Pendahuluan (Statistika Deskriptif)

Pendahuluan(Statistika Deskriptif)

Pendahuluan (Silabus)Dosen Pengampu: Prof. Dr.Ir. Loekito Adi Soehono, M.AgrPrasyarat: -Deskripsi:Dasar analisis deskriptif dan inferensia, merancang suatu percobaan yang meliputi rancangan perlakuan, lingkungan dan analisis hasil pengamatan.Tujuan Umum:Setelah menempuh mata kuliah ini mahasiswa mampu melakukan penarikan kesimpulan baik secara deskriptif maupun inferensial tentang dua populasi, dapat merancang suatu penelitian berdasarkan tujuan dan karakteristik materi percobaan yang tersedia. Di samping itu mahasiswa dapat melakukan analisis ragam sesuai dengan rancangan percobaan yang digunakan, uji lanjutan dan interpretasi hasil.

Pendahuluan (Silabus)Strategi Pembelajaran:Kuliah, Tugas, DiskusiMateri Kuliah:Pendahuluan (pengertian dan kegunaan Ststistika, percobaan, sampel dan populasi, sampling, macam data). Penataan data (diagram dahan daun dan table frekuensi). Ukuran pemusatan dan penyebaran. Pengujian hipotesis dua parameter. Pengertian rancangan percobaan, prinsip-prinsip dasar rancangan percobaan, rancangan acak lengkap (deskriptif, denah percobaan, analisis ragam), analisis lanjutan bila H1 diterima, rancangan acak kelompok (deskriptif, denah percobaan, analisis ragam,percobaan faktorial (penguarain JK-perlakuan ke dalam komponen faktor utama dan interaksi)Pustaka:Walpole, R.E. and R.H. Myers. 1978. Probability and Statistics for Scientist and Engineers. Mc Millan, New York.Yitnosumarto, S. 1994. Dasar-dasar Statistika. Cet. Kedua. Raja Grafindo Persada, Jakarta.Steel, R.G.D and Torrie, J.H. 1980. Principles and Procedures of Statistics. Second Ed. McGraw-Hill Kogakushuka Ltd., TokyoGomez, K.A and Gomez, A.A. 1976. Statistical Procedures for Agricultural Reasearch with Emphasis on Rice. IRRI, Los Banos, Laguna, Philippines.Kempthorine, O. 1980. Design and Analysis of Experiment. John Wiley. New YorkYitnosumarto, S. 1993. Percobaan Perancangan, analisis dan interpretasinya. Gramedia Pusaka Utama. Jakarta

KonsepMahasiswa diharapkan mampu:Memahami penggunaan StatistikaMelakukan penataan dataMenghitung ukuran pemusatan dan penyebaran data

StatistikdanStatistikaStatistik : nilai-nilai ukuran data yang mudah dimengerti.Contoh : statistik liga sepak bola Indonesia

Statistika : ilmu yang berkaitan dengan cara pengumpulan, pengolahan, analisis dan pernarikan kesimpulan atas data.

Peranan StatistikaPsikologi : Mengetahui perubahan sikapAdministrasi Publik : Efisiensi kebijakan Kedokteran: PengobatanEkonomi : Pengaruh pendapatan kepala keluarga terhadap saving

Data dan VariabelData adalah sekumpulan datum yang berisi fakta-fakta serta gambaran suatu fenomena yang dikumpulkan, dirangkum, dianalisis dan selanjutnya diinterpretasikan.Variabel adalah karakteristik data yang menjadi perhatian.Variabel selalu dinotasikan dengan huruf besarX: Tinggi mahasiswa;Y: Berat Badan MahasiswaAsumsi X~NID(,2)

Populasi dan ContohGugus pengamatan suatau karakteristik yang terdiri (beranggotakan))semua hasil dari pengukuran yang mungkin disebut populasi. Besaran untuk populasi disebut parameter.Sebagian dari populasi yang digunakan untuk mempelajari populasi disebut sampel/contoh . Beasaran yang menjadi ciri contoh yang merupakan penduga dari besaran sampel disebut statistik.

sampel1Sampel3Sampel 2Populasi

DATA MENURUT SKALA PENGUKURAN Nominal, sifatnya hanya untuk membedakan antar kelompok. Contoh: Jenis kelamin, Jurusan dalam suatu sekolah tinggi(Manajemen, Akuntansi).Ordinal, selain memiliki sifat nominal, juga menunjukkan peringkat. Contoh: Tingkat pendidikan (SD, SMP, SMA), RankingInterval, selain memiliki sifat data ordinal, juga memiliki sifat interval antar observasi dinyatakan dalam unit pengukuran yang tetap.Contoh: TemperaturRasio, selain memiliki sifat data interval, skala rasio memiliki angka 0 (nol) dan perbandingan antara dua nilai mempunyai arti. Contoh: Berat badan

9

JENIS DATA MENURUT SIFATNYAKualitatifBerupa label/nama-nama yang digunakan untuk mengidentifikasikan atribut suatu elemenSkala pengukuran: Nominal atau OrdinalData bisa berupa numeric atau nonnumericKuantitatifMengindikasikan seberapa banyak (how many/diskret atau how much/kontinu)Data selalu numericSkala pengukuran: Interval dan Rasio

10

JENIS DATA MENURUT WAKTU PENGUMPULANNYACross-sectional Datayaitu data yang dikumpulkan pada waktu tertentu yang sama atau hampir samaContoh: Jumlah mahasiswa PKH TA 2009/2010, Jumlah perusahaan go public tahun 2006

Time Series Datayaitu data yang dikumpulkan selama kurun waktu/periode tertentuContoh: Pergerakan nilai tukar rupiah dalam 1 bulan,Produksi Padi Indonesia tahun 1997-2006

11

Jenis-Jenis StatistikaStatistika deskriptif: metode yang berkaitan dengan pengumpulan dan penyajian data.

