1. pendahuluan and prinsip dasar statist
PENDAHULUAN
JADWAL PERTEMUAN
Pertemuan
1
2
3
4
5
6
7
8
Materi
Pendahuluan, Pengertian Dasar
Statistik
Distribusi Frekuensi
Dosen
Bambang Priyanto
Dr.Ir.SU
Bambang Priyanto
Dr.Ir.SU
Ratarata, median, modus,
ukuran gejala pusat
Simpangan baku dan ukuran
sebaran lainnya
Momen kemencengan dan
kurtosis
Probabilitas
Bambang Priyanto
Dr.Ir.SU
Distribusi Binomial dan
Multinomial
UTS
Sutini Dr. MPd
Bambang Priyanto
Dr.Ir.SU
Sutini Dr. MPd
Sutini Dr. MPd
Tim
JADWAL PERTEMUAN
Pertemuan
9
Materi
Penarikan Sampel
10
12
13
Pendugaan parameter tak bias,
efisiensi, titik & interval
Pengambilan keputusan
berdasarkan hipotesis statistik
Distribusi t student
Uji Chi kuadrat
14
Korelasi dan Regresi
Bambang Priyanto
Dr.Ir.SU
15
Pembandingan dua harga rata
rata dengan uji t
UTS
Bambang Priyanto
Dr.Ir.SU
11
16
Dosen
Sutini Dr. MPd
Sutini Dr. MPd
Sutini Dr. MPd
W. Guntoro, Dr. Ir. MSi
W. Guntoro, Dr. Ir. MSi
Tim
EVALUASI & PENILAIAN
Syarat administrasi
Tercatat sebagai peserta matakuliah Statistika Dasar dan
kehadiran Statistika Dasar dan kehadiran selama perkuliahan
tidak kurang dari 80%
Syarat akademik
Menyerahkan tugas-tugas perkuliahan
Aktif menjawab pertanyaan
Mengikuti ujian (UTS/UAS)
PRINSIP-PRINSIP DASAR
STATISTIKA
Pengertian Dasar dalam Statistika
Statistik - a
1. Arti sempit berarti data
2. Arti luas alat yaitu alat untuk membuat
keputusan
a.l. :
1. Kumpulan data, bilangan/non bilangan
yang disusun dalam tabel dan atau
diagram, yang melukiskan atau
menggambarkan suatu persoalan
2. “Ilmu yang mempelajari bagaimana
merencanakan, mengumpulkan,
menganalisis, menginterpretasi dan
mempresentasikan data” Statistik
Terminologi
Data statistik: Kumpulan bahan keterangan yang
berupa angka/bilangan = kumpulan angka yang
menunjukkan keterangan mengenai cabang
kegiatan hidup tertentu
Kegiatan statistik: Pengumpulan data –
Meringkas/mengolah dan menyajikan data analisis data
Metode statistik: cara-cara tertentu yang perlu
ditempuh dalam mengumpulkan, menyusun,
menyajikan, menganalisis, dan memberikan
interpretasi sekumpulan angka
Ilmu statistik: ilmu pengetahuan yang
mempelajari & mengembangkan secara ilmiah
tahap-tahap yang ada dalam kegiatan statistik
Satuan Pengamatan dan
Karakteristik
Peneliti dihadapkan pada
dua pertanyaan
1. Apa/siapa yang akan
1diteliti/diperiksa/
diamati/diukur material
systems
2. Apanya yang akan
diteliti/diperiksa/amati/diu
kur properties
Material
systems
Satuan
Pengamatan
Properties
Karakteristik
STATISTIKA :
Kegiatan untuk :
• mengumpulkan data
• menyajikan data
• menganalisis data dengan metode tertentu
• menginterpretasikan hasil analisis
KEGUNAAN
?
Melalui fase
STATISTIKA DESKRIPTIF :
Berkenaan dengan pengumpulan, pengolahan, dan penyajian sebagian
atau seluruh data (pengamatan) tanpa pengambilan kesimpulan
dan fase
STATISTIKA INFERENSI/INDUKTIF :
Setelah data dikumpulkan, maka dilakukan berbagai metode statistik untuk
menganalisis data, dan kemudian dilakukan interpretasi serta diambil kesimpulan.
Statistika inferensi akan menghasilkan generalisasi (jika sampel representatif)
METODE ILMIAH :
Adalah salah satu cara mencari kebenaran yang bila ditinjau
dari segi penerapannya, resiko untuk keliru paling kecil.
