Statistik diartikan sebagai kumpulan

(1)

(2)

PENGERTIAN STATISTIKA



Kata

Statistik

secara etimologis berasal dari

bahasa latin yaitu

STATUS

yang memiliki

persamaan arti dengan kata

STATE

(bahasa

Inggris) yang diterjemahkan dalam bahasa

Indonesia sebagai

Negara

.



Statistik

diartikan sebagai kumpulan

keterangan (

data statistik

) yang berbentuk

angka (

kuantitatif

) saja yang dapat

(3)

PENGERTIAN STATISTIKA



Selanjutnya

Statistika

adalah ilmu

pengetahuan yang berkaitan dengan

metode

,

teknik

, atau

cara

untuk

mengumpulkan data,

mengolah data, menyajikan data,

menganalisis data, dan menarik kesimpulan

(Inferensia) atau menginterprestasikan

(4)

BERBAGAI PENGERTIAN DATA

Categorical

(Qualitative)

Discrete

Continuous

Numerical

(Quantitative)

(5)

BERBAGAI PENGERTIAN

DATA



DATA KUALITATIF



Data yang tidak berbentuk angka, biasanya

berbentuk

Kategori

atau

Atribut.

Soto Ambengan lebih enak daripada soto Gubeng Pojok dsb.



DATA KUANTITATIF



Data yang berbentuk angka.



Data Diskrit

– diperoleh dari perhitungan

(6)

PENGGOLONGAN DATA

STATISTIK

BERDASARKAN SUMBERNYA



Data Intern



Data yang menggambarkan keadaan atau

kegiatan

di dalam

suatu Instansi (Lembaga

Organisasi).



Data Ekstern

(7)

PENGGOLONGAN DATA

STATISTIK

BERDASARKAN CARA MEMPEROLEHNYA



Data Primer



Data yang dikumpulkan dan diolah sendiri oleh

suatu badan atau individu secara langsung dari

objeknya.



Data Sekunder

(8)

PENGGOLONGAN DATA

STATISTIK

BERDASARKAN WAKTU PENGUMPULANNYA



Data Seketika (Cross Section Data)



Data yang dikumpulkan pada

waktu tertentu

yang dapat menggambarkan

keadaan/karakteristik

obyek penelitian pada

waktu penelitian dilakukan.



Data Berkala (Time Series Data)



Data yang dikumpulkan

dari waktu ke waktu

yang dapat menggambarkan tentang

(9)

JENIS-JENIS STATISTIKA

STATISTIKA DESKRIPTIF (Deduktif

)



Metode-metode yang berkaitan dengan pengumpulan dan

penyajian suatu gugus data sehingga memberikan informasi

yang berguna dan sama sekali tidak menarik kesimpulan

(inferensia) apapun tentang gugus data induknya yang lebih

besar (populasi).

STATISTIKA INFERENSIA (Induktif)



Mencakup semua metode yang berhubungan dengan analisis

sebagian data (sampel) untuk kemudian sampai pada

(10)

FUNGSI DAN KEGUNAAN

Analisis Data

Statistik

Data

Teknik

Teori Probabilitas

Desain dan Pengambilan Keputusan

GAMBAR-1.

Bagan Alir Persoalan Ketidak-pastian dalam

Aktifitas Desain dan Pengambilan Keputusan Teknik.

(11)

POPULASI DAN SAMPEL

POPULASI

Suatu kumpulan dari

keseluruhan

pengamatan atau obyek yang menjadi

perhatian kita.

SAMPEL

Bagian dari populasi

yang menjadi perhatian

kita.

KETERKAITAN

Menurut teori Himpunan maka Populasi

merupakan

Himpunan Semesta

, sedangkan

sampel merupakan

Himpunan Bagian

.

S (Populasi)

Sampel

µ,

σ

, P

X, s, p

Gambar-2.

