S T R E S S

1
STATISTIKA
Drs. H. Husain Jusuf, M. Pd
AVSEQ04
AVSEQ03
Aline-Instrument
2
APA YANG PERLU ANDA KETAHUI
Tugas apa yang perlu dikerjakan ?
3
KONTRAK PERKULIAHAN
4
Standar Kompetensi

• Sesudah mengikuti mata kuliah ini, mahasiswa
  diharapkan mampu menggunakan statistika secara
  tepat dalam kegiatan penelitian ilmiah.

5
Manfaat Mata Kuliah

• Mata kuliah ini sangat bermanfaat bagi mahasiswa
  dalam melaksanakan penelitian tidak saja untuk
  memani-pulasi data, tetapi juga dapat melakukan
  deskripsi dan analisis secara tepat karakteristik
  obyek yang diteliti, dapat menemukan hubungan
  antar berbagai variable, dan selanjutnya dapat
  mengembangkan generalisasi untuk menerangkan
  gejala-gejala yang lebih luas serta membuat
  prediksi tentang kejadian-kejadian yang akan
  datang

6
Deskripsi Mata Kuliah

• Ruang lingkup mata kuliah ini mencakup pembahasan
  tentang

peranan statistika dalam penelitian, kon-sep
dasar statistika, statistika deskriptif dan
statistika inferensial, statistika para-metrik
dan statistika non-parametrik, bentuk data dan
skala pengukuran data statistik, penyajian data,
distribusi normal, rata-rata, median dan modus,
standar deviasi dan standar score, proporsi,
analisis regresi dan korelasi, hipotesis, uji
chi-kuadrat, pengolahan dan analisis data dengan
Program SPSS.
7
Pengalaman Belajar

• Selama mengikuti perkuliahan ini mahasiswa
  diwajibkan
• 1. Mengikuti kegiatan ceramah, tanya jawab dan
  diskusi di kelas.
• 2. Berpartisipasi aktif bertukar pikiran,
  mengungkapkan hasil-hasil observasi dan hasil
  pengalaman di lapangan, dan
• 3. Mengerjakan tugas-tugas individual

8
Evaluasi Hasil Belajar

• Keberhasilan mahasiswa dalam perkuliahan ini
  ditentukan oleh prestasi yang bersangkutan dalam
  
• 1.  Kehadiran sebanyak 80 di
• kelas.
• 2.  Partisipasi Kegiatan Kelas.
• 4.  Tugas-Tugas Harian.
• 5. Ujian Tengah Semester.
• 6. Ujian Akhir Semester.

9
Kriteria Penilaian

• Penilaian akan dilakukan dengan menggunakan
  kriteria sebagai berikut
• Nilai Point Interval
• A 4 85 -100
• B 3 70 - 84
• C 2 55 - 69
• D l 50 - 54
• E 0 0 - 49

10
Penentuan Nilai Akhir

• Dalam menentukan nilai akhir akan digunakan
  pembobotan sebagai berikut
• 1. Partisipasi Keg. Kelas 10
• 2. Tugas-Tugas Harian 20
• 3. Ujian Tengah Semester 30
• 4. Ujian Akhir Semester 40

11
Rincian Isi Tiap Pertemuan
Kompetensi Dasar
Pokok Bahasan
Sumber Materi
Tugas
12
Pertemuan I

• Kompetensi Dasar Mahasiswa mampu menjelaskan
  dengan tepat peranan statistika dalam penelitian.
  
• Pokok BahasanPeranan Statistika dalam
  Penelitian.
• Sumber materi 1. Husain Jusuf, hal. 1 , Sudjana,
  hal 1.
• 2. Media Microsoft Power-Point Producer
• Tugas Berikan tiga contoh konkrit peranan
  statistika dalam penelitian

13
Pertemuan II

• Kompetensi Dasar Mahasiswa mampu menjelaskan
  dengan tepat konsep dasar statistika.
• Pokok Bahasan Konsep Dasar Statistika
  Pengertian Statistika dan Statistik pengertian
  statistika dan hub.nya dengan metode ilmiah,
  pengertian statistik dan macam-macam pemakaiannya
  
• Sumber materi 1. Husain Jusuf, hal. 8 10,
  Sudjana hal. 2-4, Nurgiantoro, hal.2-9
• 2. Media Microsoft Power-Point Producer
• Tugas Jelaskan dengan satu alinea ruang lingkup
  penggunaan istilah statistik!

14
Pertemuan III

• Kompetensi Dasar Mahasiswa mampu membedakan
  dengan tepat statistika deskriptif dengan
  statistika inferensial
• Pokok Bahasan Statistika Deskriptif dan
  Statistika Inferensial . Statistik Deskriptif
  rata-rata, median, modus, simpangan baku,
  simpangan baku, proporsi, analisis regresi dan
  analisis korelasi, analisis kausal komparatif,
  dan uji chi-kuadrat. Statistik inferensial
  penaksiran parameter dan koefisien kepercayaan
  dan menguji hipotesis.
• Sumber materi 1. Husain Jusuf hal. 17-18,
  39-42, Sudjana hal. 7 .
• 2. Media Microsoft Power-Point Producer
• Tugas Buat ringkasan materi masing-masing satu
  alinea tentang Statistika Deskriptif dan
  Statistika Inferensial

