Praktikum Statistika

BAB I

PENDAHULUAN

1.1         Latar Belakang

Statistika adalah ilmu pengetahuan yang mempelajari tentang bagaimana cara kita mengumpulkan, mengelola, menganalisis dan menginterpertasikan data sehingga dapat disajikan lebih baik, Somantri (2006:17). Pada dasarnya aplikasi ilmu statistik dibagi dalam dua bagian, yaitu statistik Deskriptif dan statistik Induktif. Statistik Dekriptif berusaha menjelaskan atau menggambarkan berbagai karakteristik data seperti berapa rata-ratanya, seberapa jauh data-data yang bervariasi dan sebagainya.

              Menurut Somantri (2006:19) berpendapat bahwa statistika deskriptif membahas cara-cara pegumpulan data, penyederhanaan angka-angka pengamatan yang diper

oleh (meringkas dan menyajikan), serta melakukan pengukuran pemusatan dan penyebaran data untuk memperoleh informasiyang lebih menarik, berguna dan mudah dipahami. Berbagai statistik sederhana, seperti rata-rata, dihitung dan ditampilkan dalam bentuk tabel dan grafik. Statistika deskriptif dapat memberikan pengetahuan yang signifikan pada kejadian fenomena yang belum dikenal dan mendeteksi keterkaitan yang ada di dalamnya.

Didalam pembahasan kali ini kita melakukan perhitungan mengenai nilai Menggambar Teknik dan Matematika Industri pada kelas pagi dan malam teknik industri ITATS. Praktikum ini kita mencari nilai mean, median, modus, kuartil, standar deviasi dan variansi. Informasi data yang diperoleh tentunya harus diolah terlebih dahulu menjadi sebuah data yang mudah dibaca dan di analisa.

Dari perhitungan manual data mean, median, modus, kuartil, standar deviasi dan varian kita mendapatkan suatu perhitungan yang valid. Dari hasil perhitungan manual tersebut kita membandingkan dengan perhitungan menggunakan software minitab. Dari dua cara perhitungan statistik tersebut seharusnya perbandingan hasil perhitungannya tidak jauh berbeda.

1.2         Rumusan Masalah

Adapun rumusan masalah yang akan kami angkat dalam praktikum statistik deskriptif ini antara lain :

1.                  Bagaimana menentukan mean, median, modus dan kuartil pada data tunggal Menggambar Teknik dan Matematika Industri?

2.                  Bagaimana menentukan mean, median, modus dan kuartil pada data kelompok Menggambar Teknik dan Matematika Industri?

3.                  Bagaimana menginterprestasikan data tunggal Menggambar Teknik dan Matematika Industri dengan software ?

1.3          Tujuan Praktikum

Adapun tujuan dari praktikum statistik deskriptif ini antara lain :

1.                  Dapat menentukan mean, median, modus dan kuartil pada data tunggal Menggambar Teknik dan Matematika Industri.

2.                  Dapat menentukan mean, median, modus dan kuartil pada data kelompok Menggambar Teknik dan Matematika Industri.

3.                  Dapat menginterprestasikan data tunggal Menggambar Teknik dan Matematika Industri dengan  software.

1.4          Manfaat Praktikum

Manfaat dari penelitian statistik deskriptif ini adalah sebagai berikut :

1.                  Umum : dapat memahami pengertian dan konsep statistika deskriptif.

2.                  Mahasiswa : dapat memberikan informasi untuk bekal dalam melakukan riset di masa akan datang.

3.                  Praktikan : diharapkan mampu mengolah data dengan perhitungan manual maupun dengan bantuan program minitab.

1.5         Batasan Praktikum

Agar batasan tidak meluas dan menyimpang dari permasalahan yang ada,  maka dalam penyusunan laporan ini dibatasi oleh :

1.                  Data yang dikumpulkan merupakan data primer berdasarkan nilai Menggambar Teknik dan Matematika Industri mahasiswa jurusan Teknik Industri yang mengikuti praktikum Statistika Industri.

