1. Jelaskan Perbedaan Statistik dan Statistika

Meskipun penulisnya sangat mirip antr statistik dan statistika, tetapi memiliki arti

yang sangat berlinan. Pengertian Statistik (Statistic)adalah bilangan yang diperoleh

melalui proses perthitungn terhdap sekumpulan data yang bersal dari sampel.

Sedangkan pengertian Statistika (Statistics) adalah metode yang bisa digunkan untuk

mengumpulkan , menyajikan, dan menginterprestasukan data dari kerjadian tertentu

untuk mengambil suatu keputusan atau kesimpulan dalam suatu kondisi adanya

kejadian.

( Setiawan, 2005)

2. Jelaskan mengenai skala pengukuran, berikan contohnya

Skala Pengukuran adalah bilangan yang dicantumkan kepada variabel

berdasarkan aturan-aturan yang telah ditentukan dan disepakati.

Dikenal 4 macam skala pengukuran yaitu: nominal, ordinal, interval,

dan rasio. Skala nominal hanya dipakai untuk membedakan, skala

ordinal mengisyaratkan adanya peringkat, skala interval menunjukkan

adanya jarak yang tetap tetapi tidak memiliki titik nol mutlak, dan

skala rasio memiliki titik nol mutlak.

Contoh :

Jenis Kelamin Tignkat KepandaianTahun

Lahir

Berat

badan

(kg)

1 Pria 1Bodoh

Sekali1960 40

1 Pria 2 Bodoh 1970 30

1 Pria 3Agak

Pandai1980 20

1 Pria 4 Pandai 1990 15

1 Pria 5Pandai

sekali1995 10

2 Wanita 1Bodoh

seklai1960 40

2 Wanita 2 Bodoh 1970 30

2 Wanita 3 Agak 1980 20

Pandai

2 Wanita 4 Pandai 1990 15

2 Wanita 5Pandai

Sekali1995 10

(Setiawan, 2005)

3. Jelaskan detail mengenai perbedaan statistika deskriptif dan statistika inferensia,

berikan contoh metode-metode pada statistika deskriptif dan statistika Infresnsia dan

kapan metode-metode tersebut digunakan

Statistika Deskriptif adalah penjelasan arti secara Fisis (bentuk) atau gambaran

tentang karakteristik data agar dapat dengan mudah dipahami oleh pihak lain.

Misalnya setelah dikumpulkan data, kemudian diolah dan dianalisis data sehingga

dpat diambil kesimpulan yang akan ditunjukkan kepada yang membutuhkanya

Statistik deskriptif adalah statistik yang digunakan untuk menganalisis data dengan

cara mendeskripsikan atau menggambarkan data yang telah terkumpul sebagaimana

adanya tanpa bermaksud membuat kesimpulan yang berlaku untuk umum atau

generalisasi

(Ario Wiratmoko, 2012)

Statistik Inferens adalah usaha pembuatan inferensi terhadap sekumpulan data yang

berasal dari suatu sampel. Misalnya seorang dokter ingin mengambil suatu

kesimpulan. Tentang penyakit seseorang tentunya disamping pemeriksaan secara

komunikasi efektif juga berdasarkan data yang diperoleh dari laboratorium dapat

memperkirakan penyakit apa yang dialami oleh orang sakit tersebut, jadi dapat

diterangkan inferensi adalah merupakan kerja perkiraan, permalan kemudian

pengambilan keputusan dan sebagainya.

Statistik Infrensi adalah suatu pernyataan mengenai suatu populasi yang didasarkan

pada informsi dri sampel random yang diambil dari populasi itu(tidak hanya

menekankan pada teknik pengumpulan, pengolahan, penyajian dan penganalisisan

data saja, tetapi juga teknik penarikan kesimpulan dan pembuatan keputusan yang

dapat dipertanggungjawabkan.

