Topic outline

  • PERKENALAN DAN SILABUS

    STATISTIKA
    FEB004


    Assalamu'alaikum wr.wb
    salam sejahtera untuk kita semuanya,,
    Halloo Mahasiswa/i... Selamat Datang di Kelas Mata Kuliah Statistika. 

    Perkenalkan kami dosen pengampu mata kuliah Statistika yang merupakan dosen kolaborasi antara Universitas Alma Ata Yogyakarta dengan Universitas Muhammadiyah Maumere. berikut dosen pengampunya:

    1. Rusny Istiqomah Sujono, S.Esy., M.A
    2. Meutia Layli, S.E., M.Ak
    3. Abdul Kholiq, S.E., M.M

    Deskripsi Mata Kuliah:

    Mata Kuliah Statistika adalah mata kuliah tentang analisa data, bermula dari bagaimana mengumpulkan data, menampilkan data, menganalisa data, mengambil keputusan berdasarkan data, terakhir adalah menyelesaikan masalah dari kesemua rangkaian di atas.


    Capaian Pembelajaran Mata Kuliah (CPMK):

    Setelah mengikuti mata kuliah Statistika, mahasiswa diharapkan:

    1. Mampu menguasai pengetahuan tentang Konsep Bilangan
    2. Mampu menerapkan pemikiran   logis, kritis, sistematis, dan inovatif dalam konteks pengembangan atau implementasi ilmu pengetahuan dan teknologi.
    3. Mampu menggunakan matematika dalam upaya mempermudah penyelesaian solusi Ekonomi 
    4. Menggunakan perangkat lunak akuntansi dan keuangan untuk mengolah dan menganalisis data
    5. Menggunakan metode statistik dan analisis kuantitatif dalam menginterpretasi informasi keuangan
    6. Mengidentifikasi peluang atau strategi yang dapat diterapkan berdasarkan hasil analisis
    7. Menerapkan alat analisis yang sesuai untuk mengevaluasi data dan mengambil kesimpulan yang berdasarkan bukti

  • DATA DALAM STATISTIK

    Assalamu'alaiku, wr.wb
    Salam sejahtera mahasiswa/i kelas Statistika.

    Selamat datang di pertemuan pertama mata kuliah Statistika.

    Statistika adalah ilmu yang memungkinkan kita untuk mengumpulkan, mengorganisir, menganalisis, dan menginterpretasikan data. Data adalah inti dari statistika, pertemuan pertama ini, kita akan memperkenalkan kepada anda semua serta berdiskusi tentang data dalam statistika.

    Capaian Pembelajaran yang diharapkan kepada mahasiswa setelah menyelesaikan pertemuan ini antara lain:

    1. mahasiswa diharapkan mampu menjelaskan pengertian statistika
    2. mahasiswa mampu menjelaskan peranan statistika
    3. mahasiswa mampu menentukan data statistika

    Materi pembelajaran pada pertemuan ini mencakup:

    1. Pengertian Data
    2. Perenan data dalam statistika
    3.  Jenis-jenis data
    4. Cara pengumpulan Data
    5. Skala pengukuran data

  • TABEL DISTRIBUSI FREKUENSI

    Assalamu'alaikum wr.wb

    salam sejahtera mahasiswa/i kelas Statistika  dari Universitas Alma Ata dan Universitas Muhammadiyah Maumere. Semoga rekan-rekan mahasiswa semua dalam keadaan baik dan sehat dimanapun berada.

    Selamat datang di sesi pertemuan kedua mata kuliah Statistika dengan topik distribusi frekuensi. Topik ini merupakan lanjutan tentang dasar-dasar statistika dengan fokus pada pembahasan tentang tabel distribusi frekuensi. Tabel distribusi frekuensi adalah salah satu alat yang sangat penting dalam statistika yang digunakan untuk merangkum dan mengorganisir data. 

    Kemampuan akhir yang diharapkan kepada mahasiswa setelah menyelesaikan sesi pertemuan kedua ini antara lain:

    1. mahasiswa mampu untuk mengumpulkan data dan menyajikannya menjadi tabel distribusi frekuensi yang sistematis maupun diagram.
    2. mahasiswa mampu menentukan kelas interval yang sesuai untuk data, sehingga tabel distribusi frekuensi menjadi informatif.
    3. mahasiswa mampu membuat histogram berdasarkan tabel distribusi frekuensi untuk memvisualisasikan data.
    4. mahasiswa mampu memberikan interpretasi yang bermakna terhadap hasil dari tabel distribusi frekuensi sebagai dasar pengambilan keputusan.

