Histogram – Konsep, jenis, contoh dan cara membuatnya

Relevant Data:

Distribusi Data: Histogram digunakan untuk menganalisis distribusi data, baik itu distribusi normal, distribusi simetris, atau distribusi yang tidak simetris.
Rentang Nilai: Histogram membagi rentang nilai data ke dalam beberapa interval atau kelas, dan setiap batang mewakili jumlah frekuensi kemunculan nilai dalam interval tersebut.
Frekuensi: Tinggi setiap batang pada histogram menunjukkan jumlah frekuensi kemunculan nilai dalam interval yang bersangkutan.

Explanation:
Histogram adalah alat visual yang digunakan untuk menganalisis distribusi data. Histogram terdiri dari beberapa batang atau balok yang mewakili rentang nilai data. Rentang nilai data dibagi menjadi beberapa interval atau kelas, dan setiap batang pada histogram mewakili jumlah frekuensi kemunculan nilai dalam interval tersebut.

Histogram sangat berguna untuk menganalisis pola dan bentuk distribusi data. Dengan melihat tinggi setiap batang, kita dapat melihat frekuensi kemunculan nilai-nilai tertentu dalam set data. Misalnya, jika tinggi batang pada interval yang lebih tinggi, itu menunjukkan bahwa nilai-nilai dalam interval tersebut lebih sering muncul dalam data.

Selain itu, histogram juga dapat memberikan informasi tentang apakah distribusi data simetris atau tidak simetris. Jika histogram memiliki bentuk simetris, itu menunjukkan bahwa data memiliki distribusi normal atau mendekati distribusi normal. Namun, jika histogram memiliki bentuk yang tidak simetris, itu bisa menunjukkan bahwa data memiliki distribusi skewness, di mana nilai-nilai cenderung condong ke satu sisi.

Histogram juga dapat membantu mengidentifikasi adanya outlier atau nilai-nilai ekstrem dalam data. Jika ada batang yang jauh lebih tinggi dari yang lain, itu mungkin menunjukkan bahwa ada nilai-nilai yang jauh berbeda dari sebagian besar data.

Dalam interpretasi histogram, penting untuk memperhatikan skala sumbu vertikal (frekuensi). Jika sumbu vertikal menggunakan skala absolut, batang dengan frekuensi yang tinggi akan terlihat lebih dominan daripada batang dengan frekuensi yang rendah, meskipun perbedaan frekuensinya mungkin tidak signifikan.

Histogram dapat dibuat menggunakan perangkat lunak statistik atau spreadsheet seperti Excel. Dalam membuat histogram, pemilihan jumlah interval atau kelas yang tepat juga penting. Jumlah interval yang terlalu sedikit dapat menyebabkan informasi yang hilang, sedangkan jumlah interval yang terlalu banyak dapat membuat histogram terlihat berantakan dan sulit diinterpretasikan.

Resources:

Buku: “Statistik Dasar untuk Penelitian” oleh Siti Sutarmi Tjakraprawira
Artikel: “Understanding Histograms in Data Analysis” – Artikel yang menjelaskan konsep dan penggunaan histogram dalam analisis data.
Software: Microsoft Excel – Perangkat lunak spreadsheet yang menyediakan fitur pembuatan histogram.
Video Tutorial: “Creating a Histogram in Excel” oleh Nama Channel – Tutorial video yang menunjukkan langkah-langkah untuk membuat histogram menggunakan Microsoft Excel.
Website: Stat Trek – Website yang menyediakan penjelasan dan contoh penggunaan histogram dalam statistik.

Histogram memungkinkan kita mengamati distribusi karakteristik kuantitatif dan kontinu.

Apa itu histogram?

Histogram adalah grafik batang yang mewakili frekuensi nilai statistik dalam suatu kelompok studi atau populasi. Artinya, ini memungkinkan kita untuk mengamati dari bidang umum distribusi karakteristik kuantitatif dan kontinu, atau untuk membandingkan hasil dari proses tertentu. Ini adalah alat yang banyak digunakan dalam ilmu-ilmu sosial (dan tidak banyak digunakan dalam ilmu-ilmu alam).

