Upload presentasi
Presentasi sedang didownload. Silahkan tunggu
1
A. Pengertian Statistik
1. Sekumpulan angka untuk menerangkan sesuatu, baik angka yang belum tersusun maupun angka–angka yang sudah tersusun dalam suatu daftar atau grafik.
2
2. Sekumpulan cara dan aturan tentang pengumpulan, pengolahan, analisis, serta penafsiran data yang terdiri dari angka-angka. 3. Sekumpulan angka yang menjelaskan sifat-sifat data atau hasil pengamatan
3
Menurut J. Supranto : Dalam arti sempit
Statistik adalah data ringkasan yang berbentuk angka (kwantitatif). 2. Dalam arti luas Statistik adalah ilmu yang mempelajari cara pengumpulan, penyajian, dan analisis data, serta cara pengambilan kesimpulan secara umum berdasarkan hasil penelitian yang menyeluruh.
4
Definisi Statistik Statistik adalah ilmu yang mempelajari tentang seluk beluk data, yaitu tentang pengumpulan, pengolahan, penganalisisan, penafsiran, dan penarikan kesimpulan dari data yang berbentuk angka-angka.
5
Komponen-komponen statistik
Data 2. Perlakuan data Seperti pengumpulan dan pengolahan 3. Kesimpulan 4. Angka-angka
6
Berdasarkan cara pengolahan datanya
B. Pembagian Statistik Berdasarkan cara pengolahan datanya Statistik Deskriptif b. Statistik Inferensi atau Statistik Induktif
7
Statistik Deskriptif Bagian dari Statistik yang mempelajari cara pengumpulan dan penyajian data sehingga mudah dipahami. Fungsi : untuk menerangkan keadaan, gejala, atau persoalan
8
Ruang lingkup bahasan :
1. Distribusi Frekuensi a. Grafik distribusi b. Ukuran nilai pusat c. Ukuran Dispersi d. Kemencengan dan keruncingan kurva 2. Angka Indeks 3. Deret waktu atau data berkala 4. Korelasi dan regresi sederhana
9
STATISTIK INFERENSI atau STATISTIK INDUKTIF
Bagian dari Statistik yang mempelajari mengenai penafsiran dan penarikan kesimpulan yang berlaku secara umum dari data yang tersedia. Fungsi : meramalkan dan mengontrol keadaan atau kejadian
10
Ruang lingkup bahasan :
Probabilitas atau teori kesimpulan Distribusi teoritis Sampling dan distribusi sampling Pendugaan populasi atau teori populasi Uji hipotesis Analisis korelasi dan uji signifikan Analisis regresi untuk peramalan
11
Statistik berdasarkan ruang lingkup penggunaannya
Statistik Sosial Statistik Pendidikan Statistik Ekonomi Statistik Perusahaan Statistik Pertanian Statistik Kesehatan
12
Statistik berdasarkan bentuk parameternya
Statistik Parametrik Bagian statistik yang parameter dan populasinya mengikuti suatu distribusi tertentu, seperti distribusi normal, dan memiliki varian yang homogen.
13
Statistik non parametrik
Bagian statistik yang parameter dan populasinya tidak mengikuti suatu distribusi tertentu atau memiliki distribusi yang bebas dari persyaratan, dan variannya tidak perlu homogen.
14
C. PERANAN STATISTIK Dalam kehidupan sehari-hari
contoh : angka-angka kenakalan remaja, tingkat biaya hidup, tingkat kecelakaan lalu lintas. Dalam penelitian ilmiah Dalam ilmu pengetahuan
15
PERLUNYA STATISTIK Menjelaskan hubungan antara variabel-variabel
Membuat rencana dan ramalan Mengatasi berbagai perubahan Membuat keputusan yang lebuh baik
16
FUNGSI STATISTIK Bank Data Alat quality kontrol Alat analisis
Pemecahan masalah dan pembuat keputusan
17
D. METODOLOGI STATISTIK
Pemecahan masalah secara statistik yang terdiri atas beberapa tahap. Identifikasi masalah Pengumpulan data Klasifikasi data Penyajian data Analisis data
18
1. Identifikasi Masalah Merupakan tahap awal atau tahap perencanaan.
Pada tahap ini, masalah atau persoalan yang ada dipahami atau didefinisikan secara jelas dan tepat. Misal : Sifat permasalahan, luas permasalahan, dampak situasi,dll
19
2. Pengumpulan data Data Intern : Data Ekstern :
Data yang bersangkutan langsung dengan permasalahan. Data Ekstern : Data yang hanya mendukung permasalahan.
20
Data Intern dan Ekstern dikumpulkan melalui :
Data-data yang tersedia Data-data diperoleh dan dikumpulkan melalui sumber-sumber yang telah ada. Data –data asli : Data-data yang diperoleh dan dikumpulkan secara langsung oleh peneliti.
21
Sifat-sifat data : Akurat Up to date Komprehensif Relevan
Memiliki kesalahan baku kecil
22
3. Klasifikasi Data Pada tahap klasifikasi data, data yang sudah ada dikelompokan sesuai dengan tujuan penelitian dan diidentifikasi berdasarkan kemiripan atau kesamaan sifat, kemudian disusun dalam kelompok-kelompok. Salah satu metode pengklasifikasian data yang sering digunakan adalah metode coding
23
4. Penyajian Data 5. Analisis Data
Data yang sudah diklasifikasikan, disajikan atau ditampilkan dalam bentuk tabel atau grafik. 5. Analisis Data Diinterpretasikan hasil dari tahap sebelumnya dan merupakan tahap akhir sebelum penarikan kesimpulan
24
E. KONSEP-KONSEP DASAR Populasi Sampel Variabel diskrit
Variabel Kontinu Pembulatan Data Notasi Sigma
25
1. Populasi Keseluruhan nilai yang mungkin, hasil pengukuran atau perhitungan, kualitatif maupun kuantitatif mengenai karakteristik tertentu dari semua anggota kumpulan yang lengkap dan jelas yang ingin dipelajari sifat-sifatnya.
26
2. Sampel Bagian dari sebuah populasi yang dianggap dapat mewakili populasi tersebut.
27
3. Variabel Diskrit Variabel yang selalu memiliki nilai bulat dalam bilangan asli, tidak berbentuk pecahan atau variabel yang tidak mengambil seluruh nilai dalam sebuah interval ( selang ) Data yang dinyatakan dalam bentuk variabel diskrit disebut data diskrit
28
4. Variabel Kontinu Variabel yang memiliki nilai sembarang, baik berupa nilai bulat maupun pecahan, di antara dua nilai tertentu atau variabel yang mengambil seluruh nilai dalam suatu interval.
29
5. Pembulatan Data 6. Notasi Sigma
Pembulatan biasanya dilakukan ke arah bilangan terdekat. Pembulatan ke bawah dilakukan pada bilangan sampai dengan 5, selebihnya dibulatkan ke atas. 6. Notasi Sigma Notasi yang digunakan untuk menyatakan penjumlahan.
Presentasi serupa
© 2024 SlidePlayer.info Inc.
All rights reserved.