penyiapan dan penyajian data

TUGAS STATISTIK DAN PROBABILITAS

PENYIAPAN DANPENYAJIAN DATA

KHUSNUL KHATIMAH J.KKJ

[Pick the date]

PENDIDIKAN TEKNIK INFORMATIKA DAN KOMPUTERTEKNIK ELEKTROFAKULTAS TEKNIK

UNIVERSITAS NEGERI MAKASSAR2014-2015

KATA PENGANTAR

Alhamdulillah, puji dan syukur atas izin dan

petunjuk Allah Subhana Wa Taalah, sehingga penyelesaian

Makalah Judul: “(Penyiapan dan Penyajian Data)” dapat

diselesaikan. Semoga Allah SWT senantiasa memberikan

petunjuk dan hidayahnya bagi kita semua.

Makalah ini merupakan salah satu syarat guna

memenuhi salah satu mata kuliah wajib yakni Statistik

dan Probabilitas. Di dalam makalah ini berisi tentang

pengetahuan dasar dari satistika dan probabilitas mulai

dari definisi, sejarah , maupun keterkaitan dengan bidang

ilmu lain.

Penulis menyadari bahwa penyusunan ini masih jauh

dari kesempurnaan. Karena kesempurnaan hanyalah milik-Nya

dan tiada manusia yang luput dari salah dan khilaf. Oleh

karena itu, penulis mengharapkan saran dan kritikan yang

bersifat membangun dari pembaca demi kesempurnaan skripsi

ini. Semoga saran dan kritik tersebut menjadi motivasi

kepada penulis untuk lebih tekun lagi belajar. Amin.

Makassar, 22 Maret

2015

Penulis

BAB I

PENDAHULUAN

A. Pendahuluan

Mata kuliah statistika bagi mahasiswa sangat

diperlukan terutama ketika seorang mahasiswa harus

mengumpulkan, mengolah, menganalisis dan

menginterprestasikan data untuk pembuatan skripsi,

thesis atau disertasi. Dalam hal ini pengetahuan

statistik dipakai dalam menyusun metodologi

penelitian.

Sebagai suatu ilmu, kedudukan statistika merupakan

salah satu cabang dari ilmu matematika terapan. Oleh

karena itu untuk memahami statistika pada tingkat yang

tinggi, terebih dahulu diperlukan pemahaman ilmu

matematika.

Dinegara maju seperti Amerika, Eropa dan Jepang,

ilmu statistika berkembang dengan pesat sejalan dengan

berkembangnya ilmu ekonomi dan teknik. Bahkan kemajuan

suatu negara sangat ditentukan oleh sejauh mana negara

itu menerapkan ilmu statistika dalam memecahkan

masalah-masalah pembangunan dan perencanaan

pemerintahannya. Jepang sebagai salah satu negara

maju, konon telah berhasil memadukan ilmu statistika

dengan ilmu ekonomi, desain produk, psikologi dan

sosiologi masyarakat.

Sejauh itu ilmu statistika digunakan pula untuk

memprediksi dan menganalisis perilaku konsumen,

sehingga Jepang mampu menguasai perekonomian dunia

sampai saat ini. Sebelum melangkah lebih jauh kita

harus tau apa data itu, bgaimana penggumpulan dan

penyajiannya.

B. Rumusan Masalah

1. Jenis-jenis data

2. Bagaimana Pembulatan angka?

3. Bagaimana Teknik Pengumpulan data?

4. Baimana pemeriksaan data?

5. Bagaimana Penyajian data

BAB II

PEMBAHASAN

A. Jenis-jenis Data

Keterangan atau informasi mengenai suatu hal bisa

berbentuk kategori, misalnya rusak, baik, senang,

puas, berhasil, gagal dan sebagainya, atau bias juga

berbentuk bilangan. Dua bentuk informasi ini dinamakan

data atau data statistik. Data jenis pertama data

kualitatif, yaitu data yang dikategorikan menurut

gambaran kualitas objek yang diperhatikan. Golongan

data inididefinisikan menurut sifat atau atribut,

seperti sembuh, baik, gagal dan sebagainya.

