Modul 1 Statistik Abdullah Revisi 2

38

BAB IPENDAHULUAN

1.1 Latar BelakangSaat ini, berbagai informasi tidak jarang menyajikan bentuk grafik, tabel, atau bentuk-bentuk lain. Bahkan, telah dipakai oleh mereka yang bekerja sebagai seorang praktisi dalam banyak bidang.Informasi sejenis ini mengharuskan para pembaca untuk mampu memahami makna lambang-lambang itu secara tepat.Kekeliruan ketika menafsirkan lambang-lambang tersebut mengakibatkan kesalahpahaman pembaca atas maksud informasi yang disampaikan berdasarkan data statistik.Statistik berasal dari kata state (yunani) yaitu Negara dan digunakan untuk urusan Negara. Statistik digunakan untuk ukuran sebagai wakil dari kelompok fakta.Untuk memperoleh sejumlah informasi yang menjelaskan masalah untuk ditarik kesimpulan yang benar, harus melalui beberapa proses yaitu: proses pengumpulan informasi, pengolahan informasi, dan proses penarikan kesimpulan. Secara umum, Statistik adalah rekapitulasi dari fakta yang bentuk angka-angka disusun dalam bentuk tabel dan diagram yang mendiskripsikan suatu permasalahan.Kesemuanya itu memerlukan pengetahuan tersendiri yang disebut Statistika.Dalam statistika, dikenal dengan istilah statistika deskriptif. Statistika deskriptif merupakan bagian dari Statistika yang mempelajari cara pengumpulan dan penyajian data sehingga mudah dipahami. Statistika deskriptif berhubungan dengan menguraikan atau memberikan keterangan-keterangan mengenai suatu data keadaan. Dengan kata lain, statistika deskriptif berfungsi menerangkan keadaan, gejala, atau persoalan. Penting bagi mahasiswa untuk mengetahui ilmu statistika salah satunya diterapkan dalam penelitian di bidang industri. Untuk itu kami melakukan praktikum statistika tentang statistik deskriptif.

1

1.2 Perumusan MasalahBerdasarkan latar belakang tersebut maka dapat dirumuskan permasalahannya yaitu :1. Bagaimana teknik pengumpulan data yang dilakukan pada statistika deskriptif?2. Bagaimana mengolah data perhitungan manual dan menggunakan bantuan Microsoft Excel dan software SPSS ?3. Bagaimana cara menganalisa hasil pengolahan data baik menggunakan data perhitungan manual maupun melalui Microsoft Excel dan software SPSS?

1.3 Pembatasan MasalahUntuk menghindari persepsi yang salah dan meluasnya pembahasan maka pembatasan masalahnya adalah :1. Pengambilan data dilakukan di UNISSULA tepatnya di gerbang pintu keluar pada motor yang keluar.2. Pengamatan dilakukan sebanyak 50 kali sebagai dengan interval waktu selama 5 menit.3. Teknik pengolahan data secara deskriptif yaitu membuat distribusi frekuensi, menentukan ukuran kecenderungan seperti mean, median, modus, skewness, kuartil 0, 1, 2, 3, 4, desil 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, persentil 10, 25, 50, 75, 90 dan menentukan ukuran penyebaran seperti rentangan, simpangan baku, variansi, dan simpangan kuartil.

1.4 Tujuan PraktikumTujuan Praktikum Statistika Industri ini adalah sebagai berikut:1. Praktikan diharapkan dapat membaca dan memahami data-data statistik seperti yang disajikan oleh BPS atau dalam surat kabar, majalah, dan tabloid atau data yang berasal dari informasi lainnya. 2. Praktikan diharapkan dapat memahami teknik pengumpulan data, klasifikasi data dan presentasi data pada statistika deskriptif. 3. Praktikan diharapkan dapat mengolah data dengan perhitungan manual maupun dengan bantuan software SPSS. 4. Praktikan diharapkan mampu menganalisa output pengolahan dari perhitungan manual dan perhitungan melalui software SPSS.

