Laporan Resmi Praktikum Statistika Deskriptif

LAPORAN RESMI MODUL 1 STATISTIKA DESKRIPTIF

Oleh:

Viling Fransisca S

1312 100 120

Cendiana A H

1312 100 123

Christian P

1312 100 148

Asisten Dosen Novri Suhermi 1310 100 010

Jurusan Statistika Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya 2012

ABSTRAK

Statistika adalah ilmu yang mempelajari bagaimana cara merencanakan, mengumpulkan, menganalisis, menginterpretasi, dan mempresentasikan data. Statistika dibagi menjadi tiga yaitu Statistika Deskriptif, Statistika Inferensi, dan Statistika Prediktif. Statistika deskriptif berkaitan dengan meringkas informasi dari data/sampel yang dikumpulkan. Statistika Inferensi berkaitan dengan penarikan kesimpulan tertentu dari populasi berdasarkan sampel yang dipilih. Sedangkan Statistika Prediktif untuk memprediksi nilai tertentu berdasarkan data pengamatan sebelumnya. Statistika Deskriptif adalah metode-metode yang berkaitan dengan pengumpulan dan penyajian suatu gugus data sehingga memberi informasi yang berguna. Dalam statistika data adalah bahan-bahan/keteranganketerangan yang merupakan unsur penting dalam pengambilan keputusan statistik. Tujuan pengumpulan data yaitu untuk membantu memahami situasi sebenarnya, menganalisis persoalan, dan mengambil keputusan. Data yang diolah dapat berupa data tunggal atau data kelompok. Kata kunci: jumlah makan, rentang waktu tidur, waktu kuliah, statistika deskriptif, kegiatan, daya tahan.

ii

DAFTAR ISI

HALAMAN JUDUL.................................................................................................. i ABSTRAK ................................................................................................................. ii DAFTAR ISI .............................................................................................................. iii DAFTAR GAMBAR ................................................................................................. v DAFTAR TABEL ...................................................................................................... vi BAB I PENDAHULUAN .......................................................................................... 1 1.1 Latar Belakang ............................................................................................... 1 1.2 Permasalahan..................................................................................................2 1.3 Tujuan ............................................................................................................2 1.4 Manfaat ..........................................................................................................3

BAB II TINJAUAN PUSTAKA................................................................................ 4 2.1 Statistika ......................................................................................................... 4 2.2 Statistika Deskripitf........................................................................................ 4 2.2.1 Ukuran Pemusatan Data........................................................................... 5 2.2.2 Ukuran Penyebaran Data ......................................................................... 6

BAB III METODOLOGI PENULISAN.................................................................... 9 3.1 Sumber Data ................................................................................................... 9 3.2 Variabel penelitian ......................................................................................... 9 3.3 Langkah Analisis............................................................................................ 9 3.4 Diagram Alir .................................................................................................. 10

BAB IV ANALISIS DAN PEMBAHASAN ............................................................. 11 4.1 Analisis Data Pada Setiap Variabel ............................................................... 11 iii

4.1.1 Ukuran Pemusatan Data ........................................................................... 11 4.1.2 Ukuran Penyebaran Data.......................................................................... 15 4.1.3 Data dalam Bentuk Diagram dan Grafik .................................................. 21

BAB V KESIMPULAN DAN SARAN..................................................................... 28 5.1 Kesimpulan .................................................................................................... 28 5.2 Saran ............................................................................................................... 29

DAFTAR PUSTAKA ................................................................................................ 30 LAMPIRAN

iv

DAFTAR Gambar Gambar 3.1 Diagram alir pelaksanaan praktikum Statistika Deskriptif.................................10 Gambar 4.1 Histogram frekuensi makan dalam sehari ..........................................................21 Gambar 4.2 Pie chart frekuensi makan dalam sehari ............................................................22 Gambar 4.3 Histogram rentang waktu tidur...........................................................................22 Gambar 4.4 Pie Chart rentang waktu tidur ............................................................................23 Gambar 4.5 Histogram rentang waktu mengikuti kuliah .......................................................23 Gambar 4.6 Pie Chart rentang waktu mengikuti kuliah ........................................................24 Gambar 4.7 Histogram rentang waktu kegiatan diluar mata kuliah.......................................24 Gambar 4.8 Pie Chart rentang waktu kegiatan diluar mata kuliah ........................................25 Gambar 4.9 Histogram jumlah konsumsi vitamin .................................................................25 Gambar 4.10 Pie Chart jumlah konsumsi vitamin ................................................................26 Gambar 4.11 Histogram ketidakhadiran mengikuti mata kuliah ...........................................26 Gambar 4.12 Pie Chart Histogram ketidakhadiran mengikuti mata kuliah...........................27

v

DAFTAR TABEL Tabel 4.1 Output Minitab Ukuran Pemusatan Data .........................................................12 Tabel 4.2 Output Minitab Ukuran Penyebaran data.........................................................16

vi

BAB I PENDAHULUAN 1.1

Latar Belakang Data adalah kumpulan kejadian/peristiwa yang terjadi di dunia nyata yang

diperoleh dari hasil suatu pengamatan. Data dapat berupa angka-angka, hurufhuruf, simbol-simbol khusus, atau gabungan dari semuanya. Ada banyak kejadian/peristiwa yang terjadi di dunia ini, dengan begitu terdapat juga begitu banyak data. Oleh sebab itu, diperlukan ilmu yang mempelajari tentang data. Maka lahirlah ilmu Statistika, yaitu ilmu yang mempelajari bagaimana merencanakan,

mengumpulkan,

menganalisis,

menginterpretasi,

dan

mempresentasikan data, sehingga data tersebut lebih informatif. Dengan ilmu tatistika kita dapat

mengambil

kesimpulan

dari

data-data

yang

telah

dikumpumpulkan dan dianalisis, kesimpulan inilah yang membuat data-data tersebut menjadi lebih informatif. Ada dua macam statistika yaitu Statistika Deskriptif dan Statistika Inferensial. Statistika deskriptif berkenaan dgn deskripsi data misal dari menghitung rata-rata dan varians dari data mentah; mendeksripsikan menggunakan tabel-tabel atau grafik sehingga data mentah lebih mudah “dibaca” dan lebih bermakna. Sedangkan statistika inferensial lebih dari itu misal melakukan pengujian hipotesis melakukan prediksi observasi masa depan atau membuat model regresi. Perbedaan dari dua jenis ilmu statistika ini terletak pada kesimpulan yang didapat dari data yang telah dikumpulkan dan dianalisis. Statistika deskriptif memberi kita kesimpulan khusus tentang data-data yang kita masukkan, sedangkan statistika inferensial memberikan kita kesimpulan umum dari data-data yang kita masukkan. Dalam modul ini akan dipelajari mengenai statistika deskriptif yang berbicara tentang metode-metode pengumpulan, pengolahan, dan penyajian data sehingga dapat memberikan gambaran informasi yang jelas dan menarik. Kemampuan seseorang untuk mengolah dan menyajikan data merupakan langkah awal yang sangat diperlukan dalam mepelajari ilmu statistika, karena dari penyajian data tersebutlah akan didapatkan informasi yang lebih jelas sehingga dapat dilakukan penganalisaan lebih lanjut. Pembuatan laporan ini juga ditujukan untuk mengasah seberapa jauh kompetensi mahasiswa dalam pembelajaran

1

statistika deskriptif. Laporan ini memuat mengenai statistika deskriptif, mulai dari penghitungan pemusatan data, samapai dengan ukuran penyebaran data. Laporan ini juga memuat histogram dan pie chart dari data yang telah dikumpulkan. Laporan ini diharapkan dapat membantu mahasiswa dalam memahami konsep tentang statistika dan statistika deskriptif. Laporan ini diharapakan dapat memberikan contoh mengenai perhitungan-perhitungan serta penggunaan aplikasi statistika dalam membuat model histogram dan pie chart yang ada dalam statistika deskriptif.

