SlideShare a Scribd company logo
Teknik Informatika - unwidha
 Ukuran  pemusatan merupakan suatu
  gambaran (informasi) yang memberikan
  penjelasan bahwa data memiliki satu
  (mungkin lebih) titik dimana dia memusat
  atau terkumpul
 Ukuran pemusatan yang sering digunakan
  antara lain modus, median, kuartil, desil,
  persenti.
Contoh:
Berikut ini adalah data sampel rata-rata
 pendapatan 25 rumah tangga desa XyZ
 perbulan (dalam juta rupiah)
 1.5 0.9 0.5 1.3 1.0 1.2 1.5               1.4
      1.7 1.8 1.2 1.0 1.9 2.0              2.0
      2.4 3.0 2.2 1.5 1.6 1.6              1.5
      1.0 0.8 1.5
 Suatu nilai data yang paling sring terjadi
  atau yang mempunyai frekuensi paling tinggi
 Berdasarkan data dari contoh diatas, maka
  modusnya adalah 1.5
 Suatu nilai data yang membagi dua sama
  banyak kumpulan data yang telah diurutkan.
 Langkah-langkah untuk mencari nilai media
  adalah sebagai berikut:
    Urutkan data amatan mulai dari amatan terkecil
     sampai data amatan terbesar
    Posisi median (nmed)=(n+1)/2
    Jika posisi median bernilai bulat, maka median
     adalah x[(n+1)/2]
    Jika posisi median bernilai pecahan, maka
     median adalah rata-rata dari x[n/2] dan x[(n+1)/2]
   Kuartil adalah nilai-nilai yang menyekat gugus data
    menjadi empat kelompok data yang masing-masing terdiri
    dari 25% amatan.
   Nilai-nilai yang menyekat data menjadi empat kelompok
    data tersebut dikenal dengan sebutan kuatil 1 (Q1), kuatil
    2 (Q2) dan kuatil 3 (Q3)
   Langkah-langkah untuk mencari nilai kuartil dengan cara
    interpolasi:
     Urutkan data amatan mulai dari amatan terkecil sampai
       data amatan terbesar
     Posisi kuartil (nqi)=i(n+1)/4, dengan i=1,2,3
     Jika posisi kuartil bernilai bulat, maka kuartil adalah
       x[nqi]
     Jika posisi kuartil bernilai pecahan, maka kuartil adalah
       qi = x[nilai bulat] + nilai_pecahan (X[nilai bulat+1] - x[(nilai bulat ] )
   Desil adalah nilai-nilai yang menyekat gugus data
    menjadi sepuluh kelompok data yang masing-
    masing terdiri dari 10% amatan.
   Nilai-nilai yang menyekat data menjadi sepuluh
    kelompok data tersebut dikenal dengan sebutan
    desil1(d1), desil 2 (d2) ……s.d desil 9 (d9)
   Langkah-langkah untuk mencari nilai desil :
     Urutkan data amatan mulai dari amatan terkecil
      sampai data amatan terbesar
     Posisi desil (ndi)=i(n+1)/10, dengan i=1,2,3…9
     Jika posisi desil bernilai bulat, maka desil adalah x[ndi]
     Jika posisi desil bernilai pecahan, maka desil adalah
      di = x[nilai bulat] + nilai_pecahan (X[nilai bulat+1] - x[(nilai bulat ] )
   Persentil adalah nilai-nilai yang menyekat gugus data
    menjadi sepuluh kelompok data yang masing-masing
    terdiri dari 1% amatan.
   Nilai-nilai yang menyekat data menjadi sepuluh kelompok
    data tersebut dikenal dengan sebutan persentil1(p1),
    persentil 2 (p2) ……s.d persentil 99 (p10)
   Langkah-langkah untuk mencari nilai persentil:
     Urutkan data amatan mulai dari amatan terkecil sampai
       data amatan terbesar
     Posisi persentil (npi)=i(n+1)/100, dengan i=1,2,3…99
     Jika posisi percentil bernilai bulat, maka percentil
       adalah x[npi]
     Jika posisi percentil bernilai pecahan, maka percentil
       adalah
       pi = x[nilai bulat] + nilai_pecahan (X[nilai bulat+1] - x[(nilai bulat ] )
 Rata-rata  juga disebut dengan nilai tengah
 Nilai ini merupakan ukuran pemusatan data
  yang menimbnag data menjadi dua kelompok
  data yang memiliki massa yang sama.
 Nilai tengah merupakan titik keseimbangan
  massa dari segugus data.
   Dalam menentukan nilai rata-rata suatu data
    mempertimbangkan seluruh nilai pengamatan, maka nilai
    rata-rata terpengaruh oleh nilai ekstrim.
   Jika ada nilai ekstrim besar, maka rata-rata akan bergeser
    ke kanan (ke nilai besar). Dan sebaliknya.
   Untuk mengatasi keberadaan data ekstrim sering
    disarankan untuk menggunakan rata-rata
    terpangkas(trimmed mean).
   Contoh:
    rata-rata terpangkas 5%, artinya kita menghitung rata-rata
    setelah membuang 5% data terkecil dan 5% data terbesar.
•   Ukuran penyebaran data memberikan
    gambaran seberapa besar data menyebar
    dalam kumpulannya
•   Ukuran penyebaran yang sering digunakan
    antara lain:
    –   Wilayah (range)
    –   Jangkauan antar kuartil (Inter Quartil Range)
    –   Ragam (variance)
    –   Koefisien Keragaman
 Rangemerupakan selisih antara pengamatan
 terkecil dengan pengamatan terbesar

