1 / 23

BAB 2. jenis data Oleh M. YAHYA AHMAD

METODE Statistika. BAB 2. jenis data Oleh M. YAHYA AHMAD. Apa yang Dimaksud dengan Data?. Data (dari “datum”) dapat berupa angka, nama atau ciri lainnya yang tercatat. Tidak semua data yang diwakili oleh angka adalah data numerik (mis., 1= laki-laki, 2= perempuan).

Download Presentation

BAB 2. jenis data Oleh M. YAHYA AHMAD

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. METODE Statistika BAB 2. jenis dataOlehM. YAHYA AHMAD M. Yahya Ahmad

  2. Apa yang Dimaksud dengan Data? Data (dari “datum”) dapat berupa angka, nama atau ciri lainnya yang tercatat. Tidak semua data yang diwakili oleh angka adalah data numerik (mis., 1= laki-laki, 2= perempuan). Data tidak ada gunanya jika tidak memiliki arti atau tidak sesuai konteks… M. Yahya Ahmad

  3. 5W+1H Untuk memberikan makna atau context kita perlu menghubungkannya dengan 5W-1H Who What (dan dalam satuan apa) When Where Why (jika memungkinkan) and How dari data tersebut. Catatan: jawaban dari “who” dan “what” adalah penting sekali. M. Yahya Ahmad

  4. Tabel Data Berikutinitabel data yang secarajelasmenunjukkankonteks data yang disajikan: Tabel data diatasmenjelaskanWhat (judulkolom) danWho (judulbaris). M. Yahya Ahmad

  5. Who (Siapa) Komponen “Who” dari data menjelaskan tentang kasus individu tentang dari siapa data yang kita miliki. Individu yang menjawab survei dinamakan respondents. Orang yang digunakan dalam eksperimen dinamakan subjects atau participants. Hewan, tanaman, dan subyek lain dinamaka unit eksperimen. Kadang-kadang orang menyebut nilai dari data sebagai observasi dan tidak jelas menggambarkan tentang “Who” Tetapi kita perlu mengetahui tentang “Who” dari data dengan demikian kita dapat pelajari apa yang dikatakan oleh data. M. Yahya Ahmad

  6. What (Apa) dan Why (Mengapa) Variabel adalah karakteristik yang dicatat yang menjelaskan tentang masing-masing individu. Variabel harus memiliki nama sehingga dapat diidentifikasi tentang What (apa) yang telah diukur Untuk memahami variabel anda harus berfikir tentang apa yang ingin anda ketahui. Beberapa variabel memiliki satuan yang menjelaskan bagaimana setiap nilai diukur dan menjelaskan tentang skala ukurannya. M. Yahya Ahmad

  7. What (Apa) dan Why (Mengapa) Pertanyaan yang diajukan tentang suatu variabel (Why of our analysis) membentuk apa yang kita pikirkan tentang dan bagaimana kita memperlakukan variabel tersebut. M. Yahya Ahmad

  8. What (Apa) dan Why (Mengapa) Sebagai contoh: di dalam suatu evaluasi mahasiswa tentang instruksi pada suatu perguruan tinggi, satu pertanyaan yang ditanyakan kepada mahasiswa untuk mengevaluasi pernyataan “Instruktur secara umum tertarik terhadap pengajaran” jawabannya dituliskan dalam sekala sebagai berikut: 1 = Sangat tidak setuju; 2 = tidak setuju; 3 = Netral; 4 = Setuju; 5 = Sangat setuju. Pertanyaan: apakah “tertarik terhadap pengajaran” merupakan variabel kategorik atau variabel kuantitatif? M. Yahya Ahmad

  9. What (Apa) dan Why (Mengapa) Dari jawaban yang disediakan kita lihat bahwa variabel tersebut tidak memiliki satuan tetapi memiliki peringkat. Variabel “tertarik kepada pengajaran” sering disebut sebagai varuabel ordinal (ordinal variables). Apakah nilai-nilai variabel ordinal dapat diperlakukan sebagai data kategorik atau data kuantitatif?. Perlakuan terhadap data kategorik harus berbeda dengan perlakuan terhadap data kuanttatif!!! http://faculty.valenciacc.edu/ashaw/ Click link to download other modules. M. Yahya Ahmad

