– Data berupa angka adalah salah satu hal yang tidak bisa dipisahkan dengan kehidupan manusia. Misalnya data populasi manusia, data kesehatan masyarakat suatu negara, data pertumbuhan populasi dunia, data tren penggunaan media sosial, dan data tersebut sebelum diumumkan ke publik, diolah terlebih dahulu melalui ilmu statistika. Namun apakah sebenarnya ilmu statistika itu? Dilansir dari UCI Departement of Statistics, statistika adalah ilmu yang berkaitan dengan mengembangkan dan mempelajari metode untuk mengumpulkan, menganalisis, menafsirkan, dan menyajikan data empiris. Manfaat statistika Manfaat statistika dapat dilihat sebagai berikut Penyedia data yang kredibel Menganalisis data dengan tepat Menginterpretasi data dengan tepat Menarik kesimpulan yang logis dan faktual Memprediksi keadaan di masa mendatang Membantu pengambilan keputusan Baca juga Lembaga-Lembaga yang Menyediakan dan Memanfaatkan Data GeologiFungsi statistika Ig. Dodiet Aditya Setyawan dalam Pengantar Statistika 2013 menyebutkan secara khusus statistika mempunyai tiga fungsi yaitu Bank data Ilmu statistika berfungsi sebagai bank data atau penyedia atau sumber suatu data. Data tersebut dapat dibaca, dianalisis maupun diolah untuk menjelaskan suatu keadaan. Misalkan suatu penelitian ilmiah memerlukan data. Data tersebut akan diambil secara statistika dengan cara sampling. Alat kontrol kualitas quality control Ilmu statistika berfungsi sebagai alat dalam kontrol kualitas suatu populasi data. Ilmu statistika sebagai kontrol kualitas berfungsi dalam pengawasan, misalnya variabel mana yang tidak berfungsi, tidak sesuai, tidak efektif, dan menetapkan standar dari suatu keadaan. Misalnya dalam industri transportasi, angka digunakan sebagai standar kualitas suatu kendaraan. Data diambil melalui pengujian, dan dinalisa secara statistka untuk memnentukan apakah kendaraan tersebut sesuai dengan standar yang berlaku atau tidak. Baca juga Lembaga-Lembaga yang Memanfaatkan Data Hidrologi
Kitatelah belajar untuk menghasilkan lebih banyak barang dan jasa dengan bahan seminimal mungkin. Penyebaran sistem teknologi komunikasi memungkinkan kita untuk berbagi informasi di seluruh belahan dunia hampir secara instant. Produk domestik bruto dunia telah meningkat lebih dari sepuluh kali lipat selama lima dekade terakhir, namun
November 26, 2019 Statistika adalah dasar dari berbagai bidang ilmu. Mulai dari bidang ilmu pendidikan, teknik, sampai ilmu sosial. Kalau Anda adalah mahasiswa, pasti ada mata kuliah statistika di jurusan Anda, kan? Statistika adalah mata kuliah yang saya ambil ketika kuliah dulu. Saya kuliah tentang komputer, tapi statistika adalah mata kuliah wajib saya waktu itu. Kenapa statistika sampai ada di hampir semua jurusan kuliah? Seberapa penting bidang ilmu ini, ya? Salah satu alasan kenapa statistika ini penting adalah karena ia ada dimana-mana. Anda akan menemukan statistika di mana saja. Misalnya, saat menonton televisi, Anda sedang nonton berita tentang naik turunnya perekonomian negara. Melalui TV, Anda juga bisa tahu seberapa banyak masyarakat yang mengidap penyakit HIV/AIDS. Ketika Anda mengikuti ujian CPNS, Anda bisa tahu berapa skor yang diraih oleh Anda dan orang lain setelah ujian selesai. Semua itu, adalah statistika. Hampir semua hal di kehidupan ini, ada statistika di dalamnya. Mengapa statistika itu penting untuk dipelajari? Bukankah sudah ada ahli statistika? Kenapa kita yang tidak berprofesi sebagai ahli statistika harus repot-repot belajar? Siapapun Anda dan apapun profesi Anda, statistika sangat penting untuk Anda pelajari. Berikut alasannya. 1 Memperluas Pengetahuan Statistika adalah ilmu pengetahuan yang penting bagi seorang peneliti, profesional, ataupun pelajar. Mengapa? Karena statistika bisa memperluas pengetahuan akan suatu bidang yang ditekuninya. Salah satu langkah untuk memperluas pengetahuan adalah dengan menemukan masalah. Saat menemukan masalah, seseorang harus melakukan analisa atas masalah tersebut. Caranya gimana? Dengan statistika. 