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 :
1.
Jangkauan (range)
2.
Simpangan rata-rata (mean deviation)
3.
Simpangan baku (standard deviation)
4.
Varians (variance)
5.
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 adala
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
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
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
2. Simpangan Rata-rata (mean deviation)
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
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
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
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)
Contoh : Dari tabel diperoleh 
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?
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
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)
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
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
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.
DAFTAR PUSTAKA
http://vebrianaparmita.wordpress.com/2013/10/06/bab-vi-pengukuran-penyimpangan-range-deviasi-varian
Sudjana. (1991). In Statistika. Bandung:
Tarsito.
http://www.smartstat.info/statistika/statisika-deskriptif/ukuran-penyebaran-measures-of-dispersion.html
http://rumushitung.com/2013/04/05/rumus-simpangan-baku/
http://digensia.wordpress.com/2012/03/15/statistik-deskriptif/
http://okemath.com/?page_id=394
http://www.smartstat.info/statistika/statisika-deskriptif/ukuran-penyebaran-measures-of-dispersion.html
http://rumushitung.com/2013/04/05/rumus-simpangan-baku/
http://digensia.wordpress.com/2012/03/15/statistik-deskriptif/
http://okemath.com/?page_id=394




Tidak ada komentar:
Posting Komentar