Ukuran Kemiringan dan Keruncingan Distribusi Data
Bagaimana kamu menyelesaikan masalah yang berkaitan dengan skala kemiringan dan keruncingan suatu data?
Make sure kamu pasti pernah dengar petanyaan diatas kan? yup itu semua
berkaitan mengenai Statistika khususnya yang berhubungan dengan
Statistika Dasar.
Statistik.. hmm kalau difikir-fikir hampir setiap saat apa yang kita
lakukan pasti berdekatan dengan Statistik yaa, contohnya bisa kamu
bayangkan bagaimana jadinya bila kita melakukan rekonstruksi bangunan
tanpa adanya dasar-dasar mengenai Statistika khususnya dalam Kemiringan
dan Keruncingan? jadi perlu juga ya kita mendalami soal hal ini:)
ะ Kemiringan Distribusi Data / Skewness
adalah derajat atau ukuran dari ketidaksimetrisan
suatu distribusi data.
ะ Keruncingan Distribusi Data / Kurtosis
Merupakan derajat atau ukuran tinggi rendahnya puncak suatu distribusi data terhadap normalnya data.
Dalam Pengukuran Kemiringan dan Keruncingan Suatu Distribusi Data dapat diketahui dengan beberapa cara, antara lain:
1. Data Tunggal
α = 1 ( X - Mod )
S
2. Data Berkelompok
α = 3 ( X - Med )
S
α = 3 ( X - Med )
S
Keterangan ;
α = Pearson
X = Rata-rata
Mod = Modus
Med = Median
S = Simpangan Deviasi
Perlu diingat bahwa jika :
α = 0 maka Data Simetris
α > 0 maka Data Menceng ke Kanan
α < 0 maka Data Menceng ke Kiri
b. Menggunakan Rumus Momen
1. Data Tunggal
2. Data Berkelompok
Keterangan :
α 3 =
Derajat kemiringan
Xi =
Nilai data ke – i
X = Rata-rata hitung
Fi =
Frekuensi kelas ke – i
Mi =
Nilai titik tengah kelas ke – i
S =
Simpangan baku
N =
Banyaknya data
Perlu diingat bahwa jika :
α = 0 maka Data Simetrisα > 0 maka Data Menceng ke Kanan
α < 0 maka Data Menceng ke Kiri
c. Menggunakan Rumus Bowley
Keterangan :
α 3= Derajat Kemiringan
Q1 =
Kuartil pertama
Q2 =
Kuartil kedua
Q3 =
Kuartil ketiga
Perlu diingat bahwa jika :
α = 0 maka Data Simetrisα > 0 maka Data Menceng ke Kanan
α < 0 maka Data Menceng ke Kiri
d. Menggunakan Grafik Kemiringan dan Keruncingan
1. Grafik Kemiringan
Kemiringan
distribusi data terdapat 3 jenis, yaitu
a. Simetris : menunjukkan letak nilai
rata-rata hitung, median, dan modus
berhimpit (berkisa disatu titik).
b. Miring ke kanan : mempunyai nilai
modus paling kecil dan rata-rata hitung paling
besar.
c. Miring ke kiri : mempunyai nilai
modus paling besar dan rata-rata hitung paling
kecil.
2. Grafik Keruncingan
Ada
tiga jenis derajat keruncingan, yaitu
a. Leptokurtis : distribusi data yang puncaknya
relatif tinggi
b. Mesokurtis : distribusi data yang puncaknya normal
b. Mesokurtis : distribusi data yang puncaknya normal
c. Platikurtis
: distribusi data yang puncaknya
terlalu rendah dan terlalu
mendatar
Harus pakai rumus ya? atau ada ga cara yang lebih praktis tanpa harus berpaku pada angka?
Actually, ada kok cara yang lebih
praktis dan simple yang bisa kamu gunakan saat ga ada kertas, pulpen,
buku dan lain-lain atau disaat yang mengharuskan kamu kerja cepat😀.
kita hidup dizaman modern yang apa-apa itu serba canggih😋. tapi kamu
juga jangan terlalu berpaku pada hal tersebut ya buddy, jadi ga ada
salahnya juga kita belajar keduanya agar pengetahuan kita lebih terbuka
mengenai Ukuran Kemiringan dan Keruncingan Data ini 😉
How To Able Skewness and Kurtosis mode on Microsoft Excel????
1. Ukuran Kemiringan Data / Skewness
Cara
penulisan rumus skewness di excel :
=Skew
(number1, number2,...)
Dimana :
Number1, number2 ...
Berupa
1-255
argumen yang Kita ingin hitung skewnessnya.
Kita juga dapat menggunakan array
tunggal atau referensi ke array, bukan argumen yang dipisahkan oleh koma.
2. Ukuran Keruncingan Data / Kurtosis
C