Presentasi sedang didownload. Silahkan tunggu

Presentasi sedang didownload. Silahkan tunggu

PENGUKURAN DISPERSI. HOMOGEN DAN HETEROGEN DATA I. 50,50,50,50,50 II. 30,40,50,60,70 III. 20,30,50,70,80 Ketiga kelompok data mempunyai rata-rata hitung.

Presentasi serupa


Presentasi berjudul: "PENGUKURAN DISPERSI. HOMOGEN DAN HETEROGEN DATA I. 50,50,50,50,50 II. 30,40,50,60,70 III. 20,30,50,70,80 Ketiga kelompok data mempunyai rata-rata hitung."— Transcript presentasi:

1 PENGUKURAN DISPERSI

2 HOMOGEN DAN HETEROGEN DATA I. 50,50,50,50,50 II. 30,40,50,60,70 III. 20,30,50,70,80 Ketiga kelompok data mempunyai rata-rata hitung yang sama, yaitu :

3 DISPERSI DATA Ukuran penyebaran suatu kelompok data terhadap pusat data. - Jangkauan (Range) - Simpangan/deviasi Rata-rata (Mean Deviation) - Variansi (Variance) - Standar Deviasi (Standart Deviation)

4 Ukuran Penyebaran Rentang (range) : selisih bilangan terbesar dengan bilangan terkecil. Sebaran merupakan ukuran penyebaran yang sangat kasar, sebab hanya bersangkutan dengan bilangan terbesar dan terkecil. A : B : C : Contoh : X = 55 r = 100 – 10 = 90 UKURAN YANG MENYATAKAN HOMOGENITAS / HETEROGENITAS : 1.RENTANG (Range) 2.DEVIASI RATA-RATA (Average Deviation) 3.VARIANS (Variance) 4.DEVIASI STANDAR (Standard Deviation) Rata-rata

5 r = nilai maksimum – nilai minimum Semakin kecil nilai r maka kualitas data akan semakin baik, sebaliknya semakin besar nilai r, maka kualitasnya semakin tidak baik.

6 Deviasi rata-rata Deviasi Rata-rata : penyebaran Berdasarkan harga mutlak simpangan bilangan-bilangan terhadap rata- ratanya. Nilai XX - X|X – X| Jumlah0250 Nilai XX - X|X – X| Jumlah0390 Kelompok AKelompok B DR = 250 = DR = 390 = Makin besar simpangan, makin besar nilai deviasi rata- rata DR = n Σ i=1 |Xi – X| n Rata-rata

7 Varians & Deviasi Standar Varians : penyebaran berdasarkan jumlah kuadrat simpangan bilangan- bilangan terhadap rata-ratanya ; melihat ketidaksamaan sekelompok data s 2 = n Σ i=1 (Xi – X) 2 n-1 Deviasi Standar : penyebaran berdasarkan akar dari varians ; menunjukkan keragaman kelompok data s = √ n Σ i=1 (Xi – X) 2 n-1 Nilai XX -X(X–X) Jumlah8250 Nilai XX -X(X –X) Jumlah15850 Kelompok AKelompok B s = √ = 30.28s = √ = Kesimpulan : Kelompok A : rata-rata = 55 ; DR = 25 ; s = Kelompok B : rata-rata = 55 ; DR = 39 ; s = Maka data kelompok B lebih tersebar daripada kelompok A

8 2. DEVIASI/SIMPANGAN RATA-RATA Jumlah nilai mutlak dari selisih semua nilai dengan nilai rata-rata dibagi dibagi dengan banyaknya data. Data tidak berkelompok : Data berkelompok :

9 SIMPANGAN RATA-RATA (lanjutan) Contoh : Interval Kelas Xf ,9237,9224,9211,921,0814,0827,08152,76151,6899,6895,3612,96323,84162,48 Σf = ,76

10 3. VARIANSI Rata-rata kuadrat selisih dari semua nilai data terhadap nilai rata-rata hitung. Data tidak berkelompok : Data berkelompok :

11 4. STANDAR DEVIASI Akar pangkat dua dari Variansi. Disebut juga Simpangan Baku. Data tidak berkelompok : Data berkelompok :

12 STANDAR DEVIASI (lanjutan) Contoh 1 : Interval Kelas Xf ,851437, ,091,17198,25733,337778,555751, ,7214,044559,754399,98 Σf = ,76

13 STANDAR DEVIASI (lanjutan) Menghitung Variansi dan Standar Deviasi juga dapat menggunakan Kode (U).

14 Contoh 2 : Interval Kelas XUffU fU Σf = 60 ΣfU =

15 TEKNIK SAMPLING

16 Alasan menggunakan sampel: populasi demikian banyaknya sehingga dalam prakteknya tidak mungkin seluruh elemen diteliti; populasi demikian banyaknya sehingga dalam prakteknya tidak mungkin seluruh elemen diteliti; keterbatasan waktu penelitian, biaya, dan sumberdaya manusia, membuat peneliti harus telah puas jika meneliti sebagian dari elemen penelitian; keterbatasan waktu penelitian, biaya, dan sumberdaya manusia, membuat peneliti harus telah puas jika meneliti sebagian dari elemen penelitian;

