Ruang sampel atau himpunan semesta pada topik “Pengaruh wabah Covid-19 bagi Para Mahasiswa Teknik Informatika” adalah Mahasiswa Program Studi Teknik Informatika Universitas Lampung yang mengisi kuisioner. Jaadi jumlah ruang sampel adalah 38.
Peluang kejadian yaitu pembagian jumlah ruang sampel dengan jumlah ruang semesta kejadian peristiwa. Dari kuisioner yang telah dapat diketahui peluang mahasiswa Teknik informatika yang terkena covid-19 adalah sebagai berikut:
Ruang sampel n(S)= 38 Mahasiswa mengsisi kuisioner.
Ruang peristiwa kejadian n(A) = 12 Orang terpapar covid-19
Jadi peluang mahasiswa Teknik informatika yang terkena covid-19 adalah 12/38 = 0,31.
Berdasarkan hasil kuisioner apabila kita definisikan himpunan A adalah mahasiswa yang sudah pernah vaksin dan himpunan B adalah mahasiswa yang belum pernah vaksin. Hubungan yang dapat dibuat antar himpunan tersebut adalah komplemen dari himpunan A (), yang juga berarti himpunan B.
Berdasarkan hasil kuisioner apabila kita definisikan himpunan A adalah mahasiswa yang sudah melakukan vaksin 1, himpunan B adalah mahasiswa yang sudah melakukan vaksin 2, dan himpunan C adalah mahasiswa yang sudah melakukan vaksin 3. Hubungan yang dapat dibuat antar himpunan tersebut adalah ((A gabungan B) gabungan C). Karena yang sudah melakukan vaksin 3 pasti sudah melakukan vaksin 2 maupun 1.
Berdasarkan hasil kuisioner kita definiskan himpunan A adalah mahasiswa yang sudah vaksin dan himpunan B adalah mahasiswa yang terinfeksi covid-19. Kedua himpunan tersebut memiliki hubungan A irisan B. Karena dilihat dari hasil kuisioner terdapat mahasiswa yang sudah vaksin, namun juga terinfeksi covid-19.
Berdasarkan hasil kuisioner tepatnya pada pertanyaan ” Apakah pengurus kelas mengingatkan untuk menerapkan protokol kesehatan (Min. memakai masker)” memiliki jawaban ya atau tidak. Jawaban ya terhimpun dalam himpunan A dan jawaban Tidak terhimpun dalam himpunan B. Kedua himpunan tersebut memiliki hubungan mutually exclusive events karena antar kedanya tidak saling terhubung
Dalam topik kelompok kami yakni mengenai Pengaruh wabah Covid-19 para bagi mahasiswa Teknik Informatika terdapat permasalahan terkait dengan teorema bayes. Yakni jika mahasiswa Teknik informatika sudah vaksin dosis ketiga, sebenarnya berapa persen kemungkinan dia positif covid. Seperi yang diketahui bahwa vaksin covid-19 berpengaruh pada kerentanan seseorang terpapar virus covid-19. Pemerintah mengklaim bahwa orang yang tidak vaksin covid-19 akan lebih rentan terpapar covid-19. Maka dengan teorema bayes status vaksinasi dapat digunakan untuk menilai kemungkinan terpapar covid-19 secara lebih akurat daripada yang dapat dilakukan tanpa mempertimbangan status vaksinasi seseorang.
Kasus terkait topik dengan teorema bayes :
jika mahasiswa Teknik informatika sudah vaksin dosis ketiga, sebenarnya berapa persen kemungkinan dia positif covid-19?
Dengan kalkulasi sebagai berikut :
Didapatkan dari data hasil kuisioner pengaruh pandemic covid -19 bagi mahasiswa Teknik informatika sebagai berikut.
Berdasarkan data bahwa 31,6% mahasiswa Teknik informatika yang mengisi kuisioner pernah terpapar (positif) covid-19. Diketahui juga ada 39,5 % mahasiswa Teknik informatika yang mengisis kusioner telah melakukan vaksinasi dosis ke-3 (vaksin 3 kali). Dimana ada 13,2% mahasiswa tersebut yang terpapar covid (positif covid) sudah melakukan vaksinasi dosis ke-3. Dari pernyataan-pernyataan di atas kita dapat menghitung jika mahasiswa Teknik informatika sudah vaksin dosis ketiga, sebenarnya berapa persen kemungkinan dia positif covid-19 dengan teorema bayes.
