Upcoming SlideShare
×

# Laporan akhir mata kuliah statistik buku panduan alat analisis statistik

17,091
-1

Published on

Laporan Akhir Mata Kuliah ini dibuat dalam bentuk buku dengan judul Panduan Alat Analisis Statistik Untuk Melakukan Penelitian, dibuat untuk memenuhi Tugas Akhir Mata Kuliah Statistik I Semester II Universitas Muhammadiyah Buton

Published in: Education
1 Comment
10 Likes
Statistics
Notes
• Full Name
Comment goes here.

Are you sure you want to Yes No
• b

Are you sure you want to  Yes  No
Views
Total Views
17,091
On Slideshare
0
From Embeds
0
Number of Embeds
0
Actions
Shares
0
0
1
Likes
10
Embeds 0
No embeds

No notes for slide

### Laporan akhir mata kuliah statistik buku panduan alat analisis statistik

1. 1. LAPORAN AKHIR MATA KULIAH STATISTIK I BUKU PANDUAN ALAT ANALISIS STATISTIK UNTUK MELAKUKAN PENELITIAN KELAS B SEMESTER II FAKULTAS EKONOMI JURUSAN AKUNTANSI Dosen Pembimbing Afrinda Hajar Maulia, SE., M.Si UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH BUTON KOTA BAUBAU 2013 Kelas B Semester II Fakultas Ekonomi Jurusan Akuntansi Universitas Muhammadiyah Buton
3. 3. DAFTAR ISI KATA PENGANTAR...................................................................................... i DAFTAR ISI.................................................................................................... ii BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang............................................................................................ 1 1.2 Maksud dan Tujuan Penulisan.................................................................... 2 1.3 Ruang Lingkup........................................................................................... 2 BAB II TINJAUAN LITERATUR 2.1 Gambaran Umum Statistik......................................................................... 3 2.2 Teknik Pengumpulan Data Dalam Statistik................................................ 16 2.3 Metode Pengolahan Data Dalam Statistik.................................................. 23 BAB III PEMBAHASAN 3.1 Contoh Kasus Regresi Linear Sederhana................................................... 28 3.2 Contoh Kasus Times Series (Data Berkala)............................................... 34 3.3 Pendekatan Turunan Analisis Times Series dan Regresi Linear................ 40 3.4 Contoh Kasus Indeks Harga....................................................................... 44 BAB IV PENUTUP 4.1 Kesimpulan................................................................................................. 53 4.2 Saran........................................................................................................... 54 DAFTAR PUSTAKA Kelas B Semester II Fakultas Ekonomi Jurusan Akuntansi Universitas Muhammadiyah Buton
4. 4. KELAS B SEMESTER II FAKULTAS EKONOMI JURUSAN AKUNTANSI UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH BUTON Kelas B Semester II Fakultas Ekonomi Jurusan Akuntansi Universitas Muhammadiyah Buton
5. 5. BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Sadar atau tidak, sebenarnya dalam kehidupan sehari-hari, kita sering menjumpai informasi-informasi statistik baik yang disajikan lewat media elektronik maupun lewat media cetak. Informasi-informasi tersebut disajikan dalam bentuk angka-angka, tabel atau grafis. Informasi seperti laju pertumbuhan penduduk, hasil pooling tentang cara pemilihan presiden, keadaan penduduk prasejahtera, pengangguran sarjana, persentase dana pembangunan yang dikorupsi pejabat, dan sebagainya; merupakan beberapa contoh kecil dari sekian banyak hal lainnya yang berkaitan dengan pemanfaatan statistik. Dapat dikatakan bahwa statistik memiliki peran penting dan sudah menjadi bagian dalam kehidupan manusia modern. Oleh sebab itu pemahaman terhadap statistik menjadi sangat diperlukan. Mata kuliah statistik merupakan salah satu mata kuliah yang diajarkan di perguruan tinggi. Mata kuliah ini diharapkan dapat membantu mahasiswa menangani informasi yang bersifat kuantitatif. Sebagai calon ilmuwan, mahasiswa diharapkan memiliki kemampuan dalam menggunakan pendekatan ilmiah dalam memecahkan masalah. Penelitian akademis -seperti yang diterapkan dalam penulisan skripsi adalah salah satu kegiatan keilmuan di mana permasalahan yang ada dipecahkan dengan melalui penggunaan pendekatan ilmiah. Dalam memecahkan permasalahan maka statsitik dapat berperan sebagai alat bantu yang dapat digunakan untuk menangani data-data kuantitatif yang diperoleh dalam penelitian. Dengan kata lain, melalui analisis statistik, dapat digambarkan situasi, kondisi, atau fakta yang diteliti dan sekaligus dapat diperoleh suatu kesimpulan yang masuk akal. Kelas B Semester II Fakultas Ekonomi Jurusan Akuntansi Universitas Muhammadiyah Buton
