Your SlideShare is downloading. ×
0
STATISTIKA     KELOMPOK 2                                        DASAR 21.   TIA IANTRIANTI     2010135006952.   RINI HARY...
Distribusi ( Binominal, poiSson, normal)DISTRIBUSI BINOMINAL   Distribusi PoiSson      Distribusi Normal
Pengujian hipotesis (hipotesis dan                  signifikan, t-test dan chi kuadrat)   Statistika Parametrik          ...
Teori Probabilitas Teori Probabilitas A. paktorial B. permutasi melingkar C. kombinasi                                ...
Analisis Deret Waktu / deret berkala /                            time series Analisis Deret Waktu / Deret Berkala / Time...
DISTRIBUSI BINOMINAL        suatu distribusi teoritis yang    menggunakan variabel random diskrit     yang terdiri dari du...
A. CIRI-CIRI DISTRIBUSI BINOMIAL 1. Setiap percobaan hanya memiliki dua peristiwa, seperti ya-  tidak, sukses,dan gagal....
RUMUS                        n!         B(n, r )             p r (1        p) n   r                    r!(n r )!        n ...
CONTOH1. Sepasang suami istri merencanakan punya     anak tiga. Berapa probabilitas untuk     mendapatkan dua laki-laki da...
DISTRIBUSI POISSONDipakai untuk menentukan peluang suatu kejadianyang jarang terjadi, tetapi mengenai populasi yang luasat...
A. CIRI-CIRI DISTRIBUSI POISSON1. Sama seperti ciri-ciri distribusi binomial2. N percobaan besar3. Probabilitas terjadinya...
RUMUS                     x                      e   P( x)                      x!  µ = n.p = Nilai rata-rata  e = konstan...
CONTOHDalam pelaksanaan Pekan Imunisasi Nasional Polio (PIN) pertama, diketahui   bahwa ada sebesar 0.1% Balita yang menga...
DISTRIBUSI NORMAL salah satu distribusi teoritis dari variablerandom kontinu. Distribusi Normal sering          disebut di...
RUMUS                           1( x    )2                   1           2    f ( x)            e                    2    ...
CONTOHDiketahui rata-rata hasil ujian adalah 74dengan simpangan baku 7. Jika nilai-nilaipeserta ujian berdistribusi normal...
A.HIPOTESISHipotesis adalah jawaban atau dugaan sementara yang          harus diuji lagi kebenarannya.Macam-macam hipotesi...
STATISTIKA PARAMETRIK A. Simpangan Baku dan Rataan B. Chi Kuadrat C.Uji t Dua Sampel dan T-TEST D. Varians
A. SIMPANGAN BAKU DAN RATAAN   Simpangan baku   Rataan
CHI KUADRATrumus:
UJI T DUA SAMPEL DAN T-TEST   Rumus Uji t-dua sampel   rumus uji T-test
VARIANS   RUMUS varians tunggal   Rumus varians berkelompok                                BACK
REGRESI DAN KORELASI (ANALISIS      REGRESI, ANALISIS VARIASI KORELASI)   A. ANALISIS REGRESI   B.Uji Korelasi Ganda
A. ANALISIS REGRESI    Langkah-Langkah menjawab uji regresi sederhana:   1) Buatlah Ha dan H0 dalam bentuk kalimat.   2)...
≈   7) Hitung jumlah kuadrat Residu [JKres ] dengan rumus :≈      JKres = ∑Y2 – Jkreg (b/a) - JKreg (a)≈   8) Hitung rata-...
B.UJI KORELASI GANDA   Langkah-langkah menjawab uji Korelasi   1)Buatlah Ha dan H0 dalam bentuk kalimat   2) Buatlah Ha...
 5) Menguji signifikansi dengan rumus Fhitung : Fhitung = Kaidah Pengujian signifikansi : Jika Fhitung ≥ Ftabel , mak...
TEORI PROBABILITAS   dasar probabilitas terlebih dahulu harus memahami analisis    kombinatorial yaitu analisis bilangan ...
o 2. Permutasio a. Permutasi n objek tanpa pengembalian; nPn = n!o  b. Permutasi r dari n objek; nPr = n! / (n-r)!, ( n ≥ ...
CONTOH PAKTORIAL   Bagus memiliki 9 buku; 4 buah buku matematika, 3 buah buku ekonomi, dan 2    buah buku statistik. Ada ...
CONTOH PERMUTASI MELINGKAR   5 orang duduk mengelilingi meja bundar.    Dengan berapa cara mereka dapat diatur    mengeli...
CONTOH KOMBINASI   Dalam kejuaraan sepak bola, team nasional Indonesia    mengirim 13 orang pemain, berapa banyak kombina...
ANALISIS DERET WAKTU / DERETBERKALA / TIME SERIES   PENGERTIAN ANALISIS DERET BERKALA   Komponen Deret Berkala
PENGERTIAN ANALISIS DERET BERKALA  Data yang dikumpulkan dari waktu ke waktu  untuk menggambarkan perkembangan suatu  kegi...
Komponen Deret Berkala Ada Empat Komponen Deret Berkala : TREND    yaitu gerakan yang berjangka  panjang,lamban seolah-ol...
TERIMAKASIH
Upcoming SlideShare
Loading in...5
×

