LAPORAN PRAKTIKUM KE 1 (1)

LAPORAN PRAKTIKUM KE-1
METODE STATISTIKA I
Statistika Deskriptif

Oleh :
Kushartanti Alifah
175090501111020
Asisten : 1. Fathimatuz Zahra
2. Deby Cintya P

LABORATORIUM STATISTIKA
PROGRAM STUDI STATISTIKA
JURUSAN MATEMATIKA
FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM
UNIVERSITAS BRAWIJAYA
MALANG
2017/2018

BAB I
PENDAHULUAN
1.1 Latar Belakang

Statistika merupakan suatu ilmu yang mempelajari tentang
bagaimana
merencanakan,
mengumpulkan,
menganalisis,
menginterpretasi, dan mempresentasikan data. Secara singkat dapat
diartikan bahwa statistika adalah ilmu yang berkenaan dengan data.
Pada era ini, statistika dapat digunakan di berbagai bidang
kehidupan seperti bidang pendidikan, sosial, ekonomi, kesehatan,
keteknikan, industri, dan lain - lain. Oleh karena itu, statistika
memegang peranan penting di masa kini maupun pada masa yang akan
mendatang.
Seiring berkembangnya ilmu dan teknologi yang semakin modern,
hal ini menimbulkan efek dalam berbagai bidang ilmu termasuk
statistika. Efek tersebut secara tidak langsung menuntut statistika untuk
menerapkan ilmunya dengan teknologi yang ada juga. Oleh karena itu,
dalam mengolah dan menyajikan data pada era modern ini dapat
menggunakan paket program/software Genstat.
Dengan menggunakan program Genstat memudahkan kita dalam
mengolah dan menyajikan data lebih valid dan secara kompleks.

Karena di dalam program tersebut terdapat fitur – fitur yang lengkap
sehingga sangat tepat digunakan untuk mengolah data dalam jumlah
banyak sekalipun.
Untuk itu, dengan adanya praktikum Metode Statistika I tentang
Statisitika Deskriptif dengan menggunakan program Genstat ini
diharapkan mahasiswa statistika dapat menerapkannya dalam
pengolahan dan penyajian data.

1.2 Rumusan Masalah
Rumusan masalah berdasarkan latar belakang di atas antara lain :
1. Apa pengertian statistika deskriptif ?
2. Apa manfaat mempelajari statistika deskriptif ?
3. Bagaimana cara mengolah data dengan perhitungan manual
maupun menggunakan program Genstat ?
1.3 Tujuan dan Manfaat
Tujuan dan manfaat dalam penulisan laporan ini adalah sebagai
berikut:
1. Untuk memenuhi dan mendapatkan nilai tugas praktikum tentang
Statistika Deskriptif dalam mata kuliah Metode Statistika I.
2. Untuk mengetahui pengertian dan manfaat mempelajari Statistika

Deskriptif.
3. Untuk mengetahui cara mengolah data dengan perhitungan manual
maupun menggunakan program Genstat.

BAB II
TINJAUAN PUSTAKA
2.1 Pengertian Statistika
Menurut Suntoyo (dalam Dasar – dasar Statistika, 1990:5),
Statistika adalah metode, ilmu dan seni yang dipergunakan untuk (atau
mempelajari tentang) pengumpulan data, analisis data dan interpretasi hasil
analisis serta mempergunakannya untuk maksud – maksud peramalan.
Atau, dapat pula dinyatakan bahwa statistika merupakan studi tentang
informasi (keterangan) dengan mempergunakan metodologi dan teknik –
teknik perhitungan untuk menyelesaikan permasalahan – permasalahan
praktis yang muncul di berbagai bidang (Statistika sebagai metode).
2.2 Pengertian Statistika Deskriptif
Statistika Deskriptif adalah metode – metode yang berkaitan
dengan pengumpulan dan penyajian suatu gugus data sehingga memberikan
informasi yang berguna (Ronald E. Walpole, 1982:2).
Perlu kiranya dimengerti bahwa statistika deskriptif memberikan

informasi hanya mengenai data yang dipunyai dan sama sekali tidak
menarik inferensia atau kesimpulan apapun tentang gugus data induknya
yang lebih besar. Penyusunan tabel, diagram, grafik, dan besaran – besaran
lain di majalah dan koran – koran, termasuk dalam kategori statistika
deskriptif ini.