    Materi pembelajaran yang akan diterima oleh mahasiswa untuk mencapai capaian pembelajaran antara lain:

    1. Konsep Distribusi Frekuensi : 
      • Pengertian distribusi frekuensi.
      • Pentingnya distribusi frekuensi dalam analisis statistik.
    2. Kelas Interval:
      • Menentukan kelas interval berdasarkan rentang data.
      • Memahami konsep batas bawah dan batas atas kelas interval.
      • Menentukan jumlah kelas interval yang tepat.
    3. Penyusunan data kuantitatif ke dalam tabel distribusi frekuensi.
    4. Menghitung frekuensi relatif untuk setiap kelas interval.
    5. Menggambar Histogram:
      • membuat histogram berdasarkan tabel distribusi frekuensi.
      • Interpretasi histogram untuk memvisualisasikan data.

  • MEAN DATA

    Assalamu'alaikum wr.wb
    salam sejahtera mahasiswa/i kelas kolaborasi mata kuliah Statistika antara Universitas Alma Ata dan Universitas Muhammadiyah Maumere. Semoga semua dalam keadaan sehat dan baik dimanapun anda berada.

    Selamat datang di sesi perkuliahan ketiga dengan topik pembahasan MEAN (rata-rata) DATA. Pada pertemuan ini, kita akan memperdalam pemahaman tentang pengukuran pusat data, dengan fokus pada konsep mean (rata-rata). Mean adalah salah satu ukuran statistik yang paling umum digunakan untuk merangkum data dan memahami pusat distribusi data.

    Kemampuan akhir yang dicapai melalui pertemuan ini, mahasiswa diharapkan mampu:

    1. memahami konsep mean dan perannya dalam analisis statistika.
    2. menghitung mean dari kumpulan data numerik.
    3. menghitung mean untuk data yang telah dikelompokkan dalam tabel distribusi frekuensi.
    4. mampu memberikan interpretasi yang tepat terhadap hasil perhitungan mean dan memahami arti dari angka tersebut dalam konteks data.
    5. menggunakan mean digunakan untuk mengambil keputusan ekonomi dan bisnis.


    Materi pembelajaran yang tersedia untuk mencapai capaian pembelajaran pada pertemuan ini antara lain:

    1. konsep dasar mean
    2. formulasi perhitungan mean
    3. mean untuk data kelompok
    4. peggunaan mean dalam keputusan bisnis


  • MEDIAN DATA

    Assalamu'alaikum wr.wb
    salam sejahtera mahasiswa/i kelas kolaborasi mata kuliah Statistika antara Universitas Alma Ata dan Universitas Muhammadiyah Maumere. Semoga semua dalam keadaan sehat dan baik dimanapun anda berada.

    Selamat datang di sesi perkuliahan keempat dengan topik diskusi MEDIAN DATA. Median adalah salah satu ukuran statistik yang penting untuk memahami pusat distribusi data. Memahami median akan memberikan wawasan yang berbeda dari rata-rata (mean) dan membantu anda memahami lebih baik karakteristik data.

    kemampuan akhir yang dicapai melalui pertemuan ini antara lain:

    1. mahasiswa mampu memahami konsep dasar median dan peran dalam analisis statistika
    2. mahasiswa mampu menghitung median dari kumpulan data numerik, termasuk data yang memiliki jumlah genap atau ganjil
    3. mahasiswa mampu menghitung median untuk data yang telah dikelompokkan dalam tabel distribusi frekuensi
    4. mahasiswa mampu membedakan antara median (nilai tengah) dan mean (rata-rata) sebagai ukuran pusat data
    5. implementasi median dalam pengambilan keputusan bisnis

  • MODUS DATA

    Assalamu'alaikum wr.wb
    Salam sejahtera mahasiswa/i kelas Statistika. semoga ana semua dalam keadaan sehat dan baik. aamiin

    Selamat datang di pertemuan kelima mata kuliah Statistika. Pada pertemuan ini, kita akan fokus pada konsep modus, yang merupakan salah satu ukuran statistik yang penting dalam analisis data. Modus adalah nilai atau nilai-nilai yang paling sering muncul dalam kumpulan data. Pemahaman tentang modus akan membantu Anda mengidentifikasi nilai-nilai yang dominan dalam data Anda.

    Setelah pertemuan ini, Anda diharapkan akan mencapai kemampuan sebagai berikut:

    1. mahasiswa mampu memahami dengan baik pengertian modus dan alasan ini penting dalam analisis statistik.

    2. mahasiswa mampu mampu mengidentifikasi dan menghitung modus dari kumpulan data.

