SlideShare a Scribd company logo
Analisa Statistika Deskriptif
Created by Fazahadu Syuraifah
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
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
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
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
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
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
L
A
N
G
K
A
H
L
A
N
G
K
A
H

Created by Fazahadu Syuraifah

7
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
L
A
N
G
K
A
H
L
A
N
G
K
A
H

Created by Fazahadu Syuraifah

9
Bin

Frequency
(2,085,105)
(1,718,957)
(1,352,809)
(986,661)
(620,514)
(254,366)
111,782
477,929
844,077
1,210,225
1,576,373
1,942,520
2,308,668
2,674,816
3,040,964
3,407,111
3,773,259

More

1
0
0
2
8
9
24
22
36
38
34
41
32
21
16
9
6
1

Cumulative %
0.33%
0.33%
0.33%
1.00%
3.67%
6.67%
14.67%
22.00%
34.00%
46.67%
58.00%
71.67%
82.33%
89.33%
94.67%
97.67%
99.67%
100.00%

Created by Fazahadu Syuraifah

• Hasil dari 300 simulasi diplot dalam
histogram yang terdiri dari 18 kelas dimana
batas atas tiap kelas ada pada kolom bin.
Pada kelas pertama, data yang berada pada
interval
• -2.085.105 sampai dengan -1.718.956
sebanyak 1. Nilai 1 adalah frekuensi dari
kelas pertama.
• Pada kolom Cumulative % (Prosentasi
frekuensi kumulatif) menunjukkan nilai
0.33% artinya prosentase banyaknya data
pada interval tersebut terhadap semua data
(1 dibagi dengan 300).
• Di bawah ini merupakan grafik histogram
dari hasi l 300 simulasi . Dari histogram
tersebut menunjukkan bahwa histogram
agak landai (datar), hal ini sesuai dengan
kurtosis yang bernilai negatif. Selain itu,
histogram juga agak miring kiri atau miring
negatif.

10
Created by Fazahadu Syuraifah

11

More Related Content

What's hot

Metode maximum likelihood
Metode maximum likelihoodMetode maximum likelihood
Metode maximum likelihood
ririn12
 
Jenis dan operasi matriks
Jenis dan operasi matriksJenis dan operasi matriks
Jenis dan operasi matriks
Safran Nasoha
 
Tabel distribusi peluang binomial
Tabel distribusi peluang binomialTabel distribusi peluang binomial
Tabel distribusi peluang binomial
rumahbacazahra
 
Distribusi t sudent
Distribusi t sudentDistribusi t sudent
Distribusi t sudent
Devandy Enda
 
Probabilitas konsepsi peluang
Probabilitas konsepsi peluangProbabilitas konsepsi peluang
Probabilitas konsepsi peluang
Isna Aryanty
 
Distribusi Binomial Negatif dan Geometrik
Distribusi Binomial Negatif dan GeometrikDistribusi Binomial Negatif dan Geometrik
Distribusi Binomial Negatif dan Geometrik
Ge Grace
 
Distribusi Peluang Diskrit dan Distribusi Peluang Kontinu
Distribusi Peluang Diskrit dan Distribusi Peluang KontinuDistribusi Peluang Diskrit dan Distribusi Peluang Kontinu
Distribusi Peluang Diskrit dan Distribusi Peluang Kontinu
Arning Susilawati
 

What's hot (20)

Metode maximum likelihood
Metode maximum likelihoodMetode maximum likelihood
Metode maximum likelihood
 
Bab 15 regresi
Bab 15 regresiBab 15 regresi
Bab 15 regresi
 
Matematika fungsi
Matematika fungsiMatematika fungsi
Matematika fungsi
 
Distribusi Seragam, Bernoulli, dan Binomial
Distribusi Seragam, Bernoulli, dan BinomialDistribusi Seragam, Bernoulli, dan Binomial
Distribusi Seragam, Bernoulli, dan Binomial
 
Distribusi poisson
Distribusi poissonDistribusi poisson
Distribusi poisson
 
Statistika Dasar Pertemuan 10
Statistika Dasar Pertemuan 10Statistika Dasar Pertemuan 10
Statistika Dasar Pertemuan 10
 
Jenis dan operasi matriks
Jenis dan operasi matriksJenis dan operasi matriks
Jenis dan operasi matriks
 
Pertemuan 6 (ukuran penyebaran data))
Pertemuan 6 (ukuran penyebaran data))Pertemuan 6 (ukuran penyebaran data))
Pertemuan 6 (ukuran penyebaran data))
 
Statistika Inferensi Estimasi
Statistika Inferensi EstimasiStatistika Inferensi Estimasi
Statistika Inferensi Estimasi
 
Tabel distribusi peluang binomial
Tabel distribusi peluang binomialTabel distribusi peluang binomial
Tabel distribusi peluang binomial
 
