STATISTIKA DASAR MAT 130 - · PDF file(b) nilai ujian (c) harga barang (d) sikap terhadap...
-
Upload
dangnguyet -
Category
Documents
-
view
221 -
download
3
Transcript of STATISTIKA DASAR MAT 130 - · PDF file(b) nilai ujian (c) harga barang (d) sikap terhadap...
3/28/2012
1
PERTEMUAN 2
STATISTIKA DASAR
MAT 130
Data
1. Besaran
• Statistika berbicara tentang data dalam bentuk besaran (dimensi)
• Besaran adalah sesuatu yang dapat dipaparkan secara jelas dan pada prinsipnya dapat diukur
Contoh 1.
Beberapa bentuk besaran
(a) banyaknya orang
(b) nilai ujian
(c) harga barang
(d) sikap terhadap pendidikan
(e) kepeminpinan ketua
(f) tegangan listrik
3/28/2012
2
2. Lambang Besaran
• Demi kemudahan penulisan, besaran dapat dinyatakan melalui lambang
• Dalam hal ini kita perlu menyebut lambang itu mewakili bsaran apa
Contoh 2
Beberapa lambang besaran
= banyaknya hewan
= banyaknya orang
= tingkat status hotel
WAN = banyaknya wanita
L = banyaknya lelaki
T = tingkat siswa di kelas
X = nilai hasil ujian
3. Lambang Aksara
• Demi kemudahan penulisan, lambang yang banyak digunakan adalah huruf. Pada umumnya, huruf untuk lambang biasanya berasal dari
Abjad Latin (kapital dan nonkapital)
Abjad Yunani (kapital dan nonkapital)
• Pada suatu penggunaan, dapat saja terjadi bahwa huruf kapital dan huruf nonkapital dari abjad yang sama mewakili besara berbeda, misalnya
Abjad X dan x dapat mewakili besaran yang berbeda
• Rene Descartes menggunakan awal abjad a, b, c, sebagai diketahui dan akhir abjad x, y, z sebagai yang tidak diketahui, misalnya
y = ax2 + bx +c
3/28/2012
3
Abjad Yunani
Nama Kapital kecil Nama Kapital kecil
alpha Α α nu Ν λ
beta Β β xi Ξ μ
gamma Γ γ omicron Ο ν
delta Γ δ pi Π π
epsilon Δ ε rho Ρ ξ
zeta Ε δ sigma ζ, ο
eta Ζ ε tau Σ η
theta Θ ζ upsilon Τ π
iota Η η phi Φ θ
kappa Κ θ khi Υ ρ
lambda Λ ι psi Φ ς
mu Μ κ omega Χ σ
4. Lambang Besaran dengan Keterangan
• Agar fleksibel, lambang huruf dapat diberikan keterangan
• Ada berbagai cara untuk memberi keterangan pada lambang
• Keterangan biasa
X (s = 7) hasil belajar untuk siswa ke-7
X = rerata
• Keterangan indeks
X1 = hasil belajar siswa ke-1
X2 = hasil belajar siswa ke-2
KA = kelas paralel A
KB = kelas paralel B
3/28/2012
4
5. Macam Besaran
• Macam besaran dapat dilihat dari banyak sudut
• Macam besaran dari segi ketetapan nilai adalah
Konstanta = nilai besaran adalah tetap
Variabel = nilai besaran dapat berubah-ubah
Besaran
Konstanta Variabel
Umum Khusus Tak acak (mate- matik)
Acak (probabi-
listik)
• Konstanta umum (universal)
Berlaku umum di semua keadaan dan tempat
Contoh 3 = 3,14159 …
e = 2,71828 …
• Konstanta khusus
Berlaku pada keadaan dan tempat tertentu
Contoh 4 Y = a X + b
a dan b adalah konstanta mewakili sesuatu
misalkan a adalah harga satuan
3/28/2012
5
• Variabel tak acak (matematik)
Nilainya ditentukan oleh keadaan yang sepenuhnya diketahui
Contoh 5 X = banyaknya buku tulis yang dibeli
Y = kecepatan putaran suatu alat
• Variabel acak (probabilistik)
Nilainya ditentukan oleh keadaan yang tidak sepenuhnya kita ketahui
Contoh 6 X = tampilan mata 6 pada lemparan dadu
Y = angka hadiah pertama pada lotere
Z = nilai ujian siswa
Beberapa Istilah penting dalam statistika (1) :
• Populasi
– Himpunan atau kumpulan dari semua obyek yang akan diteliti.
