Dosen: Rusman, M.Pd.I
1.
Sebutkan
4 macam pengertian Statistik.
yang pertama, Statistika kadang diberi pengertian sebagai ´data statistik´
yaitu kumpulan bahan yang keterangannya berupa angka atau bilangan. Dan
dengan istilah lain Statistik´ adalah deretan atau kumpulan angka yang
menunjukkanketerangan mengenai cabang kegiatan hidup tertentu.Misalnya:
statistika penduduk, statistika pertanian, statistika perdagangan,statistika
pendidikan, statistika keagamaan. Dalam hal ini statistika penduduk
terkandung pengertian kumpulan bahan keterangan yang berwujud angka yang
berhubungan dengan bidang kependudukan (angkakelahiran, angka kematian, angka
perkawinan, angka perpindahan penduduk).
yang kedua, Statistika diberi pengertian sebagai 'kegiatan statistik´
atau 'kegiatan perstatistikan´ atau 'kegiatan penstatistikan´
yang mencakup 4 hal, yaitu : Pengumpulan data, Penyusunan data, Pengumuman dan pelaporan data, Analisis
data. Misalnya: 'Biro Pusat Statistik´, terkandung pengertian: sebuah biro pada tingkat pusat, yang mempunyai keguiatan pokok
dalam bidang: pengumpulan data, penyajian data, dan penganalisisan
data.
yang ketiga, Statistika sebagai metode statistik yaitu cara-cara
tertentu yang perlu ditempuh dalam rangka mengumpulkan, menyusun/mengatur,
menyajikan,menganalisis dan memberikan interpretasi terhadap sekumpulan bahan
keterangan yang berupa angka sedemikian rupa sehingga kumpulan bahanketerangan
yang berupa angka 'itu dapat berbicara´ atau dapat
memberikan pengertian dan makna tertentu.
yang keempat, Statistika diberi pengertian sebagai ilmu statistik. Ilmu
statistik tidak lainadalah ilmu pengetahuan yang mempelajari dan mengembangkan
secarailmiah tahap-tahap yang ada dalam kegiatan statistik.
2.
Syarat
apakah yang harus dipenuhi oleh sekumpulan angka atau bilangan, sehingga ia
dapat disebut data statistic. ?
1.
Objektif, yang berarti bahwa data yang
ditampilkan harus sesuai dengan keadaan yang sebenarnya. Misalnya, jumlah
penduduk miskin di suatu kota sebanyak 1 juta jiwa, maka yang harus dilaporkan
harus dengan jumlah 1 juta, jika kurang atau lebih maka akan berimbas pada
pengambilan kebijakan yang salah untuk penduduk miskin seperti raskin dan
BLT.
2.
Representatif, yang berarti bahwa data yang
tersedia harus mewakili objek yang diamati. Misalnya, data tentang harga barang
yang diambil tidak hanya dari pasar tradisional tetapi juga pasar modern, data
tentang konsumsi beras tidak hanya diambil di daerah perkotaan saja tetapi juga
di daerah pedesaan.
3.
Kesalahan baku (standard error) kecil. Data
yang diperoleh dari hasil survey biasanya memiliki kesalahan baku, baik yang
diperoleh dari sampling error maupun non sampling error. Namun hasil estimasi
yang diperoleh diharapkan mendekati parameter atau nilai dari populasinya. Agar
mendekati nilai parameternya maka kesalahan baku harus sekecil mungkin agar
keputusan yang diambil tepat sasaran.
4.
Tepat waktu. Terkadang kita membutuhkan data
yang paling up to date untuk mengambil suatu keputusan. Misalnya, pemerintah
tahun ini (2014) ingin melakukan perbaikan bangunan SD yang rusak, maka data
yang diperlukan adalah data jumlah bangunan SD yang rusak yang terkini (tahun
2014 atau 2013), bukan data jumlah bangunan SD yang rusak tahun 2010, karena
pemerintah ingin melihat gambaran terakhir jumlah bangunan SD yang rusak.
5.
Relevan, yang berarti bahwa data yang
dikumpulkan harus relevan dengan masalah yang akan dipecahkan. Misalnya,
kebijakan pemerintah dalam impor sapi, maka data yang dibutuhkan adalah
produksi daging sapi di Indonesia atau data jumlah sapi tahun berjalan.
3.
