TEKNIK INFORMATIKA UNIVERSITAS ATMA JAYA YOGYAKARTA

Presentasi berjudul: "TEKNIK INFORMATIKA UNIVERSITAS ATMA JAYA YOGYAKARTA"— Transcript presentasi:

1 TEKNIK INFORMATIKA UNIVERSITAS ATMA JAYA YOGYAKARTA
STATISTIKA TINJAUAN UMUM STATISTIKA TEKNIK INFORMATIKA UNIVERSITAS ATMA JAYA YOGYAKARTA

2 METODOLOGI PEMECAHAN MASALAH STATISTIK
Langkah-langkah pemecahan masalah statistik : 1. Identifikasi masalah atau peluang 2. Memutuskan metode pengumpulan data 3. Pengumpulan data 4. Classifying dan Summarizing data 5. Presenting dan analisa data 6. Pembuatan keputusan

3 IDENTIFIKASI MASALAH ATAU PELUANG
Peneliti harus mengerti dengan benar dan mendefinisikan dengan tepat masalah yang dihadapi dan studi yang harus dilakukan.

4 MEMUTUSKAN METODE PENGUMPULAN DATA
Data yang dikumpulkan harus relevan dan akurat Data dapat diperoleh dengan 3 cara : 1. Data yang dikumpulkan oleh pihak lain 2. Data dari hasil eksperimen 3. Data dari studi observasi

5 MEMUTUSKAN METODE PENGUMPULAN DATA (2)
Data yang dikumpulkan oleh pihak lain : - data internal : didapat dari dalam departemen suatu organisasi - data eksternal : didapat dari luar departemen suatu * data dari primary source * data dari secondary source Data dari hasil eksperimen : - apabila peneliti melakukan treatment terhadap obyek penelitian

6 MEMUTUSKAN METODE PENGUMPULAN DATA (3)
Data dari studi observasi - apabila peneliti tidak melakukan treatment terhadap obyek penelitian, salah satu cara dengan survey. - tool pengmpulan data antara lain : kuesionar, personal interview

7 PENGUMPULAN DATA Pengumpulan data dapat dilakukan dengan cara :
1. sensus  tiap anggota populasi dikenai penelitian 2. sampling  mengambil sampel dari populasi

8 PENGUMPULAN DATA (2) SENSUS - Kekurangan : * ukuran populasi besar
* biaya tinggi * waktu lama * tidak cocok untuk percobaan yang bersifat merusak

9 PENGUMPULAN DATA (3) SAMPLING :
- sampel yang diambil harus dapat mewakili populasi - teknik sampling dibagi menjadi 2 : 1. nonprobablity sample 2. probability sample

10 PENGUMPULAN DATA (4) - nonprobability sample yang sering digunakan : 1. judgement sample : sampel ditentukan seorang ekspert 2. voluntary sample : sampel hanya orang yang tertarik pada subyek tersebut (sukarela ) 3. convenience sample : sampel yang mudah diambil

11 PENGUMPULAN DATA (5) - probability sample : sampel dimana
kesempatan pemilihan setiap obyek dalam populasi diketahui terlebih dahulu sebelum sampel diambil. - beberapa probabily sample, yaitu : 1. Simple random sample 2. Sistematic sample 3. Stratified Sample 4. Cluster sample

12 PENGUMPULAN DATA (6) - Simple random sample : jika setiap anggota populasi mempunyai peluang yang sama untuk diambil - Sistematic sample : sampel diambil dengan sistematika tertentu. - Stratified Sample : populasi dibagi menjadi kelompok-kelompok yang relatif homogen dan sampel diambil dari setiap kelompok untuk membentuk keseluruhan sampel. - Cluster sample : sampel berupa kelompok- kelompok (cluster).

13 CLASSIFYING DAN SUMMARIZING DATA
Classifying : mengidentifikasi karakteristik-karakteristik data dan menyusunnya dalam kelas-kelas atau group. Setelah data diklasifikasi, maka dapat dibuat summary mengenai data tersebut. Beberapa tool untuk summary data : tabel, grafik, ukuran pemusatan dan penyebaran data.

14 PRESENTING DAN ANALISA DATA
Data disajikan dalam bentuk hasil summary (tabel, grafik dan ukuran-ukuran pemusatan dan penyebaran data). Dari data yang dihasilkan maka dapat dilakukan analisa terhadap data tersebut.

15 PEMBUATAN KEPUTUSAN Dari hasil analisa data, maka peneliti atau analist dapat membuat keputusan yang terbaik untuk masalah yang ada.

16 LATIHAN Seorang peneliti ingin mempelajari mengenai pola belajar dari 5000 mahasiswa sebuah universitas. Oleh karena itu diputuskan untuk mengambil 30 mahasiswa sebagai sampel random. Tentukan tipe sampel yang diambil (sebutkan alasan anda) jika : i Mahasiswa dikelompokkan berdasarkan program studi yang diambil, dan sejumlah mahasiswa diambil dari setiap program studi sebagai sampel secara proporsional. ii. Mahasiswa didaftar berdasarkan lokasi tempat tinggalnya. Tiga lokasi dipilih secara random, kemudian mahasiswa dari ketiga lokasi tersebut dipilih sebagai sampel. iii. Setiap mahasiswa diberi nomor 1 sampai dengan 5000, kemudian dengan menggunakan komputer dibangkitkan secara random 30 nomor yang merepresentasikan mahasiwa yang dipilih sebagai sampel.