PENGAMBILAN KEPUTUSAN DENGAN STATISTIKA (METODE ANALISA DATA)

KENAPA STATISTIKA ? Berbasis fakta/ data/ informasi (bukan kajian teoritis, bukan ‘ilusi’ semata) Prosedur (metode) yang digunakan diturunkan menggunakan kaidah matematika (logis, konsisten, objektif, valid) Ada gambaran derajat kecocokan (signifikansi), sehingga ada gambaran tingkat validitas hasil dan risiko (terukur)

KONDISI REAL Kurangnya validitas data (etika peneliti?) Kurangnya pengetahuan tentang prasyarat dan alternatif metode statistika Adanya pelanggaran terhadap prasyarat metode statistika Berkurangnya akurasi kesimpulan Berkurangnya apresiasi terhadap statistika

TUJUAN UTAMA Memberi bekal memilih dan menggunakan metode statistika yang benar sesuai tujuan dan kondisi data Meningkatkan akurasi/ validitas keputusan Meningkatkan apresiasi terhadap statistika

PRINSIP DASAR METODE STATISTIKA Diturunkan secara deduktif dengan asumsi tertentu (sifat acak, independen, mengikuti distribusi acak tertentu). Sifat acak, independensi dan distribusi harus tercermin di dalam data. Data yang akurat dan Prosedur pengolahan yang benar merupakan kunci pengambilan keputusan yang akurat.

LANGKAH-LANGKAH PENTING Analyzing Data Recording & Representing Data Collecting & Recording Data (angka) Publishing Results (Use it as decision support) Uji Statistika Interpreting Results, Goodness of Fit, Diagnostic

PENTINGNYA DATA Dari sampel yang representatif (jumlah/ komposisi) Prosedur yang benar (acak dan bebas) Alat ukur yang valid Pencatatan yang teliti Collecting & recording Data

DATA DALAM STATISTIKA Metode statistika adalah alat untuk mengambil keputusan secara logis (berbasis metematis), realistik (berbasis data) Statistika memberikan kesimpulan berdasarkan data yang dihadapi. Akurasi dan validitas data sangat penting dan sepenuhnya menjadi tanggung jawab peneliti, bukan tanggung jawab statistika.

PROBLEM DENGAN DATA Sering tidak ‘independen’ (dikumpulkan, dicatat dan dianalisis orang yang sama). Validitas alat ukur sering diabaikan Data tentang kebijakan publik, peneliti sering tidak ‘independen’ Pengumpulan data tanpa persiapan/ perancangan yang matang, sehingga menyulitkan pemilihan metode analisis.

TEKNIK PENYAJIAN DATA Pencatatan kembali/ penyimpanan harus teliti Deskripsi data (min, maks, rata- rata) Tabel (memberi informasi/ deskripsi lebih detail) Grafik(cepat memberi gambaran umum seperti kecenderungan, perbandingan) X Y Z Rata-rata Recording & Representing Data

PEMILIHAN METODE ANALISIS Sesuaikan dengan kondisi data (besar, kecil, sebaran dan independensi, skala pengukuran) Normal/ Keluarga eksponensial: Parametrik Tidak cukup informasi tentang sebaran (skala rank): Nonparametrik

ALTERNATIF METODE STATISTIKA

STATISTIKA BERDASAR TUJUAN Deskriptif (informasi sampel maupun populasi: mean, median,varians, maks, min, tabel, grafik dll) Uji Beda: Jika ingin membandingkan beda dua distribusi dari dua subpopulasi. Beda mean/ beda median tergantung parametrik atau non parametrik

STATISTIKA BERDASAR TUJUAN Anova: Jika yang dibedakan lebih dari dua subpopulasi Ancova: Jika antar subpopulasi tidak saling independen Regresi/ korelasi: Jika ingin mengetahui tingkat asosiasi dan hubungan fungsional satu variabel dengan variabel lainnya

STATISTIKA BERDASAR TUJUAN Multivariate: Jika variabelnya banyak serta ingin melakukan pengelompokan, klustering, klasifikasi, pemilihan variabel Time Series: Analisis data yang terkait dengan fungsi waktu Khusus: Kontrol kualitas, daya tahan

PEMILIHAN METODE STATISTIKA Dengan semakin canggihnya komputer dengan berbagai paket statistikanya, maka persoalan pengolahan data bergeser dari sekedar justifikasi/ pemaksaan suatu metode dan ketrampilah berhitung tertentu ke pemeriksaan asumsi (distribusi, independensi, keacakan) pemilihan metode (alternatif) yang sesuai dengan kondisi data, diagnostik interpretasi, derajat kecocokan dan kesimpulan

STATISTIKA BERDASAR DISTRIBUSI Parametrik: Distribusi Data Jelas (Normal, Keluarga Eksponensial lain: Poisson, Binomial, Eksponensial, dll) Non Parametrik: Distribusi Data tidak Jelas (umumnya berdasar ranking, atau sampel kecil) Resampling termasuk Nonparametrik tetapi berbasis komputer

PROSES ANALISA DATA Uji Statistika Pemeriksaan asumsi ( Distribusi) Pemilihan metode/ model ( Paket Statistika) Uji Statistika Interpreting Results, Goodness of Fit, Diagnostic Publishing Results Use as Decision Support

Uji Statistika No Tujuan Normal Kel Exp. (Asimpotik/ transformasi) Non Par 1 Uji Beda (bebas) Uji-z, uji-t Uji-U, Man-Whitney 2 Uji t- berpasangan Uji-z Uji-Wilcoxson 3 Uji beda (lebih dari 2) Uji-F Kruskal-Wallis 4 Regresi/ korelasi LM, Kor.Pe-arson GLM Kor.Pearson Rho-Spearman Rank. Chi-kuadrat

PAKET STATISTIKA SPSS: Cocok untuk bidang sosial (multivariate) R: Identik dengan SPlus (kelebihannya gratis, untuk dasar sudah berbasis menu) SPSS: Cocok untuk bidang sosial (multivariate) MINITAB: Cocok untuk bidang biosains (Rancob) S-Plus: Cocok untuk bidang biosains (Modeling, Regresi) SAS: Paket Sangat Komprehensif, tapi mahal

SARAN Ada kebutuhan akan ‘kebenaran’, bukan sekedar ‘justifikasi kebijakan’. (Ada kebutuhan akan kesehatan, bukan sekedar “surat keterangan sehat”) Pengambil dan Pengolah Data Independen Peneliti Independen Alat ukur dan pencacatan akurat Pemilihan metode statistika yang tepat (lakukan berbagai alternatif dan dignostik)

KONSULTASI LEBIH LANJUT/DETAIL PASK (Pusat Analisa Statistika dan Komputasi) Jurusan Matematika FMIPA

Terimakasih