tugas statistika dan informatika

Tugas statistika dan informatika

Nama : Yusli

Nim : 451 410 132

Jurusan/prodi : Fisika / S1 Pendidikan Geografi

Mata Kuliah : Statistika & Informatika

1. Pertemuan I menjelaskan arti dari statistika dan mengetahui apa fungsi dari statistikan dalam

kehidupan dan manfaatnya dalam pengelolahan data dalam mengambil suatu keputusan.

Statistika pada awalnya digunakan sebagai menggambarkan suatu keadaan dan

menyelesaikan permasalahan – permasalahan kenegaraan asaja seperti perhitungan jumlah

penduduki, pembayaran pajak, mencatat pegawai masuk dan keluar, membayar gaji pegawai,

mencatat perkembangan hasil perkebunan dan lainya. Namun, di era Globalisasi ini di

gunakannya statistic, bergantung pada masalah yang di jelaskan oleh statistik itu sendiri.

Seperti halnya pendidikan, kedokteran, pertanian, pisikologi, administrasi, sosiologi, teknik,

hokum, bisnis, ekonomi bahkan politik.

Statistik terdiri dari teori metoda yang merupakan cabang dari ilmu matematika

terapan dan membicarakan tentang bagaimana cara mengumpulkan data, bagai mana

meringkas data, mengelolah dan menyajikandata, bagaimana menarik kesimpulan dari hasil

analisis, bagaimana menentukan keputusan dalam batas – batas resiko tertentu berdasarkan

strategi yang ada.

Dengan kata lain statistika merupakan suatu ilmu pengetahuan yang berhubungan

data, dan fakta yang benar adanya. Atau suatu kajian ilmu pengetahuana yang menggunakan

teknik pengumpulan data, teknik pengolahan data, teknik analisis data, penarikan kesimpulan,

dan pembuatan keputusan yang berdasarkan dengan alasan yang berdasarkan data dan fakta

yang benar adanya.

Dengan adanya statistika dapat mempermudah kita dalam mengelolah data yang kita

peroleh baik itu dalam menentukan fungsih dan manfaat dari data tersebut.

2. Pertemuan II melakukan simulasi mengolah data secara online di dalam membuat blog, e-

jurnal, yahoo mail, gmail, dan lain sebagainya.

dalam pertemuan ini banyak hal yang kita peroleh dalm membuat situs maupun web,

dalam membuatnya diperlukannya suatu data Statistik yang bertujuan menbuat informasi

ataupun administrasi dalam membuat situs dan web tersebut.

Dalam pembuatan situs dan web tersebut kita banyak memperoleh informasi penting

yang kita peroleh di antaranya kita dapat bergabung di jejaring sosial, memcari informasi

umum, mengapload artikel maupun berupa foto dsb, mengdownload tugas artikel maupun

software yang kita gunakan dan banyak hal lainya yang akan kita peroleh dalam penggunaan

statistikan secara online tersebut.

3. Pertemuan III mengolah data menggunakan software microsof exel dalm mempulis data

menjadi persen (%), penjumlahan (sum), mencari nilai rata-rata(average), mencari nilai

terkecil(min), nilal terbesar(max) dll.

Dalam pertemuan ini kita diberikan pembelajaran statistika menggunakan software

microsof exel dalam mengelolah data. Pengolahan data pada aplikasi exel ini bias dibilang

gampang – gampang susah sebab kita harus mengingat rumus yang akan kita gunakan dalam

mengelolah data yang kita peroleh. Untuk dapat kita lebih paham lagi kita pelu

menperaktekanya berulang kali agar supaya kita dapat lebih paham dan mengerti bagaiman

cara pengolahan data tersebut. Dengan banyak bertanya kepada yang sudah lebih mahir

ataupun membaca buku pengolahan data microsof exel tersebut.

4. Pertemuan IV mencari informasi bagaimana cara pengolahan data menggunakan statistik

dimana kita harus membuat sebuah resume dan mengirimkan tugas resume tersebut kealamat

email pak masri kudrat.