Istilah “histogram” diciptakan oleh matematikawan Inggris Karl Pearson (1857-1936) dari kata Yunani histós (“tiang”) dan gramma (“gambar” atau “gambar”). Hal ini karena terdiri dari dua sumbu: sumbu vertikal (sumbu Y) yang mewakili frekuensi, yaitu berapa kali suatu peristiwa diulang; sedangkan sumbu mendatar (sumbu X) mewakili ciri-ciri atau ciri-ciri yang diteliti dalam sampel. Misalnya:

Dari tujuh anak anjing yang baru lahir, dua diantaranya berukuran di bawah 15 cm, tiga berukuran antara 15 dan 18 cm, dua antara 18 dan 20 cm, dan hanya satu yang berukuran lebih dari 20 cm. Hubungan tersebut dapat diungkapkan dalam tabel berikut:

Pengukuran anjing (variabel)	Jumlah anak anjing (frekuensi)
kurang dari 15cm	2
Antara 15 dan 18 cm	3
Antara 18 dan 20 cm	2
Lebih dari 20cm	1

Dari informasi tersebut dapat dibuat histogram sebagai berikut:

Dimana sumbu Y menunjukkan frekuensi yaitu jumlah anakan yang dilahirkan, dan sumbu X menunjukkan ukurannya. Dengan grafik jenis ini, kecenderungan terjadinya suatu peristiwa dapat dipelajari, misalnya, atau frekuensi terjadinya peristiwa tersebut.

Lihat juga: Poligon frekuensi

Simpulan

Histogram adalah jenis grafik atau diagram yang digunakan untuk menyajikan distribusi frekuensi dari sebuah dataset. Histogram sangat berguna dalam statistik dan analisis data karena memungkinkan kita untuk dengan cepat memahami pola distribusi data, seperti sebaran, pusat, dan variasi.

Histogram terdiri dari batang-batang yang berdekatan, di mana setiap batang mewakili interval atau kelompok nilai (disebut “bin”). Tinggi setiap batang menunjukkan jumlah observasi (frekuensi) dalam setiap bin. Sumbu horizontal (x) mewakili rentang nilai atau interval, sedangkan sumbu vertikal (y) mewakili frekuensi atau jumlah observasi.

Karakteristik histogram

Histogram dicirikan oleh hal-hal berikut:

Mereka memungkinkan frekuensi statistik suatu peristiwa dibandingkan dengan variabel kuantitatif (bukan kualitatif) dan kontinu. Variabel ini dapat dinyatakan dalam nilai tetap (mutlak) atau dalam rentang nilai.
Mereka selalu menempatkan frekuensi statistik pada sumbu Y dan variabel yang akan dipelajari pada sumbu X. Hubungan antara yang satu dengan yang lainnya dilambangkan dengan bar.
“Nilai kelas” sering kali ditunjukkan, yaitu bagian tengah interval pengelompokan data.

Jenis histogram

Ada berbagai jenis histogram, bergantung pada pendekatannya:

Histogram frekuensi absolut. Yang mewakili frekuensi absolut dengan tinggi batang, dan hanya dapat diterapkan bila intervalnya sama satu sama lain (yaitu, bila tinggi dan permukaan sebanding).
Histogram frekuensi relatif. Yang menyatakan frekuensi relatif melalui tinggi batangnya, bila variabelnya tidak dinyatakan dalam bilangan bulat. Seperti kasus sebelumnya, ini memerlukan ketinggian dan permukaan yang proporsional, yaitu interval yang sama di antara keduanya.
Histogram interval yang tidak sama. Yang mewakili frekuensi relatif melalui permukaan batang (dan bukan tingginya). Ini adalah satu-satunya yang memungkinkan pengelolaan ketinggian dan permukaan yang tidak proporsional.
Histogram fungsi kepadatan. Yang mewakili probabilitas suatu peristiwa melalui permukaan batang, mengubah konsep frekuensi relatif.

Bagaimana cara membuat histogram dengan Microsoft Excel?

Untuk membuat histogram dengan perangkat lunak Microsoft Excel (dalam versi setelah 2016), Anda harus menyajikan data statistik dengan benar di spreadsheet, yaitu dalam tabel yang dibuat dengan benar. Kemudian ikuti saja langkah-langkah berikut ini:

Pilih data untuk grafik dengan kursor.
Klik “Sisipkan” pada bilah alat di bagian atas.
Klik pada “Sisipkan grafik statistik” dan kemudian pada “Histogram”.
Kelas histogram dapat dikonfigurasi dengan mengklik sumbu horizontal grafik dan kemudian pada opsi “Format Sumbu” dan “Opsi Sumbu”.

