Metode Statistik: April 2014 April 2014 ~ Metode Statistik

Wednesday, April 30, 2014

Pembagian Data

Data merupakan kumpulan kejadian dari sebuah fakta yang terjadi. Data masih membutuhkan proses pengolahan untuk dapat dijadikan informasi. Data dapat dibagi menjadi beberapa jenis. Berikut saya akan menjelaskan pembagian/pengelompokan data.
  1. Data menurut sifatnya. Menurut sifatnya data dibedakan menjadi data kualitatif dan data kuantitatif. Data kualitatif merupakan data yang tidak berbentuk angka, misalnya jenis kelamin dan warna. Sedangkan data kuantitatif adalah data yang berbentuk angka seperti tinggi badan, jumlah penduduk, dan panjang meja.Data menurut sumbernya. 
  2. Menurut sumbernya, data dibedakan menjadi data internal dan data eksternal. Data internal merupakan data yang berasal dari keadaan atau kegiatan suatu kelompok atau organisasi. Misalnya, data pengeluaran dan pembelian dari suatu perusahaan. Sedangkan data eksternal merupakan data yang bersumber dari luar suatu kelompok atau organissi. Misalnya, agen produk susu bayi meminta data persebaran penduduk usia 0-4 tahun untuk memasarkan produknya.
  3. Data menurut cara mempeolehnya. Menurut cara memperolehnya, data dibedakan atas data primer dan data sekunder. Data primer adalah data yang dikumpulkan sendiri oleh perorangan atau kelompok yang merupakan hasil pengamatan langsung terhadap suatu objek. Misalnya data hasil sensus penduduk oleh BPS yang dilakukan melalui wawancara langsung. Sedangkan data sekunder adalah data yang diperoleh dalam bentuk jadi dan telah diolah oleh pihak lain. Misalnya seorang mahasiswi kebidanan mencari data jumlah wanita di suatu daerah ke BPS untuk keperluan tugas akhir.
  4. Data menurut waktu pengumpulannya. Menurut waktu pengumpulannya, data dibedakan atas data cross section, data time series, dan data panel. Data cross section adalah data yang dikumpulkan dalam satu periode tertentu untuk menggambarkan keadaan objek pada periode tersebut. Misalnya data jumlah pengrajin industry keramik menurut omset yang dihasilkan, jenis kelamin, dan ukuran perusahaan. Data time series adalah data yang dikumpulkan dari waktu ke waktu. Misalnya data pergerakan nilai IHSG dari tahun 2000-2010 dan data harga beras mingguan selama tahun 2013. Sedangkan data panel adalah gabungan dari data cross section dan data panel. Misalnya, data perusahaan operator seluler di Indonesia menurut jumlah pelanggan dan omset tahun 2000-2014.


www.ayeey.com www.resepkuekeringku.com www.desainrumahnya.com www.yayasanbabysitterku.com www.luvne.com www.cicicookies.com www.tipscantiknya.com www.mbepp.com www.kumpulanrumusnya.com www.trikcantik.net

Syarat Data Yang Baik

Data merupakan dasar yang penting dalam membuat perencanaan dan keputusan, seperti rencana pembangunan. Data yang salah akan menyebabkan kesalahan dalam membuat kebijakan yang tidak tepat guna dan keputusan yang salah. Untuk itu, dalam mengambil keputusan, kita harus menggunakan data yang baik. Adapun syarat data yang baik yaitu : 

  1. Objektif, yang berarti bahwa data yang ditampilkan harus sesuai dengan keadaan yang sebenarnya. Misalnya, jumlah penduduk miskin di suatu kota sebanyak 1 juta jiwa, maka yang harus dilaporkan harus dengan jumlah 1 juta, jika kurang atau lebih maka akan berimbas pada pengambilan kebijakan yang salah untuk penduduk miskin seperti raskin dan BLT. 
  2. Representatif, yang berarti bahwa data yang tersedia harus mewakili objek yang diamati. Misalnya, data tentang harga barang yang diambil tidak hanya dari pasar tradisional tetapi juga pasar modern, data tentang konsumsi beras tidak hanya diambil di daerah perkotaan saja tetapi juga di daerah pedesaan. 
  3. Kesalahan baku (standard error) kecil. Data yang diperoleh dari hasil survey biasanya memiliki kesalahan baku, baik yang diperoleh dari sampling error maupun non sampling error. Namun hasil estimasi yang diperoleh diharapkan mendekati parameter atau nilai dari populasinya. Agar mendekati nilai parameternya maka kesalahan baku harus sekecil mungkin agar keputusan yang diambil tepat sasaran. 
  4. Tepat waktu. Terkadang kita membutuhkan data yang paling up to date untuk mengambil suatu keputusan. Misalnya, pemerintah tahun ini (2014) ingin melakukan perbaikan bangunan SD yang rusak, maka data yang diperlukan adalah data jumlah bangunan SD yang rusak yang terkini (tahun 2014 atau 2013), bukan data jumlah bangunan SD yang rusak tahun 2010, karena pemerintah ingin melihat gambaran terakhir jumlah bangunan SD yang rusak. 
  5. Relevan, yang berarti bahwa data yang dikumpulkan harus relevan dengan masalah yang akan dipecahkan. Misalnya, kebijakan pemerintah dalam impor sapi, maka data yang dibutuhkan adalah produksi daging sapi di Indonesia atau data jumlah sapi tahun berjalan. 



