interval statistik

8/18/2019 Interval Statistik

1/60

PEMETAAN STATISTIK

TATAP MUKA VI


2/60

PERANAN PETA DALAM KEGIATANSTATISTIK (SENSUS DAN SURVEY)

Sebelum pendataan membagi

habis wilayah desa ke dalam blok-blok sensus perencanaan kegiatan

Saat pendataan sebagai panduan petugas dalam mengenali wilayahkerjanya agar tidak terjadi lewat

cacah atau ganda cacah Setelah pendataan penyajian data

statistik dalam bentuk peta


3/60

Contoh Blok Sensus

Satu BS terdiri dari satu SLS utuh Satu BS merupakan bagian darisuatu SLS

Satu BS gabungan dari beberapa SLSutuh


4/60


5/60

Contoh HasilPemetaan

SP2010berupalayout hasilcropping BlokSensus


6/60

SIMBOLISASI DATA STATISTIKDALAM PETA

Titik (point) point symbol (ukuran

tetap atau bergradasi)

Garis (line/polyline) tebal-tipis,corak, warna

Area (polygon) arsir, warna, dot

atau point symbol lainnya


7/60

POINT SYMBOL


8/60

LINE/POLYLINE SYMBOL


9/60

POLYGON SYMBOL


10/60

PETA PENDAPATAN PETANI(REALITA)


11/60

PETA PENDAPATAN PETANI(MENURUT WILAYAH ADMINISTRASI)


12/60

PETA PENDAPATAN PETANI(DISESUAIKAN FENOMENA)


13/60

TAHAPAN PEMETAAN STATISTIK(1)

Analisis jenis data: nominal, ordinal,interval, ratio

Adjusment data (untuk data jenisratio) jika diperlukan

Densities: kepadatan penduduk

Non-area-related ratios: sex ratio,

independency ratio Averages


14/60

TAHAPAN PEMETAAN STATISTIK(2)

Menentukan jenis peta yang sesuai: nominal point data

chorochromatic/mosaic map

choropleth map isoline map

absolute proportional method

dot map

flowline map

Untuk jenis peta choropleth, perlumenentukan metode klasifikasi data


15/60

NOMINAL POINT DATA MAP

Untuk jenis data nominal

Peta yang menggambarkan suatu

obyek dengan simbol point tertentudi lokasi yang bersesuaian


16/60

NOMINAL POINTDATA


17/60

CHOROCHROMATIC/MOSAIC MAP

Untuk jenis data nominal

Peta yang menggambarkan data

dengan memberikan arsir atau warnatertentu di area yang bersesuaian


18/60

CHOROCHROMATIC/ MOSAIC MAP


19/60

CHOROPLETH MAP

Untuk jenis data interval dan ratio

Nilai data dapat berupa nilai absolut

atau nilai ratio Peta yang menggambarkan nilai

data dengan warna yang bergradasiatau dengan arsir garis yang

kerapatannya berbeda di area yangbersesuaian


20/60

CHOROPLETH MAP

Setiap warna atau arsir garismenunjukkan nilai data dalaminterval tertentu

Warna yang lebih tua atau garisyang lebih rapat menunjukkan nilaidata yang lebih besar/tinggi


21/60

CHOROPLETH MAP


22/60

ABSOLUTE PROPORTIONALMETHOD

Untuk data yang berupa nilai absolut

Peta yang menggambarkan nilai data

dengan simbol kotak, batang,lingkaran, atau simbol lainnya dimana jumlah atau besarnya simbol proporsional dengan nilai datanya.


23/60

ABSOLUTE

PROPORTIONALMETHOD (1)


24/60

ABSOLU TE

PROPORTIONALMETHOD (2)


25/60

DOT DENSITY MAP

Peta yang menggambarkan datadengan titik-titik di mana satu titikmewakili nilai tertentu

Untuk menggambarkan kepadatan


26/60

DOT MAP


27/60

ISOLINE MAP

Peta yang menggambarkan garisdengan menghubungkan titik-titikyang mempunyai nilai data sama

Area yang dibatasi oleh dua isolineyang berdekatan mempunyai intervalnilai yang sama

Area-area pada isoline map dapatdiberi warna yang bertingkat sesuaidengan nilai datanya


28/60

ISOLINE MAP 1


29/60

ISOLINE MAP 2


30/60

FLOWLINE MAP

Peta yang menggambarkan pergerakan obyek dengan flowchartdan menggambarkan nilai datanya

dengan simbol yang bertingkat


31/60

FLOWLINE MAP (1)


32/60

FLOWLINE MAP (2)