Lanjutkan dengan: Statistik

Untuk membuat histogram, kita perlu mengikuti beberapa langkah:

1. Kumpulkan Data

Pertama, kumpulkan data yang akan dianalisis. Data ini bisa berupa skor ujian, tinggi badan, atau data numerik lainnya.

2. Tentukan Rentang dan Bin

Tentukan rentang data dengan mencari nilai minimum dan maksimum. Kemudian, bagi rentang ini menjadi beberapa interval atau bin. Jumlah dan lebar bin dapat bervariasi tergantung pada dataset dan tujuan analisis.

3. Hitung Frekuensi

Hitung berapa banyak data yang masuk ke dalam setiap bin. Frekuensi ini akan digunakan untuk menentukan tinggi setiap batang dalam histogram.

4. Gambar Histogram

Gambar batang-batang pada diagram dengan sumbu x mewakili bin dan sumbu y mewakili frekuensi. Pastikan batang-batang tersebut berdekatan tanpa celah di antara mereka.

Kegunaan Histogram

Histogram memiliki banyak kegunaan dalam analisis data, antara lain:

1. Visualisasi Distribusi Data

Histogram memungkinkan kita untuk dengan cepat melihat bagaimana data didistribusikan, termasuk apakah data simetris, menceng ke kiri (negatively skewed), atau menceng ke kanan (positively skewed).

2. Identifikasi Outlier

Dengan melihat histogram, kita dapat dengan mudah mengidentifikasi outlier atau nilai-nilai yang jauh dari sebagian besar data.

3. Menentukan Modus

Histogram dapat membantu kita menentukan modus (nilai yang paling sering muncul) dalam sebuah dataset.

4. Membandingkan Dataset

Histogram dapat digunakan untuk membandingkan distribusi dua atau lebih dataset dengan mudah.

Kesimpulan

Histogram adalah alat visualisasi yang kuat dan serbaguna dalam analisis data statistik. Dengan menyajikan distribusi frekuensi data dalam bentuk batang, histogram memungkinkan kita untuk dengan cepat memahami pola distribusi, mengidentifikasi outlier, dan melakukan perbandingan dataset. Penggunaan histogram yang tepat dapat memberikan wawasan berharga dalam berbagai bidang, termasuk ilmu pengetahuan, bisnis, dan penelitian sosial.

Referensi

“Histogram” di Wikipedia.
“Histogram” di Institución Universitaria Escolme (Kolombia).
“Buat histogram di Excel” di Dukungan Microsoft.
“Histogram (statistik)” dalam The Encyclopaedia Britannica.

Pertanyaan Umum tentang Histogram

1. Apa itu histogram?

Histogram adalah grafik yang digunakan untuk mewakili distribusi data numerik. Ini membagi rentang data menjadi interval atau kelas dan menunjukkan jumlah frekuensi atau frekuensi relatif dari data yang jatuh dalam setiap interval.

2. Mengapa histogram penting?

Histogram penting karena memberikan visualisasi yang jelas tentang bagaimana data terdistribusi. Ini membantu kita memahami pola, kecenderungan, dan variasi dalam data. Histogram juga digunakan untuk mengidentifikasi outlier, menentukan rentang data yang paling umum, dan membantu dalam analisis statistik.

3. Bagaimana cara membaca histogram?

Untuk membaca histogram, perhatikan sumbu horizontal yang mewakili kelas atau interval data, dan sumbu vertikal yang mewakili frekuensi atau frekuensi relatif. Tinggi tiap batang pada histogram menunjukkan jumlah data yang jatuh dalam interval tersebut. Semakin tinggi batang, semakin banyak data yang jatuh dalam interval tersebut.

4. Bagaimana membuat histogram?

Untuk membuat histogram, ikuti langkah-langkah berikut:

1. Tentukan kelas atau interval yang akan digunakan. Ini dapat dilakukan dengan menggunakan aturan Sturges atau aturan lainnya.
2. Hitung jumlah data yang jatuh dalam setiap interval.
3. Gambar sumbu horizontal yang mewakili kelas atau interval data.
4. Gambar sumbu vertikal yang mewakili frekuensi atau frekuensi relatif.
5. Gambar batang vertikal untuk setiap interval dengan tinggi sesuai dengan jumlah data yang jatuh dalam interval tersebut.
6. Berikan label pada sumbu-sumbu dan beri judul pada grafik.

