Kelemahan dan kelebihan Mean, Median modus

Jawaban yang benar untuk pertanyaan tersebut adalah seperti yang dijelaskan di bawah.

Table of Contents Show

Apa kelebihan dari mean?
Kapan menggunakan modus?
Apa perbedaan mean median dan modus?
Tendensi Sentral (ukuran pemusatan data)
Pengertia Mean
Cara Mencari Mean
Kenapa Harus Pakai Mean?
Kekurangan dan Kelebihan Mean
Pengertian Median
Cara Mencari Median
Kenapa Harus Pakai Median
Kekurangan dan Kelebihan Median
Pengertian Modus
Cara Mencari Modus
Kapan Modus digunakan?
Kekurangan dan Kelebihan Modus
Video yang berhubungan

Ingat!

median adalah nilai/datum yang letaknya di tengah setelah datum terurut dari yang kecil.

Kelebihan median

Tidak dipengaruhi oleh adanya nilai ekstrem (nilai yang terlalu kecil atau terlalu besar jika dibandingkan dengan nilai lainnya) dalam data
Dapat digunakan untuk data yang berupa angka maupun data yang tidak berupa angka
Cocok untuk data yang heterogen

kelemahan median

Tidak mempertimbangkan semua nilai dalam data (hanya data yang terletak di tengah)
Peka terhadap penambahan/ pengurangan jumlah data

Dengan demikian, kelebihan dan kelemahan median adalah seperti yang dijelaskan di atas.

Seperti dapat dipahami dari uraian di atas, kebaikan Modus dapat menolong diri kita dalam waktu yang paling singkat memperoleh ukuran rata-rata yang merupakan ciri khas dari datayangkita hadapi. Adapun kelemahannya ialah kurang teliti karena Modus terlalu mudah atau terlalu gampang diperoleh (dicapai).

Apa kelebihan dari mean?

Kelebihan mean adalah sebagai berikut: Rata-rata lebih populer dan lebih mudah digunakan. Dalam satu set data, rata-rata selalu ada dan hanya ada satu rata-rata. Dalam perhitungannya selalu mempertimbangkan semua nilai data.

Apa kelemahan dari mean?

Kelemahan mean adalah: 1. Oleh karena rata-rata dihitung dari seluruh data pengamatan,maka rata-rata sangat peka terhadap angka-angka data ekstrim. Dengan demikian,rata-rata dari data yang memiliki angka-angka yang besar akan menjadi kurang representatip.

Apa yang disebut dengan nilai median?

Median atau nilai tengah adalah salah satu ukuran pemusatan data.

Kapan menggunakan modus?

Modus digunakan untuk ukuran pemusatan data seperti halnya mean dan median. Modus berisikan informasi penting dalam suatu variabel atau populasi acak.

Apa perbedaan mean median dan modus?

Mean, bersumber dari Byjus, merupakan nama lain dari nilai rata-rata dari keseluruhan data yang didapat. Sedangkan median adalah nilai tengah dari data dan modus adalah nilai yang paling sering muncul.

Kenapa mean lebih sering digunakan?

Namun, mean lebih sering digunakan dibanding yang lainnya karena lebih memenuhi persyaratan untuk ukuran pusat yang baik. Ketika kita berhadapan dengan laju, kecepatan dan harga lebih tepat menggunakan rata-rata harmonik.

Apa saja fungsi dari mean?

Mean adalah perhitungan yang biasanya digunakan bersama modus dan median. Penghitungan mean banyak digunakan dalam kehidupan sehari-hari. Salah satu contoh manfaat perhitungan mean adalah untuk mengetahui nilai rata-rata siswa di satu kelas. Mean adalah perhitungan yang sangat bermanfaat dalam kehidupan sehari-hari.

Academia.edu no longer supports Internet Explorer.

To browse Academia.edu and the wider internet faster and more securely, please take a few seconds to upgrade your browser.

litinahsari0775 litinahsari0775

Jawaban:

Kelebihan mean adalah:

1.Rata-rata lebih dikenal banyak orang sehingga penggunaannya lebih mudah.

