Tugas Pertemuan 9
Statistika Dasar
1 Praktikum 1
Berikut data kelompok yang di gunakan dalam praktikum 1:
| Interval Kelas | Frekuensi |
|---|---|
| 40 - 49 | 3 |
| 50 - 59 | 6 |
| 60 - 69 | 6 |
| 70 - 79 | 8 |
| 100 - 109 | 1 |
1.1 Mean untuk Data Kelompok
Definisi Mean
Mean adalah rata rata nilai dari data.
Langkah-langkah untuk Menghitung Mean:
Tentukan titik tengah setiap kelas.
- Titik tengah kelas dihitung dengan rumus: \[ \text{Titik Tengah} = \frac{\text{Batas Bawah} + \text{Batas Atas}}{2} \]
Kalikan titik tengah dengan frekuensi untuk setiap kelas.
Jumlahkan hasil perkalian dan bagi dengan jumlah total frekuensi untuk mendapatkan mean.
Data Kelompok:
- 40 - 49: 3
- 50 - 59: 6
- 60 - 69: 6
- 70 - 79: 8
- 100 - 109: 1
1. Tentukan Titik Tengah Kelas:
- Kelas 40 - 49: Titik tengah = (40 + 49) / 2 = 44.5
- Kelas 50 - 59: Titik tengah = (50 + 59) / 2 = 54.5
- Kelas 60 - 69: Titik tengah = (60 + 69) / 2 = 64.5
- Kelas 70 - 79: Titik tengah = (70 + 79) / 2 = 74.5
- Kelas 100 - 109: Titik tengah = (100 + 109) / 2 = 104.5
2. Menghitung Mean: \[ \text{Mean} = \frac{\sum (\text{Titik Tengah} \times \text{Frekuensi})}{\sum \text{Frekuensi}} \]
\[ \text{Mean} = \frac{(44.5 \times 3) + (54.5 \times 6) + (64.5 \times 6) + (74.5 \times 8) + (104.5 \times 1)}{3 + 6 + 6 + 8 + 1} \]
\[ \text{Mean} = \frac{(133.5) + (327) + (387) + (596) + (104.5)}{24} \]
\[ \text{Mean} = \frac{1548}{24} \]
\[ \text{Mean} \approx 64.5 \]
Hasil:
Mean (rata-rata) untuk data kelompok ini adalah 64.5.
1.2 Median untuk Data Kelompok
Penjelasan:
Median adalah nilai tengah dari suatu data.
Rumus Median:
\[ \text{Median} = L + \left(\frac{\frac{n}{2} - F}{f_m}\right) \cdot c \]
Keterangan:
L = Batas bawah kelas median
n = Jumlah total data
F = Frekuensi kumulatif sebelum kelas median
f_m = Frekuensi kelas median
c = Panjang kelas (selisih antara batas atas dan batas bawah kelas)
Hitung perhitungan manual untuk data dengan dan tanpa outlier sesuai dengan rumus.
1. Data Kelompok dengan Outliers:
Data:
40 - 49: 3 data pada nilai 44.5
50 - 59: 6 data pada nilai 54.5
60 - 69: 6 data pada nilai 64.5
70 - 79: 8 data pada nilai 74.5
100 - 109: 1 data pada nilai 104.5 (outlier)
Jumlah data:
\[
n = 3 + 6 + 6 + 8 + 1 = 24
\]
Langkah 1: Hitung \(\frac{n}{2}\):
\[
\frac{n}{2} = \frac{24}{2} = 12
\]
Langkah 2: Tentukan kelas median (kelas yang mengandung
12):
Frekuensi kumulatif: - 40 - 49: 3 - 50 - 59: 3 + 6 = 9 - 60 - 69: 9 + 6
= 15 (kelas ini mengandung 12)
Jadi, kelas median adalah 60 - 69.
Langkah 3: Tentukan parameter:
L (batas bawah kelas median) = 60
F (frekuensi kumulatif sebelum kelas median) = 9
f_m (frekuensi kelas median) = 6
c (panjang kelas) = 69 - 60 = 9
Sekarang kita masukkan nilai-nilai ini ke dalam rumus median:
\[ \text{Median} = 60 + \left(\frac{12 - 9}{6}\right) \cdot 9 \] \[ \text{Median} = 60 + \left(\frac{3}{6}\right) \cdot 9 = 60 + 0.5 \cdot 9 = 60 + 4.5 = 64.5 \]
Jadi, median dengan outliers adalah 64.5.
2. Data Kelompok tanpa Outliers:
Data:
40 - 49: 3 data pada nilai 44.5
50 - 59: 6 data pada nilai 54.5
60 - 69: 6 data pada nilai 64.5
70 - 79: 8 data pada nilai 74.5
Jumlah data:
\[
n = 3 + 6 + 6 + 8 = 23
\]
Langkah 1: Hitung \(\frac{n}{2}\):
\[
\frac{n}{2} = \frac{23}{2} = 11.5
\]
Langkah 2: Tentukan kelas median (kelas yang mengandung
11.5):
Frekuensi kumulatif:
40 - 49: 3
50 - 59: 3 + 6 = 9
60 - 69: 9 + 6 = 15 (kelas ini mengandung 11.5)
Jadi, kelas median adalah 60 - 69.
Langkah 3: Tentukan parameter:
L (batas bawah kelas median) = 60
F (frekuensi kumulatif sebelum kelas median) = 9
f_m (frekuensi kelas median) = 6
c (panjang kelas) = 69 - 60 = 9
Sekarang kita masukkan nilai-nilai ini ke dalam rumus median:
\[ \text{Median} = 60 + \left(\frac{11.5 - 9}{6}\right) \cdot 9 \] \[ \text{Median} = 60 + \left(\frac{2.5}{6}\right) \cdot 9 = 60 + 0.4167 \cdot 9 = 60 + 3.75 = 63.75 \]
Jadi, median tanpa outliers adalah 63.75.
Kesimpulan:
- Median dengan Outliers = 64.5
- Median tanpa Outliers = 63.75
1.3 Modus untuk Data Kelompok
Penjelasan: Modus adalah nilai yang paling sering muncul dalam suatu data.
Rumus modus untuk data kelompok:
\[
\text{Modus} = L + \left(\frac{d_1}{d_1 + d_2}\right) \cdot c
\]
Berikut penjelasan singkat tentang parameter-parameter dalam rumus
modus untuk data kelompok:
\[ \text{Modus} = L + \left(\frac{d_1}{d_1 + d_2}\right) \cdot c \] L: Batas bawah kelas modus (kelas dengan frekuensi tertinggi).
d₁: Selisih antara frekuensi kelas modus dan frekuensi kelas sebelumnya.
d₂: Selisih antara frekuensi kelas modus dan frekuensi kelas setelahnya.
