00:00:00
KMU Quran inspirasi relatif Apa itu
00:00:03
pengukuran dispersi relatif akan kita
00:00:05
bahas di video kali ini ya Hai seperti
00:00:15
biasa mengingatkan kembali yang belum
00:00:17
subscribe Silahkan ganti kan video-video
00:00:19
selanjutnya mengenai statistik dan
00:00:21
beberapa menteri lainnya ya dispersi
00:00:24
relatif berguna untuk membandingkan
00:00:26
tingkat dispersi antara dua atau lebih
00:00:27
distribusi dimana nilai-nilai observasi
00:00:29
dari dua atau lebih distribusi tersebut
00:00:31
tidak sama dispersi Absolute jangkauan
00:00:35
simpangan rata-rata simpangan kuartil
00:00:36
simpangan baku hanya dapat
00:00:38
mendeskripsikan variasi nilai pada suatu
00:00:40
Kumpulan data bukan beberapa Kumpulan
00:00:42
data ukuran dispersi relatif dapat
00:00:44
digunakan untuk membandingkan variasi
00:00:46
nilai pada beberapa Kumpulan data ke ini
00:00:50
contoh ada eksbar kemudian ada simpangan
00:00:52
baku ya
00:00:56
Hai nah rumus dari koefisien variasi itu
00:00:58
es bagi dengan x Bar atau standar
00:01:01
deviasi dibagi dengan rata-ratanya nah
00:01:04
ini ada mereka dan merk B jadi hasil
00:01:08
penelitian mengenai masa pakai dua merek
00:01:09
lampu a dan b rata-rata masa hidup lampu
00:01:12
mereka itu 1160 jam dengan simpangan
00:01:15
bakunya 290 sedangkan yang B itu adalah
00:01:18
rata-rata masa hidupnya itu 1120
00:01:21
simpangan bakunya adalah 200 jam nah
00:01:24
Mana yang lebih baik Jadi kalau misalnya
00:01:27
disini langsung saja kita bagikan antara
00:01:29
simpangan baku dengan yang rata-rata
00:01:32
masa hidupnya yang sama seperti rumus
00:01:33
yang barusan nih ya srx betis standar
00:01:37
deviasi bagi dengan ekspornya nah
00:01:40
standar deviasinya disini 250 dibagi
00:01:43
dengan 1160 hasilnya adalah 21,5 atau
00:01:48
dikalikan 100% menjadi 21,5 persen kalau
00:01:52
yang B berarti 200 bagi dengan 1120 jam
00:01:56
adalah rata-rata masa hidupnya dapatlah
00:01:58
disini 17,8 6 Kenapa dikatakan merek B
00:02:02
lebih baik ingat kalau misalnya standar
00:02:03
deviasi semakin kecil nilai penyimpangan
00:02:06
yang itu adalah semakin baik eh jadi
00:02:08
semakin kecil nilai standar deviasinya
00:02:10
itu dikatakan semakin baik oleh karena
00:02:12
itu dari a dengan b ini yang lebih kecil
00:02:14
telah yang B nah karena biar lebih kecil
00:02:18
sehingga dianggap merek B itu lebih baik
00:02:19
karena dia itu memiliki koefisien
00:02:21
variasi yang lebih kecil daripada yang
00:02:23
merek hanya koefisien variasi kuartil
00:02:26
berarti kalau ini sudah menggunakan
00:02:28
kuartil ya kuartil ke-3 kurangkan Q1
00:02:31
bagi2 bagi mdm2 itu adalah median ya Nah
00:02:35
kemudian disini atau sama juga dengan
00:02:38
bawah tiga kurang Q1 bagi ketiga + Q1
00:02:42
nah ini rumusnya bisa dengan seperti ini
00:02:45
atau ketiga + Q1 bagi2 jadi rumusnya ada
00:02:49
tiga ya ditinggal kurang Q1 bagi2 bagi
00:02:51
MD atau tiga kurang Q1 bagi ketiga P1
00:02:56
Hai atau 3 plus satu bagi2 Anda tinggal
00:02:59
rumusnya ya nah ini kalau misalnya
00:03:01
menggunakan datang lalu yang sudah
00:03:03
pernah kita bahas di kuartil ya Q1 sama
00:03:06
q3 ya berarti di sini 59422 kurangkan
