Bidang-Bidang HMPS Statistika FMIPA UNM Tahun 2020

HMPS Statistika FMIPA UNM merupakan Himpunan dari Program Studi Statistika FMIPA UNM. Dalam struktur kepengurusan HMPS Statistika FMIPA UNM Tahun 2020 terdapat Pembina, Badan Pertimbangan Organisasi (BPO),  Sekretaris Umum dan Wakil Sekretaris  Umum, Bendahara, dan terdapat beberapa bidang yang menaungi mahasiswa Statistika. Pada kepengurusan tahun 2020, HMPS Statistika FMIPA UNM memiliki lima bidang, antara lain :

1. Bidang Pendidikan dan Pelatihan
2. Bidang Keilmuan
3. Bidang Riset dan Advokasi
4. Bidang Pengembangan Potensi Mahasiswa 
5. Bidang Sosial dan Komunikasi

Bidang Pendidikan dan Pelatihan

            Bidang Pendidikan dan Pelatihan merupakan salah satu Bidang yang ada pada Kepengurusan HMPS Statistika FMIPA UNM Tahun 2020. Melakukan proses pemantauan, pembinaan, serta pelatihan yang berkaitan dengan kader dan keorganisasian adalah tugas pokok dari Bidang Pendidikan dan Pelatihan. Sebagai penanggungjawab pelaksana pengawalan kader, Bidang Pendidikan dan Pelatihan memiliki peran yang sangat penting dan sangat vital untuk menghasilkan kader-kader yang unggul dan berkualitas sehingga dapat menjadi generasi penerus HMPS Statistika FMIPA UNM dimasa yang akan datang.

            Penyelenggara Pendidikan dan Pelatihan atau yang biasanya disingkat Diklat merupakan salah salah satu upaya untuk meningkatkan kualitas sumber daya manusia sesuai dengan kebutuhan pekerjaan. Dalam rangka meningkatkan sumber daya manusia pada setiap unit kerja juga akan berhubungan dengan hakikat pendidikan dan pelatihan. pendidikan dan pelatihan tidak hanya menambah pengetahuan, akan tetapi juga meningkatkan ketrampilan bekerja, dengan demikian dapat meningkatkan produktivitas kerja.

            Dalam penyelenggaraan pendidikan dan pelatihan, HMPS Statistika FMIPA UNM berpegang pada tujuannya yaitu untuk membina kesadaran intelektual, spiritual dan emosional mahasiswa statistika yang bertanggung jawab atas terbentuknya tatanan masyarakat ilmiah dengan menjujung tinggi norma dan nilai nilai pancasila. Dengan begitu, secara tidak langsung akan membentuk mahasiswa – mahasiswa statistika yang cerdas, unggul dan berdaya saing serta memiliki jiwa sosial yang tinggi dan memiliki karakter yang bermoral.

Bidang Keilmuan

Bidang Keilmuan merupakan bidang yang menangani hal-hal yang berkaitan dengan pemberdayaan mahasiswa untuk menginterpretasikan keilmuannya. Melalui bidang keilmuan,  Mahasiswa Statiska diwadahi dengan mengadakan kajian keilmiahan mengenai intra dan ekstra kampus yang berkaitan dengan studi Statistika. Membentuk dan mengembangkan kelompok studi bagi Mahasiswa Program Studi Statistika FMIPA UNM untuk meningkatkan kemampuan akademis dan daya kritis mahasiswa. Menginformasikan, menyiapkan dan memberikan dukungan kepada Mahasiswa Program Studi  Statistika FMIPA UNM untuk mengikuti kompetisi keilmiahan yang ada. Merancang konsep demi terwujudnya wahana keilmuan dalam rangka peningkatan mutu dan daya saing di bidang Statistika serta eksistensi Program Studi Statistika FMIPA UNM. Memperadakan wadah literasi bagi Mahasiswa Statistika yang di dalamnya terdapat pustaka statistika yang terbagi dalam dua kegiatan yaitu lapak buku dan bedah buku.

Bidang Riset dan Advokasi

Khusus pada Bidang Riset dan Advokasi, bidang ini menangani hal-hal yang berkaitan dengan upaya peningkatan kemampuan analitik mahasiswa dan pengusungan, pengawalan, serta pembelaan kepentingan mahasiswa dan masyarakat umum. Dalam hal peningkatan akademik, bidang ini harus mampu untuk mengembangkan kemampuan analitik mahasiswa dalam melakukan riset menggunakan metode statistika. Kemudian selanjutnya bidang ini juga harus mampu dalam mengoptimalkan fungsi aspirasi dan advokasi terhadap mahasiswa dan dapat menyelesaikan masalah demi kesejahteraan mahasiswa. Selain itu, harus mampu menggunakan cara-cara yang ilmiah seperti melakukan riset dalam mengkaji suatu permasalahan lalu  kemudian melakukan advokasi.

