CARA STATISTIKA

Metode Statistika Pengertian Statistika
Apa itu statistika?
 Statistika berasal dari kata
statistik  penduga parameter
 Adalah ilmu yang mempelajari
dan mengusahakan agar data
menjadi informasi yang
bermakna.
2
Rully Aprianto (rully.aprianto74@gmail.com) Statistika 1 November 2013

Statistika
Populasi
Sampling Pendugaan
Sampel
Tingkat Keyakinan
Ilmu Peluang
Statistika Deskriptif
vs
Statistika Inferensia
Deskriptif
3
Metode Statistika Pengertian Statistika

Langkah-langkah Analisis
Statistika
Mempelajari suatu
permasalahan dengan
menggunakan analisis
data statistik biasanya
melibatkan empat
langkah dasar
 Mendefinisikan
permasalahan
 Mengumpulkan data
 Menganalisis data
 Membuat laporan
4
Metode Statistika Langkah-langkah Analisis Statistika

Mendefinisikan Permasalahan
 Definisi yang pasti dari suatu permasalahan
adalah bersifat imperatif (keharusan) agar dapat
diperoleh data yang akurat tentang
permasalahan tersebut.
 Adalah sangat sulit mengumpulkan data tanpa
definisi yang jelas dari permasalahan.
5
Metode Statistika Langkah-langkah Analisis Statistika

Mengumpulkan Data
 Merancang cara-cara pengumpulan data
merupakan pekerjaan penting dalam analisis data
statistik.
 Dua aspek penting dari kajian statistik adalah:
Populasi – himpunan seluruh elemen yang dikaji
Sampel – bagian dari populasi
 Statistika inferensia mengacu pada perluasan
pengetahuan yang didapat dari sampel acak suatu
populasi ke seluruh populasi
6
Pendahuluan Langkah-langkah Analisis Statistika
Rully Aprianto (rully.aprianto74@gmail.com) Metode Statistika 1 November 2013

Mengumpulkan Data
 Manfaat statistika inferensia adalah mendapatkan informasi
tentang suatu populasi dari informasi yang terdapat dalam sampel.
Karena untuk menguji keseluruhan populasi menghabiskan waktu
dan biaya, penarikan sampel menjadi cara yang realistis untuk
mendapatkan data.
 Data bisa berbentuk kuantitatif ataupun kualitatif. Data
kualitatif adalah pelabelan atau penamaan yang digunakan
untuk mendefinisikan atribut setiap elemen. Data kuantitatif
selalu berupa numerik (angka-angka) dan menunjukkan
suatu jumlah.
7

Mengumpulkan Data
 Data dapat dikumpulkan dari sumber-sumber yang ada
atau diperoleh melalui observasi dan percobaan yang
dirancang untuk mendapatkan data baru.
 Dalam kegiatan percobaan, variabel yang dipelajari
diidentifikasi. Kemudian satu atau lebih faktor di dalam studi
dikontrol sehingga data dapat diperoleh tentang bagaimana
faktor-faktor mempengaruhi variabel.
 Dalam kegiatan observasi, tidak ada yang dilakukan untuk
mengontrol atau mempengaruhi variabel yang dipelajari.
Survey mungkin menjadi jenis yang paling umum dari
kegiatan observasi.
8

Menganalisis Data
 Analisis data statistik membagi metode untuk menganalisis data
ke dalam dua kategori:
 Metode eksploratoris
 Metode eksploratoris digunakan untuk menemukan informasi di dalam
data dengan menggunakan aritmetika dan gambar-gambar sederhana
untuk merangkum data.
 Metode konfirmatoris
 Metode konfirmatoris menggunakan teori probabilitas untuk menjawab
pertanyaan-pertanyaan spesifik. Probabilitas penting dalam
pengambilan keputusan karena menyajikan mekanisme untuk
mengukur, menyatakan, dan menganalisis ketidakpastian dalam
kaitannya dengan kejadian-kejadian di masa yang akan datang.
9

Membuat Laporan
 Melalui perhitungan, sebuah dugaan atau klaim tentang
karakteristik suatu populasi dapat diperoleh dari sampel.
 Hasilnya dilaporkan dalam bentuk tabel, grafik ataupun angka
persentase. Karena hanya sekumpulan kecil (sampel) yang diuji
dan bukan keseluruhan populasi, hasil yang dilaporkan harus
mencerminkan ketidakpastian melalui penggunaan pernyataan
probabilitas dan interval nilai.
 Sebagai kesimpulan, aspek kritis dari mengelola organisasi
apapun adalah merencanakan untuk masa depan. Analisis data
statistik membantu kita meramalkan dan memprediksi aspek-aspek
masa depan dari suatu operasi bisnis.
 Pemimpin dan pengambil keputusan yang paling berhasil
adalah mereka yang memahami informasi dan
menggunakannya dengan efektif.
10

Perkembangan Analisis Statistika
 Analisis statistika telah banyak digunakan
pada berbagai bidang. Analisis statistika yang
digunakan mulai dari analisis statistika yang
paling sederhana (statistika deksriptif) sampai
analisis statistika lanjutan
 Berbagai ilustrasi analisis statistika:
 Statistik Deskriptif
 Analisis statistika yang bertujuan untuk menyajikan (tabel
dan grafik) dan meringkas (ukuran pemusatan dan
penyebaran) data sehingga data menjadi informasi yang
mudah dipahami.
11
Pendahuluan Perkembangan Analisis Statistika

