Kuliah 1 : Arti dan Kegunaan Data TATISTIK A PKN STAN SEMESTER I TAHUN AKADEMIK 2016/2017

STATISTIKA? STATISTIK?

Statistik berasal dari bahasa Yunani status yang berarti state. Statistik pada awal mulanya diartikan sebagai kumpulan data tentang negara, keterangan penduduk suatu negara. Statistik kemudian dikembangkan menjadi metode untuk mencatat perkembangan penduduk, perkawinan, kematian, kelahiran dan sebagainya. Statistik kemudian berkembang menjadi ilmu yang dapat dipelajari. Statistik (berasal dari kata statistic) diartikan sebagai data. Dan ilmu tentang statistik disebut sebagai statistika (berasal dati kata statistics). TATISTIK A

STATISTIK = DATA

TATISTIK A ilmu yang mempelajari tentang cara mengumpulkan, mengolah, menganalisis, dan menginterpretasikan data

Statistika kemudian berkembang menjadi cara untuk mencatat kekayaan negara Dewasa ini statistika memiliki ruang lingkup yang lebih luas yang terkait dengan pengumpulan data, pengolahan data, dan analisis data, serta menjadi landasan bagi penarikan kesimpulan dan pembuatan keputusan Contoh: statistika demografi, statistika kemiskinan, statistika bea dan cukai, statistika pajak, statistika pertanian, dan lain- lain Statistika pada awalnya merupakan kegiatan administrasi negara berupa penyusunan data/sensus penduduk, perpajakan, dan mobilisasi penduduk untuk peperangan TATISTIK A

01 - MENGUMPULKAN Mengumpulkan data yang dapat memberikan informasi secara optimal 03 - ANALISA melakukan analisis terhadap sekumpulan data untuk menghasilkan strategi tertentu 02 - MENYAJIKAN Meringkas, mengolah, dan menyajikan data 04 - KESIMPULAN mengambil kesimpulan dan menyarankan keputusan Membahas tentang bagaimana cara:

STATISTIKA TATISTIK A JENIS DESKRIPTIF INFERENSIA Metode metode yang berkaitan dengan pengumpulan, pengolahan, dan penyajian sebagian atau seluruh data (pengamatan) sehingga memberi informasi yang berguna (Menggambarkan) Mencakup semua metode statistik yang berhubungan dengan analisis sebagian data untuk kemudian sampai pada penarikan kesimpulan mengenai keseluruhan gugus data induknya (Generalisasi) (Interpretasi) Statistika inferensi didahului oleh statistik deskriptif

TATISTIK A JENIS (Berdasarkan asumsi distribusi) Statistika Parametrik – Bila dikembangkan dengan menggunakan asumsi bahwa variabel yang menjadi inputnya memiliki bentuk distribusi tertentu. Statistika Non-Parametrik – Bila dikembangkan tanpa adanya asumsi bentuk distribusi tertentu.

AT A sesuatu yang diketahui atau dianggap, meskipun belum tentu benar dapat digunakan untuk menggambarkan suatu keadaan /ide/persoalan dan sifatnya tidak terbatas dan ada diseluruh alam semesta Data yang baik adalah data yang bermanfaat dapat berupa huruf, angka maupun simbol yang memiliki yang masih tidak terorganisir dan mentah Apa Itu Data?

AT A Data dan Informasi… Emang beda ya?

AT A Dasar suatu perencanaan ◦ Bertujuan agar perencanaan sesuai dengan kemampuan supaya dapat dihindari perencanaan yang sulit untuk dilaksanakan (ambisius). Alat pengendalian ◦ Bertujuan agar bisa diketahui dengan segera kesalahan atau penyimpangan yang terjadi, sehingga dapat segera diperbaiki atau dikoreksi. Dasar evaluasi ◦ Dari hasil kerja akhir. Apakah target dapat tercapai? kalau tidak tercapai, faktor apa saja yang mempengaruhi Kegunaan Data

Syarat Data yang baik B E C D A OBYEKTIF REPRESENTATIF KESALAHAN SAMPLING KECIL RelevanUp To Date RELIABLE MANFFAT AT A Syarat Data Yang Baik

AT A DATA Berdasarkan sifatnya terbagi atas DATA KUALITATIF dan DATA KUANTITATIF DATA KUALITATIF : Data yang dinyatakan dalam bentuk bukan angka. Contoh : jenis pekerjaan, jenis kelamin DATA KUANTITATIF : Data yang dinyatakan dalam bentuk angka Contoh : lama bekerja, jumlah gaji, usia, hasil ulangan DATA Menurut tingkatan skala JENIS DATA NOMINAL ORDINAL INTERVAL RASIO KUALITATIF KUANTITATIF

AT A DATA NOMINAL : Data berskala nominal adalah data yang digunakan untuk kategorisasi atau klasifikasi. CIRI : hanya dapat dibedakan dan tidak ada derajat yang lebih tinggi maupun lebih rendah tidak bisa dilakukan operasi matematika (+, -, x, :) CONTOH : jenis kelamin, warna baju Menurut tingkatan skala

AT A DATA ORDINAL : Data berskala ordinal adalah data yang digunakan untuk kategorisasi atau klasifikasi serta sudah dapat digunakan untuk menunjukkan tingkatan CIRI : dapat dibedakan dan juga dapat diurutkan, tidak bisa dilakukan operasi matematika (+, -, x, :) CONTOH : ranking di kelas, ukuran baju (s,m, l, xl), tingkat pendidikan, Menurut tingkatan skala

