Distribusi Frekuensi – (TI-17A, TI-17B, SI-18A, MI-18A)

Pengertian Distribusi Frekuensi.

  • Distribusi frekuensi adalah yang merupakan penyusunan data ke dalam kelas-kelas tertentu dimana setiap individu/item hanya termasuk kedalam salah satu kelas tertentu saja. (Pengelompokkan data berdasarkan kemiripan ciri).
  • Tujuannya: untuk mengatur data mentah (belum dikelompokkan) ke dalam bentuk yang rapi tanpa mengurangi inti informasi yang ada.
  • Distribusi Frekuensi Numerikal adalah Pengelompokkan data berdasarkan angka-angka tertentu, biasanya disajikan dengan grafik histogram.
  • Distribusi Frekuensi Katagorikal adalah Pengelompokkan data berdasarkan kategori-kategori tertentu, biasanya disajikan dengan grafik batang, lingkaran dan gambar.

Istilah-istilah Dalam Distribusi Frekuensi.

  1. Class (Kelas) adalah penggolongan data yang dibatasi dengan nilai terendah dan nilai tertinggi yang masing-masing dinamakan batas kelas.

Batas Kelas (Class Limit) adalah nilai batas dari pada tiap kelas dalam sebuah distribusi, terbagi menjadi States class limit dan Class Bounderies (Tepi kelas).

  1. Stated Class Limit adalah batas-batas kelas yang tertulis dalam distribusi frekuensi, terdiri dari Lower Class Limit (Batas bawah kelas) dan Upper Class Limit (Batas atas kelas.
  2. Class Bounderies (Tepi kelas) adalah batas kelas yang sebenarnya, terdiri dari Lower class boundary (batas bawah kelas yang sebenarnya) dan upper class boundary (batas atas kelas yang sebenarnya).
  3. Class Interval/Panjang Kelas/Lebar kelas merupakan lebar dari sebuah kelas dan dihitung dari perbedaan antara kedua tepi kelasnya.
  4. Mid point / Class Mark / Titik tengah merupakan rata-rata hitung dari kedua batas kelasnya atau tepi kelasnya.

Tahap-tahap penyusunan distribusi frekuensi :

  1. Membuat array data atau data terurut (bila diperlukan)
  2. Menentukan range (jangkauan) : selisih antara nilai yang terbesar dengan nilai yang terkecil.

R = Xmax – Xmin.

  1. Menentukan banyaknya kelas dengan mempergunakan rumus Sturges. K = 1 + 3,3 log N  dimana K = banyaknya kelas dan N = jumlah data yang diobservasi.
  2. Menentukan interval kelas : I = R/K
  3. Menentukan batas-batas kelas:

Tbk = bbk – 0,5(skala terkecil)

Tak = bak + 0,5(skala terkecil)

Panjang interval kelas = Tak – tbk

Keterangan:

Tbk = tepi bawah kelas

bbk = batas bawah kelas

Tak = tepi atas kelas

bak = batas atas kelas

  1. Menentukan titik tengahnya =

½ ( Batas atas kelas + batas bawah kelas)

  1. Memasukkan data ke dalam kelas-kelas yang sesuai dengan memakai sistem Tally atau Turus.
  2. Menyajikan distribusi frekuensi : isi kolom frekuensi sesuai dengan kolom Tally / Turus.

 

Jenis Distribusi Frekuensi :

  1. Distribusi Frekuensi Kumulatif

Adalah suatu daftar yang memuat frekuensi-frekuensi kumulatif, jika ingin mengetahui banyaknya observasi yang ada di atas atau di bawah suatu nilai tertentu.

  1. Distribusi Frekuensi Relatif

Adalah perbandingan daripada frekuensi masing-masing kelas dan jumlah frekuensi seluruhnya dan dinyatakan dalam persen.

