Tugas Pertemuan 9
Statistika Dasar
Praktikum 1
Data Nilai Siswa
| Data Interval | Frekuensi \((F_i)\) |
|---|---|
| 41-50 | 20 |
| 51-60 | 30 |
| 61-70 | 40 |
| 71-80 | 50 |
| 81-90 | 30 |
| 91-100 | 20 |
Mean untuk Data Kelompok
Definisi Mean untuk Data Kelompok
Mean atau rata-rata adalah ukuran pemusatan data yang paling umum digunakan untuk menggambarkan rata-rata dari suatu distribusi. Untuk data kelompok, mean dihitung dengan memperhitungkan frekuensi dari setiap kelas interval.
Rumus Mean untuk Data Kelompok
Rumus untuk menghitung mean data kelompok adalah sebagai berikut:
\[ \bar{X} = \frac{\sum f_i \cdot x_i}{\sum f_i} \]
Di mana:
- \(\bar{X}\) = Mean (rata-rata)
- \(f_i\) = Frekuensi pada interval
ke-\(i\)
- \(x_i\) = Titik tengah dari interval
ke-\(i\), dihitung sebagai:
\[
x_i = \frac{\text{batas bawah interval} + \text{batas atas
interval}}{2}
\]
- \(\sum f_i\) = Total frekuensi
Perhitungan Titik Tengah dan Mean Data Kelompok
Rumus Titik Tengah
Titik tengah (\(x_i\)) dihitung menggunakan rumus berikut: \[ x_i = \frac{\text{Batas Bawah} + \text{Batas Atas}}{2} \]
Perhitungan Titik Tengah Tiap Interval
Berikut adalah perhitungan titik tengah untuk setiap interval:
Interval 41 - 50:
\[ x_i = \frac{41 + 50}{2} = 45.5 \]Interval 51 - 60:
\[ x_i = \frac{51 + 60}{2} = 55.5 \]Interval 61 - 70:
\[ x_i = \frac{61 + 70}{2} = 65.5 \]Interval 71 - 80:
\[ x_i = \frac{71 + 80}{2} = 75.5 \]Interval 81 - 90:
\[ x_i = \frac{81 + 90}{2} = 85.5 \]Interval 91 - 100:
\[ x_i = \frac{91 + 100}{2} = 95.5 \]
Tabel dengan Penambahan Titik Tengah
Berikut adalah tabel lengkap dengan \(x_i\) yang telah dihitung:
| Data Interval | Frekuensi \((F_i)\) | Titik Tengah \((X_i)\) |
|---|---|---|
| 41-50 | 20 | 45,5 |
| 51-60 | 30 | 55,5 |
| 61-70 | 40 | 65,5 |
| 71-80 | 50 | 75,5 |
| 81-90 | 30 | 85,5 |
| 91-100 | 20 | 95,5 |
1. Mean Data Kelompok dengan Outlier
Rumus Mean: \[ \bar{X} = \frac{\sum (f_i \cdot x_i)}{\sum f_i} \]
Langkah-langkah:
- Hitung \(f_i \cdot x_i\) untuk setiap interval:
\[ \begin{aligned} 20 \cdot 45.5 &= 910, \\ 30 \cdot 55.5 &= 1665, \\ 40 \cdot 65.5 &= 2620, \\ 50 \cdot 75.5 &= 3775, \\ 30 \cdot 85.5 &= 2565, \\ 20 \cdot 95.5 &= 1910. \end{aligned} \]
Hitung total \(\sum (f_i \cdot x_i)\): \[ \sum (f_i \cdot x_i) = 910 + 1665 + 2620 + 3775 + 2565 + 1910 = 13445 \]
Hitung total frekuensi \(\sum f_i\): \[ \sum f_i = 20 + 30 + 40 + 50 + 30 + 20 = 190 \]
Hitung Mean: \[ \bar{X} = \frac{\sum (f_i \cdot x_i)}{\sum f_i} = \frac{13445}{190} \approx 70.76 \]
2. Mean Data Kelompok tanpa Outlier
Data tanpa Outlier: Data dengan nilai lebih dari 90 (outlier) dihapus, sehingga hanya menggunakan interval dari 41–90.
| Data Interval | Frekuensi \((F_i)\) | Titik Tengah \((X_i)\) |
|---|---|---|
| 41-50 | 20 | 45,5 |
| 51-60 | 30 | 55,5 |
| 61-70 | 40 | 65,5 |
| 71-80 | 50 | 75,5 |
| 81-90 | 30 | 85,5 |
Langkah-langkah:
- Hitung \(f_i \cdot x_i\) untuk setiap interval:
\[ \begin{aligned} 20 \cdot 45.5 &= 910, \\ 30 \cdot 55.5 &= 1665, \\ 40 \cdot 65.5 &= 2620, \\ 50 \cdot 75.5 &= 3775, \\ 30 \cdot 85.5 &= 2565. \end{aligned} \]
Hitung total \(\sum (f_i \cdot x_i)\): \[ \sum (f_i \cdot x_i) = 910 + 1665 + 2620 + 3775 + 2565 = 11535 \]
Hitung total frekuensi \(\sum f_i\): \[ \sum f_i = 20 + 30 + 40 + 50 + 30 = 170 \]
Hitung Mean: \[ \bar{X} = \frac{\sum (f_i \cdot x_i)}{\sum f_i} = \frac{11535}{170} \approx 67.85 \]
Visualisasi Mean untuk Data Kelompok dengan outlier dan tanpa outlier
Median untuk Data Kelompok
Definisi Median untuk Data Kelompok
Median adalah nilai tengah yang membagi data menjadi dua bagian sama besar. Dalam data kelompok, median dihitung dengan menggunakan batas kelas dan frekuensi dari kelas-kelas interval.
Rumus Median untuk Data Kelompok
Rumus median untuk data kelompok adalah sebagai berikut:
\[ \text{Median} = L + \left( \frac{\frac{n}{2} - F}{f_m} \right) \cdot c \]
Di mana:
\(L\): Batas bawah kelas median
\(n\): Jumlah total frekuensi (\(\sum f\))
\(F\): Frekuensi kumulatif sebelum kelas median
\(f_m\): Frekuensi kelas median
\(c\): Panjang interval kelas
Data Asli:
| Data Interval | Frekuensi \((F_i)\) | Titik Tengah \((X_i)\) |
|---|---|---|
| 41-50 | 20 | 45,5 |
| 51-60 | 30 | 55,5 |
| 61-70 | 40 | 65,5 |
| 71-80 | 50 | 75,5 |
| 81-90 | 30 | 85,5 |
1. Median Data Kelompok dengan Outlier
Untuk menghitung median tanpa menghilangkan outlier, berikut adalah langkah-langkahnya:
Total Jumlah Data: \[ n = 20 + 30 + 40 + 50 + 30 + 20 = 190 \]
Posisi Median
Karena \(n = 190\), jumlah data genap, maka:
\[ \text{Posisi Median} = \frac{n}{2} = 95 \quad \text{dan} \quad \frac{n}{2} + 1 = 96 \]
Frekuensi Kumulatif
| Data Interval | Frekuensi \((F_i)\) | Frekuensi Kumulatif |
|---|---|---|
| 41-50 | 20 | 20 |
| 51-60 | 30 | 50 |
| 61-70 | 40 | 90 |
| 71-80 | 50 | 140 |
| 81-90 | 30 | 170 |
| 91-100 | 20 | 190 |
Berdasarkan frekuensi kumulatif, data ke-95 dan ke-96 berada dalam interval 71-80.
Rumus Median
Rumus median untuk data kelompok adalah:
\[ \text{Median} = L + \left( \frac{\frac{n}{2} - F}{f_m} \right) \cdot c \]
Substitusi Nilai
\[ L = 70.5, \quad F = 90, \quad f_m = 50, \quad c = 10 \]
- Perhitungan Median \[ \text{Median} = 70.5 + \left( \frac{95 - 90}{50} \right) \cdot 10 \] \[ \text{Median} = 70.5 + \left( \frac{5}{50} \right) \cdot 10 \] \[ \text{Median} = 70.5 + 1 = 71.5 \]
Hasil Median (dengan outlier)
\[ \boxed{71.5} \]
2. Median Data Kelompok Tanpa Outlier
Identifikasi Outlier
- Q1: Data ke-47.5 berada di kelas 61-70, sehingga \(Q1 = 65.5\).
- Q3: Data ke-142.5 berada di kelas 71-80, sehingga \(Q3 = 75.5\).
- IQR:
\[ \text{IQR} = Q3 - Q1 = 75.5 - 65.5 = 10 \] - Batas bawah dan atas:
\[ \text{Lower Bound} = Q1 - 1.5 \times \text{IQR} = 65.5 - 15 = 50.5 \] \[ \text{Upper Bound} = Q3 + 1.5 \times \text{IQR} = 75.5 + 15 = 90.5 \] - Interval 91-100 (\(x = 95.5\)) adalah outlier karena berada di luar batas atas.
Data yang Tersisa
| Data Interval | Frekuensi \((F_i)\) | Frekuensi Kumulatif |
|---|---|---|
| 41-50 | 20 | 20 |
| 51-60 | 30 | 50 |
| 61-70 | 40 | 90 |
| 71-80 | 50 | 140 |
| 81-90 | 30 | 170 |
- Jumlah data baru (\(n\)):
\[ n = 20 + 30 + 40 + 50 + 30 = 170 \] - Posisi median:
\[ \text{Median} = \frac{n}{2} = 85 \quad \text{dan} \quad \frac{n}{2} + 1 = 86 \]
Rumus Median
\[ \text{Median} = L + \left( \frac{\frac{n}{2} - F}{f_m} \right) \cdot c \]
Substitusi Nilai
- Interval median: \(71-80\)
\[ L = 70.5, \quad F = 90, \quad f_m = 50, \quad c = 10 \] - Hitung median:
\[ \text{Median} = 70.5 + \left( \frac{85 - 90}{50} \right) \cdot 10 \] \[ \text{Median} = 70.5 + \left( \frac{-5}{50} \right) \cdot 10 \] \[ \text{Median} = 70.5 - 1 = 69.5 \]
Hasil Median (tanpa outlier)
\[ \boxed{69.5} \]
Visualisasi Median untuk Data Kelompok dengan outlier dan tanpa outlier
Modus untuk Data Kelompok
Definisi Modus untuk Kelompok Data
Modus adalah salah satu ukuran pemusatan data yang menunjukkan nilai atau kelas yang paling sering muncul dalam suatu kumpulan data. Dalam analisis statistik, modus sering digunakan untuk data berkelompok yang disajikan dalam tabel distribusi frekuensi.
Langkah Menentukan Modus untuk Data Kelompok
Untuk data berkelompok, modus dihitung menggunakan rumus berikut:
\[ \text{Modus} = L + \left( \frac{f_1 - f_0}{(f_1 - f_0) + (f_1 - f_2)} \right) \times c \]
Keterangan:
\(L\): tepi bawah kelas modus (kelas dengan frekuensi tertinggi).
\(f_1\): frekuensi kelas modus.
\(f_0\): frekuensi kelas sebelum kelas modus.
\(f_2\): frekuensi kelas setelah kelas modus.
\(c\): panjang interval kelas (selisih antara batas atas dan batas bawah kelas).
1. Modus Data Kelompok dengan Outlier
Misalkan terdapat outlier, yaitu kenaikan frekuensi di kelas tertinggi, sehingga tabel menjadi:
| Data Interval | Frekuensi \((F_i)\) |
|---|---|
| 41-50 | 20 |
| 51-60 | 30 |
| 61-70 | 40 |
| 71-80 | 50 |
| 81-90 | 30 |
| 91-100 | 20 (outlier) |
Langkah Perhitungan Modus
1. Identifikasi Kelas Modus:
Kelas dengan frekuensi tertinggi tetap 71-80 (\(f_1 = 50\)).
2. Informasi:
- \(L = 71\): tepi bawah kelas modus.
- \(f_1 = 50\): frekuensi kelas modus.
- \(f_0 = 40\): frekuensi kelas sebelum kelas modus.
- \(f_2 = 30\): frekuensi kelas setelah kelas modus.
- \(c = 10\): panjang interval kelas.
Rumus Modus:
\[ \text{Modus} = L + \left( \frac{f_1 - f_0}{(f_1 - f_0) + (f_1 - f_2)} \right) \times c \]
Substitusi Nilai:
\[ \text{Modus} = 71 + \left( \frac{50 - 40}{(50 - 40) + (50 - 30)} \right) \times 10 \] \[ \text{Modus} = 71 + \left( \frac{10}{10 + 20} \right) \times 10 \] \[ \text{Modus} = 71 + \left( \frac{10}{30} \right) \times 10 \] \[ \text{Modus} = 71 + (0.333 \times 10) \] \[ \text{Modus} = 71 + 3.33 \] \[ \text{Modus} \approx 74.33 \]
Kesimpulan:
Modus untuk data kelompok dengan outlier adalah 74.33. Keberadaan outlier pada kelas tertinggi (\(91-100\)) tidak memengaruhi nilai modus, karena kelas dengan frekuensi tertinggi tetap berada pada 71-80.
2. Modus Data Kelompok Tanpa Outlier
Misalkan terdapat data tanpa outlier, sehingga tabel distribusi frekuensi menjadi sebagai berikut:
| Data Interval | Frekuensi \((F_i)\) |
|---|---|
| 41-50 | 20 |
| 51-60 | 30 |
| 61-70 | 40 |
| 71-80 | 50 |
| 81-90 | 30 |
| 91-100 | 20 |
Langkah Perhitungan Modus
1. Identifikasi Kelas Modus:
Kelas dengan frekuensi tertinggi adalah 71-80 dengan frekuensi (\(f_1 = 50\)).
2. Informasi yang Dibutuhkan:
- \(L = 71\): tepi bawah kelas modus.
- \(f_1 = 50\): frekuensi kelas modus.
- \(f_0 = 40\): frekuensi kelas sebelum kelas modus.
- \(f_2 = 30\): frekuensi kelas setelah kelas modus.
- \(c = 10\): panjang interval kelas.
Rumus Modus:
\[ \text{Modus} = L + \left( \frac{f_1 - f_0}{(f_1 - f_0) + (f_1 - f_2)} \right) \times c \]
Substitusi Nilai:
\[ \text{Modus} = 71 + \left( \frac{50 - 40}{(50 - 40) + (50 - 30)} \right) \times 10 \] \[ \text{Modus} = 71 + \left( \frac{10}{10 + 20} \right) \times 10 \] \[ \text{Modus} = 71 + \left( \frac{10}{30} \right) \times 10 \] \[ \text{Modus} = 71 + (0.333 \times 10) \] \[ \text{Modus} = 71 + 3.33 \] \[ \text{Modus} \approx 74.33 \]
Kesimpulan:
Modus untuk data kelompok tanpa outlier adalah 74.33, yang menunjukkan bahwa nilai yang paling sering muncul dalam distribusi data terkonsentrasi di sekitar kelas interval 71-80.
Kesimpulan Akhir
- Modus dengan outlier: 74.33
- Modus tanpa outlier: 74.33
