Data, Variabel dan Konstan
2. Data, Variabel dan Konstan
Menurut Nasoetion 1997 data adalah kumpulan hasil pengamatan, perhitungan atau pengukuran terhadap obyek‐obyek yang menjadi perhatian yang dalam hal ini adalah obyek penelitian. Dengan demikian data dapat merupakan data populasi atau data sampel, walaupun dalam metode statistika yang dimaksud dengan data = data statistik = statistik biasanya adalah data sampel. Data dapat dibedakan paling tidak menurut hasilnya yaitu data kualitatif atau data kuantitatif, atau menurut skalanya yaitu nominal, ordinal, interval atau rasio. Apa yang diamati, dihitung atau diukur disebut variabel jika datanya berbeda ‐beda, dan disebut konstan jika datanya tidak berbeda‐beda dari obyek ke obyek. Sebagai contoh : jika sekelompok pasien kelas tiga suatu rumah sakit diamati, maka jenis kelamin, tinggi badan, berat badan, tekanan darah, dan golongan darah adalah variabel‐variabel, sedangkan kelas tiga adalah konstan. Kadang‐kadang konstan dapat juga dianggap sebagai variabel dengan data tidak berbeda‐beda dari obyek ke obyek. Variabel dapat dibedakan antara lain menurut hasilnya yaitu variabel diskrit atau variabel kontinu, atau menurut peranannya apabila terdapat lebih dari satu variabel dan yang satu atau beberapa menentukan yang lain, yaitu variabel bebas atau variabel tak bebas. Jika yang menarik perhatian dalam suatu penelitian adalah tentang suatu populasi, maka dari populasi tersebut akan ditentukan suatu atau beberapa variabel yang menarik perhatian si peniliti. Sebenarnya apabila distribusi atau sebaran dari harga‐harga variabel yang dalam hal ini adalah data populasi tersebut diketahui, maka jawaban untuk pertanyaan yang manapun dalam penelitian tersebut akan dijawab. Dalam keadaan yang demikian penelitian terhadap populasi dimungkinkan sehingga penggunaan statistika tidak terlalu diperlukan. Sayangnya… karena berbagai alasan Matematika efisiensi seperti waktu, tenaga dan beaya, atau karena memang populasinya tidak mungkin diteliti, maka hal tersebut tidak akan dilakukan. Akibatnya perlu difikirkan cara untuk menjawab pertanyaan‐pertanyaan tentang populasi tanpa harus meneliti populasinya. Salah satu cara yang dapat dilakukan adalah menggunakan data sampel yang berarti penggunaan statistika diperlukan apabila hasil yang diperoleh ingin dapat dipertangungjawabkan dengan baik atau secara objektif dan optimal. Berikut ini akan diberikan tiga contoh permasalahan untuk menunjukkan bahwa untuk menjawab penelitian terhadap populasi penelitian menggunakan suatu sampel representatif untuk populasinya merupakan pilihan yang kiranya tidak dapat ditawar: 1 penelitian terhadap populasi mungkin dilakukan tetapi tidak dilakukan karena masalah waktu tenaga dan beaya, misalnya untuk mendapatkan informasi tentang prestasi sekelompok mahasiswa yang cukup banyak dalam waktu yang terbatas; 2 penelitian terhadap populasi mungkin dilakukan tetapi tidak akan pernah dilakukan, misalnya evaluasi baik tidaknya kualitas hasil produksi suatu pabrik makanan kaleng; dan 3 penelitian terhadap populasi tidak akan pernah dapat dilakukan, misalnya untuk mendapatkan gambaran tentang curah hujan sepanjang masa. Jadi tidaklah terlampau berlebihan untuk mengatakan bahwa statistika adalah satu‐satunya cara yang sebaiknya digunakan kalau diinginkan untuk menjawab populasi tanpa harus meneliti populasinya kecuali ada cara lain. Selanjutnya apabila data sampel yang digunakan untuk menyimpulkan populasi, beberapa hal yang perlu diperhatikan adalah: bagaimana cara mendapatkan data sampel dari populasinya yang representatif untuk data populasinya; bahwa data sampel yang digunakan adalah salah satu diantara sekian banyak sampel yang mungkin diambil dari populasinya; beberapa ukuran sampel yang harus dipilih agar supaya jawaban yang diinginkan dapat SEMNAS Matematika dan Pend. Matematika 2007 diandalkan dan beayanya seminimum mungkin; dan berapa banyaknya variabel yang harus menjadi perhatian. Semua hal di atas perlu mendapat perhatian dan sangat bergantung kepada pemikiran yang terkait dalam penelitian atau tujuan penelitian masing‐ masing, dan bukan semata‐mata pemikiran statistika.3. Statistika
Parts
» Staff Site Universitas Negeri Yogyakarta
» Dr. Djaelani 3. Dr. Rusgianto HS Sahid, M.Sc.
