TUGAS BAB 4 . UKURAN PENYIMPANGAN
PENGUKURAN PENYIMPANGAN
Pengukuran
penyimpangan adalah suatu ukuran yang menunjukkan tinggi rendahnya
perbedaan data yang diperoleh dari rata-ratanya. Ukuran penyimpangan
digunakan untuk mengetahui luas penyimpangan data atau homogenitas data.
Dua variabel data yang memiliki mean sama belum tentu memiliki
kualitas yang sama, tergantung dari besar atau kecil ukuran
penyebaran datanya. Ada bebarapa macam ukuran penyebaran data, namun
yang umum digunakan adalah standar deviasi.
Macam-macam ukuran penyimpangan data adalah :
- Jangkauan (range)
- Simpangan rata-rata (mean deviation)
- Simpangan baku (standard deviation)
- Varians (variance)
- Koefisien variasi (Coefficient of variation)
1. Jangkauan (range)
Range adalah salah satu ukuran statistik yang menunjukan jarak
penyebaran data antara nilai terendah (Xmin) dengan nilai tertinggi
(Xmax). Ukuran ini sudah digunakan pada pembahasan daftar distribusi
frekuensi. Adapun rumusnya adalah
Contoh :
Berikut ini nilai ujian semester dari 3 mahasiswa
A = 60 55 70 65 50 80 40
B = 50 55 60 65 70 65 55
C = 60 60 60 60 60 60 60
A = 60 55 70 65 50 80 40
B = 50 55 60 65 70 65 55
C = 60 60 60 60 60 60 60
Dari data diatas dapat diketahui bahwa
A = memiliki Xmax=80, Xmin= 40 , R = 40 , meanya 60
B = memiliki Xmax=70, Xmin= 50 , R = 20 , meanya 60
C = memiliki Xmax=60, Xmin= 60 , R = 0 , meanya 60
A = memiliki Xmax=80, Xmin= 40 , R = 40 , meanya 60
B = memiliki Xmax=70, Xmin= 50 , R = 20 , meanya 60
C = memiliki Xmax=60, Xmin= 60 , R = 0 , meanya 60
Dari contoh di atas dapat disimpulkan bahwa :
a. Semakin kecil rangenya maka semakin homogen distribusinya
b. Semakin besar rangenya maka semakin heterogen distribusinya
c. Semakin kecil rangenya, maka meannya merupakan wakil yang representatif
d. Semakin besar rangenya maka meannya semakin kurang representatif
a. Semakin kecil rangenya maka semakin homogen distribusinya
b. Semakin besar rangenya maka semakin heterogen distribusinya
c. Semakin kecil rangenya, maka meannya merupakan wakil yang representatif
d. Semakin besar rangenya maka meannya semakin kurang representatif
2. Simpangan Rata-rata (mean deviation)
Simpangan rata-rata merupakan penyimpangan nilai-nilai individu dari
nilai rata-ratanya. Rata-rata bisa berupa mean atau median. Untuk data
mentah simpangan rata-rata dari median cukup kecil sehingga simpangan
ini dianggap paling sesuai untuk data mentah. Namun pada umumnya,
simpangan rata-rata yang dihitung dari mean yang sering digunakan untuk
nilai simpangan rata-rata.
- Data tunggal dengan seluruh skornya berfrekuensi satu
dimana xi merupakan nilai data
- Data tunggal sebagian atau seluluh skornya berfrekuensi lebih dari satu
dimana xi merupakan nilai data
- Data kelompok ( dalam distribusi frekuensi)
dimana xi merupakan tanda kelas dari interval ke-i dan fi merupakan frekuensi interval ke-i
Contoh :
3. Simpangan Baku (standard deviation)
Standar deviasi merupakan ukuran penyebaran yang paling banyak
digunakan. Semua gugus data dipertimbangkan sehingga lebih stabil
dibandingkan dengan ukuran lainnya. Namun, apabila dalam gugus data
tersebut terdapat nilai ekstrem, standar deviasi menjadi tidak sensitif
lagi, sama halnya seperti mean.
