jenis & penyajian data 4

Jenis Data

Erwin ST MT

Macam-macam data

Data Kualitatif Diperoleh dari hasil penghitungan dan tidak

menyatakan kuantitas, tp menyatakan sifat yang dikelompokkan dalam kategori

Selalu bilangan bulat

Data Kualitatif

Diperoleh dari hasil penghitungan dan tidak menyatakan kuantitas, tp menyatakan sifat yang dikelompokkan dalam kategori.

Selalu bilangan bulatJumlahnya dinyatakan dalam frekuensi ex: sembuh, tidak

baik, buruk sehat, sakit Laki2, perempuan

Data Kuantitatif

Data hasil pengukuranBerupa bilangan bulat atau desimalHasilnya dinyatakan dalam kuantitas

numerik terhadap ciri tertentuUntuk memudahkan dlm analisis, data

kuantitatif dibagi menjadi data deskrit & kontinyu

Data deskrit, kontinyu, kwalitatif

D. Deskrit:Data yang diperoleh dari hasil penghitungan, hasilnya selalu positif, dpt dipisahkan satu dg yg lain secara jelasSpt: Jumlah Piston yang masuk bengkel.

Data Kontinyu: Dari hasil pengukuran, berupa bil.bulat atau desimal tergantung dari alat ukur yg digunakan.Cirinya: antara 2 interval angka dapat disisipkan angka berapapun hingga interval tersebut berhimpitan satu dg yg lainEx: Tinggi plafon, Berat Badan, Tekanan hidrolik

Data KwalitatifData dalam bentuk kualitasspt pernyataan : setuju, kurang setuju, tdak setuju

Data berdasarkan cara pengumpulannya

Data PrimerData Sekunder

Data Primer

Bila pengumpulan data dilakukan secara langsung oleh peneliti terhadap objek sasaran

Kelebihan:Data sesuai kebutuhan karena dikumpulkan sendiri oleh peneliti

Kekurangan:Bila data yg diperlukan cukup banyak dan sasaran masyarakatnya luas, perlu waktu tenaga dan sumber dana yg cukup banyak

Data Sekunder

Pengumpulan data yang diinginkan diperoleh dari orang lain atau tempat lain dan bukan dilakukan oleh peneliti sendiri

Kelemahannya: Seringkali data tidak lengkap / tidak sesuai

keinginan Keuntungan: Efektif dalam waktu, biaya & tenaga

Ex: data rekam medik di RS, Data Operasional Pabrik.

Pencatatan di Puskesmas, Susenas, Data Adm Fakultas.

Penyajian Data

Erwin ST MT

Sajian Statistik

Tulisan (textular) Hampir semua bentuk laporan yg tertulis

Tabel (tabular) Menggunakan kolom dan baris : Master tabel (tabel induk)=hasil pengumpulan

data Text tabel (tabel rinci) uraian spt distribusi

fekuensi, distribusi relatif, distribusi kumulatif, tabel silang

Sajian Statistik

Grafik / Gambar (diagram) Berisikan : Judul, 2 sumbu ordinat, skala, no

gambar, footnote, sumber. Jenis grafik:

• Histogram, frekuensi poligon, Ogive, Diagram Garis, diagram batang, Diagram pinca/pie, diagram sebar, pictogram, mapgram, box whisker plot, steam & leaf plot, Pareto.

Organizing Numerical Data

41, 24, 32, 26, 27, 27, 30, 24, 38, 21

2 144677

3 028

4 1

Numerical Data

Ordered Array

Stem and LeafDisplay

Distribusi FrekuensiDistribusi Kumulatif

Histograms

Polygons

Ogive

Tables

21, 24, 24, 26, 27, 27, 30, 32, 38, 41

2 1 4 4 6 7 7

•Data mentah (pada saat dikumpulkan):24, 26, 24, 21, 27, 27, 30, 41, 32, 38

•Data disusun dari yang terkecil ke terbesar: 21, 24, 24, 26, 27, 27, 30, 32, 38, 41

•Stem and Leaf display:3 0 2 8

4 1

Organizing Numerical Data

Ogive

0

20

40

60

80

100

120

10 20 30 40 50 60

0

1

2

3

4

5

6

7

10 20 30 40 50 60

2 144677

3 028

4 1

Numerical Data

Ordered Array

Stem and LeafDisplay

Histograms Ogive

Tables

41, 24, 32, 26, 27, 27, 30, 24, 38, 21

21, 24, 24, 26, 27, 27, 30, 32, 38, 41

Frequency DistributionsCumulative Distributions

Polygons

Organizing Numerical Data

Tabulasi Data Numerik :

•Sort Raw Data in Ascending Order: 12, 13, 17, 21, 24, 24, 26, 27, 27, 30, 32, 35, 37, 38, 41, 43, 44, 46, 53, 58

•Find Range: 58 - 12 = 46

•Select Number of Classes: 5 (usually between 5 and 15)

•Compute Class Interval (width): 10 (46/5 then round up)

•Determine Class Boundaries (limits): 10, 20, 30, 40, 50

•Compute Class Midpoints: 15, 25, 35, 45, 55

•Count Observations & Assign to Classes

Tabulating Numerical Data: Distribusi Frekuensi

Data in ordered array:12, 13, 17, 21, 24, 24, 26, 27, 27, 30, 32, 35, 37, 38, 41, 43, 44, 46, 53, 58

