View
4
Download
0
Category
Preview:
Citation preview
Isnaini Nurisusilawati
PENILAIAN PERKULIAHAN
Penilaian
Nilai Range Point Keterangan
A > 80,0 4 Sangat baik
B 65,00-79,99 3 Baik
C 50,00-64,99 2 Cukup
D 30,00-49,99 1 Kurang
E ≤ 29,99 0 Sangat Kurang
Unsur Penilaian *
* Unsur penilaian dapat berubah
Unsur Penilaian Bobot (%)
Quiz 20
UTS 25
UAS 25
Tugas individu 20
Kehadiran dan keaktifan 10
BAHAN PERKULIAHAN
Pengantar probabilitas dan statistika
Statistik deskriptif
Konsep dasar probabilitas
Distribusi probabilitas
Distribusi teoritis variabel acak diskrit
Distribusi teoritis variabel acak kontinu
Distribusi sampling
Estimasi
Uji hipotesis sampel tunggal
Uji hipotesis sampel ganda
Regresi dan korelasi linier sederhana
REFERENSI
1. Dr. Ir. Harinaldi, M.Eng. 2005. Prinsip-Prinsip Statistik. Erlangga.
2. Ir. M. Iqbal Hasan, M.M. 2003. Pokok-Pokok Materi Statistik 1 (Statistik
Deskriptif). Bumi Aksara.
3. Ir. M. Iqbal Hasan, M.M. 2003. Pokok-Pokok Materi Statistik 2 (Statistik
Inferensif). Bumi Aksara.
4. Walpole, R.E, Myers, R.H, Myers, S.L, Ye, K. 2016. Probability and
Statistics and Scientist. Pearson.
KOMPETENSI
Mahasiswa mampu memahami konsep probabilitas dan
statistika dan penggunaannya dalam dunia nyata serta mampu
menggunakannya untuk memecahkan masalah dalam bidang
sains dan teknik.
ATURAN PERKULIAHAN
1. Total kehadiran minimal 75%
2. Dihitung izin jika ada bukti berupa surat izin
3. Selama perkuliahan berlangsung, alat komunikasi harap di ‘silent’
4. Batas maksimal keterlambatan 15 menit. Lebih dari 15 menit tetap
boleh masuk dengan mendapat sanksi
5. Menjaga kesopanan dalam berkomunikasi dengan dosen dan teman,
baik secara langsung maupun lewat SMS/Telepon
Ketua kelas :
No Hp :
1. Statistik
Secara umum, adalah metode ilmiah dalam mengumpulkan, mengklasifikasikan,meringkas, menyajikan, menginterpretasikan, dan menganalisis data guna mendukungpengambilan keputusan yang valid dan berguna hingga dapat menjadi dasarpengambilan keputusan yang masuk akal.
2. Populasi
Kumpulan dari seluruh pengukuran, obyek, atau individu yang sedang dikaji.
Sensus adalah pengamatan/survei terhadap seluruh anggota populasi.
Contoh:
• Dalam sebuah penelitian mengenai profil fisik mahasiswa Fakultas teknik. Populasiyang dapat diteliti adalah populasi tinggi dan populasi berat badan seluruh mahasiswa.
• Kegiatan pengendalian mutu di suatu pabrik manufaktur yang memproduksi elemen-elemen mesin mengkaji populasi kondisi baut yang diproduksi dalam sehari untukmenentukan jumlah baut yang rusak dan tidak rusak.
3. Sampel
Sampel adalah sebagian atau subset (himpunan bagian), dari suatu populasi.
Contoh
- Untuk memudahkan penelitian mengenai profil fisik mahasiswa Fakultas Teknik, digunakan sampel tinggi dan sampel berat badan masing-masing 25 mahasiswadari 7 program studi.
- Guna menghemat biaya dan waktu kegiatan pengendalian mutu di suatu pabrikmanufaktur yang memproduksi elemen-elemen mesin dasar, diambillah sampelkondisi baut sejumlah 10 buah dalam setiap batch yang diproduksi untukmenentukan jumlah baut yang rusak dan tidak rusak.
4. Parameter dan Statistik
Parameter adalah bilangan/angka yang menggambarkan karakteristik suatupopulasi.
Statistik adalah bilangan/angka yang menggambarkan karakteristik sampel.