c: Panjang kelas interval (selisih antara batas atas dan batas bawah kelas).
1.3.1 Langkah-langkah perhitungan:
Tentukan kelas modus, yaitu kelas yang memiliki frekuensi tertinggi.
Hitung nilai d₁ (selisih frekuensi kelas modus dan kelas sebelumnya) dan d₂ (selisih frekuensi kelas modus dan kelas setelahnya).
Masukkan nilai-nilai tersebut ke dalam rumus untuk menghitung modus.
Masukkan nilai ke dalam rumus:
\[ \text{Modus} = 70 + \left( \frac{(8 - 6)}{(2 \times 8 - 6 - 1)} \right) \times 10 \]
perhitungan:
\[ \text{Modus} = 70 + \left( \frac{2}{(16 - 6 - 1)} \right) \times 10 \] \[ \text{Modus} = 70 + \left( \frac{2}{9} \right) \times 10 \] \[ \text{Modus} = 70 + 2.22 \] \[ \text{Modus} \approx 72.22 \]
Hasil: Modus untuk data ini adalah sekitar 72.22. Ini berarti bahwa nilai yang paling sering muncul dalam distribusi data ini berada di sekitar kelas 70 - 79, dan modusnya adalah sekitar 72.22.
Jika Anda memiliki data kelompok lain, langkah yang sama dapat diterapkan untuk menghitung modusnya.
2 Praktikum 2
contoh sederhana yang menggunakan pemusatan data dalam studi kasus sebagai berikut:
2.1 Bisnis
Berikut adalah contoh data kelompok yang berhubungan dengan bidang bisnis, misalnya dalam konteks pendapatan perusahaan berdasarkan kategori omzet per bulan.
Data Kelompok:
| Rentang Omzet (Juta IDR) | Frekuensi (Jumlah Perusahaan) |
|---|---|
| 10 - 19 | 4 |
| 20 - 29 | 7 |
| 30 - 39 | 12 |
| 40 - 49 | 5 |
| 50 - 59 | 3 |
| 60 - 69 | 1 |
PENJELASAN:
Rentang Omzet: Kategori omzet bulanan perusahaan dalam satuan juta IDR.
Frekuensi: Jumlah perusahaan yang memiliki omzet dalam rentang tertentu. #### Visualisasi dan penjelasan Boxplot Berikut merupakan perhitungan modus, median, mean, dan histogram untuk data kelompok omzet perusahaan:
- Modus:
Untuk menghitung modus berdasarkan rumus yang sudah disebutkan: \[ \text{Modus} = L + \left(\frac{d_1}{d_1 + d_2}\right) \cdot c \] Keterangan: - L adalah batas bawah kelas modus (30 juta IDR untuk kelas 30-39).
d₁ adalah selisih antara frekuensi kelas modus (12) dan frekuensi kelas sebelumnya (7).
d₂ adalah selisih antara frekuensi kelas modus (12) dan frekuensi kelas setelahnya (5).
c adalah panjang kelas interval, yang dalam hal ini adalah 10 juta IDR.
Perhitungan Modus: \[ L = 30, \quad d_1 = 12 - 7 = 5, \quad d_2 = 12 - 5 = 7, \quad c = 10 \] \[ \text{Modus} = 30 + \left(\frac{5}{5 + 7}\right) \cdot 10 \] \[ \text{Modus} = 30 + \left(\frac{5}{12}\right) \cdot 10 = 30 + 4.17 = 34.17 \, \text{juta IDR} \]
- Median:
Untuk menghitung median, kita perlu mencari kelas median terlebih dahulu, yang merupakan kelas yang berisi nilai kumulatif tengah (\(\frac{n}{2}\)).
Jumlah total frekuensi adalah: \[ n = 4 + 7 + 12 + 5 + 3 + 1 = 32 \] Setengahnya adalah: \[ \frac{n}{2} = \frac{32}{2} = 16 \] Kelas yang berisi nilai ke-16 adalah kelas 30 - 39 juta IDR (karena jumlah kumulatifnya hingga kelas ini adalah 4 + 7 + 12 = 23).
Untuk menghitung median, kita gunakan rumus: \[ \text{Median} = L + \left(\frac{\frac{n}{2} - F}{f_m}\right) \cdot c \] Keterangan:
L adalah batas bawah kelas median (30 juta IDR).
F adalah jumlah frekuensi kumulatif sebelum kelas median (4 + 7 = 11).
fₘ adalah frekuensi kelas median (12).
c adalah panjang kelas interval (10 juta IDR).
Perhitungan Median:
\[ L = 30, \quad F = 11, \quad f_m = 12, \quad c = 10 \] \[ \text{Median} = 30 + \left(\frac{16 - 11}{12}\right) \cdot 10 = 30 + \left(\frac{5}{12}\right) \cdot 10 = 30 + 4.17 = 34.17 \, \text{juta IDR} \]
- Mean:
Untuk menghitung mean (rata-rata), kita hitung menggunakan rumus: \[ \text{Mean} = \frac{\sum (f \cdot x)}{n} \] Keterangan:
f adalah frekuensi kelas.
x adalah titik tengah setiap kelas.
Titik tengah (x) untuk setiap kelas:
Kelas 10 - 19: \(x = \frac{10 + 19}{2} = 14.5\)
Kelas 20 - 29: \(x = \frac{20 + 29}{2} = 24.5\)
Kelas 30 - 39: \(x = \frac{30 + 39}{2} = 34.5\)
Kelas 40 - 49: \(x = \frac{40 + 49}{2} = 44.5\)
Kelas 50 - 59: \(x = \frac{50 + 59}{2} = 54.5\)
Kelas 60 - 69: \(x = \frac{60 + 69}{2} = 64.5\)
Perhitungan mean: \[ \text{Mean} = \frac{(4 \cdot 14.5) + (7 \cdot 24.5) + (12 \cdot 34.5) + (5 \cdot 44.5) + (3 \cdot 54.5) + (1 \cdot 64.5)}{32} \] \[ \text{Mean} = \frac{(58) + (171.5) + (414) + (222.5) + (163.5) + (64.5)}{32} = \frac{1094}{32} = 34.19 \, \text{juta IDR} \]
- Histogram:
Sekarang, kita akan membuat Histogram yang mencakup mean, median, dan modus berdasarkan data yang telah dihitung.
Berikut adalah visualisasi Histogram:
2.2 Kesehatan
Berikut adalah langkah perhitungan mean, median, dan modus, serta visualisasi dalam bentuk density plot untuk data kelompok yang berhubungan dengan bidang kesehatan.