6. 6. 1.2 Maksud dan Tujuan Penulisan Tujuan penulisan makalah ini adalah untuk: 1. Menjelaskan gambaran umum statistik 2. Mengetahui teknik pengumpulan data dalam statistik 3. Mengetahui metode pengumpulan data dalam statistik 1.3 Ruang Lingkup Dalam buku ini, membahas tentang Pengantar Statistik I sebagai bahan pengetahuan dasar untuk melakukan penelitian, materi yang dibahas meliputi : 1. Pengertian statistik dan statistika 2. Teknik pengumpulan data 3. Metode pengumpulan data Kelas B Semester II Fakultas Ekonomi Jurusan Akuntansi Universitas Muhammadiyah Buton
7. 7. BAB II TINJAUAN LITERATUR 2.1 Gambaran Umum Statistik a. Definisi Banyak sekali definisi mengenai statistik yang dapat ditemukan dalam buku-buku teks statistik. Dari sekian banyak definisi tersebut, ada beberapa yang dapat dikemukakan di sini. Menurut Thorne (1980:3), statistik adalah seperangkat alat yang berkepentingan dengan pengumpulan, pengorganisasian, dan analisis fakta-fakta numerik. Dengan makna yang hampir sama, Pasaribu (1981:22) mengemukakan bahwa statistik menyediakan berbagai alat dan cara untuk mencari kembali keterangan yang seolah-olah tersembunyi di dalam angka-angka statistik. Kedua definisi tersebut menyepakati statistik sebagai suatu “alat” yang digunakan dalam menangani data kuantitatif. Definisi yang mengarahkan pada klasifikasi statistik (statistik deskriptif dan statistik inferensial) dikemukakan oleh McCall (1980:18). Ia mengemukakan bahwa statistik mempelajari tentang metode mendeskripsikan dan menginterpretasikan informasi kuantitatif, termasuk teknik mengorganisasi dan merangkum data, teknik membuat generalisasi (kesimpulan yang berlaku umum) dan inferensi dari data. Arah pengklasifikasian ini tampak pada istilah “mendeskripsikan” sebagai “statistik deskriptif” dan menginterpretasikan” sebagai “statistik inferensial”. Dari definisi-definisi yang dikemukakan tersebut dapat disimpulkan bahwa statistik berkaitan dengan cara menangani fakta berupa data kuantitatif yang diperoleh berdasarkan observasi atau pengukuran sehingga data dapat dideskripsikan atau ditarik kesimpulan dan akhirnya memungkinkan orang lebih mudah memahami fakta yang ada. Kelas B Semester II Fakultas Ekonomi Jurusan Akuntansi Universitas Muhammadiyah Buton
9. 9. Dengan demikian, di dalamnya terdiri dari sekumpulan prosedur mengenai bagaimana cara: 1. Mengumpulkan data 2. Meringkas data 3. Mengolah data 4. Menyajikan data 5. Menarik kesimpulan dan interpretasi data berdasarkan kumpulan data dan hasil analisisnya c. Fungsi dan Kegunaan Statistik Statistika digunakan untuk menunjukkan tubuh pengetahuan (body of knowledge) tentang cara-cara pengumpulan data, analisis dan penafsiran data. a. Fungsi statistik yaitu : 1. Statistik menggambarkan data dalam bentuk tertentu 2. Statistik dapat menyederhanakan data yang kompleks menjadi data yang mudah dimengerti 3. Statistik merupakan teknik untuk membuat perbandingan 4. Statistik dapat memperluas pengalaman individu 5. Statistik dapat mengukur besaran dari suatu gejala 6. Statistik dapat menentukan hubungan sebab akibat b. Kegunaan Statistik 1. Membantu penelitian dalam menggunakan sampel sehingga penelitian dapat bekerja efisien dengan hasil yang sesuai dengan obyek yang ingin diteliti 2. Membantu penelitian untuk membaca data yang telah terkumpul sehingga peneliti dapat mengambil keputusan yang tepat Kelas B Semester II Fakultas Ekonomi Jurusan Akuntansi Universitas Muhammadiyah Buton