Jelaskan
apa yang disebut :
a. data kontinyu :
data yang sifatnya sinambung atau kontinyu, nilainya bisa berupa
pecahan. Contoh data kontinyu adalah data tentang hasil panen padi, panjang
jalan, berat sapi dan sebagainya
b. data deskrit :
data yang sifatnya terputus-putus, nilainya bukan merupakan pecahan
(angka utuh). Contoh data diskrit adalah data tentang jumlah penduduk,
kendaraan dan sebagainya
c. data interval :
Data interval Pemberian angka kepada set dari objek yang mempunyai
sifat-sifat ukuran ordinal dan ditambah satu sifat lain, yakni jarak yang sama
pada pengukuran dinamakan data interval. Data ini memperlihatkan jarak yang
sama dari ciri atau sifat objek yang diukur. Akan tetapi ukuran interval tidak
memberikan jumlah absolut dari objek yang diukur. Data yang diperoleh dari
hasil pengukuran menggunakan skala interval dinamakan data interval. Misalnya tentang
nilai ujian 6 orang mahasiswa, yakni A, B, C, D, E dan F diukur dengan ukuran
interval pada skala prestasi dengan ukuran 1, 2, 3, 4, 5 dan 6, maka dapat
dikatakan bahwa beda prestasi antara mahasiswa C dan A adalah 3 – 1 = 2. Beda
prestasi antara mahasiswa C dan F adalah 6 – 3 = 3. Akan tetapi tidak bisa
dikatakan bahwa prestasi mahasiswa E adalah 5 kali prestasi mahasiswa A ataupun
prestasi mahasiswa F adalah 3 kali lebih baik dari prestasi mahasiswa B. Dari hasil
pengukuran dengan menggunakan skala interval ini akan diperoleh data interval.
Alat analisis (uji hipotesis asosiatif) statistik parametrik yang lazim
digunakan untuk data interval ini adalah Pearson Korelasi Product Moment,
Partial Correlation, Multiple Correlation, Partial Regression, dan Multiple
Regression.
d. data ordinal :
bagian lain dari data kontinum adalah data ordinal. Data ini, selain
memiliki nama (atribut), juga memiliki peringkat atau urutan. Angka yang
diberikan mengandung tingkatan. Ia digunakan untuk mengurutkan objek dari yang
paling rendah sampai yang paling tinggi, atau sebaliknya. Ukuran ini tidak
memberikan nilai absolut terhadap objek, tetapi hanya memberikan peringkat saja.
Jika kita memiliki sebuah set objek yang dinomori, dari 1 sampai n, misalnya
peringkat 1, 2, 3, 4, 5 dan seterusnya, bila dinyatakan dalam skala, maka jarak
antara data yang satu dengan lainnya tidak sama. Ia akan memiliki urutan mulai
dari yang paling tinggi sampai paling rendah. Atau paling baik sampai ke yang
paling buruk. Misalnya
dalam skala Likert (Moh Nazir), mulai dari sangat setuju, setuju, ragu-ragu,
tidak setuju sampai sangat tidak setuju. Atau jawaban pertanyaan tentang
kecenderungan masyarakat untuk menghadiri rapat umum pemilihan kepala daerah,
mulai dari tidak pernah absen menghadiri, dengan kode 5, kadang-kadang saja
menghadiri, dengan kode 4, kurang menghadiri, dengan kode 3, tidak pernah
menghadiri, dengan kode 2 sampai tidak ingin menghadiri sama sekali, dengan
kode 1. Dari hasil pengukuran dengan menggunakan skala ordinal ini akan
diperoleh data ordinal. Alat analisis (uji hipotesis asosiatif) statistik
nonparametrik yang lazim digunakan untuk data ordinal adalah Spearman Rank
Correlation dan Kendall Tau.
e.
data
primer :
data yang diperoleh langsung dari
subyek penelitian dengan mengenakan alat pengukuran atau alat pengambilan data
langsung pada subjek sebagai sumber informasi yang dicari. Data primer ini
disebut juga dengan Data Tangan Pertama
f.
data
sekunder
data yang diperoleh lewat pihak
lain, tidak langsung diperoleh oleh peneliti dari subjek penelitiannya. Data
sekunder ini disebut juga dengan Data Tangan Kedua
4.
Usia
Ahmad saat ini mencapai 8 tahun
Usia Badrun
pada saat yang sama mencapai 15 tahun
So’al :
a.
