Pendahuluan

Dr. Kusman Sadik, M.Si

Departemen Statistika IPB, 2017/2018

2

Kuliah : Rabu, 08.00 – 09.40 WIB

Responsi : Rabu, 10.00 – 11.40 WIB

3

Mata kuliah ini menjelaskan tentang konsep dasar analisis

statistika dan menjelaskan beberapa metode analisis

statistika baik untuk data univariate maupun multivariate,

yang dapat diterapkan pada berbagai bidang terapan,

seperti Fisika, Kimia, Biologi, Pertanian, Perikanan,

Peternakan, Sosial, Bisnis, dan sebagainya.

Topik-topik yang tercakup dalam mata kuliah ini adalah

statistika dasar, konsep dasar metode penarikan sampel, uji

hipotesis, analisis korelasi dan regresi, analisis data

perancangan percobaan.

4

Setelah mengikuti mata ajaran ini selama satu

semester, mahasiswa akan dapat memahami

dan menjelaskan prinsip-prinsip dasar dalam

analisis statistika serta dapat menerapkannya

pada bidang penelitiannya.

5

Metode pengajaran mata kuliah ini dilakukan dengan

metode kuliah dan praktikum atau responsi.

Praktikum dilaksanakan melalui responsi dan

mempraktekkan beberapa software analisis statistika,

yaitu Minitab dan SPSS.

Pendalaman terhadap materi kuliah dan praktikum

dilakukan melalui pemberian tugas mandiri kepada tiapmahasiswa.

6

1. Kehadiran dalam perkuliahan : minimum 80%.

2. Kehadiran dalam praktikum/responsi : minimum 80%.

3. Keterlambatan kedatangan pada perkuliahan atau

praktikum/responsi : maksimum 15 menit.

4. Komponen penilaian : UTS (35% - 40%), UAS (35% -

40%), Tugas/PR/Praktikum/Quiz (20% - 30%)

7

5. Nilai (Huruf Mutu) : A, AB, B, BC, C, D, dan E. Batas huruf

mutu didasarkan pada rata-rata kelas.

6. Ujian perbaikan : ujian perbaikan diberikan kepada mahasiswa

yang nilainya kurang dari B. Nilai akhir bagi mahasiswa yang

mengikuti ujian perbaikan tersebut adalah maksimum B.

7. Pelanggaran saat ujian : mahasiswa yang terbukti melakukan

pelanggaran akademik pada saat ujian (misalnya mencontek

atau memberikan contekan) akan mendapatkan nilai

maksimum D.

8

Buku Referensi :

o Johnson, R.A. and Bhattacharyya, G.K. 2010. Statistics,

Principles and Methods 6th. John Wiley & Sons, Inc., New

York.

oMontgomery, D.C. 2013. Design and Analysis of

Experiments 8th. John Wiley & Sons, Inc., Canada.

Catatan Kuliah

9

10

11

12

Bisa di-download di

kusmansadik.wordpress.com

13

No. Pokok Bahasan SubPokok Bahasan Jumlah

Pertemuan

1. Pengantar Apa itu statistika?

Statistika dalam sains dan riset

Dua konsep dasar – populasi dan contoh

1

2. Deskripsi Data Tipe utama data

Skala pengukuran

Sebaran frekuensi

Stem and leaf

Box plot

Ukuran pemusatan dan penyebaran data

1

3. Sebaran Peluang Peubah acak

Sebaran peluang peubah acak diskret : Bernoulli dan Binomial

Nilai harapan dan simpangan baku peubah acak

1

4. Sebaran Normal dan Sebaran Penarikan Contoh Sebaran Normal dan karakteristiknya

Sebaran Normal Baku

Teknik dasar penarikan contoh

Sebaran penarikan contoh suatu statistik

1

5. Statistika Inferensia untuk Contoh Besar Penduga titik bagi nilai tengah populasi

Selang kepercayaan bagi nilai tengah populasi

Uji hipotesis bagi nilai tengah populasi

Inferensia untuk proporsi populasi

2

6. Statistika Inferensia untuk Contoh Kecil Sebaran t-student

Selang kepercayaan bagi nilai tengah populasi

Uji hipotesis bagi nilai tengah populasi

Inferensia untuk simpangan baku

1

UTS

14

No. Pokok Bahasan SubPokok Bahasan Jumlah

Pertemuan

7 Statistika Inferensia untuk Contoh

Kecil (lanjutan)

Sebaran t-student Selang kepercayaan bagi nilai tengah populasi Uji hipotesis bagi nilai tengah populasi Inferensia untuk simpangan baku

1x

8. Regresi Linear Sederhana Model linear dan persamaannya

Sumber keragaman dalam regresi linear

Simpangan baku, selang kepercayaan dan uji hipotesis

Regresi terboboti

Korelasi dan Regresi

2 x

9. Regresi Linear Ganda Persamaan linear dan penafsirannya dalam dimensi yang lebih

besar dari dua

Regresi ganda dengan dua peubah penjelas

Contoh perhitungan

Korelasi ganda dan parsial

1 x

10. Analisis Ragam Perbandingan beberapa perlakuan

Rancangan teracak lengkap (pengacakan, model, analisis ragam)

Rancangan teracak kelompok (pengacakan, model, analisis ragam)

Percobaan faktorial (pengacakan, model, analisis ragam)

2 x

11. Analisis Data Kategorik Uji 2 Pearson

Tabel Kontingensi (uji kehomogenan)

Tabel Kontingensi (uji kebebasan)

1 x

UAS

15

Statistics as a subject provides a body of principles and methodology for

Designing the process of data collection : survey/observation and experimental design

Summarizing and interpreting the data : descriptive statistics (table and graph).

Drawing conclusions or generalities : statistical inference.

16

Employment. Monthly, as part of the Current

Population Survey, the Bureau of Census collects

information about employment status from a sample

of about 65,000 households.

Gallup Poll. This, the best known of the national

polls, produces estimates of the percentage of

popular vote for each candidate based on

interviews.

17

Monitoring Advertising Claims. The public is constantly

bombarded with commercials that claim the superiority of

one product brand in comparison to others.

Plant Breeding / Animal Breeding. To increase food

production, the scientists develop new hybrids by cross-

fertilizing different plant species or different animal species.

Genomics. This century’s most exciting scientific advances

are occurring in biology and genetics. Scientists can now

study the genome, or sum total of all of a living organism’s

genes.

18

After the data are collected, statistical methods are

available that summarize and describe the prominent

features of data. These are commonly known as descriptive

statistics.

Today, a major thrust of the subject is the evaluation of

information present in data and the assessment of the new

learning gained from this information. This is the area of

inferential statistics and its associated methods are known

as the methods of statistical inference.

19

A statistical population is the set of measurements (or

record of some qualitative trait) corresponding to the

entire collection of units about which information is

sought.

A sample from a statistical population is the subset of

measurements that are actually collected in the course

of an investigation.

A sampling unit (unit) is a single entity, usually a person

or an object, whose characteristics are of interest.

20

21

22

23

To make inferences about a population from an

analysis of information contained in sample data.

This includes assessments of the extent of

uncertainty involved in these inferences.

To design the process and the extent of sampling so

that the observations form a basis for drawing valid

inferences.

24

25