KONSEP DASAR STATISTIKA

a. Mean (rataan hitung) ( )

c. Modus (frekuensi tertinggi/data yang sering muncul)

b. Simpangan rata-rata ( deviasi rata-rata) / SR

c. Simpangan baku (standar deviasi) / SB

d. Ragam (Varians)/ S_B²

BAB III KESIMPULAN

DAFTAR PUSTAKA

BABI
PENDAHULUAN

A. LatarBelakang

Istilahstatistikdenganstatistikaseringdipakaisilihbergantimeskipunsebenarnyaartinyasangatberbeda.Statistikaadalahsuatupengetahuanyangberhubungandengan cara-carapengumpulandata,pengolahanataupenganalisisannyadanpenarikankesimpulanberdasarkankumpulandatadanpenganalisisanyangdilakukan.Sedangkan statistic adalahdipakaiuntukmenyatakankumpulandata,bilanganmaupunnon-bilanganyangdisusundalam table maupundiagram,yangmelukiskanataumenggambarkansuatupersoalan.Statistikyangmenjelaskansesuatuhalbiasanyadiberinama statistic mengenaihalyangbersangkutan.

Dewasaini,berbagaiinformasitidakjarangmenyajikanbentukgrafik,table,ataubentuk-bentuklain.Bahkan,telahdipakaiolehmerekayangbekerjasebagaiseorangpraktisidalambanyakbidang.Informasisejenisinimengharuskanparapembacauntukmampumemahamimaknalambang-lambangitusecaratepat.Kekeliruanketikamenafsirkanlambang-lambangtersebutmengakibatkankesalahpahamanpembacaatasmaksudinformasiyangdisampaikanberdasarkandatastatistik.

B. RumusanMasalah

Berdasarkanlatarbelakangdiatas,supayapembahasandalammakalahinitidakmelebarmakabisadirumuskansuatu rumusan masalahsebagaiberikut:

1. Bagaimanakonsep dasar data dan statistika?

2. Apa rumus yang digunakan menghitung berbagai jenis ukuran data?

3. Bagaimana cara pengolahan data dan penyajiannya?

BABII
PEMBAHASAN

A. Statisik dan Statistika

1. Pengertian Statistik

Statistik dalam praktek, berhubungan dengan angka-angka hingga bisa diartikan numerical description.dalam dunia usaha, statistik juga sering diasosiasikan dengan sekumpulan data, seperti pergerakan tingkat inflasi, biaya promosi bulanan dan lain sebagainya. Namun selain merupakan sekumpulan data, statistik juga dipakai untuk melakukan berbagai analisis terhadap data, seperti melakukan berbagai uji hipotesis dan kegunaan lainnya, statistik untuk kegunaan ini disebut sebagai ilmu statistik.

1. Statistik Deskriptif

Statistik deskriptif berusaha menjelaskan atau menggambarkan berbagai karakteristik data, seperti berapa rata-ratanya, seberapa jauh data-data bervariasi dari rata-ratanya, berapa median data dan sebagainya.

2. Statistik Induktif (Inferensi)

Statistik induktif berusaha membuat berbagai inferensi terhadap sekumpulan data yang berasald ari suatu sampel.Tindakan inferensi tersebut seperti melakukan perkiraan besaran populasi, uji hipotesis, permalan dan sebagainya.[1]

Beberapa pandangan laintentang pengertian statistik dari para ahli:

§ Statistik adalah carauntu mengolah data dan menarik kesimpulan-kesimpulan yang teliti dan keputusan-keputusan yang logik dari pengolahan data. (Prof.Drs.SutrisnoHadi,MA).

§ Statistik adalah sekumpulan cara maupun aturan-aturan yang berkaitan dengan pengumpulan, pengolahan(Analisis), penarikan kesimpulan, atas data-data yang berbentuk angka dengan menggunakan suatu asumsi-asumsi tertentu. (Prof.Dr.H.AgusIrianto).

§ Statistik adalah ilmu yang mempelajari tentang selukbeluk data, yaitu tentang pengumpulan, pengolahan, penganalisisa, penafsiran, dan penarikan kesimpulan dari data yang berbentuk angka. (Ir.M.Iqbalhasan,MM).

