Central Tendency
Foto Kelompok 3
📘 1. Mean (Rata-rata)
🟢 Definisi: Mean adalah nilai rata-rata dari sekumpulan data. Dihitung dengan cara menjumlahkan seluruh data, lalu dibagi dengan banyaknya data.
🔹 Rumus: [ = ]
🔹 Contoh: Data: 4, 6, 8 [ = = 6]
📏 Aturan penggunaan:
- Gunakan mean jika data bersifat numerik dan tidak memiliki pencilan ekstrem (outlier).
- Cocok untuk data distribusi normal atau seimbang.
- Kurang tepat jika ada nilai yang terlalu besar atau kecil karena bisa mempengaruhi rata-rata.
📘 2. Median (Nilai Tengah)
🟢 Definisi: Median adalah nilai tengah dari data yang telah diurutkan dari kecil ke besar.
🔹 Cara menentukan:
- Urutkan data dari nilai terkecil ke terbesar.
- Jika jumlah data ganjil, median adalah nilai di tengah.
- Jika jumlah data genap, median adalah rata-rata dari dua nilai tengah.
🔹 Contoh: Data: 3, 5, 7 → Median = 5
Data: 2, 4, 6, 8 → Median = (4 + 6) / 2 = 5
📏 Aturan penggunaan:
- Gunakan median jika data memiliki pencilan (outlier) atau distribusi tidak simetris.
- Median lebih tahan terhadap nilai ekstrem dibanding mean.
📘 3. Modus (Mode)
🟢 Definisi: Modus adalah nilai yang paling sering muncul dalam suatu kumpulan data.
🔹 Contoh: Data: 2, 3, 3, 4, 5 → Modus = 3
Jika semua nilai muncul sama banyak, data disebut tidak memiliki modus. Jika ada dua nilai yang sama-sama paling sering muncul → bimodal. Lebih dari dua → multimodal.
📏 Aturan penggunaan:
- Cocok digunakan untuk data kategorik (non-angka) atau data diskrit. (misal: warna favorit, jenis produk paling laku)
- Juga bisa digunakan untuk melihat nilai paling umum dalam data numerik.
📊 Kesimpulan perbandingan
| Aspek | Mean | Median | Modus |
|---|---|---|---|
| Jenis data | Numerik | Numerik | Kategorik/Numerik |
| Pengaruh outlier | Terpengaruh | Tidak terpengaruh | Tidak terpengaruh |
| Kegunaan utama | Rata-rata umum | Nilai tengah | Nilai paling sering muncul |
| Cocok untuk | Data normal/seimbang | Data tidak simetris | Data kategorik atau frekuensi tinggi |
## Warning: package 'ggplot2' was built under R version 4.5.2##
## Attaching package: 'dplyr'## The following objects are masked from 'package:stats':
##
## filter, lag## The following objects are masked from 'package:base':
##
## intersect, setdiff, setequal, union## Warning: package 'modeest' was built under R version 4.5.2# --- 2. Import dataset ---
dataset <- read.csv("https://raw.githubusercontent.com/YanDraa/Dataweek6Statistika/main/4_Central_Tendency_Introduction_to_Statistics.csv")
# --- 3. Cek struktur data ---
str(dataset)## 'data.frame': 200 obs. of 9 variables:
## $ X : int 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ...
## $ CustomerID : int 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ...
## $ Age : int 32 37 63 41 42 66 47 21 30 33 ...
## $ Gender : chr "M" "F" "M" "M" ...
## $ StoreLocation : chr "West" "South" "West" "North" ...
## $ ProductCategory: chr "Electronics" "Books" "Electronics" "Sports" ...
## $ TotalPurchase : int 528 72 327 391 514 381 510 102 559 27 ...
## $ NumberOfVisits : int 4 4 4 7 7 6 5 4 2 5 ...
## $ FeedbackScore : int 1 5 2 1 5 3 1 2 2 2 ...## X CustomerID Age Gender
## Min. : 1.00 Min. : 1.00 Min. :18.00 Length:200
## 1st Qu.: 50.75 1st Qu.: 50.75 1st Qu.:31.00 Class :character
## Median :100.50 Median :100.50 Median :39.00 Mode :character
## Mean :100.50 Mean :100.50 Mean :39.99
## 3rd Qu.:150.25 3rd Qu.:150.25 3rd Qu.:48.25
## Max. :200.00 Max. :200.00 Max. :70.00
## StoreLocation ProductCategory TotalPurchase NumberOfVisits
## Length:200 Length:200 Min. : 11.0 Min. : 1.000
## Class :character Class :character 1st Qu.: 68.0 1st Qu.: 4.000
## Mode :character Mode :character Median : 108.5 Median : 5.000
## Mean : 211.8 Mean : 5.165
## 3rd Qu.: 381.2 3rd Qu.: 7.000
## Max. :1128.0 Max. :11.000
## FeedbackScore
## Min. :1.0
## 1st Qu.:1.0
## Median :3.0
## Mean :2.8
## 3rd Qu.:4.0
## Max. :5.0# --- 4. Hitung ukuran tendensi sentral ---
# TotalPurchase
mean_total <- mean(dataset$TotalPurchase, na.rm = TRUE)
