Sabtu, 26 September 2020

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

 

               

 

Share:

Minggu, 20 September 2020

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

 

 

Share:

Selasa, 25 Agustus 2020

Kunjungan Kelembagaaan HIMABIO FMIPA UNM Bersama HMPS Statistika FMIPA UNM

Kunjungan Kelembagaaan HIMABIO FMIPA UNM Bersama HMPS Statistika FMIPA UNM


Pada Minggu, 23 Agustus 2020 telah dilaksanakan kunjungan kelembagaaan HMPS Statistika FMIPA UNM Bersama HIMABIO FMIPA UNM dimana HMPS Statistika FMIPA UNM sebagai tuan rumah. Kunjungan ini dimulai pukul 01:00 WITA yang dilakukan secara daring.

Kegiatan ini dimulai dengan pembukaan oleh moderator dan sambutan oleh ketua umum HMPS Statistika FMIPA UNM dan ketua umum HIMABIO FMIPA UNM yang dilanjutkan dengan pengenalan pengurus dan program kerja dari kedua himpunan.

Acara terakhir adalah sharing session dimana kedua himpunan berdiskusi secara lepas. ”Tujuan HIMABIO FMIPA UNM berkunjung ke HMPS Statistika FMIPA UNM adalah ingin lebih fokus untuk lebih mengenal internal FMIPA UNM karena tidak menutup kemungkinan jika kedepannya terdapat kerjasama maka akan lebih mudah untuk berkoordinasi bersama teman-teman di Statistika” ucap ketua umum HIMABIO FMIPA UNM Ari Affandy mengawali sesi sharing session.

Pada sesi sharing session ini kedua himpunan berdiskusi tentang bagaimana melaksanakan program kerja di tengah pandemi COVID-19 ini. Setelah sharing session dilanjutkan sambutan penutup oleh ketua umum HMPS Statistika FMIPA UNM dan ketua umum HIMABIO FMIPA UNM. “Teruslah sebarkan bentuk kecintaan karena yang penting dalam hubungan adalah menjaga komunikasi. Contohnya saja perbaiki komunikasi dengan Allah maka Allah jugalah akan mempermudah segalanya. Teruslah jaga komunikasi dengan sesama manusia maka kehidupan sosialmu akan lancar dan bentuk keridhoan Allah akan turun” ucap ketua umum HMPS Statistika FMIPA UNM A. Juanda B. Syahputra sekaligus menutup kegiatan kali ini.

 

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

 

 

Share:

Minggu, 23 Agustus 2020

Mata Kuliah Prodi Statistika FMIPA UNM

Mata Kuliah Prodi Statistika FMIPA UNM


Program Studi Statistika UNM lahir pada tanggal 10 Oktober 2014. Prodi Statistika UNM berada langsung di bawah Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam UNM. Saat ini, Prodi Statistika memiliki 5 konsentrasi peminatan yaitu :

  1. ·         Statistika Teori
  2. ·         Statistika Terapan Bisnis dan Ekonomi
  3. ·         Statistika Terapan Kesehatan dan Lingkungan
  4. ·         Statistika Terapan Pendidikan dan Pemerintahan
  5. ·         Statistika Komputasi

Mata kuliah di prodi statistika UNM program sarjana setiap semester memiliki mata kuliah wajib dan mata kuliah pilihan. Namun, untuk semester 1 dan semester 2 semua mata kuliah wajib. Terdapat mata kuliah pilihan yang harus dipilih apabila mengambilan suatu konsentrasi, misalkan memilih konsentrasi statistika teori maka harus memilih mata kuliah pilihan seperti teori reliabilitas, sosiometri, riset opresi, dll. Daftar mata kuliah program sarjana Prodi Statistika UNM sebagai berikut :

Mata Kuliah Statistika Semester 1

  • Pendidikan Lingkungan Hidup
  • Pancasila
  • Fisika Dasar
  • Kimia Dasar
  • Biologi Dasar
  • Statistika Dasar
  • Kalkulus I
  • Himpunan dan Logika
  • Aljabar Matriks

Mata Kuliah Statistika Semester 2

  • Pendidikan Kewarganegaraan
  • Bahasa Indonesia
  • Pendidikan Agama (Islam/Katolik/Protestas/Hindu/Budha)
  • Kalkulus II
  • Teori Peluang
  • Filsafat Statistika
  • Algoritma dan Pemrograman
  • Analisis Regresi

Mata Kuliah Statistika Semester 3

  • Komputasi Statistika
  • Teori Statistika
  • Statistika Nonparametrik
  • Proses Stokastik
  • Orientasi Statistika
  • Analisis Eksplorasi Data
  • Teori Reliabilitas
  • Kalkulus III
  • Teori Ekonomi Makro

Mata Kuliah Statistika Semester 4

  • Analisis Data Kategori
  • Analisis Deret Waktu
  • Ekonometrika
  • Pengontrolan Mutu
  • Simulasi Komputer
  • Aplikasi Model Peluang
  • Teori Keputusan
  • Matematika Diskrit
  • Riset Operasi

Mata Kuliah Statistika Semester 5

  • Model Linear
  • Rancangan Percobaan
  • Statistika Peubah Banyak I
  • Kewirausahaan
  • Ilmu Kesehatan Masyarakat
  • Sosiometri
  • Manajemen Data
  • Graph theory
  • Sisttem Informasi Manajemen

Mata Kuliah Statistika Semester 6

  • Kapita Selekta Statistika
  • Teknik Penyampelan
  • Statistika Survei
  • Metodologi Penelitian
  • Data Mining
  • Statistika Spasial
  • Statistika Kependudukan
  • Ilmu Pemerintahan
  • Ilmu Lingkungan

Mata Kuliah Statistika Semester 7

  • Workshop Statistika
  • Praktik Kerja Lapangan
  • Kuliah Kerja Nyata (KKN)
  • Regresi Nonparametrik
  • Statistika Terapan Bisnis
  • Statistika Peubah Banyak II
  • Rancangan WEB
  • Ilmu Pendidikan
  • Resampling Methods

Mata Kuliah Statistika Semester 8

  • Skripsi
  • Academic Writing

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

 

 


Share:

Jumat, 24 Juli 2020

Peranan Statistika di Berbagai Bidang

Peranan Statistika di Berbagai Bidang 

Statistika merupakan salah satu cabang ilmu dari matematika yang pada prinsipnya adalah mempelajari tentang pengumpulan data, pengolahan data, penganalisisan data, serta penarikan kesimpulan berdasarkan hasil analisis data. Fungsi dari statistika sendiri adalah sebagai pijakan untuk pengambilan keputusan. Tanpa analisis data yang akurat, pengambilan keputusan yang tepat tidak dapat dilakukan.

