Beberapa Software Statistik Yang Sering Digunakan

Statistik untuk sebagian kalangan sangat memusingkan, ditambah dengan rumus-rumus yang jelimet hmmm bawaannya stressss. Namun sekarang tidak lagi, kenapa? Karena telah banyak software statistik yang dapat mempermudah perhitungan statistik untuk penelitian anda.

Berikut ini beberapa software statistik yang paling banyak digunakan yaitu :
1. Minitab.

Minitab dikembangkan di Pennsylvania State University oleh periset Barbara F. Ryan, Thomas A. Ryan, Jr., dan Brian L. Joiner pada tahun 1972. Minitab memulai versi ringannya OMNITAB, sebuah program analisis statistik oleh NIST.

2. SPSS. Statistical Package for the Social Sciences

Sejak tanggal 28 Juli 2009, "SPSS" disebut sebagai PASW (Predictive Analytics SoftWare), karena perusahaan ini telah dibeli oleh perusahaan IBM dengan harga US$1,2 milyar.

3. LISREL. Linear Structural Relationship

Program Lisrel (Linear Structural Relationship) awalnya dikembangkan oleh Karl G. Joreskog bersama dengan Dag Sorbom dari Universitas Uppsala Swedia. Program ini dirancang untuk menganalisis structural equation modeling (SEM), multilevel structural equation modeling, multilevel linear and non linear modeling, dan lainnya.

4. SAS. Statistical Analysis

Dikembangkan oleh Anthony J. Barr dimana pada tahun 1966 dia salah seorang mahasiswa lulusan dari North Carolina State University lulus 1962-1964.

5. AMOS
Jika ada Lisrel versi student, maka AMOS juga ada. Versi Student dari AMOS  terbatas pada delapan variabel dan 54 parameter. Meski demikian, untuk sekedar latihan cukuplah anda menggunakan ini.

6. TETRAD
Sebuah program bebas untuk membuat, simulasi data dari estimasi, testing dan predicting dan mencari model kausal / statistik kategoris (atau ordinal) data dan untuk model linier (“model persamaan struktural ‘) dengan distribusi probabilitas normal, dan untuk kelas yang sangat terbatas model time series
Model program tetrad menggambarkan model kausal dalam tiga bagian yang berbeda : gambar, yang mewakili grafik diarahkan menentukan hubungan kausal antara variabel-variabel hipotesis, spesifikasi (probabilitas); distribusi dan jenis parameter yang terkait dengan model grafis, dan spesifikasi dari nilai-nilai numerik dari parameter tersebut.

7. SMART PLS
Program ini banyak digunakan untuk menganalisis SEM berbasis komponen. Merupakan teknik alternatif dari SEM berbasis variance seperti AMOS dan LISREL. Software ini dikembangkan oleh institute of Hamburg Jerman dan dapat didownload gratis (tapi harus register terlebih dahulu)

8. R
Merupakan bahasa pemrograman untuk lingkungan komputasi statistik dan grafik.  Tersedia untuk Windows, termasuk Linux, NextStep dan Mac. Menyediakan berbagai teknik statistik (pemodelan linier dan non linier, uji statistik klasik, analisis time-series, klasifikasi, clustering.)

9. SYSTAT 12 (STUDENT)
Software  statistik yang kuat mulai dari statistik deskriptif yang paling dasar sampai dengan teknik  statistik yang sangat canggih.
Dapat menganalisis data  univariate dan multivariate data berbasis linear, general linear, dan mixed linear models;
Time Series, Survival Analysis, Response Surface Optimization, Spatial Statistics, Test Item Analysis, Cluster Analysis, Classification and Regression Trees, Correspondence Analysis, Multidimensional Scaling, Conjoint Analysis, Quality Analysis, Path Analysis, etc

Semoga informasi diatas dapat menjadi salah satu solusi ketika sedang bingung memilih software statistik yang cocok untuk mengolah data anda.

Posting selanjutnya saya akan coba kupas beberapa software yang mungkin bisa berguna untuk kita semua.

Apakah anda pernah menggunakan software statistik? Mari kita berbagi disini.

Control Chart

Control chart adalah salah satu metode statistik yang digunakan untuk melakukan monitoring perubahan dari sebuah karateristik produk atau pelayanan.