5. Apa perbedaan antara histogram dan bar chart?

Histogram dan bar chart memiliki beberapa perbedaan:

Histogram digunakan untuk data numerik yang terdistribusi, sedangkan bar chart dapat digunakan untuk data kategorikal atau numerik.
Pada histogram, interval data pada sumbu horizontal bersifat berkelanjutan dan biasanya tidak ada celah antara batang. Pada bar chart, kategori data pada sumbu horizontal bersifat diskret dan ada celah antara batang.
Pada histogram, sumbu vertikal mewakili frekuensi atau frekuensi relatif data. Pada bar chart, sumbu vertikal dapat mewakili berbagai ukuran seperti jumlah, persentase, atau nilai lainnya tergantung pada jenis data yang digunakan.

FAQs tentang Analisis Histogram

1. Apa yang bisa saya pelajari dari histogram?

Histogram dapat memberikan berbagai informasi tentang data, antara lain:

Distribusi data: Anda dapat melihat apakah data cenderung simetris, miring ke kiri, atau miring ke kanan.
Kecenderungan sentral: Anda dapat melihat di mana nilai rata-rata, median, dan modus berada dalam histogram.
Variasi data: Anda dapat melihat sejauh mana data tersebar dalam histogram.
Keberadaan outlier: Anda dapat mengidentifikasi data yang berada di luar pola umum dalam histogram.

2. Apa itu skewness dalam histogram?

Skewness dalam histogram mengacu pada kecondongan distribusi data. Jika histogram condong ke kiri, maka data memiliki skewness negatif, sedangkan jika histogram condong ke kanan, maka data memiliki skewness positif. Jika histogram simetris, maka data memiliki skewness nol.

3. Apa itu binning dalam histogram?

Binning dalam histogram mengacu pada proses membagi rentang data menjadi interval atau kelas. Tujuan binning adalah untuk mengelompokkan data menjadi interval yang sesuai, sehingga histogram menjadi lebih informatif dan mudah dibaca. Binning dapat dilakukan dengan menggunakan aturan matematis atau metode lainnya.

4. Bagaimana menginterpretasikan histogram yang tidak normal?

Jika histogram tidak terlihat seperti distribusi normal, ini dapat mengindikasikan adanya pola atau anomali dalam data. Misalnya, jika histogram memiliki puncak yang tinggi di tengah dan menurun di kedua sisi, ini menunjukkan adanya skewness. Jika ada puncaklebih dari satu, ini menunjukkan adanya lebih dari satu kelompok dalam data. Menginterpretasikan histogram yang tidak normal memerlukan analisis tambahan dan pemahaman konteks data yang lebih dalam.

5. Apa kegunaan histogram dalam analisis statistik?

Histogram memiliki beberapa kegunaan dalam analisis statistik, di antaranya:

Identifikasi outlier: Histogram dapat membantu mengidentifikasi data yang berada di luar pola umum, yang dapat menjadi outlier yang perlu diperhatikan.
Menentukan rentang data yang paling umum: Histogram dapat membantu mengidentifikasi rentang data yang paling umum atau paling sering muncul. Ini dapat berguna dalam pengambilan keputusan atau analisis lebih lanjut.
Melihat pola dan variasi data: Histogram memberikan visualisasi yang jelas tentang pola, kecenderungan, dan variasi dalam data. Ini dapat membantu kita memahami karakteristik data secara lebih mendalam.
Membandingkan distribusi data: Dengan membandingkan beberapa histogram, kita dapat melihat perbedaan dalam distribusi data antara kelompok atau kondisi yang berbeda.

Kesimpulan

Histogram adalah alat yang penting dalam analisis data numerik. Dengan menggunakan histogram, kita dapat memvisualisasikan distribusi data, mengidentifikasi pola, kecenderungan, dan variasi dalam data, dan mengambil keputusan yang lebih baik berdasarkan pemahaman yang lebih mendalam tentang data. Dalam analisis statistik, histogram membantu kita mengidentifikasi outlier, menentukan rentang data yang paling umum, dan membandingkan distribusi data antara kelompok yang berbeda. Dengan pemahaman yang baik tentang histogram, kita dapat menggali lebih dalam dan mendapatkan wawasan yang berharga dari data yang kita miliki.