1.5 Sistematika PenulisanUntuk memudahkan dalam penyusunan laporan praktikum ini penulis membagi dalam beberapa bab yaitu :Bab I PendahuluanPada bab ini menjelaskan tentang latar belakang, perumusan masalah, pembatasan masalah, tujuan praktikum, dan sistematika penulisan.Bab II Tinjauan PustakaMerupakan teori ringkas beserta prinsip yang digunakan untuk membahas masalah dari modul yang dilaporkan dan berkaitan dengan modul praktikum.Bab III Metodologi PenelitianBerisi tentang data primer, data sekunder serta bagan atau gambar dari flowchart penelitian.Bab IV Pengumpulan dan Pengolahan Data Pada bab ini berisi tentang data hasil pengamatan sebanyak 50 kali kemudian data diolah untuk menghitung statistika deskriptifnya.Bab V AnalisaPada bab ini berisi tentang analisa, perbandingan hasil perhitungan secara manual dengan hasil perhitungan melalui softwareSPSS .Bab VI Penutup Merupakan bab terakhir yang berisi kesimpulan dan saran.

BAB IITINJAUAN PUSTAKA

2.1 Pengertian Statistika DeskriptifStatistika deskriptif lebih berhubungan dengan pengumpulan dan peringkasan data, serta penyajian hasil peringkasan tersebut. Data-data statistika yang bisa diperoleh dari hasil sensus, survey atau pengamatan lainnya yang umumnya masih acak mentah dan tidak terorganisir dengan baik (row data). Dari data tersebut harus diringkas dengan baik dan teratur, baik dalam bentuk label atau presentasi grafis sebagai dasar berbagai pengambilan keputusan (statistika inferensi)Pokok bahasan yang termasuk dalam bagian ini adalah: Distribusi FrekuensiData pertama yang diperoleh pada suatu observasi disebut dengan data mentah (raw data).Data ini belum tersusun secara numerik. Sebagai contoh data mengenai tinggi badan siswa yang penyajiannya masih dalam bentuk presensi kehadiran yang biasanya hanya diurutkan berdasarkan alphabet nama siswa. Terkadang data mentah disajikan berdasarkan urutan naik (ascending) atau urutan turun (descending).Bentuk penyajian seperti ini disebut array.Selisih antara nilai data terbesar dan terkecil disebut rentang (range).Dalam bekerja dengan jumlah data yang cukup besar, biasanya lebih menguntungkan jika data ini disajikan dalam kelas-kelas atau kategori tertentu bersamaan dengan frekuensi yang bersesuaian.Frekuensi yang dimaksud adalah banyaknya kejadian yang ada pada kelas-kelas tertentu.Suatu tabel yang menyajikan kelas-kelas data beserta frekuensinya disebut distribusi frekuensi atau tabel frekuensi. Grafik distribusi (histrogram, polygon frekuensi dll), ukuran nilai pusat (median, modus, dll), ukuran disperse (jangkauan, simpangan rata-rata, variansi, dll).

4 Angka IndeksAngka Indeks digunakan untuk mengukur perubahan atau perbandingan variabel ekonomi/sosial.Misalnya untuk mengukur perubahan tingkat produktivitas, penggangguran, gaji/upah dan harga.

2.2 Pembagian Statistik Deskriptif2.2.1 Distribusi Frekuensi (Pendekatan Sturgress)Data pertama yang diperoleh pada suatu observasi disebut dengan data mentah (raw data).Data ini belum tersusun secara numerik. Sebagai contoh data mengenai tinggi badan siswa yang penyajiannya masih dalam bentuk presensi kehadiran yang biasanya hanya diurutkan berdasarkan alphabet nama siswa. Terkadang data mentah disajikan berdasarkan urutan naik (ascending) atau urutan turun (descending).Bentuk penyajian seperti ini disebut array.Selisih antara nilai data terbesar dan terkecil disebut rentang (range).Dalam bekerja dengan jumlah data yang cukup besar, biasanya lebih menguntungkan jika data ini disajikan dalam kelas-kelas atau kategori tertentu bersamaan dengan frekuensi yang bersesuaian.Frekuensi yang dimaksud adalah banyaknya kejadian yang ada pada kelas-kelas tertentu.Distribusi frekuensi meliputi:a. Jumlah kelas Jumlah kelompok nilai data atau variabel, yang dapat dibuat dari sejumlah data (N) adalah :

Keterangan :k = banyaknya kelasn = banyaknya data

b. Jangkauan (Range)R = Nilai data Max Nilai data Min.Keterangan :R = Jangkauan

c. Class intervalSelang yang memisahkan kelas satu dengan kelas yang lainnya.

