Pendahuluan Tujuan yang umum dan penting mempelajari suatu

  • Slides: 21
Download presentation
Pendahuluan Tujuan yang umum dan penting: mempelajari suatu kelompok besar (populasi) dengan cara melakukan

Pendahuluan Tujuan yang umum dan penting: mempelajari suatu kelompok besar (populasi) dengan cara melakukan pengujian data dari beberapa anggota kelompok tersebut (sampel) 1. 1 - 1

v Statistik metode ilmiah dalam mengumpulkan, mengorganisasikan, meringkas, menyajikan, menganalisis dan menginterpretasikan data guna

v Statistik metode ilmiah dalam mengumpulkan, mengorganisasikan, meringkas, menyajikan, menganalisis dan menginterpretasikan data guna mendukung pengambilan kesimpulan yang valid 1. 1 - 2

v Populasi Kumpulan lengkap seluruh individu (skor, orang, pengukuran, dll) untuk dikaji Contoh: seluruh

v Populasi Kumpulan lengkap seluruh individu (skor, orang, pengukuran, dll) untuk dikaji Contoh: seluruh kuantitas produk yang diproduksi hari ini Pengumpulan data dari seluruh populasi disebut sensus Karakteristik yang dapat diukur dari sebuah populasi disebut parameter dilambangkan dengan huruf Yunani 1. 1 - 3

v Sampel Bagian dari populasi yang dipilih untuk mendapatkan informasi mengenai populasi Contoh: 100

v Sampel Bagian dari populasi yang dipilih untuk mendapatkan informasi mengenai populasi Contoh: 100 produk yang diambil secara acak dari produksi hari ini Karakteristik yang dapat diukur dari sebuah sampel disebut statistik dilambangkan dengan huruf Latin 1. 1 - 4

1. 1 - 5

1. 1 - 5

v Data Bahan mentah yang perlu diolah sehingga menghasilkan informasi atau keterangan, baik kualitatif

v Data Bahan mentah yang perlu diolah sehingga menghasilkan informasi atau keterangan, baik kualitatif maupun kuantitatif yang menunjukkan fakta. 1. 1 - 6

v Syarat Data yang Baik 1. Obyektif (sesuai dengan keadaan). 2. Representatif (mewakili masalah

v Syarat Data yang Baik 1. Obyektif (sesuai dengan keadaan). 2. Representatif (mewakili masalah yang dibahas). 3. Simpangan baku minimum. 4. Up to date (mutakhir). 5. Relevan (memiliki hubungan dengan masalah yang dibahas). 1. 1 - 7

v Pengelompokan Data 1. Data Kualitatif (data kategori, atribut) data yang berhubungan dengan kategorisasi,

v Pengelompokan Data 1. Data Kualitatif (data kategori, atribut) data yang berhubungan dengan kategorisasi, karaktersitik yang berbentuk kata, kalimat, skema atau gambar (misal: pria, wanita, baik, buruk, berhasil, gagal) 2. Data Kuantitatif (data numerik) data yang berbentuk angka (contoh: jumlah pekerja 200) atau data kualitatif yang diubah menjadi angka (scoring) dalam skala pengukuran (contoh: 1 -- baik sekali dan 5– buruk sekali) 1. 1 - 8

Data Kuantitatif 1. Data Diskrit diperoleh dari hasil penghiitungan (data nominal) yang merupakan nilai

Data Kuantitatif 1. Data Diskrit diperoleh dari hasil penghiitungan (data nominal) yang merupakan nilai tertentu Misal: jumlah produk yang rusak hari ini adalah 100 botol 2. Data Kontinyu data yang bervariasi menurut tingkatan dan biasanya diperoleh melalui pengukuran Misal: Bahan baku susu sapi yang rusak sebanyak 145, 5 liter 1. 1 - 9

Tingkat Pengukuran Data dapat diklasifikasikan berdasarkan tingkat pengukuran: 1. Data Nominal Bentuk paling dasar,

Tingkat Pengukuran Data dapat diklasifikasikan berdasarkan tingkat pengukuran: 1. Data Nominal Bentuk paling dasar, objek di kategorikan dalam sebuah kelompok yang unik data tidak dapat disusun sesuai urutan (dari tinggi ke rendah, dll) Misal: jenis ikan (kakap, teri, hiu) 2. Data Ordinal Data dapat disusun dalam sebuah urutan, tetapi perbedaan nilai antar data tidak mempunyai arti Misal: urutan ukuran buah manggis dalam tiga tingkatan (1=kecil, 2=sedang, 3=besar) 1. 1 - 10

3. Data Interval ▪ Sama dengan data ordinal, tetapi perbedaan nilai antar data mempunyai

3. Data Interval ▪ Sama dengan data ordinal, tetapi perbedaan nilai antar data mempunyai arti ▪ Tidak memiliki nilai 0 absolut ▪ Misal: suhu mesin pada pukul 10. 00 WIB adalah 300 C, sedangkan suhu mesin sekarang adalah 400 C (100 C lebih panas dari 300 C 4. Data rasio Sama dengan data interval, tetapi mempunyai nilai 0 absolut Perbedaan nilai antar data dan rasio antar data mempunyai arti Contoh: volume bahan baku (0 liter berarti tidak ada bahan baku, 100 liter berarti dua kali lebih banyak daripada 50 liter) 1. 1 - 11

