SlideShare a Scribd company logo
1 of 14
UKURAN KERUNCINGAN
Disusun Oleh :
1. Fatria Anggita (06081181520005)
2. Lorent Agustina Arissanti (06081181520004)
3. Putri Maya Sari (06081181520026)
4. Robiatul Bangka Wiyah (06081281520069)
Program Studi Pendidikan Matematika
Fakultas Keguruan dan Ilmu Pendidikan
Universitas Sriwijaya
2016
UKURAN KEMIRINGAN
A. PENGERTIAN UKURAN KEMIRINGAN
Ukuran kemiringan adalah ukuran yang menyatakan sebuah model
distribusi yang mempunyai kemiringan tertentu (Putri, 2012). Apabila
diketahui besarnya nilai ukuran ini maka dapat diketahui pula bagaimana
model distribusinya, apakah distribusi itu simetrik, positif, atau negatif.
B. BENTUK-BENTUK KURVA KEMIRINGAN
Jika kita melihat sebuah kurva frekuensi, kita dapat melihat letak
kecenderungan berkumpulnya nilai-nilai data dengan jelas.
Jika nilai-nilai data tersebar secara merata sebelah kiri maupun di
sebelah kanan rata-rata,kurvanya akan berbentuk simetris.
Jika nilai-nilai data tidak tersebar merata antara sisi-sisi kiri dan
kanan rata-ratanya, kurva akan condong ke kiri atau ke kanan.
Untuk mengetahui apakah data mengikuti kurva simetris, kurva
negatif atau kurva positif, kita dapat melihatnya berdasarkan nilai
koefisien kemiringannya, yaitu dengan cara berikut ini.
a. Koefisien kemiringan pertama dari Karl Person
Keterangan:
SK = Koefisien Kemiringan
Mo = Modus
S = Simpangan Standar
𝑋̅ = Rata-rata
b. Koefisien kemiringan kedua dari Karl Person
Keterangan: SK = Koefisien Kemiringan
Mo = Modus
S = Simpangan Standar
𝑋̅ = Rata-rata
c. Koefisien kemiringan menggunakan nilai kuartil
Koefisien kemiringannya =
dimana : K1 = kuartil ke satu, K2 = kuartil ke dua, K3 = kuartil ke tiga
Contoh 1:
Dari suatu sebaran data diketahui nilai rata-ratanya 𝑋̅ = 45,2 , Mo =
43,7 dan S = 19,59. Tentukan koefisien kemiringannya!
Jawab :
𝑆𝐾 =
𝑋̅ βˆ’ 𝑀 π‘œ
𝑆
𝑆𝐾 =
𝑋̅ βˆ’ 𝑀𝑒
𝑆
𝐾3 βˆ’ 2𝐾2 + 𝐾1
𝐾3 𝐾1
𝑆𝐾 =
𝑋̅ βˆ’ 𝑀 π‘œ
𝑆
=
45,2βˆ’ 43,7
19,59
= 0,08
Hasil SK = 0,08 (positif) berarti sebaran datanya miring ke kanan, seperti tampak
pada gambar di bawah.
Contoh 2 :
Tentukan koefisien kemiringan dari data berikut ini !
Nilai f
31-40 1
41-50 2
51-60 5
61-70 15
71-80 25
81-90 20
91-100 12
Jumlah 80
Jawab :
Nilai f xi fixi xi - π‘₯Μ… (xi - π‘₯Μ…)2 fi(xi - π‘₯Μ…)2
31-40 1 35,5 35,5 -41,1 1682,219 16881,21
41-50 2 45,5 91,0 -31,1 967,21 1934,42
51-60 5 55,5 275,5 -21,1 445,21 2226,05
61-70 15 65,5 982,5 -10,1 102,01 1530,15
71-80 25 75,5 1887,5 -1,1 1,21 30,25
81-90 20 85,5 1710,0 -8,9 79,21 1584,20
91-100 12 95,5 1146,0 -10,9 357,21 4502,52
80 6128 13489,80
π‘₯Μ… =
βˆ‘ 𝑓𝑖 βˆ’π‘₯ 𝑖
βˆ‘ 𝑓𝑖
=
6128
80
= 76,6
𝑆2
=
1
𝑛
βˆ‘ 𝑓𝑖( 𝑓𝑖 βˆ’ π‘₯Μ…)2
𝑆2
=
13489,80
80
= 168,6
𝑆 = 12,98
Median 𝑀𝑒 = 𝑏 + 𝑝(
1
2
π‘›βˆ’πΉ
𝑓
)
= 70,5+10(
1
2
80βˆ’23
25
)
= 70,5 + 10(
17
25
)
= 70,5 + 6,8 = 77,3
Jadi, SK =
3( π‘₯Μ…βˆ’ 𝑀 𝑒)
𝑆
SK =
3(76,6βˆ’77,3)
12,98
= βˆ’0,16
Karena koefisien kemiringannya negatif dan mendekati nol, model kurvanya
sedikit ke kiri, seperti pada gambar di bawah :
UKURAN KERUNCINGAN
A. PENGERTIAN UKURAN KERUNCINGAN
Ukuran kerucingan adalah kepuncakan dari suatu distribusi,
biasanya diambil relatif terhadap distribusi normal (Putri, 2012)
B. DERAJAT KERUNCINGAN DISTRIBUSIFREKUENSI
Dilihat dari segi keruncingannya, kurva distribusi frekuensi dapat
digolongkan menjadi tiga golongan, yaitu :
1. Kurva Leptokurtik
Kurva leptokurtik adalah kurva distribusi yang sangat runcing dan
nilai-nilai datanya sangat terpusat di sekitar nilai rata-rata (Subana,
2000). Perhatikan gambar di bawah :
Gambar Kurva Leptokurtik
2. Kurva Mesokurtik
Kurva mesokurtik adalah kurva yang kemiringannya sedang dan
merupakan penggambaran dari suatu distribusi normal (Subana;102).
Perhatikan gambar di bawah :
Gambar Kurva Mesokurtik
3. Kurva Platikurtik
Kurva platikurtik adalah kurva yang betuknya mendatar dan nilai-
nilai datanya tersebar secara merata sampai jauh dari rata-ratanya
(Subana;103). Perhatikan gambar di bawah :
Gambar Kurva Platikurtik
