penyajian data dan penyusunan laporan
Post on 12-Jun-2015
3.146 Views
Preview:
TRANSCRIPT
PENYAJIAN DATA DAN PENYUSUNAN LAPORAN
JOB 10 : PENYAJIAN DATA DAN PENYUSUNAN LAPORAN
Petunjuk pelaksanaan
Praktek ini bersifat kelompok beranggotakan seluruh mahasiswa
dalam satu kelas.
Edit kembali semua laporan yang telah dibuat oleh mahasiswa dalam
kelas yang merupakan hasil tugas mata kuliah metodologi penelitian.
Gunakan penyajian data sesuai dengan standar bahan tersebut di
bawah.
Kumpulkan hasil akhir praktek dalam bentuk proceeding format jurnal,
yang masing-masingnya lengkap dengan :
o Judul, abstrak, Latar belakang, tujuan, dan Hipotesis.
o Instrumen penelitian (bila ada), Metode Analisis, dan kesimpulan.
o Kajian Pustaka dan Daftar pustaka.
Bahan Praktek :
Penyajian data
Dalam bab ini, dibahas bagaimana cara memvisualisasikan bentuk-
bentuk penting dari sebuah data set, baik untuk data kualitatif maupun
kuantitatif. Data yang sudah terkumpul, baik melalui pengamatan
(observasi), wawancara dan sebagainya, maka data tersebut perlu
disusun secara sistematis supaya mudah dimengerti dan dipresentasikan
dengan baik.
10.1. Penyajian Data Kualitatif
Setelah data terkumpul, biasanya yang ingin diketahui :
Nilai variabel apa yang telah diukur
Seberapa sering masing-masing nilai terjadi
Deddy KPA, Program Studi Manajemen Informatika hal 98
PENYAJIAN DATA DAN PENYUSUNAN LAPORAN
Untuk itu, perlu penyajian data sehingga mudah dibaca atau dimengerti.
Penyajian data antara lain dalam bentuk tabel, dan grafik. Tipe grafik
tergantung pada tipe data. Jika datanya kualitatif, tabel statistik berupa
daftar kategori (kualitas) dan ukuran seberapa sering masing-masing
kategori terjadi. Ukuran yang biasa digunakan :
Frekuensi, banyaknya pengukuran yang terjadi (kejadian) untuk
masing-masing kategori.
Frekuensi relatif, proporsi frekuensi masing-masing kategori.
Persentase frekuensi masing-masing kategori.
Selain tabel statistik, dapat juga digunakan pie chart atau bar chart
untuk menunjukkan distribusi data.
Contoh 10.1.
Dalam suatu suvai pendidikan umum, 400 sekolah di teliti kualitas
pendidikannya. Hasilnya untuk masing-masing sekolah dikategorikan
masuk kualitas A, B, C, atau D. Hasil survey disajikan dalam bentuk tabel :
statistik (Tabel 10.1),
pie chart (Gambar 10.1),
dan bar chart (Gambar 10.2) :
Tabel 10.1
Kategori Frekuensi Frekuensi relative persen
A 35 35/400=0.09 9%
B 260 260/400=0.65 65%
C 93 93/400=0.23 23%
D 12 12/400=0.03 3%
Total 400 1 100%
Deddy KPA, Program Studi Manajemen Informatika hal 99
PENYAJIAN DATA DAN PENYUSUNAN LAPORAN
Gambar 10.1
Gambar 10.2
10.2. Penyajian Data Kuantitatif
Kadang-kadang data kuantitatif yang diperoleh dikelompokkan ke dalam
segmen atau kategori yang berbeda dalam sebuah populasi. Untuk contoh
data tentang rata-rata penghasilan penduduk menurut kelompok umur
yang berbeda, jenis kelamin, tempat tinggal, dsb.
Dalam hal ini, penghasilan penduduk merupakan data kuantitatif, tetapi
dikelompokkan berdasar umur atau jenis kelamin atau tempat tinggal.
Deddy KPA, Program Studi Manajemen Informatika hal
pie chart kualitas sekolah
D
C
B
A
bar chart kualitas sekolah
Cases weighted by FREKUNSI
KATEGORI
DCBA
Cou
nt
300
200
100
0
100
PENYAJIAN DATA DAN PENYUSUNAN LAPORAN
Dalam kasus ini, dapat digunakan pie chart atau bar chart untuk
mendiskripsikan data. Dengan menggunakan pie chart dapat dilihat
bagaimana total penghasilan penduduk terdistribusi dalam beberapa
kelompok umur. Sedang dari bar chart dapat dilihat berapa total
penghasilan perkelompok umur, karena tinggi bar menunjukkan jumlah
penghasilan per kelompok umur.