Data yang berbentuk bilangan disebut data

kuantitatif dan data nilainya berubah disebut data

pengubah. Dari nilainya data kuantitatif dapat

dibedakan atas data farik (peubah farik) dan data

mahar (peubah mahar). Hasil yang diperoleh untuk

mencacah merupakan data farik, sedangkan hasil

mengukur disebut data mahar.

Menurut sumbernya, data dibedakan dua macam, yaitu

data intern dan data ekstern. Sebuah kantor mencatat

segala macam kegiatan pegawai, pengeluaran biaya,

keadaan inventaris dll yang terjadi dalam kantor itu,

hasil pencatatan itu merupakan data intern . Dalam

berbagai situasi, sebuah kantor juga memerlukan data

dari kantor lain atau institasi luar untuk digunakan

sebagai data pembanding, data ini disebut data

ekstern.

Dilihat dari siapa yang mengumpulkan data itu, data

dapat dibedakan atas dua macam pula, yaitu data primer

dan data sekunder. Data yang dikumpulkan langsung dari

seorang responden di lapangan disebut data primer,

sedangkan data yang diambil dari data yang sudah

dikumpulkan orang lain disebut data sekunder.

Untuk mendapatkan data sahih dan andal harus

didapatkan dengan cara bagaimanapun dan dari manapun.

Kesahian dan keandalan ini sangat bergantung kepada

alat ukur, sampel dan prosedur pengumpulan data.

B. Pembulatan angka

Dalam perhitungan, terutama bilangan decimal, kita

sering mendapatkan angka yang berderet panjang seperti

lambang bilangan π=3,141592654…. Dalam kehidupan

sehari-hari kita sering kali dihadapkan dengan

bilangan-bilangan pecahan yang memiliki angka desimal

dengan banyak angka di belakang koma. Dengan alasan

kepraktisan dalam penyajian data, kita diharuskan

untuk membulatkan bilangan-bilangan pecahan tersebut.

Dalam Statistika terdapat aturan-aturan pembulatan

bilangan yang harus dijadikan acuan dalam mengolah

data satistika.

Terdapat tiga aturan pembulatan dalam statistika,

yaitu :

Aturan 1 Jika angka terkiri dari angka yang harus

dihilangkan kurang dari 5, maka angka terkanan dari

angka yang mendahuluinya tetap (tidak berubah)

Contoh : 50,16482 ton akan dibulatkan hingga dua angka

di belakang koma menjadi 50,16 ton angka yang harus

dihilangkan adalah 482 dengan angka terkiri 4 (kurang

dari 5). maka angka terkanan dari angka yang

mendahuluinya (yaitu 6) tetap (tidak berubah).

Aturan 2 Jika angka terkiri dari angka yang harus

dihilangkan lebih dari 5 atau angka 5 diikuti oleh

angka-angka bukan nol semua, maka angka terkanan dari

angka yang mendahuluinya bertambah dengan satu. Contoh

: 50,14652 akan dibulatkan hingga dua angka di

belakang koma menjadi 50,15 50,14501 akan dibulatkan

hingga dua angka di belakang koma menjadi 50,15 .

Aturan 3 Jika angka terkiri dari angka yang harus

dihilangkan sama dengan 5 atau angka 5 diikuti oleh

angka-angka nol semua, maka angka terkanan dari angka

yang mendahuluinya tetap jika angka tsb genap, dan

bertambah satu jika angka tsb ganjil. Contoh :

50,14500 akan dibulatkan hingga dua angka di belakang

koma menjadi 50,14 50,13500 akan dibulatkan hingga dua

angka di belakang koma menjadi 50,14.