10. 10. 3. Membantu peneliti untuk melihat ada tidaknya perbedaan antara kelompok yang satu dengan kelompok yang lainnya atas obyek yang diteliti 4. Membantu peneliti untuk melihat ada tidaknya hubungan antara variabel yang satu dengan variabel yang lainnya 5. Membantu peneliti dalam menentukan prediksi untuk waktu yang akan datang 6. Membantu peneliti dalam melakukan interpretasi atas data yang terkumpul (M.Subana dkk, 2000;14) 7. Pemerintah menggunakan statistik untuk menilai hasil pembangunan masa lalu dan merencanakan masa mendatang 8. Pimpinan menggunakannya untuk pengangkatan pegawai baru, pembelian peralatan baru, peningkatan kemampuan karyawan, perubahan sistem kepegawaian, dan sebagainya. 9. Para pendidik sering menggunakannya untuk melihat kedudukan siswa, prestasi belajar, efektivitas metode pembelajaran, atau media pembelajaran. 10. Para psikolog banyak menggunakan statistik untuk membaca hasil pengamatan baik melalui tes maupun observasi lapangan. c. Peranan Statistik Di dalam penelitian, statistik berperan untuk: 1. Memberikan informasi tentang karakteristik distribusi suatu populasi tertentu, baik diskrit maupun kontinyu. Pengetahuan ini berguna dalam menghayati perilaku populasi yang sedang diamati 2. Menyediakan prosedur praktis dalam melakukan survey pengumpulan data melalui metode pengumpulan data (teknik sampling). Pengetahuan ini berguna untuk mendapatkan hasil pengukuran yang terpercaya Kelas B Semester II Fakultas Ekonomi Jurusan Akuntansi Universitas Muhammadiyah Buton
11. 11. 3. Menyediakan prosedur praktis untuk menduga karakteristik suatu populasi melalui pendekatan karakteristik sampel, baik melalui metode penaksiran, metode pengujian hipotesis, metode analisis varians. Pengetahuan ini berguna untuk mengetahui ukuran pemusatan dan ukuran penyebaran serta perbedaan dan kesamaan populasi. 4. Menyediakan prosedur praktis untuk meramal keadaan suatu obyek tertentu di masa mendatang berdasarkan keadaan di masa lalu dan masa sekarang. Melalui metode regresi dan metode deret waktu. Pengetahuan ini berguna memperkecil resiko akibat ketidakpastian yang dihadapi di masa mendatang. 5. Menyediakan prosedur praktis untuk melakukan pengujian terhadap data yang bersifat kualitatif melalui statistik non parametrik. Sementara menurut Sugiyono (2003:12), statistik berperan untuk: 1. Alat untuk menghitung besarnya anggota sampel yang diambil dari suatu populasi, sehingga jumlah sampel yang dibutuhkan akan lebih dapat dipertanggungjawabkan 2. Alat untuk menguji validitas dan reliabilitas instrumen sebelum instrumen tersebut digunakan dalam penelitian 3. Sebagai teknik untuk menyajikan data, sehingga data lebih komunikatif, misalnya melalui tabel, grafik, atau diagram 4. Alat untuk menganalisis data seperti menguji hipotesis yang diajukan dalam penelitian. Kelas B Semester II Fakultas Ekonomi Jurusan Akuntansi Universitas Muhammadiyah Buton
12. 12. d. Jenis Statistik Berdasarkan Aktivitas Dalam definisi sebelumnya disebutkan bahwa statistik berfungsi mendeskripsikan dan menarik kesimpulan (inferensial). Menurut Horvath (1985:5), statistik memiliki dua tujuan utama, yaitu mendeskripsikan dan menarik kesimpulan. Oleh sebab itu dikenal dua jenis statistik, yaitu stastistik deskriptif dan statistik inferensial. 1. Statistik Deskriptif Statistik deskriptif berisi teknik untuk mengorganisasi, meringkas/ menyarikan informasi dari data numerik (Horvath, 1985:5). Untuk memberikan pemahaman tentang apa yang dimaksud dengan statistik deskriptif, maka perhatikan contoh berikut ini: Seorang peneliti ingin mengetahui tentang skor hasil belajar metodologi penelitian dari 300 orang mahasiswa di fakultas X. Data dari 300 orang mahasiswa tersebut diperoleh dari arsip nilai pada bagian kemahasiswaan. Si peneliti menyalin nama dan skor masing-masing mahasiswa. Dari contoh tersebut tentu saja diperoleh 300 skor yang bervariasi dari masing-masing mahasiswa. Dapat kita bayangkan berapa lembar kertas yang dibutuhkan untuk menyalin data dari 300 orang mahasiswa tersebut. Deretan data tersebut, meskipun sudah menyajikan semua data yang dibutuhkan, namun belum dapat memberikan jawaban secara akurat mengenai pertanyaan-pertanyaan seperti: Berapa skor rata-rata dari kelompok mahasiswa tersebut. Apakah rentang skor semua mahasiswa sempit sehingga variasi skor dapat dikatakan mirip. Atau sebaliknya rentang skor lebar sehingga skor sangat bervariasi. Skor mana yang dapat diidentifikasikan sebagai kelompok tinggi dan mana yang masuk dalam kelompok rendah. Informasi-informasi mengenai pertanyaan-pertanyan tersebut masih membutuhkan perhitungan-perhitungan tertentu. Perhitungan-perhitungan tersebut itulah yang menjadi kawasan operasi statistik deskriptif. Kelas B Semester II Fakultas Ekonomi Jurusan Akuntansi Universitas Muhammadiyah Buton