Makalah matematika peluang
Makalah matematika peluangMakalah matematika peluang
Makalah matematika peluang
 
Distribusi t sudent
Distribusi t sudentDistribusi t sudent
Distribusi t sudent
 
Probabilitas konsepsi peluang
Probabilitas konsepsi peluangProbabilitas konsepsi peluang
Probabilitas konsepsi peluang
 
Distribusi Binomial Negatif dan Geometrik
Distribusi Binomial Negatif dan GeometrikDistribusi Binomial Negatif dan Geometrik
Distribusi Binomial Negatif dan Geometrik
 
Pendugaan parameter
Pendugaan parameterPendugaan parameter
Pendugaan parameter
 
Uji untuk 2 sampel dependen
Uji untuk 2 sampel dependenUji untuk 2 sampel dependen
Uji untuk 2 sampel dependen
 
Ukuran penyebaran data
Ukuran penyebaran dataUkuran penyebaran data
Ukuran penyebaran data
 
Integral Garis
Integral GarisIntegral Garis
Integral Garis
 
ukuran kemiringan dan keruncingan
ukuran kemiringan dan keruncinganukuran kemiringan dan keruncingan
ukuran kemiringan dan keruncingan
 
Distribusi Peluang Diskrit dan Distribusi Peluang Kontinu
Distribusi Peluang Diskrit dan Distribusi Peluang KontinuDistribusi Peluang Diskrit dan Distribusi Peluang Kontinu
Distribusi Peluang Diskrit dan Distribusi Peluang Kontinu
 

Similar to Analisa statistika deskriptif

Pendugaan interval
Pendugaan intervalPendugaan interval
Pendugaan interval
Danu Saputra
 
Pendugaan interval
Pendugaan intervalPendugaan interval
Pendugaan interval
Danu Saputra
 
Statekbis - Pendugaan Interval
Statekbis - Pendugaan IntervalStatekbis - Pendugaan Interval
Statekbis - Pendugaan Interval
Danu Saputra
 
Pendugaan interval
Pendugaan intervalPendugaan interval
Pendugaan interval
Danu Saputra
 

Similar to Analisa statistika deskriptif (20)

Teori pendugaan statistik presentasi
Teori pendugaan statistik presentasiTeori pendugaan statistik presentasi
Teori pendugaan statistik presentasi
 
Statistika_Inferensial.pptx
Statistika_Inferensial.pptxStatistika_Inferensial.pptx
Statistika_Inferensial.pptx
 
Interval Konfidens.pptx
Interval Konfidens.pptxInterval Konfidens.pptx
Interval Konfidens.pptx
 
TEORI-PENDUGAAN-STATISTIK.pptx
TEORI-PENDUGAAN-STATISTIK.pptxTEORI-PENDUGAAN-STATISTIK.pptx
TEORI-PENDUGAAN-STATISTIK.pptx
 
Pendugaan interval
Pendugaan intervalPendugaan interval
Pendugaan interval
 
Pendugaan interval
Pendugaan intervalPendugaan interval
Pendugaan interval
 
Statekbis - Pendugaan Interval
Statekbis - Pendugaan IntervalStatekbis - Pendugaan Interval
Statekbis - Pendugaan Interval
 
Pendugaan interval
Pendugaan intervalPendugaan interval
Pendugaan interval
 
Ek107 122215-838-11
Ek107 122215-838-11Ek107 122215-838-11
Ek107 122215-838-11
 
Probabilitas sampling
Probabilitas samplingProbabilitas sampling
Probabilitas sampling
 
Dugaan parameter
Dugaan parameterDugaan parameter
Dugaan parameter
 
Statistika 2014 Estimasi
Statistika 2014 EstimasiStatistika 2014 Estimasi
Statistika 2014 Estimasi
 
Kalkulus Bab Estimasi
Kalkulus Bab EstimasiKalkulus Bab Estimasi
Kalkulus Bab Estimasi
 
Materi 3 dispersi tugas.pptx
Materi 3 dispersi tugas.pptxMateri 3 dispersi tugas.pptx
Materi 3 dispersi tugas.pptx
 
Statistik Lanjut BAB III dan Bab IV.pptx
Statistik Lanjut BAB III dan Bab IV.pptxStatistik Lanjut BAB III dan Bab IV.pptx
Statistik Lanjut BAB III dan Bab IV.pptx
 
Structural equation-modeling-sem 20121
Structural equation-modeling-sem 20121Structural equation-modeling-sem 20121
Structural equation-modeling-sem 20121
 