Untuk mengetahui apakah suatu kurva distribusi merupakan leptokurtik,
mesokurtik, atau platikurtik, kita dapat menggunakan suatu ukuran keruncingan
atau koefisien kurtosis. Untuk menghitung tingkat keruncingan suatu kurva
dipergunakan rumus 𝛼4 yang di rumuskan berikut ini :
1. Data Tidak Berkelompok
𝛼4 =
π‘š4
𝑆4
=
1
𝑛
βˆ‘
(π‘₯ 𝑖 βˆ’ π‘₯Μ…)4
𝑆4
𝑛
𝑖=1
Keterangan :
𝛼4 = π‘˜π‘œπ‘’π‘“π‘–π‘ π‘–π‘’π‘› π‘˜π‘’π‘Ÿπ‘‘π‘œπ‘ π‘–π‘ 
π‘₯ 𝑖 = π‘›π‘–π‘™π‘Žπ‘– π‘‘π‘Žπ‘‘π‘Ž π‘˜π‘’ 𝑖
π‘₯Μ… = π‘π‘–π‘™π‘Žπ‘– π‘Ÿπ‘Žπ‘‘π‘Ž βˆ’ π‘Ÿπ‘Žπ‘‘π‘Ž
𝑛 = π‘π‘Žπ‘›π‘¦π‘Žπ‘˜π‘›π‘¦π‘Ž π‘‘π‘Žπ‘‘π‘Ž
𝑆 = π‘ π‘–π‘šπ‘π‘Žπ‘›π‘”π‘Žπ‘› π‘ π‘‘π‘Žπ‘›π‘‘π‘Žπ‘Ÿ
2. Data Kelompok
𝛼4 =
π‘š4
𝑆4
=
1
𝑛
βˆ‘ (𝑓𝑖( π‘₯𝑖 βˆ’ π‘₯Μ…)4
)𝑛
𝑖=1
𝑆4
Keterangan :
𝛼4 = π‘˜π‘œπ‘’π‘“π‘–π‘ π‘–π‘’π‘› π‘˜π‘’π‘Ÿπ‘‘π‘œπ‘ π‘–π‘ 
π‘₯ 𝑖 = π‘›π‘–π‘™π‘Žπ‘– π‘‘π‘Žπ‘‘π‘Ž π‘˜π‘’ 𝑖
π‘₯Μ… = π‘π‘–π‘™π‘Žπ‘– π‘Ÿπ‘Žπ‘‘π‘Ž βˆ’ π‘Ÿπ‘Žπ‘‘π‘Ž
𝑓𝑖 = π‘“π‘Ÿπ‘’π‘˜π‘’π‘’π‘›π‘ π‘– π‘˜π‘’π‘™π‘Žπ‘  π‘˜π‘’ βˆ’ 𝑖
𝑛 = π‘π‘Žπ‘›π‘¦π‘Žπ‘˜π‘›π‘¦π‘Ž π‘‘π‘Žπ‘‘π‘Ž
𝑆 = π‘ π‘–π‘šπ‘π‘Žπ‘›π‘”π‘Žπ‘› π‘ π‘‘π‘Žπ‘›π‘‘π‘Žπ‘Ÿ
Berdasarkan koefisien kurtosisnya, jenis kurvanya dikategorikan sebagai
berikut :
1. Jika 𝛼4 > 3, kurvanya runcing (liptokurtik)
2. Jika 𝛼4 = 3, kurvanya distribusi normal (mesokurtik)
3. Jika 𝛼4 < 3, kurvanya agak datar (platikurtik)
Contoh :
Diketahui data kunjungan ke Perpustakaan MAN Muara Enim selama 100 hari
adalah sebagia berikut
Kelas Frekuensi
1-5 1
6-10 7
11-15 12
16-20 20
21-25 24
26-30 16
31-35 11
36-40 6
41-45 3
Jumlah 100
Hitunglah koefisien keruncingan dan tentukan jenis kurvanya !
Jawab :
Kelas xi ci fi cifi
1-5 3 -4 1 -4
6-10 8 -3 7 -21
11-15 13 -2 12 -24
16-20 18 -1 20 -20
21-25 23 0 24 0
26-30 28 1 16 16
31-35 33 2 11 22
36-40 38 3 6 18
41-45 43 4 3 12
Jumlah 100 -1
Pertama tentukan rata-rata data tersebut
𝒙 𝟎 = πŸπŸ‘
P= 5
𝒄̅ =
βˆ‘ π’„π’Š π’‡π’Š
βˆ‘ π’‡π’Š
𝒄̅ =
βˆ’πŸ
𝟏𝟎𝟎
= βˆ’πŸŽ, 𝟎𝟏
𝒙̅ = 𝒙 𝟎 + 𝑷𝒄̅
𝒙̅ = πŸπŸ‘ + πŸ“ (– 𝟎, 𝟎𝟏)
= πŸπŸ‘ βˆ’ 𝟎, πŸŽπŸ“
= 𝟐𝟐, πŸ—πŸ“ (π’…π’Šπ’ƒπ’–π’π’‚π’•π’Œπ’‚π’ π’Žπ’†π’π’‹π’‚π’…π’Š πŸπŸ‘)
Kelas xi (π’™π’Š βˆ’ 𝒙̅) (π’™π’Š βˆ’ 𝒙̅) 𝟐 fi (π’™π’Š βˆ’ 𝒙̅) 𝟐
𝐟𝐒
1-5 3 -20 400 1 400
6-10 8 -15 225 7 1575
11-15 13 -10 100 12 1200
16-20 18 -5 25 20 500
21-25 23 0 0 24 0
26-30 28 5 25 16 400
31-35 33 10 100 11 1100
36-40 38 15 225 6 1350
41-45 43 20 400 3 1200
Jumlah 100 7725
𝑺 = √
𝟏
𝒏
βˆ‘( π’™π’Š βˆ’ 𝒙̅) 𝟐 πŸπ’Š
𝑺 = √
𝟏
𝟏𝟎𝟎
(πŸ•πŸ•πŸπŸ“) = βˆšπŸ•πŸ•, πŸπŸ“ = πŸ–, πŸ–
Kelas xi (π’™π’Š βˆ’ 𝒙̅) fi (π’™π’Š βˆ’ 𝒙̅) πŸ’
(π’™π’Š βˆ’ 𝒙̅) πŸ’
𝐟𝐒
1-5 3 -20 1 160000 160000
6-10 8 -15 7 50625 354357
11-15 13 -10 12 10000 120000
16-20 18 -5 20 625 12500
21-25 23 0 24 0 0
26-30 28 5 16 625 10000
31-35 33 10 11 10000 110000
36-40 38 15 6 50625 303750
41-45 43 20 3 160000 480000
Jumlah 100 1550607
𝛼4 =
π‘š4
𝑆4
=
1
𝑛
βˆ‘ (𝑓𝑖( π‘₯𝑖 βˆ’ π‘₯Μ…)4
)𝑛
𝑖=1
𝑆4
𝛼4 =
1
100
155060607
(8,8)4
𝛼4 =
1550606,07
5996,9536
𝛼4 = 2,585 = 2,6
𝛼4 < 3 π‘šπ‘Žπ‘˜π‘Ž π‘˜π‘’π‘Ÿπ‘£π‘Žπ‘›π‘¦π‘Ž π‘Žπ‘”π‘Žπ‘˜ π‘ π‘’π‘‘π‘–π‘˜π‘–π‘Ÿ π‘‘π‘Žπ‘‘π‘Žπ‘Ÿ (𝑗𝑒𝑛𝑖𝑠 π‘˜π‘’π‘Ÿπ‘£π‘Ž π‘π‘™π‘Žπ‘‘π‘–π‘˜π‘’π‘Ÿπ‘‘π‘–π‘˜).
Kesimpulan
Ukuran kemiringan adalah ukuran yang menyatakan sebuah model
distribusi yang mempunyai kemiringan tertentu. Apabila diketahui besarnya nilai
ukuran ini maka dapat diketahui pula bagaimana model distribusinya, apakah
distribusi itu simetrik, positif, atau negatif.
Kurtosis (ukuran keruncingan) adalah kepuncakan dari suatu distribusi,
biasanya diambil relatif terhadap distribusi normal. Dilihat dari segi
keruncingannya, kurva distribusi frekuensi dapat digolongkan menjadi tiga
golongan, yaitu : Kurva leptokurtik adalah kurva distribusi yang sangat runcing
dan nilai-nilai datanya sangat terpusat di sekitar nilai rata-rata. Kurva mesokurtik
adalah kurva yang kemiringannya sedang dan merupakan penggambaran dari
suatu distribusi normal. Kurva platikurtik adalah kurva yang betuknya mendatar
dan nilai-nilai datanya tersebar secara merata sampai jauh dari rata-ratanya.
Daftar Pustaka
Putri, R. I. (2012). Ukuran Kemiringan dan Ukuran Keruncingan. hal. 15.
Subana. (2000). Statistik Pendidikan. Bandung: Pustaka Setia.