15
Pertemuan IV

• Kompetensi Dasar Mahasiswa mampu menjelaskan
  dengan tepat statistika parametrik dengan
  statistika non-parametrik
• Pokok Bahasan Statistika Parametrik dan
  Statistika Non-Parametrik
• Sumber materi 1. Husain Jusuf, hal 42-46,
  Sudjana hal. 446-466.
• 2. Media Microsoft Power-Point Producer
• Tugas Buat ringkasan materi masing-masing satu
  alinea tentang Statistika Parametrik dan
  Statistika Non-Parametrik

16
Pertemuan V

• Kompetensi Dasar Mahasiswa mampu menguraikan
  dengan tepat bentuk data dan skala pengukuran
  data statistik
• Pokok Bahasan Bentuk Data dan Skala Pengukuran
  Data Statistik. Bentuk data kontinu dan diskrit,
  Skala pengukuran interval, rasio, nominal, dan
  ordinal
• Sumber materi 1. Husain Jusuf, hal. 7, 13-14,
  Nurgiantoro, hal.26-31
• 2. Media Microsoft Power-Point Producer
• Tugas Berikan masing-masing dua contoh data
  interval, rasio, nominal, dan ordinal!

17
Pertemuan VI

• Kompetensi Dasar Mahasiswa mampu mengatur,
  menyusun dan menyajikan data dalam bentuk yang
  jelas dan baik .
• Pokok Bahasan Penyajian Data tabel atau daftar,
  dan grafik atau diagram. Diagram batang, garis,
  lambang atau simbol, lingkaran, pastel, peta atau
  kartogram, pencar atau titik, pengerjaan dengan
  komputer .
• Sumber materi 1. Sudjana, hal 14-39,
  Nurgiantoro, hal.31-57
• 2. Media Microsoft Power-Point Producer
• Tugas (lihat slide berikut).

18
Tugas

• 1. Buatlah skema sebuah daftar baris kolom untuk
  menyajikan data tentang ijazah yang diberikan
  (Sarjana, Magister, Doktor) menurut jenis kelamin
  (Laki-laki dan perempuan) oleh tiap fakultas di 5
  universitas. Jumlah fakultas di tiap universitas
  tidak perlu sama.
• 2. Sebutkan kegunaan penyajian data dalam bentuk
  diagram atau garis!
• 3. Buatlah sebuah tabel hasil pengukuran yang di
  dalamnya terkandung angka-angka yang merupakan
  data yang berskala nominal, ordinal dan interval!

19
Pertemuan VII

• Kompetensi Dasar Mahasiswa mampu menghitung dan
  menggunakan secara tepat rata-rata, median dan
  modus .
• Pokok Bahasan Rata-Rata hitung, ukur, dan
  harmonis, Median dan Modus .
• Sumber materi 1. Husain Jusuf, halaman 18 28.
• 2. Media Microsoft Power-Point Producer
• Tugas

20
PertemuanVIII

• Kompetensi Dasar Mahasiswa mampu menjelaskan
  dengan tepat hakekat standar deviasi dan standar
  score dan mampu menghitungnya dengan tepat .
• Pokok Bahasan Standar Deviasi dan Standar Sore
  pengertian, dan cara menghitung standar deviasi,
  pengertian dan cara menhitung standar score
  z-score, t-score, dan stanine .
• Sumber materi 1. Husain Jusuf, halaman 27 0 .
• 2. Media Microsoft Power-Point Producer
• Tugas

21
Pertemuan IX
Ujian Tengah Semester
AVSEQ03
22
Pertemuan X

• Kompetensi Dasar Mahasiswa mampu menjelaskan
  dengan tepat konsep distribusi normal dan mampu
  menguji normalitas distribusi data secara tepat.
• Pokok Bahasan Distribusi Normal Pengertian
  kurva normal, skor standar (z-score, T-score),
  daerah kurva normal, uji normalitas .
• Sumber Materi 1. Husain Jusuf, hal. 42-44,
  Nurgiantoro, hal. 81-108.
• 2. Media Microsoft Power-Point Producer
• Tugas

23
Pertemuan XI

• Kompetensi Dasar Mahasiswa mampu menghitung dan
  menggunakan proporsi dengan cara yang benar.
• Pokok Bahasan Proporsi .
• Sumber materi 1. Husain Jusuf, 31
• 2. Media Microsoft Power-Point Producer
• Tugas

24
Pertemuan XII

• Kompetensi Dasar Mahasiswa mampu menjelaskan
  dengan tepat konsep dasar analisis regresi dan
  korelasi serta mampu menghitung persamaan regresi
  linier sederhana, koefisien korelasi dan
  koefisien determinasi dengan tepat.
• Pokok Bahasan Analisis Regresi dan Korelasi
  Pengertian, Manfaat, Cara Mengalisis, Pengerjaan
  dengan Komputer.
• Sumber materi 1. Husain Jusuf, halaman 32-35..
• 2. Media Microsoft Power-Point Producer
• Tugas

25
Pertemuan XIII-XIV

• Kompetensi Dasar Mahasiswa mampu menjelaskan
  dengan tepat konsep dasar hipotesis dan mampu
  menguji hipotesis dengan benar .
• Pokok Bahasan Hipotesis Penngertian dan
  macam-macam hipotesis, pengujian hipotesis.
  Menguji hipotesis uji kesamaan dan perbedaan
  rata-rata, uji kesamaan dan perbedaan proporsi,
  pengerjaan dengan komputer
• Sumber materi 1. Husain Jusuf hal. 40-42, 36-38,
  Nurgiantoro, hal. 161-176 .
• 2. Media Microsoft Power-Point Producer
• Tugas 1. Jelaskan pengertian hipotesis!
• 2. Jelaskan perbedaan hipotesis nol dengan
  hipotesis kerja!
• 3.