Pada kedua kasus, modus tidak berubah, karena kelas dengan frekuensi tertinggi tetap berada pada interval 71-80, oleh sebab itu pada modus untuk data kelompok keberadaan oulier tidak mempengaruhi modus.
Visualisasi Boxplot Modus dengan Outlier dan Tanpa Outlier
Praktikum 2
Bisnis
Studi Kasus: Analisis Penjualan Harian di Toko Kelontong
Data penjualan harian (dalam ribuan rupiah) :
| Penjualan Harian (Interval) | Frekuensi (Hari) |
|---|---|
| 41,000 - 50,000 | 20 |
| 51,000 - 60,000 | 30 |
| 61,000 - 70,000 | 40 |
| 71,000 - 80,000 | 50 |
| 81,000 - 90,000 | 30 |
| 91,000 - 100,000 | 20 |
1. Mean:
Perhitungan Titik Tengah Tiap Interval Berikut adalah perhitungan titik tengah untuk setiap interval:
Interval 41,000 - 50,000:
\[ x_i = \frac{41,000 + 50,000}{2} = 45,500 \]Interval 51,000 - 60,000:
\[ x_i = \frac{51,000 + 60,000}{2} = 55,500 \]Interval 61,000 - 70,000:
\[ x_i = \frac{61,000 + 70,000}{2} = 65,500 \]Interval 71,000 - 80,000:
\[ x_i = \frac{71,000 + 80,000}{2} = 75,500 \]Interval 81,000 - 90,000:
\[ x_i = \frac{81,000 + 90,000}{2} = 85,500 \]Interval 91,000 - 100,000:
\[ x_i = \frac{91,000 + 100,000}{2} = 95,500 \]
Langkah-langkah:
Hitung \(f_i \cdot x_i\) untuk setiap interval:
\[ \begin{aligned} 20 \cdot 45,500 &= 910,000, \\ 30 \cdot 55,500 &= 1,665,000, \\ 40 \cdot 65,500 &= 2,620,000 \\ 50 \cdot 75,500 &= 3,775,000, \\ 30 \cdot 85,500 &= 2,565,000, \\ 20 \cdot 95,500 &= 1,910,000. \end{aligned} \]
Hitung total \(\sum (f_i \cdot x_i)\): \[ \sum (f_i \cdot x_i) = 910,000 + 1,665,000 + 2,620,000 + 3,775,000 + 2,565,000 + 1,910,000 \] \[ \sum (f_i \cdot x_i) = 13,445,000 \]
Hitung total frekuensi \(\sum f_i\): \[ \sum f_i = 20 + 30 + 40 + 50 + 30 + 20 = 190 \]
Hitung Mean: \[ \bar{X} = \frac{\sum (f_i \cdot x_i)}{\sum f_i} = \frac{13,445,000}{190} \approx 70,763.- \]
Rata-rata penjualannya: \[ Rp 70,763.-\]
Visualisasi Mean menggunakan Density Plot
2. Median:
Total Jumlah Data: \[ n = 20 + 30 + 40 + 50 + 30 + 20 = 190 \]
Posisi Median
Karena \(n = 190\), jumlah data genap, maka:
\[ \text{Posisi Median} = \frac{n}{2} = 95 \quad \text{dan} \quad \frac{n}{2} + 1 = 96 \]
Berdasarkan frekuensi kumulatif, data ke-95 dan ke-96 berada dalam interval 71-80.
- Rumus Median
Rumus median untuk data kelompok adalah:
\[ \text{Median} = L + \left( \frac{\frac{n}{2} - F}{f_m} \right) \cdot c \]
- Substitusi Nilai
\[ L = 70,500, \quad F = 90, \quad f_m = 50, \quad c = 10,000 \]
- Perhitungan Median \[ \text{Median} = 70,500 + \left( \frac{95 - 90}{50} \right) \cdot 10,000 \] \[ \text{Median} = 70,500 + \left( \frac{5}{50} \right) \cdot 10,000 \] \[ \text{Median} = 70,500 + 1,000 = 71,500 \]
Nilai Tengah penjualannya: \[ Rp 71,500\]
Visualisasi Median Menggunakan Density Plot
3. Modus:
Identifikasi Kelas Modus: Kelas dengan frekuensi tertinggi berada di interval 71,000-80,000 (\(f_1 = 50\)).
- Informasi:
- \(L = 71,000\): tepi bawah kelas modus.
- \(f_1 = 50\): frekuensi kelas modus.
- \(f_0 = 40\): frekuensi kelas sebelum kelas modus.
- \(f_2 = 30\): frekuensi kelas setelah kelas modus.
- \(c = 10,000\): panjang interval kelas.
- Rumus Modus: \[ \text{Modus} = L + \left( \frac{f_1 - f_0}{(f_1 - f_0) + (f_1 - f_2)} \right) \times c \]
- Substitusi Nilai: \[ \text{Modus} = 71,000 + \left( \frac{50 - 40}{(50 - 40) + (50 - 30)} \right) \times 10,000 \] \[ \text{Modus} = 71,000 + \left( \frac{10}{10 + 20} \right) \times 10,000 \] \[ \text{Modus} = 71,000 + \left( \frac{10}{30} \right) \times 10,000 \] \[ \text{Modus} = 71,000 + (0.333 \times 10,000) \] \[ \text{Modus} = 71,000 + 3,330 \] \[ \text{Modus} \approx 74,330 \]
Nilai Penjualan Yang Paling Sering Muncul : \[ Rp 74,330\]
Visualisasi Modus Menggunakan Density Plot
Visualisasi Perbandingan Mean, Median, dan Modus Menggunakan Density Plot
Kesehatan
Studi Kasus: Distribusi Berat Badan Anak di Posyandu
Data berat badan anak (dalam kg) di suatu wilayah:
| Berat Badan (Interval) | Frekuensi (Anak) |
|---|---|
| 1 - 10 | 20 |
| 11 - 20 | 30 |
| 21 - 30 | 10 |
| 31 - 40 | 30 |
| 41 - 50 | 50 |
| 51 - 60 | 40 |
1. Mean
Perhitungan Titik Tengah Tiap Interval
Berikut adalah perhitungan titik tengah untuk setiap interval:
Interval 1 - 10:
\[ x_i = \frac{1 + 10}{2} = 5.5 \]Interval 11 - 20:
\[ x_i = \frac{11 + 20}{2} = 15.5 \]Interval 21 - 30:
\[ x_i = \frac{21 + 30}{2} = 25.5 \]Interval 31 - 40:
\[ x_i = \frac{31 + 40}{2} = 35.5 \]Interval 41 - 50:
\[ x_i = \frac{41 + 50}{2} = 45.5 \]Interval 51 - 60:
\[ x_i = \frac{51 + 60}{2} = 55.5 \]
Langkah-langkah:
Hitung \(f_i \cdot x_i\) untuk setiap interval:
\[ \begin{aligned} 20 \cdot 5.5 &= 110, \\ 30 \cdot 15.5 &= 465, \\ 10 \cdot 25.5 &= 255 \\ 30 \cdot 35.5 &= 1,065, \\ 50 \cdot 45.5 &= 2,275, \\ 40 \cdot 55.5 &= 2,220. \end{aligned} \]
Hitung total \(\sum (f_i \cdot x_i)\): \[ \sum (f_i \cdot x_i) = 110 + 465 + 255 + 1,065 + 2,275 + 2,220 = 6,390 \]
Hitung total frekuensi \(\sum f_i\): \[ \sum f_i = 20 + 30 + 10 + 30 + 50 + 40 = 180 \]
Hitung Mean: \[ \bar{X} = \frac{\sum (f_i \cdot x_i)}{\sum f_i} = \frac{6,390}{180} \approx 35.5 \]
Rata-rata Berat Badan Anak: \[ 35.5 Kg \]
Visualisasi Mean Menggunakan Density Plot
2. Median:
Total Jumlah Data: \[ n = 20 + 30 + 10 + 30 + 50 + 40 = 180 \]
Posisi Median
Karena \(n = 180\), jumlah data genap, maka:
\[ \text{Posisi Median} = \frac{n}{2} = 90 \quad \text{dan} \quad \frac{n}{2} + 1 = 91 \]
Berdasarkan frekuensi kumulatif, data ke-90 ke-91 berada dalam interval 31-40.
- Rumus Median
Rumus median untuk data kelompok adalah:
\[ \text{Median} = L + \left( \frac{\frac{n}{2} - F}{f_m} \right) \cdot c \]
- Substitusi Nilai
\[ L = 31, \quad F = 60, \quad f_m = 30, \quad c = 10 \]
- Perhitungan Median \[ \text{Median} = 31 + \left( \frac{90 - 60}{30} \right) \cdot 10 \] \[ \text{Median} = 31 + \left( \frac{30}{30} \right) \cdot 10 \] \[ \text{Median} = 31 + 10 = 41 \]
Nilai Tengah Berat Badan Anak: \[ 41 Kg \]
Visualisasi Median Menggunakan Density Plot
3. Modus:
Identifikasi Kelas Modus: Kelas dengan frekuensi tertinggi berada di interval 41-50 (\(f_1 = 50\)).
Informasi:
\(L = 41\): tepi bawah kelas modus.
\(f_1 = 50\): frekuensi kelas modus.
\(f_0 = 30\): frekuensi kelas sebelum kelas modus.
\(f_2 = 40\): frekuensi kelas setelah kelas modus.
\(c = 10\): panjang interval kelas.
- Rumus Modus: \[ \text{Modus} = L + \left( \frac{f_1 - f_0}{(f_1 - f_0) + (f_1 - f_2)} \right) \times c \]
- Substitusi Nilai: \[ \text{Modus} = 41 + \left( \frac{50 - 30}{(50 - 30) + (50 - 40)} \right) \times 10 \] \[ \text{Modus} = 41 + \left( \frac{20}{20 + 10} \right) \times 10 \] \[ \text{Modus} = 41 + \left( \frac{20}{30} \right) \times 10 \] \[ \text{Modus} = 41 + (0.666 \times 10) \] \[ \text{Modus} = 41 + 6.66 \] \[ \text{Modus} \approx 47.66 \]
Berat Badan Anak Yang Paling Sering Muncul : \[ 47.66 Kg \]
Visualisasi Modus Menggunakan Density Plot
Visualisasi Perbandingan Mean, Median, dan Modus Menggunakan Density Plot
Pendidikan
Studi Kasus: Distribusi Nilai Ujian Kalkulus
Data nilai ujian kalkulus dari sebuah kelas:
| Nilai Ujian (Interval) | Frekuensi (Siswa) |
|---|---|
| 41 - 50 | 15 |
| 51 - 60 | 35 |
| 61 - 70 | 25 |
| 71 - 80 | 45 |
| 81 - 90 | 20 |
| 91 - 100 | 10 |
1. Mean
Perhitungan Titik Tengah Tiap Interval
Berikut adalah perhitungan titik tengah untuk setiap interval:
Interval 41 - 50:
\[ x_i = \frac{41 + 50}{2} = 45.5 \]Interval 51 - 60:
\[ x_i = \frac{51 + 60}{2} = 55.5 \]Interval 61 - 70:
\[ x_i = \frac{61 + 70}{2} = 65.5 \]Interval 71 - 80:
\[ x_i = \frac{71 + 80}{2} = 75.5 \]Interval 81 - 90:
\[ x_i = \frac{81 + 90}{2} = 85.5 \]Interval 91 - 100:
\[ x_i = \frac{91 + 100}{2} = 95.5 \]
Langkah-langkah:
Hitung \(f_i \cdot x_i\) untuk setiap interval:
\[ \begin{aligned} 15 \cdot 45.5 &= 682.5, \\ 35 \cdot 55.5 &= 1,942.5, \\ 25 \cdot 65.5 &= 1,637.5, \\ 45 \cdot 75.5 &= 3,397.5, \\ 20 \cdot 85.5 &= 1,710, \\ 10 \cdot 95.5 &= 955. \end{aligned} \]
Hitung total \(\sum (f_i \cdot x_i)\): \[ \sum (f_i \cdot x_i) = 682.5 + 1,942.5 + 1,637.5 + 3,397.5 + 1,710 + 955 = 10.325 \]
Hitung total frekuensi \(\sum f_i\): \[ \sum f_i = 15 + 35 + 25 + 45 + 20 + 10 = 150 \]
Hitung Mean: \[ \bar{X} = \frac{\sum (f_i \cdot x_i)}{\sum f_i} = \frac{10.325}{150} \approx 68.83 \]
Rata-rata Nilai ujian: \[ 68.83 \]
Visualisasi Mean Menggunakan Density Plot
2. Median:
Total Jumlah Data: \[ n = 15 + 35 + 25 + 45 + 20 + 10 = 150 \]
Posisi Median
Karena \(n = 150\), jumlah data genap, maka:
\[ \text{Posisi Median} = \frac{n}{2} = 75 \quad \text{dan} \quad \frac{n}{2} + 1 = 76 \]
Berdasarkan frekuensi kumulatif, data ke-75 dan ke-76 berada dalam interval 61-70.
- Rumus Median
Rumus median untuk data kelompok adalah:
\[ \text{Median} = L + \left( \frac{\frac{n}{2} - F}{f_m} \right) \cdot c \]
- Substitusi Nilai
\[ L = 61, \quad F = 50, \quad f_m = 25, \quad c = 10 \]
- Perhitungan Median \[ \text{Median} = 61 + \left( \frac{75 - 50}{25} \right) \cdot 10 \] \[ \text{Median} = 61 + \left( \frac{25}{25} \right) \cdot 10 \] \[ \text{Median} = 11 + 10 = 71 \]
Nilai Tengah Ujian: \[ 71 \]
Visualisasi Median Menggunakan Density Plot
3. Modus:
Identifikasi Kelas Modus: Kelas dengan frekuensi tertinggi berada di interval 71-80 (\(f_1 = 45\)).
Informasi:
\(L = 71\): tepi bawah kelas modus.
\(f_1 = 45\): frekuensi kelas modus.
\(f_0 = 25\): frekuensi kelas sebelum kelas modus.
\(f_2 = 20\): frekuensi kelas setelah kelas modus.
\(c = 10\): panjang interval kelas.
- Rumus Modus: \[ \text{Modus} = L + \left( \frac{f_1 - f_0}{(f_1 - f_0) + (f_1 - f_2)} \right) \times c \]
- Substitusi Nilai: \[ \text{Modus} = 71 + \left( \frac{45 - 25}{(45 - 25) + (45 - 20)} \right) \times 10 \] \[ \text{Modus} = 71 + \left( \frac{20}{20 + 25} \right) \times 10 \] \[ \text{Modus} = 71 + \left( \frac{20}{45} \right) \times 10 \] \[ \text{Modus} = 71 + (0.444 \times 10) \] \[ \text{Modus} = 71 + 4.44 \] \[ \text{Modus} \approx 75.44 \]
Nilai Ujian Yang Paling Sering Muncul : \[ 75.44 \]
Visualisasi Modus Menggunakan Density Plot
Visualisasi Perbandingan Mean, Median, dan Modus Menggunakan Density Plot
---
title: "Tugas Pertemuan 9"
subtitle: "Statistika Dasar"
author: "JOANS HENKY SERVATIUS SIMANULLANG"
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
    lib_dir: libs
    df_print: "paged"
    code_folding: "show"
    code_download: yes
    css: "style.css"
---