§ Statistik adalah metode yang memberikan cara-cara guna menilai ketidaktentuan dari penarikan kesimpulan yang bersifat induktif. (Stoel dan Torrie).

§ Statistik adalah metode/asas-asas mengerjakan/memanipulasi data kuantitatif agar angka-angka tersebut berbicara.(Antodajan).

§ Statistik diartikan sebagai data kuantitatif baik yang masih belum tersusun maupun yang telah tersusun dalam bentuk table. (Antodajan).

§ Statistik adalah studi informasi dengan mempergunakan metodologi dan teknik-teknik perhitungan untuk menyelesaikan permasalahan-permasalahan praktis yang muncul di berbagai bidang. (SuntoyoYitnosumarto).[2]

2. Elemen Statistik

Meskipun statistik bisa diterapkan pada hampir semua aspek kehidupan, namun ada beberapa elemen yang biasa terdapat dalam suatu persoalan statistik, yaitu :

a. Populasi

Masalah dasar dari persoalan statistik adalah menentukan populasi data.Secara umum populasi bisa didefinisikan sebagai sekumpulan data yang mengidentifikasi suatu fenomena.

Populasi dalam statistik tidak hanya terbatas pada masalah-masalah manusia atau bisnis, namun dapat lebih luas cakupannya.Seperti populasi ayam di suatu daerah, populasi bakteri ‘X’ di suatu laboratorium dan seterusnya.Juga populasi bisa sedemikian besarnya hingga bisa dikatakan tak terbatas, seperti populasi oksigen di dunia, populasi plankton di lautan dan sebagainya.

b. Sampel

Sampel bisa didefinisikan sebagai sekumpulan data yang diambil atau diseleksi dari suatu populasi.Pengambilan sampel dilakukan karena dalam praktek banyak kendala yang tidak memungkinkan seluruh populasi diteliti.Kendala tersebut bisa karena situasi, waktu, tenaga, biaya dan sebagainya. Sebagai contoh, tidak mungkin akan diteliti semua bakteri “X” yang ada di seluruh dunia; atau akan menghabiskan banyak waktu dan biaya jika seluruh pekerja wanita di Indonesia dijadikan objek penelitian. Oleh karena itu, pengambilan sampel (contoh) data pada banyak kasus statistik merupakan suatu kebiasaan dan karenanya metode pengambilan sampel menjadi bagian penting dari statistik.

c. Variabel

Dalam melakukan inferensi terhadap populasi, tidak semua ciri populasi harus diketahui.Hanya satu atau beberapa karakteristik populasi yang perlu diketahui, yang disebut sebagai variabel. Seperti untuk meneliti kepuasan pekerja, variabel yang dianggap relevan bisa berupa usia pekerja, gender pekerja, penghasilan pekerja dan lainnya. Namun, variabel seperti status pekerja, asal pekerja atau tempat tinggal pekerja bisa saja dianggap tidak relevan dan tidak perlu dianalisis.

d. Statistik Inferensi

Seperti yang telah dijelaskan di atas, statistik inferensi pada dasarnya adalah suatu keputusan, perkiraan atau generalisasi tentang suatu populasi berdasarkan informasi yang terkandung dari suatu sampel.[3]

3. Pengertian Statistika

Statistika adalah pengetahuan yang berkaitan dengan metode, teknik atau caramengumpulkan data, mengolah data, menganalisis data, menyajikan data dalam bentuk kurva atau diagram, menarik kesimpulan, menafsirkan data, serta menguji hipotesis yang didasarkan pada hasil pengolahan data. Data yang kita peroleh dapat disajikan dengan 2 cara yaitu :

1. Bentuk diagram yaitu digram batang, diagram garis dan diagram lingkaran.

2. Bentuk tabel.

Apapun bentuk data yang kita sajikan, yang pasti memberikan pengertian yang sama bagi pembacanya.

B. Data dalam Statistika

1. Pengertian Data

Statistik dalam prakteknya tidak bisa dilepaskan dari data yang berupa angka, baik itu dalam statistik deskriptif yang menggambarkan data, maupun statistik inferensi yang melakukan analisis terhadap data.Namun sebenarnya data dalam statistik juga bisa mengandung data non angka atau data kualitatif.