Standar Deviasi memiliki beberapa karakteristik khusus lainnya. SD tidak
berubah apabila setiap unsur pada gugus datanya di tambahkan atau
dikurangkan dengan nilai konstan tertentu. SD berubah apabila setiap
unsur pada gugus datanya dikali/dibagi dengan nilai konstan tertentu.
Bila dikalikan dengan nilai konstan, standar deviasi yang dihasilkan
akan setara dengan hasilkali dari nilai standar deviasi aktual dengan
konstan.
Rumus Simpangan Baku untuk Data Tunggal
- untuk data sample menggunakan rumus
- untuk data populasi menggunkan rumus
Contoh :
Selama 10 kali ulangan semester ini sobat mendapat nilai 91, 79, 86, 80, 75, 100, 87, 93, 90,dan 88. Berapa simpangan baku dari nilai ulangan sobat?
Selama 10 kali ulangan semester ini sobat mendapat nilai 91, 79, 86, 80, 75, 100, 87, 93, 90,dan 88. Berapa simpangan baku dari nilai ulangan sobat?
Jawab
Soal di atas menanyakan simpangan baku dari data populasi jadi menggunakan rumus simpangan baku untuk populasi.
Kita cari dulu rata-ratanya
rata-rata = (91+79+86+80+75+100+87+93+90+88)/10 = 869/10 = 85,9
Soal di atas menanyakan simpangan baku dari data populasi jadi menggunakan rumus simpangan baku untuk populasi.
Kita cari dulu rata-ratanya
rata-rata = (91+79+86+80+75+100+87+93+90+88)/10 = 869/10 = 85,9
Kita masukkan ke rumus
Rumus Simpangan Baku Untuk Data Kelompok
- untuk sample menggunakan rumus
- untuk populasi menggunakan rumus
Contoh :Diketahui data tinggi badan 50 siswa samapta kelas c adalah sebagai berikut
hitunglah berapa simpangan bakunya
1. Kita cari dulu rata-rata data kelompok tersebut
2. Setelah ketemu rata-rata dari data kelompok tersebut kita bikin tabel untuk memasukkannya ke rumus simpangan baku
4. Varians (variance)
Varians adalah salah satu ukuran dispersi atau ukuran variasi. Varians
dapat menggambarkan bagaimana berpencarnya suatu data kuantitatif.
Varians diberi simbol σ2 (baca: sigma kuadrat) untuk populasi dan untuk s2 sampel.
Selanjutnya kita akan menggunakan simbol s2 untuk varians karena umumnya kita hampir selalu berkutat dengan sampel dan jarang sekali berkecimpung dengan populasi.
Rumus varian atau ragam data tunggal untuk populasi
Rumus varian atau ragam data tunggal untuk sampel
Rumus varian atau ragam data kelompok untuk populasi
Rumus varian atau ragam data kelompok untuk sampel
Keterangan:
σ2 = varians atau ragam untuk populasi
S2 = varians atau ragam untuk sampel
fi = Frekuensi
xi = Titik tengah
x¯ = Rata-rata (mean) sampel dan μ = rata-rata populasi
n = Jumlah data
σ2 = varians atau ragam untuk populasi
S2 = varians atau ragam untuk sampel
fi = Frekuensi
xi = Titik tengah
x¯ = Rata-rata (mean) sampel dan μ = rata-rata populasi
n = Jumlah data
5. Koefisien variasi (Coefficient of variation)
Koefisien variasi merupakan suatu ukuran variansi yang dapat digunakan
untuk membandingkan suatu distribusi data yang mempunyai satuan yang
berbeda. Kalau kita membandingkan berbagai variansi atau dua variabel
yang mempunyai satuan yang berbeda maka tidak dapat dilakukan dengan
menghitung ukuran penyebaran yang sifatnya absolut.
Koefisien variasi adalah suatu perbandingan antara simpangan baku dengan nilai rata-rata dan dinyatakan dengan persentase.


Besarnya koefisien variasi akan berpengaruh terhadap kualitas sebaran
data. Jadi jika koefisien variasi semakin kecil maka datanya semakin
homogen dan jika koefisien korelasi semakin besar maka datanya semakin
heterogen.




















Tidak ada komentar:
Posting Komentar