STATISTIKA DASAR Forcep Rio Indaryanto

Presentasi berjudul: "STATISTIKA DASAR Forcep Rio Indaryanto"— Transcript presentasi:

1 STATISTIKA DASAR Forcep Rio Indaryanto
Jurusan Perikanan - Fakultas Pertanian Universitas Sultan Ageng Tirtayasa

2 Perhatikan Contoh Berikut !!
A lebih cantik dari B Keluarga X mempunyai seorang anak laki-laki dan tiga anak perempuan Keluarga di Komplek J Setiap bulannya rata-rata habis Rp ,00 untuk keperluan rumah tangga 7 ribu rumah susun akan dibangun di bekas Bandara Mulai senin depan hampir lembar saham pabrik semen K akan dilemparkan di Bursa Efek Jakarta Rata-rata IPk mahasiswa Untirta sebesar 3,00 10% siswa SLTA tidak lulus Ujian Nasional

3 STATISTIK Daerah Luas Jakarta Jawa Barat Jawa Tengah Yogyakarta
Jawa Timur *) 560 46.317 34.206 3.169 47.922 Jawa dan Madura Aceh Sumatera Utara ……………… 55.392 70.787 ……… Sumatera STATISTIK Kumpulan data yang disusun dalam bentuk angka, table ataupun gambar/grafik untuk menggambarkan sesuatu

4 STATISTIKA PENGETAHUAN YANG BERHUBUNGAN DENGAN CARA-CARA PENGUMPULAN DATA, PENGOLAHAN DATA, ANALISA DATA DAN PENARIKAN KESIMPULAN DATA YANG BERHASIL DIHIMPUN TERSEBUT

5 Statistika memiliki 2 cabang besar, Yaitu:
Cabang Statistika Statistika memiliki 2 cabang besar, Yaitu: Statistika Statistika Deskriptip Statistika Inferensia Serangkaian teknik yang meliputi teknik pengumpulan data, penyajian dan peringkasan data Serangkaian teknik yang digunakan untuk mengkaji, menaksir dan mengambil kesimpulan dari data sampel menjadi subjek kajian (populasi)

6 Contoh Kasus: Dalam sebuah studi,
sukarelawan yang tidur kurang dari 6 jam menjawab pertanyaan tes ilmu alam dengan salah 4 kali lebih banyak dari pada sukarelawan yang tidur paling tidak 8 jam Tentukan mana yang deskriptif dan inferensia?

7 Pernyataan “Sukarelawan yang tidur kurang dari 6 jam menjawab pertanyaan tes ilmu alam dengan salah lebih banyak dari pada sukarelawan yang tidur paling tidak 8 jam” adalah statistika Deskriptif Statistika inferensia jika sebuah kesimpulan ditarik dari sampel yang menyatakan bahwa “semua individu yang tidur kurang dari 6 jam menjawab pertanyaan tes ilmu alam dengan salah 4 kali lebih banyak dari pada semua individu yang tidur paling tidak 8 jam

8 Populasi dan Sampel Populasi adalah keseluruhan gugus data yang mungkin untuk dikumpulkan Populasi memiliki ciri khas yaitu parameter atau lengkapnya parameter populasi Sampel adalah sebagian objek populasi yang memiliki karakteristik sama dengan karakteristik populasinya, yang ingin diketahui besaran karakteritiknya Sampel memiliki ciri khas sebagai penduga parameter yang disebut statistik

9 Populasi Sampel Sampel
X X X X X X X Populasi X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X Sampel X X X X Sampel X X X X X X X X X X X X X X

10 Contoh : Pimpinan Bumi Supermarket ingin mengetahui tanggapan para pelanggan terhadap layanan yang diberikan Untuk itu, pimpinan meminta 50 orang pelanggan yang berkunjung pada minggu terakhir bulan Desember untuk mengisi sebuah Quisioner Bagian mana sebagai populasi? Bagian mana sebagai sampel?

11 Populasinya adalah seluruh pelanggan yang berkunjung selama minggu terakhir bulan Desember
Sampelnya adalah ke-50 pelanggan yang menerima Quisioner

12 Mengapa pimpinan hanya meminta 50pelanggan untuk mengisi Quisioner?
Mengapa tidak seluruh pelanggan? Bukankah akan lebih baik jika informasi yang digali itu berasal dari seluruh pelanggan?

