I. BERKENALAN DENGAN STATISTIK

Slides:



Advertisements
Presentasi serupa
POPULASI DAN SAMPEL.
Advertisements

M-4 data penelitian Beta Suryokusumo
TINJAUAN UMUM DATA DAN STATISTIKA
PENGANTAR STATISTIK ARIS BUDIANTO
SEKILAS STATISTIKA 1. Menjelaskan konsep dasar data & pembagiannya 2
POPULASI DAN SAMPEL.
Pertemuan Ke – 1 BAB I PENDAHULUAN.
PENGERTIAN STATISTIKA
TINJAUAN UMUM DATA DAN STATISTIKA
Statistik LOGO.
DASAR-DASAR STATISTIK
Pengertian Statistika
Statistics: Lecture 2 Nora Nailul Amal, S.Sos., MLMEd, Hons.
TINJAUAN UMUM DATA DAN STATISTIKA
JENIS-JENIS DATA Nurhadisaputra G
TOPOLOGI DATA.
STATISTIK???.
DATA DAN SKALA PENGUKURAN
PERTEMUAN. 2. DATA dan distribusi frekuensi
B A B II PENGUMPULAN DAN PENGOLAHAN DATA.
Dasar-dasar Statistik J0682
DATA.
KONSEP DASAR STATISTIK
STATISTIK PRESENTED BY : TOTOK SUBAGYO, ST,MM.
PENGANTAR STATISTIKA DAN PROBABILITAS
PENGERTIAN STATISTIK DAN STATISTIKA
Berkenalan dengan Statistika...
Assalaamu’alaikum.....
STATISTIKA BISNIS BY : ERVI COFRIYANTI.
BIO STATISTIKA JURUSAN BIOLOGI
Berkenalan dengan Statistik
TINJAUAN UMUM DATA DAN STATISTIKA
TOPOLOGI DATA.
Oleh: Aswan Tajuddin (aeroswan.com)
Nida Nusaibatul Adawiyah
STATISTIK EKONOMI.
STATISTIKA Srikandi Kumadji.
TINJAUAN UMUM DATA DAN STATISTIKA
B A B II PENGUMPULAN DAN PENGOLAHAN DATA.
PENGANTAR STATISTIKA.
Resista Vikaliana, S.Si. MM
PENGERTIAN STATISTIKA
PENGANTAR STATISTIKA DAN PROBABILITAS
B A B II PENGUMPULAN DAN PENGOLAHAN DATA.
dahiri.wordpress.com Nama : Dahiri Telpon : Alamat :
STATISTIKA Dosen: Enny K. Sinaga, M.Si
ESA Materi I Pengertian Statistik I.
Pengantar Statistika Bab 1
TINJAUAN UMUM STATISTIKA
Pertemuan V Bentuk Data dan Skala Pengukuran Data.
DATA STATISTIK.
PENGANTAR STATISTIKA.
DATA.
PENGERTIAN STATISTIKA
VI. DATA, INSTRUMEN DAN HASIL PENGUKURAN
BAB 1 PENDAHULUAN Pengertian dan Definisi Statistik
STATISTIKA A.HUSSEIN FATTAH.
PENGERTIAN STATISTIKA
JENIS-JENIS DATA Annisa Julianti
PENGERTIAN STATISTIKA
STATISTIK???.
POINT OF VIEW STATISTIKA.
PENGANTAR STATISTIKA.
DISTRIBUSI FREKUENSI.
Pertemuan ke-1 Matakuliah Statistika Akuntansi UII
B A B II PENGUMPULAN DAN PENGOLAHAN DATA.
STATISTIKA Srikandi Kumadji.
TINJAUAN UMUM DATA DAN STATISTIKA
Pengantar Statistika Bab 1
STATISTIK 1 PENDAHULUAN
Transcript presentasi:

I. BERKENALAN DENGAN STATISTIK A. Arti Dan Kegunaan Data Menurut Webster’ New World Dictionary data berarti sesuatu yang diketahui atau dianggap. Dengan demikian, data dapat memberikan gambaran tentang suatu keadaan persoalan. Data tentang sesuatu yang diketahui pada umumnya dikaitkan dengan tempat dan waktu. Misalnya harga beras yang bermutu sedang di pasar senen, Jakarta pada tanggal 2 januari 2004 adalah Rp 3.000/Kg. Sesuatu yang dianggap juga merupakan data walaupun data seperti itu belum tentu benar, sebab masih merupakan suatu hipotesis yang perlu diuji terlebih dahulu. Didalam praktek banyak sekali anggapan atau asumsi yang dipergunakan sebagai dasar pembuatan keputusan. Misalnya karena pemerintah mengangap persediaaan beras cukup maka diputuskan tidak mengimpor beras.

