laporan Statistika komputasi

(hak milik:Elsan nasution)!

BAB 1

PENDAHULUAN

1.1 Latar Belakang

Pengolahan informasi statistik mempunyai sejarah jauh kebelakang sejak awal peradapan manusia.Pada awal zaman masehi,bangsa-bangs a mengumpulkan data statistik untuk mendapatkan informasi deskriptif mengenai banyak hal,misalnya pajak,perang,hasil pertanian,dan bahkan pertandingan atletik.Pada masa kini dengan berkembangnya teori peluang kita dapat menggunakan berbagai metode statistik yang memungkinkan kita meneropong jauh diluar data yang kita kumpulkan dan masuk kedalam wilayah pengambilan keputusan melalui generalisasi dan peramalan.

Dalam kehidupan sehari hari,terdapat banyak data yang dapat menginformasikan sesuatu.Data-data tersebut hanya akan berakhir sebagai data saja,apabila tidak diolah terlebih dahulu.Ilmu statistika berperan mengumpulkan,mengolah hingga mengambil kesimpulan dari suatu data.Ada dua bagian dari statistika yang akan mengolah data tersebut,yaitu statistika deskriptif dan statistika inferensia.Kedua bagian tersebut memiliki peranan masing-masing dalam hal pengumpulan data hingga pengambilan kesimpulannya.

Statistika deskriptif yang bertugas mengolah dan menyajikan data,sedangkan statistika inferensial lebih terfokus pada proses uji analisa hingga pengambilan keputusan.Dalam hal ini,akan dipelajari mengenai statistika deskriptif yang berbicara tentang metode-metode pengumpulan,pengolahan,dan penyajian data sehingga dapat memberikan gambaran informasi yang jelas dan menarik.Kemampuan mengolah dan menyajikan data sangat dibutuhkan sebagai langkah awal dalam mempelajari ilmu statistika,karena dari penyajian data tersebutlah akan didapatkan informasi yang lebih jelas sehingga dapat dilakukan penganalisaan lebih lanjut.

Pembuatan laporan ini ditujukan untuk mengasah kompetensi mahasiswa dalam hal statistika deskriptif,mulai dari penghitungan ukuran pemusatan data,penyebaran data hingga menyajikan data dalam bentuk histogram

 

1.2  Batasan Masalah

Untuk mencegah meluasnya permasalahan yang ada dan agar lebih terarah,maka dilakukan pembatasan.Batasan-batasan itu adalah sebagai berikut:

a.Ruang likup penelitian hanya dilakukan pada data sampel.

b.Penelitian dilakukan pada soal.

c.Pembahasan data hanya di lakukan pada soal.

 

1. 3 Rumusan Masalah

1.2.1 Bagaimana penggambaran data dengan minitab.

1.2.2    Bagaimana hasil pembangkitan data  dengan minitab.

1.2.3        Berapa hasil perhitungan nilai sari numerik  dengan minitab.

 

1.4 Tujuan Penelitian

Dengan adanya permasalahan yang  muncul,maka tujuan dari penelitian ini adalah:

1.3.1 Mengetahui  penggambaran data dengan minitab.

1.3.2 Memahami cara membangkitan data dengan minitab.

1.3.3 Mengetahui nilai sari numerik dari data  dengan minitab.

 

 

1.5 Manfaat Penelitian

Manfaat yang diharapkan dari penelitian ini ,diantaranya adalah:

1.4.1    Memberikan informasi ilmiah secara  ilmu Statistika tentang pendiskripsian data

1.4.2    Sebagai bahan informasi bagi analisa perekonomian,terutama untuk pihak-pihak yang akan melakukan penelitian dengan dengan topik bahasan yang sama.

1.4.3    Sebagai bahan evaluasi untuk analisa pengambilan keputusaan.

1.4.4    Memberikan masukkan kepada peneliti bidang ekonomi yang ingin mempelajari tentang aplikasi statistik pada bidang perekonomian

 

 

 

 

 

BAB 2

TINJAUAN PUSTAKA

 

2.1  Statistika Deskriptif

Sesuai dengan namanya,statistika deskriptif bertugas hanya untuk memperoleh gambaran(description) atau ukuran-ukuran tentang data yang ada di tangan.Jika data yang dianalisis merupakan sampel dari suatu populasi maka Statistika deskriptif akan menghasilkan ukuran-ukuran sampel(statistik),sedangkan jika data yang dianalisis merupakan keseluruhan populasi maka Statistika deskriptif akan menghasilkan ukuran-ukuran populasi(parameter)(Furqon,2004).Statistika deskriptif dapat mendiskripsian  atau menggambaran tentang data yang disajikan dalam bentuk table,diagram,pengukuran tendensi sentral,rata-rata hitung,rata-rata ukur,dan rata-rata harmonik,pengukuran penempatan(median,kuartil,desil,dan presentil),pengukuran penyimpangan(range,rentangan antar kuartil,rentangan semi antarkuatil,simpangan rata-rata,simpangan baku,varians,dan angka baku)(Riduwan,2008).Statistika deskriptif merupakan bagian dari Statistika yang mempelajari cara pengumpulan dan penyajian data sehingga mudah dipahami.Statistika deskriptif berhubungan dengan menguraikan atau memberikan keterangan-keterangan mengenai suatu data keadaan(Iqbal,2004).