2.3 Ukuran Pemusatan Data
a) Rata-rata
Rata-rata adalah nilai yang diperoleh dari jumlah sekelompok
data dibagi dengan banyaknya data.
n

Xi
∑
(untuk data tunggal) , n = frekuensi, X i = nilai ke-i
i=1

´x =

n

b) Quartil
Kuartil atau perempatan adalah nilai pengamatan yang terletak

i

2

pada pengamatan ke- 4 . Dimana pengamatan ke- 4 merupakan
median atau Q 2 .
Q i = X ( 4i ( n +1) ) untuk n ganjil

Qi=X ( ¿+2 ) untuk n genap
4

c) Modus
Modus adalah nilai yang paling banyak / sering muncul. Atau
modus adalah nilai pengamatan dengan frekuensi paling
banyak.
d) Nilai Minimum

Nilai minimum adalah nilai pengamatan yang paling rendah.
e) Nilai Maksimum
Nilai maksimum adalah nilai pengamatan yang paling besar.
2.4 Ukuran Penyebaran Data
a) Kisaran/ Range
Kisaran adalah selisih nilai pengamatan tertinggi dengan nilai
pengamatan terendah.
K= X (t) −X (r)
b) Ragam ( s2)
Ragam adalah ukuran seberapa jauh sebuah kumpulan bilangan
tersebar. Ragam nol mengindikasikan bahwa semua nilai sama.
Ragam selalu bernilai non-negatif.
n

s2=

(X i−´x )2
∑
i=1
n−1

c) Simpangan Baku (s)
Simpangan baku adalah akar kuadrat dari ragam.

s=

√

n

2
∑
( X i −´x ) atau s= √ s2
i=1

n−1

2.5 Jangkauan Interkuartil

Q r = Q 3−Q 1

2.6 Grafik
 Histogram
Hisogram digunakan untuk lebih memahami persoalan secara
visual. Dalam histogram frekuensi, lebar batang diambil dari
batas kelas dan bukan limit kelasnya. Ini dimaksudkan untuk
menghilangkan jeda atau ruang antar batang sehingga dapat
memberikan kesan “padat” seperti terlihat pada gambar dibawah.
Histogram for kemampuan_hidup_lalat

12

10

8

6

4

2

0
0

2

4

6

8

 Diagram Dahan Daun
Diagram batang daun menyajikan penyebaran dari suatu data
sehingga secara keseluruhan data individu-individu dapat terlihat
apakah kecenderungan data tersebut menyebar atau memusat
pada suatu nilai tertentu, atau nilai manakah yang sering muncul
dan yang jarang muncul.

 Diagram Kotak/ Box Plot
Diagram kotak merupakan ringkasan distribusi sampel yang
disajikan secara grafis yang bisa menggambarkan bentuk
distribusi data (skewness), ukuran tendensi sentral dan ukuran
penyebaran (keragaman) data pengamatan.
Terdapat 5 ukuran statistik yang bisa kita baca dari boxplot, yaitu:
o Nilai minimum: nilai observasi terkecil
o Q1: kuartil terendah atau kuartil pertama
o Q2: median atau nilai pertengahan
o Q3: kuartil tertinggi atau kuartil ketiga
o nilai maksimum: nilai observasi terbesar.
Selain itu, boxplot juga dapat menunjukkan ada tidaknya nilai
outlier dan nilai ekstrim dari data pengamatan.