1.2

Permasalahan Dalam praktikum ini, permasalahan yang muncul sebagai acuan untuk

analisis adalah sebagai berikut, 1. Bagaimana statistika deskriptif data pola makan mahasiswa Institut Teknologi Sepulih Nopember Surabaya untuk data tidak berkelompok ? 2. Bagaimana statistika deskriptif data lama jam tidur mahasiswa Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya untuk data tidak berkelompok ? 3. Bagaimana statistika deskriptif data lama jam kegiatan mahasiswa Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya yang dibagi dalam lama kegiatan di perkuliahan dan diluar perkuliahan untuk data tidak berkelompok ? 4. Bagaimana statistika deskriptif data jumlah vitamin yang dimakan mahasiswa Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya dalam sehari untuk data tidak berkelompok ? 5. Bagaimana statistika deskriptif data kehadiran mahasiswa Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya mulai 3 september 2012 ?

1.3

Tujuan Perumusan masalah di atas menghasilkan tujuan yang akan dicapai dalam

kegiatan praktikum ini, yaitu sebagai berikut, 1.

Untuk mengetahui statistika deskriptif pada data pola makan mahasiswa Institut

Teknologi

Sepulih

Nopember

Surabaya

untuk

data

tidak

berkelompok.

2

2

Untuk mengetahui statistika deskriptif pada data lama jam tidur mahasiswa Institut

Teknologi

Sepuluh

Nopember

Surabaya

untuk

data

tidak

berkelompok. 3

Untuk mengetahui statistika deskriptif pada data lama jam kegiatan mahasiswa Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya yang dibagi dalam lama kegiatan di perkuliahan dan diluar perkuliahan untuk data tidak berkelompok.

4

Untuk mengetahui statistika deskriptif pada data jumlah vitamin yang dimakan mahasiswa Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya dalam sehari untuk data tidak berkelompok.

5

Untuk mengetahui statistika deskriptif pada data kehadiran mahasiswa Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya mulai 3 september 2012

1.4

Manfaat Dari kegiatan praktikum ini, manfaat yang dapat diambil adalah sebagai

berikut, 1. Mampu memahami pengertian dan konsep statistika deskriptif. 2. Mampu mengaplikasikan statistika deskriptif pada data yang tersedia. 3. Mampu menyajikan suatu data menjadi sebuah informasi yang lebih jelas dan mudah dipahami.

3

BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Statistika Statistika adalah ilmu yang mempelajari bagaimana cara merencanakan, mengumpulkan, menganalisis, menginterpretasi, dan mempresentasikan data. Singkatnya, statistika adalah ilmu yang berkenaan dengan data. Istilah ‘statistika‘ (bahasa inggris: statistics) berbeda dengan 'statistik' (statistic). Statistika merupakan ilmu yang berkenaan dengan data, sedang statistik adalah besaran karakteristik yang diperoleh dari sampel, besaran ini sebagai penaksir dari parameter populasi. Saat ini penerapan ilmu statistika lebih luas terdapat di berbagai bidang. Bidang-bidang tersebut diantaranya Statistika Bisnis dan Ekonomi, Statistika Industri, Statistika Komputasi, Statistika Sosial dan Pemerintahan, dan Statistika Lingkungan Kesehatan. Dalam statistika data adalah bahan-bahan/keterangan-keterangan yang merupakan unsur penting dalam pengambilan keputusan statistik. Tujuan pengumpulan data yaitu untuk membantu memahami situasi sebenarnya, menganalisis persoalan, dan mengambil keputusan. Data digunakan sebagai dasar pengambilan keputusan (Teknis, Taktis, dan Strategis). Pemilihan sampel pun ada dua yaitu pemilihan sampel probabilitas dan pemilihan sampel non-probabilitas. Perlu ditekankan bahwa metode pengumpulan data secara statistik haruslah efisien, maksudnya agar dapat menghemat tenaga, biaya dan waktu, dan bisa diperoleh dengan tingkat ketelitian yang tinggi. Ada tiga macam statistika yaitu Statistika Deskriptif, Statistika Inferensi, dan Statistika Prediktif.

2.2 Statistika Deskriptif Pengertian Statistika Deskriptif adalah metode-metode yang berkaitan dengan pengumpulan dan penyajian suatu gugus data sehingga memberi informasi yang berguna (Ronald W.Walpole, Pengantar Statistik, 1993). Statistika Deskriptif adalah metode statistika yang berkaitan dengan meringkas informasi dari data/sampel yang dikumpulkan. Hasil ringkasan dari statistika deskriptif 4

tersebut dapat digambarkan atau disimpulkan berupa grafik-grafik seperti histogram, grafik batang, dsb. Dalam statistika deskriptif terdapat dua ukuran yang diambil yaitu ukuran pemusatan data dan ukuran penyebaran data. Ukuran pemusatan data yang dapat digunakan antara lain Mean, Median, Modus. Ukuran penyebaran data yang dapat digunakan antara lain Range (Jangkauan), Variance, Standard deviation.

2.2.1 Ukuran Pemusatan Data Ukuran pemusatan adalah ukuran yang menunjukan pusat (nilai tengah) segugus data, yang telah diurutkan dari yang terkecil sampai yang terbesar atau sebaliknya. Terdapat tiga ukuran pemusatan data (ukuran nilai tengah) yang banyak digunakan adalah rata-rata (mean), nilai tengah (median), dan nilai paling banyak muncul (modus). 2.2.1.1 Rata-rata (Mean) Mean adalah jumlah keseluruhan pada data yang diperoleh dibagi dengan banyaknya data. Rumus yang digunakan untuk menghitung mean dari data tidak berkelompok adalah n

∑X

X=

i =1

i

(2.1)

n

Jika data yang kita gunakan adalah data kelompok, maka rumus yang digunakan untuk menghitung mean adalah n

X=

∑X .f i

i =1

n

∑ i =1

fi

i

(2.2)

5

Keterangan: X = rata-rata (mean)

X i = nilai ke-i f i = frekuensi kelas ke-i n = jumlah data 2.2.1.2 Nilai Tengah (Median) Median adalah sekelompok data yang telah diurutkan terlebih dahulu dari data yang terkecil ke terbesar. Kemudian dicari nilai tengahnya. Pengamatan yang tepat ditengah-tengah bila banyaknya pengamatan itu ganjil, atau rata-rata kedua pengamatan yang ditengah bila banyaknya pengamatan itu genap. Me = Q 2 = x n +1 untuk n ganjil

(2.3)

2

xn + xn Me = Q 2 =

2

2

2

+1

untuk n genap

(2.4)

Keterangan:

Me = nilai tengah (median) n

= jumlah data

2.2.1.3 Modus Modus adalah nilai yang terjadi paling sering atau yang mempunyai frekuensi paling tinggi. Untuk data tunggal nilai modus diambil dari data yang mempunyai frekuensi paling tinngi.

2.2.2 Ukuran Penyebaran Data Ukuran penyebaran adalah ukuran yang memberikan gambaran seberapa besar data menyebar dalam kumpulannya. Melalui ukuran penyebaran ini dapat diketahui seberapa besar niali-nilai data menyebar dari nilai pusatnya atau seberapa besar nilai-nilai data menyimpang dari nilai pusatnya. Ukuran

6

penyebaran data yang paling banyak digunakan yaitu jangkauan (range), variance, dan standard deviation. 2.2.2.1 Jangkauan (Range) Range adalah selisih bilangan terbesar dan terkecil dari suatu kumpulan data. Rumus yang digunakan dalam menghitung Range adalah

R = X max − X min

(2.5)

Keterangan: R

= jangkauan (range)

X max = nilai data terbesar X min = nilai data terkecil

2.2.2.2 Variance Variance adalah suatu besaran yang mengukur besarnya ragam data. Semakin besar ragam data maka nilai variance semakin besar, demikian sebaliknya. Dalam industri, variance disebut juga ukuran presisi proses dan ratarata sebagai akurasi proses. Rumus yang digunakan untuk menghitung variance adalah

∑ (X n

S2 =

i =1

i

−X

n −1

)

2

(2.6)

Keterangan: S 2 = variance

X i = nilai data ke-i X = rata-rata (mean) n

= jumlah data

2.2.2.3 Standard Deviation Standard deviation adalah akar dari variance. Rumus yang digunakam

untuk menghitung standard deviation adalah

7

∑ (X n

S =

i =1

i

−X

n −1

)

2

(2.7)

Keterangan:

S = standard deviation X i = nilai data ke-i X = rata-rata data n = jumlah data

8

BAB III METODOLOGI PENULISAN

3.1

Sumber Data Sumber data yang terdapat dalam modul ini didapatkan melalui kuisioner

yang sampelnya merupakan mahasiswa-mahasiswi di ITS tiap jurusan dan juga tiap angkatan mulai angkatan 2009-2012 yang dilakukan oleh Cendiana A.H. (1312100123) , Villing F. (1312100120) dan Christian P. (1312100148), Jurusan Statistika Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam di Institut Teknologi sepuluh Nopember Surabaya pada tahun 2012.

