KONSEP DASAR STATISTIK

dokumen-dokumen yang mirip
KONSEP DASAR STATISTIK

PERTEMUAN 2 STATISTIKA DASAR MAT 130

LAMPIRAN I. Alfabet Yunani

LAMPIRAN A. (Beberapa Besaran Fisika, Faktor konversi dan Alfabet Yunani)

LAMPIRAN A. Alfabet Yunani

PENGANTAR STATISTIK TEORI DAN APLIKASI

TINJAUAN LITERATUR: PERSEPSI TENTANG JENIS DATA, SKALA DATA DAN HUBUNGANNYA DENGAN TEKNIK PEMBERIAN SKOR TES

Latex untuk Kelas Maya Edmodo

PENDAHULUAN BAB 1. Kompetensi Mampu menjelaskan konsep dasar statistik. Indikator

Pengantar Proses Stokastik

Halaman ini belum atau baru diterjemahkan sebagian dari bahasa Inggris. Bantulah Wikipedia untuk melanjutkannya. Lihat panduan penerjemahan Wikipedia.

LAMPIRAN I GREEK ALPHABET

TINJAUAN PUSTAKA. ruang sampel dan dilambangkan dengan huruf S. Ruang sampel beranggotakan

Pertemuan Ke-4 Pengertian Data Jenis Jenis/Klasifikasi Data

PENGANTAR STATISTIK JR113. Drs. Setiawan, M.Pd. Pepen Permana, S.Pd. Deutschabteilung UPI Pertemuan 3

Konsep-konsep Dasar Statistika

Distribusi Diskrit dan Kontinu yang Penting. Oleh Azimmatul Ihwah

= = =

STATISTIK PERTEMUAN I

STATISTIKA. Statistika pengkuantifikasian (pengkuantitatifan) hasil-hasil pengamatan terhadap kejadian, keberadaan, sifat/karakterisitik, tempat, dll.

Statistika Dasar. Hansiswany Kamarga

TINJAUAN PUSTAKA Spesifikasi Model Berbagai model dalam pemodelan persamaan struktural telah dikembangkan oleh banyak peneliti diantaranya Bollen

Pengantar Proses Stokastik

BAB 2 TINJAUAN TEORITIS

Statistik Dasar. 1. Pendahuluan Persamaan Statistika Dalam Penelitian. 2. Penyusunan Data Dan Penyajian Data

Aplikasi statistika...

Pengukuran adalah penempatan angka (atau bilangan) pada objek atau peristiwa menurut aturan. SKALA merupakan bagian dari aturan penempatan angka itu

2015 ANALISIS SEDIMEN DASAR (BED LOAD) DAN ALTERNATIF PENGENDALIANNYA PADA SUNGAI CIKAPUNDUNG BANDUNG, JAWA BARAT INDONESIA

2 SKS. Oleh ; N. Setyaningsih

Pengantar Proses Stokastik

Probabilitas dan Proses Stokastik

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. nonparametrik, pengujian hipotesis, One-Way Layout, dan pengujian untuk lebih dari

Pengantar Statistika Matematika II

Penggunaan Statistika dalam Penelitian

BAB 1 PENDAHULUAN Pengertian dan Kegunaan Statistika

Konsep Dasar Statistik dan Probabilitas

Pertemuan Ke-4 Klasifikasi Data dan Tipe Pengukuran Data

INFERENSI PARAMETER MEAN POPULASI NORMAL DENGAN METODE BAYESIAN OBYEKTIF

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. return, mean, standard deviation, skewness, kurtosis, ACF, korelasi, GPD, copula,

BAB I PENDAHULUAN Kata statistik berasal dari bahasa Italia statista yang berarti negarawan. Istilah tersebut pertama digunakan oleh Gottfried Achenwa

PENARIKAN SAMPEL & PENDUGAAN PARAMETER

PENGANTAR STATISTIK SUGENG ENJANG...!!! Pengertian Statistik. Imam Gunawan. Arti sempit (data):

LOGO.

