KOMPUTASI STATISTIKA
Untuk Membuat Data Nama-Nama Kelas A
Untuk memasukan data nama-nama kelas A dengan cara matriks dengan menginput data ke dalam coding seperti: nama_a <-c(“Ahmad”, “Aisyah”, “Amanda”, “Ananda”, “Afifah”, “Azis”, “Adit”, “Apis”, “Aqil”, “Alim”)
Untuk Memanggil Data Nama-Nama Kelas A
Untuk memnaggil data dengan cara nama_a
## [1] "Ahmad" "Aisyah" "Amanda" "Ananda" "Afifah" "Azis" "Adit" "Apis"
## [9] "Aqil" "Alim"Membuat Data Nama Kelas B
Untuk memasukan data nama-nama kelas b dengan cara matriks dengan menginput data ke dalam coding seperti: nama_b <-c(“Alwan”, “Putri”, “Fitri”, “Rifal”, “Aura”, “Ibrahim”, “Pratama”, “Agusty”, “Risna”, “Insan”)
Untuk Memanggil Data Nama Kelas B
Untuk memnaggil data dengan cara nama_b
## [1] "Alwan" "Putri" "Fitri" "Rifal" "Aura" "Ibrahim" "Pratama"
## [8] "Agusty" "Risna" "Insan"Membuat Data Berat Badan Kelas A
Untuk memasukan data berat badan kelas A dengan cara matriks dengan menginput data ke dalam coding seperti: bb_a <-c(56,54,57,61,60,59,58,62,53,63)
Untuk Memanggil Data Berat Badan Kelas A
Untuk memnaggil data dengan cara bb_a
## [1] 56 54 57 61 60 59 58 62 53 63Membuat Data Berat Badan Kelas B
Untuk memasukan data berat badan kelas b dengan cara matriks dengan menginput data ke dalam coding seperti: bb_b <- c(57,56,54,58,50,59,64,62,50,54)
Untuk Memanggil Data Berat Badan Kelas B
Untuk memanggil data dengan cara bb_b
## [1] 57 56 54 58 50 59 64 62 50 54Membuat Data Tinngi Badan Kelas A
Untuk memasukan data tinggi badan kelas A dengan cara matriks dengan menginput data ke dalam coding seperti: tb_a <- c(159,158,170,160,163,165,167,170,168,165)
Untuk Memanggil Data Tinggi Badan Kelas A
Untuk memnaggil data dengan cara tb_a
## [1] 159 158 170 160 163 165 167 170 168 165Membuat Data Tinngi Badan Kelas B
Untuk memasukan data tinggi badan kelas b dengan cara matriks dengan menginput data ke dalam coding seperti: tb_b <- c(170,157,169,156,159,165,163,165,168,165)
## Untuk Memanggil Data Tinggi Badan Kelas B Untuk memnaggil data dengan cara tb_b
## [1] 170 157 169 156 159 165 163 165 168 165Untuk Menyatukan Nama, Berat Badan dan Tinggi Badan Kelas A
Fungsi untuk menyatukan 3 matriks menjadi 1 matriks dengan cara codingan kela_A <- data.frame(nama_a, bb_a, tb_a)
## nama_a bb_a tb_a
## 1 Ahmad 56 159
## 2 Aisyah 54 158
## 3 Amanda 57 170
## 4 Ananda 61 160
## 5 Afifah 60 163
## 6 Azis 59 165
## 7 Adit 58 167
## 8 Apis 62 170
## 9 Aqil 53 168
## 10 Alim 63 165Untuk Menyatukan Nama, Berat Badan dan Tinggi Badan Kelas B
Fungsi untuk menyatukan 3 matriks menjadi 1 matriks dengan cara codingan kelas_B <- data.frame(nama_b, bb_b, tb_b)
## nama_a bb_b tb_b
## 1 Ahmad 57 170
## 2 Aisyah 56 157
## 3 Amanda 54 169
## 4 Ananda 58 156
## 5 Afifah 50 159
## 6 Azis 59 165
## 7 Adit 64 163
## 8 Apis 62 165
## 9 Aqil 50 168
## 10 Alim 54 165Fungsi Untuk Mengetahui Statistika Deskriptif
Statistika deskriptif adalah cabang statistika yang berfokus pada pengumpulan, penyajian, dan deskripsi data tanpa membuat generalisasi atau kesimpulan untuk populasi yang lebih besar. Ini melibatkan penggunaan tabel, grafik, dan ukuran numerik untuk meringkas dan menjelaskan karakteristik utama dari kumpulan data. ## Fungsi Untuk Mencari Mean (rata-rata) Untuk mencari rata rata tinngi badan dan berat badan kelas A dengan cara mean_bba <- mean(kelas_A\(bb_a) mean_tba <- mean(kelas_A\)tb_a)
## rata rata berat badan kelas A 58.3 kg## rata rata tinggi badan kelas A 164.5 cmFungsi Untuk Mencari Mean (rata-rata)
Untuk mencari rata rata tinngi badan dan berat badan kelas b dengan cara mean_bbb <- mean(kelas_B\(bb_b) mean_tbb <- mean(kelas_B\)tb_b)