 

  • Distribusi Frekuensi kumulatif kurang dari (dari atas) Adalah suatu total frekuensi dari semua nilai-nilai yang lebih kecil dari tepi bawah kelas pada masing-masing interval kelasnya.
  • Distribusi Frekuensi kumulatif lebih dari (dari bawah) : Adalah suatu total frekuensi dari semua nilai-nilai yang lebih besar dari tepi bawah kelas pada masing-masing interval kelasnya.
  • Distribusi Frekuensi kumulatif relatif

Adalah suatu total frekuensi dengan menggunakan persentasi.

Pembuatan Distribusi Frekuensi dan Histogram dengan Excel

Misalkan terhadap 20 observasi pada kolom A( baris 1 sampai 20), ingin dibuat distribusi frekuensi dengan kelas yang terdiri dari 5 kelas: 10-14, 15-19, 20-24, 25-29, dan 30-34

Langkah-langkahnya sbb:

  1. Masukkan bin (batas atas) pada sel D4 sampai D9.
  2. Pilih menu Tools pada menu utama
  3. Pilih Data AMasukkan data misalnya pada sel A1 sampai A20.
  4. nalysis
  5. Pilih Histogram pada Analysis Tools
  6. Ketika kotak dialog muncul,
  • sorot A1 sampai A20 dalam kotak Input Range,
  • sorot D4 sampai D9 dalam kotak Bin Range ,
  • ketik D12 dalam kotak output range,

pilih Chart Output dan Cumulative dan klik OK

 

Membuat Tabel distribusi frekuensi menggunakan SPSS

Terbagi menjadi dua tahap

  1. Transformasi data (recode)
  2. Statistik Deskripsi

Recode (tranformasi data)

  1. Definisikan variabel data misal x
  2. Ketik datanya
  3. Klik menu Transform, pilih Recode,pilih into diff. variable
  4. Masukkan variabel data pada Input Variabel
  5. Ketik nama variabel baru (misal x1) dan klik Change
  6. Klik old & new values
  7. Isikan kelas-kelas sesuai yang diinginkan pada kotak Range
  8. Masukkan ke kotak old à new
  9. Ketik nilai baru misal kelas 1 untuk 0 sampai 14 ,dst.
  10. Klik Continue

Distribusi Frekuensi

  1. Klik menu Analyze
  2. Pilih Descriptive Statistics dan pilih Frequencies
  3. Masukkan varibel baru (x1) kedalam kotak Variable(s)
  4. Klik Statistics dan klik ukuran statistics yang diinginkan dan klik Continue
  5. Klik Chart, pilih Histogram dan klik Continue
  6. Klik OK

Hasilnya bisa dilihat pada output viewer

 

Untuk lebih jelasnya silahkan download materi berikut ini:

 

Modelling – SI-17A

Manfaat Model

  • Model merupakan simulasi dan penyederhanaan realitas
  • Dengan model kita dapat lebih mengerti sistem yang sedang dibuat
  • Kompleksitas sistem dapat disederhanakan dengan model modular
  • Model lebih mudah dikembangkan atau dikustomisasi

Prinsip Dasar Pemodelan

  • Pemodelan dibuat untuk mengetahui secara mendalam bagaimana masalah dapat timbul dan bagaimana membuat solusinya
  • Setiap model dapat dibuat dalam tingkatan ketelitian yang berbeda
  • Model yang paling baik adalah yang mendekati realitas
  • Satu model tidaklah cukup. Sistem berskala besar harus menggunakan pendekatan himpunan model yang berdiri sendiri

Contoh Pemodelan

  • Model logical system / Essential Systems Models
  • Model untuk proses à DFD level rinci
  • Model untuk data à ERD
  • Model untuk interface à Context Diagram
  • Model untuk objek à UML

Untuk lebih jelasnya silahkan download materi berikut ini:

Information System Development – SI-17A

Sistem Informasi

Sistem

  • Perpaduan antara elemen-elemen yang saling berinteraksi dan bekerja sama untuk melakukan tugas tertentu dan untuk mencapai tujuan tertentu

Data

  • Nilai yang merepresentasikan deskripsi dari suatu objek atau kejadian (event)

Informasi

  • Merupakan hasil dari pengolahan data dalam suatu bentuk yang lebih berguna dan lebih berarti bagi penerimanya yang menggambarkan suatu kejadian-kejadian (event) yang nyata (fact) yang digunakan untuk pengambilan keputusan.