              W = Xmax – Xmin
 Mengukur  penyebaran 50% data di tengah-
  tengah setelah data diurutkan.
 Merupakan ukuran penyebaran data yang
  terpangkas 25% yaitu dengan membuang data
  terbesar dan 25% data terkecil

              Jak = (Q3 – Q1)/2
 Ukuran penyebaran data yang mengukur
 rata-rata jarak kuadrat semua titik
 pengamatan terhadap titik pusat (rataan)



 Akar   dari ragam dikenal dengan simpangan
 baku

 Koefisien   keragaman
Kemiringan adalah derajat atau ukuran dari
ketidaksimetrisan suatu distribusi data.



Jika:
        ,maka distribusi data simetris
        ,maka distribusi data miring ke kiri
        ,maka distribusi data miring ke kanan
   Keruncingan distribusi data merupakan derajat
    atau ukuran tinggi rendahnya puncak suatu
    distribusi terhadap distribusi normalnya



   Jenis keruncingan distribusi data antara lain:
     Leptokurtis yaitu distribusi data yang puncaknya
      relatif tinggi dan k = 0.263
     Mesokurtis yaitu distribusi data yang puncaknya
      relatif normal dan k < 0.263
     Platikurtis yaitu distribusi data yang puncaknya relatif
      rendah dan k > 0.263

More Related Content

What's hot

BAB 4. PROBABILITAS DASAR dan DISTRIBUSI PROBABILITAS DISKRIT
BAB 4. PROBABILITAS DASAR dan DISTRIBUSI PROBABILITAS DISKRITBAB 4. PROBABILITAS DASAR dan DISTRIBUSI PROBABILITAS DISKRIT
BAB 4. PROBABILITAS DASAR dan DISTRIBUSI PROBABILITAS DISKRIT
Cabii
 
Basic statistics 5 - binomial distribution
Basic statistics   5 - binomial distributionBasic statistics   5 - binomial distribution
Basic statistics 5 - binomial distribution
angita wahyu suprapti
 
Distribusi normal dan aplikasinya
Distribusi normal dan aplikasinyaDistribusi normal dan aplikasinya
Distribusi normal dan aplikasinya
Sriwijaya University
 
STATISTIKA-Regresi dan korelasi
STATISTIKA-Regresi dan korelasiSTATISTIKA-Regresi dan korelasi
STATISTIKA-Regresi dan korelasiYousuf Kurniawan
 