3.2

Variabel Penelitian Dalam penelitian Tingkat Daya Tahan Tubuh Mahasiswa ITS ini kami

mengambil 6 variabel, diantaranya variabel-variabel tersebut adalah : 1. Frekuensi mahasiswa makan dalam sehari 2. Rentang waktu yang dibutuhkan mahasiswa tersebut untuk tidur dalam sehari 3. Rentang waktu yang dibutuhkan mahasiswa tersebuut untuk kuliah dalam seharinya 4. Rentang waktu yang dibutuhkan mahasiswa tersebut dalam mengikuti kegiatan-kegiatan di luar jam mata kuliah seperti (Organisasi, UKM, Job Part Time) 5. Frekuensi mahasiswa tersebut mengkonsumsi vitamin untuk tubuhnya dalam sehari 6. Frekuensi mahasiswa tersebut tidak mengikuti mata kuliah

3.3 Langkah Analisis 1.

Langkah awal yang kami lakukan adalah menyebarkan kuisioner yang telah kami buat untuk setiap jurusan yang ada di ITS dan juga berdasarkan tahun masuk mahasiswa tersebut ke ITS.

2.

Mengumpulkan semua hasil data yang di peroleh dan mengentrikan data tersebut ke dalam minitab untuk kemudian di olah.

9

3.

Pengolahan data yang sudah kami entry ke dalam minitab lalu mencari data-data seperti mean,median modus, ukuran penyebaran data.

4.

Menganalisa dan menginterpretasikan data yang telah ada berdasarkan penghitungan pada minitab.

5.

Mengambil kesimpulan dari data-data yang telah ada dan mampu menampilkan data sehingga orang yang tidak mengenal ilmu statistika juga dapat mengerti apa yang dimaksudkan.

3.4

Diagram Alir Di bawah ini adalah diagram alir yang menggambarkan awal kita

membuat laporan modul ini sampai kita dapat menghasilkan beberapa data dengan melalui beberapa proses. Diagram alir pembuatan laporan modul ini dapat kita tampilkan sebagai berikut : Mulai

Menentukan tema

Menentukan tujuan dan variabel

Melakukan survey

Mengentry data

Penngolahan data

Menganalisis data

Penyajian data

Selesai Gambar 3.1 Diagram alir pelaksanaan praktikum Statistika Deskriptif

10

BAB IV ANALISIS DAN PEMBAHASAN 4.1

Analisis data pada setiap variabel Setelah kita mendapatkan beberapa data dari hasil survey, yang akan kita

cari nilai mean,median,modus dan juga ukuran penyebaran datanya dari setiap variabel yang kita amati yaitu tentang berapa kali mahasiswa tersebut makan dalam sehari, tidur dalam sehari, lamanya waktu yang mereka habiskan untuk mata kuliah mereka, lamanya waktu yang mereka habiskan untuk mengikuti UKM atau pun kegiatan yang lain di luar kuliah, jumlah vitamin yang mereka konsumsi dan juga berapa banyak mereka tidak mengikuti mata pelajaran. Sehingga bila kita telah memproses data ini kita dapat mendapatkan informasi tentang apakah memang benar daya tahan tubuh mahasiswa ITS tinggi dengan banyaknya kegiatan yang mahasiswa ITS lakukan. Atau malah sebaliknya. Dan juga pada laporan ini akan ditampilkan diagram dari tiap variabel sehingga para pembaca yang membaca laporan ini dapat mengerti apa yang ingin kami sampaikan kepada para pembaca melalui diagram-diagram yang ada dan juga memudahkan para pembaca untuk memahaminya. 4.1.1

Ukuran Pemusatan Data Ukuran pemusatan data yaitu ada berbagai nilai seperti mean

median dan juga ada modus. Pemilihan pemusatan data harus berdasarkan datahasil pengamatan apabila data tersebut tersebut homogen biasanya menggunakan mean namun bila data yang didapatkan bersifat heterogen maka ukuran pemusatan data yang lebih baik menggunakan nilai median dan bila data berkaitan dengan selera masyarakat maka ukuran pemusatan data yang tepat untuk digunakan adalah modus. Pada bab ini akan kami tampilkan hasil perhitungan ukuran pemusatan data dari mean median dan juga modus pada setiap variabel. Ukuran pemusatan tersebut dapat di hitung dengan menggunakan program minitab atau pun dengan menggunakan rumus-rumus tertentu. Berikut ini adalah hasil penghitungan melalui program minitab.

11

Tabel 4.1 Output Minitab Ukuran Pemusatan Data Mean

Median

Modus

X1

2,5227

2

2

X2

5,5227

5

5

X3

6,068

6

6

X4

3,259

3

2

X5

0,5045

0

0

X6

1,855

1

0

Keterangan X1 = frekuensi makan dalam sehari X2 = lama tidur dalam sehari X3 = lama kuliah dalam sehari X4 = lama mengikuti kegiatan di luar mata kuliah dalam sehari X5 = frekuensi dalam meng konsumsi vitamin dalam sehari X6 = frekuensi ketidak hadiran dalam mata kuliah

1.

Mean (rata-rata) Dari data yang didapatkan rata-rata mahasiswa makan Χ=

setiap

=

ITS untuk frekuensi

harinya

=

yaitu

=

:

= 2,5227 kali

data rata-rata mahasiswa ITS untuk rentang waktu tidur dalam seharinya yaitu : Χ=

=

=

=

= 5,5227 jam

12

Data rata-rata mahasiswa ITS untuk rentang waktu kuliah dalam sehari sebagai berikut : Χ=

=

=

=

= 6,068 jam

Data untuk rata-rata mahasiswa ITS untuk rentang waktu kegiatan di luar mata kuliah dalam seharinya sebagai berikut : Χ=

=

=

=

= 3,259 jam

Data rata-rata mahasiswa ITS untuk frekuensi pengkonsumsian vitamin dalam sehari sebagai berikut : Χ=

=

=

=

= 0,5045 kali

Data rata-rata mahasiswa ITS untuk frekuensi ketidak hadiran dalam mata kuliah dihitung mulai tanggal 3 September 2012 sebagai berikut : Χ=

=

=

2.

=

= 1,855 kali

Median pada data kami dengan variabel-variabel seperti yang di atas adalah sebagai berikut, karena jumlah .sampel yang kami ambil genap maka kami menggunakan rumus mencari letak nilai median dengan n= genap yaitu Me =

=

=

=

= 105

Jadi data median berada pada data ke 105 setelah di urutkan mulai yang terkecil hingga terbesar, sehingga di dapatkan data sebagai berikut : Data hasil median mahasiswa ITS untuk frekuensi makan setiap harinya yaitu 2 Data hasil median mahasiswa ITS untuk rentang waktu tidur dalam seharinya yaitu 5 Data hasil median mahasiswa ITS untuk rentang waktu kuliah dalam sehari yaitu 6 Data hasil median mahasiswa ITS untuk rentang waktu kegiatan di luar mata kuliah dalam seharinya yaitu 3

13

Data hasil median mahasiswa ITS untuk frekuensi pengkonsumsian vitamin dalam sehari yaitu 0 Data hasil median mahasiswa ITS untuk frekuensi ketidak hadiran dalam mata kuliah yaitu 1

3.

