Statistika inferensial

Statistika inferensial berkenaan dgn permodelan data dan melakukan pengambilan keputusan berdasarkan analisis data misal melakukan pengujian hipotesis melakukan estimasi pengamatan masa mendatang (estimasi atau prediksi) membuat permodelan hubungan (korelasi regresi ANOVA deret waktu) dan sebagainya.

Statistika deskriptif

Statistika deskriptif berkenaan dgn bagaimana data dapat digambarkan dideskripsikan) atau disimpulkan baik secara numerik (misal menghitung rata-rata dan deviasi standar) atau secara grafis (dalam bentuk tabel atau grafik) utk mendapatkan gambaran sekilas mengenai data tersebut sehingga lbh mudah dibaca dan bermakna.

Statistika

Statistika adl ilmu yg mempelajari bagaimana merencanakan mengumpulkan menganalisis menginterpretasi dan mempresentasikan data. Statistika merupakan ilmu yg berkenaan dgn data sedang statistik adl data informasi atau hasil penerapan algoritma statistika pada suatu data. Beberapa istilah statistika antara lain: populasi sampel unit sampel dan probabilitas.
Ada dua macam statistika yaitu statistika deskriptif dan statistika inferensial. Statistika deskriptif berkenaan dgn deskripsi data misal dari menghitung rata-rata dan varians dari data mentah; mendeksripsikan menggunakan tabel-tabel atau grafik sehingga data mentah lbh mudah “dibaca” dan lbh bermakna. Sedangkan statistika inferensial lbh dari itu misal melakukan pengujian hipotesis melakukan prediksi observasi masa depan atau membuat model regresi.

PENGERTIAN STATISTIKA dan MANFAATNYA

Sebagian besar orang pasti sudah lumayan familier bila mendengar kata statistika. Jika ditanya sejak kapan mereka mengenal statistika mungkin sebagian besar orang akan menjawabnya “ oh saat saya mulai sekolah, hmm mungkin sekitar SMP atau SMA”. Tetapi sadarkah anda, sebenarnya kita mengenal statistika semenjak kita lahir. Tanpa kita sadari saat lahir, kita sudah dikenalkan yang namanya statistika. Hal yang paling sederhana misalnya : berat dan panjang badan kita saat lahir. Namun karena saat itu kita masih sangat kecil dan belum bisa berpikir, dan merasakan apa-apa jadi kita tidak mengetahuinya.

Seringkali kita tidak menyadari bahwa dalam kehidupan kita sehari-hari kita seringkali sudah melakukan penelitian, misalnya dalam membeli suatu barang yang berharga mahal seperti komputer, kita tentu saja melakukan penelitian ke toko-toko komputer untuk membandingkan harga, fitur, maupun jaminannya. Memilih pacar ataupun calon suami/istri mungkin juga bisa digolongkan sebagai penelitian. Namun tentu saja kedua macam penelitian ini berbeda dengan penelitian yang biasa kita baca di jurnal ilmiah, karena mungkin dalam melakukan penelitian tersebut kita seringkali tidak menggunakan metode ilmiah melainkan terkadang hanya emosi saja, terlebih lagi dalam hal mencari pacar.