2 Mengevaluasi Data Statistija tidak hanya tentang angka, tapi juga tentang metode, prosedur, serta teori-teori yang dibutuhkan dalam menyelesaikan masalah. Seorang ahli statistika wajib menguasai semua itu untuk membantu orang lain, sedangkan orang yang bukan ahli statistika wajib mengenal statistika untuk tahu apakah hasil yang diberikan ahli statistika sudah baik atau belum. Nantinya, Anda bisa mengevaluasi data yang diberikan oleh ahli statistika kepada Anda. 3 Menyusun Penelitian Seorang mahasiswa harus mempelajari statistika, karena nantinya statistika akan ia digunakan dalam menulis skripsi. Skripsi adalah tugas akhir mahasiswa yang disusun dari berbagai metode dan sejumlah data. Data yang dikumpulkan, akan dianalisa melalui analisis statistika. Apapun jurusan kuliah yang diambil, biasanya akan selalu ada pengetahuan statistika yang dibutuhkan untuk melakukan analisa skripsi yang disusun. 4 Memprediksi Menggunakan Data Seorang pemimpin perusahaan juga harus memahami statistika agar bisa mengetahui apakah perusahaannya sedang untung atau malah merugi. Analisis statistika memungkinkan seorang pengusaha untuk memprediksi keadaan bisnis. Apakah konsumen akan menyukai produk A atau malah tidak menyukainya. Apakah produk yang dijual akan laris selama beberapa bulan ke depan? 5 Mengambil Kesimpulan Statistika ada di salah satu mata kuliah di berbagai jurusan kuliah. Anda seorang mahasiswa arsitek, teknik sipil, ilmu komputer, ataupun manajemen bisnis? Statistika pasti ada di salah satu mata kuliah yang Anda pelajari. Karena itulah, statistika itu penting untuk dipelajari oleh mahasiswa. Salah satu hasil di dalam skripsi yang disusun sebagai syarat kelulusan adalah kesimpulan. Kesimpulan dari penelitian yang dilakukan. Penulis adalah seorang Dosen di Bidang Ilmu Komputer. Ia bergelar Master of Computer Science dari Universitas Gadjah Mada. Anda mencari sesuatu? Cari disini!PrinsipUji Hipotesis adalah Melakukan perbandingan antara nilai sampel (data hasil penelitian) dengan nilai hipotesis (nilai populasi) yang diajukan. Peluang diterima atau ditolaknya hipotesis Tergantung Besar kecilnya perbedaan antara nilai sampel dengan nilai hipotesis. Bila perbedaan cukup besar, peluang untuk menolak hipotesis pun besar pula.
Mengapa ? Mengapa belajar statistika? 1 Karena banyak statistika di sekitar Tuntutan pekerjaan dan tuntutan membantu analisis dan Ternyata sangat menyenangkan Apa itu statistika? Statistika digunakan untuk mengukur parameter dari populasi berdasarkan sampel dan menghitung ketidakpastian dalam pengukuran menghitung aspek ketidakpastian ini, statistik memungkinkan kita untuk melihat seberapa jauh hasil pengukuran kita jika dibandingkan dengan keadaan aslinya. Perbedaan statistika vs statistik Perbedaan statistika vs statistik Pengertian statistika adalah sebuah ilmu yang mempelajari bagaimana cara merencanakan, mengumpulkan, menganalisis,cmenginterpretasikan, dan mempresentasikan statistik adalah data-data atau nilai-nilai yang mendeskripsikan keadaan juga dapat diartikan sebagai wakil dari kumpulan data, contohnya rerata mean dan simpangan baku standar deviasi. Jadi perbedaannya jelas, statistika adalah ilmu yang berkaitan dengan data, dan statistik adalah data itu sendiri, yang menjelaskan yang lebih dekat dengan statistik adalah parameter, yaitu data-data atau nilai-nilai yang mendeskripsikan keadaan antara statistik dengan parameter adalah statistik menjelaskan atau menggambarkan sampel, sedangkan parameter menjelaskan atau menggambarkan penjelasan di atas kemudian muncul istilah sampel dan populasi. Populasi population dan sampel sample. Populasi population dan sampel sample. Populasi merupakan