Apa itu Statistika Pertemuan 1 Definisi Statistika Statistics

  • Slides: 23
Download presentation
Apa itu Statistika ? Pertemuan 1

Apa itu Statistika ? Pertemuan 1

Definisi Statistika (Statistics) adalah ilmu mengumpulkan, menata, menyajikan, menganalisis, dan menginterprestasikan data menjadi informasi

Definisi Statistika (Statistics) adalah ilmu mengumpulkan, menata, menyajikan, menganalisis, dan menginterprestasikan data menjadi informasi untuk membantu pengambilan keputusan yang efektif. 2

Penggunaan Statistika Masalah yang Dihadapi Pengguna Statistika Manajemen 1. 2. 3. 4. Akuntansi 1.

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

Penggunaan Statistika Pengguna Statistika 4 Masalah yang Dihadapi Ekonomi Pembangunan 1. Analisis pertumbuhan ekonomi,

Penggunaan Statistika Pengguna Statistika 4 Masalah 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.

Jenis-Jenis Statistika Deskriptif (Descriptive Statistics) Berkenaan dengan pengumpulan, pengolahan, dan penyajian sebagian atau seluruh

Jenis-Jenis Statistika Deskriptif (Descriptive Statistics) Berkenaan dengan pengumpulan, pengolahan, dan penyajian sebagian atau seluruh data (pengamatan) tanpa pengambilan kesimpulan Inferential Statistics: keputusan, estimasi, prediksi atau generalisasi 5

Jenis-Jenis Statistika Contoh hasil deskriptif statistik 6

Jenis-Jenis Statistika Contoh hasil deskriptif statistik 6

Jenis-Jenis Statistika Contoh hasil inferensi statistik 7

Jenis-Jenis Statistika Contoh hasil inferensi statistik 7

Populasi vs Sampel Populasi (population) adalah sebuah kumpulan dari semua kemungkinan objek baik berupa

Populasi vs Sampel Populasi (population) adalah sebuah kumpulan dari semua kemungkinan objek baik berupa orang-orang, benda-benda dan ukuran lain dari objek yang menjadi perhatian Sampel (sample) adalah suatu bagian dari populasi tertentu yang menjadi perhatian. 8

Jenis-Jenis Variabel A. Variabel kualitatif (qualitative variable)– informasi data tidak dalam bentuk angka (nonnumeric).

Jenis-Jenis Variabel A. Variabel kualitatif (qualitative variable)– informasi data tidak dalam bentuk angka (nonnumeric). contoh: Jenis Kelamin, agama, jenis mobil, daerah, dll B. Variabel kuantitatif (Quantitative variable) – Informasi data dalam bentuk angka (numeric) contoh: Jumlah anggota keluarga, jumlah propinsi, pendapatan, penegluaran, penjualan, dll. 9

Sumber Data Primer 1. Wawancara langsung 2. Wawancara tidak langsung 3. Pengisian kuisioner DATA

Sumber Data Primer 1. Wawancara langsung 2. Wawancara tidak langsung 3. Pengisian kuisioner DATA Data Sekunder 10 Data dari pihak lain: 1. BPS 2. Bank Indonesia 3. World Bank, IMF 4. FAO dll

Jenis-Jenis Data 1. Jenis kelamin 2. Warna kesayangan 3. Asal suku, dll Data Kualitatif

Jenis-Jenis Data 1. Jenis kelamin 2. Warna kesayangan 3. Asal suku, dll Data Kualitatif DATA Data Diskret Data Kuantitatif Data Kontinu 11 1. Jumlah mobil 2. Jumlah staf 3. Jumlah TV, dll 1. Berat badan 2. Jarak kota 3. Luas rumah, dll

Pengukuran 12 Skala Nominal Skala Ordinal Angka yang diberikan hanya sebagai label saja. Contoh:

Pengukuran 12 Skala Nominal Skala Ordinal Angka yang diberikan hanya sebagai label saja. Contoh: pria = 1, wanita = 2 dan waria = 3. Angka mengandung pengertian tingkatan. Contoh: ranking 1, 2, dan 3. Ranking 1 menunjukkan lebih tinggi dari ranking 2 dan 3. Skala Interval Skala Rasio Angka mengandung sifat ordinal dan mempunyai jarak atau interval. Contoh: 1. Saham sangat prospektif dengan harga saham Rp 736 -878, 2. saham prospektif Rp 592 -735. Angka mempunyai sifat nominal, ordinal dan interval serta mempunyai nilai absolut dari objek yang diukur. Contoh: bunga BCA 7% dan bunga Mandiri 14%, maka bunga Mandiri 2 kali bunga BCA.