2.Setiap rangkaian data kuantitatip memiliki rata-rata dan hanya satu rata-rata.

3 Oleh karena perbedaan data memiliki hanya satu rata-rata,maka ukuran pusat data ini dapat digunakan dengan baik dalam prosedur-prosedur statiska seperti mengatur dua atau lebih rangkaian data.

Kelemahan mean adalah:

1.Oleh karena rata-rata dihitung dari seluruh data pengamatan,maka rata-rata sangat peka terhadap angka-angka data ekstrim.Dengan demikian,rata-rata dari data yang memiliki angka-angka yang besar akan menjadi kurang representatip.

2.Untuk data kualitatip,rata-rata tidak dapat digunakan untuk menentukan ukuran pusat datanya.

3.Untuk data yang telah dikelompokkan hasil perhitungannya tidak mencerminkan rata-rata yang sebenarnya.

4.Untuk data yang telah dikelompokkan dengan kelas terbuka,rata-rata tidak dapat dihitung.

Moga bermanfaat.

Di sini, saya mau melanjutkan pembahasan sebelumnya, yakni Tendensi Sentral yang mencakup pengertian mean, median, dan modus serta seluk beluknya. Oh iya, pembahasan masih satu family dengan statistik deskriptif yang sebelumnya telah saya bahas ya.

Kembali ke topik pembahasan kita hari ini..

Kawan-kawan yang budiman, sebagaimana telah saya sampaikan sebelumnya bahwa penyajian data menggunakan distribusi frekuensi dapat mempermudah kita untuk memahami dengan cepat dan menarik kesimpulan mengenai informasi yang terkandung dalam data,

Kendati demikian, data yang tersaji dalam tabel distribusi frekuensi masih merupakan data yang belum dapat diinterpretasi secara lebih mendalam.

Hal tersebut karena sejatinya distribusi frekuensi hanyalah langkah awal untuk melakukan analisis statistik yang lebih mendalam. Oleh karena itu, mempelajarai Tendensi sentral (ukuran pemusatan data yang di dalamnya termuat mean, median, dan modus, merupakan hal yang harus dilakukan.

Tendensi Sentral (ukuran pemusatan data)

Tendensi sentral atau ukuran pemusatan merupakan pengukuran statistik untuk menentukan skor tunggal yang menetapkan pusat dari distribusi. Tujuan tendensi sentral adalah untuk menemukan skor single yang paling khusus atau paling representatif dalam kelompok (Gravetter & Wallnau, 2007).

Secara umum, ada tiga metode untuk mengukura tendensi sentral, sebagai berikut;

Pengertia Mean

Sebagai salah satu ukuran tendensi sentral, Arithmetic Mean atau biasa disebut Mean, dikenal sebagai ukuran yang menduduki tempat terpenting jika dibandingkan dengan ukuran tendensi sentral lainnya.

Bukti nyata bahwa mean merupakan ukuran yang penting dalam penelitian, teelihat dari hampir selalu dipergunakan atau dihitung dalam setiap penelitian ilmiah yang menggunakan teknik analisis statistik.

Mean dapat didefinisikan sebagai berikut

Jumlah dari keseluruhan angka (bilangan) yang ada, dibagi dengan banyaknya angka (bilangan) tersebut (Sudijono, 2017).

10 orang siswa kelas XI di sebuah SMK telah melaksanakan sebuah ujian susulan, adapun nilainya sebagai berikut: 60; 65; 75; 75; 80; 85; 90; 65; 65; 70;

Untuk menghitung nilai mean tersebut, maka ke-10 nilai (dilambangkan dengan X1, X2, s.d X10) tersebut dijumlahkan (totalnya = 730) kemudian dibagi oleh jumlah N (banyak data), di sini N = 10, maka hasil ujian 10 orang siswa dalam mata pelajaran ekonomi memiliki nilai mean 73.

