{"id":566,"date":"2023-07-29T11:51:40","date_gmt":"2023-07-29T11:51:40","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/id\/bagaimana-outlier-mempengaruhi-mean\/"},"modified":"2023-07-29T11:51:40","modified_gmt":"2023-07-29T11:51:40","slug":"bagaimana-outlier-mempengaruhi-mean","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/id\/bagaimana-outlier-mempengaruhi-mean\/","title":{"rendered":"Bagaimana pengaruh outlier terhadap mean?"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p><span style=\"color: #000000;\">Dalam statistik, <strong>rata-rata<\/strong> sekumpulan data adalah nilai rata-rata. Hal ini berguna untuk diketahui karena memberi kita gambaran di mana \u201cpusat\u201d dataset berada. Itu dihitung menggunakan rumus sederhana:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>rata-rata<\/strong> = (jumlah observasi) \/ (jumlah observasi)<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Misalnya, kita memiliki kumpulan data berikut:<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: center;\"> <span style=\"color: #000000;\">[1, 4, 5, 6, 7]<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Rata-rata datasetnya adalah (1+4+5+6+7) \/ (5) = <strong>4,6<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Namun meskipun rata-rata berguna dan mudah dihitung, rata-rata mempunyai kekurangan: <strong>dapat dipengaruhi oleh outlier<\/strong> . Secara khusus, semakin kecil kumpulan data, semakin besar pengaruh outlier terhadap mean.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Untuk mengilustrasikannya, perhatikan contoh klasik berikut:<\/span><\/p>\n<blockquote>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Sepuluh pria sedang duduk di sebuah bar. Pendapatan rata-rata sepuluh orang adalah $50.000. Tiba-tiba seorang pria keluar dan Bill Gates masuk. Saat ini, pendapatan rata-rata sepuluh orang di bar adalah $40 juta.<\/span><\/p>\n<\/blockquote>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Contoh ini menunjukkan bagaimana outlier (Bill Gates) dapat mempengaruhi rata-rata secara signifikan.<\/span><\/p>\n<h2> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Pencilan kecil dan besar<\/strong><\/span><\/h2>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Pencilan dapat mempengaruhi mean dengan menjadi sangat kecil atau sangat besar. Pada contoh sebelumnya, Bill Gates memiliki pendapatan yang luar biasa tinggi, sehingga rata-ratanya menyesatkan.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Namun, nilai yang sangat rendah juga dapat mempengaruhi rata-rata. Untuk mengilustrasikannya, perhatikan contoh berikut:<\/span><\/p>\n<blockquote>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Sepuluh siswa mengikuti ujian dan memperoleh nilai berikut:<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: center;\"> <span style=\"color: #000000;\">[0, 88, 90, 92, 94, 95, 95, 96, 97, 99]<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: left;\"> <span style=\"color: #000000;\">Skor rata-ratanya adalah <strong>84,6<\/strong> .<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Namun jika kita menghilangkan skor \u201c0\u201d dari dataset, maka skor rata-ratanya menjadi <strong>94<\/strong> .<\/span><\/p>\n<\/blockquote>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Nilai siswa yang luar biasa rendah menurunkan rata-rata keseluruhan kumpulan data.<\/span><\/p>\n<h2> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Ukuran sampel dan outlier<\/strong><\/span><\/h2>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Semakin kecil ukuran sampel kumpulan data, semakin besar kemungkinan outlier mempengaruhi mean.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Misalnya, kita memiliki kumpulan data 100 nilai ujian yang seluruh siswanya mendapat nilai minimal 90 atau lebih, kecuali satu siswa yang mendapat nilai nol:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">[ <strong>0<\/strong> , 90, 90, 92, 94, 95, 95, 96, 97, 99, 94, 90, 90, 92, 94, 95, 95, 96, 97, 99, 93, 90, 90, 92, 94 , 95, 95, 96, 97, 99, 93, 90, 90, 92, 94, 95, 95, 96, 97, 99, 93, 90, 90, 92, 94, 95, 95, 96, 97, 99 , 93, 90, 90, 92, 94, 95, 95, 96, 97, 99, 93, 90, 90, 92, 94, 95, 95, 96, 97, 99, 93, 90, 90, 92, 94 , 95, 95, 96, 97, 99, 93, 90, 90, 92, 94, 95, 95, 96, 97, 99, 93, 90, 90, 92, 94, 95, 95, 96, 97, 99 ]<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Rata-ratanya adalah <strong>93,18<\/strong> . Jika kita menghilangkan \u201c0\u201d dari kumpulan data, rata-ratanya adalah <strong>94.12<\/strong> . Ini adalah perbedaan yang relatif kecil. Hal ini menunjukkan bahwa outlier ekstrim sekalipun hanya memiliki efek minimal jika kumpulan datanya cukup besar.