Modus Modus pada setiap variabel yang kita miliki yaitu sebagai berikut : Variabel pertama, banyaknya makan mahasiswa ITS

modus atau

banyaknya data yang paling banyak muncul adalah 2 Variabel kedua, lama tidur mahasiswa ITS dalam sehari

modus atau

banyaknya data yang paling banyak muncul adalah 5 Variabel ke tiga, lama kuliah mahasiswa ITS dalam sehari modus atau banyaknya data yang paling banyak muncul adalah 6 Variabel ke empat, lamanya kegiatan yang di ikuti diluar jam mata kuliah modus atau banyaknya data yang paling banyak muncul adalah 2 Variabel ke lima, pengkonsumsian vitamin oleh mahasiswa ITS modus atau banyaknya data yang paling banyak muncul adalah 0 Variabel ke enam, banyaknya ketidak hadiran dalam mata kuliah oleh mahasiswa ITS modus atau banyaknya data yang paling banyak muncul adalah 0 Dari data hasil penghitungan di atas di dapatkan bahwa pada variabel pertama, frekuensi makan mahasiswa ITS setiap harinya nilai yang mewakili yaitu 2,5227 dengan nilai tengah dimana 50% dari data tersebut berada di atasnya dan 50% dari data tersebut berada di bawahnya yaitu 2 dan dari hasil pengamatan tersebut data yang paling sering muncul adalah 2 Untuk variabel ke dua, berapa rentang waktu tidur mahasiswa ITS setiap harinya nilai yang mewakili yaitu 5,5227 dengan nilai tengah dimana 50% dari data tersebut berada di atasnya dan 50% dari data tersebut berada di bawahnya yaitu 5 dan dari hasil pengamatan tersebut data yang paling sering muncul adalah 5 Untuk variabel ke tiga, rentang waktu kuliah mahasiswa ITS dalam sehari nilai yang mewakili yaitu 6,068 dengan nilai tengah dimana 50% dari data

14

tersebut berada di atasnya dan 50% dari data tersebut berada di bawahnya yaitu 6 dan dari hasil pengamatan tersebut data yang paling sering muncul adalah 6 Untuk variabel ke empat, rentang waktu kegiatan yang di ikuti diluar jam mata kuliah oleh mahasiswa ITS nilai yang mewakili yaitu 3,259 dengan nilai tengah dimana 50% dari data tersebut berada di atasnya dan 50% dari data tersebut berada di bawahnya yaitu 3 dan dari hasil pengamatan tersebut data yang paling sering muncul adalah 2 Untuk variabel ke lima, frekuensi pengkonsumsian vitamin oleh mahasiswa ITS dalam seharinya nilai yang mewakili yaitu 0,5045 dengan nilai tengah dimana 50% dari data tersebut berada di atasnya dan 50% dari data tersebut berada di bawahnya yaitu 0 dan dari hasil pengamatan tersebut data yang paling sering muncul adalah 0 sehingga dapat di artikan mahasiswa ITS jarang yang mengkonsumsi vitamin Untuk variabel ke enam, banyaknya ketidak hadiran dalam mata kuliah oleh mahasiswa ITS setiap harinya nilai yang mewakili yaitu 1,855 dengan nilai tengah dimana 50% dari data tersebut berada di atasnya dan 50% dari data tersebut berada di bawahnya yaitu 1 dan dari hasil pengamatan tersebut data yang paling sering muncul adalah 0 dengan begitu sebagina besar mahasiswa ITS rajin dalam mengikuti mata kuliahnya.

4.1.2 Ukuran Penyebaran Data Ukuran penyebaran yang disebut juga dispersi yang akan kita hitung pada ukuran penyebaran yaitu adalah range (kisaran), variance (ragam), dan standard deviation dari setiap variabel yang ingin kita miliki. Ukuran penyebaran data dapat di hitung menggunakan cara hitung manual dan juga cara hitung menggunakna bantuan program minitab dengan cara menginputkan data-data yang ada dan dengan sedikit perintah maka akan muncul hasil dari range,varian dan standart deviasi tersebut. Barikut ini akna kami tampilkan hasil penghitungan dari minitab dan kami juga akna melakukan penghitungan manual dengan rumus-rumus untuk mencarii nilai range,varian dan juga standard deviationnya tersebut.

15

Tabel 4.2 Output Minitab Ukuran Penyebaran data St.Dev

Variance

Range

X1

0,6513

0,4241

4

X2

1,3597

1,8488

8

X3

2,13

4,539

10

X4

2,239

5,015

12

X5

0,6303

0,3972

3

X6

2,166

4,691

10

Keterangan X1 = berapa kali makan dalam sehari X2 = lama tidur dalam sehari X3 = lama kuliah dalam sehari X4 = lama mengikuti kegiatan di luar mata kuliah dalam sehari X5 = banyaknya konsumsi vitamin dalam sehari X6 = banyaknya ketidak hadiran dalam mata kuliah

1.

Range Nilai range pada setiap variabel yang kita punyai yaitu seperti di bawah ini dengan menggunakan rumus

R = X max − X min Pada variabel pertama telah di ketahui bahwa Xmin= 1 dan Xmax nya adalah 5, sehingga range pada variabel 1 adalah 5 - 1 = 4 Pada variabel ke dua telah di ketahui bahwa Xmin= 2 dan Xmax nya adalah 10, sehingga range pada variabel 1 adalah 10 - 2 = 8 Pada variabel ke tiga telah di ketahui bahwa Xmin= 2 dan Xmax nya adalah 12, sehingga range pada variabel 1 adalah 12 - 2 = 10

16

Pada variabel ke empat telah di ketahui bahwa Xmin= 0 dan Xmax nya adalah 12, sehingga range pada variabel 1 adalah 12 - 0 = 12 Pada variabel ke lima telah di ketahui bahwa Xmin= 0 dan Xmax nya adalah 3, sehingga range pada variabel 1 adalah 3 - 0 = 3 Pada variabel ke enam telah di ketahui bahwa Xmin= 0 dan Xmax nya adalah 10, sehingga range pada variabel 1 adalah 10 - 0 = 10

2.

Variance Untuk nilai dari varian tiap variabel yang kita miliki adalah sebagai berikut: dibawah ini adalah perhitungan nilai variance mahasiswa

ITS untuk

frekuensi makan setiap harinya yaitu : =

=

= = 0, 4241 dibawah ini adalah perhitungan nilai variance mahasiswa ITS untuk rentang waktu tidur dalam seharinya yaitu : =

=

= = 1,8488 dibawah ini adalah perhitungan nilai variance mahasiswa ITS untuk rentang waktu kuliah dalam sehari sebagai berikut : =

=

= = 4,539 dibawah ini adalah perhitungan nilai variance mahasiswa ITS untuk rentang waktu kegiatan di luar mata kuliah

dalam seharinya sebagai

berikut

17

=

= = = 5,015

dibawah ini adalah perhitungan nilai variance mahasiswa ITS untuk frekuensi pengkonsumsian vitamin dalam sehari sebagai berikut

=

= = = 0,3972

dibawah ini adalah perhitungan nilai variance mahasiswa ITS untuk frekuensi ketidak hadiran dalam mata kuliah dihitung mulai tanggal 3 September 2012 sebagai berikut

=

= = = 4,691

3.