Sistem Informasi

  • Suatu sistem dalam suatu organisasi yang merupakan kombinasi dari orang-orang, fasilitas, teknologi, media, prosedur-prosedur dan pengendalian untuk mendapatkan jalur komunikasi penting, memproses tipe transaksi rutin tertentu, memberi sinyal kepada manajemen dan yang lainnya terhadap kejadian-kejadian internal dan eksternal yang penting dan menyediakan suatu dasar informasi untuk pengambilan keputusan.

 

Manfaat Sistem Informasi

Data disimpan, diproses dan dikelola dengan baik

  • Integritas dan validitas data terjamin
  • Kemudahan pengaksesan data
  • Keamanan data lebih terjaga

Informasi didapat dengan cepat, tepat, akurat dan relevan

  • Akselerasi proses bisnis

Membantu manajemen dalam mengambil keputusan

Klasifikasi Sistem Informasi

Klasifikasi berdasarkan struktur organisasi

  • Departmental IS
  • Enterprise Wide IS
  • Inter-organizational IS

Klasifikasi berdasarkan fungsi

  • Operations IS
  • Accounting IS
  • Finance IS
  • Marketing IS
  • Human resources IS

Untuk lebih jelasnya silahkan download materi berikut ini:

Berikut ini materi buku panduan skripsi dan tugas akhir di STMIK Bina Insani:

Penyajian Data dengan Tabel dan Grafik (TI-17A, TI-17B, SI-18A, MI-18A)

A. PENDAHULUAN

Penyajian data merupakan cara yang digunakan untuk meringkas menata, mengatur atau mengorganisir data sehingga data mudah untuk dimengerti oleh pihak-pihak yang berkepentingan dengan data tersebut.

Secara umum ada dua cara untuk menyajikan data yaitu dengan tabel dan grafik. Kedua cara ini saling berkaitan, karena pada dasarnya sebelum dibuat grafik terlebih dahulu harus dibuat tabelnya. Dari dua cara ini penyajian data dengan grafik merupakan penyajian data yang lebih komunikatif karena dalam waktu yang singkat seseorang akan dapat dengan mudah memperoleh gambaran dan kesimpulan suatu keadaan.

B. Penyajian Data Dengan Tabel

  • Tabel merupakan kumpulan angka-angka yang tersusun berdasarkan kategori-kategori atau karakteristik-karakteristik tertentu sehingga memudahkan untuk dianalisis. Data yang disajikan dalam tabel bisa berupa data cross section atau data time series. Secara umum penyusunan tabel memerlukan identitas judul tabel, judul baris, judul kolom, badan tabel catatan dan sumber data. Penyajian data dengan tabel bisa berbentuk tabel satu arah, dua arah dan tiga arah.
  • Tabel Satu Arah

    Tabel satu arah adalah tabel yang hanya terdiri dari satu karakteristik atau kategori. Misalnya :

1. Jumlah penjualan menurut jenis barang.

2. Jumlah penganguran menurut daerah.

3. Jumlah modal asing menurut sektor ekonomi.

  • Tabel Dua Arah

Yaitu tabel yang terdiri dari dua karakteristik atau dua kategori misalnya :

1. Jumlah penjualan menurut jenis barang dan daerah penjualan.

2. Jumlah penanaman modal asing menurut sektor ekonomi dan lokasi investasi.

3. Jumlah Impor menurut Jenis barang dan negara.

C. Penyajian Data Dengan Grafik

Selain menyajikan data dengan menggunakan tabel, kita dapat juga menyajikan data dengan menggunakan gambar-gambar atau grafik. Banyak sekali jenis tampilan data dalam bentuk grafik tetapi pada bagian ini hanya ditampilkan grafik-grafik yang umum di jumpai seperti : Grafik garis (Line Chart), Grafik balok/batang (Bar Chart), Grafik Lingkaran (Pie Chart), dan Pictogram.

