Kaidah Penataan, Mekanisme Penataan Data, Dan Bentuk Grafik
Kaidah Penataan, Prosedur Penataan Data, dan Bentuk Grafik - Pengkajian wacana menyajikan data (deskripsi), posisi data, menghubungkan data (korelasi), meramalkan data (regresi). Setelah memperoleh bahan ini diperlukan sanggup memahami dan menjelaskan kembali wacana menyajikan data (deskripsi), posisi data, menghubungkan data (korelasi), meramalkan data (regresi)
A. KAIDAH PENATAAN
Sekumpulan datum (bentuk tunggal) atau data (bentuk jamak) tidak akan banyak artinya kalau hanya merupakan sekumpulan angka-angka. Data ini gres akan berarti penting sebagai sumber gosip yang mencerminkan karakteristik obyek/populasi asalnya,jika telah tertata rapi. Hal ini menandakan bawa aktivitas penataan data tidak lain bertujuan ”agar data yang diperoleh tersaji dalam bentuk informatif,sehingga sanggup digunakan dengan gampang sebaai sumber gosip selaras dengan tujuan pengumpulan data tersebut”. Data yang di peroleh dari suatu pengamatan terhadap suatu obyek/populasi ini disebut Data Empirik.
Banyak cara atau kaidah yang sanggup digunakan dalam penataan data, kaidah mana yang akan digunakan tergantung pada kondisi dan maksud pengumpulan data. Salah satu cara yang banyak digunakan dalam penataan data empirik yang berasal dari atau dianggapan suatu populasi (Asumsi yang digunakan yaitu bahwa data yang diolah merupakan keseluruhan datum yang ada) yaitu cara penurusan yang dikombinasikan dengan kaidah sturge. Menurut kaidah ini, jumlah kelompok atau lapisan atau kelas atau data (diberi lambang ”C”) yang perlu dibuat dari sekumpulan data adalah:
Di mana N = banyaknya datum/angka.
Nasoetion dan brizy (1980) menyatakan bahwa Rumus/Kaidah ini sebaiknya hanya digunakan kalau N data > 250, sedangkan data untuk sebanyak N < 250 rumus ini tidak berlaku dan jumlah kelas yang perlu dibuat cukup C= 9.
Tahap 1: Penentuan C dam I
Teladan Perhitungan 2.1:
Seorang pakar pertanian ingin mengetahui status/tingkat pendapatan petani di desa A. Untuk itu ia melaksanakan survai terhadap 50 orang petani sebagai contok rambang (Random) yang mewakili seluruh petani yang ada di desa ini. Hasil survai ini tertera pada Tabel berikut:
TABEL 2.1. Pendapatan 50 petani pola di desa A (dalam ratusan ribu rupiah)
Dari Tabel ini diperole Y-maks. = 18,6 dan Y-min. = 1,0, kalau peneliti ini menentukan untuk memakai kaidah Sturge-Modifikasi, maka jumlah kelas c yang perlu dibuat = 9, sehingga diperoleh:
18,6 – 1,0
I = = 1,96, dibulatkan menjadi 2,0
9
Tahap 2: Penerusan Frekuensi kelas (Fc), dan
Tahap 3: Perhitungan Frekuensi Nisbi dan Frekuensi Kumulatif
Contoh tabel frekuensi dan hasil penurusan, penghitungan frekuensi kelas (Fc) dan frekuensi nisbi (Fn) dari data pendapatan petani di desa A tersebut tertera pada tabel berikut:
TABEL 2.2. hasil penurusan frekuensi kelas pendapatan petani di desa A (dalam Ratusan ribu rupiah)
Keterangan: (a) = limit bawah (b) = limit atas
Antara (a) dan (b) disebur wilayah kelas.
NILAI TENGAH KELAS (NTK) dan Frekuensi Nisbi (Fn) dihitung berdasarkan Rumus
beriku:
Dimana: Yb = nilai limit bawah suatu kelas,
Ya = nilai limit atas suatu kelas,
Yn = Frekuensi Nisbi,
Yc = Frekuensi kelas,
Yt = Frekuensi total.
Tahap 4: Penyajian Data dalam Bentuk Grafik
Banyak jenis grafik yang sanggup dibuat, tetapi grafik yang umumnya di gunakan yaitu Grafik Histogram yang memakai nilai interval kelas (I) sebagai absis (Garis horizontal), dan Grafik Poligon yan memakai nilai tengah kelas (NTK) sebagai absis. Untuk kedua jenis grafik ini, sebagai ordinat (garis vertikal) digunakan nilai frekuensi kelas atau data pengamatan lain yang tersedia. Contoh kedua jenis grafik ini tertera pada Gambar 2.1 (lihat halaman 20).