Data adalah catatan atas kumpulan fakta.Data merupakan bentuk jamak dari datum, berasal dari bahasa Latin yang berarti "sesuatu yang diberikan". Dalam penggunaan sehari-hari data berarti suatu pernyataan yang diterima secara apa adanya. Pernyataan ini adalah hasil pengukuran atau pengamatan suatu variabel yang bentuknya dapat berupa angka, kata-kata, atau citra.

Dalam keilmuan (ilmiah), fakta dikumpulkan untuk menjadi data. Data kemudian diolah sehingga dapat diutarakan secara jelas dan tepat sehingga dapat dimengerti oleh orang lain yang kemudian disebut informasi.[4]

2. Tipe Data Statistik

Data dalam statistik berdasarkan tingkat pengukurannya (level of measurement) dapat dibedakan dalam empat jenis yang terbagi menjadi dua bagian, yaitu data kualitatif dan data kuantitatif:

Data Kualitatif (Qualitative Data)

Data kualitatif secara sederhana bisa disebut data yang berupa angka.Data kualitatif mempunyai ciri yang tidak bisa dilakukan operasi matematika seperti penambahan, pengurangan, perkalian maupun pembagian. Data kualitatif ini dibagi menjadi 2 jenis, yaitu :

1. Nominal

Data bertipe ini adalah data yang paling “rendah” dalam level pengukuran data. Jika suatu pengukuran data hanya menghasilkan satu dan hanya satu-satunya kategori, maka data tersebut adalah data nominal. Misal proses pendataan tempat tinggal 40 responden dalam suatu penelitian. Dalam kasus ini setiap orang akan bertempat tinggal di suatu tempat tertentu (berdasarkan KTP), tidak bisa di tempat lain. Jadi data tempat tinggal adalah data nominal karena hanya mempunyai satu alamat tidak lebih.

2. Ordinal

Data ordinal, seperti pada data nominal, adalah juga data kualitatif namun dengan level yang lebih “tinggi” daripada data nominal. Jika pada data nominal, semua data kategori dianggap sama, maka pada data ordinal ada tingkatan data. Misalnya data jenis kelamin pada contoh di atas, Lelaki dianggap setara dengan wanita, atau dalam data Tempat Kelahiran, data Jakarta dianggap sama dengan data Yogyakarta, Surabaya dan sebagainya.

Pada data ordinal, ada data dengan urutan lebih tinggi dan urutan lebih rendah.Misalnya data tentang sikap seseorang terhadap produk tertentu.Dalam pengukuran sikap konsumen, ada sikap “suka”, “tidak suka”, “sangat suka” dan lain sebagainya. Di sini data tidak bisa disamakan derajatnya, dalam arti “suka” dianggap lebih tinggi dari “tidak suka”, namun lebih rendah dari “sangat suka”.

Data Kuantitatif (Quantitative Data)

Data kuantitatif bisa disebut sebagai data berupa angka dalam arti sebenarnya.Jadi berbagai operasi matematika bisa dilakukan pada data kuantitatif. Seperti pada data kualitatif, data kuantitatif juga dibagi menjadi dua bagian, yaitu :

1. Data Interval

Data interval menempati level pengukuran data yang lebih tinggi dari data ordinal karena selain bisa bertingkat urutannya, juga urutan tersebut bisa dikuantitatifkan. Seperti pengukuran temperatur sebuah ruangan, contoh :

- Cukup panas jika temperatur antara 50-80° C.

- Panas jika temperatur antara 80-110° C.

- Sangat panas jika temperatur antara 110-140° C.

Dalam kasus di atas, data temperatur bisa dikatakan data interval karena data mempunyai interval (jarak) tertentu, yaitu 30° C. Namun, di sini data interval tidak mempunyai titik nol yang absolut. Misalnya pada pengukuran temperatur, seperti pernyataan bahwa ‘air membeku pada 0°C.Pernyataan di atas bersifat relatif, karena 0°C hanya sebagai tanda saja.Dalam pengukuran °F, air membeku bukan pada 0°F, namun pada 32°F.dengan demikian, juga tidak bisa dikatakan bahwa suhu 100°F adalah duakali lebih panas dari suhu 50°F.

