SlideShare a Scribd company logo
1 of 32
Download to read offline
STATISTIKA
DESKRIPTIF
STATISTIKA
DESKRIPTIF
Tendensi Sentral & Ukuran Dispersi
Statistik dan Statistika
O Statistik : nilai-nilai ukuran data yang mudah
dimengerti.
O Contoh : statistik liga sepak bola Indonesia
O Statistika : ilmu yang berkaitan dengan cara
pengumpulan, pengolahan, analisis dan
pernarikan kesimpulan atas data.
O Statistik : nilai-nilai ukuran data yang mudah
dimengerti.
O Contoh : statistik liga sepak bola Indonesia
O Statistika : ilmu yang berkaitan dengan cara
pengumpulan, pengolahan, analisis dan
pernarikan kesimpulan atas data.
Jenis-Jenis Statistika
O Statistika deskriptif: metode yang berkaitan
dengan pengumpulan dan penyajian data.
O Statistika inferensi: metode yang berkaitan
dengan analisis sampel untuk penarikan
kesimpulan tentang karakteristik populasi.
O Statistika deskriptif: metode yang berkaitan
dengan pengumpulan dan penyajian data.
O Statistika inferensi: metode yang berkaitan
dengan analisis sampel untuk penarikan
kesimpulan tentang karakteristik populasi.
Apakah Statistik Deskriptif
Itu?
O Statistika deskriptif adalah cabang statistik
yang menjabarkan karakteristik suatu gugus
data secara kuantitatif.
O Statistika deskriptif dapat dibedakan dari
statistik inferensia karena statistika
deskriptif bertujuan untuk meringkas suatu
gugus data, bukan untuk menggunakan
gugus data untuk mempelajari dan menarik
kesimpulan pada populasi yang lebih besar.
O Statistika deskriptif adalah cabang statistik
yang menjabarkan karakteristik suatu gugus
data secara kuantitatif.
O Statistika deskriptif dapat dibedakan dari
statistik inferensia karena statistika
deskriptif bertujuan untuk meringkas suatu
gugus data, bukan untuk menggunakan
gugus data untuk mempelajari dan menarik
kesimpulan pada populasi yang lebih besar.
Apakah Statistik Deskriptif
Itu?
O Secara umum, statistika deskriptif tidak
mengandung unsur dengan basis teori probabilitas.
O Walaupun kesimpulan analisa suatu data didapat
dengan menggunakan statistika inferensia, biasanya
statistika deskriptif juga mempunyai peran.
O Misalnya, dalam penelitian penggunaan obat yang
melibatkan manusia sebagai subjeknya, pasti akan
diberikan tabel mengenai jumlah sampel, jumlah
sampel pada bagian populasi (misalnya, pada tiap
dosis yang berbeda atau pada tiap jam yang
berbeda), and karakteristik demografi atau klinis
seperti, rata-rata umur, dan perbandingan jumlah
subjek laki-laki dan perempuan.
O Secara umum, statistika deskriptif tidak
mengandung unsur dengan basis teori probabilitas.
O Walaupun kesimpulan analisa suatu data didapat
dengan menggunakan statistika inferensia, biasanya
statistika deskriptif juga mempunyai peran.
O Misalnya, dalam penelitian penggunaan obat yang
melibatkan manusia sebagai subjeknya, pasti akan
diberikan tabel mengenai jumlah sampel, jumlah
sampel pada bagian populasi (misalnya, pada tiap
dosis yang berbeda atau pada tiap jam yang
berbeda), and karakteristik demografi atau klinis
seperti, rata-rata umur, dan perbandingan jumlah
subjek laki-laki dan perempuan.
Kapan Statistik Deskiptif
Diaplikasikan?
O Analisa Univariate
O Analisa Univariate adalah analisa yang
mempelajari kasus-kasus dengan variabel
tunggal dengan memfokuskan pada tiga
karakteristik:
O Distribusi,
O Tendensi Sentral, dan
O Ukuran Dispersi.
O Analisa Univariate
O Analisa Univariate adalah analisa yang
mempelajari kasus-kasus dengan variabel
tunggal dengan memfokuskan pada tiga
karakteristik:
O Distribusi,
O Tendensi Sentral, dan
O Ukuran Dispersi.
Distribusi
O Distibusi adalah ringkasan frekuensi dari data
individual atau data berkelompok untuk sebuah
variabel.
O Distribusi yang paling sederhana adalah dengan
menentukan nilai-nilai yang ingin dicari dari
variabel yang dipelajari dan jumlah sampel yang
memiliki nilai tersebut.
O Misalnya, dalam menghitung distribusi jenis
kelamin subjek-subjek dalam satu penelitian
berarti kita menhitung persentase subjek yang
laki-laki dan subjek yang perempuan.
O Distibusi adalah ringkasan frekuensi dari data
individual atau data berkelompok untuk sebuah
variabel.
O Distribusi yang paling sederhana adalah dengan
menentukan nilai-nilai yang ingin dicari dari
variabel yang dipelajari dan jumlah sampel yang
memiliki nilai tersebut.
O Misalnya, dalam menghitung distribusi jenis
kelamin subjek-subjek dalam satu penelitian
berarti kita menhitung persentase subjek yang
laki-laki dan subjek yang perempuan.
Tendensi Sentral / Ukuran
Pemusatan
O Tendensi Sentral atau dikenal juga dengan
istilah Ukuran Pemusatan adalah
penjabaran data yang berulang atau
berpusat pada nilai-nilai tertentu secara
kuantitatif .
O Tendensi sentral adalah cara untuk mencari
nilai tengah dari satu gugus data, yang telah
diurutkan dari nilai yang terkecil sampai
yang terbesar atau sebaliknya, yang
terbesar sampai yang terkecil.
O Tendensi Sentral atau dikenal juga dengan
istilah Ukuran Pemusatan adalah
penjabaran data yang berulang atau
berpusat pada nilai-nilai tertentu secara
kuantitatif .
O Tendensi sentral adalah cara untuk mencari
nilai tengah dari satu gugus data, yang telah
diurutkan dari nilai yang terkecil sampai
yang terbesar atau sebaliknya, yang
terbesar sampai yang terkecil.
Tendensi Sentral / Ukuran
Pemusatan
O Arithmetic mean (rata-rata hitung) - jumlah seluruh nilai dibagi jumlah data
dalam observasi.
O Median – nilai tengah yang memisahkan data yang tinggi dan yang rendah.
O Mode – nilai yang paling sering muncul dalam observasi.
O Geometric mean - akar pangkat n dari hasil perkalian setiap pengamatan.
O Harmonic mean – rata-rata hitung untuk data yang memiliki rasio yang
berbeda.
O Weighted mean – rata-rata hitung yang memberikan bobot tertentu pada
data tertentu.
O Truncated mean – rata-rata hitung setelah beberapa proporsi data yang
paling tinggi dan paling rendah dibuang.
O Midrange – rata-rata hitung dari nilai maksimum dan nilai minimum dari
gugus data.
O Midhinge – rata-rata hitung dari dua kuartil..
O Trimean – rata-rata hitung dari median dan dua kuartil.
O Winsorized mean – rata-rata hitung dimana nilai yang paling extrim diganti
oleh nilai yang dekat dengan median.
O Arithmetic mean (rata-rata hitung) - jumlah seluruh nilai dibagi jumlah data
dalam observasi.
O Median – nilai tengah yang memisahkan data yang tinggi dan yang rendah.
O Mode – nilai yang paling sering muncul dalam observasi.
O Geometric mean - akar pangkat n dari hasil perkalian setiap pengamatan.
O Harmonic mean – rata-rata hitung untuk data yang memiliki rasio yang
berbeda.
O Weighted mean – rata-rata hitung yang memberikan bobot tertentu pada
data tertentu.
O Truncated mean – rata-rata hitung setelah beberapa proporsi data yang
paling tinggi dan paling rendah dibuang.
O Midrange – rata-rata hitung dari nilai maksimum dan nilai minimum dari
gugus data.
O Midhinge – rata-rata hitung dari dua kuartil..
O Trimean – rata-rata hitung dari median dan dua kuartil.
O Winsorized mean – rata-rata hitung dimana nilai yang paling extrim diganti
oleh nilai yang dekat dengan median.
Ukuran Dispersi
O Ukuran dispersi adalah ukuran variasi atau
seberapa jauh nilai tersebar datu dengan
lainnya dari gugus data.
O Aplikasi ukuran dispersi yang sering
digunakan adalah standar deviasi.
O Ukuran dispersi biasanya digunakan
bersamaan dengan tendensi sentral untuk
mempelajari distribusi data.
O Ukuran dispersi adalah ukuran variasi atau
seberapa jauh nilai tersebar datu dengan
lainnya dari gugus data.
O Aplikasi ukuran dispersi yang sering
digunakan adalah standar deviasi.
O Ukuran dispersi biasanya digunakan
bersamaan dengan tendensi sentral untuk
mempelajari distribusi data.
Ukuran Dispersi
O Range (Jangkauan Data) – interval terkecil yang
memuat semua data. Didapat dengan mencari
selisih nilai maksimum dengan nilai minimum.
O Standar deviasi – menunjukkan seberapa jauh
deviasi data pada suatu gugus dari nilai
tengahnya.
O Varians – menunjukkan seberapa jauh
penyebaran satu nilai dengan nilai yang lain
pada gugus data.
O Kuartil & Jangkauan antar kuartil –
memecahkan data menjadi empat bagian yang
rata.
O Range (Jangkauan Data) – interval terkecil yang
memuat semua data. Didapat dengan mencari
selisih nilai maksimum dengan nilai minimum.
O Standar deviasi – menunjukkan seberapa jauh
deviasi data pada suatu gugus dari nilai
tengahnya.
O Varians – menunjukkan seberapa jauh
penyebaran satu nilai dengan nilai yang lain
pada gugus data.
O Kuartil & Jangkauan antar kuartil –
memecahkan data menjadi empat bagian yang
rata.
Contoh Kasus
Tendensi Sentral
ORata-rata
OMedian
OMode
ORata-rata
OMedian
OMode
Rata-Rata
O Data tidak dikelompokkan
n
x
x
 Adalah jumlah seluruh nilai
dalam pengamatan (Σx)
dibagi dengan banyaknya
pengamatan (n)
O Data tidak dikelompokkan
n
x
x

