Dokumen tersebut membahas tentang uji normalitas data dan regresi linier dengan pendekatan matriks. Secara ringkas:
1) Uji normalitas data digunakan untuk menentukan teknik statistik mana yang tepat untuk menganalisis data, yakni statistik parametrik atau nonparametrik.
2) Regresi linier dapat dituliskan dalam bentuk matriks yang menghubungkan variabel terikat, variabel bebas, dan error term.
3) Metode ini memungkinkan analisis reg
Dokumen tersebut membahas tentang ukuran kemiringan dan keruncingan data. Ukuran kemiringan menunjukkan model distribusi data apakah simetris, positif, atau negatif berdasarkan nilai koefisien kemiringannya. Sedangkan ukuran keruncingan mengukur tingkat ketinggian atau rendahnya puncak suatu distribusi data. Koefisien keruncingan digunakan untuk mengetahui model distribusi apakah leptokurtik, mesokurtik, atau platik
Dokumen tersebut membahas tentang uji normalitas data dan regresi linier dengan pendekatan matriks. Secara ringkas:
1) Uji normalitas data digunakan untuk menentukan teknik statistik mana yang tepat untuk menganalisis data, yakni statistik parametrik atau nonparametrik.
2) Regresi linier dapat dituliskan dalam bentuk matriks yang menghubungkan variabel terikat, variabel bebas, dan error term.
3) Metode ini memungkinkan analisis reg
Dokumen tersebut membahas tentang ukuran kemiringan dan keruncingan data. Ukuran kemiringan menunjukkan model distribusi data apakah simetris, positif, atau negatif berdasarkan nilai koefisien kemiringannya. Sedangkan ukuran keruncingan mengukur tingkat ketinggian atau rendahnya puncak suatu distribusi data. Koefisien keruncingan digunakan untuk mengetahui model distribusi apakah leptokurtik, mesokurtik, atau platik
Dokumen tersebut membahas tentang statistika dasar yang mencakup pengertian statistika dan statistika, jenis-jenis statistika berdasarkan tujuan, ukuran pemusatan data seperti rata-rata, median, dan modus, serta ukuran letak data seperti kuartil.
Modul ini membahas ukuran tendensi pusat dan letak data, termasuk mean, median, dan mode. Juga dibahas rata-rata geometrik dan harmonik sebagai ukuran tendensi pusat lainnya. Metode perhitungan dan contoh soal untuk setiap ukuran dijelaskan secara detail.
Dokumen tersebut membahas tentang ukuran kemiringan dan keruncingan untuk mengetahui model distribusi data. Ukuran kemiringan menggunakan rumus koefisien kemiringan Pearson dan nilai statistik lainnya untuk menentukan apakah distribusi bersifat simetris, positif, atau negatif. Sedangkan ukuran keruncingan menggunakan rumus koefisien kurtosis untuk mengetahui apakah distribusi bersifat leptokurtik, platikurtik
Berisi bab 2 Materi Kuliah Statistik Industri
Statistik Deskriptif :
- Tipe Variabel, Tipe Data
- Ukuran Kecenderungan Pusat
- Ukuran Sebaran (Variabilitas)
- Penggambaran Data secara Grafis
Statistika melibatkan pengumpulan, penyajian, dan analisis data dengan metode tertentu untuk mengambil kesimpulan. Statistika deskriptif melibatkan pengolahan data tanpa pengambilan kesimpulan, sedangkan statistika inferensi melibatkan analisis data dan pengambilan kesimpulan umum. Metode ilmiah digunakan dalam statistika untuk mengumpulkan data, menguji hipotesis, dan mengambil kesimpulan.
PERTEMUANN PENDAHULUAN Statistika Konsep Statistika PERTEMUAN I & II.pptRomadhonDwiCahyoNugr
Statistika melibatkan pengumpulan, penyajian, dan analisis data dengan metode tertentu untuk mengambil kesimpulan. Statistika deskriptif melibatkan pengolahan data tanpa kesimpulan sedangkan statistika inferensi menganalisis data untuk menghasilkan generalisasi. Statistika berperan dalam metode ilmiah dengan menyediakan instrumen, sampel, variabel, dan analisis data.
Analisis regresi linier berganda digunakan untuk memodelkan hubungan antara variabel terikat dengan dua atau lebih variabel bebas. Metode ini mengestimasi koefisien regresi untuk setiap variabel bebas berdasarkan data sampel yang dikumpulkan. Contoh menunjukkan estimasi koefisien regresi untuk tiga variabel bebas berdasarkan data 15 observasi.
Dokumen tersebut membahas metode pengumpulan dan pengolahan data dalam penelitian kesehatan, termasuk pengamatan, wawancara, kuesioner, pengukuran, editing, coding, entry data, tabulasi, dan penyajian data secara text, tabel, grafik bar, pie, line, histogram, scatter plot, serta uji statistik data.
Dokumen tersebut membahas tentang ukuran gejala pusat dan ukuran letak dalam statistika. Ukuran gejala pusat mencakup rata-rata hitung, rata-rata ukur, rata-rata harmonik, dan modus, sedangkan ukuran letak mencakup median, kuartil, desil, dan persentil."
Dokumen tersebut membahas tentang ukuran pemusatan data, termasuk rata-rata, median, dan modus untuk data tunggal dan berkelompok. Juga dibahas cara menghitung rata-rata, median, dan modus untuk data yang disajikan dalam bentuk tabel frekuensi.
Kepala sekolah ingin melihat gambaran distribusi penghasilan orang tua siswa berdasarkan sampel 50 orang tua. Data menunjukkan rata-rata penghasilan sebesar Rp. 79,4 ribu per bulan dengan penyebaran yang cukup besar.