LANGKAH-LANGKAH DALAM METODE ILMIAH :
1. Merumuskan masalah
2. Melakukan studi literatur
3. Membuat dugaan-dugaan, pertanyaan-pertanyaan atau
hipotesis
4.
Mengumpulkan dan mengolah data, menguji
hipotesis, atau menjawab pertanyaan
5.
Mengambil kesimpulan
INSTRUMEN
SAMPEL
SIFAT DATA
VARIABEL
METODE ANALISIS
PERAN STATISTIKA
DATA terbagi atas DATA KUALITATIF dan DATA KUANTITATIF
DATA KUALITATIF :
Data yang dinyatakan
dalam bentuk bukan
angka.
Contoh : warna daun, rasa
buah, gejala serangan
DATA KUANTITATIF :
Data yang dinyatakan
dalam bentuk angka
Contoh : berat buah,
tinggi tanaman, juml;ah
daun
DATA
KUALITATIF
NOMINAL
ORDINAL
JENIS
DATA
KUANTITATIF
INTERVAL
RASIO
4. Data
DATA NOMINAL :
Data berskala nominal adalah data yang diperoleh dengan cara kategorisasi atau
klasifikasi.
CIRI : posisi data setara
tidak bisa dilakukan operasi matematika (+, -, x, :)
CONTOH : jenis kelamin, jenis pekerjaan
DATA ORDINAL :
Data berskala ordinal adalah data yang dipeoleh dengan cara kategorisasi atau
klasifikasi, tetapi di antara data tersebut terdapat hubungan
CIRI : posisi data tidak setara
tidak bisa dilakukan operasi matematika (+, -, x, :)
CONTOH : kepuasan kerja, motivasi
DATA INTERVAL :
Data berskala interval adalah data yang diperoleh dengan cara pengukuran, di mana
jarak antara dua titik skala sudah diketahui.
CIRI : Tidak ada kategorisasi
bisa dilakukan operasi matematika
CONTOH : temperatur yang diukur berdasarkan 0C dan 0F, sistem kalender
DATA RASIO :
Data berskala rasio adalah data yang diperoleh dengan cara pengukuran, di mana
jarak antara dua titik skala sudah diketahui dan mempunyai titik 0 absolut.
CIRI : tidak ada kategorisasi
bisa dilakukan operasi matematika
CONTOH : gaji, skor ujian, jumlah buku
PROSEDUR PENGOLAHAN DATA :
A.
B.
PARAMETER : Berdasarkan parameter yang ada statistik dibagi
menjadi
•
Statistik PARAMETRIK : berhubungan dengan inferensi statistik
yang membahas parameter-parameter populasi; jenis data
interval atau rasio; distribusi data normal atau mendekati
normal.
•
Statistik NONPARAMETRIK : inferensi statistik membahas
parameter-parameter populasi; jenis data nominal atau ordinal;
distribusi data tidak diketahui atau tidak normal
JUMLAH VARIABEL : berdasarkan jumlah variabel dibagi menjadi
•
Analisis UNIVARIAT : hanya ada 1 pengukuran (variabel) untuk n
sampel atau beberapa variabel tetapi masing-masing variabel
dianalisis sendiri-sendiri. Contoh : korelasi motivasi dengan
pencapaian akademik.
•
Analisis MULTIVARIAT : dua atau lebih pengukuran (variabel)
untuk n sampel di mana analisis antar variabel dilakukan
bersamaan. Contoh : pengaruh motivasi terhadap pencapaian
akademik yang dipengaruhi oleh faktor latar belakang
Penyajian Data
TABEL
Tabel 1.1 Bidang Pekerjaan berdasarkan Latar Belakang Pendidikan
Count
SMU
bidang
pekerjaan
Jumlah
GRAFIK
administrasi
personalia
produksi
marketing
keuangan
1
4
2
3
10
pendidikan
Akademi
8
1
3
14
4
30
Sarjana
6
7
5
11
6
35
Jumlah
15
8
12
27
13
75
bidang pekerjaan
administrasi
personalia
produksi
marketing
keuangan
Pies show counts
Membuat Tabel
TABEL : memberikan informasi secara rinci. Terdiri atas kolom dan baris
Kolom pertama : LABEL
KOLOM
TABEL
BARIS
Kolom kedua …. n : Frekuensi atau label
Berisikan data berdasarkan kolom
Tabel Tabulasi Silang
Pendapat tentang sertifikasi
Asal Wilayah
Jawa Barat
Jawa Tengah
Jawa Timur
NTT
Papua
Jumlah
Sanga
t
perlu
Perlu
Tidak
tahu
Tidak
perlu
Sanga
t tdk
perlu
Jumlah
Membuat Grafik
GRAFIK : memberikan informasi dengan benar dan cepat, tetapi
tidak rinci.
