ANALISIS UNIVARIATE STATISTIKA

GITA ZAKIYAH ISTI (F1D213021)

Teknik Geologi, Universitas Jambi

LEMBAR PENILAIAN

ABSTRACT

Univariate analysis is the analysis of data simultaneously observed where the data has only

one dependent variable (the dependent variable) on each object observed. Univariate

analysis serves to summarize the results of the measurement data set such that the data set is

transformed into useful information. Data processing on this analysis can be done using

Microsoft Excel software manually and using Data Analysis Tool.

Keywords: Univariate statistical, Data Analysis tool

ABSTRAK

Analisis univariat adalah analisis data secara serentak dimana data yang diamati hanya

memiliki satu variabel dependen (variabel tidak bebas) pada setiap objek yang diamati.

Analisis univariat berfungsi untuk meringkas kumpulan data hasil pengukuran sedemikian

rupa sehingga kumpulan data tersebut berubah menjadi informasi yang berguna. Pengolahan

data pada analisis ini dapat dilakukan dengan menggunakan perangkat lunak Microsoft Excel

secara manual dan menggunakan Tool Data Analysis.

Kata Kunci : Univariat stastistik, Data Analysis tool

Bahasan Nilai

Abstrak

Pendahuluan

Pengolahan data

Analisa

Kesimpulan

I. Pendahuluan

Dalam mengolah data menjadi

sebuah informasi diperlukan adanya

analisis. Aktivitas yang dilakukan manusia

tidak pernah lepas dari kata

menghitung,mengukur dan menganalisis.

Analisis univariat adalah analisis data

secara serentak dimana data yang diamati

hanya memiliki satu variabel dependen

(variabel tidak bebas) pada setiap objek

yang diamati. Bentuknya bermacam-

macam, misalnya: distribusi frekuensi,

rata-rata, proporsi, standar deviasi, varians,

median, modus, dan sebagainya. Dengan

analisis univariat dapat diketahui apakah

konsep yang diukur berada dalam kondisi

yang siap untuk dianalisis lebih lanjut,

selain juga dapat mengetahui bagaimana

gambaran konsep itu secara terperinci.

Dengan analisis univariat juga dapat

mengetahui bagaimana sebaiknya

menyiapkan ukuran dan bentuk konsep

untuk analisis berikutnya.

Analisis univariat mempunyai

banyak manfaat, antara lain :

a. Untuk maengetahui apakah data

yang akan digunakan untk analisis

sudah layak atau belum

b. Untuk mengetahui gambaran data

yang dikumpulkan

c. Untuk mengetahui apakah data

telah optimal jika dipakai untuk

analisis berikutnya

Statistik univariat biasanya

membandingkan nilai mean dan median

pada dua kelompok atau lebih atau

membandingkan proporsi subjek-subjek

yang memiliki suatu ciri tertentu atau yang

tergolong dalam berbagai kategori. Tabel

frekuensi merupakan salah satu cara dalam

pengelompokan data untuk

menggambarkan distribusi data. Histogram

adalah bentuk diagram batang yang

digunakan untuk menggambarkan

distribusi frekuensi.

Terdapat beberapa analisa yang

dilakukan pada univariate statistics antara

lain :

a. Menyajikan kejadian dalam

bentuk table dan histogram

b. Menghitung ukuran-ukuran

statistics antara lain, ukuran

lokasi, ukuran dispersi, ukuran

bentuk (kemiringan dan

keruncingan)

c. Menampilkan box plots

Berikut adalah ukuran lokasi yang

sering digunakan dalam univariate

statistics :

o Mean (Rata-rata hitung)

Mean adalah rata-rata hitung dari n

(jumlah) kejadian yang menjadi

bahan kajian dari suatu populasi

data.

o Median dan Quartile

Median adalah nilai tengah dari

suatu populasi data. Quartile adalah

membagi distribusi data menjadi

empat bagian sama besar sehingga

pada suatu distribusi data terdapat

tiga quartile dengan quartile 2 (Q2)

sebagai median.

o Modus

Modus adalah nilai atau kejadian

yang paling sering muncul dalam

suatu populasi data atau nilai yang

memiliki frekuensi paling tinggi.

o Maksimum dan Minimum

Maksimum adalah kejadian yang

memiliki harga paling besar dan

minimum adalah kejadian yang

memiliki harga paling kecil.