Teori pendugaan statistik
Teori pendugaan statistikTeori pendugaan statistik
Teori pendugaan statistik
Riskiana Riskiana
 
Estimasi mean
Estimasi meanEstimasi mean
Estimasi meanWindii
 
Metode Dualitas (Primal-Dual)
Metode Dualitas (Primal-Dual)Metode Dualitas (Primal-Dual)
Metode Dualitas (Primal-Dual)
hazhiyah
 
Beberapa distribusi peluang diskrit (1)
Beberapa distribusi peluang diskrit (1)Beberapa distribusi peluang diskrit (1)
Beberapa distribusi peluang diskrit (1)
Raden Maulana
 
Belajar metode Analytical Hierarchy Process (AHP)
Belajar metode Analytical Hierarchy Process (AHP)Belajar metode Analytical Hierarchy Process (AHP)
Belajar metode Analytical Hierarchy Process (AHP)
I Gede Iwan Sudipa
 
Metode statistik multivariat
Metode statistik multivariatMetode statistik multivariat
Metode statistik multivariat
kartiko edhi
 
Laporan 1 penngantar program r
Laporan 1 penngantar program rLaporan 1 penngantar program r
Laporan 1 penngantar program r
Khair Norrasid
 
Pertemuan 3 turunan dan aturan rantai
Pertemuan 3   turunan dan aturan rantaiPertemuan 3   turunan dan aturan rantai
Pertemuan 3 turunan dan aturan rantai
Senat Mahasiswa STIS
 
linear programming metode simplex
linear programming metode simplexlinear programming metode simplex
linear programming metode simplex
Bambang Kristiono
 
Soal Jawab Kalkulus Model Pertumbuhan Gompertz
Soal Jawab Kalkulus Model Pertumbuhan GompertzSoal Jawab Kalkulus Model Pertumbuhan Gompertz
Soal Jawab Kalkulus Model Pertumbuhan GompertzDadang Hamzah
 
Bab 3. Ukuran-Ukuran Numerik Statistik Deskriptif
Bab 3. Ukuran-Ukuran Numerik Statistik DeskriptifBab 3. Ukuran-Ukuran Numerik Statistik Deskriptif
Bab 3. Ukuran-Ukuran Numerik Statistik Deskriptif
Cabii
 
Kumpulan soal-latihan-andat-statdas-biostat-2011
Kumpulan soal-latihan-andat-statdas-biostat-2011Kumpulan soal-latihan-andat-statdas-biostat-2011
Kumpulan soal-latihan-andat-statdas-biostat-2011
Heri Setiawan
 
Konsep dasar probabilitas.ppt
Konsep dasar probabilitas.pptKonsep dasar probabilitas.ppt
Konsep dasar probabilitas.ppt
Deby Andriana
 
Distribusi binomial, poisson dan normal
Distribusi binomial, poisson dan normalDistribusi binomial, poisson dan normal
Distribusi binomial, poisson dan normal
AYU Hardiyanti
 
Konsep dasar pendugaan parameter
Konsep dasar pendugaan parameterKonsep dasar pendugaan parameter
Konsep dasar pendugaan parametermatematikaunindra
 

What's hot (20)

BAB 4. PROBABILITAS DASAR dan DISTRIBUSI PROBABILITAS DISKRIT
BAB 4. PROBABILITAS DASAR dan DISTRIBUSI PROBABILITAS DISKRITBAB 4. PROBABILITAS DASAR dan DISTRIBUSI PROBABILITAS DISKRIT
BAB 4. PROBABILITAS DASAR dan DISTRIBUSI PROBABILITAS DISKRIT
 
Basic statistics 5 - binomial distribution
Basic statistics   5 - binomial distributionBasic statistics   5 - binomial distribution
Basic statistics 5 - binomial distribution
 
Distribusi normal dan aplikasinya
Distribusi normal dan aplikasinyaDistribusi normal dan aplikasinya
Distribusi normal dan aplikasinya
 
