BAB I PENDAHULUAN. TNR 12 SPACE 2.0 BEFORE AFTER 0 MARGIN 3,4,3,3 KERTAS A4 TULISAN INGGRIS ITALIC 1.2 Rumusan Masalah

dokumen-dokumen yang mirip
LABORATORIUM STATISTIK DAN OPTIMASI INDUSTRI FAKULTAS TEKNIK PROGRAM STUDI TEKNIK INDUSTRI UNIVERSITAS PEMBANGUNAN NASIONAL VETERAN JAWA TIMUR

BAB I PENDAHULUAN. 1. Menghitung mean, median, kuartil 1 dan 3 standard error of mean.

BAB I PENDAHULUAN. (independen) dan variabel terikat (dependen)

BAB I PENDAHULUAN. Bagaimana mengetahui perbedaan rata-rata dua sampel yang saling

STK511 Analisis Statistika. Pertemuan 2 Review Statistika Dasar

MODUL 2. TABULASI DATA. TABULASI DATA Pembuatan Tabel Frekwensi. Perintah Statistik

BAB I PENDAHULUAN 1.1 LATAR BELAKANG

BAB 14 UJI DESKRIPTIF, VALIDITAS DAN NORMALITAS DATA

Distribution. Contoh Kasus. Widya Rahmawati

PENS. Probability and Random Process. Topik 2. Statistik Deskriptif. Prima Kristalina Maret 2016

ANALISIS DATA EKSPLORATIF MODUL 4 PENGANTAR MINITAB

BAB 2 LANDASAN TEORI. 2.1 Risiko, Manajemen Risiko, dan Manajemen Risiko Finansial

STATISTIKA DESKRIPTIF

STATISTIKA DESKRIPTIF. Wenny Maulina, S.Si., M.Si

Statistika & Probabilitas

BAB I PENDAHULUAN. Batasan masalah yang timbul dari ruang lingkup yang ada pada praktikum

UJI NORMALITAS DATA DAN VARIANS. UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH PAREPARE Parepare, 2009

Statistik Deskriptif dengan Microsoft Office Excel

Statistik Deskriptif: Central Tendency & Variation

Dr. I Gusti Bagus Rai Utama, SE., M.MA., MA.

Kursus Statistika Dasar. Bagian 1. Pengelompokan Statistika. Istilah-istilah Dasar. Jenis Data. Pengelompokan Statistika lainnya. Bambang Suryoatmono

TATAP MUKA IV UKURAN PENYIMPANGAN SKEWNESS DAN KURTOSIS. Fitri Yulianti, SP. MSi.

STK 211 Metode statistika. Agus Mohamad Soleh

DISPERSI DATA. - Jangkauan (Range) - Simpangan/deviasi Rata-rata (Mean Deviation) - Variansi (Variance) - Standar Deviasi (Standart Deviation)

STATISTIK DESKRIPTIF. Abdul Rohman, S.E

Statistik dan Statistika Populasi dan Sampel Jenis-jenis Observasi Statistika Deskriptif

STK 211 Metode statistika. Materi 2 Statistika Deskriptif

Distribusi Frekuensi dan Statistik Deskriptif Lainnya

REVIEW BIOSTATISTIK DESKRIPTIF

BAB I PENDAHULUAN. 1. Data yang dianalisis adalah variabel keamanan parkir, kebersihan pasar,

MA5182 Topik dalam Statistika I: Statistika Spasial. Utriweni Mukhaiyar

Statistika Deskriptif

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA

PENGANTAR & STATISTIKA DESKRIPTIF. Utriweni Mukhaiyar

DAN ANALISIS DATA. Sari Numerik. MA 2181 Analisis Data 8 Agustus 2011 Utriweni Mukhaiyar. 1. Statistik dan Statistika. 2. Populasi dan Sampel

SATUAN ACARA TUTORIAL (SAT) Mata Kuliah : Statistika Dasar/PAMA 3226 SKS : 3 SKS Tutorial : ke-1 Nama Tutor : Adi Nur Cahyono, S.Pd., M.Pd.

SATUAN ACARA PEMBELAJARAN (SAP)

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

Statistika Deskriptif & Distribusi Frekuensi

By : Hanung N. Prasetyo

BAB I PENDAHULUAN. 2. Menggunakan SPSS untuk mempermudah dalam analisis

STATISTIKA DESKRIPTIF. Tendensi Sentral & Ukuran Dispersi

BAB I STATISTIK DESKRIPTIF

Ukuran tendensi sentral seperti mean, median, dan modus seringkali tidak mempunyai cukup informasi untuk menyimpulkan data yg ada.