Syarat :
1. Pemilihan sumbu (sumbu tegak dan sumbu datar), kecuali grafik lingkaran
2. Penetapan skala (skala biasa, skala logaritma, skala lain)
3. Ukuran grafik (tidak terlalu besar, tinggi, pendek)
Jenis Grafik :
4
• Grafik Batang (Bar)
3
Sumbu
tegak
• Grafik Garis (line)
2
• Grafik Lingkaran (Pie)
1
• Grafik Interaksi (Interactive)
0
1
Titik
pangkal
2
3
4
Sumbu datar
Jenis Grafik
Grafik Garis (line)
30
20
20
10
10
Jumlah
0
administrasi
personalia
produksi
marketing
keuangan
0
administrasi
personalia
produksi
marketing
keuangan
bidang pekerjaan
bidang pekerjaan
Grafik Interaksi (interactive)
Grafik lingkaran (pie)
800000
keuangan
administrasi
700000
600000
personalia
marketing
produksi
Mean gaji perbulan
Count
Grafik Batang (Bar)
30
500000
Jenis kelamin
400000
laki-laki
300000
w anita
sangat jelek
jelek
prestasi kerja
cukup baik
baik
sangat baik
Tugas,
SATUAN CONTOH PADA TANAMAN JAGUNG
SEBUTKAN KARAKTERISTIK YANG BISA DIAMATI
SEBANYAK MUNGKIN ;
KEMUDIAN SEBUTKAN DATA YANG TERMASUK :
1.DATA KUALITATIF
2.DATA KUANTITATIF
3.DATA NOMINAL
4.DATA ORDINAL
5.DATA INTERVAL
6.DATA RASIO
JADWAL PERTEMUAN
Pertemuan
1
2
3
4
5
6
7
8
Materi
Pendahuluan, Pengertian Dasar
Statistik
Distribusi Frekuensi
Dosen
Bambang Priyanto
Dr.Ir.SU
Bambang Priyanto
Dr.Ir.SU
Ratarata, median, modus,
ukuran gejala pusat
Simpangan baku dan ukuran
sebaran lainnya
Momen kemencengan dan
kurtosis
Probabilitas
Bambang Priyanto
Dr.Ir.SU
Distribusi Binomial dan
Multinomial
UTS
Sutini Dr. MPd
Bambang Priyanto
Dr.Ir.SU
Sutini Dr. MPd
Sutini Dr. MPd
Tim
JADWAL PERTEMUAN
Pertemuan
9
Materi
Penarikan Sampel
10
12
13
Pendugaan parameter tak bias,
efisiensi, titik & interval
Pengambilan keputusan
berdasarkan hipotesis statistik
Distribusi t student
Uji Chi kuadrat
14
Korelasi dan Regresi
Bambang Priyanto
Dr.Ir.SU
15
Pembandingan dua harga rata
rata dengan uji t
UTS
Bambang Priyanto
Dr.Ir.SU
11
16
Dosen
Sutini Dr. MPd
Sutini Dr. MPd
Sutini Dr. MPd
W. Guntoro, Dr. Ir. MSi
W. Guntoro, Dr. Ir. MSi
Tim
EVALUASI & PENILAIAN
Syarat administrasi
Tercatat sebagai peserta matakuliah Statistika Dasar dan
kehadiran Statistika Dasar dan kehadiran selama perkuliahan
tidak kurang dari 80%
Syarat akademik
Menyerahkan tugas-tugas perkuliahan
Aktif menjawab pertanyaan
Mengikuti ujian (UTS/UAS)
PRINSIP-PRINSIP DASAR
STATISTIKA
Pengertian Dasar dalam Statistika
Statistik - a
1. Arti sempit berarti data
2. Arti luas alat yaitu alat untuk membuat
keputusan
a.l. :
1. Kumpulan data, bilangan/non bilangan
yang disusun dalam tabel dan atau
diagram, yang melukiskan atau
menggambarkan suatu persoalan
2. “Ilmu yang mempelajari bagaimana
merencanakan, mengumpulkan,
menganalisis, menginterpretasi dan
mempresentasikan data” Statistik
Terminologi
Data statistik: Kumpulan bahan keterangan yang
berupa angka/bilangan = kumpulan angka yang
menunjukkan keterangan mengenai cabang
kegiatan hidup tertentu
Kegiatan statistik: Pengumpulan data –
Meringkas/mengolah dan menyajikan data analisis data
