pengantar statistik - Official Site of SRI RAHAYU NINGSIH

PENGANTAR STATISTIKA MANAJEMEN
TUJUAN INSTRUKSIONAL
KHUSUS
• Menjelaskan pengertian statistik
• Menjelaskan pengertian statistika deskriptif
dan inferensia
• Menjelaskan jenis-jenis data
• Menjelaskan Skala pengukuran data
• Menjelaskan pengertian populasi dan sampel
PENGERTIAN STATISTIKA
STATISTIKA ATAU
STATISTIK..???
KESIMPULAN
Statistika adalah suatu ilmu dan seni yang
mempelajari tata cara pengumpulan data,
pengolahan data, penyajian data, analisis data,
dan pengambilan keputusan berdasarkan data
Statistik merupakan karakteristik yang diukur dari
sampel. Karakteristik di sini berupa rata-rata,
varians atau standart deviasi, proporsi. Misal : ratarata usia penduduk di Jawa Barat, Banten dan DKI
Jakarta
Statistika
DATA
• Data adalah bentuk jamak dari datum. Data merupakan keteranganketerangan tentang suatu hal, dapat berupa sesuatu yang punya
makna
• Menurut Arikunto (2002), data merupakan segala fakta dan angka
yang dapat dijadikan bahan untuk menyusun suatu informasi,
sedangkan informasi adalah hasil pengolahan data yang dipakai
untuk suatu keperluan. Jadi dapat disimpulkan, bahwa data
merupakan sejumlah informasi yang dapat memberikan gambaran
tentang suatu keadaan, atau masalah baik yang berbentuk angkaangka maupun yang berbentuk kategori atau keterangan
FUNGSI DATA
(1) Untuk membuat keputusan,
(2) Sebagai dasar suatu perencanaan,
(3) Sebagai alat pengendali terhadap pelaksanaan
implementasi suatu aktivitas, dan
(4) Sebagai dasar evaluasi terhadap suatu kegiatan.
atau
PEMBAGIAN DATA
Menurut Susunanya
Data Kelompok Diskrit Data yang diperoleh dari hasil
menghitung termasuk dalam data diskrit (jumlah anak,
dll).
Data kelompok kontinu Sebuah data dinyatakan
berkontribusi kontinu apabila data tersebut diukur dalam
skala kontinu atau data yang didapat dari hasil mengukur.
Data acak atau tunggal adalah data yang
belum tersusun atau dikelompokkan ke
dalam kelas-kelas interval
Contoh: Data hasil oengukuran berat
Mahasiswa manajemen (dalam kg): 35 37
39 47 39 32 34 45 50 39
Data berkelompok adalah data yang
sudah tersusun atau dikelompokkan ke
dalam kelas-kelas interval. Data kelompok
disusun dalam bentuk distribusi frekuensi
atau tabel frekuensi.
Nilai Turus Frekuensi
1–2
III
3
3 – 4 IIIII
5
PEMBAGIAN DATA
Data Kualitatif adalah data yang tidak
berbentuk bilangan. Data kualitatif
berbentuk pernyataan verbal, simbol atau
gambar. Contoh: warna, jenis kelamin,
status perkawinan, dll.
Menurut sifatnya
Data kuantitatif adalah data yang
berbentuk bilangan, atau data kualitatif
yang diangkakan. Contoh: tinggi, umur,
jumlah, skor hasil belajar, temperatur, dll.
PEMBAGIAN DATA
waktu
pengumpulannya
Data berkala adalah data yang terkumpul
dari waktu ke waktu untuk memberikan
gambaran
perkembangan
suatu
kegiatan/fenomena.
contoh:
data
perkembangan harga 9 macam bahan
pokok selama 10 bulan terakhir yang
dikumpulkan setiap bulan.
Data cross section adalah data yang
terkumpul pada suatu waktu tertentu untuk
memberikan gambaran perkembangan
keadaan atau kegiatan pada waktu itu.
Contoh: Data sensus penduduk tahun 2000,
data hasil UN siswa SMA tahun 2012, dsb..
PEMBAGIAN DATA
menurut sumber
pengambilannya
Data primer adalah data yang diperoleh
atau dikumpulkan oleh orang yang
melakukan
penelitian
atau
yang
bersangkutan yang memerlukannya. Data
primer disebut juga data asli atau data
baru..