2.                  Terdapat 58 nilai yang dipakai sebagai data praktikum.

3.                  Mengerjakan dengan software Minitab.

1.6         Asumsi-asumsi

Adapun asumsi yang digunakan pada praktikum statistik deskriptif, antara lain :

1.                  Data yang diperoleh merupakan data yang benar (valid).

2.                  Sumber informasi praktikum didapat dari media buku dan internet.

3.                  Hasil perhitungan manual seharusnya tidak jauh berbeda dengan perhitungan pada software minitab.

BAB II

LANDASAN TEORI

2.1         Pengertian Statistik Deskriptif

Menurut Somantri (2006:19) berpendapat bahwa statistika deskriptif membahas cara-cara pegumpulan data, penyederhanaan angka-angka pengamatan yang diperoleh (meringkas dan menyajikan), serta melakukan pengukuran pemusatan dan penyebaran data untuk memperoleh informasiyang lebih menarik, berguna dan mudah dipahami. Statistik deskriptif disebut juga statistik deduktif yang membicarakan tentang penyusutan data kedalam daftar pembuatan grafik, dan lain-lain.

Statistik deskriptif hanya memberikan informasi mengenai data yang dipunyai dan sama sekali tidak menarik suatu kesimpuan. Dengan Statistik deskriptif, kumpulan data yang diperoleh akan tersaji dengan ringkas dan rapi serta dapat memberikan informasi inti dari kumpulan data yang ada. Informasi yang dapat diperoleh dari statistik deskriptif ini antara lain ukuran pemusatan data, ukuran penyebaran data, serta kecenderungan suatu gugus data.

Statistik deskriptif berkenaan dengan bagaimana data dapat dideskripsikan atau disimpulkan 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 bermakna.

Kegunaan statistik deskriptif antara lain :

1.                  Kumpulan data yang diperoleh akan tersaji dengan ringkas dan rapi serta memberikan informasi inti.

2.                  Memungkinkan peneliti menyajikan atau menggambarkan data dengan teknik grafik maupun numerik.

3.                  Memegang peranan penting dalam persiapan analisis data.

  

2.2         Data Statistik

Data boleh jadi hal yang paling utama untuk mengolah suatu data statistik. Tanpa adanya data, apa yang akan di olah oleh statistik. Data adalah keterangan untuk memecahkan suatu masalah. Data dapat dibagi dalam kelompok tertentu berdasarkan kriteria yang menyertainya, misal menurut susunan, sifat, waktu pengumpulan dan sumber pengambilan.

1.         Pembagian data menurut susunannya.

a.         Data Acak (Data Tunggal).

Data acak atau data tunggal adalah data yang belum tersusun atau dikelompokkan ke dalam kelas-kelas interval.

b.        Data Berkelompok.

Data berkelompok adalah data yang sudah tersusun atau dikelompokkan ke dalam kelas-kelas interval. Data kelompok disusun dalam bentuk distribusi frekuensi atau tabel frekuensi. Data berkelompok  dibagi menjadi data kelompok diskrit dan data kelompok kontinu.

2.         Pembagian data menurut sifatnya.

a.         Data Kualitatif.

Data kualitatif adalah data yang tidak berbentuk bilangan. Data kualitatif berbentuk pernyataan verbal, simbol atau gambar.

b.        Data Kuantitatif.

Data kuantitatif adalah data yang berbentuk bilangan atau angka. Berdasarkan nilainya dikenal dua jenis data kuantitatif, yaitu data diskrit yang diperoleh dari hasil perhitungan dan data kontinu yang diperoleh dari hasil pengukuran.

3.         Pembagian data menurut waktu pengumpulannya.

a.         Data Berkala (Time Series).

Data berkala adalah data yang terlumpul dari waktu ke waktu untuk memberikan gambaran perkembangan suatu kegiatan atau fenomena.

b.        Data Cross Section.

Data cross section adalah data yang terkumpul pada suatu waktu tertentu untuk memberikan gambaran perkembangan keadaan atau kegiatan pada waktu itu.

4.         Pembagian data menurut sumber pengambilannya.

a.         Data Primer.