R5 g kel 2 statdas 2

524

Published on

0 Comments
0 Likes
Statistics
Notes
  • Be the first to comment

  • Be the first to like this

No Downloads
Views
Total Views
524
On Slideshare
0
From Embeds
0
Number of Embeds
0
Actions
Shares
0
Downloads
21
Comments
0
Likes
0
Embeds 0
No embeds

No notes for slide

Transcript of "R5 g kel 2 statdas 2"

  1. 1. STATISTIKA KELOMPOK 2 DASAR 21. TIA IANTRIANTI 2010135006952. RINI HARYANI 2010135006713. AZIZAH KUSUMA.W. 2010135006724. M.DIMAS PIYANTO 2010135006905. DIAN EKA PRATIWI 2010135006946. ARTARY TITUT P. 201213570007
  2. 2. Distribusi ( Binominal, poiSson, normal)DISTRIBUSI BINOMINAL Distribusi PoiSson Distribusi Normal
  3. 3. Pengujian hipotesis (hipotesis dan signifikan, t-test dan chi kuadrat) Statistika Parametrik nexT
  4. 4. Teori Probabilitas Teori Probabilitas A. paktorial B. permutasi melingkar C. kombinasi next
  5. 5. Analisis Deret Waktu / deret berkala / time series Analisis Deret Waktu / Deret Berkala / Time Series Pengertian Analisis Deret Berkala Komponen Deret Berkala BACK
  6. 6. DISTRIBUSI BINOMINAL suatu distribusi teoritis yang menggunakan variabel random diskrit yang terdiri dari dua kejadian yang berkomplemen
  7. 7. A. CIRI-CIRI DISTRIBUSI BINOMIAL 1. Setiap percobaan hanya memiliki dua peristiwa, seperti ya- tidak, sukses,dan gagal. 2. Probabilitas suatu peristiwa adalah tetap, tidak berubah untuk setiap percobaan 3. Percobaannya bersifat independen, artinya peristiwa dari suatu percobaan tidak mempengaruhi atau dipengaruhi peristiwa dalam percobaan lainnya. 4. Jumlah atau banyaknya percobaan yang merupakan komponen percobaan binomial harus tertentu
  8. 8. RUMUS n! B(n, r ) p r (1 p) n r r!(n r )! n = jumlah percobaan r = jumlah ‘sukses’ n-r = jumlah ‘gagal’ p = probabilitas sukses dan q = (1-p)=probabilitas gagal
  9. 9. CONTOH1. Sepasang suami istri merencanakan punya anak tiga. Berapa probabilitas untuk mendapatkan dua laki-laki dan satu perempuanJawab: n=3, r=2 (laki-laki) dan p=0.5 P(3,2) = 3!/(2!(3-2)!) 0.52 (1-0.5)2-1=0.375 maka probabilitas untuk mendapatkan dua laki-laki dan satu perempuan adalah 0.375 BACK
  10. 10. DISTRIBUSI POISSONDipakai untuk menentukan peluang suatu kejadianyang jarang terjadi, tetapi mengenai populasi yang luasatau area yang luas dan juga berhubungan denganwaktu.
  11. 11. A. CIRI-CIRI DISTRIBUSI POISSON1. Sama seperti ciri-ciri distribusi binomial2. N percobaan besar3. Probabilitas terjadinya suatu kejadian adalah kecil atau kejadian yang jarang terjadi4. Percobaan dapat juga dalam selang waktu tertentu
  12. 12. RUMUS x e P( x) x! µ = n.p = Nilai rata-rata e = konstanta = 2.71828 x = variabel random ( 1,2,..,x)
  13. 13. CONTOHDalam pelaksanaan Pekan Imunisasi Nasional Polio (PIN) pertama, diketahui bahwa ada sebesar 0.1% Balita yang mengalami panas setelah diimunisasi Polio. Di suatu daerah diperkirakan ada sebanyak 2500 Balita yang akan diimunisasi dengan Polio pada PIN kedua. Hitunglah berapa probabilitas pada PIN kedua akan mendapatkan:a) Tidak ada balita yang mengalami panas?b) Paling banyak ada tiga balita yang panas? Diketahui: n= 2500, p=0.001, maka λ=2500 x 0.001 = 2.5 Ditanya: r=0, r ≤ 3, r ≥ 5 ? Jawab a) P(r=0) = [(2.5)0 x (2.71828)-2.5] / 0! = 0.082 b) P(r ≤ 3 ) = P(r=0) + P(r=1) + P(r=2) + P(r=3) = 0.758 BACK