(e-book Statistika bab 1)

4. Jelaskan pula manfaat statistika deskriptif dan statistika inferensi serta aplikasinya

pada bidang keilmuan Teknik Industri

Fungsi deskriptif merupakan informasi sajian yang bermakna untuk mendeskripsikan

suatu keadaan atau menjaskan mengapa da bagaimana kejadian terjadi

Fingsi Infrensial untuk mendapatkan kesimpulan yg bermakna

Manfaat Statistika Inferensial contohnya adalah pada pemilu presiden 2014.berbbagai

lembaga survei melkukan quick count untuk mengetahui secara cepat kandidat

presiden yang mana yang mendapatkan suara rakyat lebih banyak. Lemba survei

tersebut mengambil sebagian sampel TPS, dari total TPS Populasi. Hasil sampel TPS

tersebut digunakan untuk generalisasi terhadap keseluruhan TPS .katakanlah diambil

2000 sampel TPSdari 400.000 populasi TPS yang ada. Hasil dari 2000 TPS adalah

Statistik deskriptif. Sedangkan jika kita mengambil keputusan terhadap 400.000 TPS

adalah statistik inferensial, kekuatan statistik inferensil tergantung pada teknik

pengambilan sampel dan proses randoasi dengamisasi. Jiks proses randoiasi

dilakukan dengan benar maka sampel yang lebih sedikit dapat memprediksi nilai

populasi dengan baik.

Statistik Inferensial sangat bergna di industri manufktur. Manajemen dapat

mengetahui dan mengontrol berapa produk yang di luar standar atau cacat dengan

hanya mengambil beberapa sampel produk. Bayangkan jika menenjemen perusahaaan

harus memeriksa semua produk hanya untuk mengetahui berpa yang cacat. Tentu

menhabiskan biaya dan waktu. Terlibih ika harus memeriksa semua produk yang

dikemas tentu tidak efektif dan efisien

5. jelaskan mengenai dan aplikasinya pada bidang keilmuan teknik industri

Statistika Parametrik

Statistika Parametrik adalah metode-metode penafsiran yang berasal

dari generasi awal, menetapkan asumsi-asumsi yang sangat ketat

dari karakteristik populasi yang diantara anggota-anggota

populasinya diambil sebagai sampel. Di bawah asumsi-asumsi

tersebut, diharapkan angka-angka atau statistik dari sampel, betul-

betul bisa mencerminkan angka-angka atau parameter dari

populasi. Asumsi-asumsi tersebut antara lain: data (sampel) harus

diambil dari suatu populasi yang berdistribusi normal. Seandainya

sampel diambil dari dua atau lebih populasi yang berbeda,maka

populasi tersebut harus memiliki varians (2) yang sama. Selain itu,

statistika parametrik hanya boleh digunakan jika data memiliki nilai

dalam bentuk numerik atau angka

nyata.

Statistika non parametrik

Statistik nonparametrik merupakan metode statistik yang dapat digunakan dengan

mengabaikan asumsi-asumsi yang melandasi penggunaan metode statistic

parametrik, terutama yang berkaitan dengan distribusi normal. Istilah lain yang

sering digunakan untuk statistik nonparametrik adalah statistik bebas distribusi

(distribution free statistics) dan uji bebas asumsi (assumption-free test). Statistik

nonparametric banyak digunakan pada penelitian-penelitian sosial. Data yang

diperoleh dalam penelitian sosial pada umunya berbentuk kategori atau berbentuk

rangking. Statistik nonparametrik tidak mensyaratkanbentuk sebaran parameter

populasi berdistribusi normal. Statistik nonparametrik dapat digunakan untuk

menganalisis data yang berskala nominal atau ordinal karena pada umumnya data

berjenis nominal dan ordinal tidak menyebar normal. Dari segi jumla data, pada

umumnya statistik nonparametrik digunakan untuk data berjumlah kecil (n <30)

( Penggunaan Statistika non-parametrik dalam penelitian)

Statistika univariat

Statistik deskriptif ini berguna khususnya pada tahap awal analisis, dengan kata

lain pendekatan ini disebut juga sebagai analisis univariat yang merupakan

analisis yang digunakan pada satu variabel yang bentuknya berbagai macam,

seperti distribusi frekuensi, tendensi sentral seperti rata-rata dan ukuran

penyebaran dari variabel seperti standar deviasi ataupun melihat gambaran

histogram dari variabel tersebut, dengan analisis ini dapat diketahui konsep yang

kita ukur berada dalam kondisi yang siap untuk dianalisis lebih lanjut dan juga

dapat mengetahui bagaimana gambaran konsep itu secara rinci.