median_total <- median(dataset$TotalPurchase, na.rm = TRUE)
mode_total <- mfv(dataset$TotalPurchase, na_rm = TRUE)
# Age
mean_age <- mean(dataset$Age, na.rm = TRUE)
median_age <- median(dataset$Age, na.rm = TRUE)
mode_age <- mfv(dataset$Age, na_rm = TRUE)
# NumberOfVisits
mean_visit <- mean(dataset$NumberOfVisits, na.rm = TRUE)
median_visit <- median(dataset$NumberOfVisits, na.rm = TRUE)
mode_visit <- mfv(dataset$NumberOfVisits, na_rm = TRUE)
# --- 5. Tampilkan hasil ---
cat("===== Central Tendency =====\n")## ===== Central Tendency =====## TotalPurchase -> Mean: 211.795 | Median: 108.5 | Mode: 33## Age -> Mean: 39.99 | Median: 39 | Mode: 18cat("NumberOfVisits -> Mean:", mean_visit, " | Median:", median_visit, " | Mode:", mode_visit, "\n")## NumberOfVisits -> Mean: 5.165 | Median: 5 | Mode: 5# --- 6. Visualisasi Data ---
## 6a. Histogram TotalPurchase
ggplot(dataset, aes(x = TotalPurchase)) +
geom_histogram(binwidth = 10, fill = "#4e79a7", color = "white") +
geom_vline(aes(xintercept = median_total), color = "red", linetype = "dashed", linewidth = 1) +
labs(title = "Distribusi TotalPurchase",
x = "Total Purchase",
y = "Frekuensi",
subtitle = "Garis merah menunjukkan median") +
theme_minimal()
## 6b. Boxplot TotalPurchase
ggplot(dataset, aes(y = TotalPurchase)) +
geom_boxplot(fill = "#f28e2b", color = "black") +
labs(title = "Boxplot TotalPurchase",
y = "Total Purchase") +
theme_minimal()
## 6c. Histogram Age
ggplot(dataset, aes(x = Age)) +
geom_histogram(binwidth = 2, fill = "#59a14f", color = "white") +
geom_vline(aes(xintercept = mean_age), color = "blue", linetype = "dashed", linewidth = 1) +
labs(title = "Distribusi Usia Pelanggan (Age)",
x = "Usia",
y = "Frekuensi",
subtitle = "Garis biru menunjukkan mean") +
theme_minimal()
## 6d. Boxplot Age
ggplot(dataset, aes(y = Age)) +
geom_boxplot(fill = "#edc948", color = "black") +
labs(title = "Boxplot Usia Pelanggan",
y = "Age") +
theme_minimal()
## 6e. Histogram NumberOfVisits
ggplot(dataset, aes(x = NumberOfVisits)) +
geom_histogram(binwidth = 1, fill = "#e15759", color = "white") +
geom_vline(aes(xintercept = mean_visit), color = "blue", linetype = "dashed", linewidth = 1) +
labs(title = "Distribusi Jumlah Kunjungan (NumberOfVisits)",
x = "Jumlah Kunjungan",
y = "Frekuensi",
subtitle = "Garis biru menunjukkan mean") +
theme_minimal()
## 6f. Boxplot NumberOfVisits
ggplot(dataset, aes(y = NumberOfVisits)) +
geom_boxplot(fill = "#b07aa1", color = "black") +
labs(title = "Boxplot Jumlah Kunjungan (NumberOfVisits)",
y = "Number of Visits") +
theme_minimal()
---
title: "Central Tendency"
author:
- "Kelompok 3" 
- "Naifah Edria Arta (52250056)"
- "Lulu Najla Salsabila (52250069)"
- "Naila Syahrani Putri (52250070)"
- "Ni. Md Aurora Sekarningrum (52250072)"
date: "`r format(Sys.Date(), '%B %d, %Y')`"
output:
  rmdformats::readthedown:
    self_contained: true
    thumbnails: true
    lightbox: true
    gallery: true
    number_sections: true
    lib_dir: libs
    df_print: "paged"
    code_folding: "show"
    code_download: yes
---

