Capaian Mata Kuliah :
Statistik merupakan kumpulan data, bilangan ataupun bukan bilangan, yang disusun dalam tabel dan/atau diagram yang menggambarkan suatu persoalan. Statistika adalah pengetahuan yang berkaitan dengan metode, Teknik, atau cara mengumpulkan, mengolah, menganalisis, dan menginterprestasikan data untuk disajikan secara lengkap dalam bentuk yang mudah dipahami oleh penggunanya. Sementara probabilitas dapat diartikan sebagai derajat/tingkat kepastian atau keyakinan dari munculnya hasil percobaan suatu statistik.
- Statistic and Probability for Computer Science
- Statistic and Probability Scaum
- Statistic and Probability for Engginer and Scientist
- Referensi Statistika dan Probabilitas
- Tutorial SPSS
- Pengantar Statistika Edisi ketiga (terjemahan), Ronald E. Walpole
- Statistika Elementer, Modul perkuliahan oleh Dr. Abdul Taram Ahmad, M.Si
- Analisis Regresi, Modul perkuliahan oleh Uswatun Hasanah, M.Sc
Topik 1 : Statistika Deskriptif dan Inferensial
Video Pengenalan Statistika
Dalam kehidupan kita sehari-hari, tidak jarang kita melontarkan kata “MUNGKIN”. Misalnya saja, karena kita melihat awan mendung, kita katakan : ”Mungkin hari akan hujan”, atau kita katakan : “Saya sering bersin, mungkin akan selesma”. Perkatan mungkin mengisyaratkan bahwa kita berhadapan dengan sesuatu yang tidak pasti (uncertain), sesuatu yang belum terjadi atau sesuatu yang telah terjadi tetapi kita tidak tahu alternatif yang mana yang telah terjadi itu.
Apabila kemudian kepada perkataan mungkin ini kita berikan nilai numerik yang besarnya 0 sampai dengan 1, maka kita sudah mengubah pengertian mungkin ke dalam pengertian PELUANG. Dengan menggunakan kata peluang, kita katakan, misalnya saja : “Peluang hari akan hujan adalah 0,7”, atau barangkali kita katakan : ”Peluang saya akan salesma adalah 0,1”.
Probablititas terdiri dari beberapa jenis, yaitu:
- Peluang Tunggal (Simple Probability)
- Peluang Bersyarat (Conditional Probability)
- Peluang Gabungan (Joint Probability)
- Peluang Acak Variable (Probability of Random Variables)
- Peluang atas Peristiwa yang Tidak Saling Eksklusif (Probability of Non-Mutually Exlusive Events)
- Peluang Distribusi (Probability Distributions)
- Peluang Bayes (Baye’s Theorem)
- Peluang Kompleks (Complex probability problems)
Silakan unduh materi di bawah untuk mempelajari probabilitas atau peluang. Mahasiswa dipersilakan menambah referensi untuk memperkaya sumber belajar, bisa dari buku primer, video, e-book, artikel, atau resources lainnya.
Video Statistika 3 Peluang SiberMu
TOPIK 4 : Distribusi Frekuensi
Distribusi frekuensi merupakan:
- Pengelompokan data ke dalam beberapa kategori yang menunjukan banyaknya data dalam setiap kategori.
- Distribusi frekuensi adalah susunan data menurut kelas-kelas interval tertentu atau menurut kategori tertentu dalam sebuah daftar yang dihubungkan dengan masing-masing frekuensinya sehingga memberikan keterangan atau gambaran sederhana dan sistematis dari kumpulan suatu data.
- Tujuan Data menjadi informatif dan mudah dipahami.
Video Statistika 4 Statistika Deskriptif
SIlahkan upload tugas Distribusi Frekuensi disini.
Perhatikan pernyataan berikut ini:
1. Cari data dengan n minimal 20 (bisa dari data penjualan, data skripsi, dan data lainnya).
2. Buatlah tabel distribusi frekuensinya, sertakan cara penyelesainnya.
3. Upload tugas dalam bentuk PDF.
TOPIK 5 : Distribusi FrekuensI
Mean (Rata-rata)
Modus
Median
Quartil
Range
Interquartil range
Standar deviasi (simpangan baku)
Varian
Z skor
Coeffcient of variation
Derajat kemiringan (skewed)
TOPIK 6 : DISTRIBUSI SAMPLING
- Karena statistik adalah variabel acak yang hanya bergantung pada sampel yang diamati sehingga harus memiliki distribusi probabilitas (ingat - ingat kembali materi topik 3).
- Distribusi sampel dari sebuah statistik tergantung pada distribusi populasi, ukuran sampel, dan metode pemilihan sampel.
