HasilRegresi Linear terhadap Variasi Harian . Langkah mencari koefisien korelasi adalah diawali dengan menampilkan kurva regresi linear hubungan antara link Ternate dengan Gambar 4.7 Plot Persebaran Data Kuat Sinyal (V) antara Surabaya-Merauke (SM) dengan Surabaya-Ternate (ST) tanggal 16 November 2017 link Merauke dengan variasi harian. Padapertemuan ketujuh ini yang menjadi topik pembahasan adalah Ukuran Penyebaran Data. Di mana sub pembahasannya antara lain: Skor Baku Koefisien Variasi Kemiringan Kurtosis Untuk penjelasan materi kuliahnya bisa dilihat pada video di bawah ini: Terima kasih. Rumuskoefisien variasi koefisien variasi merupakan suatu perbandingan antara. Cara menghitung standar deviasi mengunakan excel. Dalam statistika, standar deviasi adalah ukuran yang digunakan untuk mengukur jumlah variasi atau sebaran sejumlah nilai . Pada artikel ini, kita akan melihat cara menghitung varians, deviasi standar, koefisien variasi, . Salahsatu upaya yang dapat dilakukan untuk mereduksi bising adalah dengan penggunaan material akustik yang bersifat menyerap atau meredam bunyi sehingga bising yang terjadi dapat direduksi. Tujuan utama penelitian ini adalah untuk mengetahui nilai koefisien serap bunyi material akustik dari paduan aluminium - magnesium 6%. Penelitian ini dilakukan pada interval temperature 300C, 400C dan 500C Besarnyakoefisien variasi akan berpengaruh terhadap kualitas sebaran data. Jadi jika koefisien variasi semakin kecil maka datanya semakin homogen dan jika koefisien korelasi semakin besar maka datanya semakin heterogen. Adapun istilah lain dari ukuran pemusatan data adalah ukuran tendensi sentral. A. Macam-macam ukuran pemusatan data : a Vay Tiền Nhanh Chỉ Cần Cmnd Nợ Xấu. Pertanyaan baru di Matematika Perbandingan panjang, lebar dan tinggi sebuah balok adalah 5 3 2. Jika tinggi balok 8 cm, panjang dan lebar balok berturut-turut adalah ..kalo bisa … jawab aku kasih 50 poin✌️✌️​ 1. Nilai dari operasi hitung 100÷5×6 adalah...​ Sebuah prisma alasnya berbentuk belah ketupat dengan luas permukaannya adalah 656cm³. Jika panjang diagonal-diagonal alasnya masing-masing 24 cm dan 1 … 0 cm. Maka tinggi prisma tersebut adalah... cm.​ Andre mempunyai persediaan satu kantong plastik pakan ikan. Pakan tersebut cukup untuk memberi makan ikannya yang berjumlah 18 ekor selama 15 hari. Ji … ka ikan Andre sekarang berjumlah 30 ekor, satu kantong plastik pakan ikan tersebut akan habis dalam waktu ... hari. a. 6 b. 7 *** C. d. 8 9 nakon skala​ Satu lusin pensil dibeli dengan harga Rp. 15000,00. Jika kemudian pensil dijual dengan harga satuan Rp. 2000,00, maka besar untung yang diperoleh selu … ruhnya adalah.... a. Rp. 9000,00 b. Rp. c. Rp. d. Rp. len pens adalah​ 5,787 ViewsSinopsisContents1 Sinopsis2 Jumlah Keseluruhan / SUM3 Rata-Rata Aritmatik atau Rata-Rata Hitung4 Modus5 Median6 Range7 Variance8 Standar Deviasi9 Koefisien Variasi10 Data yang dibakukan data standarisasi11 Ukuran Kemiringan Distribusi Data skewness12 Ukuran Keruncingan kurtosis13 Package psych14 Package Pastecs Sebagai pembahasan dasar-dasar statistika, kalian akan belajar yang dimulai dari mengukur gejala pusat seperti sum, mean, median, variance, standar deviasi dan yang lainnya. Hal ini berguna sebagai deskripsi awal mengenai datasetnya