STATISTIKA-Regresi dan korelasi
STATISTIKA-Regresi dan korelasiSTATISTIKA-Regresi dan korelasi
STATISTIKA-Regresi dan korelasi
 
Teori pendugaan statistik
Teori pendugaan statistikTeori pendugaan statistik
Teori pendugaan statistik
 
Estimasi mean
Estimasi meanEstimasi mean
Estimasi mean
 
Metode Dualitas (Primal-Dual)
Metode Dualitas (Primal-Dual)Metode Dualitas (Primal-Dual)
Metode Dualitas (Primal-Dual)
 
Beberapa distribusi peluang diskrit (1)
Beberapa distribusi peluang diskrit (1)Beberapa distribusi peluang diskrit (1)
Beberapa distribusi peluang diskrit (1)
 
Belajar metode Analytical Hierarchy Process (AHP)
Belajar metode Analytical Hierarchy Process (AHP)Belajar metode Analytical Hierarchy Process (AHP)
Belajar metode Analytical Hierarchy Process (AHP)
 
Metode statistik multivariat
Metode statistik multivariatMetode statistik multivariat
Metode statistik multivariat
 
Laporan 1 penngantar program r
Laporan 1 penngantar program rLaporan 1 penngantar program r
Laporan 1 penngantar program r
 
Variabel acak dan nilai harapan (Statistik Ekonomi II)
Variabel acak dan nilai harapan (Statistik Ekonomi II)Variabel acak dan nilai harapan (Statistik Ekonomi II)
Variabel acak dan nilai harapan (Statistik Ekonomi II)
 
Pertemuan 3 turunan dan aturan rantai
Pertemuan 3   turunan dan aturan rantaiPertemuan 3   turunan dan aturan rantai
Pertemuan 3 turunan dan aturan rantai
 
linear programming metode simplex
linear programming metode simplexlinear programming metode simplex
linear programming metode simplex
 
Soal Jawab Kalkulus Model Pertumbuhan Gompertz
Soal Jawab Kalkulus Model Pertumbuhan GompertzSoal Jawab Kalkulus Model Pertumbuhan Gompertz
Soal Jawab Kalkulus Model Pertumbuhan Gompertz
 
Bab 3. Ukuran-Ukuran Numerik Statistik Deskriptif
Bab 3. Ukuran-Ukuran Numerik Statistik DeskriptifBab 3. Ukuran-Ukuran Numerik Statistik Deskriptif
Bab 3. Ukuran-Ukuran Numerik Statistik Deskriptif
 
Kumpulan soal-latihan-andat-statdas-biostat-2011
Kumpulan soal-latihan-andat-statdas-biostat-2011Kumpulan soal-latihan-andat-statdas-biostat-2011
Kumpulan soal-latihan-andat-statdas-biostat-2011
 
Konsep dasar probabilitas.ppt
Konsep dasar probabilitas.pptKonsep dasar probabilitas.ppt
Konsep dasar probabilitas.ppt
 
Distribusi binomial, poisson dan normal
Distribusi binomial, poisson dan normalDistribusi binomial, poisson dan normal
Distribusi binomial, poisson dan normal
 
Konsep dasar pendugaan parameter
Konsep dasar pendugaan parameterKonsep dasar pendugaan parameter
Konsep dasar pendugaan parameter
 

Similar to Ukuran pemusatan data

Revisi tendensi sentral dan variabilitas
Revisi tendensi sentral dan variabilitasRevisi tendensi sentral dan variabilitas
Revisi tendensi sentral dan variabilitas
istiqma
 
ukuran pemusatan dan penyebaran
ukuran pemusatan dan penyebaranukuran pemusatan dan penyebaran
ukuran pemusatan dan penyebaran
Ratih Ramadhani
 
Statistika Dasar
Statistika DasarStatistika Dasar
Statistika Dasar
Rhesa Theodore
 
Statistika hilda novi x mia 6
Statistika hilda novi   x mia 6Statistika hilda novi   x mia 6
Statistika hilda novi x mia 6
SMAN 2 PALANGKA RAYA
 
