{"id":10358,"date":"2022-04-18T10:37:54","date_gmt":"2022-04-18T03:37:54","guid":{"rendered":"https:\/\/binus.ac.id\/malang\/?p=10358"},"modified":"2024-07-22T14:37:53","modified_gmt":"2024-07-22T07:37:53","slug":"ukuran-penyebaran-data","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/binus.ac.id\/malang\/2022\/04\/ukuran-penyebaran-data\/","title":{"rendered":"Ukuran Penyebaran Data"},"content":{"rendered":"<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"size-medium wp-image-12689 aligncenter\" src=\"http:\/\/binus.ac.id\/malang\/wp-content\/uploads\/2022\/04\/ukuran-pengukuran-data-640x320.jpg\" alt=\"ukuran pengukuran data\" width=\"640\" height=\"320\" srcset=\"https:\/\/binus.ac.id\/malang\/wp-content\/uploads\/2022\/04\/ukuran-pengukuran-data-640x320.jpg 640w, https:\/\/binus.ac.id\/malang\/wp-content\/uploads\/2022\/04\/ukuran-pengukuran-data-480x240.jpg 480w, https:\/\/binus.ac.id\/malang\/wp-content\/uploads\/2022\/04\/ukuran-pengukuran-data-768x384.jpg 768w, https:\/\/binus.ac.id\/malang\/wp-content\/uploads\/2022\/04\/ukuran-pengukuran-data.jpg 1000w\" sizes=\"auto, (max-width: 640px) 100vw, 640px\" \/><\/p>\n<p style=\"text-align: justify\"><span data-contrast=\"auto\">Ukuran penyebaran data adalah suatu ukuran yang menyatakan seberapa besar nilai-nilai data berbeda atau bervariasi dengan nilai ukuran pusatnya atau seberapa besar penyimpangan nilai-nilai data dengan nilai pusatnya. Jenis-jenis ukuran penyebaran data antara lain:<\/span><span data-ccp-props=\"{&quot;335551550&quot;:6,&quot;335551620&quot;:6,&quot;335559731&quot;:720,&quot;335559740&quot;:360}\">\u00a0<\/span><\/p>\n<h2><b>1. Rentang (Range)<\/b><\/h2>\n<h3><b>Definisi<\/b><\/h3>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Rentang adalah ukuran penyebaran yang paling sederhana. Rentang dihitung sebagai selisih antara nilai maksimum dan nilai minimum dalam dataset. Secara matematis, rentang dapat dinyatakan dengan formula:<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Rentang=Nilai Maksimum\u2212Nilai Minimum\\text{Rentang} = \\text{Nilai Maksimum} &#8211; \\text{Nilai Minimum}Rentang=Nilai Maksimum\u2212Nilai Minimum<\/span><\/p>\n<h3><b>Kelebihan dan Kekurangan<\/b><\/h3>\n<p><b>Kelebihan:<\/b><\/p>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400\"><b>Sederhana<\/b><span style=\"font-weight: 400\">: Rentang mudah dihitung dan dipahami.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400\"><b>Informasi Dasar<\/b><span style=\"font-weight: 400\">: Memberikan gambaran kasar tentang seberapa luas data tersebar.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p><b>Kekurangan:<\/b><\/p>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400\"><b>Sensitif terhadap Outlier<\/b><span style=\"font-weight: 400\">: Rentang sangat dipengaruhi oleh nilai ekstrem. Sebuah outlier atau nilai ekstrem dapat secara signifikan memperbesar rentang, sehingga tidak selalu mencerminkan variabilitas data secara akurat.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400\"><b>Tidak Mengukur Distribusi<\/b><span style=\"font-weight: 400\">: Rentang hanya mempertimbangkan dua nilai ekstrem, sehingga tidak memberikan informasi tentang distribusi data di antara nilai-nilai tersebut.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<h3><b>Contoh<\/b><\/h3>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Misalkan kita memiliki data berikut tentang tinggi badan (dalam cm) dari 5 orang: 150, 160, 165, 170, 180. Rentangnya adalah:<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Rentang=180\u2212150=30 cm\\text{Rentang} = 180 &#8211; 150 = 30 \\text{ cm}Rentang=180\u2212150=30 cm<\/span><\/p>\n<ul>\n<li style=\"text-align: justify\"><i><span data-contrast=\"auto\">Range<\/span><\/i><span data-contrast=\"auto\"> (selisih antara nilai terbesar dengan nilai