Penataaan dan Peringkasan Data

Data yang dikoleksi tidak dapat memberikan informasi apabila dibiarkan apa adanya. Agar dapat memberikan informasi, data perlu diringkas. Tujuan peringkasan data adalah untuk menyederhanakan data agar dapat diperoleh informasi yang sesederhana mungkin tentang karakteristik data itu.  Karakteristik yang dimaksud meliputi:

• Bagaimana kecenderungan pemusatan data?
• Bagaimana kecenderungan persebaran data?
• Bagaimana 'pola' kecenderungan pemusatan dan persebaran data secara visual?

Ukuran-ukuran pemusatan data diantaranya: nilai tengah hitung (mean), median dan modus (model). Demikian pula beberapa ukuran pemusatan data lainnya yang bersifat jamak seperti quartil, persentil, permilil, dll.

Ukuran-ukuran persebaran data diantaranya: jangkauan (range), jangkauan antar kuaril (interquartile range) dan simpangan baku (standard deviation).

Data semakin memberi informasi bila dapat disajikan secara visual dalam bentuk gambar seperti diagram batang (bar chart), diagram lingkaran (pie chart), histogtam, diagram batang-daun (stem-and-leaf diagram), diagram kotak-garis (box-plot diagram), dll. "Suatu gambar memberikan informasi sebanyak sejuta kata"

Bagaimana meringkas data dan memvisualisasi data? Bacalah pada bahan ajar berikut:

02_Penataan dan Peringkasan Data (download di sini !!!!)

Setelah selesai membaca materi ini, silahkan mengerjakan tugas pada akhir bahan ajar dan dikumpulkan pada pertemuan berikutnya...!!!

Statistika Deskriptif dan Inferensia Statistik

Statistika adalah ilmu tentang INFERENSIA POPULASI berdasarkan DATA CONTOH (sample). Agar suatu contoh MEWAKILI populasi, maka contoh itu haruslah merupakan suatu CONTOH ACAK. Suatu data contoh dikoleksi dari dalam populasi. Data contoh itu perlu diringkas menjadi nilai-nilai UKURAN PEMUSATAN dan UKURAN PERSEBARAN data agar dapat memberikan suatu DESKRIPSI mengenai populasi. Peringkasan data juga dapat berbentuk visual dalam bentuk diagram-diagram seperti plot, grafik dan kurva sehingga semakin informatif. KOLEKSI DATA dan PERINGKASANNYA agar dapat memberikan DESKRIPSI mengenai suatu populasi disebut STATISTIKA DESKRIPTIF. ANALISIS DATA contoh dan pemanfaatan TEORI PELUANG dalam analisis data itu memungkinkan PENARIKAN KESIMPULAN mengenai populasi. Pemanfaatan teori peluang dalam analisis data contoh untuk melakukan penarikan kesimpulan mengenai populasi ini merupakan pendekatan INFERENSIA STATISTIK.

Koleksi data meliputi berbagai karakteristik dari suatu populasi. Karakteristik data ini dikenal sebagai PEUBAH (variable). Karakteristik populasi suatu peubah dikenal sebagai PARAMETER, sedangkan PENDUGA parameter tersebut dari suatu contoh disebut STATISTIK. Suatu peubah yang dapat diukur dengan suatu tools yang dibuat manusia dan dikoleksi dalam bentuk nilai numerik disebut PEUBAH KUANTITATIF, sedangkan bila dicatat dalam bentuk kategorik atau hanya dapat diklasifikasi disebut PEUBAH KUALITATIF. Peubah Kuantitatif merupakan PEUBAH NUMERIK bersifat KONTINYU, sedangkan Peubah Kualitatif merupakan PEUBAH KATEGORIK yang bersifat DISKRET. Peubah kualitatif merupakan peubah dengan tipe data berskala NOMINAL dan ORDINAL, sedangkan peubah kunatitatif terdiri atas tipe data berskala INTERVAL dan RASIONAL. Metode statistika akan berbeda berdasarkan perbedaan tipe data atau macam peubah.

Gambaran pendahuluan mengenai Statistika, khususnya Statistika Deskriptif dan Inferensia Statistik, apa itu populasi dan contoh, dan data dan peubah dapat dibaca secara ringkas dalam:

Statistika Deskriptif dan Inferensia Statistik  (download di sini!!!).

Bacalah pula beberapa buku teks yang bertalian dengan materi kuliah ini sehingga dapat memperluas pengetahuan anda, kemudian jawablah beberapa pertanyaan pada akhir materi di atas!