MANUAL VRTUAL STATSTCS LABORATORY PUPTN 2016 Made Tirta et al DENTTAS Ketua : Prof. Drs. Made Tirta, MSc. Ph.D (NDN: 0020125907) Anggota : 1. r Martinus H. Pandutama, M.Sc., Ph.D (NDN: 0026035402) 2. Drs. Budi Lestari, PGDiSc. M.Si (NDN: 0025106308) 3. Diah Anggraini, S.Si, M.Si (NDN:0016028201) DKK 1
Latar Belakang Penelitian dalam bidang biosains masih sangat membutuhkan metode dan program statistika sebagai alat bantu dalam analisis data. Saat ini penggunaan piranti lunak statistika di Universitas Jember dan di ndonesia pada umumnya, masih didominasi oleh beberapa piranti lunak berbayar seperti SPSS, Minitab, SAS, dikarenakan kemudahan cara penggunaannya (berbasis GU/menu). Latar Belakang Namun sebagian besar piranti lunak tersebut tidak memiliki ijin resmi dikarenakan harga yang berijin resmi masih relatif mahal. Di sisi lain tersedia piranti lunak statistika berbasis open source R yang gratis, tidak membutuhkan ijin resmi, berkembang pesat dan fleksibel untuk disesuaikan dengan kebutuhan. Namun piranti lunak ini tidak banyak diminati karena penggunaannya yang tidak mudah (berbasis skrip). DKK 2
GAP ANTARA STATSTS & PRAKTS Wallace et al. (2012) Methodologists (usually statisticians) tend to implement advanced methods in statistical programming languages..., and perhaps most commonly now, in R. Non-technical researchers, meanwhile, are often deterred by programming and rely on available graphical user interface (GU) driven tools. Such specialized software is generally easy to use, but usually lags withrespect to the statistical methods available. GAP ANTARA STATSTS & PRAKTS Wallace et al. (2012)... The result is that practitioners continue to use inappropriate or suboptimal methods due to their being restricted to what is made available via GUs. The problem is compounded by the fact that statistical programmers generally do not implement custom GUs for new methods they develop. DKK 3
GAP ANTARA STATSTS & PRAKTS Belum mplementable Pure Theoritical Statistician Penghasil Teori Pengisi Journal of Probability and Statistics Limited Access UNFRENDLY Good Stat + Good Programer Mentransform teori ke Program Komputer Pengisi JSS, R Journal More Accessable MORE FRENDLY Sosialisasi Metode Baru Metode mudah dipahami Mudah diakses/ dieksekusi R Peneliti Lapangan Aplikasi Statistika Kasus Real, Lapangan Bridging FLLNG THE GAP POPULARTAS R (Muenchen, 2015) DKK 4
Handbook Statistika Online E-Text Book, StatSoft (http://www.statsoft.com/textbook) yang mencakup teori statistika secara umum (dan mengacu pada paket StatSoft), tetapi tidak menggunakan notasi matematika yang baik, dan tidak dilengkapi dengan ilustrasi real. DE BESAR VRTUAL STATS LAB WEB YANG MEMUAT E-modul/E-Tutorial (Dengan contoh riil dan dinamik) & dilengkapi Glosarium E-Praktikum (Simulasi) Analisis Data Online. Tujuan bukan sekedar inform to others, tapi transfer knowledge and experience to others khususnya dalam mengaplikasikan metode dengan lebih mudah DKK 5
STARTNG PONT Fokus di bidang Biostatistika (khususnya yang mendukung penelitian kuantitatif di bidang lingkungan, seperti Regresi, Biodiversitas, Multivariat) Pada penelitian ini, lebih fokus lagi pada bidang Model Statistika (Regresi) KEUNGGULAN Desain: lebih cepat, tidak perlu kompilasi seperti Latex, secara umum lebih sederhana dari GU PC Pengguna: tidak perlu registrasi, tidak diperlukan penguasaan skrip R, hanya perlu penguasaan konsep, teori statistika. Cocok untuk pembelajar atau pengguna yang tidak cukup/perlu keterampilan pemrograman Dapat sekaligus belajar teori dan praktek analisis dengan data yang fleksibel (luaran dinamis) kut menaikkan rate webometrik DKK 6
