Dokumen tersebut membahas tentang statistika yang mencakup definisi statistika sebagai bagian matematika yang membahas pengumpulan, penyajian, analisis, dan interpretasi data. Jenis-jenis statistika dibedakan berdasarkan orientasi, tujuan analisis, distribusi populasi, dan jumlah variabel terikat. Statistika deskriptif berkaitan dengan pengumpulan dan penyajian data tanpa kesimpulan, sedangkan inferensia menganalisis sebagian data untuk memp
1. STATISTIKA
TGD 011 SKS 3(2 – 1)
OLEH
IR. YOHANNES, M.T.
NIP LAMA: 131629336
NIP BARU: 195204071986031001
HP 0856 69918715
D3 TEKNIK SURVEY DAN
PEMETAAN
JURUSAN TEKNIK SIPIL
FAKULTAS TEKNIK
UNIVERSITAS LAMPUNG
2. PENDAHULUAN
Statistika adalah bagian dari matematika yang
khusus membicarakan metode pengumpulan,
penyajian, analisis, dan penafsiran data
Beberapa jenis statistika berdasarkan
a. Orientasi pembahasan :
statistika teoritis dan terapan
b. Tujuan analisis :
statistika deskriptif dan inferensia
c. Distribusi populasi data :
statistik parametrik dan nonparametrik
d. Jumlah variabel terikat :
statistika univariat dan multivariat
3. STATISTIKA DESKRIPTIF DAN
INFERENSIA
Statistika deskriptif adalah metode yang berkaitan
dengan pengumpulan dan penyajian suatu gugus
data sehingga memberikan informasi yang
berguna. Misalnya penyusunan tabel, diagram,
grafik, tanpa menarik kesimpulan
Statistika inferensia mencakup semua metode
yang berhubungan dengan analisis sebagian data
untuk peramalan atau penarikan kesimpulan atas
seluruh gugus data induknya
4. DATA STATISTIKA
1. Jenis Data :
a. Kualitatif (Kategorik) :
baik, cukup, sedang, dan buruk
b. Kuantitatif (Numerik) :
- Data kontinu : jarak, berat, IQ, dll
- Data diskrit : jml siswa, jml rumah, dll
2. Sumber Data :
a. Intern : data milik sendiri
b. Ekstern : data yang diambil dari luar
- Primer : dikumpulkan si peneliti
- Sekunder : dari sumber lain
5. SKALA PENGUKURAN
1. Variabel Kualitatif (Kategorik)
a. Nominal
- Dikotomi : jenis kelamin, dll
- Kategori : ras, jenis batuan, dll.
b. Ordinal : tingkat polusi, kepadatan, dll
2. Variabel Kuantitatif (Numerik)
c. Interval : hasil tes IQ, suhu Celcius, dll
d. Rasio : jml penduduk, jarak, berat, dll
6. DATA NOMINAL DIKOTOMI
Data tentang ada/tidaknya sesuatu
Diklasifikasi dalam satu dari dua kategori
Misal: Desa terserang atau tidak terserang
epidemi penyakit flu burung
Data Dikotomi
No Nama Desa Status 4
1 2
1 Sidorejo Terserang
2 Adikarya Tak Terserang 6
5
3 Swadaya Terserang 3 7
4 Bumi Putra Tak Terserang
5 Banjar Terserang Peta daerah terserang/
6 Damai Asri Tak Terserang
tidak virus flu burung
terserang
7 Fajar Baru Terserang
tidak terserang
7. DATA NOMINAL KATEGORI
Data yang diklasifikasi dari beberapa
kategori (jenis):
Misal: peta klasifikasi tutupan lahan (hutan,
perkebunan, industri, perumahan, dll)
Tak ada perbedaan peringkat antar kelas
Data Kategori
No Kategori Luas (Ha)
1
1 Hutan 15.533
2 3
2 Pertanian 57.784
3 Perkotaan 10.459 4 2
4 Reservoir 14.372
Peta tata guna lahan
8. DATA ORDINAL
Kelas dibagi dalam peringkat berurutan
Tidak dinyatakan dalam bentuk
kuantitatif
Misal: lahan perkebunan dibagi 4 kelas,
tidak cocok, kurang cocok, cocok, dan
sangat cocok
2 1 – Tidak cocok
1
2 – Kurang cocok
3 3 – Cocok
2 4 – Sangat cocok
4
4
Peta Kesesuaian Lahan
9. DATA INTERVAL
Memiliki tingkatan secara kuantitatif
Memiliki sifat kesamaan jarak antara
nilai yang satu dengan nilai lainnya
Tidak memiliki nilai nol absolut
Misalnya dari hasil pengukuran tes
IQ, A mendapat 110, B 100, dan C 90
A memiliki IQ lebih tinggi daripada B,
tapi A tidak memiliki IQ 1,1 kali IQ B
10. DATA RASIO
Data rasio mirip dengan data interval
Perbedaannya, data rasio memiliki nilai
nol mutlak
1 3 2 3
Kelas Kepadatan
2 3 1 Desa
1
2 2 1 – < 1,20
1 1
3 2 – 1,21 – 2,00
3 2
1 2 3 – 2,01 – 3,00
Peta Kepadatan Desa
11. POPULASI DAN
SAMPEL
POPULASI :
KESELURUHAN PENGAMATAN YANG
MENJADI KAJIAN
SAMPEL :
HIMPUNAN BAGIAN DARI POPULASI
POPULASI SAMPEL