Pada pertemuan ini kita sekelas hanya di berikan sedikit informasi tentang materi

statistika yang selanjutnya kita lanjutkan sendiri dengan mengembangkan materi yang ada

tentang apa itu statistika dan bagai mana cara menerapkan pengolahan data dari statistika

tersebut di rumah masing - masing sebagian besar mencari informasi tersebut di warnet

adapun sebagian yang mencari di buku – buku di perpustakaan kampus, dalam penyusunan

tugas resume ini kami diberikan waktu satu minggu sebelum mata kuliah statistika masuk

jam perkuliahanya sehingga kita masih sempat untuk mencari dan belajar bagaimana tentang

informasi statistika tersebut.

5. Pertemuan V mendeskripsikan tugas narasi yang di yang telah diberikan oleh pak masri

kudrat yang dimana tugas yang diberikan sebelumnya mencari informasi bagaimana cara

pengolahan data menggunakan statistik dan bagaimana cara pengolahan data dari penggunaan

statistika apakah terdapat perbedaan di antara pengolahan data menggunakan program exel

dengan program spss 17.

6. Pertemuan VI dimana kita di tugaskan untuk mendonload aplikasi spss 17 agar dapt

mengolah data yang akn kita coba.

Pada pertemuan ini kita di tugaskan untuk mengolah data pada aplikasi spss 17 namun

sebelum masuk pada pengolahan data kita ditugaskan mendownloadnya terlebih dahulu

sebelum itu pak masri menjelaskan terlebih dahulu bagaimana aplikasi spss 17 itu dan cara

menggunakannya setelah itu barulah kita di berikan kesempatan untuk mencoba sendiri

setelah mendownload aplikasi spss 17 tersebut di rumah masing - masing.

Setelah di tugaskan kamipun langsung bergegas ke warnet untuk mencari software

spss 17 tersebut kemudian kita mendownloadnya, setelah kita mendapatkan apliasi tersebut

kitapun langsung menginstal program spss 17 tersebut. Kemudian kita mencoba kembali

bagaimana cara pengolahan data tersebut dirumah masing – masing seperti apa yang telah di

jelaskan dan diberikan oleh pak masri kudrat, seperti halnya menentukan varibel X1, X2 dan

Y di masukan di varibel view pada kolom yang tersedia yang berisikan keterangan name,

type, width, decimals, label, value dll. Kita masukan keterangan yang mana menjadi variable

yang kita masukkan yang kemudian kita berikan keterangan pada kolom label tersebut sesuai

variable yang kita buatkan setelah seluruh variabel tersebut kita buat barulah kita masukkan

data yang akan kita.

7. Pertemuan VII mengorasikan kembali aplikasi spss 17 yang telah kita miliki kita masuk

pada pengenalan aplikasi tersebut setelah di masukan variabelnya.

Pada pertemuan berikut ini dimana kita dapat mengubah data tersebut pengolahan

data Regression, Frequencies, Means, Correlations, Ratio Statistics, Variance Components

Estimation, NPar Tests, Chi-Square Test, Descriptive, dll. Dalm penjelasan pak masri kudrat

dalm mengoprasikan aplikasi spss17 tersebut.

8. Pertemuan VIII melanjutkan kegiatan dari pertemuan VII kita memperaktikan aplikasi spss

17 kita dapat mengubah data tersebut pengolahan data Regression, Frequencies, Means,

Correlations, Ratio Statistics, Variance Components Estimation, NPar Tests, Chi-Square

Test, Descriptive, dll.

Dalam mengolah data tersebut perlunya suatu data yang akan kita olah dari skripsi

yang telah dibuat namun kita perlu menentukan varibel X1, X2 dan Y di masukan di varibel

view pada kolom yang tersedia yang berisikan keterangan name, type, width, decimals, label,

value dll. Kemudian kita masukan data yang akan kita olah :

Keterangan :

X : Kompetensi pedagogik pendidik TK.

Y : Perkembangan kognitif anak usia 5-6 tahun.

