1 / 52

STATISTIKA TERAPAN

STATISTIKA TERAPAN. DOSEN : CIPTO BUDY HANDOYO, M.PD. PROGRAM STUDI PENDIDIKAN SENI MUSIK FAKULTAS BAHASA DAN SENI UNIVERSITAS NEGERI YOGYAKARTA. STATISTIK DAN STATISTIKA. STATISTIK. PRODUK DARI STATISTIKA. STATISTIKA. * BAGIAN MATEMATIKA. MENGENAI CARA :. # PENGUMPULAN. DATA.

ashanti
Download Presentation

STATISTIKA TERAPAN

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript

  1. STATISTIKA TERAPAN DOSEN : CIPTO BUDY HANDOYO, M.PD. PROGRAM STUDI PENDIDIKAN SENI MUSIK FAKULTAS BAHASA DAN SENI UNIVERSITAS NEGERI YOGYAKARTA email: ciptobudyhandoyo@uny.ac.id

  2. STATISTIKDANSTATISTIKA STATISTIK PRODUK DARISTATISTIKA STATISTIKA * BAGIAN MATEMATIKA MENGENAI CARA : # PENGUMPULAN DATA # ANALISIS # PENAFSIRAN email: ciptobudyhandoyo@uny.ac.id

  3. JENIS STATISTIK DESKRIPTIF INFERENSIAL MENYAJIKAN DATA MENGUJI HIPOTESIS PENGHITUNGAN SEDERHANA : FREKUENSI PERSENTASI UJI HUBUNGAN (KORELASI) RATA-RATA (MEAN) UJI BEDA (KOMPARASI) SD dsb email: ciptobudyhandoyo@uny.ac.id

  4. ANGKA DAN SKALA 0, 1, 2, 3, 4, 5, ……….DSB ANGKA : SKALA : # NOMINAL # ORDINAL # INTERVAL # RASIO email: ciptobudyhandoyo@uny.ac.id

  5. ANGKA DAN SKALA RASIO NOMINAL ORDINAL ITERVAL email: ciptobudyhandoyo@uny.ac.id

  6. DATA DAN ALAT PENGAMBIL DATA DATA : INFORMASI DARI / TENTANG SUATU GEJALA ALAT PENGAMBIL DATA : INSTRUMEN PENELITIAN (INSTRUMEN) INSTRUMEN : BUATAN SENDIRI BAKU email: ciptobudyhandoyo@uny.ac.id

  7. DISTRIBUSI DATA BEBERAPA KEMUNGKINAN DISTRIBUSI DATA : KEMUNGKINAN 1 : Heterogenitas = 0 atau Homogenitas = 1 KEMUNGKINAN 2 : Heterogenitas = 1 atau Homogenitas = 0 ATAU : KEMUNGKINAN 3 : Heterogenitas = Tertentu atau Homogenitas = Tertentu Kemungkinan ke-3 sangat luas adanya dan satuannya dpt berupa satuan,belasan,puluhan,ratusan, dsb. email: ciptobudyhandoyo@uny.ac.id

  8. TABEL DAN GRAFIK DISTRIBUSI DATA : TERLETAK DI ANTARA 2 DISTRIBUSI EKSTRIM : 1 DI ANTARA DIST. DG HOM. PENUH(1) DI ANTARA DIST. DG HOM. KOSONG(0) 2 DI ANTARA DIST. DG HET. KOSONG(0) DI ANTARA DIST. DG HET. PENUH(1) email: ciptobudyhandoyo@uny.ac.id

  9. TABEL DAN GRAFIK Tabel 1: Distribusi Data dan Grafik 1 25 20 15 10 5 2 4 6 8 10 email: ciptobudyhandoyo@uny.ac.id

  10. TABEL DAN GRAFIK Tabel 2: Distribusi Data dan Grafik 2 120 100 80 60 40 20 2 4 6 8 10 email: ciptobudyhandoyo@uny.ac.id

  11. TABEL DAN GRAFIK Tabel 3: Distribusi Data dan Grafik 3 120 100 80 60 40 20 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 email: ciptobudyhandoyo@uny.ac.id

  12. TABEL DAN GRAFIK Tabel 4: Distribusi Data dan Grafik 4 120 100 80 60 40 20 2 4 6 8 10 email: ciptobudyhandoyo@uny.ac.id