17 jika elemen populasi homogen,penelitian terhadap seluruh elemen dalam populasi menjadi tidak masuk akal, misalnya untuk meneliti kualitas jeruk dari satu pohon jeruk jika elemen populasi homogen,penelitian terhadap seluruh elemen dalam populasi menjadi tidak masuk akal, misalnya untuk meneliti kualitas jeruk dari satu pohon jeruk

18 Syarat sampel yang baik Akurasi atau ketepatan, yaitu tingkat ketidakadaan“bias”(kekeliruan) dalam sample. Akurasi atau ketepatan, yaitu tingkat ketidakadaan“bias”(kekeliruan) dalam sample. Makin sedikit tingkat kekeliruan yang ada dalam sampel, makin akurat sampel tersebut.. Makin sedikit tingkat kekeliruan yang ada dalam sampel, makin akurat sampel tersebut.. Agar sampel dapat memprediksi dengan baik populasi, sampel harus mempunyai selengkap mungkin karakteristik populasi (Nan Lin, 1976). Agar sampel dapat memprediksi dengan baik populasi, sampel harus mempunyai selengkap mungkin karakteristik populasi (Nan Lin, 1976). Presisi mengacu pada persoalan sedekat mana estimasi kita dengan karakteristik populasi. Presisi mengacu pada persoalan sedekat mana estimasi kita dengan karakteristik populasi.

19 Presisi diukur oleh simpangan baku (standard error). Makin kecil perbedaan di antara simpangan baku yang diperoleh dari sampel (S) dengan simpangan baku dari populasi (s), makin tinggi pula tingkat presisinya. Presisi diukur oleh simpangan baku (standard error). Makin kecil perbedaan di antara simpangan baku yang diperoleh dari sampel (S) dengan simpangan baku dari populasi (s), makin tinggi pula tingkat presisinya.

20 Ukuran sampel Untuk penelitian deskriptif, sampelnya 10% dari populasi Untuk penelitian deskriptif, sampelnya 10% dari populasi Penelitian korelasional, paling sedikit 30 elemen populasi Penelitian korelasional, paling sedikit 30 elemen populasi Penelitian perbandingan kausal, 30 elemen per kelompok, dan untuk penelitian eksperimen15 elemen per kelompok(Gay dan Diehl, 1992). Penelitian perbandingan kausal, 30 elemen per kelompok, dan untuk penelitian eksperimen15 elemen per kelompok(Gay dan Diehl, 1992).

21 Roscoe (1975) dalam Uma Sekaran(1992) memberikan pedoman penentuan jumlah sampel: Sebaiknya ukuran sampel diantara 30 s/d 500 elemen Sebaiknya ukuran sampel diantara 30 s/d 500 elemen Jika sampel dipecah lagi ke dalam sub sampel (laki/perempuan, SD?SLTP/SMU, dsb), jumlah minimum sub sampel harus 30 Jika sampel dipecah lagi ke dalam sub sampel (laki/perempuan, SD?SLTP/SMU, dsb), jumlah minimum sub sampel harus 30

22 Pada penelitian multivariate (termasuk analisis regresi multivariate) ukuran sampel harus beberapa kali lebih besar(10 kali) dari jumlah variable yang akan dianalisis. Pada penelitian multivariate (termasuk analisis regresi multivariate) ukuran sampel harus beberapa kali lebih besar(10 kali) dari jumlah variable yang akan dianalisis. Untuk penelitian eksperimen yang sederhana, dengan pengendalian yang ketat, ukuran sampel bisa antara10 s/d 20 elemen Untuk penelitian eksperimen yang sederhana, dengan pengendalian yang ketat, ukuran sampel bisa antara10 s/d 20 elemen

23 Teknik pengambilan sampel random sampling / probability sampling adalah cara pengambilan sampel yang memberikan kesempatan yang sama untuk diambil kepada setiap elemen populasi. Artinya jika elemen populasinya ada100 dan yang akan dijadikan sampel adalah 25, maka setiap elemen tersebut mempunyai kemungkinan 25/100 untuk bisa dipilih menjadi sampel. random sampling / probability sampling adalah cara pengambilan sampel yang memberikan kesempatan yang sama untuk diambil kepada setiap elemen populasi. Artinya jika elemen populasinya ada100 dan yang akan dijadikan sampel adalah 25, maka setiap elemen tersebut mempunyai kemungkinan 25/100 untuk bisa dipilih menjadi sampel.