Statistika inferensi: metode yang berkaitan dengan analisis sampel untuk penarikan kesimpulan tentang karakteristik populasi.

Apakah Statistika Deskriptif Itu?Statistika deskriptif adalah cabang statistika yang menjabarkan karakteristik suatu gugus data secara kuantitatif. Statistika deskriptif dapat dibedakan dari statistik inferensia karena statistika deskriptif bertujuan untuk meringkas suatu gugus data, bukan untuk menggunakan gugus data untuk mempelajari dan menarik kesimpulan pada populasi yang lebih besar.

Apakah Statistika Deskriptif Itu?Secara umum, statistika deskriptif tidak mengandung unsur dengan basis teori probabilitas.Walaupun kesimpulan analisa suatu data didapat dengan menggunakan statistika inferensia, biasanya statistika deskriptif juga mempunyai peran. Misalnya, dalam penelitian penggunaan obat yang melibatkan manusia sebagai subjeknya, pasti akan diberikan tabel mengenai jumlah sampel, jumlah sampel pada bagian populasi (misalnya, pada tiap dosis yang berbeda atau pada tiap jam yang berbeda), and karakteristik demografi atau klinis seperti, rata-rata umur, dan perbandingan jumlah subjek laki-laki dan perempuan.

Kapan Statistika Deskriptif Diaplikasikan?Analisa UnivariateAnalisa Univariate adalah analisa yang mempelajari kasus-kasus dengan variabel tunggal dengan memfokuskan pada tiga karakteristik: Distribusi, Tendensi Sentral (Ukuran Pemusatan), dan Ukuran Dispersi (Ukuran Penyebaran).

Penataan DataDistribusi FrekuensiTujuan: - Menghilangkan detail yang tidak perlu- Memberikan gambaran umum-Dapat melakukan perbandingan antar data2. Diagram : Kotak, Garis dan Penyebaran

Distribusi Frekuensi

Tahapan Pembuatan Tabel Frekuensi1. Penentuan banyaknya selang kelas

2. Penentuan selang dalam kelas

di mana:R=Range R=Xmax-Xmin3.Penentuan Batas Kelas TerendahBerdasarkan data.

di mana: k=banyaknya kelasn= total observasi

Distribusi FrekuensiPENGGUNAAN OBAT DIMEDRIL PADA PETERNAKAN SAPI PERAH DALAM JUMLAH BOTOL PER BULAN

66912121217171717171818181818181818242424242424242424 24242525252525252525303030303030343434373744

Distribusi Frekuensi

Tendensi Sentral / Ukuran PemusatanTendensi Sentral atau dikenal juga dengan istilah Ukuran Pemusatan adalah penjabaran data yang berulang atau berpusat pada nilai-nilai tertentu secara kuantitatif . Tendensi sentral adalah cara untuk mencari nilai tengah dari satu gugus data, yang telah diurutkan dari nilai yang terkecil sampai yang terbesar atau sebaliknya, yang terbesar sampai yang terkecil.

Beberapa Ukuran Tendensi Sentral / Ukuran PemusatanArithmetic mean (rata-rata hitung) - jumlah seluruh nilai dibagi jumlah data dalam observasi.Median nilai tengah yang memisahkan data yang tinggi dan yang rendah.Modus nilai yang paling sering muncul dalam observasi.

Ukuran DispersiUkuran dispersi adalah ukuran variasi atau seberapa jauh nilai tersebar datu dengan lainnya dari gugus data. Aplikasi ukuran dispersi yang sering digunakan adalah standar deviasi. Ukuran dispersi biasanya digunakan bersamaan dengan tendensi sentral untuk mempelajari distribusi data.

Ukuran DispersiRange (Jangkauan Data) interval terkecil yang memuat semua data. Didapat dengan mencari selisih nilai maksimum dengan nilai minimum.Standar deviasi menunjukkan seberapa jauh deviasi data pada suatu gugus dari nilai tengahnya. Varians menunjukkan seberapa jauh penyebaran satu nilai dengan nilai yang lain pada gugus data.Koefisien Keragaman

Contoh KasusKasus yang digunakan merupakan contoh kasus pada distribusi frekuensi

Statistika Deskriptif

Statistika Deskriptif

Statistika Deskriptif

Koefisien VariasiUntuk membandingkan 2 kelompok dengan variabel yang sama tetapi nilai yang berbeda.

Histogram dan Poligon FrekuensiSelang KelasNilai TengahFrekuensi02-085209-1512416-22191323-29261930-3633937-4340244-50471

Histogram dan Poligon FrekuensiSelang KelasNilai Tengah2,5-8,558,5-14,51214,5-20,51920,5-26,52626,5-32,53332,5-38,54038,5-44,547

Latihan SoalCarilah data di bidang kedokteran hewan dan lakukan penataan dataHitunglah ukuran pemusatan dan penyebaran data dan lakukan interpretasi (Lakukan dengan 2 cara, data asli dan data yang sudah dimasukkan dalam tabel frekuensi)