  13. POPULASI DAN SAMPEL POPULASI : Keseluruhan anggota Subjek Penelitian yg memiliki kesamaan karakteristik SAMPEL : Sebagian anggota populasi SAMPEL POPULASI SAMPEL SAMPEL SAMPEL SAMPEL SAMPEL HARUS BERSIFAT REPRESENTATIF (Mencerminkan dan bersifat mewakili keadaan populasi) email: ciptobudyhandoyo@uny.ac.id

  14. PENYAJIAN DATA TABEL PENYAJIAN DATA : GRAFIK HISTOGRAM POLIGON GRAFIK : KURVE email: ciptobudyhandoyo@uny.ac.id

  15. PENYAJIAN DATA TABEL : HISTOGRAM : 7 6 5 4 3 2 1 59 email: ciptobudyhandoyo@uny.ac.id 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71

  16. PENYAJIAN DATA POLIGON : Histogram dihubungkan titik2 puncaknya TABEL : 7 6 5 4 3 2 1 email: ciptobudyhandoyo@uny.ac.id 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71

  17. PENYAJIAN DATA TABEL : KURVE : Poligon dihaluskan 7 6 5 4 3 2 1 email: ciptobudyhandoyo@uny.ac.id 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71

  18. PENGERJAAN DENGAN KOMPUTER PIRANTI : • Komputer dg Pentium 4 • SPSS (versi : 9, 10, 11, 12, dst.) PROSEDUR : • Klik SPSS • Masukkan data pada kolom yg sudah tersedia • Beri Nama Variabel data yg saja dimasukkan dg cara : • Klik variable view (kiri bawah layar) • Tulis nama variabel/nama data • Bawa kursor ke baris pertama kolom Decimal • Tulis bilangan nol (artinya: tdk ada bil. di blkg koma) • Klik Data View (utk kembali ke lbr kerja) email: ciptobudyhandoyo@uny.ac.id

  19. BIKIN TABEL DENGAN KOMPUTER PROSEDUR : • Klik SPSS • Masukkan data pada kolom yg sudah tersedia • Tulis Nama Variabel data yg sudah dimasukkan dg cara: • Klik variable view (kiri bawah layar) • Tulis nama variabel/nama data • Bawa kursor ke baris pertama kolom Decimal • Tulis bilangan nol (artinya: tdk ada bil. di blkg koma) • Klik Data View (utk kembali ke lbr kerja) • Klik Analyze : pilih Descriptive, pilih Frequencies, • bawa data ke kotak kanan, klik OK. email: ciptobudyhandoyo@uny.ac.id

  20. PRINT OUT PEMBUATAN TABEL DG “SPSS” : email: ciptobudyhandoyo@uny.ac.id

  21. BIKIN GRAFIK DENGAN KOMPUTER SPSS SECARA OTOMATIS DAPAT MEMBUAT GRAFIK DARI DATA YANG SUDAH DIMASUKKAN PROSEDUR : • Klik GRAPH • Pilih Grafik yg diinginkan : • a) Histogram : Klik Histogram • b) Poligon : Klik Line • c) Kurve : Klik Histogram ditambah Klik kotak kecil di • Kiri bawah : “Display Normal Curve” • 3. Bawa data yg akan dibuat grafiknya • 4. Klik OK. email: ciptobudyhandoyo@uny.ac.id

  22. PRINT OUT PEMBUATAN GRAFIK (HISTOGRAM) DG “SPSS” : email: ciptobudyhandoyo@uny.ac.id

  23. PRINT OUT PEMBUATAN GRAFIK (POLIGON) DG “SPSS” : email: ciptobudyhandoyo@uny.ac.id

  24. PRINT OUT PEMBUATAN GRAFIK (KURVE) DG “SPSS” : email: ciptobudyhandoyo@uny.ac.id

  25. PRINT OUT PEMBUATAN GRAFIK (IRISAN/PIE) DG “SPSS” : email: ciptobudyhandoyo@uny.ac.id

  26. UKURAN KECENDERUNGAN SENTRAL MEAN MEDIAN MODUS ANGKA TENGAH = ANGKA PEMBAGI 2 DISTRIBUSI DATA SKOR YG PALING BANYAK FREKUEN- SINYA NILAI RATA-RATA email: ciptobudyhandoyo@uny.ac.id

  27. MENDAPATKAN MEAN, MEDIAN, DAN MODUS DENGAN KOMPUTER PROSEDUR : • Klik Analyze, pilih Descriptive, pilih Frequencies • Bawa data ke kotak kanan • 3. Klik Statistics • 4. Tandai : Mean, Median, Modus • 5. Klik Continous • 4. Klik OK. email: ciptobudyhandoyo@uny.ac.id