<img src="image/foto.jpeg" alt="Logo" style="width:300px; display: block; margin: auto;"/>


# Praktikum 1 

**Data Nilai Siswa**

| Data Interval  | Frekuensi $(F_i)$ |
|-----------|--------------|
| **41-50**  |    20   | 
| **51-60**  |    30   | 
| **61-70**  |    40   |
| **71-80**  |    50   | 
| **81-90**  |    30   | 
| **91-100** |    20   |





## Mean untuk Data Kelompok

### Definisi Mean untuk Data Kelompok
Mean atau rata-rata adalah ukuran pemusatan data yang paling umum digunakan untuk menggambarkan rata-rata dari suatu distribusi. Untuk data kelompok, mean dihitung dengan memperhitungkan frekuensi dari setiap kelas interval.

### Rumus Mean untuk Data Kelompok

Rumus untuk menghitung mean data kelompok adalah sebagai berikut:

\[
\bar{X} = \frac{\sum f_i \cdot x_i}{\sum f_i}
\]

Di mana:  
- \(\bar{X}\) = Mean (rata-rata)  
- \(f_i\) = Frekuensi pada interval ke-\(i\)  
- \(x_i\) = Titik tengah dari interval ke-\(i\), dihitung sebagai:  
  \[
  x_i = \frac{\text{batas bawah interval} + \text{batas atas interval}}{2}
  \]  
- \(\sum f_i\) = Total frekuensi


### Perhitungan Titik Tengah dan Mean Data Kelompok

### Rumus Titik Tengah
Titik tengah (\(x_i\)) dihitung menggunakan rumus berikut:
\[
x_i = \frac{\text{Batas Bawah} + \text{Batas Atas}}{2}
\]

#### Perhitungan Titik Tengah Tiap Interval
Berikut adalah perhitungan titik tengah untuk setiap interval:

- **Interval 41 - 50**:  
  \[
  x_i = \frac{41 + 50}{2} = 45.5
  \]

- **Interval 51 - 60**:  
  \[
  x_i = \frac{51 + 60}{2} = 55.5
  \]

- **Interval 61 - 70**:  
  \[
  x_i = \frac{61 + 70}{2} = 65.5
  \]

- **Interval 71 - 80**:  
  \[
  x_i = \frac{71 + 80}{2} = 75.5
  \]

- **Interval 81 - 90**:  
  \[
  x_i = \frac{81 + 90}{2} = 85.5
  \]

- **Interval 91 - 100**:  
  \[
  x_i = \frac{91 + 100}{2} = 95.5
  \]

#### Tabel dengan Penambahan Titik Tengah
Berikut adalah tabel lengkap dengan \(x_i\) yang telah dihitung:

| Data Interval  | Frekuensi $(F_i)$ | Titik Tengah $(X_i)$ |
|-----------|--------------|--------------|
| **41-50**  |    20   |  45,5  |
| **51-60**  |    30   |  55,5  |
| **61-70**  |    40   |  65,5  |
| **71-80**  |    50   |  75,5  |
| **81-90**  |    30   |  85,5  |
| **91-100** |    20   |  95,5  |

### 1. Mean Data Kelompok dengan Outlier

Rumus Mean:
\[
\bar{X} = \frac{\sum (f_i \cdot x_i)}{\sum f_i}
\]

Langkah-langkah:

- Hitung \( f_i \cdot x_i \) untuk setiap interval:

\[
\begin{aligned}
20 \cdot 45.5 &= 910, \\
30 \cdot 55.5 &= 1665, \\
40 \cdot 65.5 &= 2620, \\
50 \cdot 75.5 &= 3775, \\
30 \cdot 85.5 &= 2565, \\
20 \cdot 95.5 &= 1910.
\end{aligned}
\]

- Hitung total \( \sum (f_i \cdot x_i) \):
\[
\sum (f_i \cdot x_i) = 910 + 1665 + 2620 + 3775 + 2565 + 1910 = 13445
\]

- Hitung total frekuensi \( \sum f_i \):
\[
\sum f_i = 20 + 30 + 40 + 50 + 30 + 20 = 190
\]

- Hitung Mean:
\[
\bar{X} = \frac{\sum (f_i \cdot x_i)}{\sum f_i} = \frac{13445}{190} \approx 70.76
\]

### 2. Mean Data Kelompok tanpa Outlier

Data tanpa Outlier: Data dengan nilai lebih dari 90 (outlier) dihapus, sehingga hanya menggunakan interval dari 41–90.

| Data Interval  | Frekuensi $(F_i)$ | Titik Tengah $(X_i)$ |
|-----------|--------------|--------------|
| **41-50**  |    20   |  45,5  |
| **51-60**  |    30   |  55,5  |
| **61-70**  |    40   |  65,5  |
| **71-80**  |    50   |  75,5  |
| **81-90**  |    30   |  85,5  |


Langkah-langkah:

- Hitung \( f_i \cdot x_i \) untuk setiap interval:

\[
\begin{aligned}
20 \cdot 45.5 &= 910, \\
30 \cdot 55.5 &= 1665, \\
40 \cdot 65.5 &= 2620, \\
50 \cdot 75.5 &= 3775, \\
30 \cdot 85.5 &= 2565.
\end{aligned}
\]

- Hitung total \( \sum (f_i \cdot x_i) \):
\[
\sum (f_i \cdot x_i) = 910 + 1665 + 2620 + 3775 + 2565 = 11535
\]

- Hitung total frekuensi \( \sum f_i \):
\[
\sum f_i = 20 + 30 + 40 + 50 + 30 = 170
\]

- Hitung Mean:
\[
\bar{X} = \frac{\sum (f_i \cdot x_i)}{\sum f_i} = \frac{11535}{170} \approx 67.85
\]