Ilustrasi
Matrix Plot of Diameter, Height, Volume Stem-and-Leaf Display: Volume
Diameter
20
15
10
60 70 80
Height
80
70
60
10 15 20
70
45
20
Volume
20 45 70
Stem-and-leaf of Volume N = 31
Leaf Unit = 1.0
10 1 0005688999
(9) 2 111224457
12 3 13468
7 4 2
6 5 11558
1 6
1 7 7
Volume
Frequency
0 20 40 60 80
14
12
10
8
6
4
2
0
Mean 30.17
StDev 16.44
N 31
Histogram of Volume
Normal
Volume
80
70
60
50
40
30
20
10
Boxplot of Volume
12

Perkembangan Analisis Statistika
Statistika Inferensia
 Perbandingan Rataan Populasi
 Satu populasi  Uji t atau uji z
 Dua populasi  Uji t atau uji z
 Lebih dari dua populasi  anova
 Hubungan antar variabel
 Hubungan dua arah  Analisis Korelasi
 Hubungan satu arah (sebab akibat)  Analisis
Regresi
13

Ilustrasi Hubungan antar Variabel
Analisis Korelasi & Regresi Linier
x1
12
10
8
0 5 10
x2
10
5
0
8 10 12
35
30
25
Y1
25 30 35
Matrix Plot of x1, x2, Y1
14

Ilustrasi Hubungan antar Variabel
Correlations: x1,
x2, Y1
x1 x2
x2 -0.016
0.948
Y1 0.891 0.391
0.000 0.088
15

Fitted Value
Residual
20 22 24 26 28 30 32 34 36 38
1
0
-1
-2
-3
Residuals Versus the Fitted Values
(response is Y1)
Residual
Percent
-3 -2 -1 0 1 2
99
95
90
80
70
60
50
40
30
20
10
5
1
Normal Probability Plot of the Residuals
(response is Y1)
16

Ilustrasi Hubungan antar peubah
Analisis Regresi Logistik
Binary Logistic Regression: Y2 versus x1, x2
Link Function: Logit
Response Information
Variable Value Count
Y2 1 12 (Event)
0 8
Total 20
Logistic Regression Table
Odds
17

Log-Likelihood = -10.017
Test that all slopes are zero: G = 6.886, DF = 2,
P-Value = 0.032
Goodness-of-Fit Tests
Method Chi-Square DF P
Pearson 21.7994 17 0.193
Deviance 20.0347 17 0.272
Hosmer-Lemeshow 14.8216 8 0.063
18

Analisis Data Lanjutan
Analisis Multivariate
 Manova
 Analisis Komponen Utama
 Analisis Faktor
 Analisis Cluster
 Analisis Diskriminan
 Analisis Korelasi Kanonik
 Analisis Biplot
19

Analisis Data Time Series
 Data time series merupakan data yang dikumpulkan
secara sequensial menurut periode waktu tertentu.
 Peranan ramalan (forecasting) data ke depan memegang
peranan penting dalam menyusun kebijakan strategis
perusahaan/lembaga
 Metode Forecasting yang berkembang saat ini, antara
lain:
 Metode Rataan Kumulatif
 Metode Pemulusan (Smoothing)
 ARIMA (AutoRegressive Integrated Moving Average)
 Fungsi Transfer (Bivariate ARIMA)
 MARIMA (Multivariate ARIMA)
20

Pola Data Time Series
21

Ilustrasi: Forecasting dengan
Metode Smoothing Moving Average
X X
M M T T N
Formula: T T
N
( )
1



 
22

Ilustrasi: Forecasting dengan
Metode Smoothing Eksponensial
 Bentuk umum:
t t t F X (1 )F 1    
23

Ilustrasi Metode Winter
(Kasus data musiman)
Xt = b1+b2 t + ct + t Xt = (b1+b2 t) ct + t
Index
x
1 5 10 15 20 25 30 35 40 45
1400
1200
1000
800
600
400
200
0
Time Series Plot of x
Index
x
1 5 10 15 20 25 30 35 40 45
1400
1200
1000
800
600
400
200
0
Variable
Actual
Smoothed
Smoothing Constants
Alpha (level) 0.2
Gamma (trend) 0.2
Delta (seasonal) 0.2
Accuracy Measures
MAPE 60
MAD 267
MSD 101122
Winters' Method Plot for x
Additive Method
24

PRAKTIKUM 1
Masalah:Saat ini harga pangan mahal, daya beli rendah dan media masa sering memberikan
berita gizi buruk bayi dan balita di wilayah Indonesia. Agar masalah ekonomi dan gizi lebih
jelas, anda diminta mengumpulkan data berkaitan dengan hal tersebut.
 1. Apa populasi dari masalah ini?
 2. Data apa saja yang perlu anda kumpulkan?
 3. Bagaimana anda mengumpulkan data ?
 4. Apa yang akan anda laporkan berdasarkan data yang anda kumpulkan
Dikerjakan oleh kelompok yang terdiri atas 5 atau 6 mahasiswa
30 menit pertama kelompok menjawab soal
60 menit penyajian hasil dan diskusi 4 kelompok terpilih @ 15 menit per kelompok
10 menit terakhir memperbaiki jawaban lalu dikumpulkan ke dosen/asisten
25

26 S E K I A N
AD ASTRA PER ASPIRA

CARA STATISTIKA

Recommended

Recommended

More Related Content

What's hot

What's hot (20)

Viewers also liked

Viewers also liked (12)

Similar to CARA STATISTIKA

Similar to CARA STATISTIKA (20)

More from Eko Mardianto

More from Eko Mardianto (20)

Recently uploaded

Recently uploaded (20)

CARA STATISTIKA