NO X Y

1 40 502 46 473 42 474 43 505 41 506 47 507 46 508 39 489 46 4910 47 5011 50 5012 37 5013 50 5014 42 5015 44 5016 46 3617 43 2918 46 40

19 30 4620 46 5021 42 4922 41 5023 43 5024 42 5025 43 5026 47 4927 47 4828 46 5029 50 4730 39 4231 47 5032 46 4733 50 4134 34 1035 46 4836 42 5037 46 4838 42 4939 50 4940 46 4941 42 5042 46 5043 50 4444 50 5045 34 4646 50 4547 42 4448 50 4849 43 5050 50 4351 43 5052 43 5053 39 4954 46 4955 33 4956 50 5057 46 5058 39 4459 46 5060 47 46

61 47 4562 46 4463 50 4864 42 5065 41 4366 46 5067 50 5068 43 4469 46 5070 39 4671 37 4572 42 4473 50 4874 46 5075 33 4376 46 5077 50 4978 47 5079 46 5080 47 4481 33 5082 47 4683 43 4584 50 4485 39 4886 50 5087 37 4388 34 4589 38 5090 38 50 3952 4239

Setelah itu barulah masuk pada pengolahan data kia pilih menu yan g kita perlukan dalam menentukan keterangan apa yang akan kita inginkan apakah itu pengolahan data Regression, Frequencies, Means, Correlations, Ratio Statistics, Variance Components Estimation, NPar Tests, Chi-Square Test, Descriptive, dll.

Berikut ini pengolahan datanya :

REGRESSION /MISSING LISTWISE /STATISTICS COEFF OUTS R ANOVA /CRITERIA=PIN(.05) POUT(.10) /NOORIGIN /DEPENDENT X /METHOD=ENTER Y.

Regression

Variables Entered/Removedb

Model Variables Entered

Variables

Removed Method

1 Perkembangan

kognitifa

. Enter

a. All requested variables entered.

b. Dependent Variable: Kompetensi pedagogik pendidik TK

Model Summary

Model R R Square Adjusted R Square

Std. Error of the

Estimate

1 .210a .044 .033 4.78222

a. Predictors: (Constant), Perkembangan kognitif

ANOVAb

Model Sum of Squares df Mean Square F Sig.

1 Regression 92.761 1 92.761 4.056 .047a

Residual 2012.528 88 22.870

Total 2105.289 89

a. Predictors: (Constant), Perkembangan kognitif

b. Dependent Variable: Kompetensi pedagogik pendidik TK

Coefficientsa

Model

Unstandardized Coefficients

Standardized

Coefficients

t Sig.B Std. Error Beta

1 (Constant) 34.824 4.540 7.670 .000

Perkembangan kognitif .193 .096 .210 2.014 .047

a. Dependent Variable: Kompetensi pedagogik pendidik TK

FREQUENCIES VARIABLES=X Y /NTILES=4 /NTILES=10 /STATISTICS=STDDEV VARIANCE RANGE MINIMUM MAXIMUM SEMEAN MEAN MEDIAN MODE SUM SKEWNESS SESKEW KURTOSIS SEKURT /GROUPED=X Y /ORDER=ANALYSIS.

Frequencies

Notes

Output Created 20-Nov-2012 20:08:16

Comments

Input Data G:\jkh8o.sav

Active Dataset DataSet1

Filter <none>

Weight <none>

Split File <none>

N of Rows in Working Data File 90

Missing Value Handling Definition of Missing User-defined missing values are treated as

missing.

Cases Used Statistics are based on all cases with valid

data.

Syntax FREQUENCIES VARIABLES=X Y

/NTILES=4

/NTILES=10

/STATISTICS=STDDEV VARIANCE

RANGE MINIMUM MAXIMUM SEMEAN

MEAN MEDIAN MODE SUM SKEWNESS

SESKEW KURTOSIS SEKURT

/GROUPED=X Y

/ORDER=ANALYSIS.