  28. PRINT OUT MENDAPATKAN MEAN, MEDIAN, DAN MODUS DG “SPSS” : email: ciptobudyhandoyo@uny.ac.id

  29. UKURAN VARIABILITAS VARIABILITAS = KEBERAGAMAN UKURAN VARIABILITAS : • Simpangan (Deviasi) • Simpangan Baku (SB = SD = Standar Deviasi) • Varians email: ciptobudyhandoyo@uny.ac.id

  30. MENDAPATKAN SD DAN VARIANSDENGAN KOMPUTER PROSEDUR : • Klik Analyze, pilih Descriptive, pilih Frequencies • Bawa data ke kotak kanan • 3. Klik Statistics • 4. Tandai : Std. Deviation dan Variance • 5. Klik Continous • 4. Klik OK. email: ciptobudyhandoyo@uny.ac.id

  31. PRINT OUT MENDAPATKAN SD DAN VARIANS DG “SPSS” : email: ciptobudyhandoyo@uny.ac.id

  32. UJI KELAYAKANINSTRUMEN PENELITIAN SEBELUM INSTR. PENELITIAN DIGUNAKAN UTK PENELI- TIAN, INSTRUMEN HARUS DIUJICOBAKAN LEBIH DAHULU (UJI KELAYAKAN INSTRUMEN) • SYARATNYA : • VALID • RELIABEL RELIABILITAS VALIDITAS TETAP : walaupun Digunakan di lain Tempat, tetap menghasil- kan informasi yg sama TEPAT : Mengukur Apa yg diukur email: ciptobudyhandoyo@uny.ac.id

  33. UJI KELAYAKANDATA PENELITIAN SEBELUM DILAKUKAN ANALISIS, DATA PENELITIAN HARUS DIUJI KELAYAKAN ANALISIS LEBIH DAHULU AGAR : • DATA BERDISTRIBUSI NORMAL (UJI NORMALITAS) • VARIANSNYA HOMOGEN (UJI HOMOGENITAS) • SAMPEL DIAMBIL SECARA ACAK (RANDOM) email: ciptobudyhandoyo@uny.ac.id

  34. UJI NORMALITASDENGAN KOMPUTER PROSEDUR : • Klik Analyze, pilih Nonparametrik, • pilih 1 Sample KS • 2. Bawa data ke kotak kanan • 3. Klik OK email: ciptobudyhandoyo@uny.ac.id

  35. PRINT OUT UJI NORMALITAS : Kesimpulan : Oleh krn asympt. Sig. 0,9020,05, maka data dinyatakan Normal. email: ciptobudyhandoyo@uny.ac.id

  36. UJI HOMOGENITASDENGAN KOMPUTER PROSEDUR A : Memasukkan Data (Persiapan) • Klik Variable View (kiri bawah SPSS) • Isi nama data pada Name • Isi 8 untuk Width • Isi 0 untuk Decimals • Lakukan hal yg sama untuk baris ke 2 • dg nama data (Name : Kelompok) • 6. Klik Values, Isi Value dg : 1, Value Label : Kelp 1 • 7. Lakukan hal yg sama, Value : 2, Value Label : • Kelp 2) email: ciptobudyhandoyo@uny.ac.id

  37. UJI HOMOGENITASDENGAN KOMPUTER PROSEDUR B : Memasukkan Data (Angka) • Klik Data View (kiri bawah SPSS) • Masukkan data (angka) • Klik View, pilih label, pilih Value Label • Ketik angka 1 untuk Kelp 1, 2 untuk Kelp 2 email: ciptobudyhandoyo@uny.ac.id

  38. UJI HOMOGENITASDENGAN KOMPUTER PROSEDUR C : Analisis • Klik Analyze, pilih Nonparametrik, • pilih 2 Independent Samples Test • 2. Bawa data 1 ke kotak kanan atas • 3. Bawa data 2 (Kelp) ke kotak kanan bawah • 4. Klik Define Group • 5. Isi Grup 1 = 1, grup 2 = 2 • 6. Klik OK email: ciptobudyhandoyo@uny.ac.id

  39. PRINT OUT UJI HOMOGENITAS : Kesimpulan : Oleh krn asympt. Sig. 0,000 0,05, maka varians kedua Data dinyatakan Tidak homogen. email: ciptobudyhandoyo@uny.ac.id

