Analisis Data Dengan Statistik Deskriptif

Statistik deskriptif digunakan untuk menggambarkan dan meringkas data melalui tabel, grafik, rata-rata, median, dan ukuran penyebaran agar mudah dipahami.

1. STATISTIK DESKRIPTIF
SUTRISNA,SE.,MM

2. Statistik Deskriptif
➢Cabang dari statistika yang berhubungan dengan
penggambaran sehingga data dapat lebih mudah dipahami
→ melalui angka, gambar atau grafik.
➢Meliputi Mean (Nilai rata-rata), Median (Nilai tengah) dan
Modus (Nilai yang paling banyak muncul) dalam data.
➢Juga membahas tentang ukuran penyebaran data, yang
meliputi → nilai varians, deviasi standar (nilai
penyimpangan) data, range (nilai maximum – nilai
minimum).
➢Data bisa diperoleh melalui observasi, wawancara,
kuesioner (angket) maupun dokumentasi.

3. Aplikasi Statistik dibagi menjadi dua bagian
▪Statistik Deskriptif
Menjelaskan / menggambarkan berbagai karakteristik
data seperti mean, std dev, variansi dan sebagainya
dan secara umum medeskripsikan secara kualitatif
▪Statistik Induktif (Inferensi)
Membuat berbagai inferensi terhadap sekumpulan data
yang berasal dari suatu sampel. Tindakan inferensi
tersebut seperti melakukan perkiraan, peramalan,
pengambilan keputusan dan sebagainya.

4. Input Proses Output
Data dalam
bentuk angka
Metode
Statistik
Informasi yang
dibutuhkan
4
Kerangka berpikir

5. CARA PENYAJIAN DATA
1.Tabel
▪Tabel satu arah (one-way table)
▪Tabulasi silang (lebih dari satu arah (two-way table),
dst.)
▪Tabel Distribusi Frekuensi
2.Grafik
▪Batang (Bar Graph), untuk perbandingan/pertumbuhan
▪Lingkaran (Pie Chart), untuk melihat perbandingan
(dalam persentase/proporsi)
▪Grafik Garis (Line Chart), untuk melihat pertumbuhan
▪Grafik Peta, untuk melihat/menunjukkan lokasi

7. MANFAAT TABEL DAN GRAFIK
▪Meringkas/rekapitulasi data, baik data kualitatis
maupun kuantitatif
▪Data kualitatif berupa distribusi Frekuensi,
frekuensi relatif, grafik batang, grafik
lingkaran.
▪Data kuantitatif berupa distribusi frekuensi,
relatif frekuensi dan persen distribusi
frekuensi, diagram/plot titik, histogram,
distribusi kumulatif, ogive.
▪Membuat tabulasi silang dan diagram sebaran
data

8. GRAFIK BATANG (BAR
GRAPH)
▪Bermanfaat untuk merepresentasikan data kuantitatif
maupun kualitatif yang telah dirangkum dalam
frekuensi, frekuensi relatif, atau persen distribusi
frekuensi.
▪Cara:
▪Pada sumbu horisontal diberi label yang
menunjukkan kelas/kelompok.
▪Frekuensi, frekuensi relatif, maupun persen
frekuensi dinyatakan dalam sumbu vertikal yang
dinyatakan dengan menggunakan gambar
berbentuk batang dengan lebar yang sama/tetap.

10. GRAFIK LINGKARAN
(PIE CHART)
▪Digunakan untuk mempresentasikan distribusi
frekuensi relatif dari data kualitatif maupaun data
kuantitatif yagn telah dikelompokkan.
▪Cara:
▪Gambar sebuah lingkaran, kemudian gunakan
frekuensi relatif untuk membagi daerah pada
lingkaran menjadi sektor-sektor yang luasnya sesuai
dengan frekuensi relatif tiap kelas/kelompok.