60,67
15
1014
x
Adalah jumlah seluruh nilai
dalam pengamatan (Σx)
dibagi dengan banyaknya
pengamatan (n)
Rata-Rata
O Data yang dikelompokkan
n
fNt
x

17.67
15
5.1007

x
Median
O Mencari nilai tengah dari data yang sudah
diurut yang akan membagi data dalam dua
bagian.
O 50% data berada dibawah median, 50%
data berada diatas median.
O Mencari nilai tengah dari data yang sudah
diurut yang akan membagi data dalam dua
bagian.
O 50% data berada dibawah median, 50%
data berada diatas median.
  2/1 nM e
Median
O Data tidak dikelompokkan
  2/1 nM e
  82/115 eM   82/115 eM
Median
O Data yang dikelompokkan
  ffMiMM kumeee /'''

Median
  ffMiMM kumeee /'''

  751/65,71060 eM
Mode / Modus
O Merupakan nilai yang paling sering muncul
dalam gugus data.
O Data tidak dikelompokkan
O Merupakan nilai yang paling sering muncul
dalam gugus data.
O Data tidak dikelompokkan
Mode / Modus
O Data yang dikelompokkan
idddLM Moo )]/([ 211 
Mode / Modus
idddLM Moo )]/([ 211 
3,845)]12/(2[81 oM
Ukuran Dispersi
O Rentang
O Kuartil
O Jangkauan Antar Kuartil
O Persentil
O Jumlah & Interval Kelompok
O Standar Deviasi
O Rentang
O Kuartil
O Jangkauan Antar Kuartil
O Persentil
O Jumlah & Interval Kelompok
O Standar Deviasi
Rentang
O Merupakan ukuran dispersi yg merupakan
selisih nilai maksimum dan minimum.
Rentang = data terbesar – data terkecil
O Merupakan ukuran dispersi yg merupakan
selisih nilai maksimum dan minimum.
Rentang = data terbesar – data terkecil
6926-95R 
Kuartil
Jangkauan Antar Kuartil
O Merupakan selisih antara q1 dan q3 yang
merupakan titik tengah dari seluruh distribusi
O Deviasi Kuartil
O Median
O Merupakan selisih antara q1 dan q3 yang
merupakan titik tengah dari seluruh distribusi
O Deviasi Kuartil
O Median
 
  5,202/4687
2/13


q
q
D
qqD
 
  5,662/4687
2/13


q
q
D
qqD
Persentil
Jumlah & Interval Kelompok
O Menentukan banyaknya kelompok
O Menentukan Interval Kelompok
nm log3,31
O Menentukan banyaknya kelompok
O Menentukan Interval Kelompok
54,881115log3,31 m
mRi /
148,135/69
6926-95R
Xmin-XmaxR



i
Data diatas memiliki 5 kelompok
dengan interval 14
Standar Deviasi
O Data tidak dikelompokkan
23,2215/6,7409
)(
6,7409)(
6,67X
2
2





SD
XXSD
XX
23,2215/6,7409
)(
6,7409)(
6,67X
2
2





SD
XXSD
XX
Standar Deviasi
O Data yang dikelompokkan
79,2215/75,7789
/)(
6,67X
2



SD
nXNtfSD
Koefisien Variasi
O Untuk membandingkan 2 kelompok dengan
variabel yang sama tetapi nilai yang
berbeda.
%100)/( xXSDKV 
STATDESKRIPSI

More Related Content

What's hot

MATEMATIKA TERAPAN (MODUS, MEAN, MEDIAN, VARIAN, SIMPANGAN BAKU, REGRESI)
MATEMATIKA TERAPAN (MODUS, MEAN, MEDIAN, VARIAN, SIMPANGAN BAKU, REGRESI)MATEMATIKA TERAPAN (MODUS, MEAN, MEDIAN, VARIAN, SIMPANGAN BAKU, REGRESI)
MATEMATIKA TERAPAN (MODUS, MEAN, MEDIAN, VARIAN, SIMPANGAN BAKU, REGRESI)afifsalim
 
Matematika - Pengertian Peluang
Matematika - Pengertian Peluang Matematika - Pengertian Peluang
Matematika - Pengertian Peluang tioprayogi
 
Aljabar, bentuk Aljabar dan istilah Aljabar
Aljabar, bentuk Aljabar dan istilah AljabarAljabar, bentuk Aljabar dan istilah Aljabar
Aljabar, bentuk Aljabar dan istilah AljabarSriwijaya University
 
Laporan Statistika
Laporan StatistikaLaporan Statistika
Laporan Statistikanilakusumaa
 
P11_Analisis Komparatif (anova) di SPSS
P11_Analisis Komparatif (anova) di SPSS P11_Analisis Komparatif (anova) di SPSS
P11_Analisis Komparatif (anova) di SPSS M. Jainuri, S.Pd., M.Pd
 
Distribusi Normal Matematika Peminatan Kelas XII Program MIPA
Distribusi Normal Matematika Peminatan Kelas XII Program MIPADistribusi Normal Matematika Peminatan Kelas XII Program MIPA
Distribusi Normal Matematika Peminatan Kelas XII Program MIPAMuhammad Arif
 
UJI HOMOGENITAS BARTLETT MANUAL VS SPSS
UJI HOMOGENITAS BARTLETT MANUAL VS SPSSUJI HOMOGENITAS BARTLETT MANUAL VS SPSS
UJI HOMOGENITAS BARTLETT MANUAL VS SPSSEDI RIADI
 
