Politeknik_Dasar Dasar Statistik 1_Materi.pdf

dasar statistik

1. STATISTIK
Lidyana Dinda

2. Statistik dan Statistika
■Statistika : Ilmu yang mempelajari cara mengumpulkan, mengolah, menyajikan,
menganalisis, dan menginterpretasikan data sehingga dapat digunakan untuk
pengambilan keputusan.
■Statistik : Data atau angka hasil dari suatu pengamatan yang menggambarkan
suatu keadaan atau fenomena.

3. Tujuan Mempelajari Statistika
■Memahami fenomena melalui data.
→ Misalnya, tren penjualan produk atau tingkat kehadiran mahasiswa.
■Membuat keputusan berdasarkan fakta, bukan perkiraan.
→ Contoh: memilih strategi produksi berdasarkan data penjualan.
■Mengetahui hubungan antarvariabel.
→ Contoh: apakah lama waktu belajar memengaruhi nilai ujian?
■Memprediksi kejadian di masa depan.
→ Contoh: memperkirakan permintaan produk bulan depan.

4. Ruang Lingkup Statistika
1. Pengumpulan Data (Data Collection)
Tahap pertama dalam statistika adalah mengumpulkan data.
Data bisa berasal dari:
■Observasi langsung→ Mengamati proses produksi di bengkel atau pabrik.
■Wawancara→ Menanyakan kepuasan pelanggan.
■Kuesioner/Survei→ Mengumpulkan pendapat mahasiswa tentang fasilitas
kampus.
■Dokumentasi→ Mengambil data dari laporan keuangan atau data BPS.

5. 2. Penyajian Data (Data Presentation)
Setelah data terkumpul, kita menyajikannya agar mudah dipahami.
Bentuk penyajian data:
■Tabel(menyusun angka dalam baris dan kolom)
■Diagram Batang / Lingkaran(membandingkan atau menunjukkan proporsi)
■Histogram(menunjukkan distribusi data)

6. contoh
■Survei kepuasan pelanggan kantin kampus:

7. 3. Analisis Data
Pada tahap ini, data diolah agar menghasilkan informasi yang berguna.
Contoh alat analisis:
■Ukuran Pemusatan:Mean, Median, Modus
■Ukuran Penyebaran:Range, Variansi, Standar Deviasi
■Analisis Hubungan:Korelasi dan Regresi
■Uji Hipotesis:Untuk pengambilan keputusan berdasarkan data sampel

8. 4. Interpretasi dan Pengambilan Keputusan
(InterpretationandDecisionMaking)
■Tahap terakhir adalah menafsirkan hasil analisis dan membuat kesimpulan.
Contoh:
Setelah menghitung rata-rata waktu produksi alat di laboratorium, diketahui bahwa
alatAlebih cepat diproduksi daripada alatB.
→ Keputusan: Gunakan metode produksi alatAuntuk efisiensi waktu.

9. Jenis-jenis Statistika

10. Data Statistik —Pengumpulan dan
Pengolahan Data
■Apa itu Data?

11. ■Dataadalah sekumpulan informasi atau keterangan yang dikumpulkan dari suatu
objek penelitian untuk dianalisis dan menghasilkan kesimpulan.
Contoh:
■Nilai ujian mahasiswa, jumlah produksi harian, data suhu, tingkat kehadiran,
pendapatan bulanan.
Apa itu Data Statistik?
■Data statistikadalah data yang dikumpulkan, diolah, dan disajikan sesuai dengan
kaidah statistika untuk menggambarkan suatu fenomena tertentu.

12. Jenis-jenis Data Statistik

15. Pengumpulan Data Statistik
Tujuan Pengumpulan Data
■Mendapatkan informasi yang relevan dengan masalah yang diteliti.
■Menjadi dasar untuk analisis dan pengambilan keputusan.

17. Sumber Data
Data Primer→ diperoleh langsung dari sumber pertama.
■Contoh: hasil survei, observasi, eksperimen.
Data Sekunder→ diperoleh dari pihak lain atau sumber terdahulu.
■Contoh: data BPS, laporan tahunan perusahaan, artikel jurnal.

18. Pengolahan Data Statistik

19. Penyajian Data Statistik
■Tabel Statistik

20. Penyajian Data Statistik
■Diagram / Grafik
Diagram membantu pembaca memahami pola data secara visual.

21. Contoh
■Tujuan:
Mengetahuipengeluaran uang jajan mahasiswa per haridan
bagaimana data tersebut dapat diolah dan disajikan dalam
bentuk tabel serta diagram.
1. Menentukan Objek dan Tujuan
■Objek:Mahasiswa di kelas Statistik 1
Judul:Analisis Pengeluaran Uang Jajan Mahasiswa Per Hari
Tujuan:Untuk mengetahui rata-rata pengeluaran harian
mahasiswa dan bagaimana variasinya antar mahasiswa.

