Pembuat Histogram
Buat histogram yang indah secara online dengan analisis statistik lengkap termasuk rata-rata (mean), median, modus, kemiringan (skewness), kurtosis, dan deteksi bentuk distribusi. Mendukung perhitungan bin optimal otomatis dan ekspor PNG.
Ad blocker Anda mencegah kami menampilkan iklan
MiniWebtool gratis karena iklan. Jika alat ini membantu, dukung kami dengan Premium (bebas iklan + lebih cepat) atau whitelist MiniWebtool.com lalu muat ulang halaman.
- Atau upgrade ke Premium (bebas iklan)
- Izinkan iklan untuk MiniWebtool.com, lalu muat ulang
Tentang Pembuat Histogram
Selamat datang di Pembuat Histogram, alat visualisasi data profesional yang membuat histogram interaktif dan indah untuk analisis statistik. Baik Anda seorang mahasiswa yang sedang mempelajari statistik, peneliti yang menganalisis data eksperimen, atau ilmuwan data yang mengeksplorasi distribusi, alat ini menyediakan kemampuan visualisasi dan analisis komprehensif yang membantu Anda memahami data Anda dalam sekejap.
Apa itu Histogram?
Histogram adalah representasi grafis yang mengatur data numerik berkelanjutan ke dalam bin (interval) dan menampilkan frekuensi titik data yang jatuh dalam setiap bin. Berbeda dengan diagram batang yang membandingkan data kategorikal, histogram mengungkapkan pola distribusi dasar dari data numerik, menunjukkan kepada Anda bagaimana nilai tersebar di seluruh rentang.
Histogram adalah alat fundamental dalam statistik deskriptif dan analisis data eksploratif. Alat ini membantu menjawab pertanyaan seperti: Apakah data saya terdistribusi normal? Apakah ada pencilan? Apakah distribusinya miring? Apakah ada beberapa kelompok dalam data saya (multimodal)?
Karakteristik Utama yang Diungkapkan oleh Histogram
- Tendensi Sentral: Di mana sebagian besar titik data berkumpul (puncak histogram)
- Penyebaran/Variabilitas: Seberapa lebar distribusi meluas
- Skewness (Kemiringan): Asimetri dalam bentuk distribusi
- Modalitas: Jumlah puncak (unimodal, bimodal, multimodal)
- Pencilan (Outlier): Nilai tidak biasa yang jauh dari distribusi utama
Cara Menggunakan Pembuat Histogram Ini
- Masukkan data Anda: Input nilai numerik yang dipisahkan oleh koma, spasi, atau jeda baris. Gunakan tombol contoh untuk menguji dengan kumpulan data sampel.
- Atur jumlah bin: Pilih "Otomatis" untuk perhitungan otomatis yang optimal, atau tentukan jumlah khusus (1-100). Lebih banyak bin menunjukkan detail yang lebih halus; lebih sedikit bin menunjukkan pola yang lebih luas.
- Pilih presisi desimal: Pilih berapa banyak tempat desimal yang akan ditampilkan dalam statistik (2-10).
- Hasilkan histogram: Klik tombol untuk membuat visualisasi Anda dengan statistik komprehensif.
- Analisis hasil: Tinjau bentuk distribusi, ringkasan statistik, dan tabel frekuensi. Unduh grafik sebagai PNG jika diperlukan.
Memahami Hasil
Ukuran Statistik
- Mean (Rata-rata): Rata-rata aritmatika dari semua titik data, peka terhadap pencilan
- Median: Nilai tengah saat data diurutkan, tahan terhadap pencilan
- Modus: Nilai yang paling sering muncul dalam kumpulan data
- Standar Deviasi: Mengukur penyebaran di sekitar mean; nilai yang lebih besar menunjukkan variabilitas yang lebih tinggi
- Varians: Kuadrat dari standar deviasi, digunakan dalam banyak perhitungan statistik
- Rentang (Range): Perbedaan antara nilai maksimum dan minimum
- Skewness: Mengukur asimetri (positif = ekor kanan, negatif = ekor kiri, nol = simetris)
- Kurtosis: Mengukur keruncingan ekor (positif = ekor berat, negatif = ekor ringan)
Bentuk Distribusi
- Normal (Berbentuk Lonceng): Simetris di sekitar mean, dengan sebagian besar data di dekat pusat. Umum dalam fenomena alam seperti tinggi badan, skor tes.
