Sesi Perkongsian Perlaksanaan LMCW 2022

Mohd Aftar Abu Bakar

PHQJDQGXQJL EHEHUDSD SHPEROHK XEDK \DQJ VDPD VHSHUWL ,' %HUDW 8PXU GDQ -DQWLQD
PDND DGDODK OHELK PXGDK MLND SHQJJDEXQJDQ NHGXD GXD VHW GDWD LQL GLODNXNDQ GHQJDQ
PHPDGDQNDQ ,' VDPSHO WHUVHEXW NHUDQD QRPERU ,' WHUVHEXW DGDODK XQLN EHUEDQGLQJ
SHPEROHK XEDK \DQJ ODLQ +DVLO SHQJJDEXQJDQ LQL DGDODK VHSHUWL SDGD -DGXDO

-DGXDO *DEXQJDQ 6HW 'DWD 7DKDS (PRVL .XFLQJ 6HEHOXP GDQ 6HOHSDV
0HPDNDQ 8EDW =\ONHQH

,' %HUDW 8PXU -DQWLQD .HGLDPDQ 5DZDWDQ 7DKDS 7DKDS 7DKDS
NJ EXODQ (PRVL (PRVL
(PRVL KDUL KDUL

KDUL

%HWLQD 5XPDK WHUHV =\ONHQH
%HWLQD
%HWLQD 5XPDK WHUHV 3ODFHER
-DQWDQ
%HWLQD 5XPDK WHUHV =\ONHQH
-DQWDQ
%HWLQD 5XPDK WHUHV 3ODFHER
%HWLQD
%HWLQD 3DQJVDSXUL =\ONHQH
-DQWDQ
3DQJVDSXUL 3ODFHER

3DQJVDSXUL =\ONHQH

3DQJVDSXUL =\ONHQH

3DQJVDSXUL =\ONHQH

3DQJVDSXUL =\ONHQH

/0&: 3HQJXUXVDQ $QDOLWLN 'DWD





02'8/ $1$/,6,6 '$7$



'DODP HUD OHGDNDQ PDNOXPDW \DQJ PDQD VXPEHU GDWD DGDODK EDQ\DN GDQ NHZXMXGDQ
SHOEDJDL MHQLV GDWD DGD NHWLNDQ\D NLWD PHUDVD GLEHEDQL GHQJDQ GDWD \DQJ EDQ\DN ,QL
PHQ\HEDENDQ DGD NDODQ\D NLWD NHOLUX EDJDLPDQD XQWXN PHPXODNDQ DQDOLVLV DWDX WLGDN
SDVWL DQDOLVLV DSD \DQJ KDUXV GLODNVDQDNDQ GDKXOX 8QWXN PHODNVDQDNDQ DQDOLVLV
SHULKDODQ GLUDVDNDQ µWHUODOX VHQDQJ¶ GDQ WLGDN FDQJJLK GDODP ]DPDQ GDWD UD\D big data
GHQJDQ SHOEDJDL WHNQLN \DQJ JDK GDQ NRPSOHNV :DODXEDJDLPDQDSXQ SHUOX GLLQJDWNDQ
EDKDZD EDJL PHQMDODQNDQ VHEDUDQJ DQDOLVLV GDWD DQDOLVLV GHVNULSWLI KDUXV GLODNXNDQ
WHUOHELK GDKXOX VDPD DGD DQDOLVLV GHVNULSWLI EHUDQJND DQDOLVLV GHVNULSWLI EHUJUDI DWDX
NHGXD GXDQ\D VHNDOL $QDOLVLV DZDO LQL ZDMLE GLODNVDQDNDQ XQWXN DQGD PHULQJNDVNDQ
PDNOXPDW \DQJ GLSHUROHKL GDULSDGD GDWD GHQJDQ PHQGDSDWNDQ VXNDWDQ PHPXVDW
VXNDWDQ VHUDNDQ VHUWD WDEXUDQ GDWD PHQHUXVL JUDI \DQJ EHUVHVXDLDQ 6HWHODK DQDOLVLV
DZDODQ LQL GLODNVDQDNDQ EDUXODK DQGD DNDQ PHQGDSDW JDPEDUDQ \DQJ OHELK MHODV
PHQJHQDL FLUL GDQ VLIDW GDWD WHUVHEXW 0DNOXPDW LQL DNDQ PHPEDQWX DQGD XQWXN
PHQHQWXNDQ DQDOLVLV ODQMXWDQ \DQJ PXQJNLQ PHPHUOXNDQ NDHGDK DQDOLVLV \DQJ OHELK
NRPSOHNV \DQJ VHVXDL GHQJDQ GDWD DQGD



2EMHNWLI

$QDOLVLV GHVNULSWLI LQL ZDODXSXQ QDPSDN PXGDK GDQ ULQJNDV WHWDSL PHUXSDNDQ DQDOLVLV
DZDO \DQJ PHVWL GLODNVDQDNDQ 7XMXDQ XWDPD DQDOLVLV GHVNULSWLI LQL DGDODK XQWXN
PHUXPXVNDQ GDWD GHQJDQ FDUD \DQJ MHODV GDQ PXGDK GLIDKDPL 7XMXDQ LQL GDSDW
GLODNVDQDNDQ PHQHUXVL GXD NDHGDK DQDOLVLV GHVNULSWLI LDLWX

L $QDOLVLV GHVNULSWLI EHUDQJND PHQGDSDWNDQ VWDWLVWLN VHSHUWL PLQ PHGLDQ GDQ
VLVLKDQ SLDZDL

LL $QDOLVLV GHVNULSWLI EHUJUDI NDHGDK YLVXDO DVDV VHSHUWL KLVWRJUDP SORW NRWDN GDQ
SORW EDWDQJ GDQ GDXQ

Nora Muda & Faridatulazna Shahabuddin

$QDOLVLV 'HNVULSWLI

$QDOLVLV GHVNULSWLI DWDX DQDOLVLV SHULKDODQ \DQJ GLELQFDQJNDQ GDODP PRGXO LQL
PHOLEDWNDQ DQDOLVLV DVDV \DQJ EHULNXW

L $QDOLVLV NHNHUDSDQ
LL 6XNDWDQ PHPXVDW
LLL 6XNDWDQ VHUDNDQ
LY 6XNDWDQ NHGXGXNDQ
Y 6XNDWDQ EHQWXN
YL 7DEXUDQ GDWD
8QWXN VHWLDS MHQLV DQDOLVLV GHVNULSWLI GL DWDV VXNDWDQ VHFDUD EHUDQJND GDQ SHUZDNLODQ
VHFDUD EHUJUDI DNDQ GLEHULNDQ EHVHUWD GHQJDQ XODVDQ PHQJHQDL NHOHELKDQ GDQ
NHNXUDQJDQ VHWLDS NDHGDK



$QDOLVLV .HNHUDSDQ

.HELDVDDQQ\D GDWD \DQJ GLSHUROHK VHULQJ GLVXVXQ GDODP EHQWXN MDGXDO 6XVXQDQ GDWD
EHJLQL PDVLK NHOLKDWDQ MDQJJDO WHUXWDPD DSDELOD VDL] GDWD DGDODK WHUODOX EHVDU 0DND
WLPEXO NHSHUOXDQ XQWXN PHQ\XVXQ GDWD GDODP EHQWXN \DQJ OHELK SDGDW XQWXN WXMXDQ
DQDOLVLV GDQ NRPXQLNDVL GDWD .DWDNDQ NLWD PHPSXQ\DL GDWD SHQGDSDWDQ WDKXQDQ
SHNHUMD GL VHEXDK V\DULNDW GHQJDQ ELODQJDQ SHNHUMD VHUDPDL N

,G 3HQGDSDWDQ
50
50
50
50
50
50
50
50
50
50
50
50
50
50
50
50

/0&: 3HQJXUXVDQ $QDOLWLN 'DWD



50
50
50
50

50


-LND KDQ\D EHUGDVDUNDQ GDWD PHQWDK VDKDMD WLGDN EDQ\DN PDNOXPDW \DQJ EROHK
GLNHWDKXL GDULSDGD GDWD LQL PHODLQNDQ NLWD PHQJHWDKXL MXPODK SHQGDSDWDQ VHWLDS
LQGLYLGX SHNHUMD 0DND WLPEXO NHSHUOXDQ XQWXN PH\XVXQ GDWD LQL GDODP EHQWXN WDEXUDQ
NHNHUDSDQ LDLWX GHQJDQ PHULQJNDVNDQ GDWD NH GDODP NXPSXDQ DWDX NDWHJRUL WHUWHQWX
GDQ NHNHUDSDQ GLNLUD

7DEXUDQ .HNHUDSDQ Frequency Distribution

7XMXDQ WDEXUDQ NHNHUDSDQ DGDODK XQWXN PHQ\XVXQ GDWD GDODP EHQWXN ULQJNDV GDQ
SDGDW ,QL GLGDSDWL GHQJDQ PHQJNDWHJRULNDQ GDWD GDODP EHEHUDSD NXPSXODQ DWDX NHODV

$QDOLVLV NHNHUDSDQ DWDX IUHNXHQVL PHPEHULNDQ ELODQJDQ NHNHUDSDQ EDJL VHWLDS
NDWHJRUL \DQJ GLNHODVNDQ 6HEDJDL FRQWRK -DGXDO PHQXQMXNNDQ GDWD 3HQGDSDWDQ
LQGLYLGX \DQJ WHODK GLNHODVNDQ -DGXDO WHUVHEXW PHPEHULNDQ NLWD PDNOXPDW EDKDZD
SHQGDSDWDQ LQGLYLGX NHEDQ\DNDQQ\D EHUDGD GDODP NDWHJRUL 50 50
'DULSDGD MDGXDO NHNHUDSDQ NLWD GDSDW JDPEDUDQ NHVHOXUXKDQ WDEXUDQ GDWD SHQGDSDWDQ
SHNHUMD 3HQJNHODVDQ GDWD LQL DNDQ PHQ\HEDENDQ NLWD NHKLODQJDQ PDNOXPDW PHQJHQDL
SHQGDSDWDQ VHWLDS LQGLYLGX WHWDSL NLWD PHQGDSDW PDNOXPDW EDUX PHQJHQDL FRUDN
SHQGDSDWDQ SHNHUMD PHQHUXVL WDEXUDQ NHNHUDSDQ

-DGXDO -DGXDO NHNHUDSDQ

WĞŶĚĂƉĂƚĂŶ <ĞŬĞƌĂƉĂŶ WĞƌĂƚƵƐ

50

50
50

50
50

50
50

50
50

!50

7RWDO

Nora Muda & Faridatulazna Shahabuddin

7DEXUDQ IUHNXHQVL LQL EROHK GLJDPEDUNDQ VHFDUD EHUJUDI PHQHUXVL KLVWRJUDP
'DULSDGD KLVWRJUDP GHQJDQ PXGDK GDSDW NLWD OLKDW EDKDZD NDWHJRUL SHQGDSDWDQ
50 50 PHUXSDNDQ MXPODK SHQGDSDWDQ WDKXQDQ EDJL NHEDQ\DNDQ SHNHUMD
GL V\DULNDW LQL



