(kontrak perkuliahan dan pengantar) · (kontrak perkuliahan dan pengantar) ... metode pengajaran...
TRANSCRIPT
Pendahuluan(Kontrak Perkuliahan dan Pengantar)
Dr. Kusman Sadik, M.Si
Departemen Statistika IPB, 2018/2019
2
Mata kuliah ini menjelaskan tentang konsep dasar analisis
statistika dan menjelaskan beberapa metode analisis
statistika baik untuk data univariate maupun multivariate,
yang dapat diterapkan pada berbagai bidang terapan,
seperti Fisika, Kimia, Biologi, Pertanian, Perikanan,
Peternakan, Sosial, Bisnis, dan sebagainya.
Topik-topik yang tercakup dalam mata kuliah ini adalah
statistika dasar, konsep dasar metode penarikan sampel, uji
hipotesis, analisis korelasi dan regresi, analisis data
perancangan percobaan.
3
Setelah mengikuti mata ajaran ini selama satu
semester, mahasiswa akan dapat memahami
dan menjelaskan prinsip-prinsip dasar dalam
analisis statistika serta dapat menerapkannya
pada bidang penelitiannya.
4
Metode pengajaran mata kuliah ini dilakukan dengan
metode kuliah dan praktikum atau responsi.
Praktikum dilaksanakan melalui responsi dan
mempraktekkan software analisis statistika, yaitu
Minitab.
Pendalaman terhadap materi kuliah dan praktikum
dilakukan melalui pemberian tugas mandiri kepada tiapmahasiswa.
5
Kuliah : Dr. Kusman Sadik, M.Si
Responsi : Mhs Pasca Dept Statistika
6
Biofisika (G7) : Mhs
Biokimia (G8) : Mhs
Mikrobiologi (G3) : Mhs
Klimatologi.T (G2) : Mhs
PJ Mhs :
7
Kuliah : Rabu, 08.00 – 09.40 WIB
Responsi : Rabu, 10.00 – 12.00 WIB
8
1. Kehadiran dalam perkuliahan : minimum 80%.
2. Kehadiran dalam praktikum/responsi : minimum 80%.
3. Keterlambatan kedatangan pada perkuliahan atau
praktikum/responsi : maksimum 15 menit.
4. Komponen penilaian : UTS (35% - 40%), UAS (35% -
40%), Tugas/PR/Praktikum/Quiz (20% - 30%)
9
5. Nilai (Huruf Mutu) : A, AB, B, BC, C, D, dan E. Batas huruf
mutu didasarkan pada rata-rata kelas.
6. Ujian perbaikan : ujian perbaikan diberikan kepada mahasiswa
yang nilainya kurang dari B. Nilai akhir bagi mahasiswa yang
mengikuti ujian perbaikan tersebut adalah maksimum B.
7. Pelanggaran saat ujian : mahasiswa yang terbukti melakukan
pelanggaran akademik pada saat ujian (misalnya mencontek
atau memberikan contekan) akan mendapatkan nilai
maksimum D.
10
Buku Referensi :
o Johnson, R.A. and Bhattacharyya, G.K. 2010. Statistics,
Principles and Methods 6th. John Wiley & Sons, Inc., New
York.
oMontgomery, D.C. 2013. Design and Analysis of
Experiments 8th. John Wiley & Sons, Inc., Canada.