Dalam pemanfaatannya, statistika memang mempunyai kaitan dan manfaat langsung dengan banyak hal dalam kehidupan manusia. Manfaat atau kegunaan statistika tentu saja tidak terbatas pada lapangan kerja di bidang ilmu-ilmu sosial. Statistika juga dimanfaatkan secara luas, baik dalam bidang ilmu alam maupun dalam bidang bisnis, industri, dan ekonomi. Berikut ini peranan statistika di berbagai bidang :

1. Manfaat Statistika di Bidang Ilmu Sosial dan Ilmu Alam
Di bidang ilmu sosial dan ilmu alam, para ilmuwan menggunakan statistika setidaknya untuk 3 kepentingan, yaitu :

Pengumpulan data (melalui survei atau kegiatan eksperimen) 
Pengumpulan data dapat dilakukan melalui 4 cara yaitu registrasi, sensus, survey, dan eksperimen. Namun, secara umum dalam statistik, dikenal dua cara pengumpulan data yaitu sensus dan survey. Sensus adalah cara pengumpulan data secara lengkap, dimana seluruh elemen dalam populasi yang menjadi objek penelitian diselidiki/dicacah satu per satu. Sedangkan survei yaitu pengumpulan data dimana data yang diselidiki adalah elemen dari populasi. Makin banyaknya jenis data yang dibutuhkan dalam suatu penelitian, timbul permasalahan bagaimana menghasilkan data yang akurat dengan menyeimbangkan tenaga, biaya dan waktu. Untuk itu survey lebih sering digunakan untuk penelitian.

Pengujian hipotesis
Pengujian hipotesis adalah pengujian terhadap suatu pernyataan dengan menggunakan metode statistik sehingga hasil pengujian tersebut dapat dinyatakan signifikan secara statistik. Pengujian hipotesis merupakan bagian dari statistik infernsial.
Hipotesis merupakan pernyataan yang kebenarannya masih lemah. Agar pernyataannya tidak diragukan maka secara statistik kita bisa melakukan pengumpulan data dan melakukan pengujian. Dengan melakukan pengujian statistik terhadap hipotesis kita dapat memutuskan apakah hipotesis dapat diterima (data tidak memberikan bukti untuk menolak) atau ditolak (data memberikan bukti untuk menolak hipotesis).

Pengembangan teori.
Penelitian merupakan proses yang sistematis untuk mengembangkan teori, karena penelitian akan membuka babak baru perkembangan teori. Sebab peran penelitian adalah supaya kita tetap terbuka untuk perkembangan teori-teori baru, dengan melihat dan mengamati hal-hal baru yang dirasa lain dari yang biasa, yang bisa diangkat sebagai teori-teori baru. Artinya, apabila banyak yang mengadakan riset dibidang sosial, maka jelas hasil-hasil penelitian ini akan menghasilkan teori-teori baru yang berguna. Maka persamaan dan perbedaan karakteristik yang beragam, masalah yang beragam dapat dijelaskan melalui penemuan teori-teori baru tersebut. Hal mungkin terjadi apabila riset dibidang sosial terus ditambah jam terbangnya.
Apabila riset sosial dilakukan, maka akan diperoleh pengalaman-pengalaman baru yang mungkin saja berbeda. Dari pengalaman-pengalaman yang baru yang berbeda dari yang biasanya bisa dibangun suatu teori baru. Pengalaman-pengalaman ini menjadi postulat-postulat (anggapan dasar atau landasan berpikir, atau preamis-premis dari rangkaian pemikiran dan belum tentu jelas sehingga pembuktian lebih lanjut).

2. Manfaat Statistika di Bidang EkonomI
Lembaga yang fokus dalam urusan statistik di Indonesia adalah Badan Pusat Statistik (BPS). Penelitian yang rutin dilakukan oleh BPS yaitu sensus ekonomi yang dilaksanakan tiap 10 tahun sekali. Sensus tersebut bertujuan untuk mengetahui perkembangan ekonomi di Indonesia. Informasi yang diperoleh dari hasil sensus tersebut dapat menggambarkan kondisi perekonomian Indonesia yang tumbuh dan meningkat, atau malah mengalami kemerosotan. Di samping itu, informasi tersebut dapat difungsikan pula sebagai tolak ukur perbandingan perekonomian Indonesia dengan negara-negara dunia lainnya.
Dalam hubungannya dengan perekonomian bangsa, statistik juga memiliki peran yang sangat penting. Peran-peran penting tersebut berkaitan dengan pengumpulan data ekonomi secara agregat. Lebih khusus, peran tersebut antara lain untuk mengetahui hal-hal berikut :
Kebijakan pemerintah terhadap inflasi
Penurunan angka kemiskinan
Pemerataan pendidikan dan pendapatan masyarakat
Peningkatan kesejahteraan masyarakat
Perkembangan harga-harga barang kebutuhan pokok
Perkembangan permintaan komoditi tertentu
Tingkat pengangguran dan kemiskinan masyarakat
Jumlah uang beredar di masyarakat
Persentase pertumbuhan ekonomi.

3. Manfaat Statistika di Bidang Penelitian Sosial
Pemanfaatan statistika oleh peneliti sosial dalam kegiatan penelitian dapat digunakan untuk 4 keperluan. Pertama, statistika digunakan untuk menyusun, meringkas atau menyederhanakan data. Data yang diperoleh dari suatu penelitian survei dengan topik tertentu (misalnya gaya hidup kelompok profesional di perkotaan) biasanya tidak hanya besar dalam jumlah respondennya, tetapi juga mencakup banyak informasi. Terhadap data yang diperoleh tersebut, peneliti memerlukan cara untuk menyusun dan menyederhanakannya agar kegiatan penelitian tersebut dapat dilanjutkan.

