statistika penelitian

1. statistika
Deskriptive &Inverensial
A Morning / 5 semesters
Group 2
Agustinus Ripaldo :322010159
Aftmad Firdaus :322010047
Aftmad Jarod Alfianto : 322010011
Friscillia Pujianti Esa Putri: 322010109
Kristian Taufik : 322010052
Krisopras William Prayoga: 322010057
Ady Firman :322111001

2. yang tingkat kerjanya meliputi cara-cara pengambilan data,
pengolahan, penyajian data, dan analisis data numerik, sehingga
dapat menggambarkan gambaran yang tepat, ringkas dan jelas
tentang suatu fenomena, peristiwa dan bahkan keadaan.
S T A T I S T I k
DESKRIPTIF
meliputi organisasi, tampilan dan penjelasan data. Statistik
deskriptif meliputi: Distribusi Frekuensi, Analisis Tendensi Sentral,
dan Deviasi/Standar Deviasi”.
INFERENSIAL
mempelajari tatacarapenarikan kesimpulan mengenai
keseluruhan populasi berdasarkan data hasil penelitian
pada sampel (bagiandaripopulasi)

3. S T A T I S T I k A
DESKRIPTIF
Terdiri Dari
Distribusi Frekuensi
digunakan untuk menghitung sekelompok data
yang tersebar dari nilai rata-ratanya
Standar Deviasi/central tendensi
meliputi :
1.Rata-rata = rata-rata
2.Median = nilai tengah (setelah data diurutkan)
3.Modus = nilai yang paling sering muncul

4. Apa itu?
Distribusi Frekuensi
digunakan untuk menghitung
sekelompok data yang tersebar
dari nilai rata-ratanya
Kelas-kelas (class)
Batas kelas (class limit)
Tepi kelas (class boundary)
Titik tengah kelas (class mid point)
Interval kelas (class interval)
Panjang interval kelas (interval size)
Frekuensi kelas (class frequency)
Ket :
S = simpangan baku data sampel
xi =nilai data (I = 1, 2, 3, 4,..…
x =nilai rata-rata (mean)
n =jumlah data
cara menghitung simpangan:
1.Pertama, tentukan nilai rata-rata atau 'mean'. Dengan
menjumlahkan nilai semua data, kemudian membaginya
dengan jumlah data.
2.Setelah itu, cari nilai varians dengan mengurangkan 'mean'
dari nilai data.
3.Dari setiap nilai yang didapat, kemudian dikuadratkan.
Setelah itu jumlahkan hasilnya.
4.Hasil penjumlahan tersebut kemudian dibagi dengan jumlah
titik data dikurangi satu. Setelah ditemukan, barulah hasil
pembagian tersebut dicari akar kuadratnya. Hasil akar kuadrat
adalah nilai simpangan baku yang diperoleh.

5. fienentukan SD
SD data tunggal
Diketahui, nilai matakuliah Ripaldo semester 5 sebagai
berikut, 83,70,86, 73,90,83,70,80.
SD data Kelompok

6. Central Tendency B.fiean Data Kelompok
Tentukan telebih dahulu nilai titik tengah x_i dan hasil kali x_idengan f_i pada setiap kelas,
serta jumlah perkalian x_idan f_i
= 3028/40
= 75,7
1.fienentukanfiean
A.fiean Data Tunggal
hitunglah rata - rata data berikut ini : 7,4,8,9,3,7,8,8
= 7,4,8,9,3,7,8,8 / 8 = 6,75
2.fienentukan fiodus/fiode
A. fiodus data tunggal
hitunglah modus dari data tersebut: 78,1 73,8 61,7,82,4 61,7 61,7 78,1
dari data tersebut nilai yang sering muncul adalah 61,7
B. fiodus data kelompok
mencari TB 71-0,5 = 70,5
dI= 11-9= 2
d2= 11-4= 7
= 71,6

7. Central Tendency
1
.fienentukan Quartile
A.Quartile Data Tunggal
a) Data Quarti Ganjil jika n+1 habis dibagi 4
Q_1=x((n+1)/4)
Q_2=x((2 n+1)/4)
Q_3=x((3 n+1)/4)
Data Quarti Ganjil jika n+1 tidak habis dibagi 4
Q_1=((x((n-1)/4)+x((n-3)/4))/2)
Q_2=
x((2 (n+
1
))/4)
Q_3=((x((3n+1)/4)+x((3n+5)/4))/2)
b) Data Quartil Genap
jika n+1 habis dibagi 4
Q_1=((x(n/4)+x(n/4+1))/2)
Q_2=((x(n/2)+x(n/2+1))/2)
Q_3=((x(3n/4)+x(3n/4+1))/2)
jika n+1 tidak habis dibagi 4
Q_1=x((n+2)/4)
Q_2=(x(n/2)+x(n/2+1))/2
Q_3=x((3n+2)/4)
B.Quartile Data Kelompok

8. Probabilitas sebagai Pecaftan,
Desimal, dan Persentase
Dalam lomba membuat
poster, 18 peserta berasal
dari Kelas A, sedangkan 7
peserta berasal dari Kelas B.
Berapa probabilitas
pemenang dari Kelas B?

