## Implementasi Statistik dengan Database Mysql
Rina Candra Noor Santi dan Sri Eniyati Program Studi Teknik Informatika, Universitas Stikubank Semarang Email: r_candra_ns@yahoo.com; eniyati03@gmail.com

## Abstrak
Statistika deskriptif adalah metode-metode yang berkaitan dengan pengumpulan dan penyajian suatu gugus  data  sehingga  memberikan  informasi  yang  berguna.  Dalam  statistika,  untuk  membuat  sebuah  data yang  akurat  dan  dapat  dipercaya  dapat  dilakukan  sebuah  observasi  (pengamatan)  secara  langsung  dan bertahap.  Statistika  dalam  praktik,  berhubungan  dengan  banyak  angka  hingga  bisa  diartikan  numerical description. Perkembangan teknologi terutama di bidang komputer tentunya akan lebih banyak membantu dalam menyelesaikan perhitungan karena banyaknya angka yang mau dihitung atau diselesaikan, selain itu aplikasi  yang  dibuat  juga  berguna  untuk  mempercepat  dan  menghemat  waktu  apabila  ingin  melakukan perhitungan  statistika  ukuran  keruncingan  dan  ukuran  kemiringan  dengan  menggunakan  perangkat  lunak. Metode  pengembangan  sistem  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  prototype  yang  terdiri  dari analisa,  desain,  pembuatan  program,  evaluasi  dan  hasil.  Perancangan  sistem  menggunakan  OOD  yang terdiri  dari  use  case  diagram,  class  diagram  dan  sequence  diagram.  Pembuatan  aplikasi  dengan menggunakan pemrograman Delphi dan database MySQL. Hasil akhir dari penelitian ini adalah penelitian ini  telah  menghasilkan  aplikasi  perhitungan  statistika  deskriptif  yang  dapat  digunakan  untuk  menghitung suatu  nilai  ukuran  keruncingan  dan  ukuran  kemiringan  dari  data  tunggal  dan  data  kelompok  dalam  soal yang menggunakan metode statistika.
Kata Kunci: Statistika Deskriptif, OOD, Delphi, MySQL

## PENDAHULUAN
Statistika deskriptif adalah metode-metode yang berkaitan dengan pengumpulan dan penyajian  suatu  gugus  data  sehingga memberikan  informasi  yang  berguna.  Dalam statistika,  untuk  membuat  sebuah  data  yang akurat  dan  dapat  dipercaya  dapat  dilakukan sebuah  observasi  (pengamatan)  secara  langsung dan bertahap. Statistika dalam praktek, berhubungan  dengan  banyak  angka  hingga  bisa diartikan numerical  description .  Kegiatan  yang berkaitan  dengan  statistika  dijumpai  dalam kehidupan sehari-hari, misalnya suatu perusahaan  ingin  mengetahui  seberapa  disiplin pegawainya dengan mengumpulkan data kedatangan  dan  kepulangan  pegawai,  seorang guru  membuat  kesimpulan  apakah  siswanya telah  menguasai  mata  pelajaran  yang  telah diberikan dari rata-rata nilai ulangan harian, nilai mid  semster.  Contoh-contoh  di  atas  sebenarnya contoh nyata penggunaan statistika.
Perkembangan  teknologi  terutama  di bidang  komputer  tentunya  akan  lebih  banyak membantu  dalam  menyelesaikan  perhitungan karena banyaknya angka yang mau dihitung atau diselesaikan, selain itu aplikasi yang dibuat juga berguna  untuk  mempercepat  dan  menghemat waktu  apabila  ingin  melakukan  perhitungan statistika  ukuran  keruncingan  dan  ukuran kemiringan  dengan  menggunakan  perangkat lunak.