26
Pertemuan XV

• Kompetensi Dasar Mahasiswa mampu menjelaskan
  dengan tepat konsep dasar uji chi-kuadrat dan
  mampu melakukan uji chi-kuadrat dengan tepat .
• Pokok Bahasan Uji Chi-Kuarat Pengertian,
  Manfaat, Cara Menguji, Pengerjaan dengan
  Komputer.
• Sumber materi 1. Husain Jusuf, halaman 36-38
• 2. Media Microsoft Power-Point Producer
• Tugas

27
Pertemuan XVI

• Kompetensi Dasar Mahasiswa mampu mengolah dan
  menganalisis dengan tepat data hasil penelitian
  dengan menggunakan program SPSS.
• Pokok Bahasan Pengolahan dan Analisis Data
  dengan Program SPSS.
• Sumber materi 1. Hand-out.
• 2. Media Microsoft Power-Point Producer
• Tugas

28
Pertemuan XVII
UJIAN AKHIR SEMESTER
29
Daftar Literatur

• Jusuf, Husain (1995), Analisis Statistika,
  Gorontalo STKIP Gorotalo.
• Nurgiantoro, Burhan Gunawan, dan Marzuki, 2000.
  Statistik Terapan untuk Penelitian Ilmu-Ilmu
  Sosial, Yogyakarta Gajahmada University Press.

30
Daftar Literatur (Lanjutan)

• Santoso, Singgih, 2000. Buku Latihan SPSS
  Statistika Parametrik, Jakarta PT Elex Media
  Komputindo
• Sudjana (1996), Metoda Statistika, Bandung
  Tarsito
• Wijaya, IR, 2000. Statistika Non Parametrik
  (Aplikasi Program SPSS), Bandung Alfabeta
  Bandung

31
AVSEQ01
Sekian

• Terima Kasih

AVSEQ03
32
Pertemuan I
Peranan Statistika dalam Penelitian
33
Peranan Statistika dalam Penelitian

• Analisis statistika merupakan salah satu alat
  atau teknik yang sangat penting untuk
  menganalisis data penelitian secara ilmiah.
  Dengan analisis statistika yang dilakukan dengan
  tepat dan benar, diharapkan akan diperoleh
  kesimpulan yang benar, obyektif, dan dapat
  dipertanggungjawabkan dan atas dasar itu dapat
  diambil keputusan yang benar dan bermakna.

34

• Hanya dengan demikian penelitian itu akan
  benar-benar bermakna dan memberi kontribusi yang
  diharapkan.
• Contoh keputusan a.l adalah
• 1. Perlukah gaji guru dinaikkan untuk
  meningkatkan kualitas unjuk kerjanya?
• 2. Perlukah kualifikasi pendidikan guru
  dinaikkan untuk meningkatkan kualitas unjuk
  kerjanya?

35
Peranan Statistika
1. Meninali hasil pembangunan masa lampau dan
untuk membuat rencana masa depan 2. Melakukan
tindakan-tindakan yang perlu dalam menjalankan
tugas pembangunan 3. Sebagai metode dalam
melakukan penelitian 4. Untuk mengetahui apakah
cara yang baru lebih baik dari cara yang lama 5.
Untuk menetapkan model yang perlu dianut 6.
Untuk menetapkan tingkat hubungan antar
faktor 7. Untuk menetapkan pemilihan
faktor-faktor tertentu guna kepentingan studi
lebih lanjut 8. Dapat digunakan dalam
pengembangan bidang pengetahuan lainnya.
36
Tugas

• Berikan tiga contoh konkrit peranan
  statistika dalam penelitian

37
Pertemuan II
Konsep Dasar Statistika
38
Pengertian Statistika

• Ilmu Pengetahuan yang berhubungan dengan
  cara-cara pengumpulan, pe-nyajian, pengolahan dan
  penganali-saan data serta cara-cara penarikan
  kesimpulan dan pengambilan keputusan secara
  tepat, baik, teliti, hati-hati, mengikuti
  cara-cara dan teori yang benar dan dapat
  diper-tanggungjawabkan (Sudjana, Sukla).

39
Pengertian Statistika (Lanjutan)

• Metode Ilmiah untuk me-ngumpulkan, mengorganisir,
  menyajikan dan menganalisis data, serta menarik
  kesim-pulan yang valid dan me-ngambil keputusan
  yang tepat berdasarkan hasil ana-lisis data
  (Spiegel, Shukla).

40
Pengertian Statistik

• 1. Dipaskai untuk menyatakan sekumpulan data,
  umumnya dalam bentuk angka yang disajikan dalam
  bentuk tabel atau diagram yang melukiskan atau
  menggambarkan suatu persoalan, mis. Statistik
  Penduduk, statistik kecelakaan lalu lintas.

41
Pengertian Statistik (Lanjutan)

• 2. Dipakai untuk menyatakan ukuran-ukuran yang
  diperoleh dari sampel penelitian, seperti
  rata-rata, simpangan baku, persen atau proporsi.
  Contoh Rata-Rata Statistik artinya rata-rata
  yang berlaku untuk sampel.

