Hasil perhitungan kemiringan dan keruncingan data nilai UTS menunjukkan bahwa data bersifat miring ke kanan dengan nilai skewness 0.082 dan platikurtik dengan nilai kurtosis 0.190. Kemiringan dan keruncingan dihitung menggunakan Microsoft Excel dan SPSS, dan hasilnya sama.
Menghitung Kemiringan Keruncingan Data Tunggal Nilai UTS Semester Ganjil Tahun 2020 MTS AL AMAR.pdf
1. Menghitung Kemiringan Keruncingan Data Tunggal
Nilai UTS Semester Ganjil Tahun 2020 MTS AL AMAR
Kelompok 4 KELAS : 12.3A.27
Rendy Alfianto : 12192095
Ade Azhari : 12190515
Indah Mustika Sary : 12191761
2. 1. Konsep Kemiringan dan Keruncingan
Kemiringan ada beberapa jenis yaitu; simetri, miring kekanan dan
miring kekiri. Data yang simetri menunjukan bahwa letak nilai rata
– rata hitung, median dan modus berhimpit.
Data yang miring kekanan mempunyai nilai modus paling kecil
dan rata – rata hitung paling besar. Data yang miring kekiri
mempunyai nilai modus paling besar dan rata – rata hitung paling
kecil
3. Keruncingan mempunyai tiga jenis yaitu; leptokurtis
adalah distribusi data yang puncaknya relatif tinggi,
mesokurtis adalah distribusi data yang puncaknya normal
dan platikurtis adalah distribusi data yang puncaknya
terlalu rendah dan terlalu mendatar.
4. 2. Kemiringan Distribusi Data
Derajat atau ukuran dari ketidaksimetrisan
suatu distribusi data. Kemiringan distribusi data ada tiga yaitu ;
A.
Simetris (normal) menunjukan letak nilai rata
– rata hitung (𝑋̅), median dan modus
berhimpit (berkisar disatu titik).
Simetris (normal) menunjukan letak nilai
rata – rata hitung (𝑋̅), median dan modus
berhimpit (berkisar disatu titik).
Miring kekanan (kemiringan positif) adalah
nilai modus paling kecil dan rata – rata
hitungnya (𝑋̅) paling besar.
Mod=Med=𝑋̅
Mod<Med<𝑋̅
𝑋̅<Med<Mod
Miring kekiri (kemiringan negatif) adalah
nilai modusnya paling besar dan rata – rata
hitungnya (𝑋̅) paling kecil.
5. Untuk menghitung kemiringan (Skewness) bisa digunakan beberapa cara yaitu
dengan menggunakan rumus pearson, rumus momen dan rumus bowley. Untuk
grafiknya seperti Gambar 1 dibawah ini.
6. a. Rumus Pearson
• Rumus ini menekankan bahwa rata –
rata hitung (𝑋̅) dipengaruhi oleh
nilai – nilai ekstrimnya. Modus tidak
dipengaruhi nilai ekstrim sedangkan
median dipengaruhi kedudukannya.
Kemiringan data menurut Rumus
Pearson sebagai berikut:
7. • Jika modusnya diketahui,
• Atau, jika modus tidak diketahui
• Keterangan :
• α = Derajat kemiringan pearson
• = Rata-rata hitung
• Mod = Modus
• Med = Median
• S = Simpang Baku (Standar deviasi)
•
8. • Dari rumus diatas bisa ditentukan
hasil a nya, jika;
• α = 0 distribusi data simetris.
• α < 0 distribusi data miring kekiri.
• α > 0 distribusi data miring kekanan.
9. Merupakan derajat atau ukuran tinggi rendahnya
puncak suatu distribusi data terhadap distribusi normalnya data. Ada tiga jenis
derajat keruncingan yaitu;
Leptokurtis : distribusi data yang puncaknya relative tinggi.
Mesokurtis : distribusi data yang puncaknya normal.
Platikurtis : distribusi data yang puncaknya terlalu rendah dan terlalu
mendatar.
3. Keruncingan Distribusi Data
10. • Hasil perhitungan bisa disebut
sebagai salah satu dari ketiga jenis
keruncingan, jika;
• α4 = 3, Mesokurtis
• α4 > 3, Leptokurtis
• α4 < 3, Platikurtis
11. • Jenis rumus untuk menghitung keruncingan distribusi
data,yaitu;
• Data tidak berkelompok ;
• Keterangan :
• α4 = Derajat keruncingan
• X = Nilai data
• = Nilai rata-rata hitung
• S = Standar deviasi
• n = Banyaknya data
•
12. Metode Penelitian
• Dalam menghitung pendistribusian data pada
nilai UTS Semester Ganjil Tahun 2020 MTS AL
AMAR untuk menentukan apakah nilai – nilai
tersebut memiliki keruncingan ataupun
kemiringan.
• Data yang kami ambil merupakan data nilai UTS
MTS AL AMAR, pada kasus ini menggunakan
data tidak berkelompok/data tunggal hasil UTS.
