mulai tgl ini gw bakal nerusin blog gw,,
gw bakal nulis smua unek2 gw disini tapi untuk saat ni gw gag mau nulis apa2 dulu ah,,besok2 aja....^^b
Ilmu Statistik ialah ilmu yang membahas tentang pengumpulan, penyusunan, analisa, interpretasi dan penyajian data.
Tujuan penggunaan Statistika adalah untuk memprediksi dan mencegah suatu keabnormalan proses, bukan hanya sekedar inspeksi dan deteksi terhadap keabnormalan proses.
Secara umum, Ilmu statistik ada 2 jenis yaitu :
* Statistik Deskriptif, memberikan informasi tentang kinerja dari sebuah proses.
* Statistik Inferensial, memberikan informasi tentang prediksi yang berhubungan dengan kinerja sebuah proses atau Peluang.
Dalam melakukan suatu observasi dibutuhkan data-data yang accountable. Data yang baik menurut ilmu statistik adalah apabila diolah maka akan menghasilkan informasi yang berguna atau bermanfaat.
Jadi yang dimaksud dengan data adalah sekumpulan fakta, angka atau segala sesuatu yang dapat dipercaya kebenarannya sehingga dapat digunakan sebagai referensi dalam mengambil keputusan.
Jenis Data dalam ilmu statistik dibagi menjadi dua, yaitu :
* Data variable, disebut juga data continues atau measurement. Data ini berasal dari hasil pengukuran dan nilainya berada dalam suatu interval atau jangkaun tertentu, contoh : Hasil pengukuran berat badan dari 46 Inspector di PQA, hasill pengukuran panjang Frame Main DV28EC selama 1 bulan, dll.
* Data attribute, disebut juga data diskrit atau data non continues. Umumnya data ini merupakan hasil perhitungan dan berupa bilangan bulat, contoh : Jenis suku bangsa Inspector PQA, jenis kelamin (pria/wanita), jumlah karyawan yang tidak masuk per hari, dan lain sebagainya.
Alasan Perlunya Pengumpulan Data dalam ilmu statistik antara lain :
* Untuk mengumpulkan fakta-fakta tentang suatu masalah atau kesempatan yang dapat dikuantifikasi.
* Untuk menyampaikan fakta-fakta ini dalam bahasa yang sama.
* Untuk menetapkan informasi mendasar tentang sebuah proses.
* Untuk mengukur jumlah dan arah perubahan-perubahan yang terjadi.
* Untuk membandingkan gambaran proses sebelumnya dan sesudahnya
* Untuk memfasilitasi analisa keuntungan (Cost Benefit Analysis) dari solusi yang diusulkan.
* Untuk mengkuantifikasi dampak dari sebuah solusi.
Perlu diketahui bahwa data dalam ilmu statistik merupakan sebuah langkah awal dalam suatu analisa untuk mengambil keputusan. Jika data yang kita kumpulkan tidak sistematis, akurat dan aktual maka keputusan yang dihasilkan tentunya tidak akan akurat dan tidak dapat dipertanggungjawabkan kebenarannya.
Artinya, data yang dikumpulkan akan terbuang sia-sia. Oleh karenanya, perlu dipikirkan dengan cermat point apa saja yang akan dikumpulkan sebelum kita memulai aktifitas pengumpulan data, misalnya : Jenis defect, waktu, biaya, dan lain sebagainya.
Dalam ilmu statistik, dikenal istilah Populasi dan sample. Populasi merupakan keseluruhan object yang ingin kita ukur dan analisa. Sedang sample ialah sebagian (kecil) dari populasi dimana kita benar-benar melakukan pengukuran dan dengan ini kita dapat menarik kesimpulan.
Dalam suatu penelitian atau observasi terhadap suatu object ekosistem yang jumlah populasinya besar. Metode sampling akan dipilih dengan mempertimbangkan keterbatasan waktu, biaya dan kepraktisan.
Sampling secara ilmu statistik memungkinkan kita mengumpulkan informasi tentang suatu populasi tanpa kita harus meneliti secara keseluruhan.