Dalam topik kelompok kami yakni mengenai Pengaruh wabah Covid-19 para bagi mahasiswa Teknik Informatika terdapat permasalahan terkait dengan teorema bayes. Yakni jika mahasiswa Teknik informatika sudah vaksin dosis ketiga, sebenarnya berapa persen kemungkinan dia positif covid. Seperi yang diketahui bahwa vaksin covid-19 berpengaruh pada kerentanan seseorang terpapar virus covid-19. Pemerintah mengklaim bahwa orang yang tidak vaksin covid-19 akan lebih rentan terpapar covid-19. Maka dengan teorema bayes status vaksinasi dapat digunakan untuk menilai kemungkinan terpapar covid-19 secara lebih akurat daripada yang dapat dilakukan tanpa mempertimbangan status vaksinasi seseorang.
Kasus terkait topik dengan teorema bayes :
jika mahasiswa Teknik informatika sudah vaksin dosis ketiga, sebenarnya berapa persen kemungkinan dia positif covid-19?
Dengan kalkulasi sebagai berikut :
Didapatkan dari data hasil kuisioner pengaruh pandemic covid -19 bagi mahasiswa Teknik informatika sebagai berikut.
Berdasarkan data bahwa 31,6% mahasiswa Teknik informatika yang mengisi kuisioner pernah terpapar (positif) covid-19. Diketahui juga ada 39,5 % mahasiswa Teknik informatika yang mengisis kusioner telah melakukan vaksinasi dosis ke-3 (vaksin 3 kali). Dimana ada 13,2% mahasiswa tersebut yang terpapar covid (positif covid) sudah melakukan vaksinasi dosis ke-3. Dari pernyataan-pernyataan di atas kita dapat menghitung jika mahasiswa Teknik informatika sudah vaksin dosis ketiga, sebenarnya berapa persen kemungkinan dia positif covid-19 dengan teorema bayes
A adalah mahasiswa Teknik informatika yang mengisi kuisioner pernah terpapar (positif) covid-19.
B adalah mahasiswa Teknik informatika yang mengisis kusioner telah melakukan vaksinasi dosis ke-3 (vaksin 3kali).
P (B|A) = mahasiswa teknik informatika yang mengisi kuisioner yang terpapar covid (positif covid) walaupun sudah melakukan vaksinasi dosis ke-3.
Dan disini kita akan menghitung untuk jika mahasiswa Teknik informatika sudah vaksin dosis ketiga, sebenarnya berapa persen kemungkinan dia positif covid-19 = P (A|B)
Maka
P(A) = 31,6%
P(B) = 39,5 % ; dan
P (B|A) = 13,2%
Jadi jika mahasiswa Teknik informatika sudah vaksin dosis ketiga, sebenarnya berapa persen kemungkinan dia positif covid adalah 10,6%
Pertama kita pahami dulu apa itu statistika, Statistik adalah suatu kumpulan angka yang tersusun lebih dari satu angka. Sementara itu, statistika adalah ilmu mengumpulkan, menata, menyajikan, menganalisis, dan menginterpretasikan data menjadi informasi untuk membantu pengambilan keputusan yang efektif. Istilah statistika dapat pula diartikan sebagai metode untuk mengumpulkan, mengolah, menyajikan, menganalisis, dan menginterpretasikan data dalam bentuk angka-angka (Dajan, 1995).
Maka pentingnya statistika dalam kerja kelompok adalah untuk mempermudah mengumpulkan data, analisis, mengolah dan menyajikan data secara bersama-sama agar lebih efektif dan dapat saling mengoreksi bagian-bagian mana yang belum lengkap agar bisa lebih ringkas, jelas saat penyajian atas data yang baik yang akan dan telah dianalisis oleh anggota kelompok. Dengan statistika kumpulan data akan lebih mudah diolah dan dianalisis.