www.ayeey.com www.resepkuekeringku.com www.desainrumahnya.com www.yayasanbabysitterku.com www.luvne.com www.cicicookies.com www.tipscantiknya.com www.mbepp.com www.kumpulanrumusnya.com www.trikcantik.net

Tuesday, April 29, 2014

Populasi dan Sampel



Populasi dan sampel merupakan dua hal yang erat kaitannya dengan survei.  Populasi mecakup seluruh objek yang kita amati. Populasi merujuk kepada sekumpulan individu yang memiliki karakteristik sama. memiliki karakteristik tertentu, misalnya populasi penduduk kecamatan A . dalam statistik, populasi tidak hanya terbatas pada pengamatan untuk sekelompok orang atau hewan, tetapi bisa juga mencakup sekumpulan pengamatan terhadat benda mati. Intinya, populasi  merupakan sekumpulan objek dalam tempat dan kurun waktu yang menjadi cakupan dalam penelitian kita. Sedangkan Sampel merupakan himpunan bagian dari populasi. Sampel diperoleh melalui suatu metode untuk memudahkan kita dalam melakukan penelitian, dengan asumsi bahwa sampel yang kita ukur bisa merepresentasikan populasinya.

Nilai yang digunakan untuk suatu populasi disebut parameter, sedangkan nilai untuk sampel disebut statistik. Pada kenyataannya, kita jarang menemui parameter suatu populasi. Kita hanya bisa melakukan pendekatan dengan statistik. Misalnya jumlah ikan di laut dan jumlah produksi padi suatu propinsi dalam setahun.

Populasi terbagi menjadi dua macam yaitu populasi terhingga dan populasi tak terhingga. Populasi terhingga memiliki batasan katakteristik yang jelas, seperti populasi mahasiswa kampus A tahun 2014, populasi sapi betina di kandang bulan Juni, dan populasi karyawan di kantor statistik tahun 2010. Sedangkan populasi yang tak terhingga tidak memiliki batasan karakteristik yang jelas sehingga sulit untuk menentukan jumlah pastinya seperti populasi pengunjung mal, populasi jangkrik di sawah, dan populasi ikan di perairan Indonesia.


www.ayeey.com www.resepkuekeringku.com www.desainrumahnya.com www.yayasanbabysitterku.com www.luvne.com www.cicicookies.com www.tipscantiknya.com www.mbepp.com www.kumpulanrumusnya.com www.trikcantik.net

Thursday, April 24, 2014

Statistik Deskriptif & Inferensia

Dalam kajian ilmu statistik, metode statistik dibagi atas dua macam yaitu statistik deskriptif dan statistik inferensia. Ronald E. Walpole mendefinisikan statistik deskriptif sebagai metode-metode yang berkaitan dengan pengumpulan dan menyajian suatu gugus data sehingga memberikan informasi yang berguna. Sedangkan statistic inferensia mencakup semua metode yang berhubungan dengan analisis sebagian data untuk kemudian sampai pada peramalan atau penarikan kesimpulan mengenai keseluruhan data induknya.

Statistik deskriptif umumnya digunakan untuk menggambarkan keadaan data yang telah dikumpulkan dengan cara yang lebih simpel agar lebih mudah dipahami oleh pengguna data. Metode ini digunakan bukan untuk mengambil kesimpulan umum atas kondisi suatu populasi, tetapi hanya sekedar mendeskripsikan data tersebut saja.

Sebagai contoh, nilai matematika 10 orang siswa masing-masing dari kelas A dan kelas B yang diambil secara acak. Hasil yang diperoleh sebagai berikut.
Kelas A : 90 85 92 87 83 90 93 97 95 88  Rata-rata = 90
Kelas B : 85 82 86 89 90 80 81 84 88 85  Rata-rata = 85
Dari hasil di atas, kita tidak bisa menyimpulkan bahwa rata-rata nilai matematika kelas A lebih tinggi dari pada kelas B, namun kita hanya bisa menggambarkan bahwa rata-rata nilai matematika untuk sampel kelas A lebih tinggi dari pada sampel kelas B. Artinya kesimpulan ini hanya berlaku untuk 20 siswa tersebut, tidak berlaku untuk seluruh siswa kelas A dan B.


Berbeda halnya dengan statistik deskriptif, statistik inferensia digunakan melalui serangkaian tahapan proses pengujian statistik. Metode ini menggunakan informasi dari beberapa sampel untuk menggambarkan atau menggeneralisir keadaan suatu populasi. Untuk contoh di atas, kita dapat mengambil kesimpulan apakah nilai matematika kelas A lebih tinggi dari kelas B atau sebaliknya melalui pengujian tertentu. Misalnya uji beda rata-rata dua populasi independen.
www.ayeey.com www.resepkuekeringku.com www.desainrumahnya.com www.yayasanbabysitterku.com www.luvne.com www.cicicookies.com www.tipscantiknya.com www.mbepp.com www.kumpulanrumusnya.com www.trikcantik.net

Monday, April 14, 2014

Penyajian Data

Penyajian data statistik bisa menggunakan tabel dan grafik
www.ayeey.com www.resepkuekeringku.com www.desainrumahnya.com www.yayasanbabysitterku.com www.luvne.com www.cicicookies.com www.tipscantiknya.com www.mbepp.com www.kumpulanrumusnya.com www.trikcantik.net