Beberapa ukuran dispersi yang

penting adalah :

o Range (Jangkauan)

Range atau jangkauan adalah

selisih antara nilai kejadian

maksimum dengan nilai kejadian

minimum. Dari harga range dapat

diketahui secara kasar variasi dan

distribusi dari populasi data karena

range tidak memperhitungkan

outlayers/ pencilan. Range juga

digunakan dalam menentukan lebar

kelas interval pada penyusunan

tabel frekuensi.

o Inter Quartile Range (IQR)

(Rentang antara kuartil)

Rentang antara kuartil adalah

selisih antara kuartil ke-3 dengan

kuartil ke-1(Q3-Q1).

o Variansi

Variansi adalah rata-rata kuadrat

selisih atau kuadrat simpangan dari

semua nilai data terhadap nilai rata-

rata hitung.

o Standar Deviasi (Simpangan baku)

Simpangan baku mengukur

bagaimana nilai-nilai data tersebar.

Tujuan dalam praktikum kali ini

adalah untuk mengorganisasi dan

menyajikan data dengan baik dan dapat

melakukan analisa statistika univariate

serta dapat memahami setiap parameter

yang terdapat di dalamnya.

II. Pengelolahan Data

Praktikum kali ini praktikan

melakukan pengolahan data menggunakan

metode univariat statistik menggunakan

perangkat lunak Microsoft excel dengan 2

cara yaitu, secara manual dan

menggunakan toolpack data analysis.

Awal dari tahap pengolahan tabel

frekuensi, praktikan juga menghitung nilai

maksimum, nilai minimum, mean, median,

modus, standar deviasi, range, dan interval

kelas, membuat tabel frekuensi dan

cumulative dari data yang sudah

didapatkan. Berdasarkan interval kelas

yang sudah didapatkan diketahui frekuensi

dari setiap interval kelas. Berdasarkan dari

data frekuensi didapatkan juga tabel

cumulative. Untuk menyajikan data dari

tabel distribusi frekuensi dibuat histogram.

Selanjutnya dalam pengolahan data

dengan data analysis tools ini dilakukan

secara otomatis, yaitu dengan memilih

dari salah satu pilihan yang terdapat pada

data analysis yaitu : descriptive statistic

dan memasukkan input data yang sudah

ada, secara otomatis akan di tampilkan

pada output yang sudah ditentukan tempat

meletakkannya. Cara ini lebih praktis

dibandingkan cara manual.

III. Hasil dan Analisa

Hasil pada pengolahan data pada

data 1 dan 2 adalah :

1. Data Pertama

Tabel data 1 secara manual

2. Data kedua

Mean 97.55

Standard Error 2.636932

Median 100.5

Mode 77

Standard Deviation 26.36932

Sample Variance 695.3409

Kurtosis 1.401425

Skewness -0.79007

Range 145

Minimum 0

Maximum 145

Sum 9755

Count 100

Tabel data 1 dengan data analysis tools

0.00%

100.00%

200.00%

0

20

40

11

9

15

9Fre

qu

en

cy

cumulative

Histogram

Frequency

Cumulative %

0

20

40

60

80

100

120

min 0

max 145

range 145

interval 18.96913

20

median 100.5

modus 77

standar deviasi 26.36931757

020406080

100120

Series1 Series2

Series3 Series4

min 12.64

max 23.34

range 10.7

interval 1.399791

1.5

mean 17.7748

median 17.67

modus 16.85

standar deviasi 2.394791

Tabel data 2 secara manual

Mean 17.7748

Standard Error 0.239479

Median 17.67

Mode 15.43

Standard Deviation 2.394791

Sample Variance 5.735025

Kurtosis -0.46406

Skewness 0.128686

Range 10.7

Minimum 12.64

Maximum 23.34

Sum 1777.48

Count 100

Tabel data 2 dengan data analysis tools

IV. Kesimpulan dan Saran

Dari data diatas, dapat disimpulkan :

o Analisis statistik univariat

merupakan analisis statistik

terhadap satu variabel,

yang biasanya dilakukan

analisis untuk mengetahui

distribusi frekuensi,

kecenderungan tengah

(central tendency) dan

penyebaran (dispersion).

o Pengolahan data pada analisis ini

dapat dilakukan dengan

menggunakan perangkat lunak

Microsoft Excel secara manual

dan menggunakan Tool Data

Analysis.

o Kita dapat mengorganisasi dan

menyajikan data dengan baik dan

dapat melakukan analisa

statistika univariate dan

memahami setiap parameter yang

terdapat di dalamnya.

Saran yang disampaikan dari

pertemuan ini :

o Pembacaan data harus dilakukan

dengan teliti agar tidak

menimbulkan kesalahan.

Ucapan Terima Kasih

Terima kasih kepada dosen

pembimbing bapak Soni Satiawan yang

telah membina selama pratikum

berlangsung serta rekan saya Ditha

Mustika Putri, Taruli J. Pasaribu dan

Septian Hartanto yang telah ikut

bekerjasama dalam menyelesaikan laporan

ini.

0.00%

200.00%

0

50

18

22

.5

Fre

qu

en

cy

CUMULATIVE

Histogram

Frequency

Cumulative %