5DMDK +LVWRJUDP

%DJL FRQWRK VHWHUXVQ\D -DGXDO PHQXQMXNNDQ DQDOLVLV NHNHUDSDQ PHQJLNXW
HWQLN XQWXN NHWXD LVL UXPDK GL 6HODQJRU EHUGDVDUNDQ GDWD 3HQ\LDVDWDQ 3HUEHODQMDDQ ,VL
5XPDK +,6 GL 6HODQJRU ROHK -DEDWDQ 3HUDQJNDDQ 0DOD\VLD %HUGDVDUNDQ MDGXDO
LQL GDULSDGD VDPSHO NHWXD LVL UXPDK GL 6HODQJRU VHUDPDL DGDODK %XPLSXWUD
GLLNXWL ROHK &LQD VHUDPDL RUDQJ ,QGLD VHUDPDL RUDQJ GDQ VHOHELKQ\D GDODP
NDWHJRUL ODLQ ODLQ EDQJVD

-DGXDO -DGXDO NHNHUDSDQ PHQJLNXW HWQLN XQWXN NHWXD LVL UXPDK GL 6HODQJRU
Sumber: DOSM HIS 2012 Selangor

ƚŶŝŬ <ĞŬĞƌĂƉĂŶ

ƵŵŝƉƵƚĞƌĂ ϴϭϲ

ŝŶĂ ϰϬϬ

/ŶĚŝĂ ϭϴϰ

>ĂŝŶͲůĂŝŶ ϰ

:ƵŵůĂŚ ϭϰϬϰ

/0&: 3HQJXUXVDQ $QDOLWLN 'DWD



7DEXUDQ .HNHUDSDQ NXPXODWLI

7DEXUDQ NHNHUDSDQ NXPXODWLI GLSHUROHKL GHQJDQ PHQGDSDWNDQ ELODQJDQ GDWD DWDX
FHUDSDQ \DQJ PHOHELKL DWDX NXUDQJ GDULSDGD VDWX QLODL WHUWHQWX 7DEXUDQ NHNHUDSDQ \DQJ
ELDVD EROHK GLWXNDUNDQ NHSDGD WDEXUDQ NHNHUDSDQ NXPXODWLI

-DGXDO -DGXDO NHNHUDSDQ .XPXODWLI

WĞŶĚĂƉĂƚĂŶ <ĞŬĞƌĂƉĂŶ <ĞŬĞƌĂƉĂŶ WĞƌĂƚƵƐĂŶ
<ƵŵƵůĂƚŝĨ ŬƵŵƵůĂƚŝĨ

50 ϲ͘ϵϲ

50 ϳϴ͘Ϭϲ

50 ϵϬ͘ϱϭ

50 ϵϳ͘Ϯϲ

50 ϵϵ͘ϭϲ

50 ϭϬϬ͘ϬϬ

-XPODK



$GD PDVDQ\D PDNOXPDW PHQJHQDL ELODQJDQ LWHP DWDX GDWD \DQJ OHELK DWDX NXUDQJ
GDULSDGD VDWX QLODL EHUJXQD GDQ SHQWLQJ XQWXN GLNHWDKXL 6HEDJDL FRQWRK EHUDSD
UDPDLNDK \DQJ SHQGDSDWDQQ\D GLEDZDK 50 " 'HQJDQ PXGDKQ\D NLWD EROHK
PHQGDSDWNDQ QLODL LQL PHQHUXVL WDEXUDQ NHNHUDSDQ NXPXODWLI LDLWX VHUDPDL RUDQJ
DWDX SHNHUMD 0XQJNLQ MXJD NLWD EHUPLQDW XQWXN PHQJHWDKXL PHUHND \DQJ
PHPSXQ\DL SHQGDSDWDQ PHOHELKL 50 ,QL MXJD EROHK GLSHUROHKL GHQJDQ PXGDK
GDULSDGD WDEXUDQ NHNHUDSDQ NXPXODWLI 6HWHUXVQ\D WDEXUDQ NHNHUDSDQ NXPXODWLI LQL
EROHK GLZDNLONDQ PHQHUXVL JUDI WDEXUDQ NHNHUDSDQ NXPXODWLI DWDXSXQ GLSDQJJLO VHEDJDL
µRJLYH¶ 'DULSDGD JUDI LQL VHNLUDQ\D NLWD EHUPLQDW XQWXN PHQJHWDKXL EHUDSDNDK PHGLDQ
SHQGDSDWDQ SHNHUMD NLWD EROHK PHQGDSDWNDQQ\D GHQJDQ PHODNDUNDQ QLODL SDGD
GDQ PHQGDSDWNDQ QLODL SHQGDSDWDQ \DQJ VHSDGDQ 'LGDSDWL EDKDZD PHGLDQ SHQGDSDWDQ
EHUDGD SDGD MXODW 50 50

Nora Muda & Faridatulazna Shahabuddin



5DMDK *UDI WDEXUDQ NHNHUDSDQ NXPXODWLI



6XNDWDQ 0HPXVDW

6XNDWDQ SXUDWD averages \DQJ VHULQJ GLJXQDNDQ PHUXMXN NHSDGD EHEHUDSD VXNDWDQ
NHFHQGHUXQJDQ PHPXVDW LDLWX PLQ PHGLDQ GDQ PRG 7XMXDQ XWDPD PHQGDSDWNDQ
VXNDWDQ NHFHQGHUXQJDQ PHPXVDW DGDODK XQWXN PHULQJNDVNDQ GDWD GHQJDQ
PHQJJXQDNDQ KDQ\D VDWX QLODL \DQJ EROHK PHQJJDPEDUNDQ VDL] FLUL GL WHQJDK GDQ SXVDW
ORNDVL VXDWX VHW GDWD WHUVHEXW

0LQ DULWPHWLN

$SDELOD PHUXMXN NHSDGD SHUNDWDDQ SXUDWD \DQJ VHULQJ GLPDNVXGNDQ DGDODK PLQ
DULWPHWLN GHQJDQ UXPXV \DQJ EHULNXW

0LQ DULWPHWLN

n
¦ Xi
μ i =
=
n

GHQJDQ μ DGDODK V\PERO XQWXN PLQ DULWPHWLN

n
¦ X i SHQMXPODKDQ VHPXD QLODL SHPEROHKXEDK X
i=
n ELODQJDQ FHUDSDQ

/0&: 3HQJXUXVDQ $QDOLWLN 'DWD



6HEDJDL FRQWRK SHUKDWLNDQ GXD VHW GDWD EHULNXW 6HW GDWD \DQJ SHUWDPD
PHPSXQ\DL QLODL PLQ DULWPHWLN μ = 0DQDNDOD XQWXN VHW GDWD NHGXD PLQ

DULWPHWLN EHUXEDK NHSDGD μ = GHQJDQ QLODL FHUDSDQ NH GLOHWDNNDQ VHEDJDL
QLODL HNVWUHP LDLWX 50 ,QL PHQXQMXNNDQ EDKDZD QLODL PLQ DULWPHWLN DNDQ
GLSHQJDUXKL ROHK QLODL HNVWUHP GDQ GDODP NHV LQL KDQ\D GLVHEDENDQ ROHK VHRUDQJ
SHNHUMD VDKDMD \DQJ PHPSHUROHKL SHQGDSDWDQ \DQJ EDQ\DN WHODK PHQJXEDK QLODL PLQ
DULWPHWLN NHSDGD QLODL \DQJ OHELK EHVDU

,G 3HQGDSDWDQ ,G 3HQGDSDWDQ





















0LQ 0LQ



&LUL FLUL XWDPD PLQ DULWPHWLN

6XNDWDQ SXUDWD \DQJ VHULQJ GLJXQD SDNDL
1LODL PLQ PXGDK GLSHQJDUXKL ROHK QLODL VHWLDS FHUDSDQ 6HEDUDQJ SHUXEDKDQ

QLODL FHUDSDQ DNDQ PHQJXEDK QLODL PLQ
1LODL PLQ MXJD PXGDK GLSHQJDUXKL ROHK EHEHUDSD QLODL FHUDSDQ \DQJ HNVWUHP

LDLWX QLODL \DQJ VDQJDW NHFLO DWDX VDQJDW EHVDU 8QWXN WDEXUDQ GDWD \DQJ
WHUSHQFRQJ QLODL PLQ NXUDQJ VHVXDL EDJL PHZDNLOL VXNDWDQ NHFHQGHUXQJDQ
PHPXVDW
6XNDWDQ SXUDWD EROHK GLSHUFD\DL DSDELOD VDPSHO GDWD GLJXQDNDQ XQWXN PHPEXDW
SHQWDDELUDQ PHQJHQDL SRSXODVL

0HGLDQ

0HGLDQ DGDODK QLODL \DQJ PHPEDKDJLNDQ VDWX VHW GDWD NHSDGD GXD EDKDJLDQ \DQJ VDPD
0HGLDQ PHPEDKDJLNDQ GDWD NHSDGD EDKDJLDQ GL EDZDK QLODL PHGLDQ GDQ GL
DWDV QLODL PHGLDQ

Nora Muda & Faridatulazna Shahabuddin

8QWXN PHQGDSDWNDQ QLODL PHGLDQ XQWXN GDWD \DQJ WLGDN GLNXPSXONDQ GDWD SHUOX
GLVXVXQ GDODP WHUWLE PHQDLN GDQ ORNDVL \DQJ PHPEDKDJLNDQ GDWD NHSDGD
GLNHQDOSDVWL 6HWHUXVQ\D QLODL \DQJ VHSDGDQ GHQJDQ NHGXGXNDQ LWX GLGDSDWNDQ

6HEDJDL FRQWRK JXQDNDQ NHPEDOL GDWD SHQGDSDWDQ LQGLYLGX .DWDNDQ NLWD KDQ\D
PHQJDPELO SHNHUMD \DQJ SHUWDPD GDQ GDSDWNDQ PHGLDQ EDJL GDWD WHUVHEXW 6XVXQ GDWD
WHUVHEXW GDODP WHUWLE PHQDLN GDQ GDSDWNDQ ORNDVL PHGLDQ SDGD NHGXGXNDQ
n





0HGLDQ


8QWXN GDWD \DQJ ELODQJDQQ\D JHQDS NLWD OLKDW FRQWRK GLEDZDK










.HGXGXNDQ PHGLDQ DGDODK SDGD NHGXGXNDQ n

3DGD NHGXGXNDQ QLODL PHGLDQ \DQJ VHSDGDQ DGDODK

3HUKDWLNDQ GDWD SHQGDSDWDQ SHNHUMD VHSHUWL \DQJ GLJXQDNDQ VHEHOXP LQL NLWD
PHQGDSDWNDQ PHGLDQ XQWXN NHGXD GXD VHW GDWD %LDQJDQ GDWD DGDODK VDPD LDLUX n
PDND NHGXGXNDQ PHGLDQ DGDODK SDGD ORNDVL GDQ PHGLDQ GLSHUROHKL GHQJDQ
PHPEDKDJLNDQ QLODL SDGD NHGXGXNDQ NH GHQJDQ NHGXGXNDQ NH GDQ GLSHUROHK QLODL
PHGLDQ DGDODK 1LODL PHGLDQ DGDODK VDPD XQWXN NHGXD GXD VHW GDWD WHUVHEXW
ZDODXSXQ VHW NHGXD PHPSXQ\DL QLODL SHQGDSDWDQ \DQJ HNVWUHP EHUEDQGLQJ QLODL
SHQGDSDWDQ \DQJ ODLQ