terkecil)<\/span><span data-ccp-props=\"{&quot;335551550&quot;:6,&quot;335551620&quot;:6,&quot;335559685&quot;:284,&quot;335559740&quot;:360,&quot;335559991&quot;:284}\">\u00a0<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"alignnone wp-image-10359\" src=\"http:\/\/binus.ac.id\/malang\/wp-content\/uploads\/2022\/04\/7.1.jpg\" alt=\"\" width=\"275\" height=\"39\" \/><\/p>\n<ul>\n<li style=\"text-align: justify\"><span data-contrast=\"auto\">Varians (ukuran seberapa jauh penyebaran data dari nilai rata-ratanya)<\/span><span data-ccp-props=\"{&quot;335551550&quot;:6,&quot;335551620&quot;:6,&quot;335559685&quot;:284,&quot;335559740&quot;:360,&quot;335559991&quot;:284}\">\u00a0<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"alignnone wp-image-10360\" src=\"http:\/\/binus.ac.id\/malang\/wp-content\/uploads\/2022\/04\/7.2.jpg\" alt=\"\" width=\"211\" height=\"71\" \/><\/p>\n<ul>\n<li style=\"text-align: justify\"><span data-contrast=\"auto\">Standar deviasi (akar dari varians \/ nilai statistika yang digunakan untuk menentukan bagaimana persebaran data dalam suatu sampel dan melihat seberapa dekat data-data tersebut dengan mean atau rata-rata dari sampel tersebut)<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"alignnone wp-image-10361\" src=\"http:\/\/binus.ac.id\/malang\/wp-content\/uploads\/2022\/04\/7.3.jpg\" alt=\"\" width=\"193\" height=\"112\" \/><\/p>\n<ul>\n<li style=\"text-align: justify\"><i><span data-contrast=\"auto\">Coefficient of Variation<\/span><\/i><span data-contrast=\"auto\"> (CV) adalah suatu sistem perbandingan antara standar deviasi dengan nilai rata-rata yang dinyatakan dalam bentuk persentase<\/span><span data-ccp-props=\"{&quot;335551550&quot;:6,&quot;335551620&quot;:6,&quot;335559685&quot;:284,&quot;335559740&quot;:360,&quot;335559991&quot;:284}\"><br \/>\n<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"alignnone wp-image-10362\" src=\"http:\/\/binus.ac.id\/malang\/wp-content\/uploads\/2022\/04\/7.4.jpg\" alt=\"\" width=\"175\" height=\"58\" \/><\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h2><b>2. Varians (Variance)<\/b><\/h2>\n<h3><b>Definisi<\/b><\/h3>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Varians mengukur seberapa jauh nilai-nilai dalam dataset tersebar dari rata-ratanya. Varians adalah rata-rata dari kuadrat deviasi setiap nilai dari rata-rata. Secara matematis, varians dapat dinyatakan dengan formula:<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Varians(\u03c32)=1N\u2211i=1N(xi\u2212x\u02c9)2\\text{Varians} (\\sigma^2) = \\frac{1}{N} \\sum_{i=1}^{N} (x_i &#8211; \\bar{x})^2Varians(\u03c32)=N1\u200b\u2211i=1N\u200b(xi\u200b\u2212x\u02c9)2<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">di mana x\u02c9\\bar{x}x\u02c9 adalah rata-rata, xix_ixi\u200b adalah nilai data, dan NNN adalah jumlah data.<\/span><\/p>\n<h3><b>Kelebihan dan Kekurangan<\/b><\/h3>\n<p><b>Kelebihan:<\/b><\/p>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400\"><b>Mengukur Variabilitas<\/b><span style=\"font-weight: 400\">: Varians memberikan ukuran yang lebih detail tentang variabilitas data dibandingkan rentang.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400\"><b>Matematis Kuat<\/b><span style=\"font-weight: 400\">: Varians merupakan dasar bagi banyak teknik statistik dan analisis.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p><b>Kekurangan:<\/b><\/p>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400\"><b>Unit Kuadrat<\/b><span style=\"font-weight: 400\">: Varians dihitung dalam unit kuadrat dari data, yang mungkin sulit untuk diinterpretasikan dalam konteks praktis.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400\"><b>Kebutuhan Terhadap Data Lengkap<\/b><span style=\"font-weight: 400\">: Varians memerlukan seluruh dataset untuk perhitungan yang akurat.