ProbStat :1

Praktikum RSTATISTIKA DESKRIPTIF 2

DURASI NAMA / NIM

2 x 60'

▶ Tujuan Instruksional Umum

Setelah mengikuti praktikum ini mahasiswa diharapkan memahami konsep dasarstatistika deskriptif dan mampu mengaplikasikannya untuk kepentinganpengumpulan, pengolahan, dan penyajian data (hasil penelitian–pendidikan)sehingga mudah dipahami.

▶ Tujuan Instruksional Khusus

Pencapaian tujuan Instruksional Umum dalam pertemuan ini akan dijelaskan :1. Mahasiswa mampu menggunakan R untuk menjelaskan dan menganalisis data

mencakup ukuran kecenderungan memusat, penyearan data.2. Mahasiswa mampu menggunakan fasilitas R untuk visualisasi statistik dalam

bentuk grafik.

▶ Tugas Pendahuluan

1. Jelaskan apa yang dimaksud dengan “mean” dan tuliskan rumusnya2. Jelaskan apa yang dimaksud dengan “sd” dan tuliskan rumusnya3. Jelaskan penggunaan fungsi “summary()” dan fungsi “fivenum()” dan berikan

perbedaannya.4. Apa yang dimaksud dengan “ringkasan angka” atau “statistic summary”5. Jika Anda menggunakan fungsi “data.frame”, bagaimana cara mendaftar atau

mengetahui variabel yang digunakan ?6. Bagaimana cara menganalisa setiap variabel pada “data.frame()” ?

BAYU WIDODO, 2013

ProbStat :2

REVIEW

Dalam R terdapat fungsi untuk menghitung nilai rerata sampel. Fungsi yangdigunakan adalah mean(x) ataupun dengan menggunakan fungsi summary(x) . Sebagaicontoh, digunakan data dari datapackage yang sudah tersedia di R, pilih salah satu data(misalkan Nile). Kemudian hitung nilai rerata sampel, dengan menuliskan :

Latihan 1 :

>data() >data(Nile) >Nile>mean(Nile)>summary(Nile)>median(Nile)>max(Nile)>min(Nile)>range(Nile)

Hasil tersebut di atas adalah menunjukkan tentang data Nile yang terdiri dari 100data dengan nilai rerata 919.35. Selain rerata ada pula nilai statistik lainnya, yaituminimum, kuartil pertama, nilai tengah (median), kuartil ke tiga dan maksimum.Nilai-nilai tersebut ditampilkan dengan menjalankan fungsi summary() .

Seperti halnya dengan rerata, R juga menyediakan fungsi untuk mencari nilaitengah ( median ) sampel dengan menuliskan fungsi median() . Sebagai contoh, dapatdigunakan data seperti mencari nilai rerata sebelumnya untuk menghitung nilai tengah(median).

GRAFIK

R dilengkapi dengan fasilitas untuk visualisasi statistik dalam bentuk grafik, baikstatistik, kontur, map, dll. Sistem grafik di R terdiri dari dua sistem: sistem(dasar/default) yang terdapat dalam paket graphics dan sistem trellis yang terdapat dalampaket lattice . Grafik di R dapat diatur sesuai keperluan. Untuk melihat lebih detilmengenai fitur grafik dalam R, pilih menu Help di menu R kemudian pilih Manual(dalam format pdf ) atau HTML help. Untuk mendapatkan gambaran langsung tentanggrafik dalam R, dapat dilihat dalam fungsi demo() , dengan menuliskan :

>demo(graphics) #atau>demo(image)

Berikut akan disajikan contoh pembuatan plot secara bertahap diawali denganmodel standar hingga pengaturan sesuai dengan yang diinginkan (customize). Contohberikut adalah pembuatan scatterplot untuk petal.length yang dibandingkan denganpetal.width dari dataset iris . Default scatterplot dari dua variabel dihasilkan oleh metodplot.default, yang secara otomatis digunakan oleh perintah plot generik dimanaargumennya merupakan dua vektor dengan panjang yang sama seperti berikut ini:

BAYU WIDODO, 2013

ProbStat :3

>data(iris)>str(iris)

Data tersebut di atas menyatakan bahwa data iris terdiri dari 5 variabel dimanasetiap variable terdiri dari 150 data observasi. Lima variable tersebut adalah: Sepal.Length,Sepal.Width, Petal.Length, Petal.Width dan Species.

