Rata-rata selisih mutlak dari semua data dalam suatu sampel terhadap mean atau rata-ratanya dikenal dengan istilah “Mean Absolute Deviation” (MAD) atau Deviasi Absolut Rata-Rata. Pengukuran ini penting dalam statistika, memberikan insight tentang variasi atau dispersi dari sekelompok nilai.
Pengertian Mean Absolute Deviation
Mean Absolute Deviation (MAD) adalah ukuran dari sejauh mana setiap nilai dalam suatu set data berbeda dari rata-rata. Setiap selisih mutlak dihitung dengan mengambil nilai absolut dari perbedaan antara setiap titik data individual dan nilai rata-rata dari dataset. Semua perbedaan ini kemudian dirata-ratakan, menghasilkan Mean Absolute Deviation.
Cara Menghitung Mean Absolute Deviation
Berikut adalah langkah-langkah yang digunakan untuk menghitung Mean Absolute Deviation (MAD):
- Tentukan rata-rata (mean) dari kumpulan data. Ini dilakukan dengan menjumlahkan semua nilai dalam kumpulan data dan membaginya dengan jumlah data tersebut.
- Hitung selisih antara setiap nilai dalam kumpulan data dan rata-rata. Ingat untuk selalu menghitung nilai absolut (positif) dari selisih ini.
- Tentukan rata-rata dari semua selisih absolut ini. Ini adalah Mean Absolute Deviation.
Contoh Penggunaan Mean Absolute Deviation
Sebagai contoh, anggap kita memiliki kumpulan data berikut: 1, 2, 3, 4, 5. Rata-rata dari kumpulan data ini adalah 3. Selisih mutlak antara setiap titik data dan rata-rata adalah: 2, 1, 0, 1, 2. Ketika kita rata-ratakan selisih-selisih ini, kita mendapatkan Mean Absolute Deviation yaitu 1.2.
Kegunaan Mean Absolute Deviation
Mean Absolute Deviation (MAD) adalah metode statistik yang bisa dipakai untuk menentukan seberapa sering data tertentu berbeda dari rata-rata data. MAD digunakan oleh peneliti, analis, dan ilmuwan dalam berbagai bidang, termasuk matematika, statistika, ekonomi, keuangan, sains, dan teknologi.
Ini memberikan penilaian yang objektif tentang variasi dalam kumpulan data, yang merupakan komponen penting dari kebanyakan analisis statistik. Jadi, metode ini sangat penting dalam kehidupan sehari-hari karena membantu kita membuat prediksi dan keputusan yang informasinya berdasarkan data.