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<h3><b>Contoh<\/b><\/h3>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Misalkan kita memiliki data berikut: 4, 8, 6, 5, 7. Langkah pertama adalah menghitung rata-rata:<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">x\u02c9=4+8+6+5+75=6\\bar{x} = \\frac{4 + 8 + 6 + 5 + 7}{5} = 6x\u02c9=54+8+6+5+7\u200b=6<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Kemudian, kita hitung varians:<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">\u03c32=(4\u22126)2+(8\u22126)2+(6\u22126)2+(5\u22126)2+(7\u22126)25=4+4+0+1+15=2\\sigma^2 = \\frac{(4-6)^2 + (8-6)^2 + (6-6)^2 + (5-6)^2 + (7-6)^2}{5} = \\frac{4 + 4 + 0 + 1 + 1}{5} = 2\u03c32=5(4\u22126)2+(8\u22126)2+(6\u22126)2+(5\u22126)2+(7\u22126)2\u200b=54+4+0+1+1\u200b=2<\/span><\/p>\n<h2><b>3. Deviasi Standar (Standard Deviation)<\/b><\/h2>\n<h3><b>Definisi<\/b><\/h3>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Deviasi standar adalah ukuran penyebaran yang paling umum digunakan dan merupakan akar kuadrat dari varians. Deviasi standar memberikan ukuran seberapa jauh nilai-nilai dalam dataset cenderung menyimpang dari rata-ratanya. Secara matematis, deviasi standar dapat dinyatakan dengan formula:<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Deviasi Standar(\u03c3)=1N\u2211i=1N(xi\u2212x\u02c9)2\\text{Deviasi Standar} (\\sigma) = \\sqrt{\\frac{1}{N} \\sum_{i=1}^{N} (x_i &#8211; \\bar{x})^2}Deviasi Standar(\u03c3)=N1\u200b\u2211i=1N\u200b(xi\u200b\u2212x\u02c9)2\u200b<\/span><\/p>\n<h3><b>Kelebihan dan Kekurangan<\/b><\/h3>\n<p><b>Kelebihan:<\/b><\/p>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400\"><b>Unit yang Sama<\/b><span style=\"font-weight: 400\">: Deviasi standar dihitung dalam unit yang sama dengan data, sehingga lebih mudah untuk diinterpretasikan.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400\"><b>Informasi Lengkap<\/b><span style=\"font-weight: 400\">: Menyediakan informasi yang lebih komprehensif tentang penyebaran data dibandingkan dengan rentang.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p><b>Kekurangan:<\/b><\/p>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400\"><b>Sensitif terhadap Outlier<\/b><span style=\"font-weight: 400\">: Sama seperti varians, deviasi standar dapat dipengaruhi oleh nilai ekstrim.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<h3><b>Contoh<\/b><\/h3>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Menggunakan contoh data yang sama dengan perhitungan varians di atas, deviasi standar adalah:<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">\u03c3=2\u22481.41\\sigma = \\sqrt{2} \\approx 1.41\u03c3=2\u200b\u22481.41<\/span><\/p>\n<h2><b>4. Koefisien Variasi (Coefficient of Variation)<\/b><\/h2>\n<h3><b>Definisi<\/b><\/h3>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Koefisien variasi adalah ukuran penyebaran yang dinyatakan dalam bentuk persentase dari rata-rata. Koefisien variasi memberikan gambaran tentang variabilitas relatif dari data, yang memudahkan perbandingan antara dataset dengan skala yang berbeda. Secara matematis, koefisien variasi dapat dinyatakan dengan formula:<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Koefisien Variasi(CV)=\u03c3x\u02c9\u00d7100%\\text{Koefisien Variasi} (\\text{CV}) = \\frac{\\sigma}{\\bar{x}} \\times 100\\%Koefisien Variasi(CV)=x\u02c9\u03c3\u200b\u00d7100%<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">di mana \u03c3\\sigma\u03c3 adalah deviasi standar dan x\u02c9\\bar{x}x\u02c9 adalah rata-rata.<\/span><\/p>\n<h3><b>Kelebihan dan Kekurangan<\/b><\/h3>\n<p><b>Kelebihan:<\/b><\/p>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400\"><b>Perbandingan Relatif<\/b><span style=\"font-weight: 400\">: Memungkinkan perbandingan variabilitas antara dataset dengan skala atau unit yang berbeda.