Teknik Penyajian dan Interpretasi Data

 0  0  30  2018-09-14 11:28:55 Report infringing document

  PELATI HAN PENULI SAN KARYA I LMI AH HI MADI PTA FP - UNRAM TEKNI K PENYAJI AN DAN

  I NTERPRETASI DATA oleh: I r. I Gde Ekaputra Gunartha, M.Agr., Ph.D. Dosen Statistika Universitas Mataram Mataram, 02 Maret 2006

  DATA ? DATA FAKTA yang maknanya dapat berdimensi : 1. sebagai pernyataan yang menggambarkan suatu fenomena alam, a.l.: data temperatur, intensitas cahaya, curah hujan, RH, dsb. 2. merupakan suatu respons menurut suatu kerang- ka pikir tertentu dan dapat diuji kebenarannya

secara empirik, a. l.: data percobaan, data survei.

  JENIS DATA D A T A KUALI TATI F > dalam bentuk atribut/ kategorik (pernyataan kualitatif)

  • survei
  • percobaan,dsb > Sekunder + artikel
  • buku-buku
  • instansi
  • lapangan, dsb

  KUANTI TATI F > dalam bentuk angka/ numerik > ada yang berbentuk:  DATA DISKRIT

   DATA KONTINYU > Nominal (varietas, jenis/ macam, dsb)

  > Ordinal (skala rasa, skala aroma, skala intensitas, dsb) > Selang (suhu, pen- dapatan, dsb) > Nisbah/Nol Mutlak

  (bobot, tinggi, luas,

dsb)

>

  Primer

  Sumber Data Skala Ukur

  Bagaimana menyajikan & menginterpre- tasikan data pada Karya Ilmiah?PENYAJIAN DATA sangat berkait dengan kemana

  ARAH INTERPRETASI yang akan dibuat oleh

PENULIS . Sedang arah interpretasi sangat ditentukan

oleh TUJUAN PENULISAN KARYA ILMIAH yang nantinya tercermin dalam KESIMPULAN .

  JELAS dan TIDAK  Penyajian & interpretasi data harus

  BANYAK MENGGUNAKAN KATA-KATA TAK- BERGUNA ( verbiage ). Hindari PENGULANGAN ( redundancy ).

  1. TEKS

  (digunakan jika data numerik yang disajikan tidak ekstensif (banyak), namun hanya untuk penegasan secara faktual)

  PENYAJIAN

  2. TABELTabel Acuan (reference tables)

  DATATabel Sajian (demonstration

tables

  )

  3. GRAFIK

  (tipenya sangat ditentukan oleh

  Jenis Data yang hendak disajikan)

  

SAJIAN TABEL & GRAFIK

   TABEL & GRAFIK idealnya harus mampu menjelaskan/mene-

  Artinya, pembaca rangkan dirinya sendiri (self-explanatory).

  dapat mengerti & paham apa yang dimisikan penulis dalam Tabel & Grafik tanpa membaca acuan rinci tertulis dalam teks.

   Deskripsi Tabel & Grafik seperti JUDUL , CATATAN KAKI , dan SINGKATAN harus dibuat SINGKAT , PADAT , dan

  INFORMATIF .

  • 39

   Hindari penggunaan angka eksponensial (seperti 10 ) pada Tabel & Grafik. Kalau tidak dapat dihindari, tuliskan pada Catatan Kaki di Tabel atau Legend di Grafik .

  TABELTABEL ACUAN : Tabel ini mengandung data yang kompre- what , where

  hensif (lengkap) yang mengandung unsur dan

  when

  ’. Jadi dapat dikatakan datanya mengandung data lengkap koleksi atau hasil pengukuran di lapangan. Umumnya Tabel ini ditempatkan pada Lampiran. Tabel semacam ini sering dijumpai pada SKRIPSI, TESIS, atau DISERTASI; namun jarang dijumpai pada karya ilmiah seperti MAKALAH, KARYA TULIS, dsb.

   TABEL SAJIAN : Tabel yang disajikan dalam tubuh tulisan yang menjadi dasar asimilasi nalar secara cepat oleh PEMBACA untuk memahami fakta yang menjadi kajian dalam karya ilmiah.