<center>
<img src="C:/Users/acer/Documents/WhatsApp Image 2025-10-16 at 18.42.06_f54cb79b.jpg" width="300"><br>
<b>Foto Kelompok 3</b>
</center>


---

📘 *1. Mean (Rata-rata)*

*🟢 Definisi:*
Mean adalah nilai rata-rata dari sekumpulan data.
Dihitung dengan cara menjumlahkan seluruh data, lalu dibagi dengan banyaknya data.

*🔹 Rumus:*
[
\text{Mean} = \frac{\text{Jumlah seluruh data}}{\text{Banyaknya data}}
]

*🔹 Contoh:*
Data: 4, 6, 8
[
\text{Mean} = \frac{4 + 6 + 8}{3} = 6
]

*📏 Aturan penggunaan:*

* Gunakan *mean* jika data bersifat *numerik* dan *tidak memiliki pencilan ekstrem* (outlier).
* Cocok untuk data *distribusi normal* atau seimbang.
* Kurang tepat jika ada nilai yang terlalu besar atau kecil karena bisa *mempengaruhi rata-rata*.

---

📘 *2. Median (Nilai Tengah)*

*🟢 Definisi:*
Median adalah *nilai tengah* dari data yang telah *diurutkan* dari kecil ke besar.

*🔹 Cara menentukan:*

1. Urutkan data dari nilai terkecil ke terbesar.
2. Jika jumlah data *ganjil*, median adalah nilai di tengah.
3. Jika jumlah data *genap*, median adalah rata-rata dari dua nilai tengah.

*🔹 Contoh:*
Data: 3, 5, 7
→ Median = 5

Data: 2, 4, 6, 8
→ Median = (4 + 6) / 2 = 5

*📏 Aturan penggunaan:*

* Gunakan *median* jika data memiliki *pencilan (outlier)* atau distribusi *tidak simetris*.
* Median lebih *tahan terhadap nilai ekstrem* dibanding mean.

---

📘 *3. Modus (Mode)*

*🟢 Definisi:*
Modus adalah *nilai yang paling sering muncul* dalam suatu kumpulan data.

*🔹 Contoh:*
Data: 2, 3, 3, 4, 5
→ Modus = 3

Jika semua nilai muncul sama banyak, data disebut *tidak memiliki modus*.
Jika ada dua nilai yang sama-sama paling sering muncul → *bimodal*.
Lebih dari dua → *multimodal*.

*📏 Aturan penggunaan:*

* Cocok digunakan untuk *data kategorik (non-angka)* atau *data diskrit*.
  (misal: warna favorit, jenis produk paling laku)
* Juga bisa digunakan untuk melihat *nilai paling umum* dalam data numerik.