/0&: 3HQJXUXVDQ $QDOLWLN 'DWD



,G 3HQGDSDWDQ ,G 3HQGDSDWDQ





















0LQ 0LQ

0HGLDQ 0HGLDQ



&LUL FLUL VXNDWDQ PHGLDQ

0XGDK GLWDNULINDQ GDQ PXGDK XQWXN GLIDKDPL

0HGLDQ GLSHQJDUXKL ROHK ELODQJDQ FHUDSDQ GDQ EXNDQ QLODL FHUDSDQ 0DND QLODL
\DQJ VDQJW NHFLO DWDX VDQJDW EHVDU WLGDN DNDQ PHPSHQJDUXKL QLODL PHGLDQ

6HULQJ GLJXQDNDQ VHEDJDL VXNDWDQ PHPXVDW XQWXN GDWD \DQJ WHUSHQFRQJ


0RG

0RG PHUXSDNDQ VXNDWDQ SXUDWD \DQJ NXUDQJ VHNDOL GLJXQDNDQ 0RG PHUXMXN NHSDGD
QLODL FHUDSDQ \DQJ SDOLQJ NHUDS EHUODNX

&LUL FLUL PRG

6HFDUD XPXPQ\D VXNDWDQ PRG SDOLQJ NXUDQJ GLJXQDNDQ EHUEDQGLQJ PLQ GDQ
PHGLDQ

0XQJNLQ WLGDN ZXMXG GDODP VHW GDWD WHUWHQWX PDQDNDO PXQJNLQ EHUODNX OHELK
GDULSDGD VDWX PRG GDODP VHW GDWD \DQJ ODLQ

0RG VHSHUWL PHGLDQ WLGDN GLSHQJDUXKL ROHK QLODL \DQJ HNVWUHP GDODP VXDWX VHW
GDWD

Nora Muda & Faridatulazna Shahabuddin

&RQWRK VXNDWDQ PRG XQWXN GXD VHW GDWD EHULNXW

,G 3HQGDSDWDQ ,G 3HQGDSDWDQ





















0LQ 0LQ

0HGLDQ 0HGLDQ

0RG 0RG



1LODL \DQJ SDOLQJ NHUDS EHUODNX DGDODK SHQGDSDWDQ LDLWX VHEDQ\DN GXD NDOL
GDQ QLODL PRG LQL DGDODK VDPD XQWXN NHGXD GXD VHW GDWD WHUVHEXW ZDODXSXQ VHW GDWD
NHGXD PHPSXQ\DL QLODL SHQGDSDWDQ \DQJ HNVWUHP 1LODL PRG MXJD WLGDN GLSHQJDUXKL
ROHK QLODL \DQJ HNVWUHP VHSHUWL PHGLDQ .HGXGXNDQ WLJD VXNDWDQ PHPXVDW LDLWX PLQ
PHGLDQ GDQ PRG VHNLUDQ\D GLSORWNDQ SDGD KLVWRJUDP EROHK PHPEHULNDQ PDNOXPDW
PHQJHQDL EHQWXN WDEXUDQ GDWD VDPD DGD EHUEHQWXN VLPHWUL WHUSHQFRQJ NHNDQDQ DWDX
WHUSHQFRQJ NH NLUL


5DMDK 3HUEH]DDQ NHGXGXNDQ 0LQ 0HGLDQ GDQ 0RG
%HUGDVDUNDQ 5DMDK VHNLUDQ\D NHGXGXNDQ 0LQ 0HGLDQ 0RG PDND WDEXUDQ
GDWD DGDODK EHUEHQWXN VLPHWUL 6HNLUDQ\D 0LQ ! 0HGLDQ ! 0RG PDND WDEXUDQ GDWD

/0&: 3HQJXUXVDQ $QDOLWLN 'DWD



WHUSHQFRQJ NH NDQDQ $NKLU VHNDOL VHNLUDQ\D 0LQ 0HGLDQ 0RG PDND WDEXUDQ GDWD
DGDODK WHUSHQFRQJ NH NLUL



6XNDWDQ .HGXGXNDQ

6XNDWDQ NHGXGXNDQ DGDODK VXNDWDQ \DQJ PHPEDKDJLNDQ VXDWX VHW GDWD NHSDGD EHEHUDSD
EDKDJLDQ \DQJ VDPD EHVDU .LWD EROHK PHPEDKDJLNDQ GDWD NHSDGD EDKDJLDQ \DQJ
VDPD EHVDU GHQJDQ PHQGDSDWNDQ QLODL .XDUWLO .LWD MXJD EROHK PHPEDKDJLNDQ GDWD
NHSDGD EDKDJLDQ \DQJ VDPD EHVDU LDLWX 3HUVHQWLO

.XDUWLO

.XDUWLO PHPEDKDJLNDQ GDWD NHSDGD HPSDW EDKDJLDQ \DQJ VDPD EHVDU .XDUWLO SHUWDPD
4 DGDODK QLODL SDGD NHGXGXNDQ NH 4 DGDODK NXDUWLO NHGXD DWDX PHGLDQ EHUDGD
SDGD NHGXGXNDQ NH GDQ 4 LDLWX NXDUWLO NHWLJD EHUDGD SDGD NHGXGXNDQ NH

6HEDJDL FRQWRK NLWD JXQDNDQ NHVHOXUXKDQ GDWD SHQGDSDWDQ EHUMXPODK 1
EDJL PHQGDSDWNDQ QLODL SXUDWD GDQ NXDUWLO VHSHUWL GDODP MDGXDO GL EDZDK

-DGXDO 6XNDWDQ SXUDWD GDQ NHGXGXNDQ EDJL SHPEROHKXEDK SHQGDSDWDQ

6XNDWDQ 3XUDWD GDQ 3HQGDSDWDQ
.HGXGXNDQ

1

0LQ 50

0HGLDQ 4 50

0RG 50

4 50

4 50

4 50



'DULSDGD PDNOXPDW GDODP -DGXDO NLWD GDSDWL EDKDZD NXDQWLO SHUWDPD 4
DGDODK SDGD QLODL SHQGDSDWDQ 50 ,QL EHUPDNVXG VHUDPDL SHNHUMD
PHPSHUROHKL SHQGDSDWDQ GL EDZDK 50 GDQ PHPSXQ\DL SHQGDSDWDQ
PHOHELKL 50

.XDUWLO NHGXD LDLWX 4 MXJD DGDODK VXNDWDQ PHGLDQ GHQJDQ QLODL SHQGDSDWDQ
50 ,QL EHUPDNVXG SHNHUMD PHPSHUROHKL SHQGDSDWDQ GL EDZDK 50
GDQ ODJL PHOHELKL 50

Nora Muda & Faridatulazna Shahabuddin

%HJLWX MXJD GHQJDQ VXNDWDQ 4 LDLWX NXDUWLO NHWLJD GHQJDQ QLODL 50
6HUDPDL SHNHUMD EHUSHQGDSDWDQ GL EDZDK 50 GDQ VHOHELKQ\D LDLWX
PHPSXQ\DL SHQGDSDWDQ OHELK GDULSDGD 50

-XODW DQWDUD NXDUWLO DWDX inter-quartile range ,45 PHQ\XNDW VHUDNDQ GDUL VHJL
MDUDN GL DQWDUD 4 GHQJDQ 4 DWDX GHQJDQ NDWD ODLQ ,45 PHQJXNXU NHGXGXNDQ
GDWD \DQJ GL WHQJDK

3HUVHQWLO

3HUVHQWLO PHPEDKDJLNDQ GDWD NHSDGD EDKDJLDQ \DQJ VDPD EHVDU 6HEDJDL FRQWRK
NDWDNDQ NLWD EHUPLQDW XQWXN PHQGDSDWNDQ SHUVHQWLO NH « &RQWRK
GDULSDGD GDWD SHQGDSDWDQ PHPEHULNDQ NLWD SHUVHQWLO EHULNXW

-DGXDO 1LODL 3HUVHQWLO EDJL SHPEROHKXEDK SHQGDSDWDQ

3HUVHQWLO 3HQGDSDWDQ

50

50

50

50

0HGLDQ 4 50

50

50

50

50



3HUVHQWLO NH 4 0HGLDQ 'DULSDGD -DGXDO NLWD NHWDKXL EDKDZD PHUHND
\DQJ EHUSHQGDSDWDQ 50 GDQ NHDWDV DGDODK \DQJ EHUSHQGDSDWDQ WHUWLQJJL
GLNDODQJDQ VHPXD SHNHUMD \DQJ GLNDML



6XNDWDQ 6HUDNDQ

8QWXN PHQMHODVNDQ ODJL EHQWXN WDEXUDQ NHNHUDSDQ GDWD VXNDWDQ VHUDNDQ GDWD SHUOX
GLDPELO NLUD GL VDPSLQJ VXNDWDQ ORNDVL 6XNDWDQ LQL EROHK PHQ\DWDNDQ DWDX
PHQJJDPEDUNDQ NHSDGDWDQ GDWD GL VHNLWDU PLQ GDWD DWDX VHEDOLNQ\D 6XNDWDQ LQL MXJD
EROHK PHPEHULNDQ MDQJNDXDQ QLODL NHVHOXUXKDQ GDWD $QWDUD VXNDWDQ \DQJ VHULQJ
GLJXQDNDQ DGDODK

/0&: 3HQJXUXVDQ $QDOLWLN 'DWD



MXODW
VLVLKDQ NXDUWLO MXODW VHPL DQWDUD NXDUWLO
YDULDQV
VLVLKDQ SLDZDL
SHNDOL YDULDVL

-XODW

-XODW GLWDNULINDQ VHEDJDL EH]D DQWDUD QLODL GDWD WHUEHVDU GHQJDQ QLODL GDWD WHUNHFLO LDLWX

Julat nilai maksimum ± nilai minimum

6XNDWDQ LQL PXGDK GLKLWXQJ VHUWD PXGDK GLIDKDPL 'L VDPSLQJ EHUJDQWXQJ SDGD QLODL
PDNVLPXP GDQ QLODL PLQLPXP VXNDWDQ LQL KDQ\D PHQ\DWDNDQ MDQJNDXDQ QLODL QLODL
GDWD \DQJ GLEHUL 6XNDWDQ LQL WLGDN PHQJJDPEDUNDQ NHSDGDWDQ GDWD 'XD VHW GDWD
PXQJNLQ PHPSXQ\DL MXODW \DQJ VDPD ZDODXSXQ NHSDGDWDQQ\D EHUEH]D 2OHK \DQJ
GHPLNLDQ MXODW WDQSD EDQWXDQ VXNDWDQ VHUDNDQ \DQJ ODLQ EROHK PHPEHULNDQ WDIVLUDQ
\DQJ VDODK WHUKDGDS WDEXUDQ VHVXDWX GDWD