Perbedaan pertama adalah tujuan dilakukannya analisis statistik. Statistik deskriptif bertujuan untuk menjelaskan karakter data yang sudah diketahui. Di lain sisi, statistik inferensi bertujuan mengambil kesimpulan mengenai suatu populasi lewat analisis sampel.
Contoh dari kasus topik “Wabah Covid-19” adalah dari data statistik deskriptif yaitu data pasien covid-19 dapat diketahui dari berbagai tes salah satunya adalah tes PCR yang dimana tes tersebut guna untuk memperoleh data pasien yang positif covid-19 kemudian data kematian dari pasien yang positif covid diketahui melalui data yang dikumpulkan dan diperbarui oleh pihak rumah sakit. Lalu dari data statistik inferensi yaitu kesimpulan data dengan cara analisis sampel. Data pasien positif covid-19 yang sudah dianalisis melalui sampel akan dibuat kesimpulan setelah melakukan berbagai tes kemudian keluar hasil yang akan dikumpulkan menjadi sebuah kesimpulan data berapa pasien yang positif covid-19, berapa pasien yang negatif covid-19, hingga berapa pasien yang sembuh dan meninggal. Misal 170 pasien positif covid-19, 30 pasien negatif covid-19, 45 pasien sembuh dari covid-19, 10 pasien meninggal akibat covid-19.
Menurut Webster’s New World Dictionary, data berarti sesuatu yang diketahui atau dianggap. Dengan demikian, data memberikan gambaran tentang suatu keadaan atau persoalan. Data tentang sesuatu pada umumnya dikaitkan dengan tempat dan waktu.
Jenis Data (Sumber : Sudarman. 2015. Statistik Pendidikan. Mulawarman University Press. Samarinda )
Data statistik adalah keterangan atau ilustrasi mengenai sesuatu hal yang bisa berbentuk kategori (misalnya rusak, baik, cerah, berhasil) atau bilangan. Selanjutnya data yang berupa kategori disebut sebagai data kualitatif dan data bilangan disebut data kuantitatif.
Data kualitatif adalah data non-angka (numerik) seperti jenis kelamin, warna kesayangan, dan asal suku. Data kualitatif digunakan apabila kita tertarik melihat proporsi atau bagian yang termasuk dalam kategori. Contohnya berapa persen jenis kelamin pria dibandingkan wanita, warna apa yang disukai oleh sebagian besar penduduk, dan berapa persen suku tertentu dibandingkan dengan suku lain.
Data kuantitatif adalah data angka atau numerik seperti jumlah mobil, jumlah TV yang dijual disuatu took, berat badan, jarak Solo-Jakarta, dan sebagainya. Semua ukuran itu berupa angka.
Cara memperoleh dan waktu pengumpulan data
Dalam kasus Pengaruh wabah Covid-19 para bagi mahasiswa Teknik Informatika dikumpulkan sejumlah data melalui kuisioner dan dikumpulkan dibandarlampung pada 15 mei 2022 serta menggunakan kedua jenis data yaitu data kualitatif dan kuantitatif.
1. Contoh data kualitatif pada kuisioner :
Jenis kelamin
Domisili
Dimana tempat terpapar covid
Menanyakan bantuan dari teman saat terpapar
Menanyakan kepedulian pengurus kelas
Perekonomian keluarga
Kestabilan biaya kuliah
Menanyakan ketersediaan kuliah daring
Menanyakan penggunaan prasarana lab
Peran pengurus kelas
2. Contoh data kuantitatif pada kuisioner :
Usia
Mahasiswa angkatan
Berapa kali terpapar covid
Berapakali vaksin
Nominal: adalah skala yang diberikan hanya sebagai label saja, tidak mengandung pengertian tingkatan. Contoh: Jika pria =1 dan wanita = 2, artinya disini 1 dan 2 adalah nominal yang mewakili pria dan wanita. Disini nilai 2 tidak lebih besar dari nilai 1.
Ordinal: Data ordinal ialah data yang sudah diurutkan dari jenjang yang paling rendah sampai ke yang paling tinggi, atau sebaliknya tergantung peringkat selera pengukuran yang subjektif terhadap objek tertentu. Data ordinal disebut juga sebagai data berurutan, data berjenjang, data berpangkat, data tata jenjang, data ranks, dan data petala, data bertangga atau data bertingkat. Contoh: Data kestabilan, 1 = tidak stabil, 2 = stabil, dan 3 = sangat stabil, artinya 1<2<3.