Standard deviation Standard deviation tiap variabel pada data kami bila di hitung dengan manual adalah sebagai berikut : Standard deviation pada mahasiswa ITS untuk frekuensi makan setiap harinya yaitu S=

=

= = 0,6513 Standard deviation pada mahasiswa ITS untuk rentang waktu tidur dalam seharinya yaitu

18

S=

=

= = 1,3597 Standard deviation pada mahasiswa ITS untuk rentang waktu kuliah dalam sehari sebagai berikut S=

=

= = 2,130 Standard deviation pada mahasiswa ITS untuk rentang waktu kegiatan di luar mata kuliah dalam seharinya sebagai berikut S=

=

= = 2,239 Standard deviation pada mahasiswa ITS untuk frekuensi pengkonsumsian vitamin dalam sehari sebagai berikut S=

=

= = 0,6303 Standard deviation pada mahasiswa ITS untuk frekuensi ketidak hadiran dalam mata kuliah dihitung mulai tanggal 3 September 2012 sebagai berikut S=

=

19

= = 2,166 Dari data hasil penghitungan di atas dapat disimpulkan bahwa nilai jangkauan pada mahasiswa ITS untuk frekuensi makan setiap harinya yaitu 4. Nilai pada variance sebesar 0,4241 karena ragam data hasil survey kecil maka sebaran datanya juga kecil kemudian untuk standard deviation sebesar 0,6513 maka dapat disimpulkan bahwa pendapat mahasiswa ITS tentang frekuensi makan setiap harinya sama atau data yang di peroleh bersifat homogen karena nilai standard deviation kecil. Pada mahasiswa ITS untuk rentang waktu tidur dalam seharinya

di

peroleh nilai jangkauan sebesar 8. Nilai pada variance sebesar 1,8488 karena ragam data hasil survey kecil maka sebaran datanya juga kecil kemudian untuk standard deviation sebesar 1,3597 maka dapat disimpulkan bahwa pendapat mahasiswa ITS tentang rentang waktu tidur dalam seharinya hampir sama antar mahasiswa yang satu dengan yang lain karena nilai standard deviation kecil. Pada mahasiswa ITS untuk rentang waktu kuliah dalam sehari di peroleh nilai jangkauan sebesar 10. Nilai pada variance sebesar 4,539 karena ragam data hasil survey besar maka sebaran datanya juga besar kemudian untuk standard deviation sebesar 2,130 maka dapat disimpulkan bahwa pendapat mahasiswa ITS tentang rentang waktu kuliah dalam sehari tidak sama antar mahasiswa yang satu dengan yang lain atau data bersifat heterogen karena nilai standard deviation besar. Pada mahasiswa ITS untuk rentang waktu kegiatan di luar mata kuliah dalam seharinya di peroleh nilai jangkauan sebesar 12. Nilai pada variance sebesar 5,015 karena ragam data hasil survey besar maka sebaran datanya juga besar kemudian untuk standard deviation sebesar 2,239 maka dapat disimpulkan bahwa pendapat mahasiswa ITS tentang rentang waktu kegiatan di luar mata kuliah dalam sehari tidak sama antar mahasiswa yang satu dengan yang lain atau data bersifat heterogen karena nilai standard deviation besar. Pada mahasiswa

ITS untuk frekuensi pengkonsumsian vitamin dalam

sehari di peroleh nilai jangkauan sebesar yaitu 3. Nilai pada variance sebesar

20

0,3972 karena ragam data hasil survey kecil maka sebaran datanya juga kecil kemudian untuk standard deviation sebesar 0,6303 maka dapat disimpulkan bahwa pendapat mahasiswa ITS tentang pengkonsumsian vitamin setiap harinya sama atau data yang di peroleh bersifat homogen karena nilai standard deviation kecil. Pada mahasiswa ITS untuk frekuensi ketidak hadiran dalam mata kuliah dihitung mulai tanggal 3 September 2012 di peroleh nilai jangkauan sebesar 10. Nilai pada variance sebesar 4,691 karena ragam data hasil survey besar maka sebaran datanya juga besar kemudian untuk standard deviation sebesar 2,166 maka dapat disimpulkan bahwa pendapat mahasiswa ITS tentang rentang waktu kuliah dalam sehari tidak sama antar mahasiswa yang satu dengan yang lain atau data bersifat heterogen karena nilai standard deviation besar.

4.1.3 Data Dalam Bentuk Diagram dan Grafik Setelah melakukan beberapa perhitungan seperti yang kami lakukan di atas tidaklah mudah untuk memahaminya bagi setiap orang yang buta akan ilmu statistika sehingga kami pun akan menampilkan beberapa bentuk histogram untuk mempermudah pembaca untuk memahaminya. Inilah data tampilan dalam bentuk histogram batang dan juga pie chart .

Data jumlah berapa kali makan dalam sehari oleh mahasiswa ITS

21

jumlah makan dalam sehari mahasiswa ITS 120

100

Frequency

80

60

40

20

0 1

2

3 jumlah makan

4

5

Gambar 4.1 Histogram frekuensi makan dalam sehari oleh mahasiswa ITS

Gambar 4.2 Pie Chart frekuensi makan dalam sehari oleh mahasiswa ITS dapat dilihat Pada Gambar 4.1 dan 4.2 , menunjukkan grafik frekuensi mahasiswa ITS makan dalam sehari. Dari grafik atau pie chart tersebut frekuensi yang tinggi adalah 2 kali makan dalam sehari yaitu 48% mahasiswa ITS. Kemudian 3 kali makan sehari yaitu 46%. Lainnya hanya beberapa persen saja.

22

Pada va riabel ke 2 adalah rentang waktu tidur yang dilakukan oleh mahasiswaITS rentang waktu tidur mahasiswa ITS 90 80

Frequency

70 60 50 40 30 20 10 0 2

4

6 lamanya tidur

8

10

Gambar 4.3 Histogram rentang waktu tidur yang dilakukan oleh mahasiswa ITS

Gambar 4.4 Pie Chart rentang waktu tidur yang dilakukan oleh mahasiswa ITS Pada Gambar 4.3 dan 4.4 , menunjukkan rentang waktu tidur mahasiswa ITS dalam sehari. Dari grafik atau pie chart tersebut frekuensi yang tinggi adalah 5 jam kali makan dalam sehari yaitu 40,5% mahasiswa ITS.

23

Pada variabel ke tiga yaitu berapa lama mahasiswa ITS ngikuti mata kuliah per harinya rentang waktu mata kuliah mahasiswa ITS 60

50

Frequency

40

30

20

10

0 2

4

6 8 lamanya mata kuliah

10

12

Gambar 4.5 Histogram lama mahasiswa ITS mengikuti mata kuliah per harinya

Gambar 4.6 Pie Chart lama mahasiswa ITS mengikuti mata kuliah per harinya Pada Gambar 4.5 dan 4.6 , menunjukkan rentang waktu kuliah mahasiswa ITS dalam sehari. Dari grafik atau pie chart tersebut frekuensi yang tinggi adalah 6 jam dalam sehari yaitu 26% mahasiswa ITS. Data yang didapat bersifat heterogen terlihat dari banyaknya perbedaan pendapat tentang rentang waktu kuliah.

24

Pada variabel ke empat yaitu rentang waktu mahasiswa ITS mengikuti kegiatan di luar mata kuliah rentang waktu kegiatan di luar mata kuliah 70 60

Frequency

50 40 30 20 10 0 0

2

4 6 8 kegiatan di luar mata kuliah

10

12

Gambar 4.7 Histogram rentang waktu mahasiswa ITS mengikuti kegiatan di luar mata kuliah

Gambar 4.8 Pie Chart rentang waktu mahasiswa ITS mengikuti kegiatan di luar mata kuliah

25

Pada Gambar 4.7 dan 4.8 , menunjukkan rentang waktu kegiatan diluar mata kuliah mahasiswa ITS dalam sehari. Dari grafik atau pie chart tersebut frekuensi yang tinggi adalah 3 jam dalam sehari yaitu 29% mahasiswa ITS. Data yang didapat bersifat heterogen terlihat dari banyaknya perbedaan pendapat tentang rentang waktu kuliah. Pada variabel selanjutnya yaitu jumlah konsumsi vitamin oleh mahasiswa ITS jumlah konsumsi vitamin 140 120

Frequency

100 80 60 40 20 0 0

1 2 konsumsi vitamin

3

Gambar 4.9 Histogram jumlah konsumsi vitamin oleh mahasiswa ITS

Gambar 4.10 Pie Chart frekuensi konsumsi vitamin oleh mahasiswa ITS Pada Gambar 4.9 dan 4.10 , menunjukkan grafik frekuensi konsumsi vitamin mahasiswa ITS dalam sehari. Dari grafik atau pie chart tersebut frekuensi yang