DATA terbagi atas DATA KUALITATIF dan DATA KUANTITATIF DATA KUALITATIF : Data yang dinyatakan

DATA terbagi atas DATA KUALITATIF dan DATA KUANTITATIF DATA KUALITATIF : Data yang dinyatakan dalam bentuk bukan angka. Contoh : jenis pekerjaan, status marital, tingkat kepuasan kerja DATA KUANTITATIF : Data yang dinyatakan dalam bentuk angka Contoh : lama bekerja, jumlah gaji, usia, hasil ulangan DATA KUALITATIF NOMINAL ORDINAL JENIS DATA KUANTITATIF INTERVAL RASIO

Pengolahan Data MULAI Statistik Non Parametrik Analisis Univariat NOMINAL ORDINAL SATU INTERVAL Jenis Data

Pengolahan Data MULAI Statistik Non Parametrik Analisis Univariat NOMINAL ORDINAL SATU INTERVAL Jenis Data ? DUA / LEBIH Jumlah Variabel ? RASIO Statistik Parametrik Analisis Multivariat

Pengolahan Data A. B. PARAMETER : Berdasarkan parameter yang ada statistik dibagi menjadi •

Pengolahan Data A. B. PARAMETER : Berdasarkan parameter yang ada statistik dibagi menjadi • Statistik PARAMETRIK : berhubungan dengan inferensi statistik yang membahas parameter-parameter populasi; jenis data interval atau rasio; distribusi data normal atau mendekati normal. • Statistik NONPARAMETRIK : inferensi statistik tidak membahas parameter-parameter populasi; jenis data nominal atau ordinal; distribusi data tidak diketahui atau tidak normal JUMLAH VARIABEL : berdasarkan jumlah variabel dibagi menjadi • Analisis UNIVARIAT : hanya ada 1 pengukuran (variabel) untuk n sampel atau beberapa variabel tetapi masing-masing variabel dianalisis sendiri-sendiri. Contoh : korelasi motivasi dengan pencapaian akademik. • Analisis MULTIVARIAT : dua atau lebih pengukuran (variabel) untuk n sampel di mana analisis antar variabel dilakukan bersamaan. Contoh : pengaruh motivasi terhadap pencapaian akademik yang dipengaruhi oleh faktor latar belakang pendidikan orang tua, faktor sosial ekonomi, faktor sekolah.

Contoh Soal Berdasarkan hasil survey 1000 orang masyarakat Bandung, lembaga survey indonesia (LSI) menyatakan

Contoh Soal Berdasarkan hasil survey 1000 orang masyarakat Bandung, lembaga survey indonesia (LSI) menyatakan bahwa rata -rata penonton METRO TV di Indonesia baik itu wanita atau pria berumur lebih dari 25 tahun. Berdasarkan pernyataan diatas tentukan: Jumlah Populasi Jumlah Sampel dan Random Sampel Jenis Variabel Jenis data dan metode pengumpulan data yang digunakan

Penyajian Data Tabel Grafik Distribusi Frekuensi

Penyajian Data Tabel Grafik Distribusi Frekuensi

Membuat Tabel TABEL : memberikan informasi secara rinci. Terdiri atas kolom dan baris Kolom

Membuat Tabel TABEL : memberikan informasi secara rinci. Terdiri atas kolom dan baris Kolom pertama : LABEL KOLOM TABEL BARIS Kolom kedua …. n : Frekuensi atau label Berisikan data berdasarkan kolom Tabel Tabulasi Silang Prestasi Kerja Bidang pekerjaan Administrasi Personalia Produksi Marketing Keuangan Jumlah Sangat jelek Jelek Cukup baik Baik Sangat baik Jumlah

TABEL GRAFIK

TABEL GRAFIK

Jenis Grafik Batang (Bar) Grafik lingkaran (pie) Grafik Garis (line) Grafik Interaksi (interactive)

Jenis Grafik Batang (Bar) Grafik lingkaran (pie) Grafik Garis (line) Grafik Interaksi (interactive)

11. Frekuensi FREKUENSI : banyaknya data untuk satu kelompok/klasifikasi PEKERJAAN FREKUENSI KELOMPOK FREKUENSI Kelompok

11. Frekuensi FREKUENSI : banyaknya data untuk satu kelompok/klasifikasi PEKERJAAN FREKUENSI KELOMPOK FREKUENSI Kelompok ke-1 f 1 Administrasi 18 Kelompok ke-2 f 2 Personalia 8 Kelompok ke-3 f 3 Produksi 19 Kelompok ke-i fi Marketing 27 Keuangan 13 Kelompok ke-k fk k n = Σ fi i=1 85 k n = Σ fi = f 1 + f 2 + f 3 +…. . + fi + …… + fk i=1

12. Distribusi Frekuensi DISTRIBUSI FREKUENSI : mengelompokkan data interval/rasio dan menghitung banyaknya data dalam

12. Distribusi Frekuensi DISTRIBUSI FREKUENSI : mengelompokkan data interval/rasio dan menghitung banyaknya data dalam satu kelompok/klasifikasi USIA FREKUENSI Membuat distribusi frekuensi : 1. Mencari sebaran (range) yakni selisih antara data paling besar dengan data paling kecil) 35 – 20 = 15 2. Menentukan banyak kelas dengan rumus k = 1 + 3, 3 log n 7 1. Menentukan panjang kelas dengan rumus p = sebaran / banyak kelas 15/7 = 2 20 5 21 6 22 13 23 4 24 7 25 7 KELOMPOK USIA 26 7 20 – 21 11 27 5 22 – 23 17 28 3 24 – 25 14 29 4 26 – 27 12 30 15 28 – 29 7 31 3 30 – 31 18 33 5 32 - 33 5 35 1 34 - 35 1 FREKUENSI

Terima Kasih 23

Terima Kasih 23