STATISTIK II Pertemuan 1: Pendahuluan dan Overview Statistik I

Presentasi berjudul: "STATISTIK II Pertemuan 1: Pendahuluan dan Overview Statistik I"— Transcript presentasi:

1 STATISTIK II Pertemuan 1: Pendahuluan dan Overview Statistik I
Dosen Pengampu MK: Evellin Lusiana, S.Si, M.Si

2 KONTRAK KULIAH Keterlambatan: 20 menit Ketua kelas : Range nilai akhir
Unsur penilaian Kuis : 15 Kehadiran : 5 Tugas : 30 UTS : 25 UAS : 25 Keterlambatan: 20 menit Ketua kelas : Kholid Naily : Range nilai akhir Nilai adalah A Nilai adalah B+ Nilai adalah B Nilai adalah C+ Nilai adalah C Nilai adalah D Nilai 0-49 adalah E

3 Referensi Lind, Marchal, Wathen, 2007, Teknik-teknik Statistika dalam Bisnis dan Ekonomi, Edisi 13, Salemba Empat, Jakarta Walpole, R., 1998, Pengantar Statistika, Edisi 3, Gramedia Pustaka Utama, Jakarta Suharyadi, Purwanto, 2007, Statistika untuk Ekonomi dan Keuangan Modern, Edisi Kedua, Salemba Empat, Jakarta Anderson, Sweeney, Williams, Statistics for Business and Economics, 2008, 10th Ed., Thomson South-Western

4 MATERI HARI INI Overview Statistik I Pengantar probabilitas

5 Overview Statistik I Apa yang dimaksud dengan Statistika?
Perbedaan STATISTIKA dan STATISTIK? Statistika Deskriptif : .... Statistika Inferensia : .... Variabel : ... Skala pengukuran : ...

6 Mengapa belajar statistika? [1]
Informasi/data ada di mana-mana

7 Mangapa belajar statistika? [2]
Teknik-teknik statistika diperlukan untuk membuat keputusan Environmental Protection Agency (EPA) menuduh perusahaan Shell Oil telah melakukan pencemaran lingkungan di kilang minyak mereka yang terletak di Houston selama tahun Aturan yang ada menyatakan bahwa tingkat kebocoran yang ditoleransi maksimal adalah 100 gallon per hari. Denda yang akan dikenakan adalah $1,000,000.

8 Apa itu statistika ? Statistika adalah ilmu yang mempelajari bagaimana cara mengumpulkan (collecting), menyajikan (organizing), menganalisis (analyzing), menginterpretasi (interpreting), menyimpulkan (concluding), dan mengambil keputusan atas fakta-fakta numerik dan non-numerik yang disebut data. Statistik adalah nilai atau ‘ukuran’ yang menggambarkan suatu data. Statistika dibedakan menjadi dua bagian yaitu statistik desktiptif dan statistik inferensia. Definition: A variable is a characteristic that differs from one individual to the next. Sample data are collected from a subset of a larger population. Population data are collected when all individuals in a population are measured. A statistic is a summary measure of sample data. A parameter is a summary measure of population data. data adalah Information in raw or unorganized form (such as alphabets, numbers, or symbols) that refer to, or represent, conditions, ideas, or objects.

9 Statistika Deskriptif [1]
Metode untuk mengatur, merangkum, dan merepresentasikan data dengan cara yang informatif “ Data Kepolisian Negara Republik Indonesia tahun menunjukkan, ada total 509 kasus TPPO. Mayoritas, 213 kasus, adalah eksploitasi ketenagakerjaan; 205 adalah eksploitasi seksual; 31 kasus bekerja tidak sesuai dengan perjanjian; dan 5 kasus bayi yang diperjualbelikan. Data menyebutkan, korban terbanyak adalah perempuan dewasa berjumlah 418 orang, disusul dengan 218 orang anak perempuan. Adapun korban laki-laki berjumlah 115 orang dewasa dan tiga anak laki-laki.” (Kompas, 24 Agustus 2015)

10 Statistika Deskriptif [2]

11 Statistika Inferensia [1]
Metode yang digunakan untuk mengestimasi sifat populasi berdasarkan sampel

12 Populasi dan Sampel Populasi  sekumpulan objek dengan karakteristik tertentu yang menjadi pusat perhatian Sampel  sebagian dari populasi

