DATA BERAT BADAN
DATA PENGGUNA BERAT BADAN
Ridwan Muhammad Daud
NPM. 1506018
Jurnal Statistika & Probabilitas
Sekolah Tinggi Teknologi Garut
Jln. Mayor Syamsu No. 1 Jayaraga Garut 44151 Indonesia
Email : 1506103@sttgarut.ac.id
ABSTRAK - Statistika adalah ilmu yang mempelajari bagaimana merencanakan, mengumpulkan, menganalisis, menginterpretasi, dan mempresentasikan data. Singkatnya, statistika adalah ilmu yang berkenaan dengan data. Istilah 'statistika' (bahasa Inggris: statistics) berbeda dengan 'statistik' (statistic). Statistika merupakan ilmu yang berkenaan dengan data, sedang statistik adalah data, informasi, atau hasil penerapan algoritma statistika pada suatu data. Dari kumpulan data, statistika dapat digunakan untuk menyimpulkan atau mendeskripsikan data; ini dinamakan statistika deskriptif. Sebagian besar konsep dasar statistika mengasumsikan teori probabilitas. Beberapa istilah statistika antara lain: populasi, sampel, unit sampel, dan probabilitas. Blogger adalah sebuah layanan publikasi blog yang dibuat oleh Pyra Labs dan diakusisi oleh Google pada tahun 2003. Secara umum, blog yang dihost oleh Google berada di bawah subdomain blogspot.com. Blogger memperbolehkan penggunanya untuk mempublikasikan blognya di server lain, melalui FTP hingga 1 Mei 2010. Setelah tanggal tersebut, semua blog harus disimpan di server Google, meskipun pengguna dapat menggunakan alamat situsnya sendiri dengan fitur Custom URL.
Label – Gantungan Kunci, Kunci, Bros, Souvernir, pin http://pin-one.blogspot.com Jurnal Pengguna dari Sistem operasi Dengan Pengguna Browser.
I. PENDAHULUAN
Statistika adalah ilmu yang mempelajari bagaimana merencanakan, mengumpulkan, menganalisis, menginterpretasi, dan mempresentasikan data. Singkatnya, statistika adalah ilmu yang berkenaan dengan data. Istilah 'statistika' (bahasa Inggris: statistics) berbeda dengan 'statistik' (statistic). Statistika merupakan ilmu yang berkenaan dengan data, sedang statistik adalah data, informasi, atau hasil penerapan algoritma statistika pada suatu data. Dari kumpulan data, statistika dapat digunakan untuk menyimpulkan atau mendeskripsikan data; ini dinamakan statistika deskriptif. Sebagian besar konsep dasar statistika mengasumsikan teori probabilitas. Beberapa istilah statistika antara lain:populasi, sampel, unit sampel, dan probabilitas.
Statistika banyak diterapkan dalam berbagai disiplin ilmu, baik ilmu-ilmu alam (misalnya astronomi dan biologi maupun ilmu-ilmu sosial (termasuk sosiologi dan psikologi), maupun di bidang bisnis, ekonomi, dan industri. Statistika juga digunakan dalam pemerintahan untuk berbagai macam tujuan; sensus penduduk merupakan salah satu prosedur yang paling dikenal. Aplikasi statistika lainnya yang sekarang popular adalah prosedur jajak pendapat atau polling (misalnya dilakukan sebelum pemilihan umum), serta hitung cepat (perhitungan cepat hasil pemilu) atau quick count. Di bidang komputasi, statistika dapat pula diterapkan dalam pengenalan pola maupun kecerdasan buatan
II. LANDASAN TEORI
Apa yang dimaksud dengan regresi linier? Istilah regresi pertama kali dalam konsep statistik digunakan oleh Sir Francis Galton dimana yang bersangkutan melakukan kajian yang menunjukkan bahwa tinggi badan anak-anak yang dilahirkan dari para orang tua yang tinggi cenderung bergerak (regress) kearah ketinggian rata-rata populasi secara keseluruhan. Galton memperkenalkan kata regresi (regression) sebagai nama proses umum untuk memprediksi satu variabel, yaitu tinggi badan anak dengan menggunakan variabel lain, yaitu tinggi badan orang tua. Pada perkembangan berikutnya hukum Galton mengenai regresi ini ditegaskan lagi oleh Karl Pearson dengan menggunakan data lebih dari seribu. Pada perkembangan berikutnya, para ahli statistik menambahkan isitilah regresi berganda (multipleregression) untuk menggambarkan proses dimana beberapa variabel digunakan untuk memprediksi satu variabel lainnya.
Regresi dalam pengertian moderen menurut Gujarati (2009) ialah sebagai kajian terhadap ketergantungan satu variabel, yaitu variabel tergantung terhadap satu atau lebih variabel lainnya atau yang disebut sebagai variabel – variabel eksplanatori dengan tujuan untuk membuat estimasi dan / atau memprediksi rata – rata populasi atau nilai rata-rata variabel tergantung dalam kaitannya dengan nilai – nilai yang sudah diketahui dari variabel ekslanatorinya. Selanjutnya menurut Gujarati meski analisis regresi berkaitan dengan ketergantungan atau dependensi satu variabel terhadap variabel – variabel lainnya hal tersebut tidak harus menyiratkan sebab – akibat (causation). Dalam mendukung pendapatnya ini, Gujarati mengutip pendapat Kendal dan Stuart yang diambil dari buku mereka yang berjudul “The Advanced Statistics” yang terbit pada tahun 1961 yang mengatakan bahwa,” suatu hubungan statistik betapapun kuat dan sugestifnya tidak akan pernah dapat menetapkan hubungan sebab akibat (causal connection); sedang gagasan mengenai sebab akibat harus datang dari luar statistik, yaitu dapat berasal dari teori atau lainnya”.