BAB III
METODOLOGI
Langkah-langkah untuk mengolah data dan menyajikan informasi
dengan menggunakan paket program GenStat adalah sebagai berikut :
1. Klik 2 kali menu GenStat pada desktop atau klik pada menu
startallprogramGenStat

2. Pilih Spread NewCreate

3. Klik icon Vector, lalu isikan jumlah kolom dan baris yang
diinginkan. Jangan lupa beri tanda centang untuk Set as Active
Sheet seperti gambar dibawah ini. Kemudian, klik OK.

4. Untuk memberi nama pada kolom yang kita buat, arahkan kursor
pada kolom yang telah ditampilkan (kolom paling atas) Klik
kanan  pilih rename  ketikkan nama sesuai keinginanklik
OK.

5. Masukkan/ isikan data pada tabel yang sudah tersedia.

6. Analisis sederhana statistika deskriptif, langkah – langkahnya
sebagai berikut:
1) Pilih menu Stats Summary StatisticsSummarize
Contents of Varietas...

2) Klik 2 kali nama yang tercantum di kotak Available Data.
Atau bisa juga klik tanda panah. Lalu pada kotak Variates
akan muncul nama seperti pada kotak Available Data.
Centang yang diperlukan. Lalu klik Run.

3) Lalu akan muncul input log , output, dan GenStat
Graphics Viewer. Di output terdapat hasil perhitungan
yang diminta, seperti mean, median, kuartil, dll. Di
GenStat Graphics Viewer akan muncul beberapa grafik
yang diinginkan (setelah centang pilihan grafik di
Summarize Contents of Varietas)

BAB IV
HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1 Soal
Diketahui data hasil pengamatan terhadap kemampuan hidup (dalam menit)
dari contoh acak 50 lalat yang telah disemprot dengan insektida adalah:
2.4
0.7
3.9
2.8
1.3

1.6
2.9
2.6
3.7
2.1

3.2
3.5
1.8
3.1
0.3

4.6
0.9
3.4
2.3
2.5

1.5
4.3
1.8
2.4
1.2

6.7
3.7
4.5
1.9
6.0

5.6
6.6
3.3
1.3
4.6

4.5
5.5
6.7
7.7
5.1

X merupakan nilai dari 2 angka terakhir NIM masing-masing.
Ditanya:
1. Ukuran Pemusatan Data
a. Rata-rata hitung
b. Modus
c. Kuartil (Q1,Q2,Q3)
2. Ukuran Penyebaran Data
a. Range
b. Ragam
c. Simpangan Baku
d. Koefisien Keragaman
3. Nilai Maksimum dan Minimum
4. Grafik
a. Boxplot
b. Histogram
c. Stem and Leaf

0.1
0.5
5.3
3.1
4.4

1.1
4.4
5.6
2.2
X

4.2 Hasil Genstat

4.3 Hasil Manual
Data yang sudah diurutkan
0.1
0.3
0.5
0.7
1.6
1.8
1.8
1.9
2.5
2.6
2.8
2.9
3.7
3.7
3.9
4.3
5.1
5.3
5.5
5.6

0.9
2.1
3.1
4.4
5.6

1. Ukuran Pemusatan Data
a. Rata – Rata Hitung (

n

¯x

1.1
2.2
3.1
4.4
6.0

1.2
2.2
3.2
4.5
6.6

1.3
2.3
3.3
4.5
6.7

)

∑ i=1¿ X i

2.4+1.6+3.2+...+ 2.2
x¯=n ¿ ¯x=50
163.4
¯x=50
¯x=3.268
b. Modus (Mo)
1.3, 1.8, 2.2, 2.4, 3.1, 3.7, 4.4, 4.5, 4.6, 5.6,dan 6.7

1.3
2.4
3.4
4.6
6.7

1.5
2.4
3.5
4.6
7.7

c. Kuartil

Q1

 Kuartil bawah (

)

Q1=X (in+2)
4

Q1=X ( 1(50)+2 )
4

Q1=X 52
4

Q1=X 13
Q1=X 13=1.8

Q2

 Kuartil tengah (

= Median)