  • Grafik garis

Grafik garis secara umum dibagi menjadi dua bagian yaitu single line chart yang terdiri dari satu garis saja dan multiple line chart yang terdiri dari beberapa garis. Garfik garis baik yang tunggal maupun yang terdiri dari beberapa garis sangat berguna untuk menggambarkan perkembangan suatu kegiatan. Umumnya grafik ini digunakan untuk data yang berbentuk time series yang sekaligus bisa dilihat trend-nya.

Untuk lebih jelas silahkan download file berikut ini:


Untuk  tambahan materi silahkan download Lembar Kerja Mahasiswa (LKM):

Pengertian Statistika dan Simbol Sigma (TI-17A, TI-17B, SI-18A, MI-18A)

Pengertian Statistika dan Simbol Sigma

 

    Statistika adalah Suatu ilmu yang mempelajari cara pengumpulan, pengolahan, penyajian dan analisis data serta cara pengambilan kesimpulan secara umum berdasarkan hasil penelitian yang tidak menyeluruh.

    Dalam arti sempit Statistik adalah data ringkasan berbentuk angka (kuantitatif).

Sebagai suatu bidang studi, statistik memiliki dua bagian utama, yaitu:

  1. Statistika Deskriptif adalah ilmu statistika yang mempelajari tentang pengumpulan, pengolahan, dan penyajian data.
  2. Statistika Inferensi (Statistika Induktif) adalah ilmu statistika yang mempelajari tentang cara pengambilan kesimpulan secara menyeluruh (populasi) berdasarkan data sebagian (sampel) dari populasi tersebut.

    Kegunaan Statistika dalam bidang ekonomi yaitu

  • Bidang produksi
  • Bidang Akuntansi
  • Bidang pemasaran

 

Simbol Sigma dan aturan penjumlahan juga dijelaskan dalam slidenya.

 

Untuk lebih jelas silahkan download file berikut ini:

 


 

Untuk tugas makalah berikut link-nya:

 

http://bit.ly/Statistika-Pertemuan1

 

Manajemen Resiko

Resiko

  • Berhubungan dengan kejadian di masa yang akan datang.
  • Melibatkan perubahan seperti perubahan pikiran, pendapat, aksi atau tempat.
  • Melibatkan pilihan yang tak pasti.

Hal-hal Yang Berhubungan Dengan Resiko

  • Resiko apa yang dapat menyebabkan proyek serba salah?
  • Bagaimana perubahan pada persyaratan pelanggan? Yang berhubungan dengan teknologi pengembangan, computer target dll.
  • Masalah pilihan metode, dan piranti yang dipakai , penekanan pada kualitas yang memadai.
  • RResiko sebaiknya kita usahakan untuk diminimalisir.

Strategi Resiko Reaktif dan Proaktif

  • Mayoritas tim software bersandar pada strategi reaktif.
  • Strategi yang benar untuk manajemen Resiko adalah : Strategi PROAKTIF.
  • Strategi Proaktif dimulai sebelum kerja teknis dimulai.
  • Untuk menghindari Resiko à membuat rencana

Resiko Software

  • Ketidak pastian (mungkin/tidak mungkin terjadi Resiko)
  • Rugi/kerugian (kerugian yang dialami bila terjadi Resiko)

Kategori Resiko

  • Resiko Proyek
  • Resiko Bisnis
  • Resiko Teknis

Resiko Proyek

  • Mengancam rencana proyek
  • Ada kemungkinan jadwal proyek menjadi tidak tepat waktu dan biaya proyek menjadi bertambah.
  • Mengidentifikasikan mengenai hal-hal pembiayaan, jadwal. Personil (staffing dan organisasi), sumber-sumber daya, pelanggan dan masalah persyaratan dan pengaruh terhadap proyek.
  • Kompleksitas dan ukuran proyek menjadi faktor Resiko proyek