C. Teknik Pengumpulan Data

Pengumpulan data dapat dilakukan dalam berbagai

setting dan berbagai sumber dan berbagai cara. Bila

dilihat dari settingnya data dapat dikumpulkan pada

setting alamiah (natural seting), pada laboratorium dengan

metode eksperimen, di rumah dengan berbagai responden,

dan lain-lain. Bila dilihat dari sumber datanya, maka

pengumpulan data dapat menggunakan sumber primer dan

sekunder. Sumber primer adalah sumber data yang langsung

memberikan data kepada pengumpul data, dan sumber

sekunder merupakan sumber yang tidak langsung

memberikan data pada pengumpul data, misalnya lewat

orang lain atau lewat dokumen. Selanjutnya kalau

dilihat dari segi cara atau teknik pengumpulan data,

maka teknik pengumpulan data dapat dilakukan dengan

interview, kuesioner (angket), observasi.

1. Interview (Wawancara)

Wawancara digunakan sebagai teknik pengumpulan

data apabila peneliti ingin melakukan studi

pendahuluan untuk menemukan permasalahan yang harus

diteliti, dan juga apabila peneliti ingin

mengetahui hal-hal dari responden yang lebih

mendalam dan jumlah respondennya sedikit/ kecil.

Sutrisno Hadi (1986) mengemukakan bahwa

anggapan yang perlu dipegang oleh peneliti dalam

menggunakan teknik interview dan juga kuesioner

adalah sebagai berikut:

a. Bahwa subjek (responden) adalah orang yang

paling tahu tentang dirinya sendiri.

b. Bahwa apa yang dinyatakan oleh subjek kepada

peneliti adalah benar dan dapat dipercaya.

c. Bahwa interpretasi subjek tentang pertanyaan-

pertanyaan yang diajukan peneliti kepadanya

adalah sama dengan apa yang dimaksudkan oleh si

peneliti.

Wawancara dapat dilakukan secara terstruktur

maupun tidak terstruktur, dan dapat dilakukan

dengan tatap muka maupun lewat telepon.

a. Wawancara terstruktur

Wawancara terstruktur digunakan sebagai teknik

pengumpulan data, bila peneliti atau pengumpul

data telah mengetahui dengan pasti informasi apa

yang akan diperoleh. Oleh karena itu dalam

melakukan wawancara, pengumpul data telah

menyiapkan instrumen penelitian berupa

pertanyaan-pertanyaan tertulis yang alternatif

jawabannya pun sudah disiapkan. Dengan wawancara

terstruktur ini setiap responden diberi

pertanyaan yang sama, dan pengumpul data

mencatatnya.

Dalam melakukan wawancara, selain harus membawa

instrumen sebagai pedoman untuk wawancara, maka

pengumpul data juga dapat menggunakan alat bantu

seperti tape recorder, gambar, brosur dan

material lain yang dapat membantu pelaksanaan

wawancara berjalan lancar. Adapun contoh

wawancara terstruktur tentang tanggapan

Mahasiswa terhadap pelayanan Kampus IAIN Syekh

Nurjati Cirebon:

1) Bagaimanakah tanggapan Saudara/I terhadap

pelayanan yang ada di PBA?

a) Sangat bagus

b) Bagus

c) Tidak bagus

d) Sangat tidak bagus

2) Bagaimanakah tanggapan Saudara/i terhadap

pelayanan Administrasi di IAIN Syekh Nurjati?

a) Sangat bagus

b) Bagus

c) Tidak bagus

d) Sangat tidak bagus

b. Wawancara tidak terstruktur

Wawancara tidak terstruktur adalah wawancara

yang bebas dimana peneliti tidak menggunakan

pedoman wawancara yang telah tersusun secara

sistematis dan lengkap untuk pengumpulan

datanya. Pedoman wawancara yang digunakan hanya

berupa garis-garis besar permasalahan yang akan

ditanyakan. Adapun contohnya adalah sebagai

berikut: “Bagaimanakah pendapat Saudara terhadap

kebijakan-kebijakan Rektor terhadap UKM-UKM yang ada di IAIN

Syekh Nurjati Cirebon?dan bagaimana dampaknya terhadap

mahasiswa!”.