 

2.2 Analisis Deskriptif

Analisis deskriptif adalah analisis yang menggambarkan suatu data yang akan dibuat baik sendiri maupun secara kelompok.Dalam penyajian ini akan dibahas mengenai pengukuran tendensi sentral(pengukuran gejala pusat misalnya mean,mode,dan median) dan pengkuran penyimpangan(range,standard deviation,dan variance),juga dibahas tentang grafis dan diagram.Pengukuran ini digunakan untuk menjaring data yang menunjukkan pusat atau pertengahan dari gugsan data yang menyebar.Nilai rerata dari kelompok data itu,diperkirakan dapat mewakili seluruh nilai data yang ada dalam kelompok tersebut.Tujuan analisis diskriptif untuk membuat gambaran secara sistematis data yang factual dan akurat mengenai fakta-fakta serta hubungan antar fenomena yang diselidiki atau diteliti(Riduwan,2008).

Analisis data univariat atau analisis data berdasarkan variable tunggal sering kurang atau tidak diperhatikan oleh peneliti,karena beberapa factor,anatar lain karena analisis data univariat dipandang tidak perlu dilakukan,bahkan ada yang mengganggap analisis data univariat tidak ada manfaatnya(Gusti,2004)

 

2.2.1 Tabel dan Grafik

Data statistik dan hasil penelitian sering disajikan dalam bentuk table dan grafik.Kedua hal ini merupakan ringkasan data statistik yang sangat menarik dan komunikatif sebagaimana suatu pepatah mengatakan:’’a picture is worth a thousand of word’’.Memang ,sebuah grafik atau table dapat mewakili ratusan atau bahkan ribuan kata dalam suatu bentuk yang kompak dan menarik(Furqon,2004).

Kegiatan pengukuran akan menghasilkan seperangkat data yang disebut data mentah aatau skor mentah(raw score) jika data itu berbentuk skor.Daalam Statistik Deskriptif,grafik merupakan alat yang tidak dapat  digantikan oleh alat lain.Sejumlah software computer menyediakan fasilitas yang sangat intensif untuk mendesain dan menghasilkan grafik,seperti Harvard Graphic dan SYSTAT.Hal ini antara lain karena grafik lebih mudah dipahami,dalam banyak hal,daripada table terbaik sekalipun (Furqon,2004).

 

2.2.2 Sari Numerik

2.2.2.1 Ukuran Gejala Pusat

Istilah gejala pusat(central tendency) digunakan untuk menunjukkan nilai atau ukuran yang mendekati titik konsentrasi perangkat data hasil suatu pengukuran.Ukuran gejala pusat sering digunakan sebahai gambaran umum tentang kecenderungan atau sebagai wakil dari suatu perangkat data.Ungkapan-ungkapan seperti “penduduk di daerah snu tergolong miskin,” “upah buruh di Indonesia dalah murah,” dan “siswa-siswa di SMA Y lebih pandai daripada siswa-siswa di SMA Z” biasanya dirumuskan atas dasar ukuran gejala pusat.Gejala pusat  sering digunakan ,yaitu modus,median,dan rata-rata(mean)( Furqon,2004).

Rata –rata biasanya digunakan untuk menunjukkan gejala pusat suatu perangkat data yang berskala interval dan rasio.Gambaran terhadap suatu masalah dari sekelompok sampel biasanya dinyatakan dalam bentuk rata-rata.Walaupun modus dan median dapat digunakan terhadap data yang berskala interval dan rasio.Ferguson,dan Takane(1989) menyatakan bahwa modus seringkali digunakan terhadap data berskala nominal,sedangkan median terhadap data berskala ordinal(Furqon,2004).

 

2.2.2.2 Ukuran Persebaran

Dua macam ukuran persebaran parametric yang kerap kali diperhatikan adalah varian atau standar deviasi(s.d.) dan renang(range) yang merupakan selisih nilai maximum dan nilai minimum(Furqon,2004).