2. Data Rasio

Data rasio adalah data dengan tingkat pengukuran “tertinggi” di antara jenis data lainnya. Data rasio adalah data yang bersifat angka dalam arti sesungguhnya (bukan kategori seperti pada data nominal dan ordinal) dan bisa dioperasikan secara matematika (+, -, x, /). Perbedaan dengan data interval adalah bahwa data rasio mempunyai titik nol dalam arti sesungguhnya.Misalnya jumlah produk roti dari gudang PT ENAK JOSS.Jika jumlah retinol, berarti memang tidaka da sepotong roti pun dalam gudang tersebut.Jika ada 24 roti, kemudian bertambah produk baru sebanyak 3 roti, maka total roti sekarang adalah 24+3 = 27 roti (operasi penjumlahan), dan seterusnya.Atau jumlah mahasiswa dalam kelas, pengukurannya mempunyai angka 0 dalam arti yang sesungguhnya.Misal jumlah mahasiswa dalam kelas statistika ini 0 berarti memang tanpa siswa.Dengan demikian bisa dikatakan bahwa 30 mahasiswa adalah benar-benar dua kali lebih banyak daripada 15 mahasiswa.

Jenis-jenis data di atas dikupas dengan cukup mendalam karena penerapand alam statistik akan berbeda untuk jenis data yang berbeda pula. Data kualitatif karena bukan angka dalam arti sesungguhnya, tidak bisa disamakan dengan data kuantitatif.Data nominal dan ordinal biasanya menggunakan metode statistik nonparametric, sedangkan data kuantitatif memakai metode parametric.[5]

C. Menghitung Ukuran Pemusatan, Letak, dan Penyebaran Data

1. Ukuran Pemusatan Data

Ukuran pemusatan data meliputi[6] :

a. Mean(rataan hitung) ( )

Rata-rata atau Mean merupakan ukuran statistik kecenderungan terpusat yang paling sering digunakan. Rata-rata ada beberapa macam, yaitu rata-rata hitung (aritmatik), rata-rata geometrik, rata-rata harmonik dan lain-lain.Tetapi jika hanya disebut dengan kata "rata-rata" saja, maka rata-rata yang dimaksud adalah rata-rata hitung (aritmatik).[7]

· Mean data tunggal

Rumus :

· Mean data kelompok

Rumus :

= rata – rata

xi = nilai tengah

n = total frekuensi

Contoh :

Data	*f_i*	*x_i*	*f_i . x_i*
40 – 44 45 – 49 50 – 54 55 – 59 60 – 64 65 – 69	4 2 6 3 3 2	42 47 52 57 62 67	168 94 312 171 186 134
	Ʃfi = 20		Ʃfi.xi = 1065

Mean=

b. Median (Nilai Tengah)(Me)

Median adalah nilai yang terletak di tengah dari data yang terurut.Jika banyak data ganjil, median adalah nilai paling tengah dari data yang terurut. Jika banyak data genap, median adalah mean dari dua bilangan yang di tengah setelah data diurutkan.

· Median data tunggal

Median data tunggal dirumuskan sebagai berikut :

Untuk data ganjil : Me = X ^{n + ½}

Untuk data genap :

Contoh :Nilai pada rapor siswa adalah sebagai berikut : 7, 8, 7, 6, 6, 7, 5, 8, 5, 7. Dari data tersebut, carilah mediannya.

Penyelesaian :

Urutan data : 5, 5, 6, 6, 7, 7, 7, 7, 8, 8

Jumlah data : 10 (genap)

· Median data kelompok

Median data berkelompok dirumuskan sebagai berikut:

Keterangan :

Lo : Tepi bawah dari kelas yang mengandung median

fk :Frekuensi kumulatif sebelum kelas yang memuat median

fo :Frekuensi kelas yang memuat median

i :Panjang interval

n :Banyaknya data

Contoh : Carilah median dari data di bawah ini :

Data	fi
40 – 44 45 – 49 50 – 54 55 – 59 60 – 64 65 – 69	4 2 6 3 3 2

Jawab :

Kelas = 50 – 54 n = 20 Lo = 50 – 0,5 = 49,5

Ʃfk = 4 + 2 = 6 fo= 6 i = 5

c. Modus (frekuensi tertinggi/data yang sering muncul)

Adalah data yang paling sering muncul atau data dengan frekuensi terbanyak.Modus suatu data bisa satu , dua (bimodus) atau lebih bahkan tidak ada.