42
Pengertian Statistik (Lanjutan)

• 3. Ada penggunaan istilah hipotesis statistik,
  yang artinya hipotesis yang diperlukan untuk
  menguji asumsi-asumsi statistik yaitu persyaratan
  tertentu yang harus dipenuhi agar dapat
  dipertanggungjawabkan untuk menggunakan
  teknik-teknik tertentu misalnya analisis regresi
  dan korelasi, uji-t, dll. yang mepersyaratkan
  a.l. normalitas darta.

43
Pengertian Statistik
Statistik sbg suatu metode yg digunakan dlm
pengum-pulan analisis data berupa angka
sehingga dpt diperoleh informasi yg bermanfaat.
Pengertian ini mengandung makna ganda, yaitu (a)
kumpulan data berupa angka, dan (b) keseluruhan
metode pengumpulan dan analisis data.
Statistik dan Statistika
Statistik dapat digunakan untuk menyatakan ukuran
sebagai wakil dari kumpulan data mengenai suatu
hal yang diperoleh berdasarkan perhitungan
menggunakan sebagian data yang diambil dari
keseluruhan tentang masalah tertentu, sedang
statistika merupakan pengetahuan yang berhubungan
dengan cara-cara pengumpulan data, pengolahan,
analisis, dan kesimpulan.
44
Tugas

• Jelaskan dengan satu alinea ruang lingkup
  penggu-naan istilah statistik!

45
Pertemuan III
Statistika Deskriptif dan Satatisrtika Inferensial
AVSEQ12
46
Statistika Deskriptif dan Inferensial
Statistika Deskriptif memberikan informasi hanya
mengenai data yang dimiliki dan belum menarik
kesimpulan tentang data yang lebih besar
Statistika Inferensial membicarakan cara-cara
menganalisis data serta mengambil kesimpulan
(estimasi parameter pop. dan pengujian
hipotesis). Statistika deskriptif dan inferensial
terbagi atas
Statistika parametrik, yang mempertimbangkan
nilai dari satu atau lebih parameter populasi
Statistika nonparametrik, yang tidak
mempertimbangkan nilai dari satu atau lebih
parameter populasi.
47
Statistik Deskriptif

• Rata-rata, median, modus, simpangan baku,
  proporsi, analisis regresi dan analisis korelasi,
  analisis kausal komparatif, dan uji chi-kuadrat.

48
Statistik Inferensial

• Penaksiran parameter dan koefisien keper-cayaan
  dan menguji hipotesis/signifikansi.

49
Tugas

• Buat ringkasan materi masing-masing satu alinea
  tentang Statistika Deskriptif dan Statistika
  Inferensial

50
Pertemuan IV
Statistika Parametrik dan Statistika
Non-Parametrik
AVSEQ13
51
Statistika Parametrik

• Statistika yang digunakan untuk mengolah data
  parametrik, yaitu data hasil mengukur atau
  menimbang, sehingga data itu berbentuk kontinu,
  dengan menggunakan skala pengukuran interval dan
  rasio.
• Penggunaan statistika parametrik dilakukan dengan
  asumsi data berdistribusi normal, dan varians
  kelompok-kelompok data homogin.

52
Statistika Parametrik(Lanjutan)

• Digunakan baik untuk kepentingan statistika
  deskriptif, maupun untuk kepentingan statistika
  inferensial.

53
Statistika Parametrik(Lanjutan)

• Statistika Parametrik yang paling banyak
  digunakan dalam statistika deskriptif adalah
  rata-rata, median, modus, simpangan baku, skor
  baku, analisis regresi dan korelasi, dan analisis
  kausal komparatif.

54
Statistika Parametrik(Lanjutan)

• Statistika Parametrik yang paling banyak
  digunakan dalam statistika inferensial adalah
  statistik t, statistik z, dan statistik F.

55
Tugas

• Buat ringkasan materi masing-masing satu alinea
  tentang Statistika Parametrik dan Statistika
  Non-Parametrik

MUSIC03
56
Pertemuan V
Bentuk Data dan Skala Pengukuran Data
57
Macam-Macam Data Penelitian

1. Menurut bentuknya (a) kategori (data
   kualitatif), dan (b) Bilangan (data kuantitatif)

2. Menurut sumbernya (a) data internal, dan
(b) data eksternal
3. Menurut cara memperolehnya (a) data
primer, dan (b) data sekunder
4. Menurut waktu pengumpulan (a) cross
section, dan (b) time series
58
Sumber Data
Sumber data primer 1. Wawancara langsung 2.
Wawancara tidak langsung 3. Informasi yang
didperoleh dari koresponden 4. Informasi dari
daftar pertanyaan yg dikirim lewat pos 5.
Pencatatan berdasar pada daftar pertanyaan.
Sumber data sekunder 1. Sumber yang
dipublikasikan, seperti laporan dari badan-badan
internasional, laporan instansi pemerintah,
publikasi dari instansi semi pemerintah, dan
publikasi hasil penelitian individual 2. Sumber
yang tidak dipublikasikan
59
Benar/ Dapat Dipercaya
DATA STATISTIKA (Keterangan atau fakta Mengenai
suatu persoalan)
Berbentuk Kategori Kualitataif
Berbentuk Bilangan Kuantitatif
Data Diskrit Nominal Ordinal
Data Kontinu Interval Rasio
60
Bentuk Data

• Kontinu hasil mengukur atau menimbang, mis. luas
  gedung, tinggi badan, berat badan.
• Deskrit hasil menghitung atau membilang, mis.
  jumlah gedung, jumlah orang, nomor/ranking 1, 2.
  3, dst.