## rata rata berat badan kelas A 56.4 kg## rata rata tinggi badan kelas A 163.7 cmFungsi Untuk Mencari Median (nilai tengah)
Untuk mencari median (nilai tengah) tinngi badan dan berat badan kelas A dengan cara median_bba <- median(kelas_A\(bb_a) median_tba <- median(kelas_A\)tb_a)
## Nilai tengah berat badan kelas A 58.5 kg## Nilai Tengah tinggi badan kelas A 165 cmFungsi Untuk Mencari Median (nilai tengah)
Untuk mencari median (nilai tengah) tinngi badan dan berat badan kelas B dengan cara median_bbb <- median(kelas_B\(bb_b) median_tbb <- median(kelas_B\)tb_b)
## Nilai tengah berat badan kelas B 56.5 kg## Nilai Tengah tinggi badan kelas B 165 cmFungsi Untuk Melihat Modus Dari Data
Untuk melihat modus (bilai sering muncul) tinngi badan dan berat badan pada data kelas A
modus <- function(x) {
ux <- unique(x)
ux[which.max(tabulate(match(x, ux)))]
}
modus_bba <- modus(bb_a)
cat("Nilai yang sering muncul pada berat badan kelas A", modus_bba, "kg", "\n")## Nilai yang sering muncul pada berat badan kelas A 56 kgmodus <- function(x) {
ux <- unique(x)
ux[which.max(tabulate(match(x, ux)))]
}
modus_tba <- modus(tb_a)
cat("Nilai yang sering muncul pada tinggi badan kelas A", modus_tba, "kg", "\n")## Nilai yang sering muncul pada tinggi badan kelas A 170 kgFungsi Untuk Melihat Modus Dari Data
Untuk melihat modus (bilai sering muncul) tinngi badan dan berat badan pada data kelas B
modus <- function(x) {
ux <- unique(x)
ux[which.max(tabulate(match(x, ux)))]
}
modus_bbb <- modus(bb_b)
cat("Nilai yang sering muncul pada berat badan kelas B", modus_bbb, "kg", "\n")## Nilai yang sering muncul pada berat badan kelas B 54 kgmodus <- function(x) {
ux <- unique(x)
ux[which.max(tabulate(match(x, ux)))]
}
modus_tbb <- modus(tb_b)
cat("Nilai yang sering muncul pada tinggi badan kelas B", modus_tbb, "kg", "\n")## Nilai yang sering muncul pada tinggi badan kelas B 165 kgFungsi Untuk Mencari Range
Untuk menentukan rane dari suatu data tunggal dengan cara mengurangi nilai tertinggi degan nilai terrendah.
## range berat badan di kelas A: 53 63## range tinggi badan di kelas A: 158 170Fungsi Untuk Mencari Range
Untuk menentukan rane dari suatu data tunggal dengan cara mengurangi nilai tertinggi degan nilai terrendah.
## range berat badan di kelas B: 50 64## range tinggi badan di kelas B: 156 170Fungsi Untuk menentukan Nilai Standar Deviasi
Untuk menentuka nilai standar deviasi data tunggal populasi akar dari variansi menggunakan R studio dengan cara
## Standar Deviasi berat badan di kelas A: 3.335## Standar Deviasi tinggi badan di kelas A: 4.403282Fungsi Untuk menentukan Nilai Standar Deviasi
Untuk menentuka nilai standar deviasi data tunggal populasi akar dari variansi menggunakan R studio dengan cara
## Standar Deviasi berat badan di kelas B: 4.623611## Standar Deviasi tinggi badan di kelas B: 4.922736Fungsi Untuk menentukan Nilai Variansi
Untuk menentuka nilai varian data tunggal populasi menggunakan R studio dengan cara
## Nilai variansi berat badan di kelas A: 3.335## Nilai Variansi tinggi badan di kelas A: 4.403282Fungsi Untuk menentukan Nilai Variansi
Untuk menentuka nilai varian data tunggal populasi menggunakan R studio dengan cara
## Nilai variansi berat badan di kelas B: 4.623611## Nilai Variansi tinggi badan di kelas B: 4.922736Visualisasi Data
Untuk memahami sebaran data dan mengidentifikasi karakteristiknya, kita akan menggunakan dua jenis visualisasi: histogram dan boxplot.