## METODE PENELITIAN
a. Metode Pengumpulan Data
Metode pengumpulan data dalam penelitian  ini  menggunakan  metode  studi pustaka  yang  merupakan  teknik  pencarian dengan melakukan pencarian data lewat literatur yang  terkait  misalnya  buku-buku  referensi, artikel,  materi  diklat  dan  lain-lain  seperti meminjam  buku  referensi  masalah  statistika deskriptif dan pemograman Delphi dari
perpustakaan  kampus  Universitas  Stikubank Semarang.
b. Metode Pengembangan Sistem
Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian ini    adalah  model  prototype  (Pressman,  2002). Tahap yang digunakan dalam penelitian adalah:.
1. Analisa
Pada tahap ini kegiatan yang dilakukan  adalah  menganalisa  keperluan yang  terdapat  pada  masalah  yang  ada. Pengembang  dan  pemakai  bertemu  untuk mendefinisikan  obyektif  keseluruhan  dari perangkat lunak dan mengidentifikasi segala kebutuhan yang diketahui.
2. Desain
Pada tahap ini kegiatan yang dilakukan  adalah  membuat  model  atau prototype  dari  permasalahan  yang  ada. Kegiatan  yang  dilakukan  yaitu  membuat fungsi program dengan menggunakan analisa  abbot,  use  case  diagram,  class diagram, sequence diagram dan desain antar muka program.
3. Pembuatan Program
Pada tahap ini kegiatan yang dilakukan adalah pembuatan program secara keseluruhan dan rencana pemecahan masalah dengan menggunakan delphi.
4. Evaluasi
Pada  tahap  ini  merupakan  kegiatan evaluasi terhadap prototype atau model yang sudah  dibuat.  Bila  ada  bagian-bagian  yang tidak  sesuai  dengan  keinginan  maka  perlu diubah.  Prototype  tersebut  dievaluasi  oleh pemakai  dan  dipakai  untuk  menyaring kebutuhan  pengembangan  perangkat  lunak. Iterasi  yang  terjadi  pada  saat  prototyping memungkinkan pengembang untuk mengetahui  serta  memenuhi  keinginan  dan kebutuhan pemakai.
5. Hasil
Pada  tahap  ini  merupakan  hasil  dari prototyping  atau  model  akhir  yang  telah dibuat sesuai dengan yang diinginkan.

## LANDASAN TEORI

## a. Rekayasa Perangkat Lunak
Istilah Reakayasa Perangkat Lunak (RPL) secara umum disepakati sebagai terjemahan dari istilah software  engineering .  Istilah software engineering mulai  dipopulerkan  pada  tahun 1968  pada software  engineering  conference yang  diselenggarakan  oleh  NATO.  Sebagian orang  mengartikan  RPL  hanya  sebatas  pada bagaimana membuat program komputer. Padahal  ada  perbedaan  yang  mendasar  antara perangkat  lunak  ( software )  dan  program komputer.  Perangkat  lunak  adalah  seluruh perintah  yang  digunakan  untuk  memproses informasi.  Perangkat  lunak  dapat  berupa program atau prosedur. Program adalah kumpulan  perintah  yang  dimengerti  oleh komputer  sedangkan  prosedur  adalah  perintah yang dibutuhkan oleh pengguna dalam memproses informasi.
Pengertian  RPL  sendiri  adalah  suatu disiplin  ilmu  yang  membahas  semua  aspek produksi perangkat lunak, mulai dari tahap awal yaitu  analisa  kebutuhan  pengguna,  menentukan spesifikasi  dari  kebutuhan  pengguna,  disain, pengkodean,  pengujian  sampai  pemeliharaan sistem  setelah  digunakan.  Dari  pengertian  ini jelaslah  bahwa  RPL  tidak  hanya  berhubungan dengan  cara  pembuatan  program  komputer. Pernyataan  ”semua  aspek  produksi”  pada pengertian  di  atas,  mempunyai  arti  semnua  hal yang  berhubungan  dengan  proses  produksi seperti  manajemen  proyek,  penentuan  personil, anggaran biaya, metode, jadwal, kualitas sampai dengan  pelatihan  pengguna  merupakan  bagian dari RPL.