PROTOTFE VRTUAL LAB PonStat (Pondok Statistik) Virtual Stats Lab Metode Stats E-Module/ e- Tutorial Model Stats/ REGRES Glosarium Multivariat* Analisis Data Online (SOLARS++) Latex Board Dasar & Menengah (SOLAR-S) MODEL STATS MULTVARAT* CAKUPAN BDANG REGRES/ MODELNG ROBUS LNER ADTF REPEATED NORMAL GLM GLM+NS GAM GEE ORDNAL GAMMA (Kontinu Positif) POSSON (Cacahan) LOGT/PROBT (Biner) GAMLSS GEE NOMNAL DKK 7
KARAKTERSTK E-TUTORAL Bisa Memilih/input Data Memuat uraian materi yang dilengkapi dengan contoh. paparan teorinya menggunakan notasi dan simbol-simbol matematika secara real dan benar contoh yang dibahas merupakan contoh yang dinamik dan interaktif paparan analisis akan menyesuaikan dengan data yang dipilih Estimasi, Uji inferensi (p-val), Ukuran kecocokan (AC/BC) Dapat berfungsi sebagai file/dokumen penolong (help doc) KARAKTERSTK ANALSS DATA (SOLARS++) Mudah nput Data Eksplorasi Data (Numerik dan Grafik) Pemeriksaan Asumsi (Numerik dan Grafik) Ada Hasil Estimasi Ada Uji Signifikansi Ada Pemeriksaan Goodness of Fit Ada Seleksi Variabel Ada Visualisasi Grafik DKK 8
CONTOH TAMPLAN TAMPLAN WEB NDUK (VSL) http://statslab-rshiny.fmipa.unej.ac.id/ DKK 9
DAFTAR TOPK (SEMENTARA) http://statslab-rshiny.fmipa.unej.ac.id/indextc.html KUNJUNGAN AWAL AGUST 2016 DKK 10
MS Regresi (Model Statistika) dengan Respon univariat/ saling bebas/ independen Ada banyak variabel bebas, tetapi hanya 1 variabel terikat/ respon LM/RLM, GLM, GLM+NS, GAM*, GAMLSS* http://statslab-rshiny.fmipa.unej.ac.id/ /RProg/MS/ MENU UTAMA DKK 11
NPUT DATA NPUT DATA Bisa memilih data yang sudah ada pada datanbase (online) Bisa mengimpor data sendiri (dalam format csv) Setiap kali melakukan penggantian data, laman web harus di-refresh! DKK 12
EKSPLORAS DATA (UMUM) EKSPLORAS DATA UMUM Dapat melihat/menghitung/ menampilkan Numerik: Ringkasan Data Matriks korelasi (variabel numerik) Grafik: Matriks Diagram Korelasi Matriks Diagram Pencar DKK 13
EKSPLORAS SMOOTHER EKSPLORAS SMOOTHER Eksplorasi Smoother (grafik) untuk nonlinear dengan 2 variabel LM/RLM GLM GLM+NS GAM GAMLSS DKK 14
FORMULA MODEL FORMULA MODEL Dibuat tersendiri untuk menghemat penggunaan simbol dalam program, sehingga 1 formula berlaku untuk beberapa jenis regresi (jika mau membandingkan). Untuk menentukan, variabel bebas dan variabel terikat Untuk menentukan distribusi dan link DKK 15
LUARAN/OUTPOT Untuk jens regresi LM, GLM, GLM+NS, RLM, Muntinom Meliputi Estimasi parameter (+Smoother) Nilai p-value Ukuran GOF (Goodness of Fit) Beberapa tersedia Regresi bertatar (stepwise) Grafik Diagram Pencar/ Diagnostik Luaran khusus yang diperlukan LUARAN LM DKK 16
LUARAN (PLOT LM) LUARAN (Plot, NonParametrik) DKK 17
Cara Menyimpan Hasil Grafik Cara Menyimpan Hasil Teks DKK 18
TUTORAL TERKAT (HELP DOC) Hasil Pendukung (E-Tutorial) terkait Tutorial GLM (http://statslabrshiny.fmipa.unej.ac.id/rdoc/glm/) Tutorial Logistik Multinom untuk respon nominal saling bebas (http://statslab-rshiny.fmipa.unej.ac.id/jors/logmut) PERBANDNGAN DENGAN RCommander (Windows) DKK 19
MSD Model Statistika dengan respon dependen/ multi respon (respon yang diukur berulang, atau gabungan beberapa variabel) GEE 1 DKK 20
GEE 1 Pilihan respon (Y) dan prediktor (X) untuk mean Pilihan identitas yang menunjukkan respon 1 kesatuan yang berulang (id) Jenis korelasi antar respon yang beriuang (CovStr) Uniform (exchangeable) AR1 ndependen (=GLM) Jenis Distribusi dan Link GEE 2 DKK 21
GEE 2 GEE1 + Pilihan prediktor (X) untuk dispersi (konstan=gee1) + Link korelasi (identitas=gee1) GU-WNDOWS GU versi windows yang populer adalah Rcommander (Rcmdr) Referensi awal: Presentasi dan Analisis Data dengan R DKK 22
RCmdr RCmdr Kontribusi sebagai penerjemah ke Bhs ndonesia DKK 23
Kontak RCmdr developer GU-WEB VS GU WNDOWS No Modeling Web Virtual GU-Rcmdr 1 LM 2 GLM 3 GAM * 4 GAMLSS * 5 RLM 6 GLM+NS 7 GEE 8 Logistik Multinomial 9 Tutorial/ Teori 10 User perlu Download & nstal 11 Bergantung jaringan internet DKK 24
DKK 25