Nama: Suasti Ayu TriwijiastutiNIM : 13303244014Prodi : Pendidikan Kimia D1. Skala Nominal Contoh : Partai Politik (Demokrat, PDIP, PAN, Gerindra, Golkar). Partai Politik merupakan contoh dari skala Nominal karena tidak dapat diurutkan tetapi bisa dibedakan. Misal Demokrat (1), PDIP (2), PAN (3), Gerindra (4), Golkar (5). Angka yang diberikan tidak menunjukkan bahwa partai Demokrat adalah partai yang paling baik dari parpol lainnya ataupun sebaliknya partai Golkar adalah partai yang paling buruk. Angka tersebut tidak memberikan arti apa-apa jika ditambahkan. Angka yang diberikan hanya berfungsi sebagai label saja. Contoh lainnya, jenis kulit: Hitam (1), Kuning (2), Putih (3). Angka (1) (2) dan (3) hanya sebagai label.

2. Skala OrdinalContoh : Status social (kaya, sederhana, miskin), hasil pengukuran yang mengelompokkan masyarakat-masyarakat masuk pada status sosial kaya, sederhana atau miskin. Dalam hal ini, kita dapat mengetahui tingkatannya, tetapi perbedaan antarstatus sosial (kaya-miskin, miskin-sederhana, kaya-sederhana dst.) belum tentu sama. Hasil pengukuran skala Ordinal ini dapat menggambarkan posisi atau peringkat tetapi tidak mengukur jarak antarperingkat. Contoh lainnya, kepangkatan militer : Jenderal (1), Letnan Jenderal (2), Mayor Jenderal (3), dan Brigadir Jenderal (4).

3. Skala IntervalContoh : Skor di Perguruan Tinggi. Misalnya tentang nilai ujian 6 orang mahasiswa, yakni A, B, C, D, E dan F diukur dengan ukuran interval pada skala prestasi dengan ukuran 1, 2, 3, 4, 5 dan 6, maka dapat dikatakan bahwa beda prestasi antara mahasiswa C dan A adalah 3 1 = 2. Beda prestasi antara mahasiswa C dan F adalah 6 3 = 3. Akan tetapi tidak bisa dikatakan bahwa prestasi mahasiswa E adalah 5 kali prestasi mahasiswa A ataupun prestasi mahasiswa F adalah 3 kali lebih baik dari prestasi mahasiswa B.

4. Skala RasioContoh : Usia seseorang. Bila kita ingin membadingkan usia dua orang. Usia Fulan 18 tahun dan Febri 9 tahun. Kita dapat mengetahui bahwa usia Fulan 2 kali usia Febri, karena nilai variable numerik usia mengungkapkan rasio dengan nilai nol sebagai titik bakunya (memiliki nilai nol mutlak). Skala rasio merupakan skala pengukuran yang ditujukan pada hasil pengukuran yang bisa dibedakan, diurutkan, mempunyai jarak tertentu, dan bisa dibandingkan dan memiliki nol mutlak.1. 2. Piktogram atau Diagram Lambang Piktogram adalah suatu bagan yang menunjukan besarnya data dengan menggunakan gambar-gambar atau lambang- lambang yang mewakili sejumlah benda tertentu. Pictogram memberikan gambaran kasar tentang suatu informasi. Bentuknya menarik dan mudah dipahami. Setiap macam data digambarkan dengan symbol yang sesuai dalam satuan tertentu, misalnya data mengenai penduduk dilambangkan dengan gambar orang, setiap gambar orang mewakili 1000 penduduk. Kelemahan dari diagram lambang adalah tidak dapat memberikan informasi secara akurat karena kesulitan dalam penggambaran symbol untuk data yang kurang dari satu satuan.Misalnya :Penanaman Pohon Maple di Beberapa Kota di Ontario, Kanada Nama KotaBanyak Pohon

Ottawa225

Toronto175

Stratford275

London200

Cambridge300

Apabila data di atas digambarkan dengan diagram lambing (pictogram) maka diagramnya tampak pada gambar berikut :Penanaman Pohon Maple di Beberapa Kota di Ontario, Kanada