14. 14. melibatkan asumsi-asumsi tertentu. Contoh dari statistik parametrik adalah analisis regresi, analisis korelasi, dan analisis varians. 2. Statistik non Parametik Statistika non parametrik adalah prosedur dimana kita tidak melibatkan parameter serta tidak terlibatnya distribusi. Contoh : uji keacakan, uji kecocokan (goodness of fit) dan lain- lain. Kelebihan statistika non parametrik a. Asumsi yang digunakan dalam jumlah yang minimum maka kemungkinan penggunaan secara salah juga kecil. b. Untuk beberapa prosedur perhitungan dapat dilakukan dengan mudah secara manual. c. Konsep-konsep dari prosedur ini menggunakan dasar matematika dan statistika yang mudah dipahami. d. Prosedur ini dapat digunakan pada skala ordinal maupun nominal. Kelemahan dari prosedur statistika non parametrik a. Jika suatu kasus yang dapat dianalisis dengan statistika parametrik, kemudian digunakan analisis statistika non parametrik akan menyebabkan pemborosan informasi. b. Meskipun prosedur penghitungannya sederhana, perhitungannya kadang-kadang membutuhkan banyak tenaga dan menjemukan. Prosedur non parametrik digunakan a. Bila hipotesis yang harus diuji tidak melibatkan suatu parameter populasi. b. Bila skala pengukuran yang disyaratkan dalam statistika parametrik tidak terpenuhi misalnya skala ordinal dan nominal. Kelas B Semester II Fakultas Ekonomi Jurusan Akuntansi Universitas Muhammadiyah Buton
15. 15. Data dibedakan menurut skala yang digunakan pada saat melakukan pengukuran. Dengan pengukuran dimaksudkan sebagai upaya memberikan angka numerik terhadap obyek menurut aturan-aturan tertentu. Aturan yang berbeda akan menghasilkan skala yang berlainan sehingga akan memberikan jenis pengukuran yang berbeda. Terdapat empat macam skala pengukuran yang ada yaitu: 1. SKALA NOMINAL Skala nominal merupakan skala pengukuran yang paling rendah tingkatannya di antara ke empat skala pengukuran yang lain. Seperti namanya, skala ini membedakan satu obyek dengan obyek lainnya berdasarkan lambang yang diberikan. Oleh karena itu data dalam skala nominal dapat dikelompokkan ke dalam beberapa kategori, dan kepada kategori tersebut dapat diberikan lambang yang sesuai atau sembarang bilangan. Bilangan yang diberikan tidak mempunyai arti angka numerik artinya kepada angka-angka tersebut tidak dapat dilakukan operasi aritmetika, tidak boleh menjumlahkan, mengurangi, mengalikan, dan membagi. Bilangan yang diberikan hanyalah berfungsi sebagai lambang yang dimaksudkan hanya untuk membedakan antara data yang satu dengan data yang lainnya. Contoh : Data mengenai barang-barang yang dihasilkan oleh sebuah mesin dapat digolongkan dalam kategori cacat atau tidak cacat. Barang yang cacat bisa diberi angka 0 dan yang tidak cacat diberi angka 1. Data 1 tidaklah berarti mempunyai arti lebih besar dari 0. Data satu hanyalah menyatakan lambang untuk barang yang tidak cacat. Kesimpulan : Bilangan dalam Skala Nominal berfungsi hanya sebagai lambang untuk membedakan, terhadap bilangan-bilangan tersebut tidak berlaku hukum aritmetika, tidak boleh menjumlahkan, mengurangi, mengalikan, maupun membagi. Kelas B Semester II Fakultas Ekonomi Jurusan Akuntansi Universitas Muhammadiyah Buton
16. 16. Hubungan yang membatasi adalah hubungan sama dengan dan tidak sama dengan. Statistik yang sesuai dengan data berskala Nominal adalah Statistik Non- parametrik. Contoh perhitungan statistik yang cocok adalah Modus, Frekuensi dan Koefisien Kontingensi. 2. SKALA ORDINAL Skala pengukuran berikutnya adalah skala pengukuran ordinal. Skala pengukuran ordinal mempunyai tingkat yang lebih tinggi dari skala pengukuran nominal. Dalam skala ini, terdapat sifat skala nominal, yaitu membedakan data dalam berbagai kelompok menurut lambang, ditambah dengan sifat lain yaitu, bahwa satu kelompok yang terbentuk mempunyai pengertian lebih (lebih tinggi, lebih besar,…) dari kelompok lainnya. Oleh karena itu, dengan skala ordinal data atau obyek memungkinkan untuk diurutkan atau dirangking. Contoh : Sistem kepangkatan dalam dunia militer adalah satu contoh dari data berskala ordinal Pangkat dapat diurutkan atau dirangking dari Prajurit sampai Sersan berdasarkan jasa, dan lamanya pengabdian. Jika peneliti merangking data lamanya pengabdian maka peneliti dapat memberikan nilai 1, 2, 3, … , 4 dan seterusnya masing-masing terhadap seseorang anggota ABRI yang berpangkat Prajurit, Kopral, Sersan, dan seterusnya. Berbeda dengan skala nominal, angka yang diberikan terhadap obyek tidak semata-mata berlaku sebagai lambang tetapi juga memperlihatkan urutan atau rangking. Kesimpulan: Pada tingkat pengukuran ordinal, bilangan yang didapat berfungsi sebagai : 1. lambang untuk membedakan 2. untuk mengurutkan peringkat berdasarkan kualitas yang telah ditentukan (> atau < ). Kelas B Semester II Fakultas Ekonomi Jurusan Akuntansi Universitas Muhammadiyah Buton