Data primer adalah data yang diperoleh atau dikumpulkan oleh orang yang berkepentingan dengan data tersebut. Data primer disebut juga data asli atau data baru.

b.        Data Sekunder

Data sekunder adalah data yang diperoleh atau dikumpulkan dari sumbers-umber yang telah ada. Data tersebut biasanya diperoleh dari perpustakaan atau laporan penelitian terdahulu. Data sekunder disebut juga data tersedia.

2.3         Distribusi Data

Pengaturan, penyusunan, dan peringkasan data dengan membuat tabel seringkali membantu, terutama pada saat kita bekerja dengan sejumlah data yang besar. Tabel tersebut berisi daftar nilai data yang mungkin berbeda (baik data tunggal ataupun data yang sudah dikelompok-kelompokan) beserta nilai frekuensinya. Frekuensi menunjukkan banyaknya kejadian atau kemunculan nilai data dengan kategori tertentu. Distribusi data yang sudah diatur tersebut sering disebut dengan distribusi frekuensi.

Dengan demikian, distribusi frekuensi didefinisikan sebagai daftar sebaran data (baik data tunggal maupun data kelompok), yang disertai dengan nilai frekuensinya. Data dikelompokkan ke dalam beberapa kelas sehingga ciri-ciri penting data tersebut dapat segera terlihat. Distribusi frekuensi yang paling sederhana adalah distribusi yang menampilkan daftar setiap nilai dari variabel yang disertai dengan nilai frekuensinya. Distribusi frekuensi dapat digambarkan dalam dua cara, yaitu sebagai tabel atau sebagai grafik.

Distribusi juga dapat ditampilkan dengan menggunakan nilai persentase. Penyajian distribusi dalam bentuk grafik lebih mempermudah dalam melihat karakteristik dan kecenderungan tertentu dari sekumpulan data. Grafik data kuantitatif meliputi Histogram, Poligon Frekuensi dan lain-lain, sedangkan grafik untuk data kualitatif meliputi Bar Chart, Pie Chart dan lain-lain.

2.4         Ukuran Pemusatan Data

Ukuran pemusatan data adalah sembarang ukuran yang menunjukan pusat segugus data, yang telah diurutkan dari yang terkecil sampai yang terbesar atau sebaliknya dari yang terbesar sampai yang terkecil. Salah satu kegunaan dari ukuran pemusatan data adalah untuk membandingkan dua populasi, karena sangat sulit untuk membandingkan masing-masing anggota dari masing-masing anggota populasi. Ukuran pemusatan data terbagi atas tiga yaitu :

1.         Mean (Rata-rata).

Mean adalah hasil penjumlahan seluruh data dibagi dengan banyaknya data tersebut.

2.         Median (Nilai tengah).

Median merupakan garis pembagi dari sekumpulan data menjadi dua bagian sama besar. Oleh karena itu median adalah nilai tengah suatu data yang telah diurutkan dari data yang terkecil hingga data yang terbesar.

3.         Modus (Nilai yang sering muncul).

Modus adalah salah satu ukuran rata-rata yang menunjukkan nilai data yang memiliki frekuensi terbanyak pada suatu distribusi.

2.5        Ukuran Penyebaran Data

Ukuran penyebaran data adalah suatu ukuran yang menyatakan seberapa besar nilai-nilai data berbeda atau bervariasi dengan nilai ukuran pusatnya atau seberapa besar penyimpangan nilai-nilai data dengan nilai pusatnya. Ukuran penyebaran data terbagi atas empat bagian yaitu :

1.         Range (Jangkauan).

Range adalah jarak atau selisih antara nilai tertinggi dengan nilai terendah dalam kumpulan data. 

2.         Standar Deviasi.

Standar deviasi merupakan jarak rata-rata antara data dengan data.             

3.         Variansi.

Variansi adalah ukuran variasi yang menunjukan seberapa jauh data tersebar dari mean. Semakin bervariasi data tersebut maka semakin jauh data tersebar disekitar mean.                  

4.         Kuartil

Jangkauan kuartil disebut juga simpangan kuartil atau semi antar kuartil atau deviasi kuartil. Hampir sama dengan nilai median, nilai kuartil membagi data dalam 4 kelompok, sehingga ada 3 nilai kuartil yaitu kuartil bawah = Q₁, kuartil tengah = Q₂ = Me , dan kuartil atas = Q₃