26

tinggi adalah 0 vitamin dalam sehari yaitu 56% mahasiswa ITS. Itu menandakan bahwa sebagian besar mahasiswa ITS tidak menkonsumsi vitamin untuk pertahanan tubuhnya. Data bersifat homogen. Dan yang terakhir adalah banyaknya mahasiswa ITS tidak mengikuti mata kuliah jumlah tidak mengikuti mata kuliah 90 80 70

Frequency

60 50 40 30 20 10 0 0

2

4 6 tidak mengikuti mata kuliah

8

10

Gambar 4.11 Histogram banyaknya mahasiswa ITS tidak mengikuti mata kuliah

Gambar 4.12 Pie Chart banyaknya mahasiswa ITS tidak mengikuti mata kuliah Pada Gambar 4.11 dan 4.12 , menunjukkan grafik frekuensi ketidakhadiran mahasiswa ITS dalam sehari. Dari grafik atau pie chart tersebut frekuensi yang tinggi adalah 0 kali dalam sehari yaitu 38% mahasiswa ITS. Kemudian 1 kali dalam sehari yaitu 19%. Lainnya hanya beberapa persen saja. Data bersifat heterogen. Karena data yang diperoleh sangat bervariasi. 27

BAB V KESIMPULAN DAN SARAN 5.1

Kesimpulan Berdasarkan hasil perhitungan ukuran pemusatan data dan ukuran

penyebaran data yang kita punya kemudian kita olah dengan menggunakan rumus-rumus untuk mencari nilai-nilai ukuran pemusatan data dan penyebaran data maka didapatkan kesimpulan sebagai berikut: 1. Data jumlah makan per hari oleh mahasiswa ITS didapatkan nilai mean pada data ini yaitu 2,5227 dengan median 2 dan modus juga 2. Varian pada data ini 0,4241 dapat di artikan bahwa data bersifat homogen, dengan standard deviasi 0,6513 kemudian range dari data ini adalah 4. 2. Rentang waktu mahasiswa ITS untuk tidur didapatkan nilai mean pada data ini yaitu 5,5227 dengan median 5 dan modus juga 5. Varian pada data ini 1,8488 dengan standard deviasi 1,3597 kemudian range dari data ini adalah 8. 3. Rentang waktu mahasiswa ITS untuk mengikuti mata kuliah didapatkan nilai mean pada data ini yaitu 6,068 dengan median 6 dan modus juga 6. Varian pada data ini 4,539 dengan standard deviasi 2,130 kemudian range dari data ini adalah 10. 4. Rentang waktu mahasiswa ITS untuk mengikuti kegiatan di luar mata kuliah didapatkan nilai mean pada data ini yaitu 3,259 dengan median 3 dan modus juga 2. Varian pada data ini 5,015 ini adalah nilai varian tertinggi

dibandingkan

dengan

variabel

yang

lainnya

sehingga

kesimpulannya data tersebit bersifat heterogen. Standard deviasi 2,239 kemudian range dari data ini adalah 12. 5. Frekuensi mahasiswa ITS dalam mengkonsumsi vitamin didapatkan nilai mean pada data ini yaitu 0,5045 dengan median 0 dan modus juga 0. Dari hasil tersebut ternyata menunjukkan bahwa para mahasiswa di ITS kebanyakan tidak mengkonsumsi vitamin. Varian pada data ini 0,3972 merupakan varian terkecil karena data yang didapatkan relatif sama

28

sehingga bersifat homogen, kemudian standard deviasinya yaitu 0,6303 kemudian range dari data ini adalah 3. 6. Frekuensi mahasiswa di ITS yang tidak mengikuti mata kuliahnya didapatkan nilai mean pada data ini yaitu 1,855 dengan median 1 dan modus juga 0 menandakan bahwa sebagian besar mahasiswa ITS rajin mengikuti mata kuliahnya. Varian pada data ini 4,691 dengan standard deviasi 2,166 kemudian range dari data ini adalah 10. Kemudian kami juga membuat histogram dan pie chart untuk data tersebut dengan menampilkannya di harapkan agar memudahkan pembaca untuk memahaminya.

5.2

Saran Setelah kami melakukan semua dari memilih tema sampai pada akhirnya

kami telah selesai dalam membuat laporan ini ada beberapa hal yang harus di perhatikan yaitu dalam memasukkan data-data yang di peroleh (menginputkan data) haruslah memiliki kesabaran dan ketelitian yang tinggi sehingga tidak terjadi kesalahan dalam memasukkan data yang nantinya akan kita olah. Kemudian dalam melakukan penghitungan mencari mean, median,modus, varian,range maupun standard deviasi kita juga harus teliti. Agar tidak terjadi kesalahan maka kita juga bisa menghitung menggunakna program minitab agar kita dapat mencocokkan hasil yang kita hitung tadi dengan hasil akhir yang di tunjukkan oleh pprogram minitab tersebut. Serta apabila kita melakukan survey langsung, maka kita hendaknyya sudah mengetahui apa yang akan kita utarakan kepada setiap orang yang akkan kita survey sehingga tidak terjadi discomunication atau pun kesalah pahaman antara kita dengan orang yang akkan kita survey. Ini akan melatih kita untuk berani tampil di depan orang banyak, menambah teman kita dan melatih kita juga menjadi public speaking yang baik.

29

DAFTAR PUSAKA Ronald W.Walpole. 1993. Pengantar Statistik. Sugiyono. 2010. Metode Penelitian Kuantitatif Kualitatif dan R&D. Anas Sujiono. 2007. Pengantar Statistik Pendidikan. Andi Hakim Nasoetion dan Barizi. 1985. Metode Statistika untuk Penarikan Kesimpulan. Percetakan PT.Gramedia. Jakarta. George W Snedecor & William G. Cochran. 1972. Statistika Methods. The IOWA STATEUNIVERSITY PRESS. Ames, lowa, USA. Sudjana. 1990. Metode Statistik. CV Tarsito. Bandung.

30

Lampiran NO.

NAMA

NRP

NO.HP

S1

S2

S3

S4

S5

S6

1

STEVANUS K.N.

1109100011

85649622008

3

6

4

2

1

5

2

SYAIFUL A.

1110100105

85648930790

2

6

7

6

0

6

3

MUHIMMATUL K.

1110100049

85731016018

2

4

11

4

0

5

4

MENTARI R. MUKTI

1111100032

85852443421

2

3

4

12

0

5

5

FRISTYA A.

1111100070

87759236870

2

5

12

4

1

1

6

AFANISAKINAH

1111100009

87753102939

2

5

6

3

0

2

7

SHOFIYATUN

1112100003

85749234868

2

3

6

2

1

0

8

RIJALUL FIKRI

1112100074

81266513138

2

6

6

1

0

2

9

M. BURHANUDDIN

1112100086

89682008271

2

5

9

3

0

0

10

M.AHIRUL AKBAR

1112100031

85655081441

2

4

6

5

0

1

11

LILIK DWI ASIH

1209100060

85732226064

3

5

3

2

0

0

12

GINANJAR

1210100054

-

2

7

6

4

0

5

13

LUTHFI

1210100052

85642102236

3

6

5

2

1

2

14

M.I. SAFII

1211100033

-

3

5

6

8

1

1

15

AGUS NUR AHMAD

1211100042

85645111339

3

8

6

2

0

2

16

RAHMADANA J.

1211100102

85733165135

2

6

12

3

1

1

17

YUDAH M.N.S.

1212100062

87879516945

3

6

9

2

0

0

18

FEDRIC F.

1212100015

85737023075

2

4

9

3

1

4

19

MOH.ALHAM

1212100065

85730218477

2

4

9

4

2

0

20

DITTA PUSPITA K.A.

1212100091

85648312454

2

6

5

2

0

1

21

A. ANURAVEGA

1309100031

85731122457

2

5

3

2

1

3

22

DEA FERNANDA H.

1310030035

83830331780

2

6

6

1

0

6

23

NOVRI SUHERMI

1310100010

85731193070

3

5

8

3

0

5

24

MUSDALIFAH N.S.

