Tugas Pendalaman Materi: Analisis Data EcoTrack

Studi Kasus EcoTrack Aplikasi ‘EcoTrack’ mencatat menit penggunaan harian dari 15 pengguna aktif. Data waktu penggunaan (dalam menit) adalah sebagai berikut:

1. Mean, Median, dan Modus

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

mean_val <- mean(ecotrack)
print(mean_val)

## [1] 24.6

median_val <- median(ecotrack)
print(median_val)

## [1] 23

get_mode <- function(x) {
  ux <- unique(x)
  tab <- tabulate(match(x, ux))
  ux[tab == max(tab)]
}
modus_val <- get_mode(ecotrack)
print(modus_val)

## [1] 22 24 23

Berdasarkan hasil perhitungan di atas, diperoleh nilai rata-rata (mean) sebesar 24.6 menit dan nilai tengah (median) sebesar 23 menit. Karena terdapat lebih dari satu nilai yang paling sering muncul (yaitu 22, 23, dan 24), maka data ini tergolong multimodal.

2. Kuartil dan IQR

q1 <- quantile(ecotrack, 0.25, type = 6)
print(q1)

## 25% 
##  21

q3 <- quantile(ecotrack, 0.75, type = 6)
print(q3)

## 75% 
##  26

iqr_val <- IQR(ecotrack, type = 6)
print(iqr_val)

## [1] 5

Berdasarkan hasil perhitungan, diperoleh nilai Kuartil 1 (\(Q_1\)) sebesar 21 dan Kuartil 3 (\(Q_3\)) sebesar 26, sehingga didapatkan Interquartile Range (IQR) sebesar 5. Hal ini menunjukkan bahwa sebanyak 50% dari kelompok pengguna pertengahan memiliki rentang waktu penggunaan aplikasi sebesar 5 menit (berada di antara 21 hingga 26 menit).

3. Varians dan Standar Deviasi

var_val <- var(ecotrack)
print(var_val)

## [1] 41.54286

sd_val <- sd(ecotrack)
print(sd_val)

## [1] 6.445375

Berdasarkan hasil perhitungan, diperoleh nilai varians sebesar 41.54 dan standar deviasi sebesar 6.44. Variasi data ini tergolong moderat, namun nilai standar deviasi sedikit membesar karena tertarik oleh adanya satu outlier (data ekstrem) pada ujung atas, yaitu pengguna dengan waktu 45 menit.

4. Skewness

pearson_skew <- 3 * (mean_val - median_val) / sd_val
print(pearson_skew)

## [1] 0.7447201

Berdasarkan hasil perhitungan, diperoleh koefisien Skewness Pearson sebesar 0.744. Karena nilainya positif dan nilai Mean (24.6) lebih besar dari Median (23), hal ini membuktikan bahwa distribusi data menceng ke kanan (Positive Skewness).