Makalah statistika dasar 2015 universitas sriwijaya
Makalah statistika dasar 2015 universitas sriwijayaMakalah statistika dasar 2015 universitas sriwijaya
Makalah statistika dasar 2015 universitas sriwijayaDhea Budiman
 
Peubah acak diskrit dan kontinu
Peubah acak diskrit dan kontinuPeubah acak diskrit dan kontinu
Peubah acak diskrit dan kontinuAnderzend Awuy
 

What's hot (20)

MATEMATIKA TERAPAN (MODUS, MEAN, MEDIAN, VARIAN, SIMPANGAN BAKU, REGRESI)
MATEMATIKA TERAPAN (MODUS, MEAN, MEDIAN, VARIAN, SIMPANGAN BAKU, REGRESI)MATEMATIKA TERAPAN (MODUS, MEAN, MEDIAN, VARIAN, SIMPANGAN BAKU, REGRESI)
MATEMATIKA TERAPAN (MODUS, MEAN, MEDIAN, VARIAN, SIMPANGAN BAKU, REGRESI)
 
Distribusi sampling
Distribusi samplingDistribusi sampling
Distribusi sampling
 
Rantai Markov 1
Rantai Markov 1Rantai Markov 1
Rantai Markov 1
 
Matematika - Pengertian Peluang
Matematika - Pengertian Peluang Matematika - Pengertian Peluang
Matematika - Pengertian Peluang
 
Aljabar, bentuk Aljabar dan istilah Aljabar
Aljabar, bentuk Aljabar dan istilah AljabarAljabar, bentuk Aljabar dan istilah Aljabar
Aljabar, bentuk Aljabar dan istilah Aljabar
 
Laporan Statistika
Laporan StatistikaLaporan Statistika
Laporan Statistika
 
Arima
ArimaArima
Arima
 
P11_Analisis Komparatif (anova) di SPSS
P11_Analisis Komparatif (anova) di SPSS P11_Analisis Komparatif (anova) di SPSS
P11_Analisis Komparatif (anova) di SPSS
 
Distribusi Normal Matematika Peminatan Kelas XII Program MIPA
Distribusi Normal Matematika Peminatan Kelas XII Program MIPADistribusi Normal Matematika Peminatan Kelas XII Program MIPA
Distribusi Normal Matematika Peminatan Kelas XII Program MIPA
 
Teori peluang
Teori peluangTeori peluang
Teori peluang
 
Penyajian Data ppt
Penyajian Data pptPenyajian Data ppt
Penyajian Data ppt
 
Rumus Analisis Regresi
Rumus Analisis RegresiRumus Analisis Regresi
Rumus Analisis Regresi
 
Distribusi Sampling
Distribusi SamplingDistribusi Sampling
Distribusi Sampling
 
UJI HOMOGENITAS BARTLETT MANUAL VS SPSS
UJI HOMOGENITAS BARTLETT MANUAL VS SPSSUJI HOMOGENITAS BARTLETT MANUAL VS SPSS
UJI HOMOGENITAS BARTLETT MANUAL VS SPSS
 
Analisis klaster
Analisis klasterAnalisis klaster
Analisis klaster
 
Makalah statistika dasar 2015 universitas sriwijaya
Makalah statistika dasar 2015 universitas sriwijayaMakalah statistika dasar 2015 universitas sriwijaya
Makalah statistika dasar 2015 universitas sriwijaya
 
Distribusi Binomial
Distribusi BinomialDistribusi Binomial
Distribusi Binomial
 
Statistika deskriptif
Statistika deskriptifStatistika deskriptif
Statistika deskriptif
 
Statistik Non Parametrik
Statistik Non ParametrikStatistik Non Parametrik
Statistik Non Parametrik
 
Peubah acak diskrit dan kontinu
Peubah acak diskrit dan kontinuPeubah acak diskrit dan kontinu
Peubah acak diskrit dan kontinu
 

Viewers also liked

Mengelola kualitas 1
Mengelola kualitas 1Mengelola kualitas 1
Mengelola kualitas 1ahmad fauzan
 
statistika dan macam macam data
statistika dan macam   macam datastatistika dan macam   macam data
statistika dan macam macam dataRatih Ramadhani
 
Manajemen rantai pasokan
Manajemen rantai pasokanManajemen rantai pasokan
Manajemen rantai pasokanahmad fauzan
 
Bab 6 - Mengelola Perusahaan Bisnis
Bab 6 - Mengelola Perusahaan BisnisBab 6 - Mengelola Perusahaan Bisnis
Bab 6 - Mengelola Perusahaan Bisnismsahuleka
 
Panduan Lengkap Menguasai SPSS 17
Panduan Lengkap Menguasai SPSS 17Panduan Lengkap Menguasai SPSS 17
Panduan Lengkap Menguasai SPSS 17Eko Mardianto
 
1 pendahuluan stat_101012015
1 pendahuluan stat_1010120151 pendahuluan stat_101012015
1 pendahuluan stat_101012015ahmad fauzan
 
Materi P2_Pengantar Statistik Inferensial
Materi P2_Pengantar Statistik InferensialMateri P2_Pengantar Statistik Inferensial
Materi P2_Pengantar Statistik InferensialM. Jainuri, S.Pd., M.Pd
 
Konsep Awal Statistika
Konsep Awal StatistikaKonsep Awal Statistika
Konsep Awal StatistikaAisyah Turidho
 
Pengantar statistika inferensia
Pengantar statistika inferensiaPengantar statistika inferensia
Pengantar statistika inferensiashantiramona_boreg
 
Teknik Sampling
Teknik SamplingTeknik Sampling
Teknik SamplingBBPP_Batu
 
Kurikulum 2013-kompetensi-dasar-sd-ver-3-3-2013
Kurikulum 2013-kompetensi-dasar-sd-ver-3-3-2013Kurikulum 2013-kompetensi-dasar-sd-ver-3-3-2013
Kurikulum 2013-kompetensi-dasar-sd-ver-3-3-2013Misdar Scout
 
MAD Analisa Deskripsi Data Kesehatan -SPSS
MAD Analisa Deskripsi Data Kesehatan -SPSSMAD Analisa Deskripsi Data Kesehatan -SPSS
MAD Analisa Deskripsi Data Kesehatan -SPSSNajMah Usman
 
Kuliah statistika ii pertemuan 1 konsep dasar statistika
Kuliah statistika ii pertemuan 1 konsep dasar statistikaKuliah statistika ii pertemuan 1 konsep dasar statistika
Kuliah statistika ii pertemuan 1 konsep dasar statistikaahmad fauzan
 
Tugas uas mm stie mandala
Tugas uas mm stie mandalaTugas uas mm stie mandala
Tugas uas mm stie mandalaahmad fauzan
 
3. deskripsi data ukuran pemusatan
3. deskripsi data ukuran pemusatan3. deskripsi data ukuran pemusatan
3. deskripsi data ukuran pemusatanbagus nugroho
 

Viewers also liked (20)

Mengelola kualitas 1
Mengelola kualitas 1Mengelola kualitas 1
Mengelola kualitas 1
 
Pengukuran kerja
Pengukuran kerjaPengukuran kerja
Pengukuran kerja
 
statistika dan macam macam data
statistika dan macam   macam datastatistika dan macam   macam data
statistika dan macam macam data
 
Manajemen rantai pasokan
Manajemen rantai pasokanManajemen rantai pasokan
Manajemen rantai pasokan
 
PENGENALAN STATISTIK
PENGENALAN STATISTIKPENGENALAN STATISTIK
PENGENALAN STATISTIK
 
Bab 6 - Mengelola Perusahaan Bisnis
Bab 6 - Mengelola Perusahaan BisnisBab 6 - Mengelola Perusahaan Bisnis
Bab 6 - Mengelola Perusahaan Bisnis
 
Panduan Lengkap Menguasai SPSS 17
Panduan Lengkap Menguasai SPSS 17Panduan Lengkap Menguasai SPSS 17
Panduan Lengkap Menguasai SPSS 17
 