Pengantar & Statistika Deskriptif

BAB V PENUTUP 5.1 Kesimpulan

CIRI-CIRI DISTRIBUSI NORMAL

SPSS FOR WINDOWS BASIC. By : Syafrizal

BAB IV DISPERSI DATA

Langkah-Langkah Perhitungan Berikut diberikan data penjualan mobil Bima selama tahun 2000:

LEMBAR AKTIVITAS SISWA STATISTIKA 2 B. PENYAJIAN DATA

OUTLINE BAGIAN I Statistik Deskriptif

SATUAN ACARA TUTORIAL (SAT) Tutorial ke : 1 Kode/ Nama Mata Kuliah : PAMA 3225 / Statistika Dasar

Memulai SPSS dan Mengelola File

Gejala Pusat - Statistika

LAB MANAJEMEN DASAR MODUL STATISTIKA 1

Distribusi Normal, Skewness dan Qurtosis

STATISTIK DESKRIPTIF. Penyajian Data, ukuran Pemusatan Data, Ukuran Penyebaran Data

Statistika Farmasi

UKURAN PENYEBARAN DATA

LABORATORIUM STATISTIK DAN OPTIMASI INDUSTRI FAKULTAS TEKNIK PROGRAM STUDI TEKNIK INDUSTRI UNIVERSITAS PEMBANGUNAN NASIONAL VETERAN JAWA TIMUR

Pengukuran Statistik Deskriptif UKURAN PUSAT, UKURAN VARIASI DAN UKURAN POSISI

Pengukuran Kesehatan

Ukuran tendensi sentral seperti mean, median, dan modus seringkali tidak mempunyai cukup informasi untuk menyimpulkan data yg ada.

LAB MANAJEMEN DASAR MODUL STATISTIKA 1. Nama : NPM : Kelas : Fakultas Ekonomi Universitas Gunadarma Kelapa Dua

MODUL STATISTIKA KELAS : XI BAHASA. Disusun Oleh : Drs. Pundjul Prijono Nip

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN. yang diperoleh dalam setiap tahapan penelitian yang telah dilakukan. Penelitian

SPSS Psikologi. Bulek_niyaFn

LABORATORIUM STATISTIK DAN OPTIMASI INDUSTRI FAKULTAS TEKNIK PROGRAM STUDI TEKNIK INDUSTRI UNIVERSITAS PEMBANGUNAN NASIONAL VETERAN JAWA TIMUR

STK511 Analisis Statistika. Bagus Sartono

Statistika I. Pertemuan 2 & 3 Statistika Dasar (Basic( Ari Wibowo, MPd Prodi PAI Jurusan Tarbiyah STAIN Surakarta. Konsep Peubah

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN

RANCANGAN AKTIVITAS TUTORIAL (RAT)

Pengantar & Statistika Deskriptif. MA 2081 Statistika Dasar

King s Learning Be Smart Without Limits NAMA : KELAS :

PRAKTIKUM ANALISIS DATA EKSPLORATIF

BAB V HASIL DAN PEMBAHASAN

Pengantar Statistik. Nanang Erma Gunawan

UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH PAREPARE Parepare, 2009

PROBLEM SOLVING STATISTIKA LANJUT

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN

Laporan Tugas dan Quiz Statistik Deskriptif. 1. Berikan penjelasan secara singkat apa yang dimaksud dengan:

BAB 8 ANALISIS STUDI DESKRIPTIF DAN DATA DASAR. Bab ini menjelaskan secara lebih mendalam jenis studi deskriptif

RENCANA PELAKSANAAN PEMBELAJARAN (RPP)

PENGUNAAN STEM AND LEAF DAN BOXPLOT UNTUK ANALISIS DATA. Moh Yamin Darsyah ABSTRAK

STATISTIK DESKRIPTIF

PENGUKURAN DESKRIPTIF

Pengumpulan & Penyajian Data

PROGRAM STUDI PENDIDIKAN MANAJEMEN BISNIS FAKULTAS PENDIDIKAN EKONOMI DAN BISNIS UNIVERSITAS PENDIDIKAN INDONESIA

TUGAS 1 SPSS STUDI KASUS STATISTIK PROFESI LULUSAN UNIKOM KELAS SISTEM INFORMASI 8 MENGGUNAKAN SPSS V.22

MEMBACA HASIL ANALISIS DENGAN SPSS

BAB III METODE PENELITIAN. kelamin dan pendekatan SAVI, Inkuiri, RME dengan setting pembelajaran. tanggal 7 September 2013 di SMP Buana.

