Judul: penyiapan dan penyajian data
Penulis: K. Khatimah J II
TUGAS STATISTIK DAN PROBABILITAS
PENYIAPAN DAN PENYAJIAN DATA
KHUSNUL KHATIMAH J.
KKJ
[Pick the date]
PENDIDIKAN TEKNIK INFORMATIKA DAN KOMPUTER TEKNIK ELEKTRO FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS NEGERI MAKASSAR 2014-2015
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
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.
Rumusan Masalah
Jenis-jenis data
Bagaimana Pembulatan angka?
Bagaimana Teknik Pengumpulan data?
Baimana pemeriksaan data?
Bagaimana Penyajian data
BAB II
PEMBAHASAN
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.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.
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.
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:
Bahwa subjek (responden) adalah orang yang paling tahu tentang dirinya sendiri.
Bahwa apa yang dinyatakan oleh subjek kepada peneliti adalah benar dan dapat dipercaya.
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.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:
Bagaimanakah tanggapan Saudara/I terhadap pelayanan yang ada di PBA?
Sangat bagus
Bagus
Tidak bagus
Sangat tidak bagus
Bagaimanakah tanggapan Saudara/i terhadap pelayanan Administrasi di IAIN Syekh Nurjati?
Sangat bagus
Bagus
Tidak bagus
Sangat tidak bagus
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!".
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:
Prinsip penulisan angket
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.
Bahasa yang digunakan, bahasa yang digunakan dalam penulisan angket harus disesuaikan dengan kemampuan berbahasa responden.
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.
Pertanyaan tidak mendua
Tidak menanyakan yang sudah lupa
Pertanyaan tidak menggiring, artinya usahakan pertanyaan tidak menggiring pada jawaban yang baik saja atau yang jelek saja.
Panjang pertanyaan, pertanyaan dalam angket sebaiknya tidak terlalu panjang, sehingga akan membuat jenuh responden dalam mengisi.
Urutan pertanyaan, urutan pertanyaan dalam angket, dimulai dari yang umum menuju ke hal yang spesifik, atau dari yang mudah menuju hal yang sulit.
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.
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.
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.
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.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 2.1
KOMPOSISI PENDIDIKAN PEGAWAI
POLITEKNIK LP3I JAKARTA KAMPUS BLOK M
No Bagian Tingkat Pendidikan Jumlah
S1 D3 SMTA 1 Pemasaran 2 3 5 10
2 Akademik 4 2 1 7
3 Keuangan 1 1 3 5
4 Penempatan 1 0 1 2
Jumlah 8 6 10 24
Sumber data: Bagian Personalia
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 TOEIC
Periode Juli 2012 sd Juni 2013
No Nama Karyawan Skor TOEIC Rangking
1 Nengwida 780 1
2 Harti 560 2
3 Nunung 440 3
4 Puspita 420 4
5 Iwan 300 5
Rata-Rata Skor TOEIC 500 Sumber Data: Bagian Personalia
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 2.3
TINGKAT KEPUASAN KERJA PEGAWAI
No Aspek 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
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 2.4
DISTRIBUSI FREKUENSI
NILAI MATAKULIAH STATISTIKA 150 MAHASISWA
No Kelas Kelas Interval Frekuensi
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
Tabel di atas memiliki 9 kelas. No 1 sd 9
Pada setiap kelas mempunyai kelas interval. Interval nilai bawah dengan atas disebut panjang kelas.
Setiap kelas interval mempunyai frekuensi (jumlah).
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:
Berdasarkan Pengalaman, berdasarkan pengalaman jumlah kelas interval yang digunakan dalam menyusun tabel distribusi frekuensi berkisar antara 6 sd 15 kelas.
Ditentukan dengan membaca grafik
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
27 79 69 40 51 88 55 48 36 61
53 44 93 51 65 42 58 55 69 63
70 48 61 55 60 25 47 78 61 54
57 76 73 62 36 67 40 51 59 68
27 46 62 43 54 83 59 13 72 57
82 45 54 52 71 53 82 69 60 35
41 65 62 75 60 42 55 34 49 45
49 64 40 61 73 44 59 46 71 86
43 69 54 31 36 51 75 44 66 53
80 71 53 56 91 60 41 29 56 57
35 54 43 39 56 27 62 44 85 61
59 89 60 51 71 53 58 26 77 68
62 57 48 69 76 52 49 45 54 41
33 61 80 57 42 45 59 44 68 73
55 70 39 59 69 51 85 46 55 67
Hitung jumlah kelas interval
K = 1 + 3,3 log 150 =1+ 3,3 * 2,18 = 8,19 Boleh 8 atau 9. Kita gunakan 9.Hitung rentang data, yaitu data terbesar dikurangi data terkecil kemudian ditambah 1. Data terbesar 93 dan terkecil 13.
Jadi 93 – 13 = 80 + 1 = 81
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.Susun interval kelas
Secara teoritis penyusunan kelas dimulai dari data terkecil, yaitu 13. Tetapi supaya komunikatif maka dimulai dengan angka 10
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 2.5
PENYUSUNAN TABEL DISTRIBUSI FREKUENSI
DENGAN TALLY
No Kelas Kelas Interval Tally Frekuensi (f)
1 10 – 19 I 1
2 20 – 29 IIIII I 6
3 30 – 39 IIIII IIII 9
4 40 – 49 IIIII IIIII IIIII IIIII IIIII IIIII I 31
5 50 – 59 IIIII IIIII IIIII IIIII IIIII IIIII IIIII IIIII II 42
6 60 – 69 IIIII IIIII IIIII IIIII IIIII IIIII II 32
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 2.6
DISTRIBUSI FREKUENSI KUMULATIF
NILAI STATISTIKA 150 MAHASISWA
Kurang Dari Frekuensi Kumulatif
Kurang dari 20 1
Kurang dari 30 7
Kurang dari 40 16
Kurang dari 50 47
Kurang dari 60 89
Kurang dari 70 121
Kurang dari 80 138
Kurang dari 90 148
Kurang dari 101 150
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 2.7
DISTRIBUSI FREKUENSI RELATIF
NILAI STATISTIKA 150 MAHASISWA
No Kelas Kelas Interval Frekuensi 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
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.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.
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.
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.
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
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/teknik-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.
Terimakasih telah membaca penyiapan dan penyajian data. Gunakan kotak pencarian untuk mencari artikel yang ingin anda cari.
Semoga bermanfaat
0 komentar: