Pertemuan ke 1 PENDAHULUAN Prof. Dr. Ir Loekito Adi, M.Agr

PENDAHULUAN Deskripsi : Analisis data secara deskriptif yang meliputi pemakaian diagram, transformasi, pemulusan, penyesuaian table dua dan tiga arah Tujuan Umum Setelah menempuh mata kuliah ini mahasiswa mampu mengeksplorasi hasil analisis secara deskriptif, menarik kesimpulan tentang populasi dengan analisis deskriptif data sampel dengan memperhatikan sifat sebaran data. Strategi Pembelajaran Kuliah, Tugas, Diskusi, Responsi

PENDAHULUAN Materi Kuliah : Diagram dahan daun, transformasi, plot hubungan, pemulusan, penyelesaian table dua arah (kolom+baris) dan table tiga arah (kolom × baris).   Pustaka Ericson, N. 1977. Memahami Data. Terjemahan R.K. Sembiring. LP3ES. Siegel, A.E. 1988. Statistics and Data Analysis Tukey, J. W. 1977. Esploratory Data Analysis. Addison-Wesley. Reading Massachussets

Konsep Mahasiswa memahami: Konsep Dasar ADE Data dan Tipe Data Penskalaan Data

PENDAHULUAN Proses Analisis Data  meliputi upaya penelusuran dan pengungkapan informasi yang relevan yang terkandung dalam data dan hasil analisis disajikan dalam bentuk yang lebih ringkas dan sederhana, dan pada akhirnya mengarah kepada keperluan adanya penjelasan dan penafsiran Tahap awal JANGAN terlalu terpaku/terikat pada asumsi-asumsi yang ketat karena akan membatasi wawasan dalam menangkap pesan/makna yang terkandung dalam data Pertanyaan: Apakah hasil analisis dapat menunjukkan suatu pola atau hubungan yang menarik dan konsisten yang didukung oleh teori-teori dan apakah hasil tersebut memerlukan penjelasan lebih lanjut?

ANALISIS DATA EKSPLORATIF Di samping pendekatan analisis yang bersifat formal melalui asumsi pola sebaran, metode pendugaan yang optimum dan pengujian hipotesis  muncul pendekatan yang lebih bersifat eksploratif. Ini dilandasi pada: Pola sebaran Normal yang melandasi banyak teknik statistika ternyata tidak selalu mencerminkan pola sebaran data. Anggapan bahwa pengamatan yang dilakukan merupakan contoh acak yang berasal dari suatu populasi tertentu, dalam pelaksanaan tidak selalu terpenuhi. Analisis data eksploratif diawali dengan upaya penelusuran dan pengungkapan struktur dan pola yang dimiliki oleh data tanpa mengaitkan secara kaku pada asumsi-asumsi tertentu. Penelusuran pola data  bertujuan untuk memeriksa bentuk atau pola sebaran data yaitu apakah cenderung mengumpul di satu nilai tertentu atau beberapa nilai? Atau apakah ada beberapa nilai yang nampak agak jauh atau memencil dari kumpulannya?

Eksplorasi data semacam ini tidak hanya bertujuan untuk memberi keyakinan bahwa data tersebut dapat diwakili oleh suatu model, akan tetapi yang lebih penting adalah dalam mengungkapkan adanya penyimpangan-penyimpangan terhadap suatu model tertentu dan berusaha untuk mencari cara penyelesaiannya. Dalam tahapan ini, suatu kumpulan data dicoba untuk diuraikan menjadi beberapa komponen, sebagian merupakan komponen dengan struktur yang teratur dan sebagian lagi berupa komponen sisaan yang tidak memiliki struktur jelas tetapi mungkin dapat didekati oleh pola sebaran teoritik tertentu. Secara umum : DATA = DUGAAN + SISAAN Pada umumnya sebagian besar teknik statistika merupakan metode yang mengusahakan pengalihan sebanyak mungkin unsur-unsur keteraturan data dari SISAAN ke DUGAAN. Pemeriksaan hasil penguraian komponen data biasanya dilakukan dengan bantuan alat peraga berupa grafik, plot, tabel atau dalam bentuk ringkasan data.