sehingga mampu menggunakan tools analisis yang lainnya. Pembahasan ini secara garis besar dibagi menjadi 2 yaitu Diberikan pengertian dan rumus matematika setiap operasi statistik dasar dengan R Serta membuat function dalam kode R. Menggunakan package untuk melakukan operasi statistika. Oiya jangan lupa kalian belajar plot grafik dan cara install package di R Sebagian besar dataset yang digunakan menggunakan format CSV yang diload kedalam Data Frame ataupun dalam bentuk vector untuk mempermudah dalam pengolahan selanjutnya. Sebagai contoh terdapat dataset berikut. Berdasarkan tabel diatas akan dihitung sum, mean, modus, dan medianya yang disajikan dalam bentuk variabel vector di R nilai_siswa rangenilai$A [1] 6 9 > rangenilai$B [1] 5 9 > rangenilai$C [1] 4 10 Variance Variance berhubungan erat dengan standard deviation, yaitu digunakan untuk mengukur dan mengetahui seberapa jauh bagaimana penyebaran data dalam distribusi data. Dengan kata lain digunakan untuk mengukur variabilitas data Dalam bahasa awam variance adalah untuk mengetahui tingkat keragaman dalam data. Semakin tinggi nilai variance berarti semakin bervariasi dan beragam suatu data. Untuk menghitung variance, harus diketahui terlebih dahulu mean-nya, kemudian menjumlahkan kuadrat selisih dari tiap-tiap data terhadap mean tersebut. Secara numeric, variance merupakan rata-rata dari kuadrat selisih data terhadap mean. Variance dalam hal ini variance untuk sampel dilambangkan dengan . Berikut rumus untuk menghitung nilai variance. Perintah yang digunakan yaitu varnilai_siswa hasil Standar Deviasi Standard deviation diperoleh dari akar dari variance dan digunakan untuk mengukur penyebaran data. Standar deviasi merupakan akar kuadrat positif variance. Nilai dari standar deviasi dapat diinterpretasi sebagai nilai yang menunjukkan seberapa dekat nilai-nilai data menyebar atau berkumpul di sekitar rata-ratanya. Standar deviasi merupakan salah satu dari ukuran pencaran yang paling sering digunakan. Perintah yang digunakan yaitu sdnilai_siswa hasil Koefisien Variasi Kalian bisa lihat dataset berikut yang mempunyai range nilai yang berbeda, untuk kelas A mempunyai range nilai 0 sd. 10; untuk kelas B mempunyai range nilai 0 100; sedangkan untuk kelas C mempunyai range nilai 0 1. Misalkan untuk menggambarkan heterogen mana antara kelas A, B, dan C Untuk itu dapat digunakan koefisien variasi untuk membandingkan tingkat variasi atau heterogen di antara dua atau lebih kelompok ketika suatu satuan/range nya berbeda-beda dengan rumus Kode kv kvnilai$A [1] > kvnilai$B [1] > kvnilai$C [1] Semakin tinggi nilai koefisen variasi maka makin heterogen. Data yang dibakukan data standarisasi Variabel yang mengukur deviasi dari rerata dalam unit disebut dengan variabel yang dibakukan. Rumus umumnya yaitu Perhatikan nilai Z baku diatas harus mempunyai nilai rerata 1 dan standar deviasi 0. Berdasarkan uraian tersebut, data dalam bentuk standar atau baku sangat berguna untuk tujuan perbandingan distribusi dari beberapa kelompok data. Untuk kode dalam R kalian bisa menggunakan sebuah library saja atau menggunakan function berikut zdata 0 atau positif, maka kurva cenderung condong ke kanan kurva positif. Jika nilai kemiringan mendekati 0 atau 0, maka kurva cenderung simetris. Oiya