· Modus data tunggal

Contoh :Nilai rapor Budi pada suatu semester adalah sebagai berikut : 7, 8, 7, 6, 6, 7, 5, 8, 5, 7. Dari data tersebut, carilah modusnya.

Data yang paling sering muncul adalah 7, yaitu sebanyak 4 kali. Jadi,Modus=7

· Modus data kelompok

Modus data berkelompok dirumuskan sebagai berikut :

Keterangan :

Lo : tepi bawah kelas modus

d1 : selisih frekuensi kelas modus dengan kelas sebelum modus

d2 : selisih frekuensi kelas modus dengan kelas sesudah modus

i : Panjang interval kelas

Contoh :

Data	fi
40 – 44 45 – 49 50 – 54 55 – 59 60 – 64 65 – 69	4 2 6 3 3 2

Kelas = 50 – 54 Lo = 50 – 0,5 = 49,5 i = 5

d₁ = 6 – 2 = 4 d₂ = 6 – 3 = 3

2. Ukuran Letak Data

Ukuran letak data meliputi :

a. Kuartil (Q)

Kuartil ialah titik atau skor atau nilai yang membagi seluruh distribusi frekuensi ke dalam empat bagian yang sama besar, yaitu masing masing sebesar ¼ N. jadi disini akan kita jumpai tiga buah kuartil, yaitu kuartil pertama (Q1), kuartil kedua (Q2), dan kuartil ketiga (Q3). Ketiga kuartil inilah yang membagi seluruh distribusi frekuensi dari data yang kita selidiki menjadi empat bagian yang sama besar, masing-masing sebesar ¼ N.

Metode yang digunakan adalah sebagaimana menghitung median. Hanya saja, kalau median membagi seluruh distribusi data menjadi dua bagian yang sama besar, maka kuartil membagiseluruh distribusi data menjadi empat bagian yang sama besar.Jika kita perhatikan pada kurva tadi, maka dapat ditarik kesimpulan bahwa Q2 adalah sama dengan Median(2/4 N=1/2 N)[8].

· Quartil data tunggal

· Quartil data kelompok

Keterangan :

Qn = kuartil yang ke-n. karena titik kuartil ada tiga buah, maka n dapat diisi dengan bilangan: 1,2, dan 3.

= lower limit (batas bawah nyata dari skor atau interval yang mengandung Q_n).

N = Number of cases.

Fkb = frekuensi kumulatif yang terletak dibawah skor atau interval yang mengandung Qn.

fi = frekuensi aslinya (yaitu frekuensi dari skor atau interval yang mengandung Qn).

I = interval class atau kelas interval.

b. Desil (D_n)

Desil ialah titik atau skor atau nilai yang membagi seluruh distribusi frekuensi dari data yang kita selidiki ke dalam 10 bagian yang sama besar, yang masing-masing sebesar 1/10 N. jadi disini kita jumpai sebanyak 9 buah titik desil, dimana kesembilan buah titik desil itu membagi seluruh distribusi frekuensi ke dalam 10 bagian yang sama besar.

Lambang dari desil adalah D. jadi 9 buah titik desil dimaksud diatas adalah titik-titik: D1, D2, D3, D4, D5, D6, D7, D8, dan D9.Untuk mencari desil, bisa dirumuskan sebagai berikut[9]:

Untuk data kelompok :

Keterangan :

D_n = desil yang ke-n (disini n dapat diisi dengan bilangan:1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, atau 9.

Lo = lower limit( batas bawah nyata dari skor atau interval yang mengandung desil ke-n).

n = number of cases.

Fkb = frekuensi kumulatif yang terletak dibawah skor atau interval yang mengandung desil ke-n.

f_i = frekuensi dari skor atau interval yang mengandung desil ke-n, atau frekuensi aslinya.

i = interval class atau kelas interval.

c. Persentil (P_n)

Persentil yang biasa dilambangkan P, adalah titik atau nilai yang membagi suatu distribusi data menjadi seratus bagian yang sama besar. Karena itu persentil sering disebut ukuran perseratusan.

