Ika Adita Silviandari.  Adalah suatu pengukuran variasi/keragaman data untuk membandingkan distribusi data dengan satuan yang berbeda.  KV = perbandingan.

Presentasi berjudul: "Ika Adita Silviandari.  Adalah suatu pengukuran variasi/keragaman data untuk membandingkan distribusi data dengan satuan yang berbeda.  KV = perbandingan."— Transcript presentasi:

1 Ika Adita Silviandari

2  Adalah suatu pengukuran variasi/keragaman data untuk membandingkan distribusi data dengan satuan yang berbeda.  KV = perbandingan SD dengan mean

3 Sebuah pengukuran terhadap variabel X menghasilkan data sebagai berikut : 50, 60, 70, 55, 65, 75, 73, 58, 61, 84, 64, 82, 73, 73, 84, 85, 60, 50, 73, 74, 78, 58, 64, 72, 56. Langkah kerja : 1. Hitung simpangan baku : dari hasil perhitungan menghasilkan : Sd populasi = 10,35497948 Sd sampel = 10, 56850667 2. Hitung rata-rata : dari hasil perhitungan menghasilkan : 67,88 3. Hitung koefisien variasi : KV populasi = 10,35497948 =0,152548312 67,88 KV sample = 10,56850667 = 0,155693969 67,88

4 1. Hitung koefisien variasi (sample) dari hasil pengukuran yang satuannya liter 15,28,54,85,45,100,75,80,54,68,35,49,0,10,40,100, 0,64,65,50,50,25,30,87,85 2.Hitung koefisien Variasi (sample) dari data ini : Dari hasil pengukuran barang X yang satuan pengukurannya Kg diperoleh data : 32,2; 27,5; 18,9; 33,6; 28,4; 30,7; 29,0; 26,1; 31,4; 30,9; 41,2; 37,7; 38,5; 25,9;28,3; 30,5;25,5;45,1;31,4; 40,7;42,9; 40,0. 3. Dari kedua soal tersebut bandingkan kedua KV (sample), bagaimana tingkat ukuran keseragaman kedua pengukuran tersebut?

5  Digunakan untuk jenis data nominal  Melihat kualitas/keadaan keragaman (variasi) data  ID =  fi = besarnya frekuensi untuk klasifikasi yang ke-i  k = banyaknya klasifikasi

6  Seorang peneliti ingin memperoleh keterangan bagaimana keadaan keseragaman stres penduduk A. Hasil wawancara datanya sbb : Status Stressff2f2 Sangat Stress25625 Stress14320449 Kurang Stres19361 Tidak stress864 Bahagia11 Total19621500

7  ID = = == 0,550421699

8  Harga Indeks Dispersi batas koefisiennya : (makin seragam) 0 < ID < 1 (makin bervariasi)  ID = 0 dicapai bila hanya sebuah klasifikasi yang terisi, lainnya adalah 0 seragam sempurna.  ID = 1 apabila frekuensi terbagi rata untuk semua klasifikasi (betul atau tidak seragam)

9  Carilah Indeks dispersi dari tingkat keaktifan mahasiswa di kelas : (hal 18) Tingkat keaktifanf Sangat aktif65 Aktif98 Kurang aktif125 Sangat tidak aktif42

10  Carilah Indeks dispersi dari tingkat perilaku sosial mahasiswa Fakultas X dari data berikut: Perilaku sosialf Altruis 5 Prososial 36 Sosial144 Antisosial3 Konflik7 Agresi5