9 pengantar analisa inferensial
9 pengantar analisa inferensial9 pengantar analisa inferensial
9 pengantar analisa inferensial
 
1 pendahuluan stat_101012015
1 pendahuluan stat_1010120151 pendahuluan stat_101012015
1 pendahuluan stat_101012015
 
Nota tm6013
Nota tm6013Nota tm6013
Nota tm6013
 
Materi P2_Pengantar Statistik Inferensial
Materi P2_Pengantar Statistik InferensialMateri P2_Pengantar Statistik Inferensial
Materi P2_Pengantar Statistik Inferensial
 
Konsep Awal Statistika
Konsep Awal StatistikaKonsep Awal Statistika
Konsep Awal Statistika
 
Pengantar statistika inferensia
Pengantar statistika inferensiaPengantar statistika inferensia
Pengantar statistika inferensia
 
Teknik Sampling
Teknik SamplingTeknik Sampling
Teknik Sampling
 
Kurikulum 2013-kompetensi-dasar-sd-ver-3-3-2013
Kurikulum 2013-kompetensi-dasar-sd-ver-3-3-2013Kurikulum 2013-kompetensi-dasar-sd-ver-3-3-2013
Kurikulum 2013-kompetensi-dasar-sd-ver-3-3-2013
 
MAD Analisa Deskripsi Data Kesehatan -SPSS
MAD Analisa Deskripsi Data Kesehatan -SPSSMAD Analisa Deskripsi Data Kesehatan -SPSS
MAD Analisa Deskripsi Data Kesehatan -SPSS
 
Kuliah statistika ii pertemuan 1 konsep dasar statistika
Kuliah statistika ii pertemuan 1 konsep dasar statistikaKuliah statistika ii pertemuan 1 konsep dasar statistika
Kuliah statistika ii pertemuan 1 konsep dasar statistika
 
P2_Pengantar Statistika Inferensial
P2_Pengantar Statistika InferensialP2_Pengantar Statistika Inferensial
P2_Pengantar Statistika Inferensial
 
Tugas uas mm stie mandala
Tugas uas mm stie mandalaTugas uas mm stie mandala
Tugas uas mm stie mandala
 
3. deskripsi data ukuran pemusatan
3. deskripsi data ukuran pemusatan3. deskripsi data ukuran pemusatan
3. deskripsi data ukuran pemusatan
 

Similar to STATDESKRIPSI

Statistik dan Statistika
Statistik dan StatistikaStatistik dan Statistika
Statistik dan StatistikaSiti Sahati
 
PBKK3143 asas dalam penyelidikan TUTO M8.pdf
PBKK3143 asas dalam penyelidikan TUTO M8.pdfPBKK3143 asas dalam penyelidikan TUTO M8.pdf
PBKK3143 asas dalam penyelidikan TUTO M8.pdfgipgp24202619
 
Analisis data kuantitatif (rendra)
Analisis data kuantitatif (rendra) Analisis data kuantitatif (rendra)
Analisis data kuantitatif (rendra) humanistik
 
biostatistik.pptx document universitas muh gorontalo
biostatistik.pptx document universitas muh gorontalobiostatistik.pptx document universitas muh gorontalo
biostatistik.pptx document universitas muh gorontaloElsaHabi1
 
4._central_tendensi_nerisa(0).ppt hdhsbshs
4._central_tendensi_nerisa(0).ppt hdhsbshs4._central_tendensi_nerisa(0).ppt hdhsbshs
4._central_tendensi_nerisa(0).ppt hdhsbshssr9786603
 
4._central_tendensi_nerisa gak jelas.ppt
4._central_tendensi_nerisa gak jelas.ppt4._central_tendensi_nerisa gak jelas.ppt
4._central_tendensi_nerisa gak jelas.pptRinaKurniawati17
 
Ukuran Penyebaran Data
Ukuran Penyebaran DataUkuran Penyebaran Data
Ukuran Penyebaran Datafebrismaa
 
Uji Normalitas Penelitian
Uji Normalitas PenelitianUji Normalitas Penelitian
Uji Normalitas PenelitianSansanikhs
 
PERTEMUAN 1-3.pot.pptx
PERTEMUAN 1-3.pot.pptxPERTEMUAN 1-3.pot.pptx
PERTEMUAN 1-3.pot.pptxSuryaFahrozi2
 
Ukuran pemusatan
Ukuran pemusatanUkuran pemusatan
Ukuran pemusatanprofkhafifa
 
Ukuran tendensi sentral(4)
Ukuran tendensi sentral(4)Ukuran tendensi sentral(4)
Ukuran tendensi sentral(4)rizka_safa
 
Revisi tendensi sentral dan variabilitas
Revisi tendensi sentral dan variabilitasRevisi tendensi sentral dan variabilitas
Revisi tendensi sentral dan variabilitasistiqma
 
Teori analisis deskriptif 2
Teori analisis deskriptif 2Teori analisis deskriptif 2
Teori analisis deskriptif 2Fuhr Heri
 
Dinda aulia distribusi frekuensi dan ukuran perumusan data statistik ekonomi ...
Dinda aulia distribusi frekuensi dan ukuran perumusan data statistik ekonomi ...Dinda aulia distribusi frekuensi dan ukuran perumusan data statistik ekonomi ...
Dinda aulia distribusi frekuensi dan ukuran perumusan data statistik ekonomi ...dinda aulia
 
1. peranan statistik dan penyajian data
1. peranan statistik dan penyajian data1. peranan statistik dan penyajian data
1. peranan statistik dan penyajian dataNanda Reda
 

Similar to STATDESKRIPSI (20)

Statistik dan Statistika
Statistik dan StatistikaStatistik dan Statistika
Statistik dan Statistika
 
PBKK3143 asas dalam penyelidikan TUTO M8.pdf
PBKK3143 asas dalam penyelidikan TUTO M8.pdfPBKK3143 asas dalam penyelidikan TUTO M8.pdf
PBKK3143 asas dalam penyelidikan TUTO M8.pdf
 
Analisis data kuantitatif (rendra)
Analisis data kuantitatif (rendra) Analisis data kuantitatif (rendra)
Analisis data kuantitatif (rendra)
 
R5 g kel 1 statdas 1
R5 g kel 1 statdas 1R5 g kel 1 statdas 1
R5 g kel 1 statdas 1
 
biostatistik.pptx document universitas muh gorontalo
biostatistik.pptx document universitas muh gorontalobiostatistik.pptx document universitas muh gorontalo
biostatistik.pptx document universitas muh gorontalo
 
Modul 1 statistika deskriptif
Modul 1 statistika deskriptifModul 1 statistika deskriptif
Modul 1 statistika deskriptif
 
4._central_tendensi_nerisa(0).ppt hdhsbshs
4._central_tendensi_nerisa(0).ppt hdhsbshs4._central_tendensi_nerisa(0).ppt hdhsbshs
4._central_tendensi_nerisa(0).ppt hdhsbshs
 
4._central_tendensi_nerisa gak jelas.ppt
4._central_tendensi_nerisa gak jelas.ppt4._central_tendensi_nerisa gak jelas.ppt
4._central_tendensi_nerisa gak jelas.ppt
 
Ukuran Penyebaran Data
Ukuran Penyebaran DataUkuran Penyebaran Data
Ukuran Penyebaran Data
 
Statistika Dasar
Statistika DasarStatistika Dasar
Statistika Dasar
 
Uji Normalitas Penelitian
Uji Normalitas PenelitianUji Normalitas Penelitian
Uji Normalitas Penelitian
 
PERTEMUAN 1-3.pot.pptx
PERTEMUAN 1-3.pot.pptxPERTEMUAN 1-3.pot.pptx
PERTEMUAN 1-3.pot.pptx
 
Ukuran pemusatan
Ukuran pemusatanUkuran pemusatan
Ukuran pemusatan
 
Ukuran tendensi sentral(4)
Ukuran tendensi sentral(4)Ukuran tendensi sentral(4)
Ukuran tendensi sentral(4)
 
ukuran pemusatan data
ukuran pemusatan dataukuran pemusatan data
ukuran pemusatan data
 
Revisi tendensi sentral dan variabilitas
Revisi tendensi sentral dan variabilitasRevisi tendensi sentral dan variabilitas
Revisi tendensi sentral dan variabilitas
 
Teori analisis deskriptif 2
Teori analisis deskriptif 2Teori analisis deskriptif 2
Teori analisis deskriptif 2
 
Dinda aulia distribusi frekuensi dan ukuran perumusan data statistik ekonomi ...
Dinda aulia distribusi frekuensi dan ukuran perumusan data statistik ekonomi ...Dinda aulia distribusi frekuensi dan ukuran perumusan data statistik ekonomi ...
Dinda aulia distribusi frekuensi dan ukuran perumusan data statistik ekonomi ...
 