BAB II LANDASAN TEORI. landasan pembahasan pada bab selanjutnya. Pengertian-pengertian dasar yang di

Hubungan antara variabel-variabel dalam contoh tersebut dapat dinyatakan dalam bentuk persamaan matematis yang disebut persamaan regresi.

Pengantar Statistika Matematika II

ISTILAH UMUM STATISTIKA

Mengolah dan Menganalisis Data

Pengantar Proses Stokastik

DAFTAR SIMBOL. : permeabilitas magnetik. : suseptibilitas magnetik. : kecepatan cahaya dalam ruang hampa (m/s) : kecepatan cahaya dalam medium (m/s)

DAFTAR NOTASI. Notasi Operasi Matematis

BAB I PENDAHULUAN. penerbangan, kedokteran, teknik mesin, software komputer, bahkan militer

Probabilitas dan Proses Stokastik

ANALISIS REGRESI LINIER SEDERHANA DENGAN METODE THEIL

Metode Penelitian Kuantitatif Aswad Analisis Deskriptif

ANALISIS PENDUDUK BEKERJA BERDASARKAN SEKTOR PEKERJAAN DAN JAM KERJA MENGGUNAKAN REGRESI PROBIT BIVARIAT DI PROVINSI ACEH

Unit 4. Hubungan Antara Dua Variabel Dengan Statistik Nonparametrik. Dr. Laura F. N. Sudarnoto. Pendahuluan

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMP Negeri 7 Bandarlampung.

BAB I STATISTIK, DATA DAN PENYAJIANNYA

BAB 1 PENDAHULUAN Latar Belakang

Pengantar Statistika Matematika II

STATISTIKA LINGKUNGAN Pendahuluan. Dwina Roosmini

TEKNIK ANALISIS KORELASI. Pertemuan 9. Teknik Analisis Korelasi_M. Jainuri, M.Pd 1

BAB III METODE PENELITIAN. Jalan Jhon Ario Katili Kelurahan Wongkaditi, Kecamatan Kota Utara. Penelitian

Terima hipotesis Tidak membuat kesalahan Kesalahan tipe II Tolak hipotesis Kesalahan tipe I Tidak membuat kesalahan

BAB 2 TINJAUAN TEORITIS

METODOLOGI PENELITIAN

Harapan Matematik (Teori Ekspektasi)

PENDAHULUAN METODE STATISTIKA

Pedoman Administrasi Bank Soal Uji Kompetensi Nasional Tenaga Kesehatan Indonesia (Dokter, Dokter Gigi, Perawat, Bidan)

BAB V PERAMBATAN GELOMBANG OPTIK PADA MEDIUM NONLINIER KERR

STATISTIK PENDIDIKAN

Pengantar Statistika Matematika II

BAB 2 LANDASAN TEORI

R = matriks pembobot pada fungsi kriteria. dalam perancangan kontrol LQR

ARUMEGA ZAREFAR, SE.,M.Ak.,Akt.,CA

Pengantar Statistika Sosial Pertemuan 1 : 4 September 2011

ANALISIS STRUCTURAL EQUATION MODEL DENGAN PENDEKATAN BAYESIAN

Statistics everywhere

BAB I BESARAN DAN SISTEM SATUAN

ANALISIS DATA STATISTIK

METODE PENELITIAN. Populasi penelitian ini adalah seluruh siswa kelas VIII SMP Al-Kautsar Bandar

BAB 4 METODOLOGI PENELITIAN

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB III METODE THEIL. menganalisis hubungan antara variabel bebas dan variabel terikat yang dinyatakan

BAB 2 LANDASAN TEORI

STRUCTURAL EQUATION MODELING 6

DAFTAR ISI DAFTAR GAMBAR DAFTAR TABEL DAFTAR LAMPIRAN DAFTAR LAMBANG DAN SINGKATAN

Kuliah 2. Data dan Penyajian Data

BAB IV PENGEMBANGAN MODEL KAPLAN

PENDAHULUAN LANDASAN TEORI

Peranan Statistika. Disusun oleh Putriaji Hendikawati, S.Si., M.Pd., M.Sc. Dr. Scolastika Mariani, M.Si.