    3. mahasiswa mampu menghitung modus untuk data yang telah dikelompokkan dalam tabel distribusi frekuensi.

    4. mahasiswa mampu memahami konsep modus berganda ketika ada lebih dari satu nilai yang paling sering muncul dalam data..

    Materi Pembelajaran yang mendukung ketercapaian pertemuan kelima antara lain: 

    1. Pengertian Modus:

      • Pengertian modus sebagai nilai atau nilai-nilai yang paling sering muncul dalam data.

    2. Menghitung Modus:

      • Bagaimana mengidentifikasi dan menghitung modus dari data.

    3. Modus untuk Data Terkelompok:

      • Bagaimana menghitung modus untuk data yang telah dikelompokkan dalam tabel distribusi frekuensi.

    4. Modus Berganda:

      • Konsep modus berganda ketika ada lebih dari satu nilai yang paling sering muncul dalam data.

  • KUARTIL, DESIL, DAN PRESENTIL

    Assalamu'alaikum wr.wb
    salam sejahtera, semoga mahasiswa/i dalam keadaan sehat dan bahagia semuanya.. aamiin

    Selamat datang dipertemuan ke enam untuk mata kuliah Statistika. Pada pertemuan keenam ini kita akan berdiskusi tentang ukuran letak data yang direpresentasikan pada kuartil, desil, dan presentil. Tujuan dari pertemuan ini, mahasiswa diharapkan mampu memahami dan mengerti tentang arti Pengukuran Letak Data serta cakap dalam menentukan ukuran letak baik Kuartil, Desil, maupun Presentil. 
    Pada dunia statistika, penggunaan ukuran letak ini memungkinkan kita untuk memahami letak titik-titik penting dalam sebuah distribusi data, membantu kita mengidentifikasi pola-pola, serta mengekstrak informasi yang berharga.  Bentuk penerapan topik ini pada praktis bisnis dan ekonomiyaitu sebagai alat yang kuat untuk menganalisis data dan mengambil keputusan berdasarkan informasi yang ditemukan. Jadi, mari kita mulai dengan memahami letak data dan kemudian menjelajahi quartil, desil, serta persentil dalam mata kuliah ini.

    ENJOY THIS SECTION, EVERYONE!!!!
    • MATERI File

      silahkan anda membaca dan memahami materi berikut. Anda dipersilahkan menambah referensi dari sumber yang beragam

  • DEVIASI, VARIANSI, DAN DEVIASI STANDAR

    HAAAII EVERYONE!!!!!
    Assalamu'alaikum wr.wb
     salam sejahtera untuk kita kita semua..

    Pada pertemuan kali ini, kita akan menjelajahi topik yang sangat penting dalam analisis statistika, yaitu "Deviasi, Variansi, dan Deviasi Standar." Dalam dunia statistika, konsep-konsep ini membantu kita mengukur sejauh mana data berbeda dari nilai rata-rata, sehingga memungkinkan kita untuk memahami sebaran dan variasi data dengan lebih baik.

    Ketika kita berbicara tentang "deviasi," kita berbicara tentang seberapa jauh setiap nilai dalam data dari nilai rata-ratanya. Ini membantu kita mengidentifikasi apakah data cenderung tersebar luas atau terkumpul pada nilai tertentu. Selanjutnya, "variansi" adalah ukuran statistik yang memberikan gambaran sejauh mana data tersebar, sementara "deviasi standar" mengukur variasi data dalam satuan yang lebih mudah dimengerti.

    Jadi, mari kita mulai dengan memahami konsep deviasi, varian, dan deviasi standar, serta bagaimana kita dapat mengaplikasikannya dalam analisis statistik.

    SEMANGAT SELALU!!!


  • UKURAN KEMENCENGAN DATA

    Assalamu'alaikum wr.wb
    salam sejahtera mahasiswa/i

    Selamat datang di pertemuan sesi ke-8, di mana
    Pertemuan ini kita akan berdiskusi tentang Ukuran Kemencengan Data. Kemencengan adalah salah satu karakteristik penting dalam distribusi data yang memungkinkan kita untuk memahami apakah data tersebut cenderung mencapai nilai-nilai yang lebih tinggi atau lebih rendah dari rata-rata, serta sejauh mana hal ini terjadi. Pada mata kuliah ini, kita akan memahami bagaimana mengukur kemencengan menggunakan berbagai metode statistik, seperti koefisien kemencengan dan teori distribusi probabilitas. 

