Modul 1- Teknik Sampling dan Statistika Deskriptif

BAB 1 PENDAHULUANPelaksanaan praktikum modul satu ini membahas tentang teknik sampling dan statistika deskriptif. Adapun tujuan dan pelaksanaan praktikum adalah sebagai berikut: 1.1.Tujuan Praktikum1. Memahami konsep pengambilan sampel, penyajian data, dan statistik deskriptif.2. Mampu melakukan pengambilan sampel dengan teknik sampling tertentu.3. Mampu memberi gambaran secara ringkas mengenai suatu data.4. Mampu mengorganisasi data dan menyajikan dalam bentuk grafik.5. Memahami gambaran atau distribusi dari sekumpulan data yang dimiliki.6. Mampu mengolah data tunggal dan data berkelompok menggunakan software Microsoft Excel/ Minitab.

1.2. Pelaksanaan PraktikumPada modul 1 ini akan membahas tentang teknik sampling dan statistika deskriptif. Statistika deskriptif merupakan bidang ilmu pengetahuan statistik yang mempelajari tata cara penyusunan dan penyajian data yang dikumpulkan dalam suatu penelitian. Sedangkan teknik sampling merupakan cara pemilihan sampel. Dengan teknik sampling yang tepat, maka data yang didapatkan dapat membantu peneliti untuk mendapatkan informasi dan menentukan karakteristik dari suatu populasi yang selanjutnya akan diolah menggunakan teknik yang tepat.1.2.1. Alat dan Bahan1. Kasus (sampel)2. Tabel sample dari Microsoft Excel3. Alat tulis4. Software Minitab5. Laptop

1.2.2. Cara Kerja1. Praktikan diberikan take home pada asistensi umum untuk melakukan sampling.2. Praktikan membuat Rancangan Teknik Sampling yang sesuai dengan take home yang diberikan.3. Praktikan me-generate data populasi dan kemudian melakukan sampling sesuai dengan teknik sampling yang telah ditentukan.4. Praktikan melakukan pengolahan data.5. Praktikan menyajikan data dengan teknik penyajian yang sesuai.6. Praktikan menyusun laporan akhir.

BAB 2 LANDASAN TEORIDalam melakukan pengumpulan dan pengolahan data dibutuhkan teknik yang tepat agar dapat menghasilkan hasil yang akurat. Di bab 2 ini, akan dibahas mengenai teknik sampling dan pengolahan data.2.1. Landasan TeoriTeknik sampling merupakan teknik pengambilan sampel. Melalui pengambilan sampel, selanjutnya data akan diolah dan disajikan sehingga memudahkan membaca, mengetahui karakteristik data, dan menyimpulkan dengan benar.2.1.1. Teknik Sampling1. Probability SamplingProbability sampling adalah teknik pengambilan sampel yang memberikan peluang yang sama bagi setiap unsur (anggota) populasi untuk dipilih menjadi anggota sampel.a. Simple Random SamplingDikatakan simple (sederhana) karena pengambilan anggota sampel dari populasi dilakukan secara acak tanpa memperhatikan strata yang ada dalam populasi itu. Cara demikian dilakukan bila anggota populasi dianggap homogen.b. Systematic SamplingTeknik sampling secara sistematis (systematic sampling). Prosedur ini berupa penarikan sample dengan cara mengambil setiap kasus (nomor urut) yang kesekian dari daftar populasi.c. Stratified Random SamplingTeknik sampel yang pengambilan sampelnya dilakukan dengan cara melakukan proses stratifikasi dan selanjutnya memilih elemen pada masing-masing strata secara random.d. Cluster SamplingTeknik sampling yang dipilih jika terdapat asumsi bahwa sifat elemen populasi dalam satu cluster adalah heterogen dan satu cluster dengan cluster lainnya cenderung homogen.

e. Area SamplingTeknik sampling yang digunakan untuk menentukan sampel bila obyek yang akan diteliti atau sumber data sangat luas, misal penduduk dari suatu negara, propinsi, atau kabupaten.

