SOAL
Aplikasi Jejak karbon ‘EcoTrack’ mencatat menit penggunaan harian dari 15 pengguna aktif dalam satu minggu (22,25,19,30,24,21,45,23,20,26,24,22,18,27,23)
Diketahui
Data menit per 15 pengguna
menit <- c(22,25,19,30,24,21,45,23,20,26,24,22,18,27,23)
1. Menghitung mean,median an modus
menit <- c(22,25,19,30,24,21,45,23,20,26,24,22,18,27,23)
mean(menit) median(menit) modus(menit)
2. Tentukan Q1 & Q3 lalu Interpretasikan IQR nya!
menit <- c(22,25,19,30,24,21,45,23,20,26,24,22,18,27,23)
#type=6 -> posisi 1(n+1)/100, quantile(menit, probs = c(0.25,0.5,0.75), type=6) IQR(menit, type=6)
3. Hitung varians dan standar deviasi
menit <- c(22,25,19,30,24,21,45,23,20,26,24,22,18,27,23)
diff(range(menit)) quantile(menit, probs = c(0.25, 0.75), type=6) IQR(menit, type=6) var(menit) sd(menit)
Interpretasi : Data memiliki variasi yang relatif rendah (SD=6,44; CV=26,2%), sebagian besar pengguna berada di sekitar rata-rata 24,6 menit, dengan 1 data outlier 45 menit yang meningkatkan varians
4. Hitung Koefisien skewnes pearson dan tentukan arah kemencengannya!
menit <- c(22,25,19,30,24,21,45,23,20,26,24,22,18,27,23)
mean(menit); median(menit); sd(menit) library(moments) skewness(menit) //Menceng ke kanan (positif)
5. Menghitung mean, median, modus dengan data (n=100)
Jika data besar, kita tidak lagi memakai rumus data tunggal. Tetapi harus dibuat Tabel Distribusi Frekuensi Berkelompok terlebih dahulu. Prosedur Data Berkelompok (n=100):
Buat Tabel Masukan data lalu Hitung Range, tentukan jumlah kelas (k=1+3,3 log n), hitung panjang kelas (p=Range/k), lalu buat interval kelas dan hitung frekuensi (f), titik tengah (xi), dan frekuensi kumulatif (Fk).
Cari Mean (rata-rata) Kalikan f dengan xi di setiap kelas, jumlahkan semua, bagi total frekuensi.
Cari Median (nilai tengah) Cari letak n/2, lihat Fk untuk dapat kelas median, lalu masukkan ke rumus Tb + [(n/2 - Fk_sebelum)/f]×p.
Cari Modus (nilai yang sering muncul) Cari kelas dengan f tertinggi, hitung selisih d1 dan d2, lalu masukkan ke rumus Tb + [d1/(d1+d2)]×p.