6LVLKDQ NXDUWLO

.HOHPDKDQ MXODW EROHK GLDWDVL GHQJDQ PHQLQJJDONDQ SHUWDPD GDQ WHUDNKLU
QLODL QLODL GDWD GLVXVXQ WHUWLE GDQ PHPSHUWLPEDQJNDQ MXODW EDJL GDWD GL WHQJDK
WHQJDK -XODW LQL GLQDPDL MXODW DQWDUD NXDUWLO -LND MXODW LQL GLEDKDJL GHQJDQ QRPERU
PDND NXDQWLWL \DQJ WHUKDVLO GLQDPDL VLVLKDQ NXDUWLO VHPLMXODW DQWDUD NXDUWLO LDLWX

VLVLKDQ NXDUWLO NXDUWLO NH NXDUWLO SHUWDPD


Q − Q


-XODW ODLQ \DQJ WLGDN EHUJDQWXQJ SDGD QLODL QLODL HNVWULP VHSHUWL MXODW LDLWX
P − P EROHK MXJD GLSHUWLPEDQJNDQ GHQJDQ PHQJDPELO NLUD GDWD GLWHQJDK
WHQJDK -XODW LQL WLGDN PHQJDPELO NLUD NHVHPXD GDWD \DQJ GLEHUL GDQ WLGDN GDSDW
PHPEHULNDQ JDPEDUDQ GDUMDK NHSDGDWDQ GDWD NHVHOXUXKDQ

6LVLKDQ SLDZDL

6XNDWDQ LQL PHPEHULNDQ JDPEDUDQ NHSDGDWDQ GDWD GDULSDGD PLQQ\D $SDELOD QLODL
VXNDWDQ LQL EHUWDPEDK EHVDU EHUPDNQD GDWD \DQJ GLEHULNDQ LWX OHELK WHUVHUDN GDULSDGD

Nora Muda & Faridatulazna Shahabuddin

PLQQ\D NXUDQJ SDGDW 6HEDOLNQ\D QLODL VXNDWDQ \DQJ NHFLO PHQXQMXNNDQ GDWD \DQJ
GLEHUL LWX OHELK SDGDW 6XNDWDQ LQL ELDVDQ\D GLWDQGDNDQ GHQJDQ σ GLEDFD sigma XQWXN
NHVHOXUXKDQ GDWD SRSXODVL GDQ GLWDQGDNDQ GHQJDQ s XQWXN VDPSHO UDZDN VDL] n
GDULSDGD SRSXODVL WHUVHEXW

Menghitung sisihan piawai data tidak terkumpul
'LEHULNDQ N QRPERU x x xN GHQJDQ PLQQ\D μ 6LVLKDQ SLDZDLQ\D σ GLEHUL ROHK

N
¦ xi − μ
σ = i= N

LDLWX SXQFD NXDVD GXD KDVLO WDPEDK NXDVD GXD VLVLKDQ QRPERU GDULSDGD PLQQ\D VHWHODK
GLEDKDJL GHQJDQ ELODQJDQ GDWD N

%LDVDQ\D QLODL μ LWX WLGDN GLNHWDKXL 1DPXQ VHEDUDQJ QRPERU a EROHK GLDQJJDS
VHEDJDL PLQ GDQ PHQJJDQWLNDQ QLODL μ XQWXN PHQJDQJJDU QLODL σ GDODP UXPXV DQJJDUDQ
VHSHUWL \DQJ EHULNXW

¦ ¦N ª N xi a º
xi − a « »
−

σÖ = i = − « i= N »
« »
N

«¬ »¼

&RQWRK

'DSDWNDQ VLVLKDQ SLDZDL EDJL QRPERU QRPERU

$PELO a GDQ NLUD VLVLKDQ QRPERU QRPERU WHUKDGDS QLODL a.

x xi - a xi - a













+DVLO WDPEDK



'DULSDGD UXPXV GLEHUL VLVLKDQ SLDZDL DGDODK

/0&: 3HQJXUXVDQ $QDOLWLN 'DWD



σÖ = −




'DODP PDVDODK VHKDULDQ ELDVDQ\D KDQ\D VHEDKDJLDQ GLQDPDL sampel GDULSDGD
NHVHOXUXKDQ GDWD GLQDPDL populasi \DQJ GLEHULNDQ 'DULSDGD VDPSHO LWX ELDVDQ\D
GLNHKHQGDNL PHQJDQJJDUNDQ VLVLKDQ SLDZDL SRSXODVL σ GDQ PLQ SRSXODVL μ 'DODP KDO
LQL PLQ VDPSHO x LDODK SHQJDQJJDU WHUEDLN EDJL PLQ μ n DGDODK ELODQJDQ VDPSHO GDQ
SHQJDQJJDU WHUEDLN EDJL σ GLEHUL ROHK

n
¦ xi − x
s= i =

n −

-LND QLODL μ WLGDN GLNHWDKXL PLQ VDPSHO x KHQGDNODK GLJXQDNDQ VHEDJDL DQJJDUDQQ\D

Menghitung sisihan piawai daripada data terkumpul

NHV VDL] NHODV & PDODU XQWXN VHPXD NHODV

σÖ = s = ¦f μ − ª¦ f μ« º × VDL] NHODV
¦ f «¬ »
¦ f ¼»

&RQWRK

7DQGD NHODV xi fi μi = xi − x fiμi fi μi
C















+DVLO WDPEDK


Tanda kelas, x0 – kelas dengan kekerapan tertinggi. Dalam kes ini x0 = 3.2. C=0.5



s= − ª º ×
¬« »¼



NHV VDL] NHODV & WLGDN VDPD XQWXN VHPXD NHODV

Nora Muda & Faridatulazna Shahabuddin

¦ fd ª¦ fd º
¦f »
s= − « ¦ f ¼»
¬«





&RQWRK

7DQGD NHODV xi fi di = xi − x fidi fidi











+DVLO WDPEDK
x0 ± tanda kelas NHODV GL WHQJDK DWDX GL VHNLWDUQ\D x



ª − º
«¬ ¼»
s= −



9DULDQV

9DULDQV GLSHUROHK GHQJDQ PHQJJDQGDNDQ GXD VLVLKDQ SLDZDL 9DULDQV OHELK ELDVD
GLJXQDNDQ VHEDJDL VXNDWDQ VHUDNDQ MLND GLEDQGLQJNDQ GHQJDQ VLVLKDQ SLDZDL

.HJXQDDQ YDULDQV GDQ VLVLKDQ SLDZDL

9DULDQV GDQ VLVLKDQ SLDZDL EROHK GLJXQDNDQ XQWXN PHQHQWXNDQ VHUDNDQ GDWD -LND
YDULDQV DWDX VLVLKDQ SLDZDL EHVDU LD PHQXQMXNNDQ GDWD WHUVHUDN OHELK OXDV 0DNOXPDW
LQL VDQJDW EHUJXQD GDODP PHPEDQGLQJNDQ GXD DWDX OHELK VHW VHW GDWD EDJL PHQHQWXNDQ
VHW GDWD \DQJ PHPSXQ\DL OHELK EDQ\DN SHPEROHK XEDK

.HELDVDDQQ\D VXNDWDQ YDULDQV GDQ VLVLKDQ SLDZDL GLJXQDNDQ XQWXN PHQHQWXNDQ
NHNRQVLVWHQDQ VHVXDWX SHPEROHK XEDK 6HEDJDL FRQWRK GDODP SHPDVDQJDQ VHVXDWX
SHUDODWDQ VHSHUWL VNUX GDQ OXEDQJ VNUX GLDPHWHU OXEDQJ VNUX KDUXVODK NHFLO GDQ WLGDN
WHUODOX EHVDU DJDU VNUX GDSDW GLSDGDQNDQ GHQJDQ WHSDW GDQ NHWDW -LND LDQ\D WLGDN GDSDW
GLSDGDQNDQ GHQJDQ WHSDW DWDX WHUODOX EHVDU PDND VNUX WLGDN GDSDW GLNHWDWNDQ GHQJDQ
VHPSXUQD

/0&: 3HQJXUXVDQ $QDOLWLN 'DWD



3HQHQWXDQ ELODQJDQ QLODL QLODL GDWD \DQJ WHUPDVXN GDODP VHODQJ WDEXUDQ WHUWHQWX
GLWHQWXNDQ EHUGDVDUNDQ QLODL YDULDQV GDQ VLVLKDQ 6HEDJDL FRQWRK WHRUHP &KHE\VKHY
PHQXQMXNNDQ EDKDZD VHEDUDQJ WDEXUDQ VHNXUDQJ NXUDQJQ\D QLODL QLODL GDWD DNDQ
WHUPDVXN GDODP VHODQJ DQWDUD GXD VLVLKDQ SLDZDL WHUKDGDS PLQ 6HODLQ LWX YDULDQV GDQ
VLVLKDQ SLDZDL VHULQJ GLJXQDNDQ GDODP PHQWDDELUNDQ VHVXDWX VWDWLVWLN inferential
statistics

3HNDOL YDULDVL

$SDELOD GXD VDPSHO PHPSXQ\DL XQLW XNXUDQ \DQJ VDPD YDULDQV GDQ VLVLKDQ SLDZDL
EROHK GLEDQGLQJNDQ DQWDUD VDWX VDPD ODLQ GDULSDGD VHJL VHUDNDQ GDWDQ\D :DODX
EDJDLPDQDSXQ MLND WHUGDSDW GXD XNXUDQ VLVLKDQ SLDZDL \DQJ WLGDN VDPD XQLWQ\D PDND
SHUEDQGLQJDQ WLGDN GDSDW GLODNXNDQ 6DWX VWDWLVWLN \DQJ PHPEHQDUNDQ SHUEDQGLQJDQ
VLVLKDQ SLDZDL DSDELOD XQLW DGDODK EHUEH]D GLSDQJJLO SHNDOL YDULDVL

$GD NDODQ\D NLWD EHUKDGDSDQ GHQJDQ NHV VHSHUWL EHULNXW

VDWX VHW GDWD PHPSXQ\DL PLQ PHWHU GDQ VLVLKDQ SLDZDL PHWHU
VDWX VHW GDWD \DQJ ODLQ PHPSXQ\DL PLQ PHWHU GDQ VLVLKDQ SLDZDL PHWHU
VDWX ODJL VHW GDWD PHPSXQ\DL PLQ PHWHU GDQ VLVLKDQ SLDZDL WDKXQ

.HWLJD WLJD NHV WHUVHEXW PHPSXQ\DL VLVLKDQ SLDZDL \DQJ VDPD WHWDSL PLQQ\D EHUEH]D
6HODLQ LWX GDWD GDODP NHV PHPSXQ\DL XQLW EHUEH]D %HUSDQGXNDQ PLQ PDVLQJ
PDVLQJ NHEDQ\DNDQ GDWD GDODP NHV DGDODK GDODP SDQJNDW PDQDNDOD XQWXN NHV
GDQ NHV DGDODK GDODP SDQJNDW

$GD NHWLNDQ\D SHUOX GLEXDW SHUEDQGLQJDQ DQWDUD NHYDULDQDQ GXD VHW GDWD \DQJ
EHUODLQDQ XQLW 2OHK VHEDE YDULDQV DWDX VLVLKDQ SLDZDL EHUVDQGDU SDGD XQLW GDWD PDND
VXNDWDQ YDULDQV VLVLKDQ SLDZDL WLGDN VHVXDL GLJXQDNDQ GDODP SHUEDQGLQJDQ NHWLJD WLJD
NHV WHUVHEXW

