Klasifikasi Data 1 Pengertian tujuan dasar klasifikasi data

Klasifikasi Data 1. Pengertian, tujuan dasar klasifikasi data 2. Metode penyusun data secara sistimatis (seriation) 3. Dua tipe tabel frekuensi 4. Syarat-syarat tabel frekuensi yang baik 5. Prosedur penyusunan Distribusi Frekuensi (tabel frekuensi) 6. Gambar Grafik Distribusi Frekuensi seperti Histogram, Poligon dan Ogives

1. n n Pengertian, tujuan dasar klasifikasi data Klasifikasi data : memisahkan data yang heterogen ke dalam kelompok data yang homogen, sehingga sifat-sifat data yang menonjol mudah dilihat. Tujuan klasifikasi data : (1). Mengelompokkan sifat-sifat yang sama kedalam kelompok-kelompok tertentu atau kelas-kelas tertentu. (2). Mempermudah untuk membandingkan (3). Mengelompokkan informasi yang menonjol dan menghilangkan hal-hal yang tidak perlu

(4). Menunjukkan sifat-sifat yang menonjol sehingga mudah untuk dilihat secara sekilas (5). Mempermudah mengadakan perlakuan secara statistik terhadap data yang telah dikumpulkan, mis: untuk analisa, interpretasi atau menyusun laporan Dasar-dasar klasifikasi data: n Atas sifat/ atribut : Pengelompokan ini pada dasarnya merupakan klasifikasi data kualitatif. n Atas bilangan/ variabel : Pengelompokan ini pada dasarnya merupakan klasifikasi data secara kuantitatif.

2. Metode penyusun data secara sistimatis (seriation) Metode seriation adalah penyusunan data berdasarkan • Berdasarkan waktu, artinya waktu merupakan dasar utama untuk penyusunan data. • Berdasarkan daerah, artinya daerah atau wilayah merupakan faktor penting guna menyusun data menurut cara ini. • Berdasarkan keadaan/ frekuensi, artinya banyaknya kejadian disuatu tempat dan waktu tertentu merupakan dasar penyusunan data.

Metode seration dapat dilakukan dengan dua cara: n n Secara individual, yaitu penyusunan data sesuai dengan hasil observasi. Dari raw data (data kasar) ke array data (data teratur) Contoh: Secara kelompok, yaitu penyusunan data kelompok-kelompok berdasarkan kelas interval tertentu. Masing-masing kelompok berapa frekuensinya. Rangkaian data diskrit → data kontinyu Contoh: Rangkaian data kontinyu (#) → data diskrit Contoh: (Nugroho Budiyuwono, 1995)

3. Ada dua tipe tabel frekuensi yang baik, yaitu: Kategori dan Bilangan/angka n Tabel Frekuensi menurut kategori. Tipe ini yang kelas-kelasnya dinyatakan dengan kategori-kategori. Contoh: Daerah, Pendidikan dst n Tabel Frekuensi menurut bilangan/angka. Tipe ini yang kelas-kelasnya dinyatakan dalam bentuk bilangan-bilangan atau angka. Contoh: dari Tinggi badan/ dari Berat Badan

4. Syarat-syarat Tabel Frekuensi yang baik n Tercantum beberapa hal, yaitu: • No Tabel • Judul dan Satuan • Data apa ? Dimana ? dan Kapan ? n Banyaknya kelas berpedoman pada Sturges, dan maksimum 20 kelas. • • n n n K (banyaknya kelas) N (Jumlah frekuensi /data) Range (Selisih nilai data terbesar dan nilai data terkecil) CI (Interval kelas) Hindarkan kelas terbuka, karena kelas terbuka itu tanpa batas Hindarkan adanya kelas yang berulang Tercantum sumber data

5. Prosedur Menyusun Tabel Frekuensi menurut bilangan: (1). Menentukan jumlah kelas. Digunakan rumus Sturges, yaitu : K (Jumlah kelas) = 1 + 3, 3 Log N (N =Jumlah frekuensi/jumlah data)

(2). Menentukan interval kelas. Digunakan rumus Sturges, yaitu : Range ( Selisih data terbesar dan terkecil) atau X n - X 1 Range CI (Interval kelas) = K (Jumlah kelas)

(3). Menentukan Batas Kelas dan Tepi Kelas • Batas kelas : Data terkecil dan Interval Kelas • Tepi kelas : Tepi bawah untuk kelas I (kiri) dan Tepi atas untuk kelas I (kanan) (4). Menentukan frekuensi untuk tiap kelas. Untuk menentukan frekuensi dengan tally, lalu dijumlahkan. Akhirnya dipresentasikan dalam tabel.

Tabel Distribusi Frekuensi Ralat, 148

5. Gambar Grafik Dist. Frekuensi

Tabel DF Kumulatif Kurang Dari Ralat, 148

Tabel DF Kumulatif Lebih Dari Ralat, 148

(4). Histogram dengan Nilai Relatif : (Frekuensi Relatif) Presentasi Grafik DF/ Frekuensi Relatif dihitung dari frekuensi absolut masing-masing kelas dibagi seluruh frekuensi.

Selesai Terima Kasih