- Distribusi sampel dari
dengan ukuran sampel n adalah distribusi yang dihasilkan ketika suatu eksperimen dilakukan berulang-ulang (selalu dengan ukuran sampel n) dan menghasilkan banyak nilai
. - Distribusi sampel menggambarkan variasi dari rata-rata sampel sekitar rata-rata populasi
- Distribusi sampel memberikan informasi tentang variasi nilai
sekitar
dalam eksperimen yang diulang.
Distribusi t digunakan secara luas dalam masalah yang berhubungan dengan inferensi tentang rata-rata populasi atau dalam masalah yang melibatkan sampel perbandingan (di mana seseorang mencoba menentukan apakah mean dari dua sampel berbeda secara signifikan).
Penggunaan distribusi t untuk statistik
- Distribusi F digunakan dalam situasi dua sampel untuk membuat inferensi tentang varians populasi.
- Distribusi F juga dapat diterapkan pada banyak jenis masalah lain yang melibatkan varians sampel.
- Distribusi F disebut distribusi rasio varians.
Exploratory Data Analysis (EDA): What does it means?
- Teknik EDA untuk pengujian sebuah Asumsi
- Teknik EDA kuantitatif
a. Interval estimation
b. Pengujian hipotesis - Graphical Techniques:
a. Stem and Leaf Plots
b. Scatter Plots
c. Box Plots
d. Histogram
e. Quantile-Quantile (QQ) Plots
f. Autocorellation Plots
Mahasiswa dipersilahkan untuk mendiskusikan topik-topik berikut.
Perkuliahan pada topik Exploratory Data Analysis (EDA) akan dilaksanakan dengan penugasan. Beberapa hal yang perlu dipahami oleh mahasiswa, yaitu:
- Silahkan mahasiswa membentuk kelompok 2-4 orang per kelompok.
- Mahasiswa diperbolehkan untuk memilih topik diskusi yang diinginkan, dengan catatan untuk setiap kelompok topik tidak boleh sama. Catatan khusus: maksimal 2 kelompok diperbolehkan membahas topik nomor 1, dengan asumsi pembahasan tidak sama.
- Tugas dibuat dalam bentuk PPT dan video.
- Mahasiswa mempresentasikan hasil tugasnya dalam video, durasi maksimal 15 menit.
- Tugas dikumpulkan maksimal 1 Januari 2024.
- PPT diupload di sini dan Video diupload di submission atau diperkenankan untuk mengirimkan link (jika mahasiswa mempunyai Kanal YouTube).
- Referensi yang digunakan bisa buku primer atau jurnal, sumber dari blog, wikipedia, Youtube dan sejenisnya tidak diperkenankan.
Statistical hypothesis testing (Uji Hipotesis) adalah cara pengambilan keputusan yang didasarkan dari analisis data, berpihak kepada yang benar dari percobaan yang terkontrol, maupun dari observasi (tidak terkontrol). Dalam statistik sebuah hasil dapat dipercakapkan signifikan secara statistik jika perihal jadinya tsb nyaris tidak mungkin diakibatkan oleh faktor yang kebetulan, sesuai dengan batas kemungkinan yang sudah ditentukan sebelumnya.[1]
Uji hipotesis kadang dikata juga "konfirmasi analisis data". Keputusan dari uji hipotesis nyaris selalu dibuat susunan sesuai pengujian hipotesis nol. Ini adalah pengujian untuk menjawab pertanyaan yang mengasumsikan hipotesis nol adalah sah.[2]
Daerah kritis (bahasa Inggris: critical region) dari uji hipotesis adalah serangkaian hasil yang dapat menolak hipotesis nol, untuk menerima hipotesis alternatif. Daerah kritis ini biasanya disimbolkan dengan huruf C.
Materi Uji Hipotesis : Download
Materi Uji hipotesis Penelitian : Download
Video Tutorial
Uji hipotesis bergunan untuk menentukan hipotesa atau dugaan sebelum melakukan suatu eksperimen. Kemudian hasil dari suatu eksperimen akan diuji dan dianalisa apakah sudah sesuai dengan hipotesisnya.
Regresi Linear Sederhana adalah Metode Statistik yang berfungsi untuk menguji sejauh mana hubungan sebab akibat antara VariabelFaktor Penyebab (X) terhadap Variabel Akibatnya.
Faktor Penyebab pada umumnya dilambangkan dengan X atau disebut juga dengan Predictor sedangkan Variabel Akibat dilambangkan dengan Y atau disebut juga dengan Response.