:DODX SXQ NHGXD GXD VHW GDWD WHUVHEXW PHPSXQ\DL XQLW \DQJ VDPD VHSHUWL NHV
GDQ NHV WHWDSL QLODL VLVLKDQ SLDZDL \DQJ VDPD DWDX KDPSLU VDPD WLGDN GDSDW
PHQJJDPEDUNDQ VHUDNDQ NHGXD GXD GDWD GHQJDQ EDLN 8QWXN PHQJDWDVL PDVDODK LQL
SHNDOL YDULDVL \DQJ WLGDN EHUXQLW GLJXQDNDQ 3HNDOL YDULDVL LQL GLWDNULINDQ VHEDJDL

ν = VLVLKDQ SLDZDL
PLQ

Nora Muda & Faridatulazna Shahabuddin

.DGDQJNDOD SHNDOL YDULDVL LQL GLQ\DWDNDQ GDODP SHUDWXVDQ 5XPXV GLEHUL MHODV
PHQ\DWDNDQ EDKDZD MLND QLODL PLQ WHUODOX NHFLO VHFDUD PXWODN PDND SHNDOL YDULDVL WLGDN
EHUHUWL 'DODP SHUEDQGLQJDQ NHV NHV GLQ\DWDNDQ VHPDNLQ EHVDU QLODL ν PDND VHPDNLQ
EHUVHUDNODK VHVXDWX VHW GDWD LWX
Microsoft Excel: Langkah Demi Langkah
'DSDWNDQ MXODW VLVLKDQ SLDZDL GDQ YDULDQV EDJL GDWD MXDODQ GDODP 50 MXWD EDJL
VDPSHO GDWD WDKXQ EHULNXW

3DGD ZRUNVKHHW ([FHOO PDVXNNDQ GDWD SDGD VHO $ $ /DEHO GDWD MXDODQ SDGD VHO
$
%DJL PHQGDSDWNDQ YDULDQV VDPSHO WDLS 9$5 $ $
%DJL PHQGDSDWNDQ VLVLKDQ SLDZDL VDPSHO WDLS 67'(9 $ $
%DJL PHQGDSDWNDQ MXODW NLUD SHUEH]DDQ QLODL PDNVLPXP GHQJDQ QLODL PLQLPXP
GHQJDQ PHQDLS 0$; $ $ ± 0,1 $ $
%DJL PHQHQWXNDQ SHNDOL NHSHQFRQJDQ WDLS 6.(: $ $
3HQJLUDDQ MXJD EROHK GLODNXNDQ GHQJDQ PHQJJXQDNDQ IXQJVL VWDWLVWLN SDGD PHQX GL
toolbar

3DGD PHQX )RUPXODV GL toolbar SLOLK LNRQ
3LOLK NDWHJRUL 6WDWLVWLN XQWXN IXQJVL VWDWLVWLN
6NURO XWN GDSDWNDQ IXQJVL VHVXDL GDQ WHNDQ 2.

/0&: 3HQJXUXVDQ $QDOLWLN 'DWD





6XNDWDQ %HQWXN
0DNOXPDW GDWD DNDQ OHELK WHUVHUODK ODJL GHQJDQ PHQJDPELO NLUD NXDQWLWL NXDQWLWL VHSHUWL
NHSDGDWDQ GDWD PHPEHUDW NH NLUL DWDX NH NDQDQ UHODWLI NHSDGD WLWLN DVDODQ DWDX PLQ GDWD
VHEDKDJLDQ EHVDU GDWD PHPDGDW GL VHEHODK NLUL DWDX NDQDQ PLQ GDWD GDQ NHWDMDPDQ
SXQFDN DWDX EXFX OHQJNXQJ WDEXUDQ EHUEDQGLQJ GHQJDQ SXQFDN \DQJ OD]LP QRUPDO
$QWDUD VXNDWDQ \DQJ VHULQJ GLJXQDNDQ LDODK
PRPHQ
NHSHQFRQJDQ
SHNDOL NXUWRVLV
0RPHQ
'LEHULNDQ VHW QRPERU WHUVXVXQ WHUWLE PHQJLNXW PDJQLWXG PHQDLN DWDX WDQGD NHODV GDWD
WHUNXPSXO x x xk GHQJDQ PDVLQJ PDVLQJ PHPSXQ\DL NHNHUDSDQ f f fk
\DQJ PDQD k LDODK ELODQJDQ NHODV 0RPHQ PRPHQ GLWDIULINDQ VHSHUWL EHULNXW

Nora Muda & Faridatulazna Shahabuddin

0RPHQ SHUWDPD WHUKDGDS WLWLN DVDODQ

k
¦ fi xi
m
= i =
k
¦ fi
i =

0RPHQ NH r WHUKDGDS WLWLN DVDODQ

k
¦ fi xir
mr
i =
= k

¦ fi
i =

0RPHQ SHUWDPD WHUKDGDS PLQ GDWD x

k
¦ fi ( xi − x )
m = i= k

¦ fi
i =

0RPHQ NH WHUKDGDS PLQ GDWD

¦k fi ( xi − x )
m = i= k
¦ fi
i =

0RPHQ NH LDODK YDULDQV EDJL GDWD WHUVHEXW



0RPHQ NH r WHUKDGDS PLQ GDWD

¦k fi ( xi − x )r
mr = i= k

¦ fi
i =



.HSHQFRQJDQ

3HNDOL NHSHQFRQJDQ PHPEHULNDQ darjah tidak simetri LDLWX NHSDGDWDQ GDWD GL VHEHODK
NLUL DWDX GL VHEHODK NDQDQ PLQ GDWD 3HNDOL NHSHQFRQJDQ PHPSXQ\DL WDQGD SRVLWLI DWDX
QHJDWLI 7DQGD QHJDWLI PHQXQMXNNDQ WDEXUDQ GDWD WHUSHQFRQJ GL NLUL PDQDNDOD WDQGD
SRVLWLI SXOD PHQ\DWDNDQ WDEXUDQ GDWD WHUSHQFRQJ GL NDQDQ -LND SHNDOL NHSHQFRQJDQ
EHUQLODL VLIDU LQL PHQXQMXNNDQ WDEXUDQ GDWD DGDODK EHUVLPHWUL WHUKDGDS SDNVL PHQHJDN
SDGD WLWLN PLQ GDWD

/0&: 3HQJXUXVDQ $QDOLWLN 'DWD

1RUPDO VLPHWUL 7HUSHQFRQJ NH NDQDQ
7HUSHQFRQJ NH
PRG 0LQ PRG
PHGLDQ 0HGLDQ 0RG PHGLDQ

PLQ NHNHUDSDQ PLQ

$UDK QHJDWLI %HUEHQWXN ORFHQJ $UDK SRVLWLI
7DEXUDQ VLPHWUL



5DMDK 7DEXUDQ GDWD GDQ NHSHQFRQJDQ

7HUGDSDW GXD MHQLV SHNDOL NHSHQFRQJDQ \DQJ ELDVD GLJXQDNDQ LDLWX

3HNDOL .HSHQFRQJDQ 3HDUVRQ
3HNDOL LQL GLDVDVNDQ ROHK K. Pearson GHQJDQ UXPXV

kp = PLQ− PRG
VLVLKDQ SLDZDL

DWDX

kp = [PLQ− PHGLDQ]

VLVLKDQ SLDZDL



3HNDOL .HSHQFRQJDQ 0RPHQ

3HNDOL LQL GLEHUL QDPD VHPSHQD SHQJLUDDQQ\D PHQJJXQDNDQ PRPHQ 3HNDOL

NHSHQFRQJDQ PRPHQ LQL GLEHUL VHSHUWL EHULNXW

km = PRPHQ NH WHUKDGDS PLQ

(VLVLKDQ SLDZDL)

DWDX

( )km = m



m

GHQJDQ m LDODK PRPHQ NH WHUKDGDS PLQ

Nora Muda & Faridatulazna Shahabuddin

&RQWRK

.LUD SHNDOL NHSHQFRQJDQ GDWD EHULNXW MLND GLEHUL PLQ DGDODK GHQJDQ PRG
GDQ VLVLKDQ SLDZDL

kp = − =


3HNDOL \DQJ QLODLQ\D NHFLO GDQ PHQJKDPSLUL VLIDU LQL PHQXQMXNNDQ GDWD \DQJ GLEHUL
EROHK GLNDWDNDQ VLPHWUL

3HNDOL NXUWRVLV

3HNDOL LQL GLJXQDNDQ XQWXN PHQ\XNDW NHWDMDPDQ SXQFDN VHVXDWX WDEXUDQ GLEDQGLQJNDQ
GHQJDQ WDEXUDQ OHQJNXQJ PHVRNXUWRVLV VHSHUWL WDEXUDQ QRUPDO 3XQFDN \DQJ OHELK
WDMDP GDULSDGD PHVRNXUWRVLV GLQDPDNDQ OHSWRNXUWRVLV VHEDOLNQ\D SXQFDN \DQJ OHELK
UDWD NXUDQJ WDMDP GDULSDGD PHVRNXUWRVLV GLQDPDNDQ SODWLNXUWRVLV











/HQJNXQJ SODWLNXUWRVLV OHQJNXQJ PHVRNXUWRVLV OHQJNXQJ OHSWRNXUWRVLV



5DMDK 7DEXUDQ GDWD GDQ NXUWRVLV

3HNDOL NXUWRVLV EROHK GLDQJJDU PHQJJXQDNDQ UXPXV EHULNXW

kp = PRPHQ NH WHUKDGDS PLQ = m
s
( VLVLKDQ SLDZDL )

8QWXN WDEXUDQ QRUPDO DWDX WDEXUDQ GHQJDQ OHQJNXQJ PHVRNXUWRVLV QLODL SHNDOL NXUWRVLV
LDODK

&RQWRK

'DSDWNDQ SHNDOL NXUWRVLV WDEXUDQ GDWD \DQJ m = s = 0DND SHNDOL
NXUWRVLV DGDODK

/0&: 3HQJXUXVDQ $QDOLWLN 'DWD



kp = m = ≈
s
( )

3HNDOL \DQJ GLSHUROHK PHQXQMXNNDQ OHQJNXQJ WDEXUDQ GDWD PHQJKDPSLUL WDEXUDQ
PHVRNXUWRVLV -LND WDEXUDQ QRUPDO VHEDJDL SLDZDL XQWXN SHUEDQGLQJDQ PDND SHQ\XNDW
NXUWRVLV UHODWLI WHUKDGDS QRUPDO kr GLEHUL ROHK

kr = k −

1LODL kr PHQ\XNDW VDPD DGD SXQFDN VHVXDWX WDEXUDQ LWX OHELK WDMDP OHSWRNXUWRVLV DWDX
NXUDQJ WDMDP SODWLNXUWRVLV EHUEDQGLQJ GHQJDQ NHWDMDPDQ SXQFDN WDEXUDQ QRUPDO