Data Menurut Sumbernya 1. Data internal Data yg sumbernya diperoleh dari dalam unit (objek)

Data Menurut Sumbernya 1. Data internal Data yg sumbernya diperoleh dari dalam unit (objek) penelitian. Misal: jumlah penjualan pabrik A 2. Data eksternal : Data yg sumbernya berasal dari luar unit (objek) penelitian Misal: jumlah penjualan pesaing pabrik A 1. 1 - 12

Data Menurut Cara Memperolehnya 1. Data primer : data yang diusahakan dimanfaatkan oleh orang

Data Menurut Cara Memperolehnya 1. Data primer : data yang diusahakan dimanfaatkan oleh orang pertama (data yang dihimpun langsung oleh peneliti). Misal: hasil pengukuran suhu secara langsung 2. Data sekunder : data yang diperoleh atas usaha pihak lain. Misal: pengukuran suhu dari hasil penlitian orang lain 1. 1 - 13

Teknik Pengambilan Sampel • Dibagi menjadi 2: 1. Probability Sampling – Setiap anggota populasi

Teknik Pengambilan Sampel • Dibagi menjadi 2: 1. Probability Sampling – Setiap anggota populasi memiliki peluang tertentu (peluangnya diketahui) untuk dijadikan sampel 2. Non-probability Sampling » Anggota populasi tidak mempunyai peluang sama untuk dipilih sebagai sampel » Sampel dipilih berdasarkan pertimbangan peneliti 1. 1 - 14

Teknik Pengambilan Sampel • • Probability Sampling – Simple Random Sampling – Stratified Sampling

Teknik Pengambilan Sampel • • Probability Sampling – Simple Random Sampling – Stratified Sampling – Cluster Sampling – Systematic Sampling Non-Probability Sampling – Convenience Sampling – Accidental Sampling – Purposive Sampling – Quota Sampling – Snowball Sampling 1. 1 - 15

Simple Random Sampling • Setiap anggota dalam populasi mempunyai kesempatan sama untuk diseleksi sebagai

Simple Random Sampling • Setiap anggota dalam populasi mempunyai kesempatan sama untuk diseleksi sebagai sampel • Diketahui besarnya populasi • Besarnya sampel yang diinginkan telah ditentukan • Cara pengambilan sampel bisa melalui undian 1. 1 - 16

Stratified Sampling • Digunakan untuk mengurangi pengaruh faktor heterogen • Untuk mempelajari karakteristik kelompok

Stratified Sampling • Digunakan untuk mengurangi pengaruh faktor heterogen • Untuk mempelajari karakteristik kelompok yang berbeda dalam satu populasi (kelas, jenis kelamin, dll) • Populasi dibagi ke dalam strata masing-masing strata dipilih sampelnya secara random sesuai proporsinya. 1. 1 - 17

Cluster Sampling • Sering digunakan pada penelitian di lapangan yang mungkin wilayahnya luas. •

Cluster Sampling • Sering digunakan pada penelitian di lapangan yang mungkin wilayahnya luas. • Populasi dibagi-bagi menjadi sub-populasi yang disebut cluster biasanya berdasarkan pembagian alami seperti lokasi • Sampel diambil dari cluster yang dipilih saja. • Sub-populasinya heterogen 1. 1 - 18

Systematic Sampling • Memilih sampel dipilih dari list lengkap anggota populasi dengan interval terntentu

Systematic Sampling • Memilih sampel dipilih dari list lengkap anggota populasi dengan interval terntentu dimulai dari titik awal yang telah ditentukan 1. 1 - 19

Non-Probability Sampling: 1. Convenience Sampling ▪ Sampel yang dipilih adalah yang mudah dihubungi, dikenal

Non-Probability Sampling: 1. Convenience Sampling ▪ Sampel yang dipilih adalah yang mudah dihubungi, dikenal dan mau bekerjasama 2. Accidental Sampling ▪ Penentuan sampel berdasarkan kebetulan, yaitu siapa saja yang secara kebetulan bertemu dengan peneliti 1. 1 - 20

3. Purposive Sampling ▪ Sampel dipilih berdasarkan pertimbangan sesuai dengan tujuan penelitian 4. Quota

3. Purposive Sampling ▪ Sampel dipilih berdasarkan pertimbangan sesuai dengan tujuan penelitian 4. Quota Sampling ▪ Menentukan sampel dari populasi yang memiliki ciri-ciri tertentu sampai jumlah kuota yang diinginkan 5. Snowball Sampling Jika informasi tentang populasi hanya sedikit. Sampel dipilih dari sampel terdahulu 1. 1 - 21