X n+1 + X n
Q2 =

2

2 +1

2
X 50+1 + X 50

+1

2
Q2 =2 2
X 51 +X 25+1
2
Q2 =2
X 25 . 5 +X 26
Q2 =
2
( X 25 +0 .5 ( X 26−X 25 ) ) +X 26
Q2 =
2
( 3. 1+0 .5 ( 3.1−3. 1 ) ) +3. 1
Q2 =2
( 3. 1+0 .5 ( 0 ) ) +3 .1
Q2 =
2
3. 1+3.1
Q2 =2
Q2 =3. 1

 Kuartil atas (

Q3

Q3 =X ( in+2 )

)

4

Q3 =X ( 3 ( 50) +2 )
4

Q3 =X ( 150+2)
4

Q3 =X ( 152)
4

Q3 =X 38
Q3 =X 38=4.5
2. Ukuran Penyebaran Data
a. Range (R)

R=X t −X r
R=7.7−0.1
R=7.6

b. Ragam (

2

s

2

)

n

2

s =∑ ¿ ( Xi ) −¿¿¿¿¿¿¿ ¿
i= 1
¿

c. Simpangan Baku (s)

s= √ s2
s= √3.494
s=1.869
d. Koefisien Keragaman (KK)

s
KK= x ×100%
¯
1.869
KK=3.268 ×100%
KK=0.5719×100%
KK=57.19%

3. Nilai Maksimum dan Nilai Minimum

X t =7.7
X r =0.1

4. Grafik
a. Boxplot

Boxplot for kemampuan_hidup_lalat

8

7

6

5

4

3

2

1

0
kemampuan_hidup_lalat

b. Histogram

Histogram for kemampuan_hidup_lalat

12

10

8

6

4

2

0
0

2

c. Stem and Leaf

4

6

8

4.4 Interpretasi
Interpretasi
Rata – rata hitung
( ¯x )
Modus (Mo)

Kuartil

Q1

)

Kuartil

Q2

bawah(

tengah(

= Median)

Kuartil atas(
)

Range (R)
Ragam (s2)

Q3

Sebagian besar kemampuan hidup (dalam
menit) dari contoh acak 50 lalat yang telah
disemprot dengan insektida yakni sebesar
3.268 menit
Paling banyak kemampuan hidup (dalam
menit) dari contoh acak 50 lalat yang telah
disemprot dengan insektida yakni sebesar
1.3 menit, 1.8 menit, 2.2 menit, 2.4 menit,
3.1 menit, 3.7 menit, 4.4 menit, 4.5 menit,
4.6 menit, 5.6 menit, dan 6.7 menit.
Sebanyak 12 kemampuan hidup (dalam
menit) dari contoh acak 50 lalat yang telah
disemprot dengan insektida berada
dibawah 1.8 menit dan sebanyak 38
kemampuan hidup (dalam menit) dari
contoh acak 50 lalat yang telah disemprot
dengan insektida berada diatas 1.8 menit.
Sebanyak 25 kemampuan hidup (dalam
menit) dari contoh acak 50 lalat yang telah
disemprot dengan insektida berada
dibawah 3.1 menit dan sebanyak 25
kemampuan hidup (dalam menit) dari
contoh acak 50 lalat yang telah disemprot
dengan insektida berada diatas 3.1 menit.
Sebanyak 38 kemampuan hidup (dalam
menit) dari contoh acak 50 lalat yang telah
disemprot dengan insektida berada
dibawah 4.5 menit dan sebanyak 12
kemampuan hidup (dalam menit) dari
contoh acak 50 lalat yang telah disemprot
dengan insektida berada diatas 4.5 menit.
Selisih terbesar kemampuan hidup (dalam
menit) dari contoh acak 50 lalat yang telah
disemprot dengan insektida adalah 6.7
Besarnya keragaman kemampuan hidup
(dalam menit) dari contoh acak 50 lalat
yang telah disemprot dengan insektida
yakni sebesar 3.494