13 Beberapa Alasan Penggunaan Sampel
Lebih Praktis Biaya yang terjadi dapat dihemat menjadi jauh lebih kecil Waktu yang dikonsumsi jauh lebih sedikit Tenaga yang dibutuhkan jauh lebih sedikit Ketelitian yang lebih memuaskan Adanya percobaan yang sifatnya merusak Dan lain-lain

14 Adakalanya penghimpunan data memang harus dilakukan terhadap seluruh objek (populasi)
Contoh: Berapa jumlah penduduk sampai tanggal 31 Desember 2015? Dalam hal ini, pemerintah memang seharusnya melakukan sensus penduduk, karena informasi yang diperoleh jelas tidak hanya sekedar jumlah penduduk saja, namun lebih dari itu, misal: status perkawinan, usia, pendidikan, pekerjaan, dll Bagaimana jika sensus tidak dilakukan?

15 Data DATA merupakan kumpulan fakta atau angka atau segala sesuatu yang dapat dipercaya kebenarannya sehingga dapat digunakan sebagai dasar menarik suatu kesimpulan Data dalam bentuk jamak disebut DATUM Data yang belum diolah dan disajikan dalam bentuk yang lebih informatif disebut DATA MENTAH (raw data)

16 Type Data Data Kuantitatif Data Kualitatif Data Kuantitatif Diskrit
Data yang nilai- nilainya dinyatakan dalam bentuk numerikal Data yang nilai- nilainya dinyatakan dalam bentuk non-numerikal Data Kuantitatif Diskrit Data Kuantitatif Kontinyu Variabel Berasal dari Proses perhitungan dan Nilainya berupa bilangan bulat Variabel berasal dari Proses pengukuran dan Nilainya berupa bilangan pecahan

17 Contoh : Data Kualitatif Kue buatan Bu X enak rasanya
A adalah gadis yang cantik Data Kuantitatif Diskrit Keluarga B mempunyai lima anak laki-laki dan tiga anak perempuan Kabupaten C sudah membangun 85 gedung sekolah Data Kuantitatif Kontinyu Rata-rata pengeluaran perbulan saya setahun terakhir sebesar Rp ,00 Luas daerah D sebesar 425,7 km2

18 Contoh : Kualitatif Kuantitatif
IPk lima mahasiswa Untirta terlihat pada tabel di bawah. Termasuk data apakah ini? Nama Mahasiswa IPk Sally 2,24 Mark 3,22 Cindy 3,84 Bob 2,75 Kathy 2,95 Kualitatif Kuantitatif Kontinyu

19 Skala Pengukuran Skala pengukuran menunjukan perhitungan statistika mana yang bermakna Ada 4 tingkat pengukuran data Nominal Ordinal Interval Rasio Terlemah hingga Yang Terkuat

20 Nominal Data yang dihimpun dapat dibedakan menjadi beberapa kategori tanpa memperhatikan urutan tertentu Contoh: Quisioner untuk pengukuran Nominal Jenis ikan yang biasa saudara sekeluarga konsumsi? Ikan Nila a. (…..) Ikan Mas b. (…..) Ikan Gurami c. (…..) Di mana saudara membeli ikan tersebut? Supermarket a. (…..) Pasar b. (…..) “Pengelompokan data jenis ikan tidak memperhatikan urutan tertentu, misal kualitas. Peletakan ikan Nila pada urutan pertama bukan berarti memiliki kualitas tertinggi dari jenis lainnya. Demikian pula dengan tempat pembelian.”

21 Ordinal Data yang dihimpun dapat dibedakan menjadi beberapa kategori dengan memperhatikan urutan tertentu Contoh: Quisioner untuk pengukuran Ordinal Bagaimana menurut anda pelayanan di Jaya Supermarket? Mengecewakan a. (…..) Memuaskan b. (…..) Sangat memuaskan c. (…..) Bagaimana menurut anda dengan harga-harga yang ditawarkannya? Murah a. (…..) Netral b. (…..) Mahal b. (…..) “Data ini memperhatikan urutan tertentu dan pemberian nilai, seperti mengecewakan diberi nilai 1, memuaskan nilai 2, sangat memuaskan nilai 3.”