Data Kelompok
| Rentang Usia | Frekuensi (Jumlah Pasien) |
|---|---|
| 0 - 9 | 15 |
| 10 - 19 | 10 |
| 20 - 29 | 25 |
| 30 - 39 | 30 |
| 40 - 49 | 20 |
| 50 - 59 | 12 |
| 60 - 69 | 8 |
| 70 - 79 | 5 |
Perhitungan Mean, Median, dan Modus
1. Mean Menggunakan rumus: \[ \text{Mean} = \frac{\sum (f \cdot x)}{n} \] Titik tengah (x) untuk setiap kelas dihitung sebagai: \[ x = \frac{\text{Batas Bawah + Batas Atas}}{2} \]
| Rentang Usia | Titik Tengah (x) | Frekuensi (f) | \(f \cdot x\) |
|---|---|---|---|
| 0 - 9 | 4.5 | 15 | 67.5 |
| 10 - 19 | 14.5 | 10 | 145 |
| 20 - 29 | 24.5 | 25 | 612.5 |
| 30 - 39 | 34.5 | 30 | 1035 |
| 40 - 49 | 44.5 | 20 | 890 |
| 50 - 59 | 54.5 | 12 | 654 |
| 60 - 69 | 64.5 | 8 | 516 |
| 70 - 79 | 74.5 | 5 | 372.5 |
Total \(\sum f = 125\), Total \(\sum (f \cdot x) = 4292.5\)
\[ \text{Mean} = \frac{4292.5}{125} = 34.34 \]
2. Median Menggunakan rumus: \[
\text{Median} = L + \left( \frac{\frac{n}{2} - F}{f_m} \right) \cdot c
\] - Total pasien (\(n\)) =
125
- \(\frac{n}{2} = 62.5\)
- Kelas median adalah 30 - 39, karena kumulatif hingga
kelas ini mencapai lebih dari 62.5.
- L = 30
- F = 50 (frekuensi kumulatif sebelum kelas
median)
- fₘ = 30 (frekuensi kelas median)
- c = 10
\[ \text{Median} = 30 + \left( \frac{62.5 - 50}{30} \right) \cdot 10 = 30 + \left( \frac{12.5}{30} \right) \cdot 10 = 30 + 4.17 = 34.17 \]
3. Modus Menggunakan rumus: \[
\text{Modus} = L + \left( \frac{d_1}{d_1 + d_2} \right) \cdot c
\] Keterangan:
- L = 30 (batas bawah kelas modus)
- d₁ = frekuensi kelas modus - frekuensi sebelumnya =
\(30 - 25 = 5\)
- d₂ = frekuensi kelas modus - frekuensi setelahnya =
\(30 - 20 = 10\)
- c = 10
\[ \text{Modus} = 30 + \left( \frac{5}{5 + 10} \right) \cdot 10 = 30 + \left( \frac{5}{15} \right) \cdot 10 = 30 + 3.33 = 33.33 \]
Histogram
Berikut adalah visualisasi histogram:
2.3 Pendidikan
Berikut adalah contoh data kelompok yang berhubungan dengan bidang pendidikan. Data ini menggambarkan jumlah siswa berdasarkan nilai ujian akhir dalam suatu kelas:
| Rentang Nilai | Frekuensi (Jumlah Siswa) |
|---|---|
| 0 - 9 | 3 |
| 10 - 19 | 5 |
| 20 - 29 | 10 |
| 30 - 39 | 15 |
| 40 - 49 | 20 |
| 50 - 59 | 25 |
| 60 - 69 | 30 |
| 70 - 79 | 25 |
| 80 - 89 | 15 |
| 90 - 100 | 7 |
Berikut perhitungan mean, median, dan modus, serta pembuatan Histogram berdasarkan data diatas:
Perhitungan
- Titik Tengah Kelas
Setiap rentang nilai dikonversi menjadi titik tengah: \[ \text{Titik Tengah} = \frac{\text{Batas Bawah} + \text{Batas Atas}}{2} \] Hasilnya:
| Rentang Nilai | Frekuensi (f) | Titik Tengah (x) | f * x |
|---|---|---|---|
| 0 - 9 | 3 | 4.5 | 13.5 |
| 10 - 19 | 5 | 14.5 | 72.5 |
| 20 - 29 | 10 | 24.5 | 245 |
| 30 - 39 | 15 | 34.5 | 517.5 |
| 40 - 49 | 20 | 44.5 | 890 |
| 50 - 59 | 25 | 54.5 | 1362.5 |
| 60 - 69 | 30 | 64.5 | 1935 |
| 70 - 79 | 25 | 74.5 | 1862.5 |
| 80 - 89 | 15 | 84.5 | 1267.5 |
| 90 - 100 | 7 | 95 | 665 |
- Mean (Rata-rata)
\[ \text{Mean} = \frac{\sum (f \cdot x)}{\sum f} \] \[ \text{Mean} = \frac{8931}{155} \approx 57.62 \]
- Median
Median dihitung dari kelas yang mengandung nilai kumulatif tengah (\(\frac{n}{2}\)): \[ \frac{155}{2} = 77.5 \] Nilai ini berada dalam kelas 60 - 69 (karena kumulatif hingga kelas ini adalah 78).
Rumus median: \[ \text{Median} = L + \left(\frac{\frac{n}{2} - F}{f_m}\right) \cdot c \] Keterangan:
- \(L = 60\), batas bawah kelas median.
- \(F = 53\), kumulatif sebelum kelas median.
- \(f_m = 30\), frekuensi kelas median.
- \(c = 10\), panjang interval kelas.
\[ \text{Median} = 60 + \left(\frac{77.5 - 53}{30}\right) \cdot 10 = 60 + \left(\frac{24.5}{30}\right) \cdot 10 \approx 60 + 8.17 = 68.17 \]
- Modus
Kelas modus adalah kelas dengan frekuensi tertinggi, yaitu 60 - 69.
Rumus modus: \[ \text{Modus} = L + \left(\frac{d_1}{d_1 + d_2}\right) \cdot c \] Keterangan:
- \(L = 60\), batas bawah kelas modus.
- \(d_1 = 30 - 25 = 5\).
- \(d_2 = 30 - 25 = 5\).
- \(c = 10\).
\[ \text{Modus} = 60 + \left(\frac{5}{5 + 5}\right) \cdot 10 = 60 + 5 = 65 \]
Histogram
Berikut adalah kode untuk membuat density plot beserta anotasi mean, median, dan modus:
---
title: "Tugas Pertemuan 9"
subtitle: "Statistika Dasar"
author: 
  - "Chello Frhino Mike M (52240031)"
date:  "`r format(Sys.Date(), '%B %d, %Y')`"
output:
  rmdformats::readthedown:   # https://github.com/juba/rmdformats
    self_contained: true
    thumbnails: true
    lightbox: true
    gallery: true
    number_sections: true
    lib_dir: libs
    df_print: "paged"
    code_folding: "show"
    code_download: yes
---

