statistika n.
Download
Skip this Video
Loading SlideShow in 5 Seconds..
Statistika PowerPoint Presentation
Download Presentation
Statistika

Loading in 2 Seconds...

play fullscreen
1 / 50

Statistika - PowerPoint PPT Presentation


  • 352 Views
  • Uploaded on

Statistika. Hartanto S. Lingkup Statistika. Deskriptif Inferensia l. Uji Beda. Parameter. Uji Hub. Non Par. Lainnya. Hipotesis. Pop. & Sampel. Pengertian Statistika. Pengumpulan data Klasifikasi Diskripsi Penyajian Menganalisis Menyimpulkan. DATA. 1.Kualitatif.

loader
I am the owner, or an agent authorized to act on behalf of the owner, of the copyrighted work described.
capcha
Download Presentation

Statistika


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.While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server.


- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - E N D - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -
    Presentation Transcript
    1. Statistika Hartanto S.

    2. Lingkup Statistika • Deskriptif • Inferensial Uji Beda Parameter Uji Hub. Non Par. Lainnya Hipotesis Pop. & Sampel

    3. Pengertian Statistika • Pengumpulan data • Klasifikasi • Diskripsi • Penyajian • Menganalisis • Menyimpulkan

    4. DATA 1.Kualitatif Diskrit/Nominal 2.Kuantitatif Ordinal Interval Kontinu Rasio

    5. Nominal • Angka digunakan untuk membedakan satu obyek dari obyek yang lain dan tidak punya kaitan langsung dengan besaran fisik atau ciri fisik lainnya. Angka adalah sekedar nama untuk suatu obyek. Contoh : • penggunaan angka untuk nomor rumah • penggunaan angka untuk klsifikasi buku • jenis kelamin • agama • dll

    6. Ordinal • Angka digunakan untuk menyatakan urutan tertentu. Angka yang lebih besar digunakan untuk menyatakan sesuatu yang lebih dari obyek yang dipasangkan dengan angka itu. Skala pengukuran ini mempunyai ciri dapat dibedakan dan adanya urutan. Contoh : • kepangkatan / golongan • pendidikan • status sosial ekonomi • dll.

    7. Interval • Angka digunakan untuk menyatakan interval-interval yang sama. Skala ini mempunyai ciri dapat dibedakan, urutan menurut besar dan adanya interval-interval yang sama, tidak mempunyai nol absolut. Contoh : • Pada temperatur 0oC bukan berarti tidak ada temperatur / suhu. • 10oC bukan berarti 10 kali lebih panas dari 1oC. Antara air membeku dan air mendidih, oleh skala Celcius dibagi dalam 100 interval-interval yang sama. • Nilai Ujian A,B,C,D,E.

    8. Rasio • Angka digunakan sebagai pembanding terhadap suatu satuan pengukuran yang besarnya standard. Skala ini mempunyai ciri dapat dibedakan, urutan menurut besar, interval-interval yang sama dan adanya nol mutlak. Nol berarti menyatakan tidak adanya obyek tersebut. Contoh : • berat 0 gram, artinya tidak ada berat benda itu • volumenya 0 liter. • usianya 0 th. • dll.

    9. Penyajian Data • Diagram • Tabel

    10. Penyajian Data dlm Diagram • Diagram Garis/poligon frek. • Diagram Batang/histogram • Diagram Lingkaran, pastel • Diagram pencar/scatter • Diagram Gambar/Lambang/piktogram • Diagram Peta

    11. Diagram Garis

    12. Diagram Garis

    13. Diagram Batang

    14. Diagram Batang

    15. Diagram Lingkaran, pastel

    16. Diagram pencar/scatter

    17. Diagram Gambar/Lambang/piktogram

    18. Diagram Peta

    19. Diagram Peta

    20. Penyajian Data dlm TABEL • Baris/Kolom • Distribusi frekuensi • Distribusi Komulatif • Distribusi Relatif

    21. Baris/Kolom

    22. Distribusi frekuensi

    23. Dist. Frek. KumulatifKURANG DARI

    24. Dist. Frek. KumulatifLEBIH DARI

    25. Dist. Frek. RELATIF

    26. Stat.Deskriptif • Mean • Median • Modus • Simpangan Baku • Varians • dll

    27. Mean/Rerata

    28. Modus Mo = nilai dgn frek terbanyak Untuk data dalam daftar distribusi frekwensi :

    29. Median/Nilai Tengah Me = data yang ditengah (untuk n ganjil) Me = (untuk n genap ) Untuk data dalam daftar distribusi frekwensi :

