tugas

Aplikasi jejak karbon ‘EcoTrack’ mencatat menit penggunaan harian dari 15 pengguna aktif dalam satu minggu:

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

1. Hitung mean median dan modus

mean (data)

## [1] 24.6

median (data)

## [1] 23

modus <- function(x) {
u <- unique(x)
u[which.max(tabulate(match(x, u)))]
}
modus(data)

## [1] 22

Hasil dan Interpretasi Berdasarkan hasil perhitungan, diperoleh:

Mean = 24,6 menit Median = 23 menit Modus = 22, 23, dan 24 menit

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

## Mengurutkan data
dataUrut <- c(18, 19, 20, 21, 22, 22, 23, 23, 24, 24, 25, 26, 27, 30, 45) 
  
quantile(dataUrut, probs = c(0.25, 0.75), type = 6)

## 25% 75% 
##  21  26

IQR(dataUrut, type = 6)

## [1] 5

Berdasarkan hasil perhitungan, diperoleh:

Q1 = 21,5 menit Q3 = 25,5 menit IQR = 4 menit

Nilai Q1 = 21 dan Q3 = 26, sehingga diperoleh IQR = 5 menit. Artinya, 50% data yang berada di tengah memiliki durasi penggunaan antara 21 hingga 26 menit, dengan rentang penyebaran sebesar 5 menit. Ini menunjukkan bahwa data pada bagian tengah relatif tidak terlalu menyebar.

3. Hitung varians dan standar deviasi

var(dataUrut) 

## [1] 41.54286

sd(dataUrut) 

## [1] 6.445375

Hasil perhitungan menunjukkan:

Varians = 41,54 menit² Standar deviasi = 6,45 menit

Nilai varians sebesar 41,54 dan standar deviasi sebesar 6,45 menit menunjukkan bahwa durasi penggunaan rata-rata menyimpang sekitar 6,45 menit dari nilai rata-ratanya. Sementara itu, nilai koefisien variasi sebesar 26,2% menunjukkan bahwa tingkat variasi data tergolong rendah, karena masih berada di bawah 30%. Dengan demikian, data durasi penggunaan relatif cukup konsisten.

4.Hitung koefisien skewness Pearson dan tentukan arah kemencengannya; verifikasi dengan fungsi skewness()

library(moments)
skewness(dataUrut)

## [1] 2.212573

Nilai skewness sebesar 0,74 menunjukkan bahwa distribusi data menceng ke kanan (skewness positif). Artinya, terdapat beberapa data dengan durasi penggunaan yang lebih tinggi dibandingkan sebagian besar data lainnya. Jadi, sebagian besar data berada pada durasi yang lebih rendah, sementara beberapa nilai yang lebih besar menyebabkan ekor distribusi memanjang ke arah kanan.