KEMIRINGAN DAN KERUNCINGAN DATA

Kemiringan Distribusi Data

Merupakan derajat atau ukuran dari ketidaksimetrisan (Asimetri) suatu distribusi data.

Kemiringan distribusi data terdapat 3 jenis, yaitu :

1. Simetris : menunjukkan letak nilai rata-rata hitung, median, dan modus berhimpit (berkisar di satu titik)
2. Miring ke kanan : mempunyai nilai modus palingkecil dan rata-rata hitung paling besar
3. Miring ke kiri : mempunyai nilai modus paling besar

            dan rata-rata hitung paling kecil

Grafik Distribusi kemiringan

Rumus untuk menghitung derajat kemiringan distribusi data

1.) Pearson

2. Rumus Momen 

     Data Berkelompok

APR

7

KEMIRINGAN DISTRIBUSI DATA

Pengertian Kemiringan Distribusi Data

  Kemiringan merupakan ukuran yang menyatakan derajat ketidak simetrisan suatu lengkungan halus (kurva) dari suatu distribusi frekuensi

Kemiringan distribusi data ada tiga jenis:

•       1. Simetri
               Simetris adalah sebuah benda atau gambar yang memiliki sisi yang bisa menyatu dengan cocok jika dibelah dua, tidak lebih dan tidak kurang. Sisi obyek bisa dari sebelah kiri dan kanan ataupun antara atas dan bawah serta dari sisi diagonal atau miring.

        2. Miring ke kanan – kemiringan positif

      Miringe ke kanan merupakan nilai modus palingkecil dan rata-rata hitung paling besar

        3. Miring ke kiri – kemiringan negative

      Miring ke kiri merupakan mempunyai nilai modus paling besar dan rata-rata hitung paling kecil

Grafik distributif kemiringan 

Rumus derajat kemiringan Distribusi data

1. Rumus Pearson

2. Rumus Momen 

     Data Berkelompok

3. Rumus Rowly

Keruncingan Distribusi Data

Merupakan derajat atau ukuran tinggi rendahnya puncak suatu distribusi data terhadap distribusi normalnya data. Keruncingan distribusi data ini disebut juga kurtosis. Ada tiga jenis derajat keruncingan, yaitu:

•  Mesokurtis : distribusi data yang puncaknya normal. (Nilai harus = 3) -) Leptokurtis : distribusi data yang puncaknya relatif tinggi. (Nilai harus > 3) -) Platikurtis : distribusi data yang puncaknya terlalu rendah dan terlalu mendatar. (Nilai harus < 3)

Grafik Distribusi keruncingan

Rumus untuk menghitung derajat keruncingan distribusi data

1.) Momen