    30. Kuartil Letak Ki =pada data ke , i = 1, 2, 3 Untuk data dalam daftar distribusi frekwensi :

    31. Desil Letak Di =pada data ke dgn i = 1,2,…,9 Untuk data dalam daftar distribusi frekwensi :

    32. Presentil Letak Pi =pada data ke dgn i = 1,2,…,99 Untuk data dalam daftar distribusi frekwensi :

    33. Simpangan Baku/StandartDeviasi/s Untuk data dalam daftar distribusi frekwensi : s = simpangan baku; s2 = v = varians

    34. Rerata &Varians gabungan

    35. Masalah 1 Ali pergi dari Surabaya ke Malang (100 km). Waktu berangkat kecepatan mobilnya 50 km/jam, dan waktu pulang 25 km/jam. Berapa rata-rata kecepatan pergi pulang ?

    36. Jawab Masalah 1 Rata-rata Harmonik

    37. Populasi Teknik Sampling Sampel Random/Prob. Non Random Populasi dan Sampel   ρ Pop. Sam. s r

    38. Kegunaan Sampel • Tidak mungkin mengamati seluruh anggota populasi • Pengamatan terhadap semua anggota populasi dapat bersifat merusak • Menghemat biaya, waktu, dan tenaga • Mampu memberikan informasi yang lebih menyeluruh dan mendalam (komprehensif). • Sampel yang baik • Objektif • Representatif • Variasinya kecil, tepat waktu, dan relevan.

    39. Tehnik Sampling • Random/Probabilitas • Non Random/Non.Probabilitas

    40. Random/Probabilitas • Simple random sampling/Acak sederhana • Systematic Sampling • Stratified random sampling • Cluster Sampling

    41. Non Random/Non.Probabilitas • Convinience sampling  menyenangkan atau mengenakkan peneliti. • Judgment Sampling/ Sampling Pertimbangan. Merupakan suatu bentuk Convenience sampling bila ditinjau dari cara pengambilan unit-unit sampelnya. Expert sampling(sampling atas dasar keahlian) dan Purposive sampling(sampling dengan maksud tertentu). • Quota sampling (judgement sampling) • Consecutive Sampling (berurutan/waktu). • Snowball/Nominated Sampling/Network sampling • Voluntary Sampling

    42. HIPOTESIS 1. Hipotesis Statistika a. Ho  = b. H1  ≠ , <, > 2. Hipotesis Penelitian • Sederhana (singkat dan padat) • Hendaknya merupakan rumusan tentang hubungan antara 2 variabel atau lebih. • Harus dapat diuji • Sesuai pengetahuan yang ada.

    43. Tingkat signifikan/tingkat kepercayaan/taraf nyata (α) Probabiltas terjadinya kesalahan tipe I dilambangkan α yang disebut tingkat signifikan/tingkat kepercayaan/taraf nyata. Sedangkan probabilitas kesalahan tipe II dilambangkan β.

    44. Prosedur pengujian hipotesis Tentukan • Hipotesis ( Ho :... dan H1 :.... )l • Tingkat kepercayaan/signifikan :  = 5 % • Kriteria : Tolak Ho jika,.... • Perhitungan : • Kesimpulan :

    45. Stat.Inferensial • Uji Beda : Uji t, Anova • Uji Hubungan : Regresi • Lainnya Anakova

    46. Analisis Varians • Analsis Varians 1 jalur • Analsis Varians 2 jalur • Analsis Varians 3 jalur • dst

    47. Analisis Varians 1 Jalur

    48. Permasalahan • Tiga macam obat anti obesitas diberikan kepada mereka yang berat badannya over weight untuk jangka waktu 3 bulan. Obat A diberikan pada 9 orang, obat B pada 10 orang, dan obat C pada 8 orang. Hasil pengukuran penurunan berat badan se­telah 3 bulan adalah sebagai berikut (dalam satuan Kg): • Obat A 8 9 9 7 8 9 7 7 7 • Obat B 5 6 4 4 5 4 4 4 5 4 • Obat C 3 2 4 3 3 3 4 4 • Ujilah apakah ada perbedaan dalam daya menurunkan berat badan kedua macam obat tersebut pada alpha 5%! • Hitung rata-rata penurunan berat badan obat A, B, dan C! • Ujilah dengan alpha 5%, apakah ada perbedaan pe­nurunan berat badan di antara tiga metode tersebut! • Bila ada perbedaan, kelompok mana saja yang berbeda? • Obat mana yang paling baik digunakan untuk menurunkan berat badan?

    49. Analisis Varians 2 Jalur Catatan : B1, B2, …. Bk

    50. Permasalahan