Mata kuliah Statistik-Sosial-1 = 3 x pert.ppt

Materi Statistik Sosial untuk bahan ajar mahasiswa fisipol

1. STATISTIK SOSIAL
DOSEN :
Rangga Jemana, M.Pd

2. 22
ARTI STATISTIK DAN DATA

3. REFERENSI BUKU MATA KULIAH
ANALISIS DATA & STATISTIK SOSIAL
Husnaini Usman & Purnomo- PENGANTAR
STATISTIK
Suparman , I.A Statistik Sosial, Jakarta: Rajawali
Pers
Sugiyono, Statistik untuk Penelitian
Singgih Santoso, Statistik parametrik
Nawari, Analisis statistik dengan MS Excel
2007 dan SPSS 17, Elex Media

4. STATISTIKA
Arti kata Statistik
Bahasa latin “ status artinya negara
Bahasa Italia “ statista” artinya negarawan
Jadi arti statistik :
•Sekumpulan konsep dan metode yang digunakan untuk
mengumpulkan dan menginterprestasikan data kuantitatif
tentang bidang kegiatan tertentu, serta mengambil kesimpulan
dalam situasi dimana ada ketidak pastian dan variasi.
•Suatu disiplin ilmu yang tinggi
•Sesuatu yang dipakai untuk Negara
+ Konsep dan metode
+ Pengumpulan data
+ Analisis data
+ Pengambilan keputusan

5. STATISTIKA
Definisi statistik
1.Definisi tradisional
Memberi tekanan pada tujuan statistik sebagai penggambaran suatu data
kuantitatif yang besar jumlahnya.
Tujuan :
Kesimpulan metode yang digunakan untuk menganalisa dan menyajikan
data kuantitatif yang jumlahnya relative besar dengan tujuan untuk
menggambarkan data tersebut agar dapat dimengerti dengan mudah
2.Definisi modern
Memberi tekanan pada tujuan statistik sebagai pengambilan kesimpulan
tentang karakteristik suatu data Disebut statistic induktif / inferensial
Tujuan :
Kumpulan metode yang digunakan untuk menganalisa informasi yang ada
pada sampleuntuk mengambil kesimpulan bagi populasi
Empat Kegunaan Pokok Ilmu Statistik
•Metode ilmiah dalam penelitian berbagai bidang ilmu pengetahuan
•Dasar ilmiah untuk mengambil keputusan
•Alat untuk menggambarkan suatu persitiwa
•Masukan bagi disiplin ilmu yang lain

6. POPULASI DAN SAMPEL Populasi :
1.kumpulan dari obyek yang diteliti
2.Sebuah kumpulan dari semua kemungkinan orang-orang, benda-benda dan
ukuran lain dari objek yang menjadi perhatian
3.keseluruhan nilai dari suatu variabel pengamatan.
Sampel :
1.Sebagian dari populasi
2.Bagian dari populasi tertentu yang menjadi perhatian
Populasi
Sampel
Menentukan
Populasi
Membuat
Kerangka
Sampling
Menetapkan
Besar
Sample
Menetapkan
Metode
Sampling
Memilih
Sample
PROSES SAMPLING

7. CLASSIFICATION OF SAMPLING METHODS
Sampling
methods
Probability
sampling
Sampling
Bertingkat
Simple
Random
sampling
Cluster
sampling
Random
bertingkat
proportional
Random
Bertingkat tidak
proportional
Simple (one stage)
Cluster sampling
One-stage
Area sampling
Nonprobability
sampling
Sampling telah
ditentukan
Sampling
secara mudah
Sampling
dibatasi
Area
sampling
Two-stage
Area sampling
Systematic
sampling
Multistage
Area sampling

8. PENGATURAN DATA STATISTIK
Definisi data :
Kumpulan angka angka yang berhubungan dengan observasi
Ciri data statistik :
1. berupa data kuantitatif
2. dikumpulkan menurut metode statistik
3. dapat dibandingkan
Data mentah :
nilai observasi yang belum disusun dan dianalisis secara statistik
Contoh :Data mentah hasil test IQ dari 15 mahasiswa
90 90 120 100 130
95 120 100 90 113
125 105 100 115 130
Asal data ada 2 macam :
data internal : data dalam perusahaan
data eksternal: BPS atau Biro Pusat Statistik

9. 1.Mengumpulkan sendiri
•Hasil lebih meyakinkan
•Perlu tenaga dan Biaya
2.Memperoleh data dari sumber lain
•Praktis, Hemat tenaga dan Waktu
•Tidak setiap data tersedia
Pengumpulan data :
Penyusunan Data :
1.Mengurutkan data ( array )
•Nilai ekstrim mudah ditemukan
•Dapat membagi data dengan mudah
•Jika data banyak akan kesulitan
2.Membentuk Tabel
•Lebih mudah dibaca
•Tidak dapat melihat secara tepat besar nilai
•Observasi yang terletak pada suatu kelas
SCORE FREKUENSI
85 – 94 3
95 – 104 5
105 – 114 2
115 – 124 2
125 – 134 3
TOTAL 15
90 90 120100130
95 120100 90 113
125105100115130