• Sampel
– Himpunan bagian dari populasi.
– Sampel harus memberikan gambaran sebaik mungkin tentang populasi, sehingga dengan mengambil sejumlah anggota populasi, maka kita dapat berbicara mengenai anggota populasi secara keseluruhan.
10
3/28/2012
6
• Populasi bersifat teoritis
• Sampel bersifat empiris/nyata
• Karakteristik populasi disebut parameter
a. Mean, μ c. Proporsi, P
b. Koefisien korelasi, ρ d. Standar deviasi, σ
• Karakteristik sampel disebut statistik
a. Nilai rata-rata, c. Proporsi, p
b. Standar deviasi, s d. Koefisien korelasi, r
• Sensus : Adalah cara mengumpulkan data dimana
seluruh anggota populasi diamati satu per satu secara keseluruhan.
• Sampling : Adalah cara mengumpulkan data dimana
yang diselidiki adalah elemen sampel dari suatu populasi.
12
Beberapa Istilah penting dalam statistika (2):
3/28/2012
7
• Parameter :
– Adalah suatu besaran yang menyatakan kondisi dari populasi.
– Misal, rata-rata (), variansi (2), simpangan baku ().
• Statistik :
– Adalah suatu besaran yang menyatakan kondisi dari sampel.
– Misal, rata-rata , variansi (S2), simpangan baku (S).
13
Beberapa Istilah penting dalam statistika (3):
X
DISTRIBUSI FREKUENSI Selang
kelas
Batas kelas Titik tengah
kelas (x)
Turus Frekuensi
(f)
fx
7 - 9 6,5 – 9,5 8 ll 2 16
10 - 12 9,5 – 12,5 11 lllll lll 8 88
13 - 15 12,5 – 15,5 14 lllll lllll llll 14 196
16 - 18 15,5 – 18,5 17 lllll lllll lllll llll 19 323
19 - 21 18,5 – 21,5 20 lllll ll 7 140
Total 50 763
3/28/2012
8
• Batas kelas, yaitu selang kelas yang bersifat kontinu, dengan cara mengurangi nilai awal selang setengah satuan dan menambahkan nilai akhir selang setengah satuan. Karena satuan data (= satuan selang kelas) adalah tanpa desimal maka satuan terkecilnya adalah 1. Dengan demikian setengah dari satuan terkecil = 0,5 (1) =0,5. Maka untuk kelas pertama, batas awal = 7 – 0,5 = 6,5 sedangkan batas akhir = 9 +0,5 = 9,5. Hasil lengkapnya ada pada tabel kolom kedua. Perhatikan bahwa batas akhir kelas pertama = batas awal kelas kedua dan seterusnya (menunjukkan kontinuitas) serta perhatikan bahwa satuan berubah yaitu jumlah desimal bertambah 1 ( dari tanpa desimal atau desimal 0 menjadi 1 desimal atau 1 angka di belakang koma).
• Titik tengah kelas yaitu jumlah nilai awal dan nilai akhir dibagi dua (dapat menggunakan data selang kelas atau batas kelas). Untuk kelas pertama, titik tengah kelasnya adalah (7+9)/2 = 8. Untuk mudahnya titik tengah kelas selanjutnya diperoleh dengan menambahkan selang kelasnya. Jadi untuk kelas kedua adalah 8 + 3 = 11 dan seterusnya.
3/28/2012
9
UKURAN PEMUSATAN
• Ukuran pemusatan : ukuran yang menunjukkan tempat berkumpulnya sekumpulan data yang diamati dari contoh.
