espa4123 - statistika ekonomi_modul 1.pdf

STATISTIKA EKONOMI (ESPA4123)Modul 1: Konsep Dasar Statistika

Oleh : Olivica Priyono

MODUL 1 KONSEP DASAR STATISTIKA

Kegiatan Belajar 1: Pengertian Dasar Statistika dan DataKegiatan Belajar 2: Distribusi FrekuensiKegiatan Belajar 3: Distribusi Frekuensi Relatif dan Distribusi

Frekuensi Kumulatif

Content

Kegiatan Belajar 1: Pengertian Dasar Statistika dan Data

Pengertian Statistik

Arti sempitKumpulan dari data yang berupa angka, seperti statistik penduduk

maupun statistik pertanian, data yang dinyatakan dalam bentuk angka. Datatersebut dapat ditampilkan dalam bentuk deretan angka, atau dibuat table,dan dapat pula berupa grafik.Arti luas (statistika)

Statistika adalah keseluruhan dari metode pengumpulan data,pengolahan data, dan analisis terhadap data tersebut.

Kegiatan Belajar 1: Pengertian Dasar Statistika dan DataTahap-Tahap Kegiatan Statistik

• Sensus (secara keseluruhan)• Sample

PengumpulanData

PenyusunanData

• Editing (deteksi kesalahan)• Klasifikasi (pengelompokan berdasarkan sifat)• Tabulasi (Pengelompokan dalam susunan)

PengumumanData

Mudah dilihat secara visual

Analisis DataMenggunakan metode statistik : rata-rata, penyimpangan, regresi maupun korelasi

InterpretasiData

Pengambilan kesimpulan

Kegiatan Belajar 1: Pengertian Dasar Statistika dan DataData Populasi dan Sampel

Sebagaian besar penelitian dilakukan dengan mengadakan pengamatan terhadapsampel, dengan alasan :• Populasi jumlahnya tak terbatas/relatif banyak• Penelitian bersifat merusak• Populasinya homogen• Hasil penelitian segera dibutuhkan• Menghemat biaya• Menghemat waktu• Menghemat tenaga

Populasi SampleVs

Keseluruhan dari objek yang diselidiki Sebagian dari objek yang diselidiki

Kegiatan Belajar 1: Pengertian Dasar Statistika dan DataCara Pengumpulan Data

Pengumpulan data yang dilakukan dengan meneliti semua anggota populasi.Sensus

SamplePengumpulan data yang dilakukan dengan meneliti sebagian dari anggotapopulasi.

Contoh : sensus pendudukSensus membutuhkan biaya, tenaga dan waktu yang besar shingga hanyadilakukan beberapa tahun sekali.

Dapat menghasilkan data yang bagus bila pengambilan sampelnya benar(dapat mewakili dan mencerminkan populasi)

Kegiatan Belajar 1: Pengertian Dasar Statistika dan DataPengertian Statistika Deskriptif dan Statistika Induktif

Membahas tentang cara pengumpulan data, pengolahan data, penyajian data, penentuan nilai-nilai statistika, dan pembuatan gambar mengenai sesuatu.

Statistika Deskriptif

Statistika InduktifBerhubungan dengan kegiatan analisis untuk pengambilan kesimpulanmengenai populasi yang sedang diselidiki dengan pendekatan sample.

Contoh : pendapatan rata-rata penduduk di suatu kabupaten : Rp. 1.000.000 perbulan dengan deviasi standar sebesar Rp. 200.000

Contoh : pendapatan rata-rata responden Rp.1.000.000 perbulan, makapendapatan rata-rata semua penduduk dapat dihitung dengan mengadakanestimasi berdasarkan hasil pengamatan data sampel.

Kegiatan Belajar 1: Pengertian Dasar Statistika dan DataMacam-macam Data

Data dari suatubadan yang Dikumpulkan olehbadan itu untukkepentingan sendiri

Intern Ekstern Primer Sekunder

Kualitatif Kuantitatif Diskrit Kontinu

Data yang diperolehdari luar badan yang memerlukannya

Data eksternyang diperolehdari hasilpenelitiansendiri.