B. Kegunaan Data ( Bila Dikaitkan Dengan Masalah Manajemen ) 1. Dasar suatu perencanaan Agar perencanaan sesuai dengan kemampuan yang ada, sehingga dapat mencegah perencanaan yang ambisius dan susah dilaksanakan. 2. Alat Pengendalian Alat Pengendalian terhadap pelaksanaan perencanaan tersebut agar bisa diketahui kesalahan dan penyimpangan sehingga dapat segera dilakukan perbaikan. 3. Dasar evaluasi akhir kerja Apakah target sesuai dengan hasil kerja , semua itu memerlukan data.

C. Syarat Data Yang Baik 1. Data harus objektif. Data harus sesuai dengan keadaan yang sebenarnya. Contoh : Hasil penjualan yang turun dilaporkan naik, ini tidak objektip. 2. Data harus bisa mewakili (Representatip) Misal laporan pendapatan masyarakat disuatu daerah dilaporkan yang kaya saja, ini tidak mewakili. 3. Kesalahan baku (standar error) kecil Suatu perkiraan (estimate) dikatakan baik (mempunyai tingkat ketelitian tinggi) apabila kesalahan bakunya kecil. Misalnya Rata-rata produksi barang setiap 100 unit yang cacat 1 unit.Jadi kesalahan bakunya 1/100 = 1% 4. Tepat waktu (up to date) Data-data tersebut digunakan tepat pada waktunya. Misal : Data penjualan perusahaan 10 tahun yang lalu tidak bisa digunakan sebagai dasar perencanaan penjualan dimasa yang akan datang. 5. Relevan Data yang dikumpulkan harus ada hubungannnya dengan persoalan yang akan dipecahkan. Contoh. Perusahaan mengalami penurunan didalam hasil penjualan, oleh karena itu, perusahaan harus tahu faktor-faktor penyebabnya. Untuk itu dukumpulkan data yang relevan dengan kedaaan ( mutu barang, harga, promosi dan sebagainya ) Syarat 1,2 dan 3 disebut syarat data yang dapat diandalkan (reliabel) sedangkan syatat 4 dan 5 menunjukan manfaat atau kegunaannya.

D. Pembagian Data Pembagian data dapat dikelompokam antara lain : 1. Data menurut sifatnya, dibedakan : Data kualitatif adalah data yang tidak berbentuk angka (non numeric). Misalnya harga daging mahal, Produksi padi meningkat, Penyaluran pupuk sangat lancar dan sebagainya Data kuantitatif adalah data yang dinyatakan dalam bentuk angka (numeric). Misalnya harga daging Rp 35.000/Kg, Produksi padi sebesar 100 ton/tahun, Pupuk sudah disalurkan kepada petani sebesar 99%.

Didalam data penelitian dikenal 4 tingkatan ( Skala ) : Data Nominal, Ordinal, interval dan Rasio. ( Terkait dengan data kuantitatif dan kualitatif ) 1. Data Nominal : Data yang berdasarkan kategori/non numerik/kualitatif. Angka yang berfungsi hanya untuk membedakan, sebagai lambang atau simbol Contoh : Jenis Kelamin ( Pria wanita ), Agama ( Islam, Kristen, Hindu , Budha, dll) 2. Data Ordinal : Angka yang berfungsi sebagai nominal juga menunjukan urutan dan jarak tidak sama. Contoh : Tingkat Pendidikan ( SD, SMP, SMU, PT ), Juara (1, 2 dan 3), Peringkat ujian, juara dll.

3. Data Interval : Angka yang berfungsi sebagai nominal dan ordinal juga menunjukan jarak yang sama tetapi tidak mempunyai nilai nol absolut / mutlak ( nol masih mempunyai nilai) Contoh : Suhu/temparatur naik dari 200C sampai 300C selisih sama antara 40 0 C sampai 500 C yaitu 100 C yaitu . Temparatur 00C ( Titik Beku ), Tingkat Kepuasan konsumen : Sangat tidak puas ( 1 ), Tidak puas ( 2 ), Netral ( 3 ), Puas ( 4 ), Sangat Puas(5). 4. Data Rasio : Angka yang berfungsi sebagai nominal, ordinal dan interval juga menunjukan jarak yang sama dan mempunyai nilai nol absolut / mutlak ( nol tidak mempunyai nilai) Contoh : Berat badan, Keuntungan, jumlah penghasilan : Ali = Rp 2 Jt/Bln , Badu = 3 Jt/bln, Toni = Rp 4 Jt/bln , jadi penghasilan Badu = 1,5 kali penghasilan Ali Data Nominal dan Ordinal disebut data non numerik ( kualitatif ) Data Interval dan Rasio disebut data numerik ( kuantitatif )  