Contoh 10.2.
Uang yang telah dikeluarkan oleh departemen pertahanan USA tahun
1995, dikategorikan sebagai berikut :
Tabel 10.2
kategori Jumlah (milyar dollar)
B iaya hidup militer 70.8
Operasi dan pemeliharaan 90.9
Pengadaan senjata 55.0
Riset dan pengembangan 34.7
Konstruksi militer 6.8
total 258.2
Penyajian berupa bar chart dan pie chart sebagai berikut:
Gambar 10.3
Deddy KPA, Program Studi Manajemen Informatika hal
KATEGORI
riset dan pengembang
pengadaan senjata
operasi dan pemelih
konstruksi militer
biaya hdup militeri
Sum
PE
NG
ELU
A
100
80
60
40
20
0
101
PENYAJIAN DATA DAN PENYUSUNAN LAPORAN
Gambar 10.4
Selain pie chart dan bar chart masih banyak lagi cara yang bisa digunakan
untuk menyajikan data kuantitatif. Diantaranya line chart.
Contoh 10.3.
Data hasil pengamatan mengenai nilai penjualan suatu perusahaan yang
memproduksi suatu barang.
Bulan penjualan Bulan penjualan
Januari2000 16.800 November200
0
12.500
Februari2000 19.300 Desember200
0
14.300
Maret2000 21.100 Januari2001 17.500
April2000 21.200 Februaru2001 19.600
Mei2000 20.700 Maret2001 20.900
Juni2000 19.200 April2001 18.200
Juli2000 16.100 Mei2001 20.600
Agustus2000 14.900 Juni2001 18.800
September2000 12.100 Juli2001 17.100
Oktober2000 11.900 Agustus2001 14.100
Deddy KPA, Program Studi Manajemen Informatika hal
pie chart pengeluaran Dept Pertahanan
Konstruksi militer
Riset & pengembangan
Pengadaan senjata
Operasi & pemelihara
Biaya hidup militer
102
PENYAJIAN DATA DAN PENYUSUNAN LAPORAN
Untuk melihat perubahan penjualan perbulan secara cepat, maka dibuat
grafik sebagai berikut:
Jan-00Feb-00
Mart-00Apr-00
Mei-00Jun-00
Jul-00Ags-00
Sept-00Okt-00
Nov-00Des-00
Jan-01Feb-01
Mart-01Apr-01
Mei-01Jun-01
Jul-01ags-01
bulan
12000
14000
16000
18000
20000
pe
nju
ala
n
Gambar 10.5
Dari grafik di atas, dengan cepat dapat dilihat bahwa penjualan akan tinggi
pada awal tahun, sedang pada akhir tahun menurun. Terlihat pada bulan
April 2001 penjualan tidak mengikuti pola yang ada, sehingga perlu
dilakukan penyelidikan.
10.3. Penyusunan Distribusi Frekuensi
Apabila data yang ada adalah kuantitaif dan banyak sekali jumlahnya,
maka untuk memudahkan dalam analisa data perlu dibuat distribusi
frekuensi atau tabel frekuensi.
Berikut ini akan disajikan bagaimana cara menyusun distribusi kuantitatif,
yaitu :
Tentukan banyak dan lebar inteval kelas. Hal ini tergantung pada banyak
dan besarnya harga-harga yang akan disusun dalam distribusi itu. Banyak
interval kelas yang efisien biasanya antara 5 dan 15. Pada tahun 1925,
H.A Sturges mengajukan sebuah rumus guna menentukan banyak interval Deddy KPA, Program Studi Manajemen Informatika hal 103
PENYAJIAN DATA DAN PENYUSUNAN LAPORAN
kelas, yaitu : k = 1 + 3,322 log n. Sedangkan lebar interval kelas
ditentukan dengan membagi jangkauan (yaitu selisih antara harga
terbesar dan terkecil) dengan banyak interval kelas yang digunakan.
Interval-interval kelas tersebut diletakkan dalam suatu kolom, diurutkan
dari interval kelas terendah pada kolom paling atas dan seterusnya.
Data diperiksa dan dimasukkan ke dalam interval kelas yang sesuai.
Banyak data yang masuk dalam suatu interval kelas dinamakan frekuensi
interval kelas tersebut
Contoh 10.4.
