1 / 23

STATISTIK Kunto Hamijoyo , SPd , MSi . STMIK AUB SURAKARTA 2012

STATISTIK Kunto Hamijoyo , SPd , MSi . STMIK AUB SURAKARTA 2012. Pedahuluan. Tujuan pembelajaran Mendefinisikan arti dari terminologi penting ilmu statistik seperti statistik , populasi , sampel , parameter, variabel , statistik deskriptif dan statistik inferensial

tasya
Download Presentation

STATISTIK Kunto Hamijoyo , SPd , MSi . STMIK AUB SURAKARTA 2012

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. STATISTIK KuntoHamijoyo, SPd, MSi. STMIK AUB SURAKARTA 2012

  2. Pedahuluan • Tujuanpembelajaran Mendefinisikanartidariterminologipentingilmustatistiksepertistatistik, populasi, sampel, parameter, variabel, statistikdeskriptifdanstatistikinferensial Menjelaskanlangkahlangkahdasardalammetodepemecahanmasalahsecarastatistik Mengidentifikasikanberbagaimetode sampling

  3. Pokokbahasan - Definisidanpengertian - MetodePemecahanmasalahsecara statistik - Soalsoallatihan Referensi : harinaldi, prinsip-prinsipstatistikuntukteknikdansains, erlangga.

  4. STATISTIK Secaraumum: suatumetodeilmiahdalammengumpulkan, mengklasifikasikan, meringkas, menyajikan, menginterprestasikan, danmenganalisis data gunamendukungpengambilankeputusanyg valid danbergunasehinggadapatmenjadidasarpengambilankeputusan yang masukakal. Pengertianterbatas: terminologistatistikdigunakanuntukmenyebutkankan data itusendiri, ataufaktaberupaangka yang dihasilkandari data yang menggambarkankarakteristiksuatusampel. Misal: statistikkendaraanimpor, statistikpegawainegeri, staistikkecelakaanlalulintas.

  5. PopulasidanSensus • Populasi: Kumpulan darikeseluruhanpengukuran, obyek, atau, individu yang sedangdikaji. • Sensus: suatupengamatanatausurveiterhadapseluruhanggotapopulasi Contoh: • Dalamsuatupenelitianmengenahiprofilfisikmahasiswafakultasteknik UI populasi yang dapatditelitiantara lain adalah: populasitinggidanpopulasiberatbadanseluruhmahasiswadaritujuhdepartemen (T Sipil, T Mesin, T Elektro, T Informatika, T Kimia, T Industri, Tmetalurgi) • KegiatanPengendalianmutudisuatupabrikmanufaktur yang memproduksielemenelemenmesinmengkajipopulasikondisibaut yang diproduksidalamsehariuntukmenentukanjumlahbaut yang rusakdantidakrusak.

  6. Sampel • Sampeladalahsebagianatau subset ( himpunanbagian) darisuatupopulasi Contoh : Untukmemudahkanpenelitianmengenahiprofilfisikmahasiswafakultasteknikuniversitasindonesiadigunakansampeltinggidansampelberatbadanmasingmasing 25 mahasiswadaritujuhdepartemen Gunamenghematbiayadanwaktukegiatanpengendalianmutudisuatupabrikmanufaktur yang memproduksielemenmesindasardiambilahsampelkondisibautsejumlah 10 buahdalamsetiapbagian yang diproduksiuntukmenentukanbaut yang rusakdantidakrusak.

  7. Parameter danStatistik • Parameter: adalahbilanganatauangka yang menggambarkankarakteristiksuatupopulasi, sedangkanstatistik : bilanganatauangka yang menggambarkankarakteristiksuatusampel. Contoh: • Seandainyadaripengukurantinggibadanseluruh (populasi) mahasiswa FTUI diperolehnilai rata rata ( average/arithmetic mean) tinggibadanadalah 170 cm maka 170 adalah parameter • Sedangkanjikanilai rata rata yang diperolehdaripengukuran 175 orangmahasiswa yang mwakili 7 departemen (sampel) adalah 171 cm maka 171 adalahsebuahstatistik.