More Related Content

What's hot

Matriks elementer
Matriks elementerMatriks elementer
Matriks elementerkartika amelia
Β 
BAB 5. Distribusi Normal dan Distribusi Sampling
BAB 5. Distribusi Normal dan Distribusi SamplingBAB 5. Distribusi Normal dan Distribusi Sampling
BAB 5. Distribusi Normal dan Distribusi SamplingCabii
Β 
Sistem Persamaan Linear (SPL) Aljabar Linear Elementer
Sistem Persamaan Linear (SPL) Aljabar Linear ElementerSistem Persamaan Linear (SPL) Aljabar Linear Elementer
Sistem Persamaan Linear (SPL) Aljabar Linear ElementerKelinci Coklat
Β 
Makalah kelompok 4 metode simpleks
Makalah kelompok 4 metode simpleksMakalah kelompok 4 metode simpleks
Makalah kelompok 4 metode simpleksNila Aulia
Β 
uji hipotesis beda dua rata - rata
uji hipotesis beda dua rata - ratauji hipotesis beda dua rata - rata
uji hipotesis beda dua rata - rataRatih Ramadhani
Β 
Beberapa distribusi peluang kontinu
Beberapa distribusi peluang kontinuBeberapa distribusi peluang kontinu
Beberapa distribusi peluang kontinuRaden Maulana
Β 
Soal dan Pembahasan Materi Hipotesis Matakuliah Probabilitas dan Statistik
Soal dan Pembahasan Materi Hipotesis Matakuliah Probabilitas dan StatistikSoal dan Pembahasan Materi Hipotesis Matakuliah Probabilitas dan Statistik
Soal dan Pembahasan Materi Hipotesis Matakuliah Probabilitas dan StatistikTaqiyyuddin Hammam 'Afiify
Β 
Analisis Real (Barisan Bilangan Real) Latihan bagian 2.2
Analisis Real (Barisan Bilangan Real) Latihan bagian 2.2Analisis Real (Barisan Bilangan Real) Latihan bagian 2.2
Analisis Real (Barisan Bilangan Real) Latihan bagian 2.2Arvina Frida Karela
Β 
Ukuran Keruncingan
Ukuran KeruncinganUkuran Keruncingan
Ukuran KeruncinganPutri Handayani
Β 
Panduan Lengkap Analisis Statistika dengan Aplikasi SPSS
Panduan Lengkap Analisis Statistika dengan Aplikasi SPSSPanduan Lengkap Analisis Statistika dengan Aplikasi SPSS
Panduan Lengkap Analisis Statistika dengan Aplikasi SPSSMuliadin Forester
Β 
Metode Dualitas (Primal-Dual)
Metode Dualitas (Primal-Dual)Metode Dualitas (Primal-Dual)
Metode Dualitas (Primal-Dual)hazhiyah
Β 
Dualitas- Program Linear
Dualitas- Program LinearDualitas- Program Linear
Dualitas- Program LinearHelvyEffendi
Β 
Presentasi bab-09
Presentasi bab-09Presentasi bab-09
Presentasi bab-09dewayudha_21
Β 

What's hot (20)

Matriks elementer
Matriks elementerMatriks elementer
Matriks elementer
Β 
BAB 5. Distribusi Normal dan Distribusi Sampling
BAB 5. Distribusi Normal dan Distribusi SamplingBAB 5. Distribusi Normal dan Distribusi Sampling
BAB 5. Distribusi Normal dan Distribusi Sampling
Β 
Sistem Persamaan Linear (SPL) Aljabar Linear Elementer
Sistem Persamaan Linear (SPL) Aljabar Linear ElementerSistem Persamaan Linear (SPL) Aljabar Linear Elementer
Sistem Persamaan Linear (SPL) Aljabar Linear Elementer
Β 
Makalah kelompok 4 metode simpleks
Makalah kelompok 4 metode simpleksMakalah kelompok 4 metode simpleks
Makalah kelompok 4 metode simpleks
Β 
uji hipotesis beda dua rata - rata
uji hipotesis beda dua rata - ratauji hipotesis beda dua rata - rata
uji hipotesis beda dua rata - rata
Β 
VARIABEL RANDOM & DISTRIBUSI PELUANG
VARIABEL RANDOM & DISTRIBUSI PELUANGVARIABEL RANDOM & DISTRIBUSI PELUANG
VARIABEL RANDOM & DISTRIBUSI PELUANG
Β 
Materi P3_Distribusi Normal
Materi P3_Distribusi NormalMateri P3_Distribusi Normal
Materi P3_Distribusi Normal
Β 
Beberapa distribusi peluang kontinu
Beberapa distribusi peluang kontinuBeberapa distribusi peluang kontinu
Beberapa distribusi peluang kontinu
Β 
Soal dan Pembahasan Materi Hipotesis Matakuliah Probabilitas dan Statistik
Soal dan Pembahasan Materi Hipotesis Matakuliah Probabilitas dan StatistikSoal dan Pembahasan Materi Hipotesis Matakuliah Probabilitas dan Statistik
Soal dan Pembahasan Materi Hipotesis Matakuliah Probabilitas dan Statistik
Β 
Analisis Real (Barisan Bilangan Real) Latihan bagian 2.2
Analisis Real (Barisan Bilangan Real) Latihan bagian 2.2Analisis Real (Barisan Bilangan Real) Latihan bagian 2.2
Analisis Real (Barisan Bilangan Real) Latihan bagian 2.2
Β 
Ukuran Keruncingan
Ukuran KeruncinganUkuran Keruncingan
Ukuran Keruncingan
Β 
Power point statistik anava
Power point statistik anavaPower point statistik anava
Power point statistik anava
Β 
Stat d3 7
Stat d3 7Stat d3 7
Stat d3 7
Β 
Distribusi sampling
Distribusi samplingDistribusi sampling
Distribusi sampling
Β 
Panduan Lengkap Analisis Statistika dengan Aplikasi SPSS
Panduan Lengkap Analisis Statistika dengan Aplikasi SPSSPanduan Lengkap Analisis Statistika dengan Aplikasi SPSS
Panduan Lengkap Analisis Statistika dengan Aplikasi SPSS
Β 
Metode Dualitas (Primal-Dual)
Metode Dualitas (Primal-Dual)Metode Dualitas (Primal-Dual)
Metode Dualitas (Primal-Dual)
Β 
Dualitas- Program Linear
Dualitas- Program LinearDualitas- Program Linear
Dualitas- Program Linear
Β 
Presentasi bab-09
Presentasi bab-09Presentasi bab-09
Presentasi bab-09
Β 
Uji normalitas chi square
Uji normalitas chi square Uji normalitas chi square
Uji normalitas chi square
Β 
Fungsi Pembangkit
Fungsi PembangkitFungsi Pembangkit
Fungsi Pembangkit
Β 