61
Skala Pengukuran Data

• Skala Interval menghasilkan Data Interval
• Skala Rasio menghasilkan Data Rasio.
• Skala Nominal menghasilkan Data Nominal
• Skala Ordinal menghasilkan Data Ordinal.

62
Data Interval

• Data yang memiliki skala interval tertentu,
  misalnya nilai prestasi belajar. Nilai 2 memiliki
  interval (1.50-2,49), nilai 3 memiliki interval
  (2,50-3.49), dst.
• Data interval tidak bisa dibandingkan. Mis. Nilai
  3 si A (dari 2.50) tidak sama dengan nilai 3 si B
  (dari 3.49).

63
Data Rasio

• Merupakan bilangan yang sebenarnya, mis. Panjang
  5 m, 10 m, tetapi dapat 0 m. Berat 5 kg, 10 kg,
  dapat 0 kg.
• Data rasio dapat dibandingkan misalnya berat 2 kg
  adalah separuh dari berat 4 kg. Berbeda dengan
  nilai 2 belum tentu separuh dari nilai 4.
• Data rasio memiliki 0 mutlak, artinya memang
  betul-betul nol.

64
Data Nominal

• Data hasil menghitung atau membilang misalnya
  jumlah orang, jumlah gedung, dsb.
• Berbentuk frekuensi yang termasuk kategori
  tertentu, misalnya kategori pria 100 orang,
  kategori perempuan 150 orang.
• Tidak dapat dipecah-pecah ke dalam ukuran pecahan.

65
Data Ordinal

• Berbentuk ranking atau pering-kat, misalnya
  ranking satu, ranking dua dan seterusnya. Jarak
  tiap ranking tidak perlu sama.
• Dalam kondisi tertentu data ordinal dapat diolah
  dengan teknik korelasi Spearman.

66
Tugas

• Berikan masing-masing dua contoh data interval,
  rasio, nominal, dan ordinal!

67
Pertemuan VI
Penyajian Data
68
Penyajian Data

• Tabel atau Daftar
• Grafik atau Diagram batang, garis, lambang atau
  simbol, lingkaran, pastel, peta atau kartogram,
  pencar atau titik.
• Pengerjaan dengan komputer.

69
Tugas

• 1. Buatlah skema sebuah daftar baris kolom untuk
  menyajikan data tentang ijazah yang diberikan
  (Sarjana, Magister, Doktor) menurut jenis kelamin
  (Laki-laki dan perempuan) oleh tiap fakultas di 5
  universitas. Jumlah fakultas di tiap universitas
  tidak perlu sama.
• 2. Sebutkan kegunaan penyajian data dalam bentuk
  diagram atau garis!
• 3. Buatlah sebuah tabel hasil pengukuran yang di
  dalamnya terkandung angka-angka yang merupakan
  data yang berskala nominal, ordinal dan interval!