Keterangan : = interval kelask = banyaknya kelasR = Jangkauan

2.2.2 Ukuran Rata-rataa. Mean (nilai rata-rata)Nilai rata-rata dari data yang ada.Rata-rata hitung populasi diberi simbol (miu).Rata-rata sampel diberi simbol Ungroup data atau data tunggal

Keterangan: = rata-rata dataXi = data ke iN = banyaknya data Group data atau data berkelompok

Keterangan: = rata-rata dataXi = data ke iFi = interval kelas ke i

b. MedianMerupakan ukuran rata-rata yang pengukurannya didasarkan atas nilai data yang berbeda ditengah tengah distribusi frekuensinya atau nilai tengah dari data yang ada setelah diurutkan. Ungroup Data / Data Tunggal

Keterangan:Me = medianN = banyaknya data Group Data / Data Berkelompok

Keterangan :B = Tepi bawah kelas medianN = Jumlah Frekuensi = Jumlah Frekuensi kelas sebelum kelas medianI = Panjang interval kelasFMe = Frekuensi kelas median

c. ModusMerupakan nilai yang paling sering muncul dalam data.

Keterangan:Mo = modusL = tepi bawah kelas modusd1 = selisih frekuensi kelas modus dengan frekuensi kelas sebelumnyad2 = selisih frekuensi kelas modus dengan frekuensi kelas sesudahnyaC = panjang interval kelas

2.2.3 Ukuran Letaka. QuartileMerupakan ukuran letak yang sama membagi satu distribusi frekuensi menjadi 4 bagian yang sama.

Keterangan :Qi = kuartil ke iBi = tepi bawah kelas kuartil ke in = jumlah frekuensi = jumlah frekuensi sebelum kelas kuartil ke iC = panjang interval kelasFQi = frekuensi kelas kuartil ke i

b. DecileMerupakan ukuran latak yang membagi suatu distribusi frekuensi menjadi 10 bagian yang sama.

Keterangan :Di = desil ke iBi = tepi bawah kelas desil ke in = jumlah frekuensi = jumlah frekuensi sebelum kelas desil ke iC = panjanng interval kelasfDi = frekuensi kelas desil ke i

c. PersentilMerupakan ukuran letak yang membagi suatu distribusi frekuensi menjadi 100 bagian yang sama.

Keterangan :Pi = persentil ke iBi = tepi bawah kelas presentil ke in = jumlah frekuensi = jumlah frekuensi sebelum kelas presentil ke iC = panjanng interval kelasFpi = frekuensi kelas presentil ke i

2.2.4 Mencari Ukuran Dispersi seperti Standar Deviasi, Variansi a. Standar DeviasiMerupakan akar dari besar variansi.

Keterangan :S = standar deviasiXi = nilai tengah = rata rata datab. VariansiNilai tengah kuadrat simpangan dari nilai tengah atau simpangan rata-rata kuadrat.Menunjukan seberapa besar variansi yang terdapat pada sebuah data.

Keterangan : = variansiS = Standar deviasi

BAB IIIMETODOLOGI PENELITIAN

3.1 Data PrimerData primer diperoleh dengan metode :1. Metode ObservasiDengan cara melakukan pengamatan langsung dan pencatatan secara sistematis terhadap gejala yang dihadapi.3.2 Data SekunderData sekunder diperoleh dari :1. Data InternalData-data yang diperoleh dari buku-buku atau laporan yang tersedia.2. Data EksternalBerdasarkan literatur-literatur dan referensi lain yang berada diluar.

MulaiPerencanaan penelitian/identifikasi permasalahan yang ditelitiPengumpulan data ekstern dan intern yang siap sedia dan relevan bagi permasalahan yang ditelitiData yang tersedia cukup ?Klasifikasi, penyerderhanaan, pengolahan, dan penataan data dengan menggunakan table,grafik, dan berbagai ukuran parametrik.Penyajian data yang telah disederhanakan dan ditata dalam bentuk table, grafik, dan berbagai ukuran.Pengolahan data guna analisis dan dasar pengambilan keputusanSelesai

Tidak

Ya

Gambar 3.1 Flowchart Peneletian

BAB IVPENGUMPULAN DAN PENGOLAHAN DATA

4.1. Pengumpulan DataTabel 4.1Pengamatan di pintu keluar Unissula(motor)NoWaktu Interval PengamatanKeterangan Waktu PengamatanJumlah Motor

