Statistik - Data Dosen Febriyanto, SE., MM..

Slides:



Advertisements
Presentasi serupa
M-4 data penelitian Beta Suryokusumo
Advertisements

Pendahuluan Tujuan yang umum dan penting: mempelajari suatu kelompok besar (populasi) dengan cara melakukan pengujian data dari beberapa anggota kelompok.
TINJAUAN UMUM DATA DAN STATISTIKA
Metodologi Penelitian Pendidikan Fisika S1 Pendidikan Fisika Semester 6 Dra. Rahayu Dwisiwi SR, M.Pd. 5.
BAHAN AJAR STATISTIKA ELEMENTER MAA 306
BENTUK HASIL PENGUKURAN PSIKOLOGI dan METODE PENGUMPULAN DATA
SEKILAS STATISTIKA 1. Menjelaskan konsep dasar data & pembagiannya 2
Statistika Statistika : suatu metode ilmiah dalam mengumpulkan, mengklasifikasikan, meringkas, menyajikan, menginterpretasikan dan menganalisis data 
Pertemuan Ke – 1 BAB I PENDAHULUAN.
SKALA PENGUKURAN.
PENGERTIAN STATISTIKA
TINJAUAN UMUM DATA DAN STATISTIKA
BAB 1 PENGENALAN spss.
SPSS.
Pengertian Statistika
STATISTIKA WISNU HERA.
Pertemuan 2 DATA DAN PENYAJIAN.
TINJAUAN UMUM DATA DAN STATISTIKA
? 1. Konsep Statistika STATISTIKA : Kegiatan untuk : mengumpulkan data
DESKRIPSI VARIABEL KATEGORIK DAN NUMERIK
VARIABEL PENELITIAN PERTEMUAN 9.
Materi Statistik Deskriptif
9. MENENTUKAN VARIABEL A. Pengertian dan macam variabel
Data Statistik Istilah Data adalah bentuk jamak, bentuk tunggalnya adalah datum (data = datum-datum) Data statisik adalah data yang berwujud angka, namun.
JENIS-JENIS DATA Nurhadisaputra G
PERTEMUAN. 2. DATA dan distribusi frekuensi
Aplikasi Komputer & Pengolahan Data SKALA PENGUKURAN DATA
Pengumpulan Dan Pengolahan Data
DATA.
PENGANTAR STATISTIKA DAN PROBABILITAS
Metode Penelitian Ilmiah
STATISTIKA BISNIS BY : ERVI COFRIYANTI.
STATISTIKA Jurusan PWK-FT-UB Pertemuan ke-2/2-4,14-16
LITERATUR Prinsip-prinsip Statistik untuk Teknik dan Sains, Harinaldi, penerbit Erlangga, 2005 Pengantar Statistik Ekonomi dan Perusahaan, edisi revisi.
PENGANTAR STATISTIKA LANJUTAN
MANAJEMEN DATA NURUL AINI
Nurratri Kurnia Sari, M. Pd
Pendahuluan Tujuan yang umum dan penting: mempelajari suatu kelompok besar (populasi) dengan cara melakukan pengujian data dari beberapa anggota kelompok.
Konsep dasar Statistik
TINJAUAN UMUM DATA DAN STATISTIKA
PENDAHULUAN STATISTIK
LITERATUR Prinsip-prinsip Statistik untuk Teknik dan Sains, Harinaldi, penerbit Erlangga, 2005 Pengantar Statistik Ekonomi dan Perusahaan, edisi revisi.
METODE KUALITATIF DAN KUANTITATIF
Resista Vikaliana, S.Si. MM
PENGANTAR STATISTIKA DAN PROBABILITAS
PENGUKURAN Pengukuran :pemberian “angka” terhadap fenomena dengan mengikuti aturan tertentu Proses pengukuran : investigasi mengenai ciri-ciri yang mendasari.
SKALA PENGUKURAN & INSTRUMEN PENELITIAN
PENDAHULUAN OLEH: MOH. AMIN.
STATISTIKA Dosen: Enny K. Sinaga, M.Si
Tita Talitha, MT pendahuluan.
Skala Pengukuran Variabel
PENGENALAN MATA KULIAH STATISTIKA
Statistik Komputasi Pendahuluan.
UNIVERSITAS WIRARAJA SUMENEP
Praktikum statistik “Dengan spss”
Statistika dan Penerapannya
02 STATISTIK Pengumpulan Data Bethriza Hanum ST., MT Teknik
? 1. Konsep Statistika STATISTIKA : Kegiatan untuk : mengumpulkan data
DATA.
Skala Pengukuran Variabel
STATISTIKA A.HUSSEIN FATTAH.
JENIS-JENIS DATA Annisa Julianti
PENDAHULUAN.
Skala Pengukuran Variabel
DATA Data statistik adalah kumpulan keterangan atau fakta yang menjelaskan mengenai suatu persoalan.  Data  merupakan representasi fakta dunia nyata yang.
TINJAUAN UMUM DATA DAN STATISTIKA
STATISTIKA Konsep. statistik : menunjuk pada angka,
Skala Pengukuran Variabel
BIOSTATISTIK INFERENSIAL
DATA PENELITIAN.
Transcript presentasi:

Statistik - Data Dosen Febriyanto, SE., MM.