Kedua, statistika digunakan untuk membantu peneliti dalam merancang (merencanakan) kegiatan survei atau eksperimen yang dapat memperkecil biaya untuk mendapatkan informasi dalam jumlah tertentu. Kegunaan statistika yang kedua ini berkaitan dengan metodologi dan inferensi (penarikan kesimpulan) secara statistika. Dalam kondisi ini, banyak waktu yang dicurahkan untuk membahas pengambilan keputusan dalam teknik penarikan sampel atau sampling dan penarikan kesimpulan (inferensi). Pada pengambilan keputusan yang pertama, peneliti perlu menetapkan jumlah data yang diperlukan dan bagaimana memperolehnya, sedangkan pada pengambilan keputusan kedua, peneliti menetapkan bagaimana inferensi (penarikan kesimpulan) tersebut dibuat. Penarikan sampel terhadap data maupun dalam kegiatan survei atau eksperimen akan menghasilkan informasi, namun pada saat yang sama memiliki konsekuensi biaya. Untuk menyesuaikan biaya, kualitas, dan kuantitas informasi yang diperoleh dari suatu penelitian. Peneliti dapat melakukan perubahan -sampai pada tingkat tertentu- pada prosedur kegiatan penelitiannya. Perubahan yang mungkin dilakukan adalah pada bagaimana cara data (responden) dipilih dan berapa banyak informasi yang akan dikumpulkan dari setiap sumber. Modifikasi sederhana dalam pemilihan data (responden) sering kali dapat menghemat biaya dalam prosedur penarikan sampel. Pengetahuan yang dimiliki tentang statistika dan teknik-teknik dalam statistika dapat membantunya dalam pengambilan keputusan mengenai teknik penarikan sampel.

Ketiga, dengan pengetahuan mengenai statistika peneliti dapat menetapkan metode yang terbaik dalam penarikan kesimpulan (inferensi) sesuai dengan teknik penarikan sampel tertentu. Metode inferensi dalam 1.12 Pengantar Statistik Sosial l suatu kegiatan penelitian survei atau eksperimen terdiri dari dua kemungkinan, yaitu peneliti melakukan prediksi atau membuat keputusan tentang beberapa karakteristik dari populasi atau universe yang menjadi pusat perhatian peneliti. Metode inferensi dalam ilmu-ilmu sosial bervariasi, untuk itu pilihan metode inferensi harus disesuaikan dengan kondisi yang ada.

Kegunaan statistika yang terakhir adalah dalam mengukur baik tidaknya (goodness) sebuah inferensi (penarikan kesimpulan). Selain membantu peneliti untuk menggambarkan data, sumbangan utama statistika lainnya adalah dalam melakukan evaluasi terhadap baik tidaknya suatu inferensi. Hampir setiap orang dapat merancang suatu metode inferensi, namun sering kali kita sulit menentukan sejauh mana inferensi tersebut (reliabel) baik. Selanjutnya, peneliti juga perlu menyadari bahwa ia memiliki kemungkinan untuk menarik kesimpulan yang keliru dalam penelitiannya yang bertujuan membuat keputusan berdasarkan data sampel tentang suatu karakteristik dari sebuah populasi atau universe.

4. Manfaat Statistika di Bidang Politik
Pada bidang politik statistika biasa digunakan sebagai dasar pembuatan strategi komunikasi partai politik. Statistika juga digunakan pada saat pemilihan umum atau pemilihan kepala daerah untuk mengitung secara cepat hasil pemilihan umum. Quick Count atau Perhitungan cepat adalah proses pencatatan hasil perhitungan suara di ribuan TPS yang dipilih secara acak dan quick count adalah prediksi hasil pemilu berdasarkan fakta bukan opini. Menurut Lembaga Survei Indonesia (LSI), quick count dibagi menjadi 2 yaitu Real Quick Count dan Sampling Quick Count Real Quick Count merupakan proses perhitungan cepat  dengan menjadikan seluruh TPS sebagai sumber data, untuk Real Quick Count hasil yang didapat akan menjadi representasi hasil pemilihan secara utuh. Sedangkan Sampling Quick Count adalah perhitungan cepat yang umum dilakukan dengan menentukan sampel TPS dengan jumlah dan cara tertentu sesuai ilmu statistika, sehingga hasil yang didapatkan akan memiliki bias kesalahan (error) dari hasil seutuhnya. 

5. Manfaat Statistika di Bidang Bisnis dan Industri
Statistika berperan besar pada proses inovasi pengembangan bisnis dan industri. Statistika sebagai metode merupakan kunci sukses untuk menyelesaikan atau mendapatkan solusi permasalahan yang dihadapi dalam dunia bisnis dan industri, yaitu pencapaian kinerja yang bisa bersaing dengan keunggulan kompetitif. Hampir semua aspek dalam bisnis dan industri menggunakan statistika untuk membuat formula dan analisis data dalam rangka membantu pengambilan keputusan strategis dan manajerial. Dalam era keunggulan dan daya saing yang sangat ketat, inovasi menjadi isu sentral dalam pengembangan bisnis dan indusri. Inovasi menjadikan cara untuk mendapatkan keuntungan bisnis dengan menciptakan dan mengkomersialkan produk baru untuk bisa bersaing dengan pihak eksternal, atau paling tidak dapat mengejar ketinggalan.
Inovasi dalam statistika merupakan suatu proses yang lengkap untuk pengembangan produk dan proses. Inovasi dapat terjadi dalam semua tahapan proses dalam bisnis dan industri sebagai suatu aktivitas yang dapat direncanakan secara sistematis. Statistical thinking merupakan proses berfilosofi yang sangat mendasar dalam membuat inovasi. Statistical thinking digunakan bersama-sama dengan penggunaan metode statistika untuk melakukan pengukuran, peningkatan dan pengendalian mutu di semua aspek kinerja bisnis dan industri. Peran statistical thinking didasari dari fakta untuk desain proses pengendalian statistika dan desain eksperimen dalam membuat inovasi dalam statistika.
Konsep inovasi dalam statistika memberikan ide-ide baru dalam pengembangan dan/atau penerapan statistika untuk meningkatkan kinerja bisnis dan industri, yang meliputi inovasi produk dan proses. Inovasi dalam statistika lebih luas dikembangkan dalam aspek pengendalian proses statistika yang dihasilkan dari penggabungan dengan bidang statistika lainnya, seperti metode time series, kontrol proses, analisis multivariat, metode nonparametrik, riset operasi. Six Sigma merupakan pendekatan perbaikan kinerja bisnis dan industri yang bertujuan untuk menemukan dan menghilangkan penyebab kesalahan atau cacat dalam proses bisnis. Pendekatan ini menggunakan strategi terobosan yang terdiri dari empat tahap proses perbaikan, yaitu : mengukur, menganalisis, meningkatkan, dan pengendalian. Setiap tahapan dilakukan dengan metode statistika dan bertujuan untuk meningkatkan mutu proses dan produk sebagai aktivitas dalam meningkatkan kinerja sesuai dengan standar atau target yang ditetapkan. Hasil akhir dari inovasi statistika adalah model atau formula kinerja bisnis dan industri yang memenuhi standar sesuai kebutuhan stakeholder, yaitu pelanggan, karyawan, masyarakat di mana bisnis beroperasi, dan pemegang saham. Sebagai contoh inovasi statistika diberikan penerapan Six Sigma untuk desain formula statistika yang ditampilkan dalam bentuk diagram peta kendali dan sistem informasi untuk menvisualisasikan informasi ekstensibilitas secara real melalui web e-cammerce yang dapat digunakan pihak manajemen untuk peningkatan kinerja profitabilitas perusahaan.