  10. Populasi dan Sampel Populasi Sampel Gunakan statistikuntukmenjelaskan sampel Gunakan parameter untuk menggambarkan populasi Proses pendugaan populasi dari sampel M. Yahya Ahmad

  11. Sampel • Sampel adalah sebagai sekumpulan data yang diambil atau diseleksi dari suatu populasi • Contoh : • Populasi = Seluruh mahasiswa di Jakarta • Sampel = Mahasiswa semeter 8 jurusan SI • Sampel pada dasarnya adalah bagian dari populasi M. Yahya Ahmad

  12. Populasi • Populasi adalah sebagai sekumpulan data yang mengidentifikasi suatu fenomena • Contoh : • Semua pekerja di seluruh Indonesia • Semua mahasiswa di Jakarta • Populasi lebih bergantung pada kegunaan dan relevansi data yang dikumpulkan M. Yahya Ahmad

  13. Variabel • Dalam melakukan inferensi terhadap populasi, tidak semua ciri populasi harus diketahui, hanya satu atau beberapa karakteristik populasi yang perlu diketahui, yang disebut sebagai variabel • Variabel adalah sebuah simbol, yang dapat menyandang setiap nilai dari suatu himpunan nilai yang disebut sebagai domain dari variabel tersebut M. Yahya Ahmad

  14. Variabel kontinu dan diskrit • Sebuah variabel yang secara teoritis dapat menyandang setiap nilai di antara dua nilai yang diberikan disebut dengan variabel kontinu • Kebalikannya disebut sebagai variabel diskrit M. Yahya Ahmad

  15. Contoh variabel kontinu • Tinggi H seseorang yang dapat bernilai 62 cm, 67,5 cm atau 68,45678 cm, bergantung pada tingkat akurasi pengukurannya • Data yang dijelaskan melalui variabel kontinu disebut data kontinu M. Yahya Ahmad

  16. Contoh Variabel diskrit • Sejumlah N anak dalam sebuah keluarga, yang bernilai bsa salah satu dai 0, 1, 2, 3, … tetapi tidak mungkin 2,5 atau, 3,4567 • Data yang dijelaskan melalui variabel diskrit disebut data diskrit M. Yahya Ahmad

  17. Sumber Data Data Primer Data Sekunder Cetak atau elektronik Observasi Survei Experimen M. Yahya Ahmad

  18. Data Kategorik Numerik (Kualitatif) (Kuantitatif) Diskret Kontinyu Jenis Data M. Yahya Ahmad

  19. Karakteristik Jenis Data M. Yahya Ahmad

  20. Type data Statistik • Data kualitatif – data nonmetrik • Data kuantitatif – data metrik M. Yahya Ahmad

  21. Data kualitatif – data nonmetrik • Data nominal • Data yang paling rendah dalam level pengukuran data, hanya meghasilkan satu dan hanya satu-satunya kategori. Contoh pendidikan, jenis kelamin • Data ordinal • Data yeng memiliki tingkatan data, urutan data • Data kategorikal • Data dalam jenis ya atau tidak • Data numerikal • Jenis data diskrit dan data kontinu M. Yahya Ahmad

  22. Data kuantitatif – data metrik • Interval • Data yang lebih tinggi tingkat pengukurannya dari data ordinal, urutan data dapat dikuantitatifkan dan tidak mempunyai titik nol yang absolut • Rasio • Data yang tingkat pengukurannya lebih tinggi • Data rasio adalah data bersifat angka dalam arti sesungguhnya dan mempunyai titik nol dalan arti sesungguhnya M. Yahya Ahmad

  23. Kita lanjut ke topik berikutnya M. Yahya Ahmad

More Related