## b. Statistik
Pada  umumnya  orang  tidak  membedakan antara  statistik  dan  statistika.  Kata  statistik berasal  dari  kata  Latin  yaitu  status  yang  berarti "negara"  (dalam  bahasa  Inggris  adalah state ). Pada  awalnya  kata  statistik  diartikan  sebagai keterangan-keterangan  yang  dibutuhkan  oleh negara  dan  berguna  bagi  negara.  Misal keterangan mengenai jumlah keluarga penduduk suatu negara, keterangan mengenai usia penduduk  suatu  negara,  keterangan,  mengenai pekerjaan penduduk suatu negara dan
sebagainya. Perkembangan lebih lanjut menunjukkan bahwa pengertian statistik
merupakan suatu kumpulan angka-angka. Misalnya  statistik  kelahiran,  statitik  hasil pertanian, statistik penduduk dan sebagainya.
1. Data Tunggal
Data  acak  atau  tunggal  adalah  data yang  belum  tersusun  atau  dikelompokkkan kedalam kelas-kelas  interval.
Contoh : data pengukuran hasil tinggi badan siswa  kelas  II  SMA  X  (dalam  cm)  adalah sebagai berikut:
155  152  157  155  159  160  155  154
153  150  162  165  160  157  150  170
165  160   165   162   159  154   152  151
155  171  169  162  167  160  158  163
149  154  153  167  158  166  168  153
2. Data Berkelompok
Data  berkelompok  adalah  data  yang sudah tersusun atau dikelompokkan kedalam kelas-kelas interval. Data kelompok disusun dalam  bentuk  distribusi  frekuensi  atau  tabel frekuensi dengan rumus :
K  =   1+3,33 log n
R  =   Data terbesar - Data terkecil
C  =   R / K
Keterangan :
K  =  Kelas (kategori dimana data dikelompokkan  dengan  dibatasi  tepi nilai batas bawah dan batas atas)
n  =  Jumlah Data
R  =  Range  atau  jangkauan  (selisih  nilai data terbesar dan data terkecil)
C  =  Interval kelas (lebar dari sebuah kelas dan  dihitung  dari  perbedaan  antara kedua tepi kelasnya).
Contoh : Data nilai ujian statistik dan jumlah mahasiswa yang mendapatkannya. Nilai Frekuensi
10-20 3 30-40 5 50-60 8 70-80 5 90-100 7 3. Nilai Rata-Rata Hitung (Mean)
Cara  menghitung  rata-rata  (mean)
untuk  untuk  data  tungggal  adalah  jika  X1, X2,  ...,  Xn  merupakan  n  buah  nilai  dari variabel X, maka rata-rata hitungnya sebagai berikut
Keterangan :
=   Rata-rata hitung (mean)
X =   Data
n =   Jumlah data
Untuk  data-data  berkelompok,  maka  rata- rata  hitung  (mean)  dapat  dihitung  dengan rumus :
Keterangan :
=   Rata-rata hitung (mean)
f =   Frekuensi
x =  Nilai tengah
4. Nilai Median
Median  adalah  nilai  tengah  dari  data yang  ada  setelah  data  diurutkan.  Median merupakan  rata-rata  apabila  ditinjau  dari segi  kedudukanya  dalam  urutan  data. Median  ditulis  singkat  atau  disimbolkan dengan Me .
