Statistik Sosial dan Bisnis

Statistik Sosial dan Bisnis

Statistik Sosial dan Bisnis

 

Statistik Sosial dan Bisnis

 

PENGERTIAN STATISTIK

Asal kata “Statistic”:

                Statia = catatan administrasi pemerintahan di US

                Stochos = “anak panah” (bahasa Yunani), sesuatu yang mengandung ketidakpastian

Pengertian:

                Statistik = Data

                Statistik = Ukuran Sampel (dugaan dari parameter)

                Statistik = Ilmu yang mempelajari  cara pengumpulan data, pengolahan data, analisis data serta     penyajian data sehingga menjadi suatu informasi yang berguna bagi pengambilan keputusan.

 

CONTOH PENGGUNAAN STATISTIKA

Akuntansi (Accounting)

Perusahaan akuntan publik seringkali menggunakan prosedur pengambilan sampel (contoh) yang memenuhi kaidah-kaidah statistik ketika melakukan audit terhadap kliennya.

Keuangan (Finance)

Penasehat keuangan menggunakan berbagai jenis informasi statistik, termasuk price-earnings ratio dan hasil dividen, untuk membantu dalam memberikan rekomentasi investasi.

 

CONTOH PENGGUNAAN STATISTIKA

Pemasaran (Marketing)

Pengambilan sampel masyarakat sebagai calon konsumen untuk diminta pendapat tentang produk yang akan diluncurkan oleh suatu perusahaan seringkali menggunakan kaidah statistik.

Ekonomi

Para ahli ekonomi menggunakan prosedur statistik dalam melakukan peramalan tentang kondisi perekonomian pada masa yang akan datang.

 

SYARAT DATA BAIK

Data harus obyektif, sesuai dengan keadaan sebenarnya (as it is).

Data harus bisa mewakili (representative).

Kesalahan baku (standard error) harus kecil.

Suatu perkiraan (estimate) dikatakan baik (memiliki tingkat ketelitian tinggi) jika kesalahan bakunya kecil.

Syarat (2) & (3) sering disebut sebagai syarat data yang dapat diandalkan (reliable).

Harus tepat waktu (up to date).

Harus relevan, yaitu data yang dikumpulkan harus ada hubungannya dengan masalah yang akan dipecahkan.

 

DATA & VARIABEL

Data adalah sekumpulan datum yang berisi fakta-fakta serta gambaran suatu fenomena yang dikumpulkan, dirangkum, dianalisis dan selanjutnya diinterpretasikan.

Variabel adalah karakteristik data yang menjadi perhatian.

Variabel Diskrit, adalah suatu variabel dengan nilai yang dapat dihitung atau terbatas.

Variabel Kontinu, adalah variabel dengan nilai tidak terbatas yang dapat diukur atau dicatat sampai tingkat kesempatan yang diperlukan.

 

DATA MENURUT SKALA PENGUKURAN

Nominal, sifatnya hanya untuk membedakan antar kelompok.

Contoh: Jenis kelamin,

             Jurusan dalam suatu sekolah tinggi

             (Manajemen, Akuntansi).

Ordinal, selain memiliki sifat nominal, juga menunjukkan peringkat.

Contoh: Tingkat pendidikan (SD, SMP, SMA),

             Skala perusahaan (besar, sedang).

 

DATA MENURUT SKALA PENGUKURAN

Interval, selain memiliki sifat data ordinal, juga memiliki sifat  interval antar observasi dinyatakan dalam unit pengukuran yang tetap.

Contoh: Temperatur

Rasio, selain memiliki sifat data interval, skala rasio memiliki angka 0 (nol) dan perbandingan antara dua nilai mempunyai arti.

Contoh: Tinggi badan,

             Berat badan,

             Waktu

 

JENIS DATA MENURUT SIFATNYA

Kualitatif

Berupa label/nama-nama yang digunakan untuk mengidentifikasikan atribut suatu elemen

Skala pengukuran: Nominal atau Ordinal

Data bisa berupa numeric atau nonnumeric

Misalnya prestasi siswa sangat meningkat, biaya sekolah sangat mahal, penyaluran BOS sangat lancar, dsb.

 

JENIS DATA MENURUT SIFATNYA

Kuantitatif

Mengindikasikan seberapa banyak (how many/diskret atau how much/kontinu)

Data selalu numeric

Skala pengukuran: Interval dan Rasio

Misalnya rata-rata nilai matematika siswa 80, biaya SPP perbulan Rp 100.000,-, 99% siswa dinyatakan tamat dan lulus, dan sebagainya.

 

JENIS DATA MENURUT SUMBERNYA

Data Internal

yaitu data yang menggambarkan keadaan/kegiatan di dalam suatu organisasi.

Di dalam suatu sekolah, misalnya data guru, data keuangan, data siswa, data prestasi siswa, dan sebagainya.

Data Eksternal

yaitu data yang menggambarkan keadaan/kegiatan di luar suatu organisasi.

Bagi suatu sekolah, misalnya tingkat daya beli masyarakat, perkembangan biaya sekolah, permintaan (demand), dan sebagainya.

 

JENIS DATA MENURUT WAKTU PENGUMPULANNYA

Cross-sectional Data

yaitu data yang dikumpulkan pada waktu tertentu yang sama atau hampir sama

Contoh: Jumlah mahasiswa UBINUS TA 2005/2006, Jumlah perusahaan go public tahun 2006

Time Series Data

yaitu data yang dikumpulkan selama kurun waktu/periode tertentu

Contoh: Pergerakan nilai tukar rupiah dalam 1 bulan,

             Produksi Padi Indonesia tahun 1997-2006

 

JENIS DATA MENURUT CARA MEMPEROLEHNYA

Data Primer

yaitu data yang dikumpulkan dan diolah sendiri oleh suatu organisasi atau perseorangan langsung dari objeknya.

Misalnya, BPS melakukan sensus penduduk tahun 2000 untuk memperoleh data penduduk.

Data Sekunder

yaitu data yang diperoleh dalam bentuk yang sudah jadi, sudah dikumpulkan dan diolah oleh pihak lain, biasanya sudah dalam bentuk publikasi.

Misalnya, suatu perusahaan memperoleh data penduduk dari BPS, data perbankan dari BI, dll.

 

Baca Juga Artikel Lainnya :