### Visualisasi Mean untuk Data Kelompok dengan outlier dan tanpa outlier

```{r, echo=FALSE,message=FALSE, warning=FALSE}
# Memuat pustaka yang diperlukan
library(plotly)

# Data interval dan frekuensi
interval <- c("41 - 50", "51 - 60", "61 - 70", "71 - 80", "81 - 90", "91 - 100")
frekuensi <- c(20, 30, 40, 50, 30, 20)

# Hitung titik tengah untuk setiap interval
batas_bawah <- c(41, 51, 61, 71, 81, 91)
batas_atas <- c(50, 60, 70, 80, 90, 100)
titik_tengah <- (batas_bawah + batas_atas) / 2

# Ekspansi data berdasarkan frekuensi
data_expanded <- rep(titik_tengah, times = frekuensi)

# Membuat data frame untuk visualisasi
data_combined <- data.frame(
  Nilai = c(data_expanded, data_expanded[data_expanded < 91]),
  Kelompok = c(rep("Dengan Outliers", length(data_expanded)),
               rep("Tanpa Outliers", sum(data_expanded < 91)))
)

# Hitung mean untuk setiap kelompok
mean_with_outliers <- mean(data_combined$Nilai[data_combined$Kelompok == "Dengan Outliers"])
mean_without_outliers <- mean(data_combined$Nilai[data_combined$Kelompok == "Tanpa Outliers"])

# Membuat plot interaktif menggunakan Plotly
plot <- plot_ly(
  data = data_combined,
  x = ~Kelompok,
  y = ~Nilai,
  type = "box",
  boxpoints = "outliers",
  jitter = 0.3,
  pointpos = -1.8,
  colors = c("Dengan Outliers" = "aquamarine3", "Tanpa Outliers" = "steelblue2")
) %>%
  # Menambahkan anotasi Mean untuk data dengan outliers
  add_annotations(
    x = "Dengan Outliers",
    y = mean_with_outliers,
    text = paste("Mean:", round(mean_with_outliers, 2)),
    showarrow = TRUE,
    arrowhead = 2,
    ax = 0,
    ay = -40,
    font = list(color = "black", size = 12)
  ) %>%
  # Menambahkan anotasi Mean untuk data tanpa outliers
  add_annotations(
    x = "Tanpa Outliers",
    y = mean_without_outliers,
    text = paste("Mean:", round(mean_without_outliers, 2)),
    showarrow = TRUE,
    arrowhead = 2,
    ax = 0,
    ay = -40,
    font = list(color = "black", size = 12)
  ) %>%
  # Menambahkan layout
  layout(
    title = "Pengaruh Outliers terhadap Mean",
    xaxis = list(title = "Kelompok Data"),
    yaxis = list(title = "Nilai", range = c(40, 100)),
    showlegend = FALSE
  )

# Menampilkan plot
plot

```

## Median untuk Data Kelompok

### Definisi Median untuk Data Kelompok
Median adalah nilai tengah yang membagi data menjadi dua bagian sama besar. Dalam data kelompok, median dihitung dengan menggunakan batas kelas dan frekuensi dari kelas-kelas interval.

### Rumus Median untuk Data Kelompok

Rumus median untuk data kelompok adalah sebagai berikut:

\[
\text{Median} = L + \left( \frac{\frac{n}{2} - F}{f_m} \right) \cdot c
\]

Di mana:

- \(L\): Batas bawah kelas median

- \(n\): Jumlah total frekuensi (\(\sum f\))

- \(F\): Frekuensi kumulatif sebelum kelas median

- \(f_m\): Frekuensi kelas median

- \(c\): Panjang interval kelas

**Data Asli:**

| Data Interval  | Frekuensi $(F_i)$ | Titik Tengah $(X_i)$ |
|-----------|--------------|--------------|
| **41-50**  |    20   |  45,5  |
| **51-60**  |    30   |  55,5  |
| **61-70**  |    40   |  65,5  |
| **71-80**  |    50   |  75,5  |
| **81-90**  |    30   |  85,5  |

### 1. Median Data Kelompok dengan Outlier

Untuk menghitung median tanpa menghilangkan outlier, berikut adalah langkah-langkahnya:

- Total Jumlah Data: 
\[
n = 20 + 30 + 40 + 50 + 30 + 20 = 190
\]

- Posisi Median

Karena \(n = 190\), jumlah data genap, maka:

\[
\text{Posisi Median} = \frac{n}{2} = 95 \quad \text{dan} \quad \frac{n}{2} + 1 = 96
\]

#### Frekuensi Kumulatif


| Data Interval  | Frekuensi $(F_i)$ | Frekuensi Kumulatif |
|-----------|--------------|--------------|
| **41-50**  |    20   |  20   |
| **51-60**  |    30   |  50   |
| **61-70**  |    40   |  90   |
| **71-80**  |    50   |  140  |
| **81-90**  |    30   |  170  |
| **91-100** |    20   |  190  |


Berdasarkan frekuensi kumulatif, data ke-95 dan ke-96 berada dalam interval 71-80.

#### Rumus Median

Rumus median untuk data kelompok adalah:

\[
\text{Median} = L + \left( \frac{\frac{n}{2} - F}{f_m} \right) \cdot c
\]

#### Substitusi Nilai

\[
L = 70.5, \quad F = 90, \quad f_m = 50, \quad c = 10
\]

- Perhitungan Median
\[
\text{Median} = 70.5 + \left( \frac{95 - 90}{50} \right) \cdot 10
\]
\[
\text{Median} = 70.5 + \left( \frac{5}{50} \right) \cdot 10
\]
\[
\text{Median} = 70.5 + 1 = 71.5
\]

#### Hasil Median (dengan outlier)
\[
\boxed{71.5}
\]


### 2. Median Data Kelompok Tanpa Outlier

#### Identifikasi Outlier

- **Q1**: Data ke-47.5 berada di kelas **61-70**, sehingga \( Q1 = 65.5 \).
- **Q3**: Data ke-142.5 berada di kelas **71-80**, sehingga \( Q3 = 75.5 \).
- **IQR**:  
  \[
  \text{IQR} = Q3 - Q1 = 75.5 - 65.5 = 10
  \]
- Batas bawah dan atas:  
  \[
  \text{Lower Bound} = Q1 - 1.5 \times \text{IQR} = 65.5 - 15 = 50.5
  \]
  \[
  \text{Upper Bound} = Q3 + 1.5 \times \text{IQR} = 75.5 + 15 = 90.5
  \]
- Interval **91-100** (\( x = 95.5 \)) adalah outlier karena berada di luar batas atas.

#### Data yang Tersisa

| Data Interval  | Frekuensi $(F_i)$ | Frekuensi Kumulatif |
|-----------|--------------|--------------|
| **41-50**  |    20   |  20   |
| **51-60**  |    30   |  50   |
| **61-70**  |    40   |  90   |
| **71-80**  |    50   |  140  |
| **81-90**  |    30   |  170  |

- Jumlah data baru (\( n \)):  
  \[
  n = 20 + 30 + 40 + 50 + 30 = 170
  \]
- Posisi median:  
  \[
  \text{Median} = \frac{n}{2} = 85 \quad \text{dan} \quad \frac{n}{2} + 1 = 86
  \]

#### Rumus Median

\[
\text{Median} = L + \left( \frac{\frac{n}{2} - F}{f_m} \right) \cdot c
\]

#### Substitusi Nilai

- **Interval median**: \( 71-80 \)  
  \[
  L = 70.5, \quad F = 90, \quad f_m = 50, \quad c = 10
  \]
- Hitung median:  
  \[
  \text{Median} = 70.5 + \left( \frac{85 - 90}{50} \right) \cdot 10
  \]
  \[
  \text{Median} = 70.5 + \left( \frac{-5}{50} \right) \cdot 10
  \]
  \[
  \text{Median} = 70.5 - 1 = 69.5
  \]

#### Hasil Median (tanpa outlier)

\[
\boxed{69.5}
\]




### Visualisasi Median untuk Data Kelompok dengan outlier dan tanpa outlier

```{r, echo=FALSE, message=FALSE, warning=FALSE}
# Memuat pustaka yang diperlukan
library(plotly)

# Data asli
data <- data.frame(
  Interval = c("41-50", "51-60", "61-70", "71-80", "81-90", "91-100"),
  Frekuensi = c(20, 30, 40, 50, 30, 20),
  Titik_Tengah = c(45.5, 55.5, 65.5, 75.5, 85.5, 95.5)
)

# Perhitungan Median dengan Outlier
N <- sum(data$Frekuensi)  # Total data
median_pos <- N / 2       # Posisi median
L <- 70.5                 # Batas bawah kelas median
F <- sum(data$Frekuensi[1:3]) # Frekuensi kumulatif sebelum kelas median
fm <- data$Frekuensi[4]   # Frekuensi kelas median
c <- 10                   # Panjang kelas
median_with_outlier <- L + ((median_pos - F) / fm) * c  # Hasil: 71.5

# Menghapus Outlier
Q1 <- 65.5  # Kuartil pertama
Q3 <- 75.5  # Kuartil ketiga
IQR <- Q3 - Q1  # Rentang antar kuartil
lower_bound <- Q1 - 1.5 * IQR  # Batas bawah: 50.5
upper_bound <- Q3 + 1.5 * IQR  # Batas atas: 90.5

# Filter data tanpa outlier (hilangkan kelas 91-100)
data_no_outlier <- data[data$Titik_Tengah <= upper_bound, ]

# Perhitungan Median tanpa Outlier
N_no_outlier <- sum(data_no_outlier$Frekuensi)  # Total data tanpa outlier
median_pos_no_outlier <- N_no_outlier / 2       # Posisi median
F_no_outlier <- sum(data_no_outlier$Frekuensi[1:3]) # Frekuensi kumulatif sebelum kelas median
fm_no_outlier <- data_no_outlier$Frekuensi[4]   # Frekuensi kelas median
median_without_outlier <- L + ((median_pos_no_outlier - F_no_outlier) / fm_no_outlier) * c  # Hasil: 69.5

# Persiapan data untuk visualisasi
expanded_data <- unlist(mapply(rep, data$Titik_Tengah, data$Frekuensi))  # Dengan outlier
filtered_data <- unlist(mapply(rep, data_no_outlier$Titik_Tengah, data_no_outlier$Frekuensi))  # Tanpa outlier

# Gabungkan data untuk plot
boxplot_data <- data.frame(
  Nilai = c(expanded_data, filtered_data),
  Kelompok = c(
    rep("Dengan Outlier", length(expanded_data)),
    rep("Tanpa Outlier", length(filtered_data))
  )
)

# Membuat Boxplot menggunakan Plotly
plot <- plot_ly(
  data = boxplot_data,
  x = ~Kelompok,
  y = ~Nilai,
  type = "box",
  boxpoints = "outliers",
  jitter = 0.3,
  pointpos = -1.8,
  colors = c("Dengan Outlier" = "skyblue", "Tanpa Outlier" = "lightgreen")
) %>%
  # Menambahkan anotasi Median untuk data dengan outlier
  add_annotations(
    x = "Dengan Outlier",
    y = median_with_outlier,
    text = paste("Median:", round(median_with_outlier, 1)),
    showarrow = TRUE,
    arrowhead = 2,
    ax = 0,
    ay = -40,
    font = list(color = "black", size = 12)
  ) %>%
  # Menambahkan anotasi Median untuk data tanpa outlier
  add_annotations(
    x = "Tanpa Outlier",
    y = median_without_outlier,
    text = paste("Median:", round(median_without_outlier, 1)),
    showarrow = TRUE,
    arrowhead = 2,
    ax = 0,
    ay = -40,
    font = list(color = "black", size = 12)
  ) %>%
  # Menambahkan layout
  layout(
    title = "Pengaruh Outlier terhadap Median",
    xaxis = list(title = "Kelompok Data"),
    yaxis = list(title = "Nilai", range = c(40, 100)),
    showlegend = FALSE
  )

# Menampilkan plot
plot


```

## Modus untuk Data Kelompok

### Definisi Modus untuk Kelompok Data

Modus adalah salah satu ukuran pemusatan data yang menunjukkan nilai atau kelas yang paling sering muncul dalam suatu kumpulan data. Dalam analisis statistik, modus sering digunakan untuk data berkelompok yang disajikan dalam tabel distribusi frekuensi.