UNIVERSITAS NEGERI MALANG FAKULTAS ILMU KEOLAHRAGAAN JURUSAN ILMU KESEHATAN MASYARAKAT

BAB IV ANALISIS HASIL DAN PEMBAHASAN

Pengertian Statistika (1) Statistika: Ilmu mengumpulkan, menata, menyajikan, menganalisis, dan menginterprestasikan data menjadi informasi untuk

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN

DISTRIBUSI FREKUENSI. Luvy S. Zanthy, S.P.,M.Pd. STATISTIKA DASAR 1

BELAJAR SPSS. Langkah pertama yang harus dilakukan adalah dengan cara menginstal terlebih dahulu software SPSS

BAB I PENDAHULUAN. Universitas Sumatera Utara

Probabilitas dan Statistika Analisis Data dan Ukuran Pemusatan. Adam Hendra Brata

Transkripsi:

BAB I PENDAHULUAN TNR 14 BOLD 1.1 Latar Belakang (1 halaman. min 4 paragraf.) TNR 12 SPACE 2.0 BEFORE AFTER 0 MARGIN 3,4,3,3 KERTAS A4 TULISAN INGGRIS 1.2 Rumusan Masalah Rumusan masalah yang digunakan dalam praktikum dan penyusunan laporan ini adalah : Bagaimana menggambarkan data statistik deskriptif dari data yang telah diperoleh? 1.3 Tujuan Praktikum Tujuan dalam praktikum dan menyusun laporan ini adalah 1. Memberikan gambaran tentang suatu data baik data kualitatif maupun kuantitatif, seperti: rata-rata, standart deviasi, variance, melihat data yang menyimpang, dan sebagainya. 2. Menggambarkan data dalam berbagai ukuran pusatnya, seperti : mean, median, persentil, dan lain sebagainya. 1.4 Batasan Masalah Batasan masalah yang digunakan dalam praktikum dan penyusunan laporan ini adalah: 1. Pengolahan data hanya bersifat penggambaran kondisi suatu data.

2. Data yang dianalisa sasuai banyak dan kriteria data. 3. Jumlah data yang dianalisa ataupun diolah disesuaikan dengan banyak data yang diambil. 1.5 Asumsi-asumsi Asumsi-asumsi yang digunakan dalam praktikum dan penyusun laporan ini adalah: 1. Sample data yang diambil sudah mewakili populasi dari data. 2. Data yang diambil sesuai dengan kenyataan di lapangan. 3. Data yang diolah sesuai dengan kenyataan di lapangan. 1.6 Manfaat Praktikum Dalam praktikum statistika industri ini dalam hal memecahkan persoalan statistika deskriptif dan statistika frekuensi mempunyai beberapa manfaat antara lain : 1. Mahasiswa dapat memberikan gambaran tentang suatu data baik data kualitatif maupun kuantitatif, seperti: rata-rata, standart deviasi, variance, melihat data yang menyimpang, dan sebagainya. 2. Mahasiswa mampu menggambarkan data dalam berbagai ukuran pusatnya, seperti : mean, median, persentil, dan lain sebagainya.

1.7 Sistematika Penulisan Sistematika Penulisan laporan pada prakikum yang kita lakukan adalah sebagai berikut: BAB I PENDAHULUAN Bab ini berisikan tentang latar belakang permasalahan yang ada dalam dunia industri, tujuan dan manfaat praktikum, batasan masalah, asumsiasumsi dari permasalahan yang ada, serta sistematika penulisan. BAB II TINJAUAN PUSTAKA Berisi tentang teori-teori mengenai...(apa yg ada di bab 2) BAB III PENGUMPULAN DATA Berisikan data-data yang diinputkan pada software serta langkahlangkah pengerjaan dari awal sampai akhir. BAB IV PENGOLAHAN DATA Berisikan perhitungan secara manual sebagai pembanding dari perhitungan secara otomatis. Serta menganalisa hasil pengolahan data tersebut. BAB V KESIMPULAN DAN SARAN Berisikan hasil atau kesimpulan dari batasan masalah yang diambil dari uji kelayakan. Serta saran yang diajukan sebagai bentuk response dari hasil kesimpulan. DAFTAR PUSTAKA

BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Statistik 2.2 Statistika MINIMAL 10 HALAMAN 2.3 Dasar Teori Model 2.4 Minitab 16

BAB III PENGUMPULAN DATA 3.1 Identifikasi Variabel a Variabel Terikat Variabel terikat adalah variabel yang perubahannya dipengaruhi oleh variabel lain, dalam hal ini variabel terikatnya adalah... b Variabel bebas Variabel bebas adalah variabel yang mempengaruhi variabel terikat. Adapun variabel yang berpengaruhi dalam hal ini adalah... 3.1.1 Soal Dari hasil penilaian dilakukan mengenai ujian tes awal laboratorium statistik industri dari 50 mahasiswa di sebuah perguruan tinggi negeri dicatat seperti dibawah ini : Tabel 3.1 : Soal awal Kelas A 55 64 66 63 78 56 55 55 76 67 54 69 82 69 79 78 79 73 89 78 91 79 Kelas B

Kelas A Kelas B 60 84 58 93 67 79 79 72 76 67 82 71 64 60 64 62 72 64 62 74 60 78 74 79 89 93 77 82 Dalam data yang tersedia diatas, maka tentukanlah: a. Mean f. Range b. Median g. Kuartil 1 c. Modus h. Kuartil 3 d. Standart deviasi i. SE mean 3.2 Tabel Pengumpulan Data a. Tabel Awal Tabel 3.2 : Sebelum ditambahkan Kelas A Kelas B 55 64 66 63 78 56 55 55 76 67 54 69 82 69 79 78 79 73 89 78 91 79

Kelas A Kelas B 60 84 58 93 67 79 79 72 76 67 82 71 64 60 64 62 72 64 62 74 60 78 74 79 89 93 77 82 b Tabel Akhir ( sesudah ditambah... ) Tabel 3.3 : Sesudah ditambahkan... Kelas A Kelas B

BAB IV PENGOLAHAN DATA 4.1 Perhitungan Manual Kelas A Tabel 4.1 Data Kelas A Mean Kelas A 55 89 64 66 91 72 78 60 62 55 58 60 76 67 74 54 79 89 82 76 77 79 82 79 64 X = Σx n = 1788 25 = 71,52 Jadi, jumlah rata rata dari 25 data yang dihasilkan pada Kelas A adalah sebesar 71,52 Median Data setelah diurutkan: 54,55,55,58,60,60,62,64,64,66,67,72,74,76,76,77,78,79,79,79,82,82,89,89,91 Median = Data ke 13 = 74 Jadi, nilai tengah dari 25 data yang dihasilkan pada Kelas A yaitu sebesar 74

Modus Modus = nilai yang sering muncul = 79 Jadi, nilai yang paling banyak muncul dari 25 data yang dihasilkan pada kelas A adalah nilai / angka 79 sebanyak tiga kali kemunculan. Range Range = Nilai Max Nilai Min Range = 91 54 = 37 Jadi, selisih antara nilai terbesar dan nilai terkecil dari 25 data pada Kelas A adalah 37. Standart deviasi SD = (X i X)² n 1 = 55 71,52 2 + 66 71,52 2 + + 89 71,52 ² 25 1 = 11,27 Jadi, standart deviasi yang dihasilkan dari 25 data pada kelas A adalah sebesar 11,27. SE Mean SE Mean = SD n = 11,27 25 = 11,27 = 2,254 5 Jadi, standart errors mean yang masih memenuhi pada 25 data yang dihasilkan pada bulan pertama adalah 2,254.