Berapakah
nilai nyata usia Ahmad ?
b.
Sebutkan
Batas Bawah Nyata (lower limit) usia Badrun; sebutkan pula Batas Atas Nyata
(upper limit) usia Badrun itu.
5.
a. Intervl
40 – 49; tentukan Midpoinnya
c.
Interval 37 – 40; berapakah nilai Relatifnya
d.
Interval
59
- 78; berpakah nilai Nyatanya
e.
Interval 35 – 40; berapakah lower limitnya
f.
Interval 71 – 75; berapakah upper limitnya
6.
Bulatkan
sampai tiga angka di belakang tanda decimal
a.
0,11150789 b. 0,78550699 c. 1,70051895
d.
0,00063087 e. 9,91178650 f. 5,55550067
7.
Ubahlah
ke dalam sistem decimal
a.
1/7 b. 5/39 c. 135/411
8.
Kuadratkan,
kemudian bulatkan sampai dengan tiga angka di belakang tanda decimal;
a.
0,9971 b. 123,567 c. 596,116
Statistik
Pendidikan
Nama : ___________________________
Nim :
___________________________
TABEL KERJA STATISTIK
Subyek
|
X
|
Y
|
X
|
y
|
Xy
|
x²
|
y²
|
A
|
6,5
|
7,5
|
0,0
|
+0,8
|
0,00
|
0,00
|
0,64
|
B
|
5,8
|
5,6
|
-0,7
|
-1,1
|
+0,77
|
0,49
|
1,21
|
C
|
7,2
|
6,6
|
+0,7
|
-0,1
|
-0,07
|
0,49
|
0,01
|
D
|
6,9
|
6,4
|
+0,4
|
-0,3
|
-0,12
|
0,16
|
0,09
|
E
|
7,6
|
6,9
|
+1,1
|
+0,2
|
+0,22
|
1,21
|
0,04
|
F
|
6,7
|
6,2
|
+0,2
|
-0,5
|
-0,10
|
0,04
|
0,25
|
G
|
6,2
|
5,9
|
-0,3
|
-0,8
|
+0,24
|
0,09
|
0,64
|
H
|
5,6
|
5,8
|
-0,9
|
-0,9
|
+0,81
|
0,81
|
0,81
|
I
|
6,8
|
6,1
|
+0,3
|
-0,6
|
-0,18
|
0,09
|
0,36
|
J
|
6,0
|
7,1
|
-0,5
|
+0,4
|
-0,20
|
0,25
|
0,16
|
K
|
6,4
|
7,4
|
-0,1
|
+0,7
|
-0,07
|
0,01
|
0,49
|
L
|
6,2
|
7,2
|
-0,3
|
+0,5
|
-0,15
|
0,09
|
0,25
|
M
|
7,2
|
6,3
|
+0,7
|
-0,4
|
-0,28
|
0,49
|
0,16
|
N
|
6,5
|
6,7
|
0,0
|
0,0
|
0,00
|
0,00
|
0,00
|
O
|
6,3
|
6,5
|
-0,2
|
-0,2
|
+0,04
|
0,04
|
0,04
|
P
|
6,6
|
7,6
|
+0,1
|
+0,9
|
+0,09
|
0,01
|
0,81
|
Q
|
5,8
|
5,9
|
-0,7
|
-0,8
|
+0,56
|
0,49
|
0,64
|
R
|
6,3
|
7,3
|
-0,2
|
+0,6
|
-0,12
|
0,04
|
0,36
|
S
|
7,4
|
7,8
|
+0,9
|
+1,1
|
+0,99
|
0,81
|
1,21
|
T
|
6,0
|
7,2
|
-0,5
|
+0,5
|
-0,25
|
0,25
|
0,25
|
N=20
|
∑X=130
|
∑Y=134
|
∑x=0
|
∑y=0
|
∑xy=+2,18
|
∑x²=5.86
|
∑y²=8,42
|
1.
Berapakah
jumlah skor X, dan Y dari N = 20
2.
Hitunglah
Mx dan My dari masing-masing skor tersebut lengkap dengan tanda matematik.
3.
Berapakah
jumlah skor xy
4.