2. Kuesioner

Kuesioner merupakan alat teknik pengumpulan

data yang dilakukan dengan cara memberikan

seperangkat pertanyaan atau pernyataan tertulis

kepada responden untuk dijawabnya. Kuesioner

merupakan teknik pengumpulan data yang efisien bila

peneliti tahu pasti variabel yang akan diukur dan

tahu apa yang bisa diharapkan dari responden.

Uma sekaran (1992) dalam Sugiyono mengungkapkan

beberapa prinsip penulisan angket yaitu sebagai

berikut:

a. Prinsip penulisan angket

1) Isi dan tujuan pertanyaan, yang dimaksud

disini adalah isi pertanyaan tersebut

merupakan bentuk pengukuran atau bukan. Kalau

berbentuk pengukuran, maka dalam membuat

pertanyaan harus teliti, setiap pertanyaan

harus ada skala pengukuran dan jumlah itemnya

mencukupi untuk mengukur variabel yang

diteliti.

2) Bahasa yang digunakan, bahasa yang digunakan

dalam penulisan angket harus disesuaikan

dengan kemampuan berbahasa responden.

3) Tipe dan bentuk pertanyaan, tipe pertanyaan

dalam angket dapat berupa terbuka atau

tertutup, (dalam wawancara bisa terstruktur

dan tidak terstruktur),  dan bentuknya dapat

menggunakan kalimat positif dan negatif.

4) Pertanyaan tidak mendua

5) Tidak menanyakan yang sudah lupa

6) Pertanyaan tidak menggiring, artinya usahakan

pertanyaan tidak menggiring pada jawaban yang

baik saja atau yang jelek saja.

7) Panjang pertanyaan, pertanyaan dalam angket

sebaiknya tidak terlalu panjang, sehingga

akan membuat jenuh responden dalam mengisi.

8) Urutan pertanyaan, urutan pertanyaan dalam

angket, dimulai dari yang umum menuju ke hal

yang spesifik, atau dari yang mudah menuju

hal yang sulit.

3. Observasi

Dalam menggunakan observasi cara yang paling

efektif adalah melengkapinya dengan format atau

blangko pengamatan sebagai instrumen pertimbangan

kemudian format yang disusun berisi item-item

tentang kejadian atau tingkah laku yang

digambarkan. Dari peneliti berpengalaman diperoleh

suatu petunjuk bahwa mencatat data observasi

bukanlah sekedar mencatat, tetapi juga mengadakan

pertimbangan kemudian mengadakan penilaian kepada

skala bertingkat. Misalanya memperhatikan reaksi

penonton televisi, bukan hanya mencatat rekasi

tersebut, tetapi juga menilai reaksi tersebut

apakah sangat kurang, atau tidak sesuai dengan apa

yang dikehendaki.

D. Pemeriksaan Data

Sebelum data Setelah data terkumpul maka kita harus

memeriksa data itu kembali. Misalkan, seorang guru

mencatat hasil ulangan Matematika seluruh siswanya.

Sebelum mencari nilai rata-ratanya, ia perlu

memeriksa untuk memastikan data yang diperolehnya

tidak salah catat. Ia juga perlu memeriksa apakah

ada nilai-nilai yang harus dibulatkan atau tidak.

Kesalahan pen catatan dan pembulatan data ini akan

menyebabkan nilai rata-rataulangan Matematika di

kelas tersebut tidak sesuai dengandata yang

sebenarnya.

E. Penyajian Data

Penyajian data merupakan salah satu kegiatan dalam

pembuatan laporan hasil penelitian yang telah

dilakukan agar dapat dipahami dan dianalisis sesuai

dengan tujuan yang diinginkan.Data yang disajikan

harus sederhanaan jelas agar mudau dibaca.Penyajian

data juga dimaksudkan agar para pengamatd dapat dengan

mudah memahami apa yang kita ajikan untuk selanjutnya

dilakukan penilaian atau perbandingan dan lain lain.

Prinsip dasar penyajian data adalah komunikatif dan

lengkap, dalam arti data yang disajikan dapat menarik

perhatian orang lain untuk membanya dan memahami

isinya. Penyajian data yang komunikatif dapat

dilakukan dengan: penyajian data dapat dibuat

berwarna, dan bila data yang disajikan dalam bentuk

banyak maka pelu bervariasi pnyajiannya (tidak hanya

dengan table saja).