  TABEL SAJIAN YANG BAIK

  1. ORIENTASI & URUTAN PENATAAN TABEL : Faktor ini

  sangat berpengaruh kepada KEMUDAHAN MEMBACA

  readability ( ) dan MEMAHAMI DATA (understand ablility).

  Pembaca akan jauh LEBIH MUDAH membandingkan data

DALAM KOLOM DALAM BARIS

  dibandingkan (LIHAT Tab el 1 dan Tab el 2 ).

2. PENGGUNAAN PEUBAH KUANTITATIF PADA KOLOM

  atau BARIS (LIHAT Tab el 3 ) yang dikelompokkan (Tabel Frekuensi).

  Tab el 1

  • *)

  Diet Peubah

  I II

  III

  IV Asupan Susu (milk intake) 9,82 10,48 8,9 9,15 Asupan Tambahan (suplement 449,5 363,6 475,6 intake ) Laju Pertumbuhan 89 145,32 127,8 131,5 *) Asupan Air (water intake) 108,4 143,6 121,29 127,8

  Diet I = Kontrol, Diet II = tambahan Lucerne, Diet III = Leucaena, dan Diet IV = Sesbania Tab el 2

  

Diet Laju Asupan Asupan Asupan

(Menu Pertumbuhan Tambahan Susu Air 0,75 0,75 Tambahan) (g/hari) (g/hari) (ml/kg ) (ml/kg ) Lucerne 145 450 10,5 144 Sesbania 132 476 9,2 128 Leucaena 128 364 8,9 121 Tanpa Pemberian

  89 9,8 108

  Hal-hal penting yang perlu diperbaharui pada Tabel 1:

  a) Jika tujuan kita ingin membandingkan perbedaan antar perlakuan atas sejumlah peubah respon, maka PERLAKUAN yang dibandingkan ditata menurut BARIS dan PEUBAH RESPON ditata menurut KOLOM TABEL (lihat Tabel 2, kita lebih mudah membandingkan perlakuan dibandingkan data Tabel 1).

  b) Deskripsi data pada Tabel 1 tidak baik , seperti adanya ketidak-konsistenan penggunaan desimal

  dalam kolom peubah respon, demikian juga penggunaan desimal yang

  kurang bermakna untuk suatu peubah respon.

  c) Label perlakuan (Diet) tidak informatif dan tidak mempu- nyai unit .

  d) Tata urut penempatan PEUBAH RESPON umumnya disesu-

  aikan dari peubah yang paling penting muncul pertama

  

Tabel 3. Jumlah jam yang dibutuhkan petani untuk melakukan penyiangan pada

tiga pola tanam monokultur dan tumpangsari jagung (n = 180 petani)

  Tumpangsari Tumpangsari Total Jam Monokultur dengan dengan (%) kedelai komak < 10

  25

  53

  18

  53

  3

  9 - 10 - < 15 7 15 - < 20

  8

  3

  5

  9 20 - < 30

  8

  7

  2

  9

  20

  16

  3

  22 ≥ 30 Hal apa yang menarik disini?

  Pengelompokkan Jam seperti di Tabel 3, sebaiknya disesuaikan dengan TUJUAN INFORMASI yang ingin diperoleh dan

  SEBARAN DATA yang dikumpulkan . Hindari pembuatan

  kelompok tersebut telah dirancang sebelum DATA

  DIKUMPULKAN , jika hal ini dilakukan banyak informasi yang tidak tergambarkan dalam Tabel .

3. Gunakan digit desimal yang minimum , umumnya

  menggunakan DUA DESIMAL . Jika POSISI DESIMAL tidak terlalu ragam dan berpengaruh secara signifikan maka jumlah desimal dapat dikurangi. Misal desimal kedua dari suatu angka ratusan dari suatu peubah respon yang tidak terlalu bervariasi dapat dikurangi menjadi SATU DESIMAL. Yang penting

  pengurangan jumlah digit desimal TIDAK MENGURANGI INFORMASI namun justru menambah kejelasan makna .