Resources Processor Time 0:00:00.015

Elapsed Time 0:00:00.031

[DataSet1] G:\jkh8o.sav

Statistics

Kompetensi

pedagogik pendidik

TK

Perkembangan

kognitif

N Valid 90 90

Missing 0 0

Mean 43.9111 47.1000

Std. Error of Mean .51267 .55778

Median 44.6364a 49.0000a

Mode 46.00 50.00

Std. Deviation 4.86363 5.29161

Variance 23.655 28.001

Skewness -.750 -4.544

Std. Error of Skewness .254 .254

Kurtosis .053 27.963

Std. Error of Kurtosis .503 .503

Range 20.00 40.00

Minimum 30.00 10.00

Maximum 50.00 50.00

Sum 3952.00 4239.00

Percentiles 10 37.2000b 43.1667b

20 39.8571 44.6154

25 41.3077 45.4000

30 42.0000 46.3333

40 42.9474 48.0000

50 44.6364 49.0000

60 46.0968 49.3600

70 46.6774 49.7200

75 46.9677 49.9000

80 47.8889 .

90 49.8889 .

a. Calculated from grouped data.

b. Percentiles are calculated from grouped data.

Frequency Table

Kompetensi pedagogik pendidik TK

Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent

Valid 30.00 1 1.1 1.1 1.1

33.00 3 3.3 3.3 4.4

34.00 3 3.3 3.3 7.8

37.00 3 3.3 3.3 11.1

38.00 2 2.2 2.2 13.3

39.00 6 6.7 6.7 20.0

40.00 1 1.1 1.1 21.1

41.00 3 3.3 3.3 24.4

42.00 10 11.1 11.1 35.6

43.00 9 10.0 10.0 45.6

44.00 1 1.1 1.1 46.7

46.00 21 23.3 23.3 70.0

47.00 10 11.1 11.1 81.1

50.00 17 18.9 18.9 100.0

Total 90 100.0 100.0

Perkembangan kognitif

Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent

Valid 10.00 1 1.1 1.1 1.1

29.00 1 1.1 1.1 2.2

36.00 1 1.1 1.1 3.3

40.00 1 1.1 1.1 4.4

41.00 1 1.1 1.1 5.6

42.00 1 1.1 1.1 6.7

43.00 4 4.4 4.4 11.1

44.00 8 8.9 8.9 20.0

45.00 5 5.6 5.6 25.6

46.00 5 5.6 5.6 31.1

47.00 4 4.4 4.4 35.6

48.00 8 8.9 8.9 44.4

49.00 10 11.1 11.1 55.6

50.00 40 44.4 44.4 100.0

Total 90 100.0 100.0

Means

Notes


Comments



Filter <none>

Weight <none>

Split File <none>


Missing Value Handling Definition of Missing For each dependent variable in a table, user-

defined missing values for the dependent and

all grouping variables are treated as missing.

Cases Used Cases used for each table have no missing

values in any independent variable, and not all

dependent variables have missing values.

Syntax MEANS TABLES=X BY Y

/CELLS MEAN COUNT STDDEV.




Case Processing Summary

Cases

Included Excluded Total

N Percent N Percent N Percent

Kompetensi pedagogik pendidik

TK * Perkembangan kognitif

90 100.0% 0 .0% 90 100.0%

Report


Perkemba

ngan

kognitif Mean N Std. Deviation

10.00 34.0000 1 .

29.00 43.0000 1 .

36.00 46.0000 1 .

40.00 46.0000 1 .

41.00 50.0000 1 .

42.00 39.0000 1 .

43.00 40.2500 4 7.27438

44.00 44.8750 8 4.01559

45.00 42.2000 5 6.68581

46.00 39.4000 5 7.63544

47.00 46.0000 4 3.26599

48.00 45.8750 8 4.58063

49.00 44.1000 10 5.23768

50.00 44.3500 40 3.89970

Total 43.9111 90 4.86363


Cases

Included Excluded Total

N Percent N Percent N Percent



90 100.0% 0 .0% 90 100.0%

Report


Perkemba

ngan

kognitif Mean N Std. Deviation

10.00 34.0000 1 .

29.00 43.0000 1 .

36.00 46.0000 1 .

40.00 46.0000 1 .

41.00 50.0000 1 .

42.00 39.0000 1 .