Median  untuk  data  tunggal  dapat dicari dengan rumus sebagai berikut.
Me = Nilai yang ................. 3.3
Median untuk data berkelompok dapat dicari dengan rumus sebagai berikut :
Keterangan : Me = Median
B = Tepi bawah kelas median N = Jumlah frekuensi =  Jumlah  frekuensi  kelas-kelas sebelum kelas median C = Panjang interval kelas
=   Frekuensi kelas median
5. Nilai Varians (Variansi)
Variansi  adalah  nilai  tengah  kuadrat simpangan dari nilai tengah atau simpangan rata-rata kuadrat. Untuk sampel, variansinya
(varians  sampel)  disimbolkan  dengan . Untuk  seperangkat  data  X1,  X2,  X3,  .  .  .  , Xn  (data  tunggal)  variansinya  ditentukan dengan rumus
Keterangan :
s 2 = Varians
= Rata-rata hitung (mean)
X   = Data
n  = Jumlah data
Untuk  data  berkelompok  (distribusi frekuensi),  variansinya  dapat  ditentukan dengan rumus
Keterangan :
s2 = Varians
f  = Frekuensi
= Rata-rata hitung (mean)
X   = Nilai tengah
n  = Jumlah data
6. Nilai Standar Deviasi (Simpangan Baku)
Simpangan  baku  adalah  akar  dari tengah  kuadrat  simpangan  dari  nilai  tengah atau  akar  simpangan  rata-rata  kuadrat. Untuk sampel , simpangan bakunya (simpangan  sampel)  disimbolkan  dengan dengan s. Untuk menentukan nilai simpangan  baku  atau  standar  deviasi, caranya  ialah  dengan  menarik  akar  dari varians. Untuk seperangkat data X1, X2, X3, ..., Xn (data tunggal) simpangan bakunyanya dapat ditentukan yaitu rumusnya
Keterangan :
s =   Standar deviasi
=   Rata-rata hitung (mean)
X =   Data
n =  Jumlah data
Untuk  data  berkelompok  (distribusi frekuensi), simpangan bakunya dapat ditentukan dengan rumus
Keterangan :
s =   Standar deviasi
f =  Frekuensi
=   Rata-rata hitung (mean)
X =   Nilai tengah
n =  Jumlah data
7. Ukuran Keruncingan ( Kurtosis )
Ukuran  keruncingan  atau  ketinggian puncak distribusi dinamakan kurtosis . Keruncingan suatu distribusi biasanya
1 ) ( 2     n X X s 1 ) ( 2     n X X f s 1 ) ( 2 2     n X X s 1 ) ( 2 2     n X X f s
dilihat dengan membandingkannya terhadap keruncingan  atau  ketinggian  distribusi normal.  Suatu  distribusi  yang  mempunyai puncak  relatif  runcing  atau  tinggi  disebut leptokurtic .  Distribusi  yang  mempunyai puncak  relatif    tumpul  atau  mendatar dinamakan platykurtic .  Distribusi  normal, yang mempunyai bagian atas (puncak) tidak mendatar  maupun  tidak  runcing  disebut
mesokurtic . Untuk menghitung ukuran keruncingan dapat dihitung dengan rumus             4 1 4 4 4 4 4 1 4 4 4 4 1 ... 6.29 1 ... 6.30 n i i k i i i X X
M n untuk data tak berkelompok S S f M X M n untuk data berkelompok
S S  
        

