1. Analisis dan Perbandingan Berat Badan Mahasiswa Kelas A dan Kelas B

  1. Bandingkan ukuran pemusatan data (rata-rata, median, modus) dan ukuran penyebaran data (rentang, variansi, simpangan baku) untuk berat badan mahasiswa Kelas A dan Kelas B.
  2. Sertakan visualisasi data yang sesuai (misalnya, boxplot atau histogram) untuk menampilkan perbandingan perbedaan berat badan antara kedua kelas tersebut secara jelas.
  3. Berikanlah penjelasan dari hasil analasis yang ditemukan. (minimal 3 kalimat)

#data kelas A

NAMA MAHASISWA

nama_A = c("Ani", "Budi", "Cahya", "Danu", "Eka", "Fitri", "Gilang", "Hani", "Indra", "Jihan")

BERAT BADAN

bb_A = c(55, 65, 50, 70, 60, 58, 75, 52, 80, 53)

TINGGI BADAN

tb_A = c(160, 175, 155, 180, 165, 162, 178, 158, 185, 159)

#data kelas

B NAMA MAHASISWA

nama_B = c("Alya", "Bintang", "Rizki", "Ana", "Nanda", "Dimas", "Ali", "Agus", "Dwi", "Putri")

BERAT BADAN

bb_B = c(50, 55, 53, 60, 58, 70, 52, 57, 59, 54)

TINGGI BADAN

tb_B = c(145, 160, 172, 155, 160, 170, 148, 162, 160, 143)

#data berat dan tinggi badan mahasiswa

Kelas_A = data.frame(nama_A, bb_A, tb_A)
Kelas_B = data.frame(nama_B, bb_B, tb_B)

#membaca data kelas A dan B

Kelas_A 
Kelas_B

hasil pemusatan data kelas A dan B

mean

mean_bbA = mean(bb_A)
cat("mean_bbA:", mean_bbA, "kg", "\n")
## mean_bbA: 61.8 kg
mean_bbA
## [1] 61.8
mean_bbB = mean(bb_B)
cat("mean_bbB:", mean_bbB, "kg", "\n")
## mean_bbB: 56.8 kg

median

median_bbA = median(bb_A)
cat("median_bbA:", median_bbA, "kg", "\n")
## median_bbA: 59 kg
median_bbB = median(bb_B)
cat("median_bbB:", median_bbB, "kg", "\n")
## median_bbB: 56 kg

modus

modus = function(x){
  ux = unique(x)
  ux[which.max(tabulate(match(x, ux)))]
}

modus_bbA = modus(bb_A)
cat("modus_bbA:", modus_bbA, "kg", "\n")
## modus_bbA: 55 kg
modus_bbB= modus(bb_B)
cat("modus_bbB:", modus_bbB, "kg", "\n")
## modus_bbB: 50 kg

hasil analisis penyebaran data kelas A dan B

range

range_bbA = range(bb_A)
cat("range_bbA:", range_bbA, "\n")
## range_bbA: 50 80
range_bbB = range(bb_B)
cat("range_bbB:", range_bbB, "\n")
## range_bbB: 50 70

variansi

var_bbA = var(bb_A)
cat("var_bbA:", var_bbA, "\n")
## var_bbA: 106.6222
var_bbB = var(bb_B)
cat("var_bbB:", var_bbB, "\n")
## var_bbB: 31.73333

standar deviansi

sd_bbA = sd(bb_A)
cat("sd_bbA:", sd_bbA, "\n")
## sd_bbA: 10.3258
sd_bbB = sd(bb_B)
cat("sd_bbB:", sd_bbB, "\n")
## sd_bbB: 5.633235

histogram berat badan mahasiswa kelas A dan B

KELAS A

hist(Kelas_A$bb_A, col = "skyblue",
     main ="Histogram Berat Badan Mahasiswa Kelas A",
     xlab = "Berat Badan (kg)")

KELAS B

hist(Kelas_B$bb_B, col = "pink",
     main ="Histogram Berat Badan Mahasiswa Kelas B",
     xlab = "Berat Badan (kg)")

boxplot berat badan mahasiswa kelas A dan B

KELAS A

boxplot(Kelas_A$bb_A, horizontal = TRUE,
        main = "Boxplot Berat Badan Mahasiswa Kelas A",
        col = "coral")

KELAS B

boxplot(Kelas_B$bb_B, horizontal = TRUE,
        main = "Boxplot Berat Badan Mahasiswa Kelas B",
        col = "brown")

PENJELASAN

Berdasarkan hasil analisis pemusatan data berat badan 10 mahasiswa kelas A dan B, dapat disimpulkan beberapa informasi. Rata-rata berat badan mahasiswa kelas A dan B memiliki perbedaan, dimana rata-rata kelas A adalah 61.8 kg dan kelas B adalah 56.8 kg. Artinya, rata-rata mahasiswa kelas B memiliki berat badan lebih kecil dibanding kelas A. Nilai tengah dari kelas A dan B berturut-turut adalah 59 kg dan 56 kg. Sedangkan modus atau berat badan yang paling banyak pada kelas A dan B adalah 55 kg. Pada kelas A memiliki frekuensi 4 orang dan kelas B 5 orang.

