Jadwal kuliah mata kuliah Statistika dan Sains Data meliputi 14 pertemuan dengan materi yang beragam, diantaranya kuliah umum, metode survei, perancangan percobaan, manajemen data, visualisasi data, dan data storytelling. Pelaksanaan kuliah dilakukan secara daring dan luring dengan penyampaian video, review materi, dan kuis.

1. (anikdjuraidah@apps.ipb.ac.id)
Program Studi Statistika dan Sains Data
Departemen Statistika - FMIPA
Anik Djuraidah 1

2. Anik Djuraidah 2
MINGGU MATERI JADWAL KETERANGAN PELAKSANAAN
8 KULIAH UMUM 22-Oct-22 QUIZ 4 ONLINE
9 METODE SURVEI 28-Oct-22 OFFLINE
10 PERANCANGAN PERCOBAAN 04-Nov-22 QUIZ 5 OFFLINE
11 MANAJEMEN DATA (1) 11-Nov-22 OFFLINE
12 MANAJEMEN DATA (2) 18-Nov-22
QUIS 6,
PRESENTASI ONLINE
13 VISUALISASI DATA 25-Nov-22 PRESENTASI ONLINE
14 DATA STRORY TELLING 02-Dec-22 PRESENTASI ONLINE
JADWAL KULIAH

3. TEKNIS PELAKSANAAN KULIAH
13:00-13:30 WIB Mendengarkan Video
13:30-14:30 WIB Review Materi
14:30-15:00 WIB Kuis
Anik Djuraidah 3

4. REVIEW MATERI
 MENGAPA MENGAMBIL CONTOH
o Sumber Daya Terbatas
o Pengamatan bersifat merusak
o Waktu terbatas
o Mustahil dilakukan pengamatan secara keseluruhan
 TEKNIK PENGUMPULAN DATA
o Observasi, Survei, Sensus
o Administratif
o Percobaan
o Secara Otomatis
Anik Djuraidah 4

5. Anik Djuraidah 5

6. Anik Djuraidah Spasial 6
NON-PROBABILITY SAMPLING
• TIDAK ada Daftar anggota populasi
• Setiap anggota populasi TIDAK
memiliki peluang yang sama untuk
terpilih
• TIDAK BISA untuk Prediksi tingkat
kesalahan
• Informasi TIDAK DAPAT
generalisasi mewakili populasi
PROBABILITY SAMPLING
• Daftar anggota populasi
• Setiap anggota populasi
memiliki peluang yang sama
untuk terpilih
• Prediksi tingkat kesalahan
• Informasi generalisasi
mewakili populasi

7. SIMPLE RANDOM SAMPLING
• Populasi seragam
Anik Djuraidah 7
Populasi
acak
contoh

8. SYSTEMATIC RANDOM SAMPLING
Anik Djuraidah 8
Tahapan dalam penarikan contoh sistematis
1. Beri nomor anggota populasi 1 sampai N.
2. Tentukan ukuran contohnya, misalkan n
3. Hitung K =N/n.
4. Pilih secara acak satu bilangan antara 1 sampai k
5. Ambil contoh setiap kelipatan K
Contoh :
Misalkan populasi beranggotakan 1000
dan akan diambil contoh 10 % atau 100.
Maka K=1000/100=10. Kemudian ambil
secara acak satu nilai antara 1 sampai
10, misalkan terpilih 3. Contoh yang
terpilih adalah nomor 3, 13, 23, ..., 993.