6. Manfaat Statistika di Bidang Kesehatan
Berikut ini adalah aplikasi statistik dalam bidang kesehatan:

  • Mengukur peristiwa-peristiwa yang penting atau vital event yang terjadi dalam masyarakat.
  • Mengukur status kesehatan masyarakat dan mengetagui masalah kesehatan yang terdapat dalam berbagai kelompok masyarakat.
  • Membandingkan status kesehatan masyarakat di suatu tempat dengan tempat lain atau status kesehatan masyarakat sekarang dengan masa lampau.
  • Meramalkan status kesehatan masyarakat di masa yang akan datang.
  • Evaluasi tentang perjalanan,keberhasilan,dan kegagalan dari suatu program kesehatan atau pelayanan kesehatan yang sedang di jalankan.
  • Keperluan etimasi kebutuhan masyarakat terhadap pelayanan kesehatan serta menentukan secara pasti target pencapaian tujuan.
  • Keperluan penelitian terhadap masalah kesehatan,keluarga berencana,dan lingkungan hidup.
  • Perencanaan dan sistem administrasi kesehatan.
  • Keperluan publikasi ilmiah di media massa.

Sumber :
Arifin  Husni. Konsep-konsep Dasar Statistika. Pengantar Statistik Sosial. 45(1):2-45
Putra, R., Suprayogi, A., & Kahar, S. (2013). Aplikasi SIG Untuk Penentuan Daerah Quick Count Pemilihan Kepala Daerah. Jurnal Geodesi Undip, Vol. 2, No. 4 , 253-264.
Box, G. E. P. And Woodall W.H., 2012. Innovation, Quality Engineering, and Statistics. Quality Engineering, 24 : 1, 20-29
Hoerl, R. W., Gardner, M. M. 2010. Lean Six Sigma, creativity, and innovation. International Journal of Lean Six Sigma, 1 , 1:30–38.
Chandra, Budiman. 1995. Pengantar Statistik Kesehatan. Jakarta: EGC.

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

Share:

Senin, 22 Juni 2020

Cari Jurnal untuk Tugas Kuliah dan Skripsi? Buka 10 Situs Jurnal Gratis Ini


“Cari Jurnal untuk Tugas Kuliah dan Skripsi? Buka 10 Situs Jurnal Gratis Ini”

       Mahasiswa pasti sudah tidak asing lagi dengan jurnal ilmiah. Jurnal ilmiah juga sering dikenal dengan sebutan jurnal akademik. Jurnal biasanya digunakan oleh mahasiswa dalam membuat karya ilmiah seperti makalah, kertas kerja, skripsi, tesis, maupun disertasi. Jurnal merupakan tulisan khusus yang memuat artikel suatu bidang ilmu tertentu. Sedangkan jurnal ilmiah merupakan publikasi ilmiah dari hasil-hasil penelitian/riset atau kajian yang dapat dipertanggung jawabkan secara Ilmiah. 

Jurnal ilmiah memiliki fungsi sebagai berikut:

  1. Fungsi registration, yakni fungsi mempublikasikan kepemilikan ide dan membangun penulis untuk berpikir kreatif. Dengan menulis jurnal juga maka penulis mendaftarkan penemuannya dan kepemilikan hak atas temuan dan mendokumentasikan temuan tersebut  
  2. Fungsi dissemination adalah fungsi akses, yakni jurnal memiliki fungsi sebagai penyampai informasi antara peneliti dengan pencari informasi mengenai topik yang dibahas dalam jurnal dan juga mendapat pengakuan dari audiens atau pembaca
  3. Fungsi certification yakni fungsi untuk mendapatkan pengakuan atas penelitian (dan penelitiya) melalui penerbitan pada jurnal bereputasi dan bermutu, untuk membangun reputasi dan menentukan kualitas jurnal yang muncul berikutnya
  4. Fungsi archival record adalah fungsi untuk membuat rekaman permanen atas hasil penelitiannya dan sebagai arsip ilmu pengetahuan
Jenis Jurnal Ilmiah sebagai berikut :

  • Professional or Trade Jurnal 
Trade Jurnal biasanya memenuhi klasifikasi sebagai berikut:
- Ditargetkan pada profesi atau industri tertentu
- Berisi berita terkini, pendapat atau saran praktis tentang produk baru
- Berisi ulasan yang menginformasikan tentang isu dalam industri atau sebuah profesi

  • Popular Jurnal
Popular Jurnal adalah jurnal yang berisi cerita, pendapat, tulisan feature, dan editorial yang memiliki tujuan untuk menghibur pembacanya. Karena bertujuan untuk menghibur, popular jurnal harus ditulis dengan bahasa yang mudah dimengerti. Popular Jurnal yang diterbitkan biasanya mengandung iklan, ilustrasi dan foto-foto yang bagus. Contoh jurnal populer adalah majalah Time, Vogue, People Magazine, dan lain sebagainya.