Keterangan :
α =  Ukuran keruncingan
S =  Simpangan baku
=   Rata-rata hitung (mean)
X =   Data
f =  Frekuensi
M =  Nilai tengah
Jika hasil perhitungan keruncingan :
α > 4  maka  kurva  kuruncingan  adalah Leptokurtis
α = 3   maka  kurva  kuruncingan  adalah Mesokurtis
α < 3  maka  kurva  kuruncingan  adalah Platikurtis.
8. Ukuran Kemiringan ( Skewness )
Ukuran kemiringan
menunjukkan ukuran  kesimetrisan  distribusi  frekuensi. Ukuran  kemiringan  dibedakan  menjadi  tiga yaitu :
- Kemiringan negatif (kiri)  jika sk < 0
- Kemiringan nol (simetris) jika sk = 0
- Kemiringan positif (kanan) jika sk > 0 Kemiringan Negatif (Kiri)
Kemiringan Nol (Simetris) Kemiringan Positif (Kanan)
Untuk menghitung ukuran kemiringan baik  data  berkelompok  maupun  tidak berkelompok dapat dihitung dengan rumus
Keterangan :
sk =  Ukuran kemiringan
S =  Simpangan Baku
=   Rata-rata hitung (mean)
M =  Median

## c. Delphi dan MySQL
Delphi  merupakan  perangkat  lunak  untuk menyusun  program  aplikasi  yang  berbasis bahasa pemrograman Pascal yang bekerja dalam lingkungan  sistem  operasi  Windows  dan
α 4
α 4 S M X sk ) ( 3  
sepenuhnya menggunakan  metode OOP ( Object Oriented  Programming ).  Delphi  menyediakan fasilitas  IDE  sebagai  area  kerja  program aplikasi,  dimana  seluruh  pengaksesan  fungsi- fungsi  yang  diperlukan  dan  disediakan  dalam satu  tampilan.  Lingkungan  pemrograman  visual seperti  Delphi  memungkinkan  aplikasi  dengan mudah dan cepat.
MySQL adalah relational database
management
system (RDBMS)
yang diditribusikan secara gratis dibawah licensi GPL ( General  Public  License ).    MySQL  sebenarnya merupakan  turunan  salah  satu  konsep  utama dalam database sejak lama yaitu SQL ( Structured  Query  Language ).  SQL  adalah sebuah konsep pengoperasian database terutama untuk pemilihan/seleksi dan pemasukan data yng memungkinkan  pengoperasian  data  dikerjakan dengan  mudah  dan  secara  otomatis.  Keandalan suatu  sistem  database  dapat  diketahui  dari  cara kerja  optimizer  nya  dalam  melakukan  proses perintah-perintah  SQL,  yang  dibuat  oleh  user maupun  program-program  aplikasinya.  Sebagai database  server,  MySQL  dapat  dikatakan  lebuh unggul  dibandingkan  database  server  lainnya dalam  query    data.  Hal  ini  terbukti  untuk  query yang  dilakukan  oleh  single  user,  kecepatan query  My  SQL  dapat  sepuluh  kali  lebih  cepat dari  PostgreSQL  dan  lima  kali  lebih  cepat dibandingkan Interbase

## HASIL DAN PEMBAHASAN
1. Analisa dan Perancangan Sistem
Berorientasi Objek
a. Use Case Diagram
Use case diagram merupakan kumpulan actor  dan  use  case  digunakan  untuk mempresentasikan  fungsionalitas  aplikasi. Bentuk  Use  case  pada  program  ini ditampilkan sebagai berikut :
b. Class Diagram Class diagram digunakan untuk mempresentasikan  kondisi  sistem  secara statik. Bentuk diagram kelas dapat ditampilkan sebagai berikut :
class Class Model

## Tunggal
-  Id:  int +  nilai:  int +  Penghitungan Ukuran Kemiringan() : void +  Penghitungan Ukuran Keruncingan() : void Kelompok +  nilai1:  int +  nilai2:  int +  frekuensi:  int +  Penghitungan Ukuran Kemiringan() : void +  Penghitungan Ukuran Keruncingan() : void
2. Implementasi Sistem
a. Form Utama
Form  utama  digunakan  sebagai  form induk  bagi  form-form  yang  lain  sehingga form  utama  merupakan  inti  dari  program. Pada form utama terdapat 4 buah menu yang dapat  digunakan    yaitu  data  tunggal,  data kelompok, bantuan dan keluar.
b. Form Data Kelompok
Untuk mengisi data kelompok isi field yang  disediakan  kemudian  tekan  enter  dan data  kelompok  akan  disimpan  di  tabel kelompok.  Klik  tombol  ukuran  keruncingan untuk  menghitung  ukuran  keruncingan dengan mengisi terlebih dahulu interval data kelompok dimana hasilnya akan ditampilkan dalam  bentuk  kesimpulan  dan  grafik histogram seperti pada gambar dibawah.
Klik tombol ukuran kemiringan untuk menghitung  ukuran  kemiringan  dimana hasilnya  akan  ditampilkan  dalam  bentuk kesimpulan  dan  grafik  histogram  seperti pada gambar dibawah.
Untuk menghapus data kelompok, klik data yang terdapat tabel kelompok kemudian tekan  delete  tekan  yes  untuk  menghapus data  kelompok  dan  tekan  no  untuk membatalkan  penghapusan  data  kelompok. Untuk mengulang penghitungan data kelompok  dari  awal,  klik  kanan  pada  form data  kelompok  kemudian  pilih  menu  ulang atau klik tombol ulang.
3.  Form Tentang  Program
Form tentang program juga digunakan untuk  menampilkan  tentang  bantuan  dalam menjalankan  program  aplikasi  perhitungan statistika deskriptif dari data statistik