Metode statistik: cara-cara tertentu yang perlu
ditempuh dalam mengumpulkan, menyusun,
menyajikan, menganalisis, dan memberikan
interpretasi sekumpulan angka
Ilmu statistik: ilmu pengetahuan yang
mempelajari & mengembangkan secara ilmiah
tahap-tahap yang ada dalam kegiatan statistik
Satuan Pengamatan dan
Karakteristik
Peneliti dihadapkan pada
dua pertanyaan
1. Apa/siapa yang akan
1diteliti/diperiksa/
diamati/diukur material
systems
2. Apanya yang akan
diteliti/diperiksa/amati/diu
kur properties
Material
systems
Satuan
Pengamatan
Properties
Karakteristik
STATISTIKA :
Kegiatan untuk :
• mengumpulkan data
• menyajikan data
• menganalisis data dengan metode tertentu
• menginterpretasikan hasil analisis
KEGUNAAN
?
Melalui fase
STATISTIKA DESKRIPTIF :
Berkenaan dengan pengumpulan, pengolahan, dan penyajian sebagian
atau seluruh data (pengamatan) tanpa pengambilan kesimpulan
dan fase
STATISTIKA INFERENSI/INDUKTIF :
Setelah data dikumpulkan, maka dilakukan berbagai metode statistik untuk
menganalisis data, dan kemudian dilakukan interpretasi serta diambil kesimpulan.
Statistika inferensi akan menghasilkan generalisasi (jika sampel representatif)
METODE ILMIAH :
Adalah salah satu cara mencari kebenaran yang bila ditinjau
dari segi penerapannya, resiko untuk keliru paling kecil.
LANGKAH-LANGKAH DALAM METODE ILMIAH :
1. Merumuskan masalah
2. Melakukan studi literatur
3. Membuat dugaan-dugaan, pertanyaan-pertanyaan atau
hipotesis
4.
Mengumpulkan dan mengolah data, menguji
hipotesis, atau menjawab pertanyaan
5.
Mengambil kesimpulan
INSTRUMEN
SAMPEL
SIFAT DATA
VARIABEL
METODE ANALISIS
PERAN STATISTIKA
DATA terbagi atas DATA KUALITATIF dan DATA KUANTITATIF
DATA KUALITATIF :
Data yang dinyatakan
dalam bentuk bukan
angka.
Contoh : warna daun, rasa
buah, gejala serangan
DATA KUANTITATIF :
Data yang dinyatakan
dalam bentuk angka
Contoh : berat buah,
tinggi tanaman, juml;ah
daun
DATA
KUALITATIF
NOMINAL
ORDINAL
JENIS
DATA
KUANTITATIF
INTERVAL
RASIO
4. Data
DATA NOMINAL :
Data berskala nominal adalah data yang diperoleh dengan cara kategorisasi atau
klasifikasi.
CIRI : posisi data setara
tidak bisa dilakukan operasi matematika (+, -, x, :)
CONTOH : jenis kelamin, jenis pekerjaan
DATA ORDINAL :
Data berskala ordinal adalah data yang dipeoleh dengan cara kategorisasi atau
klasifikasi, tetapi di antara data tersebut terdapat hubungan
CIRI : posisi data tidak setara
tidak bisa dilakukan operasi matematika (+, -, x, :)
CONTOH : kepuasan kerja, motivasi
DATA INTERVAL :
Data berskala interval adalah data yang diperoleh dengan cara pengukuran, di mana
jarak antara dua titik skala sudah diketahui.
CIRI : Tidak ada kategorisasi
bisa dilakukan operasi matematika
CONTOH : temperatur yang diukur berdasarkan 0C dan 0F, sistem kalender
DATA RASIO :
Data berskala rasio adalah data yang diperoleh dengan cara pengukuran, di mana
jarak antara dua titik skala sudah diketahui dan mempunyai titik 0 absolut.
