Docstoc

SPC Pertemuan_2

Document Sample
SPC Pertemuan_2 Powered By Docstoc
					PT GRANITOGUNA BUILDING CERAMICS




    Analisis Statistic Sederhana



                                   Pertemuan #2

                                    Agustinus Dakhi
Masih ingat dengan hasil penelitian yang menyatakan bahwa “2/3 laki-laki
di Jakarta pernah berselingkuh”? Atau yang lebih serem lagi, sebuah
penelitian menemukan bahwa “97.05% mahasiswi di Yogyakarta
kehilangan kegadisannya”. Atau dari dunia iklan, sebuah merek pembalut
wanita menyebutkan bahwa “1 dari 3 wanita memakai <merk pembalut>”.
Diluar kesahihan klaim tersebut, yang harus ditumbuhkan pada masyarakat
awam setiap membaca hasil seperti diatas adalah kemampuan
memunculkan pertanyaan seperti:

  “bagaimana sampling dilakukan? berapa besar sampel-nya?”
  ”berapa standar deviasi dari datanya?”
  “berapa % error-margin?”.


Nah, di bagian ini kita akan mengenal dasar-dasar statistik.


                                                Agustinus Dakhi
Secara umum ada 2 tipe data:
  Variable Data: disebut juga measurement atau continuous
   data. Seperti namanya data ini adalah biasanya hasil
   pengukuran/perhitungan, merupakan data yang kontinyu dari
   suatu range tertentu. Contoh:
   • MC Powder.
   • Hasil pengukuran tinggi badan pada 1000 orang murid
   • Laju kecepatan fluida dalam pipa distribusi minyak




                                            Agustinus Dakhi
 AttributeData: ciri khas dari data jenis ini adalah tidak
  dilakukan pengukuran dan bersifat tidak kontinyu. Contoh:
  ◦   Jenis kelamin (pria/wanita)
  ◦   Jumlah kecelakaan per hari.
  ◦   Hasil ujian (lulus /tidak lulus).
  ◦   Jenis-jenis warna mobil (merah, hijau, hitam, dll).
  ◦   Kw1, Kw2, Reject.
  ◦   Gompel, TKP, dll.




                                                Agustinus Dakhi
Dalam analisa statistik, kita sering sekali mendengar istilah
populasi dan sampel. Kita akan bahas secara singkat kedua
istilah tersebut.

Apa itu Populasi dan Sampel?
  Populasi: keseluruhan subyek yang ingin kita ukur dan
   analisa.




                                         Agustinus Dakhi
 Sampel:sebagian (kecil) dari populasi dimana kita benar-
 benar melakukan pengukuran; dari hasil ini kita mengambil
 kesimpulan terhadap keseluruhan populasi.




                                     Agustinus Dakhi
Sampling dilakukan karena faktor-faktor biaya, waktu dan
kepraktisan; rata-rata populasi berjumlah sangat besar sehingga
sangat mahal dan butuh waktu lama serta tidak praktis untuk
mengukur keseluruhan populasi.




                                       Agustinus Dakhi
Misalnya kalau kita ingin mengetahui makanan kegemaran dari
SEMUA wanita di Indonesia (populasi), hampir tidak mungkin
untuk menanyai satu-satu atau mengirimkan kuisioner ke
semua wanita di negara kita; maka dipilih sampling sebagai
cara untuk mendapatkan hasilnya.
Misalnya, dipilih secara random seribu orang wanita di tiap
propinsi sebagai responden (sampel). Metode pemilihan dan
pelaksanaan sampling adalah sangat penting dalam analisa
statistik.

                                        Agustinus Dakhi
Yang perlu juga diketahui adalah untuk membedakan antara
populasi dan sampel, para ahli statistik memberikan simbol
yang berbeda serta perhitungan yang sedikit berbeda. Populasi
biasanya menggunakan huruf Yunani (Greek symbol)
sedangkan sampel menggunakan huruf latin (biasa).




                                       Agustinus Dakhi
Parameter         Populasi                     Sampel

Rata-Rata               μ                           x

Variance                σ2                          s2

Standar Deviasi         σ                           s




                             Agustinus Dakhi
Ada beberapa metode yang digunakan dalam sampling:

 Convenience  sampling: sampling dengan metode yang paling
  gampang dan nyaman. Metode ini sangat rawan terhadap
  timbulnya bias.
 Judgment sampling: metode sampling berdasarkan perkiraan
  (educated guesses) yang kita anggap mampu mewakili
  proses/sistem yang ingin kita ukur. Contohnya adalah
  menyebarkan marketing survey hanya kepada orang yang kita
  anggap punya ketertarikan terhadap produk/jasa kita. Metode ini
  juga rawan terhadap bias.

                                          Agustinus Dakhi
Bias adalah perbedaan antara data yang kita kumpulkan dalam
sampel dengan “kondisi sebenarnya” dari populasi. Hal ini bisa
mempengaruhi hasil interpretasi kita terhadap hasil statistik
yang kita hasilkan. Contohnya ya seperti kasus kesimpulan
“97.05% mahasiswi di Yogya kehilangan kegadisannya” tempo
hari.
Dalam kasus ini, pertanyaan yang paling wajar kita tanyakan
adalah bagaimana metode sampling dilakukan (termasuk
berapa jumlah sampel, dll).