1Pengamatan 5 menit ke-116.25-16.3086

















18Pengamatan 5 menit ke-1808.30.-08.3526








13

Tabel 4.1 Lanjutan


















43Pengamatan 5menit ke-4313.35-13.4043








4.2. Pengolahan Data4.2.1. Pengolahan Data ManualINTERVALfXiFf*Xi(Xi-)(Xi-)2F*(Xi-)2

11 341422,514315-34,281175,118416451,6576

35581846,532837-10,28105,67843381,7088

59818704056013,22174,76846990,736

82105593,545467,536,721348,358460676,128

106 1293117,548352,560,723686,9184176972,0823

130 1531141,549141,584,727177,4784351696,4416

154 1771165,550165,5108,7211820,038591001,92

Jumlah506572782839259,5425488,3591207170,675

Distribusi Frekuensi ( PendekatanSturgess)

Tabel 4.2 Pengolahan data manuala. Jumlah Kelas K = 1 + 3,33 log N = 1+3,33 . log 50 1+3,33.1,6989 = 6,657 7b. Range (Jangkauan Kelas) J = Nilai data Max Nilai data Min = 169 11 = 158c. Class Interval

i = 24 Ukuran Rata rataa. Mean

= = 56,78b. Median

= 34,5+ 24= 34,5 + 14,6 = 49,16c. Modus

= 34,5 + 24= 34,5 + 7,92= 42,42

Ukuran Letaka. Kuartil0,1,2,3,4 n=50= 10,5 + = 10,5 + 0 = 10,5 (kelas 1) = 10,5 + 24= 10,5 + 21,42 = 31,92 (kelas 1) = 34,5 + = 34,5 + 14,66 = 49,16 (kelas 2) =58,5+ = 58,5 +16,5 = 75 (kelas 3) = 153,5 + =153,5 + 24 = 177,5 (kelas 7)b.Desil ( 1,2,3,4,5,6,7,8,9 ) -Letak D1 = dikelas 11-34D1 = = 10,5 +8,57= 19,07 -Letak D2 = = 10 dikelas 11-34D2 = 10,5 + 24 = 10,5+ 17,14 = 27,65-Letak D3 = 15 dikelas 35-58D3 = 34,5 + 24 = 34,5 + 1,33= 35,83-Letak D4 = = 20 dikelas 35-58D4 = 34,5 + 24= 34,5 + 8 = 42,5-Letak D5 = 25 dikelas 35-58D5 = 34,5 + 24 = 34,5 + 14,66 = 49,16

-Letak D6 = 30 dikelas 35-58D6= 34,5 + 24 = 34,5 + 21,33 = 55,83-Letak D7 = 35 dikelas 59-81D7= 58,5 + 24 = 58,5 + 51= 109,3-Letak D8 = 40 dikelas 59-81D8= 58,5 + 24 = 58,5 + 66= 124,5-Letak D9 = 45 dikelas 82-105D9= 81,5 + 24 = 81 + 177,6= 259,1c. Persentil( 10,25,50,75,90 )-Letak P10 = P10 = 10,5 + 24 ( = 10,5 + 8,57 = 19,07

-Letak P25 = P25 = 10,5 + 24 ( = 10,5 + 21,42 = 31,92-Letak P50 = P50 = 34,5 + 24 ( = 34,5 + 14,66 = 49,16-Letak P75 = P75 = 58,5 + 24 ( = 58,5 + 16,5 = 75-Letak P90 = P90 = 81,5 + 24 ( = 81,5 + 24= 105,5

Ukuran Penyebaran

a. Variansi ( S )= = = 24142,4b. Standar deviasi = = = 155,378c. Rentangan R = Xi maxXi min = 177,5 34,5=143 R = Xi max Xi min = 153,5-10,5 = 143

d. Simpangan kuartil Q = (Q3 Q1) = (75 31,92) = 21,54

= e. Skewness

= 0,000595 = = 0,00946

4.2.2. Pengolahan Data ExcelMaximum = 169Minimum = 11

Jumlah kelas = 6,6066 7

Range = 158

Interval kelas= 23,9155 24Tabel 4.3Tabel frekuensiINTERVALfXiFf*Xi(Xi-Xbar)(Xi-)^2f*(Xi-)^2