Salah satu kelebihan kita menggunakan sampling secara statistik yakni kita dapat menentukan tingkat akurasi dan ketepatan pengujian kita sebelum disebarkan. Dalam penerapannya untuk membedakan antara populasi dan sample, para ahli ilmu statistik memberikan simbol yang berbeda dan perhitungan yang sedikit berbeda
Tujuan penggunaan Statistika adalah untuk memprediksi dan mencegah suatu keabnormalan proses, bukan hanya sekedar inspeksi dan deteksi terhadap keabnormalan proses.
Secara umum, Ilmu statistik ada 2 jenis yaitu :
* Statistik Deskriptif, memberikan informasi tentang kinerja dari sebuah proses.
* Statistik Inferensial, memberikan informasi tentang prediksi yang berhubungan dengan kinerja sebuah proses atau Peluang.
Dalam melakukan suatu observasi dibutuhkan data-data yang accountable. Data yang baik menurut ilmu statistik adalah apabila diolah maka akan menghasilkan informasi yang berguna atau bermanfaat.
Jadi yang dimaksud dengan data adalah sekumpulan fakta, angka atau segala sesuatu yang dapat dipercaya kebenarannya sehingga dapat digunakan sebagai referensi dalam mengambil keputusan.
Jenis Data dalam ilmu statistik dibagi menjadi dua, yaitu :
* Data variable, disebut juga data continues atau measurement. Data ini berasal dari hasil pengukuran dan nilainya berada dalam suatu interval atau jangkaun tertentu, contoh : Hasil pengukuran berat badan dari 46 Inspector di PQA, hasill pengukuran panjang Frame Main DV28EC selama 1 bulan, dll.
* Data attribute, disebut juga data diskrit atau data non continues. Umumnya data ini merupakan hasil perhitungan dan berupa bilangan bulat, contoh : Jenis suku bangsa Inspector PQA, jenis kelamin (pria/wanita), jumlah karyawan yang tidak masuk per hari, dan lain sebagainya.
Alasan Perlunya Pengumpulan Data dalam ilmu statistik antara lain :
* Untuk mengumpulkan fakta-fakta tentang suatu masalah atau kesempatan yang dapat dikuantifikasi.
* Untuk menyampaikan fakta-fakta ini dalam bahasa yang sama.
* Untuk menetapkan informasi mendasar tentang sebuah proses.
* Untuk mengukur jumlah dan arah perubahan-perubahan yang terjadi.
* Untuk membandingkan gambaran proses sebelumnya dan sesudahnya
* Untuk memfasilitasi analisa keuntungan (Cost Benefit Analysis) dari solusi yang diusulkan.
* Untuk mengkuantifikasi dampak dari sebuah solusi.
Perlu diketahui bahwa data dalam ilmu statistik merupakan sebuah langkah awal dalam suatu analisa untuk mengambil keputusan. Jika data yang kita kumpulkan tidak sistematis, akurat dan aktual maka keputusan yang dihasilkan tentunya tidak akan akurat dan tidak dapat dipertanggungjawabkan kebenarannya.
Artinya, data yang dikumpulkan akan terbuang sia-sia. Oleh karenanya, perlu dipikirkan dengan cermat point apa saja yang akan dikumpulkan sebelum kita memulai aktifitas pengumpulan data, misalnya : Jenis defect, waktu, biaya, dan lain sebagainya.
Dalam ilmu statistik, dikenal istilah Populasi dan sample. Populasi merupakan keseluruhan object yang ingin kita ukur dan analisa. Sedang sample ialah sebagian (kecil) dari populasi dimana kita benar-benar melakukan pengukuran dan dengan ini kita dapat menarik kesimpulan.
Dalam suatu penelitian atau observasi terhadap suatu object ekosistem yang jumlah populasinya besar. Metode sampling akan dipilih dengan mempertimbangkan keterbatasan waktu, biaya dan kepraktisan.
Sampling secara ilmu statistik memungkinkan kita mengumpulkan informasi tentang suatu populasi tanpa kita harus meneliti secara keseluruhan.
Salah satu kelebihan kita menggunakan sampling secara statistik yakni kita dapat menentukan tingkat akurasi dan ketepatan pengujian kita sebelum disebarkan. Dalam penerapannya untuk membedakan antara populasi dan sample, para ahli ilmu statistik memberikan simbol yang berbeda dan perhitungan yang sedikit berbeda
Badan Pusat Statistik (BPS, dahulu Biro Pusat Statistik), adalah Lembaga Pemerintah Non Departemen yang mempunyai fungsi pokok sebagai penyedia data statistik dasar, baik untuk pemerintah maupun untuk masyarakat umum, secara nasional maupun regional.