1311100053

85730213700

3

5

10

2

1

4

25

EF ES

1311100097

85735812104

3

4

8

5

0

2

26

UMMU HABIBAH

1311100035

85648309631

2

6

6

5

0

4

27

WAHYU

1312100081

85646747823

1

5

7

0

0

0

28

RAHMAH SAFITRI

1312100032

85648173864

2

4

5

0

0

0

29

VONESA DEVI L.

1312100067

85755266568

2

5

5

3

0

1

30

VELA RISKI P.

1312100011

83847473526

2

5

5

0

0

0

31

IRFAN M

1409100028

85756107711

2

4

12

6

1

2

32

HANDIKA F

1410100010

85645491236

2

8

8

4

0

3

33

FAHMI Y

1410100058

-

2

5

6

4

0

3

34

M. AMIN T

1411100017

-

3

3

6

4

0

4

35

RIA FINA W

1411100010

8983306805

3

5

8

2

1

2

36

DEDY F

1411100024

85655212203

2

5

5

3

1

4

37

DEGANURITA

1412100022

89682254428

3

5

5

2

1

0

38

AHMAD J

1412100039

85798143157

3

5

6

4

2

4

39

RUHUL

1412100063

8980612034

2

5

5

3

1

1

40

PUSPITA H

1412100028

85746628838

2

4

5

1

1

0

41

M. MUHIBBUL I

1509100009

85731706999

2

4

7

2

0

1

42

KUSNUL K

1510100043

81234077877

2

3

7

2

0

1

43

DESY

1510100033

-

2

6

5

3

0

1

44

M ABDUL Q

1511100080

-

3

8

10

0

0

3

45

ALBI H

1511100008

85730394378

2

5

8

3

0

2

46

ANDREAS W K

1511100088

83878348563

2

4

8

6

0

0

47

FARIHATUS S

1512100072

85851889697

3

5

9

0

0

0

48

ROSIDAH K

1512100024

85784507248

3

5

8

2

0

0

49

ANINDYA C A

1512100026

85655292978

3

5

8

2

1

0

50

AINUR R

1512100029

89678478001

2

5

8

2

0

0

51

FILIPUS A W

2109100112

87891928486

3

6

6

6

2

1

52

WIDYAH

2110100149

-

5

6

7

5

1

2

53

IQBAL W

2110100022

85646413013

2

4

3

5

1

1

54

M HAFIDH

2111100111

81267035028

2

5

5

4

1

2

55

ARYO K

2111100106

85781781899

3

6

3

1

0

1

56

AYUB H P

2111100077

85695185290

2

5

4

2

0

7

57

DWIJO H

2112100079

89677920258

2

4

4

0

0

0

58

YANSEN P

2112100038

81703028288

3

5

6

7

0

3

59

DANANTA P T

2112100056

87854552745

3

5

6

2

1

0

60

EVELYN L

2112100032

81330898838

3

6

3

2

0

0

61

CHURNIA SARI

2209100018

-

3

4

3

2

0

0

2210100154

818233947

3

6

5

3

0

0

2210100091

85733060913

3

5

8

2

1

2

63

WAHYU SETYO BUDI ANDIF RAHMAWATI

64

M. GHOFUR

2211100079

-

2

4

8

2

1

3

65

SAPTA SETIAWAN

2211100004

81553004026

3

4

6

2

1

2

66

LUKMAN HENDARWIN

2211100057

87788732988

2

6

6

6

1

3

67

LUTHFI ABDUR R.

2212100006

85655634147

3

6

6

2

0

0

68

M. ZAKKI GUFRON

2212100064

85649654971

3

6

8

4

0

0

69

THEO

2212100127

8785738188

3

6

8

3

0

0

70

RIZKY RAMADYAN W.

2212100012

85258829793

3

5

6

2

1

1

71

LUFFIA

2309100004

85746564001

3

8

10

4

0

1

72

HILDA NOFITRIA

2310030069

-

2

8

5

2

0

4

62

73

YUNILAREFIT

2310030051

85232649398

2

7

3

0

0

3

74

MUTIA NOVIYANTI

2311100028

8548771754

2

6

6

4

1

1

75

NURHAMIDAH

2311100007

85235394767

2

5

6

5

1

0

76

AQQUILINE N.

2311100184

81932532511

2

5

6

3

1

4

77

FRYDA

2312030016

85730118629

2

5

5

7

0

0

78

AGMELIA N.A.

2312100141

-

3

6

8

0

1

0

79

NIDIA INTAN L.

2312100114

-

3

4

6

2

1

0

80

YOSITA

2312100056

-

5

2

9

3

1

0

81

M. RASUKI ZANLANI

2409100098

85733138783

2

7

3

5

0

6

82

RIYO HUSSAIN M.

2410100037

87853322535

2

6

3

4

0

3

83

BAGUSIANU W. P.

2410100044

8810648355

3

4

10

5

1

9

84

ALBERT

2411100122

82146521683

3

7

6

2

2

1

85

HISHIA

2411100045

-

4

7

5

0

0

0

86

RIZA TAURIQUR R.

2411100077

87855826341

3

4

6

8

0

8

87

NUR OKTA MILATINA

2412100089

83897961450

2

5

6

4

1

0

88

ELDISA KUSUMA P.

2412030051

85227666564

3

7

5

2

1

3

89

JEVA ANGGI A.

2412030012

85645989558

1

5

4

5

0

0

90

ADITYA RIZQI

2412030135

85752223862

2

6

3

6

0

0

91

CHRISTIAN G.

2509100156

85271703010

4

6

2

9

1

0

92

KELVIN A.

2510100151

85782455763

3

6

7

3

1

1

93

JIHAD SEPTIAWAN N.

2510100086

83847165162

3

5

7

3

1

0

94

RIZAL EKO C.

2511100074

83832327497

3

5

6

6

1

0

95

AJI SETYO P.

2511100087

85730812543

3

5

6

3

0

2

96

FAJAR SATRIO S.

2511100140

85755646966

2

6

4

1

0

1

97

CHRISTIAN YENDI

2512100020

87854225511

4

7

4

1

2

2

98

RYAN SAUM

2512100052

85761110863

1

6

5

2

0

0

99

ALFREDO

2512100063

-

2

8

2

0

2

0

100

REDY LUKITO

2512100072

83849966955

2

6

6

2

0

1

101

I KOMANG ARDO

2709100009

81916137513

2

7

3

2

0

2

102

ADE OKTA

2710100083

85365057344

2

7

4

8

0

3

103

JAROT D.TATAMA

2710100086

85735794943

3

4

6

6

0

3

104

ANDI

2711100027

85642224241

3

7

5

5

1

6

105

AINUN Z.

2711100073

85730109779

3

5

5

5

1

1

106

IKA SILVIANA

2711100065

81335586846

3

5

8

3

0

0

107

AZMI MAHIRI

2712100109

-

2

6

5

3

2

0

108

NIKO ABI L.

2712100143

85706701363

2

5

5

3

0

0

109

AZHAR BASYIR

2712100134

85722685368

2

4

4

1

1

0

110

ANAM AROFI

2712100047

81336945445

2

4

5

2

0

0

111

AHMAD RIZAL

3109100027

-

2

5

3

1

1

2

112

AL HABIB

3110100078

-

3

5

10

3

0

4

113

MUFIA ANGGUN

3110100027

-

2

6

3

1

0

0

114

FAJAR ISLAMI

3110100034

85648150196

3

5

6

6

1

0

115

ERIEN M.

3111100048

85790295596

2

3

4

2

1

1

116

RASYADANI I.H.

3111100108

85618058407

2

5

7

6

1

4

117

PANJI WIBOWO

3112100057

85714366220

2

5

5

5

0

4

118

AHMAD RIZAL A.

3112100117

8563645667

2

6

8

3

1

1

119

NYOTO APRILIUS S.