untuk perhitungan skewness harus menggunakan frekuensi ya! Misalkan kita punya data berikut dalam bentuk data frame dari sebuah file data No A 1 1 1 2 2 1 3 3 2 4 4 2 5 5 2 6 6 2 7 7 2 8 8 2 9 9 2 10 10 3 11 11 3 12 12 3 13 13 3 14 14 3 15 15 4 16 16 4 17 17 4 18 18 4 19 19 5 20 20 5 21 21 5 22 22 6 23 23 6 24 24 7 Kode yang digunakan untuk menampilkan dan menghitung skew skew nilai No A B C 1 1 1 1 1 2 2 1 1 1 3 3 1 1 2 4 4 1 2 2 5 5 2 2 2 6 6 2 2 2 7 7 2 2 2 8 8 2 2 2 9 9 3 2 2 10 10 3 3 2 11 11 3 3 3 12 12 3 3 3 Mempunyai grafik distribusi dan nilai kurtosis sebagai berikut freq nilai No A B C 1 1 1 1 1 2 2 1 1 1 3 3 1 1 2 4 4 1 2 2 5 5 2 2 2 6 6 2 2 2 7 7 2 2 2 8 8 2 2 2 9 9 3 2 2 10 10 3 3 2 11 11 3 3 3 12 12 3 3 3 dengan memanggil perintah describe akan didapatkan informasi yang lengkap mengenai data tersebut describenilai hasil vars n mean sd median trimmed mad min max range skew kurtosis se No 1 12 1 12 11 0 A 2 12 1 3 2 0 B 3 12 1 3 2 0 C 4 12 1 3 2 0 Fungsi describe dalam hal ini digunakan untuk menentukan banyaknya data n, rata-rata aritmatik mean, standar deviasi sd, median, minimum min, maksimum max, range, kemiringan skew, dan kurtosis. Tapi ada yang kurang sih yaitu nilai variance, sum, dan standard error mean belum dan koefisien korelasi maka kalian perlu install package pastecs Package Pastecs Seperti biasa lakukan dulu install package dengan perintah berikut lakukan loading package dengan perintah librarypastecs Perintah yang digunakan yaitu hasilnya No A B C min max range sum median mean var Rumus Koefisien Variasi – Sebuah perbandingan antara nilai hitung rata-rata dengan simpangan standar. Dalam Koefisien terdapat rumus dan cara menghitungnya. Dalam artikel ini akan membahas secara singkat dan jelas mengenai Rumus Koefisien Variasi. Yukk.. Simak penjelasan nya sebagai berikut. Apa yang dimaksud dengan Koefisien Variasi ?Rumus Contoh Soal Soal 1Soal 2Soal 3Soal 4Soal 5 Apa yang dimaksud dengan Koefisien Variasi ? Pengertian Koefisien Variasi atau KV merupakan sistem pada sebuah perbandingan yakni antara simpangan yang standar serta nilai hitung rata-rata yang dapat dinyatakan dalam bentuk sebuah persentase. Sistem ini dapat digunakan sebagai mencari nilai rata-rata yang akan terdapat pada data suatu kelompok. Merupakan sebuah kelemahan, jika ingin membandingkan pada dua kelompok sebuah data, contohnya pada modal 10 perusahaan besar di negara AS dengan yang berada di negara Indonesia, harga sepuluh mobil juta rupiah dengan harga sepuluh ekor ayam ribuan rupiah dan berat sepuluh gajah seberat sepuluh ekor. Meskipun penyimpangan standar sebagai berat gajah atau harga mobil lebih besar, nilai tersebut tidak boleh lebih variabel atau heterogen dari berat semut dan harga ayam. Untuk perbandingan dua kelompok nilai, koefisien variasi KV digunakan, yang bebas dari unit data asli. Koefisien Variasi CV atau Koefisien Variasi adalah rasio antara standar deviasi dan harga atau nilai rata-rata yang dinyatakan sebagai persentase. Dalam menghitung suatu data yang akan menggunakan sistem yakni berupa perhitungan tersebut, bisa menggunakan suatu rumus sebagai berikut di bawah ini. Keterangan KV = Koefisien VariasiS = Simpangan Bakuχ = Nilai Rata-Rata Contoh Soal Soal 1 Terdapat variasi dari data ini 6,7,8,9,10,14 Mencari rata-rataMencari simpangan bakuMenentukan koefisisen variasi Penyelesaian Rata-rata x = 9 Simpangan BakuS = S xi – x2S = 6-92 + 7-92 + 8-92 + 9-92 + 10-92 + 14-92S = 9 + 4 + 1 + 0 + 1 + 25S = 2,6 KoefisienJadi, koefisien variasinya adalahKV = . 