Data sekunder adalah data yang diperoleh
atau dikumpulkan dari sumber- sumber
yang telah ada. Data itu biasanya diperoleh
dari perpustakaann atau laporanlaporan/dokumen peneliti yang terdahulu.
Data sekunder disebut juga data tersedia.
PEMBAGIAN DATA
menurut skala
pengukurannya
Skala pengukuran adalah peraturan
penggunaan notasi bilangan dalam
pengukuran.
Menurut
skala
pengukurannya, data dapat dibedakan atas
empat jenis, yaitu: data nominal, data
ordinal, data interval, dan data rasio.
PEMBAGIAN DATA
NOMINAL
Data nominal adalah data yang diberikan pada
objek atau kategori yang tidak menggambarkan
kedudukan objek atau kategori tersebut
terhadap objek atau kategori lainnya, tetapi
hanya sekedar label atau kode saja.
Data
ini
hanya
mengelompokkan
objek/kategori ke dalam kelompok tertentu.
Data nominal memiliki ciri hanya dapat
dibedakan antara satu dengan lainnya dan tidak
bisa diurutkan/dibandingkan.
Data ini mempunyai ciri, yakni:
a. Kategori data bersifat saling lepas (satu
objek hanya masuk pada satu kelompok saja).
b. Kategori data tidak disusun secara logis
Contoh data berskala nominal: Warna rambut,
jenis kelamin, etnis/suku, agama dan lain-lain
PEMBAGIAN DATA
ORDINAL
Data ordinal adalah data yang penomoran
objek atau kategorinya disusun menurut
besarnya, yaitu dari tingkat terendah ke tingkat
tertinggi atau sebaliknya dengan jarak/rentang
yang tidak harus sama.
Data ini memiliki ciri seperti ciri data nominal
ditambah satu ciri lagi, yaitu kategori data
dapat disusun/diurutkan berdasarkan urutan
logis dan sesuai dengan besarnya karakteristik
yang dimiliki.
Contoh data berskala ordinal yaitu: Tingkat
pendidikan, golongan pegawai, kasta, dan lainlain
PEMBAGIAN DATA
INTERVAL
Data
interval
adalah
data
dengan
objek/kategori yang dapat dibedakan antara
data satu dengan lainnya, dapat diurutkan
berdasarkan suatu atribut dan memiliki jarak
yang memberikan informasi tentang interval
antara tiap objek/kategori sama. Besarnya
interval dapat ditambah atau dikurangi.
Data ini memiliki ciri sama dengan ciri pada
data ordinal ditambah satu ciri lagi, yaitu
urutan kategori data mempunyai jarak yang
sama. Dalam data interval tidak memiliki nilai
nol mutlak.
Contoh data berskala interval yakni:
Temperatur, skor IQ, skor hasil belajar, dll
PEMBAGIAN DATA
RASIO
Data rasio adalah data yang memiliki sifatsifat data nominal, data ordinal, dan data
interval, dilengkapi dengan kepemilikan nilai
atau titik nol absolut/mutlak dengan makna
empirik.
Data rasio dapat dibagi atau dikali. Jadi, data
rasio memiliki sifat; dapat dibedakan,
diururkan, punya jarak, dan punya nol mutlak.
Contoh data berskala rasio: Umur, tinggi
badan, berat, dll
STATISTIKA DESKRIPTIF &
INFERENSIAL
Statistika deskriptif adalah bagian dari ilmu
statistika
yang
hanya
mengolah,
menyajikan data tanpa mengambil keputusan
untuk
populasi atau serangkaian teknik
pengumpulan dan penyajian data
Conts….. STATISTIK INFERENSIAL
Statistik Inferensial adalah serangkaian teknik
yang digunakan untuk mengkaji, menaksir dan
mengambil kesimpulan dari sebagian data
(sampel) yang dipilih secara acak dari seluruh
data yang menjadi subjek kajian (populasi).
Statistik Inferensial adalah statistik yang
digunakan untuk menganalisisdata sampel dan
hasilnya akan digeneralisasikan/diinferensialkan
kepada populasi dimana sampel diambil
Statistik
Parametrik
Statistik Non
Parametrik
STATISTIK PARAMETRIK
Ukuran
Kemiringan
Statistik Parametrik ilmu statistik yang
mempertimbangkan jenis sebaran atau
distribusi data, yaitu apakah data menyebar
secara normal atau tidak. Dengan kata lain,
data yang akan dianalisis menggunakan
statistik parametrik harus memenuhi
asumsi normalitas.
