LOGO Pengantar Statistik Irfan LOGO PENDAHULUAN v Statistik

LOGO Pengantar Statistik Irfan

LOGO PENDAHULUAN v Statistik untuk penelitian § Pemahaman Penelitian • Cara ilmiah didasarkan pada ciri-ciri keilmuan yaitu rasional, empiris dan sistematis • Logico hipotetico Perivicatif § Tujuan Penelitian • Penemuan • Pembuktian • Pengembangan

LOGO Peran Statistik Dalam Penelitian v Alat untuk menghitung besarnya anggota sampel yang diambil ddari suatu populasi. Dengan demikian jumlah sampel lebih dapat dipertanggungjawabkan. v Alat untuk menguji validitas dan reliabilitas instrumen. Sebelum instrumen digunakan untuk penelitian, maka harus diuji validitas dan reliabilitas terlebih dahulu.

LOGO Peran Statistik Dalam Penelitian v Teknik-teknik untuk menyajikan data, sehingga data lebih komunikatif, misal grafik, diagram, tabel dll. v Alat untuk analisis data seperti menguji hipotesis penelitian yang diajukan.

LOGO Perlu Statistik untuk Uji validitas dan reliabilitas Instrumen Masalah Berteori Perlu Statistik Perlu Instrumen Perlu Statistik Menentukan Sampel Pengumpulan Data Menyajikan Data Kesimpulan Dan Saran Perlu Statistik Menganalisa data Pembahasan

LOGO STATISTIK INFERENSIAL v Definisi § Statistik Inferensial adalah statistik yang digunakan untuk menganalisis data sampel, dan hasilnya akan digeneralisasikan (diinferensikan) untuk populasi dimana sampel diambil. v Jenis § Terdapat dua macam statistik inferensial – Statistik Parametris – Statistik Nonparametris

LOGO Konsep umum Deskriptif statistik Parametris Inferensial Non parametris

LOGO Pengenalan Data dalam Penelitian v Data hasil penelitian dikelompokkan : § Data kualitatif § Data Kuantitatif • Data Kualitatif adalah data yang berbentuk kalimat, kata atau gambar • Data Kuantitatif adalah data yang berbentuk angka – Data diskrit – Data kontinum » Ordinal » Interval » Rasio

LOGO Pengertian v Data diskrit adalah data yang diperoleh dari hasil menghitung aau membilang (bukan mengukur) biasa juga disebut data nominal v Data kontinum adalah data yang diperoleh dari hasil pengukuran § Ordinal : data yang berjenjang atau berbentuk peringkat shg jarak satu dengan yang lain mungkin tidak sama § Interval : data yang jaraknya sama, tetapi tidak mempunyai nilai 0 absolut (mutlak), skala likert, vas § Rasio : Data yang jaraknya sama dan mempunyai nilai nol absolut, misal panjang, tinggi badan, berat badan

LOGO Kualitatif Macam data Diskrit Ordinal Kuan Interval Kontinum Rasio

LOGO HIPOTESIS v Hipotesis dalam penelitian § Hipotesis penelitian dan hipotesis statistik • Hipotesis penelitian adalah jawaban sementara atas rumusan masalah • Hipotesis statistik adalah dugaan keadaan populasi dengan menggunakan data sampel. – Hipotesis nul (Ho) – Hipotesis Alternatif (Ha) § Pembuktian terhadap hipotesis upaya perivicatif untuk menghasilkan pembuktian empiris.

LOGO v Hipotesis nul (Ho) § Sering disebut hipotesis statistik atau hipotesis yang diuji dengan statistik. Memiliki bentuk dasar/statement yang menyatakan tidak ada hubungan antara variabel X dan variabel Y. v Hipotesis alternatif (Ha) § Lawan dari hipotesis nul § Memiliki bentuk dasar / statement yang menyatakan ada hubungan antara variabel X dan variabel Y

LOGO HIPOTESIS v Ho : Tidak ada perbedaan yang bermakna berat badan bayi lahir ibu merokok dan ibu yang tidak merokok v Ha : Ada perbedaan yang bermakna berat badan bayi lahir ibu merokok dan ibu tidak merokok

LOGO ARAH/BENTUK UJI HIPOTESIS v SATU ARAH (ONE TAIL) § Bila hipotesis alternatifnya menyatakan adanya perbedaan dan ada pernyataan yang mengatakan hal yang satu lebih tinggi/rendah dari hal yang lain. § Contoh : Berat badan bayi lahir ibu yang merokok lebih kecil dibandingkan berat badan bayi dari ibu hamil yang tidak merokok

LOGO v DUA ARAH (TWO TAIL) § Merupakan hipotesis alternatifnya yang hanya menyatakan perbedaan tanpa melihat apakah hal yang satu lebih tinggi/rendah dari hal yang lain. § Contoh ; Ada perbedaan berat badan bayi lahir ibu yang merokok dengan yang tidak merokok

LOGO Penulisan hipotesis v Ho : µ A = µ B § Tidak ada perbedaan nilai variabel A dan B v Ha : µ A = µ B § Ada perbedaan nilai variabel A dan B

LOGO Kesalahan pengambilan hipotesis yang dipilih dalam uji statistik : v Kesalahan α (Tipe I) § Merupakan kesalahan menolak Ho padahal Ho benar. Artinya menyimpulkan adanya perbedaan padahal sesungguhnya tidak ada perbedaan. Peluang kesalahan tipe I (I) adalah α atau sering disebut Tingkat Signifikan (Significance level)