Setiap sepuluh tahun sekali, BPS menyelenggarakan sensus penduduk. Di samping itu, BPS juga melakukan pengumpulan data, menerbitkan publikasi statistik nasional maupun daerah, serta melakukan analisis data statistik yang digunakan dalam pengambilan kebijakan pemerintah.
BPS juga terdapat di setiap provinsi, kabupaten dan kota di seluruh Indonesia. Dinamakan perwakilan BPS di daerah, karena BPS merupakan instansi vertikal, yakni instansi pemerintah pusat yang berada di daerah, sehingga bukan merupakan bagian dari instansi milik daerah, Tugas lain BPS di daerah adalah melakukan koordinasi dengan pemerintah daerah dalam rangka penyelenggaraan statistik regional.
Setiap sepuluh tahun sekali BPS menyelenggarakan:
* Sensus Penduduk (SP) yaitu pada setiap tahun berakhiran "0" (nol),
* Sensus Pertanian (ST) pada setiap tahun berakhiran "3" (tiga), dan
* Sensus Ekonomi (SE) pada setiap tahun berakhiran "6" (enam).
Di samping memiliki kantor pewakilan hingga daerah tingkat II (Kabupaten/Kota), aparat BPS ada di setiap kecamatan, yaitu petugas Mantri Statistik atau saat ini disebut sebagai KSK (Koordinator Statistik Kecamatan)
Setiap sepuluh tahun sekali, BPS menyelenggarakan sensus penduduk. Di samping itu, BPS juga melakukan pengumpulan data, menerbitkan publikasi statistik nasional maupun daerah, serta melakukan analisis data statistik yang digunakan dalam pengambilan kebijakan pemerintah.
BPS juga terdapat di setiap provinsi, kabupaten dan kota di seluruh Indonesia. Dinamakan perwakilan BPS di daerah, karena BPS merupakan instansi vertikal, yakni instansi pemerintah pusat yang berada di daerah, sehingga bukan merupakan bagian dari instansi milik daerah, Tugas lain BPS di daerah adalah melakukan koordinasi dengan pemerintah daerah dalam rangka penyelenggaraan statistik regional.
Setiap sepuluh tahun sekali BPS menyelenggarakan:
* Sensus Penduduk (SP) yaitu pada setiap tahun berakhiran "0" (nol),
* Sensus Pertanian (ST) pada setiap tahun berakhiran "3" (tiga), dan
* Sensus Ekonomi (SE) pada setiap tahun berakhiran "6" (enam).
Di samping memiliki kantor pewakilan hingga daerah tingkat II (Kabupaten/Kota), aparat BPS ada di setiap kecamatan, yaitu petugas Mantri Statistik atau saat ini disebut sebagai KSK (Koordinator Statistik Kecamatan)
C.F.Gauss (wikipedia.org)
Johann Carl Friedrich Gauß (juga dieja Gauss) (lahir di Braunschweig, 30 April 1777 – meninggal di Göttingen, 23 Februari 1855 pada umur 77 tahun) adalah matematikawan, astronom, dan fisikawan Jerman yang memberikan beragam kontribusi; ia dipandang sebagai salah satu matematikawan terbesar sepanjang masa selain Archimedes dan Isaac Newton.
Dilahirkan di Braunschweig, Jerman, saat umurnya belum genap 3 tahun, ia telah mampu mengoreksi kesalahan daftar gaji tukang batu ayahnya. Menurut sebuah cerita, pada umur 10 tahun, ia membuat gurunya terkagum-kagum dengan memberikan rumus untuk menghitung jumlah suatu deret aritmatika berupa penghitungan deret 1+2+3+…+100. Meski cerita ini hampir sepenuhnya benar, soal yang diberikan gurunya sebenarnya lebih sulit dari itu.
Gauss adalah ilmuwan dalam berbagai bidang: matematika, fisika, dan astronomi. Bidang analisis dan geometri menyumbang banyak sekali sumbangan-sumbangan pikiran Gauss dalam matematika. Kalkulus (termasuk limit) ialah salah satu bidang analisis yang juga menarik perhatiannya.