  4. Penyajian Tabel Percobaan Faktor Tunggal , artinya

  menyajikan data dan hasil analisis ragam suatu percobaan yang melibatkan hanya satu faktor perlakuan yang terdiri atas segugus aras. Misal perlakuan Diet (pemberian asupan tambahan) pada Tabel 2. Uji pembandingan ganda yang digunakan Beda Nyata Terkecil α = 0,1%. (lihat Tabel 4: Hasil empat varietas melon)

  Tabel 4a *) Tabel 4b *) Varietas Hasil Varietas Hasil Melon (kg/tanaman) Melon (kg/tanaman)

  

A 20,49 A 20,49 bc

B 37,40 B 37,40 a

C 19,49 C 19,49 c

D 29,90 D 29,90 ab

  Probabilitas S.E 1,75 <0,001 Uji F Probabilitas <0,001 BNT 0,1% 9,53 Uji F

  • ) Rerata dari 6 tanaman *) Rerata dari 6 tanaman

  Hal apa yang dapat dijelaskan dari Tabel 4a dan Tabel 4b? 1) Pada Tabel 4a memberikan keleluasaan kepada Pembaca untuk membandingkan antar varietas. Dengan menghadirkan nilai S.E maka dengan mudah menghitung BNT, BNJ, dan Dunnett. 2) Pada Tabel 4b Pembaca telah dipaksa untuk membandingkannya dengan

  5. Penyajian Tabel Percobaan Berfaktor Ganda , misal terdapat

  dua faktor yang dikaji (A dan B) masing-masing terdiri atas a aras dan b aras sehingga terdapat ab kombinasi perlakuan. Jika kedua faktor tidak berinteraksi maka uji lanjut setelah ANOVA dilakukan pada PENGARUH UTAMA (main effect), yakni dilakukan pada pembandingan rerata aras perlakuan pada masing- masing faktor, sehingga sajian data sama dengan Tabel 4a atau Tabel 4b. Namun jika terdapat interaksi kedua faktor dalam mempengaruhi peubah respon maka uji lanjut dilakukan pada PENGARUH SEDERHANA (simple effect), dan sajian tabel datanya ditata kedua arah tabel (Tabel 5)

  Tabel 5. Pengaruh interaksi antara Suhu Penggodokan dan Jenis Nangka terhadap lama simpan dodol (hari) o Suhu Penggodokan (

  F) Jenis Nangka

  50

  65

  80 134,75 a 57,25 b 57,50 a Jenis-1 (b) (a) (a) 155,75 a 119,75 a 49,50 a Jenis-2 (a) (a) (b) 144,00 a 145,75 a 85,50 a Jenis-3 (a) (a) (b)

  • Huruf yang sama di belakang rerata perlakuan menyatakan tidak berbeda nyata

  

untuk pengaruh sederhana (simple effect) Jenis Nangka pada masing-masing aras

Suhu Penggodokan pada uji BNT 5% ( = 37,70)

  • Huruf yang sama di bawah rerata perlakuan (dalam tanda kurung) menyatakan

  

tidak berbeda nyata untuk pengaruh sederhana (simple effect) Suhu Penggodokan

pada masing-masing aras Jenis Nangka pada uji BNT 5% (= 37,70)

SAJIAN GRAFIK GRAFIK

  1. GRAFIK BATANG (Bar Chart)

  2. GRAFIK GARIS (Line Graph)

  3. GRAFIK PENCAR (Scatter Graph)

  4. GRAFIK INTERAKSI

  6. GRAFIK REGRESI

  5. GRAFIK DENGAN ERROR BAR

1. GRAFIK BATANG:

   GRAFIK BATANG digunakan jika sumbu mendatar (axis) meru- pakan PEUBAH KUALITATIF

  (atribut atau kategori) seperti jenis pupuk, varietas, dsb). diurut dari

   Sajian data dalam bentuk batang lebih disukai jika KECIL ke BESAR (ascending order) atau sebaliknya (descending order). Ini dimaksudkan untuk memudahkan membaca dan menginterpretasikan.

