Kategori
Jasa Olah Data

Contoh Soal Statistika dan Pengertian Statistika Menurut Ahli

Statistika sendiri merupakan cabang ilmu yang sangat penting serta sangat di perlukan dalam kehidupan. Cabang ilmu yang satu ini pada umumnya di pelajari di bangku perkuliahan. Bahkan juga kerapkali di terapkan pada saat melaksanakan suatu penelitian. Lantas seperti apa contoh soal statistika dan pengertiannya yang bisa di pahami dengan mudah?

Contoh Soal Statistika dan Pengertian Statistika Menurut Ahli

Pengertian Statistika dan Contoh Soal

Statistika sendiri adalah sebuah metode ilmiah untuk mengelola data berdasarkan dari angka serta juga menginterpretasikannya. Pada sudut pandang penelitian, ada beberapa peranan statistika, di antaranya yaitu sebagai berikut:

  • Agar bisa mudah memahami keragaman nilai dari sejumlah sasaran pengamatan.
  • Memudahkan penelitian dengan menggunakan tabel, grafik, bagan, serta lain sebagainya.
  • Gambaran umum terkait dengan angka-angka.
  • Memudahkan dalam game melakukan penarikan secara kesimpulan.

Menurut fase serta tujuan analisis, statistika bisa di bagi menjadi dua macam. Yang pertama yaitu statistika deskriptif dan yang kedua adalah statistika inferensial.

Contoh Soal Statistika Dari Beberapa Sumber 

Berdasarkan dari beberapa sumber, di bawah ini beberapa contoh soal statistika:

“Nilai rata-rata 40 orang siswa kelas 7 yaitu 62. Apabila salah seorang siswa dari kelompok itu mendapatkan nilai 23 serta tidak di masukan ke dalam perhitungan rata-rata tersebut, maka bisa di pastikan jika nilai rata-rata ujian menjadi?

Jawaban:

  • X = Jumlah nilai/ Banyak siswa
  • Jumlah nilai = X. banyak siswa
  • Jumlah nilai = 62. 40 = 2.480
  • Jumlah nilai setelah di kurangi 23 = 2.480-23 = 2.457
  • X = 2.457/39 = 63

Jadi, nilai rata-rata ujian para siswa tersebut menjadi 63.

Jenis – Jenis Statistika yang Perlu Di Ketahui 

Ada beberapa jenis statistika yang bisa di palajari secara manual, di antaranya yaitu: 

Deskriptif

Statistika deskriptif merupakan jenis statistika yang mana menggambarkan serta menganalisis suatu kelompok data tanpa harus menarik kesimpulan tentang kelompok data yang lebih besar. 

Jadi singkatnya statistika jenis ini hanya memberikan informasi mengenai data yang dimiliki saja tanpa mempunyai maksud untuk menguji hipotesis ataupun menarik kesimpulan. Jenis statistika ini memang hanya digunakan untuk menyajikan serta menganalisis data agar lebih bermakna dan sifatnya komunikatif. 

Tentu saja juga sudah disertai penghitungan penghitungan sederhana yang sifatnya hanya untuk memperjelas keadaan dan atau karakteristik data yang bersangkutan. 

Inferensial

Statistika inferensial merupakan jenis statistika yang berkaitan dengan adanya kesimpulan secara valid yang umumnya akan memasukkan unsur peluang dalam penarikan kesimpulan. 

Statistika jenis ini dianggap menjadi salah satu bagian statistika yang berkaitan dengan cara menganalisis sampel dan pengambilan kesimpulan. Tentu saja hal ini berkaitan dengan masalah estimasi dari parameter populasi serta pengujian hipotesis. 

Statistika inferensial merupakan statistika yang berkaitan dengan penarikan kesimpulan yang sifatnya umum dari data sampel yang sudah dianalisis sebelumnya. 

Seperti itu kiranya informasi terkait dengan soal statistika dan pengertian dari ahli yang bisa di pelajari. Semoga bermanfaat!!

Kategori
Jasa Olah Data

Tips Belajar Statistik untuk Penelitian Lebih Baik

Tips belajar statistik menjadi salah satu hal penting yang harus kamu mengerti. Mengingat statistik memang menjadi salah satu ilmu yang cukup penting. Penelitian pastinya akan lebih baik jika kamu menguasai ilmu statistik dengan baik.