Histogram
Untuk melihat data dengan mudah dipahami dengan mengunakan histogram
hist(kelas_A$bb_a, col = "Skyblue", main = "Histogram Berat Badan kelas A", xlab = "Berat badan(kg)")
hist(kelas_A$tb_a, col = "Skyblue", main = "Histogram Tinggi Badan kelas A", xlab = "Tinggi badan(cm)")
hist(kelas_B$bb_b, col = "Yellow", main = "Histogram Berat Badan kelas B", xlab = "Berat badan(kg)")
hist(kelas_B$tb_b, col = "Yellow", main = "Histogram Tinggi Badan kelas B", xlab = "Tinggi badan(cm)")
Fungsi Untuk Membuat BoxPlot Pada Data
Untuk melihat outlier (pencilan) pada data dengan cara menjadikan histogram pada data
boxplot(kelas_A$bb_a, horizontal = TRUE,
main = "Boxplot Berat Badan Mahasiswa Kelas A",
col = "coral")
boxplot(kelas_A$tb_a, horizontal = TRUE,
main = "Boxplot Tinggi Badan Mahasiswa Kelas A",
col = "coral")
Fungsi Untuk Membuat BoxPlot Pada Data
Untuk melihat outlier (pencilan) pada data dengan cara menjadikan histogram pada data
boxplot(kelas_B$bb_b, horizontal = TRUE,
main = "Boxplot Berat Badan Mahasiswa Kelas B",
col = "Pink")
boxplot(kelas_B$tb_b, horizontal = TRUE,
main = "Boxplot Tinggi Badan Mahasiswa Kelas B",
col = "Pink")
Fungsi Untuk Mengetahui Hubungan Data
Untuk mengetahui hubungan data tinggi badan dengan berat badan pada R studio dengan cara
plotA <-plot(kelas_A$tb_a, kelas_A$bb_a, type = "o", col = " blue", main = "Grafik Sederhana", xlab = "X", ylab = "y")
##
## Call:
## lm(formula = kelas_A$tb_a ~ kelas_A$bb_a)
##
## Residuals:
## Min 1Q Median 3Q Max
## -5.5335 -4.2078 -0.1069 4.1431 5.7922
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## (Intercept) 151.3956 26.8569 5.637 0.000489 ***
## kelas_A$bb_a 0.2248 0.4600 0.489 0.638202
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## Residual standard error: 4.602 on 8 degrees of freedom
## Multiple R-squared: 0.02898, Adjusted R-squared: -0.09239
## F-statistic: 0.2388 on 1 and 8 DF, p-value: 0.6382Penarikan Kesimpulan
Dari Uji Statistika maka tidak ada pengaruh yang signifikan tinggi badan terhadap berat badan di kelas A. Sehingga berat badan di kelas A tidak dipengaruhi oleh tinggi badan siswa kelas A. Range berat badan di kelas A yaitu 12 dan range tinggi badan nya 12.
Fungsi Untuk Mengetahui Hubungan Data
Untuk mengetahui hubungan data tinggi badan dengan berat badan pada R studio dengan cara di kelas B
plotA <-plot(kelas_B$tb_b, kelas_B$bb_b, type = "o", col = " orange ", main = "Grafik Sederhana", xlab = "X", ylab = "y")
##
## Call:
## lm(formula = kelas_B$tb_b ~ kelas_B$bb_b)
##
## Residuals:
## Min 1Q Median 3Q Max
## -7.585 -3.908 1.307 3.306 6.343
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## (Intercept) 167.74532 21.24619 7.895 4.8e-05 ***
## kelas_B$bb_b -0.07173 0.37557 -0.191 0.853
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## Residual standard error: 5.209 on 8 degrees of freedom
## Multiple R-squared: 0.004538, Adjusted R-squared: -0.1199
## F-statistic: 0.03647 on 1 and 8 DF, p-value: 0.8533Penarikan Kesimpulan
Dari Uji Statistika maka tidaak ada pengaruh yang signifikan tinggi badan terhadap berat badan di kelas B. Sehingga berat badan siswa di kelas B tidak ada di pengaruhi oleh tinggi badan siswa kelas B. Dari analisis di di dapat rane berat badan kelas B yaitu 14 dan range tinggi badan kelas B 14