Gauss meninggal dunia di Göttingen.[wikipedia.org]
Dilahirkan di Braunschweig, Jerman, saat umurnya belum genap 3 tahun, ia telah mampu mengoreksi kesalahan daftar gaji tukang batu ayahnya. Menurut sebuah cerita, pada umur 10 tahun, ia membuat gurunya terkagum-kagum dengan memberikan rumus untuk menghitung jumlah suatu deret aritmatika berupa penghitungan deret 1+2+3+…+100. Meski cerita ini hampir sepenuhnya benar, soal yang diberikan gurunya sebenarnya lebih sulit dari itu.
Gauss adalah ilmuwan dalam berbagai bidang: matematika, fisika, dan astronomi. Bidang analisis dan geometri menyumbang banyak sekali sumbangan-sumbangan pikiran Gauss dalam matematika. Kalkulus (termasuk limit) ialah salah satu bidang analisis yang juga menarik perhatiannya.
Gauss meninggal dunia di Göttingen.[wikipedia.org]
B.Pascal (wikipedia.org)
Blaise Pascal (1623-1662) berasal dari Perancis. Minat utamanya ialah filsafat dan agama, sedangkan hobinya yang lain adalah matematika dan geometri proyektif. Bersama dengan Pierre de Fermat menemukan teori tentang probabilitas. Pada awalnya minat riset dari Pascal lebih banyak pada bidang ilmu pengetahuan dan ilmu terapan, di mana dia telah berhasil menciptakan mesin penghitung yang dikenal pertama kali. [wikipedia.org]
Pada tahun 1642, pada usia delapan belas Blaise Pascal menemukan kalkulator roda numerik yang disebut Pascaline untuk membantu ayahnya seorang penagih pajak menghitung pajak di Prancis. Kontribusi Pascal untuk komputasi diakui oleh ilmuwan komputer Nicklaus Wirth, yang pada tahun 1972 membuat bahasa pemrograman dengan nama Pascal (dan bersikeras bahwa bahasa ini harus dieja Pascal, tidak PASCAL) [inventors.about.com]
Sir Francis Galton FRS (4.bp.blogspot.com)
Sir Francis Galton FRS (16 Februari 1822 – 17 Januari 1911), sepupu Sir Douglas Galton, sepupu dua kali Charles Darwin, adalah seorang polymath Victoria Inggris, antropolog, egenetika, penjelajah tropis, geografer, penemu, ahli meteorologi, ahli proto-genetika, psychometrisian, dan statistikawan. Dia diberi gelar kebangsawanan pada tahun 1909.
Galton mempunyai produktifitas intelektual tinggi, dan menghasilkan lebih dari 340 makalah dan buku sepanjang hidupnya. Ia juga menciptakan konsep statistik korelasi dan regresi. Dia adalah orang yang pertama untuk menerapkan metode statistik untuk mempelajari perbedaan manusia dalam hal warisan kecerdasan, dan memperkenalkan penggunaan kuesioner dan survei untuk mengumpulkan data tentang masyarakat, yang dibutuhkan untuk genelogikal dan biografi serta untuk studi antropometrik nya.
Dia adalah seorang pelopor dalam eugenika, mempopulerkan istilahnya sendiri “nature versus nurture” (alam vs pemeliharaan). Bukunya, Genius herediter (1869), adalah upaya jenius ilmiah pertama tentang sains sosial yg mempelajar kejeniusan dan kemegahan. Sebagai penyidik dari pikiran manusia, ia mendirikan psikometri (ilmu tentang mengukur kemampuan mental). dan psikologi diferensial. Dia menemukan metode untuk mengklasifikasikan sidik jari yang terbukti berguna dalam ilmu forensik.