Di bawah ini adalah data umur (dalam bulan) beruang di Negara A pada
bulan April 1979.
19 19 20 23 29 19 20 55 67 81
115 117 124 140 104 100 70 56 51 57
53 68 44 32 20 32 45 56 21 21
30 57 67 69 81 84 21 23 45 18
33 57 45 21 22 22 21 16 82 72
20 16 34 43 34 34 58 17 13 20
Data terbesar : 140
Data terkecil : 13
Jangkauan = (data terbesar) - (data terkecil)
= 140 - 13
= 127
Nilai k menurut rumus H.A Sturges, k = 1 + 3,322 log n = 1+(3,322)
(1.778) = 6.9065.
Apabila diambil banyak interval kelas 7 maka lebar kelas = 7
127
=
18,14
Deddy KPA, Program Studi Manajemen Informatika hal 104
PENYAJIAN DATA DAN PENYUSUNAN LAPORAN
Dari keadaan di atas kita pilih banyak interval kelas 7, den lebar kelas 18.
Kemudian disusun dalam Tabel 10.3.
Tabel 10.3 Distribusi frekuensi umur beruang
Interval kelas Frekuensi
12,5 – 30,5 24
30,5 – 48,5 11
48,5 – 66,5 9
66,5 – 84,5 10
102,5 - 120,5 4
120,5 – 138,5 1
138,5 - 156,5 1
Jumlah 60
Contoh 10.5.
Di bawah ini disajikan data tinggi badan (cm) dari 50 orang dewasa
176 167 180 165 168 171 177 176 170 175
169 171 171 176 166 179 181 174 167 172
170 169 175 178 171 168 178 183 174 166
181 172 177 182 167 179 183 185 185 173
179 180 184 170 174 175 176 175 182 172
Data terbesar : 185
Data terkecil : 165
Jangkauan = (data terbesar) - (data terkecil)
= 185 - 165
= 20
Apabila diambil banyak interval kelas :
6 maka lebar kelas = 3,3
7 maka lebar kelas = 2,85
8 maka lebar kelas = 2,5
Nilai k menurut rumus H.A Sturges, k = 1 + 3,322 log n = 1+3,322* 1.699
= 6.644
Deddy KPA, Program Studi Manajemen Informatika hal 105
PENYAJIAN DATA DAN PENYUSUNAN LAPORAN
Dari keadaan di atas kita pilih banyak interval kelas 7 dengan lebar kelas
3.
Untuk mempermudah membuat distribusi frekuensi, bias digunakan
software Excel. Caranya sebagai berikut:
Masukkan data kedalam Excel, misalkan pada sel A1 sampai A50 karena
data yang ada 50.
Setelah interval kelas ditentukan, ketik batas atas-batas atas interval
kelas, misalkan pada sel C2 sampai C8.
Blok kolom D2 sampai D8, kemudian ketik di bawah ini:
Di=FREQUENCY(A1:A50;C2:C8)
Untuk melihat hasilnya tekan Ctrl, Shift, Enter secara bersama-sama.
Hasilnya sebagai berikut:
167,5 6
170,5 7
173,5 8
176,5 11
179,5 7
182,5 6
185,5 5
Ini artinya, tabel frekunsi yang diperoleh secara lengkap bisa kita tulis
dalam Tabel 10.4. berikut :
Interval kelas Frekuensi
164,5 - 167,5 6
167,5 - 170,5 7
170,5 - 173,5 8
173,5 - 176,5 11
176,5 - 179,5 7
179,5 - 182,5 6
182,5 - 185,5 5
Deddy KPA, Program Studi Manajemen Informatika hal 106
PENYAJIAN DATA DAN PENYUSUNAN LAPORAN
Jumlah 50
Jika kita ingin mengetahui berapa banyak orang yang tinggi badannya
lebih dari harga tertentu ataupun kurang dari harga tertentu, maka
distribusi frekuensi diubah menjadi distribusi frekuensi kumulatif.