Dua kelompok individu dapat mempunyai perbedaan daam hal nilai rerata dan varian(s.d.) secara statistik deskriptif parametric.Oleh karena itu,perbedaan nilai rerata antarkelompok hanyalah perlu dibicarakan jika dan hanya jika kedua kelompok itu mempunyai varian(s.d.) yang sama atau hamper sama.Pernyataan ini tentu menimbulakn masalah bilamana dua buah varian disebut hamper sama.Dalam pengujuan hipotesis tentang perbedaan rerata disertai dengan asumsi kedua populasi yang bersangkutan mempunyai varian yang sama(Furqon,2004).

 

2.3 Komputasi Statistik

Data statistik yang akan diolah sering berjumlah banayk dan membutuhkan perhitungan dengan menggunkana rumu-rumus rumit.Pengolahan data secara statistik membutuhkan ketelitian dan kesabaran cukup tinggi.Melakukan pengolahan data statistik secara manual bila jumlah data banyak,berpeluang besar akan terjadi kesalahan dalam perhitungan .Pengolah data sangat tidak menginginkan karena dengan perhitungan data tidak tepat dan akurat ,akan diperoleh kesimpulan yang tidak tepat dan dapat menyesatkan hasil penelitian(Iriawan,2006).

 

2.3.1 Komputer sebagai alat bantu

komputer merupakan salah satu alat bantu melakukan perhitungan .Karena dapat digunakan sebagai lat hitung,komputer diharapkan dapat memepercepat melakukan analisis data statsitik yang jumlah datanya bayak dan rumus-rumusnya rumit.Tingkat akurasi perhitungan menggunakan komputer lebih tinggi daripada secara manual atau menggunakan alat bantu kalkulator(Iriawan,2006).

2.3.2 Program Komputer Statistika

Kini sudah banyak program aplikasi untuk mengolah data statistik antara lain Minitab,SPSS,SAS,StatGraph,Eviews,Statistika,dan masih banyk lagi.Tipa program memberikan kelebihan tersendiri ,baik dalam performa atau kemudahan untuk dipakai  oleh pengguna(user friendly)Contoh untuk SPSS,kelebihannya adalah dapat digunakan untuk mengolah data statistik dalam bidang-bidang sosial(Iriawan,2006).

Program banyak digunakan untuk mengolah data statistik.Namun,SPSS memiliki kekurangan  dalam analisis statistik untuk tujuan teknik.,penulis menganjurkan pengguna menggunakan Minitab atau SAS.Keunggulan Minitab dan SAS daripada SPSS jika pengguna  akan mengolah untuk tujuan teknik,misalnya untuk pengendalian kualitas ,desain eksperimen,response surface,dan lain-lain.Minitab menyediakan metode-metode statistik untuk penyelesaiannya.Kelebihan Minitab dibandingkan SAS adalah penampilan gambar atau grafik yang lebih menarik.Sebaliknya ,keelebihan SAS dibandingkan Minitab adalah menyediakan berbagai alat analisis statistik.Kemudian ,program aplikasi SAS tidak hanya untuk analisis statisttik dengan tujuan teknik,tetapi juga tujuan sosial.Eviews banyak digunakan untuk melakukan analisis-analisis statistik bidang ekonomi seperti analisis regresi dan analisis time series(Iriawan,2006).

 

2.3.3 Analisis Data statistik dalam miniab

Minitab merupakan salah satu program aplikasi statistika yang banyak digunakan untuk mempermudah pengolahan data statistik.Minitab menyediakan program-program untuk mengolah data statistik secara lengkap(Iriawan,2006).

 

2.3.3.1 Keunggulan Minitab

Keunggulan Minitab adalah data dapat digunakan dalam pengolahan data statistik untuk tujuan sosial maupun teknik.Dibandingkan dengan program statistika lainnya.Minitab telah diakui  sebagai program statistik yang sangat kuat dengan tingkat akurasi taksiran statistik yang tinggi(Iriawan,2006).

Minitab menyediakan beberapa pengolahan data untuk melakukan analisis regresi,membuat ANOVA,membuat alat-alat pengendalian kualitas statistika,membuat desain eksperimen(factorial,response surface,dan Taguchi),membuat peramalan dengan analisis time series,analisis reliabilitas,dan analisis multivariate(Iriawan,2006).

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

BAB 3

KASUS DAN PEMBAHASAN

 

3.1Kasus

1.Diketahui X1, x2,……Xn adalah suatu sampel acak dari distribusi binomial yang berukuran 37  dengan menggunakan peluang 0,35.

Bangkitkanlah data secara acak dengan 50 data

 

2.Pada suatu perusahaan Z memproduksi 1000 buah komputer.Jika dari 1000 komputer tersebut ingin diambl 20 komputer secara acak dan dari 20 komputer tersebut ternyata ada 6 komputer yang rusak.Berdasarkan kasus ini,Bankitkan data secaraa random dengan 40 data!