Titik yang membagi distribusi data ke dalam seratus bagian yang sama besar itu ialah titik-titik: P1, P2, P3, P4, P5, P6, … dan seterusnya, sampai dengan P99. jadi disini kita dapati sebanyak 99 titik persentil yang membagi seluruh distribusi data ke dalam seratus bagian yang sama besar, masing-masing sebesar 1/ 100N atau 1%.Untuk mencari persentil digunakan rumus sebagai berikut[10]:

· Data tunggal:

· Data kelompok:

3. Ukuran Penyebaran

Ukuran penyebaran data meliputi :

a. Jangkauan (range)

Jangkauan adalah selisih datum terbesar dengan datum terkecil. Jangkauan biasanya dilambangkan dengan huruf J. seperti halnya mencari median, untuk mencari jangkauan suatu data kita juga diwajibkan untuk mengurutkan datanya terlebih dahulu.Rumus menghitung jangkauan adalahdata terbesar dikurangi data terkecil.[11]

b. Simpangan rata-rata ( deviasi rata-rata) / SR

Simpangan rata-rata (SR) : yang di maksud dengan simpangan (deviation) adalah selisih antara nilai pengamatan ke I dengan nilai rata-rata atau antara xi dengan X (X rata-rata) penjumlahan daripada simpangan-simpangan dalam pengamatan kemudian di bagi dengan jumlah pengamatan, N, disebut dengan simpangan rata-rata.

Dalam setiap nilai Xi akan mempunyai simpangan sebesar xi-X . karena nilai xi berfariasai di atas dan dibawah nilai rata-ratanya maka jika nilai simpangan tersebut di jumblahkan akan sama dengan “nol”.untuk dapat mengitung rata-rata dari simpangan tersebut maka nilai yang di ambil adalah nilai “absolute” dari simpangan itu sendiri,artinya tidak menghiraukan apakah nilai simpangan tersebut positif (+) atau negative (-) rata-rata[12].

· Mean Deviation Data Tunggal

· Mean Deviation Data Kelompok

Keterangan :

= mean / rata – rata

x_i = Titik tengah

n = total frekuensi

fi = frekuensi data ke – i

μ = rata-rata populasi

Contoh soal :Diketahui suatu deretan bilangan 4 ,6 ,9,5 hitunglah simpanganrata-rata :

Jawab :

=6/4 = 1.5

c. Simpangan baku (standar deviasi) / SB

Dalam kamus bahasa Indonesia istilah deviasi diartikansebagai penyimpangan. Dalam dunia statistik istilah deviasi adalah simpangan atau selisih dari masing-masing skor atau interval dari nilai rata-rata hitung (deviation from the mean).Sedangkan deviasi standar atau standard deviation adalah pengembangan dari deviasi rata-rata. Karl Person memberikan jalan keluar dari deviasi rata-rata yang kurang dipertanggung jawabkan dengan tidak membedakan deviasi “Plus” dan deviasi “Minus.[13]

· Simpangan Baku (S_B) data tunggal

· Simpangan Baku (SB) data kelompok

d. Ragam (Varians)/ S_B²

· Ragam / Varians (S_B²) data tunggal

· Ragam / Varians (S_B²) data kelompok

Keterangan:
σ² = varians atau ragam untuk populasi

f_i = Frekuensi

x_i = Titik tengah

= Rata-rata (mean) sampel dan

n = Jumlah data

BAB III
KESIMPULAN

Menghitung data berdasarkan ukurannya terbagi menjadi 3, yaitu :

1. Ukuran pemusatan, meliputi : Mean, Median dan Modus

2. Ukuran letak data, meliputi : Kuartil (Q), Desil (Dn) dan Persentil (Pn)

3. Ukuran Penyebaran, meliputi :Range (jangkauan), Mean Deviation (deviasi rata-rata), Standard Deviation (simpangan baku), danVarians (Ragam).