100%KV = . 100%KV = 28,9 % Soal 2 Pada lampu tanam yang memiliki rata-rata jam dan simpangan baku yakni 700 jam, Pada lampu kota akan dipakai dengan rata-rata jam dan memiliki simpangan .050 jam. Lalu, lampu manakah yang lebih baik dari 2 lampu tersebut? Penyelesaian Koefisien variasi lampu taman KV = S / x x 100% KV = 700/ x 100% KV = 1/4 x 100% KV = 25% Koefisien variasi lampu kota KV = S / x x 100% KV = x 100% KV = x 100% KV = 0,3 x 100% KV = 30% Dari perhitungan koefisien variasi, lampu taman lebih baik dari pada lampu kota, karena KV lampu taman < KV lampu kota. Soal 3 Terdapat nilai rata-rata kelas Multimedia dari kelas 12 Multimedia 1 ialah 80, yang memiliki simpangan 4,5. Sedangkan nilai pada rata-rata Multimedia 2 ialah 70 memiliki simpangan 5,2. Jadi, berapakah masing-masing koefisien dari kelas Multimedia tersebut? Penyelesaian Diketahui Kelas 12 Multimedia 1 x Nilai rata-rata = 80Kelas 12 Multimedia 1 s Simpangan Baku = 4,5Kelas 12 Multimedia 2 x Nilai rata-rata = 70Kelas 12 Multimedia 2 s Simpangan Baku = 5,2 Jawab Kelas 12 Multimedia 1 KV = S / χ x 100% KV = 4,5/80 x 100% KV = 5,6%Jadi nilai terhadap KV dengan kelas 12 Multimedia 1 ialah 5,6%. Kelas 12 Multimedia 2 KV = S / χ x 100% KV = 5,2 / 70 x 100% KV = 7,4%Jadi nilai KV dengan kelas 12 Multimedia 2 ialah 7,4%. Soal 4 Pada kelompok terdapat data yakni 1,5, sedangkan koefisien nya yakni 12,5%. Maka, hitunglah nilai dari sebuah data kelompok tersebut? Penyelesaian Diketahui s = 1,5 KV = 12,5% Jawab KV = S/χ x 100%12,5 = 1,5/χ x 100%12,5 = 150%/χ x = 150%/12,5% Jadi nilai rata-rata pada sebuah data kelompok ialah 12. Soal 5 Pada nilai rata-rata Ulangan Harian mata pelajaran Fisika pada kelas 12 TKJ 1 sebesar 80, yang memiliki simpangan 4,2. Maka, Hitunglah nilai koefisien dari kelas 2 TKJ 1. Penyelesaian Diketahui x Nilai Rata-rata = 80 S Simpangan Baku = 4,2 Jawab KV = S/χ x 100%KV = 4,2/80 x 100%KV = 5,25% Jadi nilai Koefisien Variasi kelas 12 TKJ 1 ialah 5,25%. Koefisien variasi berguna sebagai mengamati variasi dalam sebuah data atau sebuah distribusi data dari rata-rata yang akan dihitung. Dalam arti bahwa koefisien variasi menjadi lebih kecil, data lebih seragam lebih homogen. Sebaliknya, data lebih heterogen jika koefisien variasi lebih besar. Baca Juga Matriks SingularRumus Keliling PersegiLuas Alas Prisma Demikian artikel yang dapat kami sampaikan untuk Anda mengenai Rumus Koefisien Variasi, semoga artikel ini dapat bermanfaat untuk Anda. Discover the world's research25+ million members160+ million publication billion citationsJoin for free Persentase Statistika Pendidikan Matematika Ukuran VariasiDi presentasikan pada kuliah Statistika Pendidikan Matematika Program Pascasarjana Universitas Negeri Medan Prodi Pendidikan MatematikaOleh Rizki Kurniawan Rangkuti Ukuran Variasi•Range Range atau Jangkauan•Simpangan Absolut Rata-rata Mean Absolut Deviation •Ragam Variance dan Standar Deviasi•Koefisien Variasi•Kuartil Q•Persentil PkUkuran Variasi•Range Range atau Jangkauan•Simpangan