    • ANALISIS DERET WAKTU

      Selamat datang dalam mata kuliah Statistika! Pada pertemuan ini, kita akan berdiskusi pada topik yang sangat penting dan sering digunakan dalam statistika, yaitu "Analisis Deret Waktu." Analisis deret waktu adalah metode statistik yang digunakan untuk memahami dan memodelkan data yang disusun dalam urutan waktu. 

      analisis deret waktu, kita akan mempelajari konsep dasar seperti tren, siklus, musiman, dan fluktuasi acak dalam data sekuensial. Kita juga akan menjelajahi berbagai metode statistik, termasuk peramalan dan pengukuran performa model deret waktu. Analisis deret waktu memungkinkan kita untuk mengidentifikasi pola-pola, tren, dan perubahan dalam data seiring waktu.

    • ANALISIS DESKRIPTIF

      HALOO
      Assalamu'alaikum wr.wb
      selam sejahtera untuk kita semua di manapun berada.

      selamat datang pada pertemuan ini dengan sesi diskusi tentang Analisis Deskriptif. 

      Analisis deskriptif adalah bagian penting dalam mata kuliah statistika yang fokus pada pemahaman dasar tentang data. Di sini, kita akan menjelaskan beberapa capaian pembelajaran yang dapat diharapkan dari mata kuliah analisis deskriptif:

      1. Pemahaman Konsep Statistik: Mahasiswa akan memahami konsep dasar statistik, seperti ukuran pusat (mean, median, modus), ukuran sebaran (range, variansi, deviasi standar), dan ukuran letak (kuartil, desil, persentil).

      2. Kemampuan Mengorganisir Data: Mahasiswa akan mampu mengumpulkan dan mengorganisir data dalam berbagai bentuk, termasuk tabel dan grafik, untuk memudahkan analisis.

      3. Pemahaman Distribusi Data: Mahasiswa akan memahami berbagai jenis distribusi data, seperti distribusi normal, distribusi simetris, dan distribusi asimetris.

      4. Menggunakan Alat Statistik: Mahasiswa akan dapat mengaplikasikan alat statistik, seperti histogram, diagram batang, dan grafik garis, untuk memvisualisasikan data.

      5. Interpretasi Data: Mahasiswa akan mampu menginterpretasikan data yang dihasilkan, mengidentifikasi pola, kecenderungan, dan outliers dalam data.

      6. Penggunaan Perangkat Lunak Statistik: Mahasiswa akan dapat menggunakan perangkat lunak statistik, seperti Excel, SPSS, atau alat statistik lainnya, untuk mengolah dan menganalisis data.


    • UJI VALIDITAS

      Assalamu'alaikum wr.wb
      selam sejahtera untuk kita semua di manapun berada.. semoga semua dalam keadaan semangat dan sehat.

      Selamat datang di pertemuan sesi ke-11 mata kuliah Statistika dengan topik diskusi yaitu Uji Validitas.

      Uji validitas adalah aspek penting dalam mata kuliah statistika yang berkaitan dengan penilaian sejauh mana alat ukur atau instrumen yang digunakan untuk mengukur suatu konsep atau variabel benar-benar mengukur apa yang dimaksudkan. Dalam mata kuliah ini, berikut adalah capaian pembelajaran yang dapat diharapkan:

      1. Pemahaman Konsep Validitas: Mahasiswa akan memahami konsep validitas, termasuk validitas isi (content validity), validitas kriteria (criterion-related validity), dan validitas konstruk (construct validity).

      2. Pemahaman Jenis-jenis Instrumen: Mahasiswa akan memahami berbagai jenis instrumen yang digunakan dalam pengukuran, seperti tes, kuesioner, dan skala.

      3. Kemampuan Mengidentifikasi Masalah Validitas: Mahasiswa akan dapat mengidentifikasi masalah yang mungkin terkait dengan validitas alat ukur, seperti bias, ambiguitas, atau kecenderungan.

      4. Menggunakan Teknik Uji Validitas: Mahasiswa akan belajar berbagai teknik dan metode untuk menguji validitas alat ukur, termasuk analisis konten, analisis faktor, korelasi, uji regresi, dan teknik statistik lainnya.

      5. Kemampuan Menginterpretasikan Hasil Uji Validitas: Mahasiswa akan mampu menginterpretasikan hasil uji validitas dan mengambil tindakan yang sesuai berdasarkan hasil tersebut.


      Dengan mencapai capaian ini, anda diharapkan akan memiliki pemahaman yang kuat tentang validitas alat ukur dan instrumen, serta kemampuan untuk menguji dan memastikan bahwa alat ukur tersebut sesuai dengan tujuan pengukuran. Ini merupakan aspek kunci dalam penelitian dan analisis data yang akurat dan dapat dipercaya.