Vs

Data yang diperolehdari pihak lain ataudari hasil penelitianorang lain

Vs

Vs

Vs

Data yang tidakdinyatakan dalamsatuan angka tetapidinyatakan dalamkategori, golonganatau sifat dari data tersebut

Data yang dinyatakan denganmemnggunakanangka

Data yang satuannya selalubulat dalambilangan asli, tidakboleh berbentukpecahan

Data yang satuannya dapatberupa bilanganpecahan

Kegiatan Belajar 1: Pengertian Dasar Statistika dan DataSkala Pengukuran Data

Data digabungkan pada kriteria yang jelas dan tegas serta bersifat diskrit. Antar kelompok tidak dapat dikatakan yang satu lebih tinggi dari yang lain.Contoh : karyawan Jawa 30, Sunda 20, Bali 15,

Skala Nominal

Skala OrdinalData dikumpulkan pada urutan. Tidak dapat membedakan nilai data antarkelompok sehingga tidak dapat dipergunakan dalam perhitungan.Contoh : pengelompokan penghasilan dari rendah, sedang dan tinggi

Skala IntervalDipergunakan untuk menunjukkan adanya pengelompokan yang yangmempunyai besaran yang sama. Pada skala ini nilai 0 mempunyai arti yang relatif bukan harga 0 secara mutlakContoh : suhu 0-50°C (titik awal pengukuran bukan berarti tidakmempunyai nilai suhu

Skala RasioHampir sama dengan skala interval namun pada skala rasio, nilai 0 merupakan nilai mutlak. Data pada skala rasio dapat dijumlahkan, dikurangkan, dikalikan dan dibagi.Contoh : Berat 0-50Kg. Berat A = 8Kg, 2 kali lebih berat dari berat B.

Kegiatan Belajar 2: Distribusi Frekuensi

Tujuan utama mengklasifikasikan data :• Menggolongkan sifat data yang sama ke dalam kelompok-kelompok

tertentu atau kelas-kelas tertentu.• Mempermudah untuk membandingkan• Mengelompokkan informasi yang menonjol dan menghilangkan hal-hal

yang tidak perlu• Menunjukkan sifat yang menonjol sehingga secara sekilas mudah dilihat• Mempermudah untuk melakukan analisis terhadap data yang sudah

dikumpulkan, menginterpretasikan data, dan penyusunan laporan


Biasanya diterapkan pada data kualitatif. Klasifikasi secara kualitatif sulit untuk diukursecara kuantitatif. Contoh : warna kulit, suku, agama

Dasar-Dasar Klasifikasi

Klasifikasi berdasarkan sifat-sifat (attribute) data

Klasifikasi secara kuantitatif. Klasifikasi berdasarkan bilangan disebut klasifikasiberdasarkan kelas interval (class interval).Contoh : upah karyawan, jumlah barang yang diproduksi, dll

Klasifikasi berdasarkan bilangan (variables) data


Penyusunan data dalam urutan yang sistematis

Cara penyusunan data secara sistematis :

1. Berdasarkan waktu (time series, chronological, historical series)2. Berdasarkan daerah/wilayah (geographical series, cluster)3. Berdasarkan keadaan/frekuensi (frequency, conditional series)

a. Metode seriation secara individualb. Metode seriation secara kelompok

1) Rangkaian yang diskrit2) Rangkaian yang kontinu

Seriation



1. Berdasarkan waktu 2. Berdasarkan daerah/wilayah



a. Metode seriation secara individualdata mentah :

b. Metode seriation secara kelompok1) diskrit

2) kontinu (pecahan)

3. Berdasarkan keadaan/frekuensi (frequency, conditional series)


Suatu daftar yang membagi data yang ada ke dalam beberapa kelas untukmemudahkan dan mempercepat dalam memahami data.