<style>
  body {
    text-align: justify;
  }
</style>

<img id="foto-author" src="C:/Users/USER/Documents/RBoxplot/img/WhatsApp Image 2024-11-24 at 3.29.41 PM.jpeg" alt="foto" style="width:300px; display: block; margin: auto;">

# Praktikum 1
Berikut data kelompok yang di gunakan dalam praktikum 1:

| Interval Kelas | Frekuensi |
|----------------|-----------|
| 40 - 49        | 3         |
| 50 - 59        | 6         |
| 60 - 69        | 6         |
| 70 - 79        | 8         |
| 100 - 109      | 1         |


## Mean untuk Data Kelompok

**Definisi Mean**

Mean adalah rata rata nilai dari data.

**Langkah-langkah untuk Menghitung Mean:**

1. **Tentukan titik tengah setiap kelas**.

   - Titik tengah kelas dihitung dengan rumus:
   \[
   \text{Titik Tengah} = \frac{\text{Batas Bawah} + \text{Batas Atas}}{2}
   \]

**Kalikan titik tengah dengan frekuensi** untuk setiap kelas.

**Jumlahkan hasil perkalian** dan bagi dengan jumlah total frekuensi untuk mendapatkan **mean**.

**Data Kelompok:**

- **40 - 49**: 3
- **50 - 59**: 6
- **60 - 69**: 6
- **70 - 79**: 8
- **100 - 109**: 1

**1. Tentukan Titik Tengah Kelas:**

- Kelas 40 - 49: Titik tengah = (40 + 49) / 2 = 44.5
- Kelas 50 - 59: Titik tengah = (50 + 59) / 2 = 54.5
- Kelas 60 - 69: Titik tengah = (60 + 69) / 2 = 64.5
- Kelas 70 - 79: Titik tengah = (70 + 79) / 2 = 74.5
- Kelas 100 - 109: Titik tengah = (100 + 109) / 2 = 104.5

**2. Menghitung Mean:**
\[
\text{Mean} = \frac{\sum (\text{Titik Tengah} \times \text{Frekuensi})}{\sum \text{Frekuensi}}
\]

\[
\text{Mean} = \frac{(44.5 \times 3) + (54.5 \times 6) + (64.5 \times 6) + (74.5 \times 8) + (104.5 \times 1)}{3 + 6 + 6 + 8 + 1}
\]

\[
\text{Mean} = \frac{(133.5) + (327) + (387) + (596) + (104.5)}{24}
\]

\[
\text{Mean} = \frac{1548}{24}
\]

\[
\text{Mean} \approx 64.5
\]

**Hasil**:

**Mean** (rata-rata) untuk data kelompok ini adalah **64.5**.

---

```{r,echo=FALSE,warning=FALSE,message=FALSE}

# Memuat library
library(plotly)

# Data kelompok dengan dan tanpa outliers
data_dengan_outliers <- c(rep(44.5, 3), rep(54.5, 6), rep(64.5, 6), rep(74.5, 8), rep(104.5, 1))  # Dengan outliers (nilai 100-109)
data_tanpa_outliers <- c(rep(44.5, 3), rep(54.5, 6), rep(64.5, 6), rep(74.5, 8))  # Tanpa outliers

# Menghitung rata-rata untuk kedua dataset
mean_dengan_outliers <- mean(data_dengan_outliers)
mean_tanpa_outliers <- mean(data_tanpa_outliers)

# Menggabungkan data ke dalam satu data frame untuk visualisasi
data <- data.frame(
  Nilai = c(data_dengan_outliers, data_tanpa_outliers),
  Kelompok = rep(c("Dengan Outliers", "Tanpa Outliers"), 
                 times = c(length(data_dengan_outliers), length(data_tanpa_outliers)))
)

# Membuat boxplot menggunakan Plotly dengan outliers ditampilkan
plot <- plot_ly(
  data, 
  y = ~Nilai, 
  color = ~Kelompok, 
  type = "box", 
  boxpoints = "suspectedoutliers",  # Menampilkan titik yang dicurigai sebagai outliers
  jitter = 0.5  # Menambah penyebaran untuk melihat nilai dengan lebih jelas
) %>%
  layout(
    title = "Boxplot dengan dan tanpa Outliers",
    yaxis = list(
      title = "Nilai", 
      range = c(40, 110)  # Menetapkan rentang manual sumbu Y
    ),
    xaxis = list(title = "Kelompok"),
    annotations = list(
      list(
        x = "Dengan Outliers",
        y = mean_dengan_outliers,
        text = paste("Mean:", round(mean_dengan_outliers, 2)),
        showarrow = TRUE,
        arrowhead = 2
      ),
      list(
        x = "Tanpa Outliers",
        y = mean_tanpa_outliers,
        text = paste("Mean:", round(mean_tanpa_outliers, 2)),
        showarrow = TRUE,
        arrowhead = 2
      )
    )
  )

# Menampilkan plot
plot

```

## Median untuk Data Kelompok

**Penjelasan:**

Median adalah nilai tengah dari suatu data. 

**Rumus Median:**

\[
\text{Median} = L + \left(\frac{\frac{n}{2} - F}{f_m}\right) \cdot c
\]

Keterangan:

- **L** = Batas bawah kelas median

- **n** = Jumlah total data

- **F** = Frekuensi kumulatif sebelum kelas median

- **f_m** = Frekuensi kelas median

- **c** = Panjang kelas (selisih antara batas atas dan batas bawah kelas)

Hitung perhitungan manual untuk data dengan dan tanpa outlier sesuai dengan rumus.

**1. Data Kelompok dengan Outliers:**

**Data:**

- **40 - 49**: 3 data pada nilai 44.5

- **50 - 59**: 6 data pada nilai 54.5

- **60 - 69**: 6 data pada nilai 64.5

- **70 - 79**: 8 data pada nilai 74.5

- **100 - 109**: 1 data pada nilai 104.5 (outlier)

Jumlah data:  
\[
n = 3 + 6 + 6 + 8 + 1 = 24
\]

**Langkah 1: Hitung \(\frac{n}{2}\):**  
\[
\frac{n}{2} = \frac{24}{2} = 12
\]

**Langkah 2: Tentukan kelas median (kelas yang mengandung 12):**  
Frekuensi kumulatif:
- 40 - 49: 3
- 50 - 59: 3 + 6 = 9
- 60 - 69: 9 + 6 = 15 (kelas ini mengandung 12)

Jadi, **kelas median** adalah **60 - 69**.

**Langkah 3: Tentukan parameter:**

- **L (batas bawah kelas median)** = 60

- **F (frekuensi kumulatif sebelum kelas median)** = 9

- **f_m (frekuensi kelas median)** = 6

- **c (panjang kelas)** = 69 - 60 = 9

Sekarang kita masukkan nilai-nilai ini ke dalam rumus median:

\[
\text{Median} = 60 + \left(\frac{12 - 9}{6}\right) \cdot 9
\]
\[
\text{Median} = 60 + \left(\frac{3}{6}\right) \cdot 9 = 60 + 0.5 \cdot 9 = 60 + 4.5 = 64.5
\]

Jadi, **median dengan outliers** adalah **64.5**.

---

**2. Data Kelompok tanpa Outliers:**

**Data:**

- **40 - 49**: 3 data pada nilai 44.5

- **50 - 59**: 6 data pada nilai 54.5

- **60 - 69**: 6 data pada nilai 64.5

- **70 - 79**: 8 data pada nilai 74.5

Jumlah data:  
\[
n = 3 + 6 + 6 + 8 = 23
\]

**Langkah 1: Hitung \(\frac{n}{2}\):**  
\[
\frac{n}{2} = \frac{23}{2} = 11.5
\]

**Langkah 2: Tentukan kelas median (kelas yang mengandung 11.5):**  
Frekuensi kumulatif:

- 40 - 49: 3

- 50 - 59: 3 + 6 = 9

- 60 - 69: 9 + 6 = 15 (kelas ini mengandung 11.5)

Jadi, **kelas median** adalah **60 - 69**.