### Langkah Menentukan Modus untuk Data Kelompok

Untuk data berkelompok, modus dihitung menggunakan rumus berikut:

\[
\text{Modus} = L + \left( \frac{f_1 - f_0}{(f_1 - f_0) + (f_1 - f_2)} \right) \times c
\]

**Keterangan:**

- \(L\): tepi bawah kelas modus (kelas dengan frekuensi tertinggi).

- \(f_1\): frekuensi kelas modus.

- \(f_0\): frekuensi kelas sebelum kelas modus.

- \(f_2\): frekuensi kelas setelah kelas modus.

- \(c\): panjang interval kelas (selisih antara batas atas dan batas bawah kelas).

### 1. Modus Data Kelompok dengan Outlier

Misalkan terdapat outlier, yaitu kenaikan frekuensi di kelas tertinggi, sehingga tabel menjadi:

| **Data Interval** | **Frekuensi** $(F_i)$ |
|-------------------|-----------------------|
| **41-50**         | 20                    |
| **51-60**         | 30                    |
| **61-70**         | 40                    |
| **71-80**         | 50                    |
| **81-90**         | 30                    |
| **91-100**        | 20 (outlier)          |

---

### Langkah Perhitungan Modus

#### 1. Identifikasi Kelas Modus:
Kelas dengan frekuensi tertinggi tetap **71-80** (\(f_1 = 50\)).

#### 2. Informasi:
- \(L = 71\): tepi bawah kelas modus.
- \(f_1 = 50\): frekuensi kelas modus.
- \(f_0 = 40\): frekuensi kelas sebelum kelas modus.
- \(f_2 = 30\): frekuensi kelas setelah kelas modus.
- \(c = 10\): panjang interval kelas.

---

### Rumus Modus:
\[
\text{Modus} = L + \left( \frac{f_1 - f_0}{(f_1 - f_0) + (f_1 - f_2)} \right) \times c
\]

---

### Substitusi Nilai:
\[
\text{Modus} = 71 + \left( \frac{50 - 40}{(50 - 40) + (50 - 30)} \right) \times 10
\]
\[
\text{Modus} = 71 + \left( \frac{10}{10 + 20} \right) \times 10
\]
\[
\text{Modus} = 71 + \left( \frac{10}{30} \right) \times 10
\]
\[
\text{Modus} = 71 + (0.333 \times 10)
\]
\[
\text{Modus} = 71 + 3.33
\]
\[
\text{Modus} \approx 74.33
\]

---

#### Kesimpulan:
Modus untuk data kelompok dengan outlier adalah **74.33**. Keberadaan outlier pada kelas tertinggi (\(91-100\)) **tidak memengaruhi nilai modus**, karena kelas dengan frekuensi tertinggi tetap berada pada **71-80**.

### 2. Modus Data Kelompok Tanpa Outlier

Misalkan terdapat data tanpa outlier, sehingga tabel distribusi frekuensi menjadi sebagai berikut:

| **Data Interval** | **Frekuensi** $(F_i)$ |
|-------------------|-----------------------|
| **41-50**         | 20                    |
| **51-60**         | 30                    |
| **61-70**         | 40                    |
| **71-80**         | 50                    |
| **81-90**         | 30                    |
| **91-100**        | 20                    |

---

### Langkah Perhitungan Modus

#### 1. Identifikasi Kelas Modus:
Kelas dengan frekuensi tertinggi adalah **71-80** dengan frekuensi (\(f_1 = 50\)).

#### 2. Informasi yang Dibutuhkan:
- \(L = 71\): tepi bawah kelas modus.
- \(f_1 = 50\): frekuensi kelas modus.
- \(f_0 = 40\): frekuensi kelas sebelum kelas modus.
- \(f_2 = 30\): frekuensi kelas setelah kelas modus.
- \(c = 10\): panjang interval kelas.

---

#### Rumus Modus:
\[
\text{Modus} = L + \left( \frac{f_1 - f_0}{(f_1 - f_0) + (f_1 - f_2)} \right) \times c
\]

---

#### Substitusi Nilai:
\[
\text{Modus} = 71 + \left( \frac{50 - 40}{(50 - 40) + (50 - 30)} \right) \times 10
\]
\[
\text{Modus} = 71 + \left( \frac{10}{10 + 20} \right) \times 10
\]
\[
\text{Modus} = 71 + \left( \frac{10}{30} \right) \times 10
\]
\[
\text{Modus} = 71 + (0.333 \times 10)
\]
\[
\text{Modus} = 71 + 3.33
\]
\[
\text{Modus} \approx 74.33
\]

---

#### Kesimpulan:
Modus untuk data kelompok tanpa outlier adalah **74.33**, yang menunjukkan bahwa nilai yang paling sering muncul dalam distribusi data terkonsentrasi di sekitar kelas interval **71-80**.

### Kesimpulan Akhir

- **Modus dengan outlier**: 74.33
- **Modus tanpa outlier**: 74.33

Pada kedua kasus, **modus tidak berubah**, karena kelas dengan frekuensi tertinggi tetap berada pada interval **71-80**, oleh sebab itu pada modus untuk data kelompok keberadaan **oulier** tidak mempengaruhi modus.

### Visualisasi Boxplot Modus dengan Outlier dan Tanpa Outlier

```{r, echo=FALSE, message=FALSE, warning=FALSE}
# Memuat pustaka yang diperlukan
library(plotly)

# Data untuk kasus dengan outlier
data_outlier <- data.frame(
  Interval = c(45.5, 55.5, 65.5, 75.5, 85.5, 95.5),  # Nilai tengah interval
  Frekuensi = c(20, 30, 40, 50, 30, 20)  # Frekuensi dengan outlier
)

# Data untuk kasus tanpa outlier
data_no_outlier <- data.frame(
  Interval = c(45.5, 55.5, 65.5, 75.5, 85.5, 95.5),  # Nilai tengah interval
  Frekuensi = c(20, 30, 40, 50, 30, 20)  # Frekuensi tanpa outlier
)

# Perhitungan Modus untuk Data dengan Outlier
L_outlier <- 71    # Tepi bawah kelas modus
f1_outlier <- 50   # Frekuensi kelas modus
f0_outlier <- 40   # Frekuensi kelas sebelum kelas modus
f2_outlier <- 30   # Frekuensi kelas setelah kelas modus
c_outlier <- 10    # Panjang interval kelas

# Rumus Modus untuk data dengan outlier
mod_outlier <- L_outlier + ((f1_outlier - f0_outlier) / 
               (f1_outlier - f0_outlier + f1_outlier - f2_outlier)) * c_outlier

# Perhitungan Modus untuk Data tanpa Outlier
L_no_outlier <- 71   # Tepi bawah kelas modus
f1_no_outlier <- 50  # Frekuensi kelas modus
f0_no_outlier <- 40  # Frekuensi kelas sebelum kelas modus
f2_no_outlier <- 30  # Frekuensi kelas setelah kelas modus
c_no_outlier <- 10   # Panjang interval kelas

# Rumus Modus untuk data tanpa outlier
mod_no_outlier <- L_no_outlier + ((f1_no_outlier - f0_no_outlier) / 
                 (f1_no_outlier - f0_outlier + f1_no_outlier - f2_no_outlier)) * c_no_outlier

# Ekspansi data untuk visualisasi
set.seed(123)
expanded_data_outlier <- rep(data_outlier$Interval, times = data_outlier$Frekuensi)
expanded_data_no_outlier <- rep(data_no_outlier$Interval, times = data_no_outlier$Frekuensi)

# Gabungkan data untuk boxplot
boxplot_data <- data.frame(
  Nilai = c(expanded_data_outlier, expanded_data_no_outlier),
  Kelompok = c(
    rep("Dengan Outlier", length(expanded_data_outlier)),
    rep("Tanpa Outlier", length(expanded_data_no_outlier))
  )
)

# Membuat Boxplot menggunakan Plotly
plot <- plot_ly(
  data = boxplot_data,
  x = ~Kelompok,
  y = ~Nilai,
  type = "box",
  boxpoints = "outliers",
  jitter = 0.3,
  pointpos = -1.8,
  colors = c("Dengan Outlier" = "skyblue", "Tanpa Outlier" = "lightgreen")
) %>%
  # Menambahkan anotasi Modus untuk data dengan outlier
  add_annotations(
    x = "Dengan Outlier",
    y = mod_outlier,
    text = paste("Modus:", round(mod_outlier, 1)),
    showarrow = TRUE,
    arrowhead = 2,
    ax = 0,
    ay = -40,
    font = list(color = "black", size = 12)
  ) %>%
  # Menambahkan anotasi Modus untuk data tanpa outlier
  add_annotations(
    x = "Tanpa Outlier",
    y = mod_no_outlier,
    text = paste("Modus:", round(mod_no_outlier, 1)),
    showarrow = TRUE,
    arrowhead = 2,
    ax = 0,
    ay = -40,
    font = list(color = "black", size = 12)
  ) %>%
  # Menambahkan layout
  layout(
    title = "Pengaruh Outliers terhadap Modus",
    xaxis = list(title = "Kelompok Data"),
    yaxis = list(title = "Nilai Tengah Interval", range = c(40, 100)),
    showlegend = FALSE
  )

# Menampilkan plot
plot

```

# Praktikum 2
 
## Bisnis 
**Studi Kasus: Analisis Penjualan Harian di Toko Kelontong**

Data penjualan harian (dalam ribuan rupiah) :

| Penjualan Harian (Interval) |	Frekuensi (Hari) |
|--------------------|-------------|
|  41,000 - 50,000	 |     20      |
|  51,000 - 60,000	 |     30      |
|  61,000 - 70,000	 |     40      |
|  71,000 - 80,000   |  	 50      |
|  81,000 - 90,000   |	   30      |
|  91,000 - 100,000	 |     20      |


### 1. Mean:


**Perhitungan Titik Tengah Tiap Interval**
Berikut adalah perhitungan titik tengah untuk setiap interval:

- **Interval 41,000 - 50,000**:  
  \[
  x_i = \frac{41,000 + 50,000}{2} = 45,500
  \]

- **Interval 51,000 - 60,000**:  
  \[
  x_i = \frac{51,000 + 60,000}{2} = 55,500
  \]

- **Interval 61,000 - 70,000**:  
  \[
  x_i = \frac{61,000 + 70,000}{2} = 65,500
  \]

- **Interval 71,000 - 80,000**:  
  \[
  x_i = \frac{71,000 + 80,000}{2} = 75,500
  \]

- **Interval 81,000 - 90,000**:  
  \[
  x_i = \frac{81,000 + 90,000}{2} = 85,500
  \]

- **Interval 91,000 - 100,000**:  
  \[
  x_i = \frac{91,000 + 100,000}{2} = 95,500
  \]
  
**Langkah-langkah:**

Hitung \( f_i \cdot x_i \) untuk setiap interval:

\[
\begin{aligned}
20 \cdot 45,500 &= 910,000, \\
30 \cdot 55,500 &= 1,665,000, \\
40 \cdot 65,500 &= 2,620,000 \\
50 \cdot 75,500 &= 3,775,000, \\
30 \cdot 85,500 &= 2,565,000, \\
20 \cdot 95,500 &= 1,910,000.
\end{aligned}
\]

- Hitung total \( \sum (f_i \cdot x_i) \):
\[
\sum (f_i \cdot x_i) = 910,000 + 1,665,000 + 2,620,000 + 3,775,000 + 2,565,000 + 1,910,000 
\]
\[
\sum (f_i \cdot x_i) = 13,445,000
\]

- Hitung total frekuensi \( \sum f_i \):
\[
\sum f_i = 20 + 30 + 40 + 50 + 30 + 20 = 190
\]

