1 / 35

Konsep statistikA

Konsep statistikA. Denny Agustiawan JURUSAN TEKNIK INFORMATIKA STMIK ASIA MALANG. Statistik VS Statistika. Statistik

amber
Télécharger la présentation

Konsep statistikA

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript

  1. KonsepstatistikA Denny Agustiawan JURUSAN TEKNIK INFORMATIKA STMIK ASIA MALANG

  2. Statistik VS Statistika • Statistik • merupakankumpulandari data – data yang seringdinyatakanataudisajikandalambentukdaftar/ tabel, diagram garis, diagram batang, diagram lingkaran, histogram, polygon frekuensidanogive yang mengambarkansuatupersoalantertentu. • Contoh : a). Statistikdalambentuktabel

  3. Statistik VS Statistika • Contoh : b). Statistikdalambentuk diagram lingkaran c). Statistikdalambentuk diagram garis

  4. Statistik VS Statistika • Contoh : d). Statistikdalambentuk diagram batang e). Statistikdalambentukkalimat • 40% siswanilaimatematikanyakurangdari 70. Keterangandiatas , nilai 40% itulah yang dinamakanstatistik. • Rata – rata nilaikognitifpadaraportNurHidayatiadalah 83,17. Keterangandiatasnilai 83,17 itulah yang dinamakanstatistik. • Kasuspsikotropikapadatahun 2006 adalah 5658 kasusberdasarkanlaporan BNN RI.

  5. Statistik VS Statistika • Dalamhalinistatistikmerupakanhasilpengamatan / penelitian yang berupakumpulan angka2 ,dalampelaporannyaseringdiperlukanpenjelasan, uraianataukesimpulantentangpersoalan yang diamatiatauditeliti. • Dalammenentukan / pengambilankesimpulantentunyadiperlukanpengumpulanketeranganatau data, mempelajari data, menganalisadenganberdasarkancarapengolahan data yang benarbarubisadiambilsuatukesimpulan yang benardanbisadilaporkan / dipaparkandalambentukstatistik yang sesuai. Prosesinilah yang dinamakandenganstatistika. KesimpulannyaStatistikabisadiartikansebagaiilmu yang mempelajari / mendasaritentangbagaimanapengumpulan data, pengolahan data, penganalisaan data sampaidenganpenarikankesimpulan yang benar. • Jadi,, statistikalebihluasdibandingdenganstatistik.

  6. CiriKhususStatistika 1). Statistikaselalubekerjadenganangkaataubilangan (data kuantitatif). Dengankata lain, untukdapatmelaksanakantugasnyastatistikmemerlukanbahanketerangan yang sifatnyakuantitatif. Contoh: Pandai, Cukup, Kurangmerupakanbahanketerangan yang bersifatkualitatifmengenaiprestasibelajarsiswa. Untukdapatdianalisissecara statistic, data kualitatiftersebutharusdikonversikanmenjadi data kuantitatif; misalnya: yang disebutsiswapandaiadalahmereka yang nilainya 80-100, cukup= 60-79, kurang= 30-59. 2). Statistikabersifatobjektif, artinyastatistikselalubekerjamenurutobjeknyaataubekerjamenurutapaadanya. Kesimpulan yang dihasilkandanramalan yang dikemukakandidasarkan data angka yang dihadapiataudiolah, danbukanberdasarkanpadasubjektivitasataupengaruhluarlainnya. Itulahsebabnyamengapastatistikseringdikatakansebagai “alatpenilaikenyataan”. 3). Statistikabersifat universal. Artinyaruanglingkupdanbidanggarapanstatistiktidaklahsempitdandapatdigunakandalamhampirsemuacabangkegiatanhidupmanusia.

  7. PembagianStatistik 1). Berdasarkancarapengolahandatanya a. StatistikaDeskriptif / StatistikaDeduktif • Statistika yang berkenaandenganmetodeataucaramendeskripsikan, menggambarkan, menjabarkan, ataumenguraikan data sehinggamudahdipahami. • Statistikadeskriptifmengacupadabagaimanamenataataumengorganisasi data, menyajikan, danmenganalisis data. Menata, menyajikan, danmenganalisis data dapatdilakukandenganmenentukannilai rata-rata hitung, median, modus, standardeviasi, danpersen/proporsi. Cara lain untukmenggambarkan data adalahdenganmembuattabel, distribusifrekuensi, dan diagram ataugrafik. • Contoh : • Hasilujiantengah semester program studipendidikanmatematika semester 2A untukmatakuliahstatistikadasaradalahdengannilai rata-rata 65 danstandardeviasi 15. • Sebanyak 50% diantarasemuapasien yang menerimasuntikanobattertentu, ternyatakemudianmenderitaefeksampingobattersebut. 2).

  8. PembagianStatistik b. StatistikaInferensial / StatistikaInduktif • Statistika yang berkenaandengancarapenarikankesimpulanberdasarkan data yang diperolehdarisampeluntukmenggambarkankarakteristikatauciridarisuatupopulasi. • Padastatistikainferensialbiasanyadilakukanpengujianhipotesisdanpendugaanmengenaikarakteristikatauciridarisuatupopulasi, seperti mean danstandardeviasi. • Contoh : • Akibatpenurunanproduksiminyakolehnegara-negarapenghasilminyakdunia, diramalkanhargaminyakakanmenjadidua kali lipatpadatahun yang akandatang • Denganmengasumsikanbahwakerusakantanaman kopi jenis Arabica kurangdari 30% akibatmusimdingin yang lalumakaharga kopi jenistersebutnantitidakakanlebihdari 50 sen per satukilogramnya.

  9. PembagianStatistik 2). Berdasarkanruanglingkuppenggunaannya a. StatistikaSosial b. StatistikaPendidikan c. StatistikaEkonomi d. Statistika Perusahaan e. StatistikaPertanian f. StatistikaKesehatan 3). Berdasarkanbentukparameternya a. StatistikaParametrik Statistikaparametrikadalahbagianstatistika yang parameter dari populasinyamengikutisuatudistribusitertentu, sepertidistribusi normal, danmemilikivarians yang homogen b. StatistikaNonparametrik Statistikanonparametrikadalahbagianstatistika yang parameter daripopulasinyatidakmengikutisuatudistribusitertentuatau memilikidistribusi yang bebasdaripersyaratan, danvariansnya tidakperluhomogen.

  10. PopulasidanSampel • Populasi • Keseluruhanpengamatanatauobjek yang menjadiperhatian. • Populasimenggambarkansesuatu yang sifatnya ideal atauteoritis • Karakteristik yang dihitungdaripopulasidisebut parameter • Populasiadalahsebagaisekumpulan data yang mengidentifikasisuatufenomena • Contoh : • Semuapekerjadiseluruh Indonesia • Semuamahasiswadi Jakarta • Sampel • Sampelmenggambarkansesuatu yang sifatnyanyataatauempiris • Bagiandaripopulasi yang menjadiperhatian • Sampeladalahsebagaisekumpulan data yang diambilataudiseleksidarisuatupopulasi • Contoh : • Populasi = Seluruhmahasiswadi Jakarta • Sampel = Mahasiswasemeter 8 jurusan SI • Sampelpadadasarnyaadalahbagiandaripopulasi

  11. MetodePengumpulan Data Sensus Sampling • Cara pengumpulan data dimanaseluruhelemenpopulasidiselidikisatu per satu. Data yang dihasilkanbiasadisebutdengan data sebenarnya (true value) atau parameter • Cara pengumpulan data dimana yang diselidikiadalahelemensampeldarisuatupopulasi. Data darihasil sampling merupakan data perkiraan (estimate value)

  12. PengambilanSampel Acak (Random) TakAcak (Non Random) • Suatu cara pemilihan sejumlah elemen dari populasi untuk menjadi anggota sampel, dimana pemilihannya dilakukan sedemikian rupa sehingga setiap elemen mendapat kesempatan yang sama untuk dipilih menjadi anggota sampel • Suatucarapemilihanelemen-elemendaripopulasiuntukmenjadianggotasampeldimanatiap–tiapelementidakmendapatkesempatan yang samauntukdipilih.

  13. Cara Mengumpulkan Data • 1. Pengamatan (observasi). • Pengamatanatauobservasiadalahcarapengumpulan • data denganterjundanmelihatlangsungkelapangan • (laboratorium), terhadapobjek yang diteliti (populasi). • Pengamatandisebutjugapenelitianlapangan. • 2. Penelusuranliteratur. • Penelusuranliteraturadalahcarapengumpulan data • denganmenggunakansebagianatauseluruh data • yang telahadaataulaporan data daripeneliti • sebelumnya. Penelusuranliteraturdisebutjuga • pengamatantidaklangsung. • 3. Penggunaankuesioner (angket). • Penggunaankuesioneradalahcarapengumpulan data • denganmenggunakandaftarpertanyaan (angket) atau • daftarisianterhadapobjek yang diteliti. • Wawancara (interview). • Wawancaraadalahcarapengumpulan data denganlangsungmengadakantanyajawabkepadaobjek yang ditelitiataukepadaperantara yang mengetahuipersoalandariobjek yang sedangditeliti.

  14. Jenis Data • Data Dikotomi • Data yang paling sederhana yang disusunmenurutjenisnyadankategorinya. • Disebutjuga data kategorik/data nominal • Tidakmempunyaiurutan (ranking) • Tidakmempunyaiukuranbaru • Contoh : • Bayi yang barulahir, laki-lakidiberiangka 1, danperempuandiberiangka 2. Pemberianangkatersebutdibuatsekehendakpeneliti. 2.Data kontinum • a). Data Ordinal • Data yang sudahdiurutkandarijenjang yang paling rendahsampai yang paling tinggiatausebaliknya. • Contoh : • Juara 1 denganhasil 90 • Juara 2 denganhasil 87 • Juara 3 denganhasil 75 • Juara 4 denganhasil 65

  15. Jenis Data • Data Interval • Skala yang menunjukkanjarakantarasatu data dengan data yang lain danmempunyaibobot yang sama • Contoh: • Standarpenilaian A=4, B=3, C=2, D=1 Maka Interval antara A dengan B = 4-3 = 1 Interval antara C dengan D = 2-1 = 1 Interval antara A dengan D = 4-1 = 3 c. Data Rasio • Skalapengukuran yang mempunyainilainolmutlakdanmempunyaijarak yang sama. • Data rasiomengandungsifat-sifat interval. • Contoh : • Panjang A=10m, B=20m, C=30m, D=40m Makadapatdisimpulkan Panjang C = 3 x A Panjang D = 2 x B, atau 4 x A

  16. Jenis Data

  17. Pengolahan Data • Pengolahan data merupakansuatuprosesuntukmemperoleh data/angkaringkasanberdasarkankelompok data mentah • Tujuannyauntukmendapatkan data statistik yang dapatdigunakanuntukmelihatataumenjawabpersoalansecarakelompok, bukansatupersatu

  18. Metode Pengolahan Data • Pengolahan data secara manual • Umumnyauntukjumlahobservasi yang tidakterlalubanyak • Contoh : penghitungansuaradi TPS ketikapemilu • Pengolahan data secaraelektronik • Umumnyadigunakanuntukjumlahobservasi yang jumlahnyabanyak • Jikapengolahan data secara manual kemungkinanterjadinyakesalahansangatbesar, makadenganpengolahan data secaraelektronikdapatmeminimalkankesalahantersebut

  19. Langkah-langkahPengolahan Data • Penyusunan data • Mengumpulkandanmengecekapakahsemua data yang dibutuhkansudahtersedia • Klasifikasi data • Mengelompokkan data berdasarkanklasifikasitertentu yang telahditentukanpeneliti • Pengolahan data • Dilakukanuntukmengujihipotesis yang telahdirumuskan

  20. Penyajian Data • Diagram/Grafik • Grafikgaris(line chart)  Grafikgaristunggaldangarisganda • Grafikbatang/balok(bar chart)  Grafikbatangtunggaldanbatangganda • Grafiklingkaran(pie chart) • Grafikgambar(pictogram) • Grafikberupapeta(cartogram) • Tabel • Tabel 1 arah • Tabel 2 arah • Tabel 3 arah

  21. Grafikgaristunggal • Grafikgaristunggal(single line chart) : Grafik yang terdiriatassatugaris yang menggambarkanperkembangansuatukeadaan/kejadianberupa data berkaladariwaktukewaktu • Contoh : TabelPermintaanKomputerdi Kota Pekanbaru Sumber : Data Buatan

  22. GrafikGaris Tunggal

  23. Grafikgarisberganda • Grafikgarisberganda(multiple line chart) : Grafik yang terdiriatasbeberapagaris yang menggambarkanperkembanganbeberapakeadaandariwaktukewaktu • Contoh : TabelPenjualan Modem, Hardiskdan Printer Sumber : Data Buatan

  24. GrafikGarisBerganda

  25. GrafikBatang Tunggal • Grafikbatangtunggal(single bar chart) : Grafik yang terdiriatassatubatang yang menggambarkanperkembangansuatukeadaan/kejadianberupa data berkaladariwaktukewaktu

  26. GrafikBatang Tunggal

  27. GrafikBatangBerganda • Grafikbatangberganda(multiple bar chart) : Grafik yang terdiriatasbeberapabatang yang menggambarkanperkembanganbeberapakeadaandariwaktukewaktu

  28. GrafikBatangBerganda

  29. GrafikBatangBerganda

  30. GrafikLingkaran • Grafiklingkaran(pie chart) : Untukmenggambarkangrafiklingkaran, gambarkanlahsuatulingkarankemudiandibagi-bagimenjadibeberapabagiansesuaidengankepentingan

  31. GrafikLingkaran

  32. Tabel • Tabel 1 arah • Tabel yang hanyaterdiriatassatuketegoriataukarakteristik data TabelLuas Daerah Jawa (dalam kilometer persegi) tahun 1990 Sumber : Biro Statistik 1990

  33. Tabel • Tabel 2 arah • Tabel yang terdiriatasduaketegoriatauduakarakteristik data TabelPernikahanMenurutSukudanAgama diPekanbarutahun 2009 Sumber : Data Buatan

  34. Tabel Tabel : JumlahPegawai Perusahaan A tahun 2009 Sumber : Data Buatan • Tabel 3 arah • Tabel yang terdiriatastigaketegoriatautigakarakteristik data

  35. Terima kasih

More Related