$QDOLVLV %HUJUDI

6HULQJNDOL NLWD PHQJJDPEDUNDQ VHVXDWX GDWD VHFDUD YLVXDO VDPD DGD PHQJJXQDNDQ
FDUWD DWDX JUDI XQWXN SHQFHULWDDQ \DQJ OHELK GUDPDWLN EDJL VHVXDWX GDWD EHUEDQGLQJ
KDQ\D PHQXQMXNNDQ WDEXUDQ NHNHUDSDQ GDWD 7HNQLN LQL OHELK EHUNHVDQ GDODP
PHQ\DWDNDQ EHQWXN WDEXUDQ GDWD DWDX PHQHJDVNDQ VHVXDWX XNXUDQ GDWD \DQJ GLPLQDWL
7HUGDSDW SHOEDJDL WHNQLN DQDOLVLV EHUJUDI \DQJ EROHK GLJXQDNDQ VHSHUWL

FDUWD SDL
FDUWD EDU
KLVWRJUDP
JUDI JDULV

.HELDVDDQQ\D FDUWD SDL GDQ FDUWD EDU VHVXDL GLJXQDNDQ EDJL GDWD MHQLV GLVNUHW
PDQDNDOD KLVWRJUDP GDQ JUDI JDULV EROHK GLJXQDNDQ EDJL NHGXD GXD MHQLV GDWD GLVNUHW
GDQ MXJD VHODQMDU



&DUWD SDL

&DUWD SDL EHUEHQWXN EXODW 3HPELQDDQ FDUWD SDL GLPXODL GHQJDQ SHQJLUDDQ SHUDWXVDQ
EDJL VHPXD NHV PHQJLNXW NDWHJRUL VHVXDWX SHPEROHK XEDK .HPXGLDQ FDUWD SDL WHUVHEXW
GLEDKDJLNDQ PHQJLNXW WDEXUDQ SHUDWXVDQ \DQJ WHODK GLNLUD EHUGDVDUNDQ NDWHJRUL GDWD
-LND NDWHJRUL SHPEROHK XEDK DJDN EDQ\DN FWK OHELK GDUL NDWHJRUL LDQ\D DJDN SDGDW
GDQ NXUDQJ MHODV YLVXDOLVDVLQ\D

Nora Muda & Faridatulazna Shahabuddin



5DMDK &RQWRK FDUWD SDL

&DUWD SDL SDGD 5DMDK PHQJJDPEDUNDQ WDEXUDQ VWDWXV SHUNDKZLQDQ GDULSDGD VDWX
3XVDW .DMLDQ .DXQVHOLQJ 7DEXUDQ NHNHUDSDQ EDJL VWDWXV SHUNDKZLQDQ GLWXQMXNNDQ SDGD
-DGXDO EHULNXW

-DGXDO 6WDWXV SHUNDKZLQDQ UHVSRQGHQ GL 3XVDW .DMLDQ .DXQVHOLQJ

6WDWXV .HNHUDSDQ 3HUDWXVDQ

%XMDQJ
%HUNDKZLQ

%HUFHUDL




5DMDK &DUWD SDL VWDWXV SHUNDKZLQDQ UHVSRQGHQ

&DUD PHPELQD FDUWD SDL PHQJJXQDNDQ ([FHO DGDODK

PDVXNNDQ GDWD SDGD spreadsheet
NOLN PHQX ,QVHUW SDGD WRROEDU
SLOLK FDUWD SDL

/0&: 3HQJXUXVDQ $QDOLWLN 'DWD





&DUWD EDU
&DUWD EDU PHQ\XVXQ NDWHJRUL SHPEROHK XEDK SDGD SDNVL PHOLQWDQJ x GDQ QLODL
NHNHUDSDQ DWDX QLODL SHUDWXVDQ SDGD SDNVL PHQHJDN y %DJL VHWLDS NDWHJRUL SHPEROHK
XEDK ELQD VHJL HPSDW WHSDW \DQJ VHUDJDP OHEDUQ\D GHQJDQ NHWLQJJLDQQ\D PHQJLNXW
ELODQJDQ NHV GDODP VHWLDS NDWHJRUL ,QWHUSUHWDVL FDUWD EDU VDPD VHSHUWL FDUWD SDL GDQ NLWD
EROHK PHPLOLK VDPD DGD LQJLQ SHUVHPEDKNDQ GDWD GHQJDQ FDUWD SDL DWDX FDUWD EDU $SD
\DQJ PHPEH]DNDQQ\D LDODK MLND NDWHJRUL SHPEROHK XEDK OHELK GDULSDGD DWDX
NDWHJRUL PDND FDUWD EDU DGDODK OHELK VHVXDL GLSLOLK
&DUWD EDU DGDODK FDUD EHUNHVDQ XQWXN PHQJJDPEDUNDQ NHNHUDSDQ UHODWLI EDJL
DWDX OHELK NDWHJRUL SHPEROHK XEDK DSDELOD NLWD LQJLQ PHPEXDW SHUEDQGLQJDQ
&RQWRKQ\D NLWD LQJLQ PHPEDQGLQJNDQ NDGDU MHQD\DK GLNDODQJDQ ZDQLWD GDQ OHODNL DWDX
PHOLKDW WUHQG NHQDLNDQ DWDX SHQXUXQDQ NDGDU MHQD\DK PHQJLNXW WDKXQ



5DMDK &RQWRK FDUWD EDU
%LQD FDUWD SDL PHQJJXQDNDQ ([FHO

Nora Muda & Faridatulazna Shahabuddin

PDVXNNDQ GDWD SDGD spreadsheet
NOLN PHQX ,QVHUW SDGD toolbar
SLOLK FDUWD EDU
NOLN GXD NDOL SDGD FDUWD EDU XQWXN HGLW FDUWD SDGD Chart Tools DWDX PHQX GL

VHEHODK NDQDQ XQWXN IRUPDW FDUWD





+LVWRJUDP

6HSHUWL FDUWD EDU WHWDSL EH]DQ\D KLVWRJUDP PHQJJXQDNDQ KDG VHEHQDU SHPEROHK XEDK
NDWHJRUL DWDX VNRU GLVXVXQ EHUVHEHODKDQ UDSDW GDQ EHUVDPEXQJ +LVWRJUDP OHELK VHVXDL
GLJXQDNDQ MLND SHPEROHK XEDK EHUVLIDW VHODQMDU DWDX MXJD EHUVLIDW GLVNUHW VHODQMDU
NDGDU +LVWRJUDP PHQJXPSXONDQ QLODL QLODL SHPEROHK XEDK NHSDGD NXPSXODQ
NXPSXODQ VHODQJ GDQ SORWNDQ ELODQJDQ QRPERU NHV XWN VHWLDS NXPSXODQ 1LODL SDGD
SDNVL y EROHK GDODP EHQWXN SHUDWXVDQ

/0&: 3HQJXUXVDQ $QDOLWLN 'DWD





5DMDK &RQWRK KLVWRJUDP


*UDI JDULV

3HPELQDDQ JUDI JDULV VHUXSD VHSHUWL SHPELQDDQ KLVWRJUDP 6HODLQ GDULSDGD
PHQJJXQDNDQ EDU XQWXN PHPDSDUNDQ NHNHUDSDQ WLWLN WLWLN SDGD WLWLN WHQJDK VHWLDS
VHODQJ EROHK GLVDPEXQJ GHQJDQ JDULV *UDI JDULV MXJD VHVXDL GLJXQDNDQ XQWXN
PHQJJDPEDUNDQ WUHQG PHQJLNXW PDVD WHUWHQWX

6DOHV










:HHN

5DMDK &RQWRK JUDI JDULV

&RQWRK JUDI JDULV LQL PHQJJDPEDUNDQ WUHQG MXDODQ PHQJLNXW PLQJJX GDQ GDSDW
GLSHUKDWLNDQ EDKDZD WHUGDSDW SHQXUXQDQ GDQ MXJD SHQLQJNDWDQ MXDODQ EDJL PLQJJX
WHUWHQWX


6HPDNDQ 'DWD 7HUSHQFLO

'DWD WHUSHQFLO DGDODK QLODL GDWD \DQJ MDXK OHELK EHVDU DWDX OHELK NHFLO GDULSDGD QLODL GDWD
ODLQ GDODP VHW GDWD 'DWD WHUSHQFLO PHQ\HEDENDQ SHQJLUDDQ VWDWLVWLN WHUSHQFRQJ GDQ
NXUDQJ WHSDW VHSHUWL SHQJLUDDQ PLQ GDQ VLVLKDQ SLDZDL 2OHK LWX DGDODK PHQMDGL SHUNDUD

Nora Muda & Faridatulazna Shahabuddin

ELDVD GDODP DQDOLVLV VWDWLVWLN XQWXN PHQJHQDO SDVWL GDWD WHUSHQFLO GDODP VHW GDWD
VHEHOXP PHODNXNDQ DQDOLVLV VWDWLVWLN

0HQJHQDO SDVWL GDWD WHUSHQFLO \DQJ EHUSRWHQVL GDODP VHW GDWD DGDODK VDQJDW
SHQWLQJ ,QL NHUDQD LD EROHK PHQJJDPEDUNDQ GDWD \DQJ NXUDQJ EDJXV 6HEDJDL FRQWRK
GDWD \DQJ VLODS GLNRGNDQ DWDX HNVSHULPHQ \DQJ WLGDN GLODNXNDQ GHQJDQ EDLN -LND GDSDW
GLSDVWLNDQ GDWD WHUSHQFLO ZXMXG GDODP VHW GDWD VHGLD DGD GLVHEDENDQ NHFXDLDQ NHWLND
PHQJDPELO GDWD GDQ SHQ\HGLDDQ GDWD PDND QLODL WHUSHQFLO WHUVHEXW EROHKODK
GLNHOXDUNDQ DWDX GLEXDQJ GDUL VHW GDWD VHGLD DGD

'DODP VHVHWHQJDK NHDGDDQ DJDN VXNDU PHQHQWXNDQ VDPD DGD GDWD WHUSHQFLO
\DQJ ZXMXG EHQDU EHQDU WHUSHQFLO 'DWD WHUSHQFLO PXQJNLQ GLVHEDENDQ YDULDVL UDZDN
SDGD GDWD DWDX PHPDQJ VHVXDWX \DQJ PHQDULN XQWXN GLVLDVDW VHFDUD WHUSHULQFL GDODP
DQDOLVLV -LND EHQDU LDQ\D GDWD WHUSHQFLO \DQJ SHQWLQJ NLWD EROHK DWDVL PDVDODK DQDOLVLV
GHQJDQ PHQJJXQDNDQ WHNQLN VWDWLVWLN WHJXK

$SDELOD PHQMDODQNDQ DQDOLVLV GDWD NHELDVDDQQ\D NLWD PHQJDQJJDS EDKDZD
QLODL QLODL GDWD NLWD EHUDGD GL VHNLWDU WLWLN SXVDW GDWD PLQ PHGLDQ 7HWDSL NDGDQJ NDOD
EHEHUDSD QLODL PXQJNLQ MDWXK WHUODOX MDXK GDUL WLWLN SXVDW 1LODL QLODL LQL GLSDQJJLO GDWD
WHUSHQFLO outlier LDQ\D WHUOHWDN GL OXDU MDQJNDDQ MDQJNDXDQ 'DWD WHUSHQFLO LQL DNDQ
PHQ\HEDENDQ DQDOLVLV VWDWLVWLN \DQJ GLMDODQNDQ WLGDN WHSDW GDQ VHWHUXVQ\D PHPEDZD
NHSDGD NHVLPSXODQ \DQJ VDODK 7HUGDSDW EHEHUDSD IRUPXOD PXGDK \DQJ EROHK
GLJXQDNDQ XQWXN PHQHQWXNDQ GDQ PHQ\HPDN NHKDGLUDQ GDWD WHUSHQFLO GDODP GDWD DQGD

