©The McGraw-Hill Companies, Inc. 2008McGraw-Hill/Irwin Statistics PENDAHULUAN

2 TUJUAN : Memahami mengapa kita mempelajari statistik. Menjelaskan apa yang dimaksud dengan statistik deskriptif dan statistik inferensial. Perbedaan antara variabel kualitatif dan variabel kuantitatif. Menjelaskan bagaimana suatu variabel diskrit berbeda dari variabel kontinue. Membedakan antara tingkat nominal, ordinal, interval, dan rasio pengukuran

3 Apa yang dimaksud dengan statistik ? Statistika Ilmu mengumpulkan, menata, menyajikan, menganalisis, dan menginterprestasikan data menjadi informasi untuk membantu pengambilan keputusan yang efektif. Statistik Suatu kumpulan angka yang tersusun lebih dari satu angka.

Perkembangan Statistik 4 (a) Jaman Mesir dan Cina untuk menentukan besar pajak (b) Jaman gereja untuk mencatat kelahiran, kematian, dan pernikahan (c) Tahun 1937 Tinbergen mengembangkan ekonomi statistik (d) Hicks mengembangkan matematika ekonomi untuk analisis IS- LM (e) Tahun 1950, Bayes mengembangkan Teori Pengambilan Keputusan

5 Siapa Yang Menggunakan Statistik ? Teknik statistik digunakan secara luas untuk kontrol pemasaran, akuntansi, kualitas, konsumen, orang olahraga profesional, administrator rumah sakit, pendidik, politisi, dokter, dll

Pengguna Statistik 6 Pengguna Statistika Masalah yang Dihadapi Manajemen 1.Penentuan struktur gaji, pesangon, dan tunjangan karyawan. 2.Penentuan jumlah persediaan barang, barang dalam proses, dan barang jadi. 3.Evaluasi produktivitas karyawan. 4.Evaluasi kinerja perusahaan. Akuntansi 1.Penentuan standar audit barang dan jasa. 2.Penentuan depresiasi dan apresiasi barang dan jasa. 3.Analisis rasio keuangan perusahaan

7 Pengguna Statistika Masalah yang Dihadapi Pemasaran 1.Penelitian dan pengembangan produk. 2.Analisis potensi pasar, segmentasi pasar, dan diskriminasi pasar. 3.Ramalan penjualan. 4.Efektivitas kegiatan promosi penjualan. Keuangan 1.Potensi peluang kenaikan dan penurunan harga saham, suku bunga, dan reksadana. 2.Tingkat pengembalian investasi beberapa sektor ekonomi. 3.Analisis pertumbuhan laba dan cadangan usaha. 4.Analisis resiko setiap usaha.

8 Pengguna StatistikaMasalah yang Dihadapi Ekonomi Pembangunan 1. Analisis pertumbuhan ekonomi, inflasi, dan suku bunga. 2. Pertumbuhan penduduk dan tingkat pengangguran serta kemiskinan. 3. Indeks harga konsumen dan perdagangan besar. Agribisnis 1. Analisis produksi tanaman, ternak, ikan, dan kehutanan. 2. Kelayakan usaha dan skala ekonomi. 3. Manajemen produksi agribisnis. 4. Analisis ekspor dan impor produk pertanian.

9 Jenis Statistik Statistik Deskriptif : metode pengorganisasian, meringkas, dan menyajikan data dalam cara yang informatif. Contoh 1: Sebuah jajak pendapat Gallup menemukan bahwa 49% dari orang di survei mengetahui nama kitab pertama dari Alkitab. Statistik 49 menggambarkan jumlah dari setiap 100 orang yang tahu jawabannya. CONTOH 2: Menurut Consumer Reports, pemilik mesin cuci Jenderal Listrik melaporkan 9 masalah per 100 mesin selama tahun Statistik 9 menggambarkan sejumlah masalah dari setiap 100 mesin. Statistik inferensial: Sebuah keputusan, perkiraan, prediksi, atau generalisasi tentang populasi, berdasarkan sampel.

10 Populasi di Bandingkan Sampel Populasi adalah kumpulan semua individu mungkin benda, atau pengukuran yang menarik. Sampel adalah sebagian, atau bagian dari populasi

11 Jenis Variabel Kualitatif atau variabel Atribut - karakteristik yang sedang dipelajari adalah non numeric. CONTOH: Jender, agama, jenis mobil yang dimiliki negara, kelahiran, warna mata, dan lainnya. Kuantitatif - informasi yang dilaporkan secara numerik. CONTOH: saldo rekening Anda, menit tersisa di kelas, atau jumlah anak dalam keluarga.

12 Klasifikasi Variabel Kuantitatif Variabel Kuantitatif dapat dikelompokkan kedalam discrete or continuous. A. Discrete variables: hanya bisa mengasumsikan nilai- nilai tertentu dan biasanya ada "kesenjangan" antara nilai-nilai. EXAMPLE: jumlah kamar tidur di sebuah rumah, atau jumlah palu dijual di Home Depot lokal (1,2,3,…,etc). B. Continuous variable : dapat mengasumsikan nilai dalam kisaran tertentu. EXAMPLE: Tekanan di ban, berat dari daging babi, atau ketinggian siswa dalam kelas.

13 Pengelompokan Jenis Variabel

14 Skala Pengukuran Nominal level - data yang diklasifikasikan ke dalam kategori dan tidak dapat diatur dalam urutan tertentu. EXAMPLES: warna mata, gender, agama. Ordinal level – melibatkan data disusun dalam urutan yang sama, namun perbedaan antara nilai-nilai data tidak dapat ditentukan atau yang berarti. EXAMPLE: Hasil uji rasa dari 4 minuman ringan : Kuning Mellow menduduki peringkat nomor 1, nomor 2 Sprite, Seven-up nomor 3, dan nomor Orange Crush 4. Interval level - mirip dengan tingkat ordinal, dengan properti tambahan yang bermakna jumlah perbedaan antara nilai- nilai data dapat ditentukan. Tidak ada titik nol. EXAMPLE: Suhu pada skala Fahrenheit. Ratio level - tingkat interval dengan titik awal yang melekat nol. Perbedaan dan rasio bermakna untuk tingkat pengukuran. EXAMPLES: Penghasilan bulanan ahli bedah, atau jarak yang ditempuh oleh perwakilan produsen per bulan.

15 Karateristik Skala Pengukuran

16 End of Chapter 1