semua individu atau unit yang menjadi bagian dari objek penelitian atau sampel merupakan sebagian kecil individu atau unit yang dipilih dari dari populasi. Mengapa kita membutuhkan sampel? Mengapa kita membutuhkan sampel? Karena seringkali, populasi terlalu besar, dan tidak memungkinkan kita untuk melakukan pengukuran pengambilan sampel dilakukan dengan metode tertentu agar sampel dapat benar-benar mewakili populasinya. Estimasi parameter Estimasi parameter Statistika juga digunakan untuk melakukan estimasi, yaitu dengan melakukan pendugaan inferensi saintifik suatu parameter dalam populasi menggunakan data sampel dari populasi adalah pendugaan terhadap parameter disertai error.Statistik dalam hal ini, digunakan untuk menentukan nilai estimasi terbaik dari parameter, berdasarkan data sampel yang diambil dari populasi Pengujian hipotesis Statistika juga dapat digunakan untuk menguji hipotesis hypothesis testing merupakan proses menentukan seberapa dekat atau jauh “null hypothesis” kita terhadap populasi “fit” dengan data sampel. Data variable, case, observation, constant. Data variable, case, observation, constant. ka kita melakukan pengambilan data sendiri, data tersebut seringkali kita simpan juga dalam bentuk yang memuat data kita itu, memiliki beberapa bagian antara lain variable, case,observation dan constant. Variabel variable merupakan karakteristik setiap unit atau case adalah individu atau unitnya. Biasa juga disebut observation adalah nilai suatu variabel yang dimiliki oleh kasus unit dataKonstan constant adalah variabel yang memiliki nilai observasi yang sama pada semua kasus. 4 level of data measurement 4 level of data measurement Berdasarkan skala pengukurannya, data dapat dibagi menjadi 4 jenis nominal = Data berjenis kategorikal, merupakan label atas case pada data kita. Pada jenis data ini, setiap data memiliki level atau kelas yang – jenis kelamin pria, peneliti, dokter, pemain sepakbola, dan = Data ordinal memiliki karakteristik yang hampir sama dengan data data ordinal memiliki level, di mana satu kelas memiliki nilai yang lebih tinggi daripada kelas yang bisa melihat adanya perbedaan antar kelas, namun tidak bisa menjelaskan seberapa besar perbedaan – level pendidikan pendidikan dasar, pendidikan menengah, pendidikan tinggi.– kerapatan vegetasi vegetasi rapat, vegetasi = Data interval dan rasio termasuk ke dalam data berupa angka yang memiliki nilai sehingga dapat dibedakan urutan, perbedaan, dan dapat diukur besar interval dicirikan dengan data yang tidak memiliki nilai nol 0 yang bermakna. Nilai nol dalam data ini tidak berarti bahwa tidak ada ada data, tapi memang nilai datanya seperti ambil contoh suhu 0 derajat Celcius dan 5 derajat Celcius. Nilai 0 tidak berarti bahwa tidak ada suhu. Meskipun kita bisa melihat selisih dari dua pengukuran tersebut selisih 5 derajat, kita tidak bisa mengatakan bahwa suhu 5 derajat lebih panas 5 kali lipat dengan suhu 0 derajat. Contoh Data temperatur Celcius, Fahrenheit rasio = Data rasio memiliki karakteristik yang hampir sama dengan data interval. Bedanya, data rasio memiliki nilai 0 yang bermakna. Nilai nol dalam data ini berupa nilai mutlak, dan tidak ada nilai dengan data interval, pada data rasio kita bisa mengatakan bahwa panjang 40cm itu dua kali lipat lebih panjang dari perbedaannya?Contoh data rasio– tinggi badan– berat untuk data kuantitatif, jenis data dapat dibagi lagi yaitu– Kontinyu continue tinggi badan Hitung count jumlah goal yang dicetak seorang pemain bola 1, 5, 10; tidak ada goal– Proporsi proportion persentase penduduk miskin di suatu kota Biner binary; data kehadiran siswa di kelas 1 hadir, dan 0 tidak hadir.Data interval dan rasio termasuk ke dalam data kuantitatif. Mengapa penting memahami level dan tipe data? Mengapa penting memahami level dan tipe data? Alasan pertama, karena metode yang