12. OGIVE
•Merupakan grafik dari distribusi frekuensi
kumulatif.
•Nilai data disajikan pada garis horisontal (sumbu-
x).
•Pada sumbu vertikal dapat disajikan:
–Frekuensi kumulatif, atau
–Frekuensi relatif kumulatif, atau
–Persen frekuensi kumulatif
•Frekuensi yang digunakan (salah satu
diatas)masing-masing kelas digambarkan sebagai
titik.
•Setiap titik dihubungkan oleh garis lurus.

13. OGIVE
Contoh: Bengkel Hudson AutoBiaya
($)
BiayaBiaya
($)($)
2020
4040
6060
8080
100100
Persen
frekuensi
kumulatif
Persen Persen
frekuensi frekuensi
kumulatif kumulatif
50 60 70 80 90 100 11050 60 70 80 90 100 11050 60 70 80 90 100 110

14. DIAGRAM SCATTER
▪Diagram scatter (scatter diagram) merupakan
metode presentasi secara grafis untuk
menggambarkan hubungan antara dua
variabel kuantitatif.
▪Salah satu variabel digambarkan pada
sumbu horisontal dan variabel lainnya
digambarkan pada sumbu vertikal.
▪Pola yang ditunjukkan oleh titik-titik yang ada
menggambarkan hubungan yang terjadi
antar variabel.

15. POLA HUBUNGAN PADA
DIAGRAM SCATTERxx
yy
xx
yy xx
yy
xx
yy xx
yy
xx
yy
Hubungan Positif
Jika X naik, maka
Y juga naik dan
jika X turun, maka
Y juga turun
Hubungan Negatif
Jika X naik, maka
Y akan turun dan
jika X turun, maka
Y akan naik
Tidak ada hubungan
antara X dan Y

16. Sub Menu Statistik Deskriptif
1.Analisis Frekuensi
Analisis frekuensi merupakan analisis yang mencakup
gambaranfrekuensidatasecaraumumsepertimean,
median, modus, deviasi, standar, varian, minimum,
maksimum dan sebagainya.
Datayangdipakaiuntukstatistikdeskriptifbisakualitatif
dan kuantatif.

17. Berikut adalah data 15 responden pria dan wanita peserta pelatihan SPSS:
Keterangan Gender : 1 = wanita, 2 = pria
Nama Tinggi Berat Gender
Adelia 165 45 1
Erick 170 60 2
Anggoro 171 65 2
Amelia 166 50 1
Lidya 165 46 1
Liana 167 49 1
Cicil 166 44 1
Andre 173 70 2
Agus 175 71 2
Lana 174 73 2
Mely 163 65 1
Diana 164 67 1
Oon 170 75 2
Dodi 171 74 2
Agung 172 70 2
VARIABEL
LAT 1 TABEL FREKUENSI

18. masukkan
nama variabel

19. Masukkan 4 variabel
(nama,tinggi,berat,gender) ke name

20. DATA
VIEW
Ketik semua data ke masing-masing variabel
atau copy dari excel

21. Klik Analyze → Descriptive Statistics → Frequencies
Menampilkan Tabel Frekuensi Gender

22. Masukkan variabel gender ke variable(s)
OUTPUT …
KLIK

24. No Jenis
Usaha
Biaya
ProduksiPenjualan
1 Koperasi 550000 1250000
2
Koperasi 600000 1350000
3 Koperasi 500000 1200000
4 Koperasi 450000 1100000
5 Koperasi 550000 1404000
6 Koperasi 555000 1250000
7 Koperasi 505000 1350000
8 Koperasi 455000 1000000
9 Koperasi 555000 1250000
10Koperasi 500000 1450000
11 UKM 700000 1700000
12 UKM 850000 1750000
13 UKM 900000 1850000
14 UKM 800000 1800000
15 UKM 750000 1750000
16 UKM 700000 1800000
17 UKM 855000 1900000
18 UKM 950000 1855000
19 UKM 900000 1850000
20 UKM 955000 2000000
LAT 2
Berikut ini data jenis usaha
Koperasi dan UKM untuk biaya
produksi dan penjualan per
bulan:
❑Tampilkan tabel frekuensi,
histogram, dan kurva normal
untuk penyajian data di atas!
❑Tampilkan tabel deskriptif
untuk penyajian data di atas!
TABEL DESKRIPTIF

