Belajar Statistika

  Pengukuran Gejala Pusat adalah pengukuran kelompok data yang menunjukan Modus ( nilai yang sering muncul dari data), Median ( nilai tengah data ) dan mean ( rata – rata nilai data ). Demikian pembahasan tentang Pengukuran Gejala Pusat ( Central Tendency ), semoga membantu saudara dalam belajar statistika, terimakasih.   Sumber pustaka : Prof. Dr. Sugiyono, Statistika untuk Penelitian, Alfabeta, Bandung 2005.

  Dibawah ini ditampilkan nilai ujian matapelajaran Kelistrikan dari 150 siswa SMK DAMAR NUSANTARA jurusan Teknik Kendaraan Ringan, yang datanya sebagai berikut : Untuk menyusun tabel distribusi frekuensi, perlu dilakukan langkah – langkah sebagai berikut : Agar lebih memahami, mari kita selesaikan satu persatu : Demikian bahasan tentang contoh menyusun tabel distribusi frekuensi, semoga membantu saudara dalam belajar statistik, terimakasih. Sumber pustaka : Prof. Dr. Sugiyono, Statistika untuk Penelitian, Alfabeta, Bandung 2005.

  Rumus Struges adalah sebagai berikut : Misal jumlah Data 150, maka Jumlah Klasnya : K = 1 + 3,3 log 150 = 1 + 3,3 x 2,18 = 8,19 dibulatkan 9, karena panjang klas agar lebih fleksibel. Permasalahannya bagaimana cara mencari nilai logaritma 150, tentu kita harus menggunakan kalkulator atau tabel logaritma. Tapi terkadang guru atau dosen menginginkan siswa atau mahasiswanya saat ujian harus menggunakan tabel logaritma, tidak boleh menggunakan kalkulator, maka tentunya kita harus memahami tabel logaritma. Dibawah ini dilampirkan tabel logaritma : Dari tabel didapat 1761 yang artinya 0,1761 dan dapat dibulatkan menjadi 0,18. Kemudian perlu diketahui bahwa 150 adalah ratusan jadi angka depannya adalah 2, sehingga : Setelah saudara memahami cara mencari klas interval dengan  menggunakan r umus Struges, sekarang mari coba mencari klas interval dengan jumlah data 200. Tentu jawabannya sebagai berikut : K = 1 + 3,3 log 200 = 1 + 3,3 x 2,30 = 8,59 dibulatkan 9. Namun bila kita cari klas int

  Bagi pemula mungkin cara ini lebih mudah, karena tinggal menentukan berapa jumlah data yang diamati. Misalkan saja banyaknya data kita lambangkan dengan n dan jumlah klas interval kita lambangkan ki. Dibawah ini dilampirkan grafik untuk menentukan jumlah klas interval. Jumlah data observasi berada pada garis horizontal dan jumlah klas interval berada pada garis vertikal. Cara menggunakannya mudah, contoh : Berapa banyaknya klas interval untuk jumlah data 50. n = 50 berada pada garis horizontal, kemudian tarik keatas menyentuh garis lengkung, kemudian tarik kekiri untuk mendapatkan jumlah klas interval, dari tabel jumlah klas yang mendekati untuk n = 50 yaitu 8. Bagaimana bila banyaknya data 200, berapakah klas interval yang akan digunakan pada penyusunan tabel distribusi frekuensi, tentu anda sudah dapat menjawabnya.

  Tabel Distribusi Frekuensi disusun bila jumlah data yang akan disajikan cukup banyak. Tabel ini merupakan tabel yang dipersiapkan untuk pengujian terhadap normalitas data. Contoh tabel distribusi frekuensi : Hal – hal yang perlu diperhatikan dalam Tabel Distribusi Frekuensi :   1)     Tabel distribusi mempunyai sejumlah Klas. Pada contoh diatas jumlah klas intervalnya adalah 9 yaitu nomor 1 s/d 9.   2)       Pada setiap klas mempunyai KLAS INTERVAL . Interval nilai bawah dengan atas sering disebut dengan PANJANG KLAS. Jadi Panjang Klas adalah Jarak antara nilai batas bawah dengan batas atas pada setiap kelas. Batas bawah pada contoh nilai yang ada  pada sebelah kiri tiap klas ( 10, 20, 30, ……., 90). Sedangkan batas atas ditunjukan pada nilai sebelah  kanan yaitu 19, 29,39, …….,100 ( angka terakhir mestinya 99, tetapi nilai tertinggi adalah 100), jadi 100 langsung dimasukan sebagai batas atas.   3)     Setiap klas interval mempunyai frekuensi ( Jumlah ). Sebagai contoh 

  Tabel Data Interval adalah tabel yang menggambarkan data - data situasi objek yang ditunjukan oleh batasan nilai tertentu. Untuk membantu memahami contoh tabel data interval, kita simak kembali blog saya tentang Skala Likert . Pada blog itu saya memberikan contoh Skala Likert, yang kuisionernya sebagai berikut : 1 = sangat tidak puas 2 = tidak puas 3 = puas 4 = sangat puas Skala itu menunjukan batasan nilainya tertentu, jadi merupakan data interval. Dan tabel yang ditampilkan pada pengolahan akhir merupakan tabel data interval. Contoh tabel data interval sebagai berikut :

