230 likes | 473 Views
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
E N D
STATISTIK KuntoHamijoyo, SPd, MSi. STMIK AUB SURAKARTA 2012
Pedahuluan • Tujuanpembelajaran Mendefinisikanartidariterminologipentingilmustatistiksepertistatistik, populasi, sampel, parameter, variabel, statistikdeskriptifdanstatistikinferensial Menjelaskanlangkahlangkahdasardalammetodepemecahanmasalahsecarastatistik Mengidentifikasikanberbagaimetode sampling
Pokokbahasan - Definisidanpengertian - MetodePemecahanmasalahsecara statistik - Soalsoallatihan Referensi : harinaldi, prinsip-prinsipstatistikuntukteknikdansains, erlangga.
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.
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.
Sampel • Sampeladalahsebagianatau subset ( himpunanbagian) darisuatupopulasi Contoh : Untukmemudahkanpenelitianmengenahiprofilfisikmahasiswafakultasteknikuniversitasindonesiadigunakansampeltinggidansampelberatbadanmasingmasing 25 mahasiswadaritujuhdepartemen Gunamenghematbiayadanwaktukegiatanpengendalianmutudisuatupabrikmanufaktur yang memproduksielemenmesindasardiambilahsampelkondisibautsejumlah 10 buahdalamsetiapbagian yang diproduksiuntukmenentukanbaut yang rusakdantidakrusak.
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.
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.
StatistikDeskriptif/Deduktif • Tahapanstatistik yang meliputikegiatanmengumpulkan, mengklasifikasikan, meringkas, menginterpretasikan, danmenyajikan data darisuatukelompok yang terbatas, tanpamenganalisadanmenarikkesimpulan yang bisaberlakubagikelompok yang lebihluasmerupakanruanglingkupdaristatistikdeskriptifataustatistikdeduktif
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.
MengapaStatistikDiperlukan? • Menggambarkan hubungan2 antaravariabel-variabel Contoh: • Seorangkonsultanmanajemenperusahaanygbergerakdlmindustriberatinginmembandingkanpengembalianinvestasikliennyautktahuninidenganangka-angkatahunlaluygberkaitan.Dengan prinsip2 statistikdeskriptifdiadapatmeringkas data pendapatandanbiayadarikeduaperiode.Berdasarkankajiannyaitudiamenyajikansuaturekomendasikepadakliennya.
Seorangpetugasjawatankesehatanpublikinginmengetahuiapakahadahubunganantaraterhiruonyaasaprokokolehbukanperokokterhadapmeningkatnyapenyakitasmaygdiderita anak2.Dia dptmenggunakanmetodestatistikygdisebutteknikkorelasiterhadap data dalamjumlahygbesardanmenyimpulkanbahwaasaprokokygterhirupoleh orang2 ygbukanperokoksekalipunternyatadapatberpengaruhburukterhadapkesehatanmereka.
Alat bantu pengambilankeputusan Contoh: • Seoranginsinyurdibagiankendalimutupabrikpembuatalatpenyemprot cat otomatismengetahuibahwaterdapatvariasimutudaripabrik yang dihasilkan.Variasidlmkecepatanpenyemprotandanpolasemprotanalatinidptditolerirjikatidakmelampauisuatubatasantertentulebihdari 1%. Denganteknik sampling (pengambilansampel) ygtepat, dandgnpengujianpenyemprotan cat ygdiambilsecaraacakdarijalurproduksiygsedangberjalan, insinyurtsbdapatmengambilkesimpulanygdapatdipercayamengenaikualitasalatpenyemprot cat ygdihasilkanolehjalurproduksitsb.
Metodepemecahanmasalahsecarastatistik • IdentifikasiMasalah Peneliti hrs memahamidgnjelasdanmampumendefinisikandgnbenarapaygsebenarnyaingindipenuhidalamkajianygdilakukan. misalnya: apakahtujuannyaadalahmempelajarisuatupopulasidankemudianmengestimasi rata2 ataupersentaseygtdkdiketahui
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.
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.
Jenis- jenis sample : a. Simple Random Sample Setiapanggotapopulasimemilikikesempatanygsamauntukterpilihmenjadi sample. Caranyasetiapanggotadlmsuatupopulasidiberinomor, kemudiandiambilsecaraacaksebanyakjumlah sample ygdikehendaki, makasetiapanggotaygnomornyaterpilihtsbmembentuksebuah Random Sample.
b. Systematic Sample Anggotadaripopulasidiberinomordandiurutkan. Kemudianditentukansatunomorsebagaititikawal sampling. Nomorberikutdarianggotaygingindipilihditentukandenganmengikutisuatusistematika, misalnyatiap unit nomorke-n darititikawaldipilihsebagaianggota sample.
c. Stratified Sample Populasiterlebihdahuludibagidalam kelompok2 ygrelatiflebihhomogenataudalam strata. Anggotasampelditarikdarisetiap strata untukmenghasilkansampelsecarakeseluruhan.
d. Cluster Sample Populasiterlebihdahuludibagiatas kelompok2 berdasarkan area atau cluster, dananggotakelompoktidakperluhomogen. Kemudiandipilihlahbeberapa cluster sebagai sample, selajutnyadipilihlagianggotadari cluster (seluruh/sebagian) tsbsbg sample.
4. PengklasifikasiandanPeringkasan Data Setelah data terkumpulselanjutnyaadalahmengklasifikasikannyayaitumengidentifikasikan data ygkarakteristiknyasejenisdanmengaturnyadalamsuatukelompokataukelas. Misal data produksidptdiklasifikasikanmenurutpembuatproduk, lokasipabrik, prosesproduksiygdigunakan.
5. Penyajiandananalisis Data Informasiygteringkasdalambentuktabel, diagram dan ukuran2 kuantitatifutamaakanmemudahkanpemahamanmasalah.
6. PengambilanKeputusan Akhirnya, analisisygbersangkutanmempertimbangkanpilihanygadadenganberpedomanpadatujuanyghendakdicapai, sesuaidenganperencanaanataukeputusan yang mewakilipemecahanygterbaikdarimasalahygdihadapi.