   Sajian data dalam bentuk batang umumnya di-kluster atau di ke-

lompokkan sesuai tujuan membuat Grafik Batang, agar memudah-

kan membaca dan menginterpretasikannya.  Pembandingan sajian data akan lebih mudah terbaca dan

diinterpretasikan jika batang data berdampingan , dibandingkan

batang data yang letaknya berjauhan (lihat Grafik 1)

  0.3 0.6 0.9 1.2 1.5 1.8 B C A Varietas Kedelai H a s il b iji ( to n /h a ) Olah Tanah Tanpa Olah Tanah

  0.3 0.6 0.9 1.2 1.5 1.8 Olah Tanah Tanpa Olah Tanah Teknik Budidaya H a s il b iji ( to n /h a ) B C A

   

  Grafik 1a Grafik 1b

  Batang

  4 Biji

  3 t) o /p kg

  2 l ( asi

  Grafik 1c H

1 B D A E C

  Varietas Padi  Grafik 1c disebut ‘ stacked graph ’ (batang grafik data ditumpuk dalam satu batang).

   Grafik 1c efektif untuk membaca dan meninterpretasikan data BIJI , namun kurang baik untuk membaca/menginterpretasi data batang.

  Bagaimana menggambar untuk membaca data

2. GRAFIK GARIS:

   GRAFIK GARIS digunakan jika sumbu mendatar (axis) meru- pakan PEUBAH KUANTITATIF (KONTINYU) , a.l.: dosis

  pupuk, konsentrasi pestisida, ketebalan mulsa, tinggi genangan air, dsb.

   GRAFIK GARIS sangat baik digunakan untuk membandingkan beberapa perlakuan dalam satu frame gambar. Meskipun tidak ada aturan berapa grafik garis yang dapat disajikan dalam satu frame gambar, namun jika lebih dari lima grafik garis dalam satu gambar sering membingungkan kadangkala untuk melihat dan menginter- pretasikan data.

   Jika menyajikan lebih dari satu grafik garis dalam satu frame gambar

maka untuk membedakan garis yang satu dengan lainnya dapat dila-

kukan dengan pembedaan: (a). Tipe garis (garis penuh atau garis

putus-putus), dan (b). Warna dan/atau simbol plot yang berbeda

  180 )

  150 m c g ( 120 n

  100%

  90 agu j

  50%

  60 ggi

  25% in T

  30 0%

  14

  28

  42

  56

  70 Hari Setelah Tanam Grafik 2a. Pertumbuhan tinggi jagung akibat perlakuan konsentrasi bokasi nenas.

  Pada Grafik 2 terlihat respon yang hampir sam diantara beberapa per- lakuan konsentrasi, sehingga sulit membaca data grafik. Untuk itu

  tipe, warna & simbol plot yang

  pembedaan garis digunakan dengan berbeda .

   Grafik Garis juga dapat digunakan jika sumbu axis merupakan data peubah kategori diskrit seperti Garfik 1c, akan lebih mudah mem- bacanya jika disajikan dalam bentuk GRAFIK GARIS (lihat Grafik 2b).

  4 t)

  3 o /p kg

  2 l (

  Grafik 2b asi H

1 B D A E C

  Varietas Padi Biji Batang Total

3. GRAFIK PENCAR:

   GRAFIK PENCAR digunakan untuk mendiagnosa sebaran data (lihat Grafik 3

  10 lue ) dual va

  6 resi

  2 t (

  • 2

  la i Ga -6 ila N

  • 10

  10

  20

  30

  40 Nilai Estimasi (fitted value ) Grafik 3. Hubungan nilai estimasi dan nilai galat data hasil melon

   Dari Grafik 3 terlihat data bersifat tidak multiplikatif (jadi meme- nuhi asumsi ANOVA) sehingga tidak perlu ditransformasi.