9. Anik Djuraidah 9
Kelemahan Penarikan
Contoh Sistematik
SYSTEMATIC RANDOM SAMPLING (lanjt)

10. STRATIFIED RANDOM SAMPLING
Anik Djuraidah Spasial 10
Freshmen Sophomores Juniors Seniors
 Populasi heterogen
 Terdiri pada beberapa level/strata
 Populasi dalam strata homogen
 Contoh diambil pada setiap strata menggunakan random sampling

11. STRATIFIED RANDOM SAMPLING (lanjt)
Anik Djuraidah 11
Tahapan dalam penarikan contoh berstrata
1. Tentukan faktor stratifikasi yang relevan (sex, umur, pendapatan,
dll)
2. Bagilah populasi ke dalam strata (sub populasi) sesuai kriteria
strata.
3. Tentukan ukuran contoh sesuai yang diinginkan.
4. Contoh pada setiap strata dapat dipilih dengan contoh acak atau
contoh sistematik.

12. Anik Djuraidah 12
Contoh : Dari sebuah populasi 1000
anak dari suatu sekolah terdapat 600
anak laki2 dan 400 anak perempuan.
Mereka dibagi dalam strata berdasarkan
pendapatan orangtua.
Pendapatan Laki-laki Perempuan
Rendah 120 240
Sedang 150 100
Tinggi 330 60
Misalkan dari populasi 100 anak
(10% populasi). Contoh diambil
masing-masing 10 % dari setiap
strata.
Pendapatan Laki-laki Perempuan
Rendah 12 24
Sedang 15 10
Tinggi 33 6
STRATIFIED RANDOM SAMPLING (lanjt)

13. CLUSTER RANDOM SAMPLING
Anik Djuraidah 13
Semua anggota
dalam cluster
terpilih sebagai
contoh
 Populasi luas
 Antar cluster homogen
 Dalam cluster heterogen
 Semua anggota cluster terpilih sebagai Contoh

14. MULTISTAGE RANDOM SAMPLING
• Terdiri dari beberapa metode sampling
• Menentukan Provinsi
• Menentukan kabupaten/kota
• Menentukan kecamatan
• Menentukan Rumah tangga
Anik Djuraidah 14

15. Error
Anik Djuraidah 15
 non-sampling error muncul dalam pengumpulan, pencatatan dan prosesing
data contoh.
Contoh : seleksi unit contoh, desain pertanyaan dalam survey yang kurang
bagus, pengukuran dan pencatatan, tidak ada respon dari individu yang dipilih
dari populasi.
 Sampling error muncul karena contoh bukan representatif populasi. Sampling
error disebabkan perbedaan antara karakteristik populasi dengan contoh.
Misalkan rata-rata nilai ujian statistik dari 80 mahasiswa 72, sedangkan rata-
rata nilai contoh acak dari 10 mahasiswa sebesar 75., maka sampling error
75-72=3.

16. MEMILIH METODE SAMPLING
Anik Djuraidah 16
 Kenali Populasi sasaran studi
 Ukuran dan penyebaran geografis
 Keragaman variabel
 Tingkat ketelitian yang diinginkan
 Sumberdaya yang tersedia (dana, SDM, peralatan, dll)
 Besarnya sampling error

17. NON PROBABILITY SAMPLING
KEUNTUNGAN:
 Cepat dan murah untuk dilaksanakan. Hanya perlu sedikit waktu untuk
mengumpulkan ukuran contoh yang sesuai.
 Sebagai titik awal yang cepat untuk menyelidiki atau mengeksplorasi,
mengarah ke lebih banyak investasi atau penelitian lebih lanjut.
 Kemampuan untuk terhubung dengan kelompok yang kurang terwakili,
tersembunyi, atau ekstrem
 Di dunia online, pengambilan contoh non-probability menjadi lebih mudah
dilakukan, karena kemampuan untuk terhubung dengan anggota contoh
yang ditargetkan lebih cepat dan tidak dibatasi oleh geografi fisik.
 Dapat dilaksanakan secara real-time, analisis dan penelitian tentang
peristiwa dunia dapat terjadi lebih cepat.
Anik Djuraidah 17

