Memori Mata
Sabtu, 22 November 2014
Jumat, 21 November 2014
UKURAN GEJALA PUSAT DATA YANG BELUM DIKELOMPOKKAN
PENDAHULUAN
1.1 Latar Belakang
Didalam kehidupan sehari –
hari, sering kita jumpai banyak hal yang dapat kita deskripsikan dalam sebuah
bentuk data. Informasi data yang diperoleh tentunya harus diolah terlebih
dahulu menjadi sebuah data yang lebih mudah dibaca dan dianalisa. Akan tetapi
bagaimana penyajian data yang kita dapat tentunya berbeda – beda, sesuai dengan
kebutuhan dan keinginan penyaji data.
Statistika deskriptif
berkenaan dengan bagaimana data yang dapat digambarkan/dideskripsikan baik
secara numerik (misal menghitung rata – rata dan deviasi standar) atau secara
grafis (dalam bentuk tabel atau grafik) untuk mendapatkan gambaran sekilas
mengenai data tersebut sehingga lebih mudah dibaca dan dipahami.
Dan dalam makalah ini
kami akan mengangkat tema “Ukuran gejala pusat data yang belum di
kelompokkan”.
PEMBAHASAN
2.1 Landasan Teori
2.1.1 Pengertian Distribusi Frekuensi
Distribusi frekuensi adalah
suatu bentuk penyusunan data yang teratur dengan menggolongkan besar atau
kecilnya data. Distribusi frekuensi umumnya disajikan dalam daftar yang berisi
kelas interval dan jumlah objek (frekuensi) yang termasuk dalam kelas interval
tersebut.
Fungsi distribusi frekuensi
adalah mengatur data mentah (belum dikelompokkan) ke dalam bentuk yang
rapi tanpa mengurangi data yang ada.
Istilah – istilah dalam distribusi
frekuensi adalah :
-
Kelas
-
Batas Kelas
-
Tepi Kelas
-
Interval Kelas
-
Titik Tengah
2.1.2 Contoh Kasus Distribusi Frekuensi
Berikut ini adalah data jumlah pendidik kependidikan menurut usia
27
54
|
27
|
28
|
28
|
22
45
|
37
|
50
|
38
|
53
48
|
55
|
42
|
44
|
40
26
|
31
|
26
|
42
|
36
42
|
27
|
53
|
36
|
25
25
|
24
|
46
|
43
|
54
42
|
49
|
35
|
48
|
32
|
|
|
|
Berikut ini cara untuk menggunakan analisis manual :
a)
Mengurutkan data
b)
Menentukan Range
c)
Menentukan Banyaknya Kelas
d)
Menentukan Panjang Interval
Kelas
e)
Menentukan Batas – batas
Kelas
f)
Menentukan Titik Tengah
a).Mengurutkan Data
22
24 25 25 26
26
26 27 27 27
28
31 32 35 36
36
37 38 40 42
42 42 42 43 44
45
46 48 48 49
50
53 53 54 54
55
b)Menentukan Range
(R)
Range adalah selisih antara nilai terbesar dengan nilai terkecil.
Rumus Range adalah :
R = Xmax - Xmin
= 55 – 22
= 33
c). Mencari banyaknya kelas
menggunakan rumus Sturges
Kelas adalah penggolongan
data yang dibatasi dengan nilai terendah dan nilai tertinggi yang masing -
masing dinamakan batas kelas.
K = 1 + 3,3 log N
= 1 +
3,3 log 36
= 1 +
5,13
=
6,13 di bulatkan 7
Jadi banyak kelas = 7
d).Menentukan panjang interval kelas (I)
Interval kelas adalah lebar
dari sebuah kelas dan dihitung dari perbedaan antara kedua tepi kelasnya.