24 Non random sampling atau non probability sampling, setiap elemen populasi tidak mempunyai kemungkinan yang sama untuk dijadikan sampel Non random sampling atau non probability sampling, setiap elemen populasi tidak mempunyai kemungkinan yang sama untuk dijadikan sampel

25 Pada sampel acak(random sampling) dikenal dengani stilah simple random sampling, stratified random sampling, cluster sampling, systematic sampling, dan area sampling. Pada sampel acak(random sampling) dikenal dengani stilah simple random sampling, stratified random sampling, cluster sampling, systematic sampling, dan area sampling. Pada non probability sampling dikenal beberapa teknik, antara lain adalah convenience sampling, purposive sampling, quota sampling, snowball sampling Pada non probability sampling dikenal beberapa teknik, antara lain adalah convenience sampling, purposive sampling, quota sampling, snowball sampling

26 Simple Random Sampling atau Sampel Acak Sederhana Susun “sampling frame” Susun “sampling frame” Tetapkan jumlah sampel yang akan diambil Tetapkan jumlah sampel yang akan diambil Tentukan alat pemilihan sampel Tentukan alat pemilihan sampel Pilih sampel sampai dengan jumlah terpenuhi Pilih sampel sampai dengan jumlah terpenuhi

27 Jika analisis penelitiannya cenderung deskriptif dan bersifat umum, perbedaan karakter yang mungkin ada pada setiap unsur atau elemen populasi tidak merupakan hal yang penting bagi rencana analisisnya. Jika analisis penelitiannya cenderung deskriptif dan bersifat umum, perbedaan karakter yang mungkin ada pada setiap unsur atau elemen populasi tidak merupakan hal yang penting bagi rencana analisisnya.

28 Stratified Random Sampling atau Sampel Acak Distratifikasikan Siapkan“sampling frame” Siapkan“sampling frame” Bagi sampling frame tersebut berdasarkan strata yang dikehendaki Bagi sampling frame tersebut berdasarkan strata yang dikehendaki Tentukan jumlah sampel dalam setiap stratum Tentukan jumlah sampel dalam setiap stratum Pilih sampel dari setiap stratum secara acak. Pilih sampel dari setiap stratum secara acak.

29 Karena unsur populasi berkarakteristik heterogen, dan heterogenitas tersebut mempunyai arti yang signifikan pada pencapaian tujuan penelitian Karena unsur populasi berkarakteristik heterogen, dan heterogenitas tersebut mempunyai arti yang signifikan pada pencapaian tujuan penelitian

30 Cluster Sampling atau Sampel Gugus Susun sampling frame berdasarkan gugus, misal kasus elemennya ada100 departemen. Susun sampling frame berdasarkan gugus, misal kasus elemennya ada100 departemen. Tentukan berapa gugus yang akan diambil sebagai sampel Tentukan berapa gugus yang akan diambil sebagai sampel Pilih gugus sebagai sampel dengan cara acak Pilih gugus sebagai sampel dengan cara acak Teliti setiap pegawai yang ada dalam gugus sample Teliti setiap pegawai yang ada dalam gugus sample

31 Systematic Sampling atau Sampel Sistematis Susun sampling frame Susun sampling frame Tetapkan jumlah sampel yang ingin diambil Tetapkan jumlah sampel yang ingin diambil Tentukan K (kelas interval) Tentukan K (kelas interval) Tentukan angka atau nomor awal diantara kelas interval tersebut secara acak, misal undian. Tentukan angka atau nomor awal diantara kelas interval tersebut secara acak, misal undian. Mulailah mengambil sampel dimulai dari angka atau nomor awalyang terpilih. Mulailah mengambil sampel dimulai dari angka atau nomor awalyang terpilih. Pilihlah sebagai sampel angka atau nomor interval berikutnya Pilihlah sebagai sampel angka atau nomor interval berikutnya

32 Purposive Sampling Judgment Sampling Judgment Sampling Sampel dipilih berdasarkan penilaian peneliti bahwa dia adalah pihak yang paling baik untuk dijadikan sampel penelitiannya. Quota Sampling, Teknik sampel ini adalah bentuk dari sampel distratifikasikan secara proposional, namun tidak dipilih acak melainkan secara kebetulan saja. Quota Sampling, Teknik sampel ini adalah bentuk dari sampel distratifikasikan secara proposional, namun tidak dipilih acak melainkan secara kebetulan saja.

33 Snowball Sampling – SampelBola Salju Cara ini banyak dipakai ketika peneliti tidak banyak tahu tentang populasi penelitiannya. Dia hanya tahu satu atau dua orang yang berdasarkan penilaiannya bisa dijadikan sampel. Karena peneliti menginginkan lebih banyak lagi, lalu dia minta kepada sampel pertama untuk menunjukan orang lain yang kira-kira bisa dijadikan sampel. Cara ini banyak dipakai ketika peneliti tidak banyak tahu tentang populasi penelitiannya. Dia hanya tahu satu atau dua orang yang berdasarkan penilaiannya bisa dijadikan sampel. Karena peneliti menginginkan lebih banyak lagi, lalu dia minta kepada sampel pertama untuk menunjukan orang lain yang kira-kira bisa dijadikan sampel.


Download ppt "PENGUKURAN DISPERSI. HOMOGEN DAN HETEROGEN DATA I. 50,50,50,50,50 II. 30,40,50,60,70 III. 20,30,50,70,80 Ketiga kelompok data mempunyai rata-rata hitung."

Presentasi serupa


Iklan oleh Google