PENYAJIAN DATA

Etih Sudarnika

Laboratorium Epidemiologi

Fakultas Kedokteran Hewan IPB

Proses PengumpulanData

????

Pencatatan Data Numerik

ID Nama Spesies Hasil UjiHI

Vaksinasi

1 Ahmad Ayambroiler

1 0

2 Abdullah Itik 0 1

3 Hasan Ayamkampung

0 1

Record

Variable

Pembersihan Data

• Penting dilakukan sebelum data dianalisis

• Diperiksa apakah ada data yang tidaksesuai, salah ketik, atau salahkategorisasi

• Dilakukan dengan mengeksplorasidata: diagram dahan daun, box plot, tabel distribusi frekuensi, crosstab

Data kuantitatif (numerik)

Dihasilkan dengan caramengukur ataumencacah.

Data yang diperoleh dengan mengukur

Misalnya berat badan, umur

Data bersifat kontinu

Tidak ada “gap” antar nilai data

Data yang diperoleh dengan mencacah

Misalnya Jumlah unggas

Data bersifat diskret, data integer (bilangan bulatpositif)

Data Kualitatif (Data kategori) Nilainya berupa kategori

Dua tipe : • Nominal

• Urutan tidak diperhatikan• Misalnya:

Ras, sex• Ordinal

• Urutan diperhatikan• Misalnya:

Tingkat biosekuriti

Data kuantitatif dan kualitatif dirangkum, dianalisa dan disajikan secara grafis dalamberbagai tampilan

Data:KuantitatifKualitatif

Diringkas

Dianalisis

Disajikan dalambentuk grafikatau tabel

Statistik Ringkasan Data (Summary Statistics)

Untuk Data Kuantitatif:• Rataan• Median• Simpangan Baku

Cara Menghitung:• Manual• Kalkulator• Komputer: Excel, SPSS, dll.

Statistika Inferensia

Polulasi

Contoh

StatistikaInferensia

Statistika Inferensia

Proses penarikan kesimpulan terhadapsuatu populasi berdasarkan pengamatanterhadap contoh yang ditarik daripopulasi tersebut

Akurasi ?Presisi ?

Statistika Inferensia

• Pendugaan parameter• Pengujian hipotesis

Tiga hal penting yang harus diperhatikan padapeubah acak

• Bagaimana pemusatannya?• Bagaimana keragamannya?• Bagaimana bentuk

sebarannya?• Apakah simetrik?• Menjulur ke kiri• Menjulur ke kanan?• Atau pola lainnya?

Kurva berbentukgenta

Simetri sempurnasekitar rataan

Luasan yang samadibawah kurva

Rataan contoh adalah peubahacak.

Tiga pertanyaan menyangkutpeubah acak:

Bagaimana pemusatannya?

Bagaimana keragamannya?

Bagaimana bentuksebarannya?

Galat baku dihitung dengan:

Membagi simpangan baku contoh dengan akarkuadrat dari jumlah pengamatan sampel (n).

nsSE /

Menggambarkan penduga rataandengan suatu selang nilai

Menggambarkan peluang nilairataan populasi terdapat pada selangnilai tersebut.

Ilustrasi 1:Dari suatu survey untuk menduga rataanproduksi susu di peternakan sapi perahrakyat di Kabupaten X diperoleh hasilbahwa rataannya adalah 10 - 15 liter dengan tingkat kepercayaan 95%. Artinya adalah jika penelitian tersebutdiulang 100 kali, maka peluangdiperoleh rataan terletak pada selangtersebut adalah 95%

Informasi yang diperlukan untukpenghitungan:

Rataan sampel (perkiraan darirataan populasi)

Standard error dari rataansampel

Nilai-t pada derajat bebas n-1

Bagaimana menghitung selangkepercayaan untuk rataan?

nstx /,2/

SEtx ,2/

atau

Ringkasan data Proporsi contoh (p) sebagai penduga

proporsi populasi

Cara menghitung p: Hitung jumlah dengan karakteristik yang

dipilih (x) lalu bagi dengan jumlah total (n).

Mis., # ayam positif AI x

skor/jumlah total unggas yang diamatin

Proporsi sampel (p) adalah variabel acak

Tiga pertanyaan terkait: Bagaimana pemusatannya?

Diduga dengan proporsi contoh

Bagaimana keragamannya?

Bagaimana bentuk sebarannya?

Simpangan baku untuk p:

n

pp )1(

Seperti apa penyebarannya? Hampir terdistribusi secara normal jika jumlah

sampel (n) besar. (npq>5)

Bagaimana menghitung selangkepercayaan?

SEzp 2/

atau

n

ppzp

)1(2/

PEMBANDINGAN DUA POPULASI

•Contoh berpasangan

•Contoh tidak berpasangan

)/( ns

dt

d

d = rataan beda pasangan contoh

sd = simpangan baku beda pasangan contoh

n = ukuran contoh

Keputusan: Jika thitung > ttabel tolak H0

H0: = = 0d

Beda Dua Nilai Tengah

1, 2 tidak diketahui, 1 = 2

H0 : 1 = 2

21

21

11

nns

xxt

p

2

)1()1(

21

2

22

2

112

nn

snsnsp

Keputusan: Jika thitung > ttabel tolak H0

Beda dua proporsiH0 : p1 = p2

)11

)(1(

)(

21

21

nnpp

ppZ

21

21

nn

xxp

Keputusan: Jika zhitung > ztabel tolak H0

PERAGAAN DENGAN GRAFIK

HISTOGRAM

Bobot badan (kg)

6.05 - 6.55

5.55 - 6.05

5.05 - 5.55

4.55 - 5.05

4.05 - 4.55

3.55 - 4.05

3.05 - 3.55

2.55 - 3.05

Bobot badan anak babi umur tiga minggu

Fre

kue

nsi 16

14

12

10

8

6

4

2

0

pedet

Bobot badan anak babi umur tiga minggu

0

2

4

6

8

10

12

14

16

2.3 2.8 3.3 3.8 4.3 4.8 5.3 5.8 6.3 6.8

Bobot badan (kg)

freku

en

si

POLIGON

pedet

Bobot badan anak babi umur tiga minggu

2% 2% 10%

27%

31%

16%

10% 2% 2.8 kg

3.3 kg

3.8 kg

4.3 kg

4.8 kg

5.3 kg

5.8 kg

6.3 kg

Bobot badan pedet umur tiga minggu

pedet

Jenis ras

BA

Bo

bo

t ba

da

n (

kg) 8

7

6

5

4

3

2

BOX PLOT