  • Scholarly Jurnal
Jurnal yang satu ini lebih dikenal sebagai jurnal ilmiah yang disusun berdasarkan prinsip akademik dan membahas satu bidang tertentu. Penerbitan jurnal ini harus teratur dengan memakai interval waktu tertentu dan bertujuan untuk menyebarkan ilmu pengetahuan.


       Salah satu fungsi jurnal ilmiah adalah untuk mendapatkan permasalahan yang bisa dijadikan sebagai dasar penulisan latar belakang masalah skripsi/tesis. Beberapa situs Jurnal yang dapat diakses secara gratis sebagai berikut : 

1. Perpusnas (e-resources.perpusnas.go.id)
Untuk memenuhi kebutuhan pemustaka, perpusnas melanggan berbagai bahan perpustakaan digital online (e-Resources) seperti jurnal, e-book, dan karya-karya referensi online lainnya. Untuk menggunakan layanan koleksi digital online Perpustakaan Nasional Republik Indonesia (Perpusnas) kita harus memiliki nomor anggota yang sah yang dapat dilakukan pendaftaran secara online melalui http://keanggotaan.perpusnas.go.id

2. Scholar Google/Google Cendekia (scholar.google.co.id)
Scholar Google adalah salah satu layanan google yang belum diketahui banyak orang. Layanan google  ini sangat berguna bagi pelajar atau mahasiswa yang sering mengerjakan makalah. Layanan ini memungkinkan kalian untuk mencari jurnal, menyimpan sumber ke 'perpustakaan pribadi' kalian dan mendapatkan kutipan dengan cepat. Google Cendekia bertujuan menyusun artikel seperti yang dilakukan peneliti, dengan memperhatikan kelengkapan teks setiap artikel, penulis, publikasi yang menampilkan artikel, dan frekuensi penggunaan kutipan artikel dalam literatur akademis lainnya.

3. Academia (academia.edu)
Academia merupakan jejaring sosial akademik yang membahas tentang penelitian atau hal-hal yang berhubungan dengan akademik. Academia juga dapat digunakan sebagai  tempat mempublikasikan ilmiah gratis, mencari referensi serta perkenalan peneliti luar negeri maupun dalam negeri dan juga dapat bertukar informasi hasil penelitian. Untuk mengakses academia pengguna dapan mengakses via Akun Google atau Facebook

4. Jurnal Online LIPI (isjd.pdii.lipi.go.id)
Situs ISJD berisi kumpulan jurnal ilmiah yang terbit di Indonesia dan diserahkan ke PDII-LIPI untuk diseminasikan. Jurnal yang saat ini dapat diakses yaitu 15,143 jurnal baik dari Perguruan Tinggi maupun Lembaga Penelitian dengan lebih dari 401,601 artikel. Situs ini sebagai ajang komunikasi ilmiah peneliti, akademisi, industri, dan masyarakat umum khususnya di Indonesia, maupun di tingkat internasional. Situs ini dapat menjadi ajang komunikasi bagi komuinitas ilmiah di Indonesia. Pengguna dapat mencari melalui judul artikel, subjek, pengarang, penerbit berdasarkan nama jurnal. Prototipe Decision Support System (DSS) Jurnal Ilmiah Indonesia yang terdapat dalam situs ini untuk mengetahui produktivitas Penulis, Penerbit, Lembaga dan Bidang Keilmuan yang berkomunikasi dalam jurnal ilmiah Indonesia. 

5. IOSR Jornals (iosrjournals.org)
IOSR ini kepanjangannya adalah International Organization of Scientific Research. IOSR merupakan asosiasi ilmuan, peneliti, profesor, manajer, insinyur, yang bergelut di bidang farmasi, teknik, manajemen, ilmu terapan dan matematika. Jurnal IOSR adalah Jurnal Internasional. Anda dapat memeriksa papan editorial dan makalah yang diterbitkan. Jurnal IOSR diterima secara global. Jurnal IOSR adalah Jurnal yang diindeks secara luas. Makalah yang diterbitkan Jurnal IOSR diindeks di dunia atas pengindeksan seperti iklan NASA, Cross Ref, ArXiv, Google Cendekia, Direktori Cabell, Host EBSCO, Index Copernicus, ANED (American National Engineering Database), Ulrich Web dan banyak lagi. 

6. FreeFullPDF (freefullpdf.com)
Situs ini menyediakan jurnal berbahasa Indonesia dan bahasa Inggris. Situs  ini menyediakan jurnal, e-book, skripsi dan tesis yang dapat di download dalam bentuk pdf. Di situs ini tercakup semua mata pelajaran ilmiah dan semua konten tersedia secara bebas dalam format PDF.

7. GARUDA Garba (garuda.ristekbrin.go.id)
Garuda (Garba Rujukan Digital) adalah portal penemuan referensi ilmiah Indonesia yang merupakan titik akses terhadap karya ilmiah yang dihasilkan oleh akademisi dan peneliti Indonesia. Garuda yang mencakup antara lain e-journal domestik, tugas akhir mahasiswa, dan laporan penelitian dikembangkan oleh Direktorat P2M-Dikti Kemdiknas RI. Garuda juga telah mengakusisi Indeks Publikasi Indonesia (IPI) pada tanggal 4 Juli 2018 lalu.

8. Ijea (ijeajournal.kemdikbud.go.id
Jurnal Penilaian Pendidikan Indonesia (IJEA) adalah jurnal nasional yang menyediakan sumber informasi ilmiah bagi para peneliti, praktisi, guru, dosen di dunia akademis. Ijea menerbitkan makalah penelitian asli, artikel review dan studi kasus yang berfokus pada penilaian pendidikan, evaluasi pendidikan, kebijakan penilaian, pembelajaran pendidikan, ICT dalam penilaian, serta topik terkait. Semua makalah ditinjau terlebih dahulu oleh setidaknya dua peninjau. IJEA diterbitkan dan dicetak oleh Pusat Pengkajian dan Pembelajaran - Kementerian Pendidikan dan Kebudayaan.

