REFERENSI:

1. Robert D Mason dan Douglas A.Lind, 1996, Teknik Statistik untuk Busnis dan

Ekonomi, Edisi 9, jilid 1, Erlangga Jakarta.

2. Robert D Mason dan Douglas A.Lind, 1996, Teknik Statistik untuk Busnis dan

Ekonomi, Edisi 9, jilid 2, Erlangga Jakarta.

3. Supranto, 2000, Statistik: Teori dan Aplikasi, Edisi 6, Jilid 1, Erlangga, Jakarta.

4. Supranto, 2000, Statistik: Teori dan Aplikasi, Edisi 6, Jilid 2, Erlangga, Jakarta

5. Sujana, 1996, Metoda Statistika, Edisi 5, Tarsito , Bandung

Nilai:

0. Ikut Ujian akhir.

1. UAS 40%

2. UTS 30%

3. Tugas/Kuis 30%

PENGERTIAN DASAR

Pendahuluan

Statistika adalah ilmu yang mempelajari bagaimana merencanakan, mengumpulkan,

menganalisis, menginterpretasi, dan mempresentasikan data. Singkatnya, statistika adalah

ilmu yang berkenaan dengan data.

Istilah 'statistika' (bahasa Inggris: statistics) berbeda dengan 'statistik' (statistic). Statistika

merupakan ilmu yang berkenaan dengan data, sedang statistik adalah data, informasi,

atau hasil penerapan algoritma statistika pada suatu data.

Dari kumpulan data, statistika dapat digunakan untuk menyimpulkan atau

mendeskripsikan data; ini dinamakan statistika deskriptif. Sebagian besar konsep dasar

statistika mengasumsikan teori probabilitas. Beberapa istilah statistika antara lain:

populasi, sampel, unit sampel, dan probabilitas.

Statistika banyak diterapkan dalam berbagai disiplin ilmu, baik ilmu-ilmu alam (misalnya

astronomi dan biologi maupun ilmu-ilmu sosial (termasuk sosiologi dan psikologi),

maupun di bidang bisnis, ekonomi, dan industri. Statistika juga digunakan dalam

pemerintahan untuk berbagai macam tujuan; sensus penduduk merupakan salah satu

prosedur yang paling dikenal. Aplikasi statistika lainnya yang sekarang popular adalah

prosedur jajak pendapat atau polling (misalnya dilakukan sebelum pemilihan umum),

serta jajak cepat (perhitungan cepat hasil pemilu) atau quick count. Di bidang komputasi,

statistika dapat pula diterapkan dalam pengenalan pola maupun kecerdasan buatan.

Sejarah

Penggunaan istilah statistika berakar dari istilah istilah dalam bahasa latin modern

statisticum collegium ("dewan negara") dan bahasa Italia statista ("negarawan" atau

"politikus").

Gottfried Achenwall (1749) menggunakan Statistik dalam bahasa Jerman untuk pertama

kalinya sebagai nama bagi kegiatan analisis data kenegaraan, dengan mengartikannya

sebagai "ilmu tentang negara (state)". Pada awal abad ke-19 telah terjadi pergeseran arti

menjadi "ilmu mengenai pengumpulan dan klasifikasi data". Sir John Sinclair

memperkenalkan nama (Statistics) dan pengertian ini ke dalam bahasa Inggris. Jadi,

statistika secara prinsip mula-mula hanya mengurus data yang dipakai lembaga-lembaga

administratif dan pemerintahan. Pengumpulan data terus berlanjut, khususnya melalui

sensus yang dilakukan secara teratur untuk memberi informasi kependudukan yang

berubah setiap saat.

Pada abad ke-19 dan awal abad ke-20 statistika mulai banyak menggunakan bidang-

bidang dalam matematika, terutama peluang. Cabang statistika yang pada saat ini sangat

luas digunakan untuk mendukung metode ilmiah, statistika inferensi, dikembangkan pada

paruh kedua abad ke-19 dan awal abad ke-20 oleh Ronald Fisher (peletak dasar statistika

inferensi), Karl Pearson (metode regresi linear), dan William Sealey Gosset (meneliti

problem sampel berukuran kecil). Penggunaan statistika pada masa sekarang dapat

dikatakan telah menyentuh semua bidang ilmu pengetahuan, mulai dari astronomi hingga

linguistika. Bidang-bidang ekonomi, biologi dan cabang-cabang terapannya, serta

psikologi banyak dipengaruhi oleh statistika dalam metodologinya. Akibatnya lahirlah

ilmu-ilmu gabungan seperti ekonometrika, biometrika (atau biostatistika), dan

psikometrika.

Konsep dasar

Populasi adalah kumpulan dari keseluruhan pengukuran, obyek, atau individu yang sedang dikaji sedangkan Sampel adalah bagian dari suatu populasi. Bilangan/angka yang menggambarkan karakteristik populasi disebut Parameter, sedangkan bilangan/angka yang menggambarkan karakteristik sampel disebut Statistik

Pengumpulan data untuk seluruh populasi dinamakan sensus. Sebuah sensus tentu memerlukan waktu dan biaya yang tinggi. Untuk itu, dalam statistika seringkali dilakukan pengambilan sampel (sampling), yakni sebagian kecil dari populasi, yang dapat mewakili seluruh populasi. Analisis data dari sampel nantinya digunakan untuk menggeneralisasi seluruh populasi.

