Penerapan Robust Skewness dan Kurtosis pada Data yang Mengandung Outlier
Abstract
Abstract. Sample data that containing outliers have a large distorting effect on the sample mean and sample variance. Some statistics are also affected by the presence of outliers. These statistics include skewness and kurtosis. Robust statistics are needed to deal with this problem. One way is to use the Decile Mean (DM) or the average decile. In this thesis, robust skewness and kurtosis statistics will be applied using the Decile Mean (DM). This method will be applied to non-special case data at the Bandung state administrative court in 2019-2022 with the variable used, namely the length of the trial process. The results obtained are, the value of skewness is 8.97 and kurtosis is 11.11. As well as the results of the calculation of robust skewness of 0.1005 and robust kurtosis of 2.23. So, it can be concluded that by using the robust skewness and robust kurtosis methods, the distribution of non-special case data at the Bandung State Administrative Court in 2019-2022 is slightly skewed to the left, and is platykurtic or has a flat peak.
Abstrak. Data sampel yang mengandung outlier memiliki pengaruh distorsi yang besar pada rata-rata sampel dan varians sampel. Beberapa statistik juga terpengaruh oleh adanya outlier. Statistik tersebut diantaranya yaitu skewness dan kurtosis. Diperlukan statistik yang robust untuk menangani masalah ini. Salah satu caranya yaitu dengan memanfaatkan Decile Mean (DM) atau rata-rata desil. Dalam skripsi ini akan diterapkan statistik skewness dan kurtosis yang robust dengan memanfaatkan Decile Mean (DM). Metode ini akan diterapkan pada data perkara non khusus di pengadilan tata usaha negara Bandung tahun 2019-2022 dengan variabel yang digunakan yaitu lamanya proses persidangan. Hasil yang diperoleh yaitu, nilai dari skewness sebesar 8,97 dan kurtosis sebesar 11,11. Serta hasil perhitungan robust skewness sebesar 0,1005 dan robust kurtosis 2,23. Maka, dapat disimpulkan bahwa dengan menggunakan metode robust skewness dan robust kurtosis, distribusi data perkara nonkhusus di pengadilan tata usaha negara Bandung tahun 2019-2022 sedikit condong kearah kiri, dan platikurtik atau memiliki puncak datar.
References
Carling, K. (2000). Resistant Outlier Rules and The non-Gaussian Case. Computational Statistics & Data Analyst, 33, 249-256.
Doulah, Md. Siraj-Ud. An Alternative Measures of Moments Skewness Kurtosis and JB Test of Normality. Journal of Statistical Theory and Application, 20, 219-227.
Davies, Laurie., & Gather, Ursula (1993). The Identification of Multiple Outliers. Journal of the American Statistical Association, 782-792.
Ghozali,I. (2016). Aplikasi Analisis Multivariate dengan Program IBM SPSS 23. Edisi 8. Semarang: Badan Penerbit Universitas Diponegoro.
Kasim, Joni. (2020). Apa itu Gelar Perkara? (Online), (https://tribratanews.kepri. polri.go.id/2020/11/20/apa-itu-gelar-perkara/, diakses 21 Juni 2023)
Spiegel, M. dan Stephens, L. 2004. Shaum Outliers Statistik Edisi Ketiga. Erlangga: Jakarta.
Supangat, Andi. (2007). Statistika Dalam Kajian Deskriptif, Inferensial, dan Nonparametrik. Edisi Pertama, Jakarta: Kencana.
Yuridis.id, tim (2021). Pasal 26 KUHAP (Kitab Undang-Undang Hukum Acara Pidana) (Online), (https://yuridis.id/pasal-26-kuhap-kitab-undang-undang-hukum-acara-pidana/, diakses 15 maret 2023).
Wilcox, Rand.R. (1997a). Introduction to robust estimation and hypothesis testing. San Diego, CA: Academic Press.
Wilcox, Rand.R & H.J. Keselman. (2003). Modern Robust Data Analysis Methods: Measures of Central Tendency. Psychological Methods, 8 (3), 254-274.
Wilcox, Rand.R (2012). Introduction to Robust Estimation and Hypothesis Testing. Statistical Modeling and Decision Science, 3, 43-101.
Fadila W, Herlina M. Penerapan Metode Generalized Structure Component Analysis pada Pengguna Dompet Digital Menggunakan Model UTAUT 2. Jurnal Riset Statistika [Internet]. 2023 Jul 19;27–34. Available from: https://journals.unisba.ac.id/index.php/JRS/article/view/1772