Bidang Pengembangan Potensi Mahasiswa

Bidang Pengembangan potensi mahasiswa merupakan bidang tempat belajar dan sebagai wadah pengembangan minat dan bakat mahasiswa statistika FMIPA UNM. Melalui bidang ini, Mahasiswa statistika dibentuk dengan berbagai potensi yang dimiliki mulai dari bidang seni, kelompok program kreatifitas mahasiswa hingga bidang kewirausahaan, di bagian seni sendiri mahasiswa mengembangkan bakat mereka melalui paduan suara dan tarian, sedangkan dibagian kelompok PKM sendiri mereka berbagi ide, pengetahuan mengenai pengusulan proposal penelitian, dan juga sharing pengalaman tentang bagaimana sih itu PKM, sedangkan dalam bidang kewirausahaan didalamnya menaungi mahasiswa dalam berwirausaha, dan mempunyai program tersendiri yaitu WISMA yang didalamnya ada JASA Scan dan Printing, Instal Laptop, Pulsa, Jastip Buku statistika, Analisis data, serta sablon baju,ganci dan stiker yang kesemuanya ini untuk memudahkan akses bagi mahasiswa yang membutuhkan, tanpa harus kesusahan dan khawatir untuk kualitas dan kenyamanan yang diberikan.

Bidang Sosial dan Komunikasi

Bidang sosial dan komunikasi merupakan bidang yang menaungi segala bentuk sosial dan komunikasi. Bidang sosial dan komunikasi merupakan bidang yang memiliki fungsi dan tugas yaitu menjalin hubungan baik dengan lembaga kemahasiswaan di UNM, menjaga hubungan baik dengan himpunan mahasiswa statistika lintas kampus, pihak media massa dan pihak-pihak non kampus, mengelola dan mengembangkan publikasi terkait kegiatan HMPS Statistika FMIPA UNM di media informasi, mengoptimalkan potensi mahasiswa dalam mengimplementasikan salah satu tridarma perguruan tinggi yaitu pengabdian kepada masyarakat. 

Sosial media kami :

Line : @bsk6272o

Instagram : @hmps.statistika.unm

Facebook : Hmps Statistika Fmipa UNM

Youtube : HMPS Statistika FMIPA UNM

Blog : hmps-statistika-fmipa-unm.blogspot.com

Read More

Survei Minat Berlembaga Mahasiswa Baru FMIPA UNM Tahun 2020

 

Survei Minat Berlembaga Mahasiswa Baru FMIPA UNM Tahun 2020

Berikut adalah hasil riset yang dilakukan oleh Bidang Riset dan Advokasi HMPS Statistika FMIPA UNM Tahun 2020 mengenai “Minat Berlembaga Mahasiswa Baru FMIPA UNM Tahun 2020”. Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Negeri Makassar terdiri dari 5 Jurusan dan 2 Program Studi dengan jumlah responden sebanyak 562 yang mewakili karakteristik dari populasi. Riset ini bertujuan untuk mengetahui karakteristik minat berlembaga mahasiswa baru FMIPA UNM Tahun 2020 dalam mengikuti organisasi kemahasiswaan.

Metodologi yang dilakukan dalam riset ini yaitu Stratified Random Sampling. Stratified Random Sampling adalah suatu teknik pengambilan sampel dengan memperhatikan suatu tingkatan (strata) pada elemen populasi. Elemen populasi dibagi menjadi beberapa tingkatan (stratifikasi) berdasarkan karakter yang melekat padanya. Dalam Stratified Random Sampling, elemen populasi dikelompokkan pada tingkatan-tingkatan tertentu dengan tujuan pengambilan sampel akan merata pada seluruh tingkatan dan sampel mewakili karakter seluruh elemen populasi yang heterogen. Adapun waktu pelaksanaan riset ini mulai dari tanggal 20 Oktober sampai 3 November 2020.

Berdasarkan survei yang telah dilakukan, dari 562 responden, terdapat 84%  berminat bergabung di organisasi, dan 16% tidak berminat bergabung di organisasi. Alasan berminat gabung organisasi utamanya karena keinginan untuk meningkatkan wawasan (30%), lalu menambah pengalaman (27%), mengembangkan minat bakat (23%), dan alasan lain (20%). Sementara alasan tidak berminat  gabung organisasi disebabkan karena alasan tidak dapat membagi waktu (40%), belum atau tidak tertarik (21%), dilarang orang tua (20%), dan alasan lain (19%).

Organisasi yang paling diminati adalah himpunan (43%), disusul berturut-turut Badan Eksekutif Mahasiswa (27%), Unit Kegiatan Mahasiswa (23%), lalu Biro (7%). Sementara Unit Kegiatan Mahasiswa (UKM) paling banyak diminati yaitu UKM lainnya (49%), Seni (22%), Olahraga (18%), dan PSM Phinisi Choir (11%).

Kesimpulan lainnya, sebanyak 44% mahasiswa baru mengaku Setuju bahwa mengikuti organisasi sama pentingnya dengan perkuliahan. Sebanyak 70% mahasiswa baru Tidak Setuju dengan pernyataan ikut organisasi hanya untuk buang-buang waktu. Terdapat 57% mahasiswa baru mengaku Kurang Setuju bahwa bergabung dalam organisasi dapat mengganggu kuliah. Dan 55% mahasiswa baru Sangat Setuju bahwa bergabung dalam organisasi dapat mengembangkan potensi diri.