2. Nonprobability SamplingNonprobability sampling adalah teknik pengambilan sampel yang tidak memberi peluang/kesempatan sama bagi setiap unsur atau anggota populasi untuk dipilih menjadi sampel.a. Judgement SamplingTeknik sampling yang dilakukan dengan cara memilih subyek yang berada dalam posisi paling tepat untuk memberikan informasi yang dibutuhkan.b. Convenience SamplingTeknik sampling yang dilakukan dengan cara mengumpulkan informasi dari anggota populasi yang dapat dengan mudah menyediakan informasi tersebut.c. Quota SamplingTeknik sampling yang dilakukan dengan cara melakukan proses stratifikasi lalu memilih elemen pada masing-masing strata berdasarkan kemudahan.d. Snow-ball SamplingTeknik sampling yang dilakukan dengan menentukan sampel pertama kemudian sampel berikutnya ditentukan berdasarkan informasi dari samepl pertama, sampel ketiga ditentukan berdasarkan informasi dari sampel kedua, dan seterusnya sehingga jumlah sampel semakin besar, seolah-olah terjadi efek bola salju.

2.1.2. Penyajian Dataa) Pie ChartPie chart adalah gambar lingkaran yang dibagi-bagi menjadi beberapa bagian yang masing-masing menunjukkan presentase dari sebuah pengolahan data. Bentuk ini menyerupai kue bundar yang dipotong-potong, itulah sebabnya mengapa disebut pie chart. Dasar pembuatannya biasanya menggunakan presentase data jadi. Data mentah diubah terlebih dahulu dalam bentuk persen yang kemudian diubah ke dalam derajat. Langkah-langkah pembuatan pie chart adalah: Ubah data mentah dalam bentuk frekuensi ke dalam bentuk persen Kemudian ubah ke dalam bentuk derajat Sajikan menggunakan pie chartb) Steam and LeafSteam and leaf (diagram batang daun) adalah suatu diagram yang dipergunakan untuk menyajikan kumpulan data tanpa harus kehilangan informasi semua data individualnya, secara efektif dapat menampilkan distribusi data, apakah penyebarannya terpusat atau tersebar, dalam steam and leaf diagram data-data dipisahkan menjadi 2 bagian, angka pertama yang ditulis sebelah kiri disebut batang (steam) dan yang ditulis di sebelah kanan disebuat leaf (daun).c) HistogramHistogram adalah grafik berbentuk batangan segi empat. Tiap tampilan batang menunjukan proporsi frekuensi pada masing-masing deret kategori yang berdampingan dengan interval yang tidak tumpang tindih.d) Poligon FrekuensiPoligon frekuensi adalah diagram batang dengan garis putus-putus yang menghubungkan titik tengah ujung batang histogram. Dasar pembuatannya menggunakan titik tengah. Langkah-langkah pembuatan poligon frekuensi adalah: Olah data mentah menggunakan tabel frekuensi Tentukan nilai tengah dan interval data Buat diagram poligon dengan membandingkan nilai tengah dengan frekuensinya Lihat karakteristik datanya dan analisise) OgiveOgive merupakan grafik dari distribusi frekuensi kumulatif yang nilai datanya disajikan secara horizontal (dari sumbu x). Sedangkan pada vertikal atau sumbu y dapat disajikan frekuensi kumulatif, frekuensi relatif kumulatif, atau persen frekuensi kumulatif. Frekuensi yang digunakan akan digambarkan sebagai titik. Dari titik-titik yang ada akan di hubungkan oleh garis lurus.

