STATISTIK PROBABILITAS: November 2018

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

(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:

Populasi:

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:

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

f_i = frekuensi data ke-i

n = banyaknya sampel data

$\bar x$ = nilai rata-rata sampel

Contoh 2:

Berapa rata-rata hitung pada tabel frekuensi berikut:

x_i	f_i
70	5
69	6
45	3
80	1
56	1

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:

x_i	f_i	f_ix_i
70	5	350
69	6	414
45	3	135
80	1	80
56	1	56
Jumlah	16	1035

$\overline{x}=\dfrac{{\Sigma f}_ix_i}{\Sigma f_i}$

$\overline{x}=\dfrac{1035}{{\rm 16}}=64.6$

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

f_i = 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 Ujian	f_i
1	31 – 40	2
2	41 – 50	3
3	51 – 60	5
4	61 – 70	13
5	71 – 80	24
6	81 – 90	21
7	91 – 100	12
	Jumlah	80

Jawab:

Buat daftar tabel berikut, tentukan nilai pewakilnya (x_i) dan hitung f_ix_i.

Kelas ke-	Nilai Ujian	f_i	x_i	f_ix_i
1	31 – 40	2	35.5	71.0
2	41 – 50	3	45.5	136.5
3	51 – 60	5	55.5	277.5
4	61 – 70	13	65.5	851.5
5	71 – 80	24	75.5	1812.0
6	81 – 90	21	85.5	1795.5
7	91 – 100	12	95.5	1146.0
	Jumlah	80		6090.0

$\overline{x}=\dfrac{{\Sigma f}_ix_i}{\Sigma f_i}$

$\bar {x}=\dfrac{6090}{{\rm 80}}=76.1$

Kamis, 22 November 2018