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400\"><b>Persentase<\/b><span style=\"font-weight: 400\">: Mudah untuk diinterpretasikan dalam bentuk persentase.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p><b>Kekurangan:<\/b><\/p>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400\"><b>Memerlukan Rata-Rata<\/b><span style=\"font-weight: 400\">: Koefisien variasi hanya relevan jika rata-rata data tidak nol, karena dapat memberikan hasil yang tidak bermakna jika rata-rata mendekati nol.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<h3><b>Contoh<\/b><\/h3>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Untuk data yang sama (4, 8, 6, 5, 7) dengan deviasi standar 1.41 dan rata-rata 6:<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">CV=1.416\u00d7100%\u224823.5%\\text{CV} = \\frac{1.41}{6} \\times 100\\% \\approx 23.5\\%CV=61.41\u200b\u00d7100%\u224823.5%<\/span><\/p>\n<h2><b>5. Jangkauan Interkuartil (Interquartile Range &#8211; IQR)<\/b><\/h2>\n<h3><b>Definisi<\/b><\/h3>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Jangkauan interkuartil (IQR) mengukur penyebaran data dengan mengabaikan nilai ekstrim. IQR dihitung sebagai selisih antara kuartil ketiga (Q3) dan kuartil pertama (Q1). IQR memberikan ukuran penyebaran yang lebih robust terhadap outlier dibandingkan dengan rentang.<\/span><\/p>\n<h3><b>Kelebihan dan Kekurangan<\/b><\/h3>\n<p><b>Kelebihan:<\/b><\/p>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400\"><b>Robust terhadap Outlier<\/b><span style=\"font-weight: 400\">: Tidak terpengaruh oleh nilai ekstrim di luar kuartil.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400\"><b>Mengukur Variabilitas Tengah<\/b><span style=\"font-weight: 400\">: Memberikan informasi tentang penyebaran data di sekitar median.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p><b>Kekurangan:<\/b><\/p>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400\"><b>Tidak Mengukur Variabilitas Penuh<\/b><span style=\"font-weight: 400\">: Hanya mempertimbangkan bagian tengah distribusi data, sehingga tidak mencerminkan penyebaran data di seluruh rentang.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<h3><b>Contoh<\/b><\/h3>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Misalkan kita memiliki data berikut: 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20. Kuartil pertama (Q1) adalah 4, dan kuartil ketiga (Q3) adalah 16. Maka:<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">IQR=Q3\u2212Q1=16\u22124=12\\text{IQR} = Q3 &#8211; Q1 = 16 &#8211; 4 = 12 IQR=Q3\u2212Q1=16\u22124=12<\/span><\/p>\n<h2><b>6. Box Plot dan Penyebaran Data<\/b><\/h2>\n<h3><b>Definisi<\/b><\/h3>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Box plot adalah alat visual yang digunakan untuk menggambarkan ukuran penyebaran data, termasuk median, kuartil, dan nilai ekstrim. Box plot memberikan gambaran tentang distribusi data dan penyebarannya, serta membantu dalam mengidentifikasi outlier.<\/span><\/p>\n<h3><b>Kelebihan dan Kekurangan<\/b><\/h3>\n<p><b>Kelebihan:<\/b><\/p>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400\"><b>Visualisasi<\/b><span style=\"font-weight: 400\">: Memberikan gambaran visual yang jelas tentang distribusi data.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400\"><b>Identifikasi Outlier<\/b><span style=\"font-weight: 400\">: Memudahkan identifikasi nilai-nilai ekstrim atau outlier.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p><b>Kekurangan:<\/b><\/p>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400\"><b>Kurang Detail<\/b><span style=\"font-weight: 400\">: Tidak memberikan informasi rinci tentang penyebaran data di antara kuartil.