Tabel distribusi frekuensi adalah salah satu bentuk penyajian data. Tabel distribusi frekuensi dibuat agar data yang telah dikumpulkan dalam jumlah yang sangat banyak dapat disajikan dalam bentuk yang jelas dan baik. Dengan kata lain, tabel distribusi frekuensi dibuat untuk menyederhanakan bentuk dan jumlah data sehingga ketika disajikan kepada para pembaca dapat dengan mudah dipahami atau dinilai.
Sebagai contoh, berikut ini pada Tabel 1 disajikan data berat badan siswa . Pada Tabel 1 di bawah, terdapat 50 data nilai mahasiswa. Ini tentu bukan jumlah yang terlalu banyak, karena kadang-kadang dataitu dapat berjumlah sampai ribuan bahkan jutaan. Namun demikian, 50 buah data tersebut saja sudah dapat membuat kita repot untuk melihatnya, apa lagi menilainya.
ambil contoh, anda diberikan data sebagaimana yang tertera pada Tabel 1 dan diminta untuk memberikan data berat badan terhadap siswa tersebut. Apakah siswa tersebut termasuk kategori kurus, sedang atau berat. dalam pengukuran berta badan.? Tentu, kita akan merasa agak kesulitan untuk memberikan penilaian, karena datan ya banyak dan tidak tersusun.
Untuk membantu agar data ini bisa menjadi lebih sederhana, maka kita bisa menyajikannya dalam bentuk tabel distribusi frekuensi.
DATA BERAT BADAN
50
|
48
|
48
|
55
|
51
|
45
|
50
|
54
|
44
|
45
|
45
|
61
|
55
|
56
|
48
|
50
|
52
|
49
|
44
|
50
|
42
|
55
|
49
|
49
|
47
|
41
|
51
|
64
|
51
|
58
|
61
|
54
|
50
|
55
|
61
|
50
|
47
|
51
|
50
|
57
|
52
|
53
|
48
|
59
|
48
|
45
|
44
|
45
|
55
|
50
|
Data maksimal : 65 hasil 65 – 42 = 23
Data minimal : 42
R= Data maksimal – data minimal
65 – 42 = 23
Rekap Data
Dalam Tabel
Tepi bawah
|
Tepi atas
|
turus
|
frekuanse
|
42
|
45,7
|
IIIII IIIII
|
10
|
45,8
|
49,5
|
IIIII IIIII
|
10
|
49,6
|
53,3
|
IIIII IIIII IIIII
|
15
|
53,4
|
57,1
|
IIIII IIII
|
9
|
57,2
|
59,9
|
II
|
2
|
61
|
64,7
|
IIII
|
4
|
Tabel Distribusi Frekuensi Relatif
Tepi bawah
|
Tepi atas
|
frekuensi
|
Frekuensi relatif
|
42
|
45,7
|
10
|
20%
|
45,8
|
49,5
|
10
|
20%
|
49,6
|
53,3
|
15
|
30%
|
53,4
|
57,1
|
9
|
18%
|
57,2
|
59,9
|
2
|
4%
|
61
|
64,7
|
4
|
8%
|
JUMLAH
|
50
|
100%
|
Tabel Distribusi Kumulatif
Kurang dari
|
Frekuesi kumulatif
|
≤41,9
|
0
|
≤45,7
|
10
|
≤49,5
|
20
|
≤53,3
|
35
|
≤57,1
|
44
|
≤59,9
|
46
|
≤64,7
|
50
|
Lebih dari
|
Frekuesi kumulatif
|
≥41,9
|
50
|
≥45,7
|
40
|
≥49,5
|
30
|
≥53,3
|
15
|
≥57,1
|
6
|
≥59,9
|
2
|
≥64,7
|
0
|
Hitogram Frekuensi
Tepi bawah
|
Tepi atas
|
Batas bawah
|
Batas atas
|
frekuensi
|
42
|
45,7
|
41,95
|
45,75
|
10
|
45,8
|
49,5
|
45,75
|
49,55
|
10
|
49,6
|
53,3
|
49,55
|
53,35
|
15
|
53,4
|
57,1
|
53,35
|
57,15
|
9
|
57,2
|
59,9
|
57,15
|
60,45
|
2
|
61
|
64,7
|
60,45
|
64,75
|
4
|
 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Hitogram Frekuensi
POLIGON FREKUENSI
|
OGIF
OGIF
Lebih dari
|
Frekuesi kumulatif
|
≥41,9
|
50
|
≥45,7
|
40
|
≥49,5
|
30
|
≥53,3
|
15
|
≥57,1
|
6
|
≥59,9
|
2
|
≥64,7
|
0
|
Komentar
Posting Komentar