Keterangan:Gambar 1

3. Diagram Batang Diagram batang ialah suatu penyajian data dengan menggunakan batang-batang arah vertical atau horizontal. Data yang variabelnya berbentuk kategori atau atribut sangat tepat disajikan dalam bentuk diagram batang, demikian juga data tahunan yang jumlahnya tidak terlalu banyak sangat tepat menggunakan diagram/garfik batang. Cara membuat :a. Membuat garis horizontal (mendatar) dan garis vertikal (tegak) yang berpotongan tegak lurusb. Sumbu mendatar dan sumbu tegaknya dibagi menjadi beberapa skala bagian yang sama besar. Skala pada sumbu tegak tidak perlu sama dengan sumbu mendatarnyac. Sumbu mendatar untuk menyatakan waktu, sedangkan sumbu tegaknya untuk menyatakan kuantum atau nilai dataCatatan: Membuat diagram/garfik batang, hendaknya letak batang yang satu dengan yang lain dipisahkan dan lebar gambar batang disesuaikan dengan tempat diagram. Batang boleh menggambarkan dua atau lebih kejadian (data). Contoh :Data Kecelakaan Lalu Lintas di Kota Stratford, Ontario, Kanada dari Tahun 2005 Sampai Tahun 2009Tahun20052006200720082009

Banyak Kecelakaan25010020017055

4. Diagram Garis Diagram garis biasanya digunakan untuk menggambarkan keadaan yang berkembang secara terus menerus atau berkesinambungan atau untuk menunjukan perubahan sepanjang periode tertentu. Misalnya: jumlah penduduk setiap tahun, jumlah mahasiswa setiap tahunnya dsb. Dalam suatu diagram garis dapat dibuat dua atau lebih grafik, sehingga menggambarkan dua atau lebih keadaan atau perkembangan. Cara membuat :a. Letakkan data pada sumbu horizontal dengan jarak yang sama, dan nilai jumlah pada sumbu verticalb. Tentukan nilai data yang bersesuaianc. Hubungkan dua data yang bertetangga dengan garis lurus Contoh :Data Hasil Penjualan Sirup Maple di Quebec, Kanada Maret Desember 2013BulanMaretAprilMeiJuniJuliAgustusSeptemberOktoberNovemberDesember

Jumlah (botol)135250280330225300380415300480

5. Diagram Lingkaran Adalah diagram untuk menyajikan data statistic dengan menggunakan daerah lingkaran. Seluruh lingkaran menunjukan keseluruhan data (100%). Diagram lingkaran ini sangat baik untuk menunjukkan perbandingan antara objek yang satu dengan objek yang lainnya serta terhadap keseluruhan dalam suatu penyelidikan. Untuk membuat diagram lingkaran, terlebih dahulu kita tentukan besarnya presentase tiap objek terhadap keseluruhan data dan besarnya sudut pusat sector lingkaran. Contoh :Banyak mahasiswa Indonesia yang mendapat beasiswa belajar di luar negeri adalah sebagai berikut :

Negara TujuanBanyak Mahasiswa

U.S.A (A)60

Inggris (I)50

Canada (C)45

Jerman (J)25

Australia (S)20

Table 4Negara TujuanBanyak MahasiswaPersenSudut Pusat

U.S.A (A)

Inggris (I)Canada (C)

Jerman (J)Australia (S)60

5045

2520

6. Diagram Batang Daun Diagram batang daun (stem and leaf plot) adalah suatu metode penyajian data statistic dalam kelompok batang dan kelompok daun dari suatu set data. Lajur batang menyatakan angka puluhan, lajur daun menyatakan angka satuan. Contoh :Data : 1, 1, 2, 2, 3, 6, 6, 7, 8, 9, 10, 12, 12, 14, 15, 15, 21, 22, 28, 30, 36, 38