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p><strong>Baca Juga: <a href=\"https:\/\/binus.ac.id\/malang\/2022\/04\/ukuran-penyebaran-data\/\">Analisis Nonparametrik<\/a><\/strong><\/p>\n<h3><b>Contoh<\/b><\/h3>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Dalam box plot, box menunjukkan rentang interkuartil, dengan garis di dalam box menunjukkan median. Garis atau &#8220;whiskers&#8221; menunjukkan jangkauan data di luar kuartil, sementara titik-titik di luar whiskers menunjukkan outlier.<\/span><\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Ukuran penyebaran data adalah suatu ukuran yang menyatakan seberapa besar nilai-nilai data berbeda atau bervariasi dengan nilai ukuran pusatnya atau seberapa besar penyimpangan nilai-nilai data dengan nilai pusatnya. Jenis-jenis ukuran penyebaran data antara lain:\u00a0 1. Rentang (Range) Definisi Rentang adalah ukuran penyebaran yang paling sederhana. Rentang dihitung sebagai selisih antara nilai maksimum dan nilai minimum [&hellip;]<\/p>\n","protected":false},"author":19,"featured_media":12689,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[128],"tags":[],"class_list":["post-10358","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-computer-science"],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v23.5 - https:\/\/yoast.com\/wordpress\/plugins\/seo\/ -->\n<title>Macam Macam Ukuran Penyebaran Data<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Pelajari berbagai ukuran penyebaran data seperti rentang, varians, deviasi standar, koefisien variasi, dan jangkauan interkuartil.\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/binus.ac.id\/malang\/2022\/04\/ukuran-penyebaran-data\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"en_US\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Macam Macam Ukuran Penyebaran Data\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"Pelajari berbagai ukuran penyebaran data seperti rentang, varians, deviasi standar, koefisien variasi, dan jangkauan interkuartil.\" \/>\n<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/binus.ac.id\/malang\/2022\/04\/ukuran-penyebaran-data\/\" \/>\n<meta property=\"og:site_name\" content=\"BINUS UNIVERSITY MALANG | Pilihan Universitas Terbaik di Malang\" \/>\n<meta property=\"article:published_time\" content=\"2022-04-18T03:37:54+00:00\" \/>\n<meta property=\"article:modified_time\" content=\"2024-07-22T07:37:53+00:00\" \/>\n<meta property=\"og:image\" content=\"https:\/\/binus.ac.id\/malang\/wp-content\/uploads\/2022\/04\/ukuran-pengukuran-data.jpg\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:width\" content=\"1000\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:height\" content=\"500\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:type\" content=\"image\/jpeg\" \/>\n<meta name=\"author\" content=\"informatics\" \/>\n<meta name=\"twitter:card\" content=\"summary_large_image\" \/>\n<meta name=\"twitter:label1\" content=\"Written by\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data1\" content=\"informatics\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:label2\" content=\"Est. reading time\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data2\" content=\"4 minutes\" \/>\n<script type=\"application\/ld+json\" class=\"yoast-schema-graph\">{\"@context\":\"https:\/\/schema.org\",\"@graph\":[{\"@type\":\"Article\",\"@id\":\"https:\/\/binus.ac.id\/malang\/2022\/04\/ukuran-penyebaran-data\/#article\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\/\/binus.ac.id\/malang\/2022\/04\/ukuran-penyebaran-data\/\"},\"author\":{\"name\":\"informatics\",\"@id\":\"https:\/\/binus.ac.id\/malang\/#\/schema\/person\/82104d3e6f72d20991a92c10c2e7b183\"},\"headline\":\"Ukuran Penyebaran