Similar to UKURAN KERUNCINGAN

Simpangan Rata-rata Agusnadi.pptx
Simpangan Rata-rata Agusnadi.pptxSimpangan Rata-rata Agusnadi.pptx
Simpangan Rata-rata Agusnadi.pptxSufriAsmin1
Β 
APG Pertemuan 7 : Manova
APG Pertemuan 7 : ManovaAPG Pertemuan 7 : Manova
APG Pertemuan 7 : ManovaRani Nooraeni
Β 
Ukuran Pemusatan dan Letak Data
Ukuran Pemusatan dan Letak DataUkuran Pemusatan dan Letak Data
Ukuran Pemusatan dan Letak DataAisyah Turidho
Β 
Pertemuan 5 (ukuran pemusatan dan letak data)
Pertemuan 5 (ukuran pemusatan dan letak data)Pertemuan 5 (ukuran pemusatan dan letak data)
Pertemuan 5 (ukuran pemusatan dan letak data)reno sutriono
Β 
APG Pertemuan 6 : Mean Vectors From Two Populations
APG Pertemuan 6 : Mean Vectors From Two PopulationsAPG Pertemuan 6 : Mean Vectors From Two Populations
APG Pertemuan 6 : Mean Vectors From Two PopulationsRani Nooraeni
Β 
Regegresi sederhana ayda tri_valen_virdya
Regegresi sederhana ayda tri_valen_virdyaRegegresi sederhana ayda tri_valen_virdya
Regegresi sederhana ayda tri_valen_virdyaAyda Fitriani
Β 
Uji normalitas dan homogenitas non parametrik (Estrela Muaja - UNIMA)
Uji normalitas dan homogenitas non parametrik (Estrela Muaja - UNIMA)Uji normalitas dan homogenitas non parametrik (Estrela Muaja - UNIMA)
Uji normalitas dan homogenitas non parametrik (Estrela Muaja - UNIMA)Estrela Bellia Muaja
Β 
Fix makalah-maksek-edit-lagi2
Fix makalah-maksek-edit-lagi2Fix makalah-maksek-edit-lagi2
Fix makalah-maksek-edit-lagi2Gusthyn Ningrum
Β 
Soal dan pembahasan_prediksi_uas_pengant
Soal dan pembahasan_prediksi_uas_pengantSoal dan pembahasan_prediksi_uas_pengant
Soal dan pembahasan_prediksi_uas_pengant'Ismail Al-Asyari
Β 
APG Pertemuan 4 : Multivariate Normal Distribution
APG Pertemuan 4 : Multivariate Normal DistributionAPG Pertemuan 4 : Multivariate Normal Distribution
APG Pertemuan 4 : Multivariate Normal DistributionRani Nooraeni
Β 
Uji Normalitas dan Homogenitas ppt-
Uji Normalitas dan Homogenitas ppt-Uji Normalitas dan Homogenitas ppt-
Uji Normalitas dan Homogenitas ppt-Aisyah Turidho
Β 
APG Pertemuan 4 : Multivariate Normal Distribution (2)
APG Pertemuan 4 : Multivariate Normal Distribution (2)APG Pertemuan 4 : Multivariate Normal Distribution (2)
APG Pertemuan 4 : Multivariate Normal Distribution (2)Rani Nooraeni
Β 
04. Statistika Penyebaran Data.pptx
04. Statistika Penyebaran Data.pptx04. Statistika Penyebaran Data.pptx
04. Statistika Penyebaran Data.pptxHILAL779204
Β 
Teori bilangan
Teori bilanganTeori bilangan
Teori bilanganAndry Lalang
Β 
Makalah ukuran penyebaran data
Makalah ukuran penyebaran dataMakalah ukuran penyebaran data
Makalah ukuran penyebaran dataAisyah Turidho
Β 
Pertemuan 6 (ukuran penyebaran data)
Pertemuan 6 (ukuran penyebaran data)Pertemuan 6 (ukuran penyebaran data)
Pertemuan 6 (ukuran penyebaran data)reno sutriono
Β 
Beberapa Metode Penyelesaian Sistem Persamaan Linear
Beberapa Metode Penyelesaian Sistem Persamaan LinearBeberapa Metode Penyelesaian Sistem Persamaan Linear
Beberapa Metode Penyelesaian Sistem Persamaan LinearTaridaTarida1
Β 

Similar to UKURAN KERUNCINGAN (20)

Simpangan Rata-rata Agusnadi.pptx
Simpangan Rata-rata Agusnadi.pptxSimpangan Rata-rata Agusnadi.pptx
Simpangan Rata-rata Agusnadi.pptx
Β 
APG Pertemuan 7 : Manova
APG Pertemuan 7 : ManovaAPG Pertemuan 7 : Manova
APG Pertemuan 7 : Manova
Β 
Ukuran Pemusatan dan Letak Data
Ukuran Pemusatan dan Letak DataUkuran Pemusatan dan Letak Data
Ukuran Pemusatan dan Letak Data
Β 
Pertemuan 5 (ukuran pemusatan dan letak data)
Pertemuan 5 (ukuran pemusatan dan letak data)Pertemuan 5 (ukuran pemusatan dan letak data)
Pertemuan 5 (ukuran pemusatan dan letak data)
Β 
APG Pertemuan 6 : Mean Vectors From Two Populations
APG Pertemuan 6 : Mean Vectors From Two PopulationsAPG Pertemuan 6 : Mean Vectors From Two Populations
APG Pertemuan 6 : Mean Vectors From Two Populations
Β 
Regegresi sederhana ayda tri_valen_virdya
Regegresi sederhana ayda tri_valen_virdyaRegegresi sederhana ayda tri_valen_virdya
Regegresi sederhana ayda tri_valen_virdya
Β 
Statistik
StatistikStatistik
Statistik
Β 
Uji normalitas dan homogenitas non parametrik (Estrela Muaja - UNIMA)
Uji normalitas dan homogenitas non parametrik (Estrela Muaja - UNIMA)Uji normalitas dan homogenitas non parametrik (Estrela Muaja - UNIMA)
Uji normalitas dan homogenitas non parametrik (Estrela Muaja - UNIMA)
Β 
tugas7b.pdf
tugas7b.pdftugas7b.pdf
tugas7b.pdf
Β 
Statistika dasar Pertemuan 8
 Statistika dasar Pertemuan 8 Statistika dasar Pertemuan 8
Statistika dasar Pertemuan 8
Β 
Fix makalah-maksek-edit-lagi2
Fix makalah-maksek-edit-lagi2Fix makalah-maksek-edit-lagi2
Fix makalah-maksek-edit-lagi2
Β 
Soal dan pembahasan_prediksi_uas_pengant
Soal dan pembahasan_prediksi_uas_pengantSoal dan pembahasan_prediksi_uas_pengant
Soal dan pembahasan_prediksi_uas_pengant
Β 
APG Pertemuan 4 : Multivariate Normal Distribution
APG Pertemuan 4 : Multivariate Normal DistributionAPG Pertemuan 4 : Multivariate Normal Distribution
APG Pertemuan 4 : Multivariate Normal Distribution
Β 
Uji Normalitas dan Homogenitas ppt-
Uji Normalitas dan Homogenitas ppt-Uji Normalitas dan Homogenitas ppt-
Uji Normalitas dan Homogenitas ppt-
Β 
APG Pertemuan 4 : Multivariate Normal Distribution (2)
APG Pertemuan 4 : Multivariate Normal Distribution (2)APG Pertemuan 4 : Multivariate Normal Distribution (2)
APG Pertemuan 4 : Multivariate Normal Distribution (2)
Β 
04. Statistika Penyebaran Data.pptx
04. Statistika Penyebaran Data.pptx04. Statistika Penyebaran Data.pptx
04. Statistika Penyebaran Data.pptx
Β 
Teori bilangan
Teori bilanganTeori bilangan
Teori bilangan
Β 
Makalah ukuran penyebaran data
Makalah ukuran penyebaran dataMakalah ukuran penyebaran data
Makalah ukuran penyebaran data
Β 
Pertemuan 6 (ukuran penyebaran data)
Pertemuan 6 (ukuran penyebaran data)Pertemuan 6 (ukuran penyebaran data)
Pertemuan 6 (ukuran penyebaran data)
Β 
Beberapa Metode Penyelesaian Sistem Persamaan Linear
Beberapa Metode Penyelesaian Sistem Persamaan LinearBeberapa Metode Penyelesaian Sistem Persamaan Linear
Beberapa Metode Penyelesaian Sistem Persamaan Linear
Β 

