Chapter 1 Mengapa Belajar Statistika?

Tujuan Bab Setelah mempelajari bab ini, anda akan mampu : Menerangkan bagaimana sebuah keputusan sering berdasarkan informasi tak lengkap… Menerangkan definisi kunci :  Population vs. Sample  Parameter vs. Statistic  Descriptive vs. Inferential Statistics Menggambar sampling random Menerangkan perbedaan antara Statistika deskriptif dan Inferensif

Definisi Statistika Statistika : Definisi : Ilmu Olah Data…. Ilmu analisis Data… Ilmu yang mempelajari bagaimana cara mengumpulkan, meringkas, menganalisa,menyajikan data untuk proses pengambilan kesimpulan, keputusan, atau kebijakan Statistik: Nilai yang diperoleh dari sampel

Ketidakpastian Kejadian Karena sebab ketidakpastian, statemen dalam Statistika Harga saham Apple enam bulan ke depan mempunyai peluang lebih tinggi dibandingkan sekarang. Jembatan tersebut kemungkinan besar akan ambruk sampai akhir tahun ini.

Definisi Kunci Populasi adalah kumpulan semua individu atau barang, yang menjadi fokus penelitian N merepresentasikan ukuran populasi Sample adalah observasi yang merupakan bagian dari populasi (harus yang representatif) n merepresentasikan ukuran sampel Parameter adalah karakteristik khusus dari suatu populasi Mean (μ), Variansi (σ2), Standard Deviasi(σ), Proporsi(p), dll. Statistic adalah karakteristik khusus dari sampel Mean(x-bar), Variansi(s2), Standard Deviasi(s), Proporsi, dll

Populasi vs. Sampel Population Sample a b c d b c ef gh i jk l m n o p q rs t u v w x y z b c g i n o r u y Nilai-nilai yang dihitung dari data populasi disebut parameters Nilai-nilai yang dihitung dari data sampel disebut statistics

Contoh Populasi Nama-nama pemilih di Propinsi DIY Pendapatan dari semua keluarga yang hidup di Jakarta Semua wanita dengan masalah kehamilan. IPK dari semua mahasiswa di UGM Uang kiriman semua mahasiswa jur xyz Dll…

Random Sampling Simple random sampling adalah suatu prosedur di mana Masing-masing anggota Populasi mempunyai peluang yang sama untuk dipilih, Masing-masing anggota populasi dipilih secara random Hasil dari penyamplingan seperti di atas disebut dengan Sampel random

Statistika Deskriptif dan Inferensi Dua Cabang Statistika: Statistika Deskriptif Collecting, summarizing, dan processing data untuk mengubah data menjadi informasi Statistika Inferensi Membahas metode-metode untuk estimasi, prediksi, yang digunakan mengubah informasi menjadi ilmu pengetahuan dan keputusan

Statistika Deskriptif Collect data Contoh : Survey Mempresentasikan data Contoh :Table dan grafik Meringkas (Summary) data Contoh : Mean Sample =

Statistika Inferensi Estimasi Uji Hipotesis Contoh: Estimasi rata-rata uang kiriman mahasiswa rata-rata sampel Uji Hipotesis Contoh: Menguji pernyataan atau klaim bahwa rata-rata uang kiriman mhs UGM 1,5 juta Inferensi adalah proses menarik kesimpulan atau membuat keputusan tentang populasi berdasar data sampel

Proses Membuat Keputusan Ilmu Pengetahuan Pengalaman, Teori, Literatur, Inferensi Statistika, Komputer Informasi Statistika Deskriptif, Probabilitas, Komputer Start : Identify the Problem Data