11 341422,514315-34,281175,118416451,6576

35581846,532837-10,28105,67843381,7088

59818704056013,22174,76846990,736

82105593,545467,536,721348,358460676,128

106 1293117,548352,560,723686,9184176972,0823

130 1531141,549141,584,727177,4784351696,4416

154 1771165,550165,5108,7211820,038591001,92

Jumlah506572782839259,5425488,3591207170,675

MEAN56,78

MEDIAN49,17

MODUS42,5

SKEWNESS_1(median)0,00095

SKEWNESS_2(modus)0,00059

QUARTILE_0QUARTILE_110,531,93

QUARTILE_249,17

QUARTILE_375

QUARTILE_4177,5

DESIL_119,07

DESIL_227,64

DESIL_335,83

DESIL_442,5

DESIL_549,16

DESIL_655,83

DESIL_7109,5

DESIL_8124,5

DESIL_9259,1

PERCENTILE_1019,07

PERCENTILE_2531,92

PERCENTILE_5049,17

PERCENTILE_7575

PERCENTILE_90105,5

143143RENTANGAN 1

RENTANGAN 2VARIANSI24142,4

STANDAR DEVIASI155,38

SIMPANGAN KUARTIL21,54

Data motor yang keluar gerbang kampusGambar 4.1Kurva Data Pengamatan jumlah motor

4.2.3. Pengolahan Data SPSS Pemasukan dataa. Masuk pada program SPSS kemudian atur Variable View baris pertama kolom name isi dengan data,padabaris kedua kolom type pilih numeric,pada baris decimals angkanya diubah ke angka nol (0),kemudian pada baris measure tipenya diubah menjadi nominal

Gambar 4.2 Pengaturan variable view pada SPSSb. Kemudian masuk pada Data View, masukkan 50 data jumlah kedatangan kendaraan motor pada datadataGambar 4.3 Proses input data pada Data Viewc. Mengolah data menggunakan menubaranalyze, kemudianpilih descriptive statistics, dan geser pilih frequencies.

Gambar 4.4 Mengolah data statistik deskiptifd. Akan muncul tampilan jendela frequencies seperti gambar berikut,kemudian pindahkan data yang ada ditabel sebelah kiri kesebelah kanan (variable) dengan mengklik anak panah yang ada ditengah,dan centang pada Display frequencies table untuk memunculkan tabel frekuensiGambar 4.5 Jendela awal frequenciese. Pilihmenu statistics dikolom Percentile values pada pilihan quartile,percentil,isi data pada kolom persentil dengan angka10 kemudian klik add,setelah itu isi data dengan angka 25,50,75,90 dengan mengklik add disetiap kita memasukan angka tersebut.

Gambar 4.7 Pengaturan pada menu Statistics

f. Lalu centang semua menu pada kolom Central Tendency, Dispersion,dan kolom Distribution,kemudian klik continueGambar 4.8Pengaturan pada menu Statisticsg. Klik pada menu Charts pilih Histograms dan centang pada Show normal curve on histogram,kemudian klik continue.

Gambar 4.9 Pengaturan pada menu Charts

h. Pilih menu Format, pada kolom Order by pilih Ascending values, lalu pada kolom Multiple variables pilih Compare variables, klik continue lalu ok untuk memunculkan tabel frekuensi