10. DATA dan VARIABEL
DATA =
“Fakta atau angka-angka Bila tidak diolah, tidak punya makna”
Data untuk kepentingan penelitian:
Jenis:
 Data kuantitatif  angka-angka (terukur)
 Data kualitatif  tidak dalam angka
Waktu:
 Data deret waktu (time series)  periode
 Data sesaat (cross section)  satu waktu
Tipe data :
 Data kualitatif – Data Non Metrik
 Data Kuantitatif – Data metrik.
1010

11. Data kualitatif – data nonmetrik
Data nominal (1,2,3,4…,100, dst)
Data yang paling rendah dalam level pengukuran data, hanya meghasilkan satu dan
hanya satu-satunya kategori. Contoh pendidikan, jenis kelamin
Data ordinal
Data yeng memiliki tingkatan data, urutan data
Data kategorikal
Data dalam jenis ya atau tidak
Data numerikal
Jenis data diskrit dan data kontinu
Data kuantitatif – data metrik
Interval
Data yang lebih tinggi tingkat pengukurannya dari data ordinal, urutan
data dapat dikuantitatifkan dan tidak mempunyai titik nol yang absolut
Rasio
Data yang tingkat pengukurannya lebih tinggi
Data rasio adalah data bersifat angka dalam arti sesungguhnya dan
mempunyai titik nol dalan arti sesungguhnya

12. Skala:
 Nominal kategori, tidak diperbandingkan
 Ordinal kategori, diperbandingkan
 Interval Kelompok kategori menurut interval yang sama
 Rasio  angka perbandingan
Sumber:
 Data Primer  dari objek penelitian
 Data Sekunder  dari sumber lainnya (laporan/publikasi)
Data untuk kepentingan
penelitian:
VARIABEL
Merupakan atribut dari sekelompok data yang memiliki variasi antara satu data
dengan data lainnya pada kelompok tersebut.
Variabel TIDAK SAMA dengan Parameter
PARAMETER
Merupakan nilai penduga terhadap perilaku suatu variabel yang diberlakukan
untuk suatu populasi.

13. Data Skala NominalData Skala Nominal
Data yang ditetapkan berdasarkan proses penggolongan atau kategorisasi.
Data nominal ini bersifat diskrit dan saling terpisah (mutually exlusive) antara
golongan (kategori) yang satu dengan yang lain.
Angka tersebut tidak mengukur besaran, tetapi hanya sebagai lambang.
Contoh : jenis kelamin; pendapat petani terhadap kenaikan harga pupuk (setuju /
tidak setuju); warna favorit.
1313
Data Skala OrdinalData Skala Ordinal

Data yang mempunyai urutan atau bisa diurutkan berdasarkan jenjang atau atribut Data yang mempunyai urutan atau bisa diurutkan berdasarkan jenjang atau atribut
tertentu. tertentu.

Contoh : data tentang tingkat pendidikan; tingkat adopsi petani terhadap teknologi. Contoh : data tentang tingkat pendidikan; tingkat adopsi petani terhadap teknologi.

Data ordinal juga bersifat diskrit.Data ordinal juga bersifat diskrit.
Operasi matematik tidak dapat digunakan pada peubah-peubah yang
mempunyai skala pengukuran nominal dan ordinal.
Analisis statistika yang digunakan adalah analisis statistika non
parametrik.

14. Data Skala IntervalData Skala Interval
data yang dapat dikelompokkan berdasarkan ukuran (satuan/unit) yang
sama; dapat diurutkan berdasarkan kelompok tersebut sebagaimana data
ordinal.
data interval umumnya bersifat kontinyu.
Contoh: Temperatur, kalender, penunjuk waktu pada jam.
1414
Data Skala RasioData Skala Rasio
Data yang dalam kuantifikasinya mempunyai nilai nol (0) mutlak; artinya
‘kuantitas’ nol (0) dapat masuk sebagai anggota data.
Dalam penelitian ilmu-ilmu sosial, jarang peneliti menggunakan data rasio.
Data rasio bersifat kontinyu.
Konversi Data Konversi Data
Dalam praktek pengolahan data, dimungkinkan melakukan konversi dari
data yang mempunyai tingkat lebih tinggi ke tingkat data yang lebih rendah.
Data rasio  data interval  data ordinal  data nominal
Konversi data diperlukan biasanya untuk menyesuaikan dengan teknik
analisis statistik yang akan dipakai.

15. /Zed_A/Zed_A 1515
Beberapa Alat Statistika yang Dapat Digunakan
Berdasarkan Skala Data

16. /Zed_A/Zed_A
Konversi Data Konversi Data

Dalam praktek pengolahan data, dimungkinkan Dalam praktek pengolahan data, dimungkinkan
melakukan melakukan konversikonversi dari data yang mempunyai dari data yang mempunyai
tingkat lebih tinggi ke tingkat data yang lebih tingkat lebih tinggi ke tingkat data yang lebih
rendah. rendah.