Catatan Kuliah
11
12
13
14
Bisa di-download di
kusmansadik.wordpress.com
15
No. Pokok Bahasan SubPokok Bahasan Jumlah
Pertemuan
1. Pengantar Apa itu statistika?
Statistika dalam sains dan riset
Dua konsep dasar – populasi dan contoh
1
2. Deskripsi Data Tipe utama data
Skala pengukuran
Sebaran frekuensi
Stem and leaf
Box plot
Ukuran pemusatan dan penyebaran data
1
3. Sebaran Peluang Peubah acak
Sebaran peluang peubah acak diskret : Bernoulli dan Binomial
Nilai harapan dan simpangan baku peubah acak
1
4. Sebaran Normal dan Sebaran Penarikan Contoh Sebaran Normal dan karakteristiknya
Sebaran Normal Baku
Teknik dasar penarikan contoh
Sebaran penarikan contoh suatu statistik
1
5. Statistika Inferensia untuk Contoh Besar Penduga titik bagi nilai tengah populasi
Selang kepercayaan bagi nilai tengah populasi
Uji hipotesis bagi nilai tengah populasi
Inferensia untuk proporsi populasi
2
6. Statistika Inferensia untuk Contoh Kecil Sebaran t-student
Selang kepercayaan bagi nilai tengah populasi
Uji hipotesis bagi nilai tengah populasi
Inferensia untuk simpangan baku
1
UTS
16
No. Pokok Bahasan SubPokok Bahasan Jumlah
Pertemuan
7 Statistika Inferensia untuk Contoh
Kecil (lanjutan)
Sebaran t-student Selang kepercayaan bagi nilai tengah populasi Uji hipotesis bagi nilai tengah populasi Inferensia untuk simpangan baku
1x
8. Regresi Linear Sederhana Model linear dan persamaannya
Sumber keragaman dalam regresi linear
Simpangan baku, selang kepercayaan dan uji hipotesis
Regresi terboboti
Korelasi dan Regresi
2 x
9. Regresi Linear Ganda Persamaan linear dan penafsirannya dalam dimensi yang lebih
besar dari dua
Regresi ganda dengan dua peubah penjelas
Contoh perhitungan
Korelasi ganda dan parsial
1 x
10. Analisis Ragam Perbandingan beberapa perlakuan
Rancangan teracak lengkap (pengacakan, model, analisis ragam)
Rancangan teracak kelompok (pengacakan, model, analisis ragam)
Percobaan faktorial (pengacakan, model, analisis ragam)
2 x
11. Analisis Data Kategorik Uji 2 Pearson
Tabel Kontingensi (uji kehomogenan)
Tabel Kontingensi (uji kebebasan)
1 x
UAS
17
18
Statistics as a subject provides a body of principles and methodology for
Designing the process of data collection : survey/observation and experimental design
Summarizing and interpreting the data : descriptive statistics (table and graph).
Drawing conclusions or generalities : statistical inference.
19
Employment. Monthly, as part of the Current
Population Survey, the Bureau of Census collects
information about employment status from a sample
of about 65,000 households.
Gallup Poll. This, the best known of the national
polls, produces estimates of the percentage of
popular vote for each candidate based on
interviews.
20
Monitoring Advertising Claims. The public is constantly
bombarded with commercials that claim the superiority of
one product brand in comparison to others.
Plant Breeding / Animal Breeding. To increase food
production, the scientists develop new hybrids by cross-
fertilizing different plant species or different animal species.
Genomics. This century’s most exciting scientific advances
are occurring in biology and genetics. Scientists can now
study the genome, or sum total of all of a living organism’s
genes.
21
After the data are collected, statistical methods are
available that summarize and describe the prominent
features of data. These are commonly known as descriptive
statistics.
Today, a major thrust of the subject is the evaluation of
information present in data and the assessment of the new
learning gained from this information. This is the area of
inferential statistics and its associated methods are known
as the methods of statistical inference.
22
A statistical population is the set of measurements (or
record of some qualitative trait) corresponding to the
entire collection of units about which information is
sought.
A sample from a statistical population is the subset of
measurements that are actually collected in the course
of an investigation.
A sampling unit (unit) is a single entity, usually a person
or an object, whose characteristics are of interest.
23
Statistics : statistika
Population : populasi.
Sample : sampel atau contoh.
Variable : variabel atau peubah.
Sampling : penarikan contoh/sampel
24
25
26
27
To make inferences about a population from an
analysis of information contained in sample data.
This includes assessments of the extent of
uncertainty involved in these inferences.
To design the process and the extent of sampling so
that the observations form a basis for drawing valid
inferences.
28
29