70
Pertemuan VII
Rata-rata, Median, dan Modus
71
Mean (Rata-Rata)
1. Perhitungan rata-rata hitung untuk data tidak
berkelompok
Rumus
Contoh 7 6 9 5 7 8 6 8 7 9
Jadi
72
Mean (Rata-Rata)
2. Perhitungan rata-rata hitung untuk data
berkelompok
Rumus
Skor Hasil Ujian Mata Kuliah Statistika
No Kelas Interval f X fX
1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 35 44 45 54 55 64 65 74 75 84 85 94 95 104 3 3 8 23 20 19 4 39,5 49,5 59,5 69,5 79,5 89,5 99,5 118,5 148,5 476 1598,5 1590 1700,5 398
Jumlah 80 6030
73
Mean (Rata-Rata)
2. Perhitungan rata-rata hitung untuk data
berkelompok
Jadi
74
Mean (Rata-Rata)
2. Perhitungan rata-rata hitung untuk data
berkelompok
Rumus
Skor Hasil Ujian Mata Kuliah Statistika
No Kelas Interval f X Kode (c) fc
1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 35 44 45 54 55 64 65 74 75 84 85 94 95 104 3 3 8 23 20 19 4 39,5 49,5 59,5 69,5 79,5 89,5 99,5 -3 -2 -1 0 1 2 3 -9 -6 -8 0 20 38 12
Jumlah 80 47
75
Mean (Rata-Rata)
2. Perhitungan rata-rata hitung untuk data
berkelompok
Jadi
76
Median
1. Perhitungan median untuk data tidak
berkelompok
Rumus
Contoh 7 6 9 5 7 8 6 8 7 9
Jadi
77
Median
2. Perhitungan median untuk data berkelompok
Rumus
Skor Hasil Ujian Mata Kuliah Statistika
No Kelas Interval f
1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 35 44 45 54 55 64 65 74 75 84 85 94 95 104 3 3 8 23 20 (Me 40) 19 4
Jumlah 80
78
Median
2. Perhitungan Median untuk data berkelompok
Jadi
1/2N 40
b 74,5
P 10
F 3 3 8 23 37
f 20
79
Modus
1. Perhitungan modus untuk data tidak berkelompok
Contoh 7 6 9 5 7 8 6 8 7 9
Angka 5 sebanyak 1
Angka 6 sebanyak 2
Angka 7 sebanyak 3 (modus)
Angka 8 sebanyak 2
Angka 9 sebanyak 2
80
Modus
2. Perhitungan Modus untuk data berkelompok
Rumus
Skor Hasil Ujian Mata Kuliah Statistika
No Kelas Interval f
1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 35 44 45 54 55 64 65 74 75 84 85 94 95 104 3 3 8 23 (Modus) 20 19 4
Jumlah 80
81
Modus
2. Perhitungan Modus untuk data berkelompok
Jadi
b 64,5
P 10
b1 23 8 15
b2 23 20 3
82
Tugas
83
Pertemuan VIII
Standar Deviasi dan Standar Skor
84
Standar Deviasi dan Varians
1. Perhitungan Standar Deviasi dan Varians untuk
data tidak berkelompok
Rumus
Contoh 7 6 9 5 7 8 6 8 7 9
85
Standar Deviasi dan Varians
1. Perhitungan Standar Deviasi dan Varians untuk
data tidak berkelompok
Daftar Perhitungan Standar Deviasi dan Varians
No X
1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 7 6 9 5 7 8 6 8 7 9 -0,2 -1,2 1,8 -2,2 -0,2 0,8 -1,2 0,8 -0,2 1,8 0,04 1,44 3,24 4,84 0,04 0,64 1,44 0,64 0,04 3,24
Jumlah 15,60
86
Standar Deviasi dan Varians
1. Perhitungan Standar Deviasi dan Varians untuk
data tidak berkelompok
Varians
Standar Deviasi
87
Standar Deviasi dan Varians
1. Perhitungan Standar Deviasi dan Varians untuk
data tidak berkelompok
Daftar Perhitungan Standar Deviasi dan Varians
No X X2
1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 7 6 9 5 7 8 6 8 7 9 49 36 81 25 49 64 36 64 49 81
Jumlah 534
88
Standar Deviasi dan Varians
1. Perhitungan Standar Deviasi dan Varians untuk
data tidak berkelompok
Varians
Standar Deviasi
89
Standar Deviasi dan Varians
1. Perhitungan Standar Deviasi dan Varians untuk
data tidak berkelompok
Varians
Standar Deviasi
90
Standar Deviasi dan Varians
2. Perhitungan Standar Deviasi dan Varians untuk
data berkelompok
Rumus
91
Standar Deviasi dan Varians
1. Perhitungan Standar Deviasi dan Varians untuk
data tidak berkelompok
Varians
Standar Deviasi
92
Standar Deviasi dan Varians
2. Perhitungan Standar Deviasi dan Varians untuk
data berkelompok
Daftar Perhitungan Standar Deviasi dan Varians
No Kelas Interval f X
1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 35 44 45 54 55 64 65 74 75 84 85 94 95 104 3 3 8 23 20 19 4 39,5 49,5 59,5 69,5 79,5 89,5 99,5 -35,88 -25,88 -15,88 -5,88 4,12 14,12 24,12 1287,37 669,77 252,17 34,57 16,97 199,37 581,77 3862,12 2009,32 2017,40 795,21 339,49 3788,11 2327,10
Jumlah 80 15130,75
93
Standar Deviasi dan Varians
2. Perhitungan Standar Deviasi dan Varians untuk
data berkelompok
Varians
Standar Deviasi
94
Standar Deviasi dan Varians
2. Perhitungan Standar Deviasi dan Varians untuk
data berkelompok
Daftar Perhitungan Standar Deviasi dan Varians
No Kls Interval f X fX X2 fX2
1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 35 44 45 54 55 64 65 74 75 84 85 94 95 104 3 3 8 23 20 19 4 39,5 49,5 59,5 69,5 79,5 89,5 99,5 118,5 148,5 476 1598,5 1590 1700,5 390 1560,25 2450,25 3540,25 4830,25 5320,25 8010,25 9900,25 4680,75 7350,75 28322 111095,75 126405 152194,75 39601