BAHAN KULIAH STATISTIKA (Kelas Teori)

STATISTIKA EKONOMI. Fakultas Ekonomi-Akuntansi

DISTRIBUSI PELUANG.

Skala dan Alat Analisa Data

Dengan demikian, untuk sembarang B = [a, b], maka persamaan (5.1) menjadi

Transkripsi:

KONSEP DASAR STATISTIK

Hakikat Statistika 1. Asal Kata Kata statistika berasal dari kata status atau statista yang berarti negara Tulisan Aristoteles Politeia menguraikan keadaan dari 158 negara yakni sumber dari kata statistika Pada awalnya, status atau statista mencatat data dari berbagai negara

Pemantapan Kata Statistika Pada abad ke-17 dan ke-18 ada tiga istilah yang bersaing Political arithmetic (di Inggris abad ke-17) Publisistika Statistika (oleh Achenwall dari Jerman pada pertengahan abad ke-18, dan dituruti oleh Sir John Sinclair di Inggris) Yang bertahan adalah kata statistika Pada saat ini kita mengenal statistika yang teoretik serta statistika terapan. Statistika yang teoretik dikenal juga sebagai statistika matematik Statistika Teoretik (Matematik) Statistika Terapan Di sini kita membahas statistika terapan dengan memanfaatkan rumus statistika yang diperoleh dari statistika teoretik

Probabilitas Statistika Ketika cabang matematika bernama probabilitas muncul maka probabilitas didekati secara rumus matematika dan secara data statistika Bersama itu muncul dua istilah yang kini umum dikenal Probabilitas matematik Probabilitas statistik Probabilitas statistik menggunakan data yang terkumpul serta juga menggunakan rumus matematika Statistika yang kini kita kenal sekarang merupakan perkembangan dari probabiltas statistika Statistika menggunakan data dari lapangan serta menggunakan rumus probabilitas matematik

4. Statistika Terapan ------------------------------------------------------------------------------ Bab 1 ------------------------------------------------------------------------------ Di sini hanya dibicarakan statistika terapan Penerapan dilakukan di banyak bidang, baik pada ilmu alam maupun pada ilmu sosial Di bidang ilmu alam dikenal fisika statistik, di bidang ilmu teknik dikenal dengan nama stokastik, dan bidang ilmu pertanian banyak menggunakan statistika Di bidang ilmu sosial, statistika digunakan di berbagai bidang ilmu seperti Psikologi Pendidikan Ekonomi Sosiologi Manajemen Linguistik Kesehatan masyarakat

Fungsi Statistika Terapan Statistika terapan dapat dibagi ke dalam beberapa kategori Statistika deskriptif Statistika inferensial Statistika deskriptif mereduksi data ke dalam beberapa besaran untuk disajikan secara bermakna Statistika inferensial membuat kesimpulan dari data yang diperoleh meliputi Pengujian hipotesis Estimasi Pengambilan keputusan

Kategori Statistika Terapan Dari segi persyaratan parameter, dikenal statistika terapan berbentuk Statistika parametrik Statistika nonparametrik Dari segi variabel, dikenal statistika terapan berbentuk Univariat dan bivariat Multivariat Dari segi pengetahuan awal, dikenal statistika terapan berbentuk Tanpa melibatkan pengetahuan awal Statistika Bayes yang melibatkan pengetahuan awal

Penggunaan Statistika Terapan Statistika terapan banyak digunakan untuk Memberikan gambaran secara kuantitatif tentang keadaan data Melakukan estimasi dan prediksi untuk pengambilan keputusan Menguji hipotesis deduktif dan induktif serta mengambil keputusan di dalam penelitian ilmiah Menemukan karakteristik pendapat orang banyak di dalam poling pendapat Data untuk statistika terapan dapat diperoleh melalui Ujian Survei Eksperimen

DATA STATISTIK

Data 1. Besaran Statistika berbicara tentang data dalam bentuk besaran (dimensi) Besaran adalah sesuatu yang dapat dipaparkan secara jelas dan pada prinsipnya dapat diukur Contoh 1. Beberapa bentuk besaran (a) banyaknya orang (b) nilai ujian (c) harga barang (d) sikap terhadap pendidikan (e) kepeminpinan ketua (f) tegangan listrik