Data\",\"datePublished\":\"2022-04-18T03:37:54+00:00\",\"dateModified\":\"2024-07-22T07:37:53+00:00\",\"mainEntityOfPage\":{\"@id\":\"https:\/\/binus.ac.id\/malang\/2022\/04\/ukuran-penyebaran-data\/\"},\"wordCount\":899,\"commentCount\":0,\"publisher\":{\"@id\":\"https:\/\/binus.ac.id\/malang\/#organization\"},\"image\":{\"@id\":\"https:\/\/binus.ac.id\/malang\/2022\/04\/ukuran-penyebaran-data\/#primaryimage\"},\"thumbnailUrl\":\"https:\/\/binus.ac.id\/malang\/wp-content\/uploads\/2022\/04\/ukuran-pengukuran-data.jpg\",\"articleSection\":[\"Computer Science\"],\"inLanguage\":\"en-US\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"CommentAction\",\"name\":\"Comment\",\"target\":[\"https:\/\/binus.ac.id\/malang\/2022\/04\/ukuran-penyebaran-data\/#respond\"]}]},{\"@type\":\"WebPage\",\"@id\":\"https:\/\/binus.ac.id\/malang\/2022\/04\/ukuran-penyebaran-data\/\",\"url\":\"https:\/\/binus.ac.id\/malang\/2022\/04\/ukuran-penyebaran-data\/\",\"name\":\"Macam Macam Ukuran Penyebaran Data\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\/\/binus.ac.id\/malang\/#website\"},\"primaryImageOfPage\":{\"@id\":\"https:\/\/binus.ac.id\/malang\/2022\/04\/ukuran-penyebaran-data\/#primaryimage\"},\"image\":{\"@id\":\"https:\/\/binus.ac.id\/malang\/2022\/04\/ukuran-penyebaran-data\/#primaryimage\"},\"thumbnailUrl\":\"https:\/\/binus.ac.id\/malang\/wp-content\/uploads\/2022\/04\/ukuran-pengukuran-data.jpg\",\"datePublished\":\"2022-04-18T03:37:54+00:00\",\"dateModified\":\"2024-07-22T07:37:53+00:00\",\"description\":\"Pelajari berbagai ukuran penyebaran data seperti rentang, varians, deviasi standar, koefisien variasi, dan jangkauan interkuartil.\",\"breadcrumb\":{\"@id\":\"https:\/\/binus.ac.id\/malang\/2022\/04\/ukuran-penyebaran-data\/#breadcrumb\"},\"inLanguage\":\"en-US\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"ReadAction\",\"target\":[\"https:\/\/binus.ac.id\/malang\/2022\/04\/ukuran-penyebaran-data\/\"]}]},{\"@type\":\"ImageObject\",\"inLanguage\":\"en-US\",\"@id\":\"https:\/\/binus.ac.id\/malang\/2022\/04\/ukuran-penyebaran-data\/#primaryimage\",\"url\":\"https:\/\/binus.ac.id\/malang\/wp-content\/uploads\/2022\/04\/ukuran-pengukuran-data.jpg\",\"contentUrl\":\"https:\/\/binus.ac.id\/malang\/wp-content\/uploads\/2022\/04\/ukuran-pengukuran-data.jpg\",\"width\":1000,\"height\":500,\"caption\":\"ukuran pengukuran data\"},{\"@type\":\"BreadcrumbList\",\"@id\":\"https:\/\/binus.ac.id\/malang\/2022\/04\/ukuran-penyebaran-data\/#breadcrumb\",\"itemListElement\":[{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":1,\"name\":\"Home\",\"item\":\"https:\/\/binus.ac.id\/malang\/\"},{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":2,\"name\":\"Ukuran Penyebaran Data\"}]},{\"@type\":\"WebSite\",\"@id\":\"https:\/\/binus.ac.id\/malang\/#website\",\"url\":\"https:\/\/binus.ac.id\/malang\/\",\"name\":\"BINUS UNIVERSITY MALANG | Pilihan Universitas Terbaik di Malang\",\"description\":\"BINUS UNIVERSITY\",\"publisher\":{\"@id\":\"https:\/\/binus.ac.id\/malang\/#organization\"},\"potentialAction\":[{\"@type\":\"SearchAction\",\"target\":{\"@type\":\"EntryPoint\",\"urlTemplate\":\"https:\/\/binus.ac.id\/malang\/?s={search_term_string}\"},\"query-input\":{\"@type\":\"PropertyValueSpecification\",\"valueRequired\":true,\"valueName\":\"search_term_string\"}}],\"inLanguage\":\"en-US\"},{\"@type\":\"Organization\",\"@id\":\"https:\/\/binus.ac.id\/malang\/#organization\",\"name\":\"BINUS UNIVERSITY\",\"url\":\"https:\/\/binus.ac.id\/malang\/\",\"logo\":{\"@type\":\"ImageObject\",\"inLanguage\":\"en-US\",\"@id\":\"https:\/\/binus.ac.id\/malang\/#\/schema\/logo\/image\/\",\"url\":\"https:\/\/binus.ac.id\/malang\/wp-content\/uploads\/2019\/07\/site-logo.png\",\"contentUrl\":\"https:\/\/binus.ac.id\/malang\/wp-content\/uploads\/2019\/07\/site-logo.png\",\"width\":140,\"height\":84,\"caption\":\"BINUS UNIVERSITY\"},\"image\":{\"@id\":\"https:\/\/binus.ac.id\/malang\/#\/schema\/logo\/image\/\"}},{\"@type\":\"Person\",\"@id\":\"https:\/\/binus.ac.id\/malang\/#\/schema\/person\/82104d3e6f72d20991a92c10c2e7b183\",\"name\":\"informatics\",\"image\":{\"@type\":\"ImageObject\",\"inLanguage\":\"en-US\",\"@id\":\"https:\/\/binus.ac.id\/malang\/#\/schema\/person\/image\/\",\"url\":\"https:\/\/secure.gravatar.com\/avatar\/42be0c661cdbdcdd941bf5610126b17508883f5bb40e38bd6242084edb497351?s=96&d=mm&r=g\",\"contentUrl\":\"https:\/\/secure.gravatar.com\/avatar\/42be0c661cdbdcdd941bf5610126b17508883f5bb40e38bd6242084edb497351?s=96&d=mm&r=g\",\"caption\":\"informatics\"},\"url\":\"https:\/\/binus.ac.id\/malang\/author\/informatics\/\"}]}<\/script>\n<!