---

📊 *Kesimpulan perbandingan*

| Aspek            | Mean                 | Median              | Modus                                |
| ---------------- | -------------------- | ------------------- | ------------------------------------ |
| Jenis data       | Numerik              | Numerik             | Kategorik/Numerik                    |
| Pengaruh outlier | Terpengaruh          | Tidak terpengaruh   | Tidak terpengaruh                    |
| Kegunaan utama   | Rata-rata umum       | Nilai tengah        | Nilai paling sering muncul           |
| Cocok untuk      | Data normal/seimbang | Data tidak simetris | Data kategorik atau frekuensi tinggi |

---

```{r}
# --- 1. Load package yang dibutuhkan ---
library(ggplot2)
library(dplyr)
library(modeest) # untuk menghitung modus

# --- 2. Import dataset ---
dataset <- read.csv("https://raw.githubusercontent.com/YanDraa/Dataweek6Statistika/main/4_Central_Tendency_Introduction_to_Statistics.csv")

# --- 3. Cek struktur data ---
str(dataset)
summary(dataset)

# --- 4. Hitung ukuran tendensi sentral ---

# TotalPurchase
mean_total <- mean(dataset$TotalPurchase, na.rm = TRUE)
median_total <- median(dataset$TotalPurchase, na.rm = TRUE)
mode_total <- mfv(dataset$TotalPurchase, na_rm = TRUE)

# Age
mean_age <- mean(dataset$Age, na.rm = TRUE)
median_age <- median(dataset$Age, na.rm = TRUE)
mode_age <- mfv(dataset$Age, na_rm = TRUE)

# NumberOfVisits
mean_visit <- mean(dataset$NumberOfVisits, na.rm = TRUE)
median_visit <- median(dataset$NumberOfVisits, na.rm = TRUE)
mode_visit <- mfv(dataset$NumberOfVisits, na_rm = TRUE)

# --- 5. Tampilkan hasil ---
cat("===== Central Tendency =====\n")
cat("TotalPurchase -> Mean:", mean_total, " | Median:", median_total, " | Mode:", mode_total, "\n")
cat("Age -> Mean:", mean_age, " | Median:", median_age, " | Mode:", mode_age, "\n")
cat("NumberOfVisits -> Mean:", mean_visit, " | Median:", median_visit, " | Mode:", mode_visit, "\n")

# --- 6. Visualisasi Data ---

## 6a. Histogram TotalPurchase
ggplot(dataset, aes(x = TotalPurchase)) +
  geom_histogram(binwidth = 10, fill = "#4e79a7", color = "white") +
  geom_vline(aes(xintercept = median_total), color = "red", linetype = "dashed", linewidth = 1) +
  labs(title = "Distribusi TotalPurchase",
       x = "Total Purchase",
       y = "Frekuensi",
       subtitle = "Garis merah menunjukkan median") +
  theme_minimal()

## 6b. Boxplot TotalPurchase
ggplot(dataset, aes(y = TotalPurchase)) +
  geom_boxplot(fill = "#f28e2b", color = "black") +
  labs(title = "Boxplot TotalPurchase",
       y = "Total Purchase") +
  theme_minimal()

## 6c. Histogram Age
ggplot(dataset, aes(x = Age)) +
  geom_histogram(binwidth = 2, fill = "#59a14f", color = "white") +
  geom_vline(aes(xintercept = mean_age), color = "blue", linetype = "dashed", linewidth = 1) +
  labs(title = "Distribusi Usia Pelanggan (Age)",
       x = "Usia",
       y = "Frekuensi",
       subtitle = "Garis biru menunjukkan mean") +
  theme_minimal()

## 6d. Boxplot Age
ggplot(dataset, aes(y = Age)) +
  geom_boxplot(fill = "#edc948", color = "black") +
  labs(title = "Boxplot Usia Pelanggan",
       y = "Age") +
  theme_minimal()

## 6e. Histogram NumberOfVisits
ggplot(dataset, aes(x = NumberOfVisits)) +
  geom_histogram(binwidth = 1, fill = "#e15759", color = "white") +
  geom_vline(aes(xintercept = mean_visit), color = "blue", linetype = "dashed", linewidth = 1) +
  labs(title = "Distribusi Jumlah Kunjungan (NumberOfVisits)",
       x = "Jumlah Kunjungan",
       y = "Frekuensi",
       subtitle = "Garis biru menunjukkan mean") +
  theme_minimal()

## 6f. Boxplot NumberOfVisits
ggplot(dataset, aes(y = NumberOfVisits)) +
  geom_boxplot(fill = "#b07aa1", color = "black") +
  labs(title = "Boxplot Jumlah Kunjungan (NumberOfVisits)",
       y = "Number of Visits") +
  theme_minimal()
```