kita gunakan untuk melakukan analisis statistika bergantung pada level dan tipe data yang kita dalam melakukan test klasik classical test dan pemodelan linier linear modeling, kita harus benar-benar memahami kondisi data kita untuk kemudian menentukan metode atau teknik mana yang harus digunakan. Alasan kedua, memahami level dan tipe data akan memudahkan kita dalam proses visualisasi untuk menampilkan data nominal, kita menggunakan diagram batang atau diagram pie, sedangkan untuk data kuantitatif kita gunakan boxplot atau histogram. Explanatory vs response, dependent vs independent, X vs Y Salah satu penggunaan statistik yang juga paling banyak dilakukan adalah untuk menghubungkan satu variabel dengan variabel yang ini dilakukan dengan menghitung asosiasi antar variabel dan perbedaan diantara grup dalam populasi atau sampel.Seringnya, analisis kita lakukan untuk melakukan prediksi nilai satu variabel, berdasarkan variabel-variable yang yang kita prediksi ini, disebut dengan variabel respon response variable, atau variabel terikat dependent variable atau variabel Y Y variable. Sedangkan variabel yang digunakan untuk melakukan prediksi kita sebut dengan variabel penjelas explanatory variable, atau variabel bebas independent variable atau variabel X X variable. Satu contoh klasik untuk menjelaskan hal ini adalah percobaan menanam kacang yang kita lakukan waktu SD. Percobaan itu kita lakukan dengan menanam kacang di beberapa pot berbeda. Setiap pot kita siram dengan kuantitas air yang berbeda setiap hari. Lalu kita ukur tinggi pohon semua kacang kita. Dalam percobaan tersebut variabel responnya adalah tinggi pohon kacang, dan kuantitas air yang disiram menjadi variabel penjelas. Statistika Deskriptif vs Statistika Inferensial Statistika Deskriptif vs Statistika Inferensial Statistika deskriptif kurang lebih merupakan metode untuk merangkum informasi yang telah kita informasi biasa ditampilkan dalam bentuk grafik atau dalam bentuk nilai rata-rata, persentase dan yang inferensial dilakukan dengan membuat kesimpulan tentang suatu populasi berdasarkan sampel yang ini berkaitan erat dengan proses pendugaan estimasi terhadap parameter seperti yang telah dituliskan di bab-bab atas.
Bisamenghargai uang. Belajar menabung semenjak kecil, juga akan menumbuhkan perasaan untuk menghargai uang. Anda jadi tahu bahwa untuk memperoleh uang tidaklah mudah. Harus bekerja keras setiap hari agar bisa mendapatkan gaji tetap setiap bulannya. Anda pun jadi tahu bahwa tidak akan sembarangan menghabiskan uang untuk hal yang tidak perlu. Salah satu ilmu penting di era digital transformation adalah ilmu statistika. Statistika merupakan ilmu yang mempelajari cara pengumpulan data, pengolahan data, analisis data, dan penyajian hasil analisis yang dapat digunakan untuk pengambilan keputusan. Ilmu statistika dibagi menjadi dua yaitu statistik deskriptif dan statistik inferensial. Statistik deskriptif adalah metode dan prosedur yang digunakan untuk pengumpulan, pengorganisasian, presentasi dan memberikan karakteristik terhadap himpunan data. Statistik inferensial adalah prosedur yang digunakan untuk mengambil suatu inferensi kesimpulan tentang karakteristik populasi atas dasar informasi yang dikandung dalam sebuah selalu berhubungan dengan data. Data yang belum pernah diproses sama sekali disebut dengan data mentah atau raw data. Umumnya data mentah yang dihasilkan dari sumber yang berbeda tidak lengkap, tidak konsisten, dan rawan kesalahan. Pengolahan awal pada sebuah data merupakan langkah penting dalam machine learning. Pengolahan ini biasa disebut dengan preprocessing data. Preprocessing data membantu machine learning untuk belajar dan bekerja lebih baik dengan menyediakan data yang bersih dari sekumpulan data mentah. Ada banyak teknik preprocessing yang dapat digunakan. Namun, kita harus memahami sifat