PPT Teknik Probabilitas [TM1]
-
Upload
dimasfadhlulramadhan -
Category
Documents
-
view
242 -
download
1
Transcript of PPT Teknik Probabilitas [TM1]
-
8/18/2019 PPT Teknik Probabilitas [TM1]
1/31
Modul ke:
Fakultas
Program Studi
STATISTIKPegertian Dasar Statistik
Bethriza Hanum ST., MT01TeknikTeknik Industri
-
8/18/2019 PPT Teknik Probabilitas [TM1]
2/31
Sekumpulan angka sesuatu, baik angka
yang belum tersusun maupun angka
yang sudah tersusun dalam suatu daftar
atau grafik
PENGERTIAN STATISTIK
2
Sekumpulan angka yang menjelaskan sifat-
sifat data atau hasil pengamatan
Sekumpulan cara dan aturan tentang
pengumpulan, pengolahan, analisis, serta
penafsiran data yang terdiri dari angka-angka.
-
8/18/2019 PPT Teknik Probabilitas [TM1]
3/31
Menurut J. Supranto :
1. Dalam arti sempit
Statistik adalah data ringkasan yang
berbentuk angka (kuantitatif).
2. Dalam arti luas
Statistik adalah ilmu yang mempelajari cara
pengumpulan, penyajian, dan analisis data,serta cara pengambilan kesimpulan secara
umum berdasarkan hasil penelitian yang
menyeluruh. 3
-
8/18/2019 PPT Teknik Probabilitas [TM1]
4/31
Statistik adalah ilmu yang mempelajari
tentang seluk beluk data, yaitu tentangpengumpulan, pengolahan,
penganalisisan, penafsiran, dan
penarikan kesimpulan dari data yangberbentuk angka-angka.
4
-
8/18/2019 PPT Teknik Probabilitas [TM1]
5/31
PEMBAGIAN STATISTIK
Berdasarkan cara pengolahan datanya
a. Statistik Deskriptifb. Statistik Inferensi atau
Statistik Induktif
5
-
8/18/2019 PPT Teknik Probabilitas [TM1]
6/31
STATISTIK DESKRIPTIF
• Bagian dari Statistik yang mempelajari
cara pengumpulan
dan penyajian data sehingga
mudah dipahami.
•
Fungsi : untuk menerangkan keadaan,gejala, atau persoalan
6
-
8/18/2019 PPT Teknik Probabilitas [TM1]
7/31
RUANG LINGKUP BAHASAN
1. Distribusi Frekuensi
a. Grafik distribusi
b. Ukuran nilai pusatc. Ukuran Dispersi
d. Kemencengan dan keruncingan kurva
2. Angka Indeks3. Deret waktu atau data berkala
4. Korelasi dan regresi sederhana
7
-
8/18/2019 PPT Teknik Probabilitas [TM1]
8/31
STATISTIK INFERENSI atau
STATISTIK INDUKTIF
Bagian dari Statistik yang mempelajari
mengenai penafsiran dan penarikankesimpulan yang berlaku secara umum dari
data yang tersedia.
Fungsi : meramalkan dan mengontrol
keadaan atau kejadian
8
-
8/18/2019 PPT Teknik Probabilitas [TM1]
9/31
Ruang lingkup bahasan :
• Probabilitas atau teori kesimpulan
• Distribusi teoritis
• Sampling dan distribusi sampling
• Pendugaan populasi atau teori populasi
• Uji hipotesis
• Analisis korelasi dan uji signifikan
• Analisis regresi untuk peramalan
9
-
8/18/2019 PPT Teknik Probabilitas [TM1]
10/31
Statistik berdasarkan ruang
lingkup penggunaannya• Statistik Sosial
•
Statistik Pendidikan• Statistik Ekonomi
• Statistik Perusahaan
• Statistik Pertanian
• Statistik Kesehatan
10
-
8/18/2019 PPT Teknik Probabilitas [TM1]
11/31
Statistik berdasarkan bentuk
parameternya
• Statistik Parametrik
Bagian statistik yang parameter dan
populasinya mengikuti suatu distribusi
tertentu, seperti distribusi normal, danmemiliki varian yang homogen.
11
-
8/18/2019 PPT Teknik Probabilitas [TM1]
12/31
• Statistik non parametrikBagian statistik yang parameter dan
populasinya tidak mengikuti suatu
distribusi tertentu atau memilikidistribusi yang bebas dari persyaratan,dan variannya tidak perlu homogen.
12
-
8/18/2019 PPT Teknik Probabilitas [TM1]
13/31
PERANAN STATISTIK
• Dalam kehidupan sehari-hari
contoh : angka-angka kenakalan
remaja, tingkat biaya hidup, tingkatkecelakaan lalu lintas.
• Dalam penelitian ilmiah
• Dalam ilmu pengetahuan
13
-
8/18/2019 PPT Teknik Probabilitas [TM1]
14/31
PERLUNYA STATISTIK
• Menjelaskan hubungan antaravariabel-variabel
• Membuat rencana dan ramalan
• Mengatasi berbagai perubahan
•Membuat keputusan yang lebuhbaik
14
-
8/18/2019 PPT Teknik Probabilitas [TM1]
15/31
FUNGSI STATISTIK
• Bank Data
•
Alat quality kontrol• Alat analisis
• Pemecahan masalah dan pembuat
keputusan
15
-
8/18/2019 PPT Teknik Probabilitas [TM1]
16/31
METODOLOGI STATISTIK
Pemecahan masalah secara statistik yang
terdiri atas beberapa tahap.