Penyajian data dengan pictogram, (dapat

menggambarkan realitas yang sebenarnya) merupakan

penyajian yang komunikatif, tetapi sulit membuatnya

dan mahal. Tetapi setelah ada peralata computer,

pembuatan pictogram dan berbagai model penyajian data

menjadi sanga mudah menadi masalah lgi.

Beberapa cara penyajian data menurut sugiono yang

dikemukakan disini adalah: dengan table, grafik,

diagram lingkaran dan pictogram.

1. Tabel

Penyajian data hasil penelitian dengan menggunakan

table merupakan penyajian yang banyak digunakan,

karena lenih efisien dan komunikatif. Terdapat dua

macam table, table boasa dan table distribusi

frekuensi.

a. Contoh table Data Nominal

Telah dilakukan pengumpulan data untk mengetahui

komposisi pendidikan pegawai di Politeknik LP3I

Jakarta Kampus Blok M. Berdasarkan studi

dokumentasi diperoleh keadaan sebagai berikut:

a)      Bagian Pamasaran,    S1=2 orang; D3=5

orang; SMTA=4 orang

b)      Bagian Akademik,      S1=4 orang; D3=2

orang; SMTA=1 orang

c)      Bagian Keuangan,      S1=1 orang; D3=1

orang; SMTA=3 orang

d)      Bagian Penempatan, S1= 1 orang; D3=0

orang; SMTA=1 orang

Dari data mentah di atas dapat disusun  ke dalam

table dibawah ini:

TABEL 2.1KOMPOSISI PENDIDIKAN PEGAWAI

POLITEKNIK LP3I JAKARTA KAMPUS BLOK M

No Bagian

Tingkat

PendidikanJumla

hS1 D3 SMTA

1Pemasara

n2 3 5 10

2 Akademik 4 2 1 7

3 Keuangan 1 1 3 5

4Penempat

an1 0 1 2

Jumlah 8 6 10 24

Sumber data: Bagian Personalia

b. Contoh Tabel Data Ordinal

Contoh table data ordinal ditunjukkan pada table

di awah ini. Data ordinal ditunjukkan dengan data

yang berbentuk peringkat atau rangking.

RANGKING SKOR TOEICPeriode Juli 2012 sd Juni 2013

NoNama

Karyawan

Skor

TOEIC

Rangki

ng

1 Nengwida 780 1

2 Harti 560 2

3 Nunung 440 3

4 Puspita 420 4

5 Iwan 300 5

Rata-Rata Skor

TOEIC500

Sumber Data: Bagian Personalia

c. Contoh Tabel Data Interval

Dari hasil penelitian kepuasan kerja pegawai

menggunakan instrument dengan skala Likert dengan

interval 1 sampai dengan 5 dimana skor 1 untuk

sangat kurang; 2 untuk kurang; 3 untuk cukup; 4

untuk baik; dan 5 untuk sangat baik. Hasilnya

disajikan dalam table di bawah ini.

TABEL 2.3TINGKAT KEPUASAN KERJA PEGAWAI 

NoAspek Kepuasan

Kerja

Tingkat

Kepuasan

1 Gaji 37.58

2 Insentif 57.18

3 Transportasi 68.60

4 Perumahan 48.12

5 Budaya Kerja 54.00

Sumber Data: Bidang Personalia

2. Tabel distribusi Frekuensi

Disusun bila jumlah data yang akan disajikan

cukup banyak, sehingga kalau disajikan dalam bentuk

tabel biasa menjadi tidak efisien, kurang

komunikatif, dan tidak menarik. Selain itu tabel ini

dibuat untuk persiapan pengujian terhadap

normalisasi data yang menggunakan kertas peluang

normal.