Tips Belajar Statistik yang Penting untuk Kamu Ketahui

Belajar statistik pastinya menjadi salah satu hal yang ‘wajib’ dipelajari untuk seorang peneliti. Mengingat, ilmu ini cukup berguna untuk penelitian. Bahkan, akan membuat penelitian menjadi lebih baik. Berikut ini adalah tips untuk mempelajari ilmu statistik.

Pahami akan Pentingnya Ilmu Statistik

Kamu harus paham betul tentang pentingnya ilmu yang satu ini. Ketika kamu paham akan pentingnya ilmu ini pastinya kamu akan merasa butuh untuk mempelajari. Dengan begitu, pastinya kamu akan lebih mudah dalam mempelajarinya.

Jangan Menganggap Statistik Itu Rumit

Hal pertama yang harus kamu lakukan adalah tidak menganggap Statistika menjadi salah satu hal yang rumit. Banyak sekali orang yang melakukan penelitian namun tidak pandai dalam mengolah data. Salah satu penyebabnya adalah tidak menguasai ilmunya dan ketika mau belajar merasa kesulitan.

Padahal ilmu yang satu ini sebenarnya memang bisa kamu pelajari dengan menyenangkan. Kamu tidak perlu membayangkan kerumitannya. Kamu hanya perlu memahami dengan tepat ilmu-ilmunya.

Belajar Statistik dari Ahli

Kamu juga bisa mempelajari ilmu ini melalui ahli. Pastinya kamu bisa mendapatkan ilmu yang lebih maksimal. Selain itu, pastinya kamu juga akan jauh lebih paham karena belajar dengan seorang ahli.

Aplikasikan dalam Kehidupan Sehari-hari

Kamu harus memahami ilmunya setelah itu kamu bisa mengaplikasikan ilmu yang kamu pelajari di dalam kehidupan sehari-hari. Hal ini akan membuat kamu lebih mudah dalam memahaminya.

Selalu Praktik

Praktik menjadi salah satu hal yang akan membantu kamu untuk lebih mudah memahami ilmu yang satu ini. Kamu akan menjadi lebih mudah mengingat dan memahami ketika sering melakukan latihan atau praktik langsung.

Nah, itulah  Tips belajar statistik yang bisa kamu lakukan agar penelitian menjadi lebih baik lagi. Ilmu ini memang sangat penting untuk dipelajari oleh seorang peneliti. Dengan begitu, penelitian yang kamu lakukan akan jauh lebih baik.

Kategori
Jasa Olah Data

Analisis Sentimen Twitter Menggunakan Aplikasi R


Analisis sentimen Twitter bisa di lakukan dengan menggunakan bantuan aplikasi. Bisa di bilang jika analisis sentimen adalah proses mengidentifikasi dan memilah-milah teks untuk menentukan emosi atau sikap yang di ungkapkan. 

Analisis ini dapat di gunakan untuk berbagai tujuan. Seperti mengukur kepuasan pelanggan, memantau opini publik, atau mengidentifikasi tren di media sosial. Salah satunya Twitter, dimana aplikasi media sosial ini menyediakan data teks yang kaya dan dapat di gunakan untuk analisis sentimen.

Analisis Sentimen Twitter Menggunakan Aplikasi R

Aplikasi R adalah bahasa pemrograman dan lingkungan komputasi statistika yang bersifat open-source. R di kembangkan oleh komunitas R dan di rilis di bawah GNU General Public License (GPL). R dapat di gunakan untuk berbagai keperluan, termasuk analisis statistik, visualisasi data, dan pembelajaran mesin.

Aplikasi R dapat di gunakan oleh berbagai kalangan, mulai dari peneliti, mahasiswa, hingga profesional. R juga dapat di gunakan untuk berbagai keperluan, mulai dari analisis data sederhana hingga analisis data yang kompleks. Bahkan aplikasi ini dapat di unduh secara gratis dari situs web R Project. R dapat berjalan di berbagai sistem operasi, termasuk Windows, macOS, dan Linux.

