Pengantar Statistik Juweti Charisma

Pengertian Analisis Statistik Dikaitkan dengan Pengumpulan, Pengorganisasian, Penginterpretasian DATA Menurut Prosedur yang didefinisikan dengan BAIK Tujuan Analisis Statistik Menentukan Kesimpulan dan Pemahaman yang Lebih Baik tentang Sumber DATA yang dipelajari

Pengertian Analisis Statistik Dunia Nyata Sebelum Analisis Dunia Nyata Sesudah Analisis Pengumpulan Data Interpretasi Data Pengorganisasian dan Manipulasi Data

Pengertian Data DATA : Hasil OBSERVASI pada lingkungan kita, meliputi objek dan variabel OBSERVASI : PENGUKURAN dengan ALAT UKUR atau PROSEDUR yang didefiniskan dengan OBYEKTIF OBYEK : Sumber OBSERVASI (siapa yang diobservasi) VARIABEL : Karakteristik OBYEK yang dapat mengambil dua atau lebih nilai yang berbeda (apa yang diobservasi) DATA merupakan hasil PENGUKURAN nilai VARIABEL yang ada pada OBYEK, yang menjadi perhatian kita

Skala Pengukuran Empat Tipe Skala Pengukuran Utama: JEMBATAN ANTARA OBSERVASI EMPIRIS DENGAN DUNIA ANGKA Empat Tipe Skala Pengukuran Utama: SKALA NOMINAL: hanya bisa menunjukkan sesuatu secara kualitatif, tidak bisa dibandingkan. Contoh : warna, agama, dll @ # $ % & * + = ? < 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 SKALA ORDINAL: selain membedakan juga menunjukkan tingkatan. dapat disusun dalam urutan yang bermakna (menentukan tingkatan/ hierarki) A = 4 B = 3 C = 2 D = 1 E = 0 SKALA INTERVAL: Perbedaan yang sama antar nilai skala mempunyai arti yang sama. berupa angka kuantitatif namun tidak memiliki nilai nol mutlak Contoh : Suhu (skala suhu suhu C berbeda dengan F, tapi keduanya memiliki interval yang sama dengan titik nol yang berbeda beda) SKALA RASIO: rasionya mempunyai makna. berupa angka kuantitatif yang memiliki nilai nol mutlak contoh: usia A = 60 tahun usia B = 20 tahun, berarti usia B adl sepertiga usia A

Pengambilan Sampel Untuk Penelitian Statistik Sampel merupakan bagian dari populasi yang ingin diteliti; dipandang sebagai suatupendugaan terhadap populasi, namun bukan populasi itu sendiri. Sampel dianggap sebagai perwakilan dari populasi yang hasilnya mewakili keseluruhan gejala yang diamati Mengapa Sampel? Ukuran Populasi Obyek Penelitian sangat besar Keterbatasan Waktu Keterbatasan Biaya Sehingga dibutuhkan sampel agar penelitian tetap dapat dilakukan

Kegunaan Sampel SYARAT SAMPEL Penelitian selalu menuntut hasil kesimpulan tentang Karakteristik Populasi yang dipelajari. Sampel berguna sebagai Dasar untuk Menjelaskan Karakteristik Umum yang diwakili (inferensi) SYARAT SAMPEL Mempunyai Tingkat Keterwakilan yang tinggi dari Populasi yang diwakili. Syarat dipenuhi dengan: Kejelasan Batasan Populasi Cara Pengambilan Sampel Ukuran Sampel

2 Cara Pengambilan Sampel : Acak /Random (Sampel Probabilitas) setiap anggota dari populasi memiliki peluang yang sama untuk dipilih sebagai sampel. Tidak ada intervensi dari peneliti Tidak Acak / non random setiap anggota dari populasi memiliki peluang yang sama untuk dipilih sebagai sampel. ada intervensi dari peneliti Untuk melakukan Inferensi yang digunakan adalah pengambilan sample secara Random Sampling (probability sampling)

Equal Probability of Selection Method Tujuan Pengambilan Sampel Probabilitas adalah untuk memilih kasus, sehingga sampel yang diperoleh adalah wakil dari populasi dimana sampel tersebut diambil. Suatu Sampel Mewakili, bila sampel tersebut menghasilkan kembali karakteristik penting dari Populasinya. Syarat utamanya adalah RANDOM/ ACAK Prinsip Dasar Pengambilan Sampel Probabilitas: Suatu sampel sangat mungkin mewakili apabila dipilih dengan pendekatan: EPSEM: Equal Probability of Selection Method Yang berarti setiap elemen atau kasus dalam populasi harus mempunyai probabilitas yang sama untuk dipilih sebagai sampel.

Teknik Dasar Pengambilan Sampel EPSEM Teknik Membutuhkan Daftar Populasi: Pengambilan Sampel Random Sederhana sistem pengambilan sampel secara acak dengan menggunakan undian atau tabel angka random + mengatasi bias yang muncul dalam pemilihan anggota sampel, kemampuan menghitung standard error. - tidak adanya jaminan bahwa setiap sampel yang diambil secara acak akan merepresentasikan populasi secara tepat. Pengambilan Sampel Random Sistematis dilakukan dengan menggunakan selang interval tertentu secara berurutan + praktis dan hemat - tidak mampunya menangkap keragaman populasi heterogen Pengambilan Sampel Random Terstrata sistem pengambilan sampel yang dibagi menurut lapisan-lapisan tertentu dan masing-masing lapisan memiliki jumlah sampel yang sama. + lebih tepat dalam menduga populasi karena variasi pada populasi dapat terwakili oleh sampel. - harus memiliki informasi dan data yang cukup tentang variasi populasi penelitian.