Jumlah 80 6030 469650
95
Standar Deviasi dan Varians
2. Perhitungan Standar Deviasi dan Varians untuk
data berkelompok
Daftar Perhitungan Standar Deviasi dan Varians
No Kls Interval f X C C2 fC fC2
1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 35 44 45 54 55 64 65 74 75 84 85 94 95 104 3 3 8 23 20 19 4 39,5 49,5 59,5 69,5 79,5 89,5 99,5 -3 -2 -1 0 1 2 3 9 4 1 0 1 4 9 -9 -6 -8 0 20 38 12 27 12 8 0 20 76 36
Jumlah 80 47 179
96
Pertemuan IX
UJIAN TENGAH SEMESTER
97
Pertemuan X
Distribusi Normal
98
Uji Normalitas Data
99
Uji Normalitas Data
Daftar Perhitungan Frekuensi Teoretis dan
Pengamatan
No Batas Kelas Z Batas Kelas Z Daftar Luas Kelas Interval Frek. Teoretis (Ei) Frek. Pengamatan (Oi)
1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 34,5 44,5 54,5 64,5 74,5 84,5 94,5 104,5 -2,81 -2,09 -1,36 -0,64 0,08 0,80 1,53 2,25 0,4975 0,4817 0,4131 0,2369 0,0819 0,2881 0,4370 0,4878 0,0158 0,0686 0,1742 0,3208 0,2062 0,1489 0,0508 1,26 5,49 13,94 25,66 16,50 11,91 4,06 3 3 8 23 20 19 4
100
Uji Normalitas Data
101
Uji Normalitas Data
Kurva penerimaan dan penolakan hipotesis
Taraf nyata 1 13,3
Taraf nyata 5 9,49
102
Uji Homogenitas Data
103
Uji Homogenitas Data
Hasil Belajar Siswa Melalui Uji Coba Metode
Mengajar
No Ceramah (X1) T. Jawab (X2) Diskusi (X3) X12 X22 X32
1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. JLH 75 57 60 63 70 91 85 87 66 79 733 72 87 95 67 90 84 76 79 92 80 822 63 66 75 84 78 69 87 81 90 72 765 5625 3249 3600 3969 4900 8281 7225 7569 4356 6241 55015 5184 7569 9025 4489 8100 7056 5776 6241 8464 6400 68304 3969 4356 5625 7056 6084 4769 7569 6561 8100 5184 59265
104
Uji Homogenitas Data
105
Uji Homogenitas Data
Daftar Perhitungan Uji Homogenitas Varians
Populasi
Sampel Ke dk 1/dk Si2 log Si2 (dk) log Si2
1 2 3 9 9 9 0,11 0,11 0,11 142,90 81,73 82,50 2,1550 1,9124 1,9165 19,3950 17,2116 17,2485
Jlh 27 53,8551
106
Uji Homogenitas Data
log S2 log 102,38 2,01
B (2,01)(27) 54,27
107
Uji Homogenitas Data
Kurva penerimaan dan penolakan hipotesis
Taraf nyata 5 5,99
Taraf nyata 1 13,28
108
Pertemuan XI
PROPORSI
109
Pertemuan XII
Analisis Regresi dan Korelasi
110
Uji Regresi Linier Sederhana
111
Uji Regresi Linier Sederhana
Data Hasil Penelitian
No. X Y X2 Y2 XY
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 12 15 14 11 9 13 15 16 10 8 12 10 13 70 73 74 73 74 77 74 76 68 70 71 72 73 144 225 196 121 81 169 225 256 100 64 144 100 169 4900 5329 5476 5329 5476 5929 5476 5776 4624 4900 5041 5184 5329 840 1095 1036 803 666 1001 1110 1216 680 560 852 720 949
112
Uji Regresi Linier Sederhana
Data Hasil Penelitian
No. X Y X2 Y2 XY
13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 14 14 19 13 17 15 15 16 11 14 16 15 73 74 74 76 75 73 70 75 75 76 74 75 196 196 361 169 289 225 225 256 121 196 256 225 5329 5476 5476 5776 5625 5329 4900 5625 5625 5776 5476 5625 1022 1036 1406 988 1275 1095 1050 1200 825 1064 1184 1125
113
Uji Regresi Linier Sederhana
Data Hasil Penelitian
No. X Y X2 Y2 XY
25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 17 18 14 17 13 12 18 17 16 76 71 75 77 73 72 76 77 72 . 289 324 196 289 169 144 324 289 256 5776 5041 5625 5929 5329 5184 5776 5929 5184 1292 1278 1050 1309 949 864 1368 1309 1152
Jlh 479 2504 6989 184580 35369
114
Uji Regresi Linier Sederhana
115
Uji Linieritas dan Keberartian Persamaan Regresi
Kriteria pengujian Terima hipotesis persa-maan
regresi linier jika F lt F(1-a)(k-2,n-k) dengan
taraf nyata 1 dan 5
Kriteria pengujian Terima hipotesis persa-maan
regresi linier berar-ti jika F gt F(1-a)(1,n-2)
degn taraf nyata 1 dan 5
116
Uji Linieritas dan Keberartian Persamaan Regresi
JK(T) ?Y2 184580
JK(res) JK(T) JK(a) JK(b/a)
184580 184412,24 34,98 132,78
117
Uji Linieritas dan Keberartian Persamaan Regresi
Kelompok Data Y Berda-sarkan X yang sama
Kelompok Data Y Berda-sarkan X yang sama
X k n Y
13 14 6 7 4 5 77 73 76 73 74 73 74 76 75
X k n Y
8 9 10 11 12 1 2 3 4 5 1 1 2 2 3 70 74 68 72 73 75 70 71 72
118
Uji Linieritas dan Keberartian Persamaan Regresi
Kelompok Data Y Berda-sarkan X yang sama
Kelompok Data Y Berda-sarkan X yang sama
X k n Y
15 16 8 9 5 4 73 74 73 70 75 76 75 74 72
X k n Y
17 18 19 10 11 12 4 2 1 75 76 77 77 76 71 74
k 12
119
Uji Linieritas dan Keberartian Persamaan Regresi
120
Uji Linieritas dan Keberartian Persamaan Regresi
JK(E) 0 0 8 2 2 12,75 5,2 14
8,75 2,75 12,5 0 67,95