**Langkah 3: Tentukan parameter:**

- **L (batas bawah kelas median)** = 60

- **F (frekuensi kumulatif sebelum kelas median)** = 9

- **f_m (frekuensi kelas median)** = 6

- **c (panjang kelas)** = 69 - 60 = 9

Sekarang kita masukkan nilai-nilai ini ke dalam rumus median:

\[
\text{Median} = 60 + \left(\frac{11.5 - 9}{6}\right) \cdot 9
\]
\[
\text{Median} = 60 + \left(\frac{2.5}{6}\right) \cdot 9 = 60 + 0.4167 \cdot 9 = 60 + 3.75 = 63.75
\]

Jadi, **median tanpa outliers** adalah **63.75**.

---

**Kesimpulan:**

- **Median dengan Outliers** = 64.5
- **Median tanpa Outliers** = 63.75

```{r,echo=FALSE,message=FALSE,warning=FALSE}

# Memuat library
library(plotly)

# Data kelompok dengan dan tanpa outliers
data_dengan_outliers <- c(rep(44.5, 3), rep(54.5, 6), rep(64.5, 6), rep(74.5, 8), rep(104.5, 1))  # Dengan outliers (nilai 100-109)
data_tanpa_outliers <- c(rep(44.5, 3), rep(54.5, 6), rep(64.5, 6), rep(74.5, 8))  # Tanpa outliers

# Menghitung nilai median untuk kedua dataset (berdasarkan perhitungan manual)
median_dengan_outliers <- 64.5
median_tanpa_outliers <- 63.75

# Menggabungkan data ke dalam satu data frame untuk visualisasi
data <- data.frame(
  Nilai = c(data_dengan_outliers, data_tanpa_outliers),
  Kelompok = rep(c("Dengan Outliers", "Tanpa Outliers"), 
                 times = c(length(data_dengan_outliers), length(data_tanpa_outliers)))
)

# Membuat boxplot menggunakan Plotly
plot <- plot_ly(
  data, 
  y = ~Nilai, 
  color = ~Kelompok, 
  type = "box", 
  boxpoints = "suspectedoutliers",
  jitter = 0.5,
  boxmean = FALSE,
  boxline = list(width = 1),
  line = list(width = 1)
) %>% 
  layout(
    title = "Boxplot dengan dan tanpa Outliers (Median)",
    yaxis = list(title = "Nilai", range = c(40, 110)),
    xaxis = list(title = "Kelompok"),
    annotations = list(
      list(
        x = "Dengan Outliers",
        y = median_dengan_outliers,
        text = paste("Median:", round(median_dengan_outliers, 2)),
        showarrow = TRUE,
        arrowhead = 2,
        ax = 0, ay = -30
      ),
      list(
        x = "Tanpa Outliers",
        y = median_tanpa_outliers,
        text = paste("Median:", round(median_tanpa_outliers, 2)),
        showarrow = TRUE,
        arrowhead = 2,
        ax = 0, ay = -30
      )
    )
  )

# Menampilkan plot
plot


```

## Modus untuk Data Kelompok

**Penjelasan:**
Modus adalah nilai yang paling sering muncul dalam suatu data.

Rumus modus untuk data kelompok:  
\[
\text{Modus} = L + \left(\frac{d_1}{d_1 + d_2}\right) \cdot c
\]  
Berikut penjelasan singkat tentang parameter-parameter dalam rumus **modus untuk data kelompok**:

\[
\text{Modus} = L + \left(\frac{d_1}{d_1 + d_2}\right) \cdot c
\]
**L**: **Batas bawah** kelas modus (kelas dengan frekuensi tertinggi).

**d₁**: Selisih antara frekuensi kelas modus dan frekuensi kelas sebelumnya.

**d₂**: Selisih antara frekuensi kelas modus dan frekuensi kelas setelahnya.

**c**: **Panjang kelas interval** (selisih antara batas atas dan batas bawah kelas).

### Langkah-langkah perhitungan:
1. Tentukan kelas modus, yaitu kelas yang memiliki frekuensi tertinggi.

2. Hitung nilai **d₁** (selisih frekuensi kelas modus dan kelas sebelumnya) dan **d₂** (selisih frekuensi kelas modus dan kelas setelahnya).

3. Masukkan nilai-nilai tersebut ke dalam rumus untuk menghitung **modus**.

**Masukkan nilai ke dalam rumus**:

\[
\text{Modus} = 70 + \left( \frac{(8 - 6)}{(2 \times 8 - 6 - 1)} \right) \times 10
\]

**perhitungan**:

\[
\text{Modus} = 70 + \left( \frac{2}{(16 - 6 - 1)} \right) \times 10
\]
\[
\text{Modus} = 70 + \left( \frac{2}{9} \right) \times 10
\]
\[
\text{Modus} = 70 + 2.22
\]
\[
\text{Modus} \approx 72.22
\]

**Hasil**:
Modus untuk data ini adalah sekitar **72.22**. Ini berarti bahwa nilai yang paling sering muncul dalam distribusi data ini berada di sekitar **kelas 70 - 79**, dan modusnya adalah sekitar **72.22**.

Jika Anda memiliki data kelompok lain, langkah yang sama dapat diterapkan untuk menghitung modusnya.

---
```{r,echo=FALSE,message=FALSE,warning=FALSE}

# Memuat library
library(plotly)

# Data kelompok dengan dan tanpa outliers
data_dengan_outliers <- c(rep(44.5, 3), rep(54.5, 6), rep(64.5, 6), rep(74.5, 8), rep(104.5, 1))  # Dengan outliers (nilai 100-109)
data_tanpa_outliers <- c(rep(44.5, 3), rep(54.5, 6), rep(64.5, 6), rep(74.5, 8))  # Tanpa outliers

# Menghitung modus untuk kedua dataset secara manual
modus_dengan_outliers <- 72.22  # Dari perhitungan manual
modus_tanpa_outliers <- 72.22  # Sama karena kelas dengan frekuensi tertinggi tetap sama

# Menggabungkan data ke dalam satu data frame untuk visualisasi
data <- data.frame(
  Nilai = c(data_dengan_outliers, data_tanpa_outliers),
  Kelompok = rep(c("Dengan Outliers", "Tanpa Outliers"), 
                 times = c(length(data_dengan_outliers), length(data_tanpa_outliers)))
)

# Membuat boxplot menggunakan Plotly dan menambahkan anotasi modus
plot <- plot_ly(
  data, 
  y = ~Nilai, 
  color = ~Kelompok, 
  type = "box", 
  boxpoints = "none",
  jitter = 0.5,
  boxmean = FALSE,
  boxline = list(width = 0)
) %>%
  layout(
    title = "Boxplot dengan dan tanpa Outliers (Modus)",
    yaxis = list(title = "Nilai", range = c(40, 110)),
    xaxis = list(title = "Kelompok"),
    annotations = list(
      list(
        x = "Dengan Outliers",
        y = modus_dengan_outliers,
        text = paste("Modus:", round(modus_dengan_outliers, 2)),
        showarrow = TRUE,
        arrowhead = 2,
        ax = 0, ay = -40
      ),
      list(
        x = "Tanpa Outliers",
        y = modus_tanpa_outliers,
        text = paste("Modus:", round(modus_tanpa_outliers, 2)),
        showarrow = TRUE,
        arrowhead = 2,
        ax = 0, ay = -40
      )
    )
  )

# Menampilkan plot
plot


```


# Praktikum 2
contoh sederhana yang menggunakan pemusatan data dalam studi kasus sebagai berikut:

## Bisnis
Berikut adalah contoh **data kelompok** yang berhubungan dengan bidang bisnis, misalnya dalam konteks **pendapatan perusahaan** berdasarkan kategori omzet per bulan.

