9
Pengukuran Gejala Pusat (Central Tendency) - 1 Modus / Mode (Mo) Teknik penjelasan kelompok atas dasar nilai yang sedang popular (mode) atau sering muncul dalam kelompok tersebut Median (Md) Teknik penjelasan kelompok atas dasar nilai titik tengah dari sekelompok data yang telah disusun urutannya dari yang terkecil sampai yang terbesar

Pengukuran Gejala Pusat

Embed Size (px)

DESCRIPTION

data

Citation preview

Page 1: Pengukuran Gejala Pusat

Pengukuran Gejala Pusat (Central Tendency) - 1

Modus / Mode (Mo)

Teknik penjelasan kelompok atas dasar nilai yang sedang popular (mode) atau sering muncul dalam kelompok tersebut

Median (Md)

Teknik penjelasan kelompok atas dasar nilai titik tengah dari sekelompok data yang telah disusun urutannya dari yang terkecil sampai yang terbesar

Page 2: Pengukuran Gejala Pusat

Pengukuran Gejala Pusat (Central Tendency) - 2

Mean (Me)

Teknik penjelasan kelompok yang didasarkan

atas nilai rata-rata dari kelompok tersebut

Contoh : Hasil observasi terhadap umur pegawai di Instansi X sbb :

20, 45, 60, 56, 45, 20, 19, 57, 45, 45, 54, 35, 45

Tentukan Mo, Md, Me !

Page 3: Pengukuran Gejala Pusat

Modus (Mo) b1Mo = b + p ( ------------ )

b1 + b2Dimana : Mo = Modus b = batas bawah klas interval dgn frek terbanyakp = panjang klas interval dengan frek terbanyakb1 = frek pada klas modus dikurangi frek klas interval terdekat sebelumnyab2 = frek klas modus dikurangi frek klas interval berikutnya

Rumus Central Tendency Data Bergolong (1)

Page 4: Pengukuran Gejala Pusat

Median (Md) ½n - FMd = b + p ( ------------ )

fDimana : Md = Median b = batas bawah klas interval dgn frek terbanyakp = panjang klas interval dengan frek terbanyakn = banyaknya data (jumlah sample)F = Jumlah semua frek sebelum klas medianf = frek klas median (frek terbanyak)

Rumus Central Tendency Data Bergolong (2)

Page 5: Pengukuran Gejala Pusat

Mean (Me)

fi XiMe = ----------

fi

Dimana : Me = Mean fi = jumlah data sampelfi Xi = produk perkalian fi pada tiap interval dengan tanda klas (Xi) (Xi adl rata-rata batas dan bawah setiap interval)

Rumus Central Tendency Data Bergolong (3)

Page 6: Pengukuran Gejala Pusat

Contoh Distribusi Nilai MK. MPST : 27 79 69 45 80 71 56 41 1567 90 63 74 94 66 87 35 8063 47 72 94 13 30 71 46 7862 67 42 ……. Ke n

2. Hitung jumlah klas interval Ada 3 cara : Pengalaman, Grafik dan Rumus SturgesCara Sturges : k = 1 + 3,3 log nDimana : k = jml klas intervaln = jml data observasi log = logaritma

Langkah-Langkah

Menyusun Tabel Distribusi Frekuensi

Page 7: Pengukuran Gejala Pusat

Contoh : k = 1 + 3,3 log 150

= 1 + 3,3 x 2,17 = 8,18

Jumlah Klas Interval 8 atau 9 (misal 9)2. Hitung Rentang Data

Data terbesar – data terkecil Contoh : 94 – 13 = 81

3. Hitung Rentang Data Rentang dibagi jumlah klas interval Contoh : 81 : 9 = 9

4. Susun interval klas 5. Masukkan data untuk mengetahui frek dgn tally

Langkah-Langkah

Menyusun Tabel Distribusi Frekuensi

Page 8: Pengukuran Gejala Pusat

Standard Deviasi Standard Deviasi untuk Data Populasi

(Xi – X)² = ------------

n Standard Deviasi untuk Data Sampel

(Xi – X)²S = ------------

n-1 Standard Deviasi untuk Data Bergolong

fi (Xi – X)²S = ---------------

n-1

Page 9: Pengukuran Gejala Pusat

Central Tendency Data Bergolong (1)Hitung Mo, Md, Me dan SD untuk Data Bergolong : Buat Tabel Penolong :

Klas

ke

Interval f Xi

1

2

3

4

5

6

7

8

21 - 30

31 - 40

41 - 50

51 - 60

61 - 70

71 - 80

81 - 90

91 - 100

2

6

18

30

20

10

8

6

25,5

35,5

45,5

55,5

65,5

75,5

85,5

95,5

fi

100

Lanjutkan :

fiXi

Xi-X

(Xi-X)²

fi (Xi-X)²

Keterangan :

Xi = (21 + 30) / 2 = 25,5

X = 60,72 (dibulatkan 60)