14
A. Definisi dan Bentuk Distribusi Frekuensi Distribusi Frekuensi adalah pengelompokkan data ke dalam beberapa kategori yang menunjukkan banyaknya data dalam setiap kategori, dan setiap data tidak dapat dimasukkan ke dalam dua atau lebih kategori. Distribusi frekuensi adalah susunan data dalam bentuk tunggal atau kelompok menurut kelas-kelas tertentu dalam sebuah daftar. Menurut Hasan, distribusi frekuensi adalah susunan data menurut kelas-kelas tertentu (2005: 41). Sedangkan menurut Suharyadi dan Purwanto, distribusi frekuensi adalah pengelompokan data ke dalam beberapa kategori yang menunjukkan banyaknya data dalam setiap kategori, dan setiap data tidak dapat dimasukkan ke dalam dua atau lebih kategori (2003: 25). Tujuan distribusi frekuensi ini, yaitu : 1. Memudahkan dalam penyajian data, mudah dipahami, dan dibaca sebagai bahan informasi. 2. Memudahkan dalam menganalisa/menghitung data, membuat tabel, grafik. Hal-hal yang perlu diperhatikan dalam pembuatan distribusi frekuensi : 1. Untuk dapat menyusun suatu tabel distribusi frekuensi harus tersedia data. Data yang baru saja dikumpulkan dari lapangan disebut data kasar. Contoh: Data masa kerja karyawan UMY adalah sbb: 2. Data yang telah disusun ke dalam urutan dari nilai terbesar hingga data terkecil atau sebaliknya disebut array data. Contoh: Data masa kerja 40 karyawan UMY adalah sbb:

relatif dan absolut.docx

  • Upload
    hafidz

  • View
    14

  • Download
    3

Embed Size (px)

Citation preview

Page 1: relatif dan absolut.docx

A. Definisi dan Bentuk Distribusi Frekuensi Distribusi Frekuensi adalah pengelompokkan data ke dalam beberapa kategori yang menunjukkan banyaknya data dalam setiap kategori, dan setiap data tidak dapat dimasukkan ke dalam dua atau lebih kategori. Distribusi frekuensi adalah susunan data dalam bentuk tunggal atau kelompok menurut kelas-kelas tertentu dalam sebuah daftar.Menurut Hasan, distribusi frekuensi adalah susunan data menurut kelas-kelas tertentu (2005: 41). Sedangkan menurut Suharyadi dan Purwanto, distribusi frekuensi adalah pengelompokan data ke dalam beberapa kategori yang menunjukkan banyaknya data dalam setiap kategori, dan setiap data tidak dapat dimasukkan ke dalam dua atau lebih kategori (2003: 25).Tujuan distribusi frekuensi ini, yaitu :

1. Memudahkan dalam penyajian data, mudah dipahami, dan dibaca sebagai bahan informasi.

2. Memudahkan dalam menganalisa/menghitung data, membuat tabel, grafik.Hal-hal yang perlu diperhatikan dalam pembuatan distribusi frekuensi :1. Untuk dapat menyusun suatu tabel distribusi frekuensi harus tersedia data. Data yang baru saja dikumpulkan dari lapangan disebut data kasar.Contoh:Data masa kerja karyawan UMY adalah sbb:

2. Data yang telah disusun ke dalam urutan dari nilai terbesar hingga data terkecil atau sebaliknya disebut array data.Contoh:Data masa kerja 40 karyawan UMY adalah sbb:

3. Beda atau selisih antara angka terbesar dengan angka terkecil disebut dengan jarak atau range.4. Jika array data itu dibagi atas kelompok-kelompok tertentu maka kelompok-kelompok itu disebut dengan kelas.5. Bilangan-bilangan yang menyatakan banyaknya data yang terdapat dalam setiap kelas disebutfrekuensi.6. Jarak antara kelas yang satu dengan kelas yang lain disebut interval kelas.

Page 2: relatif dan absolut.docx

Bentuk Umum Tabel Distribusi Frekuensi

B. Istilah-istilah Dalam Distribusi FrekuensiKelasAdalah penggolongan data yang dibatasi oleh nilai terendah dan nilai tertinggi dalam suatu kelas.Interval KelasLebar dari sebuah kelas dan dihitung dari perbedaan antara kedua tepi kelasnya. Contoh :65 – 67 –> Interval kelas pertama68 – 70 –> Interval kelas kedua71 – 73 –> Interval kelas ketiga74 – 76 –> Interval kelas keempat77 – 79 –> Interval kelas kelima80 – 82 –> Interval kelas keenamBatas Kelas (class limit)Nilai batas tiap kelas dalam sebuah distribusi frekuensi dan dipergunakan sebagai pedoman guna memasukkan angka-angka hasil observasi ke dalam kelas-kelas yang sesuai.