William Sealy Gosset (wikipedia.org)
William Sealy Gosset (13 Juni 1876-Oktober 16, 1937) dikenal sebagai seorang ahli statistik, yang terkenal dengan nama penanya student dan untuk karyanya berupa distribusi t-Student. Lahir di Canterbury, Inggris. Dari orang pasangan Agnes Sealy Vidal dan Kolonel Frederic Gosset, Gosset belajar di Winchester College sebelum belajar kimia dan matematika di New College, Oxford. Pada saat lulus pada tahun 1899, ia bergabung dengan perusahaan pembuatan bir Dublin Arthur Guinness & Son. Disinilah ia menggunakan ilmu statistiknya di bidang pembuatan bir dan seleksi varietas di ladang gerst (semacam gandum untuk membuat bir). Gosset memperoleh ilmunya dengan belajar, trial dan error dan juga menghabiskan waktunya antara 1906-7 di laboratorium biometrik milik Karl Pearson. Gosset dan Pearson memiliki hubungan yang baik, Pearson dibantu gosset dalam hal matematika dalam penulisan papernya. Pearson dibantu dengan 1980 an paper tetapi tapi ia memiliki apresiasi yang kecil terhadap pentingnya hal itu. Papernya ini sebagian besar membahas tentang pembuat bir dengan metode sampel kecil , sementara biometrician yang biasanya memiliki ratusan pengamatan dan melihat tidak ada urgensi dalam mengembangkan metode-sampel kecil.
Peneliti lain di Guinness sebelumnya sudah menerbitkan paper yang berisi rahasia dagang dari Guinness. Untuk mencegah pengungkapan informasi rahasia lebih lanjut, Guinness melarang karyawannya menerbitkan paper, apapun informasi yang terkandung didalamnya. Ini berarti bahwa Gosset tidak bisa menerbitkan karya-karyanya di bawah namanya sendiri. Karena itu ia menggunakan nama samaran ‘student’ untuk publikasinya untuk menghindari deteksi oleh pihak Guinness. Prestasi yang paling terkenal dari Gosset disebut sebagai distribusi t-Student.[wikipedia.org]
Peneliti lain di Guinness sebelumnya sudah menerbitkan paper yang berisi rahasia dagang dari Guinness. Untuk mencegah pengungkapan informasi rahasia lebih lanjut, Guinness melarang karyawannya menerbitkan paper, apapun informasi yang terkandung didalamnya. Ini berarti bahwa Gosset tidak bisa menerbitkan karya-karyanya di bawah namanya sendiri. Karena itu ia menggunakan nama samaran ‘student’ untuk publikasinya untuk menghindari deteksi oleh pihak Guinness. Prestasi yang paling terkenal dari Gosset disebut sebagai distribusi t-Student.[wikipedia.org]
Karl Pearson (wikipedia.org)
Hasil karya Pearson adalah semua mencakup dalam hal aplikasi yang luas dalam pengembangan statistik matematis, yang mencakup bidang biologi, epidemiologi, antropometri, obat-obatan dan sejarah sosial. Pada tahun 1901, dengan Weldon dan Galton, ia mendirikan jurnal Biometrika dimana objeknya adalah mengembangan teori statistik. Dia menjadi editor jurnal ini sampai kematiannya. Dia juga mendirikan jurnal Annals of Eugenics (sekarang Annals of Human Genetics) pada tahun 1925. Dia menerbitkan Drapers Company Research Memoirs sebagian besar untuk memberikan catatan output dari Departemen Statistik terapan dan tidak dipublikasikan di tempat lain. Buah pikiran Pearson banyak menopang metode statistik klasik yang umum digunakan sekarang ini. Contoh kontribusinya adalah:
- Koefisien korelasi
- Metode momen
- Sistem pearson pada kurva kontinu
- Chi Distance
- P-value
- teori tes hipotesis dan teori statistik keputusan
- Pearson Chi-Square tes
- Principal componen analysis
Sir Ronald Aylmer Fisher, FRS (wikipedia.org)
Sir Ronald Aylmer Fisher, FRS (17 Februari 1890 – 29 Juli 1962) ahli statistik, evolusi biologi, dan genetika Inggris.
Richard Dawkins menyebutnya “Pengganti Darwin terbesar”, dan ahli sejarah statistik Anders Hald menyebutkan “Fisher adalah seorang jenius yang dengan sendirian menciptakan dasar-dasar ilmu statistik modern”.
Beberapa sumbangan Fisher pada dunia statistik adalah Prinsip Disain Eksperimen, maksimum likelihood, sufficiency, ancilarity, Diskriminator Linier Fisher, dan Fisher Information. Dalam artikelnya tahun 1924 “On a distribution yielding the error functions of several well known statistics” diperkenalkan chi-square Karl Pearson dan t-student, hasil analisisnya yang lain adalah distribusi z (yang saat ini sangat dikenal bersama Distribusi F). Kontribusi ini membuatnya menjadi tokoh utama statistika abad 20.