<\/span><\/p>\n<h2> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Cara menangani outlier<\/strong><\/span><\/h2>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Jika Anda khawatir akan adanya outlier dalam kumpulan data Anda, Anda memiliki beberapa opsi:<\/span><\/p>\n<ul data-slot-rendered-dynamic=\"true\">\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Pastikan outlier tersebut bukan akibat kesalahan entri data.<\/strong> Terkadang seseorang memasukkan nilai data yang salah saat menyimpan data. Jika terdapat outlier, verifikasi terlebih dahulu bahwa nilai yang dimasukkan benar dan bukan kesalahan.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Tetapkan nilai baru pada outlier<\/strong> . Jika outlier ternyata disebabkan oleh kesalahan entri data, Anda dapat memutuskan untuk memberinya nilai baru seperti<\/span> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/id\/mengukur-tendensi-sentral\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">mean atau median<\/a> <span style=\"color: #000000;\">kumpulan data.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Hapus outlier.<\/strong> Jika nilainya benar-benar outlier, Anda dapat memilih untuk menghapusnya jika nilai tersebut akan berdampak signifikan pada analisis Anda secara keseluruhan. Pastikan untuk menyebutkan dalam laporan akhir atau analisis Anda bahwa Anda telah menghapus outlier.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<h2> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Gunakan mediannya<\/strong><\/span><\/h2>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Cara lain untuk mencari \u201cpusat\u201d suatu kumpulan data adalah dengan menggunakan <strong>median<\/strong> , yang diperoleh dengan mengurutkan seluruh nilai individu dalam suatu kumpulan data dari terkecil hingga terbesar dan mencari nilai mediannya.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Karena cara penghitungannya, median tidak terlalu terpengaruh oleh outlier dan lebih baik menangkap lokasi pusat distribusi ketika terdapat outlier.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Misalnya, perhatikan grafik berikut yang menunjukkan luas persegi rumah di lingkungan tertentu:<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" class=\"aligncenter\" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/moyenne_dist3.jpg\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Rata-rata sangat dipengaruhi oleh beberapa rumah yang sangat besar, sedangkan median tidak. Oleh karena itu, median berfungsi lebih baik dalam menangkap ukuran luas \u201ctipikal\u201d sebuah rumah di lingkungan tersebut dibandingkan rata-rata.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Bacaan lebih lanjut:<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <strong><a href=\"https:\/\/statorials.org\/id\/mengukur-tendensi-sentral\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Ukuran tendensi sentral \u2013 mean, median dan mode<\/a><br \/> Uji Q Dixon untuk mendeteksi outlier<br \/> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/id\/kalkulator-outlier\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Kalkulator Pencilan<\/a><\/strong><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Dalam statistik, rata-rata sekumpulan data adalah nilai rata-rata. Hal ini berguna untuk diketahui karena memberi kita gambaran di mana \u201cpusat\u201d dataset berada. Itu dihitung menggunakan rumus sederhana: rata-rata = (jumlah observasi) \/ (jumlah observasi) Misalnya, kita memiliki kumpulan data berikut: [1, 4, 5, 6, 7] Rata-rata datasetnya adalah (1+4+5+6+7) \/ (5) = 4,6 Namun meskipun [&hellip;]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v21.5 - https:\/\/yoast.com\/wordpress\/plugins\/seo\/ -->\n<title>Bagaimana pengaruh outlier terhadap mean? - Statologi<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Penjelasan sederhana tentang bagaimana outlier mempengaruhi mean dan cara alternatif untuk mengukur pusat distribusi yang tidak terlalu terpengaruh oleh outlier.