Ukuran pemusatan
Ukuran pemusatanUkuran pemusatan
Ukuran pemusatan
profkhafifa
 
Stat prob05 descriptivestatistic_statisticmeasure
Stat prob05 descriptivestatistic_statisticmeasureStat prob05 descriptivestatistic_statisticmeasure
Stat prob05 descriptivestatistic_statisticmeasure
Arif Rahman
 
DESKRIPSI DATA
DESKRIPSI DATADESKRIPSI DATA
DESKRIPSI DATA
Husna Sholihah
 
Peretemuan 2 & 3 - Statistika Deskriptif).pptx
Peretemuan 2 & 3 - Statistika Deskriptif).pptxPeretemuan 2 & 3 - Statistika Deskriptif).pptx
Peretemuan 2 & 3 - Statistika Deskriptif).pptx
DeeBN1
 
UKURAN PENYEBARAN DATA.pptx
UKURAN PENYEBARAN DATA.pptxUKURAN PENYEBARAN DATA.pptx
UKURAN PENYEBARAN DATA.pptx
arisantomico
 
Ukuran penyebaran statistik
Ukuran penyebaran statistikUkuran penyebaran statistik
Ukuran penyebaran statistik
Nur Aqwamah
 
dasar statistika.pptx
dasar statistika.pptxdasar statistika.pptx
dasar statistika.pptx
BIMABAGUSWICAKSONO
 
PPT MTK 7C.pptx
PPT MTK 7C.pptxPPT MTK 7C.pptx
PPT MTK 7C.pptx
MOCHAMMADRICKYRIFAI
 
DESKRIPSI DATA
DESKRIPSI DATADESKRIPSI DATA
DESKRIPSI DATA
Octa Pranata
 
Ukuran pemusatan data
Ukuran pemusatan dataUkuran pemusatan data
Ukuran pemusatan data
Mayaharnida Panjaitan
 
3. deskripsi data ukuran pemusatan
3. deskripsi data ukuran pemusatan3. deskripsi data ukuran pemusatan
3. deskripsi data ukuran pemusatan
bagus nugroho
 
KUARTIL, DESIL DAN SIMPANGAN RATA-RATA.ppt
KUARTIL, DESIL DAN SIMPANGAN RATA-RATA.pptKUARTIL, DESIL DAN SIMPANGAN RATA-RATA.ppt
KUARTIL, DESIL DAN SIMPANGAN RATA-RATA.ppt
University of Mumbai
 
ukuran pemusatan data
ukuran pemusatan dataukuran pemusatan data
ukuran pemusatan data
rennijuliyanna
 
Statistika Ekonomi I : Nilai Pusat Dan Ukuran Penyimpangan
Statistika Ekonomi I : Nilai Pusat Dan Ukuran PenyimpanganStatistika Ekonomi I : Nilai Pusat Dan Ukuran Penyimpangan
Statistika Ekonomi I : Nilai Pusat Dan Ukuran PenyimpanganArie Khurniawan
 
Ukuran Penyebaran Data
Ukuran Penyebaran DataUkuran Penyebaran Data
Ukuran Penyebaran Data
febrismaa
 

Similar to Ukuran pemusatan data (20)

Revisi tendensi sentral dan variabilitas
Revisi tendensi sentral dan variabilitasRevisi tendensi sentral dan variabilitas
Revisi tendensi sentral dan variabilitas
 
ukuran pemusatan dan penyebaran
ukuran pemusatan dan penyebaranukuran pemusatan dan penyebaran
ukuran pemusatan dan penyebaran
 
Statistika Dasar
Statistika DasarStatistika Dasar
Statistika Dasar
 
Statistika hilda novi x mia 6
Statistika hilda novi   x mia 6Statistika hilda novi   x mia 6
Statistika hilda novi x mia 6
 