Contoh Tabel Distribusi Frekuensi

TABEL 2.4DISTRIBUSI FREKUENSI

NILAI MATAKULIAH STATISTIKA 150 MAHASISWANo

Kelas

Kelas

Interval

Frekue

nsi

1 10 – 19 1

2 20 – 29 6

3 30 – 39 9

4 40 – 49 31

5 50 – 59 42

6 60 – 69 32

7 70 – 79 17

8 80 – 89 10

9 90 – 99 2

Jumlah 150

Hal-hal yang perlu diperhatikan dalam tabel

distribusi frekuensi

a. Tabel di atas memiliki 9 kelas. No 1 sd 9

b. Pada setiap kelas mempunyai kelas

interval. Interval nilai bawah dengan atas

disebut panjang kelas.

c. Setiap kelas interval mempunyai frekuensi

(jumlah).

d. Tabel distribusi frekuensi tersebut bila

mau dibuat menjadi tabel biasa akan memerlukan

150 baris (n=150) jadi akan sangat panjang.

Pedoman Umum membuat Tabel Distribusi Frekuensi

Langkah pertama dalam membuat tabel distribusi

frekuensi adalah menentukan kelas interval. Terdapat

3 pedoman yang dapat diikuti:

a. Berdasarkan Pengalaman, berdasarkan

pengalaman jumlah kelas interval yang

digunakan dalam menyusun tabel distribusi

frekuensi berkisar antara 6 sd 15 kelas.

b. Ditentukan dengan membaca grafik

c. Ditentukan dengan rumus Sturges

Rumus Sturges :

K = 1 +

3,3 log n

Dimana :

K          = Jumlah Kelas Interval

n          = Jumlah data observasi

log       = Logaritma

Misal: Jumlah data 200, maka jumlah kelasnya

(K) =

K = 1 + 3,3 log 200 = 1 + 3,3 * 2,30 = 8,59

dapat dibulatkan menjadi 8 atau 9

Contoh Cara Menyususn Tabel Distribusi Frekuensi

Dibawah ini nilai mata kuliah statistika

dari 150 mahasiswa

2

7

7

9

6

9

4

0

5

1

8

8

5

5

4

8

3

6

6

1

5

3

4

4

9

3

5

1

6

5

4

2

5

8

5

5

6

9

6

3

7

0

4

8

6

1

5

5

6

0

2

5

4

7

7

8

6

1

5

4

5

7

7

6

7

3

6

2

3

6

6

7

4

0

5

1

5

9

6

8

2

7

4

6

6

2

4

3

5

4

8

3

5

9

1

3

7

2

5

7

8

2

4

5

5

4

5

2

7

1

5

3

8

2

6

9

6

0

3

5

4

1

6

5

6

2

7

5

6

0

4

2

5

5

3

4

4

9

4

5

4

9

6

4

4

0

6

1

7

3

4

4

5

9

4

6

7

1

8

6

4

3

6

9

5

4

3

1

3

6

5

1

7

5

4

4

6

6

5

3

8

0

7

1

5

3

5

6

9

1

6

0

4

1

2

9

5

6

5

7

3

5

5

4

4

3

3

9

5

6

2

7

6

2

4

4

8

5

6

1

5

9

8

9

6

0

5

1

7

1

5

3

5

8

2

6

7

7

6

8

6

2

5

7

4

8

6

9

7

6

5

2

4

9

4

5

5

4

4

1

3

3

6

1

8

0

5

7

4

2

4

5

5

9

4

4

6

8

7

3

5

5

7

0

3

9

5

9

6

9

5

1

8

5

4

6

5

5

6

7

a. Hitung jumlah kelas interval

K = 1 + 3,3 log 150 =1+ 3,3 * 2,18 = 8,19

Boleh 8 atau 9. Kita gunakan 9.

b. Hitung rentang data, yaitu data terbesar

dikurangi data terkecil kemudian ditambah 1.

Data terbesar 93 dan terkecil 13.