Sosial media kami :

Line : @bsk6272o
Instagram : @hmps.statistika.unm
Facebook : Hmps Statistika Fmipa UNM
Youtube : HMPS Statistika FMIPA UNM
Blog : hmps-statistika-fmipa-unm.blogspot.com

Read More

HARLAH HMPS Statistika FMIPA UNM ke-VI

 

HMPS Statistika FMIPA UNM yang resmi dibentuk pada 10 November 2014, kini merayakan Hari Lahir yang ke-VI. Sehubungan dengan itu, HMPS Statistika Statistika FMIPA UNM menggelar acara Hari Lahir HMPS Statistika FMIPA UNM ke-VI yang dilaksanakan 10-11 November 2020.

Pada 10 November 2020 kegiatan dilakukan secara daring melalui via Zoom. Kegiatan dibuka oleh pembina HMPS Statistika FMIPA UNM Dr. Ruliana S.Pd., M.Si. yang dilanjutkan dengan pemotongan nasi tumpeng di Sekretariat HMPS Statistika FMIPA UNM. Kegiatan dilanjutkan dengan pemutaran Video Ucapan dari berbagai LK se-FMIPA UNM dan dari beberapa universitas.

Pada 11 November 2020 kegiatan di laksanakan di Panti Asuhan Ralia, Jl. Dato Gappa, Tetebatu, Kec. Pallangga, Kab. Gowa. Kegiatan dimulai dengan ramah tamah bersama anak-anak Panti Asuhan Ralia selanjutnya membuat kelompok belajar dan bermain games bersama. Tawa dan keceriaan anak-anak panti asuhan Ralia menyertai setiap kegiatan yang dilakukan. Kegiatan diakhiri dengan pembagian hadiah kepada anak-anak Panti Asuhan Ralia dan kemudian doa bersama.

Doa dan harapan kepada HMPS Statistika FMIPA UNM agar HMPS Statistika FMIPA UNM semakin jaya, semakin eksis, dan selalu dapat berguna dan bermanfaat bagi sesama dan juga masyarakat.

 

Sosial media kami :

Line : @bsk6272o

Instagram : @hmps.statistika.unm

Facebook : Hmps Statistika Fmipa UNM

Youtube : HMPS Statistika FMIPA UNM

Blog : hmps-statistika-fmipa-unm.blogspot.com

 

Read More

Sosialisasi & Pelatihan Software Statistika (SPSS)

    

    Pada 7 - 8 November 2020, HMPS Statistika FMIPA UNM Tahun 2020 melaksanakan kegiatan Sosialisasi & Pelatihan Software Statistika (SPSS) dengan tema “Buktikan Data dengan Aplikasi untuk Literasi Bangsa” yang terbuka untuk umum melalui via daring Zoom. Kegiatan Sosialisasi & Pelatihan Software Statistika (SPSS) ini merupakan program kerja dari IHMSI Wilayah V yang diamanahkan ke Himpunan Statistika FMIPA UNM. 

    Kegiatan ini sangatlah penting mengingat software pada kondisi sekarang ini sangat dibutuhkan oleh masyarakat terkhusus mahasiswa, hal ini untuk memudahkan mereka dalam menjalankan aktivitas-aktivitas seperti dalam dunia perkuliahan, perkantoran, dan dalam proses pembelajaran yang menggunakan software. Dengan adanya software tersebut dapat memudahkan dalam mengolah berbagai macam data sesuai kebutuhan masing-masing individu. Perkembangan software berfungsi sebagai pendorong kemajuan yang menimbulkan rancangan kepada perkembangan zaman diera globalisasi seperti sekarang ini dengan memanfaatkan kemajuan teknologi. Untuk itu, dengan kegiatan ini diharapkan mampu meningkatkan kemampuan dan kualitas mahasiswa dalam penguasaan program software statistika.

    Pada hari pertama kegiatan, 7 November 2020 kegiatan dimulai dengan pembukaan dan sambutan dari Ketua Umum HMPS Statistika FMIPA UNM Tahun 2020, Sekretaris Wilayah V IHMSI dan selanjutnya sambutan oleh Sekretaris Jendral IHMSI sekaligus membuka kegiatan Sosialisasi & Pelatihan Software Statistika (SPSS). Kegiatan dilanjutkan dengan Materi Umum dengan materi penggunaan software statistika dalam pengolahan data oleh Dr. Ruliana S.Pd., M.Si. 

    Setelah materi umum dilanjutkan dengan pemberian materi software R dan Python. Peserta dapat memilih untuk materi pelatihan yaitu R dan Python. Materi pelatihan yaitu pengenalan elemen software statistika (dasar dan kegunaan) dan pelatihan software (input data dan rumus-rumus). Materi software R dibawakan oleh Rahmat HS, S.Pd., M.Si. dan materi software Python dibawakan oleh Muh Nurfiqri Adham dan Irfan Khalid. 