Contoh
- Seandainya dari pengukuran tinggi badan seluruh (populasi) mahasiswa FakultasTeknik, diperoleh rata-rata nilai tinggi badan adalah 170 cm, maka “170” adalahsebuah parameter
- Sedangkan jika nilai rata-rata yang diperoleh dari pengukuran 175 orangmahasiswa yang mewakili 7 program studi adalah 171 cm, maka “171” adalahsebuah statistik
5. Variabel
Variabel adalah suatu symbol (lambing), misalnya X, Y, H, dll yang dapat bernilaiberapapun dari sekumpulan nilai yang telah dijelaskan terlebih dahulu.
Variabel dibedakan menjadi 2 jenis:
a. Variabel kontinu
Misal,
Variabel r yang menyatakan radius sebuah ban adalah sebuah variabel kontinukarena bisa bernilai (dalam cm) 50; 50,2; 50,3;..dst tergantung dari tingkatkeakuratan pengukurannya
b. Variabel diskrit.
Misal,
Variabel N yang menyatakan jumlah anak dalam sebuah keluarga adalah sebuahvariabel diskrit karena hanya bisa bernilai 0,1,2,..dst namun tidak bisa 2,3 dst.
6. Statistik Deskriptif/Deduktif
Tahapan statistik yang meliputi kegiatan mengumpulkan, mengklasifikasikan, meringkas, menginterpretasikan, dan menyajikan data dari stau kelompok yang terbatas, tanpa menganalisis dan menarik kesimpulan yang bias berlaku bagikelompok yang lebih luas.
7. Statistik Inferensial/Induktif
Proses pengambilan kesimpulan mengenai parameter populasi (biasanya adalahkuantitas yang tidak diketahui nilainya) berdasarkan informasi yang diperoleh daristatistik sampel (kuantitas yang diketahui nilainya).
Misal,
Jika berat rata-rata dari 25 sampel container yang dikapalkan adalah 7,1 ton(statistik), maka berat rata-rata dari seluruh 1000 container yang harus dikapalkantersebut dapat diperkirakan kemungkinan antara 6,9 sampai 7,3 ton (parameter).
Mulai
Kumpulkan data
Klasifikasikan, ringkas,
dan proses data
Sajikan, sampaikan,
ringkasan informasi
Gunakan data sensus
untuk menganalisis
karakteristik populasi
yang dikaji
Informasi
sampel
Tarik kesimpulan tentang
karakteristik populasi
(parameter) yang dikaji
Gunakan informasi dari
sampel untuk
menyimpulkan populasi
Selesai
Sta
tistik
de
sk
riptif
Sta
tistik
infe
ren
sial
Keterkaitan statistik deskriptif dan inferensial
Mulai
Identifikasi masalah
Kumpulkan fakta-fakta internal
dan eksternal yang tersedia dan
relevan terhadap masalah
Kumpulkan data baru dari
populasi/sampel dengan
menggunakan alat bantu
instrumen
Klasifikasikan, ringkaskan, dan
proses data menggunakan tabel,
diagram, dan ukuran-ukuran
numerik deskriptif
Fakta yang ada
cukup?
Sajikan dan komunikasikan data
yang teringkas dalam bentuk
tabel, diagram/grafik dan ukuran-
ukuran deskriptif
Gunakan informasi dari sampel
untuk:
1. Estimasi nilai parameter
2. Menguji asumsi mengenai
parameter
Selesai
Informasi dari
sampel?
Interpretasikan hasil-hasilnya.
tarik kesimpulan, dan buat
keputusan
Gunakan informasi sensus untuk
mengevaluasi langkah-langkah
aksi alternatif dan buat keputusan
Y
T
Y
T
Menggambarkan hubungan-hubungan antar variabel
Misal,
Seorang petugas kesehatan ingin mengetahui apakah ada hubungan antaraterhirupnya asap rokok oleh bukan perokok terhadap meningkatnya penyakit asmayang diderita anak-anak.
Alat bantu pengambilan keputusan
Misal,
Seorang manajer SDM mencatat bahwa pelamar kerja yang memiliki nilai tinggidalam ujian penguasaan manual kerja cenderung bekerja dengan baik dalammerakit sebuah produk. Sementara yang nilainya rendah cenderung kurangproduktif. Dengan analisis regresi, dapat diprediksi seberapa produktif seorangkaryawan dilihat dari nilai ujian.
Recommended