Jadi 93 – 13 = 80 + 1 = 81

c. Hitung panjang kelas

Panjang Kelas = Rentang : Jumlah Kelas; 81 : 9

= 9. Walau dari hitungan panjang kelas 9,

tetapi pada penyusunan tabel ini digunakan

panjang kelas 10.

d. Susun interval kelas

Secara teoritis penyusunan kelas dimulai dari

data terkecil, yaitu 13. Tetapi supaya

komunikatif maka dimulai dengan angka 10

e. Memasukan data dengan tally

Dengan cara mencoret data yang telah

dimasukkan dimulai dari paling awal (27) yang

masuk ke kelas no 2 (20-29) dan seterusnya

data 53 dengan tally di setiap kelas tersedia.

Jumlah tally harus sama dengan jumlah data.

Setelah frekuensi ditemukan lalu tally

dihilangkan.

TABEL 2.5PENYUSUNAN TABEL DISTRIBUSI FREKUENSI

DENGAN TALLY

No

Kelas

Kelas

IntervalTally

Frekuensi

(f)

1 10 – 19 I 1

2 20 – 29 IIIII I 6

3 30 – 39 IIIII IIII 9

4 40 – 49IIIII IIIII IIIII IIIII

IIIII IIIII I31

5 50 – 59IIIII IIIII IIIII IIIII

IIIII IIIII IIIII IIIII II42

6 60 – 69IIIII IIIII IIIII IIIII

IIIII IIIII II32

7 70 – 79 IIIII IIIII IIIII II 17

8 80 – 89 IIIII IIIII 10

9 90 – 100 II 2

Jumlah  : 150

Tabel Distribusi Frekuensi Kumulatif

Kumulatif adalah tabel yang menunjukan

jumlah observasi yang menyatakan kurang dari

nilai tertentu.

TABEL 2.6DISTRIBUSI FREKUENSI KUMULATIFNILAI STATISTIKA 150 MAHASISWA

Kurang Dari Frekuensi

Kumulatif

Kurang dari

201

Kurang dari

307

Kurang dari

4016

Kurang dari

5047

Kurang dari

6089

Kurang dari

70121

Kurang dari

80138

Kurang dari

90148

Kurang dari

101150

Tabel Distribusi Frekuensi Relatif

Penyajian data lebih mudah dipahami bila

dinyatakan dalam persen (%). Penyajian data yang

merubah frekuensi menjadi persen dinamakan

distribusi frekuensi relative. Cara pembuatannya

adalah dengan merubah frekuensi menjadi persen.

TABEL 2.7DISTRIBUSI FREKUENSI RELATIF

NILAI STATISTIKA 150 MAHASISWA No

Kelas

Kelas

Interval

Frekuen

si

Relatif

(%)

1 10 – 19 1 0,67

2 20 – 29 6 4,00

3 30 – 39 9 6,00

4 40 – 49 31 20,67

5 50 – 59 42 28,00

6 60 – 69 32 21,33

7 70 – 79 17 11,33

8 80 – 89 10 6,67

9 90 – 100 2 1,33

Jumlah  : 100

3. Grafik

Selain dengan table, penyajian dta yang cukup

popular dan komunikatif adalah dengan grafik. Pada

umumnya terdapat dua macamgrafik yaitu,: grafik

garis (polygon) dan grafik batang (histogram).

Garfik batang ini dapat dikembangkan lagi menjadi

grafik balok (tiga dimensi). Suatu grafik selalu

menunjukkan hubungan antara “jumlah” dengan variable

lain, misalnya waktu.

a. Grafik Garis (polygon)

Diagram garis adalah penyajian data statistik

dengan menggunakan diagram berbentuk garis lurus.

Diagram garis biasanya digunakan untuk menyajikan

data statistik yang diperoleh berdasarkan

pengamatan dari waktu ke waktu secara berurutan.

Sumbu X menunjukkan waktu-waktu pengamatan,

sedangkan sumbu Y menunjukkan nilai data

pengamatan untuk suatu waktu tertentu. Kumpulan

waktu dan pengamatan membentuk titik-titik pada

bidang XY, selanjutnya kolom dari tiap dua titik

yang berdekatan tadi dihubungkan dengan garis

lurus sehingga akan diperoleh diagram garis atau

grafik garis.

b. Grafik Batang (histogram)

Diagram batang umumnya digunakan untuk

menggambarkan perkembangan nilai suatu objek

penelitian dalam kurun waktu tertentu. Diagram

batang menunjukkan keterangan-keterangan dengan

batang-batang tegak atau mendatar dan sama lebar

dengan batang-batang terpisah.

