ANALISIS DATA MAHASISWA SEBAGAI JAWABAN UJIAN RESPONSI MATKUL PRAKTIKUM STATISTIKA

Berikut ini data dari setiap mahasiswa:

SOAL PERTAMA

Tentukan SKOR dari setiap mahasiswa, kemudian sajikan dalam bentuk tabel! Dengan ketentuan:

Pembahasan

Saya hanya mengambil hasil perhitungan 2 angka dibelakang koma untuk mempermudah dan mengefektifkan waktu. Berikut hasil perhitungannya:

Untuk menyajikan dalam bentuk tabel, berikut sintaks yang saya buat:

Mahasiswa <- c("Andi","Budi","Cici","Dwi","Erlin","Feby","Galih","Hasan","Ismail","Jani","Keke")
Gender <- c("Laki-laki","Laki-laki","Perempuan","Perempuan","Perempuan","Perempuan","Perempuan","Laki-laki","Laki-laki","Perempuan","Perempuan")
Asal <- c("Jogja","Jogja","Sleman","Bantul","Kulon Progo","Bantul","Jogja","Sleman","Sleman","Gunung Kidul","Gunung Kidul")
IPK <- c(3.26,3.15,2.96,2.00,3.02,3.00,2.78,2.75,3.75,3.30,3.00)
TOEFL <- c(456,435,410,400,430,425,400,460,405,445,400)
SKOR <- c(73.32,70.44,66.28,53.57,68.45,67.85,63.32,67.23,75.80,73.03,66.07)
data_sampel <- data.frame(Mahasiswa,Gender,Asal,IPK,TOEFL,SKOR)
data_sampel

##    Mahasiswa    Gender         Asal  IPK TOEFL  SKOR
## 1       Andi Laki-laki        Jogja 3.26   456 73.32
## 2       Budi Laki-laki        Jogja 3.15   435 70.44
## 3       Cici Perempuan       Sleman 2.96   410 66.28
## 4        Dwi Perempuan       Bantul 2.00   400 53.57
## 5      Erlin Perempuan  Kulon Progo 3.02   430 68.45
## 6       Feby Perempuan       Bantul 3.00   425 67.85
## 7      Galih Perempuan        Jogja 2.78   400 63.32
## 8      Hasan Laki-laki       Sleman 2.75   460 67.23
## 9     Ismail Laki-laki       Sleman 3.75   405 75.80
## 10      Jani Perempuan Gunung Kidul 3.30   445 73.03
## 11      Keke Perempuan Gunung Kidul 3.00   400 66.07

SOAL KEDUA

Sajikan data tersebut dalam bentuk tabel kontingensi dengan variabel Gender dan Asal!

Pembahasan

Untuk menyajikan dalam bentuk tabel kontingensi dengan variabel Gender dan Asal, berikut sintaks yang saya buat:

Gender <- c("Laki-laki","Laki-laki","Perempuan","Perempuan","Perempuan","Perempuan","Perempuan","Laki-laki","Laki-laki","Perempuan","Perempuan")
Asal <- c("Jogja","Jogja","Sleman","Bantul","Kulon Progo","Bantul","Jogja","Sleman","Sleman","Gunung Kidul","Gunung Kidul")
data_frame <- data.frame(Gender,Asal)
data_frame

##       Gender         Asal
## 1  Laki-laki        Jogja
## 2  Laki-laki        Jogja
## 3  Perempuan       Sleman
## 4  Perempuan       Bantul
## 5  Perempuan  Kulon Progo
## 6  Perempuan       Bantul
## 7  Perempuan        Jogja
## 8  Laki-laki       Sleman
## 9  Laki-laki       Sleman
## 10 Perempuan Gunung Kidul
## 11 Perempuan Gunung Kidul

table(data_frame)

##            Asal
## Gender      Bantul Gunung Kidul Jogja Kulon Progo Sleman
##   Laki-laki      0            0     2           0      2
##   Perempuan      2            2     1           1      1

Dari hasil output di atas diperoleh beberapa informasi yaitu terdapat 2 Laki-laki yang berasal dari Jogja, 2 Laki-laki yang berasal dari Sleman, 2 Perempuan yang berasal dari Bantul, 2 Perempuan yang berasal dari Gunung Kidul, 1 Perempuan yang berasal dari Jogja, 1 perempuan yang berasal dari Kulon Progo, dan 1 Perempuan yang berasal dari Sleman.