    Pada hari kedua kegiatan, 8 November 2020 kegiatan dilanjutkan dengan materi pelatihan lanjutan (studi kasus) dan pelatihan lanjutan (praktik). Setelah pelatihan dilaksanakan dilanjutkan dengan penutupan yang ditutup oleh Sekretaris Wilayah V IHMSI. “Saya mengucapkan banyak terima kasih kepada teman-teman pengurus harian HMPS Statistika FMIPA UNM Tahun 2020 yang telah berupaya menyukseskan salah satu program kerja dari IHMSI Wilayah V, kemudian kepada pemateri yang sangat luar biasa yang telah menyempatkan waktunya untuk berbaur kepada kami semua, serta peserta Sosialisasi & Pelatihan Software Statistika saya berharap kegiatan kali ini dapat menjadi awal yang baik untuk kawan-kawan sekalian untuk bagaimana bisa membuktikan data dengan aplikasi untuk literasi” ucap Sekretaris Wilayah V IHMSI sebelum menutup kegiatan Sosialisasi & Pelatihan Software Statistika (SPSS).

Sosial media kami :

Line : @bsk6272o

Instagram : @hmps.statistika.unm

Facebook : Hmps Statistika Fmipa UNM

Youtube : HMPS Statistika FMIPA UNM

Blog : hmps-statistika-fmipa-unm.blogspot.com

Read More

Memahami Skala - Skala Pengukuran Data

Memahami Skala-Skala Pengukuran Data

Skala merupakan hasil pengukuran yang terdiri atas beberapa jenis skala yang bervariasi. Pengukuran adalah pemberian angka terhadap objek atau fenomena menurut aturan tertentu. Skala pengukuran merupakan kesepakatan yang digunakan sebagai acuan untuk menentukan panjang pendeknya interval yang ada dalam alat ukur, sehingga alat ukur tersebut bila digunakan dalam pengukuran akan menghasilkan data kuantitatif. Pengukuran tersebut diatur menurut kaidah-kaidah tertentu.

Kaidah-kaidah yang berbeda menghendaki skala serta pengukuran yang berbeda pula. Dalam mengolah dan menganalisis data, kita sangat berkepentingan dengan sifat dasar skala pengukuran yang digunakan. Operasi-operasi matematik serta pilihan peralatan statistik yang digunakan dalam pengolahan data, pada dasarnya memiliki persyaratan tertentu dalam hal skala pengukuran datanya. Ketidaksesuaian antara skala pengukuran dengan operasi matematik/peralatan statistik yang digunakan akan menghasilkan kesimpulan yang bias dan tidak tepat/relevan.

Empat Skala Pengukuran Data :

1. Skala Nominal

    Ukuran nominal, adalah ukuran yang paling sederhana, dimana angka yang diberikan kepada objek mempunyai arti sebagai label saja, dan tidak menunjukkan tingkatan apa-apa. Skala nominal hanya bisa membedakan benda atau peristiwa yang satu dengan yang lainnya berdasarkan nama (predikat). Skala pengukuran nominal digunakan untuk mengklasifikasi obyek, individual atau kelompok dalam bentuk kategori. Pemberian angka atau simbol pada skala nomial tidak memiliki maksud kuantitatif hanya menunjukkan ada atau tidak adanya atribut atau karakteristik pada objek yang diukur. Misalnya,jenis kelamin diberi kode 1 untuk laki-laki dan kode 2 untuk perempuan. Angka ini hanya berfungsi sebagai label kategori, tanpa memiliki nilai instrinsik dan tidak memiliki arti apa pun. Kita tidak bisa mengatakan perempuan dua kali dari laki-laki. Kita bisa saja mengkode laki-laki menjadi 2 dan perempuan dengan kode 1, atau bilangan apapun asal kodenya berbeda antara laki-laki dan perempuan.

 

2. Skala Ordinal

  Skala ordinal adalah angka yang diberikan mengandung pengertian tingkatan.Ukuran ordinal  digunakan untuk mengurutkan objek dari yang terendah ke yang tertinggi atau sebaliknya. Skala Ordinal ini lebih tinggi daripada skala nominal, dan sering juga disebut dengan skala peringkat. Hal ini karena dalam skala ordinal, lambang-lambang bilangan hasil pengukuran selain menunjukkan pembedaan juga menunjukkan urutan atau tingkatan obyek yang diukur menurut karakteristik tertentu. Misalnya tingkat kepuasan seseorang terhadap produk. Bisa kita beri angka dengan 5=sangat puas, 4=puas, 3=kurang puas, 2=tidak puas dan 1=sangat tidak puas. Selain itu, yang perlu diperhatikan dari karakteristik skala ordinal adalah meskipun nilainya sudah memiliki batas yang jelas tetapi belum memiliki jarak (selisih). Kita tidak tahu berapa jarak kepuasan dari tidak puas ke kurang puas. Dengan kata lain juga, walaupun sangat puas kita beri angka 5 dan sangat tidak puas kita beri angka 1, kita tidak bisa mengatakan bahwa kepuasan yang sangat puas lima kali lebih tinggi dibandingkan yang sangat tidak puas. Sebagaimana halnya pada skala nominal, pada skala ordinal kita juga tidak dapat menerapkan operasi matematika standar (aritmatik) seperti pengurangan, penjumlahan, perkalian, dan lainnya. Peralatan statistik yang sesuai dengan skala ordinal juga adalah peralatan statistik yang berbasiskan (berdasarkan) jumlah dan proporsi seperti modus, distribusi frekuensi, Chi Square dan beberapa peralatan statistik non-parametrik lainnya.