Regresi Linear Sederhana atau sering disingkat dengan SLR (Simple Linear Regression) juga merupakan salah satu Metode Statistik yang dipergunakan dalam produksi untuk melakukan peramalan ataupun prediksi tentang karakteristik kualitas maupun Kuantitas.
video Tutorial
Materi : Download
Latihan Regresi Linear Sederhana : Download
Silahkan di download dan dipelajari cara pengerjaannya.
Konten excel:
- Latihan regresi sederhana
- Tabel r (koefisien korelasi)
- Rumus regresi sederhana
soalnya ini
1. Silahkan Download Excel pada tugas assigment ini
2. Terdapat data yang berisi 3 varibel
3. Berapakah prediksi nilai mahasiswa ke 16 jika nilai UTS: 76, UAS: 80, Membolos: 1
video perkuliahan
- Pada tahun 1942, istilah statistik non parametrik pertamakali digunakan oleh Wolfowitz. Statistik uji non parametrik merupakan cabang ilmu statistik yang mempelajari prosedur-prosedur dalam statistik inferensial dimana tidak berganutng kepada asumsi-asumsi yang khusus.
- Oleh karena tidak bergantung pada asumsi-asumsi tertentu, statistik nonparametrik bisa disebut statistik bebas distribusi atau uji bebas asumsi. Metode ini sering digunakan dalam penelitian sosial dengan data yang diperoleh adalah berbentuk kategori atau rangking.
- Uji statistik non parametrik tidak membutuhkan parameter khusus dari populasi yang akan diamati dan tidak mensyaratkan distribusi data normal. Metode uji ini dapat digunakan untuk analsis data baik skala nominal maupun ordinal karena biasanya data berbentuk ini tidak berdistribusi normal. Dari segi jumlah data, statistik non parametrik umumnya digunakan untuk data berjumlah kecil (n<30).
Perbedaan Statistik Non Parametrik dengan Statistik Parametrik
- Asumsi pada statistik parametrik adalah sampel berasal dari populasi dengan variansi yang sama dan sampel random diambil dari populasi normal. Statistik parametrik banyak digunakan untuk analisis data interval atau rasio dan ukuran sampel relatif esar (n>30).
- Asumsi pada statistik non parametrik adalah tidal memberi syarat atau asumsi-asumsi tertentu kecuali berdistribusi kontinu. Statistik non parametrik lebih banyak dgunakan untuk menganalisis data nominal dan ordinal dengan ukuran sampel relatif kecil (n<30).
Kapan Metode Statistik Non Parametrik Digunakan?
- Jika ukuran sampel sangat kecil hingga distribusi data tidak mendekati normal dan jika tidak ada asumsi yang bisa dibuat tentang bentuk distribusi populasi yang jadi sampel besar.
- Jika menggunakan data ordinal, yaitu data-data yang di peringkatkan atau disusun dalam urutan.
- Jika digunakan data nominal, yaitu data-data yang dapat diklasifikasikan dalam bentuk data kategori kemudia bisa dihitung frekuensinya.
Referensi:
Suciptawati, Ni Luh Putu. (2016). Penuntun Praktikum Statistika Non Parametrik Dengan SPSS 21. Bukit Jimbaran : Fakultas MIPA,Universitas Udayana. Diakses pada (https://simdos.unud.ac.id)
- Hitunglah menggunakan statisitka non parametrik.
- Tugas dikumpulkan dalam bentuk PDF.
- Dipersilahkan menggunakan SPSS atau program R.
- Interpretasikan hasilnya.
- Buatlah dari hipotesis samapi dengan kesimpulannya.
- Silahkan dikerjakan sampai tanggal 16 Juli.
ahasiswa harap memperhatikan beberapa hal berikut:
- UAS akan diganti dengan project statistika untuk big data.
- Project dikerjakan secara individu.
- Project dikumpulkan tanggal 27 Januari 2024 di submission di topik UAS.
- Saat upload projek, buatlah folder untuk masing-masing individu dengan format penamaan Nama lengkap_NIM.
- Projek silakan disajikan dalam bentuk Ms. Word atau PDF.
- Yang akan dinilai dalam projek, yaitu menentukan judul yang relevan dengan uji regresi, taraf signifikansi, hipotesis, analisis data, visualisasi data, interpretasi data.
- Mahasiswa diwajibkan untuk mengisi angket yang akan dishare saat UAS.
- Mahasiswa dapat mempelajari materi EDA dari video penugasan pada link yang disediakan pada topik EDA.
- Untuk pengumpulan projek, dikumpulkan di Ujian Kompetensi 4 - UAS, di link submission (Bukan di info project analisis data).