SOAL KETIGA

Buatlah histogram dari variable SKOR!

Pembahasan

Untuk membuat histogram dari variable SKOR, berikut sintaks yang saya buat:

SKOR <- c(73.32,70.44,66.28,53.57,68.45,67.85,63.32,67.23,75.80,73.03,66.07)
hist(SKOR)

Pada Histogram di atas menunjukkan bahwa terdapat 1 nilai dari SKOR 50-55, 1 nilai dari SKOR 60-65, 1 nilai dari SKOR 75-80, lalu 3 nilai dari SKOR 70-75, serta 5 nilai dari SKOR 65-70. Sehingga jika dijumlahkan terdapat 11 nilai, karena merupakan data dari 11 mahasiswa.

SOAL KEEMPAT

Hitunglah mean (dari variable SKOR), median (dari variable TOEFL) dan kuartil 3 (dari variable IPK)!

Pembahasan

Untuk menghitung mean (dari variable SKOR), median (dari variable TOEFL) dan kuartil 3 (dari variable IPK), berikut sintaks yang saya buat:

IPK <- c(3.26,3.15,2.96,2.00,3.02,3.00,2.78,2.75,3.75,3.30,3.00)
TOEFL <- c(456,435,410,400,430,425,400,460,405,445,400)
SKOR <- c(73.32,70.44,66.28,53.57,68.45,67.85,63.32,67.23,75.80,73.03,66.07)
mean(SKOR)

## [1] 67.76

median(TOEFL)

## [1] 425

quantile(IPK,probs=(0.75))

##   75% 
## 3.205

Dari hasil output di atas terdapat beberapa kesimpulan yaitu, mean/rata-rata dari variable SKOR adalah 67.76, lalu median dari variable TOEFL adalah 425, serta kuartil 3 dari variable IPK adalah 3.205.

SOAL KELIMA

Ujilah hipotesis yang menyatakan bahwa “Rerata nilai TOEFL mahasiswa kelas IF-3 adalah 416”!

Pembahasan

Untuk menguji hipotesis yang menyatakan bahwa “Rerata nilai TOEFL mahasiswa kelas IF-3 adalah 416”, berikut sintaks yang saya buat:

TOEFL <- c(456,435,410,400,430,425,400,460,405,445,400)
t.test(TOEFL,mu=416,alternative = "two.sided")

## 
##  One Sample t-test
## 
## data:  TOEFL
## t = 1.1896, df = 10, p-value = 0.2617
## alternative hypothesis: true mean is not equal to 416
## 95 percent confidence interval:
##  408.8569 439.5068
## sample estimates:
## mean of x 
##  424.1818

1. Hipotesis statistik yang digunakan dalam pengujian rata-rata ini adalah sebagai berikut.

• H0 : 𝜇 = 416 (Rerata nilai TOEFL mahasiswa kelas IF-3 adalah 416)

• H1 : 𝜇 ≠ 416 (Rerata nilai TOEFL mahasiswa kelas IF-3 tidak sama 416)

2. Level keyakinan pengujian yang akan digunakan, 𝛼 = 0.05, karena uji yang dilakukan 2 sisi maka 𝛼/2 = 0.025

3. Statistik penguji

• t = 1.1896 dan p-value = 0.2617

4. Daerah kritis :

• H0 ditolak jika p_value <𝛼

5. Kesimpulan

• Karena p_value = 0,2617 > 0,025 maka H0 tidak ditolak dengan kata lain H0 diterima, berarti Rerata nilai TOEFL mahasiswa kelas IF-3 adalah 416.

~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~ Tentang saya, silakan kunjungi:

• rpubs.com/ikanurfitriani

• github.com/ikanurfitriani

• linkedin.com/in/ikanurfitriani

• medium.com/@ikanurfitriani