PENGERTIAN STATISTIKA

Sebelum bicara lebih lanjut tentang statistika, kita perlu mencari tau apa sebenarnya statistika itu. Statistika adalah ilmu yang mempelajari bagaimana merencanakan, mengumpulkan, menganalisis, menginterpretasi, dan mempresentasikan data. Singkatnya, statistika adalah ilmu yang berkenaan dengan data. Atau statistika adalah ilmu yang berusaha untuk mencoba mengolah data untuk mendapatkan manfaat berupa keputusan dalam kehidupan.
Istilah ‘statistika’ (bahasa Inggris: statistics) berbeda dengan ‘statistik’ (statistic). Statistika merupakan ilmu yang berkenaan dengan data, sedang statistik adalah data, informasi, atau hasil penerapan algoritma statistika pada suatu data.
Dari kumpulan data, statistika dapat digunakan untuk menyimpulkan atau mendeskripsikan data; ini dinamakan statistika deskriptif.
Sebagian besar konsep dasar statistika mengasumsikan teori probabilitas. Beberapa istilah statistika antara lain: populasi, sampel, unit sampel, dan probabilitas.(http://wartawarga.gunadarma.ac.id/2009/09/statistika-dan-psikologi/)
Statistika banyak diterapkan dalam berbagai disiplin ilmu, baik ilmu-ilmu alam (misalnya astronomi dan biologi maupun ilmu-ilmu sosial (termasuk sosiologi dan psikologi), maupun di bidang bisnis, ekonomi, dan industri). Statistika juga digunakan dalam pemerintahan untuk berbagai macam tujuan; sensus penduduk merupakan salah satu prosedur yang paling dikenal. Aplikasi statistika lainnya yang sekarang popular adalah prosedur jajak pendapat atau polling (misalnya dilakukan sebelum pemilihan umum), serta jajak cepat (perhitungan cepat hasil pemilu) atau quick count. Di bidang komputasi, statistika dapat pula diterapkan dalam pengenalan pola maupun kecerdasan buatan.

ESENSI STATISTIKA

Ada tiga hal yang sangat penting dari statistika yaitu:

• Data yang tersedia / data historis.

Merupakan suatu nilai numerik yang diperoleh dari keterangan masa lampau. Diolah menjadi informasi yang nantinya berguna dalam menentukan keputusan

• Kriteria Keputusan

Dalam Statistika kita sering dihadapkan pada beberapa pilihan. Masing-masing pilihan memiliki nilai/ manfaat dan konsekuensi yang harus diambil atau dengan kata lain kita harus menentukan keputusan. Dari pilihan-pilihan tersebut akan muncul berbagai kriteria keputusan. Sama halnya dengan pilihan, masing-masing kriteria keputusan memiliki manfaat dan akibat bagi kita

• Ada Keputusan

MANFAAT STATISTIKA

Manfaat statistika dalam kehidupan sehari-hari sangat beragam sebagai contoh sederhana:

• Bagi ibu-ibu rumah tangga mungkin tanpa disadari mereka telah menerapkan statiska. Dalam membelanjakan uang untuk kebutuhan keluarganya sering melakukan perhitungan untung rugi, berapa jumlah uang yang harus dikeluarkan setiap bulannya untuk uang belanja, listrik, dll.

• Sebagai mahasiswa, selain statistika dipelajari secara formal sebenarnya kita sudah menggunakannya dalam perhitungan Indeks prestasi.

• Dalam dunia bisnis, para pemain saham atau pengusaha sering menerapkan statistika untuk memperoleh keuntungan. Seperti peluang untuk menanamkan saham.

• Sedangkan dalam bidang industri, statistika sering digunakan untuk menentukan keputusan. Contohnya berapa jumlah produk yang harus diproduksi dalam sehari berdasarkan data historis perusahaan, apakah perlu melakukan pengembangan produk atau menambah varian produk, perlu tidaknya memperluas cabang produksi, dll.

Jadi statistika sebenarnya sangat penting bagi kita, dapat berguna dalam menentukan keputusan meskipun kadangkala penggunaannya tidak kita sadari.

statistika dasar

Apakah STATISTIKA itu?

