KEMIRINGAN DISTRIBUSI DATA


KEMIRINGAN DISTRIBUSI DATA



PENGERTIAN UKURAN KEMIRINGAN DATA TUNGGAL
      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 :



2. Rumus Momen :


    Untuk data tidak berkelompok :



3. Rumus Bowley :



Cara menentukan kemiringannya



PENGERTIAN KERUNCINGAN DISTIRBUSI 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
Untuk mencari nilai koefisien keruncingan, dibedakan antara data tunggal dan
data kelompok. 

a.     Untuk data tunggal




Karena nilainya 1,08 (lebih kecil dari 3) maka distribusinya adalah distribusi platikurtik.


b.    Untuk data kelompokUntuk data kelompok




SUMBER : http://marizalgusti.blogspot.com/2015/04/disfersi-data-kemiringan-distribusi.html


Comments

Post a Comment

Popular posts from this blog

Ukuran Variansi dan Simpangan Baku

Image
https://siskarama.wordpress.com/2017/03/01/first-blog-post/ A.) Pengertian Ukuran Variasi Merupakan ukuran penyebaran suatu kelompok data terhadap pusat data. B.) Jenis-jenis ukuran variasi (Dispersi) 1.) Jangkauan (Range) 2.) Simpangan Rata-rata (Mean Deviation).  Merupakan jumlah nilai mutlak dari selisih semua nilai dengan nilai rata-rata dibagi banyaknya data. 3.) Variansi dan Simpangan Baku (Variance dan Standard Deviation). Variansi merupakan rata-rata kuadrat selisih atau kuadrat simpangan dari semua nilai data terhadap rata-rata hitung dan Simpangan Baku Merupakan akar pangkat dua dari variasi. 4.) Jangkauan Kuartil. Disebut juga simpangan kuartil atau rentang semi antar kuartil atau deviasi kuartil. 5.) Jangkauan Persentil
Read more

Distribusi Frekuensi dan Menampilkan Data Analyz

Image
PENGERTIAN DISTRIBUSI FREKUENSI          Distribusi frekuensi adalah yang merupakan penyusunan data ke dalam kelas-kelas tertentu dimana setiap individu/item hanya termasuk kedalam salah satu kelas tertentu saja. (Pengelompokkan data berdasarkan kemiripan ciri).         Tujuannya : untuk mengatur data mentah (belum dikelompokan) ke dalam bentuk yang rapi tanpa mengurangi inti infrormasi yang ada.         Distribusi Frekuensi Numerikal adalah Pengelompokkan data berdasarkan angka-angka tertentu, biasanya disajikan dengan grafik histogram.       Distribusi Frekuensi Katagorikal adalah Pengelompokkan data berdasarkan kategori-kategori tertentu, biasanya disajikan dengan grafik batang, lingkaran dan gambar.      ISTILAH-ISTILAH DALAM DISTRIBUSI FREKUENSI Class (Kelas) adalah penggolongan data yang dibatasi dengan nilai terendah dan nilai tertinggi yang masing-masing dinamakan batas kelas. Batas kelas (Class Limit) adalah nilai batas dari pada tiap kelas dalam
Read more