2. Lambang Besaran Demi kemudahan penulisan, besaran dapat dinyatakan melalui lambang Dalam hal ini kita perlu menyebut lambang itu mewakili bsaran apa Contoh 2 Beberapa lambang besaran = banyaknya hewan = banyaknya orang = tingkat status hotal WAN = banyaknya wanita L = banyaknya lelaki T = tingkat siswa di kelas X = nilai hasil ujian

3. Lambang Aksara Demi kemudahan penulisan, lambang yang banyak digunakan adalah huruf Pada umumnya, huruf untuk lambang biasanya berasal dari Abjad Latin (kapital dan nonkapital) Abjad Yunani (kapital dan nonkapital) Pada suatu penggunaan, dapat saja terjadi bahwa huruf kapital dan huruf nonkapital dari abjad yang sama mewakili besara berbeda Abjad X dan x, misalnya, dapat mewakili besaran yang berbeda

Abjad Yunani Nama Kapital kecil Nama Kapital kecil alpha Α α nu Ν ν beta Β β xi Ξ ξ gamma Γ γ omicron Ο ο delta δ pi Π π epsilon Ε ε rho Ρ ρ zeta Ζ ζ sigma Σ σ, ς eta Η η tau Τ τ theta Θ θ upsilon Υ υ iota Ι ι phi Φ φ kappa Κ κ khi Χ χ lambda Λ λ psi Ψ ψ mu Μ µ omega Ω ω

4. Lambang Besaran dengan Keterangan Agar fleksibel, lambang huruf dapat diberikan keterangan Ada berbagai cara untuk memberi keterangan pada lambang Keterangan biasa X (s = 7) hasil belajar untuk siswa ke-7 X = rerata Keterangan indeks X 1 = hasil belajar siswa ke-1 X 2 = hasil belajar siswa ke-2 K A K B = kelas paralel A = kelas paralel B

5. Macam Besaran Macam besaran dapat dilihat dari banyak sudut Macam besaran dari segi ketetapan nilai adalah Besaran Konstanta Variabel Umum Khusus Tak acak (matematik) Acak (probabilistik) Konstanta = nilai besaran adalah tetap Variabel = nilai besaran dapat berubah-ubah

Konstanta umum (universal) Berlaku umum di semua keadaan dan tempat Contoh 3 π = 3,14159 e = 2,71828 Konstanta khusus Berlaku pada keadaan dan tempat tertentu Contoh 4 Y = a X + b

Variabel tak acak (matematik) Nilainya ditentukan oleh keadaan yang sepenuhnya diketahui Contoh 5 X = banyaknya buku tulis yang dibeli Y = kecepatan putaran suatu alat Variabel acak (probabilistik) Nilainya ditentukan oleh keadaan yang tidak sepenuhnya kita ketahui Contoh 6 X = tampilan mata 6 pada lemparan dadu Y = angka hadiah pertama pada lotere Z = nilai ujian siswa

C. Variabel pada Statistika 1. Pendahuluan Statistika banyak menggunakan variabel, pada umumnya, berbentuk variabel acak Mereka terletak pada berbagai bidang ilmu, meliputi Psikologi Pendidikan Ekonomi Ilmu sosial Sistem informasi Bahasa Fisika dan sebagainya

2. Skala Variabel Skala adalah suatu ciri pada besaran atau variabel yang memungkinkannya untuk dinyatakan dalam bentuk bilangan Skala digunakan pada pengukuran Beberapa macam skala meter untuk jarak detik untuk waktu desibel untuk kuat suara ampere untuk arus listrik 0 dan 1 untuk menyatakan salah dan betul 1 sampai 10 pada nilai ujian di SMA 1 sampai 5 pada penilaian dari buruk ke baik Stevens mengemukakan empat macam skala ukur Nominal Ordinal Interval Rasio