\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/statorials.org\/id\/bagaimana-outlier-mempengaruhi-mean\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"id_ID\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Bagaimana pengaruh outlier terhadap mean? - Statologi\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"Penjelasan sederhana tentang bagaimana outlier mempengaruhi mean dan cara alternatif untuk mengukur pusat distribusi yang tidak terlalu terpengaruh oleh outlier.\" \/>\n<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/statorials.org\/id\/bagaimana-outlier-mempengaruhi-mean\/\" \/>\n<meta property=\"og:site_name\" content=\"Statorials\" \/>\n<meta property=\"article:published_time\" content=\"2023-07-29T11:51:40+00:00\" \/>\n<meta property=\"og:image\" content=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/moyenne_dist3.jpg\" \/>\n<meta name=\"author\" content=\"Benjamin anderson\" \/>\n<meta name=\"twitter:card\" content=\"summary_large_image\" \/>\n<meta name=\"twitter:label1\" content=\"Ditulis oleh\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data1\" content=\"Benjamin anderson\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:label2\" content=\"Estimasi waktu membaca\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data2\" content=\"2 menit\" \/>\n<script type=\"application\/ld+json\" class=\"yoast-schema-graph\">{\"@context\":\"https:\/\/schema.org\",\"@graph\":[{\"@type\":\"WebPage\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/id\/bagaimana-outlier-mempengaruhi-mean\/\",\"url\":\"https:\/\/statorials.org\/id\/bagaimana-outlier-mempengaruhi-mean\/\",\"name\":\"Bagaimana pengaruh outlier terhadap mean? - Statologi\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/id\/#website\"},\"datePublished\":\"2023-07-29T11:51:40+00:00\",\"dateModified\":\"2023-07-29T11:51:40+00:00\",\"author\":{\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/id\/#\/schema\/person\/3d17a1160dd2d052b7c78e502cb9ec81\"},\"description\":\"Penjelasan sederhana tentang bagaimana outlier mempengaruhi mean dan cara alternatif untuk mengukur pusat distribusi yang tidak terlalu terpengaruh oleh outlier.\",\"breadcrumb\":{\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/id\/bagaimana-outlier-mempengaruhi-mean\/#breadcrumb\"},\"inLanguage\":\"id\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"ReadAction\",\"target\":[\"https:\/\/statorials.org\/id\/bagaimana-outlier-mempengaruhi-mean\/\"]}]},{\"@type\":\"BreadcrumbList\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/id\/bagaimana-outlier-mempengaruhi-mean\/#breadcrumb\",\"itemListElement\":[{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":1,\"name\":\"Home\",\"item\":\"https:\/\/statorials.org\/id\/\"},{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":2,\"name\":\"Bagaimana pengaruh outlier terhadap mean?\"}]},{\"@type\":\"WebSite\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/id\/#website\",\"url\":\"https:\/\/statorials.org\/id\/\",\"name\":\"Statorials\",\"description\":\"Panduan anda untuk kompetensi statistik!\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"SearchAction\",\"target\":{\"@type\":\"EntryPoint\",\"urlTemplate\":\"https:\/\/statorials.org\/id\/?s={search_term_string}\"},\"query-input\":\"required name=search_term_string\"}],\"inLanguage\":\"id\"},{\"@type\":\"Person\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/id\/#\/schema\/person\/3d17a1160dd2d052b7c78e502cb9ec81\",\"name\":\"Benjamin anderson\",\"image\":{\"@type\":\"ImageObject\",\"inLanguage\":\"id\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/id\/#\/schema\/person\/image\/\",\"url\":\"http:\/\/statorials.org\/id\/wp-content\/uploads\/2023\/10\/Dr.-Benjamin-Anderson-96x96.jpg\",\"contentUrl\":\"http:\/\/statorials.org\/id\/wp-content\/uploads\/2023\/10\/Dr.-Benjamin-Anderson-96x96.jpg\",\"caption\":\"Benjamin anderson\"},\"description\":\"Halo, saya Benjamin, pensiunan profesor statistika yang menjadi guru Statorial yang berdedikasi. Dengan pengalaman dan keahlian yang luas di bidang statistika, saya ingin berbagi ilmu untuk memberdayakan mahasiswa melalui Statorials. Baca selengkapnya\",\"sameAs\":[\"http:\/\/statorials.org\/id\"]}]}<\/script>\n<!