Ukuran pemusatan
Ukuran pemusatanUkuran pemusatan
Ukuran pemusatan
 
Stat prob05 descriptivestatistic_statisticmeasure
Stat prob05 descriptivestatistic_statisticmeasureStat prob05 descriptivestatistic_statisticmeasure
Stat prob05 descriptivestatistic_statisticmeasure
 
DESKRIPSI DATA
DESKRIPSI DATADESKRIPSI DATA
DESKRIPSI DATA
 
Peretemuan 2 & 3 - Statistika Deskriptif).pptx
Peretemuan 2 & 3 - Statistika Deskriptif).pptxPeretemuan 2 & 3 - Statistika Deskriptif).pptx
Peretemuan 2 & 3 - Statistika Deskriptif).pptx
 
UKURAN PENYEBARAN DATA.pptx
UKURAN PENYEBARAN DATA.pptxUKURAN PENYEBARAN DATA.pptx
UKURAN PENYEBARAN DATA.pptx
 
Ukuran penyebaran statistik
Ukuran penyebaran statistikUkuran penyebaran statistik
Ukuran penyebaran statistik
 
dasar statistika.pptx
dasar statistika.pptxdasar statistika.pptx
dasar statistika.pptx
 
PPT MTK 7C.pptx
PPT MTK 7C.pptxPPT MTK 7C.pptx
PPT MTK 7C.pptx
 
DESKRIPSI DATA
DESKRIPSI DATADESKRIPSI DATA
DESKRIPSI DATA
 
Ukuran Pemusatan
Ukuran PemusatanUkuran Pemusatan
Ukuran Pemusatan
 
Ukuran pemusatan data
Ukuran pemusatan dataUkuran pemusatan data
Ukuran pemusatan data
 
3. deskripsi data ukuran pemusatan
3. deskripsi data ukuran pemusatan3. deskripsi data ukuran pemusatan
3. deskripsi data ukuran pemusatan
 
KUARTIL, DESIL DAN SIMPANGAN RATA-RATA.ppt
KUARTIL, DESIL DAN SIMPANGAN RATA-RATA.pptKUARTIL, DESIL DAN SIMPANGAN RATA-RATA.ppt
KUARTIL, DESIL DAN SIMPANGAN RATA-RATA.ppt
 
ukuran pemusatan data
ukuran pemusatan dataukuran pemusatan data
ukuran pemusatan data
 
Statistika Ekonomi I : Nilai Pusat Dan Ukuran Penyimpangan
Statistika Ekonomi I : Nilai Pusat Dan Ukuran PenyimpanganStatistika Ekonomi I : Nilai Pusat Dan Ukuran Penyimpangan
Statistika Ekonomi I : Nilai Pusat Dan Ukuran Penyimpangan
 
Ukuran Penyebaran Data
Ukuran Penyebaran DataUkuran Penyebaran Data
Ukuran Penyebaran Data
 

More from mus_lim

Dasar sistem input ouput
Dasar sistem input ouputDasar sistem input ouput
Dasar sistem input ouputmus_lim
 
Metode statistika
Metode statistikaMetode statistika
Metode statistikamus_lim
 
Penyajian data
Penyajian dataPenyajian data
Penyajian datamus_lim
 
Metode statistika
Metode statistikaMetode statistika
Metode statistikamus_lim
 
Ukuran pemusatan data
Ukuran pemusatan dataUkuran pemusatan data
Ukuran pemusatan datamus_lim
 
Analisis regresi dan korelasi
Analisis regresi dan korelasiAnalisis regresi dan korelasi
Analisis regresi dan korelasimus_lim
 
Penyajian data
Penyajian dataPenyajian data
Penyajian datamus_lim
 
Analisis regresi dan korelasi
Analisis regresi dan korelasiAnalisis regresi dan korelasi
Analisis regresi dan korelasimus_lim
 
Metode statistika
Metode statistikaMetode statistika
Metode statistikamus_lim
 
Penyajian data
Penyajian dataPenyajian data
Penyajian datamus_lim
 
Metode statistika
Metode statistikaMetode statistika
Metode statistikamus_lim
 
Penyajian data
Penyajian dataPenyajian data
Penyajian datamus_lim
 
Presentasion by group 1
Presentasion by group 1Presentasion by group 1
Presentasion by group 1mus_lim
 