Cara Mencari Mean

Menghitung mean dapat dilakukan dengan berbagai macam cara tergantung dari data yang akan dicari Mean-nya; apakah termasuk data tunggal atau data berkelompok.

Mencari Mean untuk Data Tunggal

Mencari Mean untuk Data Berkelompok

Rumus Mean Data Berkelompok

Berikut ini adalah tinggi badan mahasiswa Pendidikan Jasmani dan Kesehatan semester 1 dari sebuah kampus di Tasikmalaya.

CATATAN: Xi merupakan titik tengah interval kelas, jika bingung cara mencari interval kelas, baca lagi pembahasan mengenai distribusi frekuensi dalam statistik deskriptif.

Yakin enggak mau baca dulu tentang Pengertian Statistika? hehe

Kenapa Harus Pakai Mean?

Sudah saya sebutkan sebelumnyaa bahwa mean merupakan salah satu ukuran rata-rata, oleh karena itu mean dapat digunakan apabila peneliti menghadapi kondisi sebagai berikut.

Data statistik yang dihadapi merupakan data yang brdistribusi normal atau simetris. Apabila mean digunakan untuk menghitung data yang tidak berdistribusi normal, maka rata-rata yang dihasilkan akan menyimpang dari data yang sebenarnya.
Jika peneliti menghadapi kadar kepercayaan yang tinggi.
Jika akan diterapkan teknik analisis lebih lanjut selain mean, seperti mean deviation, standard deviation, dan lain-lain.

Kekurangan dan Kelebihan Mean

Menurut Sudijono (2017), sebagai ukuran rata-rata, mean memiliki kelemahan-kelemahan, sebagai berikut.

Jika dibandingkan dengan ukuran-ukuran lainnya perhitungan mean relatif lebih sukar.
Jika dihadapkan pada data yang jumlahnya banyak, maka peneliti dituntut memiliki ketelitian dan kesabaran.
Mean sangat dipengaruhi oleh nilai ekstrem, sehingga terkadang nilai mean yang diperoleh terlalu melenceng jauh dari kenyataan.

Pengertian Median

Median merupakan nilai atau suatu angka yang membagi suatu distribusi data ke dalam dua bagian yang sama besar. Hal ini bisa dimaknai bahwa median adalah nilai angka yang di atas nilai tersebut 1/2N dan dibawahnya juga terdapat 1/2N.

Itulah yang dimaksud dengan nilai pertengahan, maksudnya nilai yang menunjukkan pertengahan dari suatu distribusi data.

Median digunakan untuk mengukur pemusatan kalau distribusi mencong (skewed) secara jelas. Data median dapat dihitung pada distribusi yang tidak komplit sekalipun, misalnya distribusi yang berakhir terbuka.

CATATAN: Data median ini tidak sensitif terhadap nilai ekstrem.

Cara Mencari Median

Cara menghitung median, dibedakan menjadi dua cara; menghitung median untuk data tunggal dan menghitung median untuk data berkelompok.

Mencari Median untuk Data Tunggal

Rumus Median Data Tunggal

Mencari Median untuk Data Berkelompok

Rumus Median Data Berkelompok

Tentukan median dari data kelompok di bawah ini.

Interval Kelas	Frekuensi
164,5 - 167,5	6
168,5 - 171,5	7
172,5 - 175,5	8
176,5 - 179,5	11
180,5 - 183,5	7
184,5 - 187,5	6
188,5 - 191,5	5
Jumlah	50

Penyelesaian;

Kenapa Harus Pakai Median

Median dapat digunakan apabila suatu kondisi memenuhi karakteristik berikut.

Tidak memiliki waktu yang cukup banyak untuk menghitung mean.
Peneliti merasa tidak perlu memperoleh nilai rata-rata dengan tingkat ketelitian yang tinggi atau hanya ingin mengetahui skor median dari data yang diteliti.
Distribusi data bersifat tidak normal (asimetris).
Data yang dimiliki tidak akan dianalisis lebih lanjut.