43.00 40.2500 4 7.27438

44.00 44.8750 8 4.01559

45.00 42.2000 5 6.68581

46.00 39.4000 5 7.63544

47.00 46.0000 4 3.26599

48.00 45.8750 8 4.58063

49.00 44.1000 10 5.23768

50.00 44.3500 40 3.89970

Total 43.9111 90 4.86363

ANOVA Table

Sum of Squares df Mean Square F Sig.

Kompetensi pedagogik

pendidik TK *


Between Groups (Combined) 402.789 13 30.984 1.383 .187

Linearity 92.761 1 92.761 4.141 .045

Deviation from

Linearity

310.028 12 25.836 1.153 .332

Within Groups 1702.500 76 22.401

Total 2105.289 89

Measures of Association

R R Squared Eta Eta Squared



.210 .044 .437 .191

Correlations

Notes


Comments



Filter <none>

Weight <none>

Split File <none>



missing.

Cases Used Statistics for each pair of variables are based

on all the cases with valid data for that pair.

Syntax CORRELATIONS

/VARIABLES=X Y

/PRINT=TWOTAIL NOSIG

/MISSING=PAIRWISE.




Correlations

Kompetensi

pedagogik pendidik

TK

Perkembangan

kognitif


TK

Pearson Correlation 1 .210*

Sig. (2-tailed) .047

N 90 90

Perkembangan kognitif Pearson Correlation .210* 1

Sig. (2-tailed) .047

N 90 90

*. Correlation is significant at the 0.05 level (2-tailed).

Ratio Statistics

Notes


Comments



Filter <none>

Weight <none>

Split File <none>


Missing Value Handling Definition of Missing A case is treated as missing when it contains

system and/or user-defined missing values in

any variables used for this analysis.

Cases Used Cases used have non-negative values in the

numerator variable and positive values in the

denominator variable.

Syntax RATIO STATISTICS X WITH Y

/MISSING=EXCLUDE

/PRINT=COD MDCOV PRD.





Count

Overall 90

Excluded 0

Total 90

Ratio Statistics for Kompetensi pedagogik pendidik TK / Perkembangan

kognitif

Price Related Differential 1.029

Coefficient of Dispersion .131

Coefficient of Variation Median Centered 31.7%

Variance Components Estimation

Notes


Comments



Filter <none>

Weight <none>

Split File <none>



missing.

Cases Used Statistics are based on all cases with valid data

for all variables in the model.

Syntax VARCOMP Y BY X

/RANDOM=X

/METHOD=MINQUE(1)

/DESIGN

/INTERCEPT=INCLUDE.




Factor Level Information

N


TK

30.00 1

33.00 3

34.00 3

37.00 3

38.00 2

39.00 6

40.00 1

41.00 3

42.00 10

43.00 9

44.00 1

46.00 21

47.00 10

50.00 17

Dependent Variable: Y

Variance Estimates

Component Estimate

Var(X) 7.892

Var(Error) 24.522

Dependent Variable: Y

Method: Minimum Norm

Quadratic Unbiased

Estimation (Weight = 1 for

Random Effects and

Residual)


Chi-Square TestFrequencies


Observed N Expected N Residual

30.00 1 6.4 -5.4

33.00 3 6.4 -3.4

34.00 3 6.4 -3.4

37.00 3 6.4 -3.4

38.00 2 6.4 -4.4

39.00 6 6.4 -.4

40.00 1 6.4 -5.4

41.00 3 6.4 -3.4

42.00 10 6.4 3.6

43.00 9 6.4 2.6

44.00 1 6.4 -5.4

46.00 21 6.4 14.6

47.00 10 6.4 3.6

50.00 17 6.4 10.6

Total 90


Observed N Expected N Residual

10.00 1 6.4 -5.4

29.00 1 6.4 -5.4

36.00 1 6.4 -5.4

40.00 1 6.4 -5.4

41.00 1 6.4 -5.4

42.00 1 6.4 -5.4

43.00 4 6.4 -2.4

44.00 8 6.4 1.6

45.00 5 6.4 -1.4

46.00 5 6.4 -1.4

47.00 4 6.4 -2.4

48.00 8 6.4 1.6

49.00 10 6.4 3.6

50.00 40 6.4 33.6

Total 90

Test Statistics

Kompetensi

pedagogik pendidik

TK

Perkembangan

kognitif

Chi-Square 79.556a 208.044a

df 13 13

Asymp. Sig. .000 .000

a. 0 cells (,0%) have expected frequencies less than 5. The

minimum expected cell frequency is 6,4.