3112100021

81339046717

3

7

6

2

0

2

120

DEVI SANTI

3112100063

8175088221

3

5

6

2

0

3

121

PRADITHA P

3209100058

-

3

7

4

2

0

1

122

ALVIN P

3210100003

85692008364

2

5

6

3

0

8

123

YANRIZAL G B

3210100066

85655279658

3

4

6

8

0

5

124

DIMAS S P

3211100033

-

3

5

4

0

0

0

125

GANIS R

3211100023

87854082889

2

8

2

10

0

5

126

I KADEK A L

3211100007

85739109101

2

3

2

0

0

10

127

CINTHIA SOFIE D

3212100028

8563101721

3

9

6

3

0

1

128

LIDYA R F

3212100038

8385950865

2

6

9

5

0

3

129

MEIDINA N

3212100048

85730388979

2

5

9

5

0

1

130

HENNI

3212100006

81331409661

3

8

4

0

0

0

131

YOANITA P

3309100047

85730551991

3

5

6

3

0

2

132

CICI M

3310100064

81703776717

2

8

6

6

1

1

133

LAKSMISARI R P

3310100078

87852273430

2

6

5

2

0

0

134

RISTRA M

3311100046

85731600077

2

4

6

3

0

3

135

HANA P

3311100033

85646245995

3

5

7

5

0

1

136

RATNA MIRA

3311100035

-

2

6

5

2

1

0

137

CECILIA D T

3312100102

8569826093

2

5

10

0

1

0

138

M RADIFAN P

3312100032

81388750040

3

7

6

3

1

0

139

IIS P T

3312100117

85733673004

2

5

6

6

1

0

140

ARIZKY R S

3312100041

85790997290

3

7

6

2

2

0

141

NIMMALAWATI

3409100007

85751525118

2

8

4

3

0

6

142

BRAMANTYA

3410100067

8175255616

3

6

5

6

3

0

143

NUR ROHIM

3410100016

-

3

5

6

4

0

6

144

RISTAN IRFENDA

3411100040

85645600105

3

5

6

3

1

0

145

M.IQBAL

3411100072

85236866332

2

6

7

5

1

2

146

M. HAWWIIN

3411100134

8563447636

2

4

10

4

1

2

147

ATSILIA HASNA

3412100090

83849700152

3

9

7

3

2

0

148

ZAANA ZAGHIRAH

3412100120

89677568425

3

9

9

2

1

0

149

RUTH SENIA

3412100018

85233328812

2

10

8

0

3

0

150

HENDRY KURNIAWAN

3412100160

81999305310

2

4

8

2

0

0

151

HELEN CHRISTINE

3509100024

82139372479

2

10

6

0

0

2

152

ZANZA

3510100037

85755545928

3

5

6

4

1

4

153

YOGY

3510100008

-

3

9

5

2

1

0

154

MUHAMMAD R.

3511100041

85697864560

2

4

4

3

1

1

155

IHSAN NAUFAL M.

3511100064

81584286682

3

5

8

1

0

0

156

INDRA JAYA K.

3511100060

85782471777

3

7

6

2

1

3

157

PUSPITA ARDANI

3512100074

8988949682

3

8

10

2

1

0

158

WEBIE NI MAJA D. J

3512100052

-

2

5

4

6

0

0

159

BIMA PRAMUDYA K

3512100036

82131430491

2

6

4

7

1

0

160

WAHYU TEO P.

3512100030

89673369148

3

5

4

6

0

1

161

ROSMAYANI

3609100047

87815735559

2

5

8

3

0

3

162

MIFFAKJ HUDA

3610100071

85733722488

2

4

9

8

0

5

163

M. RIZAL

3610100043

85746134241

2

5

5

4

0

1

164

DELIA NOER ADZANNI

3611100064

85733562429

2

8

4

5

1

3

165

LARAS

3611100019

85785678713

2

4

6

6

0

4

166

NAYA GINANTYA

3611100032

85733098819

2

6

4

2

0

0

167

VIDYA T. A

3612100028

85746565558

2

5

5

3

0

0

168

ICHASANUL KARIM

3612100032

85655592309

3

6

6

2

0

2

169

AMIRUDIN

3612100005

89681985540

2

4

5

2

1

0

170

RIZKY

3612100008

85749205992

3

6

4

0

0

0

171

JUAN FERRY

4109100048

85790321999

2

5

7

2

2

6

172

IRHAZ ALAHI

4110100010

85733500798

2

5

6

0

0

5

173

M.FIRMAN

4110100018

81316556570

3

6

3

2

1

1

174

CLARA YUNITA

4111100060

81802071240

2

5

8

0

0

2

175

LIA

4111100006

81999836339

2

5

9

10

0

2

176

ALDI KURNIAWAN

4111100024

85652280552

3

6

8

7

1

5

177

DALE HANSEL

4112100034

87852699692

5

9

3

2

1

0

178

MIFTAHUL R.

4112100039

87851033912

3

6

6

3

0

0

179

ANDREW GIBSON

4112100041

83193050804

3

7

3

4

0

0

180

FITRIA AULIA

4112100056

85654912707

3

8

8

2

1

0

181

SYAIFUDIN S.

4209100096

-

2

5

10

3

0

3

182

IQBA NURUL R.

4210100057

89668176302

3

5

6

3

0

0

183

MUSA K.

4210100092

85645597391

1

5

5

3

0

0

184

IMRON NOOR A.

4211100075

8562630791

2

5

4

4

0

4

185

ADE PUTRI AULIA W.

4211100018

8971110955

4

7

5

3

0

1

186

DINNY

4211100096

85648445154

3

5

6

3

0

3

187

M.DIDIK

4212100142

81934553848

3

5

3

2

1

0

188

RAMADHAN ANDHI

4212100064

85649335152

3

5

6

2

1

0

189

ONGGO F.N.

4212100138

85647593154

3

7

5

5

1

0

190

SAMSUL ARIFIN

4212100031

87853558851

3

5

5

0

0

0

191

AGRO W.

4309100093

-

3

6

4

5

1

1

192

MOCH.RIZKY A.

4310100074

85730394384

2

6

10

4

0

1

193

ANDIKA TRISNA P.

4310100023

-

3

6

6

12

0

7

194

RIYAN AFIF

4311100080

85642406619

3

5

6

6

1

3

195

MOH.LUTFI B.

4311100009

85730404309

3

5

6

4

0

6

196

SUNNY SUNJAYA

4311100085

-

2

5

7

4

1

5

197

ANGGI G.F.

4312100093

85329582706

3

6

5

2

1

0

198

ENGGARTYASTO H.

4312100076

8787800315

3

5

5

4

1

1

199

NABILA A.

4312100099

85765350655

3

5

5

7

0

0

200

DENI S.

4312100065

-

2

5

7

3

0

4

201

AGUS SUKIMAN

5109100106

85271718812

2

8

2

2

0

4

202

AFID ERI P.

5110100163

8170656763

2

5

9

2

0

4

203

IQBAL ABRIAN Z.

5110100139

85277351924

3

5

6

2

1

0

204

RIMBY K.

5111100005

85755004380

2

3

4

4

0

4

205

WILI K.

5111100053

89678604048

3

5

3

4

0

2

206

ANGGA EKA P.

5111100117

85745545733

3

4

10

2

1

7

207

ANDREA TH.

5112100004

81703259515

3

6

7

0

1

1

208

FELIX HARTANTIO

5112100031

85732717576

4

8

10

0

1

0

209

DJUNED F.D.

5112100071

87759035853

3

8

10

0

1

0

210

RR.AJENG SOFIANA

5112100022

85645661740

3

4

9

2

0

1

211

FAZLURRANI

5209100046

85655228596

3

5

3

2

1

3

212

ADHITYA ILHAM N.

5210100057

85646104501

3

5

7

5

1

1

213

MUHAMMAD

5210100069

85731600665

3

5

7

7

1

0

214

RAHMAD FARIS

5211100085

81216923212

3

6

2

2

0

8

215

VILAT S.M.

5211100059

85648023639

2

5

5

8

0

7

216

GIOVANNY

5211100117

85731910749

2

4

7

2

1

1

217

SITI HAWA A.

5212100054

85655477769

2

6

8

2

0

0

218

FAIZAL RAHMAN

5212100028

89619208400

1

5

8

4

0

0

219

ABI NUBLI A.

5212100026

85730101225

3

5

9

3

0

1

220

JUNIOR WIJAYA

5212100112

85731747064

3

5

3

3

1

5