I = R / K
= 33 / 7
=
4,71 di bulatkan 5
Jadi nilai interval kelasnya = 5
e).Menentukan Batas Kelas
Batas
kelas terbagi menjadi 2 yaitu :
1.Batas
bawah kelas (bbk),yaitu nilai data yang di tulis untuk setiap kelas interval
2.Batass
atas kelas (bak), yaitu nilai data yang terletak disebelah kanan untuk setiap
kelas interval
Contoh
; Misalkan salah satu data Pendidik Kependidikan menurut usia adalah
= 22 - 27
Kesimpulan
; Batas bawah kelas = 22
Batas atas kelas = 27
F ).Menentukan Tepi Kelas
Tepi
kelas terbagi menjadi dua yaitu :
1.Tepi bawah kelas (tbk) : Batas bawah
kelas di kurangi ketelitian data (0,5)
Ø Rumus tbk = bbk – 0,5(skala terkecil)
2.Tepi atas kelas (tak) : Batas
atas kelas ditambah ketelitian data (0,5)
Ø Rumus tak = bak + 0,5 (skala terkecil)
g ).Menentukan titik
tengah
Titik tengah yaitu setengah kali
jumlah batas bawah dan batas atas kelas.
Rumus ½ * (bak + bbk)
Contoh ; data = 22 – 27
Xi = ½ * (22 + 27)
= 24,5
2.1.3 Jenis-jenis
Distribusi Frekuensi
a.Distribusi Frekuensi Kumulatif
a.Distribusi Frekuensi Kumulatif
adalah suatu daftar yang memuat frekuensi – frekuensi kumulatif,
jika ingin mengetahui banyaknya observasi yang ada di atas atau dibawah suatu
nilai tertentu.
Distribusi frekuensi kumulatif terbagi 2 yaitu :
1). Distribusi frekuensi kumulatif kurang dari adalah suatu total
frekuensi dari semua nilai-nilai yang lebih kecil dari tepi bawah kelas pada
masing-masing interval kelasnya.
2). Distribusi frekuensi kumulatif lebih dari adalah suatu total frekuensi dari semua nilai-nilai
yang lebih besar dari tepi bawah kelas pada masing-masing interval kelasnya.
b.
Distribusi Frekuensi Relatif
adalah perbandingan dari frekuensi masing - masing kelas dan jumlah
frekuensi seluruhnya yang dinyatakan dalam persen.
Rumus = Fi % / Fn
2.2 Ukuran Gejala Pusat Data yang Belum di Kelompokkan
a.
Rata – Rata Hitung
Rata-rata hitung adalah nilai yang mewakili sekelompok data.
RH = Fi . Xi
/ Fi = (F1 . X1 + F2
. X2............Fk . Xk / F1 +
F2 ...........Fk)
Fi = frekuensi
Xi = titik tengah
b. Rata – Rata ukur
Rata-rata
Ukur/Geometri dari sejumlah N nilai data adalah akar
pangkat N dari
hasil kali masing-masing nilai dari kelompok
tersebut.
G = NÖ X1. X2 . … XN atau
log G = (Σ log Xi) / N
c. Rata – Rata Harmonis
Rata-rata
Harmonis dari seperangkat data X1, X2, …, XN adalah kebalikan
Rata-rata hitung
dari kebalikan nilai-nilai data.
RH = N
Σ (1 / Xi )
d. Median
Median (Me) adalah nilai data yang
terletak di tengah-tengah suatu data yang diurutkan (data terurut).
Median terbagi 2 yaitu Median(Me) data
tunggal dan Median(Me) data berkelompok :
1)
Median(Me) data
tunggal
a)
Jika banyak data ganjil maka :
Me
= data ke- n +1
2
b)
Jika banyak data genap maka:
Me
= data ke- n/2 + data ke – (n/2 +1 )
2
2)
Median(Me) data
berkelompok
Me = L + (1/2.n –FkMe).p
FMe
2.3 Kuartil,Desil,Persentil
a)
Kuartil
Pada prinsipnya, pengertian kuartil sama dengan
median. Perbedaanya hanya terletak pada banyaknya pembagian kelompok data.