4. GRAFIK INTERAKSI:

   Grafik ini sering digunakan untuk menyajikan pengaruh interaksi dua faktor perlakuan terhadap peubah respon. Bandingkan pembacaan dan interpretasi data yang ditambilkan pada Tabel 5 dan Grafik 4

  Jenis-1 160 i

  Jenis-2 ar h (

  Jenis-3 120 ol od d

  an p im a s

80 Grafik 5

  40 am L

  50

  65 o

  80 Suhu penggod okan (

  F)

5. GRAFIK DENGAN ERROR BAR:

45 A B C D

  9

  18

  27

  36

  Varietas melon H asi l ( kg /t an am an ) 3,65 CI ± = µ

45 A B C D

  9

  18

  27

  36

  Varietas melon H asi l ( kg /t an am an )  Grafik ini baik untuk mem- visualisasikan data lengkap dengan uji pembandingan- nya, dalam hal ini menggu- nakan selang kepercayaan (confidence interval = CI) 5%.

  Grafik 6 

  Bandingkan pembacaan & interpretasi data Tabel 4a dan 4b dengan Grafik 6). Tentu interpretasi data Grafik 6 jauh lebih mudah dan lebih jelas.

6. GRAFIK REGRESI:

   Grafik Ini digunakan untuk menggambarkan hubungan fungsional antara PEUBAH BEBAS (NUMERIK KONTINYU) dengan PEUBAH TAK BEBAS (lihat Grafik 7)

  200

  6 ) i) cm

  150 ar

  4 g ( n

  /h 100 cm agu ( j

  2 GR ggi

50 A

  in T

  20

  

40

  60

  80 Hari Setelah Tanam Grafik 7. Pertumbuhan dan AGR harian tinggi jagung. Simbol ● merupakan data penga- matan tinggi yang diukur pada saat 14, 28, 42, 56, dan 70 HST.

  Sajian Data & Interpretasi Hasil Analisis Statistika

   Pada Karya/Tulisan Ilmiah data tidak hanya disajikan dalam bentuk deskritif namun juga dalam BENTUK HASIL

  ANALISIS STATISTIKA (seperti uji hipotesis, pembanding- an antar rerata perlakuan, regresi dsb).

   Penulisan PERNYATAAN SIGNIFIKANSI , banyak PENULIS menggunakan dalam teks dengan menuliskan probabilitas yakni:

  

P < 0,05 (untuk signifikan) dan P > 0,05 (untuk non-signifikan).

  Namun akan jauh lebih baik jika disamping nilai rerata ditulis- kan nilai eksak probabilitas yang keluar dari hasil perhitungan komputer. Misal P = 0,023 ; maknanya jika kita menggunakan

  α = 5% maka hasil uji hipotesis signifikan karena 0,023 < 0,05 .  Beberapa ukuran penyebaran data yang sering digunakan dalam penyajian data ilimiah adalah simpangan baku (SD),

  galat baku beda rerata (SED ), dan koefisien variasi (CV).

  Seperti yang ditunjukkan pada Grafik 6, digunakan

  µ ± t CI = *SE.

  α/2

   Teladan penulisan hasil sebagai berikut:

  “Terdapat beda hasil yang nyata antara Varietas Melon A dengan Varietas B sebesar 16,91 kg/tanaman selang kepercayaan (13,26; 20,57)” atau ditulis “Perbedaan hasil Varietas Melon A dan B adalah sebesar 16,91 kg/ tanaman dengan rentang selang kepercayaan (13,26; 20,57)”

  Dari penulisan kedua tanpa kita melakukan uji hipotesis sudah tersirat bahwa kedua varietas berbeda nyata, karena nilai 0 µ µ µ µ

  (sesuai rumusan H : = atau H : = 0) tidak ada -

  A B A B

  PENUTUP

   PENYAJIAN DAN INTERPRETASI DATA MERUPAKAN

FAKTOR PENTING DALAM KARYA ILMIAH

   PENYAJIAN & INTERPRETASI DATA MEMPUNYAI

  BENANG MERAH YANG JELAS DAN LINIER DENGAN TUJUAN DAN KESIMPULAN TEKS , TABEL ,

   PENYAJIAN DATA DAPAT BERUPA

DAN GRAFIK BAIK SECARA DESKRIPTIF MAUPUN

  INFERENSIAL

  sukses semoga informasi ini bermanfaat pada PELATIHAN ini

Dokumen baru
Dokumen yang terkait

Teknik Penyajian dan Interpretasi Data

Gratis

Feedback