Gambar 4.9Pengaturan pada menu Format Hasil OutputStatistics

Data

NValid50

Missing0

Mean56.32

Std. Error of Mean4.645

Median51.50

Mode24

Std. Deviation32.848

Variance1078.998

Skewness1.343

Std. Error of Skewness.337

Kurtosis2.458

Std. Error of Kurtosis.662

Range158

Minimum11

Maximum169

Sum2816

Percentiles1024.00

2530.00

5051.50

7571.50

90104.90

Gambar 4.10 Output pada statisticsData

FrequencyPercentValid PercentCumulative Percent

Valid1112.02.02.0

1312.02.04.0

1712.02.06.0

2012.02.08.0

24510.010.018.0

2512.02.020.0

2612.02.022.0

2712.02.024.0

3112.02.026.0

3412.02.028.0

3824.04.032.0

4224.04.036.0

4312.02.038.0

4624.04.042.0

4712.02.044.0

5024.04.048.0

5112.02.050.0

5212.02.052.0

5312.02.054.0

5412.02.056.0

5512.02.058.0

5724.04.062.0

5812.02.064.0

6012.02.066.0

6212.02.068.0

6312.02.070.0

6412.02.072.0

7012.02.074.0

7112.02.076.0

7312.02.078.0

7612.02.080.0

8224.04.084.0

8612.02.086.0

8712.02.088.0

9512.02.090.0

10612.02.092.0

10712.02.094.0

11012.02.096.0

15012.02.098.0

16912.02.0100.0

Total50100.0100.0

Gambar 4.11 Output pada data

Gambar 4.12 Output pada histogram

BAB VANALISA

5.1. Output Dengan Perhitungan ManualDari pengolahan data secara manual, jumlah kelas adalah menyatakan jumlah interval kelasyang dapat dibuat dari jumlah total data pengamatan yaitu bernilai 6.65 di bulatkan menjadi 7.Range menyatakan perbedaan dari nilai terbesar dan terkecil dari suatu jajaran datayang pada data bernilai 158.Class Interval menyatakan rentangan data dari tiap kelas yang didapatkan dari pembagian range terhadap jumlah kelas yaitu 23,91 yang dibulatkan menjadi 24. Mean adalah nilai khas yang mewakili sifat tengah atau posisi pusatdari suatu kumpulan nilai data. Yang pada data bernilai 56,78.Median menyatakan posisi tengah dari nilai jajaran data( data array ) yang pada data bernilai 49,16. Modus dari sekumpulan nilai data adalah nilai yang paling sering muncul atau yang frekuensinya terbesar yang ada pada data bernilai 42.Variansi merupakan kuadrat dari deviasi standar sehingga untuk sampel dinyatakan sebagai Sx2 dan untuk populasi X2 yang pada perhitungan manual bernilai 24142,9. Deviasi standar merupakan ukuran penyebaran yang paling sering digunakan yang pada perhitungan manual bernilai 155,38. Kuartil adalah nilai-nilai yang membagi suatu jajaran data ( data array ) menjadi bagian-bagian yang sama. Nilai kuartil 0, kuartil1, kuartil2, kuartil3, dan kuartil4.Sebesar 10,5 , 31,92 , 49,16 , 75 , 177,5Desil adalah nilai nilai sepersepuluh pada suatu data.Nilai desil 1, desil 2, desil 3, desil 4, desil 5, desil 6, desil 7, desil 8, desil9 sebesar 19,07 , 27,65 , 35,83 , 42,5 , 49,16 , 55,83 , 109,3 , 124,5 , 259,1.Percentile adalah nilai nilai seperseratus pada suatu data. Nilai persentil 10, persentil 25, persentil 50, persentil 75, persentil 90, sebesar19,07 , 31,92 , 49,16 , 75 , 105,5. Nilai rentangan adalah143, simpangan kuartil 21,54, modus skewness0,00059, median skewness0,00095.

5.2Analisa dengan Perhitungan Microsoft ExcelDari pengolahan data dengan menggunakan Microsoft. excel, didapatkan jumlah kelas sebesar 6,60 dibulatkan menjadi 7, dan besarnya interval kelas sebesar 23,91dibulatkan 24. Mean, median, modus dan standart deviation sebesar 56,78 , 49,16 , 42,5 , 155,380.Nilai kuartil0,kuartil1, kuartil2, kuartil3, dan kuartil4 sebesar 10,5 , 31,93 , 49,17 , 75 , 177,5.Desiladalah nilai nilai sepersepuluh pada suatu data.Nilai desil 1, desil 2, desil 3, desil 4, desil 5, desil 6, desil 7, desil 8, desil 9 sebesar19,07 , 27,64 , 35,83 , 42,5 , 49,16 , 55,83 , 109,5 , 124,5 , 259,1.Percentil adalah nilai nilai seperseratus pada suatu data.Nilai persentil 10, persentil 25, persentil 50, persentil 75, persentil 90,sebesar 19,07 , 31,92 , 49,17 , 75 , 105,5.Nilai rentanganadalah 143, simpangan kuartil 21,54, deviasi standarsebesar 155,38, modus skewness0,00059, median skewness0,00095. Dari hasil perhitungan tersebut, baik secara manual maupun mengunakan softwareMicrossoft.Excel hasilnya sama, kalaupun ada perbedaan hanya pada pembulatan angka di belakang koma.