13. No NAMA SISWA NILAI
1 ABDUL KHOLIK 85
2 AHMAD DYANA 87
3 AJENG DEWI AGUSTINA 80
4 APRIYANSYAH 85
5 BUNGA HANDAYANI 87
6 DENDI ANDIANSYAH 85
7 DEVINA MAYANGSARI I.J 88
8 ELYA SAHARA 82
9 FAREL FERDIANSYAH 84
10 IBNU SAWALUDIN 92
11 KHAERUL FAZAR 87
12 MADJID GHANI WINANTO 89
13 MOHAMAD RIDHO F.A 87
14 MUHAMAD ALFIN 85
15 MUHAMAD FAHRI 87
16 MUHAMAD FURKON 85
17 MUHAMAD RADITYA 89
18 MUHAMAD TAQYUDDIN 87
19 MUHAMMAD NAZID R 83
20 MUNAYA NISA AZHUMA 87
21 NESYAHAH 85
22 NUR MELIYANA OKTAVIA 82
23 PUPUT ARIFAH 87
24 RADEN SIGIT OKTAVIAN 81
25 REHAN SAHRUL R 87
26 SALSA KAYLA JULIANTI 85
27 SILPIA DEWI 80
28 SILVI MAYANG SARI 92
29 SUCI AINI 83
30 ZULVY RIZKY 85
Tabel Nilai UTS
14. Untuk menghitung
kemiringan distribusi data, kami
menggunakan Rumus Pearson,
dengan modus yang sudah
diketahui. Untuk mengetahui
modus dan , kami harus
membuat tabel pembantu pada
excel, tabel pembantu ini juga
diperlukan untuk mencari
keruncingan.
Data Ke Nilai
X
1 80 2 -1 1
2 81 1 -2 16
3 82 2 -1 1
4 83 2 -1 1
5 84 1 -2 16
6 85 8 5 625
7 87 9 6 1296
8 88 1 -2 16
9 89 2 -1 1
10 92 2 -1 1
Jumlah 30 1974
Data Ke Nilai
X
1 80 2 -1 1
2 81 1 -2 16
3 82 2 -1 1
4 83 2 -1 1
5 84 1 -2 16
6 85 8 5 625
7 87 9 6 1296
8 88 1 -2 16
9 89 2 -1 1
10 92 2 -1 1
Jumlah 30 1974
Tabel Tabel Pembantu
15. Rumus yang digunakan untuk mecari
kemiringan adalah Rumus Pearson :
Keterangan :
α = Derajat kemiringan pearson
= Rata-rata hitung
Mod = Modus
Med= Median
S = Simpang Baku (Standar deviasi)
Rumus yang digunakan untuk mencari
keruncingan :
Keterangan :
α4 = Derajat keruncingan
X = Nilai data
= Nilai rata-rata hitung
S = Standar deviasi
n = Banyaknya data
19. 4. Setelah di klik akan muncul
box untuk mengisi datanya,
untuk input range kita
memasukan data nilai UTS nya,
untuk outputnya kita memilih
cell K25, centang Summary
statistics dan kemudian klik OK.
20. 5. Setelah klik OK
hasilnya akan keluar
pada cell yang tadi
dipilih dan terlihat
hasil dari skewness
dan kurtosisnya
21. Langkah – Langkah dalam SPSS :
1. Klik Variable View kemudian ubah namanya menjadi
Nilai_UTS.
27. HASIL DAN PEMBAHASAN
• Hasil yang didapatkan dari data nilai UTS adalah
Kemiringan (Skewness) sebesar 0.082 berarti datanya
miring ke kekanan karna a > 0, sedangkan hasil untuk
keruncingan (Kurtosis) sebesar 0.190 artinya
keruncingan data ini disebut dengan Platikurtis. Hasil
dari keduanya dihitung otomatis menggunakan
Microsoft Excel dan SPSS, hasilnya pun sama.
28. Hasil dari Kemiringan (Skewness) sebesar 0.082 berarti
datanya miring ke kekanan karna a > 0, sedangkan hasil untuk
keruncingan (Kurtosis) sebesar 0.190 artinya keruncingan data
ini disebut dengan Platikurtis. Hasil dari keduanya dihitung
otomatis menggunakan Microsoft Excel dan SPSS, hasilnya pun
sama, untuk perhitungan manualnya tidak selaras dengan hasil
SPSS dan Microsoft Excel.
KESIMPULAN
29. REFERENSI
UBSI (2020). Minggu keempat: Statistika [portable
document format]. Diakses dari
http://students.bsi.ac.id/mahasiswa/jadwal_kuliah_d3_a3a7
19fa.aspx
Pitanatri, Putu DIah Sastri. 2017, September
10). Menulis daftar pustaka APA STYLE. Diakases dari
https://diahsastri.com/2017/11/28/menulis-daftar-pustaka-
apa-style/
Amalia, D., Afifah, Nur, K., Wahyuningsih, N.,
Nurjanah, P., Rahmawati, S., Siahaan, T., Choirunnisa, T.,
& Wati, Anggia, Y. (2019). Kemiringan dan keruncingan:
Data nilai pts ganjil mata pelajaran fiqih mts al-amar legok
kelas 7 tahun 2019, 1-29.
Asmoro, W. (2020, April 11). Cara membuat daftar
distribusi frekuensi tunggal dan kelompok [Video File].
Diakses dari
https://www.youtube.com/watch?
v=ZFGcwM2R_5c&feature=youtu.be.
Faiha, N. (2020, April 26). Tingkat kemencengan
(skewness) [Video File]. Diakses dari
https://www.youtube.com/watch?
v=6b53rXdN_84&feature=youtu.be.
Wisuda1, C. (2020, Mei 18). Kurtosis (koefisien
keruncingan kurva) | konsep dan penjelasn [Video File].
Diakses dari
https://www.youtube.com/watch?v=0wB-
wEljwQk&feature=youtu.be.
Safa, Rizka. (Momen kemiringan
dan_keruncingan(7). (2015, Juni 17). Momen kemiringan
dan_keruncingan(7). Diakses dari
https://www.slideshare.net/rizka_safa/momen-kemiringan-
dankeruncingan7.