DATA PRODUKSI TANAMAN KACANG HIJAU SELUR

DATA PRODUKSI TANAMAN KACANG HIJAU SELURUH PROVINSI DI INDONESIA TAHUN 2013

LAPORAN MINGGUAN PRAKTIKA KOMPUTER STATISTIKA Disusun untuk memenuhi Tugas Mingguan

Modul Statistika Deskriptif dan Histogram

Disusun oleh : Rena Noorlina 2403313101

UNIVERSITAS GARUT FAKULTAS PERTANIAN

PROGRAM STUDI AGROTEKNOLOGI / PETERNAKAN LABORATORIUM KOMPUTER STATISTIKA

KATA PENGANTAR

Dengan segala puji serta syukur kehadirat Allah SWT, karena atas rahmat dan karunia-Nya penulis dapat menyelesaikan laporan mingguan praktika

komputer statistika modul statistik deskriptif dan histogram yang berjudul “Produksi Tanaman Kacang Hijau di Berbagai Provinsi di Indonesia” tepat pada waktunya. Juga rahmat beserta salam semoga selalu terlimpah curahkan kepada nabi Muhammad SAW yang menjadi suri tauladan bagi kita semua.

Laporan ini penulis susun berdasarkan dari hasil pencarian dari beberapa sumber-sumber di internet. Dan tidak lupa penulis ucapkan terimakasih kepada semua pihak yang telah membantu dalam penyusunan laporan ini.

Penulis menyadari bahwa dalam penyusunan laporan ini masih jauh dari kesempurnaan baik dari segi isi maupun dari segi penulisan, maka dari itu kritik dan saran yang bersifat membangun dari pembaca, penulis akan terima dengan senang hati.

Garut, 9 Maret 2014

DAFTAR ISI

KATA PENGANTAR...1

DAFTAR ISI...2

BAB I PENDAHULUAN...3

1.1. Latar Belakang Masalah...3

1.2. Perumusan Masalah...3

1.3. Maksud dan Tujuan...3

BAB II LANDASAN TEORI...5

BAB III PENGUMPULAN DAN PENGOLAHAN DATA...8

3.1. pengumpulan Data...8

3.2. Pengolahan Data...8

BAB IV ANALISA...9

BAB V KESIMPULAN DAN SARAN...14

5.1. Kesimpulan...14

5.2. Saran...14

BAB I

PENDAHULUAN

1.1. Latar Belakang

Kacang hijau (Vigna radiata dan termasuk ke dalam famili Fabaceae)

adalah sejenis tanaman budidaya dan palawija yang dikenal luas di daerah tropika. Kacang hijau di Indonesia menempati urutan ketiga terpenting sebagai tanaman pangan legum (kacang-kacangan), setelah kedelai dan kacang tanah. Kacang hijau merupakan salah satu makanan populer di Indonesia. Kacang hijau dapat ditemui hampir semua masyarakat kita sebagai salah satu makanan yang sering dikonsumsi. Biji yang mudah tumbuh di seluruh

Indonesia ini kaya zat gizi dan mengandung antioksidan. Dalam menu masyarakat sehari-hari, kacang-kacangan adalah alternatif sumber protein terbaik.

1.2. Perumusan Masalah

a. Provinsi mana saja di Indonesia yang memproduksi tanaman kacang hijau?

b. Provinsi mana yang produksi kacang hijaunya paling besar dan paling kecil ?

c. Berapa jumlah produksi kacang hijau di Indonesia tahun 2013? 1.3. Maksud dan Tujuan

Adapun maksud dari penulisan laporan ini adalah sebagai berikut : a. Memberikan suatu informasi dalam pengolahan data.

b. Untuk menambah wawasan dalam hal menganalisa sebuah data dan membuat sebuah laporan dari hasil analisa tersebut.

c. Mengaplikasikan pengetahuan yang telah didapatkan khususnya pengetahuan pengolahan data statistik.

d. Untuk mengetahui provinsi mana saja yang memproduksi tanaman kacang hijau.

f. Mengetahui jumlah produksi kacang hijau di Indonesia Adapun tujuan dari penulisan tugas laporan ini, yaitu :

a. Untuk memenuhi tugas laporan mingguan pada mata kuliah Statistika.

b. Mengetahui cara mengolah data dengan menggunakan aplikasi Microsoft Excel.

