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