Jika sampel yang diambil cukup representatif, inferensial (pengambilan keputusan) dan kesimpulan yang dibuat dari sampel dapat digunakan untuk menggambarkan populasi secara keseluruhan. Metode statistika tentang bagaimana cara mengambil sampel yang tepat dinamakan teknik sampling.

Analisis statistik banyak menggunakan probabilitas sebagai konsep dasarnya hal terlihat banyak digunakannya uji statistika yang mengambil dasar pada sebaran peluang. Sedangkan matematika statistika merupakan cabang dari matematika terapan yang menggunakan teori probabilitas dan analisis matematika untuk mendapatkan dasar-dasar teori statistika.

Ada dua macam statistika, yaitu statistika deskriptif dan statistika inferensial.

Statistika deskriptif berkenaan dengan bagaimana data dapat digambarkan dideskripsikan) atau disimpulkan, baik secara numerik (misalnya menghitung rata-rata dan deviasi standar) atau secara grafis (dalam bentuk tabel atau grafik), untuk mendapatkan gambaran sekilas mengenai data tersebut, sehingga lebih mudah dibaca dan bermakna.

Statistika inferensial berkenaan dengan permodelan data dan melakukan pengambilan keputusan berdasarkan analisis data, misalnya melakukan pengujian hipotesis, melakukan estimasi pengamatan masa mendatang (estimasi atau prediksi), membuat permodelan hubungan (korelasi, regresi, ANOVA, deret waktu), dan sebagainya.= stat. Induktif/ stat.Probabilistik

Tipe pengukuran

Ada empat tipe pengukuran atau skala pengukuran yang digunakan di dalam statistika, yakni: nominal, ordinal, interval, dan rasio. Keempat skala pengukuran tersebut memiliki tingkat penggunaan yang berbeda dalam riset statistik.

Skala nominal hanya bisa membedakan sesuatu yang bersifat kualitatif (misalnya: jenis kelamin, agama, warna kulit).

Skala ordinal selain membedakan juga menunjukkan tingkatan (misalnya: pendidikan, tingkat kepuasan).

Skala interval berupa angka kuantitatif namun tidak memiliki nilai nol mutlak (misalnya: tahun, suhu dalam Celcius).

Skala rasio berupa angka kuantitatif yang memiliki nilai nol mutlak.

Teknik-teknik statistika

Beberapa pengujian dan prosedur yang banyak digunakan dalam penelitian antara lain:

Analisis regresi dan korelasi Analisis varians (ANOVA) khi-kuadrat

Statistika Terapan

Bebebarapa ilmu pengetahuan menggunakan statistika terapan sehingga mereka memiliki terminologi yang khusus. Disiplin ilmu tersebut antara lain:

Aktuaria (penerapan statistika dalam bidang asuransi) Biostatistika atau biometrika (penerapan statistika dalam ilmu biologi) Statistika bisnis Ekonometrika Psikometrika Statistika sosial Statistika teknik atau teknometrika Fisika statistik Demografi Eksplorasi data (pengenalan pola) Literasi statistik Analisis proses dan kemometrika (untuk analisis data kimia analis dan teknik

kimia)

Statistika memberikan alat analisis data bagi berbagai bidang ilmu. Kegunaannya bermacam-macam: mempelajari keragaman akibat pengukuran, mengendalikan proses, merumuskan informasi dari data, dan membantu pengambilan keputusan berdasarkan data. Statistika, karena sifatnya yang objektif, sering kali merupakan satu-satunya alat yang bisa diandalkan untuk keperluan-keperluan di atas.

Peranan, perlunya dan fungsi statistik

Peranan statistik :

a. Dalam kehidupan sehari-hari

Dalam kehidupan sehari-hari statistik memiliki peranan sebagai penyedia

keterangan-keterangan untuk diolah dan ditafsirkan

b. Dalam penelitian

Dalam penelitian ilmiah statistic digunakan sebagai alat untuk menemukan

keterangan-keterangan dalam angka-angka hasil penelitian

c. Dalam ilmu pengetahuan

Dalam ilmu pengetahuan statistik digunakan sebagai peralatan analis dan

interpretasi dari data kuantitatif ilmu pengetahuan sehingga didapat pengetahuan

dari data tsb.