JK(TC) 132,78 67,95 64,83
121
Uji Linieritas dan Keberartian Persamaan Regresi
122
Uji Linieritas dan Keberartian Persamaan Regresi
Daftar Analisis Varians
Sumber Varians dk JK RJK F
Total 34 184580 - -
Regresi (a) Regresi (b/a) Residu 1 1 32 184412,24 34,98 132,78 34,98 4,15 8,43
Tuna Cocok Kekeliruan 10 22 6,48 3,09 6,48 3,09 2,10
Uji Linieritas F(0,01)(10,22) 3,26 dan
F(0,05)(10,22) 2,30
Uji keberartian F(0,01)(1,32) 7,50 dan
F(0,01)(1,32) 4,15
123
Uji Linieritas dan Keberartian Persamaan Regresi
Uji Linieritas Fhitung lebih kecil dari Ftabel
(2,10 lt 3,26) dan (2,10 lt 2,30), sehingga dapat
disimpulkan bahwa persamaan regresi berbentuk
linier.
Uji keberartian Fhitung lebih besar dari Ftabel
(8,43 lt 7,50) dan (8,43 gt 4,15) sehingga dapat
disimpulkan bahwa persamaan regresi linier
benar-benar berarti atau signifikan.
124
Uji Korelasi Linier Sederhana
Rumus koefisien korelasi
Dari data hasil penelitian telah diperoleh
harga-harga ?X 479 ?Y 2504 ?X2 6989 ?Y2
184580 ?XY 35369 n 34
125
Uji Korelasi Linier Sederhana
126
Uji Keberartian Koefisien Korelasi
Pasangan hipotesis yang diuji H0 ? 0 H1 ?
? 0
Kreteria pengujian Terima H0 jika -t(1-½a) lt t
lt t(1-½a) dengan taraf nyata 1 dan 5 serta dk
n 2.
127
Uji Keberartian Koefisien Korelasi
tdaftar t(0,995)(32) 2,75 dan t(0,975)(32)
2,04. Ternyata harga thitung lebih besar dari
tdaftar atau harga thitung telah berada di luar
daerah penerimaan H0. Dengan demikian maka dapat
disimpulkan bahwa H0 ditolak dan dapat menerima
H1. Untuk jelasnya dapat dilihat pada gambar
berikut
128
Uji Keberartian Koefisien Korelasi
Kurva penerimaan dan penolakan hipotesis
Taraf nyata 5 2,04
Taraf nyata 1 2,75
t
129
Pertemuan XIII-XIV
HIPOTESIS
130
(No Transcript)
131
Uji t (Analisis Varians)
Pasangan hipotesis H0 µ1 µ2 H1 µ1 ? µ2
Kreteria pengujian Terima H0 jika -t(1-½a) lt t
lt t(1-½a) dengan taraf nyata 1 dan 5 serta dk
n1 n2 2.
132
Uji t (Analisis Varians)
133
Uji t (Analisis Varians)
Kurva penerimaan dan penolakan hipotesis
Taraf nyata 5 2,10
Taraf nyata 1 2,88
134
Perbedaan Produktivitas 25 Karyawan Sebelum dan
Sesudah Diberi Kenderaan Dinas
X1 75 80 65 70 75
80 65 80 90 75
60 70 75 70 80
65 75 70 80 65
75 80 70 90 70
X2 85 90 75 75 75
90 70 85 95 70
65 75 85 65 95
65 80 80 90 60
75 85 80 95 75
135
Hipotesis yang diuji
H0 Tidak terdapat perbedaan nilai
produktivitas kerja pegawai antara
sebelum mendapat kenderaan dinas dan
setelah mendapat kenderaan dinas.
H1 Terdapat perbedaan nilai produk-
tivitas kerja pegawai antara sebelum
mendapat kenderaan dinas dan setelah
mendapat kenderaan dinas
136
Kriteria Pengujian
Tolak H0 jika thitung ? tdaftar
Pada ? 0.05
dan
Derajat bebas n1 n2 2 48
tdaftar 2,015
137
Statistik Uji
t
138
(No Transcript)
139
Statistika Non Parametrik
Uji Korelasi Rank untuk menunjukkan kebebasan
hubungan atau perbedaan nomor urut (rangking)
dari dua variabel yang keduanya merupakan data
jenjang urutan.
140
Statistika Non Parametrik
Daftar Perhitungan Ranking Data Hasil Penelitian
No. X Y Rank X Rank Y bi Bi2
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 96 82 63 57 82 90 90 74 87 90 150 95 75 75 110 100 140 83 100 92 1 6,5 9 10 6,5 3 3 8 5 3 1 6 9,5 9,5 3 4,5 2 8 4,5 7 0 0,5 -0,5 0,5 3,5 -1,5 1 0 0,5 -4 0,00 0,25 0,25 0,25 12,25 2,25 1,00 0,00 0,25 16
Jlh 0 32,50
141
Statistika Non Parametrik
Dari hasil perhitungan diperoleh harga rhitung
sebesar 0,80. Jadi r2 0,802 0,64. Sedang dari
daftar kritis koefisien korelasi rank pada taraf
nyata 0,01 dan n 10 diperoleh 0,746. Ternyata
harga rhitung lebih kecil dari rdaftar (0,64 lt
0,746), sehingga dapat disimpulkan bahwa H0
ditolak dan dapat menerima H1.
142
Pertemuan XV
Uji Chi-Kuadrat
143
Statistika Non Parametrik
Uji Chi-Kuadrat untuk pengujian dua kelompok
sampel independen melalui sebuah daftar
kontingensi.
Contoh Suatu penelitian dalam bentuk eksperimen
melalui penggunaan metode mengajar tertentu yang
dilakukan terhadap 200 orang siswa, masing-masing
SMU Negeri 125 orang dan SMU Swasta 75 orang.
Setelah pelaksanaan eksperimen diadakan tes dan
diperoleh hasil sbb
144
Statistika Non Parametrik
Daftar Kelulusan Siswa Dalam Uji Coba Metode
Mengajar
Sekolah Kelulusan SMU Negeri SMU Swasta Jumlah
Lulus Tidak lulus (A) 25 (C) (B) 25 (D) 150 50
Jumlah 125 75 200
Dari tabel di atas dapat dilihat N 200 A
100 B 50 C 25 D 25
145
Statistika Non Parametrik
146
Pertemuan XVI
Pengolahan dan Analisis Data Dengan Program SPSS
147
AVSEQ01
Sekian

• Terima Kasih

AVSEQ03