/DQJNDK SHUWDPD DGDODK PHQJHQDO SDVWL NHFHQGHUXQJDQ GDWD XQWXN PHQHQWXNDQ
SXVDW GDWD PLQ PHGLDQ 0XODNDQ GHQJDQ PHQHQWXNDQ NXDUWLO GDQ NH 'DODP
([FHO QLODL NXDUWLO EROHK GLSHUROHK PHQJJXQDNDQ IXQJVL 48$57,/( )XQJVL LQL
PHPHUOXNDQ GXD DUJXPHQW MXODW GDWD GDQ ELODQJDQ NXDUWLO \DQJ GLNHKHQGDNL
/DQJNDK ODQJNDK

*XQDNDQ VDPSHO GDWD EHULNXW

/0&: 3HQJXUXVDQ $QDOLWLN 'DWD





.LUD .XDUWLO 4 GDQ .XDUWLO 4



'DSDWNDQ -XODW $QWDUD .XDUWLO ,45 GHQJDQ 4 ± 4

Nora Muda & Faridatulazna Shahabuddin

'DSDWNDQ %DWDV $WDV GHQJDQ UXPXV 4 ,45
GDQ %DWDV %DZDK GHQJDQ
UXPXV 4 ,45



-LND QLODL SHUWDPD GDODP VHW GDWD OHELK EHVDU GDUL %DWDV $WDV DWDX OHELK NHFLO GDUL

%DWDV %DZDK PDND QLODL WHUVHEXW GLNDWDNDQ GDWD WHUSHQFLO *XQDNDQ IXQJVL
([FHO XQWXN PHPEXDW SHUEDQGLQJDQ

/0&: 3HQJXUXVDQ $QDOLWLN 'DWD


5XPXV WHUVHEXW EROHK GLJXQDNDQ XQWXN PHPHULNVD GDWD VHWHUXVQ\D





8MLDQ *UXEE XQWXN PHPHULNVD GDWD WHUSHQFLO
8MLDQ *UXEE EROHK GLJXQDNDQ GDODP ([FHO XQWXN PHQJXML NHKDGLUDQ GDWD WHUSHQFLO
8MLDQ KLSRWHVLV DGDODK

+ 7LDGD GDWD WHUSHQFLO GDODP VHW GDWD
+ :XMXG VDWX GDWD WHUSHQFLO GDODP GDWD
-LND NLWD MDQJNDNDQ ZXMXG GDWD WHUSHQFLO OHELK GDULSDGD VDWX QLODL XMLDQ (6' SHUOX
GLMDODQNDQ

-LND NLWD MDQJNDNDQ QLODL PDNVLPXP GDODP VHW GDWD EHUNHPXQJNLQDQ GDWD WHUSHQFLO
PDND XMLDQ VWDWLVWLN EHULNXW GLJXQDNDQ

Nora Muda & Faridatulazna Shahabuddin

G = xmaks − x
s

-LND NLWD MDQJNDNDQ QLODL PLQLPXP GDODP VHW GDWD EHUNHPXQJNLQDQ GDWD WHUSHQFLO PDND
XMLDQ VWDWLVWLN EHULNXW GLJXQDNDQ

G = x − xPLQ
s

1LODL JHQWLQJ EDJL XMLDQ WHUVHEXW DGDODK

Gcrit = n − tcrit
n n t
− + crit

\DQJ PDQD tFULW DGDODK QLODL WDEXUDQ t GHQJDQ T n SDGD DUDV Į 7RODN +R MLND QLODL
G ! GFULW





8QWXN XMLDQ KXMXQJ

G = PD[ xi − x
s

&RQWRK 7HQWXNDQ VDPD DGD ZXMXG GDWD WHUSHQFLO GDODP VHW GDWD EHULNXW ^
`

/0&: 3HQJXUXVDQ $QDOLWLN 'DWD


'HQJDQ PHQJJXQDNDQ IRUPXOD EHULNXW GL ([FHO *58%%6 $ $ 758( GDQ WHNDQ
(QWHU RXWSXW EHULNXW GLSHUROHK

Noratiqah Mohd Ariff

MODUL 6: PENGVISUALAN DATA

Sumber: https://www.flickr.com/photos/97823772@N02/32459197702

Pengvisualan data membantu kita untuk memahami set data yang mengandungi berjuta-
juta baris dan pemboleh ubah dalam masa yang singkat. Pengvisualan data yang terbaik
adalah carta dan plot yang mendedahkan maklumat dan penemuan baru berkenaan pola
dan hubungan dalam data yang kita miliki. Sebagaimana kita mempunyai pensel warna,
kapur, krayon dan lain-lain untuk menghasilkan gambar dan seni yang berbeza, kita
mempunyai pelbagai jenis carta dan plot untuk mengilustrasi dan mempersembahkan
maklumat yang berbeza daripada data.

73

Kebiasaannya, LMCW2022 Pengurusan & Analitik Data

pengvisualan data dilakukan Sumber: https://commons.wikimedia.org/wiki/File:Data-
driven_journalism_as_process.jpg
selepas data dibersihkan atau

selepas sesuatu analisis

dijalankan. Dengan

menggunakan pengvisualan

yang baik, data dan hasil kajian

dapat diceritakan dan dilaporkan

dengan lebih jelas dan menarik

kepada pihak yang berkenaan.

6.1 Objektif

Modul ini membincangkan amalan terbaik dalam pengvisualan data dan penghasilan
papan pemuka dalam melaporkan hasil analisis data secara visualisasi. Di akhir modul
ini, pelajar akan:

1. berupaya memahami dan memilih carta dan plot yang sesuai untuk kajian yang
dijalankan.

2. berupaya menghasilkan carta interaktif menggunakan Microsoft Excel.
3. berupaya mempamerkan hasil kajian dalam bentuk papan pemuka.

6.2 Pemilihan Carta yang Sesuai

Sebelum membuat carta dan plot untuk hasil kajian atau data mentah anda, anda perlu
memastikan jenis carta dan plot yang sesuai. Walaupun, data atau hasil kajian tersebut
boleh diwakilkan dengan pelbagai jenis carta dan plot, tetapi ia adalah tanggungjawab
anda untuk memastikan maklumat yang disampaikan oleh carta dan plot tersebut adalah
jelas dan tepat. Ini adalah kerana penggunaan carta dan plot yang kurang sesuai boleh
menyebabkan kekeliruan kepada pembaca dan ini sejurusnya akan mengakibatkan
salah interpretasi hasil dan maklumat yang ingin disampaikan.

74

Noratiqah Mohd Ariff

Modul ini akan membincangkan secara ringkas empat tujuan utama carta dan
plot dihasilkan berserta dengan contoh-contoh situasi yang memerlukan carta-carta
tertentu.

6.2.1 Perbandingan
Penggunaan carta dan plot adalah sangat sesuai untuk membandingkan nilai bagi
pembolehubah-pembolehubah di dalam satu atau lebih set data. Carta yang digunakan
perlu dapat membandingkan nilai antara item yang berbeza atau pada masa yang
berbeza untuk item yang sama. Bagi tujuan perbandingan, carta yang dipilih seharusnya
boleh menunjukkan dengan mudah nilai-nilai tinggi dan rendah bagi pemboleh ubah
dalam set data yang dikaji. Antara carta yang sesuai untuk tujuan perbandingan ialah:

a) Carta Asas:
i. Carta Palang (Column Chart / Bar Chart)
 Carta palang sesuai digunakan untuk data jenis kategori.
 Ia boleh digunakan untuk membandingkan nilai antara item yang
berbeza atau nilai pada masa yang berbeza.
 Carta palang boleh juga disusun secara melintang, terutamanya untuk
mengelakkan daripada label data yang panjang menyebabkan carta
nampak semak atau apabila bilangan palang yang ingin ditunjukkan
dalam carta terlalu banyak.

75

LMCW2022 Pengurusan & Analitik Data

Sumber:https://blog.hubspot.com/marketing/data-visualization- Sumber:https://infogram.com/page/choose-the-
choosing-chart right-chart-data-visualization

Sumber: https://www.anychart.com/products/anychart/gallery/Column_Charts/

Rajah 6.1: Contoh carta palang menegak

76

Noratiqah Mohd Ariff

Sumber:https://blog.hubspot.com/marketing/data- Sumber:https://infogram.com/page/choose-the-right-chart-
visualization-choosing-chart data-visualization

Sumber: https://www.anychart.com/products/anychart/gallery/Vertical_Charts/Bar_Chart.php

Rajah 6.2: Contoh carta palang melintang

Amalan terbaik semasa menggunakan carta palang:
1. Menggunakan warna yang konsisten untuk pemboleh ubah yang sama. Bagi
menonjolkan sesuatu isu yang penting, warna lain yang menyerlah boleh
digunakan.
2. Menambahkan nilai pemboleh ubah di atas setiap palang untuk memudahkan
pembacaan carta.
3. Memulakan paksi-y dengan nilai 0 untuk mengelakkan salah interpretasi kerana
mata kita sensitif terhadap luas palang dalam carta.
4. Label dalam carta haruslah jelas dan petunjuk diperlukan jika lebih daripada
satu pemboleh ubah dibandingkan.

77

LMCW2022 Pengurusan & Analitik Data

ii. Carta Garis (Line Chart)
 Carta garis sesuai digunakan untuk data selanjar.
 Ia berguna untuk membandingkan nilai satu atau beberapa pemboleh
ubah pada masa yang berbeza atau untuk melihat trend pembolehubah-
pembolehubah tersebut merentas masa.

Sumber:https://blog.hubspot.com/marketing/data- Sumber:
visualization-choosing-chart https://www.anychart.com/products/anychart/gallery/Line_Charts/Line_
Chart_with_Dashed_Style.php

Rajah 6.3: Contoh carta garis

Amalan terbaik semasa menggunakan carta garis:

1. Jangan plotkan lebih daripada 4 garisan dalam satu carta. Carta yang
mempunyai terlalu banyak garisan akan menyebabkan carta kelihatan tidak
kemas serta sukar untuk dibaca dan difahami.

2. Skala pada paksi-y perlu diberi perhatian agar garisan di dalam carta mengambil
lebih kurang 2/3 daripada ketinggian paksi-y.

3. Kurangkan elemen-elemen yang boleh mengalih perhatian pembaca daripada
isu sebenar yang ingin disampaikan.

4. Pastikan label pada setiap paksi adalah jelas.

b) Carta Lain:
i. Carta Luas Bulatan / Carta Radar (Circular Area Chart / Radar Chart)
 Merupakan variasi kepada carta palang di mana setiap kategori
dipamerkan secara bulatan dan nilai setiap kategori berkadaran dengan
sudut, radius atau luas sektor bagi setiap item atau masa yang berbeza.