  14. 14. DISTRIBUSI NORMAL salah satu distribusi teoritis dari variablerandom kontinu. Distribusi Normal sering disebut distribusi Gauss
  15. 15. RUMUS 1( x )2 1 2 f ( x) e 2 x = nilai data μ = rata-rata x π = 3,14 e = 2,71828 = Simpangan baku
  16. 16. CONTOHDiketahui rata-rata hasil ujian adalah 74dengan simpangan baku 7. Jika nilai-nilaipeserta ujian berdistribusi normal dan 12%peserta nilai tertinggi mendapat nilaiA, berapa batas nilai A yang terendah ?Jawab: BACK
  17. 17. A.HIPOTESISHipotesis adalah jawaban atau dugaan sementara yang harus diuji lagi kebenarannya.Macam-macam hipotesis:a. Hipotesis deskriptifb. Hipotesis komparatifc. Hipotesis asosiatif
  18. 18. STATISTIKA PARAMETRIK A. Simpangan Baku dan Rataan B. Chi Kuadrat C.Uji t Dua Sampel dan T-TEST D. Varians
  19. 19. A. SIMPANGAN BAKU DAN RATAAN Simpangan baku Rataan
  20. 20. CHI KUADRATrumus:
  21. 21. UJI T DUA SAMPEL DAN T-TEST Rumus Uji t-dua sampel rumus uji T-test
  22. 22. VARIANS RUMUS varians tunggal Rumus varians berkelompok BACK
  23. 23. REGRESI DAN KORELASI (ANALISIS REGRESI, ANALISIS VARIASI KORELASI) A. ANALISIS REGRESI B.Uji Korelasi Ganda
  24. 24. A. ANALISIS REGRESI Langkah-Langkah menjawab uji regresi sederhana: 1) Buatlah Ha dan H0 dalam bentuk kalimat. 2) Buatlah Ha dan H0 dalam bentuk statistik. 3) Buatlah tabel penolong menghitung angka statistik 4) Masukkan angka-angka statistik dari tabel penolong dengan rumus: 5) Hitung jumlah Kuadrat Regresi [ JKreg(a) ] dengan rumus: JKreg (a) = 6) Hitung jumlah kuadrat Regresi [JKreg(b/a) ] dengan rumus : JKreg(b/a) =
  25. 25. ≈ 7) Hitung jumlah kuadrat Residu [JKres ] dengan rumus :≈ JKres = ∑Y2 – Jkreg (b/a) - JKreg (a)≈ 8) Hitung rata-rata jumlah kuadrat Regresi (a) [ RJKreg(a) ] dengan rumus :≈ RJKreg(a) = JKreg(a)≈ 9) Hitung rata-rata jumlah kuadrat Regresi (b/a) [RJKreg(b/a) ] dengan rumus:≈ RJKreg(b/a) = JKreg(b/a)≈ 10) Hitung rata-rata Jumlah kuadrat Residu [RJKres ] dengan rumus:≈ RJKres =≈ 11) Menguji signifikansi dengan rumus Fhitung :≈ Fhitung =≈ 12) Menentukan pengaturan pengambilan keputusan atau kriteria uji signifikan:≈ Kaidah Pengujian signifikansi :≈ Jika Fhitung ≥ Ftabel , maka tolak H0 (Signifikan)≈ Jika Fhitung ≤ Ftabel , maka tolak Ha (Tidak Signifikan)≈ 13) Cari nilai Ftabel menggunakan Tabel F dengan rumus :≈ Taraf signifikansinya α =0,01 atau α= 0,05≈ Ftabel = F (1-α) (db reg [b/a], (db Res)≈ 14) Buat kesimpulan BACK
  26. 26. B.UJI KORELASI GANDA Langkah-langkah menjawab uji Korelasi 1)Buatlah Ha dan H0 dalam bentuk kalimat 2) Buatlah Ha dan H0 dalam bentuk statistik 3) Buatlah tabel penolong untuk menghitung nilai korelasi ganda 4) Masukkan angka-angka statistik dari tabel penolong dengan rumus: r= selanjutnya hasil korelasi kemudian hitung korelasiganda (R) dengan rumus :