Macam distribusi frekuensi :

1. Distribusi frekuensi menurut bilangan : pembagian kelas dinyatakan dalam angka(kuantitatif)

a. Distribusi frekuensi menurut bilangan dan bersifat tunggalb. Distribusi frekuensi menurut bilangan dan bersifat ganda

2. Distribusi frekuensi menurut kategori : pembagian kelas berdasarkan atas macam-macam data atau golongan data.

a. Distribusi frekuensi menurut kategori dan bersifat tunggalb. Distribusi frekuensi menurut kategori dan bersifat ganda

Distribusi Frekuensi

Kegiatan Belajar 2: Distribusi FrekuensiMacam distribusi frekuensi :

1. Distribusi frekuensi menurut bilangana. Distribusi frekuensi menurut bilangan dan

bersifat tunggal

b. Distribusi frekuensi menurut bilangan danbersifat ganda

2. Distribusi frekuensi menurut kategoria. Distribusi frekuensi menurut kategori dan

bersifat tunggal

b. Distribusi frekuensi menurut kategori danbersifat ganda


Menentukan jumlah kelasRumus Sturges : , dimana K = banyaknya kelas, N= Jumlah dataPembulatan : kurang dari 0.5 � kebawah, lebih dari 0.5 � ke atas

Penyusunan distribusi frekuensi menurut bilangan

Menghitung Range (Rentang Data)Perbedaan antara data terkecil dengan data terbesar (selisih)

Menghitung Lebar KelasLebar kelas : , dimana K = banyaknya kelas , R = rangePembulatan dianjurkan ke atas untuk menampung semua data yang ada

Menentukan kelasPada dasarnya kita bebas menentukan kelas asalkan semua data dapat masuk dan batas atas suatu kelasdibuat sedikit lebih kecil dari batas bawah kelas di atasnya

Menentukan FrekuensiMengadakan tabulasi yaitu memasukkan data ke dalam tabel

1. Menentukan jumlah kelas := 1+3,3*log 50 = 6,6 ≈ 7

2. Menentukan range :98 – 33 = 65


Besarnya keuntungan bersih pertahun dari 50 perusahaan batik di Yogyakarta (Rp. Juta)Contoh Penyusunan distribusi frekuensi menurut bilangan

3. Menentukan kelas interval/lebar kelas :Ci = R/K = 65/7 = 9,28 ≈ 10

4. Menentukan kelas :banyak kelas = 7 dan kelas interval = 10, maka kelas pertama memiliki batas bawah = 30 dan batas atas = 39,9. Untuk kelas kedua, batas bawah = 40 dan batas atas = 49,9. seterusnya hingga terbentuk 7 kelas.

5. Menghitung frekuensi masing-masing kelas :


1. Mempunyai nomor tabel sehingga dapat dibedakan dengan tabel lain2. Mempunyai judul dan subjudul yang jelas, dengan satuan tertentu3. Mempunyai kelas yang baik yang ditentukan sesuai pedoman Struges

Syarat Distribusi Frekuensi yang baik

4. Menghindari overlapping class (kelas yang tumpang tindih)

5. Menghindari kelas yang tidak sama

6. Menghindari kelas terbuka

7. Sumber data harus disebutkan

Kegiatan Belajar 2: Distribusi FrekuensiCara menggambar Distribusi Frekuensi menurut bilangan

a. Histogram (diagram kolom)

b. Poligon (menghubungkan titik tengah)

Kegiatan Belajar 2: Distribusi FrekuensiPenyusunan Distribusi Frekuensi menurut kategori

1. Menentukan kelas sesuai dengan kategori dari data tersebut2. Tabulasi data

Kegiatan Belajar 3: Distribusi Frekuensi Relatifdan Distribusi Frekuensi Kumulatif

Distribusi Frekuensi RelatifDistribusi frekuensi yang frekuensinya tidak dinyatakan dalam angka absolut, tetapidinyatakan dalam angka relatif atau dalam persentase dari jumlah frekuensi semuakelas yang ada.


Distribusi Frekuensi KumulatifDistribusi frekuensi yang secara berturut-turut dan bertahap memasukkan frekuensipada kelas-kelas yang lain1. Distribusi frekuensi kumulatif “kurang dari” 2. Distribusi frekuensi kumulatif “atau lebih”


Distribusi Kumulatif RelatifDistribusi frekuensi kumulatif yang frekuensinya dinyatakan secara relatif yaitu dalambentuk presentae1. Distribusi frekuensi kumulatif relatif kurang dari 2. Distribusi frekuensi kumulatif relatif atau lebih

� Christina Suparmi, 2012, Statistika Ekonomi, UniversitasTerbuka, Jakarta.

Literatur

Terima kasih감사합니다

espa4123 - statistika ekonomi_modul 1.pdf

Documents