**Data Kelompok:**

| Rentang Omzet (Juta IDR) | Frekuensi (Jumlah Perusahaan) |
|--------------------------|------------------------------|
| 10 - 19                  | 4                            |
| 20 - 29                  | 7                            |
| 30 - 39                  | 12                           |
| 40 - 49                  | 5                            |
| 50 - 59                  | 3                            |
| 60 - 69                  | 1                            |

**PENJELASAN**:

- **Rentang Omzet**: Kategori omzet bulanan perusahaan dalam satuan juta IDR.

- **Frekuensi**: Jumlah perusahaan yang memiliki omzet dalam rentang tertentu.
#### Visualisasi dan penjelasan Boxplot
Berikut merupakan **perhitungan modus**, **median**, **mean**, dan **histogram** untuk data kelompok omzet perusahaan:

1. **Modus**:

Untuk menghitung **modus** berdasarkan rumus yang sudah disebutkan:
\[
\text{Modus} = L + \left(\frac{d_1}{d_1 + d_2}\right) \cdot c
\]
Keterangan:
- **L** adalah batas bawah kelas modus (30 juta IDR untuk kelas 30-39).

- **d₁** adalah selisih antara frekuensi kelas modus (12) dan frekuensi kelas sebelumnya (7).

- **d₂** adalah selisih antara frekuensi kelas modus (12) dan frekuensi kelas setelahnya (5).

- **c** adalah panjang kelas interval, yang dalam hal ini adalah 10 juta IDR.

**Perhitungan Modus**:
\[
L = 30, \quad d_1 = 12 - 7 = 5, \quad d_2 = 12 - 5 = 7, \quad c = 10
\]
\[
\text{Modus} = 30 + \left(\frac{5}{5 + 7}\right) \cdot 10
\]
\[
\text{Modus} = 30 + \left(\frac{5}{12}\right) \cdot 10 = 30 + 4.17 = 34.17 \, \text{juta IDR}
\]

2. **Median**:

Untuk menghitung **median**, kita perlu mencari kelas median terlebih dahulu, yang merupakan kelas yang berisi nilai kumulatif tengah (\( \frac{n}{2} \)).

Jumlah total frekuensi adalah:
\[
n = 4 + 7 + 12 + 5 + 3 + 1 = 32
\]
Setengahnya adalah:
\[
\frac{n}{2} = \frac{32}{2} = 16
\]
Kelas yang berisi nilai ke-16 adalah kelas **30 - 39 juta IDR** (karena jumlah kumulatifnya hingga kelas ini adalah 4 + 7 + 12 = 23).

Untuk menghitung median, kita gunakan rumus:
\[
\text{Median} = L + \left(\frac{\frac{n}{2} - F}{f_m}\right) \cdot c
\]
Keterangan:

- **L** adalah batas bawah kelas median (30 juta IDR).

- **F** adalah jumlah frekuensi kumulatif sebelum kelas median (4 + 7 = 11).

- **fₘ** adalah frekuensi kelas median (12).

- **c** adalah panjang kelas interval (10 juta IDR).

Perhitungan Median:

\[
L = 30, \quad F = 11, \quad f_m = 12, \quad c = 10
\]
\[
\text{Median} = 30 + \left(\frac{16 - 11}{12}\right) \cdot 10 = 30 + \left(\frac{5}{12}\right) \cdot 10 = 30 + 4.17 = 34.17 \, \text{juta IDR}
\]

3. **Mean**:

Untuk menghitung **mean** (rata-rata), kita hitung menggunakan rumus:
\[
\text{Mean} = \frac{\sum (f \cdot x)}{n}
\]
Keterangan:

- **f** adalah frekuensi kelas.

- **x** adalah titik tengah setiap kelas.

Titik tengah (x) untuk setiap kelas:

- Kelas 10 - 19: \( x = \frac{10 + 19}{2} = 14.5 \)

- Kelas 20 - 29: \( x = \frac{20 + 29}{2} = 24.5 \)

- Kelas 30 - 39: \( x = \frac{30 + 39}{2} = 34.5 \)

- Kelas 40 - 49: \( x = \frac{40 + 49}{2} = 44.5 \)

- Kelas 50 - 59: \( x = \frac{50 + 59}{2} = 54.5 \)

- Kelas 60 - 69: \( x = \frac{60 + 69}{2} = 64.5 \)

Perhitungan **mean**:
\[
\text{Mean} = \frac{(4 \cdot 14.5) + (7 \cdot 24.5) + (12 \cdot 34.5) + (5 \cdot 44.5) + (3 \cdot 54.5) + (1 \cdot 64.5)}{32}
\]
\[
\text{Mean} = \frac{(58) + (171.5) + (414) + (222.5) + (163.5) + (64.5)}{32} = \frac{1094}{32} = 34.19 \, \text{juta IDR}
\]

4. **Histogram**:

Sekarang, kita akan membuat **Histogram** yang mencakup **mean**, **median**, dan **modus** berdasarkan data yang telah dihitung.