17. 17. Pada tingkat pengukuran ordinal kita bisa mengatakan lebih baik/lebih buruk, lebih besar/lebih kecil, tetapi tidak bisa menentukan berapa kali lebih besarnya/lebih buruknya. Statistik yang sesuai dengan data berskala Ordinal adalah Statistik Non- parametrik. Contoh perhitungan statistik yang cocok adalah Median, Persentil, Korelasi Spearman (rs ), Korelasi Thau-Kendall dan Korelasi Thau-Kendall (W). 3. SKALA INTERVAL Skala pengukuran Interval adalah skala yang mempunyai semua sifat yang dipunyai oleh skala pengukuran nominal, dan ordinal ditambah dengan satu sifat tambahan. Dalam skala interval, selain data dapat dibedakan antara yang satu dengan yang lainnya dan dapat dirangking, perbedaan (jarak/interval) antara data yang satu dengan data yang lainnya dapat diukur. Contoh : Data tentang suhu empat buah benda A, B, C , dan D yaitu masing-masing 20. 30, 60, dan 70 derajat Celcius, maka data tersebut adalah data dengan skala pengukuran interval karena selain dapat dirangking, peneliti juga akan tahu secara pasti perbedaan antara satu data dengan data lainnya. Perbedaan data suhu benda pertama dengan benda kedua misalnya, dapat dihitung sebesar 10 derajat, dan seterusnya. Namun dalam skala interval, tidak mungkin kita melakukan perbandingan antara satu data dengan data yang lainnya. Kita tidak dapat mengatakan bahwa suhu 60 derajat Celcius dari benda C dan 30 derajat Celcius untuk suhu benda B berarti bahwa benda C 2x lebih panas dari benda B. Hal ini tidak mungkin karena skala interval tidak mempunyai titik nol yang mutlak. Titik nol yang tidak mutlak berarti benda dengan suhu nol derajat Celcius bukan berarti bahwa benda tersebut tidak mempunyai panas. Kelas B Semester II Fakultas Ekonomi Jurusan Akuntansi Universitas Muhammadiyah Buton
21. 21. Macam-macam Teknik Pengumpulan Data a. Angket (Kuesionare) Angket adalah daftar pertanyaan yang diberikan kepada responden untuk menggali data sesuai dengan permasalahan penelitian. Menurut Masri Singarimbum, pada penelitian survei, penggunaan angket merupakan hal yang paling pokok untuk pengumpulan data di lapangan. Hasil kuesioner inilah yang akan diangkakan (kuantifikasi), disusun tabel-tabel dan dianalisa secara statistik untuk menarik kesimpulan penelitian. Tujuan pokok pembuatan kuesioner adalah (a) untuk memperoleh informasi yang relevan dengan masalah dan tujuan penelitian, dan (b) untuk memperoleh informasi dengan reliabel dan validitas yang tinggi. Hal yang perlu diperhatikan oleh peneliti dalam menyusun kuesioner, pertanyaan-pertanyaan yang disusun harus sesuai dengan hipotesa dan tujuan penelitian. Menurut Suharsimi Arikunto, sebelum kuesioner disusun memperhatikan prosedur sebagai berikut: 1) Merumuskan tujuan yang akan dicapai dengan kuesioner. 2) Mengidentifikasikan variabel yang akan dijadikan sasaran kuesioner. 3) Menjabarkan setiap variabel menjadi sub-sub variabel yang lebih spesifik dan tunggal. 4) Menentukan jenis data yang akan dikumpulkan, sekaligus unit analisisnya. Hal lain yang perlu diperhatikan dalam penyusunan kuesioner, antara lain: 1) Pertanyaan-pertanyaan yang disusun dalam kuesioner juga harus sesuai dengan variabel-variabel penelitian, yang biasanya sudah didefinisikan dalam definisi operasional, yang mengandung indikator- indikator penelitian sesuai dengan permasalahan penelitian. 2) Tiap pertanyaan dalam kuesioner adalah bagian dari penjabaran definisi operasional, sehingga dapat dianalisa dengan tepat untuk menjawab permasalahan penelitian. Kelas B Semester II Fakultas Ekonomi Jurusan Akuntansi Universitas Muhammadiyah Buton