 

3. Skala Interval

    Ukuran interval adalah mengurutkan orang atau objek berdasarkan suatu atribut.Selain itu, juga memberikan informasi tentang interval antara satu orang atauobjek dengan orang atau objek lainnya. Interval atau jarak yang sama pada skala interval dipandang sebagai mewakili interval atau jarak yang sama pula padaobjek yang diukur. Skala interval mempunyai karakteristik seperti yang dimiliki oleh skala nominal dan ordinal dengan ditambah karakteristik lain, yaitu berupa adanya interval yang tetap. Dengan demikian, skala interval sudah memiliki nilai intrinsik, sudah memiliki jarak, tetapi jarak tersebut belum merupakan kelipatan. Pengertian “jarak belum merupakan kelipatan” ini kadang-kadang diartikan bahwa skala interval tidak memiliki nilai nol mutlak. Ukuran interval adalah mengurutkan orang atau objek berdasarkan suatu atribut. Selain itu, juga memberikan informasi tentang interval antara satu orang atau objek dengan orang atau objek lainnya. Interval atau jarak yang sama pada skala interval dipandang sebagai mewakili interval atau jarak yang sama pula pada objek yang diukur.

 

4. Skala rasio

    Skala rasio, adalah ukuran yang mencakup semua ukuran sebelumnya ditambah dengan satu sifat lain, yaitu ukuran ini memberikan keterangan tentang nilai absolut dari objek yang diukur. Ukuran rasio mempunyai titik nol, karena itu interval jarak tidak dinyatakan dengan beda angka rata-rata satu kelompok dibandingkan dengan titik nol. Karena ada titik nol tersebut, maka ukuran rasio dapat dibuat perkalian ataupun pembagian. Angka pada skala rasio menunjukkannilai sebenarnya dari objek yang diukur. Skala rasio adalah skala data dengan kualitas paling tinggi. Pada skala rasio, terdapat semua karakteristik skala nominal,ordinal dan skala interval ditambah dengan sifat adanya nilai nol yang bersifat mutlak. Nilai nol mutlak ini artinya adalah nilai dasar yang tidak bisa diubah meskipun menggunakan skala yang lain. Oleh karenanya, pada skala ratio, pengukuran sudah mempunyai nilai perbandingan/rasio. Pengukuran-pengukuran dalam skala rasio yang sering digunakan adalah pengukuran tinggi dan berat. Misalnya berat benda A adalah 30 kg, sedangkan benda B adalah 60 kg. Maka dapat dikatakan bahwa benda B dua kali lebih berat dibandingkan benda A.

 

Dalam analisis seringkali digunakan pembagian data/variabel menjadi dua kelompok yaitu; data kategorik dan data numerik.

a. Data Kategorik (kualitatif)

Data kategorik merupakan data hasil pengklasifikasian/penggolongan suatu data. Cirinya: isinya berupa kata-kata. Contoh; jenis kelamin, jenis pekerjaan, pendidikan

b. Data Numerik (kuantitatif)

Data numerik merupakan variabel hasil dari penghitungan dan pengukuran. Cirinya: isi variabel berbentuk angka-angka. Variabel numerik dibagi menjadi dua macam: Diskrit dan Kontinyu. Diskrit merupakan variabel hasil dari penghitungan. Misalnya jumlah anak, jumlah pasien tiap ruang, kontinyu merupakan hasol dari pengukuran, misalkan tekanan darah, Hb dll. Variabel katagorik pada umumnya berisi variabel yang berskala nominal dan ordinal. Sedangkan variabel numerik berisi variabel yang berskala interval dan rasio.

 Berbagai macam cara atau metode dilakukan dalam upaya untuk mentransformasi data menjadi data interval. Metode penskalaan tidak terlepas dari pendekatan yang digunakan. Terkait dengan pengukuran aspek psikologi, Torgerson (1958, p.46) mengelompokkan metode penskalaan dalam tiga metode, yaitu:

1. Metode penskalaan yang berpusat pada stimulus

Metode penskalaan berbasis stimulus merupakan metode penskalaan dengan menempatkan serangkaian stimulus dalam suatu kontinum poin.

2. Metode penskalaan yang berpusat pada respons

Metode penskalaan berpusat pada respons merupakan metode penskalaan dimana respons subjek dibuat dalam suatu rentang poin tertentu. Metode ini disusun berdasar distribusi respons subjek. Salah satu contoh metode ini adalah skala Likert. Respons subjek diberikan dalam taraf kesetujuan atau ketidaksetujuan dalam berbagai variasinya.