Kekurangan dan Kelebihan Median

Kelebihan dari median sebagai alat ukur adalah nilai median ini dapat diperoleh dalam waktu yang relatif singkat, adapun kekurangan median adalah kurang teliti dalam menganalisis sebuah data..

Pengertian Modus

Modus atau mode (Mo) merupakan suatu skor atau nilai yang mempunyai frekuensi paling banyak. Secara sederhananya Modus ini merupakan nilai yang memiliki frekuensi maksimal dalam sebuah distribusi data.

Dalam kenyataannya seperangkat data dapat saja tidak memilki modus (non-modal), tetapi sebaliknya dapat pula memiliki satu modus (unimodus) bahkan memeiliki beberapa modus (bimodal).

Cara Mencari Modus

Mencari Modus untuk Data Tunggal

Mencari modus data tunggal tidak memerlukan prosedur atau rumus yang rumit. Perhatikan contoh berikut.

Modus (crude mode) = nilai yang paling sering muncul

Contoh: 1, 2, 4, 4, 5, 5, 5, 6, 6, 7.

M0 = 5

Mencari Modus untuk Data Berkelompok

Rumus Modus Data Berkelompok

Contoh soal, menghitung modus dari data di bawah ini;

Interval Kelas	Frekuensi
164,5 - 167,5	6
168,5 - 171,5	7
172,5 - 175,5	8
176,5 - 179,5	11
180,5 - 183,5	7
184,5 - 187,5	6
188,5 - 191,5	5
Jumlah	50

Penyelesaian;

Kapan Modus digunakan?

Modus dapat digunakan untuk menganalisis data apabila terjadi kondisi-kondisi sebagai berikut.

Ingin memperoleh nilai yang menunjukkan aturan rata-rata dalam waktu paling singkat.
Ketika mencari nilai yang menujukkan ukuran rata-rata peneliti meniadakan faktor ketelitian, artinya ukuran rata-rata itu dikehendaki hanya bersifat kasar.

Kekurangan dan Kelebihan Modus

Kelebihan modus yakni peneliti dapat memperoleh ukuran rata-rata dalam jangka waktu yang singkat, sementara kekurangannya yaitu kurang teliti karena modus terlalu mudah atau teralu gampang diperoleh (Sudijono, 2017).

Selain itu, jika frekuensi maksimal yang terdapat dalam distribusi frekuensi itu lebih dari satu buah, maka kita pun akan memperoleh modus lebih dari satu buah.

Demikian pembahasan lanjutan dari distribusi frekuensi mengenai pengertian mean, median, dan modus. Ada satu sub-bahasan lagi yang termasuk statistika deskriptif, yakni mengenai penyebaran data.

Akhirul artikel, semoga artikel mengenai pembahasan pengertian mean, median, dan modus dapat bermanfaat serta bisa dipahami ya.

Satu Sub-bahasan lagi mengenai statistika deskriptif adalah mengenai ukuran penyebaran data (dispersi), baca sampai tuntas ya!

Bahan Bacaan
Ananda, R., & Fadhil, M., (2018). Statistik Pendidikan.
Anwar, A., (2009). Statistik untuk Penelitian Pendidikan.
Alder, L., H., & Roessler, B., E. (1968). Introduction to Probability and Statistics.
Sudjana, (2000). Metoda Statistika.
Dajan, A., (1983). Pengantar Metode Statistik.
Furqon, (1999). StatistikaTerapan untuk Penelitian.
Gaspersz, V., (1989). Metode Analisis Menggunakan Statistical Processing Control.
Howell, D., C. (2011). Fundamental Statistics for the Behavior Sciences.
Johnson, R., A. (2010). Statistics: Principles and Methods.
Mason, R., D., (1974). Statistical Techniques In Business and Economics.
Nuryadi, dkk., (2017). Dasar-dasar Statistika Penelitian.
Somantri, A., Muhidin, S., A., (2006). Aplikasi Statistik.
Sugiyono. (2010). Statistik untuk Penelitian.
Sudijono, A., (2017). Pengantar Statistik Pendidikan.