Presentasi sedang didownload. Silahkan tunggu

Presentasi sedang didownload. Silahkan tunggu

BAB I. Statistik adalah ilmu yang mempelajari tentang seluk beluk data, yaitu tentang pengumpulan, pengolahan, penganalisisan, penafsiran, dan penarikan.

Presentasi serupa


Presentasi berjudul: "BAB I. Statistik adalah ilmu yang mempelajari tentang seluk beluk data, yaitu tentang pengumpulan, pengolahan, penganalisisan, penafsiran, dan penarikan."— Transcript presentasi:

1 BAB I

2 Statistik adalah ilmu yang mempelajari tentang seluk beluk data, yaitu tentang pengumpulan, pengolahan, penganalisisan, penafsiran, dan penarikan kesimpulan dari data yang berbentuk angka- angka.

3 1.Data 2. Perlakuan data Seperti pengumpulan dan pengolahan 3. Kesimpulan 4. Angka-angka

4 1.Berdasarkan cara pengolahan datanya a.Statistik Deskriptif b. Statistik Inferensi atau Statistik Induktif

5  Bagian dari Statistik yang mempelajari cara pengumpulan dan penyajian data sehingga mudah dipahami.  Fungsi : untuk menerangkan keadaan, gejala, atau persoalan

6 1. Distribusi Frekuensi a. Grafik distribusi b. Ukuran nilai pusat c. Ukuran Dispersi d. Kemencengan dan keruncingan kurva 2. Angka Indeks 3. Deret waktu atau data berkala 4. Korelasi dan regresi sederhana

7 Bagian dari Statistik yang mempelajari mengenai penafsiran dan penarikan kesimpulan yang berlaku secara umum dari data yang tersedia. Fungsi : meramalkan dan mengontrol keadaan atau kejadian

8  Probabilitas atau teori kesimpulan  Distribusi teoritis  Sampling dan distribusi sampling  Pendugaan populasi atau teori populasi  Uji hipotesis  Analisis korelasi dan uji signifikan  Analisis regresi untuk peramalan

9  Statistik Sosial  Statistik Pendidikan  Statistik Ekonomi  Statistik Perusahaan  Statistik Pertanian  Statistik Kesehatan

10  Statistik Parametrik Bagian statistik yang parameter dan populasinya mengikuti suatu distribusi tertentu, seperti distribusi normal, dan memiliki varian yang homogen.

11  Statistik non parametrik Bagian statistik yang parameter dan populasinya tidak mengikuti suatu distribusi tertentu atau memiliki distribusi yang bebas dari persyaratan, dan variannya tidak perlu homogen.

12  Dalam kehidupan sehari-hari contoh : angka-angka kenakalan remaja, tingkat biaya hidup, tingkat kecelakaan lalu lintas.  Dalam penelitian ilmiah  Dalam ilmu pengetahuan

13 Pemecahan masalah secara statistik yang terdiri atas beberapa tahap. 1.Identifikasi masalah 2.Pengumpulan data 3.Klasifikasi data 4.Penyajian data 5.Analisis data

14  Merupakan tahap awal atau tahap perencanaan.  Pada tahap ini, masalah atau persoalan yang ada dipahami atau didefinisikan secara jelas dan tepat.  Misal : Sifat permasalahan, luas permasalahan, dampak situasi,dll

15  Data Intern : Data yang bersangkutan langsung dengan permasalahan.  Data Ekstern : Data yang hanya mendukung permasalahan.

16  Data-data yang tersedia Data-data diperoleh dan dikumpulkan melalui sumber-sumber yang telah ada.  Data –data asli : Data-data yang diperoleh dan dikumpulkan secara langsung oleh peneliti.

17  Akurat  Up to date  Komprehensif  Relevan  Memiliki kesalahan baku kecil

18 Pada tahap klasifikasi data, data yang sudah ada dikelompokan sesuai dengan tujuan penelitian dan diidentifikasi berdasarkan kemiripan atau kesamaan sifat, kemudian disusun dalam kelompok-kelompok. Salah satu metode pengklasifikasian data yang sering digunakan adalah metode coding

19 Data yang sudah diklasifikasikan, disajikan atau ditampilkan dalam bentuk tabel atau grafik. 5. Analisis Data Diinterpretasikan hasil dari tahap sebelumnya dan merupakan tahap akhir sebelum penarikan kesimpulan

20 1. Populasi 2. Sampel 3. Variabel diskrit 4. Variabel Kontinu 5. Pembulatan Data 6. Notasi Sigma

21 Keseluruhan nilai yang mungkin, hasil pengukuran atau perhitungan, kualitatif maupun kuantitatif mengenai karakteristik tertentu dari semua anggota kumpulan yang lengkap dan jelas yang ingin dipelajari sifat-sifatnya.