AT A DATA INTERVAL : Data berskala interval adalah data yang dapat digunakan untuk membedakan, menunjukkan tingkatan, mempunyai jarak/interval yang sudah pasti, tetapi belum memiliki nilai nol yang mutlak. CIRI : Tidak ada nol mutlak Bisa dilakukan operasi matematika CONTOH : temperatur yang diukur berdasarkan 0 C dan 0 F, sistem kalender, nilai ulangan Menurut tingkatan skala

AT A DATA RASIO : Data berskala rasio adalah data yang dapat digunakan untuk membedakan, menunjukkan tingkatan, mempunyai jarak/interval yang sudah pasti, dan memiliki nilai nol yang mutlak. CIRI : nilainya dapat dibandingkan bisa dilakukan operasi matematika CONTOH : jumlah buku, berat badan mahasiswa, jarak tempuh, penghasilan Menurut tingkatan skala

AT A Dapat dibedakan Dapat diurutkan Ada makna selish Dapat dibandingkan Contoh Data Kategorik NominalV Warna Baju OrdinalVV Ranking di kelas Data Numerik IntervalVVV Temperatur RasioVVVV Jarak tempuh mobil Ringkasan data menurut tingkatan skala

AT A Menurut Cara Memperoleh Data primer Adalah data yang dikumpulkan dan diolah sendiri oleh suatu organisasi atau perseorangan langsung dari obyeknya. Data sekunder Adalah data yang diperoleh dalam bentuk yang sudah jadi, sudah dikumpulkan dan diolah oleh pihak lain.

AT A Menurut Cara Waktu Pengambilannya Data Cross Section Adalah data yang dikumpulkan dalam satu waktu tertentu, pada beberapa obyek untuk menggambarkan keadaan Data Time Series Adalah data yang dikumpulkan dari waktu ke waktu pada satu obyek untuk menggambarkan perkembangan

AT A Pengumpulan Data Harus dibangkitkan dulu  Percobaan Langsung dikumpulkan  Survei/Observasi

AT A Istilah Penting Dalam Pengumpulan Data Populasi – Himpunan atau kumpulan dari semua obyek yang akan diteliti. Sampel – Himpunan bagian dari populasi. – Sampel harus memberikan gambaran sebaik mungkin tentang populasi, sehingga dengan mengambil sejumlah anggota populasi, maka kita dapat berbicara mengenai anggota populasi secara keseluruhan.

AT A Istilah Penting Dalam Pengumpulan Data Elemen Unit terkecil dari objek penelitian Karakteristik Ciri tertentu dari suatu obyek yang diamati, sehingga dapat membedakan dari obyek yang lainnya Variabel / Peubah Karakteristik yang akan diamati dari satuan pengamatan

AT A Sensus vs Survei Mengamati/mengukur seluruh anggota populasi Mengamati/mengukur sebagian anggota populasi  hanya contoh Keuntungan: diperoleh karakteristik yang sebenarnya (true value). Kelemahan: memakan waktu, tenaga, peralatan, biaya dan seringkali tidak mungkin dilakukan ketika akan membuat kesimpulan Keuntungan: data diperoleh dengan waktu, tenaga, peralatan, dan biaya yang relatif lebih kecil. Kelemahan: sampel yang dikumpulkan belum tentu dapat merepresentasikan populasi

Populasi Contoh SamplingPendugaan Tingkat Keyakinan Ilmu Peluang Statistika Deskriptif vs Statistika Inferensia Deskriptif AT A

data populasiparameter olah/analisis data contohstatistik olah/analisis Parameter tidak pernah diketahui, yang kita ketahui adalah statistik. Statistik merupakan penduga bagi parameter.

Parameter : – Adalah suatu besaran yang menyatakan kondisi dari populasi. – Misal, rata-rata (  ), variansi (  2 ), simpangan baku (  ). Statistik : – Adalah suatu besaran yang menyatakan kondisi dari sampel. – Misal, rata-rata, variansi (S 2 ), simpangan baku (S).

AT A Teknik Pengumpulan Data Interviews Dilakukan secara tatap muka dengan nara sumber maupun tanpa melalui tatap muka (misalnya lewat telepon) Kuesioner Berbentuk pengajuan daftar pertanyaan secara tertulis yang telah dipersiapkan sebelumnya untuk diisi oleh responden Observation Mengamati dan mencatat obyek yang diteliti, baik di laboratorium maupun di lapangan Pemeriksaan Dokumen Meneliti dokumen-dokumen yang mempunyai relevansi dengan penelitian

Cara Pengambilan Sampel Acak (Probability Sampling) Setiap elemen mendapat peluang yang sama untuk dipilih menjadi sampel Bukan Acak (Non-Probability Sampling) Setiap elemen tidak mendapat peluang yang sama untuk dipilih menjadi sampel Pengumpulan Data

Sumber Kesalahan dalam Survei Sampling Error : kesalahan yang ditimbulkan karena kita hanya mengamati sebagian saja (contoh), tidak semuanya (populasi). Dapat dikontrol dengan secara hati-hati mendesain penarikan contohnya. Non-Sampling Error : kesalahan yang ditimbulkan karena sebab lain pada proses survei, dan lebih sulit dikendalikan. Pengumpulan Data

Non-Sampling Error Non-Response Inaccurate response Bias selection Pergi!!! saya tidak mau diganggu Iya, saya tidak ahli memasak Anak saya tidak ada di rumah, saya saja yang mengisi kuesioner itu Pengumpulan Data

Non-Sampling Error Dishonest Interviewer Human error and resources quality Daripada capek cari responden, aku berburu saja. Nanti kuesioner aku isi sendiri Pengumpulan Data

Cara Mengurangi Sampling Error Memperbesar ukuran contoh (sample size) tapi cara ini dapat meningkatkan non-sampling error non-sampling error sampling error Sample size Pengumpulan Data

Thank You!