BAB II

LANDASAN TEORI

Statistika deskriptif berusaha menjelaskan atau menggambarkan berbagai karakteristik data, seperti berapa rata-rata, seberapa jauh data bervariasi dan sebagainya. Data statistik yang bisa diperoleh adalah dari hasil sensus, survei atau pengamatan lainnya. Data tersebut harus diringkas dengan baik dan teratur, baik dalam bentuk tabel atau presentasi grafis, sebagai dasar untuk mengambil keputusan.

Cara melakukan analisis statistik deskriptif dengan excel menggunakan menu data klik menu data analysis. Dari serangkaian alat analis statistik pilih descriptive statistics. Tool Descriptive Statistics menghasilkan laporan analisis statistiks univariat. Untuk melakukan analisis datas ststistiks deskriptif, harus mengisi jendela dialog di bawah ini.

 Input Range : Alamat sel-sel data (sel pojok kiri atas dan kanan bawah data) yang akan dianalisis

 Grouped By : Data masukan dikelompokkan menurut kolom (pilih Columns) atau baris (pilih Rows)

 Labels in First Row/ Labels in First Column : Apakah baris/kolom pertama setiap set data merupakan label (nama variabel)

 Output Range : Sel-sel (alamat sel pojok kiri atas dan kanan bawah) di mana hasil analisis harus ditampilkan. Excel secara otomatis menghitung ukuran daerah output dan menampilkan pesan apabila tabel output menutup (mengganti) data yang sudah ada.

 New Worksheet Ply : Hasil analisis ditampilkan pada lembar kerja baru, mulai dari sel A1

 New Workbook : Hasil analisis ditampilkan pada file lembar kerja baru.  Summary statistics : Apabila dicentang, Excel akan menghasilkan satu

Skewness, Range, Minimum, Maximum, Sum, Count, Largest (#), Smallest (#), and Confidence Level.

 Confidence Level for Mean : Centang untuk menghitung taraf keyakinan rerata data, masukkan nilai taraf kepercayaannya, misalnya 95%

 Kth Largest : Centang untuk menghitung data terbesar ke-k. k=1 berarti data terbesar

 Kth Smallest : Centang untuk menghitung data terkecil ke-k. k=1 berarti data terkecil

Analisis akhir

 Mean adalah nilai rata-rata

 Standard error adalah penyimpangan dari rata-rata sampel dari populasi  Median adalah titik tengan nilai data

 Mode adalah data yang sering muncul

 Standard deviasi (S) adalah kisarang nilai pada data  Sample variance (S2_{) adalah kuadrat dari standard deviasi.}  Kurtosis atau tingkat keruncingan

 Skewness atau tingkat kemencengan

 Range adalah luas data merupakan selisih data maksimum dan data minimum

 Minimum adalai nilai data terkecil  Maximum adalah nilai data terbesar  Sum adalah jumlah total nilai keseluruhan  Count adalah jumlah data

 Largest (1) adalah data terbesar pertama, dan smallest (1) adalah data

terkecil

 Confidence level (95,0%) adalah tingkat kepercayaan 95% rata-rata pada nilai data

Dalam statistika deskriptif penyajian data juga bisa dilakukan dalam bentuk grafik yang menggunakan bagan batangan (bar chart). Penyajian dalam bentuk

histogram bisa digunakan untuk menggambarkan data kuantitatif.