5.3. Analisa SPSSPada hasil dari pengolahan data menggunakan software SPSS telah dikelompokkan pada masing-masing Statistic,data,histogram.Dimana ditabel statisticsterdapatMean, median, modus dan deviasistandar sebesar 56,32,51,50, 24 , 32,85, nilai range158,skewness 0,900. Percentile adalah nilai nilai seperseratus pada suatu data.Nilai persentil 10, persentil 25, persentil 50, persentil 75, persentil 90,sebesar 24,00 , 30,00, 51,50, 71,50, 104,90.Dari hasil perhitungan tersebut, baik secara manual maupun mengunakan softwareMs.Excelhasilnya sama,namun dengansoftwareSPSShasilnya sedikit berbeda,karena didalam SPSSmenggunakan data tunggal sedangkan manual dan Ms.excel menggunakan data kelompok. Jadi hasil pengolahan data sedikit berbeda.

Tabel 5.1 Perbandingan hasil yang diperoleh antara manual, Microsoft Excel, dan SPSSKeteranganManualMicrosoft ExcelSPSS

N505050

Mean56,7856,7856,32

Median49,1649,1651,50

Mode(modus)42,4242,524

Standart deviation155,38155,3832,85

Variance24142,424142,41078,99

Range158158158

Percentiles 1019,0719,0724,00

Percentiles 2531,9231,9230,00

Percentiles 5049,1649,1751,50

Percentiles 75757571,50

Percentiles 90105,5105,5104,90

Desil 119,0719,07-

Desil 227,6527,64-

Desil 335,8335,83-

Desil 4 42,542,5-

Desil 549,1649,16-

Desil 655,8355,83-

Desil 7109,3109,5-

Desil 8124,5124,5-

Desil 9259,1259,1-

Kuartil 010,510,5-

Kuartil 131,9231,93-

Tabel 5.2 Lanjutan perbandingan hasil yang diperoleh antara manual, Microsoft.Excel, dan SPSSKuartil 249,1649,17-

Kuartil 37575-

Kuartil 4 177,5177,5-

Skewness (median)0,000950,00095-

Skewness (modus)0,000590,00059-

Rentangan 143143-

Simpangan kuartil21,5421,54-

Interval

23,7 24

23,91 24

-

Berdasarkan tabel di atas dapat diketahui bahwa hasil pengolahan data antara pengerjaan secara manual dan secara Microsoft Excel relatif sama sedangkan pada hasil pengolahan data menggunakan software SPSS adalah cukup berbeda. Hal tersebut terjadi karena pengolahan data secara manual dan dengan software Microsoft Excel adalah dengan perhitungan data kelompok yaitu data dibuat menjadi kelas-kelas sesuai interval yang diperoleh sedangkan pada software SPSS menggunakan data tunggal.

BAB VIPENUTUP

6.1. KesimpulanBerdasarkan hasil pengamatan yang kami lakukan, maka kami dapat menyimpulkan bahwa:a. Pengolahan data statistika dengan cara manuan dan Microsoft Excel diawali dengan pengambilan data atau input data, kemudian data tersebut dikelompokan berdasarkan kelas interval. Langkah senjutnya dat tersebut diolah atau dihitung dengan menggunakan rumus yang disesuaikan. Sedangkan dengan SPSS setelah dilakukan input data kemudian melakukan pengolahan data sesuai dengan kebutuhan yang kemudian akan menghasilkan output data.b. Pengolahan secara manual dan komputerisasi dengan software SPSS, akan mempunyai hasil nilai yang berbeda. Hal ini dikarenakan pada pengolahan software SPSS, setiap nilai dikelompokkan sesuai dengan tipenya, sehingga setiap tipe mempunyai nilai masing masing.c. Dari hasil perhitungan secara manual maupun mengunakan software Microsoft Excel hasilnya relatif sama,namun dengan software SPSShasilnya sedikit berbeda selisih antara 1-2,karena didalam SPSS menggunakan data tunggal sedangkan manual dan Microsoft excel menggunakan data kelompok. Jadi hasil pengolahan data sedikit berbeda.

6.2. SaranAdapun saran yang dapat kami berikan dalam praktikum ini adalaha. Dalam melakukan praktikum diharapkan praktikan dapat bekerja sama dengan baik agar praktikum dapat berjalan sesuai prosedur.b. Praktikan harus mampu melakukan perhitungan secara manual maupun komputerisasi.c. Praktikan harus meningkatkan keteliannya agar tidak terjadi kesalahan dalam memasukkan dan mengolah angka

Modul 1 Statistik Abdullah Revisi 2

Documents

Transcript of Modul 1 Statistik Abdullah Revisi 2