Tugas untuk Nilai UAS Statistika Deskriftif Smester 1

1. Jurusan Komputerisasi Akuntansi
AKADEMI MANAJEMEN INFORMATIKA & KOMPUTER
BINA SARAN INFORMATIKA
Jl. Banten No. 1, Telp. (0267) 8454893, Karangpawitan, Karawang

2. • 11171008Budi Maulana
• 11170574Dian Himawan
• 11170877Fadkhu Rohman R
• 11170353Fitri Cahya M
• 11170324Hilma Khoeriyah
• 11171380Juni Refiyanto
• 11170649Mar’atus Solihah
• 11170610M. Abdul Rohim
• 11170667Syifa Fauziah
• 11170851Tri Wahyuni
KELOMPOK 5

5. Kemiringan ( skewness ) dari suatu distribusi adalah
derajat simetris dari distribusi tersebut (Sartono,
1997 ). Dapat pula dikatakan bahwa ukuran kemiringan
adalah harga yang menunjukkan seberapa jauh
distribusi itu menyimpang dari simetris.

6.  Model Distribusi Positif
→ Mempunyai nilai modus paling kecil dan rata-rata
hitung paling besar (miring ke kanan)
 Model Distribusi Simetrik
→ Menunjukkan letak nilai rata-rata hitung,
median, dan modus berhimpit (berkisar disatu titik)
 Model Distribusi Negatif
→ Mempunyai nilai modus paling besar dan rata-rata
hitung paling kecil (miring ke kiri)

8.  a. Rumus Pearson
 b. Rumus Momen
- Data tidak berkelompok
- Data Berkelompok

9.  c. Rumus Bowley
Rumus ini menggunakan nilai kuartil :
Jika Q3 – Q2 > Q2 – Q1 maka distribusi akan menceng ke
kanan atau menceng secara positif.
2) Jika Q3 – Q2 < Q2 – Q1 maka distribusi akan menceng ke
kiri atau menceng secara negatif.
3) a 3 positif, berarti distribusi mencengke kanan.
4) a 3 negatif, nerarti distribusi menceng ke kiri.
5) a 3 = ± 0,10 menggambarkan distribusi yang menceng tidak
berarti dan a3> 0,30 menggambarkan kurva yang menceng
berarti

10.  Data berkelompok
 Koefisien kemiringan menggunakan modus
 Koefisien kemiringan menggunakan median
Ket :
 a = Derajat kemiringan
 Xi = Nilai data ke – i
 x̅ = Nilai rata-rata hitung
 fi = Frekuensi kelas ke - i
 mi = Nilai titik tengah kelas ke – I
 S = Simpangan baku
 n = Banyaknya data

11.  Data tidak berkelompok
 Koefisien kemiringan menggunakan modus
 Koefisien kemiringan menggunakan median
Ket :
 a = Derajat kemiringan
 Xi = Nilai data ke – i
 x̅ = Nilai rata-rata hitung
 fi = Frekuensi kelas ke - i
 mi = Nilai titik tengah kelas ke – I
 S = Simpangan baku
 n = Banyaknya data

12.  Data tidak berkelompok
** Karena a 3 > 0, Maka Distribusi Data Miring ke Kanan
( Positif ).
INTERPRETASI
Ket :
 a3 = Derajat kemiringan
 Xi = Nilai data ke – i
 x̅ = Nilai rata-rata hitung
 fi = Frekuensi kelas ke - i
 mi = Nilai titik tengah kelas ke – I
 S = Simpangan baku
 n = Banyaknya data

13.  Data berkelompok
** Karena a 3 > 0, Maka Distribusi Data Miring ke Kanan
( Positif ).
INTERPRETASI
Ket :
 a3 = Derajat kemiringan
 Xi = Nilai data ke – i
 x̅ = Nilai rata-rata hitung
 fi = Frekuensi kelas ke - i
 mi = Nilai titik tengah kelas ke – I
 S = Simpangan baku
 n = Banyaknya data

14.  Interpretasi
 Kemiringan Negatif ( kiri ) α3 < 0
 Distribusi Data Simetris α3 = 0
 Kemiringan positif (kanan) α3 > 0

15. Koefisien menggunakan nilai Kuartil
Keterangan :
 Q1 = Kuartil pertama
 Q2 = Kuartil kedua
 Q3 = Kuartil ketiga

17. Merupakan derajat atau ukuran tinggi rendahnya
puncak suatu distribusi data terhadap distribusi
normalnya data. Keruncingan distribusi data ini
disebut juga kurtosis.

18. 1) Leptokurtik
Merupakan distribusi yang memiliki puncak relatif tinggi (
Nilai keruncingan lebih dari 3 ).
2) Platikurtik
Merupakan distribusi yang memiliki puncak hampir
mendatar (Nilai keruncingan kurang dari 3 )
3) Mesokurtik
Merupakan distribusi yang memiliki puncak tidak tinggi dan
tidak mendatar ( Nilai keruncingan sama dengan 3 ).
Bila distribusi merupakan distribusi simetris maka distribusi
mesokurtik dianggap sebagai distribusi normal.

20.  Data tidak berkelompok
 Data berkelompok

21.  Data tidak berkelompok
** Karena a4 < 3, maka termasuk jenis kurva leptokurtis.
Keterangan :
 a4 = Derajat keruncingan
 Xi = Nilai data ke – i
 x̅ = Nilai rata-rata hitung
 fi = Frekuensi kelas ke - i
 mi = Nilai titik tengah kelas ke – i
 S = Simpangan baku
 n = Banyaknya data
INTERPRETASI

23.  Data tidak berkelompok
** Karena a4 < 3, maka termasuk jenis kurva platikurtis.
Keterangan :
 a4 = Derajat keruncingan
 Xi = Nilai data ke – i
 x̅ = Nilai rata-rata hitung
 fi = Frekuensi kelas ke - i
 mi = Nilai titik tengah kelas ke – i
 S = Simpangan baku
 n = Banyaknya data
INTERPRETASI

24.  a4 = 3 distribusi keruncingan data disebut
mesokurtis
 a4 > 3 distribusi keruncingan data disebut
leptokurtis
 a4 < 3 distribusi keruncingan data disebut
platikurtis

25. 1. Analisa kemiringan distribusi data
(skewness)
2. Analisa keruncingan distribusi data
( kurtosis)

26.  Cara penulisan rumus skewness di excel:
Skew(nomor 2, nomor 3, ... ). Dimana nomor 2,nomor 3... 1-
110 argumen yang kita ingin hitung skewnessnya. Kita juga
dapat menggunakan arayy tunggal atau reverensi ke array
bukan argumen yang di pisahkan oleh koma.

27.  Cara penulisan rumus kurtosis di excel:
Kurt ( nomor 2, nomor 3, … ). Dimana nomor 2,nomor 3... 1-
110 argumen yang kita ingin hitung kurtosisnya. Kita juga
dapat menggunakan arayy tunggal atau reverensi ke array
bukan argumen yang di pisahkan oleh koma.

28. Soal
 Dik : Mamba array data / data terurut
11 12 14 16 20 20 22 23 23 27
32 37 37 37 38 40 43 45 49 49
 Dit : a. Hitunglah derajat kemiringannya
b. Hitunglah derajat keruncingannya
c. Pengaplikasian ke dalam Ms. Excel