Resiko Bisnis

  • Mengancam software yang akan dibangun.
  • Membahayakan proyek atau produk.
  • Ada 5 Resiko bisnis yang utama
    • Resiko pasar
    • Resiko strategi
    • Resiko pemasaran
    • Resiko manajemen
    • Resiko biaya

Resiko Teknis

  • Mengancam kualitas dan ketepatan waktu software yang dihasilkan.
  • Mengidentifikasikan desain, implementasi, interfacing, verifikasi dan masalah pemeliharaan.
  • Faktor Resiko teknis adalah ambiguitas, spesifikasi, ketidak pastian teknik, keusangan teknik, dan teknologi.

Identifikasi Resiko

  • Idenfitikasi Resiko adalah usaha sistematis untuk menentukan ancaman terhadap rencana proyek (perkiraan jadwal, pemuatan sumber daya dll).
  • Tom Gilb menyatakan bahwa : “Bila anda tikad aktif menyerang Resiko, maka mereka akan aktif menyerang anda.”
  • Metode untuk mengidentifikasi Resiko adalah dengan membuat checklist item Resiko.

Item-item Resiko berdasarkan:

  1. Ukuran produk

    Resiko sehubungan dengan seluruh ukuran software yang akan dibangun/dimodifikasi

2. Pengaruh bisnis

    Resiko sehubungan dengan batasan yang dibebankan oleh manajemen atau pasar

3. Karakteristik pelanggan

    Resiko sehubungan dengan kepintaran pelanggan dan kemampuan pengembang untuk berkomunikasi dengan pelanggan dengan cara yang tepat.

4. Definisi proses

Resiko sehubungan dengan tingkat dimana proses software telah didefinisikan dan diikuti oleh organisasi pengembangan.

5. Lingkungan pengembangan

    Resiko sehubungan dengan keberadaan dan kualitas piranti yang akan digunakan untuk membangun produk sistem informasi.

6. Teknologi yang dibangun

    Resiko sehubungan dengan kompleksitas sistem yang akan dibangun dan “kebaruan” teknologi yang dikemas oleh sistem.

7. Ukuran dan pengalaman staf.

    Resiko sehubungan dengan keseluruhan teknik dan pengalaman proyek dari orang–orang yang akan melakukan tugas tersebut.

Komponen Resiko

  • Resiko kinerja
  • Resiko biaya
  • Resiko dukungan
  • Resiko jadwal

Strategi

Strategi yang efektif untuk menangani Resiko adalah :

  • menghindari Resiko
  • monitoring Resiko
  • manajemen Resiko dan perencanaan kemungkinan.

Resiko Keselamatan dan Bahaya

  • Resiko tidak dibatasi pada proyek itu sendiri. Resiko dapat terjadi setelah perangkat lunak dikembangkan dengan sukses dan dikirim ke pelanggan.
  • Resiko secara khusus berhubungan dengan konsekuensi kegagalan perangkat lunak di lapangan.
  • Keselamatan perangkat lunak dan analisis bahaya adalah aktifitas jaminan kualitas perangkat lunak yang berfokus pada identifikasi dan perkiraan bahaya potensial yang dapat mempengaruhi perangkat lunak secara negatif, dan menyebabkan keseluruhan sistem menjadi gagal.

RMMM Plan

Langkah manajemen dapat diatur ke dalam Risk Mitigating Monitoring, and Management Plan (RMMM Plan). RMMM plan mendokumentasi semua kegiatan yang dilakukan sebagai bagian dari analisis Resiko dan digunakan oleh manajer proyek sebagai bagian dari keseluruhan Rencana Proyek.

Untuk penjelasan lebih lanjut silahkan download file berikut ini:

Untuk materi selanjutnya tentang Penjadwalan Proyek SI dan Network Diagram, silahkan klik Disini.