Absolut Rata-rata Mean Absolut Deviation •Ragam Variance dan Standar Deviasi•Koefisien Variasi•Kuartil Q•Persentil Pk Ukuran VariasiUkuran pemusatan dapat digunakan untuk menampilkan ringkasan data dalam suatu nilai tunggal yang menunjukkan rata-rata distribusi. Sekumpulan data mempunyai unsur-unsur yang nilainya bervariasi dan dua distribusi data atau lebih mungkin memiliki nilai pusat yang sama tetapi variasinya berbeda. Ilustrasi berikut dapat menunjukkan kondisi tersebut Departemen Produksi PT STAR’•Output 5 pekerjanya dalam unit pada tanggal 1 Januari 1997 adalah 6 7 8 7 7Departemen Produksi PT FRESH’•Output 5 pekerjanya dalam unit pada tanggal 1 Januari 1997adalah 3 5 7 9 11Rata-rata output pekerja keduanya sama, yaitu 7 unit/hari. Meskipun demikian hasil produksi para pekerja di PT FRESH’ lebih bervariasi daripada di PT STAR’. Rata-rata output pekerja keduanya sama, yaitu 7 unit/hari. Meskipun demikian hasil produksi para pekerja di PT FRESH’ lebih bervariasi daripada di PT STAR’. Bila diperoleh nilai ukuran variasi yang kecil berarti tingkat keragaman data rendah, nilai-nilai observasi banyak terkonsentrasi disekitar nilai pusat. Sebaliknya bila nilai ukuran variasi yang diperoleh besar maka tingkat keragaman data besar, karena nilai-nilai observasi yang diperoleh saling berjauhan. Ukuran variasi dibedakan menjadi ukuran variasi absolut dan ukuran variasi ukuran variasi antara lain range, simpangan absolut rata-rata, variance dan standar deviasi, dan koefisien variasi, Ukuran variasi absolut digunakan untuk membandingkan suatu ukuran variasi dengan ukuran variasi lain dalam populasi yang sama.•Biasanya ukuran variasi absolut ini dinyatakan dalam satuan ukuran yang variasi relatif pada umumnya digunakan untuk membandingkan beberapa ukuran variasi dari beberapa populasi dengan unit pengukuran yang berbeda.•Biasanya ukuran variasi absolut ini dinyatakan dalam satuan ukuran yang berbeda. A. Range Rentang atau JangkauanRange adalah selisih antara nilai maksimum dengan nilai minimum dalam suatu gugus data. Sesuai dengan rumusnya, range dicari dengan melibatkan dua nilai saja, yaitu nilai terbesar dan nilai terkecil. Sebagai contoh diketahui nilai minimumnya $ dan maksimumnya $ Maka rentang range adalah $ - $ = $ B. Simpangan Absolut Rata-Rata Mean Absolut Deviation = MADSimpangan absolut rata-rata adalah jumlah mutlak penyimpangan setiap nilai pengamatan nilai rata-rata, dibagi banyaknya pengamatan. Simpangan absolut rata-rata mencerminkan rata-rata selisih mutlak nilai data terhadap nilai rata-rata. Untuk data yang tidak berkelompok, simpangan absolut rata-rata MAD dapat dihitung dari Dimana = Nilai data ke i = Rata-rata hitung = Banyaknya observasiNXXMADNii1iXXN Untuk data yang berkelompok, simpangan absolut rata-rata MAD dapat dihitung dari Dimana = Nilai data ke i = Rata-rata hitung = Banyaknya observasi = Frekuensi kelas ke-i i=1,2,3,...,kiXXNNXXfMADNiii1if C. Ragam Variance dan Standar DeviationRagam variance adalah jumlah kuadrat dari selisih nilai observasi dengan rata-rata hitung dibagi banyaknya observasi. Sedangkan standar deviasi adalah akar dari ragam tersebut. Ragam populasi yang tidak berkelompok dapat dihitung dengan formula  NNXXNXNiNiiiNii1212122 Untuk sampel, ragam populasi yang