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

Posting 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 dig...
Posting Komentar
Baca selengkapnya
Ukuran Gejala Pusat Data Belum Dikelompokkan Ukuran  Gejala Pusat Data yang Belum di Kelompokkan v Rata – Rata Hitung Rata-rata hitung adalah nilai yang mewakili sekelompok data. R H  = F i   .  X i   / F i  = (F 1  . X 1  + F 2  . X 2............ F k .  X k   / F 1  + F 2 ........... F k ) F i  = frekuensi X i  = titik tengah Contoh : v Rata – Rata ukur Rata-rata Ukur/Geometri dari sejumlah N nilai data adalah akar pangkat N dari hasil kali masing-masing nilai dari kelompok tersebut. G = N Ö X1. X2 . … XN atau log G = ( Σ log Xi) / N Contoh : v Rata – Rata Harmonis Rata-rata Harmonis dari seperangkat data X1, X2, …, XN adalah kebalikan Rata-rata hitung dari kebalikan nilai-nilai data. RH = N Contoh : v Rata-rata tertimbang Rata-rata tertimbang/terbobot  ( weighted average ) adal...
Posting Komentar
Baca selengkapnya
Penyajian Data Penyajian data merupakan cara yang digunakan untuk meringkas  menata,mengatur atau  mengorganisir  data shingga data mudah untuk dimengerti oleh pihak-pihak yang berkepentingan dengan data tersebut. Secara umum ada dua cara untuk menyajikan data yaitu dengan table dan grafik.Kedua cara ini saling berkaitan,karena pada dasarnya sebelum dibuat grafik terlebih dahulu harus dibuat tabelnya.Dari dua cara ini penyajian data dengan grafik merupakan penyajian data yang lebih komunikatif karena dalam waktu yang singkat seseorang akan dapat dengan mudah memperoleh gambaran dan kesimpulan suatu keadaan.    A.    Tabel Tabel merupakan kumpulan angka-angka yang tersusun berdasarkan kategori-kategori atau karakteristik-karakteristik tertentu sehingga memudahkan untuk dianalisis. Data yang disajikan dalam table bisa berupa data crosssection atau data timeseries . Secara umum penyusunan table memerlukan identitas judul tabel,judul baris...
Posting Komentar
Baca selengkapnya