis : x1, x2, x3, x4, …, xn atau y1, y2, y3, y4, …, yn Dari observasi ini biasanya kita ingin menentukan wakil atau ukuran pemusatan dari data tersebut. Ukuran pemusatan mungkin sama atau tidak sama dengan salah satu x1,x2, …, xn.

3.1. Mean (rerata) Rerata dilambangkan dengan x (x bar = rerata contoh) didefinisikan sebagai x1 + x2 + … + xn n x = -------------------------- =  xi/n n i=1 Rerata contoh dilambangkan dengan x, sedang rerata populasi 

Perhatikan n n a. bXi = bx1 + bx2 +… + bxn = b(x1+x2+…+xn) = b  Xi i=1 i=1 n b.  a = a + a +…+ a = na i=1 n n n n c.  (xi - a)² =  (xi2 - 2axi + a2) =  xi2 - 2a xi + na² i=1 i =1 i =1 i=1 Khusus a = x, setelah diinsersikan ke dalam persamaan tersebut, maka nilainya akan =  xi2 - ( xi)2/n yang apabila dibagi n-1 dikenal ragam (varian)

Contoh  mean Data : x1=2, x2=1, x3=5, x4=4, x5=5, x6=2 2 + 1 + 5 + 4 + 5 + 2 Makax = ------------------------------ = 19/6 = 3 1/6 6 Bila digambarkan dengan diagram titik . : . : --------------------------------------- 1 2 3 4 5 6 7

Apabila disusun distribusi frekuensi No Angka (xi) Frekuensi (fi) 1 2 3 4 5 6 7 xi menyatakan nilai dari angka fi menyatakan frekuensi untuk nilai xi Misalnya : f1 = 1, f5 = 2

3.2. Modus Modus adalah data yang mempunyai frekuensi terbesar. Kumpulan data bisa mempunyai satu modus, dua atau beberapa modus atau bahkan tidak mempunyai modus. Untuk contoh data diatas Xi : 2, 1, 5, 4, 5, 2  mempunyai dua modus, yaitu 2 dan 5 Kerjakan contoh lain

3.3. Median Median dari sekumpulan data adalah data yang ditengah, bila jumlah data ganjil, atau mean dari dua data yang ditengah, bila jumlah data genap, data data telah diurutkan dari terkecil sampai terbesar. Misal : untuk contoh data diatas Xi : 2, 1, 5, 4, 5, 2. Untuk mencari median data harus diurutkan dari terkecil ke terbesar menjadi Xi : 1, 2, 2, 4, 5, 5 Maka mediannya adalah (2+4)/2 = 3.

3.4. Kuartil, Desil, Persentil Jika segugus data dibagi menjadi 4 bagian yang sama banyak, sesudah disusun menurut urutan nilainya, maka bilangan pembaginya disebut kuartil. Jika dibagi menjadi 10 bagian yang sama, maka didapat 9 pembagi dan tiap pembagi disebut desil. Jika dibagi menjadi 100 bagian yang sama akan menghasilkan 99 pembagi yang dinamakan persentil.

Latihan dan diskusi Calculate the mean and median for each of the following data sets : i. 4, 7, 3, 6, 5, 4, 5, 7, 9 ii. 24, 28, 36, 30, 24, 29, 30, 32, 31 iii. -2, 1, -1, 0, 3, -2, 1, 1, 2, 2, 3 iv. Find data of plant number in your faculty! Mengapa rata-rata lebih stabil daripada median? Dalam sebuah contoh terdapat hasil pengamatan yang bernilai nol. Statistik mana saja yang dapat dihitung? Mengapa? Dalam jangka waktu 4 bulan, harga apel menjadi dua kali lipat. Berapa persen rata-rata kenaikan harga tiap bulan?

5. Bagaimana hubungan antara rata-rata, median dan modus 5. Bagaimana hubungan antara rata-rata, median dan modus. Kapankah tanda sama akan berlaku? 6. The monthly income in thousand rupiahs for seven administrative staff members of a faculty in a University are 950, 775, 925, 2500, 1150, 850, 975, 2000, 1800, 1900, 1750 and 2100 From this : Calculate the mean and median salary! and Which of the two is preferable as a measure of center, and why? Express your reasons!

Seed Company Mean salary 5.000 4.000 Median salary 3.500 4.500 7. Given here are the mean and median salaries (thousand by month) of machinists employed by two competing companies, Longseed Co and Smallseed Co. Assume that the salaries are set in accordance with job competence, and that the overall quality of worker is about the same in the two companies. Which company offers a better prospect to a machinist having superior ability? Explain your answer. Where can a medium quality machinist expect to earn more? Explain your answer. Seed Company Longseed Co.Ltd Smallseed Co. Ltd Mean salary 5.000 4.000 Median salary 3.500 4.500

8. These problems are properties on the mean and median. If a fixed number c is added to all measurements in a data set, then the mean of the new meausurements is (c + the original mean). Take the sample of data! If all measurements in a data set are multiplied by a fixed number d then the mean of the new meausurements is d x (the original mean). Verify this property for sampel of data set. These properties also hold for median. Verify these for the data set and the numbers c and d.

Terima kasih