22. 22. Dalam kuesioner, pertanyaan-pertanyaan yang diajaukan biasanya pertanyaan mengenai hal-hal sebagai berikut: 1) Pertanyaan tentang fakta. Misalnya umur, pendidikan, status dan agama 2) Pertanyaan tentang pendapat dan sikap, yang menyangkut masalah perasaan dan sikap respondsen tentang sesuatu 3) Pertanyaan tentang informasi. Pertanyaan yang menyangkut apa yang diketahui oleh responden 4) Pertanyaan tentang persepsi diri. Responden menilai perilakunya diri dalam hubungannya dengan orang lain. Ditinjau dari segi cara pemakain kuesioner, ada beberapa cara yang bisa dilakukan oleh peneliti, antara lain: 1) Kuesioner digunakan dalam wawancara tatap muka dengan responden 2) Kuesioner diisi sendiri oleh responden 3) Wawancara melalui telepon 4) Kuesioner dikirim melalui pos. Ada beberapa hal yang perlu diperhatikan dalam membuat angket, antara lain: 1) Pakailah bahasa yang sederhana yang dapat dipahami oleh responden. 2) Pakailah kalimat yang pendek yang mudah difahami. 3) Jangan terlampau cepat menganggap bahwa responden telah memiliki pengetahuan atau pengalaman tentang masalah penelitian. 4) Lindungi harga diri responden. 5) Bila ingin menanyakan suatu perasaan atau tanggapan yang menyenangkan atau tidak menyenangkan, tanyakan terlebih dahulu hal-hal yang menyenangkan. 6) Pertimbangkan pertanyaan bersifat langsung atau tidak langsung. 7) Tentukan pertanyaan terbuka atau tertutup. Kelas B Semester II Fakultas Ekonomi Jurusan Akuntansi Universitas Muhammadiyah Buton
23. 23. 8) Masukkan hanya satu buah pikiran dalam tiap pertanyaan. 9) Rumusan pertanyaan jangan sampai memalukan responden. (lihat, Nasution, 2006:135-137) Contoh Angket 1) Angket Terbuka, yaitu angket dimana responden diberi kebebasan untuk menjawab Contoh: Metode apa yang digunakan oleh Bapak/ibu dalam pengajaran PAI dikelas a...................... b...................... c...................... d...................... 2) Angket Tertutup, apabila jawaban pertanyaan sudah disediakan oleh peneliti. Contoh: Apakah Bapak/Ibu senantiasa memeriksa hasil pekerjaan anak dikelas a. Selalu b. Sering c. Jarang sekali 3) Angket semi terbuka, yaitu jawaban pertanyaan sudah diberikan oleh peneliti, tetapi diberi kesempatan untuk menjawab sesuai kemauan responden Contoh: Apa metode yang Bapak/ibu gunakan dalam pengajaran PAI a. Diskusi b. Ceramah c. ............ Kelas B Semester II Fakultas Ekonomi Jurusan Akuntansi Universitas Muhammadiyah Buton
26. 26. d. Dokumen Data dalam penelitian kualitatif kebanyakan diperoleh dari sumber manusia atau human resources, melalui observasi dan wawancara. Sumber lain yang bukan dari manusia (non-human resources), di antaranya dokumen, foto dan bahan statistik. Dokumen terdiri bisa berupa buku harian, notula rapat, laporan berkala, jadwal kegiatan, peraturan pemerintah, anggaran dasar, rapor siswa, surat-surat resmi dan lain sebagainya. Selain bentuk-bentuk dokumen tersebut di atas, bentuk lainnya adalah foto dan bahan statistik. Dengan menggunakan foto akan dapat mengungkap suatu situasi pada detik tertentu sehingga dapat memberikan informasi deskriptif yang berlaku saat itu. Foto dibuat dengan maksud tertentu, misalnya untuk melukiskan kegembiraan atau kesedihan, kemeriahan, semangat dan situasi psikologis lainya. Foto juga dapat menggambarkan situasi sosial seperti kemiskinan daerah kumuh, adat istiadat, penderitaan dan berbagai fenomena sosial lainya. Selain foto, bahan statistik juga dapat dimanfaatkan sebagai dokumen yang mampu memberikan informasi kuantitatif, seperti jumlah guru, murid, tenaga administrasi dalam suatu lembaga atau organisasi. Data ini sangat membantu sekali bagi peneliti dalam menganalisa data, dengan dokumen-dokumen kuantitatif ini analisa data akan lebih mendalam sesuai dengan kebutuhan penelitian. d. Observasi Agar observasi yang dilakukan oleh peneliti memperoleh hasil yang maksimal, maka perlu dilengkapi format atau blangko pengamatan sebagai instrumen. Dalam pelaksanaan observasi, peneliti bukan hanya sekedar mencatat, tetapi juga harus mengadakan pertimbangan kemudian mengadakan penilaian ke dalam suatu skala bertingkat. Seorang peneliti harus melatih dirinya untuk melakukan pengamatan. Banyak yang dapat kita amati di dunia sekitar kita dimanapun kita berada. Hasil Kelas B Semester II Fakultas Ekonomi Jurusan Akuntansi Universitas Muhammadiyah Buton