Kuartil Letak kuartil 1 i( n 1) Letak K1 = Data ke 4 = Data ke 1(25+1) 4 = Data ke 6,5 = Data ke 7 = 61 Jadi, angka kuartil pertama adalah 61. Letakkuartil 3 i( n 1) Letak K3 = Data ke 4 = Data ke 3(25+1) 4 = Data ke 19,5 = Data ke 20 = 79 Jadi, angka kuartil ketiga adalah 79. KELAS B (Idem) 4.2 Print Out dan Analisa Output A. Pengolahan data secara deskriptif Gambar 4.1. Pengolahan data secara deskriptif

Analisa : 1. Kelas A Dari hasil output descriptive statistic diketahui bahwa dari 25 data mahasiswa kelas A tidak ada yang hilang (N*). Dengan rata-rata produksi adalah 71,52 dengan nilai SE Mean 2,26 nilai minimum produksi sepatu adalah 54,00 dan harga maksimum produksi sepatu adalah 91,00 serta Range untuk produksi sepatu sebesar 37,00. Standart deviasi adalah 11,28 dengan simpangan kuartil 1 (Q 1 ) sebesar 61,00 dan simpangan kuartil 3 (Q 3 ) sebesar 79,00. Skewness (kemiringan) sebesar 0,01, sedangkan untuk kurtosisnya (keruncingan) bernilai -1,11 yang merupakan jenis keruncingan platikurtik (<3) dengan bentuk kurva datar. 2. Kelas B (Idem) B. Pengolahan data dengan tabel frekuensi dengan menampilkan Tally Individual Variables Gambar 4.2. Pengolahan data secara Tally Individual Variables Kelas A

Analisa : 1. Kelas A Dari hasil output Tally for discrete variables, mahasiswa yang nilai ujian tes awal mendapatkan 79 sebanyak 3 orang yang merupakan nilai yang paling banyak diraih mahasiswa, untuk nilai 55, 60, 64, 76, dan 89 sebanyak 2 orang, untuk nilai 54, 58, 62, 66, 67, 72, 74, 77, 78, dan 91 sebanyak 1 orang. 2. Kelas B (Idem) C. Pengolahan data untuk pengujian distribusi normal dengan menampilkan histogram Gambar 4.5 : Histogram Kelas A Analisa : Dari grafik diatas disimpulkan untuk nilai tes awal mahasiswa kelas A, jumlah yang paling banyak terdapat pada interval 77,5 82,5 sebanyak 6 orang dan jumlah paling sedikit terdapat pada interval 67,5 72,5 sebanyak 1 orang.

(Idem untuk Kelas B dan analisanya) D. Pengelolahan data dengan tabel frekuensi dengan mengunakan Pie Chart Gambar 4.8 Tabel Pie Chart kelas A Analisa : Dari grafik Pie Chart diatas dapat disimpulkan bahwa untuk nilai tes awal mahasiswa kelas A paling banyak terdapat pada warna krem dan orange arsiran masing-masing dengan presentase (%) 12,0% dengan kategori nilai yang dihasilkan 79. (Idem untuk Kelas B dan analisanya)

E. Pengelolahan data untuk pengujian distribusi normal dengan menggunakan Normality Test Gambar 4.11 Probability plot dari kelas A Analisa : Total nilai tes awal mahasiswa kelas A merupakan berdistribusi normal karena titik-titik merah berada pada garis dan nilai p-value > 0,05 yaitu sebesar 0,227. (Idem untuk Kelas B dan analisanya)

F. Pengolahan Data untuk Pengujin Distribusi Normal dengan Menggunakan Boxplot Gambar 4.14 Boxplot dari kelas A Analisa: Untuk kelas A Dalam grafik Boxplot diatas terlihat bahwa median membagi dua daerah tepat menjadi dua bagian, terlihat bahwa Q 1 = 61, median = 74, dan Q 3 = 79. (Idem untuk Kelas B dan analisanya)

BAB V KESIMPULAN DAN SARAN 5.1 Kesimpulan o Kelas A Dari hasil output descriptive statistic diketahui bahwa dari 25 data mahasiswa kelas A tidak ada yang hilang (N*). Dengan rata-rata produksi adalah 71,52 dengan nilai SE Mean 2,26 nilai minimum produksi sepatu adalah 54,00 dan harga maksimum produksi sepatu adalah 91,00 serta Range untuk produksi sepatu sebesar 37,00. Standart deviasi adalah 11,28 dengan simpangan kuartil 1 (Q 1 ) sebesar 61,00 dan simpangan kuartil 3 (Q 3 ) sebesar 79,00. Skewness (kemiringan) sebesar 0,01, sedangkan untuk kurtosisnya (keruncingan) bernilai - 1,11 yang merupakan jenis keruncingan platikurtik (<3) dengan bentuk kurva datar. o Kelas B (IDEM) 5.2 Saran (min. 3 untuk modul bukan asslab)

DAFTAR PUSTAKA ( Minimal buku 3 2011, Internet 5) NO FOOTER