Langsung ke konten utama
 KEMIRINGAN DAN KERUNCINGAN DATA

Kemiringan Distribusi Data
Pengertian Ukuran Kemiringan Data
Ukuran kemiringan adalah ukuran yang menyatakan derajat ketidak simetrisan suatu lengkungan halus (kurva) dari suatu distribusi frekuensi.
Kemiringan distribusi data ada tiga jenis:
•         Simetri
•         Miring ke kanan – kemiringan positif
•         Miring ke kiri – kemiringan negative


Kemiringan distribusi data disebut kemencengan atau kemenjuluran (skewness). Kemiringan adalah derajat atau ukuran dari ketidaksimetrian (asimetri) suatu distribusi data
Ada beberapa cara untuk menghitung derajat kemiringan data yaitu sebagai berikut :
1. Rumus Pearson :







Contoh :
     Dik : Data = 4,5,6,6,9


2. Rumus Momen
Contoh :
     Dik : Data = 4,5,6,6,9


3. Rumus Bowley :

Cara menentukan kemiringannya

Contoh :
     Dik : Data = 4,5,6,6,9
Keruncingan Distirbusi Data
          Pengertian Ukuran Keruncingan (Kurtosis) Data
Ukuran keruncingan / kurtosis (k) adalah ukuran mengenai tinggi rendahnya atau runcingnya suatu kurva. Keruncingan distribusi data adalah derajat atau ukuran tinggi rendahnya puncak suatu distribusi data terhadap distribusi normalnya data. Keruncingan distribusi data disebut kurtosis.
Ada 3 jenis derajat keruncingan yaitu:
·         Leptokurtis  -- jika puncak relatif tinggi
·         Mesokurtis -- jika puncak normal
·         Platikurtis -- jika puncak  terlalu rendah / datar
Untuk mengetahui keruncingan suatu distribusi, ukuran yang sering        digunakan
adalah koefisien kurtosis persentil.
1. Koefisien keruncingan
Koefisien keruncingan atau koefisien kurtosis dilambangkan dengan a4 (alpha 4).
Jika hasil perhitungan koefisien keruncingan diperoleh :
1) Nilai lebih kecil dari 3, maka distribusinya adalah distribusi pletikurtik
2) Nilai lebih besar dari 3, maka distibusinya adalah distribusi leptokurtik
3) Nilai yang sama dengan 3, maka distribusinya adalah distribusi mesokurtik



Contoh :
     Dik : Data = 4,5,6,6,9

v Karena α bertanda positif maka distribusi data miring kekanan







Komentar

Postingan populer dari blog ini

Moving Average Metode Moving Average (Rata-rata Bergerak) a.Rata-rata Bergerak Sederhana Metode yang sering digunakan untuk meratakan deret berkalayang bergelombang adalah metode rata-rata bergerak.  Metode ini dibedakan atas dasar jumlah tahun yang digunakan untuk mencari rata-ratanya. Jika digunakan 3 tahun sebagai dasar pencarian rata-rata bergerak,teknik tersebut dinamakan Rata-rata Bergerak per 3 tahun 14.2 Prosedur menghitung rata-rata bergerak sederhana per 3 tahun sebagai berikut: 1.Jumlahkan data selama 3 tahun berturut-turut. Hasilnya diletakkan ditengah-tengah tahun tersebut. 2.Bagilah dengan banyaknya tahun tersebut (3) untuk mencari nilai rata-rata hitungnya. 3.Jumlahkan data berikutnya selama 3tahun berturut-turut dengan meninggalkan tahun yang pertama. Hasilnya diletakkan ditengah-tengah tahun tersebut dan bagilah dengan banyaknya tahun tersebut (3) dan seterusnya sampai selesai. b.Rata-rata Bergerak Tertimbang. •Umumnya timbangan yang digunak
Tugas 3 Pengalaman tentang belanja melalui platform ecomerce : Pengalaman saya pertama kali menggunakan platform e-commerce pada masa saya masih SMP yang diperkenalkan oleh teman saya untuk pertama kali nya menggunakan aplikasi shopee . Pertama kali menggunakan aplikasi shopee menurut saya cukup mudah dan pada masa nya karena gratis ongkir yang minimum belanjanya yang tidak terlalu banyak dan saya menggunakan aplikasi shopee untuk kebutuhan bisnis yang saya tawarkan dan jual kembali kepada para konsumen. Ada pengalaman saya saat menggunakan platform tersebut pada pembayaran jadi ketika saya belanja pada masanya belum ada untuk membayar lewat minimarket adanya melalui atm.  Pada masanya saya belum ada punya atm sendiri jadi saya harus datang ke bank langsung untuk transfer ketika sudah transfer setelah itu di upload bukti transfernya. Ketika sudah di upload dari pihak platform tersebut tiba tiba saya mendapatkan email bahwa bukti tersebut kurang jelas jadi susah untuk d