Azimmatul Ihwah

• Ukuran tendensi sentral seperti mean, median, dan modus

seringkali tidak mempunyai cukup informasi untuk menyimpulkan

data yg ada.

• Ada cara yg lebih baik untuk menginterpretasi data yg akan

dibahas kali ini, yaitu variabilitas (ukuran sebaran/dispersi)

• Seorang pemain pada suatu tim basket mengalami cedera, jadi

pelatih tim tersebut ingin mencari pemain baru untuk

menggantikan pemain yg cedera itu. Ada tiga kandidat yg

didapat dr seleksi yg dilakukan. Berikut adalah skor point yg

didapat ketiga pemain dalam setiap pertandingan yg pernah

diikuti.

• Berapa mean, median dan modus masing-masing pemain

tersebut?

• Pemain mana yg akan dipilih oleh pelatih tim basket untuk

menggantikan pemain yg cedera?

• Mean, median dan modus masing-masing pemain adalah sama

yaitu 10.

• Hasil dari penghitungan mean, median dan modus memang

menghasilkan sesuatu yg sama, tetapi kalau dicermati lg pada

skor masing-masing pemain memiliki pencapaian yg berbeda.

• Contohnya pada pemain kedua dan ketiga. Pemain ketiga

pernah hanya memperoleh skor 3 pada 2 kali pertandingan,

tetapi pemain kedua selalu menghasilkan skor di atas 7 pada

pertandingan yg pernah diikuti.

• Kita dapat mengukur pusat dari data di atas dgn melihat

mean. Tetapi mean tidak bisa menjelaskan seberapa menyebar

data itu

• Salah satu ukuran sebaran data (variabilitas) adalah

jangkauan.

• Jangkauan disebut juga range / rentangan.

• Menghitung jangkauan adalah sangat mudah, yaitu

mengurangkan nilai tertinggi dengan nilai terendah dari data.

• Contoh skor dr salah 1 pemain mempunyai jangkauan = 13 – 7

= 6

• Temukan jangkauan dari data di bawah ini

1.

2.

• Perhitungan mean, nilai terendah, nilai tertinggi dan jangkauan

dari kedua data diatas menghasilkan nilai yg sama

• Jangkauan pada data menghasilkan nilai yg sama, tetapi

perhatikan histogram dr kedua data. Kalau dicermati lagi

ternyata data tersebar secara berbeda.

• Pada histogram data kedua, ternyata terjadi ‘loncatan’ dari

skor 8 ke 10 dan dari skor 10 ke 12 karena skor 9 dan 11

mempunyai frekuensi 0.

• Jangkauan hanya mendeskripsikan lebar dari data, namun

tidak bisa menunjukkan apakah terdapat jarak dari skor data

satu ke data berikutnya.

• Banyak data mempunyai jangkauan yg sama, namun dari

jangkauan kita hanya bisa tahu seberapa jauh jarak antara

nilai terendah dan nilai tertinggi. Sehingga banyak informasi

dari data yg tidak terjelaskan.

• Jadi jangkauan merupakan cara yg paling mudah atau cara

yg paling dasar untuk mengetahui sebaran data, namun sangat

terbatas sekali untuk memberikan informasi mengenai sebaran

yg sesungguhnya dalam data.

• Bila kurva data yg kita punya seperti dibawah ini, salah satu

cara untuk mengatasinya adlh dgn membuat mini range /

jangkauan kecil

• Salah satu cara untuk membuat mini range adalah mengurutkan

data kemudian membagi menjadi 4 bagian yang sama.

• Contoh

• Kita dapat mengonstruksikan jangkauan dengan cara terlebih

dahulu mencari nilai diantara dua bagian data

• Kuartil adalah nilai yg memisahkan antar bagian data.

• Kuartil terendah dinamakan kuartil pertama (𝑄1) dan kuartil

tertinggi dinamakan kuartil ketiga (𝑄3 ). Sedangkan kuartil

tengah (𝑄2) merupakan median karena membagi data menjadi

dua bagian yg sama.

• Jangkauan dari nilai dalam kuartil terendah dan kuartil

tertinggi dinamakan jangkauan interkuartil

• Jangkauan interkuartil = 𝑄3 - 𝑄1

Jika banyak data n, maka

• Mencari letak kuartil terendah :

Pertama hitung n : 4. Selanjutnya,

1. Jika hasilnya bilangan bulat, nyatakan dgn k, maka mencari

kuartil terendah adalah dgn mencari rata-rata dari data ke-k

dan data ke-(k+1).

2. Jika hasilnya bukan bilangan bulat, maka bulatkan ke atas.

Posisi kuartil terendah adalah pada hasil pembulatan

tersebut.