22 Interval Data yang dihimpun diberlakukan konsep interval
Contoh: Jarak antara tanggal 25 dan 29 sama dengan jarak antara tanggal 16 dan 20 “Antara tanggal 25 dan 29 jarak intervalnya (29–25=4) dan Antara tanggal 16 dan 20 jarak intervalnya (20–16=4)”

23 Ratio Menyajikan nilai sesungguhnya dan variabel-variabel yang dapat diukur dengan menggunakan skala rasio Hampir seluruh teknik analisis statistika dapat digunakan untuk menganalisa variabel-variabel yang berskala rasio Contoh: Berat badan sebesar 40 Kg adalah dua kali berat badan 20 Kg

24 Nominal Ordinal Interval Rasio Kakap Mahal 5 – 7 ekor 33% Tongkol Sedang 5 – 7 ekor 33% Kembung Murah 5 – 7 ekor 34%

25 Metode Pengumpulan Data
Studi Observasi. Peneliti mengamati dan mengukur karakteristik yang menarik dari sebagian populasi Percobaan. Perlakuan dicobakan pada sebagian populasi dan responnya diamati Simulasi. Menggunakan model matematika atau fisika untuk menghasilkan kondisi sebuah situasi atau proses Survei. Penyelidikan pada satu atau lebih karakteristik populasi Sensus adalah pengukuran pada semua populasi Sampling adalah pengukuran sebagian populasi

26 Jenis Sampling Simple Random Sample (penarikan contoh sederhana)
seluruh elemen populasi memiliki kesempatan yang sama menjadi elemen sampel yang akan dipilih. Dapat menggunakan: (1) Nomor undian (kocokan), (2) Tabel Bilangan Acak, (3) Bilangan acak bangkitan (kalkulator/Komputer) 4 1 2 4 3 4 Sampel terpilih

27 Jenis Sampling Stratified sample (penarikan contoh berlapis)
Proses dibagi menjadi dua tingkat, yaitu: Elemen-elemen populasi dibagi menjadi beberapa strata/ kelompok dengan memperhatikan aturan tertentu Masing-masing strata dilakukan simple random sampling Laki-laki Tua Muda Tua Muda Perempuan

28 V

29 Jumlah Sample Untuk menentukan sampel dari populasi digunakan perhitungan maupun acuan tabel yang dikembangkan para ahli.   Secara umum, untuk penelitian korelasional jumlah sampel minimal untuk memperoleh hasil yang baik adalah 30, sedangkan dalam penelitian eksperimen jumlah sampel minimum 15 dari masing-masing kelompok dan untuk penelitian survey jumlah sampel minimum adalah 100.

30 Roscoe (1975) yang dikutip Uma Sekaran (2006) memberikan acuan umum untuk menentukan ukuran sampel :
 Ukuran sampel lebih dari 30 dan kurang dari 500 adalah tepat untuk kebanyakan penelitian Jika sampel dipecah ke dalam subsampel (pria/wanita, junior/senior, dan sebagainya), ukuran sampel minimum 30 untuk tiap kategori adalah tepat Dalam penelitian mutivariate (termasuk analisis regresi berganda), ukuran sampel sebaiknya 10x lebih besar dari jumlah variabel dalam penelitian Untuk penelitian eksperimental sederhana dengan kontrol eskperimen yang ketat, penelitian yang sukses adalah mungkin dengan ukuran sampel kecil antara 10 sampai dengan 20

31 Besaran atau ukuran sampel ini sampel sangat tergantung dari besaran tingkat ketelitian atau kesalahan yang diinginkan peneliti. Namun, dalam hal tingkat kesalahan, pada penelitian sosial maksimal tingkat kesalahannya adalah 5% (0,05). Makin besar tingkat kesalahan maka makin kecil jumlah sampel. Namun yang perlu diperhatikan adalah semakin besar jumlah sampel (semakin mendekati populasi) maka semakin kecil peluang kesalahan generalisasi dan sebaliknya, semakin kecil jumlah sampel (menjauhi jumlah populasi) maka semakin besar peluang kesalahan generalisasi.

32 Beberapa rumus untuk menentukan jumlah sampel antara lain :
1. Rumus Slovin (dalam Riduwan, 2005:65) n = N/N(d)2 + 1 n = sampel; N = populasi; d = nilai presisi 95% atau sig. = 0,05. Misalnya, jumlah populasi adalah 125, dan tingkat kesalahan yang dikehendaki adalah 5%, maka jumlah sampel yang digunakan adalah : N = 125 / 125 (0,05)2 + 1 = 95,23, dibulatkan 95

33 2. Formula Jacob Cohen (dalam Suharsimi Arikunto, 2010:179)
N = L / F^2 + u + 1 Keterangan : N = Ukuran sampel F^2 = Effect Size u = Banyaknya ubahan yang terkait dalam penelitian L = Fungsi Power dari u, diperoleh dari tabel Power (p) = 0.95 dan Effect size (f^2) = 0.1 Harga L tabel dengan t.s 1% power 0.95 dan u = 5 adalah maka dengan formula tsb diperoleh ukuran sampel N = / = 203,6, dibulatkan 203