1. peranan statistik dan penyajian data
1. peranan statistik dan penyajian data1. peranan statistik dan penyajian data
1. peranan statistik dan penyajian data
 
Ek107 122215-791-10
Ek107 122215-791-10Ek107 122215-791-10
Ek107 122215-791-10
 

More from ahmad fauzan

Materi 4 programasi linier dan solusi metode simpleks
Materi 4 programasi linier dan solusi metode simpleksMateri 4 programasi linier dan solusi metode simpleks
Materi 4 programasi linier dan solusi metode simpleksahmad fauzan
 
Materi 2 programasi linier dan solusi grafik
Materi 2 programasi linier dan solusi grafikMateri 2 programasi linier dan solusi grafik
Materi 2 programasi linier dan solusi grafikahmad fauzan
 
Mteri 1 pendahuluan mm mandala
Mteri 1 pendahuluan mm mandalaMteri 1 pendahuluan mm mandala
Mteri 1 pendahuluan mm mandalaahmad fauzan
 
Tqm in educational institutions example
Tqm in educational institutions exampleTqm in educational institutions example
Tqm in educational institutions exampleahmad fauzan
 
Dimensi kualitas produk dan jasa
Dimensi kualitas produk dan jasaDimensi kualitas produk dan jasa
Dimensi kualitas produk dan jasaahmad fauzan
 
Evaluasi kualitas jasa
Evaluasi kualitas jasaEvaluasi kualitas jasa
Evaluasi kualitas jasaahmad fauzan
 
Kuliah statistika ii pertemuan 2 korelasi
Kuliah statistika ii pertemuan 2 korelasiKuliah statistika ii pertemuan 2 korelasi
Kuliah statistika ii pertemuan 2 korelasiahmad fauzan
 

More from ahmad fauzan (8)

Materi 4 programasi linier dan solusi metode simpleks
Materi 4 programasi linier dan solusi metode simpleksMateri 4 programasi linier dan solusi metode simpleks
Materi 4 programasi linier dan solusi metode simpleks
 
Materi 2 programasi linier dan solusi grafik
Materi 2 programasi linier dan solusi grafikMateri 2 programasi linier dan solusi grafik
Materi 2 programasi linier dan solusi grafik
 
Mteri 1 pendahuluan mm mandala
Mteri 1 pendahuluan mm mandalaMteri 1 pendahuluan mm mandala
Mteri 1 pendahuluan mm mandala
 
Tqm in educational institutions example
Tqm in educational institutions exampleTqm in educational institutions example
Tqm in educational institutions example
 
Dimensi kualitas produk dan jasa
Dimensi kualitas produk dan jasaDimensi kualitas produk dan jasa
Dimensi kualitas produk dan jasa
 
Evaluasi kualitas jasa
Evaluasi kualitas jasaEvaluasi kualitas jasa
Evaluasi kualitas jasa
 
Untkj2012
Untkj2012Untkj2012
Untkj2012
 
Kuliah statistika ii pertemuan 2 korelasi
Kuliah statistika ii pertemuan 2 korelasiKuliah statistika ii pertemuan 2 korelasi
Kuliah statistika ii pertemuan 2 korelasi
 

Recently uploaded

AKSI NYATA MODUL 1.2-1 untuk pendidikan guru penggerak.pptx
AKSI NYATA MODUL 1.2-1 untuk pendidikan guru penggerak.pptxAKSI NYATA MODUL 1.2-1 untuk pendidikan guru penggerak.pptx
AKSI NYATA MODUL 1.2-1 untuk pendidikan guru penggerak.pptxWirionSembiring2
 
DEMONSTRASI KONTEKSTUAL MODUL 1.3 PENDIDIKAN GURU PENGGERAK
DEMONSTRASI KONTEKSTUAL MODUL 1.3 PENDIDIKAN GURU PENGGERAKDEMONSTRASI KONTEKSTUAL MODUL 1.3 PENDIDIKAN GURU PENGGERAK
DEMONSTRASI KONTEKSTUAL MODUL 1.3 PENDIDIKAN GURU PENGGERAKirwan461475
 
Demonstrasi Kontekstual Modul 1.2. pdf
Demonstrasi Kontekstual  Modul 1.2.  pdfDemonstrasi Kontekstual  Modul 1.2.  pdf
Demonstrasi Kontekstual Modul 1.2. pdfvebronialite32
 
Aksi Nyata Modul 1.1 Calon Guru Penggerak
Aksi Nyata Modul 1.1 Calon Guru PenggerakAksi Nyata Modul 1.1 Calon Guru Penggerak
Aksi Nyata Modul 1.1 Calon Guru Penggeraksupriadi611
 
REFLEKSI MANDIRI_Prakarsa Perubahan BAGJA Modul 1.3.pdf
REFLEKSI MANDIRI_Prakarsa Perubahan BAGJA Modul 1.3.pdfREFLEKSI MANDIRI_Prakarsa Perubahan BAGJA Modul 1.3.pdf
REFLEKSI MANDIRI_Prakarsa Perubahan BAGJA Modul 1.3.pdfirwanabidin08
 
Kelompok 2 Karakteristik Negara Nigeria.pdf
Kelompok 2 Karakteristik Negara Nigeria.pdfKelompok 2 Karakteristik Negara Nigeria.pdf
Kelompok 2 Karakteristik Negara Nigeria.pdftsaniasalftn18
 
HARMONI DALAM EKOSISTEM KELAS V SEKOLAH DASAR.pdf
HARMONI DALAM EKOSISTEM KELAS V SEKOLAH DASAR.pdfHARMONI DALAM EKOSISTEM KELAS V SEKOLAH DASAR.pdf
HARMONI DALAM EKOSISTEM KELAS V SEKOLAH DASAR.pdfkustiyantidew94
 
2 KISI-KISI Ujian Sekolah Dasar mata pelajaranPPKn 2024.pdf
2 KISI-KISI Ujian Sekolah Dasar  mata pelajaranPPKn 2024.pdf2 KISI-KISI Ujian Sekolah Dasar  mata pelajaranPPKn 2024.pdf
2 KISI-KISI Ujian Sekolah Dasar mata pelajaranPPKn 2024.pdfsdn3jatiblora
 
Wawasan Nusantara sebagai satu kesatuan, politik, ekonomi, sosial, budaya, d...
Wawasan Nusantara  sebagai satu kesatuan, politik, ekonomi, sosial, budaya, d...Wawasan Nusantara  sebagai satu kesatuan, politik, ekonomi, sosial, budaya, d...
Wawasan Nusantara sebagai satu kesatuan, politik, ekonomi, sosial, budaya, d...MarwanAnugrah
 
DESAIN MEDIA PEMBELAJARAN BAHASA INDONESIA BERBASIS DIGITAL.pptx
DESAIN MEDIA PEMBELAJARAN BAHASA INDONESIA BERBASIS DIGITAL.pptxDESAIN MEDIA PEMBELAJARAN BAHASA INDONESIA BERBASIS DIGITAL.pptx
DESAIN MEDIA PEMBELAJARAN BAHASA INDONESIA BERBASIS DIGITAL.pptxFuzaAnggriana
 