  8. Variabel • Variabeladalahsuatusimbol (lambang) misalnya X,H, r, a danseterusnya yang dapatbernilaiberapapundarisekumpulannilai yang telahdijelaskanterlebihdahulu • Variabelkontinu: suatuvariabel yang secarateoritisbisabernilaiberapapundiantaraduanilai yang doketahui • Variabeldiskrit: suatuvariabel yang secarateoritistidakbisabernilaiberapapundiantaraduanilai yang diketahui Contoh: • Variabel N yang menyatakanjumlahanakdakamsebuahkeluargaadalahsebuahvariabeldiskritkarenahanyabisabernilai 0,1,2,3,….dst, namuntidakbisa 2,5 atau 3,23 dst. • Variabel r yang menyatakan radius sebuah ban mobiladalahsebuahvariabelkontinukarenabisabernilai (dalam cm) 50; 50,2; 50,25;…dsttergantungdaritingkatkeakuratanpengukuranya.

  9. StatistikDeskriptif/Deduktif • Tahapanstatistik yang meliputikegiatanmengumpulkan, mengklasifikasikan, meringkas, menginterpretasikan, danmenyajikan data darisuatukelompok yang terbatas, tanpamenganalisadanmenarikkesimpulan yang bisaberlakubagikelompok yang lebihluasmerupakanruanglingkupdaristatistikdeskriptifataustatistikdeduktif

  10. StatistikInferensial/Induktif • Prosespengambilankesimpulanmengenai parameter populasi (biasanyaadalahkuantitasygtidakdiketahuinilainya) berdasarkaninformasi yang diperolehdaristatistiksampel(kuantitas yang diketahuinilainya) merupakanruanglingkupdaristatistikinferensial/Induktif Contoh: • Jikaberat rata2 dari 25 sampelkontainer yang dikapalkanadalah 7,1 Ton (statistik), makaberat rata2 seluruh 1000 kontainer yang harusdikapalkantsbdapatdiperkirakankemungkinanantara 6,9 sampai 7,3 Ton (parameter) • Seoranganaliskimiadapatmenggunakanstaistikinferensialuntukmengetahuikemungkinanlajukorosidarisuatulogam yang diberipelapisansebesar 10 mg/jam berdasarkan test /pengujian/pengukuranterhadap 20 sampel yang menunjukanlajukorosisebesar 9,5 mg/s.

  11. MengapaStatistikDiperlukan? • Menggambarkan hubungan2 antaravariabel-variabel Contoh: • Seorangkonsultanmanajemenperusahaanygbergerakdlmindustriberatinginmembandingkanpengembalianinvestasikliennyautktahuninidenganangka-angkatahunlaluygberkaitan.Dengan prinsip2 statistikdeskriptifdiadapatmeringkas data pendapatandanbiayadarikeduaperiode.Berdasarkankajiannyaitudiamenyajikansuaturekomendasikepadakliennya.

  12. Seorangpetugasjawatankesehatanpublikinginmengetahuiapakahadahubunganantaraterhiruonyaasaprokokolehbukanperokokterhadapmeningkatnyapenyakitasmaygdiderita anak2.Dia dptmenggunakanmetodestatistikygdisebutteknikkorelasiterhadap data dalamjumlahygbesardanmenyimpulkanbahwaasaprokokygterhirupoleh orang2 ygbukanperokoksekalipunternyatadapatberpengaruhburukterhadapkesehatanmereka.

  13. Alat bantu pengambilankeputusan Contoh: • Seoranginsinyurdibagiankendalimutupabrikpembuatalatpenyemprot cat otomatismengetahuibahwaterdapatvariasimutudaripabrik yang dihasilkan.Variasidlmkecepatanpenyemprotandanpolasemprotanalatinidptditolerirjikatidakmelampauisuatubatasantertentulebihdari 1%. Denganteknik sampling (pengambilansampel) ygtepat, dandgnpengujianpenyemprotan cat ygdiambilsecaraacakdarijalurproduksiygsedangberjalan, insinyurtsbdapatmengambilkesimpulanygdapatdipercayamengenaikualitasalatpenyemprot cat ygdihasilkanolehjalurproduksitsb.