Syarat Uji
Data Numerik
berdistribusi
normal
Uji Parametik
1. Uji T Test
2. Uji Anova
3. Uji Korelasi Pearson
4. Regresi Linier
STATISTIK NONPARAMETRIK
Statistik Non-Parametrik, yaitu statistik bebas sebaran (tidak mensyaratkan bentuk sebaran
parameter populasi, baik normal atau tidak). Selain itu, statistik non-parametrik biasanya
menggunakan skala pengukuran sosial, yakni nominal dan ordinal yang umumnya tidak
berdistribusi normal.
Syarat Uji
1. Data berskala numerik tidak berdistribusi normal
2. Data berskala kategorik (ordinal dan nominal)
Jenis Uji Statistik Non Parametrik
1. Uji Kolmogorov Smirnov
2. Uji Wilcoxon
3. Uji Shapiro Wilk
4. Uji Korelasi Spearmen
5. Uji Regresi logistik
POPULASI DAN SAMPEL
Populasi adalah seluruh Obyek yang ingin diketahui besaran karakteristiknya.
Populasi adalah setiap subyek (dapat berupa manusia, hasil produksi, hasil penjualan dll)
yang memenuhi karakteristik yang ditentukan
Populasi Target adalah populasi yang menjadi sasaran akir penerapan hasil penelitian (ada batas
yang ditentukan oleh peneliti
Populasi terjangkau adalah bagian dari populasi target yang dapat dijangkau oleh peneliti
(biasanya dibatasi oleh tempat dan waktu)
Sampel adalah bagian (subset) dari populasi yang dipilih dengan metode cara
tertentu hingga dianggap mewakili populasinya.
Sampel adalah sebagian obyek populasi yang memiliki karakteristik sama dengan
karakteristik populasinya, yang ingin diketahui besaran karakteristiknya
POPULASI dan SAMPEL
Populasi terjangkau
Seluruh Mahasiswa Fakultas
Ekonomi UG
Populasi Target
Seluruh Mahsiswa Fakultas
Ekonomi UG Angkatan 2014
dan 2015 kampus D,E dan G
Sampel
Mahsiswa Fakultas Ekonomi
UG Angkatan 2014 dan 2015
kampus D,E dan G
POPULASI dan SAMPEL
Ciri
Rata-rata
Parameter
μ = myu
Statistik
x
Standar
Deviasi,Simpangan
Baku
σ = sigma
s
Ragam, Variance
σ²
s²
Proporsi
π
p
HUBUNGAN POPULASI DAN SAMPEL
Dapat digeneralisasi
ke populasi dengan
syarat sampel diambil
secara random/acak
POPULASI
SAMPEL
SAMPEL
CARA PENGAMBILAN SAMPEL
PROBABILITAS SAMPEL
1. Simple Random Sampling
2. Systematik Sampling
3. Stratified Random Sampling
4. Cluster Sampling
Dapat
Dapat
digeneralisasi
digeneralisasi
ke
ke populasi
populasi
NON PROBABILITAS SAMPEL
1. Consecutive Sampel
2. Convenience Sampling
3. Judgmental Sampling
Tidak Dapat
digeneralisasi
ke populasi
Contoh
Pimpinan Sebuah pabrik obat X ingin
melihat produktivitas kerja pegawainya.
Jumlah pegawainya sebanyak 3000 orang
Perusahannya terdapat di 3 wilayah
Jakarta, Semarang dan Surabaya.
Penelitian dilakukan selama 1 bulan pada
ketiga tempat perusahaan. Jumlah orang
yang diwawancari sebanyak 277 orang?
Tentukan Populasi Target, Populasi
Terjangkau, Sampel, Jumlah Populasi
dan Jumlah Sampel
Populasi Target : Seluruh
Karyawan Pabrik obat X di 3
Wilayah
Populasi terjangkau : Seluruh
Karyawan Pabrik obat X di 3
Wilayah yang berkerja pada 1
bulan pengamatan
Sampel
Karyawan Pabrik obat X di 3
Wilayah yang berkerja pada 1
bulan pengamatan
N= 3000 orang
n = 277 orang
TERIMA KASIH