18. KERUGIAN:
 bias pengambilan contoh karena metode pemilihan contoh tidak mempunyai peluang
yang sama.
 Tidak dapat digunakan untuk membuat generalisasi tentang populasi yang lebih luas.
 Dalam beberapa metode, seperti convenience sampling, sampel dapat diisi dengan
orang-orang yang lebih cenderung setuju untuk menjadi bagian dari penelitian. Hal ini
dapat mendistorsi validitas hasil.
 Saat kriteria seleksi yang disengaja untuk digunakan untuk menilai kesesuaian anggota
contoh, maka dapat mengakibatkan bias seleksi.
 Contoh mungkin akan dilakukan pra-penyaringan yang menyulitkan beberapa anggota
terpilih untuk masuk ke dalam contoh itu sendiri.
 Karena tidak ada cara untuk mengukur batas-batas populasi yang relevan dengan
penelitian, ukuran contoh juga tidak jelas, sehingga mungkin dibutuhkan lebih banyak
peserta atau lebih sedikit pada tahap selanjutnya, yang dapat membuang waktu dan
uang.
Anik Djuraidah 18
NON PROBABILITY SAMPLING

19. CONVENIENCE SAMPLING
Anik Djuraidah 19
 Pemilihan anggota contoh berdasarkan
kenyamanan dan ketersediaan mereka.
 digunakan di tempat-tempat umum, seperti
mal atau kampus sekolah, di mana mudah
untuk bertemu dan memilih orang-orang
berdasarkan karakteristik dan kriteria yang
diteliti.
 cara yang murah dan cepat untuk
mengumpulkan orang menjadi contoh dan
menjalankan survei untuk mengumpulkan
data. Karena itu, biasanya digunakan untuk
jajak pendapat pengguna cepat atau uji coba.

20. SELF SELECTION/VOLUNTEER
 Teknik self-selection sampling menggunakan
sukarelawan untuk sebagai contoh, hingga
mencapai jumlah yang ditentukan.
 Membutuhkan lebih sedikit pekerjaan untuk
menghubungi orang, karena sukarelawan
mendaftar dan memilih untuk menjadi
bagian dari penelitian jika mereka memenuhi
kriteria yang diinginkan. Contohnya adalah
kandidat peneliti medis yang tertarik pada
riset kedokteran (karena memenuhi kriteria
penelitian dan ingin terlibat karena
bidangnya kesehatan).
Anik Djuraidah 20

21. QUOTA SAMPLING
 Quota sampling adalah teknik non-probability sampling
yang mirip dengan stratified sampling.
 Dalam metode ini, populasi dibagi menjadi segmen-
segmen (strata) dengan kuota berdasarkan orang-orang
yang cocok dengan karakteristik masing-masing strata.
 Ada dua jenis pengambilan contoh kuota:
 Pengambilan contoh kuota proporsional, jumlah
contoh yang mewakili segmen proporsional. Untuk ini,
kerangka populasi harus diketahui.
 Pengambilan contoh kuota non-proporsional
menggunakan strata untuk membagi populasi, hanya
ukuran contoh minimum per strata yang ditentukan.
Anik Djuraidah 21

22. SNOWBALL SAMPLING
Anik Djuraidah 22
 Snowball sampling meniru sistem
piramida dalam pola pemilihannya.
Lebih dulu dipilih peserta contoh
awal, kemudian merekrut peserta
contoh lebih lanjut sampai ukuran
sampel tercapai.
 berguna untuk berhubungan
dengan komunitas orang yang sulit
diakses, seperti judi, tunawisma,
atau pecantu narkoba, dll

23. PURPOSIVE SAMPLING
• teknik pengambilan contoh yang
memiliki karakteristik yang telah
ditetapkan secara sengaja oleh
peneliti yang didasarkan pada
tujuan (purposive) dan
pertimbangan (judgement)
tertentu.
• Teknik ini digunakan apabila hanya
ada sedikit orang yang mempunyai
keahlian di bidang yang sedang
diteliti
Anik Djuraidah 23

24. 24
Anik Djuraidah

25. Preface Slide
25
Anik Djuraidah