1 / 19

UKURAN PENYEBARAN DATA BERKELOMPOK

Kelas ke-. Interval. Jumlah Frekuensi (F). 1. 160 - 303. 2. 2. 304 - 447. 5. 3. 448 - 591. 9. 4. 592 - 735. 3. 5. 736 - 879. 1. UKURAN PENYEBARAN DATA BERKELOMPOK. Contoh :

easter
Download Presentation

UKURAN PENYEBARAN DATA BERKELOMPOK

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript

  1. Kelas ke- Interval JumlahFrekuensi (F) 1 160 - 303 2 2 304 - 447 5 3 448 - 591 9 4 592 - 735 3 5 736 - 879 1 UKURAN PENYEBARAN DATA BERKELOMPOK Contoh: • Berikutadalah data hargasahampilihan pd bulanjuni 2007 di BEJ. Hitung Mean deviasidanstandartdeviasinya !

  2. UKURAN PENYEBARAN LAINNYA Range Inter Kuartil Rumus= Kuartil ke-3 – Kuartil ke-1 atau K3 – K1 DeviasiKuartil Rumus = c. JarakPersentil Rumus = P90 – P10

  3. Sk =  - Mo atauSk = 3( - Md)  UKURAN KECONDONGAN (SKWENESS) Rumus Kecondongan:

  4. CONTOH SOAL UKURAN KECONDONGAN Contohuntuk data tentang 20 hargasahampilihanpadabulanMaret 2003 di BEJ. Dari contohpadasoal 3-9 diketahuimediannya= 497,17, modus padacontoh 3-11=504,7, Standardeviasidannilai rata-rata padacontohsoal 4-8 diketahui 144,7 dan 490,7. Cobalahhitungkoefisienkecondongannya! Penyelesaian: Rumus = Sk =  - MoatauSk = 3( - Md) s Sk = 490,7 – 504,7Sk = 3 (490,7 – 497,17) 144,7 144,7 Sk = - 0,10 Sk= -0,13 Dari keduanilaiSktersebutterlihatbahwakeduanyaadalahnegatif, jadikurvacondongnegatif (kekanan). Hal inidisebabkanadanyanilai yang sangatkecil, sehinggamenurunkannilai rata-rata hitungnya. Angka –0,10 dan –0,13 menunjukkankedekatandengannilai 0, sehinggakurvatersebut, kecondongannyatidakterlalubesar, ataumendekatikurva normal.

  5. 4 = 1/n  (x - )4 4 UKURAN KERUNCINGAN (KURTOSIS) BENTUK KERUNCINGAN Rumus Keruncingan:

  6. Negara 2002 Negara 2002 Cina 7,4 Korea Selatan 6,0 Pilipina 4,0 Malaysia 4,5 Hongkong 1,4 Singapura 3,9 Indonesia 5,8 Thailand 6,1 Kamboja 5,0 Vietnam 5,7 CONTOH SOAL UKURAN KERUNCINGAN Berikut ini adalah pertumbuhan ekonomi beberapa negara Asia tahun 2002. Hitunglah koefisien keruncingannya.

  7. X (X-) (X-)2 (X-)4 7,4 2,42 5,86 34,30 4,0 -0,98 0,96 0,92 1,4 -3,58 12,82 164,26 5,8 0,82 0,67 0,45 5,0 0,02 0,00 0,00 6,0 1,02 1,04 1,08 4,5 -0,48 0,23 0,05 3,9 -1,08 1,17 1,36 3,8 1,12 1,25 1,57 5,7 0,72 0,52 0,27 CONTOH SOAL UKURAN KERUNCINGAN • X = 49,8;  = X/n = 49,8/10=4,98; •  (X-)2=24,516; (X-)4 =204,27 • Dari data diatas (x - )4 = 204,27 • Standardeviasi •  =  (X-)2/n =  24,516/10 = 2,4516 = 1,6 • 4 = 1/n  (x - )4 = 1/10 . 204,27 • 4 1,64 •   = 20,427 = 3,27 • 6,25 • Jadinilai4 =3,27 danlebihkecildari 3, makakurvanyatermasukPlatykurtic.

  8. DATA BERKALA

  9. Data deretberkalaadalahsekumpulan data yang dicatatdalamsuatuperiodetertentu. • Manfaatanalisis data berkalaadalahmengetahuikondisimasamendatangataumeramalkankondisimendatang. • Peramalankondisimendatangbermanfaatuntukperencanaanproduksi, pemasaran, keuangandanbidanglainnya.

  10. TREND Suatugerakankecenderungannaikatauturundalamjangkapanjang yang diperolehdari rata-rata perubahandariwaktukewaktudannilainyacukup rata (smooth). Y Y Tahun (X) Tahun (X) Trend Positif Trend Negatif

  11. METODE ANALISIS TREND MetodeKuadratTerkecil(Least Square Method) Menentukan garis trend yang mempunyai jumlah terkecil dari kuadrat selisih data asli dengan data pada garis trendnya.

  12. Persamaan Garis Trend Y = a + b X X = Variabel bebas (Independent Variable) Y = Variabel tergantung (Dependent Variable) a = intercept (nilai Y ketika X = 0) b = kemiringan (slope) garistrend Y = a + bX a = Y/N b = YX/  X2

  13. MetodeKuadratTerkecil (Least Square Method) Y = a + b X b = a =

  14. Y = a + b X

  15. Coding untuktahunganjil

  16. Coding untuktahungenap

  17. Tahun Pelanggan =Y Kode X (tahun) Y.X X2 1997 5,0 -2 -10,0 4 1998 5,6 -1 -5,6 1 1999 6,1 0 0 0 2000 6,7 1 6,7 1 2001 7,2 2 14,4 4 Y=30,6 Y.X=5,5 X2=10 CONTOH METODE KUADRAT TERKECIL Nilai a = Y/n = 30,6/5 = 6,12 Nilai b = YX/X2 = 5,5/10 = 0,55 Jadipersamaan trend = Y’= 6,12 + 0,55 X

  18. METODE ANALISIS TREND MetodeKuadratis Untuk jangka waktu pendek, kemungkinan trend tidak bersifat linear. Metode kuadratis adalah contoh metode nonlinear Y=a+bX+cX2 Y = a + bX + cX2 Koefisien a, b, dan c dicaridenganrumussebagaiberikut:   a = (Y) (X4) – (X2Y) (X2)/ n (X4) -(X2)2 b = XY/X2 c = n(X2Y) – (X2 ) ( Y)/ n (X4) -(X2)

  19. Tahun Y X XY X2 X2Y X4 1997 5,0 -2 -10,00 4,00 20,00 16,00 1998 5,6 -1 -5,60 1,00 5,60 1,00 1999 6,1 0 0,00 0,00 0,00 0,00 2000 6,7 1 6,70 1,00 6,70 1,00 2001 7,2 2 14,40 4,00 2880 16,00 30.60 5,50 10,00 61,10 34,00 CONTOH METODE KUADRATIS a = (Y) (X4) – (X2Y) (X2) = (30.60 x 34.00) – (61.10 x 10.00)   n (X4) -(X2)2 70 = 429,4/70 = 6,13 b = XY/X2= 5.50/10 = 0,55 c = n(X2Y) – (X2 ) ( Y)= (5 x 61.10) – (10.0 x 30.60) n (X4) -(X2) = -0,0017 Jadipersamaankuadratisnyaadalah Y = 6,13+0,55X – 0,0017X2

More Related