00:03:11
dengan 45 itulah kisah satunya kemudian
00:03:13
disini 59422 itu masih ketiga plus Q10
00:03:19
128 Nah kalau ini menggunakan dia data
00:03:22
Q1 dan q3 saja a seperti yang sudah tadi
00:03:26
saya jelaskan bahwa ini boleh
00:03:28
menggunakan rumus yang mana pun boleh
00:03:29
tiga bagi ke-1 boleh juga ketiga + Q1
00:03:33
kemudian juga ada yang bagi2 sebenarnya
00:03:36
ini semuanya pasti sama ya
00:03:38
penyimpangannya dari median itu senilai
00:03:40
0,18 kemencengan dengan itu adalah
00:03:44
ukuran yang menyatakan ketidaksimetrisan
00:03:46
dari lingkungan suatu distribusi atau
00:03:48
dengan kata lain suatu distribusi data
00:03:50
itu simetris positif atau negatif jika
00:03:53
distribusi memiliki ekor yang lebih
00:03:55
panjang ke
00:03:56
sendiri pada kiri maka disebut-sebut
00:03:57
menceng kekanan atau Menteng positif
00:04:00
sebaliknya jika distribusi memiliki ekor
00:04:02
yang lebih panjang kekiri daripada ke
00:04:04
kanan disebut menceng ke kiri Nah
00:04:06
maksudnya apa itu menceng jadi Menteng
00:04:08
itu dia penggambarannya seperti kurva
00:04:10
kalau misalnya dia itu lantainya ke
00:04:13
kanan berarti dia itu Mencetuskan and
00:04:16
atau datanya positif kalau misalnya
00:04:19
mecingnya kekiri atau landai nya ke kiri
00:04:22
berarti dia itu disebut menceng negatif
00:04:25
Nah maksudnya bagaimana kalau misalnya
00:04:28
landai berarti kalau misalnya kangen itu
00:04:32
landai berarti kirinya itu adalah curam
00:04:34
nah seperti itu es seperti penggambaran
00:04:36
Bukit lah ya Jadi kalau misalnya menceng
00:04:38
tekanan berarti dia itu lantai ke kanan
00:04:41
eh terus juga curamnya ke sebelah kiri
00:04:43
tapi kalau misalnya menceng ke kiri
00:04:45
berarti dia itu lantainya sebelah kiri
00:04:48
terus sebelah kanan itu lebih curam
00:04:52
Hai apakah dia itu mungkin simetris
00:04:54
mungkin saja seperti itu ya tergantung
00:04:57
dari datanya jadi kalau negatif itu
00:04:59
berarti kurang dari nol kalau positif
00:05:01
itu berarti lebih dari nol kalau
00:05:03
semetris itu bro tidak pas nol Nah
00:05:05
inilah yang saya bilang tadi jadi satu
00:05:07
itu dianggap menceng kekanan atau
00:05:10
datanya positif Kenapa karena dia itu
00:05:12
lantainya di sebelah kanan terus
00:05:15
curamnya di sebelah kiri itulah
00:05:16
Messenger kanan kalau yang kedua itu
00:05:18
namanya simetris simetris itu berarti
00:05:20
dia antara sebelah kanan sebelah kiri
00:05:22
itu dia sama atau nilainya sama dengan
00:05:23
nol Nah kalau misalnya ketiga itu
00:05:26
berarti menceng ke kiri landai nya ke
00:05:29
kiri Tapi dia itu sebelah kanannya
00:05:31
adalah curam nah seperti ini dan ini dia
00:05:35
itu untuk data yang negatif Jadi kalau
00:05:37
misalnya data itu negatif positif atau
00:05:40
nol Nah kita bisa tahu bahwa dia itu
00:05:42
akan menceng kemana kiri-kanan atau yang
00:05:44
ditengah ya bertikai Tengah simetris
00:05:47
yang kalau misalnya disini positif kalau
00:05:49
disini adalah negatif nah ini
00:05:52
misalnya digambarkan melalui grafik Ya
00:05:55
menggunakan grafik batang atau grafik
00:05:58
histogram ini berarti simetris kalau
00:06:00
simetris sudah tidak itu ditengah atau