» Pendahuluan Staff Site Universitas Negeri Yogyakarta
» Statistika Staff Site Universitas Negeri Yogyakarta
» Pembahasan Staff Site Universitas Negeri Yogyakarta
» Rancangan Percobaan dan Analisis Variansi
» Kesimpulan Staff Site Universitas Negeri Yogyakarta
» Perumusan Tinjauan Pustaka PENDAHULUAN
» Tujuan Penelitian Manfaat Penelitian
» HASIL Staff Site Universitas Negeri Yogyakarta
» Belajar T I N J A U A N P U S T A K A
» Pendekatan Mathematics Problem Solving
» SWiSHmax T I N J A U A N P U S T A K A
» Populasi dan Sampel Desain Penelitian
» Metode Pengumpulan Data Instrumen Penelitian Teknik Analisis Data
» Simpulan Saran S I M P U L A N D A N S A R A N
» Pemahaman Matematika Model Belajar Kooperatif Tipe Student Team Achievement Division
» Model Belajar Kooperatif Tipe Teams Games Tournament TGT Model Belajar Kelompok Tipe Jigsaw
» LANDASAN TEORI Teknik Sampling
» Populasi dan Sampel Variabel Penelitian Deskriptif Data Uji
» British context: the works of David Tall
» Taiwaness Context: the works of Fou Lai Lin
» Singapore Staff Site Universitas Negeri Yogyakarta
» Malaysian Staff Site Universitas Negeri Yogyakarta
» Indonesian Staff Site Universitas Negeri Yogyakarta
» Metode Eksperimen Hasil Pengembangan Perangkat Pembelajaran
» Simpulan Saran Staff Site Universitas Negeri Yogyakarta
» Metakognitif Pembelajaran Matemátika dengan Pendekatan Metakognitif
» Kemampuan Pemecahan Masalah Pembahasan
» Pembelajaran Matematika dengan Pendekatan Metakognitif dalam
» Pentutup Staff Site Universitas Negeri Yogyakarta
» Pelaksanaan Siklus 2 Staff Site Universitas Negeri Yogyakarta
» Instrumen Skala Sikap Format Observasi Format Wawancara Tes Pengetahuan Penunjang
» Data Hasil Non Tes Kemampuan Pengetahuan Penunjang
» Kemampuan Koneksi Matematik KKM Siswa
» g dan i berturut‐turut dibagi s hasilnya p dan q t, y, dan s bilangan prima.
» Latar belakang Staff Site Universitas Negeri Yogyakarta
» Peran guru dalam proses pembelajaran Proses pembelajaran sentra
» Perkembangan Psikososial Perkembangan Bahasa dan Komunikasi Perkembangan Seni
» Identifikasi fokus masalah. Pengumpulan data. Analisis dan interpretasi data. Penyusunan rencana.
» Pelaksanaan. Pembelajaran Kooperatif Tipe Teams‐Games‐Tournaments TGT
» Pendidikan Lingkungan Hidup Konsep Sekolah Berwawasan Lingkungan
» Sikap Ramah Lingkungan Staff Site Universitas Negeri Yogyakarta
» Proses dan Kualitas Pembelajaran
» Perkuliahan Komputasi Statistik Staff Site Universitas Negeri Yogyakarta
» Sisi – Sisi Metakognitif Staff Site Universitas Negeri Yogyakarta
» Kesadaran diri dari proses berpikir seseorang
» Kontrol atau monitoring diri dari proses berpikir seseorang
» Latar Belakang Masalah Pembelajaran Matematika dengan Pendekatan Metakognitif
» Rumusan Masalah Tujuan Penelitian Desain Penelitian
» Populasi dan Sampel Hasil Penelitian
» Kemampuan Berpikir Kreatif Staff Site Universitas Negeri Yogyakarta
» Kesimpulan Rekomendasi Deskripsi Jawaban Siswa
» Dapatkah Staff Site Universitas Negeri Yogyakarta
» Bertukar Pasangan Berpikir ‐ Berpasangan ‐ Berempat
» Berkirim Salam dan Soal . Kepala Bernomor
» Bahasan Himpunan Dua Tinggal Dua Tamu two stay two stray
» Bahasan Statistik Tinjauan Pokok Bahasan Statistik Tingkat SMP Daftar Frekuensi
» Setting Penelitian dan Subyek Penelitian .
