STATISTIK = SEBUAH KEGIATAN UNTUK :1. MENGUMPULKAN DATA2. MERINGKAS/MENYAJIKAN DATA3. MENGANALISA DATA4. MENGINTERPRETASIKAN HASIL ANALISIS

KEGUNAAN STATISTIKUNTUK PENGAMBILAN KEPUTUSAN ATAS MASALAH TERTENTU ATAU MEMPERKIRAKAN MASALAH TERTENTU

Statistik adalah ?

Sekumpulan konsep dan metode yang digunakan untuk mengumpulkan dan menginterpretasi data tentang bidang

kegiatan tertentu dan mengambil kesimpulan dalam situasi dimana ada

ketidakpastian dan variasi

ILMU STATISTIKDIBAGI 2 : STATISTIK DESKRIPTIF :

MENJELASKAN/ MENGGAMBARKAN BERBAGAI KARAKTERISTIK DATA.

MISAL : BERAPA RATA-RATA, SEBERAPA JAUH DATA-DATA BERVARIASI

STATISTIK INDUKTIF (INFERENSI/KESIMPULAN)

MEMBUAT BERBAGAI INFERENSI/ KESIMPULAN TERHADAP SEKUMPULAN DATA YANG BERASAL DARI SUATU SAMPEL TINDAKAN INFERENSI SEPERTI MELAKUKAN

PERKIRAAN, PERAMALAN, PENGAMBILAN KEPUTUSAN.

Contoh statistik

1. Suatu studi dilakukan untuk melihat efek dari paparan gas CO terhadap polisi lalu lintas.

2. Dosen statistik fak teknik XXX ingin mempelajari hubungan nilai ujian statistik dengan tingkat kehadiran mahasiswa.

Pengelompokan Statistika

1. Statistika Deskriptif

Statistika Deskriptif: statistika yang menggunakan data pada suatu kelompok untuk menjelaskan atau menarik kesimpulan mengenai kelompok itu sajaCth : Untuk menggambarkan karakteristik penduduk diperlukan data seperti: umur, jenis kelamin, status perkawinan, dsb

2. Statistika Inferensal

statistika yang menggunakan data dari suatu sampel untuk menarik kesimpulan mengenai populasi dari mana sampel tersebut diambil

Cth : Untuk menganalisa hubungan antara pajanan debu dengan kesehatan pekerja tambang daerah XXX

Pengelompokan lainnya

Statistika Parametrik: Menggunakan asumsi mengenai populasi Membutuhkan pengukuran kuantitatif dengan level data interval atau rasio

Statistika Nonparametrik (distribution-free statistics for use with nominal / ordinal data): Menggunakan lebih sedikit asumsi mengenai populasi (atau bahkan tidak ada sama sekali) Membutuhkan data dengan level serendah rendahnya ordinal (ada beberapa metode untuk nominal)

Macam - Macam Data

Menurut cara memperolehnya :a. Data Primer Dikumpulkan secara langsung oleh peneliti

b. Data Sekunder Diperoleh dari orang / tempat lain. Misal : RM RS. Lebih hemat waktu, biaya,

tenaga. Tetapi kadang tidak lengkap / tidak sesuai

Data menurut sifatnya

DIBEDAKAN MENJADI 2 : DATA KUALITATIF

DATA YANG DINYATAKAN BUKAN DENGAN ANGKA

DATA KUANTITATIFDATA YANG DINYATAKAN DENGAN ANGKA

DATA KUALITATIF

CONTOH : JENIS PEKERJAAN, STATUS PERNIKAHAN, GENDER,

KEPUASAN KEADAAN YANG TIDAK DAPAT DIHITUNG (BESAR,

KECIL), DLL

 

DATA KUALITATIF DIBAGI 2 :

1. DATA NOMINAL : DATA YANG DIPEROLEH DENGAN CARA KATEGORISASI

MISAL : PNS 1

SWASTA 2

WIRASWASTA 3

CIRI DATA NOMINAL : POSISI SETARA TIDAK BISA DILAKUKAN OPERASI MATEMATIKA

2. DATA ORDINAL : DATA YANG DIPEROLEH DENGAN CARA KATEGORISASI TETAPI DIANTARA DATA TERSEBUT TERDAPAT HUBUNGANMISAL : KEPUASAN (SANGAT PUAS, CUKUP PUAS, PUAS, TIDAK PUAS)

KEADAAN (BAIK, CUKUP, TIDAK BAIK)CIRI DATA ORDINAL : POSISI TIDAK SETARA TIDAK BISA DILAKUKAN OPERASI MATEMATIKA

DATA KUANTITATIF (BERUPA ANGKA)

DATA KUANTITATIF DIBAGI 21. DATA INTERVAL

DATA YANG DIPEROLEH DENGAN CARA PENGUKURAN DIMANA JARAK 2 TITIK PADA 2 SKALA SUDAH DIKETAHUI.CONTOH :PADA SUHU/ TEMPERATURINTERVAL SAMAPANAS 80 – 100 SANGAT PANAS 100 – 120

