Tugas pendalaman materi

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.

pertanyaan 1

Hitung mean, median, dan modus data tersebut secara manual, lalu verifikasi dengan RStudio.

pengguna <- c(22, 25, 19, 30, 24, 21, 45, 23, 20, 26, 24, 22, 18, 27, 23)
mean(pengguna)
## [1] 24.6
median(pengguna)
## [1] 23
modus <- function(x) {
  u <- unique(x)
  u[which.max(tabulate(match(x, u)))]
}
modus(pengguna)
## [1] 22

pertanyaan 2

Tentukan Q1 dan Q3, lalu interpretasikan IQR-nya dalam konteks kasus ini.

pengguna <- c(22, 25, 19, 30, 24, 21, 45, 23, 20, 26, 24, 22, 18, 27, 23)

quantile(pengguna, probs = c(0.25, 0.75), type = 6)
## 25% 75% 
##  21  26
IQR(pengguna, type = 6)
## [1] 5

pertanyaan 3

Hitung varians dan standar deviasi; menurut Anda, apakah data ini tergolong bervariasi tinggi atau rendah?

pengguna <- c(22, 25, 19, 30, 24, 21, 45, 23, 20, 26, 24, 22, 18, 27, 23)

var(pengguna)
## [1] 41.54286
sd(pengguna)
## [1] 6.445375

Kesimpulan : data ini tergolong tinggi karena dari rumus (standar deviasi/rata - rata) x 100 % menghasilkan hasil diatas 20% yaitu 26% yang dimana data bersifat heterogen

pertanyaan 4

Hitung koefisien skewness Pearson dan tentukan arah kemencengannya; verifikasi dengan fungsi skewness() di R. (Rstudio)

pengguna <- c(22, 25, 19, 30, 24, 21, 45, 23, 20, 26, 24, 22, 18, 27, 23)
mean(pengguna); median (pengguna); sd(pengguna)
## [1] 24.6
## [1] 23
## [1] 6.445375
library(moments)
skewness(pengguna)
## [1] 2.212573

Kesimpulan : dari hasil hitung koefisien skewness dapat dilihat lebih condong ke kanan(+) karena nilai mediannya lebih tinggi dari pada rata-rata.