» Rencana Tindakan Pelaksanaan Tindakan
» Analisis Hasil Penelitian Keaktifan Siswa Dalam PBM Analisis Hasil Test Prestasi Belajar Siswa
» Analisis Hasil Penelitian Keaktifan Siswa Dalam PBM
» Analisis Hasil Test Prestasi Belajar siswa Kelas VIII SMPN 2 Pringkuku
» Matematika Untuk SMPMTs VIII. Bandung : Sarana Metodologi Penelitian Pendidikan , Penerbit SIC
» Masalah Tujuan Staff Site Universitas Negeri Yogyakarta
» KESIMPULAN Level 4 Ketatrigor: Siswa pada tingkat ini memahami aspek‐aspek formal
» Model Nested Logit Staff Site Universitas Negeri Yogyakarta
» Overlapping Nest Staff Site Universitas Negeri Yogyakarta
» Rancangan Percobaan dan Membangkitkan data
» Model MNL dan model nest logit
» Model Multinomial Probit MNP
» Identifikasi Paramater Staff Site Universitas Negeri Yogyakarta
» Variasi individu Staff Site Universitas Negeri Yogyakarta
» Plotting Data Sampel Penentuan Hipotesis Penaksiran Parameter Uji Anderson‐Darling
» Sampling Proporsi Taksiran Distribusi Kematian
» PENDAHULUAN KESIMPULAN Staff Site Universitas Negeri Yogyakarta
» Pendahuluan RUMUSAN MASALAH Staff Site Universitas Negeri Yogyakarta
» Interval Kepercayaan untuk Kajian Teori
» Kesimpulan Daftar Pustaka Staff Site Universitas Negeri Yogyakarta
» Algoritma untuk menentukan nilai awal Algoritma untuk menentukan nilai awal dengan menggunakan
» A., Mood, A. M. and Boes, D. C., 1963, Introduction To The Theory of
» Latar Belakang Masalah Rumusan Masalah
» Manfaat penelitian Staff Site Universitas Negeri Yogyakarta
» Model Regresi Logistik Staff Site Universitas Negeri Yogyakarta
» Model Neural Networks NN untuk Klasifikasi Data
» Metode Penelitian Persentase Ketepatan Masa Studi Mahasiswa Ketepatan
» Penutup Daftar Pustaka Staff Site Universitas Negeri Yogyakarta
» GRUP TOPOLOGIS Staff Site Universitas Negeri Yogyakarta
» SUBGRUP TOPOLOGIS Staff Site Universitas Negeri Yogyakarta
» GRUP TOPOLOGIS KUOSEN Staff Site Universitas Negeri Yogyakarta
» Asumsi dan Model Inventory Multi‐Item
» Program Nonlinear Probabilistik Hasil Peneltian dan Pembahasan
» Model regresi linier log gamma Estimasi parameter regresi log gamma dengan metode MLE
» Penerapan program pada kasus data tahan hidup
» Aplikasi pada Data Pasien Myeloma Kanker Tulang
» 23‐33. Staff Site Universitas Negeri Yogyakarta
» PENDAHULUAN Latar Staff Site Universitas Negeri Yogyakarta
» METODOLOGI Staff Site Universitas Negeri Yogyakarta
» HASIL DAN PEMBAHASAN Staff Site Universitas Negeri Yogyakarta
» Model Regresi Cox Estimasi Parameter Dalam Model Regresi Cox Menentukan fungsi Partial Likelihood
» APLIKASI DATA REAL Estimasi Fungsi Hazard Dasar
» Estimator Kernel Algoritma dan Program R
» Perkembangan Pendugaan Area Kecil
» Generalized Regression Staff Site Universitas Negeri Yogyakarta
» Pendugaan langsung Pendugaan GREG
» Model Based Design Estimator Pembahasan Hasil Kajian
» Penalized spline merupakan potongan‐potongan polinomial
» Introduction Staff Site Universitas Negeri Yogyakarta
» Pndahuluan Staff Site Universitas Negeri Yogyakarta
» Model Hazard proporsional Semiparametrik Estimasi Generalized Profile Likelihood dalam Model‐Model
» Latar Belakang Tujuan dan Manfaat Penelitian
» Algoritma PageRank Matrik Markov
» Vektor Eigen dan Nilai Eigen Metode Pangkat
Show more