4. Diagram Lingkaran (Piechart)

Diagram lingkaran adalah penyajian data

statistik dengan menggunakan gambar yang

berbentuk lingkaran. Bagian-bagian dari daerah

lingkaran menunjukkan bagian bagian atau persen

dari keseluruhan. Untuk membuat diagram

lingkaran, terlebih dahulu ditentukan besarnya

persentase tiap objek terhadap keseluruhan data

dan besarnya sudut pusat sektor lingkaran.

5. Pictogram (Grafik Gambar)

Adakalanya supaya penyajiannya lebih menarik

dan komunikatif maka penyajian data dibuat dalam

bentuk pictogram. Pictogram adalah grafik data

yang menggunakan gambar atau lambang dari data

itu sendiri dengan skala tertentu.

Contoh

• Penduduk dunia pada akhir abad ke-20

diperkirakan :

1) Afrika : 350 Jt jiwa

2) Amerika : 500 jt jiwa

3) Asia : 2.000 jt jiwa

4) Eropa : 600 jt jiwa

5) Jerman : 50 jt jiwa

6) Uni Soviet : 250 jt jiwa

Dalam bentuk pictogram digambarkan sbb:

BAB III

PENUTUP

A. Kesimpulan

Data merupakan sesuatu yang sangat penting dalam

statistic, maka dari itu kita harus memahaminya. Dua

bentuk informasi ini dinamakan data atau data

statistik. Data jenis pertama data kualitatif, yaitu

data yang dikategorikan menurut gambaran kualitas

objek yang diperhatikan. Golongan data

inididefinisikan menurut sifat atau atribut, seperti

sembuh, baik, gagal dan sebagainya.

Data yang berbentuk bilangan disebut data

kuantitatif dan data nilainya berubah disebut data

pengubah. Dari nilainya data kuantitatif dapat

dibedakan atas data farik (peubah farik) dan data

mahar (peubah mahar). Menurut sumbernya, data

dibedakan dua macam, yaitu data intern dan data

ekstern.

DAFTAR PUSTAKA

Arif, Muhammad. 2012. Dasar-dasar Statistika. Makassar: Andira

Pubriser.

Dede, Salim. 2013. Aturan Pembulatan Dalam Statistika.

http://salimnahdi.blogspot.com/2013/10/aturan-

pembulatan-dalam-statistika.html. Diakses 22 Maret

2015.

Indriani, Rezky. 2014. Statistika.

https://rizkywahyuindriyani.wordpress.com

/tag/statistika-pemeriksaan-data-data-kualitatif-

data-kuantitatif-populasi-sampel-jenis-data-datum-

data-pengumpulan-data-penyajian-data/. Diakses 22

Maret 2015.

Jatmiko, Dwi. 2014. Contoh Grafik.

http://sangpujanggakecil.blogspot.com/2014/11/contoh-

grafik-batang-lingkaran-dan.html. Diakses 22 Maret

2015.

Rachmatul. 2013. Teknik Pengumpulan Data Dalam Penelitian

Kuantitatif Dan Kualitatif.

https://rachmatul4212.wordpress.com/2013/01/28/tekni

k-pengumpulan-data-dalam-penelitian-kuantitatif-dan-

kualitatif/. Diakses 22 Maret 2015.

Sudjana. 2005. Metoda Statistika. Bandung: Tarsito.

Sugiyono. 2008. Statistika untuk Penelitian. Bandung: Alfabeta

_______. 2014. Metode Penelitian Kualitatif Kuantitatif Dan R & D.

Bandung: Alfabeta

Syafrial, Herry. 2012. Statistik Deskriptif.

https://materimatakuliah.wordpress.com/

2012/10/29/statistika-bab-2/. Diakses 22 Maret 2015.