Keterkaitan antara

(12)

(13)

POPULASI DAN DATA SENSUS

Identifier

Color

MPG

RD1

Red

12 RD2

Red

10 RD3

Red

13 RD4

Red

10 RD5

Red

13 BL1

Blue

27 BL2

Blue

24 GR1

Green

35 GR2

Green

35 GY1

Gray

15 GY2

Gray

18

(14)

SAMPEL DAN DATA SAMPEL

Identifier

Color

MPG

RD2

Red

10 RD5

Red

13 GR1

Green

35

(15)

PARAMETER DAN STATISTIK

PARAMETER

Ukuran-ukuran yang menyatakan karakteristik dari suatu

populasi, seperti rata-rata populasi (µ), simpangan baku

populasi (



), koefisien korelasi populasi (R), Varians populasi

(



2 ), dan proporsi populasi (P).

STATISTIK

Ukuran-ukuran yang menyatakan karateristik dari suatu sampel,

seperti rata-rata sampel ( ), simpangan baku sampel (s),

koefisien korelasi sampel (r), varian sampel (S

2 _{), dan proporsi}

sampel (



).

*

(16)

SIMBOL DARI PARAMATER

POPULASI

µ

denotes population parameter

2 σ

denotes population variance

(17)

SIMBOL DARI STATISTIK

SAMPEL

x

_{denotes sample mean}

2 S

denotes sample variance

(18)

PROSES DARI STATISTIKA

INFERENSIA

Population

( parameter )

µ

Sample

x

(statistic )

Calculate x

to estimate

µ

Select a

(19)

CARA

MENGUMPULKAN DATA

Observation

Experimentation

Survey

Print or Electronic

(20)

CARA

MENGUMPULKAN DATA

WAWANCARA (INTERVIEW)

KUESIONER (ANGKET)

OBSERVASI (PENGAMATAN)

TES DAN SKALA OBYEKTIF

METODE PROYEKTIF

(21)

PENYUSUNAN DATA

EDIT

Memeriksa kembali daftar pertanyaan yang telah diisi, untuk mengetahui

apakah daftar pertanyaan itu telah diisi dengan benar atau sesuai

dengan yang dimaksud dalam penelitian.

KLASIFIKASI

Memisah-misahkan data yang telah diedit atas dasar sifat-sifat yang

dimiliki oleh data.

TABULASI

(22)

PENGUMUMAN DATA, ANALISIS

DATA DAN INTERPRETASI DATA

PENGUMUMAN DATA

Dimaksudkan agar data yang telah disusun dapat disebar-luaskan dan

mudah dilihat secara visual, maka data disajikan dalam bentuk tabel,

grafik dan diagram.

ANALISIS DATA

Data yang telah dikumpulkan dan disusun, selanjutnya dianalisis, dari hasil

analisis ini akan diperoleh gambaran keseluruhan dari data yang telah

dikumpulkan.

INTERPRETASI DATA

Gambaran keseluruhan dari data yan telah dikumpulkan perlu di

interpretasikan dengan baik, agar diperoleh suatu kesimpulan yang

benar.

(23)

SKALA PENGUKURAN



Nominal — Lowest level of measurement



Ordinal



Interval

(24)

SKALA PENGUKURAN

SKALA NOMINAL

Skala yang mempunyai ciri untuk

membedakan

dengan lainnya, biasanya diklasifikasikan dalam

kategori.

SKALA ORDINAL

Skala yang selain mempunyai ciri untuk

membedakan

juga mempunyai ciri untuk

mengurutkan

pada

rentang terntentu.

(25)

(26)

ORDINAL DATA

Faculty and staff should receive

preferential treatment for parking

space.

1

2

3

4

5 Strongly

Agree

Strongly

Disagree

(27)

SKALA PENGUKURAN

SKALA INTERVAL

Skala yang selain mempunyai ciri untuk

membedakan

dan

urutan, juga mempunyai ciri

jarak yang sama.

SKALA RASIO

Skala yang mempunyai 4 ciri, yaitu

membedakan,

mengurutkan,

jarak yang sama, dan mempunyai

titik nol tulen

(

titik nol yang berarti

) sehingga dapat

menghitung rasio atau perbandingan diantara nilai.

(28)

USAGE POTENTIAL OF VARIOUS

LEVELS OF DATA

(29)

DATA LEVEL, OPERATIONS,

AND STATISTICAL METHODS

Data Level

Nominal

Ordinal

Interval

Ratio

Meaningful Operations

Classifying and Counting

All of the above plus Ranking

All of the above plus

Addition, Subtraction,

Multiplication, and Division

All of the above

(30)