> attach(iris) > plot(Petal.Length, Petal.Width)

Hasil dari perintah tersebut terlihat pada (merupakan bentuk grafik secara default).Dalam grafik tersebut, sumbu x dan sumbu y berasal dari argumen pertama( Petal.Length ) dan argumen kedua ( Petal.Width) , dari pernyataan plot(argument_1,argument_2) .

Grafik dapat dilengkapi untuk menunjukan dependensi argumen dimana sumbu ysebagai variabel independen. Hal tersebut dilakukan dengan menuliskan perintah sepertiberikut, dimana variable terikat terletak sebelah kiri :

>plot(Petal.Width ~ Petal.Length,)

Bentuk grafik sangat standart, sehingga perlu dilengkapi dengan beberapaketerangan tambahan untuk memperjelas dan mempermudah dalam melakukaninterpretasi grafik. Hal ini dapat dilakukan dengan menambahkan fitur warna atausimbol dalam tampilan grafik. Untuk hal tersebut, R mempunyai fasilitas pewarnaan(yaitu dengan argumen col ), simbol (dengan argumen pch ), ukuran (dengan argumencex ), label/nama sumbu kordinat (dengan argumen xlab dan ylab ), judul grafik (denganargumen main ). Beberapa jenis warna yang disediakan dalam R dapat diketahui denganmenggunakan perintah colours(), dimana akan ditampilan daftar warna-warna tersebut .

>colours()

Sedangkan fungsi palette() dapat digunakan untuk menampilkan daftarwarna dalam bilangan numeric:

>palette()

Berikut ini merupakan contoh yang menampilkan grafik plot yang dilengkapidengan pewarnaan, modifikasi ukuran dan pemilihan simbol plotting . Penulisannyaadalah sebagai berikut:

>plot(1, 1, xlim=c(1, 7.5), ylim=c(0,5), type="n") 

HISTOGRAM

Selain plot, bentuk representasi grafis lainnya yang paling mudah digunakan untukmenggambarkan sebaran data adalah histogram. R menyediakan fasilitas fungsihistogram yang digunakan untuk mengetahui sebaran sampel suatu data. Sebagai catatan:histogram ataupun boxplot, digunakan untuk satu variable. Selain histogram, R jugamenyediakan plot yang fungsinya menyerupai histogram yakni stem-and-leaf plot denganpenulisan:

BAYU WIDODO, 2013

ProbStat :4

>stem(variabel)Latihan 1 :

>data(faithful) >names(faithful) >attach(faithful)>summary(eruptions) >fivenum(eruptions) >stem(eruptions)>hist(erupttions)

Pada fungsi hist() menggunakan jarak antar batang (disebut bin)cukup besar. Untuk membuat bin lebih kecil, diperlukan tambahanatribut dengan menuliskan:

>hist(eruptions, seq(1.6, 5.2, 0.2), prob=TRUE)

Pada perintah di atas, argumen seq(1.6, 5.2, 0.2) adalah histogrammenggunakan range dari 1.6 hingga 5.2 dengan lebar bin 0.2.Apabila   ingin   ditambahkan   garis   pada   data   densitas,   maka   dapatmenggunakan fungsi lines() seperti berikut:

>lines(density(eruptions, bw = 0.1))

Keterangan:   bw   adalah   bandwidth   (lebar   pita),   dengan   nilainyaberdasarkan trial and error.Untuk menampilkan point data aktual digunakan fungsi rug() sbb:

>rug(eruptions)

BAYU WIDODO, 2013