3. Metode penskalaan yang berpusat pada subjek

Pada metode penskalaan yang berpusat pada subjek, penyusun tes meletakkan subjek atau individu yang akan dihadapi pada poin yang berbeda secara kontinum. Metode ini banyak di- gunakan, misalnya dalam pengelompokan siswa menggunakan skor z, persentil, skor IQ.

 

Referensi :

1. Junaidi, J. (2015). Memahami Skala-Skala Pengukuran.
2. https://www.academia.edu/10024474/PENGERTIAN_STATISTIK_DATA_VARIABEL_DAN_SKALA_PENGUKURAN
3. Setiawati, F. A., Mardapi, D., & Azwar, S. (2013). Penskalaan teori klasik instrumen multiple intelligences tipe Thurstone dan Likert. Jurnal Penelitian dan Evaluasi Pendidikan, 17(2), 259-274.
4. Hastono, S. P. (2001). Analisis data. Depok: Fakultas Kesehatan Masyarakat Universitas Indonesia.

Sosial media kami :

Line : @bsk6272o

Instagram : @hmps.statistika.unm

Facebook : Hmps Statistika Fmipa UNM

Youtube : HMPS Statistika FMIPA UNM

Blog : hmps-statistika-fmipa-unm.blogspot.com

Read More

Talkshow Memperingati Hari Statistik Nasional 2020

Talkshow Memperingati Hari Statistik Nasional Tahun 2020

Salam Statistika dan Selamat Hari Statistik Nasional ke-24.

Dalam memperingati Hari Statistik Nasional, HMPS Statistika FMIPA UNM menggelar Talkshow dengan tema “Optimalisasi Peran Statistik dalam Membangun Negeri di Era Digital” yang dilakukan secara daring menggunakan via zoom pada Sabtu, 26 September 2020 pukul 13.00 WITA.

Pembukaan dibuka oleh Dekan FMIPA UNM Drs. Suwardi Annas, M.Si, Ph.D.

Talkshow kali ini menghadirkan pemateri yang handal dalam bidangnya.

Pemateri pertama yaitu Aswi, S.Pd., M.Si., Ph.D. selaku Dosen Statistika FMIPA UNM membahas pentingnya statistik di segala aspek kehidupan. Pada akhir materi beliau mengharapkan para statistikawan harus selalu belajar untuk mengembangkan suatu metode terutama yang dapat dibutuhkan di era sekarang ini.

Pemateri kedua yaitu Ahmad Akbar selaku Penulis Buku Negeri Statistik membahas keterkaitan statistik dengan suatu negara. “Bangsa yang besar adalah bangsa yang menghargai data” ucap beliau  saat memulai pemberian materi.

Setelah pemberian materi dari kedua materi dilanjutkan dengan Dialog Interaktif dimana peserta dapat bertanya dan berdiskusi dengan pemateri. Setelah berakhirnya sesi dialog interaktif maka acara pun ditutup oleh MC.

 

Sosial media kami :

Line : @bsk6272o

Instagram : @hmps.statistika.unm

Facebook : Hmps Statistika Fmipa UNM

Youtube : HMPS Statistika FMIPA UNM

Blog : hmps-statistika-fmipa-unm.blogspot.com

 

               

 

Read More

Mengenal Statistika Lebih Dekat

 

Mengenal Statistika Lebih Dekat

Di era big data seperti sekarang ini, ilmu statistika sangatlah dibutuhkan baik itu di perusahaan maupun instansi pemerintahan. Adapun saat ini sistem elektronik menjadi bagian penting dalam pendataan, sehingga banyak membutuhkan ilmu Statistika untuk memproses data-data tersebut. Statistika adalah ilmu yang mempelajari semua hal tentang data, mulai pengumpulan, penyajian, analisis, sampai terbentuk suatu kesimpulan. Berikut ini ciri-ciri, metode, dan prospek kerja statistika untuk mengenal statistika lebih dalam.

 

Statistika mempunyai tiga macam ciri pokok:

1. Bekerja dengan angka-angka.

Angka-angka dalam statistik mempunyai dua arti, yaitu angka sebagai jumlah yang menunjukkan jumlah atau frekuensi, dan angka yang menunjukkan nilai atau harga. Dalam arti yang terakhir ini angka masih mewakili atau menimbulkan sesuatu kualitas, misalnya angka kecerdasan, nilai sekolah, atau harga kebajikan.

 

2. Bersifat objektif.

Kerja statistik menutup pintu bagi masuknya unsur-unsur subjektif yang dapat menyulap keinginan menjadi kenyataan atau kebenaran. Statistik sebagai alat penilai kenyataan tidak dapat berbicara lain kecuali apa adanya. Adapun apa arti dan bagaimana menggunakan kenyataan-kenyataan statistik itu adalah persoalan-persoalan lain yang berada di luar kompetensi statistik.

 

3. Bersifat universal

Statistika dapat digunakan hampir dalam semua bidang penyelidikan. Penyelidikan-penyelidikan dalam wilayah ilmu-ilmu eksakta, sosial, dan kebudayaan, semuanya dapat menggunakan statistik dengan keyakinan yang penuh.

