Presentasi sedang didownload. Silahkan tunggu

Presentasi sedang didownload. Silahkan tunggu

1 Statistik I Pertemuan Ke-1 Konsep dan Ruang Lingkup Statistik Ir. Rojuaniah, MM.

Presentasi serupa


Presentasi berjudul: "1 Statistik I Pertemuan Ke-1 Konsep dan Ruang Lingkup Statistik Ir. Rojuaniah, MM."— Transcript presentasi:

1 1 Statistik I Pertemuan Ke-1 Konsep dan Ruang Lingkup Statistik Ir. Rojuaniah, MM

2 2 Deskripsi Pada pertemuan ini mahasiswa akan mempelajari tentang pengertian statistik, keuntungan metode statistik, pemecahan masalah secara statistik, pengertian populasi dan sampel dalam statistik, klasifikasi metode statistik berdasarkan penggunaannya.

3 3 Tujuan Instruksional Khusus (TIK) Setelah mempelajari pokok bahasan ini, mahasiswa diharapkan mampu : 1.Menjelaskan pengertian statistik 2.Menjelaskan keuntungan metode statistik 3.Menjelaskan pemecahan masalah secara statistik 4.Menjelaskan pengertian populasi dan sampel 5.Menjelaskan klasifikasi metode statistik berdasarkan penggunaannya

4 4 Apa itu Statistik ? Ilmu / seni berkaitan dengan metode pengumpulan dan analisis data kuantitatif (angka), sehingga diperoleh informasi yang berguna.Ilmu / seni berkaitan dengan metode pengumpulan dan analisis data kuantitatif (angka), sehingga diperoleh informasi yang berguna. Istilah yang digunakan adalahIstilah yang digunakan adalah STATISTIKA Secara luas diartikan :

5 5 Data berupa angka, hasil pencatatan suatu kejadian yang menerangkan sesuatu. misalkan : Statistik penduduk, mrpkan sekumpulan angka yg memberikan informasi tentang jumlah penduduk, dpt berdasarkan jenis kelamin, umur, pekerjaan, dll. Secara sempit diartikan :

6 6 Apa keuntungan metode Statistik ? Untuk mengumpulkan data, meringkas, menyajikan, menginterpretasikan, menganalisis data yang diperoleh dan mengambil suatu kesimpulan atau generalisasi.Untuk mengumpulkan data, meringkas, menyajikan, menginterpretasikan, menganalisis data yang diperoleh dan mengambil suatu kesimpulan atau generalisasi. Mementingkan fakta daripada konsep yg abstrak, dan tidak mengekspresikan fakta dalam perasaan.Mementingkan fakta daripada konsep yg abstrak, dan tidak mengekspresikan fakta dalam perasaan. Memberikan obyektivitas & ketelitian pengamatanMemberikan obyektivitas & ketelitian pengamatan Menghemat waktu, biaya, dan tenaga karenaMenghemat waktu, biaya, dan tenaga karena pendugaan dapat atas dasar sampel.

7 7 Pemecahan Masalah Secara Statistik IdentifikasiMasalah Kumpulkan fakta yg relevan Apakah fakta yg tersedia cukup ? Kumpulkan data baru (dapat dengan kuesioner, wawancara, observasi atau dokumentasi) Klasifikasi dan ikhtisarkan Menggunakan tabel, grafik, dan Ukuran deskriptif numerik lainnya (seperti mean, median, modus) Sajikan & Informasikan Tarik kesimpulan dan ambil keputusan YA TIDAK Data dari populasi (sensus) atau sampel Analisis & Interpretasikan

8 8 Populasi (N) Sekelompok obyek yang memiliki karakteristik tertentu Sekelompok obyek yang memiliki karakteristik tertentu dan menjadi perhatian suatu pengamatan. dan menjadi perhatian suatu pengamatan. Obyek (elemen populasi) = manusia, benda, tanaman, Obyek (elemen populasi) = manusia, benda, tanaman, kejadian. kejadian. Populasi dan Sampel

9 9 Sampel (n) Sebagian elemen populasi yang diambil dng prosedur tertentu, sehingga mewakili populasinya.Sebagian elemen populasi yang diambil dng prosedur tertentu, sehingga mewakili populasinya. Banyaknya elemen sampel disebut ukuran sampelBanyaknya elemen sampel disebut ukuran sampel Daftar seluruh elemen populasi yang akan diambil sampelnya disebut Kerangka sampelDaftar seluruh elemen populasi yang akan diambil sampelnya disebut Kerangka sampel

10 10 Berdasarkan Penggunaannya 1. STATISTIK DESKRIPTIF Untuk menyederhanakan nilai hasil pengamatan (meringkas & menyajikan).Untuk menyederhanakan nilai hasil pengamatan (meringkas & menyajikan). Untuk mengukur gejala pemusatan & penyebaran data agar diperoleh informasi yang menarik, berguna, & mudah dipahami.Untuk mengukur gejala pemusatan & penyebaran data agar diperoleh informasi yang menarik, berguna, & mudah dipahami. Penyajian data dengan statistik deskriptif dapat menggunakan media : tabulasi, grafik, atau diagram. Penyajian data dengan statistik deskriptif dapat menggunakan media : tabulasi, grafik, atau diagram.