• Rata-rata atau rata-rata hitung dihitung dengan membagi jumlah nilai data dengan banyaknya data
• Untuk data tunggal
jika x1, x2,...xn.
maka 𝑥 = 𝑥𝑖𝑛𝑖=1
𝑛
• 𝑥 = 𝑓𝑖𝑥𝑖 𝑓𝑖
xi fi
70 5
69 6
45 3
80 1
56 1
UKURAN PEMUSATAN
3/28/2012
10
Selang
kelas
Batas kelas Titik tengah
kelas (x)
Turus Frekuensi
(f)
fx
7 - 9 6,5 – 9,5 8 ll 2 16
10 - 12 9,5 – 12,5 11 lllll lll 8 88
13 - 15 12,5 – 15,5 14 lllll lllll llll 14 196
16 - 18 15,5 – 18,5 17 lllll lllll lllll llll 19 323
19 - 21 18,5 – 21,5 20 lllll ll 7 140
Total 50 763
• Metode sandi Ambil salah satu tanda kelas, beri simbol xo
Untuk harga xo diberi nilai sandi c=0 Tanda kelas yang lebih kecil dari xo diberi harga sandi
c=-1, c=-2 c=-3 dst Tanda kelas yang lebih besar dari xo diberi harga sandi
c=+1, c=+2, c=+3 dst Jika panjang kelas interval (p) sama, rata-rata dihitung
dengan persamaan :
𝑥 = 𝑥𝑜 + 𝑝 𝑓𝑖𝑐𝑖 𝑓𝑖
UKURAN PEMUSATAN
3/28/2012
11
• MODUS (Mo) Menyatakan fenomena yang paling banyak terjadi atau paling bayak terdapat
𝑀𝑜 = 𝑏 + 𝑝𝑏1
𝑏1 + 𝑏2
Dimana: b = batas bawah kelas modal, ialah kelas interval dengan frekuensi terbanyak p = panjang kelas modal b1 = frekuensi kelas modal dikurangi kelas interval dengan tanda kelas lebih kecil sebelum tanda kelas modal b2 = frekuensi kelas modal dikurangi kelas interval dengan tanda kelas yang lebih besar sesudah tanda kelas modal
UKURAN PEMUSATAN
• MEDIAN (Me)
Dihitung berdasarkan informasi data yang telah diurutkan dari kecil ke
besar sedemikian sehingga 50% dari anggota contoh berada di kiri
nilai median atau
12( 1)d n
m S
1 1
2 2
12 1d n n
m S S
jika n ganjil dan jika n genap
iS menunjukkan nilai pengamatan pada posisi ke i setelah ke n nilai diurutkan
dari yang terkecil sampai yang terbesar; sedangkan tengah kisaran dihitung
berdasarkan penjumlahan nilai maksimum dan nilai minimum dibagi 2 atau
1min2r maksm x x
UKURAN PEMUSATAN
3/28/2012
12
Untuk data yang telah disusun dalam distribusi frekuensi
𝑀𝑒 = 𝑏 + 𝑝12 𝑛 − 𝐹
𝑓
Dimana b = batas bawah kelas median, yi kelas dimana edian akan terletak p = panjang kelas median n = Ukuran sampel atau banyaknya data F = jumlah semua frekuensi dengan tanda kelas lebih kecil dari tanda kelas median f = frekuensi kelas median
UKURAN PEMUSATAN
Ukuran Dispersi/Penyebaran (1):
• Derajat atau ukuran sampai seberapa jauh data numerik cenderung untuk tersebar disekitar nilai rata-ratanya.
• Yang paling umum adalah Range (rentang), Variansi, dan Simpangan Baku.
• Ukuran dispersi lain adalah kuartil, persentil.
24
3/28/2012
13
adalah selisih antara bilangan terbesar dan terkecil dalam himpunan.