Untuk materi sebelumnya tentang Manajemen Biaya, silahkan klik Disini

Manajemen Biaya

Sebuah Proyek memerlukan anggaran untuk menentukan berapa harga uang yang dibutuhkan, yang akan dialokasikan sampai selesainya proyek tersebut sesuai dengan rencana.

Rencana Kebutuhan Proyek

Project Manager harus mampu mengidentifikasi kebutuhan sumber daya dan kapan dibutuhkan.

Sumber daya terdiri dari:

  • Tenaga kerja
  • Materials
  • Peralatan

Input untuk Perencanaan Sumber Daya

  • Work breakdown structure, digunakan sebagai dasar input perencanaan.
  • Historical information, mengambil dari proyek yang pernah dikerjakan.
  • Scope statement, menentukan cakupan pekerjaan
  • Resource pool description, masing‐masing tahap memiliki kebutuhan yang spesifik.
  • Organizational policies, agar perencanaan sumber daya tidak bertentangan dengan aturan perusahaan
  • Activity duration estimates.

Komponen Biaya Proyek

Metodologi adalah suatu cara yang disarankan untuk melakukan suatu hal

  • Tenaga Kerja
    • Karyawan
    • Konsultan
    • Outsourcing
  • Asumsi Perancangan :
    • User Jumlah yang terpengaruh hasil proyek
    • Function Point
    • Standart
    • Tools/Software/Hardware yang digunakan
  1. Politik

Penyebab Estimasi Yang Buruk

  • Orang yang kurang pengalaman
  • Perkiraan teknis yang buruk
  • Perubahan-perubahan pada proyek
  • Faktor-faktor psikologi
  • Penawaran yang rendah
  • Politik

Pendekatan Tradisional untuk Estimasi Biaya

  • Bottom-up
    • Fokusnya mendata semua biaya-biaya yang berhubungan dengan proyek.
    • Total project cost merupakan Penjumlahan dari biaya semua elemen.
    • Caranya menentukan biaya berdasarkan WBS (Work Breakdown Structure).
    • Sebelum menentukan biaya terlebih dahulu menentukan WBS (Work Breakdown Structure).
  • Top-down (Parametric Cost Estimating)
    • Fokusnya adalah memformulasi estimasi biaya berdasarkan relasi parameter-parameter yang digunakan.

Bottom-up cost estimates

Proses membuat detail estimasi untuk masing-masing komponen kerja (WBS) berupa “labor & Material” yang akan dimasukkan pada perhitungan akuntansi sesuai dengan beban biaya.

Contoh Bottom-up

Parametric cost estimating (top-down)

  • Menentukan biaya-biaya project berdasarkan parameter-parameter yang ada.
  • Dalam matematika persamaan sebuah garis lurus adalah Y = mX + b
  • Dimana m dan b adalah parameter
  • Y dan X adalah variabel.
  • Parameter menjelaskan struktur relasi dari setiap variabel.
  • Dengan parametric cost estimating dapat ditentukan parameter-parameter yang memberikan pandangan yang jelas tentang suatu biaya dalam sebuah proyek

    Contoh Parametric Cost Estimates

  • Professional(5 person @$20/hr)            $10,000
  • Technical support(2 /hour @$15,00)         $30,000
  • Total Direct Wages                  $40,000
  • Fringe benefits + overhead             $42,000
  • Total = Fringe benefits + overhead + total direct wages $ 82,400

    Siklus Hidup Estimasi Biaya :

  • Instalasi
  • Training
  • Reparasi
  • Preventive maintenance
  • Backup system/disaster and recovery
  • Salaries and materials

Untuk penjelasan lebih lanjut silahkan download file berikut ini:

Untuk materi sebelumnya tentang Gantt Chart silahkan klik Disini.

Untuk materi selanjutnya tentang Manajemen Resiko, silahkan klik Disini