11 11 Contoh Penggunaan Statistik Deskriptif Hasil penjualan majalah SWA bulan September 2007 adalah 100 eks, bulan Oktober 2007 adalah 170 eks, dan bulan November 2007 adalah 230 eks. Akan lebih informatif dan menarik disajikan dalam bentuk sbb : TahunJumlah (eksemplar) Tabel 1. Tingkat penjualan Majalah SWA (Sept – Okt 2007) Sumber : Majalah Swa, Desember 2007

12 12 Dengan grafik akan mudah memahami kondisi data, misalnya ada kecenderungan kenaikan jumlah penjualan. Grafik 1. Perkembangan Penjualan Majalah SWA Sept-Nov 2007

13 13 2. STATISTIK INFERENSIAL Untuk analisis data dan menarik kesimpulan (estimasi suatu fenomena ataupun menguji hipotesis)Untuk analisis data dan menarik kesimpulan (estimasi suatu fenomena ataupun menguji hipotesis) Untuk analisis data dari sampel atau langsung dari populasi (bila memungkinkan)Untuk analisis data dari sampel atau langsung dari populasi (bila memungkinkan) Statistik Inferensial = STATISTIK INDUKTIF karena kesimpulan yang ditarik dapat untuk generalisasi (hasil analisis data sampel diberlakukan untuk populasi).Statistik Inferensial = STATISTIK INDUKTIF karena kesimpulan yang ditarik dapat untuk generalisasi (hasil analisis data sampel diberlakukan untuk populasi).

14 14 (a) STATISTIK NON-PARAMETRIK Tidak mempertimbangkan parameter populasi.Tidak mempertimbangkan parameter populasi. Tidak mempersyaratkan normalitas sebaran data. Tidak mempersyaratkan normalitas sebaran data. Membutuhkan data berskala minimal nominal/ordinal. Membutuhkan data berskala minimal nominal/ordinal. Statistik Non-Parametrik, seperti : Analisis Korelasi Spearman, Tau-Kendall, Q-Cochran, Kai-Kuadrat.Statistik Non-Parametrik, seperti : Analisis Korelasi Spearman, Tau-Kendall, Q-Cochran, Kai-Kuadrat. STATISTIK INFERENSIAL mencakup : Kelemahan : Tidak dapat digunakan untuk uji pengaruh antar variabel, hanya terbatas uji korelasi atau eksplorasi.

15 15 Mempertimbangkan nilai yang menggambarkan ciri/ karakteristik populasi (parameter).Mempertimbangkan nilai yang menggambarkan ciri/ karakteristik populasi (parameter). Parameter berguna untuk menentukan karakteristik populasi, dan jika dilakukan pengambilan sampel dari populasi tersebut akan representatif.Parameter berguna untuk menentukan karakteristik populasi, dan jika dilakukan pengambilan sampel dari populasi tersebut akan representatif. (b) STATISTIK PARAMETRIK

16 16 Pada populasi lampu pijar suatu perusahaan, salah satu parameternya adalah daya tahan lampu. Pada populasi lampu pijar suatu perusahaan, salah satu parameternya adalah daya tahan lampu. Ada dua kemungkinan karakteristik populasi berdasarkan parameternya : Ada dua kemungkinan karakteristik populasi berdasarkan parameternya : Jika bersifat heterogen maka kriteria daya tahan Jika bersifat heterogen maka kriteria daya tahan lampu dapat bervariasi bisa 1-2 jam; 3-4 jam; dst. lampu dapat bervariasi bisa 1-2 jam; 3-4 jam; dst. tergantung interval yang digunakan. tergantung interval yang digunakan. Jika homogen hanya terdapat satu kriteria daya Jika homogen hanya terdapat satu kriteria daya tahan misalnya 2-3 jam. tahan misalnya 2-3 jam. Contoh :

17 17 Statistik Parametrik, seperti : Analisis Regresi Linear Sederhana dan Berganda, Analisis Faktor, Uji t, Analisis Cluster, dan berbagai Analisis Multivariate Lainnya.Statistik Parametrik, seperti : Analisis Regresi Linear Sederhana dan Berganda, Analisis Faktor, Uji t, Analisis Cluster, dan berbagai Analisis Multivariate Lainnya. Membutuhkan data berskala minimal interval.Membutuhkan data berskala minimal interval. Sebaran data atau distribusi populasi /sampel bersifat normal (diketahui melalui uji normalitas data).Sebaran data atau distribusi populasi /sampel bersifat normal (diketahui melalui uji normalitas data).