 

Metode Statistika

Berdasarkan tingkat pekerjaannya (tahapan yang ada dalam kegiatan statistika), statistika sebagai ilmu pengetahuan dapat dibedakan menjadi dua golongan, yaitu:

a. Statistika deskriptif

Statistika deskriptif, yang lazim dikenal pula dengan istilah statistika deduktif, statistika sederhana, dan descriptive statistics, adalah statistika yang tingkat pekerjaannya mencakup cara-cara menghimpun, menyusun, atau mengatur, mengolah, menyajikan, dan menganalisis data angka, agar dapat memberikan gambaran yang teratur, ringkas, dan jelas mengenai suatu gejala, peristiwa, atau keadaan. Dengan kata lain, statistika deskriptif adalah statistika yang mempunyai tugas mengorganisasi dan menganalisis data, angka, agar dapat memberikan gambaran secara teratur, ringkas, dan jelas, mengenai sesuatu gejala, peristiwa atau keadaan, sehingga dapat ditarik pengertian atau makna tertentu. Menurut Husaini Usman, statistika deskriptif atau statistik dalam arti sempit, ialah susunan angka yang memberikan gambaran tentang data yang disajikan dalam bentuk-bentuk tabel, diagram, histogram, poligon, frekuensi, ozaiv (ogive), ukuran penempatan (median, kuartil, desil, dan persentil), ukuran gejala pusat (rata-rata hitung, rata-rata ukur, rata-rata harmonik, dan modus), simpangan baku, angka baku, kurva normal, korelasi, dan regresi linier.

b. Statistika Inferensial

Statistika inferensial lazim dikenal pula dengan istilah statistika induktif, statistika lanjut, statistika mendalam, atau inferential statistics, adalah statistika yang menyediakan aturan atau yang dapat dipergunakan sebagai alat dalam rangka mencoba menarik kesimpulan yang bersifat umum, dari sekumpulan data yang telah disusun dan diolah. Selain itu, statistika inferensial juga menyediakan aturan tertentu dalam rangka penarikan kesimpulan (conclusion), penyusunan atau pembuatan ramalan (prediction), penaksiran (estimation), dan sebagainya. Dengan demikian, statistika inferensial sifatnya lebih mendalam dan merupakan tindak lanjut dari statistika deskriptif. Statististika deskriptif pada dasarnya merupakan fundamen dari ilmu statistika secara keseluruhan; ia merupakan dasar dan tulang punggung dari seluruh struktur ilmu statistika. Karena itu, untuk mempelajari atau memahami statistika inferensial, seseorang harus lebih dahulu mempelajari statistika deskriptif.

 

Prospek Kerja Lulusan Statistika

1. Analis Kontrol Kualitas

    Analis kontrol kualitas melakukan pengujian untuk menentukan kualitas bahan baku, produk setengah jadi, dan produk jadi. Analis kontrol kualitas juga dapat melakukan tes stabilitas sampel. Pengendalian kualitas merupakan teknik dan manajemen, mengukur karakteristik kualitas dari output (barang dan jasa) kemudian membandingkan hasil pengukuran itu dengan spesifikasi output yang diinginkan pengguna. 

    Pengendalian kualitas adalah aktivitas keteknikan dan manajemen, yang dengan aktivitas itu diukur ciri-ciri kualitas produk, membandingkannya dengan spesifikasi atau persyaratan, dan mengambil tindakan penyehatan yang sesuai apabila ada perbedaaan antara penampilan yang sebenarnya dan yang standar. Pengendalian kualitas merupakan teknik dan manajemen, mengukur karakteristik kualitas dari barang atau jasa kemudian membandingkan hasil pengukuran itu dengan spesifikasi yang diinginkan oleh pengguna, serta mengambil tindakan perbaikan yang tepat apabila ditemukan perbedaan antara performasi aktual dan standar. Dalam mengendalikan proses kita berusaha menyelidiki dengan cepat bila terjadi gangguan proses dan tindakan pembetulan dapat segera dilakukan sebelum terlalu banyak unit yang tidak sesuai dengan produksi. Oleh karena itu, pengendalian kualitas statistik merupakan penyelesaian masalah yang digunakan untuk memonitor, mengendalikan, menganalisis, mengelola, dan memperbaiki produk dan proses dengan menggunakan metode-metode statistik. Tujuan pokok statistik kendali kualitas adalah menyelidiki dengan cepat sebab-sebab terduga atau pergeseran proses sehingga dapat segera dilakukan tindakan perbaikan sebelum terlalu banyak unit yang tidak sesuai untuk diproduksi.