More from fatria anggita

Bab 7. kombinasi,permutasi dan peluang
Bab 7. kombinasi,permutasi dan peluangBab 7. kombinasi,permutasi dan peluang
Bab 7. kombinasi,permutasi dan peluangfatria anggita
Β 
Bab 5 (ukuran letak dan penyebaran)
Bab 5 (ukuran letak dan penyebaran)Bab 5 (ukuran letak dan penyebaran)
Bab 5 (ukuran letak dan penyebaran)fatria anggita
Β 
Bab 4 (ukuran pemusatan)
Bab 4 (ukuran pemusatan)Bab 4 (ukuran pemusatan)
Bab 4 (ukuran pemusatan)fatria anggita
Β 
Bab 3 (distribusi frekuensi dan aplikasi data penelitian)
Bab 3 (distribusi frekuensi dan aplikasi data penelitian)Bab 3 (distribusi frekuensi dan aplikasi data penelitian)
Bab 3 (distribusi frekuensi dan aplikasi data penelitian)fatria anggita
Β 
Bab 2 (penyajian data dan aplikasi pada data penelitian)
Bab 2 (penyajian data dan aplikasi pada data penelitian)Bab 2 (penyajian data dan aplikasi pada data penelitian)
Bab 2 (penyajian data dan aplikasi pada data penelitian)fatria anggita
Β 
Bab 1 (pengertian statistik)
Bab 1 (pengertian statistik)Bab 1 (pengertian statistik)
Bab 1 (pengertian statistik)fatria anggita
Β 

More from fatria anggita (7)

Bab 7. kombinasi,permutasi dan peluang
Bab 7. kombinasi,permutasi dan peluangBab 7. kombinasi,permutasi dan peluang
Bab 7. kombinasi,permutasi dan peluang
Β 
Bab 5 (ukuran letak dan penyebaran)
Bab 5 (ukuran letak dan penyebaran)Bab 5 (ukuran letak dan penyebaran)
Bab 5 (ukuran letak dan penyebaran)
Β 
Bab 4 (ukuran pemusatan)
Bab 4 (ukuran pemusatan)Bab 4 (ukuran pemusatan)
Bab 4 (ukuran pemusatan)
Β 
Bab 3 (distribusi frekuensi dan aplikasi data penelitian)
Bab 3 (distribusi frekuensi dan aplikasi data penelitian)Bab 3 (distribusi frekuensi dan aplikasi data penelitian)
Bab 3 (distribusi frekuensi dan aplikasi data penelitian)
Β 
Bab 2 (penyajian data dan aplikasi pada data penelitian)
Bab 2 (penyajian data dan aplikasi pada data penelitian)Bab 2 (penyajian data dan aplikasi pada data penelitian)
Bab 2 (penyajian data dan aplikasi pada data penelitian)
Β 
Bab 1 (pengertian statistik)
Bab 1 (pengertian statistik)Bab 1 (pengertian statistik)
Bab 1 (pengertian statistik)
Β 
Peluang
PeluangPeluang
Peluang
Β 

Recently uploaded

Modul Ajar Biologi Kelas 11 Fase F Kurikulum Merdeka [abdiera.com]
Modul Ajar Biologi Kelas 11 Fase F Kurikulum Merdeka [abdiera.com]Modul Ajar Biologi Kelas 11 Fase F Kurikulum Merdeka [abdiera.com]
Modul Ajar Biologi Kelas 11 Fase F Kurikulum Merdeka [abdiera.com]Abdiera
Β 
Wawasan Nusantara sebagai satu kesatuan, politik, ekonomi, sosial, budaya, d...
Wawasan Nusantara  sebagai satu kesatuan, politik, ekonomi, sosial, budaya, d...Wawasan Nusantara  sebagai satu kesatuan, politik, ekonomi, sosial, budaya, d...
Wawasan Nusantara sebagai satu kesatuan, politik, ekonomi, sosial, budaya, d...MarwanAnugrah
Β 
PPT Integrasi Islam & Ilmu Pengetahuan.pptx
PPT Integrasi Islam & Ilmu Pengetahuan.pptxPPT Integrasi Islam & Ilmu Pengetahuan.pptx
PPT Integrasi Islam & Ilmu Pengetahuan.pptxnerow98
Β 
Tugas 1 pembaruan dlm pembelajaran jawaban tugas tuton 1.docx
Tugas 1 pembaruan dlm pembelajaran jawaban tugas tuton 1.docxTugas 1 pembaruan dlm pembelajaran jawaban tugas tuton 1.docx
Tugas 1 pembaruan dlm pembelajaran jawaban tugas tuton 1.docxmawan5982
Β 
DESAIN MEDIA PEMBELAJARAN BAHASA INDONESIA BERBASIS DIGITAL.pptx
DESAIN MEDIA PEMBELAJARAN BAHASA INDONESIA BERBASIS DIGITAL.pptxDESAIN MEDIA PEMBELAJARAN BAHASA INDONESIA BERBASIS DIGITAL.pptx
DESAIN MEDIA PEMBELAJARAN BAHASA INDONESIA BERBASIS DIGITAL.pptxFuzaAnggriana
Β 
Lembar Observasi Pembelajaran di Kelas.docx
Lembar Observasi Pembelajaran di  Kelas.docxLembar Observasi Pembelajaran di  Kelas.docx
Lembar Observasi Pembelajaran di Kelas.docxbkandrisaputra
Β 
soal AKM Mata Pelajaran PPKN kelas .pptx
soal AKM Mata Pelajaran PPKN kelas .pptxsoal AKM Mata Pelajaran PPKN kelas .pptx
soal AKM Mata Pelajaran PPKN kelas .pptxazhari524
Β 
Dampak Pendudukan Jepang.pptx indonesia1
Dampak Pendudukan Jepang.pptx indonesia1Dampak Pendudukan Jepang.pptx indonesia1
Dampak Pendudukan Jepang.pptx indonesia1udin100
Β 
442539315-ppt-modul-6-pend-seni-pptx.pptx
442539315-ppt-modul-6-pend-seni-pptx.pptx442539315-ppt-modul-6-pend-seni-pptx.pptx
442539315-ppt-modul-6-pend-seni-pptx.pptxHendryJulistiyanto
Β 
Modul Ajar Bahasa Indonesia Kelas 4 Fase B
Modul Ajar Bahasa Indonesia Kelas 4 Fase BModul Ajar Bahasa Indonesia Kelas 4 Fase B
Modul Ajar Bahasa Indonesia Kelas 4 Fase BAbdiera
Β 
04-Gemelli.- kehamilan ganda- duo atau triplet
04-Gemelli.- kehamilan ganda- duo atau triplet04-Gemelli.- kehamilan ganda- duo atau triplet
04-Gemelli.- kehamilan ganda- duo atau tripletMelianaJayasaputra
Β 
Paparan Refleksi Lokakarya program sekolah penggerak.pptx
Paparan Refleksi Lokakarya program sekolah penggerak.pptxPaparan Refleksi Lokakarya program sekolah penggerak.pptx
Paparan Refleksi Lokakarya program sekolah penggerak.pptxIgitNuryana13
Β 
AKSI NYATA MODUL 1.2-1 untuk pendidikan guru penggerak.pptx
AKSI NYATA MODUL 1.2-1 untuk pendidikan guru penggerak.pptxAKSI NYATA MODUL 1.2-1 untuk pendidikan guru penggerak.pptx
AKSI NYATA MODUL 1.2-1 untuk pendidikan guru penggerak.pptxWirionSembiring2
Β 
tugas 1 tutorial online anak berkebutuhan khusus di SD
tugas 1 tutorial online anak berkebutuhan khusus di SDtugas 1 tutorial online anak berkebutuhan khusus di SD
tugas 1 tutorial online anak berkebutuhan khusus di SDmawan5982
Β 
Lembar Catatan Percakapan Pasca observasidocx
Lembar Catatan Percakapan Pasca observasidocxLembar Catatan Percakapan Pasca observasidocx
Lembar Catatan Percakapan Pasca observasidocxbkandrisaputra
Β 
Kelompok 2 Karakteristik Negara Nigeria.pdf
Kelompok 2 Karakteristik Negara Nigeria.pdfKelompok 2 Karakteristik Negara Nigeria.pdf
Kelompok 2 Karakteristik Negara Nigeria.pdftsaniasalftn18
Β 
Materi Pertemuan 6 Materi Pertemuan 6.pptx
Materi Pertemuan 6 Materi Pertemuan 6.pptxMateri Pertemuan 6 Materi Pertemuan 6.pptx
Materi Pertemuan 6 Materi Pertemuan 6.pptxRezaWahyuni6
Β 
MATERI EKOSISTEM UNTUK SEKOLAH MENENGAH ATAS
MATERI EKOSISTEM UNTUK SEKOLAH MENENGAH ATASMATERI EKOSISTEM UNTUK SEKOLAH MENENGAH ATAS
MATERI EKOSISTEM UNTUK SEKOLAH MENENGAH ATASKurniawan Dirham
Β 
PELAKSANAAN + Link2 Materi TRAINING "Effective SUPERVISORY & LEADERSHIP Sk...
PELAKSANAAN  + Link2 Materi TRAINING "Effective  SUPERVISORY &  LEADERSHIP Sk...PELAKSANAAN  + Link2 Materi TRAINING "Effective  SUPERVISORY &  LEADERSHIP Sk...
PELAKSANAAN + Link2 Materi TRAINING "Effective SUPERVISORY & LEADERSHIP Sk...Kanaidi ken
Β 
TUGAS GURU PENGGERAK Aksi Nyata Modul 1.1.pdf
TUGAS GURU PENGGERAK Aksi Nyata Modul 1.1.pdfTUGAS GURU PENGGERAK Aksi Nyata Modul 1.1.pdf
TUGAS GURU PENGGERAK Aksi Nyata Modul 1.1.pdfElaAditya
Β 