22 Bagian dari sebuah populasi yang dianggap dapat mewakili populasi tersebut.

23 Variabel yang selalu memiliki nilai bulat dalam bilangan asli, tidak berbentuk pecahan atau variabel yang tidak mengambil seluruh nilai dalam sebuah interval ( selang ) Data yang dinyatakan dalam bentuk variabel diskrit disebut data diskrit

24 Variabel yang memiliki nilai sembarang, baik berupa nilai bulat maupun pecahan, di antara dua nilai tertentu atau variabel yang mengambil seluruh nilai dalam suatu interval.

25 Pembulatan biasanya dilakukan ke arah bilangan terdekat. Pembulatan ke bawah dilakukan pada bilangan sampai dengan 5, selebihnya dibulatkan ke atas. 6. Notasi Sigma Notasi yang digunakan untuk menyatakan penjumlahan.

26 Data dapat diartikan sebagai sesuatu yang diketahui atau dianggap atau anggapan. Kegunaan Data : Untuk membuat keputusan A. Pengertian Data

27 1.Obyektif 2.Representatif 3.Kesalahan baku kecil 4.Tepat waktu 5.Relevan

28  Data kualitatif adalah data yang tidak berbentuk angka.  Data kuantitatif adalah data yang dinyatakan dalam bentuk angka.

29  Data Internal adalah data yang bersumber dari keadaan atau kegiatan suatu kelompok atau organisasi.  Data Eksternal adalah data yang bersumber dari luar kelompok atau organisasi.

30  Data Primer adalah data yang dikumpulkan dan diolah sendiri oleh suatu organisasi atau perorangan langsung dari obyeknya.  Data Sekunder adalah data yang diperoleh dalam bentuk jadi dan telah diolah oleh pihak lain, biasanya dalam bentuk publikasi.

31  Data cross section adalah data yang dikumpulkan dalam suatu periode tertentu.  Data berkala ( time series ) adalah data yang dikumpulkan dari waktu ke waktu. Data ini sering juga disebut sebagai data historis.

32  Elemen : Unit terkecil dari obyek penelitian.  Karakteristik : Sifat-sifat, ciri-ciri atau hal-hal yang dimiliki oleh elemen, atau semua keterangan mengenai elemen.  Variabel atau peubah : Sesuatu yang nilainya dapat berubah. Nilai karakteristik suatu elemen merupakan nilai variabel.

33 1. Berdasarkan Jenis Cara Pengumpulannya a. Pengamatan ( Observasi ) b. Penelusuran Literatur c. Penggunaan Kuesioner (angket) d. Wawancara (interviu) 2. Berdasarkan Banyaknya Data yang diambil a. Sensus b. Sampling

34 Cara pengumpulan data dengan terjun dan melihat langsung ke lapangan (laboratorium), terhadap obyek yang diteliti (populasi). Pengamatan disebut juga penelitian lapangan.

35 Cara pengumpulan data dengan menggunakan sebagian atau seluruh data yang telah ada atau laporan data dari peneliti sebelumnya. Penelusuran literatur disebut juga pengamatan tidak langsung.

36 Cara pengumpulan data dengan menggunakan daftar pertanyaan (angket) atau daftar isian terhadap obyek yang diteliti (populasi)

37 1. Memperoleh informasi data yang berhubungan dengan maksud dan tujuan penelitian. 2. Mengumpulkan informasi dengan kecermatan dan ketelitian yang dapat dipertanggung jawabkan.

38  Pertanyaan Terbuka Memungkinkan responden memberikan jawaban yang dikehendaki dengan kata- kata yang dipilihnya sendiri.  Pertanyaan Tertutup Membatasi jawaban responden dengan keharusan memilih jawaban yang tersedia.

39 Pengumpulan data dengan langsung mengadakan tanya jawab kepada obyek yang diteliti

40 Cara pengumpulan data dimana seluruh elemen populasi diselidiki satu per satu. Data yang diperoleh dari hasil sensus disebut data sebenarnya, atau sering disebut parameter.