C. INTERPRETASI BENTUK GRAFIK
Secara umum bentuk grafik frekuensi sanggup dipilih menjadi 5 bentuk, yaitu:
Daftar Pustaka
Sumber http://blogpsikologi.blogspot.com/
A. KAIDAH PENATAAN
Sekumpulan datum (bentuk tunggal) atau data (bentuk jamak) tidak akan banyak artinya kalau hanya merupakan sekumpulan angka-angka. Data ini gres akan berarti penting sebagai sumber gosip yang mencerminkan karakteristik obyek/populasi asalnya,jika telah tertata rapi. Hal ini menandakan bawa aktivitas penataan data tidak lain bertujuan ”agar data yang diperoleh tersaji dalam bentuk informatif,sehingga sanggup digunakan dengan gampang sebaai sumber gosip selaras dengan tujuan pengumpulan data tersebut”. Data yang di peroleh dari suatu pengamatan terhadap suatu obyek/populasi ini disebut Data Empirik.
Banyak cara atau kaidah yang sanggup digunakan dalam penataan data, kaidah mana yang akan digunakan tergantung pada kondisi dan maksud pengumpulan data. Salah satu cara yang banyak digunakan dalam penataan data empirik yang berasal dari atau dianggapan suatu populasi (Asumsi yang digunakan yaitu bahwa data yang diolah merupakan keseluruhan datum yang ada) yaitu cara penurusan yang dikombinasikan dengan kaidah sturge. Menurut kaidah ini, jumlah kelompok atau lapisan atau kelas atau data (diberi lambang ”C”) yang perlu dibuat dari sekumpulan data adalah:
Di mana N = banyaknya datum/angka.
Nasoetion dan brizy (1980) menyatakan bahwa Rumus/Kaidah ini sebaiknya hanya digunakan kalau N data > 250, sedangkan data untuk sebanyak N < 250 rumus ini tidak berlaku dan jumlah kelas yang perlu dibuat cukup C= 9.
image source: uneca.org |
baca juga:B. PROSEDUR PENATAAN DATA
Tahap 1: Penentuan C dam I
- Jumlah kelas C ditentukan berdasarkan Kaidah Sturge atau kaidah sturge yang dimodifikasikan oleh Narsoetion dan Barizy (1980).
- Nilai selang kelas I
Teladan Perhitungan 2.1:
Seorang pakar pertanian ingin mengetahui status/tingkat pendapatan petani di desa A. Untuk itu ia melaksanakan survai terhadap 50 orang petani sebagai contok rambang (Random) yang mewakili seluruh petani yang ada di desa ini. Hasil survai ini tertera pada Tabel berikut:
TABEL 2.1. Pendapatan 50 petani pola di desa A (dalam ratusan ribu rupiah)
No penda No penda No panda No Penda Patan patan patan patan |
1. 1.2 14. 10,1 27. 1,2 40. 10,2 2. 2,7 15. 11,2 28. 4,7 41. 3,6 3. 1,5 16. 13,0 29. 5,7 42. 5,6 4. 2,5 17. 14,6 30. 7,7 43. 5,6 5. 2,6 18. 3,2 31. 6,8 44. 14,1 6. 7,9 19. 2,7 32. 18,1 45. 18,6 7. 1,1 20. 1,5 33. 16,2 46. 13,7 8. 4,1 21. 1,6 34. 6,1 47. 2,5 9. 5,2 22. 2,1 35. 15,7 48. 3,7 10. 1,0 23. 3,7 36. 5,7 49. 3,5 11. 7,5 24. 3,6 37. 6,7 50. 3,6 12. 8,6 25. 3,9 38. 8,1 13. 9,5 26. 4,1 39. 9,1 |
Dari Tabel ini diperole Y-maks. = 18,6 dan Y-min. = 1,0, kalau peneliti ini menentukan untuk memakai kaidah Sturge-Modifikasi, maka jumlah kelas c yang perlu dibuat = 9, sehingga diperoleh:
18,6 – 1,0
I = = 1,96, dibulatkan menjadi 2,0
9
Tahap 2: Penerusan Frekuensi kelas (Fc), dan
Tahap 3: Perhitungan Frekuensi Nisbi dan Frekuensi Kumulatif
Contoh tabel frekuensi dan hasil penurusan, penghitungan frekuensi kelas (Fc) dan frekuensi nisbi (Fn) dari data pendapatan petani di desa A tersebut tertera pada tabel berikut:
TABEL 2.2. hasil penurusan frekuensi kelas pendapatan petani di desa A (dalam Ratusan ribu rupiah)
Nomor Interval Nilai Tengah Penurusan frekuensi Frekuensi Frekuensi Kelas kelas kelas kelas Nisbi Kumulatif hingga i |
[i] [a] [b] 1. 1,0 - 2,9 1,95 IIII IIII III 13 13/50 13 2. 3,0 - 4,9 3,95 IIII IIII 10 10/50 23 3. 5,0 - 6,9 5,95 IIII III 8 8/50 31 4. 7,0 - 8,9 7,95 IIII 5 5/50 36 5. 9,0 -10,9 9,95 IIII 4 4/50 40 6. 11,0 -12,9 11,95 II 2 2/50 42 7. 13,0 -14,9 13,95 IIII 4 4/50 46 8. 15,0 -16,9 15,95 II 2 2/50 48 9. 17,0 -18,9 17,95 II 2 2/50 50 |
Jumlah : 50 : 50/50 |
Keterangan: (a) = limit bawah (b) = limit atas
Antara (a) dan (b) disebur wilayah kelas.
