Tugas Matematika Kelompok Anggi Miftahul Alfan :D kwkwkw

Ukuran Pemusatan Data (Central Tendency)


Salah satu aspek yang paling penting untuk menggambarkan distribusi data adalah nilai pusat data pengamatan (tendensi sentral). Setiap pengukuran aritmatika yang ditujukan untuk menggambarkan suatu nilai yang mewakili nilai pusat atau nilai sentral dari suatu gugus data (himpunan pengamatan) dikenal sebagai ukuran tendensi sentral.
Terdapat tiga ukuran tendensi sentral yang sering digunakan, yaitu:
  • Mean (Rata-rata hitung/rata-rata aritmetika)
  • Median
  • Mode

-0-

(1) Mean (arithmetic mean)

Rata-rata hitung atau arithmetic mean atau sering disebut dengan istilah mean saja merupakan metode yang paling banyak digunakan untuk menggambarkan ukuran tendensi sentral. Mean dihitung dengan menjumlahkan semua nilai data pengamatan kemudian dibagi dengan banyaknya data. Definisi tersebut dapat di nyatakan dengan persamaan berikut:



Sampel:
\overline{x}=\dfrac{x_1+x_2+x_3+\dots +x_n}{n}\ {\rm atau}\ \overline{x}=\dfrac{\sum^n_{i=1}{x_i}}{n}\ {\rm atau}\ \overline{x}=\dfrac{\Sigma x}{n}
Populasi:
\mu =\dfrac{x_1+x_2+x_3+\dots +x_n}{n}\ {\rm atau}\ \mu =\dfrac{\sum^n_{i=1}{x_i}}{n}\ {\rm atau}\ \mu =\dfrac{\Sigma x}{n}
Keterangan:

∑ = lambang penjumlahan semua gugus data pengamatan
n = banyaknya sampel data
N = banyaknya data populasi
\bar x = nilai rata-rata sampel
μ = nilai rata-rata populasi
Mean dilambangkan dengan \bar x (dibaca “x-bar”) jika kumpulan data ini merupakan contoh (sampel) dari populasi, sedangkan jika semua data berasal dari populasi, mean dilambangkan dengan μ (huruf kecil Yunani mu).
Sampel statistik biasanya dilambangkan dengan huruf Inggris, \bar x, sementara parameter-parameter populasi biasanya dilambangkan dengan huruf Yunani, misalnya μ
a. Rata-rata hitung (Mean) untuk data tunggal
Contoh 1:

Hitunglah nilai rata-rata dari nilai ujian matematika kelas 3 SMU berikut ini:
2; 4; 5; 6; 6; 7; 7; 7; 8; 9
Jawab:

\overline{x}=\dfrac{\Sigma x}{n}=\dfrac{{2\ +4\ +5\ +6\ +6\ +7\ +7\ +7\ +8\ +9}}{10}=\dfrac{{61}}{10}=6.10
Nilai rata-rata dari data yang sudah dikelompokkan bisa dihitung dengan menggunakan formula berikut:
\bar x=\dfrac{f_1x_1+f_2x_2+\dots .+f_nx_n}{f_1+f_2+\dots +f_n}=\dfrac{{\Sigma f}_ix_i}{\Sigma f_i}
Keterangan:

∑ = lambang penjumlahan semua gugus data pengamatan
fi = frekuensi data ke-i
n = banyaknya sampel data
\bar x = nilai rata-rata sampel
Contoh 2:

Berapa rata-rata hitung pada tabel frekuensi berikut:
xifi
705
696
453
801
561
Catatan: Tabel frekuensi pada tabel di atas merupakan tabel frekuensi untuk data tunggal, bukan tabel frekuensi dari data yang sudah dikelompokkan berdasarkan selang/kelas tertentu.
Jawab:

xififixi
705350
696414
453135
80180
56156
Jumlah161035
\overline{x}=\dfrac{{\Sigma f}_ix_i}{\Sigma f_i}
\overline{x}=\dfrac{1035}{{\rm 16}}=64.6
b. Mean dari data distribusi Frekuensi atau dari gabungan:
Distribusi Frekuensi:
Rata-rata hitung dari data yang sudah disusun dalam bentuk tabel distribusi frekuensi dapat ditentukan dengan menggunakan formula yang sama dengan formula untuk menghitung nilai rata-rata dari data yang sudah dikelompokkan, yaitu:
\bar x=\dfrac{{\Sigma f}_ix_i}{\Sigma f_i}
Keterangan:

∑ = lambang penjumlahan semua gugus data pengamatan
fi = frekuensi data ke-i
\bar x = nilai rata-rata sampel
Contoh 3:

Tabel berikut ini adalah nilai ujian statistik 80 mahasiswa yang sudah disusun dalam tabel frekuensi. Berbeda dengan contoh 2, pada contoh ke-3 ini, tabel distribusi frekuensi dibuat dari data yang sudah dikelompokkan berdasarkan selang/kelas tertentu (banyak kelas = 7 dan panjang kelas = 10).
Kelas ke-Nilai Ujianfi
131 – 402
241 – 503
351 – 605
461 – 7013
571 – 8024
681 – 9021
791 – 10012
Jumlah80
Jawab:

Buat daftar tabel berikut, tentukan nilai pewakilnya (xi) dan hitung fixi.
Kelas ke-Nilai Ujianfixifixi
131 – 40235.571.0
241 – 50345.5136.5
351 – 60555.5277.5
461 – 701365.5851.5
571 – 802475.51812.0
681 – 902185.51795.5
791 – 1001295.51146.0
Jumlah806090.0
\overline{x}=\dfrac{{\Sigma f}_ix_i}{\Sigma f_i}
\bar {x}=\dfrac{6090}{{\rm 80}}=76.1
Catatan: Pendekatan perhitungan nilai rata-rata hitung dengan menggunakan distribusi frekuensi kurang akurat dibandingkan dengan cara perhitungan rata-rata hitung dengan menggunakan data aktualnya. Pendekatan ini seharusnya hanya digunakan apabila tidak memungkinkan untuk menghitung nilai rata-rata hitung dari sumber data aslinya.

NB : buat Hesti, agek di ambek yg penting be jgn galonyo. Wassalam.

comment 0 komentar:

Posting Komentar

Delete this element to display blogger navbar

 
Powered by Blogger

Welcome In Kode Blogger

Contoh Sliding Login Dengan JQuery

Disamping ini adalah contoh Sliding Login menggunakan JQuery. Login Form Disamping hanya Contoh dan tidak dapat digunakan layaknya Login Form FB, Karena Blog ini terbuka untuk umum tanpa perlu mendaftar menjadi Member

Tutorial Blog

Untuk membuatnya Silahkan : Klik Disini

Member Login

Lost your password?

Not a member yet? Sign Up!

jQuery(function(){ // Ajax Login jQuery('.widget_wp_sidebarlogin form').submit(function(){ var thisform = this; jQuery(thisform).block({ message: null, overlayCSS: { backgroundColor: '#fff', opacity: 0.6 } }); if ( jQuery('input[name="rememberme"]:checked', thisform ).size() > 0 ) { remember = jQuery('input[name="rememberme"]:checked', thisform ).val(); } else { remember = ''; } var data = { action: 'sidebar_login_process', security: sidebar_login_params.login_nonce, user_login: jQuery('input[name="log"]', thisform).val(), user_password: jQuery('input[name="pwd"]', thisform).val(), remember: remember, redirect_to: jQuery('.redirect_to:eq(0)', thisform).val() }; // Ajax action jQuery.ajax({ url: sidebar_login_params.ajax_url, data: data, type: 'GET', dataType: 'jsonp', success: function( result ) { jQuery('.login_error').remove(); if (result.success==1) { window.location = result.redirect; } else { jQuery(thisform).prepend('

' + result.error + '

'); jQuery(thisform).unblock(); } } }); return false; }); });