- Miring ke Kanan (Positif): Ekor panjang memanjang ke kanan, mean > median. Umum pada data pendapatan, harga rumah, waktu tunggu.
- Miring ke Kiri (Negatif): Ekor panjang memanjang ke kiri, mean < median. Umum pada usia saat kematian, skor ujian dengan tes yang mudah.
- Bimodal: Dua puncak yang berbeda, menunjukkan dua subkelompok dalam data Anda.
- Seragam (Uniform): Semua nilai muncul dengan frekuensi yang kira-kira sama.
Memilih Jumlah Bin yang Tepat
Jumlah bin secara signifikan mempengaruhi tampilan histogram Anda dan pola apa yang menjadi terlihat. Terlalu sedikit bin mengaburkan detail; terlalu banyak menciptakan kebisingan.
Aturan Sturges
k = 1 + 3.322 ร logโโ(n). Berfungsi baik untuk data terdistribusi normal dengan n < 200.
Aturan Scott
h = 3.49 ร ฯ ร n^(-1/3), di mana h adalah lebar bin dan ฯ adalah standar deviasi. Optimal untuk distribusi normal.
Aturan Freedman-Diaconis
h = 2 ร IQR ร n^(-1/3), di mana IQR adalah rentang interkuartil. Tangguh untuk distribusi miring.
Pengaturan "Otomatis" kami secara cerdas memilih di antara metode-metode ini berdasarkan karakteristik data Anda.
Formula Histogram
di mana w = lebar bin, membuat total area = 1
Penerapan Histogram
Kontrol Kualitas
Manufaktur menggunakan histogram untuk memantau variasi proses, mengidentifikasi cacat, dan memastikan produk memenuhi spesifikasi. Histogram yang terpusat dan sempit menunjukkan kualitas yang konsisten.
Keuangan dan Ekonomi
Analis menggunakan histogram untuk memvisualisasikan distribusi pengembalian, distribusi pendapatan, dan penilaian risiko. Skewness dan kurtosis sangat penting untuk memahami risiko ekor.
Layanan Kesehatan dan Biologi
Peneliti medis menggunakan histogram untuk menganalisis distribusi data pasien, waktu respons obat, dan pengukuran biologis.
Pendidikan
Guru menggunakan histogram untuk memvisualisasikan distribusi skor tes, membantu mengidentifikasi apakah tes terlalu mudah (miring ke kiri), terlalu sulit (miring ke kanan), atau cukup menantang (normal).
Pertanyaan yang Sering Diajukan
Apa itu histogram?
Histogram adalah representasi grafis yang mengatur titik data ke dalam rentang tertentu yang disebut bin atau interval. Berbeda dengan diagram batang yang menunjukkan data kategorikal, histogram menampilkan distribusi frekuensi data numerik berkelanjutan, membantu Anda memvisualisasikan bagaimana data tersebar di berbagai rentang nilai.
Bagaimana cara memilih jumlah bin yang tepat untuk histogram?
Jumlah bin optimal bergantung pada ukuran dan distribusi data Anda. Metode umum meliputi: Aturan Sturges (k = 1 + 3.322 logโโ(n)) untuk distribusi normal, Aturan Scott menggunakan standar deviasi, dan Aturan Freedman-Diaconis menggunakan rentang interkuartil untuk data miring. Kalkulator kami dapat menentukan bin optimal secara otomatis menggunakan metode ini.
Apa yang dikatakan skewness dan kurtosis tentang histogram saya?