CIRI-CIRI DATA INTERVAL : TIDAK ADA KATEGORISASI/ PENGKODEAN BISA DILAKUKAN PERHITUNGAN

2. DATA RATIO

DATA YANG DIPEROLEH DENGAN PENGUKURAN JARAK 2 TITIK SUDAH DIKETAHUI DAN MEMPUNYAI TITIK 0 YANG ABSOLUT (NILAI 0 SESUNGGUHNYA)

CONTOH : JIKA DIDALAM KELAS TERDAPAT 5 MAHASISWA

BERARTI BENAR ADA 5, JIKA KOSONG BERARTI 0 (NOL- KOSONG DALAM ARTI SESUNGGUHNYA)

CIRI DATA RATIO TIDAK ADA KATEGORISASI/ PENGKODEAN BISA DILAKUKAN PERHITUNGAN

Data menurut sumbernya

1. Data internal : data yg bersumber dari keadaan atau kegiatan suatu organisasi atau kelompok

2. Data external : data yang berasal dari luar organisasi atau kelompok

Data Menurut waktu pengumpulannya

1. Data Time series /data berkala : data yang dikumpulkan dari waktu ke waktu

cth : perkembangan produksi batubara selama 5 tahun terakhir

2. Cross section : data yg dikumpulkan dalam suatu periode tertentu , cth data sensus penduduk th 1990…. Periode 1990

SKALA PENGUKURAN

Dalam mengumpulkan nilai dari variabel perlu diketahui skala pengukuran dari variabel tersebut.

Variabel adalah sifat yang akan diukur atau diamati yang nilainya bervariasi antara satu objek ke objek lainnya.

Contoh “variabel”

Untuk mengamati penambangan batubara variabel yang akan diamati adalah berat (volume), kualitas, kadar dll

Untuk menilai kinerja pekerja tambang variabel yang akan dinilai adalah …

PENGUKURAN

Pengukuran adalah penunjukan angka-2 pada suatu variable

Pengukuran membutuhkan alat ukur/ instrumen yang standar, baik alat maupun kuesioner

Pengukuran adalah mendapatkan dimensi kuantitas

suatu objek, misalnya : berat, jumlah

SYARAT PENGUKURAN

isomorfisme, yaitu ukuran harus sedekat mungkin dengan benda/ kejadian yang diukur (terkadang yang dapat diukur hanya indikatornya, berkeringat).

exhaustive, yaitu pengukuran harus meliputi seluruh kemungkinan yang ada

mutually exlusive, yaitu pengukuran tidak boleh tumpang tindih

SKALA PENGUKURAN

Hasil suatu pengukuran untuk analisis data dapat dibagi dalam 4 skala : skala nominal skala ordinal skala interval skala rasio

1. Nominal

Nilai dapat dibedakan/klasifikasi pengamatan dapat dilakukan

Nilainya sederajat

Contoh: Jenis Kelamin, Agama

2. Ordinal

Nilai dapat dibedakan Ada tingkatan/ urutan pengamatan

dapat dilakukan tapi belum ada jarak. Contoh: Pendidikan; SD, SMP, SMU Status Ekonomi: Baik, Sedang,

kurang

3. Interval

Nilai dapat dibedakan Ada tingkatan Ada jarak.

Contoh: Suhu/ temperatur 20’ dan 40’ (Panas 40’ bukan berarti 2x20’)

4. Rasio

Nilai dapat dibedakan Ada tingkatan Ada jarak.40 Sudah ada kelipatan

Contoh: Berat badan

Berat 80 kg = 2 x berat 40 kg

Konsep dasar statistik

1. Populasi adalah:Seluruh unit/ subyek yang diteliti Subyek/unit berupa individu, keluarga, puskesmas, RS, buku, perusahaan (cth: populasi buku)

Konsep dasar statistik

2. Sampel adalah:Bagian dari populasi yang karakteristiknya mewakili populasi Pada populasi dengan jumlah sedikit, sampel di random.

(Random artinya adalah setiap anggota populasi punya kesempatan yang sama untuk terpilih)

Sampel

1. Homogen (karakter hampir sama)

sampel yang diambil jumlahnya sedikitCth : air laut, untuk mengetahui rasa laut cukup diambil sampel air laut sedikit.