Contoh misal n = 9, maka 9 : 4 = 2.25 dibulatkan ke atas

menjadi 3. Jadi kuartil terendah adalah data ke-3

• Mencari letak kuartil tertinggi :

Pertama hitung 3n : 4. Selanjutnya,

1. Bila hasil 3n : 4 adlh bilangan bulat, nyatakan dgn m, maka

nilai kuartil tertinggi adalah dengan mencari rata-rata data

ke-m dan data ke-(m+1).

2. Jika hasil 3n : 4 bukan bilangan bulat, maka bulatkan hasilnya

ke atas. Posisi kuartil tertinggi adalah pada hasil pembulatan

tersebut.

• Jika data disajikan dalam tabel distribusi frekuensi data

berkelompok, maka kuartil ke-i dicari dgn rumus

• 𝐾𝑢𝑎𝑟𝑡𝑖𝑙 𝑘𝑒 − 𝑖 = 𝑏 + 𝑙𝑖

4𝑁−𝐹

𝑓, 𝑖 = 1,2,3

dimana b adalah tepi bawah kelas kuartil ke-i, l adalah luas

kelas, F adalah jumlah frekuensi sebelum kelas kuartil ke-i, f

adalah frekuensi kelas kuartil dan N adalah banyaknya data.

Simpangan Kuartil

Qd = simpangan kuartil Q3 = nilai kuartil ke-3 Q1 = nilai kuartil ke-1

Simpangan mutlak rata-rata (mean deviation)

Data tidak berkelompok

Data berkelompok

Xm,i = nilai tengah dari interval kelas k = jumlah interval kelas n = banyaknya data fi = frekuensi dalam interval

• Box Plot pertama kali dikenalkan oleh American Statistician,

John Tukey, pada tahun 1977 yg berguna untuk menampilkan

lima summary dalam data yaitu median, kuartil , data

maksimum dan minimum.

• Boxplot merupakan diagram yg terdiri dari box dan whiskers,

sehingga biasa disebut juga dgn box and whisker plot.

• Box Plot dapat digambarkan dalam posisi vertical maupun

horizontal.

Interpretasi Boxplot:

• Box mengandung 50% dari data. Tepi kanan dari box disebut Q3 (75% dari data) dan tepi kiri dari box disebut Q1(25 % dari data).

• Garis yang terdapat pada box disebut dengan median data (Q2).

• Titik terakhir dari garis vertical merupakan nilai maksimum dan minimum (jika tidak ada outlier)

• Titik yang berada di luar garis tersebut disebut dengan outlier. Outlier yaitu data yang terletak diluar jarak 1.5 * jangkauan interkuartil dari kuartil pertama dan ketiga.

• Untuk boxplot horizontal, titik ujung garis whisker kiri adlh nilai terendah dari data yg lebih dari Q1-(1.5xjangkauan interkuartil), dan titik ujung garis whisker kanan adalah nilai tertinggi dari data yg kurang dari Q3+(1.5xjangkauan interkuartil)

• Apabila jarak antara tepi kiri dan tepi kanan ke median data

tidak sama, berarti distribusi data tersebut tidak simetris

(skewed).

• Misal berikut ini terdapat data tinggi badan siswa dalam cm: 148.7 149.8 147.9 152.1 152.1 147.9 150.4 160.0 150.5 150.4 147.3 142.6 153.4 149.3 153.8 144.7 154.9 152.7 150.5 151.0 149.2 154.0 152.7 147.2 145.8 149.9 151.2 148.0 148.0 153.0 146.3 149.2 149.3 153.0 150.7 152.2 148.7 148.7 146.8 148.9 155.1 151.5 148.9 152.3 156.2 153.3 151.6 154.1 150.3 142.4 Dari data tersebut diperoleh beberapa statistik: Mean : 150.37 cm Median : 150.38 cm SE Mean: 0.46 St. Dev: 3.31 Nilai minimum: 142.4 cm Nilai maximum: 160 cm Q1: 148.49 cm Q3: 152.69 cm

• Boxplot untuk data diatas adalah

• Terdapat 1 outlier yaitu 160, karena 160 > 𝑄3 + 1.5 x 4.2

(Data maks <

Q3+1.5xIQR)

(Data min > Q1-

1.5XIQR)

• Buat Boxplot dari skor point kedua pemain basket berikut (buat

dalam satu gambar)

• Pemain mana yg akhirnya dipilih untuk menggantikan pemain

yg cedera?