33/60

METODE KLASIFIKASI DATA UNTUKCHOROPLETH

Peta yang dihasilkan harus semiripmungkin dengan statistical surface.Statistical surface adalah penyajian data

dalam 3 dimensi di mana ketinggiannyasebanding dengan nilai data

Peta yang dihasilkan harusmenggambarkan pola atau strukturyang merupakan karakteristik darifenomena yang dipetakan. (Nilai ekstrimtidak boleh ‘hilang’)

STATISTICAL SURFACE


34/60

STATISTICAL SURFACE


35/60

METODE KLASIFIKASI

Grafis

Break points

FrequencyDiagrams

CumulativeFrequency

Diagrams

Matematis

Equal Step

Quantiles

Arithmetic Series

Geometric Series

Harmonic Series

Nested Means

BREAK POINTS


36/60

BREAK POINTS


37/60

FREQUENCY DIAGRAMS


38/60

CUMULATIVE FREQUENCYDIAGRAMS

KURVA DISTRIBUSI DATA UNTUK METODE


39/60

KURVA DISTRIBUSI DATA UNTUK METODEKLASIFIKASI MATEMATIS


40/60

FORMULA METODE KLASIFIKASIMATEMATIS (1)

Misalkan: C = konstanta;

n = banyaknya kelas = 5

Equal StepMin + C + C + C + C + C = Max

C = (Max – Min)/n

Kelas 1 = Min s/d (Min+C)

Kelas 2 = (Min+C)+ 1 s/d (Min+C+1)+C

dst


41/60


Misalkan: C = konstanta;

n = banyaknya kelas = 5

Arithmetic SeriesMin + C + 2C + 3C + 4C + 5C = Max

C = (Max – Min)/(1+2+…+n)

Kelas 1 = Min s/d (Min+C)

Kelas 2 = (Min+C)+ 1 s/d (Min+C+1)+2C

dst


42/60


Geometric Series

Log(Max) – C = Log(Nilai terbesar kedua)

Log(Nilai terbesar kedua) – C =Log(Nilai

terbesar ketiga)

C = (Log Max – Log Min)/n

Harmonic Series

(1/Max) – C = ( (1/Max) – C) )– C =(( (1/Max) – C) – C) – C

C =( (1/Max) – (1/Min))/n


43/60

NESTED MEANS


44/60

NESTED MEANS(2)

Memperhatikan Mean dari atribut

Memisahkan data menjadi 2 kategori(diatas Mean dan dibawah Mean)

Lebih lanjut, diklasifikasikan denganmengkalkulasi Means dari 2 kategoritadi

Menghasilkan 4 Kelas


45/60

CONTOH DATA


46/60

HASIL KLASIFIKASI DATA


47/60

CHOROPLETH HASILKLASIFIKASI DATA (1)


48/60



49/60



50/60

CHOROPLETH METODE KLASIFIKASI YANG DISEDIAKAN ArcGis

Equal Interval

Quantile

Natural Breaks(jenks)

Geometrical Interval

Standard Deviation


51/60

EQUAL INTERVAL

Membagi nilai-nilai pada atribut kedalam kelas yang memiliki rangeyang sama (equal range)

Cocok untuk data yang terdistribusi linier


52/60

EQUAL INTERVAL


53/60

QUANTILE

Mengklasifikasikan data kedalamkategori tertentu, dimana setiapkategori memiliki fitur yang sama

Cocok untuk data yang terdistribusi linier


54/60

QUANTILE


55/60

NATURAL BREAKS

Melihat pengelompokan dan pola data

Data yang digunakan mempunyai jangkauan dari yang terkecil sampai yang terbesar

Data dibagi kedalam kelas-kelasdengan batas-batas yang ditentukan

berdasarkan nilai jangkauan terbesar


56/60

NATURALBREAKS


57/60

GEOMETRICAL INTERVAL

Untuk memvisualisasikan data yangtidak terdistribusi normal

Dirancang untuk bekerja pada datayang berisi nilai-nilai duplikat yangberlebihan. Misalnya, lebih dari 35%memiliki nilai sama

Lebih baik dari Quantile


58/60

GEOMETRICALINTERVAL


59/60

STANDARD DEVIATION

Mencari nilai Mean

Menempatkan kelas diatas dan dibawah Mean pada interval 0,25 0,5 atau 1 dari standar

deviasi sampai semua nilai dimasukkankedalam kelas

Nilai-nilai diluar 3 standar deviasi dikumpulkankedalam 2 kelas, (lebih besar dari 3 std devdiatas mean) dan (Lebih kecil dari 3 std devdibawah mean)


60/60

STANDARDDEVIATION

interval statistik

Documents