Perlunya statistik :

Perlunya mempelajari statistik karena statistik sebagai alat bantu dalam hal-hal sbg

berikut :

a. menjelaskan hubungan antara variabel

b. membuat rencana dan ramalan

c. mengatasi berbagai perubahan

d. membuat keputusan yang lebih baik

Fungsi Statistik :

a. sebagai bank data, menyediakan data untuk diolah dandiinterpretasikan agar dapat

dipakai untuk menerangkan keadaan yang perlu diketahui

b. sebagai alat quality control, sebagai alat pembantu standarisasi dan alat

pengawasan

c. sebagai alat analisis

d. pemecah masalah dan pembuatan keputusan

Pembagian statistik berdasarkan ruang lingkup penggunaannya:

a. Statistik social

b. Statistik pendidikan

c. Statistik ekonomi

d. Statistik perusahaan

e. Statistik pertanian

f. Statistk kesehatan

Pembagian statistik berdasarkan bentuk parameternya:

a. Statistik parametrik

Statistik parametrik adalah bagian statistik yang parameternya dari populasinya

mengikuti suatu distribusi tertentu.

b. Statistik nonparametrik

Statistik parametrik adalah bagian statistik yang parameternya dari populasinya

tidak mengikuti suatu distribusi tertentu

Metodologi Statistik

Metodologi statistik dalam menyelesaikan masalah mempunyai tahapan-tahapan sbb:

1. Identifikasi masalah

2. Pengumpulan data atau fakta

Pada tahap ini data dikumpulkan berdasarkan permasalahan. Data yang

dikumpulkan bisa berupa data primer ( data yang berasal dari sumber langsung)

atau berupa data sekunder ( data yang berasal tidak langsung dari sumber). Data

yang diambil harus bersifat :

a. akurat, artinya harus sesuai dengan keadaan yang sebenarnya

b. up to date, artinya harus tepat waktu

c. komprehensif, artinya harus dapat mewakili

d. relevan, artinya harus ada hubungannya dengan masalah yang diambil

e. memiliki kesalahan baku kecil

3. Klasifikasi data

Data yang ada diidentifikasikan berdasarkan kemiripan atau kesamaan sifat,

kemudian disusun dalam kelompok-kelompok.

4. Penyajian data

Pada tahap ini data disajikan bisa dalam bentuk tabel, grafik atau ditampilkan

nilai-nilai deskriptifnya

5. Analisis data

Pada tahap ini data dianalisis untuk diambil kesimpulan dari permasalahan,

hasilnya berupa keputusan.

Jenis Data

A. Jenis Data Menurut Cara Memperolehnya

1. Data Primer

Data primer adalah secara langsung diambil dari objek / obyek penelitian oleh peneliti

perorangan maupun organisasi. Contoh : Mewawancarai langsung penonton bioskop 21

untuk meneliti preferensi konsumen bioskop.

2. Data Sekunder

Data sekunder adalah data yang didapat tidak secara langsung dari objek penelitian.

Peneliti mendapatkan data yang sudah jadi yang dikumpulkan oleh pihak lain dengan

berbagai cara atau metode baik secara komersial maupun non komersial. Contohnya

adalah pada peneliti yang menggunakan data statistik hasil riset dari surat kabar atau

majalah.

B. Macam-Macam Data Berdasarkan Sumber Data

1. Data Internal

Data internal adalah data yang menggambarkan situasi dan kondisi pada suatu organisasi

secara internal. Misal : data keuangan, data pegawai, data produksi, dsb.

2. Data Eksternal

Data eksternal adalah data yang menggambarkan situasi serta kondisi yang ada di luar

organisasi. Contohnya adalah data jumlah penggunaan suatu produk pada konsumen,

tingkat preferensi pelanggan, persebaran penduduk, dan lain sebagainya.

C. Klasifikasi Data Berdasarkan Jenis Datanya

1. Data Kuantitatif

Data kuantitatif adalah data yang dipaparkan dalam bentuk angka-angka. Misalnya

adalah jumlah pembeli saat hari raya idul adha, tinggi badan siswa kelas 3 ips 2, dan lain-

lain.

2. Data Kualitatif

Data kualitatif adalah data yang disajikan dalam bentuk kata-kata yang mengandung

makna. Contohnya seperti persepsi konsumen terhadap botol air minum dalam kemasan,

anggapan para ahli terhadap psikopat dan lain-lain.

D. Pembagian Jenis Data Berdasarkan Sifat Data

1. Data Diskrit

Data diskrit adalah data yang nilainya tercacah.

2. Data Kontinyu

Data kontinyu adalah data yang nilainya terletak pada suatu interval tertentu. Contohnya

adalah berat badan ibu-ibu, IP mahasiswa

E. Jenis-jenis Data Menurut Waktu Pengumpulannya

1. Data Cross Section

Data cross-section adalah data yang menunjukkan titik waktu tertentu. Contohnya

laporan keuangan per 31 desember 2006, data pelanggan PT. angin ribut bulan mei 2004,

dan lain sebagainya.

2. Data Time Series / Berkala

Data berkala adalah data yang datanya menggambarkan sesuatu dari waktu ke waktu atau

periode secara historis. Contoh data time series adalah data perkembangan nilai tukar

dollar amerika terhadap euro eropa dari tahun 2004 sampai 2006, jumlah pengikut

jamaah nurdin m. top dan doktor azahari dari bulan ke bulan, dll.