Bagan Pembagian Data untuk Pengolahan Statistik

Jenis Data 1. Data Kualitatif Data Kualitatif adalah sebuah data yang dinyatakan dalam bentuk bukan angka. Contoh: - Jenis pekerjaan seseorang (Petani, nelayan, pegawai dan sebagainya) - Status pernikahan (menikah, belum menikah, duda, janda) - Gender (Pria, wanita) - Kepuasan sesorang (puas, tidak puas, cukup puas, sangat puas) Data jenis ini harus dikuantifikasikan agar dapat diolah. Misal: Pengubahan dengan cara memberi skor (Pria diberi skor 1, wanita 2) Pemberian ranking (Tidak puas 1, puas 2 dan seterusnya)

1. Data kualitatif a. Data nominal Data berskala nominal (sering disebut skala nominal, data nominal, jenis data nominal) adalah data yang diperoleh dengan cara kategorisasi atau klasifikasi. Contoh data nominal: => Jenis pekerjaan, diklasifikasi sebagai - Pegawai negeri diberi tanda 1 - Pegawai swasta diberi tanda 2 - Wiraswasta diberi tanda 3 Ciri data nominal Posisi data stara. Dalam contoh di atas, Pegawai Negeri tidak lebih tinggi dari wiraswasta, dan sebaliknya, walaupun angka kodenya berbeda. Tidak bisa dilakukan operasi matematika (x, +, - dan ^). Contoh: tidak munngkin 3 – 2 = 1, atau Pegawai swasta – wiraswasta = Pegawai Negeri.

1. Data kualitatif b. Data ordinal Data berskala ordinal adalah data yang diperoleh dengan cara kategorisasi atau klasifikasi tetapi diantara data tersebut terdapat hubungan. Contoh data ordinal: => Kepuasan pelanggan, diklasifikasi sebagai - Sangat Puas diberi tanda 1 - Puas diberi tanda 2 - Cukup Puas diberi tanda 3 - Tidak Puas diberi tanda 4 - Sangat tidak Puas diberi tanda 5 Ciri data ordinal Posisi data tidak stara. Dalam contoh di atas, sikap pelanggan “Sangat puas” lebih tinggi dari “puas”, dan “puas” lebih tinggi dari “cukup puas” dan seterusnya, diseseuaikan denagn angka kodenya. Catatan: Penyusunan angka tergantung kesepakatan Tidak bisa dilakukan operasi matematika (x, +, - dan ^). Contoh: tidak munngkin 3 – 2 = 1, atau Cukup puas – Puas = sangat puas.

Jenis Data 2. Data Kuantitatif Data Kuantitatif adalah sebuah data yang dinyatakan dalam bentuk angka. Contoh: - Usia seseorang - Tinggi seseorang - Penjualan dalam sebulan - Jumlah konsumen dalam satu daerah pemasaran

2. Data Kuantitatif a. Data interval Data berskala interval adalah data yang diperoleh dengan cara pengukuran, dimana jarak dua titik pada skala sudah diketahui. Hal ini berbeda dengan skal ordinal, dimana jarak dua titik tidak diperhatikan (seperti berapa jarak antara “puas” dengan “tidak puas”) Contoh data interval: => Temperatur suhu: untuk air membeku dan mendidih: - Celcius pada 0oC sampai 100oC (skala tersebut jaraknya jelas, yaitu 100 - 0 = 100). - Fahrenheit pada 32oF sampai 212oF (skala tersebut jaraknya jelas, yaitu 212 - 32 = 180). Ciri data interval: Tidak ada kategorisasiatau pemberian kode, seperti data kualitatif (nominal dan ordinal). Bisa dilakukan operasi matematika (x, +, - dan ^). Contoh: 20oC + 20oC = 40oC. (Panas 40oC adalah dua kali lebih panas dibanding 20oC)

2. Data Kuantitatif b. Data rasio Data berskala rasio adalah data yang diperoleh dengan cara pengukuran, dimana jarak dua titik pada skala sudah diketahui dan mempunyai titik 0 yang absolut. Hal ini berbeda dengan skala interval, dimana tidak ada titik nol mutlak, seperti titik awal tahun masehi tentu beda dengan titik awal tahun jawa, cina dan lainya. Contoh data rasio: => Jumlah buku dikelas: Jika 5, berarti ada 5 buku. Jika 0, berarti tidak ada buku sama sekali Ciri data rasio: Tidak ada kategorisasi atau pemberian kode, seperti data kualitatif (nominal dan ordinal). Bisa dilakukan operasi matematika (x, +, - dan ^). Contoh: 2 buku + 10 buku = 12 buku.