00:06:03
dia itu bentuknya Ya seperti ini di
00:06:06
bawah ya bahwa Tapi dia itu intinya
00:06:08
antara kanan dan kiri itu sama panjang
00:06:10
antara kanan-kirinya ya jadi di sini eh
00:06:14
dia pas ditengah atau dia itu curam
00:06:16
kebawah pas di tengahnya Nah kalau ini
00:06:19
dia mencengkeram kanan karena landai
00:06:21
kekanan curam ke kiri kalau ini adalah
00:06:23
Menteng ke-syiria karena dia itu
00:06:25
lantainya kiri curamnya disebelah kanan
00:06:29
Hai koefisien firson itu ada explore
00:06:32
kurangkan emo bagi sx-200 sama seperti
00:06:35
biasa rata-rata koemo itu adalah modus
00:06:37
eh itu adalah standar deviasi nah ini
00:06:40
datanya sudah disediakan Jadi enaknya
00:06:42
langsung kita kurangkan dan bagi saja
00:06:44
eksbar kurangkan Nemo bagi es berarti
00:06:47
ekspornya itu ada 29 emo yaitu adalah 34
00:06:51
nanti 29 kurangkan 34 bagi dengan 1204
00:06:54
ya minus 0,38 karena nilai minus berarti
00:06:57
dia itu menceng negatif kalau mencapai
00:06:59
gatif berarti dia akan ke sebelah kiri
00:07:03
landai ke sebelah kiri cukuran ke
00:07:05
sebelah kanan nah Kalo yang ini ya 295
00:07:10
ya Katakanlah modus yaitu 2905 12,04 itu
00:07:13
ada standar deviasi nah ini kita cari
00:07:15
tiba-tiba mendapat nol nilainya karena
00:07:18
29 kurangkan 29 hasilnya 005 dengan
00:07:21
berapapun itu pasti hasilnya nol tapi
00:07:24
kalau nol dibagi dengan nol itu berarti
00:07:26
dia tidak bisa ya atau error ya kalau
00:07:28
0ba
00:07:29
nih dengan selain nol pasti hasilnya
00:07:32
adalah nol ya jadi disini nilainya nol
00:07:37
berarti dia simetris karena dia pas nol
00:07:40
kalau misalnya Vixion yang ini ya tiga
00:07:43
kali kan ekspor kurangkan MD median bagi
00:07:46
dengan es ya tadi yang saya bilang MD
00:07:48
itu adalah median kalau situ standar
00:07:51
deviasi sama ekspor juga rata-rata nah
00:07:55
ini tiga kalikan 2900 5 itu adalah x bar
00:07:58
dikurangkan dengan 31072 N bagi dengan
00:08:02
12,04 ya sini adalah minus berarti kalau
00:08:05
minus Itu ngenceng kekiri atau landai ke
00:08:07
kiri sebelah kanannya curam nah kering
00:08:10
bawah itu berarti dia nol karena ya di
00:08:13
sini mb-nya = X bar nya kalo Bole dia
00:08:18
menggunakan Q1 q3 dan Q2 ya 3 plus satu
00:08:22
kurang 22.23 kurangkan Q1 nah disini
00:08:27
hasilnya adalah minus 0,1 45
00:08:29
ini minus itu mintanya negatif berarti
00:08:32
dia ke kiri lebih gampangnya itu aja
00:08:35
kalau kita itu ingin mengingat kalau
00:08:38
misalnya negatif berarti dia itu benteng
00:08:39
kekiri kalau misalnya dia itu positif
00:08:42
cinencang kekanan melihat diagram atau
00:08:45
Quadrant dari yang waktu kita pernah
00:08:48
diajarkan saat SMP ya Ada penggambaran
00:08:52
44 garis seperti tambah gitu ada
00:08:54
Quadrant 4 Quadrant Nah kalau misalnya
00:08:57
kiri itu pasti dia negatif tapi kalau
00:08:59
misalkan itu pasti positif Terus kalau
00:09:01
di tengah-tengahnya pasti 00 seperti
00:09:03
itulah kenceng Gan Smoga bisa dipahami
00:09:07
ya apa yang sudah saya jelaskan Semoga
00:09:09
ini bisa menambah wawasan kita bersama
00:09:10
Semoga bisa dipahami apa ya sudah saya
00:09:13
sampaikan terima kasih