Simpangan
(s)

baku

Koefisien
keragaman (KK)
Nilai maksimum

Nilai minimum

Boxplot

Besarnya simpangan baku kemampuan
hidup (dalam menit) dari contoh acak 50
lalat yang telah disemprot dengan insektida
yakni sebesar 1.869
Ukuran penyebaran relatif data dari
kemampuan hidup (dalam menit) dari
contoh acak 50 lalat yang telah disemprot
dengan insektida adalah 57.19%
Nilai tertinggi pada data kemampuan hidup
(dalam menit) dari contoh acak 50 lalat
yang telah disemprot dengan insektida
sebesar 7.7
Nilai terendah pada data kemampuan hidup
(dalam menit) dari contoh acak 50 lalat
yang telah disemprot dengan insektida
sebesar 0.1
Boxplot for kemampuan_hidup_lalat
8

7

6

5

4

3

2

1

0
kemampuan_hidup_lalat

Hasil boxplot menunjukkan bahwa
kemampuan hidup (dalam menit) dari
contoh acak 50 lalat yang telah disemprot
dengan insektida menjulur ke kanan.

Histogram for kemampuan_hidup_lalat

Histogram
12

10

8

6

4

2

0
0

2

4

6

8

Hasil histogram menunjukkan bahwa
kemampuan hidup (dalam menit) dari
contoh acak 50 lalat yang telah disemprot
dengan insektida menjulur ke kanan
Stem and Leaf

Hasil stem and leaf menunjukkan bahwa
kemampuan hidup (dalam menit) dari
contoh acak 50 lalat yang telah disemprot
dengan insektida menjulur ke kanan

BAB V
KESIMPULAN

5.1 Kesimpulan
Dari praktikum Statistika Deskriptif tentang mengolah dan
menyajikan data menggunakan hasil hitung manual dan program Genstat ,
didapatkan hasil perbandingan antara hasil hitung manual dengan hasil
hitung program sebagai berikut :
No

Statistika Deskriptif

Hasil Manual

Hasil Genstat

1

Rata – rata hitung (
¯x )
Modus (Mo)

3.268

3.268

1.3, 1.8, 2.2,
2.4, 3.1, 3.7,
4.4, 4.5, 4.6,
5.6,dan 6.7

1.3, 1.8, 2.2,
2.4, 3.1, 3.7,
4.4, 4.5, 4.6,
5.6,dan 6.7

1.8

1.8

3.1

3.1

4.5

4.5

2

3
4
5

Kuartil Bawah(
Kuartil Tengah(
)
Kuartil Bawah(

Q1

)

Q2

Q3

)

6

Range (R)

6.7

6.7

7

Ragam (s2)

3.494

3.494

8

Simpangan Baku (s)

1.869

1.869

9

57.19%

57.19%

10

Koefisien Keragaman
(KK)
Nilai Maksimum (Xt)

7.7

7.7

11

Nilai Minimum (Xr)

0.1

0.1

Sehingga dapat disimpulkan bahwa paket program GenStat cocok
digunakan untuk mengolah data dalam statistika deskriptif. Hal ini dapat
dibuktikan dari perhitungan manual dan hasil ( output) GenStat yang relatif
sama seperti yang terlihat pada tabel diatas.
5.2 Saran
Program GenStat sangat membantu pengolahan data menjadi lebih
mudah, praktis, efisien, dan hasil yang valid, hanya saja terkadang dalam
data tertentu hasil ketelitiannya mungkin ada sedikit perbedaan. Namun hal
tersebut tidak menjadi masalah yang serius ketika mengolah data dalam
program Genstat ini karena ilmu statistika bukanlah ilmu pasti yang
memiliki nilai dan kebenaran yang pasti. Akan tetapi perlu diperhatikan
juga pada hasil antara perhitungan manual dengan program Genstat, jika
perbedaan hasilnya sangat menonjol maka perlu diolah kembali data
tersebut bisa saja ketika menghitung data secara manual kurang teliti atau
ketika memasukkan data pada Genstat ada yang salah datanya.
Jadi disarankan untuk mengolah data dengan teliti baik dengan
perhitungan manual maupun dengan program Genstat. Karena apabila ada
yang salah pada data yang dimasukkan maka hasil dari data yang disajikan
akan salah dan tidak sesuai dengan perkiraannya.