Macam- macam data DATA Kualitatif Kuantitatif Statistika Nominal Ordinal Interval Rasio Statistika Non Parametrik Parametrik

Macam- Macam Data A. Jenis Data Menurut Cara Memperolehnya 1. Data Primer Data primer adalah secara langsung diambil dari objek / obyek penelitian oleh peneliti perorangan maupun organisasi. Contoh : Mewawancarai langsung penonton bioskop 21 untuk meneliti preferensi konsumen bioskop. 2. Data Sekunder Data sekunder adalah data yang didapat tidak secara langsung dari objek penelitian. Peneliti mendapatkan data yang sudah jadi yang dikumpulkan oleh pihak lain dengan berbagai cara atau metode baik secara komersial maupun non komersial. Contohnya adalah pada peneliti yang menggunakan data statistik hasil riset dari surat kabar atau majalah. B. Macam-Macam Data Berdasarkan Sumber Data 1. Data Internal Data internal adalah data yang menggambarkan situasi dan kondisi pada suatu organisasi secara internal. Misal : data keuangan, data pegawai, data produksi, dsb. 2. Data Eksternal Data eksternal adalah data yang menggambarkan situasi serta kondisi yang ada di luar organisasi. Contohnya adalah data jumlah penggunaan suatu produk pada konsumen, tingkat preferensi pelanggan, persebaran penduduk, dan lain sebagainya.

Macam-macam Data C. Klasifikasi Dara Berdasarkan Jenis Datanya 1. Data Kuantitatif Data kuantitatif adalah data yang dipaparkan dalam bentuk angka-angka. Misalnya adalah jumlah pembeli saat hari raya idul adha, tinggi badan siswa kelas 3 ips 2, dan lain-lain. 2. Data Kualitatif Data kualitatif adalah data yang disajikan dalam bentuk kata-kata yang mengandung makna. Contohnya seperti persepsi konsumen terhadap botol air minum dalam kemasan, anggapan para ahli terhadap psikopat dan lain-lain

Macam-macam Data D. Pembagian Jenis Data Berdasarkan Sifat Data 1. Data Diskrit Data diskrit adalah data yang nilainya adalah bilangan asli. Contohnya adalah berat badan ibu-ibu pkk sumber ayu, nilai rupiah dari waktu ke waktu, dan lain-sebagainya. 2. Data Kontinyu Data kontinyu adalah data yang nilainya ada pada suatu interval tertentu atau berada pada nilai yang satu ke nilai yang lainnya. Contohnya penggunaan kata sekitar, kurang lebih, kira-kira, dan sebagainya. Dinas pertanian daerah mengimpor bahan baku pabrik pupuk kurang lebih 850 ton. E. Jenis-jenis Data Menurut Waktu Pengumpulannya 1. Data Cross Section Data cross-section adalah data yang menunjukkan titik waktu tertentu. Contohnya laporan keuangan per 31 desember 2006, data pelanggan PT. angin ribut bulan mei 2004, dan lain sebagainya. 2. Data Time Series / Berkala Data berkala adalah data yang datanya menggambarkan sesuatu dari waktu ke waktu atau periode secara historis. Contoh data time series adalah data perkembangan nilai tukar dollar amerika terhadap euro eropa dari tahun 2004 sampai 2006, jumlah pengikut jamaah nurdin m. top dan doktor azahari dari bulan ke bulan, dll.

Macam-macam Data F. Data berdasarkan Skala 1. Data Nominal Digunakan untuk mengklasifikasikan informasi/data. Contoh:Data jenis kelamin = Laki-laki (1) dan Perempuan (0). Hanya pelambangan saja 2. Data Ordinal Digunakan untuk mengklasifikasikan serta memiliki tingkatan. Tipe data ordinal lebih tinggi dari Nominal karena kemampuannya untuk membentuk tingkatan. Contoh:Jabatan di dalam perusahaan = karyawan, manager, direktur utama. Misal, karyawan dilambangkan dengan 1, manager dg 2, dan direktur utama dengan 3. 3. Data Interval Ciri khas dari tipe data ini, selain memiliki kemampuan mengklasifikasikan dan membentuk tingkatan, adalah tidak adanya nilai nol mutlak. Artinya, angka nol yg digunakan bukan berarti tidak ada. Contoh: Derajat suhu. Di dalam skala Celcius misalnya, Nol derajat Celcius bukan berarti tidak ada suhu. Nol derajat itu memiliki suhu, hanya saja dilambangkan dengan nol. 4. Data Rasio Memiliki kemampuan dari ketiga tipe data sebelumnya, dan angka nol dianggap mutlak. Contoh: data berat badan (kg). Angka Nol kg berarti memang tidak ada berat. Tipe data nominal dan ordinal sering digunakan pada metode statistika nonparametrik. Sedangkan tipe data interval dan rasio cocok untuk digunakan pada metode statistika parametrik, asal asumsi yang dibutuhkan oleh metode statistika parametrik yang bersangkutan dapat dipenuhi.