pengantar statistika sipil geoteknik

8/17/2019 Pengantar Statistika Sipil Geoteknik

1/40

ANALISIS DATA

DAN KEANDALANDr. Vita Ratnasari, S.Si, M.Si

[email protected] ; 0817324424

1Analisis Data dan Keandalan 'Sipil Geoteknik' 2013

10/2/2013

mailto:[email protected]:[email protected]


2/40

M ATERI KULIAH

1. Pengantar Statistika

2. Probabilitas

3. Distribusi Diskrit dan Distribusi Kontinou

4. Estimasi dan Pengujian Hipotesis,

5. ANOVA, Analisis Korelasi,

6. Analisis Regresi

2

Analisis Data dan Keandalan 'Sipil Geoteknik' 2013 10/2/2013


3/40

BUKU A CUAN

1. Paul J.Ossenbruggen, “System Analysis for Civil

Engineers”, John Wiley & Sons, New York (1984).

2. Bhattacharya, G.K , “Statistical Concepts and

Methods,” John Wiley & Sons (2002).

3



4/40

Materi 1: Pengantar “statistics”

Analisis Data dan Keandalan 'Sipil Geoteknik' 2013

4

?Why we

need statistics?

When weneed statistics?

What is

statistics?

10/2/2013


5/40

What is „Statistics„

POPULASI :

keseluruhan individu pada objek tertentu yang

mungkin akan diteliti

SAMPEL :

Sebagian dari populasi

5



6/40

Ilustrasi : populasi-parameter &sampel-statistik

POPULASI(N obyek/pengamatan)

SAMPEL

(n obyek/pengamatan)

Parameter dan

Statistik S X dan

6



7/40

Dua konsep yang berkaitan dengan populasi dansampel:

PARAMETERbesaran-besaran yang menggambarkan karakteristikyang ada pada POPULASI.

STATISTIKbesaran-besaran yang menggambarkan karakteristikyang ada pada SAMPEL.

2, , P

2, , x s p

7



8/40

PENGERTIAN ‘STATISTIKA’

STATISTIKA adalah

Ilmu yang mempelajari tentang cara mengumpulkan data

mengatur/menata data menyajikan data serta

menganalisis data dengan menggunakan pengujianhipotesis dan

menyimpulkan data

Tujuan menggunakan ‘statistika’ akan diperoleh pengambilankeputusan yang lebih tepat dan efisien.

8



9/40

lanjutan … pengertian ‘statistika’

STATISTIKA dibedakan dua :

1. Statistika Deskriptif

2. Statistika Inferens

9



10/40

Statistika Deskriptif vs Inferens

Statistika Deskriptifmetode-metode statistika yang digunakanuntuk menggambarkan (menyajikan) data

yang telah dikumpulkan.

Statistika Inferensmetode-metode statistika yang digunakan

untuk mengetahui (menarik kesimpulan)tentang sebuah populasi berdasarkan suatusampel.

10



11/40

STATISTIKA DESKRIPTIF

Ukuran pemusatan

Mean

Median

Modus

Median lebih robust dibanding mean

Disajikan dalamTabel,

Chart (scatter, histogram, pie, bar, dll)

11



12/40

UKURAN-UKURAN STATISTIK

Penyajian Data (kualitatif dan

kuantitatif) :

" Tabel Frekuensi

" Grafik dan Diagram

Ukuran Pemusatan

Ukuran Penyebaran

10/2/2013

12



13/40

Mean (Arithmetic Mean) ...

The most common measure of central tendency

Affected by extreme values (outliers)

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 12 14

Mean = 5 Mean = 6

10/2/2013

16



14/40

Modus (Mode)

A measure of central tendency

Value that occurs most often

Not affected by extreme values

Used for either numerical or categorical data

There may may be no mode

There may be several modes

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14

Mode = 9

0 1 2 3 4 5 6

No Mode

10/2/2013

17



15/40

UKURAN PENYEBARAN:

Kuartil (Quartiles)

Split Ordered Data into 4 Quarters

Position of i-th Quartile

25% 25% 25% 25%

1Q 2Q 3Q

Data in Ordered Array: 11 12 13 16 16 17 18 21 22

1

4i

i nQ

10/2/2013

18



16/40

19

Measures of Variation ...

Variation

Variance Standard DeviationCoefficientof VariatioPopulationVariance

SampleVariance

PopulationStandardDeviation

SampleStandardDeviation

Range

Interquartile Range



17/40

20

Jarak (Range) ...

Measure of variation

Difference between the largest and the smallest

observations:

Ignores the way in which data are distributed

Largest SmallestRange X X

7 8 9 10 11 12

Range = 12- 7 = 5

7 8 9 10 11 12

Range = 12- 7 = 5



18/40

21

22 1

N

i

i

X

N

Important measure of variation

Shows variation about the mean

†Sample variance:

† Population variance:

22 1

1

n

i

i

X X

S n

Varians ( Variance) ...



19/40

22

Standard Deviation ...