22. 2. Mengumpulkan Data
Mahasiswa melakukan wawancara sederhana terhadap
10 teman sekelas dengan pertanyaan:
“Berapa rata-rata uang jajan
kamu setiap hari (dalam
rupiah)?”

23. Data Mentah yang Diperoleh

24. Pengolahan Data
■Editing
Semua data lengkap dan tidak ada nilai ekstrem, jadidata
valid.
■Coding
Tidak perlu pengkodeankarena datanya berupa angka
(kuantitatif).
■Tabulating(Membuat Tabel Distribusi Frekuensi)
Kita buatkelompok data (classinterval)untuk
memudahkan membaca distribusi.

26. Penyajian Data
■Diagram Batang
(Mahasiswa dapat membuat ini di Excel atau Canva)

27. Perhitungan Statistik Dasar
■Mean(Rata-rata)

28. Perhitungan Statistik Dasar
■Median (Nilai Tengah)
Data diurutkan:
10, 15, 15, 20, 20, 20, 25, 25, 30, 30
Jumlah data = 10 (genap)
Median = (data ke-5 + data ke-6) / 2
= (20 + 20) / 2 =20.000
■Modus (Nilai yang paling sering muncul)
Nilai yang paling sering muncul =20.000
→Modus = Rp20.000

29. Analisis Sederhana

30. Kesimpulan Akhir
■Dari hasil pengumpulan dan pengolahan data:
■Data dikumpulkan melalui wawancara (dataprimer).
■Jenis data yang diperoleh adalahdata kuantitatif rasio(karena berupa angka
dengan nol mutlak).
■Data telah diolah dalam tabel, grafik, dan ukuran statistik sederhana.
■Hasil menunjukkanpengeluaran harian rata-rata mahasiswa sekitar Rp21.000.

31. Contoh Data Kualitatif
■Objek:Mahasiswa PoliteknikJudul:Tingkat Kepuasan Mahasiswa terhadap Fasilitas Kampus (Kantin dan Ruang Belajar)Tujuan:Untuk mengetahui bagaimana tingkat kepuasan mahasiswa terhadap fasilitas yang
disediakan oleh kampus.
■Mengumpulkan Data
Metode:Kuesioner singkatkepada 15 mahasiswa.
Pertanyaan:
1. “Bagaimana tingkat kepuasan Anda terhadap fasilitas kampus?”Pilihan Jawaban:
Sangat Puas
Puas
Cukup Puas
Tidak Puas

32. Data Mentah yang Diperoleh

34. Pengolahan Data
■Editing: Semua data terisi lengkap dan sesuai kategori →Valid
■Coding: agar data kualitatif bisa dihitung, berikode angka:

35. Tabulating(Membuat Tabel Frekuensi)

36. Penyajian Data
■Diagram Lingkaran (PieChart)
(Mahasiswa dapat menggambar di kertas atau Excel)
■Proporsi data:
Puas = 40%
Cukup Puas = 33%
Sangat Puas = 13%
Tidak Puas = 13%

37. Analisis Sederhana

38. Kesimpulan
■Data dikumpulkan melaluikuesioner (metode primer).
■Jenis data:Kualitatif ordinal, karena memiliki urutan dari "Tidak Puas" hingga
"Sangat Puas".
■Dari hasil pengolahan, kategori terbanyak adalah“Puas” (40%), menunjukkan
fasilitas kampus sudah baik namun belum sempurna.
■Penyajian data dalamdiagram lingkaranmembantu melihat perbandingan antar
kategori dengan mudah.

39. Perbandingan Data Kualitatif dan Kuantitatif

40. Contoh Tugas:
■Tugas Kualitatif: Persepsi Masyarakat terhadap Pelayanan Publik (Puskesmas)
Jenis Tugas: Praktikum Lapangan (Mini Observasi & Wawancara)
Durasi: 1 Minggu
■Dalam konteks ini, mahasiswa akan meneliti: Bagaimana masyarakat menilai
pelayanan di Puskesmas setempat?

41. Fokus Penelitian

42. Langkah-LangkahPengumpulan Data
■Tentukan Lokasi & Responden
Pilih1 Puskesmas terdekatdari tempat kalian tinggal
Wawancarai10 orang masyarakat(pasien, pengantar pasien, atau warga sekitar).
■Panduan Wawancara
Mahasiswa boleh menulis sendiri pertanyaan, misalnya:
1.Bagaimana pendapat Bapak/Ibu tentang pelayanan di Puskesmas ini?
2.Menurut Bapak/Ibu, apakah petugas melayani dengan ramah?
3.Apakah Bapak/Ibu merasa puas dengan waktu tunggu pelayanan?
4.Apa yang perlu diperbaiki dari pelayanan Puskesmas ini?
5.Apakah Bapak/Ibu akan kembali berobat ke Puskesmas ini di kemudian hari?