1.2.3 Statistik Deskriptifa. Pengertian Statistik DeskriptifStatistik merupakan metode pengumpulan data yang dapat memberikan suatu informasi yang dibutuhkan untuk membantu kita memahami karakteristik data. Statistik deskriptif biasanya terjadi dalam bentuk tabel, grafik, diagram ataupun besaran-besaran lainnya. Statistik deskriptif hanya berhubungan dengan hal menguraikan atau memberikan keterangan mengenai suatu data atau keadaan atau persoalan. Informasi yang dapat diperoleh dari statistik deskriptif adalah ukuran pemusatan data, ukuran penyebaran data, serta kecenderungan suatu gugus data.b. Ukuran Statistiki. Ukuran Pemusatan DataUkuran pemusatan adalah sembarang ukuran yang menunjukkan pusat segugus data, yang telah diurutkan dari yang terkecil sampai yang terbesar atau sebaliknya dari yang terbesar sampai yang terkecil. Beberapa ukuran pemusatan data yang kita kenal dengan mean, median, dan modus. Mean adalah rata-rata, median adalah nilai tengah setelah diurutkan dan modus adalah nilai yang paling sering muncul.1. Mencari rata-rata hitung/MeanMean adalah sebuah nilai atau angka yang representatif atau dapat mewakili sekumpulan nilai yang dihadapi.Data Tunggal: X = (2.1)Data Kelompok:Formula 1: X = (2.2)Formula 2: X = X0 + () P(2.3)Formula 3: X = X0 + ()(2.4)Keterangan:=Jumlah nilai data observasi =Banyaknya data observasi =FrekuensiX0=Nilai tengah kelas yang frekuensinya terbesarP=Panjang kelas interval =(2.5) =(2.6) 2. Mencari MedianMedian adalah suatu angka atau nilai yang membagi suatu distribusi ke dalam dua bagian kelompok sama besar.Cara mencari median data observasi tunggal:a) Urutkan data observasi dari kecil ke besarb) Tentukan letak median = , (2.7)N = banyaknya datac) Tentukan nilai median

Cara mencari median untuk data berkelompok:a) Tentukan kelas median = (2.8)b) Tentukan median dengan rumus: (2.9) Keterangan:Md =medianBo =tepi kelas bawah kelas medianN =banyaknya data observasi = =frekuensi kumulatif kelas sebelum kelas median =frekuensi kelas median = interval kelas median3. Mencari ModusModus adalah sebuah nilai angka yang sering timbul atau muncul, atau memiliki frekuensi terbanyak dalam suatu distribusiCara menentukan modus data berkelompok:a) Tentukan kelas modusKelas modus adalah kelas yang mempunyai frekuensi tertenggib) Tentukan modus (2.10)Keterangan:=Modus =Tepi kelas bawah kelas modus =selisish frekuensi kelas modus dengan frekuensi kelas sebelumnya =selisih frekuensi kelas modus dengan frekuensi kelas setelahnya =interval kelas modus

BAB 3 DATA DAN PENGOLAHAN DATASetelah melakukan pengumpulan sampling dan pengolahan data menggunakan software Minitab, di bab 3 ini kelompok kami akan menjelaskankan tentang perhitungan pengambilan proporsi dan deskripsi populasi.3.1 Desain SamplingSebelum melakukan teknik sampling, terlebih dahulu kita harus memikirkan tema, memilih populasi, dan merancang teknik sampling yang akan digunakan. Hal ini sangat berguna agar pada akhirnya peneliti dapat membuat kesimpulan yang tepat mengenai topik penelitian yang dipilih.3.1.1 Tujuan SamplingKelompok kami akan melakukan penelitian pada mahasiswa Jurusan Manajemen Universitas Atma Jaya Yogyakarta dengan topik tentang rata-rata pemakaian wi-fi UAJY per hari (dalam satuan menit). Hal ini bertujuan untuk mengetahui pentingnya wi-fi bagi mahasiswa prodi manajemen UAJY berdasarkan rata-rata pemakaian dalam satuan menit per hari. Setelah mengetahui pentingnya wifi bagi mahasiswa manajemen UAJY, diharapkan bahwa hasil dari penelitian ini dapat dijadikan bahan evaluasi bagi UAJY untuk memperbaiki maupun mepertahankan fasilitasnya khususnya dalam hal wifi.3.1.2 Definisi PopulasiPopulasi pada pengambilan sampling ini adalah mahasiswa Manajemen Universitas Atma Jaya Yogyakarta yang berjumlah : 1388 orangSample yang diambil dihitung dengan rumus:

(3.1) n = 3113.1.3 Teknik Sampling Yang DigunakanTeknik sampling yang digunakan adalah Convenience Sampling. Karena anggota sampel diambil dari populasi yang dapat dengan mudah menyediakan informasi tersebut. Pada pengambilan data kali ini kelompok kami tidak menggunakan teknik Simple Random Sampling, karena kami tidak mengetahui semua anggota sample dari populasi mahasiswa manajemen UAJY secara keseluruhan, sehingga setiap sample dari populasi tersebut tidak memiliki peluang yang sama untuk dipilih menjadi sample.Berikut ini adalah urutan langkah-langkah sampling:1. Menentukan tema penelitian2. Memilih teknik sampling yang paling tepat untuk populasi3. Menentukan sampel yang akan diambil4. Merancang desain instrumen sampling5. Melakukan dua kali pengambilan sampel dalam waktu berbeda di Fakultas Ekonomi ( prodi Manajemen) Universitas Atma Jaya Yogyakarta. Pengambilan data dari sample dilakukan secara lisan, dan ditanyakan langsung kepada responden, berapa menit data-rata pemakaian wi-fi UAJY per hari3.1.4 Desain Instrumen SamplingDesain pengambilan data dengan mewawancarai responden secara langsung, adapun data yang dimasukkan seperti tabel di bawah ini:Tabel3.1 Desain Instrumen SamplingNoNama LengkapNPMRata-Rata per hari penggunaan wifi(Satuan menit)

3.2. Pengolahan Data3.2.1. Sampel 1

Gambar 3.1 Tally for Discrete Variables: Sampel 1Gambar 3.2 Descriptive Statistics: Sampel 1

Gambar 3.3 Penentuan Range, k, c, frekuensi, frekuensi relatif, frekuensi kumulatif dan nilai tengah: Sampel 1

3.2.2. Sampel 2

Gambar 3.4 Tally for Discrete Variables: Sampel 2Gambar 3.5 Descriptive Statistics: Sampel 2

Gambar 3.6 Penentuan Range, k, c, frekuensi, frekuensi relatif, frekuensi kumulatif dan nilai tengah: Sampel 23.3 Penyajian DataJenis penyajian data yang digunakan untuk topik penelitian rata-rata penggunaan wi-fi uajy adalah Histogram, karena data yang didapatkan adalah data metrik, sehingga penyajian datanya dapat dilakukan dengan menggunakan perbandingan nilai tengah dengan frekuensinya3.3.1. Histogram: Pengambilan Sampel 1

