Dalam bidang statistika dan data, istilah-istilah dan konsep spesifik kerap kali menjadi kunci penting untuk memahami makna dan interpretasi sejumlah hal. Salah satu konsep yang sering muncul adalah “keruncingan distribusi data” atau dalam bahasa Inggris sering disebut “kurtosis”. Kurtosis adalah pengukuran yang memberikan gambaran tentang “keruncingan” atau “kecuraman” sebuah distribusi data. Istilah ini merujuk pada ekornya dan, lebih tepatnya, berapa banyak dari dataset yang terletak ruang kategori ekstrem dalam distribusi.
Tetapi bagaimana jika nilai keruncingan distribusi data sama dengan 3 apa yang disebut?
Sebuah distribusi dengan nilai keruncingan sama dengan 3 disebut distribusi mesokurtik. Istilah ini berasal dari kata Yunani “mesos” yang berarti “tengah”. Disebut mesokurtik karena bentuk kurvanya “normal” atau “stabil” dan titik pusat di tengahnya dengan ekor yang sama panjang.
Mesokurtik merupakan jenis default kurtosis dalam distribusi normal statistika. Dalam distribusi ini, pengukuran yang dihasilkan biasanya memiliki persebaran secara simetris terhadap rata-ratanya. Jadi, jika Anda menemui kasus dimana nilai keruncingan distribusi data sama dengan 3, maka dapat dikatakan bahwa data tersebut memiliki distribusi normal atau mesokurtik.
Startup, perusahaan riset, dan para peneliti akademis menggunakan pembahasan mengenai jenis-jenis kurtosis ini untuk membantu dalam melakukan berbagai macam analisis statistik berdasarkan data yang mereka miliki. Manfaat utama mengetahui keruncingan distribusi data adalah membantu dalam memahami perilaku distribusi data, yang pada gilirannya memungkinkan kita untuk membuat asumsi dan membuat prediksi yang lebih akurat berdasarkan data tersebut.