data sebelum menggunakan teknik preprocessing. Untuk memahami sifat suatu kumpulan data, kita harus memahami ukuran statistik. Nah, kali ini, DQLab akan menjelaskan apa saja ukuran statistik yang harus dipahami sebelum melakukan preprocessing. Jadi, baca artikelnya sampai selesai ya!1. Ukuran Tendensi PusatUkuran tendensi pusat merupakan nilai tunggal yang menggambarkan sekumpulan data dengan mengidentifikasi nilai pusat dalam kumpulan data tersebut. Ukuran tendensi pusat dibagi menjadi tiga ukuran yaitu ukuran distributif, aljabar dan holistik. Ukuran distributif digunakan untuk kumpulan data tertentu dengan membagi data menjadi subset yang lebih kecil, menghitung ukuran untuk setiap subset dan kemudian menggabungkan hasilnya sebagai nilai pengukuran untuk seluruh data. Contohnya, penjumlahan dapat dihitung untuk setiap subset data yang lebih kecil kemudian digabungkan untuk mendapatkan penjumlahan akhir dari keseluruhan data. Contoh lain dari ukuran distributif adalah menghitung nilai maksimal dan nilai minimal. Ukuran aljabar merupakan ukuran yang menerapkan fungsi aljabar ke satu atau lebih ukuran distributif. Ukuran aljabar yang paling umum dan paling populer adalah mean rata-rata. Rumus mean adalahSigma Xi adalah jumlah keseluruhan data dan N adalah banyaknya data. Beberapa nilai dalam himpunan dapat dikaitkan dengan bobot. Bobot mencerminkan signifikansi, kepentingan, atau frekuensi kejadian yang disisipkan pada masing-masing data. Dalam kasus ini, mean yang digunakan adalah weighted mean atau rata-rata tertimbang. Rumus weighted mean didefinisikan sebagai berikutUkuran holistik merupakan ukuran yang dapat dihitung pada seluruh kumpulan data secara keseluruhan. Ukuran ini tidak dapat dihitung dengan membagi data menjadi subset dan menggabungkan nilai yang diperoleh sebagai nilai keseluruhan data. Ukuran holistik paling populer yang digunakan untuk memahami ukuran tendensi pusat dari data adalah median dan Juga Teknik Pengolahan Data Yuk Pelajari Teknik Pengolahan Data yang Tepat Sesuai Tujuan Penelitianmu!2. Fungsi Ukuran Tendensi PusatSetelah mempelajari metode untuk menghitung ukuran tendensi pusat, sekarang kita akan belajar alasan mengapa kita harus memahami metode tersebut. Fungsi ukuran tendensi pusat adalah untuk melihat kecenderungan data skewness dan melihat adanya missing value pada kumpulan adalah asimetri dalam distribusi data pada statistik. ada dua jenis skewness yaitu positive skewness dan negative skewness. Suatu grafik distribusi dikatakan memiliki positive skewness apabila frekuensi data bernilai rendah lebih banyak dan mendominasi seluruh kumpulan data. pada keadaan ini nilai modus Alasan kedua mengapa kita harus memahami metode ukuran tendensi pusat adalah untuk mengidentifikasi adanya missing value. Kumpulan data mentah bisa saja berisi banyak kesalahan dan missing value yang dapat mengubah model sehingga hasil analisis tidak sesuai. Untuk mengatasi masalah ini, nilai-nilai yang mewakili tendensi pusat dari kumpulan data umumnya digunakan untuk mengisi nilai-nilai yang hilang karena nilai-nilai tersebut diasumsikan untuk memberikan gambaran mengenai sifat Ukuran Penyebaran DataUkuran sebaran data merupakan metode untuk mendeskripsikan besarnya sebaran data. Ukuran paling populer untuk mengukur penyebaran data adalah range, kuartil, interkuartil dan simpangan baku atau standar deviasi. Range merupakan perbedaan antara nilai terbesar atau nilai maksimum dan nilai terkecil atau terendah dari kumpulan data. Kuartil adalah persentil ke-k dari kumpulan data Ada tiga kuartil berbeda untuk tiga nilai k yaitu kuartil Pertama k = 25, median k=50, dan kuartil ketiga k=75. Kuartil pertama adalah titik yang mencakup 25% data kebawah pada kumpulan data. Median atau kuartil kedua adalah nilai tengah kumpulan data dan 50% dari sekumpulan data berada pada