2. Data Menurut Sumbernya Mengacu pada sumber perolehannya data yakni ekternal dan internal dibedakan : 1. Data internal adalah data yang bersumber dari dalam (keadaan atau kegiatan) suatu organisasi atau kelompok. Contoh : data penjualan dan produksi suatu perusahaan. 2. Data Eksternal adalah data yang bersumber dari luar suatu organisasi atau klompok. Contoh : perusahaan mencari data mengenai daya beli konsumen, inflasi di kantor BPS setempat.

3. Data menurut cara memperolehnya 1. Data Primer adalah data yang dikumpulkan dan diolah sendiri oleh suatu organisasi atau perorangan langsung dari sumbernya. Misalnya Pemerintah ingin mengetahui rata-rata pengeluaran/bulan penduduk dengan cara melakukan wawancara langsung kepada penduduk setempat. 2. Data sekunder adalah data yang diperoleh dalam bentuk jadi dan telah diolah oleh pihak lain, yang biasanya dalam bentuk publikasi. Misal Data di Surat kabar, Majalah, Jurnal ,dsb

4. Data menurut waktu pengumpulannya 1. Data Cross Section adalah data yang dikumpulkan dalam suatu periode tertentu, biasanya menggambarkan keadaan atau kegiatan dalam periode tersebut. Misalnya hasil sensus penduduk pada tahun 1990 menggambarkan keadaaan Indonesia pada tahun 1990 menurut umur, jenis kelamin, agama, pendidikan dan lain sebagainya. 2. Data berkala (time series) adalah data yang dikumpulkan dari waktu kewaktu. Tujuannya untuk menggambarkan perkembangan suatu kegiatan dari waktu-kewaktu. Misalnya perkembangan penjualan produk suatu perusahaan selama lima tahun terakhir, Perkembangan SEMBAKO selama 10 bulan terakhir. Data ini sering juga disebut sebagai data histories.

PEMBAGIAN DATA

E. Definisi Statistik Dalam arti sempit, Statistik berarti data ringkasan berbentuk angka (kuantitatif). Staitistik penduduk misal adalah data atau keterangan berbentuk angka ringkasan mengenai penduduk (jumlah, rata-rata umur, pendidikannya dan lain sebagainya). Dalam arti luas, Statistik berarti suatu ilmu yang mempelajari cara pengumpulan/pengelompokan, pengolahan, penyajian dan analisis data serta cara pengambilan kesimpulan secara umum berdasarkan hasil penelitian yang tidak menyeluruh. Pengertian ini merujuk pada istilah statistics yang biasanya diterjemahkan dengan istilah statistika. Definisi ini lebih ditekankan kepada urutan kegiatan dalam memperoleh data sampai itu berguna untuk dasar pembuatan keputusan. yang perlu ditekankan disini adalah bahwa metode pengumpulan data secara statistik sangat efisien, maksudnya bisa menghemat tenaga, biaya dan waktu dan bisa diperoleh dengan tingkat ketelitian yan tinggi

Suatu definisi yang lebih teoritis sifatnya (Anderson dan Bancrof) Statistik adalah ilmu dan seni pengembangan dan penerapan metode yang paling efektif untuk kemungkinan salah dalam kesimpulan dan estimasi dapat diperkirakan dengan menggunakan penalaran induktif berdasarkan matematika dan probabilitas

. Hubungan antara Statistik dan Riset Statistik tidak hanya berguna untuk pengambilan keputusan saja tapi juga memberikan teori atau metode yang sangat berguna untuk perkembangan ilmu lainnya melalui riset Aplikasi statistik dalam ilmu lainya sudah begitu maju sehingga kadang-kadang memerlukan tehnik-tehnik yang berlainan untuk pemecahan persoalan yang berbeda. * Statistik yang diterapkan dalam ekonomi disebut Ekonometrik. * Biologi ( Biometrik ), * Teknologi ( Teknometrik ), * Psikologi ( Psikometrik ) * Sosiologi ( Sosiometrik )

F. Peran Komputer dalam Statistik Peran komputer dalam statistik sangat membantu dalam pengolahan data agar lebih efisien dan efektif. Ada beberapa paket program statistik : Minitab, SAS, SPSS , SYSTAT dan Program Microsoft Excel ( sifatnya umum dan terbatas)

. TERIMA KASIH