Teks tersebut membahas tentang uji normalitas dan homogenitas data. Secara singkat, uji normalitas digunakan untuk mengetahui apakah data berdistribusi normal menggunakan metode Liliefors dan Chi-Square. Uji homogenitas menguji apakah variansi antar dua kelompok data sama menggunakan uji F.
Haiiii! ini tentang deskripsi data, dikupas tuntas sampai ke akar akar, tidak lupa juga mengenai contoh. sudah tertera jelas kok! yuk belajar! jangan malas yaaaa!
Dokumen tersebut membahas tentang statistika dasar yang mencakup pengertian statistika dan statistika, jenis-jenis statistika berdasarkan tujuan, ukuran pemusatan data seperti rata-rata, median, dan modus, serta ukuran letak data seperti kuartil.
Modul ini membahas ukuran tendensi pusat dan letak data, termasuk mean, median, dan mode. Juga dibahas rata-rata geometrik dan harmonik sebagai ukuran tendensi pusat lainnya. Metode perhitungan dan contoh soal untuk setiap ukuran dijelaskan secara detail.
Dokumen tersebut membahas tentang ukuran kemiringan dan keruncingan untuk mengetahui model distribusi data. Ukuran kemiringan menggunakan rumus koefisien kemiringan Pearson dan nilai statistik lainnya untuk menentukan apakah distribusi bersifat simetris, positif, atau negatif. Sedangkan ukuran keruncingan menggunakan rumus koefisien kurtosis untuk mengetahui apakah distribusi bersifat leptokurtik, platikurtik
Berisi bab 2 Materi Kuliah Statistik Industri
Statistik Deskriptif :
- Tipe Variabel, Tipe Data
- Ukuran Kecenderungan Pusat
- Ukuran Sebaran (Variabilitas)
- Penggambaran Data secara Grafis
Statistika melibatkan pengumpulan, penyajian, dan analisis data dengan metode tertentu untuk mengambil kesimpulan. Statistika deskriptif melibatkan pengolahan data tanpa pengambilan kesimpulan, sedangkan statistika inferensi melibatkan analisis data dan pengambilan kesimpulan umum. Metode ilmiah digunakan dalam statistika untuk mengumpulkan data, menguji hipotesis, dan mengambil kesimpulan.
PERTEMUANN PENDAHULUAN Statistika Konsep Statistika PERTEMUAN I & II.pptRomadhonDwiCahyoNugr
Statistika melibatkan pengumpulan, penyajian, dan analisis data dengan metode tertentu untuk mengambil kesimpulan. Statistika deskriptif melibatkan pengolahan data tanpa kesimpulan sedangkan statistika inferensi menganalisis data untuk menghasilkan generalisasi. Statistika berperan dalam metode ilmiah dengan menyediakan instrumen, sampel, variabel, dan analisis data.
Analisis regresi linier berganda digunakan untuk memodelkan hubungan antara variabel terikat dengan dua atau lebih variabel bebas. Metode ini mengestimasi koefisien regresi untuk setiap variabel bebas berdasarkan data sampel yang dikumpulkan. Contoh menunjukkan estimasi koefisien regresi untuk tiga variabel bebas berdasarkan data 15 observasi.
Dokumen tersebut membahas metode pengumpulan dan pengolahan data dalam penelitian kesehatan, termasuk pengamatan, wawancara, kuesioner, pengukuran, editing, coding, entry data, tabulasi, dan penyajian data secara text, tabel, grafik bar, pie, line, histogram, scatter plot, serta uji statistik data.
Dokumen tersebut membahas tentang ukuran gejala pusat dan ukuran letak dalam statistika. Ukuran gejala pusat mencakup rata-rata hitung, rata-rata ukur, rata-rata harmonik, dan modus, sedangkan ukuran letak mencakup median, kuartil, desil, dan persentil."
Dokumen tersebut membahas tentang ukuran pemusatan data, termasuk rata-rata, median, dan modus untuk data tunggal dan berkelompok. Juga dibahas cara menghitung rata-rata, median, dan modus untuk data yang disajikan dalam bentuk tabel frekuensi.
Kepala sekolah ingin melihat gambaran distribusi penghasilan orang tua siswa berdasarkan sampel 50 orang tua. Data menunjukkan rata-rata penghasilan sebesar Rp. 79,4 ribu per bulan dengan penyebaran yang cukup besar.
Teks tersebut membahas tentang uji normalitas dan homogenitas data. Secara singkat, uji normalitas digunakan untuk mengetahui apakah data berdistribusi normal menggunakan metode Liliefors dan Chi-Square. Uji homogenitas menguji apakah variansi antar dua kelompok data sama menggunakan uji F.
Haiiii! ini tentang deskripsi data, dikupas tuntas sampai ke akar akar, tidak lupa juga mengenai contoh. sudah tertera jelas kok! yuk belajar! jangan malas yaaaa!
"Jodoh Menurut Prespektif Al-Quran" (Kajian Tasir Ibnu Katsir Surah An-Nur ay...Muhammad Nur Hadi
Jurnal "Jodoh Menurut Prespektif Al-Quran" (Kajian Tasir Ibnu Katsir Surah An-Nur ayat 26 dan 32 dan Surah Al-Hujurat Ayat 13), Ditulis oleh Muhammmad Nur Hadi, Mahasiswa Program Studi Ilmu Hadist di UIN SUSKA RIAU.
JAWABAN PMM. guru kemendikbud tahun pelajaran 2024
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.