28. 28. perwujudan yang lebih dapat dipahami dan diinterpretasikan dengan cara tertentu sehingga hubungan dari masalah penelitian dapat ditelaah serta diuji (Silalahi, 2006:304). Sehingga dapat dikatakan pula bahwa data ini perlu dianalisis agar berbagai data yang telah diperoleh dapat disederhanakan sehingga nantinya akan dapat lebih mudah untuk dipahami. Metode analisis data ini terbagi menjadi dua yaitu metode analisis kuantitatif dan metode analisis kualitatif (Silalahi, 2006:304). Analisis kuantitatif ini menggunakan data statistik dan dapat dilakukan dengan cepat, sementara analisis kualitatif ini digunakan untuk data kualitatif yang data yang digunakannya adalah berupa catatan-catatan yang biasanya cenderung banyak dan menumpuk sehingga membutuhkan waktu yang cukup lama untuk dapat menganalisisnya secara seksama (Silalahi, 2006:305). Metode kuantitatif ini menggunakan statistik sebagai alat analisis datanya (Silalahi, 2006:305). Statistik ini diartikan sebagai metode pengetahuan yang berhubungan dengan cara-cara penafsiran dan penarikan kesimpulan berdasarkan kumpulan data yang telah diperoleh sebelumnya melalui observasi dan penganalisaan yang dilakukan melalui aturan-aturan dan prosedur-prosedur tertentu. Fungsi utama dari statistik adalah memanipulasikan dan meringkaskan data yang berupa angka serta membandingkan hasil yang diperoleh dengan kebetulan-kebetulan yang telah diperkirakan. Analisis data kuantitatif dan statistik ini mampu memperlihatkan hasil-hasil pengukuran yang cermat karena perhitungannya yang matematis. Namun kemudian hal ini tidak berarti bahwa kecermatan tersebut merupakan jaminan dalam keabsahannya atau validitasnya. Dalam statistik ini terdapat pilihan uji statistik dimana data ini dapat dipilah-pilah berdasarkan tujuan penelitiannya (Silalahi, 2006:306). Jika penelitiannya bertujuan untuk mengetahui status dan mendeskripsikan suatu fenomena berdasarkan data yang terkumpul, maka analisis data yang digunakan adalah analisis deskriptif sehingga tabel yang nantinya disusun hanyalah memuat satu variabel pengamatan saja. Sementara itu, jika penelitiannya bertujuan agar dapat mengetahui hubungan antara dua fenomena baik asosiasi sejajar ataupun Kelas B Semester II Fakultas Ekonomi Jurusan Akuntansi Universitas Muhammadiyah Buton
29. 29. hubungan kausal maka bentuk analisis datanya adalah analisis korelasional dan tabel yang digunakan ini akan memuat dua atau lebih variabel pengamatan yang disusun dalam satu tabel yang juga disebut sebagai tabel silang. Kemudian, pilihan penggunaan uji statistik ini ditentukan oleh tujuan penelitian, tipe hipotesis dan tingkat data (Silalahi, 2006:307). Pertama, berdasarkan tujuan penelitiannya, pilihan metode statistik yang digunakan dapat untuk tujuan deskripsi dan inferensi. Lalu, jika berdasarkan tingkat data, yakni data bisa saja berbentuk nominal, ordinal dan interval atau rasio; atau kualitatif dan kuantitatif, disktrit atau kontinu. Ketiga adalah berdasarkan tipe hipotesis, dimana tipe hipotesis dalam penelitian sosial ini dapat dibedakan menjadi dua yaitu hipotesis perbedaan, baik hipotesis perbedaan antara sampel maupun antara variabel dan hipotesis asosiasi antara variabel. Tiap-tiap tipe hipotesis ini menggunakan uji statistik tertentu. Analisis dalam statistik ini terbagi menjadi dua yaitu statistik deskriptif dan statistik inferensial (Silalahi, 2006:308). Statistik deskriptif adalah prosedur- prosedur dalam mengorganisasikan dan menyajikan informasi dalam bentuk yang dapat digunakan dan dapat lebih dimengerti. Statistik deskriptif ini digunakan ketika penelitian itu bertujuan untuk memaparkan data hasil penelitian. Dalam metode kuantitatif ini, data yang sudah tersusun dalam tabel adalah dasar dalam analisis deskriptif. Berikutnya adalah statistik inferensial yang merupakan metode analisis yang digunakan untuk mengetahui atau mengukur derajat hubungan ataupun perbedaan antara dua variabel (Silalahi, 2006:309). Statistik inferensial ini digunakan ketika penelitian bertujuan untuk menganalisis hubungan antara variabel ataupun menguji hipotesis aosiasi (Silalahi, 2006:308). Terdapat dua pilihan dalam penggunaan statistik inferensial yaitu analisis statistik parametrik dan analisis statistik non-parametrik (Silalahi, 2006:309). Statistik parametrik ini digunakan apabila sampel ditarik secara acak dan data tersebar secara normal dan data hasil pengukurannya adalah interval, sementara statistik non-parametrik digunakan ketika sebaran datanya bersifat normal meskipun sampelnya ditarik secara acak dan data original nya diperoleh melalui pengukuran nominal ataupun ordinal demi mendapatkan kesimpulan yang sah (Silalahi, 2006:310). Kelas B Semester II Fakultas Ekonomi Jurusan Akuntansi Universitas Muhammadiyah Buton