Berapakah
jumlah skor x² dan y²
Cara menjumlahkan Mx :
Jumlah yang bertanda - :
0,7+0,3+0,9+0,5+0,1+0,3+0,2+0,7+0,2+0,5
= 4,4
Jumlah yang bertanda + : 0,7+0,4+1,1+0,2+0,3+0,7+0,1+0,9 = 4,4
4,4 – 4,4 = 0
Cara menjumlahkan My :
Jumlah yang bertanda - :
1,1+0,1+0,3+0,5+0,8+0,9+0,6+0,4+0,2+0,8
= 5,7
Jumlah yang bertanda + :
0,8+0,2+0,4+0,7+0,5+0,9+0,6+1,1+0,5
= 5,7
5,7 – 5,7 = 0
Cara menjumlahkan xy :
Jumlah yang bertanda - :
0,07+0,12+0,10+0,18+0,20+0,07+0,15+0,28+0,12+0,25 = 1,54
Jumlah yang bertanda + :
0,77+0,22+0,24+0,81+0,04+0,09+0,56+0,99
= 3,72
3,72
- 1,54 = 2,18
1.
Cara
menghitung korelasi product moment
dengan menggunakan Standar Deviasi
SDx
=
=
=
= 0,541
SDy
=
=
=
= 0,649
Mencari
dengan rumus =
=
=
= 310
Tabel ’r’ Product Moment
N
|
Taraf Signifikan
|
N
|
Taraf Signifikan
|
N
|
Taraf Signifikan
|
5%
|
1%
|
5%
|
1%
|
5%
|
1%
|
3
|
0,997
|
0,999
|
26
|
0,388
|
0,496
|
50
|
0,279
|
0,361
|
4
|
0,950
|
0,990
|
27
|
0,381
|
0,487
|
55
|
0,266
|
0,345
|
5
|
0,878
|
0,959
|
28
|
0,374
|
0,478
|
60
|
0,254
|
0,330
|
6
|
0,811
|
0,971
|
29
|
0,367
|
0,470
|
65
|
0,244
|
0,317
|
7
|
0,754
|
0,874
|
30
|
0,361
|
0,463
|
70
|
0,235
|
0,306
|
8
|
0,707
|
0,834
|
31
|
0,355
|
0,456
|
75
|
0,227
|
0,296
|
9
|
0,666
|
0,798
|
32
|
0,349
|
0,449
|
80
|
0,220
|
0,286
|
10
|
0,632
|
0,765
|
33
|
0,344
|
0,442
|
85
|
0,213
|
0,278
|
11
|
0,602
|
0,735
|
34
|
0,339
|
0,436
|
90
|
0,207
|
0,270
|
12
|
0,576
|
0,708
|
35
|
0,334
|
0,430
|
95
|
0,202
|
0,263
|
13
|
0,553
|
0,684
|
36
|
0,329
|
0,424
|
100
|
0,195
|
0,256
|
14
|
0,532
|
0,661
|
37
|
0,325
|
0,418
|
125
|
0,176
|
0,230
|
15
|
0,514
|
0,641
|
38
|
0,320
|
0,413
|
150
|
0,159
|
0,210
|
16
|
0,497
|
0,623
|
39
|
0,316
|
0,408
|
175
|
0,148
|
0,194
|
17
|
0,482
|
0,606
|
40
|
0,312
|
0,403
|
200
|
0,138
|
0,181
|
18
|
0,468
|
0,590
|
41
|
0,308
|
0,398
|
300
|
0,113
|
0,148
|
19
|
0,456
|
0,575
|
42
|
0,304
|
0,393
|
400
|
0,098
|
0,128
|
20
|
0,444
|
0,561
|
43
|
0,301
|
0,389
|
500
|
0,088
|
0,115
|
21
|
0,433
|
0,549
|
44
|
0,297
|
0,384
|
600
|
0,080
|
0,105
|
22
|
0,423
|
0,537
|
45
|
0,294
|
0,380
|
700
|
0,074
|
0,097
|
23
|
0,413
|
0,526
|
46
|
0,291
|
0,376
|
800
|
0,070
|
0,091
|
24
|
0,404
|
0,515
|
47
|
0,288
|
0,372
|
900
|
0,065
|
0,086
|
25
|
0,396
|
0,505
|
48
|
0,284
|
0,368
|
1000
|
0,062
|
0,081
|
|
|
|
49
|
0,281
|
0,364
|
|
|
|
No comments:
Post a Comment