Control chart dapat digunakan untuk melakukan study terhadap performace lama atau melakukan evaluasi kondisi performace sekarang. Kadang data lama dan data baru dibandingkan untuk mengetahui trend yang terjadi.

Kontrol Chart Terdiri dari 2 tipe yaitu : Variables control chart dan Attribute control chart.

1. Variable control chart  terdiri dari data pengukuran dalam kondisi skala berkelanjutan. 

     Seperti waktu, berat, panjang dll.

2. Attribute control chart terdiri dari data yang tidak terukur seperti jenis kerusakan atau sebuah kondisi dll.

Beberapa kondisi penggunaan control chart:

1.        Mengkontrol output proses
2.        Melakukan perkiraan range pada sebuah proses
3.        Melakukan evaluasi kestabilan dari proses
4.       Menganalisa trend dalam sebuah variasi proses dalam kasus special maupun kasus normal.

Pemilihan control chart yang benar merupakan langkah awal yang perlu diperhatikan karena dapat menyebabkan ketidak-akuratan hasil yang diperoleh.

Secara keseluruhan ada 5 jenis control chart yang akan kita bahas sebagai berikut :

•  Individual chart, digunakan untuk melihat trend dari data pengukuran dengan syarat tanpa subgroup.
•  XBar-R Chart, digunakan untuk data pengukuran dengan syarat memiliki subgroup kurang dari 8.
•  XBar-S Chart, digunakan untuk data pengukuran dengan syarat memiliki subgroup lebih atau sama dengan 8.
•   P-Chart, digunakan untuk data attribute berdasarkan defect item.
•  U-Chart, digunakan untuk data attribute berdasarkan defect per unit.

Ilmu Statistic VS Quick Count Pilpres 2014

https://kelompok4tib-b.blogspot.com

Ilmu statistic adalah tools yang sangat penting dalam melakukan analisa di berbagai bidang studi, baik pada ilmu social maupun ilmu tehnik.

Dengan ilmu statistic kita akan dengan mudah melihat perkiraan, membandingkan dan menentukan langkah yang akan dilakukan selanjutnya. Ketika kita kuliah mungkin melihat sebelah mata ilmu tersebut, semua dipelajari hanya untuk gugur kewajiban saja.

Padahal disayangkan jika ilmu yang sangat full power ini hanya menjadi catatan nilai yang tidak berdaya di tempat penyimpanan dokumen. Hanya menjadi referensi ketika mencari pekerjaan.

Pengunaan ilmu statistic di sebuah perusahaan sudah sangat jamak kita temui. Biasanya dilakukan dalam rangka melakukan perbaikan dalam sebuah process, design produk, pelayanan maupun kualitas pekerja.

Salah satu contoh aplikasi ilmu statistic yang sedang hot kali ini di Indonesia adalah Quick Count Pilpres 2014.

Quick count Pilpres adalah salah satu aplikasi ilmu statistic dalam menentukan hasil pemilihan presiden dengan menggunakan sampling. Hasil yang diperoleh akan menunjukan perkiraan dari pemenang dari pilpres.
 

Penggunaan sampling secara acak dan merata tidak serta merta menjadi hasil akhir karena masih ada kemungkinan error dalam pengambilan sample. Error atau ketidaktepatan yang dimaksud atau dikenal adalah margin error.

Penentuan margin error ditentukan oleh jumlah sampling, ratanya penentuan titik sampling dan presisi dari data yang masuk.

Semakin besar percentage dari ketiga factor diatas maka margin error akan semakin kecil. Coba lihat hasil quick count yang dilakukan oleh beberapa lembaga survey.

Kita tidak akan menemukan hasil dari quick count yang sama dari semua lembaga survey. Ini disebabkan oleh berbedanya ketiga factor yang kita bahas diatas.

Saling claim kemenangan dari masing-masing pasangan calon presiden membuat miris berbagai pihak. Padahal kita tahu ini hanya sebuah perkiraan dengan margin error, margin error yang sebenarnya sudah ditetapkan oleh Allah SWT.

Semoga kedua pasang capres bisa mengendalikan relawan dan pendukungnya sehingga tidak terjadi gesekan horizontal.

Mari menunggu keputusan real count dari KPU sebagai keputusan final pemenang pilpres 2014.

Demi Indonesia yang lebih baik.