Modul Ajar Biologi Kelas 11 Fase F Kurikulum Merdeka [abdiera.com]
Modul Ajar Biologi Kelas 11 Fase F Kurikulum Merdeka [abdiera.com]Modul Ajar Biologi Kelas 11 Fase F Kurikulum Merdeka [abdiera.com]
Modul Ajar Biologi Kelas 11 Fase F Kurikulum Merdeka [abdiera.com]Abdiera
 
PELAKSANAAN + Link2 Materi TRAINING "Effective SUPERVISORY & LEADERSHIP Sk...
PELAKSANAAN  + Link2 Materi TRAINING "Effective  SUPERVISORY &  LEADERSHIP Sk...PELAKSANAAN  + Link2 Materi TRAINING "Effective  SUPERVISORY &  LEADERSHIP Sk...
PELAKSANAAN + Link2 Materi TRAINING "Effective SUPERVISORY & LEADERSHIP Sk...Kanaidi ken
 
KONSEP KEBUTUHAN AKTIVITAS DAN LATIHAN.pptx
KONSEP KEBUTUHAN AKTIVITAS DAN LATIHAN.pptxKONSEP KEBUTUHAN AKTIVITAS DAN LATIHAN.pptx
KONSEP KEBUTUHAN AKTIVITAS DAN LATIHAN.pptxawaldarmawan3
 
Modul 1.2.a.8 Koneksi antar materi 1.2.pdf
Modul 1.2.a.8 Koneksi antar materi 1.2.pdfModul 1.2.a.8 Koneksi antar materi 1.2.pdf
Modul 1.2.a.8 Koneksi antar materi 1.2.pdfSitiJulaeha820399
 
Kesebangunan Segitiga matematika kelas 7 kurikulum merdeka.pptx
Kesebangunan Segitiga matematika kelas 7 kurikulum merdeka.pptxKesebangunan Segitiga matematika kelas 7 kurikulum merdeka.pptx
Kesebangunan Segitiga matematika kelas 7 kurikulum merdeka.pptxDwiYuniarti14
 
tugas 1 tutorial online anak berkebutuhan khusus di SD
tugas 1 tutorial online anak berkebutuhan khusus di SDtugas 1 tutorial online anak berkebutuhan khusus di SD
tugas 1 tutorial online anak berkebutuhan khusus di SDmawan5982
 
Lembar Observasi Pembelajaran di Kelas.docx
Lembar Observasi Pembelajaran di  Kelas.docxLembar Observasi Pembelajaran di  Kelas.docx
Lembar Observasi Pembelajaran di Kelas.docxbkandrisaputra
 
TUGAS GURU PENGGERAK Aksi Nyata Modul 1.1.pdf
TUGAS GURU PENGGERAK Aksi Nyata Modul 1.1.pdfTUGAS GURU PENGGERAK Aksi Nyata Modul 1.1.pdf
TUGAS GURU PENGGERAK Aksi Nyata Modul 1.1.pdfElaAditya
 
soal AKM Mata Pelajaran PPKN kelas .pptx
soal AKM Mata Pelajaran PPKN kelas .pptxsoal AKM Mata Pelajaran PPKN kelas .pptx
soal AKM Mata Pelajaran PPKN kelas .pptxazhari524
 
Aksi nyata disiplin positif Hj. Hasnani (1).pdf
Aksi nyata disiplin positif Hj. Hasnani (1).pdfAksi nyata disiplin positif Hj. Hasnani (1).pdf
Aksi nyata disiplin positif Hj. Hasnani (1).pdfDimanWr1
 

Recently uploaded (20)

AKSI NYATA MODUL 1.2-1 untuk pendidikan guru penggerak.pptx
AKSI NYATA MODUL 1.2-1 untuk pendidikan guru penggerak.pptxAKSI NYATA MODUL 1.2-1 untuk pendidikan guru penggerak.pptx
AKSI NYATA MODUL 1.2-1 untuk pendidikan guru penggerak.pptx
 
DEMONSTRASI KONTEKSTUAL MODUL 1.3 PENDIDIKAN GURU PENGGERAK
DEMONSTRASI KONTEKSTUAL MODUL 1.3 PENDIDIKAN GURU PENGGERAKDEMONSTRASI KONTEKSTUAL MODUL 1.3 PENDIDIKAN GURU PENGGERAK
DEMONSTRASI KONTEKSTUAL MODUL 1.3 PENDIDIKAN GURU PENGGERAK
 
Demonstrasi Kontekstual Modul 1.2. pdf
Demonstrasi Kontekstual  Modul 1.2.  pdfDemonstrasi Kontekstual  Modul 1.2.  pdf
Demonstrasi Kontekstual Modul 1.2. pdf
 
Aksi Nyata Modul 1.1 Calon Guru Penggerak
Aksi Nyata Modul 1.1 Calon Guru PenggerakAksi Nyata Modul 1.1 Calon Guru Penggerak
Aksi Nyata Modul 1.1 Calon Guru Penggerak
 
REFLEKSI MANDIRI_Prakarsa Perubahan BAGJA Modul 1.3.pdf
REFLEKSI MANDIRI_Prakarsa Perubahan BAGJA Modul 1.3.pdfREFLEKSI MANDIRI_Prakarsa Perubahan BAGJA Modul 1.3.pdf
REFLEKSI MANDIRI_Prakarsa Perubahan BAGJA Modul 1.3.pdf
 
Kelompok 2 Karakteristik Negara Nigeria.pdf
Kelompok 2 Karakteristik Negara Nigeria.pdfKelompok 2 Karakteristik Negara Nigeria.pdf
Kelompok 2 Karakteristik Negara Nigeria.pdf
 
HARMONI DALAM EKOSISTEM KELAS V SEKOLAH DASAR.pdf
HARMONI DALAM EKOSISTEM KELAS V SEKOLAH DASAR.pdfHARMONI DALAM EKOSISTEM KELAS V SEKOLAH DASAR.pdf
HARMONI DALAM EKOSISTEM KELAS V SEKOLAH DASAR.pdf
 
2 KISI-KISI Ujian Sekolah Dasar mata pelajaranPPKn 2024.pdf
2 KISI-KISI Ujian Sekolah Dasar  mata pelajaranPPKn 2024.pdf2 KISI-KISI Ujian Sekolah Dasar  mata pelajaranPPKn 2024.pdf
2 KISI-KISI Ujian Sekolah Dasar mata pelajaranPPKn 2024.pdf
 
Wawasan Nusantara sebagai satu kesatuan, politik, ekonomi, sosial, budaya, d...
Wawasan Nusantara  sebagai satu kesatuan, politik, ekonomi, sosial, budaya, d...Wawasan Nusantara  sebagai satu kesatuan, politik, ekonomi, sosial, budaya, d...
Wawasan Nusantara sebagai satu kesatuan, politik, ekonomi, sosial, budaya, d...
 
DESAIN MEDIA PEMBELAJARAN BAHASA INDONESIA BERBASIS DIGITAL.pptx
DESAIN MEDIA PEMBELAJARAN BAHASA INDONESIA BERBASIS DIGITAL.pptxDESAIN MEDIA PEMBELAJARAN BAHASA INDONESIA BERBASIS DIGITAL.pptx
DESAIN MEDIA PEMBELAJARAN BAHASA INDONESIA BERBASIS DIGITAL.pptx
 
Modul Ajar Biologi Kelas 11 Fase F Kurikulum Merdeka [abdiera.com]
Modul Ajar Biologi Kelas 11 Fase F Kurikulum Merdeka [abdiera.com]Modul Ajar Biologi Kelas 11 Fase F Kurikulum Merdeka [abdiera.com]
Modul Ajar Biologi Kelas 11 Fase F Kurikulum Merdeka [abdiera.com]
 
PELAKSANAAN + Link2 Materi TRAINING "Effective SUPERVISORY & LEADERSHIP Sk...
PELAKSANAAN  + Link2 Materi TRAINING "Effective  SUPERVISORY &  LEADERSHIP Sk...PELAKSANAAN  + Link2 Materi TRAINING "Effective  SUPERVISORY &  LEADERSHIP Sk...
PELAKSANAAN + Link2 Materi TRAINING "Effective SUPERVISORY & LEADERSHIP Sk...
 