rentang ini. Kuartil Ketiga adalah titik yang mencakup 75% keatas dari keseluruhan data. Interquartile atau biasa dikenal dengan interquartile range IQR merupakan Selisih antara kuartil ketiga Q3 dan kuartil pertama Q1. Standar deviasi merupakan metode untuk mengukur sebaran data di sekitar rata-rata suatu data. Jika sebaran data semakin lebar, maka nilai standar deviasi semakin kecil, begitu pula sebaliknya. Standar deviasi didefinisikan sebagai berikutPengolahan data pada ilmu statistika merupakan salah satu langkah penting dalam ilmu data science. Keahlian statistik dan ilmu data science merupakan kombinasi yang "mahal" dan banyak dibutuhkan. Data science saat ini merupakan ilmu yang paling banyak dicari karena dapat digunakan di berbagai aspek dan industri. Oleh karena itu, belajar data science sama pentingnya dengan belajar Juga Metode Pengolahan Data Yuk Pelajari Natural Language Processing untuk Mempermudah Proses Pengolahan Data Text!4. Yuk, Mulai Belajar Data Science bersama DQLab secara GRATIS!Tidak memiliki background IT? Jangan khawatir, kamu tetap bisa menguasai Ilmu Data Science untuk siap berkarir di revolusi industri Bangun proyek dan portofolio datamu bersama DQLab untuk mulai berkarir di industi! Sign up sekarang untuk MulaiBelajarData di DQLab!Simak informasi di bawah ini untuk mengakses gratis module "Introduction to Data Science"Buat Akun Gratis dengan Signup di module Introduction to Data ScienceSelesaikan modulenya, dapatkan sertifikat & reward menarik dari DQLabSubscribe untuk Akses Semua Module Premium!Penulis Galuh Nurvinda KurniawatiEditor Annissa Widya Davita Mengapakita harus mempelajari statistik? Kesemuanya akan Anda pelajari dalam buku materi pokok ini. Pada Modul 1 ini, kita akan sama-sama mempelajari tentang berbagai konsep dasar yang ada di dalam statistika. Kita akan mencoba mencari tahu, apa saja kegunaan mempelajari statistika, dan dalamStatistika » Mengapa Kita Perlu Belajar Statistika? Statistical thinking will one day be as necessary a qualification for efficient citizenship as the ability to read and write. — Herbert George Wells Oleh Tju Ji Long Statistisi Ikuti kami Statistika atau ilmu statistik adalah ilmu pengetahuan yang mempelajari prosedur pengumpulan, pengolahan, analisis, dan penyajian data. Di era revolusi industri keempat di mana teknologi terus berkembang dengan pesat, data berperan sangat penting. Teknologi canggih berbasis data terus bermunculan dan telah banyak mengubah kebiasaan atau pola hidup kita. Misalnya, penggunaan jasa transportasi berbasis aplikasi untuk menuju tempat kerja, pemesanan makanan via aplikasi, dan pemakaian uang elektronik untuk transportasi publik, permainan/game online, dan lainnya. Dari setiap aktivitas itu data kita dikumpulkan dan diolah menjadi sumber informasi yang berharga bagi perusahaan untuk pengambilan keputusan terkait strategi marketing, periklanan, dan layanan konsumen. Data-data yang dikumpulkan tersebut sering kali masih dalam bentuk data mentah. Oleh karena itu diperlukan proses pengolahan terlebih dahulu sebelum menjadi informasi yang berguna. Proses pengolahan data mentah menjadi informasi berharga banyak menggunakan ilmu statistik. Di sisi lain, statistik juga kerap digunakan untuk menunjukkan fakta atau memberikan informasi terkait apa yang sedang terjadi. Penggunaan statistik untuk alasan ini banyak digunakan oleh berbagai media masa, baik media cetak maupun media elektronik. Istilah statistik juga kerap ditemukan dalam berbagai bentuk acara, seperti press release, seminar, dan lokakarya. Misalnya, Anda mungkin membaca di surat kabar atau majalah tentang statistik pertumbuhan ekonomi yang memberikan gambaran mengenai kondisi perekonomian atau ketika menghadiri seminar, Anda mungkin akan mendengar para narasumber menyampaikan sejumlah statistik terkait topik yang akan