Didalam dunia dimana teknologi dan informasi berkembang dengan pesatnya para ilmuan diharuskan berkomusikasi dengan efficient dan effektif. Agar bisa menemukan titik tengah antara ilmuan dan non – ilmuan sehingga menemukan jalan yang saling berarti bagi keduanya. Untuk itu para ilmuan haruslah jelas, singkat, dan konsisten dalam mengkomunikasikan pendapatnya. Untuk berkomunikasi secara sffisien ilmuan harus tahu data apa yang mendukung pendapat mereka. Seperti Numerikal yang berguna menjawab pertanyaan dan hipotesis. Data mentah yang telah dikumpulkan dapat disajikan dan dipresentasikan dalam berbagai cara, bukan hanya berbentuk deret angka di dalam sebuah table tetapi juga bisa menjadi sebuah table informasi, diagram atau sebuah grafik.

Sebagai pembelajaran dan mendapatkan pepektif tentang bagaimana mengolah data mentah diolah dan disajikan dalam laporan, selain itu juga untuk mempersiapkan grafik sampel.

Mencatat sebuah nomor munkin terlihat sederhana namun hal ini dapat berguna ketika kita menggunakan alat ukur yang terbatas. Sehingga hal ini memungkinkan kita untuk memastikan nilai untuk tingkat tertentu.

Misalkan, sebuah penggaris dengan centimeter sebagai satuan terkecilnya. Ketika kita mengestimasikan angka terakhirnya, yaitu yang lebih kecil dari centimeter yaitu millimeter. Jadi ada tingkat ke tidak pastian dalam perkiraan tersebut. Katakanlah sebuah objek diukur kemudian menemukan hasil 1,269 meter. Digit paling kanan di angka tersebut merupakan “angka ketidakpastian”. Ada 4 digit angka dalam pengukuran ini yang memberikan keyakinan atas presisi dan pengukuran akurasi, berdasarkan alat pengukuran kita.

Presisi bisa datang ketikan kita mengukur kuantitas yang smaa lebih dari satu kali. Seberapa dekatkah pengukuran tersebut dengan ukuran aslinya? Itu adalah tingkat presisi dari alat ukur kita. Seperti pada pengukurang dengan penggaris seperti contoh diatas jika dilakukan lebih dari sekali akan mengakibatkan perbedaan pengukurang sebesar 1 mm, maka dapat dikatakan penggaris seperti itu memiliki presisi +1mm. Namun jika memiliki penggaris dengan presisi sepersepuluh millimeter maka akan ada satu digit lagi dalam hasil pengukurannya. Ini juga bisa dianggap lebih tepat atau lebih presisi.

Kasus lainya adalah mengukur cahaya dimana Absorbansi atau Serapan cahaya diukur menggunakan spektrofotometer.Sementara itu anda ingin memastikan bahwa mesin berada di posisi nol agar mendapat hasil dengan benar. Jadi, anda memastikan presisinya. Namun setelah pengukuran anda tidak memperoleh hasil yang anda inginkan karena mesin tidak terpusat (zeroed) dengan baik. Nah, akurasi adalah istilah yang digunakan untuk menggambarkan seberapa dekat setiap nilai yang diukur dengan nilai sebenarnya. Secara umum pengukuran yang lebih presisiatau tepat juga akan lebih akurat, dengan asumsi kalibrasi alat pengukur telah dilakukan dengan baik.

Sebuah data numerical umum disajikan karena bisa membantu menjawab pertanyaan maupun hipotesis. Namun terkadang data numerical saja tidak cukup untuk menjawab pertanyaan dan hipotesis itu. Berarti data tersebut perlu disajikan dengan cara yang berbeda. Para ilmuan biasanya menyajikan data dalam bentuk table atau grafik untuk memabantu pembaca mereka memahami hasil mereka. Tabel gan gambar harus selalu diberi label dengan table atau gambar “Table 1” atau “Gambar 1”. Yang selalu merujuk pada table dan gambar yang ada pada teks.

Sebuah table biasanya digunakan untuk menunjukan antara control dan pngawasan tentang informasi dari hasil prcobaan. Namun metode ini akan menjadi rumit ketika datanya terlamoau besar. Salah satu cara untuk mengatasi ini adalah menggunakan grafik, yang sering menampilkan hubungan antara sumbu x dan sumbu y yang biasanya salah satu atau keduanya berupa kuantitas atau numerical. Setiap penyajian data diatas memiliki keuntungan dan kelemahan tersendiri.

Tabel sangat berguna ketika pembaca ingin mengetahui angka sebenarnya dari data tersebut. Hal tersebut juga berguna untuk menunjukan jumlah frequensi varianel kategori. Seperti dikatakan tadi kelemahan table yaitu ketika datanya besar, karena akan memaksa pembaca memvisualisasikan hubungan antara banyak angka dan variable di dalamnya.

Oleh sebab itu munculah grafik. Ketika pembaca membaca sebuah grafik mereka dengan cepat menemukan titik di dalamnya. Grafik secara effektif menggambarkan sebuah tren atau hubungan seperti anincrease seuatu variable dari waktu ke waktu.

Grafik secara umum berisi independent dan dependent variable. Independent variable biasanya berada pada sumbu x dan dapat diukur berdasarkan kuantitas, seperti waktu, atau category . Sedangkan  dependent variable berada pada sisi yang lainya, variable ini dipengaruhi oleh dependent variable. Variabel dependent juga dikatakan variable bebas karena dia berubah ketika variable independent berubah.

Ada banyak cara berbeda dalam menyajikan data grafik. Grafik garis dan histogram paling banyak digunakan untuk menampilkan data yang bersiat frequensi. Grafik garis  menunjukan hubungan antara variable dependent dan independent ketika independent variable diukur secara terus menerus, misalkan waktu. Seperti gambar Figur 1

Histogram atau grafik batang adalah cara terbaik untuk menampilkan distribusi frequensi dari variable kategori. Frequensi adalah dependent variable, sementara macam kategori adalah independent variable.

Sebagai contoh, kita ingin mencari tahu pengaruh  ukuran kumpulan burung robin terhaap tingkat pemberian makan. Kami berhipotesa bahwa kawanan burung yang lebih besar akan lebih sukses dalam hal memperoleh cacing di setiap individunya. Dengan begitu kita memperoleh data fiktif untuk membentuk Tabel 2 dan Figure 1. Table ini diatur dengan baik, yang emrupakan kunci ketika membuat table dan grafik. Label, judul adalah kunci penting pada table dan grafik. Selalu beri judul pada setiap  grafik dan table sehingga pembaca mengerti apa yang mereka maksud. Label pada sumbu,  baris dan juga kolom dapat memberikan informasi dengan cepat mengenai variable yang disajikan.

Kembali kepada contohm lngkah pertama yang kita ambil adalahmenganalisa data untuk menentukan jumlah dari cacing yang diambil oleh setiap burung robin setiap 30 menit dengan persamaan sebagai berikut :

[(# of worms captured)/(median # of birds in flock)] / [(total observation time (min.))/(30 minutes)]

Hal ini memungkinkan kita bisa langsung membandingkan berbagai kawanan dari birung robin (Tabel 2)

Using Excel