2. Heterogen (karakter berbeda-beda) sampel yang diambil lebih banyakcth: untuk mengetahui berat badan siswa. Ada rumus mengambil jumlah sampel yang dapat dipertanggungjawabkan

SKALA NOMINAL

merupakan tingkat pengukuran yg paling sederhana untuk klasifikasi data tidak ada asumsi jarak atau urutan antara angka-2 dasar penggolonganya mutualy exclusive & exhautive kode atau angka tak menunjukan rendah ke tinggi atau sebaliknya

Misalnya variabel jenis kelamin : 1= pria dan 2 = wanita warna, partai, lokasi, dsb

SKALA ORDINAL

merupakan tingkat pengukuran yang mempunyai urutan dari rendah ke tinggi kode atau angka sekedar menunjukan urutan bukan nilai

misalnya variable sikap : 3 = “setuju”, 2 = “ragu-ragu/ tidak berpendapat, dan 1= “tidak setuju” pendidikan (SD, SLTP, SLTA, perguruan tinggi)

SKALA INTERVAL

memberikan informasi tentang interval antara satu kode/ angka dengan yang lain merupakan tingkat pengukuran urutan dari rendah ke tinggi

misalnya variable nilai ujian : A = 86-99, B = 76-85, C = 66-75 D = 56-65

SKALA RATIO

merupakan tingkat pengukuran urutan dari rendah ke tinggi memberikan informasi tentang nilai sebenarnya responden/ objek yang diukur menggambarkan interval antara kode/angka dgn nilai 0

Misalnya variable nilai ujian dari 0 - 100

HUBUNGAN ANTARA SKALA PENGUKURAN

ASUMSI URUTAN - + + +

ASUMSI JARAK - - + +

TITIK 0 ABSOLUT - - - +

RASIOKRITERIA NOMINAL ORDINAL INTERVAL

Skala yg lebih tinggi dapat diubah menjadi skala yg lebih rendah, dan tidak sebaliknya.

Ukuran sampel

1. Rumus Slovin :Sampel = N/(Nxd2+1)

dimana :N=populasid=tingkat presisi

2. Menurut Surakhmad apabila jumlah populasi mencapai 100 maka sampel yang diambil minimal 15%,namun jika populasi hanya mencapai 100 orang maka sedikitnya diperlukan 50% dari populasi yang dijadikan sampel.

Rumus:S=15%+ 1000‐n /1000‐100. (50% ‐15%)S=jumlah sampel, n=jumlah populasi yang diketahui maka dari rumus tersebut untuk populasi 109 orang didapat sampel berjumlah:S=15%+ 1000‐109 /1000‐100. (50% ‐15%)S=15%+ 1000‐109 /900. (35%)S=15%+ 891/900. (35%)S=15%+ 31,46%=46,46%

Maka jumlah sampel yang akan diteliti adalah 109 x 46,46% = 50,6414 51 orang

3. Menurut Arikunto :Sampel = N x Persentase

Dengan alasan : waktu, dana, tempat (adanya keterbatasan dalam penelitian)

4. WHOn1= Z2.P.Q/d2

…………………dilanjut

n= n1/(1+n1-1/N)Dimana : nilai Z tergantung dr taraf kepercayaan

jika taraf kepercayaan 95% maka nilai Z=1,96P=kasus/jumlah penduduk (populasi)Q=1-PJika kasus tidak diketahui maka nilai P=0.5 dan Q=0.5

Pengambilan Sampel (sampling)

Populasi :?Sampel: ¨ Probability (random) sampling ¨ Non-probability (non random) sampling

Ukuran Sampel: ¨ Banyaknya variabel ¨ Banyaknya sub sampel ¨ Apakah perbedaan kecil memang

dimungkinkan?

Random Sampling

Simple random sampling

Stratified random sampling

Systematic random sampling

Cluster random sampling

Nonrandom Sampling

Convenience sampling Judgement sampling Quota sampling Snow Ball

Mengapa harus mengambilsampel?

Dapat menghemat biaya Dapat menghemat waktu Untuk sumberdaya yang terbatas,

pengambilan sampel dapat memperluas cakupan studi

Bila proses riset bersifat destruktif, pengambilan sampel dapat menghemat produk

Apabila akses ke seluruh populasi tidak dapat dilakukan, pengambilan sampel adalah satu-satunya pilihan

Metode Kuantitatif

8 kriteria metode ilmiah yang baik1. Signifikansi2. Keserasian antara teori dan pengamatan3. Generalizability (dapat menunjukkan

sejauh mana hasil riset berlaku)4. Dapat direproduksi5. Presisi6. Teliti7. Verifikasi8. Kreativitas

Metode Kuantitatif

Empirisismea. ¨ Epistemik: pengetahuan berdasarkan pada

pengalamanb. ¨ Semantik: verifikasi empirik (positifisme logis)

Pemetaan realitasa. ¨ Konsep

b. ¨ Aturan (generalisasi)

c. ¨ Model

d. ¨ Statistika: teori galat (error), seberapa mungkin suatu aturan

e. ¨ Teori (rekonstruksi logika untuk menetapkan aturan) Penjelasan: mencari yang mungkin (likely) dari yang

tidak mungkin (unlikely)

Metode Kuantitatif yang Umum

Riset survey Analisis konten Riset kuasi-eksperimental

Terima Kasih

Wassalamu Alaikum Wr Wb.