tugas proyek one day one problem~statitiska deskriptif

Nama  : Putri Linggawaty

NIM  : 06111281320001

Prodi  : Pendidikan fisika

1.Apa yang dimaksud dengan statiska deskriptif !

Jawab :                   

Statistika deskriptif adalah tehnik yang digunakan untuk mensarikan data dan menampilkannya dalam bentuk yang dapat dimengerti oleh setiap orang. Hal ini melibatkan proses kuantifikasi dari penemuan suatu fenomena. Berbagai statistik sederhana, seperti rata-rata, dihitung dan ditampilkan dalam bentuk tabel dan grafik. Statistika deskriptif dapat memberikan pengetahuan yang signifikan pada kejadian fenomena yang belum dikenal dan mendeteksi keterkaitan yang ada di dalamnya. Tetapi dapatkah statistika deskriptif memberikan hasil yang bisa diterima secara ilmiah? Statistik merupakan suatu alat pengukuran yang berhubungan dengan keragaman pada karakteristik objek-objek yang berbeda .                   (sumber: buku statistika dasar karangan Dra. Destiniar,M.Pd)

2. Apa yang dimaksud dengan Dispersi Data !

Jawab:

Penyebaran atau dispersi adalah perserakan dari nilai observasi terhadap nilai rata-ratanya. Rata-rata dari serangkaian nilai observasi tidak dapat diinterpretasikan secara terpisah dari hasil dispersi nilai-nilai tersebut sekitar rataratanya.Makin besar variasi nilaixi , makin kurang representatif rata-rata distribusinya.

  Ukuran penyebaran suatu kelompok data terhadap pusat data disebut dispersi atau variasi atau keragaman data. Dispersi data digunakan untuk membandingkan penyebaran 2 distribusi data atau lebih.                                                                                           Beberapa jenis pengukuran Dispersi adalah sebagai berikut:                                                              1. Jangkauan (Range)  Selisih antara batas atas dari kelas tertinggi dengan batas bawah dari kelas terendah.                                                                                                                                                                            2. Simpangan Rata-Rata (Mean Deviation)n  Jumlah nilai mutlak dari selisih semua nilai dengan nilai rata-rata dibagi banyaknya data.                               3. Varians (Variance)  Rata-rata hitung deviasi kuadrat setiap data terhadap rata-rata hitungnya.               4. Standar Deviasi                                                Akar kuadrat dari varians dan menunjukkan standar penyimpangan data terhadap nilai rata-ratanya. 5. Jangkauan kuartil dan jangkauan persentil 10-90kuartil disebut juga simpangan kuartil atau semi antar kuartil atau deviasi kuartil sedangkan jangkauan persentil 10-90 disebut juga rentang persentil 10-90.                                                                  6. Koefisien Variasi               Koefisien Variasi, disebut dispersi relatif, dapat digunakan untuk membandingkan nilai – nilai besar dengan nilai – nilai kecil. Sedangkan lima bentuk dispersi sebelumnya tidak bisa.

 (sumber : buku statistika dasar karangan Dra. Destiniar, M.pd)

3. Apa kegunaan  Ukuran Penyebaran Data ?

Jawab :

Ukuran penyebaran dapat digunakan untuk menentukan apakah nilai rata-ratanya benar-benar representatif atau tidak. Apabila suatu kelompok data mempunyai penyebaran yang tidak sama terhadap nilai rata-ratanya, maka dikatakan bahwa nilai rata-rata tersebut tidak representatif.                             -

 -Ukuran penyebaran dapat digunakan untuk mengadakan perbandingan terhadap variabilitas data. 

-Ukuran penyebaran dapat membantu penggunaan ukuran statistika, misalnya dalam pengujian hipotesis, apakah dua sampel berasal dari populasi yang sama atau tidak.

(sumber: buku statistika dasar karangan Nar Heryanto dan H.M. Akib Hamid)

 

4. Jelaskan perbedaan antara populasi dan sampel! Berikan contoh dalam kehidupan ekonomi dan bisnis yang ada di sekeliling Anda!

Jawab:

Populasi adalah keseluruhan anggota dalam suatu obyek, sedang sampel adalah bagian dari populasi. Contoh tentang perusahaan di pasar saham. Seluruh perusahaan adalah populasi, sedang perusahaan sektor perbankan adalah sampel.  Pada industri mobil, maka seluruh perusahaan adalah populasi, sedangkan Astra dan Indomobil adalah sampel.

(sumber: buku rangkuman statiska dasar kaarangan Tim Presiden Eduka)

 

5. Jelaskan perbedaan statistika deskriptif dan statistika induktif? Berikan contoh dari kasus sehari-hari yang Anda temui!

Jawab:

Statistik deskriptif adalah statistik yang digunakan untuk menggambarkan atau mengdeskripsikan data menjadi informasi yang berguna untuk pengambilan keputusan. Contoh statistik deskriptif adalah pembuatan distribusi frekuensi, diagram, ukuran pemusatan dan penyebaran.

Statistik induktif adalah statistik untuk menganalisis dan menginterprestasikan data menjadi suatu kesimpulan dari populasi dengan menggunakan sampel. Contoh teori probabilitas, pengujian statistik, regresi, dan korelasi, dan lain-lain.