Nilai R akan selalu positif. Interpretasi nilai R adalah: ◦ R = 0, menunjukkan bahwa data terbesar sama
dengan data terkecil, akibatnya semua data memiliki harga yang sama
◦ R kecil, memberikan informasi bahwa data akan mengumpul di sekitar pusat data
◦ R besar, menyatakan bahwa paling sedikit ada satu data yang harganya berbeda jauh dengan data lainnya
25
Range / Rentang (R):
Simpangan baku (deviasi standar) (1):
Simpangan Baku (Deviasi Standar) suatu himpunan bilangan x1, x2, …, xn dinyatakan dengan s dan didefinisikan sebagai berikut :
26
2
1
222
1
2
11
n
xnx
n
xxs ii
3/28/2012
14
• Jika x1, x2, …, xn masing-masing muncul dengan frekuensi f1, f2, …, fn, maka simpangan baku dapat dituliskan :
27
2
1222
12
1
n
xf
n
xf
f
xxfs
iiii
i
ii
ifn
Simpangan baku (deviasi standar) (2):
• Jika sekumpulan data dibagi menjadi empat bagian yang sama banyaknya, sesudah disusun menurut urutan nilanya, maka bilangan pembaginya disebut KUARTIL
• Untuk menentukan kuartil caranya: Susun data menurut urutan nilainya Tentukan letak kuartil Tentukan nilai kuartil
Letak 𝐾𝑖 = 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑘𝑒 𝑖 𝑛+1
4
Dengan i= 1, 2, 3
3/28/2012
15
• Untuk distribusi frekuensi
𝐾𝑖 = 𝑏 + 𝑝
𝑖𝑛4 − 𝐹
𝑓
Dengan i = 1, 2, 3 Dimana: b = batas bawah kelas Ki ialah kelas interval dimana Ki akan terletak p = panjang kelas Ki F = Jumlah frekuensi dengan tanda kelas lebih kecil dari tanda kelas Ki f = frekuensi kelas Ki
• Jika kumpulan data dibagi menjadi 10 bagian yang sama maka ddapat sembilan pembagi dan tiap pembagi dinamakan DESIL, karena ada sembilan desil maka D1, D2,…,D9 dapat ditentkan dengan
Susun data menurut urutan nilainya
Tentukan letak desil
Tentukan nilai desil
• Letak Desil ke i ditentukan dengan persamaan:
𝐷𝑖 = 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑘𝑒 𝑖 𝑛 + 1
10
3/28/2012
16
• Untuk distribusi frekuensi
𝐷𝑖 = 𝑏 + 𝑝
𝑖𝑛10
− 𝐹
𝑓
Dimana b = batas kelas Di, yi kelas interval dimana Di akan terletak p = panjang kelas Di
F = jumlah frekuensi dengan tanda kelas lebih kecil dari tanda kelas Di
f = frekuensi kelas Di
• Jika sekumpulan data dibagi menjadi 100 bagian yang sama akan menghasilkan 99 pembagi yang berturut-turut dinamakan PERSENTIL
3/28/2012
17
Bentuk distribusi
• Dalam statistika, mempelajari distribusi merupakan suatu hal yang penting, karena akan menentukan metodologi statistika yang akan digunakan.
• Distribusi adalah pola atau model penyebaran yang merupakan gambaran kondisi sekelompok data.
33
Ciri Bentuk Distribusi Simetri:
Mean = median = modus
34
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
3/28/2012
18
Ciri Bentuk Distribusi Menjulur ke kanan (positif):
Mean > median > modus
35
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
Ciri Bentuk Distribusi Menjulur ke kiri (negatif):
Mean < median < modus
36
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
3/28/2012
19
Mengukur derajat kemenjuluran distribusi data:
• Rumus Pearson
Dimana
– SK = derajat kemenjuluran (skewness)
– = mean
– Mo = Modus
– S = Standar Deviasi
37
S
MoxSK
X
Interpretasi nilai derajat kemenjuluran:
• Bila nilai SK = 0 atau mendekati nol, maka dikatakan distribusi data simetri
• Bila nilai SK bertanda negatif, maka distribusi data menjulur ke kiri
• Bila nilai SK bertanda positif, maka distribusi data menjulur ke kanan
38
3/28/2012
20
KESIMPULAN
• Mudah dimengerti kiranya bahwa pengelompokkan data dalam kelas interval menyebabkan hilangnya sejumlah informasi, antara lain terjadinya perbedaan harga-harga statistik yang dihitung dari data asli dan dari data yang telah dikelompokkan. Oleh karena itu lebih baik menggunakan data asli