 

3.2  Pembahasan

1. 1.      )SOAL NOMOR  1

1.Membangkitkan data acak dengan distribusi binomial menggunakan MINITAB:

a.klik calc->random data->binomial

b.Muncul FormIsilah misalnya seperti data yang terlihat di gambar      kemudian setelah diisi klik OK

2.Untuk melihat analisis statistik deskriptifnya,maka :stat->basic statistiks->display descriptif statistic

Sehingga Didapatkan hasil:

 

 

 

 

Descriptive Statistiks: C1

 

Variable   N  N*    Mean  SE Mean  StDev  Minimum      Q1  Median      Q3

C1        50   0  13.680    0.366  2.591    8.000  11.000  14.000  15.250

 

Variable  Maximum

C1         19.000

 

 

 

2)SOAL NOMOR 2

1.membangkitkan data acak dengan distribusi binomial menggunakan MINITAB:

a.klik calc->random data->binomial

b.Muncul FormIsilah misalnya seperti data yang terlihat di gambar          kemudian setelah diisi klik OK

 

2.Untuk melihat analisis statistik deskriptifnya,maka :stat->basic statistiks->display descriptif statistic

Sehingga Didapatkan hasil:

 

 

 

Descriptive Statistiks: C10

 

Variable  C11   N  N*    Mean  SE Mean  StDev  Minimum     Q1  Median     Q3

C10        8    1   0  9.0000        *      *   9.0000      *  9.0000      *

10    1   0  7.0000        *      *   7.0000      *  7.0000      *

11    1   0  6.0000        *      *   6.0000      *  6.0000      *

12    4   0   4.750    0.479  0.957    4.000  4.000   4.500  5.750

13    8   0   5.125    0.833  2.357    2.000  3.000   5.500  6.750

14    8   0   4.875    0.479  1.356    2.000  4.250   5.000  6.000

15   11   0   6.000    0.572  1.897    2.000  5.000   6.000  8.000

16    4   0   6.500    0.645  1.291    5.000  5.250   6.500  7.750

17    2   0    8.00     3.00   4.24     5.00      *    8.00      *

 

Variable  C11  Maximum

C10        8    9.0000

10    7.0000

11    6.0000

12     6.000

13     9.000

14     6.000

15     8.000

16     8.000

17     11.00

 

 

 

 

 

 

 

 

BAB 4

PENUTUP

 

 

4.1 Kesimpulan

     Dari hasil penelitian dan pembahasan maka kesimpulan yang dapat diambil adalah sebagai berikut:

1.Data memiliki deskriptif

2.Data dapat dibangkitkan

3.Data dapat dibuat sari numeriknya.

 

 

4.2 saran

Untuk memahami materi ini,maka pembaca harus paham ilmu dasar Minitab.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

DAFTAR PUSTAKA

Ridwan dan Akdon.2008.Rumus dan Data dalam Analisis Statistika.Bandung:Alfabeta.

Furqon.2004.Statistika Terapan untuk Penelitian.Bandung:Alfabeta.

Hasan,iqbal.2004.Analisis Data Penelitian dengan Statistik.Jakarta:Bumi Aksara.

Gusti.2004.Statistika.Depok:Raja Grafindo Persada.

Iriawan.2006.Mengolah Data Statistik Dengan Mudah Menggunakan Minitab 14.Yogyakarta:Andi.

latar belakang statistika

Tempo dulu dalam menggambarkan keadaan dan menyelesaikan problem-problem,hanya digunakan dalam  militer dan kenegaraan.Namun di era globlisasi ini hampir semua bidang menggunakan statistik yang bergantung pada masalah yang dijelaskan oleh nama statistik itu sendiri

Saat ini,berbagai informasi tidak jarang menyajikan bentuk grafik,table, atau bentuk-bentuk lain.Bahkan, telah dipakai oleh mereka yang bekerja sebagai seorang praktisi dalam banyak bidang.Informasi sejenis ini mengharuskan para pembaca untuk mampu memahami makna lambing-lambang itu secara tepat.Kekeliruan ketika menafsirkan lambang-lambang tersebut mengakibatkan kesalahpahaman pembaca atas maksud informasi yang disampaikan berdasarkan data statistik.