Median membagi kelompok data atas 2 bagian, sedangkan kuartil membagi kelompok
data atas 4 bagian yang sama besar, sehingga akan terdapat 3 kuartil yaitu
kuartil ke-1, kuartil ke-2 dan kuartil ke-3, dimana kuartil ke-2 sama dengan
median:
1).Kuartil pertama/bawah (Q1)
Q1 membagi
data terurut menjadi ¼ bagian dan ¾
bagian
·
Data ke- n+1/4 ,untuk
n ganjil
·
Data ke- n+2/4 ,untuk n
genap
2).Kuartil
kedua/tengah(Q2)
Q2 membagi data terurut menjadi 2/4 atau
½ bagian,Dengan kata lain,Q2
merupakan median data.
·
Data ke-n+1 / 2 , untuk n ganjil
·
Data ke- (n/2 )+data ke-( (n/2 )+
1 ) / 2 untuk n genap
3).Kuartil ketiga/atas (Q3)
Q3 membagi data
terurut menjadi ¾ bagian dan ¼ bagian.
·
Data ke- (3(n+1) )/ 4 ,untuk n
ganjil
·
Data ke- (3n + 2 ) / 4 ,untuk n
genap
b).Desil
Desil adalah
Fraktil yang membagi seperangkat data menjadi sepuluh
bagian yang
sama.
Desil : Di = nilai yang ke
i(n+1) / 10 , i = 1, 2, …, 9
c).Persentil
Persentil adalah
Fraktil yang membagi seperangkat data menjadi seratus
bagian yang
sama.
Persentil : Pi
= nilai yang ke i(n+1) / 100 , i = 1, 2, …, 99
2.4
Menentukan Ukuran Statistik Deskriptif Dengan Excel
Langkah-langkahnya:
1. Masukkan data
pada range ( A1 : A20)
2. Pilih menu Data
pada menu utama
3. Pilih Data
Analysis
4. Pilih Deskriptive
Statistics pada kotak Analysis
Tools lalu klik OK
Ketika Box
Dialog muncul:
_ Pada kotak Input
Range, Sorot pada sel A1…A12
_ Pada kotak Output
Range , Klik pada sel C2
_ Berikan tanda
check pada Summary Statistics ,
kemudian klik OK
BAB III
PENUTUP
3.1 Kesimpulan
Dari pengertian dan
penjelasan di atas dapat disimpulkan bahwa Distribusi Frekuensi mencakup
penyajian data, pengelompokan data kedalam suatu daftar atau tabel, kelas
interval serta diagram dari hasil penelitian.
Sedangkan Ukuran Gejala
Pusat Data yang Belum Dikelompokkan mencakup penyajian rata – rata,
median, modus, kuartil, desil dan persentil.
Dalam kehidupan sehari–hari
penggunaan aplikasi Microsoft Excel atau SPSS dapat memberikan manfaat yang
besar dalam perusahaan ataupun dalam dunia pendidikan dan bila dibandingkan
hasil dari pengolahan data secara manual dengan hasil pengolahan data secara
otomatis yaitu dengan aplikasi microsoft excel atau SPSS, akan memperoleh hasil
yang berbeda dari keduanya. Pertama dalam keakuratan pengolahan data secara
otomatis lebih mendekati kebenaran melalui program daripada pengolahan data
secara manual. Lalu dalam hal efisiensi waktu pengolahan dengan aplikasi
Microsoft excel atau SPSS waktu yang digunakan dapat menjadi lebih efisien
ketika melakukan pengolahan data.
3.2 Saran
Pada perhitungan dengan menggunakan cara manual tentunya juga diperlukan
ketelitian dan kecermatan agar tidak terjadi kesalahan, untuk memperkecil
kesalahan kita bisa menggunakan Microsoft Excel atau SPSS sebagai cara untuk
membandingkan hasil keakuratan antara analisis manual dengan analisis aplikasi
Microsoft Excel atau SPSS.
Langganan:
Postingan (Atom)