**Hitung Mean:**
\[
\bar{X} = \frac{\sum (f_i \cdot x_i)}{\sum f_i} = \frac{13,445,000}{190} \approx 70,763.-
\]

**Rata-rata penjualannya:**
$$ Rp 70,763.-$$

### Visualisasi Mean menggunakan Density Plot

```{r density-plotly-mean1, echo=FALSE, message=FALSE, warning=FALSE}
# Memuat library
library(plotly)

# Data interval dan frekuensi
midpoints <- c(45500, 55500, 65500, 75500, 85500, 95500)
frequencies <- c(20, 30, 40, 50, 30, 20)

# Ekspansi data berdasarkan frekuensi
expanded_data <- rep(midpoints, frequencies)

# Menghitung rata-rata
mean_value <- sum(midpoints * frequencies) / sum(frequencies)

# Density plot
density_data <- density(expanded_data)

# 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 rata-rata
  add_trace(
    x = c(mean_value, mean_value),
    y = c(0, max(density_data$y)),
    type = "scatter",
    mode = "lines",
    name = "Mean",
    line = list(color = 'rgba(222, 45, 38, 0.8)', dash = 'dash')
  ) %>%
  # Menambahkan anotasi untuk rata-rata
  layout(
    title = "Density Plot dengan Mean",
    xaxis = list(title = "Nilai (Rp)"),
    yaxis = list(title = "Kepadatan"),
    annotations = list(
      list(
        x = mean_value,
        y = max(density_data$y) * 0.9,
        text = paste("Mean: Rp", format(round(mean_value, 2), big.mark = ",")),
        showarrow = TRUE,
        arrowhead = 2,
        ax = 0,
        ay = -30,
        font = list(color = 'rgba(222, 45, 38, 0.8)', size = 12)
      )
    )
  )

# Menampilkan plot
plot
```


### 2. Median: 

 - Total Jumlah Data: 
\[
n = 20 + 30 + 40 + 50 + 30 + 20 = 190
\]

- Posisi Median

Karena \(n = 190\), jumlah data genap, maka:

\[
\text{Posisi Median} = \frac{n}{2} = 95 \quad \text{dan} \quad \frac{n}{2} + 1 = 96
\]

Berdasarkan frekuensi kumulatif, data ke-95 dan ke-96 berada dalam interval 71-80.

- Rumus Median

Rumus median untuk data kelompok adalah:

\[
\text{Median} = L + \left( \frac{\frac{n}{2} - F}{f_m} \right) \cdot c
\]

- Substitusi Nilai

\[
L = 70,500, \quad F = 90, \quad f_m = 50, \quad c = 10,000
\]

- Perhitungan Median
\[
\text{Median} = 70,500 + \left( \frac{95 - 90}{50} \right) \cdot 10,000
\]
\[
\text{Median} = 70,500 + \left( \frac{5}{50} \right) \cdot 10,000
\]
\[
\text{Median} = 70,500 + 1,000 = 71,500
\]

**Nilai Tengah penjualannya:**
$$ Rp 71,500$$

### Visualisasi Median Menggunakan Density Plot

```{r density-plotly-median1, echo=FALSE, message=FALSE, warning=FALSE}
# Memuat library
library(plotly)

# Data
midpoints <- c(45500, 55500, 65500, 75500, 85500, 95500)
frequencies <- c(20, 30, 40, 50, 30, 20)

# Data expansion (menduplikasi nilai midpoint sesuai frekuensinya)
expanded_data <- rep(midpoints, frequencies)

# Median calculation
n <- sum(frequencies)  # Total jumlah data
median_value <- 70500 + ((95 - 90) / 50) * 10000  # Menggunakan rumus median

# Density plot
density_data <- density(expanded_data)

# 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 median
  add_trace(
    x = c(median_value, median_value),
    y = c(0, max(density_data$y)),
    type = "scatter",
    mode = "lines",
    name = "Median",
    line = list(color = 'rgba(148, 0, 211, 0.8)', dash = 'dash')
  ) %>%
  # Menambahkan anotasi untuk median
  layout(
    title = "Density Plot dengan Median",
    xaxis = list(title = "Nilai (Rp)"),
    yaxis = list(title = "Kepadatan"),
    annotations = list(
      list(
        x = median_value,
        y = max(density_data$y) * 0.9,
        text = paste("Median: Rp", format(round(median_value, 2), big.mark = ",")),
        showarrow = TRUE,
        arrowhead = 2,
        ax = 0,
        ay = -30,
        font = list(color = 'rgba(148, 0, 211, 0.8)', size = 12)
      )
    )
  )

# Menampilkan plot
plot
```

### 3. Modus: 

**Identifikasi Kelas Modus:**
Kelas dengan frekuensi tertinggi berada di interval **71,000-80,000** (\(f_1 = 50\)).

- Informasi:
- \(L = 71,000\): tepi bawah kelas modus.
- \(f_1 = 50\): frekuensi kelas modus.
- \(f_0 = 40\): frekuensi kelas sebelum kelas modus.
- \(f_2 = 30\): frekuensi kelas setelah kelas modus.
- \(c = 10,000\): panjang interval kelas.

---

- Rumus Modus:
\[
\text{Modus} = L + \left( \frac{f_1 - f_0}{(f_1 - f_0) + (f_1 - f_2)} \right) \times c
\]

---

- Substitusi Nilai:
\[
\text{Modus} = 71,000 + \left( \frac{50 - 40}{(50 - 40) + (50 - 30)} \right) \times 10,000
\]
\[
\text{Modus} = 71,000 + \left( \frac{10}{10 + 20} \right) \times 10,000
\]
\[
\text{Modus} = 71,000 + \left( \frac{10}{30} \right) \times 10,000
\]
\[
\text{Modus} = 71,000 + (0.333 \times 10,000)
\]
\[
\text{Modus} = 71,000 + 3,330
\]
\[
\text{Modus} \approx 74,330
\]

**Nilai Penjualan Yang Paling Sering Muncul :**
$$ Rp 74,330$$

### Visualisasi Modus Menggunakan Density Plot

```{r density-plotly-modus1, echo=FALSE, message=FALSE, warning=FALSE}
# Memuat library
library(plotly)

# Data interval dan frekuensi
midpoints <- c(45500, 55500, 65500, 75500, 85500, 95500)
frequencies <- c(20, 30, 40, 50, 30, 20)

# Ekspansi data berdasarkan frekuensi
expanded_data <- rep(midpoints, frequencies)

# Menghitung modus
L <- 71000    # Tepi bawah kelas modus
f1 <- 50       # Frekuensi kelas modus
f0 <- 40       # Frekuensi kelas sebelum kelas modus
f2 <- 30       # Frekuensi kelas setelah kelas modus
c <- 10000     # Panjang interval kelas

modus_value <- L + ((f1 - f0) / ((f1 - f0) + (f1 - f2))) * c

# Density plot
density_data <- density(expanded_data)

# 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 modus
  add_trace(
    x = c(modus_value, modus_value),
    y = c(0, max(density_data$y)),
    type = "scatter",
    mode = "lines",
    name = "Modus",
    line = list(color = 'rgba(255, 127, 14, 0.8)', dash = 'dash')
  ) %>%
  # Menambahkan anotasi untuk modus
  layout(
    title = "Density Plot dengan Modus",
    xaxis = list(title = "Nilai (Rp)"),
    yaxis = list(title = "Kepadatan"),
    annotations = list(
      list(
        x = modus_value,
        y = max(density_data$y) * 0.9,
        text = paste("Modus: Rp", format(round(modus_value, 2), big.mark = ",")),
        showarrow = TRUE,
        arrowhead = 2,
        ax = 0,
        ay = -30,
        font = list(color = 'rgba(255, 127, 14, 0.8)', size = 12)
      )
    )
  )

# Menampilkan plot
plot
```

### Visualisasi Perbandingan Mean, Median, dan Modus Menggunakan Density Plot

```{r, echo=FALSE, message=FALSE, warning=FALSE}
# Memuat library
library(plotly)

# Data interval dan frekuensi
midpoints <- c(45500, 55500, 65500, 75500, 85500, 95500)
frequencies <- c(20, 30, 40, 50, 30, 20)

# Ekspansi data berdasarkan frekuensi
expanded_data <- rep(midpoints, frequencies)

# Menghitung nilai Mean
mean_value <- sum(midpoints * frequencies) / sum(frequencies)

# Menghitung nilai Median
n <- sum(frequencies)  # Total jumlah data
L_median <- 70500  # Tepi bawah kelas median
F <- 90  # Frekuensi kumulatif sebelum kelas median
f_median <- 50  # Frekuensi kelas median
c <- 10000  # Panjang interval kelas
median_value <- L_median + ((n / 2 - F) / f_median) * c

# Menghitung nilai Modus
L_modus <- 71000  # Tepi bawah kelas modus
f1 <- 50  # Frekuensi kelas modus
f0 <- 40  # Frekuensi kelas sebelum kelas modus
f2 <- 30  # Frekuensi kelas setelah kelas modus
modus_value <- L_modus + ((f1 - f0) / ((f1 - f0) + (f1 - f2))) * c

# Density plot
density_data <- density(expanded_data)

# 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 Mean
  add_trace(
    x = c(mean_value, mean_value),
    y = c(0, max(density_data$y)),
    type = "scatter",
    mode = "lines",
    name = "Mean",
    line = list(color = 'rgba(222, 45, 38, 0.8)', dash = 'dash')
  ) %>%
  # Menambahkan garis Median
  add_trace(
    x = c(median_value, median_value),
    y = c(0, max(density_data$y)),
    type = "scatter",
    mode = "lines",
    name = "Median",
    line = list(color = 'rgba(148, 0, 211, 0.8)', dash = 'dash')
  ) %>%
  # Menambahkan garis Modus
  add_trace(
    x = c(modus_value, modus_value),
    y = c(0, max(density_data$y)),
    type = "scatter",
    mode = "lines",
    name = "Modus",
    line = list(color = 'rgba(255, 127, 14, 0.8)', dash = 'dash')
  ) %>%
  # Menambahkan anotasi
  layout(
    title = "Density Plot dengan Mean, Median, dan Modus",
    xaxis = list(title = "Nilai (Rp)"),
    yaxis = list(title = "Kepadatan"),
    annotations = list(
      list(
        x = mean_value,
        y = max(density_data$y) * 0.9,
        text = paste("Mean: Rp", format(round(mean_value, 2), big.mark = ",")),
        showarrow = TRUE,
        arrowhead = 2,
        ax = 0,
        ay = -30,
        font = list(color = 'rgba(222, 45, 38, 0.8)', size = 12)
      ),
      list(
        x = median_value,
        y = max(density_data$y) * 0.8,
        text = paste("Median: Rp", format(round(median_value, 2), big.mark = ",")),
        showarrow = TRUE,
        arrowhead = 2,
        ax = 0,
        ay = -30,
        font = list(color = 'rgba(148, 0, 211, 0.8)', size = 12)
      ),
      list(
        x = modus_value,
        y = max(density_data$y) * 0.7,
        text = paste("Modus: Rp", format(round(modus_value, 2), big.mark = ",")),
        showarrow = TRUE,
        arrowhead = 2,
        ax = 0,
        ay = -30,
        font = list(color = 'rgba(255, 127, 14, 0.8)', size = 12)
      )
    )
  )

# Menampilkan plot
plot

```

## Kesehatan
**Studi Kasus: Distribusi Berat Badan Anak di Posyandu**

Data berat badan anak (dalam kg) di suatu wilayah:

| Berat Badan (Interval) |	Frekuensi (Anak) |
|----------------|-------------|
|   1 - 10	 |  20  |
|  11 - 20	 |  30  |
|  21 - 30	 |  10  |
|  31 - 40	 |  30  |
|  41 - 50	 |  50  |
|  51 - 60	 |  40  |

### 1. Mean
**Perhitungan Titik Tengah Tiap Interval**

Berikut adalah perhitungan titik tengah untuk setiap interval:

- **Interval 1 - 10**:  
  \[
  x_i = \frac{1 + 10}{2} = 5.5
  \]

- **Interval 11 - 20**:  
  \[
  x_i = \frac{11 + 20}{2} = 15.5
  \]

- **Interval 21 - 30**:  
  \[
  x_i = \frac{21 + 30}{2} = 25.5
  \]

- **Interval 31 - 40**:  
  \[
  x_i = \frac{31 + 40}{2} = 35.5
  \]

- **Interval 41 - 50**:  
  \[
  x_i = \frac{41 + 50}{2} = 45.5
  \]

- **Interval 51 - 60**:  
  \[
  x_i = \frac{51 + 60}{2} = 55.5
  \]
  
**Langkah-langkah:**

Hitung \( f_i \cdot x_i \) untuk setiap interval:

\[
\begin{aligned}
20 \cdot 5.5 &= 110, \\
30 \cdot 15.5 &= 465, \\
10 \cdot 25.5 &= 255 \\
30 \cdot 35.5 &= 1,065, \\
50 \cdot 45.5 &= 2,275, \\
40 \cdot 55.5 &= 2,220.
\end{aligned}
\]

- Hitung total \( \sum (f_i \cdot x_i) \):
\[
\sum (f_i \cdot x_i) = 110 + 465 + 255 + 1,065 + 2,275 + 2,220 = 6,390
\]

- Hitung total frekuensi \( \sum f_i \):
\[
\sum f_i = 20 + 30 + 10 + 30 + 50 + 40 = 180
\]

**Hitung Mean:**
\[
\bar{X} = \frac{\sum (f_i \cdot x_i)}{\sum f_i} = \frac{6,390}{180} \approx 35.5
\]

**Rata-rata Berat Badan Anak:**
$$ 35.5 Kg $$

### Visualisasi Mean Menggunakan Density Plot

```{r density-plotly-mean2, echo=FALSE, message=FALSE, warning=FALSE}
# Memuat library
library(plotly)

# Data interval dan frekuensi
midpoints <- c(5.5, 15.5, 25.5, 35.5, 45.5, 55.5)
frequencies <- c(20, 30, 10, 30, 50, 40)

# Ekspansi data berdasarkan frekuensi
expanded_data <- rep(midpoints, frequencies)

# Menghitung rata-rata
mean_value <- mean(expanded_data)

# Density plot
density_data <- density(expanded_data)

# 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 rata-rata
  add_trace(
    x = c(mean_value, mean_value),
    y = c(0, max(density_data$y)),
    type = "scatter",
    mode = "lines",
    name = "Mean",
    line = list(color = 'rgba(255, 127, 14, 0.8)', dash = 'dash')
  ) %>%
  # Menambahkan anotasi untuk rata-rata
  layout(
    title = "Density Plot Berat Badan dengan Rata-Rata",
    xaxis = list(title = "Berat Badan (Kg)"),
    yaxis = list(title = "Kepadatan"),
    annotations = list(
      list(
        x = mean_value,
        y = max(density_data$y) * 0.9,
        text = paste("Mean: ", round(mean_value, 2), "Kg"),
        showarrow = TRUE,
        arrowhead = 2,
        ax = 0,
        ay = -30,
        font = list(color = 'rgba(255, 127, 14, 0.8)', size = 12)
      )
    )
  )

# Menampilkan plot
plot
```

### 2. Median: 

 - Total Jumlah Data: 
\[
n = 20 + 30 + 10 + 30 + 50 + 40 = 180
\]

- Posisi Median

Karena \(n = 180\), jumlah data genap, maka:

\[
\text{Posisi Median} = \frac{n}{2} = 90 \quad \text{dan} \quad \frac{n}{2} + 1 = 91
\]

Berdasarkan frekuensi kumulatif, data ke-90  ke-91 berada dalam interval 31-40.

- Rumus Median

Rumus median untuk data kelompok adalah:

\[
\text{Median} = L + \left( \frac{\frac{n}{2} - F}{f_m} \right) \cdot c
\]

- Substitusi Nilai

\[
L = 31, \quad F = 60, \quad f_m = 30, \quad c = 10
\]

- Perhitungan Median
\[
\text{Median} = 31 + \left( \frac{90 - 60}{30} \right) \cdot 10
\]
\[
\text{Median} = 31 + \left( \frac{30}{30} \right) \cdot 10
\]
\[
\text{Median} = 31 + 10 = 41
\]

**Nilai Tengah Berat Badan Anak:**
$$ 41 Kg $$

### Visualisasi Median Menggunakan Density Plot

```{r density-plotly-median2, echo=FALSE, message=FALSE, warning=FALSE}
# Memuat library
library(plotly)

# Data interval dan frekuensi
midpoints <- c(5.5, 15.5, 25.5, 35.5, 45.5, 55.5)
frequencies <- c(20, 30, 10, 30, 50, 40)

# Ekspansi data berdasarkan frekuensi
expanded_data <- rep(midpoints, frequencies)

# Menghitung median
median_value <- 41 # Berdasarkan perhitungan

# Density plot
density_data <- density(expanded_data)

# 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 median
  add_trace(
    x = c(median_value, median_value),
    y = c(0, max(density_data$y)),
    type = "scatter",
    mode = "lines",
    name = "Median",
    line = list(color = 'rgba(222, 45, 38, 0.8)', dash = 'dash')
  ) %>%
  # Menambahkan anotasi untuk median
  layout(
    title = "Density Plot Berat Badan dengan Median",
    xaxis = list(title = "Berat Badan (Kg)"),
    yaxis = list(title = "Kepadatan"),
    annotations = list(
      list(
        x = median_value,
        y = max(density_data$y) * 0.9,
        text = paste("Median: ", median_value, "Kg"),
        showarrow = TRUE,
        arrowhead = 2,
        ax = 0,
        ay = -30,
        font = list(color = 'rgba(222, 45, 38, 0.8)', size = 12)
      )
    )
  )

# Menampilkan plot
plot
```


### 3. Modus:

- Identifikasi Kelas Modus:
Kelas dengan frekuensi tertinggi berada di interval **41-50** (\(f_1 = 50\)).

- Informasi:
- \(L = 41\): tepi bawah kelas modus.
- \(f_1 = 50\): frekuensi kelas modus.
- \(f_0 = 30\): frekuensi kelas sebelum kelas modus.
- \(f_2 = 40\): frekuensi kelas setelah kelas modus.
- \(c = 10\): panjang interval kelas.

---

- Rumus Modus:
\[
\text{Modus} = L + \left( \frac{f_1 - f_0}{(f_1 - f_0) + (f_1 - f_2)} \right) \times c
\]

---

- Substitusi Nilai:
\[
\text{Modus} = 41 + \left( \frac{50 - 30}{(50 - 30) + (50 - 40)} \right) \times 10
\]
\[
\text{Modus} = 41 + \left( \frac{20}{20 + 10} \right) \times 10
\]
\[
\text{Modus} = 41 + \left( \frac{20}{30} \right) \times 10
\]
\[
\text{Modus} = 41 + (0.666 \times 10)
\]
\[
\text{Modus} = 41 + 6.66
\]
\[
\text{Modus} \approx 47.66
\]

**Berat Badan Anak Yang Paling Sering Muncul :**
$$ 47.66 Kg $$

### Visualisasi Modus Menggunakan Density Plot

```{r density-plotly-modus2, echo=FALSE, message=FALSE, warning=FALSE}
# Memuat library
library(plotly)

# Data interval dan frekuensi
midpoints <- c(5.5, 15.5, 25.5, 35.5, 45.5, 55.5)
frequencies <- c(20, 30, 10, 30, 50, 40)

# Ekspansi data berdasarkan frekuensi
expanded_data <- rep(midpoints, frequencies)

# Menghitung modus
mode_value <- 47.66 # Berdasarkan perhitungan

# Density plot
density_data <- density(expanded_data)

# 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 modus
  add_trace(
    x = c(mode_value, mode_value),
    y = c(0, max(density_data$y)),
    type = "scatter",
    mode = "lines",
    name = "Modus",
    line = list(color = 'rgba(44, 130, 201, 0.8)', dash = 'dash')
  ) %>%
  # Menambahkan anotasi untuk modus
  layout(
    title = "Density Plot Berat Badan dengan Modus",
    xaxis = list(title = "Berat Badan (Kg)"),
    yaxis = list(title = "Kepadatan"),
    annotations = list(
      list(
        x = mode_value,
        y = max(density_data$y) * 0.9,
        text = paste("Modus: ", round(mode_value, 2), "Kg"),
        showarrow = TRUE,
        arrowhead = 2,
        ax = 0,
        ay = -30,
        font = list(color = 'rgba(44, 130, 201, 0.8)', size = 12)
      )
    )
  )

# Menampilkan plot
plot
```

### Visualisasi Perbandingan Mean, Median, dan Modus Menggunakan Density Plot

```{r, echo=FALSE, message=FALSE, warning=FALSE}
# Memuat library
library(plotly)

# Data interval dan frekuensi
midpoints <- c(5.5, 15.5, 25.5, 35.5, 45.5, 55.5)
frequencies <- c(20, 30, 10, 30, 50, 40)

# Ekspansi data berdasarkan frekuensi
expanded_data <- rep(midpoints, frequencies)

# Menghitung nilai Rata-Rata (Mean)
mean_value <- mean(expanded_data)

# Menghitung nilai Median
median_value <- 41 # Berdasarkan perhitungan

# Menghitung nilai Modus
mode_value <- 47.66 # Berdasarkan perhitungan

# Density plot
density_data <- density(expanded_data)

# 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 Rata-Rata
  add_trace(
    x = c(mean_value, mean_value),
    y = c(0, max(density_data$y)),
    type = "scatter",
    mode = "lines",
    name = "Mean",
    line = list(color = 'rgba(255, 127, 14, 0.8)', dash = 'dash')
  ) %>%
  # Menambahkan anotasi untuk Rata-Rata
  add_annotations(
    x = mean_value,
    y = max(density_data$y) * 0.9,
    text = paste("Mean: ", round(mean_value, 2), "Kg"),
    showarrow = TRUE,
    arrowhead = 2,
    ax = 0,
    ay = -30,
    font = list(color = 'rgba(255, 127, 14, 0.8)', size = 12)
  ) %>%
  # Menambahkan garis Median
  add_trace(
    x = c(median_value, median_value),
    y = c(0, max(density_data$y)),
    type = "scatter",
    mode = "lines",
    name = "Median",
    line = list(color = 'rgba(222, 45, 38, 0.8)', dash = 'dash')
  ) %>%
  # Menambahkan anotasi untuk Median
  add_annotations(
    x = median_value,
    y = max(density_data$y) * 0.9,
    text = paste("Median: ", median_value, "Kg"),
    showarrow = TRUE,
    arrowhead = 2,
    ax = 0,
    ay = -30,
    font = list(color = 'rgba(222, 45, 38, 0.8)', size = 12)
  ) %>%
  # Menambahkan garis Modus
  add_trace(
    x = c(mode_value, mode_value),
    y = c(0, max(density_data$y)),
    type = "scatter",
    mode = "lines",
    name = "Modus",
    line = list(color = 'rgba(44, 130, 201, 0.8)', dash = 'dash')
  ) %>%
  # Menambahkan anotasi untuk Modus
  add_annotations(
    x = mode_value,
    y = max(density_data$y) * 0.9,
    text = paste("Modus: ", round(mode_value, 2), "Kg"),
    showarrow = TRUE,
    arrowhead = 2,
    ax = 0,
    ay = -30,
    font = list(color = 'rgba(44, 130, 201, 0.8)', size = 12)
  ) %>%
  # Layout
  layout(
    title = "Density Plot Berat Badan dengan Rata-Rata, Median, dan Modus",
    xaxis = list(title = "Berat Badan (Kg)"),
    yaxis = list(title = "Kepadatan")
  )

# Menampilkan plot
plot

```

## Pendidikan
**Studi Kasus: Distribusi Nilai Ujian Kalkulus**

Data nilai ujian kalkulus dari sebuah kelas:

|  Nilai Ujian (Interval)  |	Frekuensi (Siswa)  |
|----------------|---------------|
|  41 - 50  |	 15  |
|  51 - 60  |	 35  |
|  61 - 70  |	 25  |
|  71 - 80  |	 45  |
|  81 - 90  |	 20  |
|  91 - 100 |	 10  |