-- \/ Yoast SEO plugin. -->","yoast_head_json":{"title":"Macam Macam Ukuran Penyebaran Data","description":"Pelajari berbagai ukuran penyebaran data seperti rentang, varians, deviasi standar, koefisien variasi, dan jangkauan interkuartil.","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:\/\/binus.ac.id\/malang\/2022\/04\/ukuran-penyebaran-data\/","og_locale":"en_US","og_type":"article","og_title":"Macam Macam Ukuran Penyebaran Data","og_description":"Pelajari berbagai ukuran penyebaran data seperti rentang, varians, deviasi standar, koefisien variasi, dan jangkauan interkuartil.","og_url":"https:\/\/binus.ac.id\/malang\/2022\/04\/ukuran-penyebaran-data\/","og_site_name":"BINUS UNIVERSITY MALANG | Pilihan Universitas Terbaik di Malang","article_published_time":"2022-04-18T03:37:54+00:00","article_modified_time":"2024-07-22T07:37:53+00:00","og_image":[{"width":1000,"height":500,"url":"https:\/\/binus.ac.id\/malang\/wp-content\/uploads\/2022\/04\/ukuran-pengukuran-data.jpg","type":"image\/jpeg"}],"author":"informatics","twitter_card":"summary_large_image","twitter_misc":{"Written by":"informatics","Est. reading time":"4 minutes"},"schema":{"@context":"https:\/\/schema.org","@graph":[{"@type":"Article","@id":"https:\/\/binus.ac.id\/malang\/2022\/04\/ukuran-penyebaran-data\/#article","isPartOf":{"@id":"https:\/\/binus.ac.id\/malang\/2022\/04\/ukuran-penyebaran-data\/"},"author":{"name":"informatics","@id":"https:\/\/binus.ac.id\/malang\/#\/schema\/person\/82104d3e6f72d20991a92c10c2e7b183"},"headline":"Ukuran Penyebaran Data","datePublished":"2022-04-18T03:37:54+00:00","dateModified":"2024-07-22T07:37:53+00:00","mainEntityOfPage":{"@id":"https:\/\/binus.ac.id\/malang\/2022\/04\/ukuran-penyebaran-data\/"},"wordCount":899,"commentCount":0,"publisher":{"@id":"https:\/\/binus.ac.id\/malang\/#organization"},"image":{"@id":"https:\/\/binus.ac.id\/malang\/2022\/04\/ukuran-penyebaran-data\/#primaryimage"},"thumbnailUrl":"https:\/\/binus.ac.id\/malang\/wp-content\/uploads\/2022\/04\/ukuran-pengukuran-data.jpg","articleSection":["Computer Science"],"inLanguage":"en-US","potentialAction":[{"@type":"CommentAction","name":"Comment","target":["https:\/\/binus.ac.id\/malang\/2022\/04\/ukuran-penyebaran-data\/#respond"]}]},{"@type":"WebPage","@id":"https:\/\/binus.ac.id\/malang\/2022\/04\/ukuran-penyebaran-data\/","url":"https:\/\/binus.ac.id\/malang\/2022\/04\/ukuran-penyebaran-data\/","name":"Macam Macam Ukuran Penyebaran Data","isPartOf":{"@id":"https:\/\/binus.ac.id\/malang\/#website"},"primaryImageOfPage":{"@id":"https:\/\/binus.ac.id\/malang\/2022\/04\/ukuran-penyebaran-data\/#primaryimage"},"image":{"@id":"https:\/\/binus.ac.id\/malang\/2022\/04\/ukuran-penyebaran-data\/#primaryimage"},"thumbnailUrl":"https:\/\/binus.ac.id\/malang\/wp-content\/uploads\/2022\/04\/ukuran-pengukuran-data.jpg","datePublished":"2022-04-18T03:37:54+00:00","dateModified":"2024-07-22T07:37:53+00:00","description":"Pelajari berbagai ukuran penyebaran data seperti rentang, varians, deviasi standar, koefisien variasi, dan jangkauan