Skala nominal Ciri skala : hanya membedakan Contoh 7 Nomor rumah 13 Nomor mahasiswa 82347 Nomor telepon 2345678 Pengkodean Pria = 1 Wanita =2 Jakarta Pusat = 1 Jakarta Barat = 2 Jakarta Selatan = 3 Jakarta Timur = 4

Skala Ordinal Ciri : membedakan menunjukkan peringkat Contoh 8 Juara pertama = 1 Juara kedua = 2 Juara ketiga = 3 Lulus SD = 1 Lulus SMP = 2 Lulus SMA = 3 Jarak di antara 1 ke 2 serta 2 ke 3 tidak harus sama (bisa sama dan juga bisa

Skala Interval ------------------------------------------------------------------------------ Bab 1 ------------------------------------------------------------------------------ Ciri : membedakan menunjukkan peringkat berjarak sama Contoh 9 temperatur 25 0 26 0 27 0 potensial 2 volt 1 volt 0 volt 1 volt Jarak di antara 25 0 ke 26 0 sama dengan jarak di antara 26 0 ke 27 0

---------------------------------------------------------------------------- Bab 1 ----------------------------------------------------------------------------- Skala Rasio Ciri : membedakan menunjukkan peringkat berjarak sama memiliki titik 0 tulen Contoh 10 Banyaknya orang 0 orang 1 orang 0 1 2 2 orang 3 3 orang 4 5 6 7 8 Rasio 6 : 2 = 3

Perbedaan di antara skala itu ------------------------------------------------------------------------------ Bab 1 ------------------------------------------------------------------------------ beda peringkat jarak sama nol tulen nominal ordinal interval rasio

3. Nilai Variabel ------------------------------------------------------------------------------ Bab 1 ------------------------------------------------------------------------------ Dikenal nilai dikotomi dan nilai politomi Dikotomi Hanya ada dua nilai berbeda Sering dinyatakan sebagai 0 dan 1 Setuju = 1 Tidak setuju = 0 Betul = 1 Salah = 0 Lulus = 1 Tidak lulus = 0 Tinggi = 1 Rendah = 0 dan seterusnya

------------------------------------------------------------------------------ Bab 1 ------------------------------------------------------------------------------ Contoh 11 Skala dikotomi pada hasil ujian Peserta Butir ujian 1 2 3 4 5 6 1 0 1 1 0 0 1 2 1 1 0 0 1 0 3 1 1 0 0 1 0 4 0 0 1 0 0 0 5 1 0 0 1 0 0 6 0 0 1 1 1 1 7 1 1 0 0 1 0 8 1 0 0 1 1 0 9 1 0 0 1 0 1 10 0 1 0 0 0 1

------------------------------------------------------------------------------ Bab 1 ------------------------------------------------------------------------------ Politomi Terdapat lebih dari 2 macam nilai, dengan berbagai bentangan, seperti 0, 1, 2, 3,, 10 0, 1, 2, 3,, 100 1, 2, 3, 4, 5 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7 200, 201, 202,, 677 10, 20, 30,, 100 dan sebagainya Ada nilai terendah dan nilai tertinggi sesuai dengan bentangannya

Contoh 12 Skala politomi pada suatu kuesioner Respon- Butir den 1 2 3 4 5 6 1 3 5 4 1 4 3 2 3 4 4 1 4 3 3 2 5 3 2 5 2 4 1 3 2 2 5 4 5 4 5 2 1 4 4 6 2 4 4 2 3 2 7 3 4 3 3 3 3 8 3 3 4 2 4 2 9 2 4 2 1 4 2 10 1 5 3 1 5 4

4. Diskrit dan Kontinu Garis nilai Dari kecil ke besar, nilai dapat dipetakan pada garis dan dikenal sebagai garis nilai Dalam hal tertentu, nilai tidak menempati semua letak di garis; nilai hanya menempati letak tertentu, seperti Dalam hal tertentu lainnya, nilai menempat semua letak di garis, seperti

Diskrit Variabel diskrit memiliki nilai yang tidak menempati semua letak pada garis nilai Pada garis nilai, nilai variabel diskrit melompat-lompat Contoh 13 3 2 1 0 1 2 lompatan 1 0 ½ 1 1½ 2 2½ lompatan ½ 50 25 0 25 lompatan 25 di antaranya tidak ada nilai dari variabel