Data rasio Data rasio  data interval data interval  data ordinal data ordinal  data data
nominalnominal

Konversi data diperlukan biasanya untuk Konversi data diperlukan biasanya untuk
menyesuaikan dengan teknik analisis statistik yang menyesuaikan dengan teknik analisis statistik yang
akan dipakai.akan dipakai.
1616

17. 4. Data
DATA NOMINAL :
Data berskala nominal adalah data yang diperoleh dengan cara kategorisasi atau klasifikasi.
CIRI : posisi data setara
tidak bisa dilakukan operasi matematika (+, -, x, :)
CONTOH : jenis kelamin, jenis pekerjaan
DATA ORDINAL :
Data berskala ordinal adalah data yang dipeoleh dengan cara kategorisasi atau klasifikasi,
tetapi di antara data tersebut terdapat hubungan
CIRI : posisi data tidak setara
tidak bisa dilakukan operasi matematika (+, -, x, :)
CONTOH : kepuasan kerja, motivasi
DATA INTERVAL :
Data berskala interval adalah data yang diperoleh dengan cara pengukuran, di mana jarak
antara dua titik skala sudah diketahui.
CIRI : Tidak ada kategorisasi
bisa dilakukan operasi matematika
CONTOH : temperatur yang diukur berdasarkan
0
C dan
0
F, sistem kalender
DATA RASIO :
Data berskala rasio adalah data yang diperoleh dengan cara pengukuran, di mana jarak
antara dua titik skala sudah diketahui dan mempunyai titik 0 absolut.
CIRI : tidak ada kategorisasi
bisa dilakukan operasi matematika
CONTOH : gaji, skor ujian, jumlah buku

18. 1818
SKALA
BENTUK
HUBUNGAN
STATISTIK Uji Statistik
NOMINAL Ekuivalensi Modus
Frekuensi
Koef. Contingensi
ORDINAL Ekuivalensi
Lebih Besar dari
Median
Persentil
Spearman (rs)
Kendall (t)
Kendall (W)

Non-parametrik
INTERVAL Ekuivalensi
Lebih Besar dari
Rasio sembarang dua
interval
Rata-rata (mean)
Simpangan Baku
Korelasi momen hasil
kali Pearson
Korelasi momen hasil
kali ganda
Parametrik
RASIO Ekuivalensi
Lebih Besar dari
Rasio sembarang dua
interval
Mean geometrik
Koefisien Variasi
Analisis Statistik yang Sesuai Menurut Skala Data
/Zed_A/Zed_A

19. ANALISA Data
Analisis Statistika
Deskriptif
Pencarian
Keterangan
Pendugaan
Penarikan
Kesimpulan
Pengujian
Hipotesis
Pembandingan
keterangan
Konfirmatif
Diagram Analisis Statistika

20. Deskripsi Data Uji Hipotesis
Pencarian pola
hubungan
Tahapan analisis data
DATA ANALYSIS & INTERPRETASI
•Beda antara nilai tengah
atau Proporsi (Sampel
atau populasi)
•Analisis ragam
•Ukuran pemusatan
•Ukuran penyebaran
•Pendugaan
parameter
•Analisis korelasi
•Analisis regresi
•Analisis peubah
ganda
Statistika deskriptif, adalah
metode-metode yg berkaitan
dgn peringkasan atau
penyarian informasi dari data
yg diperoleh, menyajikannya
dlm bentuk yg sederhana
melalui tabulasi maupun
grafik dengan tujuan untuk
mempermudah/ memperjelas
interpretasi maupun
penelusuran informasi lebih
lanjut.
Uji Hipotesis adalah metode-
metode yg berkaitan dengan
analisis data (sebagian dari
populasi) yang mencakup
pengujian hipotesis untuk
kemudian digunakan dlm
pendugaan parameter guna
penarikan kesimpulan yang
berkaitan dgn generalisasi
terhadap populasi darimana
contoh data berasal dan
peramalan.
Mencari pola hub. antar dua/
lebih variabel. Proses yg
dilakukan dlm upaya mencari
informasi yg dikandung oleh
data, kadang tdk hanya sampai
pada pengujian hipotesis saja.
Tahap berikutnya yg justru
menarik adalah mencari ada
tidaknya pola hubungan tertentu
antara variabel yang diamati.
Pola hubungan tersebut dapat
melibatkan dua atau lebih
peubah.

21. Penyajian Data :
Data dapat disajikan dengan menggunakan
3 media : 1.table
2.grafik
3.gambar
Macam macam grafik :
1.Grafik batang
2.grafik baris
3.grafik batang berkelompok
4.grafik lingkaran
5.grafik gambar
Bersambung Minggu Depan…Bersambung Minggu Depan…