43. Hasil wawancara

44. ■Proses Analisis Data Kualitatif
1.Reduksi Data : Ringkas dan pilih jawaban yang relevan dengan tema penelitian
(misalnya: kepuasan, kecepatan, fasilitas, sikap petugas).
2.Kategorisasi : Kelompokkan data sesuai kategori, seperti:
■Positif: puas, cepat, ramah.
■Negatif: lambat, kurang sopan, obat tidak lengkap.
3. Penarikan Kesimpulan:
Berdasarkan hasil wawancara terhadap 10 orang masyarakat di Puskesmas X,
sebagian besar responden merasa puas terhadap sikap ramah petugas dan kebersihan
tempat. Namun, masih ada keluhan terkait lamanya waktu antre dan ketersediaan
obat. Artinya, pelayanan Puskesmas dinilai cukup baik, tetapi perlu peningkatan pada
aspek efisiensi dan kelengkapan obat.

45. Tugas
■Pilih topik dan tempat yang menarik untuk di wawancara
■Pada saat wawancara wajib dividiokan
■Buatlah hasil wawancaranya seperti contoh yang telah saya buat, dan vidionyadigabungkan semua
■Buat laporan
Isi Laporan:
1.Tujuan Tugas / Praktikum
2.Lokasi dan Jumlah Responden
3.Metode Pengumpulan Data (Wawancara/Observasi)
4.Tabel Hasil Wawancara (seperti di atas)
5.Analisis Deskriptif (1–2 paragraf)
6.Kesimpulan dan Saran

46. DATA STATISTIK:
PENYAJIAN DAN
ANALISIS DATA

47. Penyajian Data
Penyajian data adalah caramenampilkan data hasil pengumpulan dan pengolahanagar mudah dibaca, dipahami, dan dianalisis.Tujuan utamanya:
■Mempermudah pembaca memahami informasi.
■Menunjukkan pola, tren, dan hubungan antar data.
■Membantu dalam pengambilan keputusan.

48. Bentuk Penyajian Data
■Tabel
Tabel menyajikan data secara sistematis dalam baris dan kolom.
Contoh:
Analisis: Jumlah pasien perempuan lebih banyak daripada laki-laki, selisihnya 60 orang.

49. DISTRIBUSI
FREKUENSI

50. Distribusi Frekuensi
■Distribusifrekuensiadalahpenyajiandatayang
telahdikelompokkanberdasarkanbanyaknya
kemunculan(frekuensi)darisetiapnilaiatau
kelompoknilaidalamdatatersebut.
■Tujuannyaagardatayangbanyakdanacakdapat
disusunmenjadilebihteratur,ringkas,danmudah
dianalisis.

51. Jenis Distribusi Frekuensi

52. UKURAN NILAI
PUSAT

53. Ukuran Nilai Pusat
Ukurannilaipusat(measuresofcentraltendency)adalahangkayangmewakilikeseluruhandata,yaitunilaiyangmenunjukkandisekitarmanadatatersebutcenderungberkumpul.
Dengankatalain,ukuraninimemberikangambaranumum(ringkasan)darisekumpulandatayangbesar.
Tigaukuranutama:
■Mean(Rata-rata)
■Median(NilaiTengah)
■Modus(NilaiyangPalingSeringMuncul)

54. ■Meandigunakan untuk menggambarkan nilai rata-rata umum (contoh: rata-rata
pendapatan, rata-rata nilai ujian).
■Mediandigunakan saat data memiliki pencilan(outlier) yang ekstrem.
■Modusberguna untuk mengetahui nilai yang paling sering muncul (misalnya ukuran
pakaian paling laris).

55. UKURAN DISPERSI :
GAMBARAN UMUM

56. Ukuran Dispersi
Ukurandispersi(measureofdispersion)adalahukuranstatistikyangmenunjukkantingkatpenyebaranatauvariasi
dataterhadapnilaipusatnya(mean,median,ataumodus).
Dengankatalain,ukurandispersimenjelaskanseberapajauhdatamenyebardaripusatdata.
!Jikanilaidispersikecil,datahomogen(menyebarsempit).!Jikanilaidispersibesar,dataheterogen(menyebarluas).

57. Jenis-Jenis Ukuran Dispersi