Tugas Statistika 4

ILUSTRASU KASUS - ECOTRACK 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

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

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

mean(ecotrack)

## [1] 24.6

median(ecotrack)

## [1] 23

modus <- function(x) {
  frekuensi <- table(x)
  hasil <- names(frekuensi)[frekuensi == max(frekuensi)]
  return(hasil)
}
modus(ecotrack)

## [1] "22" "23" "24"

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

quantile(ecotrack, probs = c(0.25, 0.75),type = 6)

## 25% 75% 
##  21  26

Interpretasi : Q1 = Sekitar 25% penggunaan harian aplikasi Ecotrack dari 15 pengguna yang aktif dalam satu minggu berada pada atau di bawah 21 menit, sedangkan 75% berada pada atau di atas 21 menit

Q3 = Sekitar 75% penggunaan harian aplikasi Ecotrack dari 15 pengguna yang aktif dalam satu minggu berada pada atau di bawah 26 menit, sedangkan 25% berada pada atau di atas 26 menit

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

diff(range(ecotrack))

## [1] 27

quantile(ecotrack, probs = c(0.25, 0.75),type = 6)

## 25% 75% 
##  21  26

IQR(ecotrack, type = 6)

## [1] 5

var(ecotrack)

## [1] 41.54286

sd(ecotrack)

## [1] 6.445375

Menurut saya data ini tergolong bervariasi rendah karena data yang menyebar tidak terlalu jauh dari nilai rata ratanya.

4. Hitung Koefisien skewness Pearson dan tentukan arah kemencengannya; verifikasi dengan fungsi skewness di R

library(moments)
skewness(ecotrack)

## [1] 2.212573

Arah mencengnya ke kanan (positif)