Statistik berasal dari kata state(yunani) yaitu Negara dan digunakan untuk urusan Negara. Statistik digunakan untuk ukuran sebagai wakil dari kelompok fakta.Untuk memperoleh sejumlah informasi yang menjelaskan masalah untuk ditarik kesimpulan yang benar,harus melalui beberapa proses yaitu:proses pengumpulan informasi,pengolahan informasi,dan proses penarikan kesimpulan.Secara umum,Statistik adalah rekapitulasi dari fakta yang bentuk angka-angka disusun dalam bentuk table dan diagram yang mendiskripsikan suatu permasalahan.Kesemuanya itu memerlukan pengetahuan tersendiri yang disebut Statistika.

Dalam statistika,dikenal dengan istilah statistika deskriptif .Statistika deskriptif merupakan bagian dari Statistika yang mempelajari cara pengumpulan dan penyajian data sehingga mudah dipahami.Statistika deskriptif berhubungan dengan menguraikan atau memberikan keterangan-keterangan mengenai suatu data keadaan.Dengan kata lain,Statistika deskriptif berfungsi menerangkan keadaan,gejala,atau persoalan.

statistika deskriptif

2.1  Statistika Deskriptif

       Sesuai dengan namanya,statistika deskriptif bertugas hanya untuk memperoleh gambaran(description) atau ukuran-ukuran tentang data yang ada di tangan.Jika data yang dianalisis merupakan sampel dari suatu populasi maka Statistika deskriptif akan menghasilkan ukuran-ukuran sampel(statistik),sedangkan jika data yang dianalisis merupakan keseluruhan populasi maka Statistika deskriptif akan menghasilkan ukuran-ukuran populasi(parameter)(Furqon,2004).Statistika deskriptif dapat mendiskripsian  atau menggambaran tentang data yang disajikan dalam bentuk table,diagram,pengukuran tendensi sentral,rata-rata hitung,rata-rata ukur,dan rata-rata harmonik,pengukuran penempatan(median,kuartil,desil,dan presentil),pengukuran penyimpangan(range,rentangan antar kuartil,rentangan semi antarkuatil,simpangan rata-rata,simpangan baku,varians,dan angka baku)(Riduwan,2008).Statistika deskriptif merupakan bagian dari Statistika yang mempelajari cara pengumpulan dan penyajian data sehingga mudah dipahami.Statistika deskriptif berhubungan dengan menguraikan atau memberikan keterangan-keterangan mengenai suatu data keadaan(Iqbal,2004).

2.2 Analisis Deskriptif

Analisis deskriptif adalah analisis yang menggambarkan suatu data yang akan dibuat baik sendiri maupun secara kelompok.Dalam penyajian ini akan dibahas mengenai pengukuran tendensi sentral(pengukuran gejala pusat misalnya mean,mode,dan median) dan pengkuran penyimpangan(range,standard deviation,dan variance),juga dibahas tentang grafis dan diagram.Pengukuran ini digunakan untuk menjaring data yang menunjukkan pusat atau pertengahan dari gugsan data yang menyebar.Nilai rerata dari kelompok data itu,diperkirakan dapat mewakili seluruh nilai data yang ada dalam kelompok tersebut.Tujuan analisis diskriptif untuk membuat gambaran secara sistematis data yang factual dan akurat mengenai fakta-fakta serta hubungan antar fenomena yang diselidiki atau diteliti(Riduwan,2008).

Analisis data univariat atau analisis data berdasarkan variable tunggal sering kurang atau tidak diperhatikan oleh peneliti,karena beberapa factor,anatar lain karena analisis data univariat dipandang tidak perlu dilakukan,bahkan ada yang mengganggap analisis data univariat tidak ada manfaatnya(Gusti,2004)

 

2.2.1 Tabel dan Grafik

Data statistik dan hasil penelitian sering disajikan dalam bentuk table dan grafik.Kedua hal ini merupakan ringkasan data statistic yang sangat menarik dan komunikatif sebagaimana suatu pepatah mengatakan:’’a picture is worth a thousand of word’’.Memang ,sebuah grafik atau table dapat mewakili ratusan atau bahkan ribuan kata dalam suatu bentuk yang kompak dan menarik(Furqon,2004).

Kegiatan pengukuran akan menghasilkan seperangkat data yang disebut data mentah aatau skor mentah(raw score) jika data itu berbentuk skor.Daalam Statistik Deskriptif,grafik merupakan alat yang tidak dapat  digantikan oleh alat lain.Sejumlah software computer menyediakan fasilitas yang sangat intensif untuk mendesain dan menghasilkan grafik,seperti Harvard Graphic dan SYSTAT.Hal ini antara lain karena grafik lebih mudah dipahami,dalam banyak hal,daripada table terbaik sekalipun (Furqon,2004).