 Range = data terbesar-data terkecil

 Jumlah kelas : k=1+3.32log n

 Lebar interval = range/ jumlah kelas

Jendela dialog histogram pada data analysis :

data) yang akan dianalisis

 Bin Range (opsional) : Masukkan alamat-alamat sel yang memuat batas-batas interval. Nilai-nilainya harus berurutan secara naik. Excel

menghitung, jika ada, cacah data yang nilainya antara dua batas interval berurutan. Semua data yang nilainya kurang dari batas bawah interval pertama akan dihitung bersama, demikian juga semua data yang nilainya melebihi batas atas interval terakhir. Jika butir ini kosong, Excel akan membuat interval-interval berjarak sama antara nilai-nilai minimum dan maksimum data.

 Labels : Apakah baris/kolom pertama setiap set data merupakan label (nama variabel). Label digunakan pada output.

 Output Range : Sel-sel (alamat sel pojok kiri atas dan kanan bawah) di

mana hasil analisis harus ditampilkan. Excel secara otomatis menghitung ukuran daerah output dan menampilkan pesan apabila tabel output menutup (mengganti) data yang sudah ada.

 New Worksheet Ply : Hasil analisis ditampilkan pada lembar kerja baru, mulai dari sel A1

 New Workbook : Hasil analisis ditampilkan pada file lembar kerja baru.  Pareto (sorted histogram) : Untuk menampilkan data pada tabel output

secara menurun berdasarkan nilai frekuensinya.

 Cumulative Percentage : Centang untuk menghasilkan kolom persentase

kumulatif dan garis persentase kumulatif pada histogram.

 Chart Output : Centang untuk menghasilkan histogram bersamaan dengan tabel output.

BAB III

PENGUMPULAN DAN PENGOLAHAN DATA

3.1. Pengumpulan data

Data yang digunakan dalam penelitian ini berasal dari www.bps.go.id

mengenai tanaman pangan yaitu tabel produksi tanaman kacang hijau seluruh provinsi pada tahun 2013.

3.2. Pengolahan data

b. Merumuskan masalah

c. Menganalisis data-data yang ada menjadi data yang informatif melalui statistika deskriptif dan histogram

d. Menghitung statistika deskriptif dan histogram dengan menggunakan data analysis pada microsoft excel.

e. Membuat kesimpulan dan menyajikan data dalam bentuk grafik histogram.

BAB IV

ANALISA

Pada laporan mingguan ini saya mengambil sumber mengenai produksi tanaman kacang hijau di berbagai provinsi di Indonesia yang dimuat dalam tabel berikut :

PRODUKSI TANAMAN KACANG HIJAU SELURUH PROVINSI TAHUN 2013

N O PROVINSI JUMLAH PRODUKSI (TON)

1 Aceh 957

3 Sumatra Barat 720

4 Riau 666

5 Jambi 257

6 Sumatra Selatan 1783

7 Bengkulu 1228

8 Lampung 2928

9 Jawa Barat 9175

10 Jawa Tengah 70951

11 DI. Yogyakarta 341

12 Jawa Timur 56657

13 Banten 661

14 Bali 1095

15 Nusa Tenggara Barat 23957 16 Nusa Tenggara Timur 10186 17 Kalimantan Barat 578 18 Kalimantan Tengah 119 19 Kalimantan Selatan 788 20 Kalimantan Timur 442

21 Sulawesi Utara 2079

22 Sulawesi Tengah 847

23 Sulawesi Selatan 17113 24 Sulawesi Tenggara 1100

25 Gorontalo 187

26 Sulawesi Barat 703

27 Maluku 859

28 Maluku utara 323

29 Papua Barat 149

30 Papua 767

Minimum 119 Dari tabel di atas dapat di buat analisis sebagai berikut :

 Mean(rata-rata) adalah sebesar 6997,466667 ton

 Median (titik tengah) produksi kacang hijau adalah 853 ton

 Mode (nilai yang sering muncul) tidak ada karena pada data tersebut tidak ada nilai sama yang lebih dari satu.