Cara Menggunakan Aplikasi R dalam Analisis Sentimen Twitter

Setelah Anda tahu apa itu analisis sentimen dan aplikasi R maka kali ini kami akan sampaikan langkah-langkah untuk melakukannya yaitu:

  1. Langkah awal yang harus Anda lakukan yaitu instalasi paket R yang di perlukan. Untuk melakukan analisis sentimen pada Twitter, Anda perlu menginstal beberapa paket R yaitu tidyverse, tm, dan sentimeter.
  2. Anda dapat mengambil data Twitter dengan menggunakan API Twitter. Ada berbagai cara untuk mengambil data Twitter menggunakan API Twitter.  Untuk mengambil data Twitter, Anda perlu membuat akun developer Twitter dan mendapatkan token akses.
  3. Setelah Anda mengambil data Twitter, Anda perlu mempersiapkan data tersebut untuk analisis sentimen. Hal ini termasuk membersihkan data, menghapus tweet yang tidak relevan, dan mengubah format data.
  4. Anda dapat menggunakan berbagai teknik visualisasi untuk menyajikan hasil analisis sentimen. Salah satu teknik visualisasi yang populer adalah menggunakan bar chart.

Gunakan paket analisis sentimen seperti textblob atau pustaka lainnya yang tersedia di R untuk menganalisis sentimen dari teks tweet.

Jika Anda ingin membuat visualisasi dari hasil analisis sentimen, Anda dapat menggunakan paket-paket visualisasi seperti ggplot2 untuk membuat grafik atau plot yang memvisualisasikan distribusi sentimen.

Pastikan untuk menyesuaikan dan mengonfigurasi kode sesuai kebutuhan dan preferensi analisis Anda. Juga, perhatikan bahwa penggunaan API Twitter dapat memerlukan izin dan batasan tertentu dari Twitter Developer Agreement.

Analisis sentimen Twitter adalah proses yang kompleks yang membutuhkan pemahaman tentang metode statistik dan teknik pemrosesan bahasa alami. Namun, dengan menggunakan aplikasi R, Anda dapat melakukan analisis tersebut dengan mudah.

Baca Juga:

Contoh Aplikasi Metode AHP dalam Mengidentifikasi Faktor Penting

Kategori
Jasa Olah Data

Contoh Aplikasi Metode AHP dalam Mengidentifikasi Faktor Penting

Metode AHP atau Analytical Hierarchy Process merupakan metode yang fungsinya untuk mengevaluasi serta membuat keputusan multi-kriteria. Hal ini juga bisa berfungsi untuk mengevaluasi berbagai alternatif berdasarkan kriteria berbeda serta memberikan skor relatif untuk setiap alternatifnya. Metode ini memungkinkan pengguna dapat mengintegrasikan subjektivitas dan objektivitas ke dalam proses pengambilan keputusan.

Pengembang Metode AHP

Metode ini juga dapat di gunakan untuk mengidentifikasi faktor-faktor penting dalam situasi kompleks. Profesor ilmu manajemen yang bernama Thomas L. Saaty telah menerbitkan banyak buku dan artikel tentang metode ini dan aplikasinya dalam berbagai bidang.

Ia merupakan seorang profesor di Universitas Pittsburgh dan telah mendirikan International Journal of the Analytic Hierarchy Process dan Institute for the Analytic Hierarchy Process. Bahkan beliau juga telah di akui sebagai salah satu tokoh penting dalam pengembangan metode AHP.

Langkah Menggunakan Metode AHP

Ada sejumlah langkah yang perlu di lewati dalam metode ini, yakni:

  • Mengidentifikasi masalah yang akan di pecahkan dan tujuan dari proses AHP.
  • Kemudian mengidentifikasi kriteria yang di perlukan untuk mengevaluasi alternatif.
  • Melakukan pembentukan hierarki dari kriteria yang telah di identifikasi sebelumnya.
  • Langkah selanjutnya menganalisis perbandingan pairwise untuk menentukan bobot relatif dari kriteria yang akan di identifikasi.
  • Hitung eigenvector dari matriks perbandingan pairwise tadi untuk menentukan bobot related dari masing-masing kriteria.
  • Selanjutnya hitung skor alternatif dengan cara mengalikan bobot relatif dari setiap kriteria.
  • Bandingkan skor alternatif guna menentukan alternatif yang paling sesuai dengan kriteria yang di identifikasi.
  • Langkah terakhir verifikasi dan interpretasi hasil yang di peroleh dari AHP dan lakukan verifikasi dengan metode lainnya bisa di perlukan.