NILAI TENGAH KELAS (NTK) dan Frekuensi Nisbi (Fn) dihitung berdasarkan Rumus
beriku:
Dimana: Yb = nilai limit bawah suatu kelas,
Ya = nilai limit atas suatu kelas,
Yn = Frekuensi Nisbi,
Yc = Frekuensi kelas,
Yt = Frekuensi total.
Tahap 4: Penyajian Data dalam Bentuk Grafik
Banyak jenis grafik yang sanggup dibuat, tetapi grafik yang umumnya di gunakan yaitu Grafik Histogram yang memakai nilai interval kelas (I) sebagai absis (Garis horizontal), dan Grafik Poligon yan memakai nilai tengah kelas (NTK) sebagai absis. Untuk kedua jenis grafik ini, sebagai ordinat (garis vertikal) digunakan nilai frekuensi kelas atau data pengamatan lain yang tersedia. Contoh kedua jenis grafik ini tertera pada Gambar 2.1 (lihat halaman 20).
C. INTERPRETASI BENTUK GRAFIK
Secara umum bentuk grafik frekuensi sanggup dipilih menjadi 5 bentuk, yaitu:
- Menjulur ke Kanan, bentuk ini menandakan bahwa frekuensi kelas mayoritas terjadi pada kelas-kelas atas, ibarat terlihat pada pola di atas yang menandakan dominannya petani miskin di desa A ini.
- Menjulur ke kiri, bentuk ini mencerminkan bahwa frekuensi kelas mayoritas terletak pada kelas-kelas bahwa. Jika ini terjadi pada pola di atas, maka berarti di desa A ini penduduknya mayoritas kaya.
- Piramid, Genta atau Kerucut, bentuk- bentuk ini menandakan bahwa frekuensi kelas mayoritas terjadi pada kelas-kelas tengah. Apabila hal ini terjadi pada contoh, maka berarti penduduknya mayoritas beropini sedang.
- Bentuk Huruf U atau V, bentuk-bentuk ini mencerminkan bahwa kelas resesif (sedikit) terjadi pada kelas-kelas tengah. Jika ini terjadi pada pola di atas, maka sanggup disimpulkan bahwa di desa A ini penduduknya yang miskin jumlahnya seimbang dengan yang kaya, dan jurang pemisah yang tegas antara keduanya.
- Data atau Segi Empat, bentuk-bentuk ini menandakan bahwa tidak ada frekuensi kelas yang dominan. Jika terjadi pada pola di atas, maka berarti bahwa di desa A ini penduduknya memiliki pendapat yang merata.
Sekian artikel tentang Kaidah Penataan, Prosedur Penataan Data, dan Bentuk Grafik. Semoga bermanfaat.
- Frederick Williams, Reasoning with statistics : How to read Quantitative Research, Harcourt Brace Jovanovich college Publishers, Austin, 1992.
- Andrew F. Hayes, Statistical Methods for Communication Science, Lawrence Erlbaum Associates Publishers, London, 2005
- Husaini Usman, Mpd & R. Purnomo setiady Akbar S.Pd, M.Pd, Pengantar Statistika, Bumi Aksara, 1995.
- Singgih Santoso, Menguasai statitsik di kurun gosip dengan SPSS 12, Elex Media Komputindo, 2005
- Murray R. Spiegel, Ph.D, Theory and Problems of Statistics (S1-Metric) edition, McGraw-Hill, 1972
- Ronald E. Walpole dialihbahasakan Ir Bambang Sumantri, Pengantar Statistika, Gramedia Pustaka Utama, 1995.
- Singgih Santoso, Buku Latihan Spss : Statistik Multivariat, elex Media Komputindo, 2002
0 Response to "Kaidah Penataan, Mekanisme Penataan Data, Dan Bentuk Grafik"
Posting Komentar