BatangDaun

01 1 2 2 3 6 6 7 8 9

10 2 2 4 5 5

21 2 8

30 6 8

7. Diagram Kotak Garis Bentuk visual dari statistic lima serangkai adalah diagram kotak-garis. Statistik lima serangkai (five number summaries), terdiri dari median, kuartil bawah, kuartil atas, data terendah, dan data tertinggi. Bentuk umum diagram kotak-garis adalah sebagai berikut :

Q1 berada pada sisi kiri kotak, sementara Q3 berada di sisi kanan kotak. Q2 tentu terletak di dalam kotak. Letak Q2 bisa lebih dekat ke Q1 atau Q3, tergantung data. Titik paling kiri pada garis menggambarkan datum terkecil ( min), dan titik paling kanan menggambarkan datum terbesar (maks). Contoh :Buatlah diagram kotak-garis untuk statistic lima serangkaiberikut :

Q2 = 67.5

Q1 = 53Q3 = 87

min = 41maks = 100

Bentuk diagram kotak-garis untuk statistic lima serangkai di atas adalah :

8. Histogram Histogram adalah bentuk penyajian daftar distribusi frekuensi dengan menggunakan batang-batang atau persegi-persegi panjang yang lebarnya sama. Histogram hampir sama dengan diagram batang, bedanya pada histogram, antara diagram batang yang satu dengan yang lain tidak terdapat jarak (berimpit). Pada histogram, setiap persegi panjang menunjukkan kelas tertentu dimana lebar persegi panjang menunjukkan panjang kelas dan tingginya menunjukkan frekuensi kelas tersebut. Frekuensi selalu ditempatkan pada sumbu tegak (sumbu Y). Contoh :

Upah Pegawai (dalam ribuan rupiah) di Pabrik Sirup Maple

Interval KelasFrekuensi

100-19915

200-29920

300-39930

400-49925

500-59915

600-69910

700-7995

Histogram dan Poligon Frekuensi untuk data di atas dapat digambarkan seperti berikut :

9. Poligon Frekuensi Apabila titik-titik tengah dari tiap kotak di bagian atas pada histogram saling dihubungkan, maka akan diperoleh diagram yang bentuknya menyerupai polygon (segibanyak), sehingga diagram yang dihasilkan dinamakan poligon frekuensi. Polygon frekuensi juga dapat dibuat tanpa terlebih dahulu membuat histogram. Berikut adalah langkah-langkah membuat poligon frekuensi.a. Pada tiap ujung distribusi, tambahkan satu kelas tambahan dengan frekuensi nol.b. Tandai titik-titik frekuensi untuk tiap-tiap titik tengah kelas yang bersesuaian.c. Hubungkan tiap dua titik yang berurutan dengan satu garis lurus. Kita dapat pula membuat polygon untuk daftar distribusi frekuensi kumulatif. Polygon seperti ini dinamakan polygon frekuensi kumulatif. Untuk data tunggal, polygon diperoleh dengan menghubungkan frekuensi kumulatif setiap nilai yang berurutan dengan satu garis lurus. Untuk data berkelompok, polygon frekuensi kumulatif diperoleh dengan menghubungkan frekuensi kumulatif setiap titik tengah kelas yang berurutan dengan satu garis lurus.

10. Ogive Jika garis diagram polygon frekuensi kumulatif dijadikan kurva yang mulus, maka kurva tersebut dinamakan ogive. Ogive ada dua macam, yaitu ogive positif dan ogive negative. Ogive positif diperoleh dari polygon frekuensi kumulatis kurang dari, sedangkan ogive negative diperoleh dari polygon frekuensi kumulatif lebih dari.

Contoh :Data yang digunakan sama dengan data untuk contoh pada Histogram di atas (Upah Pegawai (dalam ribuan rupiah) di Pabrik Sirup Maple).

Interval KelasFrekuensiFrekuensi Kumulatif Kurang DariFrekuensi Kumulatif Lebih Dari

100-1991515120

200-2992035105

300-399306585

400-499259055

500-5991510530

600-6991011515

700-79951205

Ogive untuk data di atas digambarkan seperti berikut :