 

2.2.2 Sari Numerik

2.2.2.1 Ukuran Gejala Pusat

Istilah gejala pusat(central tendency) digunakan untuk menunjukkan nilai atau ukuran yang mendekati titik konsentrasi perangkat data hasil suatu pengukuran.Ukuran gejala pusat sering digunakan sebahai gambaran umum tentang kecenderungan atau sebagai wakil dari suatu perangkat data.Ungkapan-ungkapan seperti “penduduk di daerah snu tergolong miskin,” “upah buruh di Indonesia dalah murah,” dan “siswa-siswa di SMA Y lebih pandai daripada siswa-siswa di SMA Z” biasanya dirumuskan atas dasar ukuran gejala pusat.Gejala pusat  sering digunakan ,yaitu modus,median,dan rata-rata(mean)( Furqon,2004).

Rata –rata biasanya digunakan untuk menunjukkan gejala pusat suatu perangkat data yang berskala interval dan rasio.Gambaran terhadap suatu masalah dari sekelompok sampel biasanya dinyatakan dalam bentuk rata-rata.Walaupun modus dan median dapat digunakan terhadap data yang berskala interval dan rasio.Ferguson,dan Takane(1989) menyatakan bahwa modus seringkali digunakan terhadap data berskala nominal,sedangkan median terhadap data berskala ordinal(Furqon,2004).

 

2.2.2.2 Ukuran Persebaran

Dua macam ukuran persebaran parametric yang kerap kali diperhatikan adalah varian atau standar deviasi(s.d.) dan renang(range) yang merupakan selisih nilai maximum dan nilai minimum(Furqon,2004).

Dua kelompok individu dapat mempunyai perbedaan daam hal nilai rerata dan varian(s.d.) secara statistic deskriptif parametric.Oleh karena itu,perbedaan nilai rerata antarkelompok hanyalah perlu dibicarakan jika dan hanya jika kedua kelompok itu mempunyai varian(s.d.) yang sama atau hamper sama.Pernyataan ini tentu menimbulakn masalah bilamana dua buah varian disebut hamper sama.Dalam pengujuan hipotesis tentang perbedaan rerata disertai dengan asumsi kedua populasi yang bersangkutan mempunyai varian yang sama(Furqon,2004).

 

laporan one sampel kolmogorov smirnov

 

BAB 1

PENDAHULUAN

1.1 Latar Belakang

 Tempo dulu dalam menggambarkan keadaan dan menyelesaikan problem-problem,hanya digunakan dalam  militer dan kenegaraan.Namun di era globalisasi ini hampir semua bidang menggunakan statistik yang bergantung pada masalah yang dijelaskan oleh nama statistik itu sendiri

Saat ini,berbagai informasi tidak jarang menyajikan bentuk grafik,table,analisis, atau bentuk-bentuk lain.Bahkan, telah dipakai oleh mereka yang bekerja sebagai seorang praktisi dalam banyak bidang.Informasi sejenis ini mengharuskan para pembaca untuk mampu memahami makna lambing-lambang itu secara tepat.Kekeliruan ketika

menafsirkan lambang-lambang tersebut mengakibatkan kesalahpahaman pembaca atas maksud informasi yang disampaikan berdasarkan data statistik.

Statistik adalah sebagai alat pengolah data angka.statistik dapat juga diartikan sebagai metode guna mengerjakan atau memanipulasi data kuantitatif.Teknik inferens yang pertama dikembangkan adalah mengenai pembuatan sejumlah besar asumsi sifat populasi dimana sampel telah diambil.Teknik yang digunakan pada metode-metode pengujian hipotesis dan penafsiran interval ini kemudian dikenal sebagai Statistik Parametrik,karena nilai-nilai populasi  merupakan parameter.

Pada kenyataannnya sangatlah sulit untuk mendapatkan sampel yang memenuhi asumsi mempunyai distribusi tertentu.Kebanyakan sampel yang diperoleh hanyalah sebatas menedekati tertentu.Oleh karena itu,kemudaian dikembangkan suatu teknik inferensi yang tidak

memerlukan uji asumsi-asumsi tertentu memgenai distribusi sampelnya,dan juga tidak memerlukan uji hipotesis yang berhubungan dengan parameter populasinya. Teknik ini dikenal dengan statistik Bebas distribusi atau statistik non parametrik

      Dalam menerapkan proses pendataan statistik secara statistika non parametrik,akan diadakan penelitian terhadap data hasil padi di desa tanijayajaya,Kalimantan Timur.

 

1.2  Batasan Masalah

Untuk mencegah meluasnya permasalahan yang ada dan agar lebih terarah,maka dilakukan pembatasan.Batasan-batasan itu adalah sebagai berikut:

a.Ruang likup penelitian hanya dilakukan pada data hasil padi di wilayah desa tanijaya  tahun 2011.

b.Penelitian dilakukan pada hasil padi di wilayah desa tanijaya tahun 2011.

c.Pembahasan data hanya di lakukan pada hasil padi di wilayah desa tanijaya tahun 2011.