tidak berkelompok dapat dihitung dengan formula Perhatikan adanya perbedaan pembagi pada ragam populasi N dengan pada ragam sampel n-1. Perbedaan ini dilakukan dalam rangka memperoleh ragam sampel yang merupakan penduga tak bias bagi ragam populasi. Untuk sampel, ragam populasi yang tidak berkelompok dapat dihitung dengan formula Perhatikan adanya perbedaan pembagi pada ragam populasi N dengan pada ragam sampel n-1. Perbedaan ini dilakukan dalam rangka memperoleh ragam sampel yang merupakan penduga tak bias bagi ragam populasi.  111212122nnXXnXXSniniiinii Ragam populasi yang berkelompok dapat dihitung dengan formula Untuk sampel, ragam populasi yang berkelompok dapat dihitung dengan pendekatan Ragam populasi yang berkelompok dapat dihitung dengan formula Untuk sampel, ragam populasi yang berkelompok dapat dihitung dengan pendekatan NNXfXfNiNiiiii12122..1..12122nnXfXfSniniiiii D. Koefisien Variasi Koefisien variasi merupakan ukuran variasi relatif yang bertujuan membandingkan variasi dari beberapa gugus data yang mempunyai satuan berbeda. Koefisien variasi KV bebas dari satuan data aslinya dan tidak tergantung pada unit pengukuran yang digunakan. Karena KV tidak mempunyai satuan, maka parameter-parameter yang sama dari kondisi yang memiliki unit pengukuran berbeda pun dapat dibandingkan. D. Koefisien VariasiKoefisien variasi merupakan ukuran variasi relatif yang bertujuan membandingkan variasi dari beberapa gugus data yang mempunyai satuan berbeda. Koefisien variasi KV bebas dari satuan data aslinya dan tidak tergantung pada unit pengukuran yang digunakan. Karena KV tidak mempunyai satuan, maka parameter-parameter yang sama dari kondisi yang memiliki unit pengukuran berbeda pun dapat dibandingkan. Koefisien variasi diperoleh dengan rumus untuk populasi untuk sampel%100.KV%  E. Kuartil Q Kuartil merupakan nilai-nilai yang membagi data yang telah diurutkan menjadi empat bagian yang sama, sehingga dalam suatu gugus data didapati 3 kuartil kuartil 1, kuartil 2 atau median, dan kuartil 3. Pemaparan kuartil di bagian ukuran variasi ini didasarkan pada pertimbangan bahwa nilai-nilai kuartil dapat menunjukkan adanya nilai-nilai Kuartil Q Kuartil merupakan nilai-nilai yang membagi data yang telah diurutkan menjadi empat bagian yang sama, sehingga dalam suatu gugus data didapati 3 kuartil kuartil 1, kuartil 2 atau median, dan kuartil 3. Pemaparan kuartil di bagian ukuran variasi ini didasarkan pada pertimbangan bahwa nilai-nilai kuartil dapat menunjukkan adanya nilai-nilai ekstrem. Rumus kuartil untuk data berkelompok adalah Dimana Qk = Kuartil ke kB1 = Batas bawah nyata kelas yang mengandung Qk cfb = Frekuensi komulatif di bawah kelas yang berisi QkfQ = Frekuensi kelas yang mengandung Qki = Interval Kelask = 1, 2, 3N = Banyaknya F. Persentil Pk Pada umumnya persentil digunakan untuk membagi data bergolong menjadi 100 bagian yang sama. Karakter persentil mirip dengan kuartil, pembedanya pada per seratusan data yang telah diurutkan. Rumus persentil untuk data berkelompok adalah F. Persentil Pk Pada umumnya persentil digunakan untuk membagi data bergolong menjadi 100 bagian yang sama. Karakter persentil mirip dengan kuartil, pembedanya pada per seratusan data yang telah diurutkan. Rumus persentil untuk data berkelompok