9. statistik Inferensial
Parametrik
1.Uji T
2.ANOVA
3.Regresi
4.Korelasi
5.Analisis Jalur
Nonparametrik
1.berlandaskan distribusi normal.
2.skala pengukuran datanya harus ratio atau interval

10. statistik Inferensial
Parametrik
A.Uji Korelasi
Hubungan Nilai UTS dengan Nilai UAS mata kuliah Tourisme kelas A pagi
semester 5. Sampel diambil 10mahasiswa dengan data sebagai berikut

11. statistik Inferensial
Paramet rik
A.Uji Beda
1
.I ndependent Sample T -Test
Jika variabel bebas memiliki 2 kategori, maka uji statistik yang cocok digunakan adalah uji
beda t-test. Adapun jika berkategori lebih dari 2 maka uji statistik yang cocok digunakan
adalah analisis of variance (Anova). Namun jika variabel terikat lebih dari satu maka yang
cocok diugunakan adalah multivariate analysis of variance (Manova) (Ghozali,2013:63)
Dasar keputusan uji normalitas
berdistribusi normal.
jika nilai Sig <0,05 makjika nilai Sig >0,05 maka data
a data tidak berdistribusi normal.

12. statistik Inferensial
Parametrik
A.Uji Beda
2.Paired Sample T - Te s t t
'dua pengukuran pada subjek yang sama terhadap suatu pengaruh atau perlakuan tertentu“'
syarat untuk melakukan uji ini
1.data harus berdistribusi normal
2.Uji komparasi antar dua nilai pengamatan berpasangan misalnya: sebelum dan
sesudah
3.Digunakan pada uji parametrik
fiARKICOB
hitunglah PERBEDAAN HASIL BELAJAR PEMAHAMAN KONSEP MELALUI STRATEGI PENERAPAN PEMBELAJARAN BERBASIS MANDIRI SEDANG BELAJAR
diketahui

13. statistik Inferensial
Parametrik
A.Uji Beda
2.Paired Sample T - Te s t t
'dua pengukuran pada subjek yang sama terhadap suatu pengaruh atau perlakuan tertentu“'
syarat untuk melakukan uji ini
1.data harus berdistribusi normal
2.Uji komparasi antar dua nilai pengamatan berpasangan misalnya: sebelum dan
sesudah
3.Digunakan pada uji parametrik
fiARKICOB
hitunglah PERBEDAAN HASIL BELAJAR PEMAHAMAN KONSEP MELALUI STRATEGI PENERAPAN PEMBELAJARAN BERBASIS MANDIRI SEDANG BELAJAR
diketahui

14. statistik Inferensial
Parametrik
ANOVA
rumus statistik yang digunakan untuk membandingkan varians di seluruh mean (atau
mean) dari kelompok yang berbeda
digunakan untuk menguji perbedaan rata-rata data ≥2 variabel, untuk menguji nilai rata rata tersebut, maka kita harus membandingkan variannya
Syarat Yang Harus Dipenuhi
1.sampel individu
2.berdistribusi Normal
3.varian homogen
ANOVA Hypotesis sebagai berikut:
H0: tidak ada perbedaan …
H1:ada perbedaan …
H0 ditolak jika nilai sig <0,05 dan H1diterima
H0 diterima jika nilai sig > 0,05 dan H1ditolak

15. statistik Inferensial
Non Parametrik
Uji Chi Square pada uji statistik non parametric atau dikenal juga sebagai uji Kai Kuadrat,
adalah salah satu cara yang digunakan untuk menyampaikan atau menunjukkan
keberadaan hubungan (ada atau tidaknya) antara variabel yang diteliti. Misalkan sebagai
peneliti, kita hendak melakukan uji terhadap perilaku mahasiswa. Karakter yang akan diuji
adalah perilaku mahasiswa yang dikategorikan menjadi dua kategori. Kategori pertama
yaitu mahasiswa yang mendukung program kampus dan kedua adalah yang acuh
terhadap program kampus. Kondisi tersebut memungkinkan kita untuk melakukan uji
hipotesis mengenai perbedaan perilaku mahasiswa tersebut dilihat dari frekuensinya.