Most important measure of variation

Shows variation about the mean

Has the same units as the original data

† Sample standard deviation:

† Population standard deviation:



20/40

24

Coefficient of Variation ...

Measures relative variation

Always in percentage (%)

Shows variation relative to mean

Is used to compare two or more sets of data

measured in different units

100%S

CV X



21/40

25

Shape of a Distribution

Describes how data is distributed

Measures of shape

Symmetric or skewed

Mean = Median =ModeMean < Median < Mode Mode < Median < Mean

Right-SkewedLeft-Skewed Symmetric



22/40

HUBUNGAN antara mean, median & Modus

26



23/40

Statistics

Sale Price

2440

0

74738.5464000.00

45000

49260.69

2.4E+09

439500

5500

445000

Valid

Missing

N

MeanMedian

Mode

Std. Dev iation

Variance

Range

Minimum

Maximum

31



24/40

Histogram

Sale Price

4 4 0 0 0 0 . 0

4 0 0 0 0 0 . 0

3 6 0 0 0 0 . 0

3 2 0 0 0 0 . 0

2 8 0 0 0 0 . 0

2 4 0 0 0 0 . 0

2 0 0 0 0 0 . 0

1 6 0 0 0 0 . 0

1 2 0 0 0 0 . 0

8 0 0 0 0 . 0

4 0 0 0 0 . 0

0 . 0

Sale Price600

500

400

300

200

100

0

Std. Dev = 49260.69

Mean = 74738.5

N = 2440.00

32



25/40

Bar chart

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

0.8

0.9

ITS FMIPA FTI FTSP FTK FTIF

0.27

0.18

0.28

0.44

0.19

0.32

0.73

0.82

0.72

0.56

0.81

0.68

sendiri

beasiswa

33



26/40


27/40

Type of variable …35



28/40


36

Data informasi yang dapat diolah :

Manfaat:

- membantu memahami situasi sebenarnya- menganalisis persoalan

- mengendalikan proses/pekerjaan

- membuat rencana perbaikan- pengambilan keputusan

- dll

10/2/2013


29/40

SKALA PENGUKURAN DATA

Skala pengukuran data dibedakan:

1. Nominal

2. Ordinal3. Interval

4. Ratio

37



30/40

1. NOMINAL membedakan obyek.

Misal jenis kelamin (1 = pria, 2 = wanita).

2. ORDINAL

membedakan obyek dan menyatakan urutan menurut besar kecil.Misal pendidikan (1 = SD, 2 = SLTP, 3 = SMU, 4 = PT).

3. INTERVAL membedakan obyek, menyatakan urutan menurut besar kecil, dan

adanya interval yang sama. Misal suhu.

4. RATIO membedakan obyek, menyatakan urutan menurut besar kecil, adanya

interval yang sama, dan adanya NOL mutlak.Misal berat suatu produk.

38


ALASAN UTAMA SAMPLING


31/40

ALASAN UTAMA SAMPLING[PENGAMBILAN SAMPEL]

1. WAKTU

2. TENAGA3. BIAYA

4. SAMPLING MERUSAK OBYEK

39



32/40

Pengambilan Sampling


40

Dibedakan atas:

1. Probabiliy Sampling

2. Non Probability Sampling

Pengambilan sampel harus representatif

10/2/2013


33/40

Probability Sampling

1. Simple Random Sampling

2. Systematic Sampling

3. Stratified Random Sampling

4. Cluster Sampling

Misal : meneliti pendapatan di Surabaya

41



34/40

Probability Sampling (definisi)

1. Simple Random Sampling:

Setiap elemen dari populasi telah diketahui danmempunyai probabilitas yang sama untuk

terpilih.

2. Systematic Sampling:

Sampel yang dipilih dengan cara memilihsecara random titik awal dan memilih secarasistematik ke-k dari sampling frame.

42



35/40

Probability Sampling (definisi)

3. Stratified Sampling:

Suatu sampel yang diambil dari beberapalevel/strata yang terdapat dalam populasi

4. Cluster Sampling:

Sampel yang dipilih dari populasi yang dibagi

menjadi kelompok (area sampling) dankelompok unitnya dipilih secara acak .

43



36/40

Non Probability Sampling


44

1. Convienience Sampling

2. Purposive Sampling

- Judgmental Sampling- Quota Sampling

3. Snowball Sampling

10/2/2013


37/40

Pengantar “statistics”


45

?Why we

need statistics?

When weneed statistics?

What is

statistics?

10/2/2013


38/40

When We Use Statistics


46

Dalam perkembangan teknologi yang maju

dan cepat berubah

ketidakpastian & variasi

STATISTIKA

10/2/2013


39/40

When We Use Statistics (cont ...)


47

10/2/2013


40/40

When We Use Statistics (cont ...)

' '

48

Analisa & pengolahan data secara statistikayang benar

Menentukan kualitas dari suatukeputusan yg diambil (berdasarkan data)

/ /

pengantar statistika sipil geoteknik

Documents