41 Cara pengumpulan data dimana yang diselidiki adalah elemen sample dari suatu populasi. Cara pengambilan sample : 1.Acak ( random ) 2.Bukan acak ( non random )

42 Suatu cara pemilihan sejumlah elemen dari populasi untuk menjadi sample, dimana setiap elemen mempunyai kesempatan yang sama. Cara ini dianggap obyektif. Samplingnya disebut probability sampling, yang mempunyai probabilitas sama.

43 Suatu cara pemilihan sejumlah elemen dari populasi untuk menjadi anggota sample, dimana setiap elemen tidak mempunyai kesempatan yang sama untuk dipilih. Cara bukan acak lebih bersifat subyektif.

44 Data mentah adalah hasil pencatatan peristiwa atau karakteristik elemen yang dilakukan pada tahap pengumpulan data. Pengolahan data merupakan suatu proses untuk memperoleh data / angka ringkasan berdasarkan data mentah.

45 Metode Pengolahan data dapat dibedakan menjadi dua, yaitu : 1. Manual 2. Elektronik

46 Penyajian Data Selain berupa angka-angka ringkasan, penyajian data dapat berbentuk dan

47 Kumpulan angka-angka yang disusun menurut kategori-kategori, sehingga memudahkan untuk pembuatan analisis data. Gambar-gambar yang menunjukan secara visual data berupa angka, biasanya berasal dari tabel yang telah dibuat.

48 Tabel dan Grafik bisa dipergunakan untuk menyajikan Cross Section Data dan Data Berkala

49 Tabel satu arah pendidikan, masa kerja merk, harga, jenis Tabel dua arah pendidikan dan masa kerja umur dan merk Tabel tiga arah masa kerja, umur dan gol umur, merk dan jenis

50 Bagian–bagian Tabel Nama Komoditas Tahun Karet Kopi Kopra Jumlah TABEL 3.1 HARGA KOMODITI EKSPOR ( Rp / Kg ) Sumber : Statistik Indonesia BPS Kepala Leher Badan Kaki

51 Tabel yang memuat satu hal atau satu karakteristik. JenisBanyaknya Kayu Bulat Kayu Gergajian Kayu Lapis Jumlah Tabel 3.2 Produksi Kayu Hutan Indonesia 1998 ( 000 m³) Sumber : Departemen Kehutanan 2000

52 JurusanSemesterJumlah IIIIVVII Ekonomi Teknik Hukum Jumlah Tabel 3.3 Jumlah Mahasiswa Univ.X Sumber : Biro Data Universitas X

53 UmurToyotaMitsubishiDaihatsuJumlah ABABAB < 1 thn < 3 thn < 5 thn > 5 thn Jumlah Keterangan :A = jenis sedan B = jenis niaga

54 Grafik Garis Grafik Batang Grafik Lingkaran Grafik Peta (Cartogram Chart) Grafik Gambar (Pictogram Chart)

55

56

57

58

59

60

61

62

63

64 GRAFIK GAMBAR (PIKTOGRAM CHART)

65 GRAFIK PETA (CARTOGRAM CHART)

66 Daftar yang memuat data berkelompok. Susunan data menurut kelas-kelas interval tertentu atau menurut kategori tertentu dalam sebuah daftar. A. PENGERTIAN DISTRIBUSI FREKUENSI

67  1. Kelas-kelas ( class )  2. Batas kelas ( class limit )  3. Tepi kelas ( class boundary )  4. Titik tengah kelas ( class mid point )  5. Interval kelas ( class interval )  6. Panjang interval kelas ( interval size )  7. Frekuensi kelas ( class frequency )

68 Kelas adalah kelompok nilai data atau variabel

69 Nilai-nilai yang membatasi kelas yang satu dengan kelas yang lain. a. Batas kelas bawah (lower class limit) terdapat dideretan kiri setiap kelas b. Batas kelas atas (upper class limit) terdapat dideretan kanan setiap kelas

70 Batas kelas yang tidak memiliki lubang untuk angka tertentu antara kelas yang satu dengan kelas yang lain. Penentuan tepi kelas tergantung pada keakuratan pencatatan data. a. Tepi bawah kelas = batas bawah kelas – 0,5 b. Tepi atas kelas = batas atas kelas + 0,5