9. CiteSeerx (citeseer.ist.psu.edu)
CiteSeerx adalah perpustakaan digital literatur ilmiah yang terus berkembang dan mesin pencari yang berfokus terutama pada literatur di bidang komputer dan ilmu informasi. CiteSeerx bertujuan untuk meningkatkan penyebaran literatur ilmiah dan untuk menyediakan peningkatan fungsionalitas, kegunaan, ketersediaan, biaya, kelengkapan, efisiensi, dan ketepatan waktu dalam akses pengetahuan ilmiah dan ilmiah. Alih-alih hanya menciptakan perpustakaan digital lainnya, CiteSeerx berupaya menyediakan sumber daya seperti algoritme, data, metadata, layanan, teknik, dan perangkat lunak yang dapat digunakan untuk mempromosikan perpustakaan digital lainnya. CiteSeerx telah mengembangkan metode dan algoritma baru untuk mengindeks artikel penelitian PostScript dan PDF di Web.

10. DOAJ  (doaj.org)
DOAJ (Directory of Open Access Journals) diluncurkan pada 2003 yang menyediakan jurnal dengan akses terbuka yang mencakup semua bidang ilmu pengetahuan, teknologi, kedokteran, ilmu sosial dan sastra. Untuk membantu perpustakaan dan pengindeks memperbarui daftar mereka, DOAJ mempublikasikan daftar jurnal yang telah diterima. DOAJ menerbitkan informasi untuk penerbit di situs ini untuk membantu penerbit mematuhi prinsip penerbitan dan untuk membantu mereka dalam menyelesaikan aplikasi. DOAJ juga menerbitkan daftar FAQ yang relevan untuk semua anggota komunitas penerbitan, terutama perpustakaan dan penulis. Semua informasi di situs ini tersedia untuk anggota dan bukan anggota. DOAJ berkomitmen untuk 100% mandiri dan mempertahankan semua layanan dan metadata-nya dengan gratis untuk digunakan untuk semua orang.

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

Share:

Selasa, 19 Mei 2020

Analisis Faktor

ANALISIS FAKTOR

Dalam melakukan penelitian, terkadang kita perlu menganalisis faktor yang dapat menerangkan varians yang akan diteliti. Hal ini sangat penting dilakukan sehingga kita dapat mengurangi jumlah data atau meringkas sejumlah variabel menjadi lebih kecil jumlahnya. Setelah mengurangi atau meringkas data kita dapat menemukan variabel-variabel atau faktor-faktor yang dominan atau penting untuk dianalisa lebih lanjut. Teknik yang digunakan yaitu Analisis Faktor.

Apa itu Analisis Faktor? Apa tujuan dari Analisis Faktor? Dan hal lain apa yang harus kita ketahui tentang analisis faktor?

Mengetahui lebih lanjut tentang Analisis Faktor, terlebih dahulu kita harus mengetahui apa itu Analisis? Dalam bidang matematika, logika, analisis merupakan proses pemecahan suatu masalah kompleks menjadi bagian-bagian kecil sehingga bisa lebih mudah dipahami. Dalam linguistik, analisis adalah kajian yang dilaksanakan terhadap sebuah bahasa guna meneliti struktur bahasa tersebut secara mendalam.

Analisis Faktor merupakan salah satu teknik statistika yang digunakan untuk memberikan deskripsi yang relatif sederhana melalui reduksi jumlah peubah yang disebut faktor. Analisis Faktor adalah sebuah teknik yang digunakan untuk menarik faktor-faktor yang mampu menjelaskan hubungan atau korelasi antara berbagai indikator  independen yang diobservasi.

Analisis Faktor merupakan metode analisis multivariat yang didasarkan pada korelasi antar variabel. Analisis Faktor termasuk salah satu teknik statistika yang dapat digunakan untuk memberikan deskripsi yang relatif sederhana melalui reduksi jumlah variabel yang disebut faktor. 

Menurut Singgih Santoso (2012), secara prinsip Analisis Faktor merupakan suatu metode yang digunakan untuk menemukan hubungan antar sejumlah variabel yang saling independen antara satu dengan yang lain sehingga bisa dibuat satu atau lebih kumpulan peubah yang lebih sedikit dari jumlah variabel awal.

Menurut J. Supranto (2004), Analisis Faktor merupakan teknik statistika yang utamanya dipergunakan untuk mereduksi atau meringkas data dari variabel yang banyak diubah menjadi sedikit variabel.

Menurut Fruchter (1954), Analisis Faktor merupakan suatu metode untuk menganalisis sejumlah observasi, dipandang dari sisi interkorelasinya untuk mendapatkan apakah variasi-variasi yang nampak dalam observasi itu mungkin berdasarkan atas sejumlah kategori dasar yang jumlahnya lebih sedikit dari yang nampak.

Tujuan dari Analisis Faktor adalah untuk menggambarkan hubungan-hubungan kovarian antara beberapa variabel yang mendasari tetapi tidak teramati, kuantitas random yang disebut faktor (Johnson and Wichern, 2007).

Menurut Kachigan (1986), aplikasi penggunaan analisis faktor bertujuan untuk:
a. Identifikasi faktor yang mendasari
b. Penyaringan variabel (Screening of Variables)
c. Meringkas data (Summary of Data)
d. Memilih variabel (Sampling of Variables)
e. Pengelompokan Objek (Clustering of Objects)

Model Analisis Faktor yaitu: 
Xi = A1F1 + A2F2 + A3F3 + ... + AimFm + V1Ui

Dimana: 
Xi =  Variabel baku ke- i
Aij =  Koefisien regresi majemuk yang dibakukan dari variabel i atas faktor biasa j.
F =  Faktor biasa.
Vi =  Koefisien regresi yang dibakukan dari variabel i atas faktor unik i.
Ui =  Faktor untuk variabel i.
M =  Banyaknya faktor biasa.