Contoh Aplikasi Metode AHP

Analytical Hierarchy Process bisa di gunakan dalam berbagai bidang dan situasi, seperti:

  • Membantu untuk mengevaluasi serta memilih konsep pengembangan produk baru.
  • Membantu mengevaluasi serta memilih proyek yang akan di lakukan perusahaan.
  • Metode ini dapat membantu memilih investasi sesuai profil risiko dan tujuan keuangan.
  • Metode ini juga dapat membantu memilih lokasi untuk perusahaan, pabrik, atau proyek.
  • Dapat membantu memilih vendor untuk perusahaan.

Metode AHP bisa menjadi model pendukung keputusan guna merampingkan masalah multi kriteria atau multi faktor kompleks menjadi suatu hirarki.  

Baca Juga:

Penjelasan Software AMOS untuk untuk Analisis Data Struktural

Kategori
Jasa Olah Data

Jenis Statistik Deskriptif, Distribusi Frekuensi hingga Variabilitas

Jenis statistik deskriptif terbagi menjadi tiga tipe yang berbeda yaitu distribusi frekuensi, tendensi sentral dan juga variabilitas. Statistik deskriptif sendiri cukup penting untuk memberikan gambaran dari keseluruhan data yang kita miliki. Statistik ini di gunakan untuk menggambarkan ciri-ciri dasar data dalam analisis kuantitatif.

Pengertiannya sendiri yaitu rangkuman atau gambaran karakteristik dari kumpulan data yang berupa representasi sampel dari suatu populasi maupun seluruh populasi. Statistik deskriptif menyederhanakan kumpulan data tertentu dalam ringkasan yang singkat. Tujuannya agar kita bisa lebih mengerti cakupan data tersebut.

Jenis Statistik Deskriptif dan Pembahasannya

Statistik deskriptif terbagi menjadi 3 tipe yang berbeda. Berikut adalah ketiga jenis tersebut:

Distribusi Frekuensi atau Frequency Distribution

Distribusi frekuensi merupakan cara untuk menunjukkan frekuensi atau jumlah objek dalam setiap kelas. Tujuannya yaitu untuk mendapatkan informasi yang lebih dalam mengenai suatu kumpulan data yang tidak bisa kita dapatkan secara cepat hanya dengan melihat data asli. Distribusi frekuensi ini juga bisa di tampilkan dalam bentuk grafik maupun tabel.

Tendensi Sentral atau Central Tendency

Jenis statistik deskriptif yang kedua ini berfokus pada rata-rata dari kumpulan data. Para peneliti bisa menggunakannya untuk mendeskripsikan dan merangkum kelompok variabel. Tendensi sentral ini menggunakan tiga metode untuk mencari hasil yaitu modus, mean dan median. Modus adalah angka yang paling sering muncul dalam kumpulan data.

Kemudian mean adalah metode untuk mendapatkan angka rata-rata dari suatu kumpulan data. Untuk mencari mean caranya dengan menambahkan semua nilai dari kumpulan data dan membagikannya dengan total nilai dari kumpulan data tersebut. Terakhir median yaitu nilai tengah pada data yang sebelumnya sudah di urutkan dari yang terkecil hingga terbesar.

Variabilitas atau Variability

Jenis statistik deskriptif terakhir yaitu variabilitas yang berfungsi untuk menganalisis persebaran distribusi dalam kumpulan data. Terdapat tiga aspek dalam variabilitas. Pertama range yaitu jarak nilai terbesar dan nilai terkecil. Kedua, standard deviation yang menunjukkan seberapa dekat data dengan mean. Ketiga, variance yang mencerminkan tingkat penyebaran kumpulan data.

Itulah beberapa jenis statistik deskriptif dan penjelasannya yang perlu Anda pahami.

Baca Juga:

Uji T Test SPSS untuk Membandingkan Dua Kelompok Data

Kategori
Jasa Olah Data

Uji T Test SPSS untuk Membandingkan Dua Kelompok Data

Uji T Test SPSS merupakan salah satu pengujian hipotesis parametrik dalam bidang statistik yang bertujuan untuk mengukur perbedaan rata-rata atau mean pada dua kelompok berbeda. Hasil dari pengujian ini dapat kita gunakan untuk mengetahui hubungan antara dua kelompok tersebut.