 Standard deviasi (S) adalah 16464,72821

 Sampel variance (S2_{) adalah 271087275,2}

 Data minimum adalah 119 sedangkan data maksimum adalah 70951

 Range (selisih data) adalah 70832

 Sum (jumlah total) adalah 209924

 Count(jumlah data) adalah 30

 Largest (1) adalah 70951 dan Smallest (1) adalah 119

 Skewness adalah sebesar 3,18173128. Angka positif berarti distribusi data “menceng” ke kanan.

 Kurtosis sebesar 9,903450614

 Standard error adalah 3006,034349

 Confidence level pada 95% adalah 6148,030462.

Untuk analisa hitogram terlebih dahulu buat distribusi frekuensi, disusun kelas interval, jumlah kelas, dan sebagainya, yang dalam excel disebut BIN. Adapun rangkanya :

 Range = data terbesar – data terkecil

= 70951 – 119 = 70832

 Menentukan jumlah kelas : k = 1+3.32log n

= 5,904042566  6

 Lebar interval = range / jumlah kelas = 70832 / 6

=11997,20348  11997

Berdasarkan lebar interval di atas maka di peroleh kerangka distribusi sebagai berikut :

jumlah produksi kacang hijau

(ton) frekuensi

Dari kerangka distribusi frekuensi dibuatlah BIN RANGE menggunakan nilai sisi kanan dari tiap kelas dengan interval 11997 sebagai berikut :

Dari kerangka distribusi frekuensi di peroleh output hasil histogram :

BIN Frequency Cumulative

121152411236109481066010372100 More

Untuk produksi kacang hijau di bawah atau sama dengan 12115 didapat frekuensi 26, atau :

26/30 * 100% = 86.67%

Produksi kacang hijau antara 12116 sampai dengan 24112 didapat frekuensi 2, atau :

2/30 * 100% = 6.66%

BAB V

KESIMPULAN DAN SARAN

5.1. kesimpulan

Dari analisa pada bab IV dapat disimpulkan bahwa :

a. Provinsi yang memproduksi kacang hijau antara lain aceh, sumatra utara, sumatra barat, riau, jambi, sumatra selatan, bengkulu, lampung, jawa barat, jawa tengah, jawa timur, DI. Yogyakarta, banten, bali, nusa tenggara barat, nusa tenggara timur, kalimantan barat, kalimantan tengah, kalimantan selatan, kalimantan timur, sulawesi utara, sulawesi tengah, sulawesi selatan, sulawesi tenggara, gorontalo, sulawesi barat, maluku, maluku utara, papua barat dan papua. Provinsi yang tidak memproduksi kacang hijau antara lain kepulauan bangka belitung, kepulauan riau, dan DKI jakarta.

b. Provinsi yang memproduksi kacang hijau paling besar adalah Jawa tengah sebesar 70951 ton. Dan yang terkecil yaitu Kalimantan tengah sebesar 119 ton.

c. Produksi kacang hijau di Indonesia pada tahun 2013 mencapai 209924 ton.

5.2. Saran

Dalam kehidupan sehari – hari bahwa penggunaan aplikasi microsoft Excel dapat memberikan manfaat yang besar bagi suatu organisasi perusahaan maupun pendidikan yaitu waktu dapat menjadi lebih efisien ketika melakukan pengolahan data mentah menjadi data berkelompok yang nantinya menjadi informasi bagi organisasi tersebut dalam menentukan keputusan yang lebih baik di masa yang akan datang. Sebaliknya, jika sebuah organisasi perusahaan maupun pendidikan masih menerapkan penghitungan manual dalam pengolahan data statistik, maka waktu yang ada menjadi kurang efisien dan pengerjaan dalam mengolah data menjadi kurang efektif.

DAFTAR PUSTAKA

http://www.bps.go.id/tnmn_pgn.php?kat=3&id_subyek=53&notab=0