Pertemuan 7.pptx
Pertemuan 7.pptxPertemuan 7.pptx
Pertemuan 7.pptx
 
Bab iv
Bab ivBab iv
Bab iv
 
slide show DISTRIBUSI SAMPLING.pptx engineering
slide show DISTRIBUSI SAMPLING.pptx engineeringslide show DISTRIBUSI SAMPLING.pptx engineering
slide show DISTRIBUSI SAMPLING.pptx engineering
 
Pengukuran Dispersi - TM4.pptx
Pengukuran Dispersi - TM4.pptxPengukuran Dispersi - TM4.pptx
Pengukuran Dispersi - TM4.pptx
 

Recently uploaded

PRESENTASI OBSERVASI PENGELOLAAN KINERJA KEPALA SEKOLAH.pptx
PRESENTASI OBSERVASI PENGELOLAAN KINERJA KEPALA SEKOLAH.pptxPRESENTASI OBSERVASI PENGELOLAAN KINERJA KEPALA SEKOLAH.pptx
PRESENTASI OBSERVASI PENGELOLAAN KINERJA KEPALA SEKOLAH.pptx
muhammadyudiyanto55
 

Recently uploaded (20)

Susi Susanti_2021 B_Analisis Kritis Jurnal.pdf
Susi Susanti_2021 B_Analisis Kritis Jurnal.pdfSusi Susanti_2021 B_Analisis Kritis Jurnal.pdf
Susi Susanti_2021 B_Analisis Kritis Jurnal.pdf
 
PRESENTASI OBSERVASI PENGELOLAAN KINERJA KEPALA SEKOLAH.pptx
PRESENTASI OBSERVASI PENGELOLAAN KINERJA KEPALA SEKOLAH.pptxPRESENTASI OBSERVASI PENGELOLAAN KINERJA KEPALA SEKOLAH.pptx
PRESENTASI OBSERVASI PENGELOLAAN KINERJA KEPALA SEKOLAH.pptx
 
MODUL AJAR BAHASA INGGRIS KELAS 2 KURIKULUM MERDEKA
MODUL AJAR BAHASA INGGRIS KELAS 2 KURIKULUM MERDEKAMODUL AJAR BAHASA INGGRIS KELAS 2 KURIKULUM MERDEKA
MODUL AJAR BAHASA INGGRIS KELAS 2 KURIKULUM MERDEKA
 
VISI MISI KOMUNITAS BELAJAR SDN 93 KOTA JAMBI
VISI MISI KOMUNITAS BELAJAR SDN 93 KOTA JAMBIVISI MISI KOMUNITAS BELAJAR SDN 93 KOTA JAMBI
VISI MISI KOMUNITAS BELAJAR SDN 93 KOTA JAMBI
 
Teori Profetik Kuntowijoyo (Dosen Pengampu: Khoirin Nisai Shalihati)
Teori Profetik Kuntowijoyo (Dosen Pengampu: Khoirin Nisai Shalihati)Teori Profetik Kuntowijoyo (Dosen Pengampu: Khoirin Nisai Shalihati)
Teori Profetik Kuntowijoyo (Dosen Pengampu: Khoirin Nisai Shalihati)
 
Sapawarga - Manual Guide PPDB Tahun 2024.pdf
Sapawarga - Manual Guide PPDB Tahun 2024.pdfSapawarga - Manual Guide PPDB Tahun 2024.pdf
Sapawarga - Manual Guide PPDB Tahun 2024.pdf
 
Sosialisme Kapitalis Karl Marx (Dosen Pengampu: Khoirin Nisai Shalihati)
Sosialisme Kapitalis Karl Marx (Dosen Pengampu: Khoirin Nisai Shalihati)Sosialisme Kapitalis Karl Marx (Dosen Pengampu: Khoirin Nisai Shalihati)
Sosialisme Kapitalis Karl Marx (Dosen Pengampu: Khoirin Nisai Shalihati)
 
RUBRIK OBSERVASI KINERJA KEPALA SEKOLAH.docx
RUBRIK OBSERVASI KINERJA KEPALA SEKOLAH.docxRUBRIK OBSERVASI KINERJA KEPALA SEKOLAH.docx
RUBRIK OBSERVASI KINERJA KEPALA SEKOLAH.docx
 
Najwa Qarina_2021 B_Analisis Kritis Jurnal.pdf
Najwa Qarina_2021 B_Analisis Kritis Jurnal.pdfNajwa Qarina_2021 B_Analisis Kritis Jurnal.pdf
Najwa Qarina_2021 B_Analisis Kritis Jurnal.pdf
 
tugas pai kelas 10 rangkuman bab 10 smk madani bogor
tugas pai kelas 10 rangkuman bab 10 smk madani bogortugas pai kelas 10 rangkuman bab 10 smk madani bogor
tugas pai kelas 10 rangkuman bab 10 smk madani bogor
 