Interval: adalah skala yang mempunyai sifat ordinal dan mengandung jarak(interval). contoh: penghasilan perekonomian sebelum wabah 5 juta dan setelah adanya wabah perekonomian keluarga mejadi 2 juta , artinya perekonomian antara sebelum adanya wabah dan sesudah mempunyai interval 3 juta.
Rasio: Data rasio mengandung sifat-sifat interval dan mempunyai nilai nol mutlak.
Penerapan tabel satu arah pada kelompok kami, dapat ditemukan pada tabel yang menerangkan tentang status vaksinasi mahasiswa Teknik Informatika. Berikut adalah status vaksinasi mahasiswa Teknik informatika yang mengisi kuisioner.
Penerapan tabel dua arah pada kelompok kami, dapat ditemukan pada tabel yang menerangkan tentang jumlah mahasiswa Teknik informatika yang mengisi kuisioner berdasarkan jenis kelamin. Berikut jumlah mahasiswa Teknik informatika yang mengisi kuisioner.
Penerapan tabel tiga arah pada kelompok kami, dapat ditemukan pada tabel yang menerangkan tentang jumlah berapa kali positif covid-19 mahasiswa Teknik informatika berdasarkan dosis vaksinasi. Berikut jumlah berapa kali positif covid-19 mahasiswa Teknik informatika yang mengisi kuisioner berdasarkan dosis vaksinasi.
Untuk diagram, kelompok kami menggunakan diagram lingkaran karena penyajian pada diagram lingkaran dapat dengan cepat menunjukkan dan membandingkan proporsi suatu data karena informasi telah tertulis pada setiap juring yang mewakili setiap data.
Tabel Satu Arah
Tabel satu arah atau tabel sederhana merupakan tabel yang berisi tentang satu karakteristik saja. Karakteristik di dalam tabel sederhana atau tabel satu arah ini biasanya berisi tentang frekuensi, jumlah, kadar, ukuran, dan lain sebagainya. Penerapan tabel satu arah pada kelompok kami, dapat ditemukan pada tabel yang menerangkan tentang status vaksinasi mahasiswa Teknik Informatika. Berikut tabel status vaksinasi mahasiswa Teknik informatika yang mengisi kuisioner. Pada tabel dibawah, karakteristik yang disajikan dalam tabel merupakan jumlah dari mahasiswa berdasarkan masing-masing status vaksinasi
Tabel Dua Arah
Tabel dua arah merupakan jenis tabel yang menyajikan hubungan antara dua karakteristik, yang mana dalam satu tabel berisi data jumlah penduduk menurut jenis kelamin dan umur, agama, dan tempat tanggal lahir, atau jumlah siswa berdasarkan jenis kelamin dan kelas, dan masih banyak lagi.Tabel dua arah ini juga dapat diartikan untuk menyajikan data dengan dua karakteristik dan terbentuk ketika rintisan atau keterangan dibagi menjadi dua bagian koordinat.
Penerapan tabel dua arah pada kelompok kami, dapat ditemukan pada tabel yang menerangkan tentang jumlah mahasiswa Teknik informatika yang mengisi kuisioner berdasarkan jenis kelamin. Berikut adalah tabel jumlah mahasiswa Teknik informatika yang mengisi kuisioner.
Pada tabel diatas, karakteristik yang disajikan merupakan jenis kelamin mahasiswa yang telah mengisi kuisioner berdasarkan dua sesi waktu. Dalam tabel ini, pada baris ke-dua, menunjukkan jumlah laki-laki dan perempuan yang telah mengisi kuisioner pada sesi pertama, yaitu untuk laki-laki berjumlah 15 dan perempuan berjumlah 21. Sedangkan, pada baris ke-tiga, menunjukkan jumlah laki-laki dan perempuan yang telah mengisi kuisioner pada sesi kedua, yaitu untuk laki-laki berjumlah 2 dan perempuan berjumlah 0. Sehingga dapat disimpulkan jumlah total keseluruhan mahasiswa laki-laki dan perempuan yang telah mengisi kuisioner pada baris ke-lima, yaitu 17 mahasiswa laki-laki dan 21 mahasiswa perempuan.