DAFTAR PUSTAKA

Ahmadi, Fatah. 2012. Pengertian Statistik. [online]. [Accessed 10 Apr 2015]. Available from World Wide Web: <http://edukasi.kompasiana.com/2012/10/25/pengertian-statistik-504292.html>

Basir, Ulfah. 2012. Ukuran Penyebaran Data. [online]. [Accessed 11 Apr 2015]. Available from World Wide Web: <http://ulfahbasirfizz.blogspot.com/2012/12/ukuran-penyebaran-data-statistika.html>

Erlangga, Dicha. 2012. Kuartil, Desil dan Persentil. [online]. [Accessed 11 Apr 2015]. Available from World Wide Web: <http://tugas-makalah.blogspot.com/2012/06/kuartil-desil-dan-persentil.html>

RUMUS STATISTIK. 2013. Kuartil Data Tunggal. [online]. [Accessed 12 Apr 2015]. Available from World Wide Web: <http://www.rumusstatistik.com/2013/11/kuartil-data-tunggal.html>

Santoso, Singgih. 2006. Menguasasi Statistik di Era Informasi dengan SPSS 14. Jakarta: PT. Elex Media Komputindo.

Tifanny, Wyndha Malika. Pengolahan Data. [online]. [Accessed 12 Apr 2015]. Available from World Wide Web: <https://www.scribd.com/doc/51138656/PENGOLAHAN-DATA>

WIKIPEDIA. 2014. Pengertian Data. [online]. [Accessed 12 Mar 2015]. Available from World Wide Web: <http://id.wikipedia.org/wiki/Data>

[1]Santoso, Singgih. Menguasasi Statistik di Era Informasi dengan SPSS 14. Jakarta: PT. Elex Media Komputindo, 2006. hal.1.

[2]Ahmadi, Fatah. 2012. Pengertian Statistik. [online]. [Diakses 10 Apr 2015]. Dari Web: <http://edukasi.kompasiana.com/2012/10/25/pengertian-statistik-504292.html>

[3]Santoso, Singgih. Op.Cit. hal. 3.

[4]WIKIPEDIA. 2014. Pengertian Data. [online]. [Diakses 12 Mar 2015]. Dari Web: <http://id.wikipedia.org/wiki/Data>

[5]Santoso, Singgih. Op.Cit. hal. 6

[6]Tifanny, Wyndha Malika. Pengolahan Data. [online]. [Accessed 12 Apr 2015]. Available from World Wide Web: <https://www.scribd.com/doc/51138656/PENGOLAHAN-DATA>

[7]RUMUS STATISTIK. 2013. Kuartil Data Tunggal. [online]. [Diakses 12 Apr 2015]. Dari Web: <http://www.rumusstatistik.com/2013/11/kuartil-data-tunggal.html>

[8]Erlangga, Dicha. 2012. Kuartil, Desil dan Persentil. [online]. [Diakses 11 Apr 2015]. Dari Web: <http://tugas-makalah.blogspot.com/2012/06/kuartil-desil-dan-persentil.html>

[9]Ibid

[10]Ibid

[11]Basir, Ulfah. 2012. Ukuran Penyebaran Data. [online]. [Diakses 11 Apr 2015]. Dari Web: <http://ulfahbasirfizz.blogspot.com/2012/12/ukuran-penyebaran-data-statistika.html>

[12]Ibid

[13]Ibid

Cari Blog Ini

Gurfatul Mudarris

DAFTARISI

BABI
PENDAHULUAN

A. LatarBelakang

B. RumusanMasalah

BABII
PEMBAHASAN

A. Statisik dan Statistika

1. Pengertian Statistik

2. Elemen Statistik

a. Populasi

b. Sampel

c. Variabel

d. Statistik Inferensi

3. Pengertian Statistika

B. Data dalam Statistika

1. Pengertian Data

2. Tipe Data Statistik

Data Kualitatif (Qualitative Data)

Data Kuantitatif (Quantitative Data)

C. Menghitung Ukuran Pemusatan, Letak, dan Penyebaran Data

1. Ukuran Pemusatan Data

a. Mean(rataan hitung) ( )

b. Median (Nilai Tengah)(Me)

c. Modus (frekuensi tertinggi/data yang sering muncul)

2. Ukuran Letak Data

a. Kuartil (Q)

b. Desil (D_n)

c. Persentil (P_n)

3. Ukuran Penyebaran

a. Jangkauan (range)

b. Simpangan rata-rata ( deviasi rata-rata) / SR

c. Simpangan baku (standar deviasi) / SB

d. Ragam (Varians)/ S_B²

BAB III
KESIMPULAN

DAFTAR PUSTAKA

Komentar

Posting Komentar