2. MATERI 1
KONSEP DASAR STATISTIKA
Konsep dasar variabel
Konsep dasar data
Perbedaan statistika Inferensial &
Deskriptif
Perbedaan Statistika Parametrik &
Non Parametrik
3. Pengertian Statistik
1. Statistik sebagai data
yaitu kumpulan bahan keterangan yang berupa
angka / kumpulan angka yang menunjukkan tentang
kegiatan hidup mengenai keadaan, peristiwa /
gejala.
2. Statistik sebagai kegiatan
yaitu proses kegiatan statistik yang dimulai dari
pengumpulan data, pengumuman, dan pelaporan,
serta analisis data.
4. 3. Statistik sebagai metode
yaitu cara-cara tertentu yang digunakan dalam
mengumpulkan, menyusun dan mengatur, menyajikan,
menganalisis dan memberi interpretasi terhadap
sekumpulan data, sehingga kumpulan bahan keterangan
tersebut dapat memberi pengertian dan makna tertentu.
4. Statistik sebagai ilmu
yaitu ilmu pengetahuan yang membahas dan
mengembangkan prinsip-prinsip, metode dan prosedur
yang ditempuh (pengumpulan data angka, menyusun
dan mengatur, menyajikan, menganalisis dan memberi
interpretasi terhadap sekumpulan data)
5. VARIABEL
Dalam statistik, variabel didefinisikan sebagai konsep,
kualitas, karakteristik, atribut, atau sifat-sifat dari suatu
objek (orang, benda, tempat, dll) yang nilainya berbeda-
beda antara satu objek dengan objek lainnya dan sudah
ditetapkan oleh peneliti untuk dipelajari dan ditarik
kesimpulannya. Karakteristik adalah ciri tertentu pada
obyek yang kita teliti, yang dapat membedakan objek
tersebut dari objek lainnya, sedangkan objek yang
karakteristiknya sedang kita amati dinamakan satuan
pengamatan dan angka atau ketegori (nilai mutu)
tertentu dari suatu objek yang kita amati
dinamakan variate (nilai). Kumpulan nilai yang
diperoleh dari hasil pengukuran atau penghitungan
suatu variabel dinamakan dengan data.
6. KONSEP DASAR
1. Statistika sebagai ilmu
penunjang, disebut STATISTIKA
2. Statistika sebagai data
pengamatan berwujud angka
3. Statistika sebagai atribut
kuantitatif dari sampel
7. STATISTIKA :
Kegiatan untuk :
• mengumpulkan data
• menyusun data
• menyajikan data
• menganalisis data dengan metode
tertentu
• menginterpretasikan hasil analisis
KEGUNAAN
?
STATISTIKA DESKRIPTIF :
Berkenaan dengan pengumpulan, pengolahan, dan penyajian sebagian atau seluruh
data
(pengamatan) untuk memberikan informasi tanpa pengambilan kesimpulan
STATISTIKA INFERENSI :
Setelah data dikumpulkan, maka dilakukan berbagai metode statistik untuk
menganalisis data, dan kemudian dilakukan interpretasi serta diambil
kesimpulan.
Statistika inferensi akan menghasilkan generalisasi (jika sampel representatif)
Melalui fase
dan fase
1. Konsep Statistika
8. Statistika Deskriptif
Statistika deskriptif adalah metode-metode yang
berkaitan dengan pengumpulan dan penyajian suatu
gugus data sehingga memberikan informasi yang
berguna.
Statistika deskriptif hanya memberikan informasi
mengenai data yang dipunyai dan sama sekali tidak
menarik inferensia atau kesimpulan apapun tentang
gugus induknya yang lebih besar.
Data yang disajikan dalam statistika deskriptif
biasanya dalam bentuk ukuran pemusatan datan
(mean, median, dan modus), ukuran penyebaran data
(standar deviasi dan varians), tabel, serta grafik
(histogram, pie, dan bar).
9. Statistika Inferensial
Statistika Inferensial, yaitu metode yang
berhubungan dengan analisis data pada
sampel dan hasilnya dipakai untuk
generalisasi pada populasi. Penggunaan
statistik inferensial didasarkan pada peluang
(probability) dan sampel yang dianalisis
diperoleh secara acak (random). Naga (2008)
menyatakan bahwa tugas statistika inferensial
adalah melakukan estimasi, menguji hipotesis,
dan mengambil keputusan.
10. 2. Statistika & Metode Ilmiah
METODE ILMIAH :
Adalah salah satu cara mencari kebenaran yang bila ditinjau
dari segi penerapannya, resiko untuk keliru paling kecil.