Tabel Tiga Arah
Tabel tiga arah atau tabel tingkat tinggi atau tabel manifold merupakan jenis tabel yang mana menyajikan hubungan antara tiga karakteristik sekaligus. Misalnya tabel tersebut berisi data mengenai data penduduk berdasarkan kecamatan, jenis kelamin, umur, atau data mahasiswa yang berdasarkan jenis kelamin, agama, dan juga jurusan.
Penerapan tabel tiga arah pada kelompok kami, dapat ditemukan pada tabel yang menerangkan tentang jumlah berapa kali positif covid-19 mahasiswa Teknik informatika berdasarkan dosis vaksinasi. Berikut adalah tabel jumlah berapa kali positif covid-19 mahasiswa Teknik informatika yang mengisi kuisioner berdasarkan dosis vaksinasi. Pada tabel di bawah, karakteristik yang disajikan merupakan status dosis vaksinasi.
Diagram lingkaran adalah jenis diagram yang secara visual menampilkan statistik data dalam grafik melingkar menyerupai lingkaran. Didalam diagram lingkaran terdapat beberapa irisan berisi variabel numerik dan variabel kategori yang merepresentasikan ukuran sebuah data.
Diagram lingkaran digunakan untuk menunjukkan suatu nilai dari total data keseluruhan. Disajikan dalam bagian-bagian terpisah berdasarkan kategori tertentu di mana tujuannya untuk membuat perbandingan.
Ukuran setiap segmen akan ditentukan oleh nilainya masing-masing. Diagram lingkaran biasanya ditampilkan dalam bentuk persentase atau hubungan satu elemen dengan elemen lainnya.
Fungsi diagram lingkaran yang paling umum adalah untuk menampilkan presentase data secara keseluruhan serta presentase data pada periode waktu tertentu. Berbeda dengan diagram batang maupun garis, diagram lingkaran tidak menunjukkan perubahan data dari waktu ke waktu.
Sehingga dapat disimpulkan bahwa diagram yang paling banyak digunakan dalam penyajian data kelompok kami adalah diagram lingkaran.
Tabel Referensi (Reference Table) adalah tabel yang memuat seluruh data, di dalam tabel ini terdapat banyak data yang diperincikan dan disusun dengan rapi untuk keperluan referensi. Data dalam tabel referensi biasanya digunakan sebagai masukan untuk berbagai kegiatan analisis statistik atau sebagai sumber segala keterangan yang terperinci dan digunakan untuk penunjukan.
Sedangkan Tabel Ikhtisar (Summary Table) adalah tabel yang umumnya berbentuk singkat, sederhana dan mudah dimengerti. Data pada tabel ikhtisar biasanya diambil dari tabel referensi. Tabel ini berfungsi untuk memberikan gambaran tentang peristiwa-peristiwa yang telah diteliti (diobservasi).
Dalam penyelesaian tugas kelompok, kami menggunakan tabel referensi dalam penyajian data untuk memuat seluruh data sehingga data dapat terperinci dan tersusun.
Tabel 1 Arah
Status vaksinasi mahasiswa Teknik informatika yang mengisi kuisioner
Tabel 2 Arah
(Tidak terdapat tabel 2 arah dalam tugas kelompok 1 PSTI A)
Tabel 3 Arah
Jumlah berapa kali positif covid-19 mahasiswa Teknik informatika yang mengisi kuisioner berdasarkan dosis vaksinasi
Dari hasil pekerjaan kelompok kami terdapat variable acak, ada 3 varibel acak yang kami gunakan, yakni yang pertama adalah variable untuk gender mhasiswa Teknik informatika (X), yang kedua adalah variable untuk status dosis vaksinasi (Y) dan ketiga adalah variable untuk jumlah berapakali positif covid-19 (Z)
Kategori variable yang kelompok kami gunakan :
Discrete Random Variable [DRV] : yakni semua varibael yang kami gunakan adalah kategori DRV. Karena kategori DSRV adalah variabel yang hanya memiliki nilai - nilai yang bisa dihitung, biasanya berbentuk bilangan bulat dan jumlahnya terbatas, dan variabelnya merupakan hasil perhitungan. Data yang yang kelompok kami gunakan adalah berupa bilang bulat dan jumlahnya pasti bukan berupa rentang atau skala dengan demikian termasuk dalam kategori ini (DSRV) atau variable acak diskrit. Hal tersebut dapat dilihat pada data yang kami gunakan pada tabel tabel di atas.