18 DATA SYARAT DATA YANG BAIK 1. OBYEKTIF Sesuai dengan keadaan sebenarnya 2. REPRESENTATIVE Bisa mewakili 3. STANDARD ERROR < Kesalahan baku kecil, ketelitian tinggi 4.UP TO DATE Tepat waktu 5.RELEVAN Berhub dgn masalah yg akan dipecahkan 18

19 PEMBAGIAN DATA MENURUT SIFATNYA  Data Kualitatif  Data Kuantitatif MENURUT SUMBERNYA - Data Internal - Data Eksternal MENURUT CARA MEMPEROLEHNYA  Data Primer  Data Sekunder MENURUT WAKTU PENGUMPULANNYA - Data Cross Section - Data Berkala 19

20 JENIS DATA MENURUT SIFATNYA 1. Kualitatif - Berupa label/nama-nama yang digunakan untuk mengidentifikasikan atribut suatu elemen – Skala pengukuran: Nominal atau Ordinal – Data bisa berupa numeric atau nonnumeric CONTOH: Jenis kelamin Warna kesayangan Asal suku, dll 20

21 JENIS DATA MENURUT SIFATNYA 2. Kuantitatif – Mengindikasikan seberapa banyak (how many/diskret atau how much/kontinu) – Data selalu numeric – Skala pengukuran: Interval dan Rasio CONTOH : Data Diskret  Jumlah mobil  Jumlah staf  Jumlah TV, dll Data Kontinu  Berat badan  Jarak kota  Luas rumah, dll 21

22 JENIS DATA MENURUT WAKTU PENGUMPULANNYA 1. Cross-sectional Data yaitu data yang dikumpulkan pada waktu tertentu yang sama atau hampir sama Contoh: Jumlah mahasiswa STEKPI TA 2005/2006, Jumlah perusahaan go public tahun Time Series Data yaitu data yang dikumpulkan selama kurun waktu/periode tertentu Contoh: Pergerakan nilai tukar rupiah dalam 1 bulan, Produksi Padi Indonesia tahun

23 PENGUMPULAN DATA ---- Mencatat peristiwa/karakteristik elemen. Tujuan --  utk mengetahui jumlah/ banyaknya elemen dan karakteristik elemen tsb. Nilai Karakteristik suatu elemen  Nilai Variabel CARA PENGUMPULAN DATA  Sensus (seluruh elemen populasi diselidiki satu persatu)  Sampling (sampel dari populasi) CARA PENGAMBILAN SAMPEL  Cara Acak (random)  Cara Bukan Acak (non random) 23

24 24 Ringkasan Materi Statistik atau statistika, secara luas merupakan ilmu atau seni pengumpulan dan analisis data kuantitatif, sedangkan secara sempit diartikan sebagai data angka hasil pengamatan suatu fenomena yang dapat menerangkan sesuatu. Beberapa keuntungan menggunakan metode statistik, seperti mengutamakan obyektivitas fakta, tidak menggunakan perasaan dalam ekspresikan data, menekankan pada ketelitian pengamatan, serta dapat menghemat waktu dan biaya karena data dapat dikumpukan dari sebagian kumpulan obyek pengamatan.

25 25 Pemecahan masalah secara statistik menekankan pada pendekatan kuantitatif dimulai dengan identifikasi masalah, pengumpulan fakta obyektif yang relevan, interpretasi data dalam bentuk tabel atau grafik, menganalisisnya, dan menarik kesimpulan. Populasi merupakan sekumpulan obyek yang menjadi pusat pengamatan. Sedangkan sampel adalah sebagian dari obyek yang diambil dari populasi menggunakan teknik tertentu agar representatif. Berdasarkan penggunaannya, metode statistik dapat dibagi menjadi statistik deskriptif dan inferensial. Metode statistik inferensial terbagi menjadi statistik non-parametrik dan parametrik.

26 26 1.Apa arti statistik secara luas ? 2.Keuntungan apa yang diperoleh dari metode statikstik ? 3.Apa perbedaan populasi dan sampel ? 4.Jelaskan apa yang dimaksud dengan metode statistik deskriptif ? 5.Mengapa stistik inferensial disebut juga statistik induktif ? 6.Jelaskan 2 perbedaan yang mencolok antara statistik parametrik dengan non parametrik ? Soal Latihan :

27 27 Referensi J. Supranto, Statistik, Teori dan Aplikasi, Jilid 1, Erlangga, Jakarta, 2000.J. Supranto, Statistik, Teori dan Aplikasi, Jilid 1, Erlangga, Jakarta, Sutrisno Hadi, Statistik, Jilid 1, Andi Offset, Yogyakarta, 2000.Sutrisno Hadi, Statistik, Jilid 1, Andi Offset, Yogyakarta, Maryati, MC., Statistik Ekonomi dan Bisnis, AMP YKPN, Yogyakarta, 1997.Maryati, MC., Statistik Ekonomi dan Bisnis, AMP YKPN, Yogyakarta, Fakultas Ilmu Komunikasi


Download ppt "1 Statistik I Pertemuan Ke-1 Konsep dan Ruang Lingkup Statistik Ir. Rojuaniah, MM."

Presentasi serupa


Iklan oleh Google