Penerapan Uji T Test SPSS

Uji T Test dapat memberikan asumsi jika data yang kita uji, memiliki distribusi normal atau mendekati normal maupun varian yang sama. Terdapat dua jenis uji yang bisa kita gunakan, yakni Uji T Test terkontrol dan Uji T Test tidak terkontrol.

Uji T Test terkontrol, juga kita sebut sebagai Uji T Test tunggal. Merupakan uji pengukuran statistik yang berfungsi untuk menentukan perbedaan antara dua kelompok yang tidak terkontrol.

Sementara itu, Uji T Test tidak terkontrol atau Uji T Test berpasangan, merupakan uji statistik yang berguna untuk menguji perbedaan rata-rata (mean) antara dua kelompok yang terkontrol.

Penerapan Uji T Test dapat kita lakukan dengan beberapa perangkat lunak. Salah satunya adalah SPSS (Statistical Package for the Social Sciences).

SPSS merupakan perangkat lunak yang banyak digunakan dalam bidang penelitian. Menawarkan berbagai fitur untuk melakukan Uji T Test. Bahkan, perangkat lunak ini bisa melakukan Uji T Test pada kelompok sampel yang tidak terkontrol maupun terkontrol.

Waktu yang Tepat Menggunakan Uji T Test SPSS

Penting untuk selalu kita ingat, Uji T Test hanya digunakan untuk dua kelompok data yang ingin dibandingkan. Tidak cocok jika kita gunakan lebih dari dua kelompok.

Kemudian, uji ini akan berlaku pada data yang menggunakan skala ordinal atau kontinyu. Data harus terdistribusi normal. Selain itu, mempunyai varians yang serupa. Sampel harus kita ambil secara acak dari kedua kelompok tersebut.

Uji T Test SPSS untuk membandingkan dua kelompok data ini, dapat kita bedakan berdasarkan tujuannya. Antara lain, Paired T Test, Two Sample T Test, One Sample T Test, Two Tailed T Test, hingga One Tailed T Test. Contoh penggunaannya, untuk mengukur pH air mineral dalam kemasan dan lain sebagainya.

Baca Juga:

Uji Statistik Parametrik untuk Analisa Data Pemerintahan

Kategori
Jasa Olah Data

Uji Statistik Parametrik untuk Analisa Data Pemerintahan


Uji statistik parametrik adalah uji statistik yang di dasarkan pada asumsi bahwa data berdistribusi normal. Asumsi ini berarti bahwa data memiliki bentuk lonceng dan simetris, dengan rata-rata, median, dan modus yang sama. Ada banyak jenis statistik parametrik yang dapat di gunakan untuk berbagai tujuan. 

Salah satunya di gunakan dalam bidang pemerintahan. Dalam pemerintahan, data merupakan salah satu aset penting yang dapat di gunakan untuk pengambilan keputusan. Data-data tersebut dapat berasal dari berbagai sumber seperti survei, sensus, atau laporan kinerja.

Jenis Uji Statistik Parametrik dalam Bidang Pemerintahan

Salah satu cara untuk menganalisis data pemerintahan adalah dengan menggunakan uji statistik. Uji statistik ini di dasarkan pada asumsi bahwa data berdistribusi normal. Ada banyak jenis statistik parametrik yang dapat di gunakan untuk analisa data pemerintahan. Beberapa contoh statistik parametrik yang sering di gunakan adalah:

  • Uji t di gunakan untuk membandingkan dua rata-rata sampel.
  • ANOVA untuk membandingkan lebih dari dua rata-rata sampel.
  • Sedangkan uji korelasi berfungsi untuk mengukur hubungan antara dua variabel.
  • Uji regresi di gunakan untuk memprediksi nilai suatu variabel berdasarkan nilai variabel lain.

Manfaat

Penggunaan uji statistik parametrik dalam analisis data pemerintahan dapat memberikan berbagai manfaat. Termasuk membantu menguji hipotesis tentang hubungan antara dua variabel atau lebih. Selain itu, membuat inferensi tentang populasi berdasarkan data sampel.  Bahkan membantu untuk mengambil keputusan yang lebih tepat dan akurat.