78

Noratiqah Mohd Ariff

Sumber: https://www.pinterest.com/davecolumbus/radar-graph/

Sumber: https://mydbr.com/doc/content/extensions.echart.html
Sumber:
http://www.cs.middlebury.edu/~candrews/showcase/infovis_techniques
_s16/radar_chart/

Sumber: https://www.economist.com/blogs/graphicdetail/2015/02/daily-chart-19

Rajah 6.4: Contoh carta luas bulatan dan carta radar
79

LMCW2022 Pengurusan & Analitik Data

 Carta luas bulatan juga dikenali sebagai carta radar atau carta polar.
 Membantu dalam membandingkan pemboleh ubah kuantitatif berganda.
 Ia juga sangat membantu membandingkan pemboleh ubah pada data

yang mempunyai sifat kitaran.
Amalan terbaik semasa menggunakan carta luas bulatan:

1. Nilai yang ingin ditunjukkan oleh carta lebih baik dikadarkan dengan luas
bulatan berbanding dengan radius bulatan.

2. Perhatian perlu diberikan kepada interpretasi carta kerana ia senang untuk
disalah faham.

3. Petunjuk perlu diberikan jika lebih daripada satu pemboleh ubah sedang dikaji.

6.2.2 Komposisi
Pengvisualan data juga dilaksanakan dengan tujuan untuk memperlihatkan komposisi
atau pembahagian setiap kategori daripada keseluruhan atau jumlah item yang sedang
dikaji. Antara carta dan plot yang sesuai untuk tujuan ini ialah:
a) Carta Asas:

i. Carta Pai dan Carta Donut (Pie Chart and Doughnut Chart)
 Carta pai adalah salah satu carta yang paling banyak digunakan dan
disalahgunakan.
 Ia sesuai digunakan untuk data jenis kategori.
 Carta pai menunjukkan pembahagian daripada keseluruhan dan sering
diberikan dalam bentuk peratusan di mana jumlah keseluruhan bahagian
(keseluruhan pai) bersamaan dengan 100%.

80

Noratiqah Mohd Ariff

Sumber:https://blog.hubspot.com/marketing/data-visualization-choosing- Sumber:
chart https://www.anychart.com/products/anychart/gallery/Pie
_and_Donut_Charts/Pie_Chart_with_Outside_Labels.ph
p

Rajah 6.5: Contoh carta pai

 Carta donut merupakan suatu variasi kepada carta pai yang mana
tengahnya digantikan dengan ruang kosong.

Sumber: Sumber:
https://www.anychart.com/products/anychart/gallery/Pie_and_Donut https://www.anychart.com/products/anychart/gallery/Pie_and_
_Charts/Donut_Chart_with_Outside_Labels.php Donut_Charts/Donut_Chart_with_Text_as_Center_Content.php

Rajah 6.6: Contoh carta donut

Amalan terbaik semasa menggunakan carta pai dan carta donut:

1. Pastikan peratus kesemua segmen atau bahagian berjumlah 100%.
2. Jangan menggunakan carta pai atau carta donut jika jumlah pembahagian adalah

terlalu banyak.
3. Jika komposisi setiap bahagian adalah hampir sama, sila pertimbangkan

penggunaan carta palang.

81

LMCW2022 Pengurusan & Analitik Data

4. Susun pembahagian komposisi mengikut saiz.

ii. Carta Palang Bertindan (Stacked Column Chart, Stacked Bar Chart)
 Seperti carta palang, carta palang bertindan sesuai digunakan untuk data
jenis kategori.
 Carta palang bertindan boleh terdiri daripada carta dengan palangnya
menegak atau melingtang. Kedua-duanya boleh menunjukkan
komposisi setiap segmen terhadap keseluruhan kategori.
 Carta palang bertindan juga boleh digunakan untuk membandingkan
jumlah keseluruhan atau komposisi setiap kategori yang berbeza.

Sumber: Sumber:https://infogram.com/page/choose-the-right-chart-data-
https://www.anychart.com/products/anychart/gallery/Column_Ch visualization
arts/Stacked_Column_Chart.php

Rajah 6.7: Contoh carta palang bertindan

Amalan terbaik semasa menggunakan carta palang bertindan:

1. Gunakan warna yang kontra supaya lebih terserlah komposisi setiap kategori.
2. Besarkan skala supaya saiz setiap segmen boleh dibandingkan dengan lebih

mudah.

iii. Carta Luas (Area Chart)

 Lebih kurang carta garis tetapi ruang antara garisan dan paksi-x diisi dan
diwarnakan.

 Seperti carta garis, carta luas adalah sesuai untuk data jenis selanjar.

82

Noratiqah Mohd Ariff

 Ia membantu untuk menunjukkan trend dan perubahan setiap komposisi
dan keseluruhan item yang dikaji.

Sumber: https://www.anychart.com/products/anychart/gallery/Area_Charts/Stacked_Area_Chart.php

Sumber: https://blog.hubspot.com/marketing/data-visualization-choosing-chart

Rajah 6.8: Contoh carta luas
Amalan terbaik semasa menggunakan carta luas:

1. Gunakan warna yang lutsinar supaya tiada maklumat yang terselindung.
2. Carta luas bertindan yang mempunyai komposisi yang berlainan adalah serupa

dengan carta palang bertindan.
3. Elakkan terlalu banyak set data atau komposisi data yang ingin dipamerkan.
4. Labelkan dan berikan petunjuk.

83

LMCW2022 Pengurusan & Analitik Data

b) Carta Lain:
i. Carta Air Terjun (Waterfall Chart)
 Carta air terjun digunakan untuk menunjukkan bagaimana sesuatu nilai
asal dipengaruhi oleh nilai-nilai pertengahan, sama ada nilai positif atau
negative, sehinggan menghasilkan suatu nilai terakhir.
 Carta ini dapat menunjukkan komposisi yang mempengaruhi sesuatu
nilai seperti bagaimana hasil daripada setiap jabatan dalam sesuatu
syarikat mempengaruhi hasil keseluruhan syarikat.
 Carta air terjun bertindan juga boleh digunakan jika setiap palang dalam
carta air terjun mempunyai lebih daripada satu pemboleh ubah yang
ingin ditunjukkan.

Sumber: http://apprize.info/data/highcharts/9.html

Sumber: https://peltiertech.com/new-waterfall-chart-excel-2016/

Rajah 6.9: Contoh carta air terjun
84

Noratiqah Mohd Ariff

Amalan terbaik semasa menggunakan carta air terjun:
1. Guna warna yang kontra untuk menyerlahkan perbezaan antara set data.
2. Guna warna panas untuk menunjukkan peningkatan dan warna sejuk untuk
menunjukkan penurunan.
3. Labelkan dan berikan petunjuk jika perlu.

ii. Carta Peta Pokok (Treemap Chart)
 Carta peta pokok menunjukkan komposisi dengan mempamerkan
maklumat hirarki sebagai kluster/ kelompok dalam bentuk segi empat
tepat yang mempunyai pelbagai saiz dan warna berdasarkan nilai setiap
kluster.
 Carta peta pokok juga sesuai untuk menunjukkan polar dan membuat
perbandingan antara komponen.
 Jika dibuat dengan baik, carta ini dapat menggunakan ruang secara
effisen.

Amalan terbaik semasa menggunakan carta peta pokok:
1. Carta peta pokok selalunya melibatkan data yang bersaiz besar. Oleh itu, ia
adalah sangat penting untuk mengenal pasti tujuan sebenar carta ini dibina.
2. Gunakan warna yang kontra untuk membezakan kelompok yang berbeza.
3. Labelkan setiap kelompok.
4. Elakkan terlalu banyak kelompok supaya carta mudah dibaca.

85

LMCW2022 Pengurusan & Analitik Data

Sumber: https://www.r-bloggers.com/stacking-the-deck-against-treemaps/

Sumber: http://excelunplugged.com/2015/05/26/new-charts-in-excel-2016/

Rajah 6.10: Contoh carta peta pokok
6.2.3 Hubungan
Carta dan plot boleh digunakan untuk menunjukkan hubungan atau korelasi antara dua
atau lebih pemboleh ubah. Carta yang menunjukkan hubungan boleh mempamerkan
bagaimana sesuatu pemboleh ubah berkait dengan satu atau lebih pemboleh ubah lain.
Oleh itu, carta-carta ini dapat menonjolkan bagaimana sesuatu pemboleh ubah memberi
kesan positif, negatif atau tiada kesan ke atas pemboleh ubah lain.
a) Carta Asas:

i. Plot Serakan (Scatter Plot)
86

Noratiqah Mohd Ariff

 Plot serakan menunjukkan hubungan antara dua pemboleh ubah yang
berlainan.

 Sesuai digunakan untuk menunjukkan persamaan antara set data.
 Plot serakan boleh juga digunakan untuk melihat taburan data dan untuk

mengenal pasti titik terpencil.

Sumber: Sumber:
http://fromdatawithlove.thegovans.us/2013/05/clustering https://www.grazitti.com/blog/data-visualization-and-storytelling-part-1-
-using-scikit-learn.html which-is-the-right-chart/

Rajah 6.11: Contoh plot serakan

Amalan terbaik semasa menggunakan plot serakan:

1. Letakkan pemboleh ubah tidak bersandar pada paksi-x.
2. Gunakan skala yang sesuai untuk kedua-dua paksi.
3. Labelkan dan berikan petunjuk.
4. Gunakan warna yang jelas jika ingin membuat perbandingan antara beberapa

set data.

b) Carta Lain:
i. Plot Buih (Bubble Plot)
 Plot buih adalah serupa dengan plot serak dengan menggantikan titik
dalam plot serak dengan buih.
 Ia menunjukkan hubungan antara tiga pemboleh ubah berlainan.
 Pemboleh ubah yang ketiga digambarkan melalui saiz buih atau bulatan
pada plot buih.

87

LMCW2022 Pengurusan & Analitik Data

Sumber:https://blog.hubspot.com/marketing/data-visualization-

choosing-chart Sumber:

https://www.grazitti.com/blog/data-visualization-and-storytelling-

part-1-which-is-the-right-chart/

Rajah 6.12: Contoh plot buih

Amalan terbaik semasa menggunakan plot buih:

1. Skalakan buih berdasarkan luas bulatan dan bukannya diameter bulatan.
2. Pastikan skala dan label jelas dan sesuai.
3. Berikan petunjuk.
4. Gunakan bentuk bulatan sahaja sebagai buih.

ii. Carta Berpaksi Dua (Dual Axis Chart)

 Carta berpaksi dua membolehkan anda memplot data menggunakan dua
paksi-y dan satu paksi-x yang dikongsi oleh kedua-dua paksi-y tersebut.

 Ia sesuai digunakan untuk mempamerkan tiga set data atau pemboleh
ubah dengan dua pemboleh ubah merupakan pemboleh ubah bersandar
dan kedua-duanya berkongsi satu pemboleh ubah tidak bersandar.

 Carta berpaksi dua menunjukkan korelasi dan hubungan antara tiga set
data atau pemboleh ubah yang dikaji.

88