Analisis faktor pada dasarnya dapat dibedakan seara nyata menjadi dua macam yaitu:
     1.    Analisis Faktor Explanatori
               Analisis Faktor Explanatori adalah suatu analisis yang digunakan untuk menguji antarvariabel yang yang dihipotesiskan. Pada analisis ini terdapat hipotesis yang akan diuji kebenarannya. Hipotesis ini menggambarkan hubungan antara dua variabel, untuk mengetahui apakah variabel bersosiasi ataukah tidak dengan variabel lainnya, atau variabel disebabkan atau dipengaruhi atau tidak oleh variabel lainnya, sehingga akan menghasilkan pengelompokan atau tepatnya abstraction dari banyak variabel menjadi hanya beberapa variabel baru atau faktor dengan maksud mudah untuk dikelola.

       2.    Analisis Faktor Konfirmatori
             Analisis Faktor Konfirmatori adalah suatu teknik analisis faktor dimana secara apriori berdasarkan teori dan konsep yang sudah diketahui dan yang sudah diketahui, dipahami, dan ditentukan sebelumnya, maka dibuat sejumlah faktor yang dibentuk serta variabel apa saja yang termasuk kedalam masing-masing faktor yang dibentuk dan sudah pasti tujuannya. Rumus yang digunakan untuk menguji validitas menggunakan konfirmatori sebagai berikut:

                    Indikator = Variabel Laten + Kesalahan Pengukuran

Analisis Faktor digunakan untuk mengetahui faktor-faktor yang dominan dalam menjelaskan suatu masalah. Misalnya suatu studi ingin mengetahui faktor-faktor yang dominan yang menentukan keberhasilan Program Keluarga Berencana. Misalnya ada sekitar 20 peubah bebas yang digunakan untuk menentukan hal tersebut. Analisis Faktor akan menentukan faktor-faktor apa saja dari 20 peubah yang merupakan faktor-faktor dominan dalam menentukan keberhasilan Program Keluarga Berencana.

Tahapan Analisis Faktor yaitu:


  1. Tabulasi data pada data view
  2. Pembentukan matrik korelasi
  3. Ekstraksi faktor
  4. Rotasi faktor
  5. Interpretasi faktor
  6. Pembuatan factor scores
  7. Pilih variabel surrogate atau tentukan summated scale

Langkah Analisis Faktor Dengan SPSS

Dalam analisis faktor ini kita menggunakan contoh kasus peningkatan pelayanan sebuah swalayan. Seorang manajer swalayan ingin mengetahui variabel-variabel apa yang dominan dipersepsikan oleh konsumen. Variabel-variabel tersebut kemudian dibuat kuesioner dan disebarkan pada pengunjung swalayan sebanyak 100 orang sebagai sampel. Variabel pertanyaan tersebut meliputi : kenyamanan, lokasi toko, kualitas produk, harga produk, tempat parkir, kebersihan, pelayanan kasir, keberagaman produk dan fasilitas, keindahan interior ruangan.


Langkah Analisis Faktor 1
Bagan 1 Langkah Analisis Faktor
Langkah-langkah :
  1. Dari menu SPSS Klik Analyze >> Dimension Reduction >> Factor
  2. Masukkan Semua variabel kuesioner ke dalam kotak variable (s)
  3. Klik Descriptive, Klik KMO Bartletts test of Sphericity dan anti Image
  4. Klik Initial Solution

Hasil Output sebagai berikut :
Tabel KMO and Bartlet's Test 1

Pada tabel KMO dan bartlett's test di atas terlihat angka KMO Measure of sampling Adequacy (MSA) adalah 0.568. Karena nilai 0.568 ('> 0.5). Hal ini menunjukkan kecukupan dari sampel. Angka KMO dan Bartlet's test (yang tanpak pada nilai chi-square) sebesar 574,473 dengan nilai signifikansi 0.000. hal ini menunjukkan bahwa adanya korelasi antar variabel dan layak untuk proses lebih lanjut.

Selanjutnya untuk mengetahui variabel mana yang dapat diproses lebih lanjut dan mana yang dikeluarkan dapat dilihat pada tabel Anti-image matrices di bawah ini.
Tabel Anti-image Matrices 1

Pada tabel Anti-image Matrice di atas, khusus pada bagian (anti Image Correlation) terlihat angka yang bertanda (a) yang menandakan besaran MSA sebuah variabel. Variabel kenyamanan 0.736, lokasi toko 0.659, Kualitas produk 0.569), harga produk 0.569, tempat parkir 0.520, kebersihan 0.652, pelayanan kasir 0.564, keberagaman produk 0.581, fasilitas 0.811 dan keindahan interior 0.517. Nilai MSA masing-masing variabel besarnya > 0.5 maka semua variabel dapat diproses lebih lanjut.

NB. Jika ada variabel yang nilai MSA < 0.5 maka dilakukan proses ulang dari awal dengan mengeluarkan variabel tersebut yang nilai MSA < 0.5.

Langkah analisis selanjutnya : 


  1. Dari menu SPSS, buka kembali analisis factor
  2. Tekan tombol reset
  3. Masukan semua variabel ke dalam kolom variables(s) karena semua variabel lolos uji pertama.
  4. Klik tombol Descriptive, Klik Initial solution, KMO and Bartlett's test of Sphericity, anti Image dan Klik Continue.
  5. Klik Extraction, Klik screee plot, Klik continue
  6. Klik Scores, Klik save as variable pilih regression.
  7. Klik Continue dan klik OK.
Tabel Communayies 1

Tabel Communalities, variabel kenyamanan besarnya 0,551. Hal ini berarti sekitar 55,1% varians dari variabel kenyamanan dapat dijelaskan oleh faktor yang terbentuk. Variabel lokasi toko 0,483 hal ini berarti 48,3% varian dari variabel lokasi toko dapat dijelaskan oleh faktor yang terbentuk. Demikian juga untuk variabel yang lain. Semakin kecil nilai communalities berarti semakin lemah hubungannya dengan faktor yang terbentuk.
Tabel Total Variance Explained 1

 Pada tabel Total Variance Explained di atas menunjukkan ada 4 faktor yang terbentuk dari 10 variabel yang di masukkan. Masing-masing faktor eigenvalue > 1. Faktor 1 eigen value sebesar 2,938 dengan variance (29,382%), Faktor 2 eigenvalue sebesar 2,024 dengan variance (20,237%), Faktor 3 eigenvalue sebesar 1,193 dengan (11,933%) dan Faktor 4 eigenvalue sebesar 1,142 dengan variance (11,422%).