KONSEP KEBUTUHAN AKTIVITAS DAN LATIHAN.pptx
KONSEP KEBUTUHAN AKTIVITAS DAN LATIHAN.pptxKONSEP KEBUTUHAN AKTIVITAS DAN LATIHAN.pptx
KONSEP KEBUTUHAN AKTIVITAS DAN LATIHAN.pptx
 
Modul 1.2.a.8 Koneksi antar materi 1.2.pdf
Modul 1.2.a.8 Koneksi antar materi 1.2.pdfModul 1.2.a.8 Koneksi antar materi 1.2.pdf
Modul 1.2.a.8 Koneksi antar materi 1.2.pdf
 
Kesebangunan Segitiga matematika kelas 7 kurikulum merdeka.pptx
Kesebangunan Segitiga matematika kelas 7 kurikulum merdeka.pptxKesebangunan Segitiga matematika kelas 7 kurikulum merdeka.pptx
Kesebangunan Segitiga matematika kelas 7 kurikulum merdeka.pptx
 
tugas 1 tutorial online anak berkebutuhan khusus di SD
tugas 1 tutorial online anak berkebutuhan khusus di SDtugas 1 tutorial online anak berkebutuhan khusus di SD
tugas 1 tutorial online anak berkebutuhan khusus di SD
 
Lembar Observasi Pembelajaran di Kelas.docx
Lembar Observasi Pembelajaran di  Kelas.docxLembar Observasi Pembelajaran di  Kelas.docx
Lembar Observasi Pembelajaran di Kelas.docx
 
TUGAS GURU PENGGERAK Aksi Nyata Modul 1.1.pdf
TUGAS GURU PENGGERAK Aksi Nyata Modul 1.1.pdfTUGAS GURU PENGGERAK Aksi Nyata Modul 1.1.pdf
TUGAS GURU PENGGERAK Aksi Nyata Modul 1.1.pdf
 
soal AKM Mata Pelajaran PPKN kelas .pptx
soal AKM Mata Pelajaran PPKN kelas .pptxsoal AKM Mata Pelajaran PPKN kelas .pptx
soal AKM Mata Pelajaran PPKN kelas .pptx
 
Aksi nyata disiplin positif Hj. Hasnani (1).pdf
Aksi nyata disiplin positif Hj. Hasnani (1).pdfAksi nyata disiplin positif Hj. Hasnani (1).pdf
Aksi nyata disiplin positif Hj. Hasnani (1).pdf
 