LANGKAH-LANGKAH DALAM METODE ILMIAH :
1. Merumuskan masalah
2. Melakukan studi literatur
3. Membuat dugaan-dugaan, pertanyaan-pertanyaan atau
hipotesis
4. Mengumpulkan dan mengolah data, menguji
hipotesis, atau menjawab pertanyaan
5. Mengambil kesimpulan
PERAN STATISTIKA
INSTRUMEN
SAMPEL
VARIABEL
SIFAT DATA
METODE ANALISIS
11. 3. Data
DATA terbagi atas DATA KUALITATIF dan DATA KUANTITATIF
DATA KUALITATIF :
Data yang dinyatakan dalam
bentuk bukan angka.
Contoh : jenis pekerjaan,
status marital, tingkat
kepuasan kerja
DATA KUANTITATIF :
Data yang dinyatakan dalam
bentuk angka
Contoh : lama bekerja, jumlah
gaji, usia, hasil ulangan
DATA
JENIS
DATA
NOMINAL
ORDINAL
INTERVAL
RASIO
KUALITATIF KUANTITATIF
12. 12
Kerangka Berpikir Logis Secara
Statistik
Input Proses Output
Data dalam
bentuk angka
Metode
Statistik
Informasi yang
dibutuhkan
13. STATISTIKA PARAMETRIK & NON PARAMETRIK
Satatistika parametik
Penggunaan teknik
statistika parametik
didasarkan pada
asumsi bahwa data
yang diambil
mempunyai distribusi
normal dan jenis data
yang digunakan
interval atau rasio.
Statistika non-parametik
Penggunaan statistik
non-parametik tidak
mengharuskan data yang
diambil mempunyai
distribusi normal dan
jenis data yang digunakan
dapat nominal dan
ordinal.
14. Statistik parametik dan non parametrik dibagi menjadi
dua bagian :
1) Korelatif
Teknik analisis korelatif digunakan untuk mengetahui
hubungan atau korelasi dari sebuah variabel dengan
variable yang lain. Misal variable X dan Y. Teknik analisis
yang sering dipakai adalah Korelasi Pearson dan Regresi.
2) Komparatif
Teknik analisis komparatif digunakan untuk mengetahui
perbedaan nilai rata-rata dari suatu kelompok dengan
kelompok lainnya. Misalnya perbeaan kecemasan antara
kelompok wanita dan pria, serta perbedaan motivasi kerja
antara bagian produksi, pemasaran, dan keuangan. Teknik
analisis yang sering dugunakan adalah T-tes dan anava.
17. PEDOMAN PENGGUNAAN UJI STATISTIK
MULAI
TIPE DATA
STATISTIK
NON-PARAMETRIK
NOMINAL / ORDINAL
18. PEDOMAN PENGGUNAAN UJI STATISTIK
MULAI
TIPE DATA
STATISTIK
NON-PARAMETRIK
NOMINAL / ORDINAL
INTERVAL / RASIO ?
19. PEDOMAN PENGGUNAAN UJI STATISTIK
MULAI
TIPE DATA
DISTRIBUSI DATA
STATISTIK
NON-PARAMETRIK
NOMINAL / ORDINAL
INTERVAL / RASIO
20. PEDOMAN PENGGUNAAN UJI STATISTIK
MULAI
TIPE DATA
DISTRIBUSI DATA
STATISTIK
NON-PARAMETRIK
NOMINAL / ORDINAL
INTERVAL / RASIO
TIDAK NORMAL
21. PEDOMAN PENGGUNAAN UJI STATISTIK
MULAI
TIPE DATA
DISTRIBUSI DATA
STATISTIK
NON-PARAMETRIK
NOMINAL / ORDINAL
INTERVAL / RASIO
TIDAK NORMAL
NORMAL
22. PEDOMAN PENGGUNAAN UJI STATISTIK
MULAI
TIPE DATA
DISTRIBUSI DATA
BESAR SAMPEL
STATISTIK
NON-PARAMETRIK
NOMINAL / ORDINAL
INTERVAL / RASIO
TIDAK NORMAL
NORMAL
23. PEDOMAN PENGGUNAAN UJI STATISTIK
MULAI
TIPE DATA
DISTRIBUSI DATA
BESAR SAMPEL
STATISTIK
NON-PARAMETRIK
NOMINAL / ORDINAL
INTERVAL / RASIO
TIDAK NORMAL
NORMAL
<30
(KECIL)
24. PEDOMAN PENGGUNAAN UJI STATISTIK
MULAI
TIPE DATA
DISTRIBUSI DATA
BESAR SAMPEL
STATISTIK
NON-PARAMETRIK
STATISTIK
PARAMETRIK
NOMINAL / ORDINAL
INTERVAL / RASIO
TIDAK NORMAL
NORMAL
>30 (BESAR)
25. PEDOMAN PENGGUNAAN UJI STATISTIK
MULAI
TIPE DATA
DISTRIBUSI DATA
BESAR SAMPEL
STATISTIK
NON-PARAMETRIK
STATISTIK
PARAMETRIK
NOMINAL / ORDINAL
INTERVAL / RASIO
TIDAK NORMAL
NORMAL
>30 (BESAR)
<30 (KECIL)