DAFTAR PUSTAKA

Yitnosumarto,Suntoyo.1990.Dasar-Dasar Statistika.Jakarta: CV.Rajawali.
Walpole, Ronald E. 1982.Pengantar Statistika:Edisi Ke-3.Jakarta: PT
Gramedia Pustaka Umum
Anonim. https://smartstat.wordpress.com/2010/11/03/mengenal-box-plotbox-and-whisker-plots/ Diakses pada 28 Oktober 2017, pukul
10.54 WIB.
Anonim. http://www.infobaruku.net/2016/03/metode-analisis-deskriftifdengan.html Diakses pada 28 Oktober 2017, pukul 10.57 WIB.

LAMPIRAN

GenStat Release 10.3DE ( PC/Windows 7) 28 October 2011 13:09:12
Copyright 2011, VSN International Ltd. (Rothamsted Experimental
Station)
The GenStat Discovery Edition can be used for educational or not-for profit
research purposes in qualifying countries. A list of qualifying countries can
be viewed at http://discovery.genstat.co.uk.
Commercial use of the GenStat Discovery Edition is strictly prohibited.
________________________________________
GenStat Discovery Edition 4
GenStat Procedure Library Release PL18.2
________________________________________
1 %CD 'C:/Users/Toshiba/Documents'
2 "Data taken from unsaved spreadsheet: New Data;1"
3 ENDJOB
End of job. Current data space: 1 block, peak usage 1% at line 0.
GenStat Release 10.3DE ( PC/Windows 7) 28 October 2011 13:09:45
Copyright 2011, VSN International Ltd. (Rothamsted Experimental
Station)
4 "Active Sheet set to Spreadsheet [Book;1]*"
5 "Data taken from unsaved spreadsheet: New Data;1"
6 "Data taken from unsaved spreadsheet: New Data;1"
7 DELETE [REDEFINE=yes] C1
8 UNITS [NVALUES=*]
9 VARIATE [NVALUES=50] C1
10 READ C1
Identifier Minimum
C1

Mean
0.1000

Maximum
3.268

Values
7.700

Missing
50

14
15 DESCRIBE
[SELECTION=nval,mean,median,min,max,range,q1,q3,var,sd] C1
Summary statistics for C1
Number of values =
Mean =
Median =
Minimum =
Maximum =
Range =
Lower quartile =
Upper quartile =
Standard deviation =
Variance =

50
3.268
3.1
0.1
7.7
7.6
1.8
4.5
1.869
3.494

16 PRINT [CHANNEL=_tmptext; SQUASH=yes; IP=*]'Histogram for',!
p(C1); FIELD=1; JUSTIFICATION=left
17 DHISTOGRAM [WINDOW=1; KEY=0; TITLE=_tmptext] C1
18 PRINT [CHANNEL=_tmptext; SQUASH=yes; IP=*]'Boxplot for',!
p(C1); FIELD=1; JUSTIFICATION=left
19 BOXPLOT [WINDOW=1; METHOD=schematic; TITLE=_tmptext]
C1
20 "Stem and Leaf"
21 STEM C1
Stem-and-leaf display for C1
Number of observations: 50. Minimum: 0.1. Maximum: 7.7.
Stem units: 1, leaf digits: 1 (the value 0.1000 is represented by 0|1)
5
9
10
9
7
5
4
1

0|13579
1|123356889
2|1223445689
3|112345779
4|3445566
5|13566
6|0677
7|7