(Muhammad Salani)

Statistika multivariat

Analisis multivariat adalah analisis statistika yang dikenakan pada data yang

terdiri dari banyak variabel dan antar variabel saling berkorelasi. Data Multivariat

tidak hanya terdiri atas satu variabel saja melainkan dapat terdiri atas lebih dari

satu variabel. Misal data dari n pengamatan pada p variabel Sehingga dapat

disusun matriks dengan n baris dan p kolom, dinotasikan X

(Rosy Riskiyanti,)

6. Jelaskan teknik sampling dengan distribusi sampling ?

Teknik Sampling

a. Penarikan Sampel Acak Sederhana (Simple Randomized Sampling)

Pengacakan dapat dilakukan dengan : undian, tabel bilangan acak, program

komputer.

b. Penarikan Sampel Sistematik (Systematic Sampling)

Tetapkan interval lalu pilih secara acak anggota pertama sampel

Contoh : Ditetapkan interval = 20

Secara acak terpilih : Anggota populasi ke-7 sebagai anggota ke-1 dalam sampel,

maka :

Anggota populasi ke-27 menjadi anggota ke-2 dalam sampel

Anggota populasi ke-47 menjadi anggota ke-3 dalam sampel, dst.

c. Penarikan Sampel Acak Berlapis (Stratified Random Sampling)

Populasi terdiri dari beberapa kelas/kelompok. Dari setiap kelas diambil sampel

secara acak.

Antar Kelas bersifat (cenderung) berbeda nyata (heterogen). Anggota dalam suatu

kelas akan (cenderung) sama (homogen).

Contoh :

Dari 1500 penumpang KA (setiap kelas memiliki ukuran yang sama) akan

diambil 150 orang sebagai sampel, dilakukan pendataan tentang tingkat kepuasan,

maka sampel acak dapat diambil dari :

Kelas Eksekutif : 50 orang

Kelas Bisnis : 50 orang

Kelas Ekonomi : 50 orang

d. Penarikan Sampel Gerombol/Kelompok (Cluster Sampling)

Populasi juga terdiri dari beberapa kelas/kelompok Sampel yang diambil berupa

kelompok bukan individu anggota Antar Kelas bersifat (cenderung) sama

(homogen). Anggota dalam suatu kelas akan (cenderung) berbeda (heterogen).

Contoh :

Terdapat 40 kelas untuk tingkat II Jurusan Ekonomi-GD, setiap kelas terdiri dari

100 orang. Populasi mahasiswa kelas 2, Ekonomi-UGD = 40 × 100 = 4000.

Jika suatu penelitian dilakukan pada populasi tersebut dan sampel yang

diperlukan = 600 orang, dilakukan pendataan mengenai lama waktu belajar per

hari maka sampel dapat diambil dari 6 kelas.... Dari 40 kelas, ambil secara acak 6

kelas.

e. Penarikan Sampel Area (Area Sampling)

Prinsipnya sama dengan Cluster Sampling. Pengelompokan ditentukan oleh letak

geografis atau administratif.

Contoh : Pengambilan sampel di daerah JAWA BARAT, dapat dilakukan dengan

memilih secara acak KOTAMADYA tempat pengambilan sampel, misalnya

terpilih, Kodya Bogor, Sukabumi dan Bandung, Sampel acak menjadi dasar

penarikan sampel lain. Selanjutnya, pembahasan akan menyangkut Penarikan

Sampel Acak.

Distribusi Sampling

a. Jumlah Sampel Acak yang dapat ditarik dari suatu populasi adalah sangat

banyak.

b. Nilai setiap Statistik Sampel akan bervariasi/beragam antar sampel.

c. Suatu statistik dapat dianggap sebagai peubah acak yang besarnya sangat

tergantung dari sampel yang kita ambil.

d. Karena statistik sampel adalah peubah acak maka ia mempunyai distribusi

yang kitasebut sebagai : Distribusi peluang statistik sampel = Distribusi

Sampling = Distribusi Penarikan Sampel

(Thomas Yuni)