STATDESKRIPSI

  • 2. Statistik dan Statistika O Statistik : nilai-nilai ukuran data yang mudah dimengerti. O Contoh : statistik liga sepak bola Indonesia O Statistika : ilmu yang berkaitan dengan cara pengumpulan, pengolahan, analisis dan pernarikan kesimpulan atas data. O Statistik : nilai-nilai ukuran data yang mudah dimengerti. O Contoh : statistik liga sepak bola Indonesia O Statistika : ilmu yang berkaitan dengan cara pengumpulan, pengolahan, analisis dan pernarikan kesimpulan atas data.
  • 3. Jenis-Jenis Statistika O Statistika deskriptif: metode yang berkaitan dengan pengumpulan dan penyajian data. O Statistika inferensi: metode yang berkaitan dengan analisis sampel untuk penarikan kesimpulan tentang karakteristik populasi. O Statistika deskriptif: metode yang berkaitan dengan pengumpulan dan penyajian data. O Statistika inferensi: metode yang berkaitan dengan analisis sampel untuk penarikan kesimpulan tentang karakteristik populasi.
  • 4. Apakah Statistik Deskriptif Itu? O Statistika deskriptif adalah cabang statistik yang menjabarkan karakteristik suatu gugus data secara kuantitatif. O Statistika deskriptif dapat dibedakan dari statistik inferensia karena statistika deskriptif bertujuan untuk meringkas suatu gugus data, bukan untuk menggunakan gugus data untuk mempelajari dan menarik kesimpulan pada populasi yang lebih besar. O Statistika deskriptif adalah cabang statistik yang menjabarkan karakteristik suatu gugus data secara kuantitatif. O Statistika deskriptif dapat dibedakan dari statistik inferensia karena statistika deskriptif bertujuan untuk meringkas suatu gugus data, bukan untuk menggunakan gugus data untuk mempelajari dan menarik kesimpulan pada populasi yang lebih besar.
  • 5. Apakah Statistik Deskriptif Itu? O Secara umum, statistika deskriptif tidak mengandung unsur dengan basis teori probabilitas. O Walaupun kesimpulan analisa suatu data didapat dengan menggunakan statistika inferensia, biasanya statistika deskriptif juga mempunyai peran. O Misalnya, dalam penelitian penggunaan obat yang melibatkan manusia sebagai subjeknya, pasti akan diberikan tabel mengenai jumlah sampel, jumlah sampel pada bagian populasi (misalnya, pada tiap dosis yang berbeda atau pada tiap jam yang berbeda), and karakteristik demografi atau klinis seperti, rata-rata umur, dan perbandingan jumlah subjek laki-laki dan perempuan. O Secara umum, statistika deskriptif tidak mengandung unsur dengan basis teori probabilitas. O Walaupun kesimpulan analisa suatu data didapat dengan menggunakan statistika inferensia, biasanya statistika deskriptif juga mempunyai peran. O Misalnya, dalam penelitian penggunaan obat yang melibatkan manusia sebagai subjeknya, pasti akan diberikan tabel mengenai jumlah sampel, jumlah sampel pada bagian populasi (misalnya, pada tiap dosis yang berbeda atau pada tiap jam yang berbeda), and karakteristik demografi atau klinis seperti, rata-rata umur, dan perbandingan jumlah subjek laki-laki dan perempuan.
  • 6. Kapan Statistik Deskiptif Diaplikasikan? O Analisa Univariate O Analisa Univariate adalah analisa yang mempelajari kasus-kasus dengan variabel tunggal dengan memfokuskan pada tiga karakteristik: O Distribusi, O Tendensi Sentral, dan O Ukuran Dispersi. O Analisa Univariate O Analisa Univariate adalah analisa yang mempelajari kasus-kasus dengan variabel tunggal dengan memfokuskan pada tiga karakteristik: O Distribusi, O Tendensi Sentral, dan O Ukuran Dispersi.
  • 7. Distribusi O Distibusi adalah ringkasan frekuensi dari data individual atau data berkelompok untuk sebuah variabel. O Distribusi yang paling sederhana adalah dengan menentukan nilai-nilai yang ingin dicari dari variabel yang dipelajari dan jumlah sampel yang memiliki nilai tersebut. O Misalnya, dalam menghitung distribusi jenis kelamin subjek-subjek dalam satu penelitian berarti kita menhitung persentase subjek yang laki-laki dan subjek yang perempuan. O Distibusi adalah ringkasan frekuensi dari data individual atau data berkelompok untuk sebuah variabel. O Distribusi yang paling sederhana adalah dengan menentukan nilai-nilai yang ingin dicari dari variabel yang dipelajari dan jumlah sampel yang memiliki nilai tersebut. O Misalnya, dalam menghitung distribusi jenis kelamin subjek-subjek dalam satu penelitian berarti kita menhitung persentase subjek yang laki-laki dan subjek yang perempuan.
  • 8. Tendensi Sentral / Ukuran Pemusatan O Tendensi Sentral atau dikenal juga dengan istilah Ukuran Pemusatan adalah penjabaran data yang berulang atau berpusat pada nilai-nilai tertentu secara kuantitatif . O Tendensi sentral adalah cara untuk mencari nilai tengah dari satu gugus data, yang telah diurutkan dari nilai yang terkecil sampai yang terbesar atau sebaliknya, yang terbesar sampai yang terkecil. O Tendensi Sentral atau dikenal juga dengan istilah Ukuran Pemusatan adalah penjabaran data yang berulang atau berpusat pada nilai-nilai tertentu secara kuantitatif . O Tendensi sentral adalah cara untuk mencari nilai tengah dari satu gugus data, yang telah diurutkan dari nilai yang terkecil sampai yang terbesar atau sebaliknya, yang terbesar sampai yang terkecil.
  • 9. Tendensi Sentral / Ukuran Pemusatan O Arithmetic mean (rata-rata hitung) - jumlah seluruh nilai dibagi jumlah data dalam observasi. O Median – nilai tengah yang memisahkan data yang tinggi dan yang rendah. O Mode – nilai yang paling sering muncul dalam observasi. O Geometric mean - akar pangkat n dari hasil perkalian setiap pengamatan. O Harmonic mean – rata-rata hitung untuk data yang memiliki rasio yang berbeda. O Weighted mean – rata-rata hitung yang memberikan bobot tertentu pada data tertentu. O Truncated mean – rata-rata hitung setelah beberapa proporsi data yang paling tinggi dan paling rendah dibuang. O Midrange – rata-rata hitung dari nilai maksimum dan nilai minimum dari gugus data. O Midhinge – rata-rata hitung dari dua kuartil.. O Trimean – rata-rata hitung dari median dan dua kuartil. O Winsorized mean – rata-rata hitung dimana nilai yang paling extrim diganti oleh nilai yang dekat dengan median. O Arithmetic mean (rata-rata hitung) - jumlah seluruh nilai dibagi jumlah data dalam observasi. O Median – nilai tengah yang memisahkan data yang tinggi dan yang rendah. O Mode – nilai yang paling sering muncul dalam observasi. O Geometric mean - akar pangkat n dari hasil perkalian setiap pengamatan. O Harmonic mean – rata-rata hitung untuk data yang memiliki rasio yang berbeda. O Weighted mean – rata-rata hitung yang memberikan bobot tertentu pada data tertentu. O Truncated mean – rata-rata hitung setelah beberapa proporsi data yang paling tinggi dan paling rendah dibuang. O Midrange – rata-rata hitung dari nilai maksimum dan nilai minimum dari gugus data. O Midhinge – rata-rata hitung dari dua kuartil.. O Trimean – rata-rata hitung dari median dan dua kuartil. O Winsorized mean – rata-rata hitung dimana nilai yang paling extrim diganti oleh nilai yang dekat dengan median.
  • 10. Ukuran Dispersi O Ukuran dispersi adalah ukuran variasi atau seberapa jauh nilai tersebar datu dengan lainnya dari gugus data. O Aplikasi ukuran dispersi yang sering digunakan adalah standar deviasi. O Ukuran dispersi biasanya digunakan bersamaan dengan tendensi sentral untuk mempelajari distribusi data. O Ukuran dispersi adalah ukuran variasi atau seberapa jauh nilai tersebar datu dengan lainnya dari gugus data. O Aplikasi ukuran dispersi yang sering digunakan adalah standar deviasi. O Ukuran dispersi biasanya digunakan bersamaan dengan tendensi sentral untuk mempelajari distribusi data.
  • 11. Ukuran Dispersi O Range (Jangkauan Data) – interval terkecil yang memuat semua data. Didapat dengan mencari selisih nilai maksimum dengan nilai minimum. O Standar deviasi – menunjukkan seberapa jauh deviasi data pada suatu gugus dari nilai tengahnya. O Varians – menunjukkan seberapa jauh penyebaran satu nilai dengan nilai yang lain pada gugus data. O Kuartil & Jangkauan antar kuartil – memecahkan data menjadi empat bagian yang rata. O Range (Jangkauan Data) – interval terkecil yang memuat semua data. Didapat dengan mencari selisih nilai maksimum dengan nilai minimum. O Standar deviasi – menunjukkan seberapa jauh deviasi data pada suatu gugus dari nilai tengahnya. O Varians – menunjukkan seberapa jauh penyebaran satu nilai dengan nilai yang lain pada gugus data. O Kuartil & Jangkauan antar kuartil – memecahkan data menjadi empat bagian yang rata.
  • 14. Rata-Rata O Data tidak dikelompokkan n x x  Adalah jumlah seluruh nilai dalam pengamatan (Σx) dibagi dengan banyaknya pengamatan (n) O Data tidak dikelompokkan n x x  60,67 15 1014 x Adalah jumlah seluruh nilai dalam pengamatan (Σx) dibagi dengan banyaknya pengamatan (n)
  • 15. Rata-Rata O Data yang dikelompokkan n fNt x  17.67 15 5.1007  x
  • 16. Median O Mencari nilai tengah dari data yang sudah diurut yang akan membagi data dalam dua bagian. O 50% data berada dibawah median, 50% data berada diatas median. O Mencari nilai tengah dari data yang sudah diurut yang akan membagi data dalam dua bagian. O 50% data berada dibawah median, 50% data berada diatas median.   2/1 nM e
  • 17. Median O Data tidak dikelompokkan   2/1 nM e   82/115 eM   82/115 eM
  • 18. Median O Data yang dikelompokkan   ffMiMM kumeee /''' 
  • 19. Median   ffMiMM kumeee /'''    751/65,71060 eM
  • 20. Mode / Modus O Merupakan nilai yang paling sering muncul dalam gugus data. O Data tidak dikelompokkan O Merupakan nilai yang paling sering muncul dalam gugus data. O Data tidak dikelompokkan
  • 21. Mode / Modus O Data yang dikelompokkan idddLM Moo )]/([ 211 
  • 22. Mode / Modus idddLM Moo )]/([ 211  3,845)]12/(2[81 oM
  • 23. Ukuran Dispersi O Rentang O Kuartil O Jangkauan Antar Kuartil O Persentil O Jumlah & Interval Kelompok O Standar Deviasi O Rentang O Kuartil O Jangkauan Antar Kuartil O Persentil O Jumlah & Interval Kelompok O Standar Deviasi
  • 24. Rentang O Merupakan ukuran dispersi yg merupakan selisih nilai maksimum dan minimum. Rentang = data terbesar – data terkecil O Merupakan ukuran dispersi yg merupakan selisih nilai maksimum dan minimum. Rentang = data terbesar – data terkecil 6926-95R 
  • 26. Jangkauan Antar Kuartil O Merupakan selisih antara q1 dan q3 yang merupakan titik tengah dari seluruh distribusi O Deviasi Kuartil O Median O Merupakan selisih antara q1 dan q3 yang merupakan titik tengah dari seluruh distribusi O Deviasi Kuartil O Median     5,202/4687 2/13   q q D qqD     5,662/4687 2/13   q q D qqD
  • 28. Jumlah & Interval Kelompok O Menentukan banyaknya kelompok O Menentukan Interval Kelompok nm log3,31 O Menentukan banyaknya kelompok O Menentukan Interval Kelompok 54,881115log3,31 m mRi / 148,135/69 6926-95R Xmin-XmaxR    i Data diatas memiliki 5 kelompok dengan interval 14
  • 29. Standar Deviasi O Data tidak dikelompokkan 23,2215/6,7409 )( 6,7409)( 6,67X 2 2      SD XXSD XX 23,2215/6,7409 )( 6,7409)( 6,67X 2 2      SD XXSD XX
  • 30. Standar Deviasi O Data yang dikelompokkan 79,2215/75,7789 /)( 6,67X 2    SD nXNtfSD
  • 31. Koefisien Variasi O Untuk membandingkan 2 kelompok dengan variabel yang sama tetapi nilai yang berbeda. %100)/( xXSDKV 