Minggu, 30 Desember 2018






UKURAN PENYEBARAN DATA (KEMIRINGAN DAN KERUNCINGAN)
Pengertian Kmiringan Distribusi Data
  1. Kemiringan Distribusi Data/Skewness
Merupakan derajat atau ukuran dari ketidaksimetrisan (Asimetri) suatu distribusi data.
Kemiringan distribusi data terdapat 3 jenis, yaitu :

Ø  Simetris
    menunjukkan  letak  nilai  rata-rata  hitung, median, dan modus berhimpit (berkisar disatu titik)

Ø  Miring ke kanan
    mempunyai nilai modus paling kecil dan rata-rata hitung paling besar

Ø  Miring ke kiri
     mempunyai nilai modus paling besar dan rata-rata hitung paling kecil

Grafik Distribusi kemiringan




Dalam Pengukuran Kemiringan dan Keruncingan  Suatu Distribusi Data dapat diketahui dengan beberapa cara, antara lain:

     a.  Menggunakan Koefisien Pearson.
         1. Data Tunggal
        α = 1 ( X - Mod ) 
                        S
          2. Data Berkelompok
                         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
                                        = Banyaknya data

                      Perlu diingat bahwa jika :
                        α = 0 maka Data Simetris
                       
α > 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 Simetris
           
α > 0 maka Data Menceng ke Kanan
            α < 0 maka Data Menceng ke Kiri

 

   2. Keruncingan Distribusi Data / Kurtosis
              Merupakan derajat atau ukuran tinggi rendahnya puncak suatu distribusi data terhadap normalnya data. 

Ada tiga jenis derajat keruncingan, yaitu :

Ø  Leptokurtis
            distribusi data yang puncaknya relative tinggi

Ø  Mesokurtis
            distribusi data yang puncaknya

Ø  NormalPlatikurtis
            distribusi data yang puncaknya terlalu rendah dan terlalu mendatar

 


            Grafik Derajat Keruncingan Distribusi Data

                    

Data berkelompok

α           4nS14  Σfi (mi     X)4


Keterangan :


4 = Derajat keruncingan
      

Xi = Nilai data ke – i
     = Nilai rata-rata hitung
fi   = Frekuensi kelas ke - i
mi = Nilai titik tengah kelas ke – i

S   = Simpangan baku

n   =  Banyaknya data

Jika 4 = 3 distribusi keruncingan data disebut mesokurtis 4 > 3
   distribusi keruncingan data disebut leptokurtis 4 < 3
   distribusi keruncingan data disebut platikurtis

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

     
Cara penulisan rumus kurtosis di excel :
          =Kurt (number1, number2,...)
Dimana :
Number1, number2, …
Berupa 1-255 argumen yang Kita ingin hitung kurtosisnya.
Kita juga dapat menggunakan array tunggal atau referensi ke array, bukan argumen yang dipisahkan
oleh koma.