NPar Tests

Notes


Comments



Filter <none>

Weight <none>

Split File <none>



missing.

Cases Used Statistics for each test are based on all cases

with valid data for the variable(s) used in that

test.

Syntax NPAR TESTS

/RUNS(MEDIAN)=X Y

/RUNS(MEAN)=X Y

/RUNS(MODE)=X Y

/MISSING ANALYSIS.



Number of Cases Alloweda 157286

a. Based on availability of workspace memory.


Runs Test

Kompetensi

pedagogik pendidik

TK

Perkembangan

kognitif

Test Valuea 46.00 49.00

Cases < Test Value 42 40

Cases >= Test Value 48 50

Total Cases 90 90

Number of Runs 53 39

Z 1.533 -1.384

Asymp. Sig. (2-tailed) .125 .166

a. Median

Runs Test 2

Kompetensi

pedagogik pendidik

TK

Perkembangan

kognitif

Test Valuea 43.9111 47.1000



Total Cases 90 90


Z 1.572 -2.141


a. Mean

Runs Test 3

Kompetensi

pedagogik pendidik

TK

Perkembangan

kognitif

Test Valuea 46.00 50.00



Total Cases 90 90


Z 1.533 -.095


a. Mode

DESCRIPTIVES VARIABLES=X Y /STATISTICS=MEAN STDDEV MIN MAX.

Descriptives

Notes


Comments



Filter <none>

Weight <none>

Split File <none>


Missing Value Handling Definition of Missing User defined missing values are treated as

missing.

Cases Used All non-missing data are used.

Syntax DESCRIPTIVES VARIABLES=X Y

/STATISTICS=MEAN STDDEV MIN MAX.




Descriptive Statistics

N Minimum Maximum Mean Std. Deviation


TK

90 30 50 43.91 4.864

Perkembangan kognitif 90 10 50 47.10 5.292

Valid N (listwise) 90

9. Pertemuan IX MID sebagai tugas yang menjadi nilai mid kami di tugaskan mengolah data

skripsi perindividu, hasil tugasnya dapat di lihat pada pertemuan sebelumnya yang menjadi

contoh tugas Ujian Mid tersebut yang harus di kirim melalui email pak masri kudrat.

10. Pertemuan X kami di tugaskan untuk mencari buku panduan tentang program software spss

17 agar dapat mengetahui bagaimana cara mengaplikasikan program tersebut lebih baik lagi.

Dimana panduan spss 17 itu agar kita dapat mengetahui bagaimana cara pengerjaan

dalam pengolahan data spss 17 agar lebih baik lagi selain kita memperhatikan apa yang

diterangkan pak masri kudrat sudah seharusnyalah kita harus memiliki paduan spss 17 agar

apa yang telah kita pelajari sebelumnya dapat di ingat lagi berdasarkan apa yang kita peroleh

dari pak masri tetapi kita melihat dari buku panduan tersebut.

11. Pertemuan XI, XII, XIII pertemuan selanjutnya kita melakukan kita melakukan pengolahan

data lagi.

Sesuai dengan cara yang pak masri berikan dan kita melihat sesuai dengan panduan

dari spss 17 apakah dalam pengolahan data Regression, Frequencies, Means, Correlations,

Ratio Statistics, Variance Components Estimation, NPar Tests, Chi-Square Test, Descriptive,

dll. Sudalah tepat atau belum yang di bandingkan dengan pengolahan data secara manual

yang menggunakan rumus perhitungan pada dasarnya. Pada skripsi yang akan kita olah

kembali datanya mencari perbandingan antara pengolahan data secara manual dengan

menggunakan aplikasi spss.

tugas statistika dan informatika

Documents