25. 1. Masukkan jenis variabel dan data kasus tersebut seperti pada latihan 1.
2. Klik Analyze → Descriptive Statistics → Frequencies.
3. Masukkan variabel biaya produksi dan penjualan ke variable(s).

4. Klik Charts…sehingga muncul kotak dialog sebagai berikut:

5. Lalu pilih Histograms dan centang Show normal curve on histogram, lalu klik continue OUTPUT …

26. Gambaran frekuensi penjualan contohnya penjualan 1250000 ada 3 atau 15%, biaya produksi
700000 ada 2 atau 10%.

28. Proses pengolahan data untuk tabel deskriptif adalah sebagai berikut:
1. Klik Analyze → Descriptive Statistics → Descriptives.
2. Masukkan variabel biaya produksi dan penjualan ke variable(s).
3. Klik options… sehingga muncul kotak dialog seperti berikut:

4. Centang mean, sum, pilihan pada dispersion dan distribution, lau pilih variable list, klik
continue. OUTPUT …

29. • Total Biaya_Produksi sebanyak 20 responden mempunyai range 505000, hasil minimum
sebesar 450000, hasil maksimum 955000, total 1358000, mean 679000, standar deviasi
177011,745 sedangkan varians 3,133 dan skewness dan kurtosis sebesar 0,28 dan -1,529
• Total penjualan sebanyak 20 responden mempunyai range 1000000, hasil minimum
sebesar 100000, hasil maksimum 2000000, total 30859000, mean 1542950, standar
deviasi 310631,526, varians 6499, dan skewness dan kurtosis sebesar -0,187 dan -1,485
Jika skewness dan kurtosis berada diantara -2 sampai 2 maka
data berdistribusi normal

30. LAT 3 TABULASI SILANGSebuah lembaga survey pertelevisian ingin mengetahui minat masyarakat terhadap acara
musik di beberapa stasiun televisi swasta, yaitu acara Dahsyat, Dering, Muda, dan Gaul.
Diperoleh data sebagai berikut:
No Acara Musik Gender Umur
1 Dahsyat 1 23
2 Gaul 1 24
3 Muda 2 30
4 Dering 2 35
5 Dahsyat 2 20
6 Gaul 1 25
7 Muda 2 30
8 Dering 2 35
9 Dahsyat 1 25
10 Gaul 2 20
11 Muda 2 23
12 Gaul 1 24
13 Muda 2 23
14 Dering 1 28
15 Muda 1 30
16 Dering 2 35
17 Muda 2 33
18 Dering 1 34 Gender :
19 Dahsyat 1 33 1 = wanita
20 Gaul 2 25 2 = pria

Buatlah tabulasi silang antara acara musik, umur, dan gender dari data di atas!
Proses pengolahan data untuk tabulasi silang adalah sebagai berikut:

31. 1. Masukkan jenis variabel dan data kasus tersebut(latihan1).
2. Klik menu Analyze → Descriptive Statistics → Crosstabs
3. Masukkan variabel umur pada kotak Row(s), variabel acara pada kotak Column(s) dan
gender pada kotak Layer 1 of 1.

4. Klik OK.

32. Output bagian pertama menyatakan bahwa seluruh
data valid untuk dilakukan proses crosstabs,
sehingga tidak ada data yang hilang (missing). Output bagian kedua menyatakan
contohnya: responden wanita umur 23
tahun ada 1 orang yang menyukai
Dahsyat, responden pria umur 20 tahun
ada 1 orang yang menyukai Dahsyat.

33. SEKIAN
SELAMAT BELAJAR