Recently uploaded (20)

Modul Ajar Biologi Kelas 11 Fase F Kurikulum Merdeka [abdiera.com]
Modul Ajar Biologi Kelas 11 Fase F Kurikulum Merdeka [abdiera.com]Modul Ajar Biologi Kelas 11 Fase F Kurikulum Merdeka [abdiera.com]
Modul Ajar Biologi Kelas 11 Fase F Kurikulum Merdeka [abdiera.com]
Β 
Wawasan Nusantara sebagai satu kesatuan, politik, ekonomi, sosial, budaya, d...
Wawasan Nusantara  sebagai satu kesatuan, politik, ekonomi, sosial, budaya, d...Wawasan Nusantara  sebagai satu kesatuan, politik, ekonomi, sosial, budaya, d...
Wawasan Nusantara sebagai satu kesatuan, politik, ekonomi, sosial, budaya, d...
Β 
PPT Integrasi Islam & Ilmu Pengetahuan.pptx
PPT Integrasi Islam & Ilmu Pengetahuan.pptxPPT Integrasi Islam & Ilmu Pengetahuan.pptx
PPT Integrasi Islam & Ilmu Pengetahuan.pptx
Β 
Tugas 1 pembaruan dlm pembelajaran jawaban tugas tuton 1.docx
Tugas 1 pembaruan dlm pembelajaran jawaban tugas tuton 1.docxTugas 1 pembaruan dlm pembelajaran jawaban tugas tuton 1.docx
Tugas 1 pembaruan dlm pembelajaran jawaban tugas tuton 1.docx
Β 
DESAIN MEDIA PEMBELAJARAN BAHASA INDONESIA BERBASIS DIGITAL.pptx
DESAIN MEDIA PEMBELAJARAN BAHASA INDONESIA BERBASIS DIGITAL.pptxDESAIN MEDIA PEMBELAJARAN BAHASA INDONESIA BERBASIS DIGITAL.pptx
DESAIN MEDIA PEMBELAJARAN BAHASA INDONESIA BERBASIS DIGITAL.pptx
Β 
Lembar Observasi Pembelajaran di Kelas.docx
Lembar Observasi Pembelajaran di  Kelas.docxLembar Observasi Pembelajaran di  Kelas.docx
Lembar Observasi Pembelajaran di Kelas.docx
Β 
soal AKM Mata Pelajaran PPKN kelas .pptx
soal AKM Mata Pelajaran PPKN kelas .pptxsoal AKM Mata Pelajaran PPKN kelas .pptx
soal AKM Mata Pelajaran PPKN kelas .pptx
Β 
Dampak Pendudukan Jepang.pptx indonesia1
Dampak Pendudukan Jepang.pptx indonesia1Dampak Pendudukan Jepang.pptx indonesia1
Dampak Pendudukan Jepang.pptx indonesia1
Β 
442539315-ppt-modul-6-pend-seni-pptx.pptx
442539315-ppt-modul-6-pend-seni-pptx.pptx442539315-ppt-modul-6-pend-seni-pptx.pptx
442539315-ppt-modul-6-pend-seni-pptx.pptx
Β 
Modul Ajar Bahasa Indonesia Kelas 4 Fase B
Modul Ajar Bahasa Indonesia Kelas 4 Fase BModul Ajar Bahasa Indonesia Kelas 4 Fase B
Modul Ajar Bahasa Indonesia Kelas 4 Fase B
Β 
04-Gemelli.- kehamilan ganda- duo atau triplet
04-Gemelli.- kehamilan ganda- duo atau triplet04-Gemelli.- kehamilan ganda- duo atau triplet
04-Gemelli.- kehamilan ganda- duo atau triplet
Β 
Paparan Refleksi Lokakarya program sekolah penggerak.pptx
Paparan Refleksi Lokakarya program sekolah penggerak.pptxPaparan Refleksi Lokakarya program sekolah penggerak.pptx
Paparan Refleksi Lokakarya program sekolah penggerak.pptx
Β 
AKSI NYATA MODUL 1.2-1 untuk pendidikan guru penggerak.pptx
AKSI NYATA MODUL 1.2-1 untuk pendidikan guru penggerak.pptxAKSI NYATA MODUL 1.2-1 untuk pendidikan guru penggerak.pptx
AKSI NYATA MODUL 1.2-1 untuk pendidikan guru penggerak.pptx
Β 
tugas 1 tutorial online anak berkebutuhan khusus di SD
tugas 1 tutorial online anak berkebutuhan khusus di SDtugas 1 tutorial online anak berkebutuhan khusus di SD
tugas 1 tutorial online anak berkebutuhan khusus di SD
Β 
Lembar Catatan Percakapan Pasca observasidocx
Lembar Catatan Percakapan Pasca observasidocxLembar Catatan Percakapan Pasca observasidocx
Lembar Catatan Percakapan Pasca observasidocx
Β 
Kelompok 2 Karakteristik Negara Nigeria.pdf
Kelompok 2 Karakteristik Negara Nigeria.pdfKelompok 2 Karakteristik Negara Nigeria.pdf
Kelompok 2 Karakteristik Negara Nigeria.pdf
Β 
Materi Pertemuan 6 Materi Pertemuan 6.pptx
Materi Pertemuan 6 Materi Pertemuan 6.pptxMateri Pertemuan 6 Materi Pertemuan 6.pptx
Materi Pertemuan 6 Materi Pertemuan 6.pptx
Β 
MATERI EKOSISTEM UNTUK SEKOLAH MENENGAH ATAS
MATERI EKOSISTEM UNTUK SEKOLAH MENENGAH ATASMATERI EKOSISTEM UNTUK SEKOLAH MENENGAH ATAS
MATERI EKOSISTEM UNTUK SEKOLAH MENENGAH ATAS
Β 
PELAKSANAAN + Link2 Materi TRAINING "Effective SUPERVISORY & LEADERSHIP Sk...
PELAKSANAAN  + Link2 Materi TRAINING "Effective  SUPERVISORY &  LEADERSHIP Sk...PELAKSANAAN  + Link2 Materi TRAINING "Effective  SUPERVISORY &  LEADERSHIP Sk...
PELAKSANAAN + Link2 Materi TRAINING "Effective SUPERVISORY & LEADERSHIP Sk...
Β 
TUGAS GURU PENGGERAK Aksi Nyata Modul 1.1.pdf
TUGAS GURU PENGGERAK Aksi Nyata Modul 1.1.pdfTUGAS GURU PENGGERAK Aksi Nyata Modul 1.1.pdf
TUGAS GURU PENGGERAK Aksi Nyata Modul 1.1.pdf
Β 