interkuartil.","breadcrumb":{"@id":"https:\/\/binus.ac.id\/malang\/2022\/04\/ukuran-penyebaran-data\/#breadcrumb"},"inLanguage":"en-US","potentialAction":[{"@type":"ReadAction","target":["https:\/\/binus.ac.id\/malang\/2022\/04\/ukuran-penyebaran-data\/"]}]},{"@type":"ImageObject","inLanguage":"en-US","@id":"https:\/\/binus.ac.id\/malang\/2022\/04\/ukuran-penyebaran-data\/#primaryimage","url":"https:\/\/binus.ac.id\/malang\/wp-content\/uploads\/2022\/04\/ukuran-pengukuran-data.jpg","contentUrl":"https:\/\/binus.ac.id\/malang\/wp-content\/uploads\/2022\/04\/ukuran-pengukuran-data.jpg","width":1000,"height":500,"caption":"ukuran pengukuran data"},{"@type":"BreadcrumbList","@id":"https:\/\/binus.ac.id\/malang\/2022\/04\/ukuran-penyebaran-data\/#breadcrumb","itemListElement":[{"@type":"ListItem","position":1,"name":"Home","item":"https:\/\/binus.ac.id\/malang\/"},{"@type":"ListItem","position":2,"name":"Ukuran Penyebaran Data"}]},{"@type":"WebSite","@id":"https:\/\/binus.ac.id\/malang\/#website","url":"https:\/\/binus.ac.id\/malang\/","name":"BINUS UNIVERSITY MALANG | Pilihan Universitas Terbaik di Malang","description":"BINUS UNIVERSITY","publisher":{"@id":"https:\/\/binus.ac.id\/malang\/#organization"},"potentialAction":[{"@type":"SearchAction","target":{"@type":"EntryPoint","urlTemplate":"https:\/\/binus.ac.id\/malang\/?s={search_term_string}"},"query-input":{"@type":"PropertyValueSpecification","valueRequired":true,"valueName":"search_term_string"}}],"inLanguage":"en-US"},{"@type":"Organization","@id":"https:\/\/binus.ac.id\/malang\/#organization","name":"BINUS UNIVERSITY","url":"https:\/\/binus.ac.id\/malang\/","logo":{"@type":"ImageObject","inLanguage":"en-US","@id":"https:\/\/binus.ac.id\/malang\/#\/schema\/logo\/image\/","url":"https:\/\/binus.ac.id\/malang\/wp-content\/uploads\/2019\/07\/site-logo.png","contentUrl":"https:\/\/binus.ac.id\/malang\/wp-content\/uploads\/2019\/07\/site-logo.png","width":140,"height":84,"caption":"BINUS UNIVERSITY"},"image":{"@id":"https:\/\/binus.ac.id\/malang\/#\/schema\/logo\/image\/"}},{"@type":"Person","@id":"https:\/\/binus.ac.id\/malang\/#\/schema\/person\/82104d3e6f72d20991a92c10c2e7b183","name":"informatics","image":{"@type":"ImageObject","inLanguage":"en-US","@id":"https:\/\/binus.ac.id\/malang\/#\/schema\/person\/image\/","url":"https:\/\/secure.gravatar.com\/avatar\/42be0c661cdbdcdd941bf5610126b17508883f5bb40e38bd6242084edb497351?s=96&d=mm&r=g","contentUrl":"https:\/\/secure.gravatar.com\/avatar\/42be0c661cdbdcdd941bf5610126b17508883f5bb40e38bd6242084edb497351?s=96&d=mm&r=g","caption":"informatics"},"url":"https:\/\/binus.ac.id\/malang\/author\/informatics\/"}]}},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/binus.ac.id\/malang\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/10358","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/binus.ac.id\/malang\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/binus.ac.id\/malang\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/binus.ac.id\/malang\/wp-json\/wp\/v2\/users\/19"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/binus.ac.id\/malang\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=10358"}],"version-history":[{"count":5,"href":"https:\/\/binus.ac.id\/malang\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/10358\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":12692,"href":"https:\/\/binus.ac.id\/malang\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/10358\/revisions\/12692"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/binus.ac.id\/malang\/wp-json\/wp\/v2\/media\/12689"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/binus.ac.id\/malang\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=10358"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/binus.ac.id\/malang\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=10358"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/binus.ac.id\/malang\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=10358"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}