1. Batas Kelas Bawah (lower class limit) adalah angka pada kolom kelas yang letaknya disebelah kiri.

2. Batas Kelas Atas (upper class limit) adalah angka pada kolom kelas yang letaknya disebelah kanan.

Tepi Kelas (class boundaries/true limits) :1. Tepi Kelas Bawah (lower class bounderis)Batas kelas pertama yang benar-benar dimiliki oleh distribusi frekuensi tersebut, yaitu batas kelas bawah dikurangi 1digit dibelakang koma.2. Tepi Kelas Bawah (upper class bounderis)Batas kelas kedua yang benar-benar dimiliki oleh distribusi frekuensi tersebut, yaitu batas kelas atas ditambah 1digit dibelakang koma.Tepi atas = batas atas + 0,5Tepi bawah = batas bawah – 0,5Lebar kelasLebar kelas = tepi atas – tepi bawahMid Point (titik tengah)Rata-rata dari kedua batas kelasnya/kelas limitnya. Titik tengah = 1/2 (batas atas + batas bawah)C. Macam-macam Distribusi FrekuensiTerdapat dua jenis distribusi frekuensi yaitu:

Page 3: relatif dan absolut.docx

1. Distribusi frekuensi numerikal (Numerical frequency distribution)Distribusi frekuensi numerikal yaitu distribusi frekuensi yang pembagian kelas-kelasnya berupa angka-angka atau secara kuantitatif. Contoh distribusi frekuensi numerikal yaitu:

Distribusi Frekuensi Numerikal, dibagi menjadi:a. Distribusi Frekuensi RelatifDistribusi frekuensi relatif yaitu distribusi frekuensi yang angka-angka frekuensinya tidak dinyatakan dalam angka-angka absolut tetapi angka-angka relatif atau persentase. Contohnya yaitu:

b. Distribusi Frekuensi KomulatifDistribusi frekuensi komulatif terdiri dari dua jenis yaitu :1) Distribusi frekuensi “kurang dari”Distribusi frekuensi “kurang dari” yaitu distribusi frekuensi yang memasukkan frekuensi kelas-kelas sebelumnya. Contohnya yaitu:

Page 4: relatif dan absolut.docx

2) Distribusi frekuensi “atau lebih”Distribusi frekuensi “atau lebih” yaitu distribusi frekuensi yang memasukkan frekuensi kelas-kelas sesudahnya. Contohnya yaitu:

2. Distribusi frekuensi kategoris (Categorical frequency distribution)Distribusi frekuensi kategoris yaitu distribusi yang pembagian kelasnya berdasarkan kategori-kategori atau secara kualitatif. Contoh Distribusi frekuensi kategoris yaitu:

D. Teknik Pembentukan Distribusi FrekuensiAda 2 teknik pembentukan distribusi frekuensi, yaitu:1. Trial and error2. Melalui tahap-tahap sebagai berikut:a. Menentukan banyaknya kelasMenentukan banyaknya kelas edapat menggunakan kriterium SturgeK = 1 + 3,322 log nK = banyaknya kelas yang sedang dicarin = banyaknya datab. Menentukan besarnya interval kelas (i)i = r/kr = Jarak atau rangek = Banyak kelasRange = angka terbesar – angka terkecilc. Menghitung frekuensi dataContoh SoalData berikut ini merupakan nilai ujian Matakuliah Statistik I dari 25 mahasiswa:

Page 5: relatif dan absolut.docx

Berdasarkan data tersebut:1. Buatlah tabel distribusi frekuensi.2. Tentukan batas kelas, tepi kelas, dan titik tengah.3. Buatlah distribusi frekuensi relative.4. Buatlah distribusi frekuensi kumulatif kurang dari.5. Buatlah distribusi frekuensi kumulatif atau lebih.Penyelesaian:1. Tabel distribusi frekuensiLangkah-langkah pembentukan distribusi frekuensi:a. Menentukan banyaknya kelasMenentukan banyaknya kelas dapat menggunakan kriterium Sturges:K = 1 + 3,322 log nK = 1+ 3,322 log 25K = 1+ 3,322 (1,398)K = 5,644K = 6 (dibulatkan)b. Menentukan besarnya interval kelas (i)i = r/kr = Jarak atau rangek = Banyak kelasRange = angka terbesar – angka terkecilAngka terkecil = 27Angka terbesar = 94Range = 94 – 27 = 67Banyaknya kelas = 6i = 67/6 = 11,17 = 12 (dibulatkan)c. Membuat tabel distribusi frekuensi

Penyajian distribusi frekuensi

Page 6: relatif dan absolut.docx

2. Tentukan batas kelas, tepi kelas, dan titik tengah

3. Distribusi frekuensi relatif

Frekuensi kelas 1 = 1/25 x 100 = 0,08 = 4 %Frekuensi kelas 2 = 3/25 x 100 = 0,08 = 12 %Frekuensi kelas 3 = 5/25 x 100 = 0,20 = 20 %Frekuensi kelas 4 = 8/25 x 100 = 0,32 = 32 %Frekuensi kelas 5 = 5/25 x 100 = 0,20 = 20 %Frekuensi kelas 6 = 3/25 x 100 = 0,12 = 12 %4. Distribusi frekuensi kumulatif kurang dari

Page 7: relatif dan absolut.docx

5. Distribusi frekuensi kumulatif atau lebih

E. Grafik Distribusi Frekuensi1. HistogramHistogram adalah diagram batang yang lebarnya menunjukkan interval kelas, sedangkan batas-batas tepi batang merupakan tepi bawah dan tepi atas kelas, dan tingginya menunjukkan frekuensi pada kelas tersebut. Jika pada diagram batang, gambar batang-batangnya terpisah maka pada histogram gambar batang-batangnya berimpit. Histogram terdiri dari 2 sumbu, sumbu vertikal sebagai skala frekuensi sedangkan sumbu horisontal untuk skala kelas.Contoh :Diketahui nilai ujian 40 siswa di SMA Jaya Selalu. Tentukan histogram daftar distribusi frekuensi dan frekuensi relatifnya.