-- \/ Yoast SEO plugin. -->","yoast_head_json":{"title":"Bagaimana pengaruh outlier terhadap mean? - Statologi","description":"Penjelasan sederhana tentang bagaimana outlier mempengaruhi mean dan cara alternatif untuk mengukur pusat distribusi yang tidak terlalu terpengaruh oleh outlier.","robots":{"index":"index","follow":"follow","max-snippet":"max-snippet:-1","max-image-preview":"max-image-preview:large","max-video-preview":"max-video-preview:-1"},"canonical":"https:\/\/statorials.org\/id\/bagaimana-outlier-mempengaruhi-mean\/","og_locale":"id_ID","og_type":"article","og_title":"Bagaimana pengaruh outlier terhadap mean? - Statologi","og_description":"Penjelasan sederhana tentang bagaimana outlier mempengaruhi mean dan cara alternatif untuk mengukur pusat distribusi yang tidak terlalu terpengaruh oleh outlier.","og_url":"https:\/\/statorials.org\/id\/bagaimana-outlier-mempengaruhi-mean\/","og_site_name":"Statorials","article_published_time":"2023-07-29T11:51:40+00:00","og_image":[{"url":"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/moyenne_dist3.jpg"}],"author":"Benjamin anderson","twitter_card":"summary_large_image","twitter_misc":{"Ditulis oleh":"Benjamin anderson","Estimasi waktu membaca":"2 menit"},"schema":{"@context":"https:\/\/schema.org","@graph":[{"@type":"WebPage","@id":"https:\/\/statorials.org\/id\/bagaimana-outlier-mempengaruhi-mean\/","url":"https:\/\/statorials.org\/id\/bagaimana-outlier-mempengaruhi-mean\/","name":"Bagaimana pengaruh outlier terhadap mean? - Statologi","isPartOf":{"@id":"https:\/\/statorials.org\/id\/#website"},"datePublished":"2023-07-29T11:51:40+00:00","dateModified":"2023-07-29T11:51:40+00:00","author":{"@id":"https:\/\/statorials.org\/id\/#\/schema\/person\/3d17a1160dd2d052b7c78e502cb9ec81"},"description":"Penjelasan sederhana tentang bagaimana outlier mempengaruhi mean dan cara alternatif untuk mengukur pusat distribusi yang tidak terlalu terpengaruh oleh outlier.","breadcrumb":{"@id":"https:\/\/statorials.org\/id\/bagaimana-outlier-mempengaruhi-mean\/#breadcrumb"},"inLanguage":"id","potentialAction":[{"@type":"ReadAction","target":["https:\/\/statorials.org\/id\/bagaimana-outlier-mempengaruhi-mean\/"]}]},{"@type":"BreadcrumbList","@id":"https:\/\/statorials.org\/id\/bagaimana-outlier-mempengaruhi-mean\/#breadcrumb","itemListElement":[{"@type":"ListItem","position":1,"name":"Home","item":"https:\/\/statorials.org\/id\/"},{"@type":"ListItem","position":2,"name":"Bagaimana pengaruh outlier terhadap mean?"}]},{"@type":"WebSite","@id":"https:\/\/statorials.org\/id\/#website","url":"https:\/\/statorials.org\/id\/","name":"Statorials","description":"Panduan anda untuk kompetensi statistik!","potentialAction":[{"@type":"SearchAction","target":{"@type":"EntryPoint","urlTemplate":"https:\/\/statorials.org\/id\/?s={search_term_string}"},"query-input":"required name=search_term_string"}],"inLanguage":"id"},{"@type":"Person","@id":"https:\/\/statorials.org\/id\/#\/schema\/person\/3d17a1160dd2d052b7c78e502cb9ec81","name":"Benjamin anderson","image":{"@type":"ImageObject","inLanguage":"id","@id":"https:\/\/statorials.org\/id\/#\/schema\/person\/image\/","url":"http:\/\/statorials.org\/id\/wp-content\/uploads\/2023\/10\/Dr.-Benjamin-Anderson-96x96.jpg","contentUrl":"http:\/\/statorials.org\/id\/wp-content\/uploads\/2023\/10\/Dr.-Benjamin-Anderson-96x96.jpg","caption":"Benjamin anderson"},"description":"Halo, saya Benjamin, pensiunan profesor statistika yang menjadi guru Statorial yang berdedikasi. Dengan pengalaman dan keahlian yang luas di bidang statistika, saya ingin berbagi ilmu untuk memberdayakan mahasiswa melalui Statorials. Baca selengkapnya","sameAs":["http:\/\/statorials.org\/id"]}]}},"yoast_meta":{"yoast_wpseo_title":"","yoast_wpseo_metadesc":"","yoast_wpseo_canonical":""},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/statorials.org\/id\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/566"}],"collection":[{"href":"https:\/\/statorials.org\/id\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/statorials.org\/id\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/statorials.org\/id\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/statorials.org\/id\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=566"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/statorials.org\/id\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/566\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/statorials.org\/id\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=566"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/statorials.org\/id\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=566"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/statorials.org\/id\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=566"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}