  40. UJI KORELASI (UJI HUBUNGAN) UJI-r RUMUS UMUM : NX1X2 – (X1) (X2) r =  (X12 - (X1)2 (X22 - (X2)2 r = koefisien korelasi email: ciptobudyhandoyo@uny.ac.id

  41. UJI KORELASI (UJI UBUNGAN)DENGAN KOMPUTER PROSEDUR A : Memasukkan Data • Klik Variable View (kiri bawah SPSS) • Isi nama data pada Name • Isi 8 untuk Width • Isi 0 untuk Decimals • Lakukan hal yg sama untuk baris ke 2 utk data ke 2 • yg akan dikorelasikan • 6. Masukkan kedua data pada masing-masing variabel email: ciptobudyhandoyo@uny.ac.id

  42. UJI KORELASI (UJI UBUNGAN)DENGAN KOMPUTER PROSEDUR B : Analisis • Klik Analyze, pilih Correlate, pilih Bivariat • 2. Bawa kedua data tsb ke kotak kanan • 3. Klik OK email: ciptobudyhandoyo@uny.ac.id

  43. PRINT OUT UJI KORELASI : Kesimpulan : Ada korelasi yang signifikan antara kemampuan Teori Musik dan Kemampuan Solfeggio, krn r = 0,624  0,05. email: ciptobudyhandoyo@uny.ac.id

  44. UJI BEDA (UJI KOMPARASI) UJI-t UJI-F UJI PERBEDAAN 2 KELP. UJI PERBEBADAAN LEBIH DARI 2 KELP YG DIUJI : MEAN/RERATA email: ciptobudyhandoyo@uny.ac.id

  45. RUMUS UMUM UJI-t : 2 - 2 t = S2 S2 + N1 N2 2 : Mean S2 : varians populasi N : banyaknya subjek RKA F = RKB RKA: Kuadrat rata-rata antar kelompok RKB : Kuadrat rata-rata dalam kelompok email: ciptobudyhandoyo@uny.ac.id

  46. UJI BEDA (UJI KOMPARASI)DENGAN KOMPUTER PROSEDUR A : Memasukkan Data(Untuk dua sampel dg Subjek yg sama) : • Klik Variable View (kiri bawah SPSS) • Isi nama data pada Name • Isi 8 untuk Width • Isi 0 untuk Decimals • Lakukan hal yg sama untuk baris ke 2 utk data ke 2 • yg akan dikomparasikan • 6. Masukkan kedua data pada masing-masing variabel email: ciptobudyhandoyo@uny.ac.id

  47. UJI BEDA (UJI KOMPARASI)DENGAN KOMPUTER PROSEDUR B : Analisis • Klik Analyze, pilih Compare Mean, • pilih Paired T Test • 2. Bawa kedua data tsb ke kotak kanan • 3. Klik OK email: ciptobudyhandoyo@uny.ac.id

  48. PRINT OUT UJI KORELASI : Kesimpulan : Oleh krn t sebesar -1,780 berada dlm Taraf Sig. 0,083 0,05, maka dinyatakan Tidak ada perbedaan antara kedua Kelp 1 dan Kelp 2. email: ciptobudyhandoyo@uny.ac.id

  49. UJI BEDA DUA SAMPEL UNTUK SUBJEK YG BERBEDA PROSEDUR A : Memasukkan Data (Persiapan) • Klik Variable View (kiri bawah SPSS) • Isi nama data pada Name • Isi 8 untuk Width • Isi 0 untuk Decimals • Lakukan hal yg sama untuk baris ke 2 • dg nama data (Name : Kelompok) • 6. Klik Values, Isi Value dg : 1, Value Label : Kelp 1 • 7. Lakukan hal yg sama, Value : 2, Value Label : • Kelp 2) email: ciptobudyhandoyo@uny.ac.id

  50. UJI BEDA DUA SAMPEL UNTUK SUBJEK YG ERBEDA PROSEDUR B : Memasukkan Data (Angka) • Klik Data View (kiri bawah SPSS) • Masukkan data kedua kelp tsb scr terusan • dlm satu kolom • 3. Klik View, pilih label, pilih Value Label (untuk • menandai kelp 1 dan kelp 2 • 4. Ketik angka 1 untuk Kelp 1, 2 untuk Kelp 2 email: ciptobudyhandoyo@uny.ac.id

More Related