Class Frekuensi

10 tapi dibawah 20 3 .15 15

20 tapi dibawah 30 6 .30 30

30 tapi dibawah 40 5 .25 25

40 tapi dibawah 50 4 .20 20

50 tapi dibawah 60 2 .10 10

Total 20 1 100

Frekuensi relatif

Persentasi

Histogram

0

3

65

4

2

001234567

5 15 25 36 45 55 More

Fre

qu

en

cy

Graphing Numerical Data:The Histogram

Data in ordered array:12, 13, 17, 21, 24, 24, 26, 27, 27, 30, 32, 35, 37, 38, 41, 43, 44, 46, 53, 58

Class Midpoints

Tak ada jarak antar

batang

Graphing Numerical Data:Poligon Frekuensi

Frequency

0

1

2

3

4

5

6

7

5 15 25 36 45 55 More

Data in ordered array:12, 13, 17, 21, 24, 24, 26, 27, 27, 30, 32, 35, 37, 38, 41, 43, 44, 46, 53, 58

Class Midpoints

Cumulative CumulativeClass Frequency % Frequency

10 tapi dibawah 20 3 15

20 tapi dibawah 30 9 45

30 tapi dibawah 40 14 70

40 tapi dibawah 50 18 90

50 tapi dibawah 60 20 100

Tabulasi Data Numerik:Frekuensi kumulatif

Data in ordered array:12, 13, 17, 21, 24, 24, 26, 27, 27, 30, 32, 35, 37, 38, 41, 43, 44, 46, 53, 58

Grafik Data Numerik:The Ogive (Cumulative % Polygon)

Data in ordered array:12, 13, 17, 21, 24, 24, 26, 27, 27, 30, 32, 35, 37, 38, 41, 43, 44, 46, 53, 58

Ogive

0

20

40

60

80

100

120

10 20 30 40 50 60

Class Boundaries

Organisasi Data Kategori Univariate Data:

Categorical Data

Tabulating Data

The Summary Table

Graphing Data

Pie Charts

Pareto DiagramBar Charts

Tabel Summary (for an investor’s portfolio)

Ketgori Insvestasi Jumlah Persentasi (in thousands $)

Stocks 46.5 42.27

Bonds 32 29.09

CD 15.5 14.09

Savings 16 14.55

Total 110 100

Variabel dlm bentuk kategori

Data yg akan ditampilkan untuk Kategori

05

1015202530354045

Stocks Bonds Savings CD

0

20

40

60

80

100

120

0 10 20 30 40 50

Stocks

Bonds

Savings

CD

Organizing Categorical Data

Univariate Data: Categorical Data

Tabulating Data

The Summary Table

Graphing Data

Pie Charts

Pareto DiagramBar Charts

Bar Chart(for an investor’s portfolio)

Investor's Porfolio

0 10 20 30 40 50

Stocks

Bonds

CD

Savings

Amount in K$

Penampilan data Numerik

Pie Chart(for an investor’s portfolio)

Percentages are rounded to the nearest percent.

Amount Invested in K$

Savings

15%

CD 14%

Bonds

29%

Stocks

42%

Pareto Diagram

Pareto diagram

0

10

20

30

40

50

Stocks Bonds Savings CD

0

20

4060

80

100

120

Sumbu untuk tabel batang

menunjukkan % investasi

dlm tiap kategori

Sumbu gafik garis

menunjukkan kumulatif %

investasi

Rata rata & Varian

Erwin ST MT

Rata rata

Rata rata (Mean) Nilai yg dianggap sbg wakil kelompok data

Median Nilai letak, nilai ditengah pd observasi

Modus Nilai yang paling banyak ditemui dalam suatu

observasi

n

xxxX n

.....21

n

xxxX n

.....21

21nmedian

Kasus

Sebuah kelompok data 52, 53, 55, 55, 55, 56, 57, 60, 62, 62. Mean ? 56.7 Median ? 55.5 Modus ? 55

Kesimpulan Mean > median dan Modus

distribusi melenceng ke kanan Mean < median & modus

distribusi melenceng ke kiri

Varian

Nilai rata rata merupakan informasi yang bisa salah interpretasi.

tidak sama

Nilai Variasi / deviasi menunjukkan bagaimana bervariasinya data dalam kelompok data thd nilai rata rata.

Max 89Rata rata 75

Min 67

Max 87Rata rata 75

Min 65

Varian

Range / Interval Perbedaan nilai paling besar dgn nilai paling

kecil

Rata rata Deviasi (Mean Deviation) Rata rata seluruh perbedaan pengamatan /

banyaknya pengamatan.

N

xxMd

Varian Rata rata perbedaan antara mean dgn nilai

masing masing observasi

Standar Deviasi Patokan luas area dibawah kurva normal

1

)()(

22

n

xxSV

VS

soal

Mean =Mean deviasi = 6Varian = 58Standar Deviasi = 7.61Rata rata = 57

xx 2)( xx X(kg)

4852566267

285 30 232

9

5

1

5

10

Tugas

Download di

http://www.4shared.com/file/243618830/44027cc8/tugas_1.html

Sajikan Variabel tinggi badan dalam tabel distribusi frekuensi histogram dan ogive

Cari nilai rata rata berat badan dan standar deviasi nya Mana yg lebih bervariasi berat badan atw tinggi badan Sajian apa saja yg paling cocok untuk menyajikan

variabel jumlah saudara Sebutkan variabel dr data diatas dan tentukan skala

pengukuran masing masing