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

DISTRIBUSI FREKUENSI Penyusunan data yang telah disusun dari yang terkecil sampai yang terbesar atau sebaliknya, bukan berarti bahwa penyederhanaan data tersebut telah selesai. Jika jumlah responden yang diteliti banyak, maka barisan data yang tersusun pun akan panjang. Keadaan ini masih belum membantu peneliti dalam mengamati data tersebut. Agar data tersebut lebih sederhana maka perlu dibuat suatu distribusi frekuensi yaitu mengumpulkan data yang sama dalam satu kelompok. Dengan demikian dibutuhkan cara penyajian data dengan cara membuat distribusi data melalui pembuatan daftar distribusi frekuensi. Daftar distribusi frekuensi adalah penyusunan urutan data ke dalam kelas-kelas interval, untuk kemudian ditentukan jumlah frekuensinya berdasarkan data yang sesuai dengan batas-batas interval kelasnya. Distribusi frekuensi ada bermacam-macam, di antaranya : Distribusi Frekuensi Absolut Distribusi frekuensi absolut adalah suatu jumlah bilangan yang menyatakan banyaknya...
Posting Komentar
Baca selengkapnya
Regresi dan Korelasi   Pengertian Regresi dan Korelasi. Regresi dan korelasi digunakan untuk mempelajari pola dan mengukur hubungan statistic antara dua atau lebih variabel. Jika digunakan hanya dua variable disebut regresi dan korelasi sederhana. Jika digunakan lebih dari dua variable disebut regresi dan korelasi berganda Variabel yang akan diduga disebut variable terikat (tidak bebas)atau dependent variable,biasa dinyatakan dengan variable Y. Variabel yang menerangkan perubahan variable terikat disebut variable bebas atau independent variable,biasa dinyatakan dengan variable X. Persamaan regresi(penduga/perkiraan/peramalan)dibentuk untuk menerangkan pola hubungan variabel-variabel. Analisa korelasi digunakan untuk mengukur keeratan hubungan antara variabel-variabel. Untuk menentukan persamaan hubungan Antar variabel,langkah-langkahnya sbb: 1.Mengumpulkan data dari variable yang dibutuhkan misalnya X sebagai variable bebas dan Y sebagai variabl...
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