UKURAN KERUNCINGAN

  • 1. UKURAN KERUNCINGAN Disusun Oleh : 1. Fatria Anggita (06081181520005) 2. Lorent Agustina Arissanti (06081181520004) 3. Putri Maya Sari (06081181520026) 4. Robiatul Bangka Wiyah (06081281520069) Program Studi Pendidikan Matematika Fakultas Keguruan dan Ilmu Pendidikan Universitas Sriwijaya 2016
  • 2. UKURAN KEMIRINGAN A. PENGERTIAN UKURAN KEMIRINGAN Ukuran kemiringan adalah ukuran yang menyatakan sebuah model distribusi yang mempunyai kemiringan tertentu (Putri, 2012). Apabila diketahui besarnya nilai ukuran ini maka dapat diketahui pula bagaimana model distribusinya, apakah distribusi itu simetrik, positif, atau negatif. B. BENTUK-BENTUK KURVA KEMIRINGAN Jika kita melihat sebuah kurva frekuensi, kita dapat melihat letak kecenderungan berkumpulnya nilai-nilai data dengan jelas. Jika nilai-nilai data tersebar secara merata sebelah kiri maupun di sebelah kanan rata-rata,kurvanya akan berbentuk simetris. Jika nilai-nilai data tidak tersebar merata antara sisi-sisi kiri dan kanan rata-ratanya, kurva akan condong ke kiri atau ke kanan.
  • 3. Untuk mengetahui apakah data mengikuti kurva simetris, kurva negatif atau kurva positif, kita dapat melihatnya berdasarkan nilai koefisien kemiringannya, yaitu dengan cara berikut ini. a. Koefisien kemiringan pertama dari Karl Person Keterangan: SK = Koefisien Kemiringan Mo = Modus S = Simpangan Standar 𝑋̅ = Rata-rata b. Koefisien kemiringan kedua dari Karl Person Keterangan: SK = Koefisien Kemiringan Mo = Modus S = Simpangan Standar 𝑋̅ = Rata-rata c. Koefisien kemiringan menggunakan nilai kuartil Koefisien kemiringannya = dimana : K1 = kuartil ke satu, K2 = kuartil ke dua, K3 = kuartil ke tiga Contoh 1: Dari suatu sebaran data diketahui nilai rata-ratanya 𝑋̅ = 45,2 , Mo = 43,7 dan S = 19,59. Tentukan koefisien kemiringannya! Jawab : 𝑆𝐾 = 𝑋̅ βˆ’ 𝑀 π‘œ 𝑆 𝑆𝐾 = 𝑋̅ βˆ’ 𝑀𝑒 𝑆 𝐾3 βˆ’ 2𝐾2 + 𝐾1 𝐾3 𝐾1
  • 4. 𝑆𝐾 = 𝑋̅ βˆ’ 𝑀 π‘œ 𝑆 = 45,2βˆ’ 43,7 19,59 = 0,08 Hasil SK = 0,08 (positif) berarti sebaran datanya miring ke kanan, seperti tampak pada gambar di bawah. Contoh 2 : Tentukan koefisien kemiringan dari data berikut ini ! Nilai f 31-40 1 41-50 2 51-60 5 61-70 15 71-80 25 81-90 20 91-100 12 Jumlah 80 Jawab : Nilai f xi fixi xi - π‘₯Μ… (xi - π‘₯Μ…)2 fi(xi - π‘₯Μ…)2 31-40 1 35,5 35,5 -41,1 1682,219 16881,21 41-50 2 45,5 91,0 -31,1 967,21 1934,42 51-60 5 55,5 275,5 -21,1 445,21 2226,05 61-70 15 65,5 982,5 -10,1 102,01 1530,15 71-80 25 75,5 1887,5 -1,1 1,21 30,25 81-90 20 85,5 1710,0 -8,9 79,21 1584,20 91-100 12 95,5 1146,0 -10,9 357,21 4502,52 80 6128 13489,80
  • 5. π‘₯Μ… = βˆ‘ 𝑓𝑖 βˆ’π‘₯ 𝑖 βˆ‘ 𝑓𝑖 = 6128 80 = 76,6 𝑆2 = 1 𝑛 βˆ‘ 𝑓𝑖( 𝑓𝑖 βˆ’ π‘₯Μ…)2 𝑆2 = 13489,80 80 = 168,6 𝑆 = 12,98 Median 𝑀𝑒 = 𝑏 + 𝑝( 1 2 π‘›βˆ’πΉ 𝑓 ) = 70,5+10( 1 2 80βˆ’23 25 ) = 70,5 + 10( 17 25 ) = 70,5 + 6,8 = 77,3 Jadi, SK = 3( π‘₯Μ…βˆ’ 𝑀 𝑒) 𝑆 SK = 3(76,6βˆ’77,3) 12,98 = βˆ’0,16 Karena koefisien kemiringannya negatif dan mendekati nol, model kurvanya sedikit ke kiri, seperti pada gambar di bawah :
  • 6.
  • 7. UKURAN KERUNCINGAN A. PENGERTIAN UKURAN KERUNCINGAN Ukuran kerucingan adalah kepuncakan dari suatu distribusi, biasanya diambil relatif terhadap distribusi normal (Putri, 2012) B. DERAJAT KERUNCINGAN DISTRIBUSIFREKUENSI Dilihat dari segi keruncingannya, kurva distribusi frekuensi dapat digolongkan menjadi tiga golongan, yaitu : 1. Kurva Leptokurtik Kurva leptokurtik adalah kurva distribusi yang sangat runcing dan nilai-nilai datanya sangat terpusat di sekitar nilai rata-rata (Subana, 2000). Perhatikan gambar di bawah : Gambar Kurva Leptokurtik 2. Kurva Mesokurtik Kurva mesokurtik adalah kurva yang kemiringannya sedang dan merupakan penggambaran dari suatu distribusi normal (Subana;102). Perhatikan gambar di bawah :
  • 8. Gambar Kurva Mesokurtik 3. Kurva Platikurtik Kurva platikurtik adalah kurva yang betuknya mendatar dan nilai- nilai datanya tersebar secara merata sampai jauh dari rata-ratanya (Subana;103). Perhatikan gambar di bawah : Gambar Kurva Platikurtik Untuk mengetahui apakah suatu kurva distribusi merupakan leptokurtik, mesokurtik, atau platikurtik, kita dapat menggunakan suatu ukuran keruncingan atau koefisien kurtosis. Untuk menghitung tingkat keruncingan suatu kurva dipergunakan rumus 𝛼4 yang di rumuskan berikut ini :