Kontinu Variabel kontinu memiliki nilai yang menempati seluruh letak pada garis nilai (tidak ada lompatan) 3 2 1 0 1 2 3 Terdapat tak hingga banyaknya nilai pada garis nilai Jarak antara dua nilai dapat saja tak hingga kecilnya 0,00000000000000

Diskrit Semu Variabel sesungguhnya adalah kontinunu, namun penampilan nilainya tampak seperti diskrit Misalnya nilai dari suatu variabel kontinu hanya ditunjukkan sebagai 0, 0,5, 1, 1,5, 2, 2,5, 3, 3,5, 4, 4,5, 5 atau 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10 1 2 3 4 Biasanya batas nilai yang ditampilkan adalah setengah ke bawah sampai setengah ke atas 1 2 3 4

5. Cakupan Untuk suatu bentangan nilai, nilai awal dan nilai akhir dapat tercakup dan dapat juga tidak tercakup Tercakup dikenal sebagai inklusif Tidak tercakup dikenal sebagai eksklusif Hanya terdapat pada variabel diskrit Lambang tercakup adalah dan Lambang tidak tercakup adalah < dan > Inklusif 10 dapat berupa X 10 dan X 10 artinya 10 tercakup (di dalam cakupan) Eksklusif 10 dapat berupa X < 10 dan X > 10 artinya 10 tidak tercakup (di luar cakupan)

Contoh 14 Suatu variabel diskrit X memiliki nilai 4 5 6 7 8 9 10 11 12 Daripadanya ditemukan hal sebagai berikut 4 X 12 (4 inklusif, 12 inklusif) 4 5 6 7 8 9 10 11 12 4 < X 12 (4 eksklusif, 12 inklusif) 5 6 7 8 9 10 11 12 4 X < 12 (4 inklusif, 12 eksklusif) 4 5 6 7 8 9 10 11 4 < X < 12 (4 eksklusif, 12 eksklusif)

------------------------------------------------------------------------------ Bab 1 ------------------------------------------------------------------------------ Contoh 15 Variabel diskrit X dengan nilai dari 7 sampai 11, 7 7,25 7,50 7,75 8 8,25... Tentukan nilai diskrit itu untuk (a) 7 X 11 (b) 7 < X 11 (c) 7 X < 11 (d) 7 < X < 11

6. Mengubah Nilai Kontinu Menjadi Diskrit Semu Nilai diskrit semua mencakup semua nilai setengah ke bawah dan setengah ke atas Salah satu nilai atas atau bawah inklusif dan satunya lagi eksklusif 6 6,5 7 7,5 8 9 7 6,5 X < 7,5 menjadi 7 125 137,5 150 162,5 175 150 137,5 X < 162,5 menjadi 150

7. Derajat Kebebasan Derajat kebebasan (DK) adalah banyaknya kebebasan untuk memberi nilai kepada variabel Kebebasan akan berkurang jika pemberian nilai kepada variabel diberi syarat Makin banyak syarat makin kecil derajat kebebasan Tanpa Syarat Isikan 5 angka ke 5 kotak tanpa syarat misalnya 5 7 6 5 8 DK = 5 Pada umumnya DK = N

Dengan satu syarat Isikan angka pada masing-masing dari 5 kotak dengan syarat jumlahnya ganjil 5 7 6 5 Tidak bebas Agar jumlahnya ganjil, kotak ke-5 sudah tidak bebas DK = 5 1 = 4 Pada umumnya, dalam kasus seperti ini, derajat kebebasan menjadi DK = N 1

Dengan dua syarat Isikan kotak berikut dengan angka dengan syarat jumlah pada baris adalah genap dan jumlah pada lajur adalah ganjil 4 5 1 7 3 6 2 3 Derajat kebebasan DK = (5 1)(3 1) = 10 Dari 15 kotak hanya 10 yang bebas diisi Pada umumnya, dalam kasus ini, derajat kebebasan adalah DK = (baris 1)(lajur 1)