• Jika akhirnya pelatih memilih pemain pertama untuk

menggantikan pemain yg cedera dlm tim berdasarkan median

maupun jangkauan interkuartil, namun problemnya adalah

kedua ukuran data tersebut hanya dapat mengukur seberapa

jauh jarak skor tertinggi dan skor terendah. Pelatih tersebut

ingin juga mengetahui seberapa stabil kondisi pemain dgn

melihat skornya.

• Terdapat ukuran yg lebih tepat untuk mengukur seberapa

dekat skor yg diperoleh dgn mean. Dengan kata lain kita ingin

mengetahui seberepa besar variabilitas data.

• Salah satu cara untuk mengetahui variabilitas data adalah melalui variansi.

• Variansi juga adalah salah satu cara untuk mengukur sebaran data.

• Variansi pada populasi disimbolkan dengan 𝜎2 , dihitung dengan menggunakan rumus.

𝑓 𝑥−𝜇 2

𝑁 untuk data pada tabel distribusi frekuensi data tunggal

𝑓 𝑥𝑖−𝜇2

𝑁 untuk data pada tabel distribusi frekuensi data

berkelompok, dgn 𝑥𝑖 merupakan titik tengah tiap kelas

f adalah frekuensi tiap nilai atau frekuensi tiap kelas dan N adalah banyak data.

Untuk penyederhanaan penghitungan, variansi dapat dihitung menggunakan rumus

• 𝑓𝑥2

𝑁−

𝑓𝑥

𝑁

2, untuk data pada tabel distribusi frekuensi

data tunggal

• 𝑓𝑥𝑖

2

𝑁−

𝑓𝑥𝑖

𝑁

2, untuk data pada tabel distribusi frekuensi

data berkelompok, dengan 𝑥𝑖 adalah titik tengah tiap kelas.

dan

f adalah frekuensi tiap nilai atau frekuensi tiap kelas dan N adalah banyak data.

Variansi pada sampel disimbolkan dgn 𝑠2 , dihitung dengan

rumus.

• 𝑓 𝑥−𝑥 2

𝑛−1 untuk data pada tabel distribusi frekuensi data

tunggal

• 𝑓 𝑥𝑖−𝑥

2

𝑛−1 untuk data pada tabel distribusi frekuensi data

berkelompok, dgn 𝑥𝑖 merupakan titik tengah tiap kelas.

dan

f adalah frekuensi tiap nilai atau frekuensi tiap kelas dan n

adalah ukuran sampel.

Penyederhanaan rumus variansi pada sampel

•𝑛 𝑓𝑥2− 𝑓𝑥 2

𝑛 𝑛−1, untuk data pada tabel distribusi frekuensi data

tunggal.

•𝑛 𝑓𝑥𝑖

2− 𝑓𝑥𝑖2

𝑛 𝑛−1, untuk data pada tabel distribusi frekuensi data

berkelompok, dengan 𝑥𝑖 merupakan titik tengah tiap kelas.

dan

f adalah frekuensi tiap nilai/tiap kelas, n merupakan ukuran

sampel.

• Perhatikan bahwa variansi adalah rataan kuadrat jarak tiap

nilai dari mean.

• Ukuran yg benar-benar menyatakan jarak nilai dari mean

adalah standar deviasi.

• Standar deviasi merupakan akar dari variansi.

• Standar deviasi pada populasi disimbolkan dengan 𝜎 dan

pada sampel disimbolkan dengan s.

𝜎 = 𝑉𝑎𝑟𝑖𝑎𝑛𝑠𝑖

• Menunjukkan seberapa nilai menyimpang dari rataannya.

• Standard scores atau bilangan baku merupakan ukuran yg

bersifat individual.

• Bilangan baku untuk setiap nilai/skor 𝑥𝑖 pada sampel

dilambangkan dengan 𝑧𝑖 dicari dgn menggunakan rumus

𝑧𝑖 =𝑥𝑖 − 𝑥

𝑠

• Hitung dan bandingkan standard scores dari kedua pemain

basket berikut

• Berikut standard scores dari kedua pemain dalam kurva

• Jika skor kedua pemain distandardize, maka skor dari pemain kedua lebih tinggi dari pemain pertama.

• Jadi meskipun pencapain skor pemain pertama lebih tinggi pada suatu pertandingan, tetapi dikatakan bahwa track record pencapaian prestasi pemain kedua relatif lebih baik dr pemain pertama.

36

Diketahui besarnya pinjaman 7 orang nasabah suatu

bank sbb. (dalam juta Rp).

Nama A B C D E F G

Pinjaman 12.57 14.65 25.50 5.75 11.80 16.55 15.89

Selidiki, apakah terdapat nasabah yang pinjamannya cukup sedikit atau sangat besar dibandingkan dengan nasabah lainnya