More from mus_lim (13)

Dasar sistem input ouput
Dasar sistem input ouputDasar sistem input ouput
Dasar sistem input ouput
 
Metode statistika
Metode statistikaMetode statistika
Metode statistika
 
Penyajian data
Penyajian dataPenyajian data
Penyajian data
 
Metode statistika
Metode statistikaMetode statistika
Metode statistika
 
Ukuran pemusatan data
Ukuran pemusatan dataUkuran pemusatan data
Ukuran pemusatan data
 
Analisis regresi dan korelasi
Analisis regresi dan korelasiAnalisis regresi dan korelasi
Analisis regresi dan korelasi
 
Penyajian data
Penyajian dataPenyajian data
Penyajian data
 
Analisis regresi dan korelasi
Analisis regresi dan korelasiAnalisis regresi dan korelasi
Analisis regresi dan korelasi
 
Metode statistika
Metode statistikaMetode statistika
Metode statistika
 
Penyajian data
Penyajian dataPenyajian data
Penyajian data
 
Metode statistika
Metode statistikaMetode statistika
Metode statistika
 
Penyajian data
Penyajian dataPenyajian data
Penyajian data
 
Presentasion by group 1
Presentasion by group 1Presentasion by group 1
Presentasion by group 1
 

Ukuran pemusatan data

  • 2.  Ukuran pemusatan merupakan suatu gambaran (informasi) yang memberikan penjelasan bahwa data memiliki satu (mungkin lebih) titik dimana dia memusat atau terkumpul  Ukuran pemusatan yang sering digunakan antara lain modus, median, kuartil, desil, persenti.
  • 3. Contoh: Berikut ini adalah data sampel rata-rata pendapatan 25 rumah tangga desa XyZ perbulan (dalam juta rupiah) 1.5 0.9 0.5 1.3 1.0 1.2 1.5 1.4 1.7 1.8 1.2 1.0 1.9 2.0 2.0 2.4 3.0 2.2 1.5 1.6 1.6 1.5 1.0 0.8 1.5
  • 4.  Suatu nilai data yang paling sring terjadi atau yang mempunyai frekuensi paling tinggi  Berdasarkan data dari contoh diatas, maka modusnya adalah 1.5
  • 5.  Suatu nilai data yang membagi dua sama banyak kumpulan data yang telah diurutkan.  Langkah-langkah untuk mencari nilai media adalah sebagai berikut:  Urutkan data amatan mulai dari amatan terkecil sampai data amatan terbesar  Posisi median (nmed)=(n+1)/2  Jika posisi median bernilai bulat, maka median adalah x[(n+1)/2]  Jika posisi median bernilai pecahan, maka median adalah rata-rata dari x[n/2] dan x[(n+1)/2]
  • 6. Kuartil adalah nilai-nilai yang menyekat gugus data menjadi empat kelompok data yang masing-masing terdiri dari 25% amatan.  Nilai-nilai yang menyekat data menjadi empat kelompok data tersebut dikenal dengan sebutan kuatil 1 (Q1), kuatil 2 (Q2) dan kuatil 3 (Q3)  Langkah-langkah untuk mencari nilai kuartil dengan cara interpolasi:  Urutkan data amatan mulai dari amatan terkecil sampai data amatan terbesar  Posisi kuartil (nqi)=i(n+1)/4, dengan i=1,2,3  Jika posisi kuartil bernilai bulat, maka kuartil adalah x[nqi]  Jika posisi kuartil bernilai pecahan, maka kuartil adalah qi = x[nilai bulat] + nilai_pecahan (X[nilai bulat+1] - x[(nilai bulat ] )