                                                                                                                        

2. Analis Anggaran

    Dari praktek terbaik yang ada, Analis Anggaran adalah sebuah profesi yang independen dengan remunerasi tinggi. Oleh karena itu, seorang Analis Anggaran dituntut untuk mampu melihat secara detil dan menyeluruh dari suatu proposal anggaran. Seorang Analis Anggaran bertugas menyediakan hasil analisis dan informasi-informasi yang kredibel dan berkontribusi dalam pembahasan anggaran. Peran strategis Analis Anggaran ini perlu dimanfaatkan secara optimal oleh DJA sebagai instansi pembina JFAA. Analis Anggaran yang tersebar di berbagai K/L harus diposisikan sebagai mitra bagi Analis Anggaran DJA. Kemitraan antara Analis Anggaran K/L dan Analis Anggaran DJA diwadahi dalam sebuah forum yang bertujuan untuk menguji hasil analisis dari pihak K/L maupun dari pihak DJA. Untuk itu, Analis Anggaran harus memiliki kemampuan dasar yang sama. Analis Anggaran harus benar-benar memahami hasil yang diharapkan dari analisis anggaran. Selain itu juga harus memiliki pengetahuan yang baik mengenai siklus penganggaran dan para pembuat kebijakan terkait. Kemampuan dasar yang sangat penting adalah kemampuan analisis dasar dan metodologi serta pemahaman tentang sifat-sifat biaya.

 

3. Ahli Statistik

    Ahli statistik atau disebut juga dengan istilah statistikawan/statistisi merupakan orang memiliki tugas, tanggung jawab, wewenang, dan hak melakukan kegiatan statistik. Jadi, kegiatan penyediaan data dan informasi lengkap dengan analisis dan pengembangan statistik bakal menjadi bidang kerjanya.

 

4. Aktuaris

    Aktuaris adalah seorang ahli yang dapat mengaplikasikan teori matematika, probabilitas dan statistika, serta ilmu ekonomi dan keuangan untuk menyelesaikan persoalan-persoalan aktual pada sebuah bisnis khususnya yang berhubungan dengan risiko. Masalah bisnis tersebut dihubungkan dengan peristiwa yang terjadi di masa depan, kemungkinan peristiwa tersebut terjadi, kapan peristiwa tersebut akan terjadi dan berapa jumlah dana yang perlu disisihkan untuk mengatasi biaya yang muncul jika peristiwa tersebut terjadi.  

    Seorang Aktuaris umumnya bekerja di industri keuangan, seperti perusahaan asuransi jiwa, perusahaan asuransi umum, perusahaan asuransi kesehatan, dana pensiun, konsultan aktuaria dan investasi. Banyak pula Aktuaris yang telah merambah di bidang-bidang lain yang terkait dengan pengelolaan resiko yang memerlukan kemampuan analisa dan logika yang kuat.

    Profesi Aktuaris di Indonesia

Kebutuhan akan profesi aktuaris di Indonesia semakin meningkat seiring dengan dinamika yang terjadi baik dalam aspek ekonomi, sosial, maupun regulasi di Indonesia. Misalnya, antara lain, pelaksanaan Sistem Jaminan Sosial Nasional dan pertumbuhan industri asuransi jiwa dan asuransi serta imbalan kerja dan dana pensiun membutuhkan keterlibatan aktuaris untuk pengelolaan resiko programnya.

5. Peneliti Survei

    Tugas seorang peneliti survei adalah merencanakan, mengembangkan, atau melakukan survei. Dapat menganalisis dan menafsirkan makna data survei, menentukan tujuan survei, dan menyarankan atau menguji kalimat pertanyaan. Termasuk di dalamnya adalah para ilmuwan/peneliti sosial yang merancang kuesioner atau mengawasi tim survei.

·         Mendukung, merencanakan, dan mengkoordinasi operasi untuk survei tunggal atau ganda

·         Berkolaborasi dengan peneliti lain dalam perencanaan, pelaksanaan, dan evaluasi survei

·         Berkonsultasi dengan klien untuk mengidentifikasi kebutuhan survei dan persyaratan tertentu, seperti sampel khusus

·         Melakukan survei dan mengumpulkan data, dengan menggunakan metode seperti wawancara, kuesioner, kelompok fokus, survei analisis pasar, jajak pendapat publik, ulasan sastra, dan ulasan berkas

·         Mengarahkan dan mengulas pekerjaan anggota staf, termasuk staf pendukung survei dan pewawancara yang mengumpulkan data survei

·         Menbaca, menafsirkan, menjelaskan, dan melaporkan hasil survei

 

 

https://rencanamu.id

https://www.aktuaris.or.id/page/content/4/siapa-itu-aktuaris

http://www.anggaran.kemenkeu.go.id

Diniharyono. 2011. Analisis Pengendalian Kualitas Statistik Dengan Menggunakan Peta Kendali T-Square (T2). Skripsi. Fakultas Sains Dan Teknologi, Universitas Islam Negeri (Uin) Alauddin Makassar.

Sholikhah Amirotun. 2016. Statistik Deskriptif Dalam Penelitian Kualitatif. Vol. 10 No. 2, 342-362.

 

Sosial media kami :

Line : @bsk6272o

Instagram : @hmps.statistika.unm

Facebook : Hmps Statistika Fmipa UNM

Youtube : HMPS Statistika FMIPA UNM

Blog : hmps-statistika-fmipa-unm.blogspot.com

 

 

Read More