Maka histogramnya

Page 8: relatif dan absolut.docx

2. Poligon FrekuensiPoligon Frekuensi yaitu penggambaran distribusi frekuensi dalam bentuk garis yang menghubungkan titik-titik tengah kelasnya sebagai skala kelas. Jenis lain dari poligon frekuensi adalah kurva frekuensi, yaitu penggambaran distribusi frekuensi dalam bentuk garis, dimana luas daerah di bawah kurva kurang lebih sama dengan luas histogram frekuensinya. Kurva frekuensi dapat digambarkan dengan memanfaatkan histogram frekuensi dengan menggunakan angka-angka tepi kelas sebagai skala kelas, dengan menghubungkan titik-titik tengah masing-masing balok.Contoh :Berikut ini upah karyawan (dalam ribuan rupiah) per minggu dari sebuah perusahaan.

Page 9: relatif dan absolut.docx

Hasil akhir dari histogram dan poligon frekuensi dari tabel distribusi frekuensi di atas dapat dilihat pada gambar berikut.

3. Ogive Curve atau Kurva OgiveKurva ogive merupakan diagram garis yang menunjukkan kombinasi antara interval kelas dengan frekuensi kumulatif. Kurva ogif menunjukkan frekuensi kumulatif pada setiap tingkat atau kategori. Sumbu horizontal pada kurva ogif menunjukkan tepi interval kelas dan sumbu vertical menunjukkan frekuensi kumulatif. Kurva ogif memudahkan kita untuk melihat frekuensi kumulatif baik dalam bentuk nilai absolute maupun nilai relative pada tingkat atau interval tertentu.Daftar distribusi kumulatif ada dua macam, yaitu sebagai berikut :a. Daftar distribusi kumulatif kurang dari (menggunakan tepi atas)b. Daftar distribusi kumulatif lebih dari (menggunakan tepi bawah)Contoh :Data upah karyawan sebelumnya dapat digambarkan ogivenya. Akan tetapi sebelum itu, buat terlebih dahulu tabel distribusi frekuensi kumulatifnya.

Page 10: relatif dan absolut.docx

Dari tabel distribusi frekuensi kumulatif di atas, dapat digambarkan ogive seperti pada diagram berikut.

F. Model-model PopulasiPoligon frekuensi yang merupakan garis patah-patah dapat didekati oleh sebuah lengkungan halus yang bentuknya secocok mungkin dengan bentuk poligon tersebut. Lengkungan yang didapat dinamakan kurva frekuensi. Jika semua data dalam populasi dapat dikumpulkan lalu dibuat daftar distribusi frekuensinya dan akhirnya digambarkan kurva frekuensinya, maka kurva ini dapat menjelaskan sifat-sifat karakteristik populasi. Kurva ini merupakan model populasi yang akan ikut menjelaskan ciri-ciri populasi. Dalam praktek, model populasi ini biasanya didekati oleh atau diturunkan dari kurva frekuensi yang diperoleh dari sampel reprenentatif yang diambil dari populasi.Untuk keperluan teori dan metode yang lebih lanjut, metode populasi ini dituangkan dalam bentuk persamaan matematik. Beberapa diantaranya akan dibahas kemudian. Pada saat sekarang hanya akan diberikan bentuk kurva untuk model populasi yang sering dikenal. Diantaranya model normal, simetrik, positif atau miring ke kiri, negatif atau miring ke kanan, bentuk J dan U.1. Model normal, yang sebenarnya akan lebih tepat digambarkan berdasarkan persamaan matematiknya. Bentuk model normal selalu simetrik dan mempunyai sebuah puncak. Kurva dengan sebuah puncak disebut unimodal.

Page 11: relatif dan absolut.docx

2. Model simetrik, di sini juga unimodal. Perhatikan bahwa model normal selalu simetrik tetapi tidak sebaliknya.

3. Model positif menggambarkan bahwa terdapat sedikit gejala yang bernilai makin besar.

4. Model negatif terjadi sebaliknya. Soal ujian yang terlalu mudah sehingga banyak peserta yang mendapat nilai baik menggambarkan model negatif.

5. model berbentuk J ini terdapat dalam dunia ekonomi, industri dan fisika.

Page 12: relatif dan absolut.docx

6. Model bentuk U menggambarkan mula-mula terdapat gejala bernilai kecil, kemudian menurun sementara gejala bernilai besar dan akhirnya menaik lagi untuk nilai gejala yang makin besar.

Model dengan lebih dari sebuah puncak disebut multimodal. Kalau hanya ada dua puncak disebut bimodal.