Skip to main content

Enrolment options

Statistika Non Parametrik
Sains & Analisis Data
Preview Course

Sains & Analisis Data

Statistika Non Parametrik

  • Deskripsi mata kuliah 

Statistika non parametrik adalah mata kuliah yang memberikan pengetahuan kepada mahasiswa tentang penggunaan analisis secara non parametrik untuk menyelesaikan Suatu permasalahan apabila asumsi dari Metode parametrik tidak dapat dipenuhi. Metode pembelajaran yang digunakan adalah Ceramah, Diskusi, Latihan soal dan Praktikum. 


  • Materi yang akan dipelajari : 
1. Pendahuluan (konsep Metode statistika non parametrik) 
2. Uji satu sampel ( uji keacakan, Uji Tanda, Uji Wilcoxon dan Uji Binomium)
3. Uji dua sampel 
- Independent (Uji Median, Uji Mann Whitney, Uji Kolmogorov- Smirnov, Uji Run Wald-Wolfowitz, dan uji Eksak Fisher)
- Dependen (Uji Tanda, Uji Peringkat Wilcoxon, Uji Mc Nemar) 
- Uji Chi Kuadrat (Uji Independensi dan Uji Homogenitas)
4. Uji K sampel
- Independent ( Uji Median, Uji Peringkat Kruskal Walis, Uji Perbandingan Berganda, dan Uji Tandingan berurut Jonckheere-Terpstra)
- Dependen ( Uji Peringkat Friedman, Uji Perbandingan Berganda, Uji Tandingan Terurut Page, Uji Durbin dan Uji Cochran)
5. Uji kesesuaian Distribusi (Goodness of Fit)

- Uji Chi Kuadrat ( Uji distribusi Seragam, Binomial, Poisson dan Normal) 
- Uji Kolmogorov-Smirnov dan Lilliefors khusus untuk distribusi Normal 
6. Uji Asosiasi / hubungan antar dua variable ( Uji Korelasi Peringkat : Rank Spearman, Tau Kendall, dan Konkordansi W Kendall) 

  • Kemampuan akhir tiap tahapan belajar ada 7 CPMK (Capaian Pembelajaran Mata Kuliah) yaitu:
CPMK1 Mampu menjelaskan Konsep Statisttika non Parametrik secara umum 
CPMK2 Mampu melakukan pengujian Keacakan data dan Uji Parameter Lokasi data satu sampel 
CPMK3 Mampu melakukan pengujian dua sampel data parameter Lokasi (data Independen maupun Dependen) 
CPMK4 Mampu melakukan pengujian Independensi dan Homogenitas dua sampel dengan menggunakan uji Chi Kuadrat 
CPMK5 Mampu melakukan pengujian K sampel (data Independen mapun Dependen)
CPMK6 Mampu melakukan uji kesesuaian distribusi (Goodness of Fit) 
CPMK7 Mampu melakukan uji hubungan asosiasi antar dua variable 

  • PUSTAKA 
Pustaka Utama : 
1. Daniel, W. W., “Statistika Non Parametrik”, Penerbit PT. Gramedia, Jakarta 1989 
2. Mutiah Salamah dan Destri Susilaningrum “Modul praktikum Statistika Non Parametrik”, 2022

Pendukung : 
3. Siegel, S., “Statistik Non Parametrik Untuk Ilmu-ilmu Sosial”, Gramedia, Jakarta, 1992
4. Petunjuk Manual MINITAB dan Petunjuk Manual SPSS 
5. Connover W. J., Practical Non Parametric Statistics, John Wiley & Sons Inc., New York, 1982

Guests cannot access this course. Please log in.