Seringkali ada pertanyaan dari teman2 non-statistika: Apa seh statistika itu? Apa …aja yang dipelajari di kuliahmu?Ngitung rata-rata ya?…hehheh. Atau ada juga yang mengatakan,”Kamu jurusan “statitik” ya?(yg benar adalah statistika, krn ’statistika’ dan ’statistik’ itu berbeda arti lo. )
Pertanyaan itu wajar sekali muncul, karena memang statistika kurang begitu populer bila dibandingkan dengan kedokteran, teknik elektro,ilmu komputer,ilmu ekonomi,dll.Tapi, bukan berarti ilmu statistika itu gak penting lo. Ilmu pengetahuan belakangan ini mengalami ledakan perkembangan. Misalnya orang kedokteran bisa menemukan obat bagi suatu penyakit tertentu,orang teknik sipil bisa membuat jembatan yang kokoh dan megah,orang2 pemerintahan bisa memetakan kemakmuran penduduknya,dll. Tapi tau gak seh, gimana caranya seorang penemu obat bisa menentukan mana obat yang paling mujarab untuk suatu penyakit tertentu, atau seorang teknik sipil bisa tau mana campuran bahan yang paling bagus digunakan untuk membangun jembatan?Yup…mereka sebelumnya harus melakukan percobaan terlebih dahulu.Di dalam percobaan itu, mereka mengumpulkan data, kemudian melakukan analisis terhadap data serta menyimpulkan dan mengambil informasi yang berharga dari analisis data yg dilakukan. Nah, disinilah peran statistika.
kalo gak salah, seingat saya waktu kuliah, dosen saya pernah mengajarkan: Statistika adalah ilmu yang mempelajari tentang bagaimana cara mengumpulkan data, mengolah data serta mengambil kesimpulan dari pengolahan data.
jadi, dengan begitu,statistika juga memiliki peranan penting dalam menyokong perkembangan ilmu pengetahuan lainnya. Itulah mungkin kenapa, statistika juga diajarkan di jurusan2, yg kelihatannya gak ada hubungannya dengan statistika.

Hipotesis

Pada umumnya, dalam penelitian, peneliti terlebih dahulu menyusun suatu hipotesis. Saya pernah mambaca buku, saya lupa karangan siapa (maaf bagi pengarangnya…heheh), Hipotesis adalah dugaan sementara yang kebenarannya masih harus dibuktikan.
Biasanya Hipotesis ditulis sedemikian rupa sehingga memiliki makna yang berlawanan satu sama lain. Contoh:
H0: rata-rata uang saku mahasiswa perhari = Rp.5 rb ; v.s. H1: rata-rata uang saku mahasiswa/hari tdk sama dg Rp.5 rb.
(biasanya penulisannya dg lambang matematis)
Untuk membuktikan kebenaran hipotesis, peneliti melakukan serangkaian percobaan/survey untuk mendapatkan data, kemudian dilakukan analisis data. Nah, bila dari penelitian ini, data mendukung H1, maka peneliti menyimpulkan bahwa rata-rata uang saku mahasiswa/hari bukanlah Rp.5 rb.

Rata-rata, Median dan Modus

  Setidaknya ada tiga statistik yang sering sekali digunakan, yaitu..

1. Rata-rata -> jumlah data dibagi banyaknya data. Rumus: Rata = jumlah data/banyak data. Contoh: terdapat data: 1,5,4,3,2 . Maka rata-ratanya adalah: Rata = (1+5+4+3+2)/5 = 3
2. Median -> nilai tengah data setelah data diurutkan. Contoh: Banyaknya data ganjil ==> 1,5,4,3,2. Untuk mengitung median, data diurutkan menjadi: 1,2,3,4,5. Nila tengah data terurut adalah 3 = median.
   Banyaknya data genap ==> 1,5,4,3,2,6. Data terurut: 1,2,3,4,5,6. Nilai tengah data berada di antara data ke-3 dan data ke-4, sehingga median= (3+4)/2 = 3.5
3. Modus -> nilai/data yang paling sering muncul. Contoh: Data = 1,2,1,1,2,2,7,2,3,5,6,2,2,4. Modus adalah 2, karena angka 2 adalah angka yang paling sering muncul.

Statistika parametrik dan statistika nonparametrik

2 08 2007

Ilmu statistika secara garis besar dibagi menjadi 2:…..