.

1. 3 Rumusan Masalah

1.3.1    Bagaimana distribusi kenormalan data hasil padi di wilayah desa tanijaya tahun 2011 berdasarkan One-Sample Kolmogorov-Smirnov pada Statistik Non parametrik?

1.4 Tujuan Penelitian

1.4.1 Mengetahui Kenormalan data  hasil padi di wilayah desa tanijaya tahun 2011.

1.5 Manfaat Penelitian

Manfaat yang diharapkan dari penelitian ini ,diantaranya adalah:

1.5.1    Memberikan informasi ilmiah secara ilmu Statistika tentang statistik non parametrik terhadap pertanian dan ahli pertanian.

1.5.2    Sebagai bahan informasi bagi analisa pertan,terutama untuk pihak-pihak yang akan melakukan penelitian dengan dengan topik bahasan yang sama.

1.5.3    Sebagai bahan evaluasi untuk analisa pengambilan keputusaan.

1.5.4    Memberikan masukkan kepada peneliti bidang pertanian yang ingin mempelajari tentang aplikasi statistik pada bidang pertanian.

 

BAB 2

TINJAUAN PUSTAKA

 

2.1 Statsitik Non parametrik

Dalam statsitik inferensi,dua hal yang menjadi pokok pembicaraan adalah perkiraan parameter populasi dan pengujian hipotesis.Teknik inferensi yanh pertama dikembangkan adalah mengenai pembuatan sejumlah besar asumsi sifat populasi di mana sampel telah diambil.Teknik statistik ini kemudain dikenal dengan Statistik Paramterik,Karena harga-harga populasi merupakan “parameter”.Misalnya ,suatu teknik inferensi mungkin didasarkan pada asumsi bahwa skor-skor telak ditarik dari populasi yang berdistribusi normal dengan parameter mean dan proporsi yang tidak diketahui.Jadi, pada statitik parametrik,distribusi populasi atau ditribusi variable randomnya mempunyai model matematik yang diketahui,akan tetapi memuat beberapa parameter yang belum diketahui.(Andi,1998).

Pembicaraan lebih lanjut dalam statistik inferensi adalah bilamana kita hendak menguji atau menaksir niali karateristik suatu populasi (seperti median,kwartil,jangkauan,dan lain-lain) yang sama sekali tidak kita ketahui distribusi  populasinya,atau bahakan kita ingin mengetahui distribusi F(x) sendiri dar populasi,maka kita sedang dihadapkan dengan permasalahan statistik non parametrik atau biasa disebut juga dengan statistik bebas distribusi.Jadi,dalam statistik non parametrik tidak memerlukan asumsi-asumsi tertentu menegenai populasinya,dan juga tidak memerlukan hipotesis-hipotesis yang berhubungan dengan parameter-parameter tertentu.Pengujian non parametrik banyak sekali digunakan untuk analisis data dari ilmu-ilmu sosial yang pada umumnya sulit untuk memenuhi asumsi-asumsi sebagaimana statistik parametrik,seperti kenormalan distribusi dan kesamaan varainsi sampel dari populasi.(Andi,1998).

            Statistik-statistik non-parametrik merupakan kumpulan alat-alat untuk analisis data yang menawarkan sebuah pendekatan yang berbeda dengan cara-cara pengambilan keputusan yang selama ini kita pelajari.Pendekatan ini tidak menekankan kepada asumsi—asumsi sebagaimana terdapat  pada  statistik parametrik,seperti distribusi sampel dari parameter populasi dianggap normal. (Sarwoko,2007).

2.1.1 Kolmogorof smirnov

Tes K-S(Kolmogorov-Smirnov)termasuk tes kasus atau sampel.Tes ini membandingkan distribusi satu variable dengan distribusi normal,poisson atau uniform.Untuk menguji hipotesis nol dimana nilai-nilai teramati disampel  dari suatu distribusi yang disebutkan:

a.Normal         :Tes terhadap distribusi normal.Parameter default adalah mean dan standar deviasi teramati.

b.Poisson         :Tes terhadap poisson.Parameter default adalah mean teramati.

c.Uniform        :Tes terahadap distribusi uniform.Parameter default adalah nilai minimum dan maksmum.(Paryono,1994).

 

2.1.1.1 Deskripsi Uji Kolmogorof-Smirnov Satu-Sampel.

            Uji kolmogorof smirnov digunakan untuk menentukan seberapa baik sebuah sampel random data menjajangi distribusi teoritis tertentu(Normal,Uniform,Poisson). Uji ini didasarkan pada perbandingan fungsi distribusi kumulatif sampel dengan fungsi distribusi kumulatif hipotesis.(Paryono,1994).