Untuk menggunakan statistik parametrik dengan tepat, perlu di lakukan uji asumsi terlebih dahulu. Uji asumsi ini bertujuan untuk memastikan bahwa data memenuhi asumsi yang di perlukan untuk menggunakan uji statistik yang satu ini.

Kelebihan 

Penggunaan statistik parametrik memiliki beberapa kelebihan, terutama dalam bidang pemerintahan.  Uji statistik ini lebih kuat daripada uji statistik non-parametrik. Memiliki nilai p yang lebih akurat dan dapat di gunakan untuk menguji hipotesis tentang hubungan antara dua variabel atau lebih. 

Uji statistik parametrik merupakan alat yang penting untuk analisa data pemerintahan. Penggunaan uji statistik  yang tepat dapat membantu pemerintah untuk mengambil keputusan lebih tepat dan akurat.

Baca Juga:

Metode Analisis Regresi, Berikut Pengertian, Fungsi, dan Manfaatnya

Kategori
Jasa Olah Data

3 Jenis Uji Validitas Instrumen untuk Meninjau Keabsahan Alat Ukur

Validitas instrumen merupakan suatu aspek penting dalam penelitian. Uji validitas instrumen akan menunjukkan sejauh mana alat ukur tersebut dapat mengukur apa yang seharusnya di ukur. Terdapat beberapa jenis uji validitas yang dapat Anda gunakan untuk membuktikan validitasnya. 

Jenis Uji Validitas Instrumen yang Umum Digunakan

Berikut ini adalah penjelasan lebih lanjut mengenai ketiga jenis uji validitas instrumen:

  1. Validitas konten

Jenis pertama yaitu validitas konten yang juga di kenal sebagai validitas isi. Cara uji validitas instrumen berkaitan dengan bukti pada elemen-elemen yang ada dalam alat ukur. Dalam hal ini, penilaian di lakukan oleh para ahli yang memiliki pemahaman mendalam tentang materi. Analisis rasional di gunakan untuk memproses alat ukur secara detail. 

Elemen-elemen dalam validitas konten mencakup berbagai aspek seperti definisi operasional variabel, representasi soal yang sesuai dengan variabel yang Anda teliti. Selain itu, Anda juga bisa menghadirkan jumlah soal, format jawaban petunjuk pengisian instrumen dan populasi sampel. 

Setelah pengujian oleh para ahli, instrumen harus Anda revisi sesuai saran atau masukan. Instrumen valid secara konten jika para ahli menerima instrumen tersebut tanpa memerlukan perbaikan tambahan.

  1. Validitas konstruk

Selanjutnya, contoh uji validitas konstruk berfokus pada sejauh mana alat ukur mencerminkan definisi variabel yang jelas. Definisi ini harus berdasarkan teori yang relevan dengan konsep yang ingin Anda ukur. 

Jika instrumen telah mengarah ke definisi yang tepat dan pertanyaan atau pernyataan item soal sesuai, maka instrumen telah memiliki validitas konstruk yang baik.

  1. Validitas kriteria

Anda bisa mempraktekkan rumus uji validitas kriteria melibatkan perbandingan instrumen dengan instrumen lain yang mendapat pengakuan sebanding dengan tujuan pengukuran. Instrumen lain ini di sebut sebagai instrumen kriteria. Ada dua jenis validitas kriteria yaitu prediktif dan bersamaan. 

Perbedaan mendasar antara keduanya terletak pada waktu pengujian instrumen dan instrumen kriteria. Jika pengujian pada waktu yang berbeda, maka penyebutannya validitas kriteria prediktif. 

Namun, jika pengujian secara bersamaan termasuk validitas kriteria bersamaan. Hasil dari pengujian instrumen dan kriteria kemudian harus Anda analisis untuk melalui uji korelasi untuk menilai sejauh mana keduanya berkaitan.

Uji validitas instrumen melibatkan proses untuk memastikan bahwa alat ukur yang Anda gunakan valid dan dapat memberikan hasil yang akurat. Validitas konten, konstruk, dan kriteria memiliki metode pengujian yang berbeda. Namun, semuanya bertujuan mengukur keakuratan alat ukur dalam menggambarkan konsep yang Anda ukur.

Baca juga:

Sukseskan Ujian Skripsi dengan Tips Jitu Ini!