adalah  Dimana Pk = Persentil ke kB1 = Batas bawah nyata kelas yang mengandung persentil ke-kcfb = Frekuensi komulatif di bawah kelas yang berisi Pk i = Interval Kelasfp = Frekuensi kelas yang mengandung Pkk = 1, 2, 3,...,99N = Banyaknya observasi Terima Kasih Atas Perhatiannya ResearchGate has not been able to resolve any citations for this has not been able to resolve any references for this publication. Metode Statistika I » Ukuran Penyebaran Data › Arti dan Kegunaan Koefisien Variasi Koefisien Variasi Koefisien variasi coefficient of variation merupakan perbandingan rasio antara standar deviasi dengan nilai rata-rata. Koefisien variasi biasa dinyatakan dengan persentase. Oleh Tju Ji Long Statistisi Salah satu ukuran keragaman atau variasi dari suatu kelompok data dikenal dengan koefisien variasi coefficient of variation, CV. Koefisien variasi merupakan perbandingan antara standar deviasi \\ dengan nilai rata-rata \\bar{x}\. Koefisien variasi biasa dinyatakan dengan persentase. Formula untuk ukuran koefisien variasi CV dapat dinyatakan sebagai berikut \[ CV = \frac{\sigma}{\bar{x}} \] Ukuran koefisien variasi mempunyai kelebihan dibandingkan dengan ukuran keragaman lainnya range, varians, standar deviasi terutama untuk keterbandingan. Kita tahu bahwa apabila dua variabel mempunyai varians yang berbeda, kita tidak dapat dengan serta merta mengatakan bahwa variabel yang satu lebih beragam atau memiliki dispersi lebih besar dibanding variabel yang lain. Dengan kata lain, meskipun standar deviasi atau ragam dari kedua variabel sama-sama mengukur penyebaran dalam masing-masing variabel, tetapi keduanya tidak dapat dibandingkan satu sama lainnya. Hal ini disebabkan karena adanya perbedaan unit/satuan dari variabel tersebut. Sebagai contoh, perhatikan data fiktif antara harga dua barang A dan B di 6 daerah berikut Dari data di atas terlihat bahwa harga barang B diperoleh dari harga barang A yang dikalikan dengan 100. Selain itu, terlihat bahwa harga barang A memiliki varians yang jauh lebih kecil dibandingkan varians pada harga barang B. Lantas, apakah kita bisa menyatakan bahwa harga barang A lebih homogen terhadap harga barang B? Kesimpulan ini tentu saja keliru, karena pada dasarnya keragaman kedua harga barang tersebut tidak dapat diperbandingkan karena perbedaan unit/satuan yang digunakan. Jadi, dalam kasus ini kita tidak bisa membandingkan kedua harga tersebut mana yang lebih beragam atau lebih homogen antara satu dengan yang lainnya. Ceritanya akan berbeda jika ukuran keragaman yang digunakan adalah koefisien variasi. Dengan menggunakan koefisien variasi, maka keragaman kedua variabel dapat diperbandingkan satu sama lain karena pengaruh unit/satuan dari variabel tersebut telah ditiadakan. Kita tahu bahwa standar deviasi dan mean dari suatu variabel dinyatakan dalam satuan yang sama, sehingga dengan mengambil rasio dari keduanya mengakibatkan hilangnya unit/satuan tersebut dan dihasilkan ukuran baru yang disebut koefisien variasi CV. Rasio CV ini kemudian dapat dibandingkan dengan rasio lainnya, di mana variabel dengan CV yang lebih besar menandakan datanya lebih bervariasi, lebih menyebar, atau lebih beragam dibandingkan variabel dengan CV yang lebih kecil.

koefisien variasi dari data 6 10 6 10 adalah