Non DRV : Non DRV atau juga baiasa disebut dengan variable acak kontinu. Kelompok kami tidak menggunakan variable kategori non DRV . Non DRV atau Variabel acak kontinu adalah variabel yang memiliki rentang (range) dalam pengukurannya dan tidak bisa dihitung. Nilai - nilainya terletak dalam interval tertentu, bisa berupa bilangan bulat maupun pecahan. Variabelnya merupakan hasil pengukuran.
Ada probability function atau fungsi probabilitas atau juga disebut distribusi probabilitas yang dapat dibuat dalam kerja kelompok kami, sebagai berikut.
"Dari jumlah mahasiswa yang suda vaksin dosis 3 berapa peluang 5 orang akan positif covid-19 ?"
Merupakan kumpulan sejumlah fakta yang dapat dipercaya kebenarannya sehingga dapat digunakan untuk menarik kesimpulan ( Donald Cooper) Jenis-Jenis Data berdasarkan kasus “pengaruh wabah covid-19 bagi mahasiswa teknik nformatika”:
1. Data kualitatif
Perekonomian keluarga mahasiswa teknik informatika menurun diakibatkan wabah covid-19
2. Data internal
Data pengaruh wabah covid-19 bagi mahasiswa teknik informatika
3. Data time series :
Pengaruh wabah covid-19 bagi mahasiswa teknik informatika selama 2 tahun terakhir
4. Data primer
Kelompok 1 kelas PSTI A mengumpulkan data mahasiswa teknik informatika melalui kuisioner
Berikut adalah definisi dari Populasi:
Populasi adalah wilayah generalisasi yang terdiri atas objek/subjek yang ditetapkan oleh peneliti untuk dipelajari dan kemudian ditarik kesimpulannya.
Populasi adalah keseluruhan unsur yang akan diteliti yang ciri-cirinya akan ditaksir (diestimasi). Ciri-ciri populasi disebut parameter.
Populasi adalah kumpulan objek penelitian, bisa berupa kumpulan orang (individu, kelompok, komunitas, masyarakat, dll); benda (jumlah gedung/bangunan, tempat, dll).
Populasi adalah sekumpulan orang atau objek yang memiliki kesamaan dalam satu atau beberapa hal dan yang membentuk masalah pokok dalam suatu riset khusus. Populasi yang akan diteliti harus didefinisikan dengan jelas sebelum penelitian dilakukan.
Berikut adalah definisi dari Sampel:
Sampel merupakan bagian dari populasi yang dapat mewakili seluruh populasi.
Sampel merupakan sebagian unsur populasi yang dijadikan objek penelitian.
Sampel merupakan miniatur (mikrokosmos) populasi.
Sampel yang memiliki ciri karakteristik yang sama atau relatif sama dengan ciri karakteristik populasinya disebut sampel representatif.
Berikut adalah beberapa istilah dalam Populasi dan Sampel
Ciri karakteristik sampel disebut statistik.
Subjek penelitian: anggota populasi yang terdiri orang-orang.
Objek penelitian: anggota populasi yang terdiri dari benda-benda.
Responden: seseorang yang mengetahui dan bertanggung jawab terhadap objek penelitian
Ukuran sampel harus mewakili populasi. Ukuran sampel mempengaruhi tingkat kesalahan yang terjadi. Semakin banyak ukuran sampel maka semakin kecil tingkat kesalahan generalisasi yang terjadi dan sebaliknya.
Lalu dalam pilihan kuisioner terdapat pertanyaan “Apakah anda pernah terpapar covid?”, dapatdiketahui bahwa jumlah yang terpapar satu kali, dua kali, hingga lebih dari dua kali lebih sedikit
dibandingkan yang belum pernah terpapar. Maka modus yang dapat diambil dari diagram lingkaran diatas adalah belum pernah terpapar covid-19 sebanyak 70,3%.