Analisa statistika deskriptif banyak digunakan dalam berbagai bidang, baik bidang kesehatan, finansial, marketing, dll.
Agar analisa yang kita lakukan bisa komprehensif maka kita harus tahu detail tentang istilah-istilah statistika deskriptif.
2. Mean
Nilai rata-rata dari 300 simulasi percobaan.
Standard Error
Nilai yang mencerminkan keakuratan sampel terhadap populasinya.
Semakin kecil nilai standard eror, semakin mengindikasikan bahwa sampling
cukup mewakili populasi yang sedang diteliti.
Oleh karena itu, nilai standard error akan mengecil saat jumlah simulasi
percobaan diperbanyak
Median
Nilai tengah data setelah 300 data disusun menurut urutan terkecil ke
terbesar.
Modus
Nilai yang sering muncul selama 300 simulasi percobaan
Created by Fazahadu Syuraifah
1
3. Standard Deviation dan Variance
Alat ukur penyebaran dan variabilitas data dalam distribusi data
Digunakan untuk mengetahui tingkat keragaman dalam data.
Semakin tinggi nilainya berarti semakin bervariasi dan beragam suatu data.
=
Kurtosis
Derajat keruncingan suatu distribusi
(biasanya diukur relatif terhadap distribusi
normal).
Data berdistribusi normal mendasarkan
pada nilai kurtosis (sama dengan nol).
Histogram data berdistribusi normal tidak
terlalu datar dan tidak memuncak terlalu
tajam.
Created by Fazahadu Syuraifah
2
4. Kurtosis (Con’t)
Leptokurtik
Nilai kurtosis dari sebuah distribusi data yang memiliki puncak
lebih tajam bernilai positif.
Platikurtik
Nilai kurtosis dari sebuah distribusi data yang memiliki puncak
lebih landai (datar) bernilai negatif.
Skewness
Derajat ketidaksimetrisan suatu distribusi.
Data berdistribusi normal mendasarkan pada nilai
skewness (sama dengan nol).
Histogram data berdistribusi normal simetris.
Mode=mean=median
Namun, histogram simetri bukan berarti data
berdistribusi normal. (seperti gambar di
samping).
Karena histogram data berdistribusi normal
simetris membentuk lonceng sempurna.
Created by Fazahadu Syuraifah
3
5. Skewness (Con’t)
Skew Kanan
Data dinamakan miring kanan atau miring positif
karena "ekor" dari titik distribusi ke kanan, dan
karena nilai skewness lebih besar dari 0 (positif).
Histogram data gaji sering miring kanan karena
banyak karyawan di sebuah perusahaan memiliki
gaji relatif rendah, sementara semakin sedikit orang
memiliki gaji yang sangat tinggi.
Skew Kiri
Data dinamakan miring kiri atau miring negatif
karena "ekor" dari titik distribusi ke kiri, dan karena
nilai skewness lebih kecil dari 0 (negatif).
Histogram data tingkat kegagalan bola lampu
miring kiri karena sangat sedikit bola lampu yang
mempunyai daya tahan dalam waktu singkat,
sebagian besar bola lampu mempunyai daya tahan
dalam waktu yang cukup lama.
Created by Fazahadu Syuraifah
4
6. Range
Perbedaan nilai maximum dan
minimum.
Maximum
Nilai terbesar dari hasil 300
simulasi percobaan.
Minimum
Nilai terkecil dari hasil 300 simulasi
percobaan.
Sum
Jumlah nilai dari hasil 300 simulasi
percobaan.
Confidence Level
Confidence level (CL) adalah tingkat keyakinan (confidence) yang
digunakan untuk menghasilkan Confidence Interval (CI).
CI dengan CL 95% artinya bahwa kita yakin dan kita percaya dengan
tingkat keyakinan 95%, nilai parameter yang diduga berada dalam
selang tersebut dan ada kemungkinan 5%, nilai parameter yang diduga
berada di luar selang tersebut.
Created by Fazahadu Syuraifah
5
7. Confidence Interval
CI adalah sebuah interval berdasarkan dari 300 simulasi percobaan.
Interval mengandung nilai parameter sebenarnya yang tidak diketahui.
CL
68%
n
1 sigma
1.645
2 sigma
99.70%
±
0.468
95%
z
Z
2.748
3 sigma
= rata-rata
= skor normal yang tergantung pada CL
yang digunakan
= standard deviasi
= jumlah data / simulasi percobaan
Created by Fazahadu Syuraifah
6
9. Hasil Analisa
Output
Mean
Standard Error
Median
Mode
Standard Deviation
Sample Variance
Kurtosis
Skewness
Range
Minimum
Maximum
Sum
Count
Confidence Level(95.0%)
1,312,189
61,955
1,347,943
#N/A
1,073,092
1,151,526,327,201
(0.25)
(0.05)
6,224,512
(2,085,105)
4,139,407
393,656,601
300
121,923
• Mean yang diperoleh dari 300 simulasi sebesar 1.312.189 artinya
nilai-nilai yang dihasilkan dari 300 simulasi memiliki rata-rata sebesar
1.312.189.
• Median yang diperoleh dari 300 simulasi sebesar 1.347.943 artinya
apabila 300 nilai hasil simulasi disusun menurut urutan terkecil ke
terbesar maka nilai tengah sebesar 1.347.943.
• Dari hasil simulasi tersebut, menunjukkan bahwa nilai median lebih
besar dari nilai mean yang diindikasikan dari nilai skewness bernilai
negatif. Nilai skewness bernilai negatif juga mengindikasikan bahwa
histogram dari 300 simulasi miring kiri atau miring negatif.
• Mode #N/A artinya bahwa dari 300 simulasi menghasilkan nilai yang
berbeda.
• Kurtosis bernilai negatif yang artinya histogram dari 300 simulasi
cenderung landai (datar). Histogram ini menunjukkan bahwa simulasi
ini menghasilkan standard deviasi cukup besar yaitu 1.073.092 artinya
nilai hasil 300 simulasi cukup bervariasi dan beragam.
• 300 simulasi tersebut menghasilkan range sebesar 6.224.512 dimana
nilai tersebut merupakan hasil pengurangan dari nilai minimum dan
maximum yaitu secara berturut-turut sebesar -2.085.105 dan
4.139.407.
• Total nilai hasil 300 simulasi adalah 393.656.601.
• Hasil 300 simulasi adalah bahwa kita yakin dan percaya dengan
tingkat keyakinan 95%, nilai parameter yang diduga berada dalam
selang antara 1.190.266 dan 1.434.112 dan ada kemungkinan 5% nilai
parameter yang diduga berada di luar selang tersebut.
• Selang tersebut diperoleh dari Mean ± margin error.
• Dimana margin error = Confidence factor x standard error
Created by Fazahadu Syuraifah
8