Berikut adalah visualisasi **Histogram**:

```{r,echo=FALSE,message=FALSE,warning=FALSE}

# Memuat library
library(plotly)

# Data kelompok
data_kelompok <- c(rep(14.5, 4), rep(24.5, 7), rep(34.5, 12), rep(44.5, 5), rep(54.5, 3), rep(64.5, 1))

# Hasil perhitungan
mean_data <- 34.19  # Berdasarkan perhitungan
median_data <- 34.17  # Berdasarkan perhitungan
modus_data <- 34.17   # Berdasarkan perhitungan

# Membuat density plot
density_data <- density(data_kelompok)

# Membuat plot menggunakan Plotly
plot <- plot_ly() %>%
  # Menambahkan density plot
  add_trace(
    x = density_data$x,
    y = density_data$y,
    type = 'scatter',
    mode = 'lines',
    name = "Density Plot",
    line = list(color = 'rgba(38, 166, 91, 0.8)', width = 2)
  ) %>%
  # Menambahkan garis untuk mean
  add_trace(
    x = c(mean_data, mean_data),
    y = c(0, max(density_data$y)),
    type = "scatter",
    mode = "lines",
    name = "Mean",
    line = list(color = 'rgba(222, 45, 38, 0.6)', dash = 'dash')
  ) %>%
  # Menambahkan garis untuk median
  add_trace(
    x = c(median_data, median_data),
    y = c(0, max(density_data$y)),
    type = "scatter",
    mode = "lines",
    name = "Median",
    line = list(color = 'rgba(38, 166, 91, 0.6)', dash = 'dot')
  ) %>%
  # Menambahkan garis untuk modus
  add_trace(
    x = c(modus_data, modus_data),
    y = c(0, max(density_data$y)),
    type = "scatter",
    mode = "lines",
    name = "Modus",
    line = list(color = 'rgba(255, 165, 0, 0.8)', dash = 'longdash')
  ) %>%
  layout(
    title = "Density Plot dengan Mean, Median, dan Modus",
    xaxis = list(title = "Omzet (Juta IDR)"),
    yaxis = list(title = "Kepadatan"),
    annotations = list(
      # Anotasi untuk mean
      list(
        x = mean_data,
        y = max(density_data$y) * 0.9,
        text = paste("Mean:", round(mean_data, 2)),
        showarrow = TRUE,
        arrowhead = 2,
        ax = 0,
        ay = -30,
        font = list(color = 'rgba(222, 45, 38, 0.8)', size = 12)
      ),
      # Anotasi untuk median
      list(
        x = median_data,
        y = max(density_data$y) * 0.8,
        text = paste("Median:", round(median_data, 2)),
        showarrow = TRUE,
        arrowhead = 2,
        ax = 0,
        ay = -45,
        font = list(color = 'rgba(38, 166, 91, 0.6)', size = 12)
      ),
      # Anotasi untuk modus
      list(
        x = modus_data,
        y = max(density_data$y) * 0.7,
        text = paste("Modus:", round(modus_data, 2)),
        showarrow = TRUE,
        arrowhead = 2,
        ax = 0,
        ay = -60,
        font = list(color = 'rgba(255, 165, 0, 0.8)', size = 12)
      )
    )
  )

# Menampilkan plot
plot


```

## Kesehatan

Berikut adalah langkah perhitungan **mean**, **median**, dan **modus**, serta visualisasi dalam bentuk density plot untuk data kelompok yang berhubungan dengan bidang kesehatan.

---

**Data Kelompok**

| Rentang Usia | Frekuensi (Jumlah Pasien) |
|--------------|---------------------------|
| 0 - 9        | 15                        |
| 10 - 19      | 10                        |
| 20 - 29      | 25                        |
| 30 - 39      | 30                        |
| 40 - 49      | 20                        |
| 50 - 59      | 12                        |
| 60 - 69      | 8                         |
| 70 - 79      | 5                         |

---

**Perhitungan Mean, Median, dan Modus**

**1. Mean**
Menggunakan rumus:
\[
\text{Mean} = \frac{\sum (f \cdot x)}{n}
\]
Titik tengah (x) untuk setiap kelas dihitung sebagai:
\[
x = \frac{\text{Batas Bawah + Batas Atas}}{2}
\]

| Rentang Usia | Titik Tengah (x) | Frekuensi (f) | \( f \cdot x \) |
|--------------|------------------|---------------|-----------------|
| 0 - 9        | 4.5              | 15            | 67.5            |
| 10 - 19      | 14.5             | 10            | 145             |
| 20 - 29      | 24.5             | 25            | 612.5           |
| 30 - 39      | 34.5             | 30            | 1035            |
| 40 - 49      | 44.5             | 20            | 890             |
| 50 - 59      | 54.5             | 12            | 654             |
| 60 - 69      | 64.5             | 8             | 516             |
| 70 - 79      | 74.5             | 5             | 372.5           |

Total \( \sum f = 125 \), Total \( \sum (f \cdot x) = 4292.5 \)

\[
\text{Mean} = \frac{4292.5}{125} = 34.34
\]

---

**2. Median**
Menggunakan rumus:
\[
\text{Median} = L + \left( \frac{\frac{n}{2} - F}{f_m} \right) \cdot c
\]
- Total pasien (\( n \)) = 125  
- \( \frac{n}{2} = 62.5 \)  
- Kelas median adalah **30 - 39**, karena kumulatif hingga kelas ini mencapai lebih dari 62.5.  
  - **L** = 30  
  - **F** = 50 (frekuensi kumulatif sebelum kelas median)  
  - **fₘ** = 30 (frekuensi kelas median)  
  - **c** = 10  

\[
\text{Median} = 30 + \left( \frac{62.5 - 50}{30} \right) \cdot 10 = 30 + \left( \frac{12.5}{30} \right) \cdot 10 = 30 + 4.17 = 34.17
\]

---

**3. Modus**
Menggunakan rumus:
\[
\text{Modus} = L + \left( \frac{d_1}{d_1 + d_2} \right) \cdot c
\]
Keterangan:  
- **L** = 30 (batas bawah kelas modus)  
- **d₁** = frekuensi kelas modus - frekuensi sebelumnya = \( 30 - 25 = 5 \)  
- **d₂** = frekuensi kelas modus - frekuensi setelahnya = \( 30 - 20 = 10 \)  
- **c** = 10  

\[
\text{Modus} = 30 + \left( \frac{5}{5 + 10} \right) \cdot 10 = 30 + \left( \frac{5}{15} \right) \cdot 10 = 30 + 3.33 = 33.33
\]

---

**Histogram**

Berikut adalah visualisasi histogram:

```{r,echo=FALSE,warning=FALSE,message=FALSE}


# Data kelompok
data_kelompok <- c(rep(4.5, 15), rep(14.5, 10), rep(24.5, 25), rep(34.5, 30),
                   rep(44.5, 20), rep(54.5, 12), rep(64.5, 8), rep(74.5, 5))

# Menghitung mean, median, dan modus
mean_data <- 34.34
median_data <- 34.17
modus_data <- 33.33

# Membuat density plot
density_plot <- density(data_kelompok)

plot <- plot_ly() %>%
  add_trace(
    x = ~density_plot$x,
    y = ~density_plot$y,
    type = 'scatter',
    mode = 'lines',
    name = "Density",
    line = list(color = 'blue', width = 2)
  ) %>%
  add_trace(
    x = c(mean_data, mean_data),
    y = c(0, max(density_plot$y)),
    type = "scatter",
    mode = "lines",
    name = "Mean",
    line = list(color = 'red', dash = 'dash')
  ) %>%
  add_trace(
    x = c(median_data, median_data),
    y = c(0, max(density_plot$y)),
    type = "scatter",
    mode = "lines",
    name = "Median",
    line = list(color = 'green', dash = 'dash')
  ) %>%
  add_trace(
    x = c(modus_data, modus_data),
    y = c(0, max(density_plot$y)),
    type = "scatter",
    mode = "lines",
    name = "Modus",
    line = list(color = 'purple', dash = 'dash')
  ) %>%
  layout(
    title = "Density Plot untuk Data Kelompok Kesehatan",
    xaxis = list(title = "Titik Tengah (x)"),
    yaxis = list(title = "Kepadatan"),
    annotations = list(
      list(
        x = mean_data,
        y = max(density_plot$y) * 0.8,
        text = paste("Mean:", round(mean_data, 2)),
        showarrow = TRUE,
        arrowhead = 2,
        ax = 0,
        ay = -50
      ),
      list(
        x = median_data,
        y = max(density_plot$y) * 0.7,
        text = paste("Median:", round(median_data, 2)),
        showarrow = TRUE,
        arrowhead = 2,
        ax = 0,
        ay = -50
      ),
      list(
        x = modus_data,
        y = max(density_plot$y) * 0.6,
        text = paste("Modus:", round(modus_data, 2)),
        showarrow = TRUE,
        arrowhead = 2,
        ax = 0,
        ay = -50
      )
    )
  )

# Menampilkan plot
plot
```