LOGO § Sebaliknya peluang untuk tidak membuat kesalahan tipe I adal; ah sebesar 1 – α, yang disebut dengan tingkat kepercayaan (confidence level) v Kesalahan β (Tipe II) § Merupakan kesalahan tidak menolak Ho padahal sesungguhnya ada perbedaan. Peluang untuk tidak membuat kesalahan tipe II adalah sebesar 1 - β dan dikenal sebagai Tingkat Kekuatan Uji (Power of test)

LOGO Uji Hipotesis v Prosedur § Menetapkan Hipotesis § Menetukan uji statistik yang sesuai, sangat tergantung dari : • Jenis variabel yang akan dianalisis • Jenis data apakah dependen atau independen • Jenis distribusi data populasinya mengikuti distribusi normal atau tidak

LOGO v Jenis uji statistik untuk mengetahui perbedaan rata-rata (mean) akan berbeda dengan uji statistik untuk mengetahui perbedaan proporsi/presentase v Uji beda mean menggunakan uji T atau uji ANOVA sedangkan uji perbedaan proporsi digunakan uji Kai kuadrat.

LOGO Keputusan uji statistik v Hasil pengujian statistik akan menghasilkan dua kemungkinan yaitu menolak Ho dan gagal menolak Ho v Untuk melakukan perhitungan ini digunakan dua pendekatan : § Klasik • dengan membandingkan nilai hasil perhitungan dengan nilai tabel • Besarnya nilai tabel tergantung besar alpha yang ditetapkan dan arah uji apakah one tail atau two tail.

LOGO v Ketetapan menolak atau gagal menolak Ho § Jika Nilai hasil perhitungan lebih besar dari nilai tabel maka Ho ditolak § Jika nilai hasil perhitungan lebih kecil dari nilai tabel maka Ho gagal ditolak. v Pendekatan Probabilistik § Statistik dengan perangkat lunak seperti SPSS, EPI Info, dll v Ketetapan menolak atau gagal menolak Ho § Jika P lebih kecil atau sama dengan α, maka Ho ditolak § Jika P lebih besar dari α, maka Ho gagal ditolak

LOGO Pendekatan probabilistik v Pengertian nilai P § Nilai P merupakan nilai yang menunjukkan besarnya peluang salah menolak Ho § Besarnya peluang hasil penelitian terjadi karena faktor kebetulan (by chance).

LOGO v Contoh : § Suatu penelitian ingin mengetahui riwayat hipertensi ibu hamil dengan berat badan bayi yang dikandungnya. Hasil penelitian melaporkan bahwa rata-rata berat badan bayi dari ibu hipertensi adalah 2000 gram, sedangkan rata-rata berat badan yang lahir dari ibu yang tidak hipertensi adalah 3000 gram. Pertanyaan yang timbul adalah apakah perbedaan berat badan bayi tersebut juga berlaku untuk seluruh populasiyang diteliti atau hanya faktor kebetulan saja ? Untuk menjawab pertanyaan tersebut kemudian dilakukan uji statistik dengan uji T. dengan hasil perhitungan P = 0, 0110, maka berarti peluang adanya perbedaan berat bayi akibat faktor kebetulan (by chance) adalah sebesar 0, 0110. Peluang tersebut sangat kecil (P=0, 0110 sehingga dapat diartikan bahwa adanya perbedaan tersebut bukan karena faktor kebetulan namun karena memang adanya pengaruh riwayat hipertensi

LOGO BENTUK PENGUJIAN HIPOTESIS v Bentuk Pengujian Hipotesis § Analisis Komparatif • • Dua Sampel berkorelasi Dua Sampel tidak berkorelasi Lebih dari 2 sample berkorelasi Lebih dari 2 sampel tidak berkorelasi § Analisis Asosiatif

LOGO Pengujian Hipotesis Komparatif v Menguji parameter populasi yang berbentuk perbandingan melalui ukuran sampel yang juga berbentuk perbandingan. v Menguji kemempuaan generalisasi (signifikansi hasil penelitian) yang berupa perbandingan keadaan variabel dari dua sampel atau lebih.

LOGO Model komparasi v Komparasi antar dua sample v Komparasi antar lebih dari dua sampel (komparasi k sampel) v Terdapat dua jenis komparasi sampel • Komparasi sampel berkolerasi • Komparasi sampel tidak berkorelasi (independent)

LOGO v Sampel yang berkolerasi biasanya terdapat dalam desain penelitian eksperimen, misal ; membuat perbandingan kemampuan kerja pegawai sebelum dilatih dengan yang sudah dilatih, membandingkan nilai pretest dan post test dan membandingkan kelompok eksperimen dengan kelompok kontrol (pegawai yang diberi latihan dan yang tidak)

LOGO v Sampel independen adalah sampel yang tidak berkaitan satu sama lain, misalnya akan membandingkan kemampuan lulusan SMU dan SMK, membandingkan pengaruh metode terapi I dengan metode II.

LOGO Komparatif Dua Sampel v Hipotesis uji dua fihak § Rumusan hipotesis nul dan alternatifnya berbunyi sebagai berikut • Ho : Tidak terdapat perbedaan produktivitas kerja antara pegawai yang mendapat kendaraan dinas dengan yang tidak. • Ha : Terdapat perbedaan produktivitas kerja antara pegawai yang mendapat kendaraan dinas dengan yang tidak.

LOGO Komparatif Dua Sampel v Uji satu fihak § Rumusan hipotesis nul dan alternatifnya sebagai berikut : • Ho : prestasi belajar siswa SMU yang masuk sore hari lebih besar dari yang masuk pagi. • Ha : prestasi belajar siswa SMU yang masuk sore hari lebih rendah dari yang masuk pagi.

LOGO v sekian