1. Identifikasi masalah
2. Pengumpulan data
3. Klasifikasi data4. Penyajian data
5. Analisis data
16
-
8/18/2019 PPT Teknik Probabilitas [TM1]
17/31
Identifikasi Masalah
• Merupakan tahap awal atau tahapperencanaan.
• Pada tahap ini, masalah atau persoalanyang ada dipahami atau didefinisikansecara jelas dan tepat.
• Misal : Sifat permasalahan, luaspermasalahan, dampak situasi,dll
17
-
8/18/2019 PPT Teknik Probabilitas [TM1]
18/31
Pengumpulan data
• Data Intern :
Data yang bersangkutan langsung dengan
permasalahan.
• Data Ekstern :
Data yang hanya mendukungpermasalahan.
18
-
8/18/2019 PPT Teknik Probabilitas [TM1]
19/31
Data Intern dan Ekstern dikumpulkan
melalui :
• Data-data yang tersedia
Data-data diperoleh dan dikumpulkan melaluisumber-sumber yang telah ada.
• Data –data asli :
Data-data yang diperoleh dan dikumpulkansecara langsung oleh peneliti.
19
-
8/18/2019 PPT Teknik Probabilitas [TM1]
20/31
Sifat-sifat data :
• Akurat
• Up to date
• Komprehensif
• Relevan
• Memiliki kesalahan baku kecil
20
-
8/18/2019 PPT Teknik Probabilitas [TM1]
21/31
Klasifikasi Data
Pada tahap klasifikasi data, data yang Sudah
ada dikelompokan sesuai dengan tujuan
penelitian dan diidentifikasi berdasarkan
kemiripan atau kesamaan sifat, kemudian
disusun dalam kelompok-kelompok.
Salah satu metode pengklasifikasian data yang
sering digunakan adalah metode coding
21
-
8/18/2019 PPT Teknik Probabilitas [TM1]
22/31
Penyajian Data
Data yang sudah diklasifikasikan,
disajikan atau ditampilkan dalam bentuk
tabel atau grafik.
Analisis Data
Diinterpretasikan hasil dari tahapsebelumnya dan merupakan tahap akhir
sebelum penarikan kesimpulan
22
-
8/18/2019 PPT Teknik Probabilitas [TM1]
23/31
KONSEP-KONSEP DASAR
1. Populasi
2. Sampel
3. Variabel diskrit
4. Variabel Kontinu
5. Pembulatan Data6. Notasi Sigma
23
-
8/18/2019 PPT Teknik Probabilitas [TM1]
24/31
-
8/18/2019 PPT Teknik Probabilitas [TM1]
25/31
Variabel
• Dalam melakukan inferensi terhadap populasi,
tidak semua ciri populasi harus diketahui, hanya
satu atau beberapa karakteristik populasi yang
perlu diketahui, yang disebut sebagai variabel• Variabel adalah sebuah simbol, yang dapat
menyandang setiap nilai dari suatu himpunan nilai
yang disebut sebagai domain dari variabel tersebut
25
-
8/18/2019 PPT Teknik Probabilitas [TM1]
26/31
Variabel Diskrit
Variabel yang selalu memiliki nilai bulat dalambilangan asli, tidak berbentuk pecahan atau variabel
yang tidak mengambil seluruh nilai dalam sebuah
interval ( selang )
Sejumlah N anak dalam sebuah keluarga, yang
bernilai bisa salah satu dari 0, 1, 2, 3, … tetapi tidak
mungkin 2,5 atau, 3,4567
Data yang dinyatakan dalam bentuk variabel diskrit
disebut data diskrit 26
-
8/18/2019 PPT Teknik Probabilitas [TM1]
27/31
Variabel Kontinu
Variabel yang memiliki nilai sembarang, baik
berupa nilai bulat maupun pecahan, di
antara dua nilai tertentu atau variabel yang
mengambil seluruh nilai alam suatu interval.
Tinggi H seseorang yang dapat bernilai 62
cm, 67,5 cm atau 68,45678 cm, bergantung
pada tingkat akurasi pengukurannya
27
-
8/18/2019 PPT Teknik Probabilitas [TM1]
28/31
Pembulatan Data
Pembulatan biasanya dilakukan ke arah
bilangan terdekat. Pembulatan ke bawah
dilakukan pada bilangan sampai dengan 5,
selebihnya dibulatkan ke atas.
Notasi Sigma
Notasi yang digunakan untuk menyatakan
penjumlahan.
28
-
8/18/2019 PPT Teknik Probabilitas [TM1]
29/31
Data kualitatif – data nonmetrik
• Data nominal
– Data yang paling rendah dalam level pengukuran data,
hanya meghasilkan satu dan hanya satu-satunyakategori. Contoh pendidikan, jenis kelamin
• Data ordinal – Data yeng memiliki tingkatan data, urutan data
CONTOH : kepuasan kerja, motivasi
• Data kategorikal
– Data dalam jenis ya atau tidak
• Data numerikal
– Jenis data diskrit dan data kontinu
-
8/18/2019 PPT Teknik Probabilitas [TM1]
30/31
Data kuantitatif – data metrik
• Interval
– Data yang lebih tinggi tingkat pengukurannya dari data
ordinal, urutan data dapat dikuantitatifkan dan tidak
mempunyai titik nol yang absolut
CONTOH : temperatur yang diukur berdasarkan 0C dan0F, sistem kalender
• Rasio
– Data yang tingkat pengukurannya lebih tinggi
–Data rasio adalah data bersifat angka dalam artisesungguhnya dan mempunyai titik nol dalan arti
sesungguhnya
CONTOH : gaji, skor ujian, jumlah buku
-
8/18/2019 PPT Teknik Probabilitas [TM1]
31/31
TERIMA KASIH
31