  Skala Likert adalah skala pengganti dalam bentuk penomoran untuk menunjukan situasi obyek. Skala Likert merupakan instrumen yang digunakan untuk pengambilan data, biasanya menggunakan angka sebagai bentuk pilihan. Angka penomoran disusun dari angka terkecil yang menunjukan pilihan kurang sampai dengan angka terbesar yang menunjukan pilihan baik atau sangat baik. Dibawah ini diberikan contoh Skala Likert. 1 = sangat tidak puas 2 = tidak puas 3 = puas 4 = sangat puas Misalkan Skala Likert ini akan digunakan untuk pengambilan data " Tingkat Kepuasan Gaji Pegawai "   yang diberikan sebuah perusahaan. Maka kuisioner itu dibagikan kepada responden, dengan tidak menyertakan nama. Ambil saja contoh sebuah perusahaan memiliki 1000 karyawan, akan digunakan sebagai responden. Setelah kuisioner dibagikan dan diisi oleh responden, kemudian kuisioner itu dikumpulkan kembali. Dan misalkan saja hasilnya didapat seperti berikut : Maka cara perhitungannya sebagai berikut : Tent

  Pada postingan kali ini, admin akan menampilkan contoh penyajian data dengan cara menggunakan tabel, dimana pada tabel ini sekaligus diberikan contoh langsung dua penampilan data, yaitu tabel data ordinal dan tabel data rasio. Tabel Data Ordinal adalah tabel yang disusun berdasarkan data   Peringkat/Rangking. Tabel Data Rasio adalah tabel yang disusun berdasarkan data  rasio , atau secara tampilan dapat juga dibuat dalam persentase. Contohnya sebagai berikut :

  Tabel Data Nominal adalah sebuah tabel yang disusun berdasarkan nilai data. Contoh terdapat data sebagai berikut : 1.            Dibagian Keuangan : Jumlah pegawai yang lulus S 1 = 25 orang; Sarjana Muda = 90 orang; SMU = 45 orang; SMK = 156 orang; SMP = 12 orang; dan SD = 3 orang.   2.            Dibagian Umum: Jumlah pegawai yang lulus S 1 = 5 orang; Sarjana Muda = 6 orang; SMU = 6 orang; SMK = 8 orang; SMP = 4 orang dan SD = 1 orang.   3.            Dibagian Penjualan: Jumlah pegawai yang lulus S 1 = 7 orang; SMK = 65 orang; SMP = 37 orang; dan SD = 5 orang.   4.            Dibagian Litbang: Jumlah pegawai yang lulus S 3 = 1 orang; S 2 = 8 orang; S 1 = 35 orang. Misalkan buatlah tabel data nominal dari data diatas dengan judul Komposisi Pendidikan, maka dapat dibuatkan tabel sebagai berikut :

  Sebagaimana telah dibahas pada blog sebelumnya bahwa Statistik Deskriptif adalah Statistik yang berfungsi untuk mendeskripsikan atau memberi gambaran terhadap obyek yang diteliti melalui data sampel atau populasi sebagaimana adanya, tanpa membuat analisis dan membuat kesimpulan yang berlaku untuk umum. Grafik Garis ( Polygon ) Grafik garis dibuat biasanya untuk menunjukan perkembangan suatu keadaan . Grafik Batang ( Histogram ) Grafik Batang dibuat untuk menunjukan perkembangan dan menunjukan perbandingan.   DIAGRAM LINGKARAN ( PIECHART ) Cara lain untuk menyajikan data hasil Penelitian adalah dengan diagram lingkaran atau Piechart. Diagram lingkaran digunakan untuk membandingkan data. GRAFIK GAMBAR  ( PICTOGRAM ) Salah satu keunikan grafik gambar yaitu menampilkan gambar yang sesuai dengan data, dengan tujuan supaya data yang disajikan lebih komunikatif.

  Terdapat bermacam – macam teknik Statistik yang dapat digunakan dalam penelitian khususnya dalam Pengujian Hipotesis.

  Setelah mempelajarai variabel dan macam - macam penelitian, perlu diketahui alur penelitian. Alur penelitian statistik untuk setiap macam penelitian hampir sama. Perhatikan alur penelitian statistik di bawah ini.

  Skala pengukuran pada statistik adalah besar dan bentuk ukuran data hasil pengukuran yang akan digunakan dalam perhitungan statistik. Mengenai pengertiannya dijelaskan di bawah ini : Skala Nominal Setiap kategori dari objek (variabel) diberikan simbol untuk keperluan identifikasi (dalam bentuk angka atau huruf), namun angka atau huruf tersebut tidak memiliki makna dan besaran tertentu. Skala Ordinal Sama dengan skala nominal, namun variabel dapat disusun berdasarkan tingkat (urutan) tertentu. Skala Interval Dapat menentukan suatu variabel yang satu lebih atau kurang dibandingkan dengan variabel lainnya. Tidak memiliki nilai nol mutlak. Skala Rasio Adanya titik nol mutlak. Skala pengukuran yang mencakup skala nominal, ordinal dan interval.

  Statistika Parametrik dan Non-Parametrik.

  Contoh Statistik Inferensia

  Contoh statistika deskriptif.

  Paradigma penelitian adalah Pola fikir yang menunjukan hubungan antara variabel yang akan diteliti. Dibawah ini disediakan contoh beberapa paradigma penelitian. Paradigma mana yang akan anda pakai, tentunya disesuaikan dengan kebutuhan yang akan anda analisis.