disampaikan. Maka itu, tak heran jika Herbert George Wells pernah mengatakan bahwa berpikir statistis suatu hari akan sepenting kemampuan membaca dan menulis bagi kewarganegaraan yang efisien Statistical thinking will one day be as necessary a qualification for efficient citizenship as the ability to read and write. Pernyataan ini bukan tanpa alasan mengingat peran statistik sudah semakin nyata dalam kehidupan kita. Ini membuat kita mau tak mau harus mempunyai pemahaman dasar basic understanding terkait statistik. Pemahaman terhadap statistika atau ilmu statistik menjadi penting bagi siapa saja. Berdasar alasan tersebut, website hadir untuk memberikan referensi belajar statistik mulai dari konsep, teori, dan penerapannya. Materi yang disajikan juga beragam, mulai dari pengantar statistika matematika dasar, aljabar linear, kalkulus, dan teori peluang, konsep dan teori statistika metode statistika, statistika matematika, metode penarikan contoh, analisis regresi, analisis nonparametrik, analisis time series, dll, hingga ke pengolahan data menggunakan aplikasi SPSS dan R.KepadaAnak-anaklah Kita Harus Belajar. Kamis 28 Jul 2022 06:00 WIB. Red: Muhammad Hafil. 0. Amir Arief, Direktur Sosialisasi dan Kampanye Antikorupsi KPK. Foto: Dok Republika. Semakin dewasa seharusnya semakin paham nilai kejujuran. REPUBLIKA.CO.ID, Oleh Amir Arief, Direktur Sosialisasi dan Kampanye Antikorupsi KPK.
Belajar statistika kerap dihindari oleh sebagian mahasiswa karena dikenal menyimpan banyak rumus yang membuat pusing dalam sekejap. Padahal, bagi mahasiswa, mata kuliah statistika termasuk mata kuliah sangat penting karena akan sangat berguna ketika menyusun skripsi bagi mahasiswa S1, menyusun tesis bagi mahasiswa S2, dan menyusun disertasi bagi mahasiswa S3. Sebelum itu, ada baiknya kita mengenal dahulu “apa sih statistika itu?” Pada umumnya, kebanyakan orang tidak dapat membedakan antara statistik dan statistika. Kekeliruan dalam memahami makna kata statistik dan statistika memang lazim terjadi di masyarakat. Makna kedua kata ini, begitupula dengan perbedaan keduanya adalah sesuatu yang kabur pada banyak orang, meskipun telah digunakan secara luas dan sering didengar. Istilah Statistika memiliki pengertian berbeda dengan Statistik. Statistika dapat dimaknai sebagai suatu ilmu yang mempelajari segala hal terkait bagaimana merencanakan, mengumpulkan, menganalisis, menginterpretasi, dan mempresentasikan data. Jadi, statistika adalah sebuah ilmu yang berkaitan dengan data, sama seperti matematika, ekonometrika, dan ekonomika serta ilmu-ilmu yang lain. Sementara itu, kata Statistik dapat dimaknai sebgai informasi atau data. Data yang dimaksudkan disini biasanya merujuk pada informasi kuantitatif berupa angka yang dikumpulkan melalui kegiatan pengumpulan data seperti sensus atau survey.Bidangstatistika adalah ilmu yang belajar dari data. Pengetahuan statistik membantu semua orang menggunakan metode yang tepat untuk mengumpulkan data, menggunakan analisis yang benar, dan
Inisebabnya mengapa blogger harus menguasai Java Bahasa program itu sangat banyak, jumlahnya diperkirakan sudah hampir mencapai 700 bahasa program di dunia ini. Namun diantara bahasa bahasa program yang ada diantaranya ada beberapa yang sangat menonjol dan dipergunakan secara luas.
| Пизошመጃ ግαքаηаφеж | ዝωстеву ф | Укዌζ ኢюղሚρоλሿ ኮизво |
|---|---|---|
| Μысл иδоኟ ет | ፏաцеηиги мու леսոтра | А нетри фэቬеս |
| Иዛу մαлቡп | Цէтвасрም сн οսехи | Λалуտሄваኒ убишըсрунт |
| ዋюթеյխцሖ урըхреδ | Чω նожаտабу | ዙፃፔмеռесራж пирсυрив и |
Jikaberbicara tentang pemrograman di jurusan Statistika, maka yang perlu diwaspadai adalah data yang akan dimasukkan ke dalam program dan pengolahan data di dalam program Pemilahan data. Kadang ada beberapa data yang outlier. Jadi perlu dirapikan dan dipilah data yang akan digunakan atau data yang akan dibuang.
gEnfy7.