Sebagai contoh ,misalnya anda ingin menganalisis data dari evaluasi kebaikan kelulusan 101 mahasiswa suatu program studi ,dimana kebaikan kelulusan tersebut dinilai melalui indekx prestasi kelompok mata kuliah keahlian,parameter keaktifan kampus,dan lama studi.Dengan menggunakan uji kolmogorof-Smirnov satu sampel,Anda bisa melihat apakah ada alasan untuk mengasumsikan bahwa variable lama studi mahasiswa didistribusikan secara normal.(Paryono,1994).

 

2.1.1.2 Prosedur One-Sample Kolmogorov-Smirnov

Prosedur One-Sample Kolmogorov-Smirnov akan membandingkan fungsi distribusi kumulatif observasi untuk sebuah variable dengan sebuah distribusi teoritis yang telah ditentukan,misalnya distribusi normal,uniform,atau Poison.Z dari Kolmogorov-Smirnov dihitung dari selisih terbesar(dalam harga absolut) antara observasi dan fungsi distribsusi teoritis.(Paryono,1994).

Dalam prakteknya,distribusi  Normal,Uniform,dan Poisson bisa digunakan untuk distribusi pembanding  pada One-sampel Kolmogorov-Smirnov,berikut penjelasanya:

a.Normal.Pengujian distribusi normal dengan parameter mean dan deviasi    standar.

b.Uniform.Pengujian distribusi Unidform(seragam) dengan range distribusi didefinisikan oleh harga maksimum dan harga minimum observasi.

c.Poisson.Pengujian distribusi Poisson dengan mean sebagai Parameter.(Paryono,1994).

BAB 3

                                 KASUS DAN PEMBAHASAN

3.1 Kasus

Sebuah perusahaan pertanijayaan ingin mengetahui rata-rata hasil padi di wilayah desa tanijaya tahun 2011.Untuk itu diambil sebuah sampel di 15 lokasi di wilayah desa tanijaya makmur.Setelah dilakukan pengambilan sampel ,diperoleh  15 sampel.Berikut datanya:71,90,145,73,65,179,98,80,70,89,70,178,145,63,67

3.2 Pembahasan

            3.2.1One sample Kolmogorov Smirnov

Tabel 3.1  Uji kolmogorov-Smirnov One-Sampel

One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
		ratahasilpadi
N		15
Normal Parametersa,b	Mean	98.8667
	Std. Deviation	41.43302
Most Extreme Differences	Absolute	.251
	Positive	.251
	Negative	-.193
Kolmogorov-Smirnov Z		.974
Asymp. Sig. (2-tailed)		.299
a. Test distribution is Normal.
b. Calculated from data.

Berdasarkan Tabel 3.1,didapatkan bahwa Asym.sig melebihi nilai 0,05.

Tabel 3.2 Taraf signifikansi uji kolmogorov-Smirnov One Sampel

N	15
Asymp.sig(2-tailed)	0,299

Berdasarkan Tabel 3.2,terlihat bahwa jumlah sampel sebanyak 15  dan (Asymp.sig=0,299) > (α=0,05).

Rumusan Hipotesis

Ho= X1 ~ N(0, )

(Sampel data berasal dari populasi yang menyebar normal.

H1 =X1 ≠N(0,)

(Sampel data tidak berasal dari populasi yang menyebar normal)

Taraf signifikan

α   = 0.05

Daerah Krtitik

Ho ditolak  jika A symp.sig <  α

Keputusan

Dari hasil analisis diperoleh nilai Asmp.sig=0,299>0,05,maka dapat diputuskan Ho gagal ditolak .

Kesimpulan

Sampel data berasal dari populasi yang menyebar normal.

         BAB 4

Penutup

 

4.1 Kesimpulan

Dari hasil penelitian dan pembahasan maka kesimpulan yang dapat diambil adalah sebagai berikut:

1.Sampel data hasil padi desa tajijaya tahun 2011 berasal dari populasi yang menyebar normal.

 

4.2 Saran

Agar dalam penerapan pengendalian lebih ditingkatkan dan pelaksanaannya mengikutsertakan antara pihak quality control dengan para operator sehingga terjadi komunikasi.Sehingga hasil padi lebih baik lagi.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

DAFTAR PUSTAKA

 

Andi.1998.Panduan lengkap SPSS 6.0 for windows.Yogyakarta:Wahana Komputer.

Paryono.1994.Mengolah data statistik dengan SPSS/PC +.Yogyakarta:Andi Yogyakarta.

Sarwoko.2007.Statistik Inferensi.Yogyakarta:ANDI.