  • 9. 1. Data Tidak Berkelompok 𝛼4 = π‘š4 𝑆4 = 1 𝑛 βˆ‘ (π‘₯ 𝑖 βˆ’ π‘₯Μ…)4 𝑆4 𝑛 𝑖=1 Keterangan : 𝛼4 = π‘˜π‘œπ‘’π‘“π‘–π‘ π‘–π‘’π‘› π‘˜π‘’π‘Ÿπ‘‘π‘œπ‘ π‘–π‘  π‘₯ 𝑖 = π‘›π‘–π‘™π‘Žπ‘– π‘‘π‘Žπ‘‘π‘Ž π‘˜π‘’ 𝑖 π‘₯Μ… = π‘π‘–π‘™π‘Žπ‘– π‘Ÿπ‘Žπ‘‘π‘Ž βˆ’ π‘Ÿπ‘Žπ‘‘π‘Ž 𝑛 = π‘π‘Žπ‘›π‘¦π‘Žπ‘˜π‘›π‘¦π‘Ž π‘‘π‘Žπ‘‘π‘Ž 𝑆 = π‘ π‘–π‘šπ‘π‘Žπ‘›π‘”π‘Žπ‘› π‘ π‘‘π‘Žπ‘›π‘‘π‘Žπ‘Ÿ 2. Data Kelompok 𝛼4 = π‘š4 𝑆4 = 1 𝑛 βˆ‘ (𝑓𝑖( π‘₯𝑖 βˆ’ π‘₯Μ…)4 )𝑛 𝑖=1 𝑆4 Keterangan : 𝛼4 = π‘˜π‘œπ‘’π‘“π‘–π‘ π‘–π‘’π‘› π‘˜π‘’π‘Ÿπ‘‘π‘œπ‘ π‘–π‘  π‘₯ 𝑖 = π‘›π‘–π‘™π‘Žπ‘– π‘‘π‘Žπ‘‘π‘Ž π‘˜π‘’ 𝑖 π‘₯Μ… = π‘π‘–π‘™π‘Žπ‘– π‘Ÿπ‘Žπ‘‘π‘Ž βˆ’ π‘Ÿπ‘Žπ‘‘π‘Ž 𝑓𝑖 = π‘“π‘Ÿπ‘’π‘˜π‘’π‘’π‘›π‘ π‘– π‘˜π‘’π‘™π‘Žπ‘  π‘˜π‘’ βˆ’ 𝑖 𝑛 = π‘π‘Žπ‘›π‘¦π‘Žπ‘˜π‘›π‘¦π‘Ž π‘‘π‘Žπ‘‘π‘Ž 𝑆 = π‘ π‘–π‘šπ‘π‘Žπ‘›π‘”π‘Žπ‘› π‘ π‘‘π‘Žπ‘›π‘‘π‘Žπ‘Ÿ Berdasarkan koefisien kurtosisnya, jenis kurvanya dikategorikan sebagai berikut : 1. Jika 𝛼4 > 3, kurvanya runcing (liptokurtik) 2. Jika 𝛼4 = 3, kurvanya distribusi normal (mesokurtik) 3. Jika 𝛼4 < 3, kurvanya agak datar (platikurtik)
  • 10. Contoh : Diketahui data kunjungan ke Perpustakaan MAN Muara Enim selama 100 hari adalah sebagia berikut Kelas Frekuensi 1-5 1 6-10 7 11-15 12 16-20 20 21-25 24 26-30 16 31-35 11 36-40 6 41-45 3 Jumlah 100 Hitunglah koefisien keruncingan dan tentukan jenis kurvanya ! Jawab : Kelas xi ci fi cifi 1-5 3 -4 1 -4 6-10 8 -3 7 -21 11-15 13 -2 12 -24 16-20 18 -1 20 -20 21-25 23 0 24 0 26-30 28 1 16 16 31-35 33 2 11 22 36-40 38 3 6 18 41-45 43 4 3 12 Jumlah 100 -1
  • 11. Pertama tentukan rata-rata data tersebut 𝒙 𝟎 = πŸπŸ‘ P= 5 𝒄̅ = βˆ‘ π’„π’Š π’‡π’Š βˆ‘ π’‡π’Š 𝒄̅ = βˆ’πŸ 𝟏𝟎𝟎 = βˆ’πŸŽ, 𝟎𝟏 𝒙̅ = 𝒙 𝟎 + 𝑷𝒄̅ 𝒙̅ = πŸπŸ‘ + πŸ“ (– 𝟎, 𝟎𝟏) = πŸπŸ‘ βˆ’ 𝟎, πŸŽπŸ“ = 𝟐𝟐, πŸ—πŸ“ (π’…π’Šπ’ƒπ’–π’π’‚π’•π’Œπ’‚π’ π’Žπ’†π’π’‹π’‚π’…π’Š πŸπŸ‘) Kelas xi (π’™π’Š βˆ’ 𝒙̅) (π’™π’Š βˆ’ 𝒙̅) 𝟐 fi (π’™π’Š βˆ’ 𝒙̅) 𝟐 𝐟𝐒 1-5 3 -20 400 1 400 6-10 8 -15 225 7 1575 11-15 13 -10 100 12 1200 16-20 18 -5 25 20 500 21-25 23 0 0 24 0 26-30 28 5 25 16 400 31-35 33 10 100 11 1100 36-40 38 15 225 6 1350 41-45 43 20 400 3 1200 Jumlah 100 7725 𝑺 = √ 𝟏 𝒏 βˆ‘( π’™π’Š βˆ’ 𝒙̅) 𝟐 πŸπ’Š 𝑺 = √ 𝟏 𝟏𝟎𝟎 (πŸ•πŸ•πŸπŸ“) = βˆšπŸ•πŸ•, πŸπŸ“ = πŸ–, πŸ– Kelas xi (π’™π’Š βˆ’ 𝒙̅) fi (π’™π’Š βˆ’ 𝒙̅) πŸ’ (π’™π’Š βˆ’ 𝒙̅) πŸ’ 𝐟𝐒 1-5 3 -20 1 160000 160000 6-10 8 -15 7 50625 354357 11-15 13 -10 12 10000 120000
  • 12. 16-20 18 -5 20 625 12500 21-25 23 0 24 0 0 26-30 28 5 16 625 10000 31-35 33 10 11 10000 110000 36-40 38 15 6 50625 303750 41-45 43 20 3 160000 480000 Jumlah 100 1550607 𝛼4 = π‘š4 𝑆4 = 1 𝑛 βˆ‘ (𝑓𝑖( π‘₯𝑖 βˆ’ π‘₯Μ…)4 )𝑛 𝑖=1 𝑆4 𝛼4 = 1 100 155060607 (8,8)4 𝛼4 = 1550606,07 5996,9536 𝛼4 = 2,585 = 2,6 𝛼4 < 3 π‘šπ‘Žπ‘˜π‘Ž π‘˜π‘’π‘Ÿπ‘£π‘Žπ‘›π‘¦π‘Ž π‘Žπ‘”π‘Žπ‘˜ π‘ π‘’π‘‘π‘–π‘˜π‘–π‘Ÿ π‘‘π‘Žπ‘‘π‘Žπ‘Ÿ (𝑗𝑒𝑛𝑖𝑠 π‘˜π‘’π‘Ÿπ‘£π‘Ž π‘π‘™π‘Žπ‘‘π‘–π‘˜π‘’π‘Ÿπ‘‘π‘–π‘˜).
  • 13. Kesimpulan Ukuran kemiringan adalah ukuran yang menyatakan sebuah model distribusi yang mempunyai kemiringan tertentu. Apabila diketahui besarnya nilai ukuran ini maka dapat diketahui pula bagaimana model distribusinya, apakah distribusi itu simetrik, positif, atau negatif. Kurtosis (ukuran keruncingan) adalah kepuncakan dari suatu distribusi, biasanya diambil relatif terhadap distribusi normal. Dilihat dari segi keruncingannya, kurva distribusi frekuensi dapat digolongkan menjadi tiga golongan, yaitu : Kurva leptokurtik adalah kurva distribusi yang sangat runcing dan nilai-nilai datanya sangat terpusat di sekitar nilai rata-rata. Kurva mesokurtik adalah kurva yang kemiringannya sedang dan merupakan penggambaran dari suatu distribusi normal. Kurva platikurtik adalah kurva yang betuknya mendatar dan nilai-nilai datanya tersebar secara merata sampai jauh dari rata-ratanya.
  • 14. Daftar Pustaka Putri, R. I. (2012). Ukuran Kemiringan dan Ukuran Keruncingan. hal. 15. Subana. (2000). Statistik Pendidikan. Bandung: Pustaka Setia.