1. Statistika parametrik -> ilmu statistika yang mempertimbangkan jenis sebaran/distribusi data, yaitu apakah data menyebar normal atau tidak. Pada umumnya, Jika data tidak menyebar normal, maka data harus dikerjakan dengan metode Statistika non-parametrik, atau setidak2nya dilakukan transformasi agar data mengikuti sebaran normal, sehingga bisa dikerjakan dg statistika parametrik. Contoh metode statistika parametrik: uji-z (1 atau 2 sampel), uji-t (1 atau 2 sampel), korelasi pearson, Perancangan Percobaan (1 or 2-way ANOVA parametrik), dll.
2. Statistika non-parametrik -> Menurut literatur yang ditulis dosen saya (Bu Ani), statistika non-parametrik adalah statistika bebas sebaran (tdk mensyaratkan bentuk sebaran parameter populasi, baik normal atau tidak). Statistika non-parametrik biasanya digunakan untuk melakukan analisis pada data berjenis Nominal atau Ordinal. Data berjenis Nominal dan Ordinal tidak menyebar normal. Contoh metode Statistika non-parametrik:Binomial test, Chi-square test, Median test, Friedman Test, dll.

Tipe data

 

Pengetahuan mengenai tipe2 data adalah penting di dalam statistika. Terdapat 4 tipe data, diurutkan mulai dari tingkatan terendah hingga tertinggi:……

1. Nominal -> digunakan untuk mengklasifikasikan informasi/data. Contoh:Data jenis kelamin = Laki-laki dan Perempuan. Biasanya, saat analisis data, tipe data spt ini dilambangkan dg bilangan numerik (angka).Laki-laki dilambangkan dengan angka 1, sedangkan perempuan dilambangkan dengan angka 0. Tidak berarti angka 0 lebih rendah dari angka 1, ingat!! cuma melambangkan saja.
2. Ordinal -> digunakan untuk mengklasifikasikan serta memiliki tingkatan. Tipe data ordinal lebih tinggi dari Nominal karena kemampuannya untuk membentuk tingkatan. Contoh:Jabatan di dalam perusahaan = karyawan, manager, direktur utama. Misal, karyawan dilambangkan dengan 1, manager dg 2, dan direktur utama dengan 3. Pada tipe data ini, angka 1 dianggap lebih rendah dari angka 2, dst. Bisa saja karyawan dilambangkan dengan angka 1, tetapi manager angka 3 dan direktur utama dengan angka 10. Tipe data ini tidak mensaratkan jarak yang sama antar angka yang digunakan sebagai lambang. Yang perlu diperhatikan hanyalah bahwa angka 3 lebih tinggi dari angka 1, angka 10 lebih tinggi dari angka 3.
3. Interval -> Ciri khas dari tipe data ini, selain memiliki kemampuan mengklasifikasikan dan membentuk tingkatan, adalah tidak adanya nilai nol mutlak. Artinya, angka nol yg digunakan bukan berarti tidak ada. Contoh: Derajat suhu. Di dalam skala Celcius misalnya, Nol derajat Celcius bukan berarti tidak ada suhu. Nol derajat itu memiliki suhu, hanya saja dilambangkan dengan nol. Selain itu, jarak antar setiap angka yg digunakan adalah sama. Misal: di dalam kuesioner, ada tingkatan dari TIDAK SETUJU (lambang: 1) s.d. SANGAT SETUJU (lambang: 5). Jarak antara SANGAT SETUJU (5) dg SETUJU (4) adalah 1, yaitu 5-4=1. Jarak antara SETUJU (4) dg RAGU-RAGU (3) juga = 1, yaitu 4-3=1. dst.
4. Rasio -> memiliki kemampuan dari ketiga tipe data sebelumnya, dan angka nol dianggap mutlak. Contoh: data berat badan (kg). Angka Nol kg berarti memang tidak ada berat.

Tipe data nominal dan ordinal sering digunakan pada metode statistika nonparametrik. Sedangkan tipe data interval dan rasio cocok untuk digunakan pada metode statistika parametrik, asal asumsi yang dibutuhkan oleh metode statistika parametrik yang bersangkutan dapat dipenuhi.