  14. Metodepemecahanmasalahsecarastatistik • IdentifikasiMasalah Peneliti hrs memahamidgnjelasdanmampumendefinisikandgnbenarapaygsebenarnyaingindipenuhidalamkajianygdilakukan. misalnya: apakahtujuannyaadalahmempelajarisuatupopulasidankemudianmengestimasi rata2 ataupersentaseygtdkdiketahui

  15. Pengumpulan fakta2 yang ada Data ygdikumpulkanharusakurat, singkatnamunselengkapmungkin, sertarelevanterhadapmasalahygdihadapi. Macam2 data: Data Primer adalah data ygdikumpulkandarisumber primer yaknidaripihakygpertama kali mengumpulkan data danmempublikasikannya. Contoh: data bisnis yang dihasilkandidepartemenakunting, data prodiksidanpemasarandisebuahsekolahataurumahsakitdll. Data Sekunderadalah data ygberasaldrpihakygmempublikasikanulang data tsb. Contoh: fakta2 ygdihasilkanoleh sumber2 dariluarsepertiasosiasiprofesional, badan2 pemerintah, non pemerintahdalambentukpenerbitanataupublikasi.

  16. 3. Pengumpulan data baru : Alat bantu dan sample Alat bantu ygbiasadigunakan : wawancaradankuesioner Cara pemilihan sample: 1. Judgment Sample pemilihan sample ygdidasarkan pd pendapat 1 org ataulebihygcukupkompetenutkmengidentifikasikan hal2 pada sample ygmemberikankarakteristikpopulasiataupengambilan sample ygdidasarkanataskeahlianseseorangmengenaipopulasiygdikaji 2. Probability Sample adalah sample ygkesempatanterpilihnyasetiapanggota sample dalampopulasidiketahuisebelum sample tsbdiambil.

  17. Jenis- jenis sample : a. Simple Random Sample Setiapanggotapopulasimemilikikesempatanygsamauntukterpilihmenjadi sample. Caranyasetiapanggotadlmsuatupopulasidiberinomor, kemudiandiambilsecaraacaksebanyakjumlah sample ygdikehendaki, makasetiapanggotaygnomornyaterpilihtsbmembentuksebuah Random Sample.

  18. b. Systematic Sample Anggotadaripopulasidiberinomordandiurutkan. Kemudianditentukansatunomorsebagaititikawal sampling. Nomorberikutdarianggotaygingindipilihditentukandenganmengikutisuatusistematika, misalnyatiap unit nomorke-n darititikawaldipilihsebagaianggota sample.

  19. c. Stratified Sample Populasiterlebihdahuludibagidalam kelompok2 ygrelatiflebihhomogenataudalam strata. Anggotasampelditarikdarisetiap strata untukmenghasilkansampelsecarakeseluruhan.

  20. d. Cluster Sample Populasiterlebihdahuludibagiatas kelompok2 berdasarkan area atau cluster, dananggotakelompoktidakperluhomogen. Kemudiandipilihlahbeberapa cluster sebagai sample, selajutnyadipilihlagianggotadari cluster (seluruh/sebagian) tsbsbg sample.

  21. 4. PengklasifikasiandanPeringkasan Data Setelah data terkumpulselanjutnyaadalahmengklasifikasikannyayaitumengidentifikasikan data ygkarakteristiknyasejenisdanmengaturnyadalamsuatukelompokataukelas. Misal data produksidptdiklasifikasikanmenurutpembuatproduk, lokasipabrik, prosesproduksiygdigunakan.

  22. 5. Penyajiandananalisis Data Informasiygteringkasdalambentuktabel, diagram dan ukuran2 kuantitatifutamaakanmemudahkanpemahamanmasalah.

  23. 6. PengambilanKeputusan Akhirnya, analisisygbersangkutanmempertimbangkanpilihanygadadenganberpedomanpadatujuanyghendakdicapai, sesuaidenganperencanaanataukeputusan yang mewakilipemecahanygterbaikdarimasalahygdihadapi.

More Related