Berdasarkan hasil penyebaran data, diketahui bahwa berat badan kelas A berdistribusi dalam rentang 50kg - 80kg. ini menunjukkan perbedaan antara berat terendah dan tertinggi adalah 30kg. Nilai variansi menunjukkan 106.6222 dan simpangan baku 10.3258

2. Analisis dan Perbandingan Tinggi Badan Mahasiswa Kelas A dan Kelas B

  1. Bandingkan ukuran pemusatan data (rata-rata, median, modus) dan ukuran penyebaran data (rentang, variansi, simpangan baku) untuk tinggi badan mahasiswa Kelas A dan Kelas B.
  2. Sajikan visualisasi data yang relevan untuk menggambarkan perbedaan tinggi badan mahasiswa antara kedua kelas tersebut.
  3. Berikanlah penjelasan dari hasil analasis yang ditemukan. (minimal 3 kalimat)

hasil pemusatan data kelas A dan B

mean

mean_tbA = mean(tb_A)
cat("mean_tbA:", mean_tbA, "cm", "\n")
## mean_tbA: 167.7 cm
mean_tbB = mean(tb_B)
cat("mean_tbB:", mean_tbB, "cm", "\n")
## mean_tbB: 157.5 cm

median

median_tbA = median(tb_A)
cat("median_tbA:", median_tbA, "cm", "\n")
## median_tbA: 163.5 cm
median_tbB = median(tb_B)
cat("median_tbB:", median_tbB, "cm", "\n")
## median_tbB: 160 cm

modus

modus_tbA = modus(tb_A)
cat("modus_tbA:", modus_tbA, "cm", "\n")
## modus_tbA: 160 cm
modus_tbB = modus(tb_B)
cat("modus_tbB:", modus_tbB, "cm", "\n")
## modus_tbB: 160 cm

hasil analisis penyebaran data kelas A dan B

range

range_tbA = range(tb_A)
cat("range_tbA:", range_tbA, "\n")
## range_tbA: 155 185
range_tbB = range(tb_B)
cat("range_tbB:", range_tbB, "\n")
## range_tbB: 143 172

variansi

var_tbA = var(tb_A)
cat("var_tbA:", var_tbA, "\n")
## var_tbA: 115.5667
var_tbB = var(tb_B)
cat("var_tbB:", var_tbB, "\n")
## var_tbB: 96.5

standar deviansi

sd_tbA = sd(tb_A)
cat("sd_tbA:", sd_tbA, "\n")
## sd_tbA: 10.75019
sd_tbB = sd(tb_B)
cat("sd_tbB:", sd_tbB, "\n")
## sd_tbB: 9.823441

histogram tinggi badan mahasiswa kelas A dan B

KELAS A

hist(Kelas_A$tb_A, col = "lightgreen",
     main ="Histogram Tinggi Badan Mahasiswa Kelas A",
     xlab = "Tingg Badan (cm)")

KELAS B

hist(Kelas_B$tb_B, col = "maroon",
     main ="Histogram Tinggi Badan Mahasiswa Kelas B",
     xlab = "Tinggi Badan (cm)")

boxplot tinggi badan mahasiswa kelas A dan B

KELAS A

boxplot(Kelas_A$tb_A, horizontal = TRUE,
        main = "Boxplot Tiggi Badan Mahasiswa Kelas A",
        col = "yellow")

KELAS B

boxplot(Kelas_B$tb_B, horizontal = TRUE,
        main = "Boxplot Tinggi Badan Mahasiswa Kelas B",
        col = "purple")

PENJALASAN

Pada kelas A, tinggi badan 10 mahasiswa menyebar dalam rentang 155cm - 185cm. rata-rata mahasiswa memiliki tinggi 167.7cm dengan median data tersebut adalah 163.5 cm. Dari data tersebut juga diketahui modus atau paling banyak tinggi mahasiswa adalah 160 cm dengan frekuensi sebanyak 4. Data kelas A memiliki variansi 115.566666666667 dan simpangan baku 10.75019

Sedangkan pada kelas B, tinggi 10 mahasiswa menyebar dalam rentang 143cm - 172cm dengan rata-rata 167.7cm. Nilai tengah data tersebut adalah 160cmdan data terbanyak pada 160cm dengan frekuensi 3 orang. Data kelas B memiliki variansi 96.5 dan simpangan baku 9.823441.