  27. 27.  5) Menguji signifikansi dengan rumus Fhitung : Fhitung = Kaidah Pengujian signifikansi : Jika Fhitung ≥ Ftabel , maka signifikan Jika Fhitung ≤ Ftabel , maka tidak signifikan Cari nilai Ftabel menggunakan Tabel F dengan rumus : Taraf signifikansinya α =0,01 atau α= 0,05 Ftabel = F (1-α){ (db=k), (db=n-k-1)} 6) Buat kesimpulan BACK
  28. 28. TEORI PROBABILITAS dasar probabilitas terlebih dahulu harus memahami analisis kombinatorial yaitu analisis bilangan faktorial, permutasi dan kombinasi. Macam-macam teori Probabilitas: 1. Bilangan Faktorial n! = n(n-1)(n-2)……3.2.1 0! = 1 dan 1! = 1
  29. 29. o 2. Permutasio a. Permutasi n objek tanpa pengembalian; nPn = n!o b. Permutasi r dari n objek; nPr = n! / (n-r)!, ( n ≥ r )o c. Permutasi melingkar; penyusunan objek berbeda dengan (n-1) carao d. Permutasi dari n objek dengan pengembalian; nPr = n pangkat r ( n≤ r )o e. Permutasi n objek yang sama; nPn1, n2, n3, …. = n! / (n1! n2! n3! …. )o 3. Kombinasi Сr = n! / r!(n-r)! ( n ≥ r )
  30. 30. CONTOH PAKTORIAL Bagus memiliki 9 buku; 4 buah buku matematika, 3 buah buku ekonomi, dan 2 buah buku statistik. Ada berapa cara penyusunan buku yang dapat dilakukan oleh Bagus? Jawab: Cara menyusun buku matematika ada 4P4 = 4! = 4x3x2x1 = 24 cara Cara menyusun buku ekonomi ada 3P3 = 3! = 3x2x1 = 6 cara Cara menyusun buku statistic ada 2P2 = 2! = 2x1 = 2 cara Penyusunan ke-3 macam buku berdasar kelompok (subjek) = 3P3! = 3x2x1 = 6 cara Penyusunan buku berdasar kelompok (subjek) dengan memperhatikan urutan penyusunan dalam masing-masing kelompok = 4!x3!x2!x3! = 24 x 6 x 2 x 6 = 1.728 cara.
  31. 31. CONTOH PERMUTASI MELINGKAR 5 orang duduk mengelilingi meja bundar. Dengan berapa cara mereka dapat diatur mengelilingi meja tersebut? Jawab: n=5, P=(n-1)! = 4! = 24 cara
  32. 32. CONTOH KOMBINASI Dalam kejuaraan sepak bola, team nasional Indonesia mengirim 13 orang pemain, berapa banyak kombinasi pemain yang mungkin terbentuk? Jawab: n=13, r=11 13C11 = 13! / (11! x (13-11)! ) = 78 cara BACK TO MENU
  33. 33. ANALISIS DERET WAKTU / DERETBERKALA / TIME SERIES PENGERTIAN ANALISIS DERET BERKALA Komponen Deret Berkala
  34. 34. PENGERTIAN ANALISIS DERET BERKALA Data yang dikumpulkan dari waktu ke waktu untuk menggambarkan perkembangan suatu kegiatan (perkembangan produksi, harga,hasil, penjaulan, jumlah penduduk, jumlah kecelakaan, jumlah kejahatan, dsb)
  35. 35. Komponen Deret Berkala Ada Empat Komponen Deret Berkala : TREND yaitu gerakan yang berjangka panjang,lamban seolah-olah alun ombak dan berkecenderungan menuju ke satu arah,arah menaik atau menurun. VARIASI MUSIM,yaitu ayunan sekitar trend yang bersifat musiman serta kurang lebih teratur. VARIASI SIKLUS,yaitu ayunan trend yang berjangka lebih panjang dan agak lebih tidak teratur. VARIASI Yang Tidak Tetap (Irregular) yaitu gerakan yang tidak teratur sama sekali
  36. 36. TERIMAKASIH
  1. A particular slide catching your eye?

    Clipping is a handy way to collect important slides you want to go back to later.

×