### 1. Mean
**Perhitungan Titik Tengah Tiap Interval**

Berikut adalah perhitungan titik tengah untuk setiap interval:

- **Interval 41 - 50**:  
  \[
  x_i = \frac{41 + 50}{2} = 45.5
  \]

- **Interval 51 - 60**:  
  \[
  x_i = \frac{51 + 60}{2} = 55.5
  \]

- **Interval 61 - 70**:  
  \[
  x_i = \frac{61 + 70}{2} = 65.5
  \]

- **Interval 71 - 80**:  
  \[
  x_i = \frac{71 + 80}{2} = 75.5
  \]

- **Interval 81 - 90**:  
  \[
  x_i = \frac{81 + 90}{2} = 85.5
  \]

- **Interval 91 - 100**:  
  \[
  x_i = \frac{91 + 100}{2} = 95.5
  \]
  
**Langkah-langkah:**

Hitung \( f_i \cdot x_i \) untuk setiap interval:

\[
\begin{aligned}
15 \cdot 45.5 &= 682.5, \\
35 \cdot 55.5 &= 1,942.5, \\
25 \cdot 65.5 &= 1,637.5, \\
45 \cdot 75.5 &= 3,397.5, \\
20 \cdot 85.5 &= 1,710, \\
10 \cdot 95.5 &= 955.
\end{aligned}
\]

- Hitung total \( \sum (f_i \cdot x_i) \):
\[
\sum (f_i \cdot x_i) = 682.5 + 1,942.5 + 1,637.5 + 3,397.5 + 1,710 + 955 = 10.325
\]

- Hitung total frekuensi \( \sum f_i \):
\[
\sum f_i = 15 + 35 + 25 + 45 + 20 + 10 = 150
\]

**Hitung Mean:**
\[
\bar{X} = \frac{\sum (f_i \cdot x_i)}{\sum f_i} = \frac{10.325}{150} \approx 68.83
\]

**Rata-rata Nilai ujian:**
$$ 68.83 $$

### Visualisasi Mean Menggunakan Density Plot

```{r density-plotly-mean3, echo=FALSE, message=FALSE, warning=FALSE}
# Memuat library
library(plotly)

# Data interval dan frekuensi
midpoints <- c(45.5, 55.5, 65.5, 75.5, 85.5, 95.5)
frequencies <- c(15, 35, 25, 45, 20, 10)

# Ekspansi data berdasarkan frekuensi
expanded_data <- rep(midpoints, frequencies)

# Menghitung rata-rata
mean_value <- mean(expanded_data)

# Density plot
density_data <- density(expanded_data)

# 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 rata-rata
  add_trace(
    x = c(mean_value, mean_value),
    y = c(0, max(density_data$y)),
    type = "scatter",
    mode = "lines",
    name = "Mean",
    line = list(color = 'rgba(255, 127, 14, 0.8)', dash = 'dash')
  ) %>%
  # Menambahkan anotasi untuk rata-rata
  layout(
    title = "Density Plot Nilai Ujian dengan Rata-Rata",
    xaxis = list(title = "Nilai Ujian"),
    yaxis = list(title = "Kepadatan"),
    annotations = list(
      list(
        x = mean_value,
        y = max(density_data$y) * 0.9,
        text = paste("Mean: ", round(mean_value, 2), "pts"),
        showarrow = TRUE,
        arrowhead = 2,
        ax = 0,
        ay = -30,
        font = list(color = 'rgba(255, 127, 14, 0.8)', size = 12)
      )
    )
  )

# Menampilkan plot
plot

```

### 2. Median: 

 - Total Jumlah Data: 
\[
n = 15 + 35 + 25 + 45 + 20 + 10 = 150
\]

- Posisi Median

Karena \(n = 150\), jumlah data genap, maka:

\[
\text{Posisi Median} = \frac{n}{2} = 75 \quad \text{dan} \quad \frac{n}{2} + 1 = 76
\]

Berdasarkan frekuensi kumulatif, data ke-75 dan ke-76 berada dalam interval 61-70.

- Rumus Median

Rumus median untuk data kelompok adalah:

\[
\text{Median} = L + \left( \frac{\frac{n}{2} - F}{f_m} \right) \cdot c
\]

- Substitusi Nilai

\[
L = 61, \quad F = 50, \quad f_m = 25, \quad c = 10
\]

- Perhitungan Median
\[
\text{Median} = 61 + \left( \frac{75 - 50}{25} \right) \cdot 10
\]
\[
\text{Median} = 61 + \left( \frac{25}{25} \right) \cdot 10
\]
\[
\text{Median} = 11 + 10 = 71
\]

**Nilai Tengah Ujian:**
$$ 71 $$

### Visualisasi Median Menggunakan Density Plot

```{r density-plotly-median3, echo=FALSE, message=FALSE, warning=FALSE}
# Memuat library
library(plotly)

# Data interval dan frekuensi
midpoints <- c(45.5, 55.5, 65.5, 75.5, 85.5, 95.5)
frequencies <- c(15, 35, 25, 45, 20, 10)

# Ekspansi data berdasarkan frekuensi
expanded_data <- rep(midpoints, frequencies)

# Nilai median
median_value <- 71  # Berdasarkan perhitungan median

# Density plot
density_data <- density(expanded_data)

# 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 median
  add_trace(
    x = c(median_value, median_value),
    y = c(0, max(density_data$y)),
    type = "scatter",
    mode = "lines",
    name = "Median",
    line = list(color = 'rgba(0, 0, 255, 0.8)', dash = 'dash')
  ) %>%
  # Menambahkan anotasi untuk median
  layout(
    title = "Density Plot Nilai Ujian dengan Median",
    xaxis = list(title = "Nilai Ujian"),
    yaxis = list(title = "Kepadatan"),
    annotations = list(
      list(
        x = median_value,
        y = max(density_data$y) * 0.9,
        text = paste("Median: ", median_value, "pts"),
        showarrow = TRUE,
        arrowhead = 2,
        ax = 0,
        ay = -30,
        font = list(color = 'rgba(0, 0, 255, 0.8)', size = 12)
      )
    )
  )

# Menampilkan plot
plot

```


### 3. Modus:

- Identifikasi Kelas Modus:
Kelas dengan frekuensi tertinggi berada di interval **71-80** (\(f_1 = 45\)).

- Informasi:
- \(L = 71\): tepi bawah kelas modus.
- \(f_1 = 45\): frekuensi kelas modus.
- \(f_0 = 25\): frekuensi kelas sebelum kelas modus.
- \(f_2 = 20\): frekuensi kelas setelah kelas modus.
- \(c = 10\): panjang interval kelas.

---

- Rumus Modus:
\[
\text{Modus} = L + \left( \frac{f_1 - f_0}{(f_1 - f_0) + (f_1 - f_2)} \right) \times c
\]

---

- Substitusi Nilai:
\[
\text{Modus} = 71 + \left( \frac{45 - 25}{(45 - 25) + (45 - 20)} \right) \times 10
\]
\[
\text{Modus} = 71 + \left( \frac{20}{20 + 25} \right) \times 10
\]
\[
\text{Modus} = 71 + \left( \frac{20}{45} \right) \times 10
\]
\[
\text{Modus} = 71 + (0.444 \times 10)
\]
\[
\text{Modus} = 71 + 4.44
\]
\[
\text{Modus} \approx 75.44
\]

**Nilai Ujian Yang Paling Sering Muncul :**
$$ 75.44 $$

### Visualisasi Modus Menggunakan Density Plot

```{r density-plotly-modus3, echo=FALSE, message=FALSE, warning=FALSE}
# Memuat library
library(plotly)

# Data interval dan frekuensi
midpoints <- c(45.5, 55.5, 65.5, 75.5, 85.5, 95.5)
frequencies <- c(15, 35, 25, 45, 20, 10)

# Ekspansi data berdasarkan frekuensi
expanded_data <- rep(midpoints, frequencies)

# Nilai modus
mode_value <- 75.44  # Berdasarkan perhitungan modus

# Density plot
density_data <- density(expanded_data)

# 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 modus
  add_trace(
    x = c(mode_value, mode_value),
    y = c(0, max(density_data$y)),
    type = "scatter",
    mode = "lines",
    name = "Modus",
    line = list(color = 'rgba(255, 99, 71, 0.8)', dash = 'dash')
  ) %>%
  # Menambahkan anotasi untuk modus
  layout(
    title = "Density Plot Nilai Ujian dengan Modus",
    xaxis = list(title = "Nilai Ujian"),
    yaxis = list(title = "Kepadatan"),
    annotations = list(
      list(
        x = mode_value,
        y = max(density_data$y) * 0.9,
        text = paste("Modus: ", round(mode_value, 2), "pts"),
        showarrow = TRUE,
        arrowhead = 2,
        ax = 0,
        ay = -30,
        font = list(color = 'rgba(255, 99, 71, 0.8)', size = 12)
      )
    )
  )

# Menampilkan plot
plot

```


### Visualisasi Perbandingan Mean, Median, dan Modus Menggunakan Density Plot

```{r, echo=FALSE, message=FALSE, warning=FALSE}
# Memuat library
library(plotly)

# Data interval dan frekuensi
midpoints <- c(45.5, 55.5, 65.5, 75.5, 85.5, 95.5)
frequencies <- c(15, 35, 25, 45, 20, 10)

# Ekspansi data berdasarkan frekuensi
expanded_data <- rep(midpoints, frequencies)

# Menghitung nilai Rata-Rata (Mean)
mean_value <- mean(expanded_data)

# Menghitung nilai Median
median_value <- 71  # Berdasarkan perhitungan median

# Menghitung nilai Modus
mode_value <- 75.44  # Berdasarkan perhitungan modus

# Density plot
density_data <- density(expanded_data)

# 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 Rata-Rata
  add_trace(
    x = c(mean_value, mean_value),
    y = c(0, max(density_data$y)),
    type = "scatter",
    mode = "lines",
    name = "Mean",
    line = list(color = 'rgba(255, 127, 14, 0.8)', dash = 'dash')
  ) %>%
  # Menambahkan anotasi untuk Rata-Rata
  add_annotations(
    x = mean_value,
    y = max(density_data$y) * 0.9,
    text = paste("Mean: ", round(mean_value, 2), "pts"),
    showarrow = TRUE,
    arrowhead = 2,
    ax = 0,
    ay = -30,
    font = list(color = 'rgba(255, 127, 14, 0.8)', size = 12)
  ) %>%
  # Menambahkan garis Median
  add_trace(
    x = c(median_value, median_value),
    y = c(0, max(density_data$y)),
    type = "scatter",
    mode = "lines",
    name = "Median",
    line = list(color = 'rgba(0, 0, 255, 0.8)', dash = 'dash')
  ) %>%
  # Menambahkan anotasi untuk Median
  add_annotations(
    x = median_value,
    y = max(density_data$y) * 0.9,
    text = paste("Median: ", median_value, "pts"),
    showarrow = TRUE,
    arrowhead = 2,
    ax = 0,
    ay = -30,
    font = list(color = 'rgba(0, 0, 255, 0.8)', size = 12)
  ) %>%
  # Menambahkan garis Modus
  add_trace(
    x = c(mode_value, mode_value),
    y = c(0, max(density_data$y)),
    type = "scatter",
    mode = "lines",
    name = "Modus",
    line = list(color = 'rgba(255, 99, 71, 0.8)', dash = 'dash')
  ) %>%
  # Menambahkan anotasi untuk Modus
  add_annotations(
    x = mode_value,
    y = max(density_data$y) * 0.9,
    text = paste("Modus: ", round(mode_value, 2), "pts"),
    showarrow = TRUE,
    arrowhead = 2,
    ax = 0,
    ay = -30,
    font = list(color = 'rgba(255, 99, 71, 0.8)', size = 12)
  ) %>%
  # Layout
  layout(
    title = "Density Plot Nilai Ujian dengan Rata-Rata, Median, dan Modus",
    xaxis = list(title = "Nilai Ujian"),
    yaxis = list(title = "Kepadatan")
  )

# Menampilkan plot
plot

```