## KESIMPULAN
a. Penelitian  ini  telah  menghasilkan  aplikasi perhitungan  statistika  deskriptif  yang  dapat digunakan  untuk  menghitung  suatu  nilai ukuran  keruncingan  dan  ukuran  kemiringan dari  data  tunggal  dan  data  kelompok  dalam soal yang menggunakan metode statistika.
b. Rancang bangun aplikasi perhitungan statistika deskriptif dibuat dengan menggunakan  perangkat  lunak  ( software )
Borland  Delphi  6.0  dengan  menggunakan database MySQL.
c. Dari  analisa  dari  pehitungan  data  tunggal dan  data  berkelompok  yang  telah  dibuat diperoleh  hasil  hanya  membutuhkan  input data  sebelum  di  hitung,  sedangkan  untuk hasilnya  sudah  secara  otomatis  langsung tampil hasil perhitunganya.

## SARAN
a. Rancang bangun aplikasi perhitungan statistika  deskriptif  ini  dapat  dikembangkan lagi  dengan  menambahkan  metode  statistik yang  lain  seperti  menghitung  koefisien variasi dan lainnya.
b. Dalam  pengembangan  sistem  lebih  lanjut rancang bangun aplikasi perhitungan statistika  deskriptif  dapat  menghitung  data dari excel.
c. Memanfaatkan  komputer    sebagai  sarana yang  tersedia  secara  maksimal,  sehingga dapat dimanfaaatkan secara tepat, cepat, dan efisien.

## DAFTAR PUSTAKA
Aryani, M, 2005, Penerapan Metode Exponential  Smooting  Untuk  Mengetahui Jumlah Pelapor SPT masa PPh Pasal 21 di
Kantor  Pelayanan  Pajak  Kudus , Skripsi , Universitas Negeri Semarang.
Dajan,  A,  (2002), Pengantar  Metode  Statistik Deskriptif, LP3ES, Jakarta.
Firmansyah,  2007,  Pengembangan  Aplikasi
Statistik Perpustakaan Menggunakan Model-View-Controller (Studi Kasus Perpustakaan IPB) , Skripsi , Institut Pertanian Bogor.
Hutami, N.G., 2010, Perancangan Dan Pembuatan Aplikasi Rumus Dan Perhitungan Statistika Deskriptif Menggunakan  J2ME , Skripsi ,  Universitas Gunadarma.
Massaid,  2011,  Rancang  Bangun  Aplikasi Perhitungan  Nilai  Gejala  Memusat,  Nilai Letak,  Dan  Nilai  Dispersi  Dari  Data Statistik , Skripsi ,  Universitas  Stikubank Semarang.
Pranata,  A.  (2002) Dasar Pemrograman  Delphi
6.0 , Andi Offset, Yogyakarta.
Prasetyo,  D.D.  (2003) Administrasi  Database Server  MySQL ,  Elex  Media  Komputindo, Jakarta.
Pressman,  R.S.  (2002) Rekayasa  Perangkat Lunak , Andi Offset,Yogyakarta
Sutopo , A.H. (2002) Analisis  dan  Desain Berorientasi  Objek, Penerbit  J  &  J
Learning, Yogyakarta Widyantini (2004) Statistika, Departemen Pendidikan Nasional, Jakarta. Wijaya,  W.,  2005,  Perancangan  Program Perangkat Ajar Ukuran Statistika
Deskriptif  dan  Peluang  pada  Statistika Dasar , Skripsi , Universitas Tarumanagara, Jakarta.