Penyajian Data Beberapa cara penyajian data antara lain dengan : Tabel Grafik Diagram Lingkaran (Piechart) Pictogram (Grafik Gambar)

Tabel Komposisi tabel: judul tabel, judul kolom, nilai data dalam setiap kolomnya dan sumber data dimana data tersebut diperoleh Rasio nilai tambah rantai pasok buah manggis yang tidak dikelola oleh KBU Al-Ihsan Anggota Rantai Pasok Nilai Tambah (Rp/kg) Rasio Nilai Tambah (%) Super 1 2 3 Lokal Petani -237,37 -0,09 -0,07 Pengumpul 5.592,97 1.540,63 197,66 -1.236,25 2,07 0,57 0,07 -0,40 Pedagang Besar 2.374,69 1.166,25 791,56 -707,50 0,26 0,25 -0,21 Eksportir 21.443,75 18.545,00 13.291,25 1,69 2,69 3,03 Total 29.411,41 21.251,88 14.280,469 -2.181,12 100,00 Sumber: Astuti (2012)

Tabel Distribusi Frekuensi Table distribusi frekuensi disusun bila jumlah data yang akan disajikan cukup banyak  tabel biasa tidak efesian dan kurang efektif Table distribusi frekuensi mempunyai sejumlah kelas Pada setiap kelas mempunyai kelas interval  panjang kelas: jarak antara nilai batas bawah dengan nilai batas atas kelas pada setiap kelas Setiap kelas interval mempunyai frekuensi

Langkah mambuat tabel distribusi frekuensi Menghitung jumlah kelas interval Berdasarkan pengalaman Dalam menyusun table distribusi frekuensi berkisar antara 6 sampai 15 kelas Membaca grafik Garis vertical menunjukkan jumlah kelas interval Garis Horizontal menunjukkan jumlah data observasi

Rumus Sturges K = 1 + 3.3 log n K = jumlah kelas n = jumlah data observasi log = logaritma Menghitung Rentang data Menghitung Panjang kelas  rentang data dibagi jumlah kelas interval 5. Menghitung frekuensi tiap data

Contoh :

Tabel distribusi Frekuensi Kumulatif Pengembangan dari tabel ditribusi frekuensi Menunjukkan jumlah observasi yang menyatakan kurang dari nilai tertentu Contoh :

Tabel distribusi Frekuensi Relatif Penyajian data yang menggunakan frekuensi menjadi Persen (%) Contoh :

Tabel Distribusi Frekuensi Relatif Kumulatif Tabel ini merupakan Tabel Frekuansi kumulatif yang diubah menjadi Persen(%) Contoh :

Ukuran pemusatan data berkelompok Mean:

Median: L1 = batas kelas bawah dari kelas median. n = banyak data (Σ f)1= jumlah frekuensi semua kelas yang lebih rendah dari kelas median f med = frekuensi kelas median c = panjang kelas

Modus: L1 = batas kelas bawah dari kelas modus. 1 = selisih frekuensi kelas modus dan frekuensi kelas sebelumnya 2 = selisih frekuensi kelas modus dan frekuensi kelas sesudahnya c = panjang kelas

Simpangan Baku:

Grafik garis biasanya untuk menunjukkan perkembangan suatu keadaan Dalam grafik terdapat garis vertical(keatas) yang menunjukkan jumlah frekuensi dan yang Horizontal (mendatar) menunjukkan variable tertentu Contoh : Gambar Grafik garis perkembangan 3 macam produk elektronik 5 tahun terakhir

Grafik Batang

Histogram Grafik yang menggambarkan suatu distribusi frekuensi dengan bentuk beberapa segi empat. Langkah-langkah membuat histogram : 1. Buatlah absis dan ordinat. absis: sumbu mendatar (X) menyatakan nilai ordinat: sumbu tegak (Y) menyatakan frekuensi

2. Berilah nama pada masing-masing sumbu dg cara sumbu absis diberi nama nilai dan ordinat diberi nama frekuensi. 3. Buatlah skala absis dan ordinat 4. Buatlah batas kelas dg cara : a) Ujung bawah interval kelas dikurangi 0,5 b) Ujung atas interval kelas pertama ditambah ujung bawah interval kelas kedua dikalikan setengah. c) Ujung kelas atas ditambah 0,5.

Contoh : Nilai frekuensi 60-64 65-69 70-74 75-79 80-84 85-89 90-94 2 6 15 20 16 7 4 Jumlah 70

Batas Kelas : 60-0,5 = 59,5 (64+65) x 0,5 = 64,5 (69+70) x 0,5 = 69,5

Grafik lingkar Diagram lingkaran digunakan untuk membandingkan data dari berbagai kelompok

Pictogram (Grafik Gambar) Supaya data yang disajikan lebih komunikatif, maka penyajian data dibuat dalam bentuk Pictogram (gambar) Contoh: Perbandingan jumlah buku di perpustakaan

Bentuk distribusi Ciri Bentuk Distribusi Simetri: Distribusi adalah pola atau model penyebaran yang merupakan gambaran kondisi sekelompok data. Ciri Bentuk Distribusi Simetri: Mean = median = modus

Ciri Bentuk Distribusi Menceng / MIRING Ke kanan (positif): Mean > median > modus

Ciri Bentuk Distribusi MENCENG / MIRING ke kiri (negatif): Mean < median < modus

SK = derajat kemencengan (skewness) Mengukur derajat KEMENCENGAN distribusi data: Rumus Pearson SK = derajat kemencengan (skewness) = mean Mo = Modus S = Standar Deviasi = SD

Interpretasi nilai derajat KEMENCENGAN: SK = 0 atau mendekati nol  distribusi data simetri SK bertanda negatif  distribusi data menceng ke kiri SK bertanda positif distribusi data menceng ke kanan