Gambar 3.7 Histogram: Sampel 1

3.3.2. Histogram: Pengambilan Sampel 2

Gambar 3.8 Histogram: Sampel 2BAB 4 PEMBAHASANDalam melakukan pengolahan data dan penyajian data yang dipilih, peneliti perlu untuk dapat menjelaskan alasan-alasan dalam melakukan berbagai proses tersebut. Bab 4 akan membahas tentang alasan pemilihan teknik sampling, alasan penyajian data yang dipilih, kendala dalam pengambilan sampel, dan perbandingan antara dua pengambilan sampel.4.1 Alasan Pemilihan Teknik SamplingKelompok kami memilih tema pentingnya wifi bagi mahasiswa Univeisutas Atma Jaya Yogyakarta Program Studi Manajemen berdasarkan rata-rata lamanya pemakaian wifi tersebut. Untuk mendapatkan data yang dapat mewakili populasi tersebut, kelompok kami memutuskan untuk memilih teknik Convenience Sampling. Convenience sampling adalah teknik yang dipilih yang didasarkan pada kemudahan dalam proses pengumpulan informasi. Alasan kami memilih teknik ini dibanding dengan teknik lain (contoh: Simple Random Sampling) adalah jika pengambilan data menggunakan teknik Simple Random Sampling, kita tidak mengetahui setiap anggota sample dari populasi secara keseluruhan sehingga setiap angota populasi tersebut tidak memiliki peluang yang sama untuk dijadikan sample.Menurut kelompok kami, teknik sampling yang paling tepat adalah dengan teknik convenience sampling yang dilakukan dengan cara mengumpulkan informasi dari anggota populasi yang dapat dengan mudah menyediakan informasi. 4.2 Alasan Teknik Penyajian Data yang DigunakanDalam hal penyajian data, kelompok kami menggunakan histogram sebagai tampilan dalam penyajian data. Alasan kami menggunakan histogram karena topik penelitian kelompok kami adalah rata-rata lamanya pemakaian wifi UAJY, maka data yang akan didapatkan dari penelitian ini adalah data metrik sehingga dalam penyajian data nya kami gunakan histogram. Data metrik tidak bisa disajikan dengan grafik seperti pie chart karena hasil pengolahan data dari data metrik membutuhkan nilai tengah.Penyajian data dengan histogram cocok untuk menampilkan hasil pengolahan data dari topik ini karena dengan menggunakan histogram, hasil pengolahan data dapat diketahui melalui perbandingan antara frekuensi dan measurement yang ditampilkan sehingga dapat memberikan informasi bagi peneliti dengan lebih jelas dan dapat membantu peneliti dalam membuat kesimpulan yang tepat mengenai topik yang diteliti.4.3 Kendala Dalam Proses Sampling Data Pelaksanaan pengumpulan data dari sampel kurang berjalan sesuai dengan yang diharapkan. Hal ini disebabkan karena adanya kendala-kendala yang terjadi. Kendala-kendala yang dihadapi antara lain: a. Kurangnya sumber daya man usia (kelompok kami terdiri dari dua anggota) dalam proses pencarian sampel.b. Kehadiran mahasiswa Manajemen UAJY yang tidak bisa dipastikan dikarenakan jadwal yang berbeda dengan Fakultas Teknologi Industri.c. Waktu yang sangat terbatas sehingga tidak bisa memenuhi target proporsi sampel yang ditetapkan.d. Tidak semua anggota populasi memberikan respon yang baik saat peneliti akan meminta data.4.4. Perbandingan SampelDari hasil pengambilan sampel pertama, dapat diketahui bahwa rata-rata pemakaian wifi terbanyak oleh mahasiswa Manajemen UAJY adalah 58 menit. Sedangkan pada pengambilan sampel kedua, rata-rata pemakaian wifi terbanyak adalah 8 menit. Dari kedua hasil tersebut, dapat dilihat juga bahwa pola pemakaian wifi nya pun tidak sama. Hal ini di karenakan pemakaian wifi oleh setiap sampel dari Mahasiswa Manajemen tersebut berbeda-beda tujuannya. Maka dari itu, data yang diambil dari Mahasiswa Manajemen UAJY tidak dapat menunjukkan sebuah pola.

BAB 5KESIMPULAN DAN SARAN

5.1 Kesimpulan1. Penggunaan Wifi dari mahasiswa Manajemen UAJY tidak menunjukkan pola yang sama

5.2 Saran2. Pemberian petunjuk yang dikembangkan lagi untuk tiap kelompok3. Pengawasan dalam pengambilan data

LAMPIRAN Lembar data (dilampirkan) Tebel ukuran sampelPopulasi (N)Sampel (n)Populasi (N)Sampel (n)Populasi (N)Sampel (n)

10102201401200291

15142301441300297

20192401481400302

25242501521500306

30282601551600310

35322701591700313

40362801621800317

45402901651900320

50443001692000322

55483201752200327

60523401812400331

65563601862600335

70593801912800338

75634001963000341

80664202103500346

85704402054000351

90734602104500354

95764802145000357

100805002176000361

110865502267000364

120926002348000367

130976502429000368

14010370024810000370

15010875025415000375

16011380026020000377

17011885026530000379

18012390026940000380

19012795027450000381

200132100027875000382

21013611002851000000384

Tabel 2. Tabel Penentuan Jumlah Sampel Krejcie dan Morgan Lembar asistensi (dilampirkan)

1-12 Shendy Devika/120606789Stefan Budiarto H/120606843