13 Mengapa diperlukan sampel?
Keterbatasan waktu, tenaga dan biaya Lebih cepat dan lebih mudah. Dapat ditangani lebih teliti. Inferensi Populasi Sampel Sampling

14 Illustrasi Populasi dan Sampel
Terkait mekanisme Pemilihan Kepala Daerah (Pilkada) langsung, Lingkaran Survei Indonesia (LSI) merilis hasil survei terbarunya. Seperti ditayangkan Liputan 6 Pagi SCTV, Rabu (11/2/2015), jajak pendapat itu digelar pada 5 dan 6 Februari 2015 dengan jumlah responden orang. Populasi: penduduk Indonesia dengan hak pilih Sample: 1200 responden

15 Statistika Inferensia [2]

16 Istilah dasar dalam statistika
Elemen  entitas/individu yang menjadi objek pengumpulan data Variabel karakteristik yang membedakan antar elemen Observasi/pengamatan  sekumpulan hasil pengukuran dari suatu elemen

17 Elemen? Variabel? Observasi?

18 Macam-macam variabel Kualitatif Kuantitatif Diskrit Kontinu

19 Variabel kualitatif (kategorik)  nama atau label yang digunakan untuk mengidentifikasi karakteristik suatu objek. contoh: merek motor jenis kelamin tempat lahir dll

20 Variabel kuantitatif (numerik)  menunjukkan banyaknya (kuantitas) dari karakteristik yang diamati pada suatu objek. Diskrit, jika nilai-nilai variabel merupakan bilangan bulat Kontinu, jika nilai-nilai variabel dalam interval tertentu bersifat tak hingga (bilangan riil)

21 Skala Pengukuran [1]

22 Skala Pengukuran [2] Skala Pengukuran Nominal Ordinal Interval Rasio
Perbedaan antarnilai memiliki arti Titik nol dan rasio antarnilai memiliki arti Data hanya dapat diklasifikasikan Data diperingkatkan jenis kelamin jurusan merk motor tkgt pendidikan Peringkat kelas Temperatur Interval waktu dalam sehari Jarak antarkota Tinggi badan Berat badan

23 Pengantar Probabilitas [1]
Anda ingin belajar bahasa inggris. Saat ini tersedia banyak lembaga kursus di Malang seperti LIA, Primagama, EF, dsb. Lembaga mana yang akan anda pilih?

24 Pengantar Probabilitas [2]
Probabilitas (p)  kemungkinan terjadinya suatu peristiwa di masa yang akan datang (0≤p≤1). Beberapa istilah penting Percobaan – aktivitas yang melahirkan peristiwa Hasil – semua kemungkinan peristiwa yang mungkin dari suatu percobaan Peristiwa – hasil yang terjadi dari satu percobaan

25 Pengantar Probabilitas [3]
Menghitung probabilitas (A) suatu peristiwa Pendekatan klasik Pendekatan relatif Pendekatan subjektif  berdasarkan penilaian pribadi

26 Pengantar Probabilitas [4]
Contoh: Percobaan/Kegiatan : Jual beli saham di BES Hasil : ____________ Probabilitas peristiwa Jual saham = Beli saham = Jika ada 3,000,000 transaksi di mana 2,600,000 adalah transaksi jual dan 400,000 transaksi beli, maka berapa probabilitas jual dan beli?

27 Kaidah Probabilitas Kaidah penjumlahan
P(A atau B)= P(A) + P(B)  mutually exclusive P(A atau B) = P(A) + P(B) – P(AB)

28 Diketahui data jual beli saham sbb
Kegiatan PT. Makmur (D) PT. Jaya (E) Jumlah Jual (A) 140 100 240 Beli (B) 110 50 160 250 150 400 Berapa probabilitas jual saham? Berapa probabilitas beli saham PT. Makmur? Berapa probabilitas jual atau beli saham? Berapa probabilitas jual saham atau saham milik PT. Makmur?

29 Kaidah perkalian P (A dan B) = P(A) x P(B)  mutually exclusive
P (A dan B) = P(A) x P(B│A)  conditional probability

30 Diketahui data jual beli saham sbb
Kegiatan PT. Makmur (D) PT. Jaya (E) Jumlah Jual (A) 140 100 240 Beli (B) 110 50 160 250 150 400 Berapa probabilitas seorang investor melakukan pembelian saham pada percobaan pertama, lalu menjualnya pada percobaan kedua? Berapa probabilitas seorang investor membeli saham dan saham yang dibeli adalah milik PT. Jaya?