Skewness mengukur asimetri: skewness positif berarti ekor memanjang ke kanan (mean > median), skewness negatif berarti memanjang ke kiri (mean < median), dan nol menunjukkan simetri. Kurtosis mengukur keruncingan: kurtosis positif (leptokurtic) memiliki ekor berat dan puncak tajam, kurtosis negatif (platikurtik) memiliki ekor ringan dan puncak datar, dan nol (mesokurtik) menyerupai distribusi normal.
Apa perbedaan antara frekuensi dan densitas dalam histogram?
Frekuensi menunjukkan jumlah mentah titik data di setiap bin. Densitas (atau densitas frekuensi relatif) dihitung sebagai frekuensi dibagi dengan (total jumlah ร lebar bin), membuat total area di bawah histogram sama dengan 1. Densitas berguna saat membandingkan histogram dengan ukuran sampel atau lebar bin yang berbeda.
Bagaimana cara menafsirkan bentuk histogram saya?
Bentuk histogram yang umum meliputi: Normal/Berbentuk Lonceng (simetris di sekitar mean), Miring ke Kanan (ekor panjang ke kanan, umum pada data pendapatan), Miring ke Kiri (ekor panjang ke kiri, seperti usia pensiun), Bimodal (dua puncak, menunjukkan dua kelompok), Seragam (frekuensi kira-kira sama), dan Multimodal (beberapa puncak yang menunjukkan subkelompok yang berbeda).
Sumber Daya Tambahan
Kutip konten, halaman, atau alat ini sebagai:
"Pembuat Histogram" di https://MiniWebtool.com/id/pembuat-histogram/ dari MiniWebtool, https://MiniWebtool.com/
oleh tim miniwebtool. Diperbarui: 22 Jan 2026
Anda juga dapat mencoba Penyelesai Matematika AI GPT kami untuk menyelesaikan masalah matematika Anda melalui pertanyaan dan jawaban dalam bahasa alami.
Alat terkait lainnya:
Statistik dan analisis data:
- Kalkulator ANOVA
- Kalkulator Rata-rata Aritmatika
- Kalkulator Rata-Rata - Presisi Tinggi
- Kalkulator Deviasi Rata-rata
- Pembuat Diagram Kotak dan Garis
- Kalkulator Uji Chi-Square
- Koefisien Kalkulator Variasi
- Kalkulator Cohen
- Kalkulator Tingkat Pertumbuhan Majemuk
- Kalkulator Interval Keyakinan
- Kalkulator Interval Kepercayaan untuk Proporsi Baru
- Kalkulator Koefisien Korelasi
- Kalkulator Rata-Rata Geometris
- Kalkulator Harmonic Mean
- Pembuat Histogram
- kalkulator jangkauan interkuartil
- Kalkulator Uji Kruskal-Wallis
- Kalkulator Regresi Linier
- Kalkulator Pertumbuhan Logaritmik
- Kalkulator Uji Mann-Whitney U
- Kalkulator Deviasi Absolut Rata-rata (MAD)
- Kalkulator Rata-rata
- Kalkulator Mean, Median dan Modus
- Kalkulator Deviasi Absolut Median
- Kalkulator Median
- Kalkulator Midrange
- Kalkulator Modus
- Kalkulator Outlier
- Kalkulator Deviasi Standar Populasi-Presisi Tinggi
- Kalkulator Kuartil
- Kalkulator Simpangan Kuartil
- kalkulator jangkauan
- Kalkulator Deviasi Standar Relatif Unggulan
- Kalkulator RMS
- Kalkulator Rata-rata Sampel
- kalkulator ukuran sampel
- Kalkulator Simpangan Baku Sampel
- Pembuat Diagram Sebaran
- Kalkulator Standar Deviasi - Presisi Tinggi
- Kalkulator Kesalahan Standar
- Kalkulator Statistik
- Kalkulator Uji t
- kalkulator varians (Presisi Tinggi)
- Kalkulator Z-Score Baru