Berkenalan dengan Statistik

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 ratarata 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)
.