Pengambilan Sampel Kluster (cluster Sampling) Teknik tidak Membutuhkan Daftar Populasi: Pengambilan Sampel Kluster (cluster Sampling) Merupakan sistem pengambilan sampel yang dibagi berdasarkan areanya. Setiap area memiliki jatah terambil yang sama. + lebih tepat menduga populasi karena variasi dalam populasi dapat terwakili dalam sampel - memerlukan waktu yang lama karena harus membaginya dalam area-area tertentu.

Pengambilan Sampel Untuk Penelitian Statistik (lanjutan..) Ukuran Sampel Ukuran Sampel akan meningkatkan EFISIENSI dalam INFERENSI Ukuran Sampel Besar akan membuat distribusi sampling semakin mendekati normal, sehingga pendekatan Statistik Parametrik dapat digunakan Semakin Sampel Besar akan menghasilkan karakteristik sampel yang semakin mendekati karakteristik populasinya.

Lingkup Metoda Analisis Statistik A. Menurut KELENGKAPAN OBYEK Analisis Deskriptif : Analisis bermaksud untuk melakukan pengukuran mendalam LANGSUNG dari karakteristik populasi. Analisis Inferensial : Analisis bermaksud untuk melakukan pengukuran karakteristik populasi melalui KARAKTERISTIK SAMPEL yang diambil dari populasi tersebut. B. Menurut JUMLAH KARAKTERISTIK OBYEK Analisis Univariat : Analisis yang terkait dengan penyelidikan satu karakteristik sekumpulan obyek, dan tidak tertarik pada karakteristik obyek lainnya. Analisis Multivariat : Analisis yang terkait dengan penyelidikan secara serentak dua atau lebih karakteristik yang diukur pada sekumpulan obyek.

Lingkup Metoda Analisis Statistik Secara garis besar lingkup metoda analisis satistik: Metode Analisis Deskriptif (Reduksi Data) Metode Analisis Inferensi Metode Analisis Asosiasi Metode Analisis Multivariat

Metoda Analisis Deskriptif (Reduksi Data) Fungsi Utama Statistik Deskriptif: Mengungkapkan hasil penelitian secara Jelas dan Ringkas Proses yang digunakan disebut: REDUKSI DATA : Untuk mengorganisasikan data dalam bentuk yang dapat dipresentasikan Reduksi Data melibatkan penggunaan sejumlah kecil angka, suatu tabel atau grafik untuk menyimpulkan atau membantu menyampaikan sederet angka yang lebih besar.

Metoda Analisis Inferensi Tujuan : Mengambil kesimpulan umum tentang karakteristik populasi = PARAMETER= berdasarkan apa yang dipelajari dari sampel populasi tersebut Penerapan: 1. Prosedur Estimasi: Suatu perkiraan nilai parameter populasi yang dibuat pada apa yang diketahui tentang sampel 2. Prosedur Pengujian Hipotesa: Suatu Pengujian Keakuratan suatu hipotesa tentang Populasi berdasarkan hasil Sampel Statistik Parametrik: Pengujian yang memerlukan distribusi populasi normal Statistik Non Parametrik: Pengujian yang tidak memerlukan distribusi populasi normal

Metoda Analisis Keterkaitan/ Asosiasi Tujuan: Membantu untuk melihat adanya hubungan antara dua karakteristik obyek atau variabel. Misal : Motivasi kerja dengan produktivitas, Tingkat inflasi dengan IHSG Pertanyaan Hubungan Antara Variabel: Keberadaan Hubungan, Keeratan Hubungan Arah Hubungan Sifat Hubungan Tipe Dasar Hubungan Antara Variabel: Hubungan Bersifat Eksperimen: didasarkan percobaan dapat menunjukkan hubungan sebab akibat Hubungan Bersifat Korelasi: didasarkan lingkungan alamiah tidak dapat menunjukkan hubungan sebab akibat.

Metoda Analisis Multivariat Pengertian: Metoda analisis yang berkaitan dengan sejumlah besar variavel obyek dalam satu atau lebih sampel secara acak Sifat Penting: Berkenaan dengan kemampuannya menyelidiki hubungan yang ada diantara banyak variabel secara serentak. Penerapan: Metoda Analisis Dependensi: Menyelidik ketergantungan satu atau lebih variabel terhadap beberapa variabel lain dimungkinkan untuk membuat perkiraan tentang nilai variabel terikat berdasarkan nilai variabel bebas. Metoda Analisis Interdependensi: Menyelidiki saling keterkaitan antara beberapa variabel dimungkinkan untuk melakukan reduksi atau penyederhanaan data: Pengelompokkan variabel Pengelompokkan obyek Alokasi obyek dalam Ruang Multidimensi