                                       Agustinus Dakhi
Tentu saja ada metode yang lebih baik untuk menghindari bias,
antara lain:

 Systematic   sampling: Metode sampling dengan menggunakan
  interval secara sistematis. Misalnya mengambil data setiap jam 1
  siang, atau mengambil data setiap produk untuk kelipatan 10.
  Cara ini paling dianjurkan untuk proses secara umum.
 Random Sampling: metode pengambilan sampel secara acak
  (terutama dengan menggunakan software untuk mengeluarkan
  nomor secara acak). Ini metode yang cukup aman dari bias.

                                          Agustinus Dakhi
           Sampling: Metode sampling dengan
 Stratified
  menggolongkan sebuah grup yang sangat besar menjadi
  sub-grup, lalu dalam sub-grup itu kita bisa mengambil sampel
  secara sistematik ataupun random.

Konsep penting lain dalam sampling adalah confidence level
dan confidence interval, yang akan dibahas lebih lanjut pada
saat mendiskusikan distribusi data.




                                        Agustinus Dakhi





    Agustinus Dakhi





    Agustinus Dakhi
Banyaknya produk yang   Ukuran sampel
   dihasilkan (unit)
      91 – 150               10
      151 – 280              15
      282 – 400              20
      401 – 500              25
     501 – 1200              35
     1201 – 3200             50
    3201 – 10000             75
   10001 – 35000            100
   35001 – 150000           150





    Agustinus Dakhi
 Median  adalah suatu nilai yang membagi dua suatu grup
  (setelah data diurutkan dari yang terkecil sampai terbesar).
  Disebut juga 50th percentile atau kuartile kedua (Q2).
  Contohnya, jika ada grup dengan data {3,4,1,5,2} maka
  mediannya adalah 3 (1,2,3,4,5).Jika data berjumlah genap
  misalkan grup diatas ditambah dengan satu angka 5, maka
  median adalah rata-rata dari dua variabel yang ada ditengah:
  1,2,3,4,5,5, maka mediannya adalah = (3+4)/2 = 3.5

Pada distribusi normal yang miring (skew) biasanya lebih
digunakan median, sedangkan pada distribusi yang seimbang,
dipakai rata-rata.
                                       Agustinus Dakhi
 Modus     adalah nilai suatu data yang paling banyak muncul.
   Contoh, jika ada grup data sebagai berikut {1,2,3,3,4,5,5,5}
   maka modus-nya adalah angka 5 karena mucul sebanyak
   tiga kali, tertinggi pemunculannya disbanding angka lain.

Catatan: Dengan konsep yang sama dengan menghitung
median (Q2), kita bisa mengetahui Q1 atau quartile pertama
(25th percentile) dan Q3 atau quartile ke tiga (75th percentile).




                                          Agustinus Dakhi





    Agustinus Dakhi





    Agustinus Dakhi
 Mengapa  hasil analisis dengan rata-rata saja tidak cukup
  untuk membuat suatu kesimpulan dari data yang kita
  analisa?
 Mengapa pengukuran variasi sangat penting dalam statistik?




                                      Agustinus Dakhi
Mari kita lihat contoh berikut:
Tiga buah perusahaan yaitu A, B, C masing-masing mempunyai 5
karyawan dengan rata-rata gaji 3 Juta.
Apakah bisa dikatakan gaji karyawan perusahaan A, B, dan C. Apa
adalah “sama”?
Untuk menjawabnya, kita misalkan data gaji masing-masing karyawan
di tiap perusahaan adalah sbb (angka dalam juta rupiah):




                                          Agustinus Dakhi
Kita bisa lihat, meskipun rata-rata dari gaji
perusahaan A, B, C adalah sama, bukan berarti
kita bisa menyimpulkan bahwa gaji karyawan
ketiga perusahaan itu sama. Itulah sebabnya kita
perlu melihat kumpulan data paling tidak dari sisi
lokasi (central) dan sebaran.

Mari kita lihat hasil analisa dibawah ini, bagaimana
perbedaan pada range, variance, standar deviasi
dari A, B dan C meskipun rata-rata dan mediannya
sama.

                                 Agustinus Dakhi
Singkatnya, jika melihat dua data set atau group yang
mempunyai rata-rata atau median sama, belumlah
bisa dikatakan bahwa dua group tersebut secara
statistika bisa dikatakan sama.

                                   Agustinus Dakhi
 Selesai dan selamat bekerja………..

     Selanjutnya……………………

       Pembahasan soal – soal.

Next topik Control Chart Data Variable




                         Agustinus Dakhi
1.   Uraikan perhitungan pada contoh
     sebelumnya.
2.   Diketahui ada 5 enis beras yang dijual di
     pasar dengan harga masing-masing
     Rp.340, Rp.525, Rp.450, Rp.210 dan
     Rp.275, hitung nilai rata-rata dan
     mediannya.
3.   Jika dimiliki data : 210, 340, 525, 450, 275,
     maka variansi dan standar deviasinya brp??.



                                Agustinus Dakhi

				
DOCUMENT INFO
Shared By:
Categories:
Tags:
Stats:
views:10
posted:8/2/2012
language:
pages:28
Agustinus Dakhi Agustinus Dakhi Manager http://www.solusilogam.com
About I am a master graduate of industrial engineering and has experience working in manufacturing for 15 years, now I want to pursue the work of Internet-based e-marketing in hopes of obtaining added value as well as sharing information here.