    • UJI REALIABILITAS

      Selamat datang dalam mata kuliah Statistika! Pada pertemuan ini, kita akan menggali lebih dalam tentang topik yang krusial dalam analisis data, yaitu "Uji Reliabilitas." Uji reliabilitas adalah bagian yang sangat penting dalam statistika yang berkaitan dengan keandalan atau konsistensi alat ukur atau instrumen yang digunakan dalam pengumpulan data. Dalam konteks ini, kita akan merinci capaian pembelajaran yang diharapkan dalam mata kuliah ini.

      Capaian Pembelajaran yang Diharapkan

      1. Pemahaman Konsep Reliabilitas: ,mahasiswa akan memahami secara mendalam konsep reliabilitas dan pentingnya memiliki alat ukur yang dapat diandalkan dalam analisis statistik.

      2. Identifikasi Masalah Reliabilitas: mahasiswa akan mampu mengidentifikasi masalah yang dapat mempengaruhi reliabilitas alat ukur, termasuk bias, ketidakakuratan, dan variabilitas yang tinggi.

      3. Menggunakan Teknik Uji Reliabilitas: mahasiswa akan memahami berbagai teknik dan metode yang digunakan untuk menguji reliabilitas alat ukur, seperti uji ulang (test-retest), konsistensi internal (Cronbach's alpha), dan teknik statistik lainnya.

      4. Menginterpretasikan Hasil Uji Reliabilitas: mahasiswa akan mampu menginterpretasikan hasil uji reliabilitas dan mengambil tindakan yang sesuai berdasarkan hasil tersebut.

      5. Penggunaan Perangkat Lunak Statistik: mahasiswa akan dapat menggunakan perangkat lunak statistik untuk melakukan analisis yang diperlukan dalam uji reliabilitas.


      HAPPY AND ENJOY IN THIS SECTION!!!

    • KORELASI DAN REGRESI SEDERHANA

      HALLOOOOO...... 

      Coba pikirkan sejenak kehidupan sehari-hari sering dijumpai pertanyaan-pertanyaan sebagai berikut. 

      1. Apakah ada hubungan antara suhu ruangan dengan jumlah cacat Produksi? 
      2. Apakah ada hubungan antara lamanya waktu kerusakan mesin dengan jumlah cacat produksi? 
      3. Apakah ada hubungan antara jumlah Jam lembur dengan tingkat absensi?
        Jawaban atas pertanyaan di atas  dapat diketahui dengan pasti dengan melakukan pengujian hipotesis mengenai korelasi sederhana.

        Korelasi sederhana         merupakan suatu teknik statistik yang digunakan untuk mengukur kekuatan hubungan dua variabel dan juga untuk dapat mengetahui bentuk hubungan antara dua variabel tersebut dengan hasil yang sifatnya kuantitatif. Kekuatan hubungan antara dua variabel yang dimaksud disini adalah apakah hubungan tersebut ERAT, LEMAH, ataupun TIDAK ERAT sedangkan bentuk hubungannya adalah apakah bentuk korelasinya Linear Positif ataupun Linear Negatif. Dalam statistik kita mengenal hubungan antar dua variabel, yang digunakan untuk mengukur ada atau tidak hubungan antar variabel disebut Korelasi.

    • KORELASI DAN REGRESI BERGANDA

      Assalamu'alaikum wr,wb
      Selamat datang di pertemuan terakhir sebelum ujian dan berakhirnya pelaksanaan mata kuliah ini di semester ganjil.

      Pertemaun kali ini kita akan lanjutkan diskusi untuk Analisis Korelasi dan Regeresi Berganda. Analisis regresi berganda merupakan perluasan dari analisis regresi linier sederhana.
      Jika ingin dikaji hubungan atau pengaruh satu variabel bebas terhadap variabel tidak bebas, maka model regresi yang digunakan adalah model regresi linier sederhana. Kemudian Jika ingin dikaji hubungan atau pengaruh dua atau lebih variabel bebas terhadap variabel tidak bebas, maka model regresi yang digunakan adalah model regresi linier berganda (multiple linear regression model).

      Kemudian untuk mendapatkan model regresi linier sederhana maupun model regresi linier berganda dapat diperoleh dengan melakukan estimasi terhadap parameterparameternya menggunakan metode tertentu. Adapun metode yang dapat digunakan untuk mengestimasi parameter model regresi linier sederhana maupun model regresi linier berganda adalah dengan metode kuadrat terkecil (ordinary least square/OLS) dan metode kemungkinan maksimum (maximum likelihood estimation/MLE).