Statistika: 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:

     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

                       N     = 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

     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

               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

         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.

Untuk mencoba jawab soal Rumus pearson, Bowley dan Momen bisa coba di sini yaa:) https://www.scribd.com/doc/93612143/Soal-Pearson

Oh iya, gimana mudah kann??😀 Anda tidak ingin menjadi orang yang tertinggal dalam pengetahuan kan? Semoga ga nyesel deh ya mampir ke tulisan aku muehehe..kalau begitu selamat mempraktikan semoga bermanfaat, see yaaa on the next charlbox.com 😊