Dengan data pada Contoh 10.5. di atas kita susun distribusi frekuensi
kumulatif “kurang dari” dan distribusi frekuensi kumulatif “lebih dari”,
sebagai berikut :
Tabel 10.5(a) distribusi frekuensi kumulatif “kurang dari”
Tinggi badan Banyak orang
Kurang dari 164,5 0
Kurang dari 167,5 6
Kurang dari 170,5 13
Kurang dari 173,5 21
Kurang dari 176,6 32
Kurang dari 179,5 39
Kurang dari 182,5 45
Kurang dari 185,5 50
Tabel 10.5(b) Distribusi frekuensi kumulatif “lebih dari”
Tinggi badan Banyak orang
lebih dari 164,5 50
lebih dari 167,5 44
lebih dari 170,5 37
lebih dari 173,5 29
lebih dari 176,6 18
lebih dari 179,5 11
lebih dari 182,5 5
lebih dari 185,5 0
Deddy KPA, Program Studi Manajemen Informatika hal 107
PENYAJIAN DATA DAN PENYUSUNAN LAPORAN
Jika kita ingin mengetahui berapa persen orang yang tinggi badannya
antara harga tertentu, lebih dari harga tertentu ataupun kurang dari harga
tertentu, maka distribusi frekuensi diubah menjadi distribusi frekuensi
relatif, distribusi frekuensi relatif “lebih dari” atau distribusi frekuensi realtif
“kurang dari”.
Cara untuk mengubah distribusi frekuensi menjadi distribusi frekuensi
relatif adalah : harga frekuensi pada setiap interval kelas dibagi jumlah
total frekuensi, kemudian dikalikan 100%.
Untuk data pada Contoh 10.5, distribusi relatifnya adalah sebagai berikut :
Tabel 10.6 Distribusi frekuensi relatif
Tinggi badan Banyaknya orang (dalam %)
164,5 - 167,5 12
167,5 - 170,5 14
170,5 - 173,5 16
173,5 - 176,5 22
176,5 - 179,5 14
179,5 - 182,5 12
182,5 - 185,5 10
Jumlah 100
Tabel 10.7(a) Distribusi frekuensi realtif “lebih dari”
Tinggi badan Banyak orang
lebih dari 164,5 100%
lebih dari 167,5 88%
lebih dari 170,5 74%
lebih dari 173,5 58%
lebih dari 176,6 36%
lebih dari 179,5 22%
Deddy KPA, Program Studi Manajemen Informatika hal 108
PENYAJIAN DATA DAN PENYUSUNAN LAPORAN
lebih dari 182,5 10%
lebih dari 185,5 0%
Tabel 10.7(b) Distribusi frekuensi realtif “kurang dari”
Tinggi badan Banyak
orang
kurang dari 164,5 0%
kurang dari 167,5 12%
kurang dari 170,5 26%
kurang dari 173,5 42
kurang dari 176,6 64%
kurang dari 179,5 78%
kurang dari 182,5 90%
kurang dari 185,5 100%
10.4. Penggambaran Distribusi Frekuensi
Untuk lebih mempermudah dalam memahami dan menganalisa data, di
samping disajikan dalam bentuk tabel distribusi frekuensi, cara yang lain
adalah dengan menggambarkan distribusi tersebut dalam bentuk grafik.
Beberapa grafik yang dibahas di sini adalah histogram, poligon dan ogive.
Histogram
Untuk menggambar grafik ini interval kelas diletakkan pada sumbu X dan
frekuensinya pada sumbu Y.
Histogram untuk Tabel 10.4
Deddy KPA, Program Studi Manajemen Informatika hal 109
PENYAJIAN DATA DAN PENYUSUNAN LAPORAN
164,5 167,5 170,5 173,5 176,5 179,5 182,5 185,5
0
5
10
C1
Fre
quency
Untuk menggambar grafik distribusi frekuensi relatif, caranya adalah :
interval kelas diletakkan pada sumbu X dan frekuensi relatif diletakkan
pada sumbu Y, dengan tinggi persegi panjang = 8.
Histogram distribusi frekuensi relatif Tabel 10.6
Poligon
Cara menggambar Poligon :
Absis : titik tengah interval kelas.
Ordinat : frekuensi interval kelas.
Hubungkan titik-titik tersebut dengan garis lurus.
Poligon distribusi frekuensi untuk Tabel 10.4
Deddy KPA, Program Studi Manajemen Informatika hal 110
PENYAJIAN DATA DAN PENYUSUNAN LAPORAN
Ogive
Ogive merupakan penyajian data secara gambar dari distribusi kimulatif.
Ogive ini merupakan penghalusan poligon.
Cara menggambar distribusi kumulatif:
absis : batas interval kelas
ordinat : frekuensi interval kelas
Hubungkan antar titik-titik tersebut.
Ogive distribusi frekuensi relatif kumulatif “kurang dari”.
Deddy KPA, Program Studi Manajemen Informatika hal 111
top related