71 Angka atau nilai data yang tepat terletak di tengah suatu kelas. Titik tengah kelas merupakan nilai yang mewakili kelasnya. Titik tengah kelas : ½ (batas atas + batas bawah)

72 Selang yang memisahkan kelas yang satu dengan kelas yang lain.

73 Jarak antara tepi atas kelas dan tepi bawah kelas. 7. Frekuensi kelas Banyaknya data yang termasuk ke dalam kelas tertentu

74 Tabel 4.1. Modal PT.Angin Ribut Modal ( jutaan Rp)Frekuensi ( f ) Jumlah100 Sumber : Data fiktif

75  Banyaknya kelas : 5  Batas kelas : 50, 59, 60, 69,…..  Batas bawah kelas : 50, 60, 70, 80, 90  Batas atas kelas : 59, 69, 79, 89, 99  Tepi bawah kelas : 49,5 ; 59,5 ; …;89,5  Tepi atas kelas : 59,5 ; 69,5 ; …; 99,5  Titik tengah kelas : 54,5 ; 64,5 ; … ; 84,5  Interval kelas : 50-59, 60-69,…,  Panjang interval masing-masing 10  Frekuensi kelas adalah 16, 32, 20, 17 dan 15

76 Distribusi Frekuensi dapat dibuat dengan mengikuti pedoman berikut :

77 Jangkauan ( R ) : Data terbesar – data terkecil 2. Menentukan jangkauan ( range ) dari data

78 k = 1 + 3,3 log n k = banyaknya kelas n = banyaknya data Hasilnya dibulatkan, biasanya ke atas

79  Tidak terlalu sedikit, sehingga pola kelompok kabur.  Banyaknya kelas berkisar 5 sampai 15  Jika jangkauan terlalu besar maka banyaknya kelas antara 10 sampai 20

80  Memilih atau menetapkan sesuai dengan kebutuhan yang diinginkan.  Menggunakan rumus : R = jangkauan I = panjang interval Hitung panjang interval kelas terlebih dahulu.

81 Panjang interval kelas ( i ) : Jangkauan ( R ) Banyaknya kelas ( k )

82 Batas bawah kelas pertama biasanya dipilih dari data terkecil yang berasal dari pelebaran jangkauan, dan selisihnya harus kurang dari panjang interval kelasnya.

83 Menuliskan frekuensi kelas dalam kolom sesuai banyaknya data. Seluruh data harus dimasukan ke dalam kelas dan satu data tidak boleh masuk ke dalam 2 kelas yang berbeda.

84 Buat distribusi frekuensi dari data berikut :

85 1. Histogram dan Poligon Frekuensi Histogram dan poligon frekuensi adalah dua grafik yang sering digunakan untuk menggambarkan distribusi frekuensi. Histogram : grafik batang Poligon frekuensi : grafik garis

86 Kurva distribusi frekuensi, disingkat kurva frekuensi yang telah dihaluskan mempunyai berbagai bentuk dengan ciri- ciri tertentu. Antara lain, simetris, tidak simetris, bentuk J, bentu U, Bimodal, Multimodal, dll.

87  Distribusi Frekuensi Data Kualitatif 1. Distribusi Frekuensi Relatif 2. Distribusi Frekuensi Persentase  Distribusi Frekuensi Data Kuantitatif 1. Distribusi Frekuensi Relatif 2. Distribusi Frekuensi Kumulatif

88 Tabel 4.2 Data hipotesis 50 orang pengunjung perpustakaan dari berbagai program studi. KASITITKMITISITIKA TITKMISITKTITKSITI KATISITISITKTITISI TIMITKTITKKASITITK SISIKATKSIMIKASIMI TKKATKKAKA

89 Program StudiFrekuensi TI SI MI KA TK Jumlah50

90 Program Studi FrekuensiFrekuensi Relatif Frekuensi Persentas e TI SI MI KA TK ,26 0,24 0,10 0,18 0, Total501,00100

91 Tabel 4.5 Pelamar perusahaan “XYZ” thn 1990 Umur (thn)Frekuensi – – – Jumlah50

92 Umur (thn)Frek Relatif Frek Kumulatif <> – – – ,30 0,40 0,18 0,08 0, Jumlah501,00


Download ppt "BAB I. Statistik adalah ilmu yang mempelajari tentang seluk beluk data, yaitu tentang pengumpulan, pengolahan, penganalisisan, penafsiran, dan penarikan."

Presentasi serupa


Iklan oleh Google