CIRI : tidak ada kategorisasi
bisa dilakukan operasi matematika
CONTOH : gaji, skor ujian, jumlah buku
PROSEDUR PENGOLAHAN DATA :
A.
B.
PARAMETER : Berdasarkan parameter yang ada statistik dibagi
menjadi
•
Statistik PARAMETRIK : berhubungan dengan inferensi statistik
yang membahas parameter-parameter populasi; jenis data
interval atau rasio; distribusi data normal atau mendekati
normal.
•
Statistik NONPARAMETRIK : inferensi statistik membahas
parameter-parameter populasi; jenis data nominal atau ordinal;
distribusi data tidak diketahui atau tidak normal
JUMLAH VARIABEL : berdasarkan jumlah variabel dibagi menjadi
•
Analisis UNIVARIAT : hanya ada 1 pengukuran (variabel) untuk n
sampel atau beberapa variabel tetapi masing-masing variabel
dianalisis sendiri-sendiri. Contoh : korelasi motivasi dengan
pencapaian akademik.
•
Analisis MULTIVARIAT : dua atau lebih pengukuran (variabel)
untuk n sampel di mana analisis antar variabel dilakukan
bersamaan. Contoh : pengaruh motivasi terhadap pencapaian
akademik yang dipengaruhi oleh faktor latar belakang
Penyajian Data
TABEL
Tabel 1.1 Bidang Pekerjaan berdasarkan Latar Belakang Pendidikan
Count
SMU
bidang
pekerjaan
Jumlah
GRAFIK
administrasi
personalia
produksi
marketing
keuangan
1
4
2
3
10
pendidikan
Akademi
8
1
3
14
4
30
Sarjana
6
7
5
11
6
35
Jumlah
15
8
12
27
13
75
bidang pekerjaan
administrasi
personalia
produksi
marketing
keuangan
Pies show counts
Membuat Tabel
TABEL : memberikan informasi secara rinci. Terdiri atas kolom dan baris
Kolom pertama : LABEL
KOLOM
TABEL
BARIS
Kolom kedua …. n : Frekuensi atau label
Berisikan data berdasarkan kolom
Tabel Tabulasi Silang
Pendapat tentang sertifikasi
Asal Wilayah
Jawa Barat
Jawa Tengah
Jawa Timur
NTT
Papua
Jumlah
Sanga
t
perlu
Perlu
Tidak
tahu
Tidak
perlu
Sanga
t tdk
perlu
Jumlah
Membuat Grafik
GRAFIK : memberikan informasi dengan benar dan cepat, tetapi
tidak rinci.
Syarat :
1. Pemilihan sumbu (sumbu tegak dan sumbu datar), kecuali grafik lingkaran
2. Penetapan skala (skala biasa, skala logaritma, skala lain)
3. Ukuran grafik (tidak terlalu besar, tinggi, pendek)
Jenis Grafik :
4
• Grafik Batang (Bar)
3
Sumbu
tegak
• Grafik Garis (line)
2
• Grafik Lingkaran (Pie)
1
• Grafik Interaksi (Interactive)
0
1
Titik
pangkal
2
3
4
Sumbu datar
Jenis Grafik
Grafik Garis (line)
30
20
20
10
10
Jumlah
0
administrasi
personalia
produksi
marketing
keuangan
0
administrasi
personalia
produksi
marketing
keuangan
bidang pekerjaan
bidang pekerjaan
Grafik Interaksi (interactive)
Grafik lingkaran (pie)
800000
keuangan
administrasi
700000
600000
personalia
marketing
produksi
Mean gaji perbulan
Count
Grafik Batang (Bar)
30
500000
Jenis kelamin
400000
laki-laki
300000
w anita
sangat jelek
jelek
prestasi kerja
cukup baik
baik
sangat baik
Tugas,
SATUAN CONTOH PADA TANAMAN JAGUNG
SEBUTKAN KARAKTERISTIK YANG BISA DIAMATI
SEBANYAK MUNGKIN ;
KEMUDIAN SEBUTKAN DATA YANG TERMASUK :
1.DATA KUALITATIF
2.DATA KUANTITATIF
3.DATA NOMINAL
4.DATA ORDINAL
5.DATA INTERVAL
6.DATA RASIO