  • 7. Desil adalah nilai-nilai yang menyekat gugus data menjadi sepuluh kelompok data yang masing- masing terdiri dari 10% amatan.  Nilai-nilai yang menyekat data menjadi sepuluh kelompok data tersebut dikenal dengan sebutan desil1(d1), desil 2 (d2) ……s.d desil 9 (d9)  Langkah-langkah untuk mencari nilai desil :  Urutkan data amatan mulai dari amatan terkecil sampai data amatan terbesar  Posisi desil (ndi)=i(n+1)/10, dengan i=1,2,3…9  Jika posisi desil bernilai bulat, maka desil adalah x[ndi]  Jika posisi desil bernilai pecahan, maka desil adalah di = x[nilai bulat] + nilai_pecahan (X[nilai bulat+1] - x[(nilai bulat ] )
  • 8. Persentil adalah nilai-nilai yang menyekat gugus data menjadi sepuluh kelompok data yang masing-masing terdiri dari 1% amatan.  Nilai-nilai yang menyekat data menjadi sepuluh kelompok data tersebut dikenal dengan sebutan persentil1(p1), persentil 2 (p2) ……s.d persentil 99 (p10)  Langkah-langkah untuk mencari nilai persentil:  Urutkan data amatan mulai dari amatan terkecil sampai data amatan terbesar  Posisi persentil (npi)=i(n+1)/100, dengan i=1,2,3…99  Jika posisi percentil bernilai bulat, maka percentil adalah x[npi]  Jika posisi percentil bernilai pecahan, maka percentil adalah pi = x[nilai bulat] + nilai_pecahan (X[nilai bulat+1] - x[(nilai bulat ] )
  • 9.  Rata-rata juga disebut dengan nilai tengah  Nilai ini merupakan ukuran pemusatan data yang menimbnag data menjadi dua kelompok data yang memiliki massa yang sama.  Nilai tengah merupakan titik keseimbangan massa dari segugus data.
  • 10. Dalam menentukan nilai rata-rata suatu data mempertimbangkan seluruh nilai pengamatan, maka nilai rata-rata terpengaruh oleh nilai ekstrim.  Jika ada nilai ekstrim besar, maka rata-rata akan bergeser ke kanan (ke nilai besar). Dan sebaliknya.  Untuk mengatasi keberadaan data ekstrim sering disarankan untuk menggunakan rata-rata terpangkas(trimmed mean).  Contoh: rata-rata terpangkas 5%, artinya kita menghitung rata-rata setelah membuang 5% data terkecil dan 5% data terbesar.
  • 11. Ukuran penyebaran data memberikan gambaran seberapa besar data menyebar dalam kumpulannya • Ukuran penyebaran yang sering digunakan antara lain: – Wilayah (range) – Jangkauan antar kuartil (Inter Quartil Range) – Ragam (variance) – Koefisien Keragaman
  • 12.  Rangemerupakan selisih antara pengamatan terkecil dengan pengamatan terbesar W = Xmax – Xmin
  • 13.  Mengukur penyebaran 50% data di tengah- tengah setelah data diurutkan.  Merupakan ukuran penyebaran data yang terpangkas 25% yaitu dengan membuang data terbesar dan 25% data terkecil Jak = (Q3 – Q1)/2
  • 14.  Ukuran penyebaran data yang mengukur rata-rata jarak kuadrat semua titik pengamatan terhadap titik pusat (rataan)  Akar dari ragam dikenal dengan simpangan baku  Koefisien keragaman
  • 15. Kemiringan adalah derajat atau ukuran dari ketidaksimetrisan suatu distribusi data. Jika: ,maka distribusi data simetris ,maka distribusi data miring ke kiri ,maka distribusi data miring ke kanan
  • 16. Keruncingan distribusi data merupakan derajat atau ukuran tinggi rendahnya puncak suatu distribusi terhadap distribusi normalnya  Jenis keruncingan distribusi data antara lain:  Leptokurtis yaitu distribusi data yang puncaknya relatif tinggi dan k = 0.263  Mesokurtis yaitu distribusi data yang puncaknya relatif normal dan k < 0.263  Platikurtis yaitu distribusi data yang puncaknya relatif rendah dan k > 0.263