## Pendidikan

Berikut adalah contoh data kelompok yang berhubungan dengan bidang pendidikan. Data ini menggambarkan jumlah siswa berdasarkan nilai ujian akhir dalam suatu kelas:

| **Rentang Nilai** | **Frekuensi (Jumlah Siswa)** |
|--------------------|-----------------------------|
| 0 - 9             | 3                           |
| 10 - 19           | 5                           |
| 20 - 29           | 10                          |
| 30 - 39           | 15                          |
| 40 - 49           | 20                          |
| 50 - 59           | 25                          |
| 60 - 69           | 30                          |
| 70 - 79           | 25                          |
| 80 - 89           | 15                          |
| 90 - 100          | 7                           |

---

Berikut perhitungan **mean**, **median**, dan **modus**, serta pembuatan **Histogram** berdasarkan data diatas:

---

**Perhitungan**

1. **Titik Tengah Kelas**  
Setiap rentang nilai dikonversi menjadi titik tengah:
\[
\text{Titik Tengah} = \frac{\text{Batas Bawah} + \text{Batas Atas}}{2}
\]
Hasilnya:

| **Rentang Nilai** | **Frekuensi (f)** | **Titik Tengah (x)** | **f * x** |
|--------------------|-------------------|-----------------------|-----------|
| 0 - 9             | 3                 | 4.5                  | 13.5      |
| 10 - 19           | 5                 | 14.5                 | 72.5      |
| 20 - 29           | 10                | 24.5                 | 245       |
| 30 - 39           | 15                | 34.5                 | 517.5     |
| 40 - 49           | 20                | 44.5                 | 890       |
| 50 - 59           | 25                | 54.5                 | 1362.5    |
| 60 - 69           | 30                | 64.5                 | 1935      |
| 70 - 79           | 25                | 74.5                 | 1862.5    |
| 80 - 89           | 15                | 84.5                 | 1267.5    |
| 90 - 100          | 7                 | 95                   | 665       |

---

2. **Mean (Rata-rata)**  
\[
\text{Mean} = \frac{\sum (f \cdot x)}{\sum f}
\]
\[
\text{Mean} = \frac{8931}{155} \approx 57.62
\]

---

3. **Median**  
Median dihitung dari kelas yang mengandung nilai kumulatif tengah (\(\frac{n}{2}\)):
\[
\frac{155}{2} = 77.5
\]
Nilai ini berada dalam kelas **60 - 69** (karena kumulatif hingga kelas ini adalah 78).  
Rumus median:
\[
\text{Median} = L + \left(\frac{\frac{n}{2} - F}{f_m}\right) \cdot c
\]
Keterangan:
- \(L = 60\), batas bawah kelas median.
- \(F = 53\), kumulatif sebelum kelas median.
- \(f_m = 30\), frekuensi kelas median.
- \(c = 10\), panjang interval kelas.

\[
\text{Median} = 60 + \left(\frac{77.5 - 53}{30}\right) \cdot 10 = 60 + \left(\frac{24.5}{30}\right) \cdot 10 \approx 60 + 8.17 = 68.17
\]

---

4. **Modus**  
Kelas modus adalah kelas dengan frekuensi tertinggi, yaitu **60 - 69**.  
Rumus modus:
\[
\text{Modus} = L + \left(\frac{d_1}{d_1 + d_2}\right) \cdot c
\]
Keterangan:
- \(L = 60\), batas bawah kelas modus.
- \(d_1 = 30 - 25 = 5\).
- \(d_2 = 30 - 25 = 5\).
- \(c = 10\).

\[
\text{Modus} = 60 + \left(\frac{5}{5 + 5}\right) \cdot 10 = 60 + 5 = 65
\]

---

**Histogram**

Berikut adalah kode untuk membuat density plot beserta anotasi **mean**, **median**, dan **modus**:

```{r,echo=FALSE,warning=FALSE,message=FALSE}
# Memuat library
library(plotly)

# Data kelompok
data_pendidikan <- c(rep(4.5, 3), rep(14.5, 5), rep(24.5, 10), rep(34.5, 15), rep(44.5, 20), 
                     rep(54.5, 25), rep(64.5, 30), rep(74.5, 25), rep(84.5, 15), rep(95, 7))

# Menghitung nilai mean, median, dan modus
mean_pendidikan <- 57.62
median_pendidikan <- 68.17
modus_pendidikan <- 65

# Density plot
density_plot <- density(data_pendidikan)

# Membuat plot menggunakan Plotly
plot <- plot_ly() %>%
  add_lines(
    x = density_plot$x,
    y = density_plot$y,
    name = "Density",
    line = list(color = "blue", width = 2)
  ) %>%
  add_lines(
    x = c(mean_pendidikan, mean_pendidikan),
    y = c(0, max(density_plot$y)),
    name = "Mean",
    line = list(color = "green", dash = "dash")
  ) %>%
  add_lines(
    x = c(median_pendidikan, median_pendidikan),
    y = c(0, max(density_plot$y)),
    name = "Median",
    line = list(color = "orange", dash = "dash")
  ) %>%
  add_lines(
    x = c(modus_pendidikan, modus_pendidikan),
    y = c(0, max(density_plot$y)),
    name = "Modus",
    line = list(color = "red", dash = "dash")
  ) %>%
  layout(
    title = "Density Plot - Data Pendidikan",
    xaxis = list(title = "Nilai Ujian"),
    yaxis = list(title = "Kepadatan"),
    annotations = list(
      list(x = mean_pendidikan, y = max(density_plot$y), text = paste("Mean:", round(mean_pendidikan, 2)), showarrow = TRUE, ax = 40),
      list(x = median_pendidikan, y = max(density_plot$y), text = paste("Median:", round(median_pendidikan, 2)), showarrow = TRUE, ax = 40),
      list(x = modus_pendidikan, y = max(density_plot$y), text = paste("Modus:", round(modus_pendidikan, 2)), showarrow = TRUE, ax = 40)
    )
  )

# Menampilkan plot
plot
```