 (sumber: buku rangkuman statiska dasar kaarangan Tim Presiden Eduka)

6. Tuliskan apa yang dimaksud dengan Teori Peluang !

Jawab :

-  Konsep dasar peluang: Percobaan Statistik, Ruang Sampel, Kejadian
 - Penghitungan peluang: konsep klasik dan konsep frekuensi relatif
 - Konsep Peubah Acak dan Fungsi Peluang
 - Fungsi Peluang Empiris (Diskrit dan Kontinu) 
 - Fungsi Peluang Teoritis (Fungsi Distribusi Statistik): Binomial, Poisson, Hipergeometrik, danNormal

 (sumber: buku rangkuman statiska dasar kaarangan Tim Presiden Eduka)

7. Apa yang dimaksud dengan merode sampling ! 

Jawab :

Metode Sampling (Pengambilan Sampel) ini diperlukan untuk memilih sampel random yang dapat mewakili populasinya. Ini terutama diperlukan untuk analisis statistik induktif.
Metoda Sampling adalah cara bagaimana memilih sampel yang tepat. Sampel yang tepat adalah Sampel dengan jumlah sekecil mungkin, namun dapat mewakili populasi.

Tujuannya : Agar hasil penelitian (estimasi) relatif tepat, penyimpangan Sekecil mungkin
Alasan Penggunaan Sampel:
a. Biaya lebih murah
b. Waktu lebih singkat
c. Tenaga lebih sedikit
d. Akurasi lebih tinggi
e. Penelitian bersifat merusak

Teknik Sampling ada 2 macam :
a. Non Probability Sampling (Non Random Sampinlg)
b. Probability Samping (Random Sampling)

Non Probability Sampling tidak memerlukan Kerangka Sampel
Probability Sampling mutlak memerlukan Kerangka Sampel

Kerangka Sampel (Sampling Frame):
a. daftar anggota populasi yang diteliti
b. yarat kerangka sampel yang baik:
– Lengkap (tidak terlewat atau duplikasi)
– up to date
– relevan

Non Probability Sampling
• Pengambilan Sampel dilakukan secara non random (tidak acak)
• Pengambilan dilakukan secara subyektif
• Teknik ini tidak dapat diajarkan secara ilmiah
• Hanya bersifat pengalaman
• Teknik Samplingnya:
– Purposive Samplin
– Quota Sampling
– Haphazard Sampling

Probability Sampling
• Pengambilan Sampel dilakukan secara random
• Ada prosedur pengambilan sampel yang baku
• Dapat dipelajari/diajarkan secara ilmiah
• Teknik Sampling:
– Simpel Random Sampling
– Stratified Sampling
– Systematic Sampling
– Cluster/Multistage Sampling

 Simpel Random Sampling :
– Digunakan untuk populasi yang relatif homogen
– Sampel dipilih dengan 2 cara :
Metode lotery (arisan)
Dengan Tabel Angka Random

 Stratified Sampling :
– Digunakan untuk populasi yang relatif heterogen
– Populasi dibagi menjadi sub-sub populasi yang relatif homogen (Strata)
– Jadi setiap strata merupakan kumpulan objek yang homogen
– Setiap strata ada wakilnya

 Systematic Sampling :
– Digunakan untuk populasi yang relatif heterogen
– Objek-objek dalam populasi diurutkan
– Diambil secara sistematis : – linear systematic
– circulair systematic

 Multistage Sampling :
Digunakan untuk populasi yang relatif heterogen
Biasanya objek-objek dikelompokkan dalam wilayah-wilayah
Wilayah yang dimaksud: RT, RW, Desa/Kel, Kec, Kab/Kota, Prop, Negara
Pemilihan sampelnya bertahap dari unit terbesar sampei terkecil
Contoh : Three Stages Sampling (3 tahap)
Tahap 1 : Kabupaten/Kota
Tahap 2 : Kelurahan
Tahap 3 : Rumah Tangga

 (sumber: buku statistika dasar karangan Dra. Destiniar,M.Pd)

8. Apa yang dimaksud dengan teori PROBABILITAS ?

Jawab :

Untuk mengetahui karakteristik suatu populasi sering dilakukan dengan menganalisis hanya sebagian data saja (atau sering disebut dengan sampel). Berdasarkan informasi yang terkandung dalam sampel, dilakukan pengambilan kesimpulan terhadap populasinya. Dasar logika dari proses pengambilan kesimpulan tentang suatu populasi dengan menganalisis data sampel adalah probabilitas. Oleh karena itu, pemahaman tentang teori probabilitas sangat diperlukan dan bersifat mendasar.
Kata “probabilitas” atau “peluang” adalah kata yang biasa dipakai dalam kehidupan sehari-hari. Suatu peristiwa yang mempunyai probabilitas untuk terjadi mengandung arti bahwa ada harapan peristiwa itu akan terjadi. Jika ada kepastian bahwa suatu peristiwa akan terjadi, maka peluang terjadinya peristiwa itu adalah 1. Jika tidak ada peluang sama sekali bahwa suatu peristiwa akan terjadi, maka peluangnya adalah 0.
Konsep probabilitas berhubungan dengan pengertian eksperimen atau percobaan yang menghasilkan “hasil” yang tidak pasti. Artinya, eksperimen yang diulang-ulang dalam kondisi yang sama akan memberikan “hasil” yang dapat berbeda-beda. Beberapa contoh eksperimen statistik adalah sebagai berikut :
– Percobaan : pengukuran waktu reaksi kimia
Hasil : lama reaksi,
– Percobaan : pengamatan sekumpulan hasil produksi
Hasil : banyaknya produk cacat dalam kumpulan produk itu.

Beberapa definisi
• Ruang sampel (sample space) :
Himpunan semua hasil yang mungkin dari suatu percobaan.
• Titik sampel :
Setiap unsur / elemen / anggota dari ruang sampel.
• Kejadian :
Hasil dari suatu percobaan yang mempunyai sifat tertentu.
Himpunan bagian dari ruang sampel

(sumber: buku statistika dasar karangan Dra. Destiniar,M.Pd)