INDIKATOR KINERJA DAN FOKUS PERILAKU KS.pdf
INDIKATOR KINERJA DAN FOKUS PERILAKU KS.pdfINDIKATOR KINERJA DAN FOKUS PERILAKU KS.pdf
INDIKATOR KINERJA DAN FOKUS PERILAKU KS.pdf
 
Prensentasi Visi Misi Sekolah dalam rangka observasi pengawas
Prensentasi Visi Misi Sekolah dalam rangka observasi pengawasPrensentasi Visi Misi Sekolah dalam rangka observasi pengawas
Prensentasi Visi Misi Sekolah dalam rangka observasi pengawas
 
perumusan visi, misi dan tujuan sekolah.ppt
perumusan visi, misi dan tujuan sekolah.pptperumusan visi, misi dan tujuan sekolah.ppt
perumusan visi, misi dan tujuan sekolah.ppt
 
LK 1 - 5T Keputusan Berdampak PERMATA BUNDA.pdf
LK 1 - 5T Keputusan Berdampak PERMATA BUNDA.pdfLK 1 - 5T Keputusan Berdampak PERMATA BUNDA.pdf
LK 1 - 5T Keputusan Berdampak PERMATA BUNDA.pdf
 
LK 1 - 5T Keputusan Berdampak (1). SDN 001 BU.pdf
LK 1 - 5T Keputusan Berdampak (1). SDN 001 BU.pdfLK 1 - 5T Keputusan Berdampak (1). SDN 001 BU.pdf
LK 1 - 5T Keputusan Berdampak (1). SDN 001 BU.pdf
 
ALUR TUJUAN PEMBELAJARAN (ATP) B. Inggris kelas 7.pdf
ALUR TUJUAN PEMBELAJARAN (ATP) B. Inggris kelas 7.pdfALUR TUJUAN PEMBELAJARAN (ATP) B. Inggris kelas 7.pdf
ALUR TUJUAN PEMBELAJARAN (ATP) B. Inggris kelas 7.pdf
 
Modul Ajar Bahasa Indonesia Kelas 2 Fase A Kurikulum Merdeka - abdiera.com
Modul Ajar Bahasa Indonesia Kelas 2 Fase A Kurikulum Merdeka - abdiera.comModul Ajar Bahasa Indonesia Kelas 2 Fase A Kurikulum Merdeka - abdiera.com
Modul Ajar Bahasa Indonesia Kelas 2 Fase A Kurikulum Merdeka - abdiera.com
 
Program Kerja Kepala Sekolah 2023-2024.pdf
Program Kerja Kepala Sekolah 2023-2024.pdfProgram Kerja Kepala Sekolah 2023-2024.pdf
Program Kerja Kepala Sekolah 2023-2024.pdf
 
Koneksi Antar Materi Modul 1.4.ppt x
Koneksi Antar Materi Modul 1.4.ppt           xKoneksi Antar Materi Modul 1.4.ppt           x
Koneksi Antar Materi Modul 1.4.ppt x
 
Seminar: Sekolah Alkitab Liburan (SAL) 2024
Seminar: Sekolah Alkitab Liburan (SAL) 2024Seminar: Sekolah Alkitab Liburan (SAL) 2024
Seminar: Sekolah Alkitab Liburan (SAL) 2024
 

Analisa 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
  • 11. Bin Frequency (2,085,105) (1,718,957) (1,352,809) (986,661) (620,514) (254,366) 111,782 477,929 844,077 1,210,225 1,576,373 1,942,520 2,308,668 2,674,816 3,040,964 3,407,111 3,773,259 More 1 0 0 2 8 9 24 22 36 38 34 41 32 21 16 9 6 1 Cumulative % 0.33% 0.33% 0.33% 1.00% 3.67% 6.67% 14.67% 22.00% 34.00% 46.67% 58.00% 71.67% 82.33% 89.33% 94.67% 97.67% 99.67% 100.00% Created by Fazahadu Syuraifah • Hasil dari 300 simulasi diplot dalam histogram yang terdiri dari 18 kelas dimana batas atas tiap kelas ada pada kolom bin. Pada kelas pertama, data yang berada pada interval • -2.085.105 sampai dengan -1.718.956 sebanyak 1. Nilai 1 adalah frekuensi dari kelas pertama. • Pada kolom Cumulative % (Prosentasi frekuensi kumulatif) menunjukkan nilai 0.33% artinya prosentase banyaknya data pada interval tersebut terhadap semua data (1 dibagi dengan 300). • Di bawah ini merupakan grafik histogram dari hasi l 300 simulasi . Dari histogram tersebut menunjukkan bahwa histogram agak landai (datar), hal ini sesuai dengan kurtosis yang bernilai negatif. Selain itu, histogram juga agak miring kiri atau miring negatif. 10
  • 12. Created by Fazahadu Syuraifah 11