Nilai eigenvalue menggambarkan kepentingan relatif masing-masing faktor dalam menghitung varians dari 10 variabel yang di analisis. Bila semua variabel dijumlahkan bernilai 10 (sama dengan banyaknya variabel).
2,938/10 x 100% = 29,38%
2,024/10 x 100% = 20,24%
1,193/10 x 100% = 11,93%
1,142/10 x 100% = 11,42%

Total varians apabila dari 10 variabel diekstrak menjadi 4 faktor adalah :
29,382 % + 20,237% + 11,933 % + 11,422% = 72,974%

Besarnya varians yang mampu dijelaskan oleh faktor baru yang terbentuk adalah 72,974% sedangkan sisanya 27,026% dijelaskan oleh faktor lain yang tidak diteliti.
Gafik Scree Plot 1
Gambar Screeplot menerangkan hubungan antara banyaknya faktor yang terbentuk dengan nilai eigenvalue dalam bentuk grafik.
Tabel Rotated Component Matrix 1

Rotated Component matrix nilai loading faktor dari tiap-tiap variabel. Loading faktor merupakan besarnya korelasi antara faktor yang terbentuk dengan variabel tersebut. Untuk variabel kenyamanan, korelasi antara variabel kenyamanan dengan faktor 1 (0,173), faktor 2 (0,156), faktor 3 (-0,134), faktor 4 (0,692). Hal ini dapat dikatakan bahwa variabel kenyamanan masuk ke dalam Faktor 4, karena korelasinya paling tinggi diantara faktor yang lain. Demikian juga faktor loading untuk variabel yang lain.

Variabel lokasi toko nilai loading faktor dengan faktor 1 (0,265), faktor 2 (0,266), faktor 3 (0,170), faktor 4 (0,560). Maka variabel lokasi toko masuk ke Faktor 4.

Variabel kualitas produk nilai loading faktor dengan faktor 1 (0,161), faktor 2 (0,942), faktor 3 (-0,940), faktor 4 (0,40). Maka variabel kualitas produk masuk Faktor 2.

Variabel harga produk nilai loading faktor dengan faktor 1 (0,952), faktor 2 (0,163), faktor 3 (0,021), faktor 4 (0,081). Maka variabel harga produk masuk Faktor 1.

Variabel tempat parkir nilai loading faktor dengan faktor 1 (-0,088), faktor 2 (-0,110), faktor 3 (0,936), faktor 4 (0,052). Maka variabel tempat parkir masuk ke Faktor 3.

Variabel kebersihan nilai loading faktor dengan faktor 1 (0,233), faktor 2 (0,055), faktor 3 (0,413), faktor 4 (-0,110). Maka variabel kebersihan masuk Faktor 3.

Variabel pelayanan kasir nilai loading faktor dengan faktor 1 (0,166), faktor 2 (0,953), faktor 3 (-0,41), faktor 4 (-0,078). Maka variabel pelayanan kasir masuk ke Faktor 2.

Variabel keberagaman produk nlai loading faktor dengan faktor 1 (0,948), faktor 2 (0,176), faktor 3 (0,035), faktor 4 (0,036). Maka variabel keberagaman produk masuk Faktor 1.

Variabel fasilitas faktor nlai loading dengan faktor 1 (0,210), faktor 2 (0,206), dengan faktor 3 (-0,023) dan faktor 4 (0,643). Maka variabel fasilitas masuk ke Faktor 1.

Variabel keindahan interior nilai loading faktor dengan faktor 1 (0,948), faktor 2 (0,176), faktor 3 (0,035), faktor 4 (0,078). Maka variabel keindahan interior masuk Faktor 1.
Tabel Component Transformation Matrix 1

Tabel Component Transformation matrix, menunjukan hasil rotasi varimax. Variabel-variabel sudah terditribusikan ke masing-masing faktor yaitu 4 faktor yang terbentuk.

Setelah dilakukan rotasi dan terbentuk 4 faktor, selanjutnya memberi nama faktor tersebut. Penamaan faktor ini tergantung peneliti dan dapat mewakili variabel-variabelnya.

1. Faktor 1 terdiri dari variabel harga produk, keberagaman produk dan fasilitas. Diberinama Faktor Produk dan Fasilitas.
2. Faktor 2 terdiri dari variabel kualitas produk dan pelayanan kasir. Diberinama Faktor Kualitas dan Pelayanan.
3. Faktor 3 terdiri dari variabel kebersihan dan keindahan interior. Diberinama Faktor Kebersihan.
4. Faktor 4 terdiri dari variabel kenyamanan dan variabel lokasi toko. Diberinama Faktor Akses.


Catatan:
Analisis faktor dapat juga digunakan sebagai salah satu analisis untuk menanggulangi masalah multikolinieritas dalam regresi berganda, yaitu dengan mereduksi variabel-variabel independen yang mengalami problem multikolineritas. 

Sumber :
1. https://statmat.id/panduan-menguasai-metode-analisis-faktor/
2. https://www.slideshare.net/mobile/perikanankelautanunila/06-analisis-faktor
3. https://www.google.co.id/amp/s/www.statistikian.com/2014/03/analisis-faktor.html%3famp
4. http://www.statistikolahdata.com/2017/01/langkah-analisis-faktor-dengan-spss.html?m=1
5. https://ejournal.undip.ac.id/index.php/jgti/article/download/2164/1887
6. https://media.neliti.com/media/publications/111532-ID-analisis-faktor-faktor-yang-mempengaruhi.pdf
7. http://repository.uinjkt.ac.id/dspace/bitstream/123456789/31507/1/Meinarini%20Catur%20Utami.pdf
8. https://id.m.wikipedia.org/wiki/Analisis
9. https://statistikceria.blogspot.com/2013/03/teori-analisis-faktor-factor-analysis.html?m=1


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


Share:

NEW ENTRY

Bidang-Bidang HMPS Statistika FMIPA UNM Tahun 2020

BLOGROLL

Labels

Visi dan Misi

Sekretariat

Sekretariat
Kampus UNM Parang Tambung, Jalan Mallengkeri, Parang Tambung, Mangasa, Kec. Tamalate, Kota Makassar, Sulawesi Selatan 90224