31. 31. biasanya dilakukan pada pernyataan dengan kata-kata yang signifikan. Keempat adalah seleksi yang merupakan proses memilih item-item yang menarik yang dapat mewakili argumentasi peneliti. Terakhir adalah rangkuman yang merupakan ringkasan dari keseluruhan data. Dalam penelitian, setelah peneliti selesai mengumpulan data-data yang diperlukan maka langkah berikutnya adalah menganalisis data tersebut. Proses analisis data melewati tahap pengolahan data terlebih dahulu. Data yang diperoleh, baik itu data kuantitatif maupun kualitatif biasanya masih dalam kondisi “berantakan” sehingga perlu dikelompokkan dalam tahap pengolahan data. Pada dasarnya penelitian merupakan proses transformasi data ke dalam proses pemahaman lebih lanjut melalui beragam teknik analisis data. Analisis data merupakan tahapan penting dimana data yang telah dikumpulkan bertransformasi, dari tulisan-tulisan, baik berupa transkrip wawancara atau catatan-catatan pengamatan, menjadi data yang mengandung interpretasi dan pemahaman peneliti serta keterkaitan dengan teori dan substansi topik penelitian. Teknik menganalisis data yang dapat digunakan peneliti ini bergantung pada data yang diperolehnya. Jika data-data yang diperoleh merupakan data yang berupa angka maka digunakanlah analisis kuantitatif namun jika data yang diperoleh berupa kata-kata maka digunakanlah analisis kualitatif. Dalam menganalisis data ini peneliti haruslah cermat dalam memilah-milah data sehingga nantinya kesimpulan yang dibuat akan valid dan sesuai dengan data yang telah diperoleh. Kelas B Semester II Fakultas Ekonomi Jurusan Akuntansi Universitas Muhammadiyah Buton
32. 32. BAB III PEMBAHASAN 3.1 Contoh Kasus Regresi Linear Sederhana Regresi linear sederhana adalah metode statistik yang berfungsi untuk menguji sejauh mana hubungan sebab akibat antara variabel faktor penyebab (X) terhadap variabel akibatnya (Y). Model persamaan regresi linear sederhana adalah sebagai berikut : Keterangan: Y = Variabel dependen (nilai yang diprediksikan) X = Variabel independen a = Konstanta (nilai Y apabila X = 0) b = Koefisien regresi (nilai peningkatan jika bernilai positif ataupun penurunan jika bernilai negatif) Untuk menentukan nilai a dan b dengan mengunakan rumus : Kelas B Semester II Fakultas Ekonomi Jurusan Akuntansi Universitas Muhammadiyah Buton Y = a + bX
33. 33. Berikut ini adalah langkah – langkah dalam melakukan analisis regresi linear sederhana yaitu : 1. Tentukan dari tujuan melakukan analisis regresi sederhana 2. Identifikasi variabel faktor penyebab dan variabel akibat 3. Lakukan pengumpulan data 4. Hitung X2 , Y2 , dan XY dan total dari masing – masing 5. Hitung a dan b berdasarkan rumus di atas 6. Buatkan model persamaan regresi linear sederhana 7. Lakukan prediksi atau peramalan terhadap variabel faktor penyebab variabel akibat Contoh kasus yang diambil adalah nilai kualitas layanan dan nilai rata- rata penjualan barang di sebuah toko. Dengan analisis X adalah nilai kualitas layanan dan Y adalah penjualan barang. Data X dinilai dengan menggunakan kuesioner. Jumlah responden sebanyak 30 orang. Dengan menggunakan trend regresi linear sederhana, kita dapat membuat analisis hubungan data X dan data Y. Setelah membuat tabel frekuensi untuk X dan Y, selanjutnya dibuat tabel penolong untuk menghitung persamaan regresi dan korelasi sederhana. Penyelesaiannya mengikuti langkah – langkah dalam analisis regresi linear sederhana sebagai berikut : Kelas B Semester II Fakultas Ekonomi Jurusan Akuntansi Universitas Muhammadiyah Buton
34. 34. 3.2 Contoh Kasus Time Series (Data Berkala) Data Berkala (Time Series) adalah data yang disusun berdasarkan urutan waktu atau data yang dikumpulkan dari waktu ke waktu. Dengan menggunakan metode kuadrat terkecil dengan rumus : Dimana Y adalah data tahunan Jika n bernilai ganjil, maka X = {.......,-3, -2, -1, 0, 1,2,3,.....} Jika n bernilai genap, maka X = {....-5, -3, -1, 1, -3,-5,.........} Untuk menentukan nilai a dan b menggunakan rumus : Contoh kasus n bernilai ganjil : Tabel Data Penjualan Kendaraan Tahun 2007 - 2011 No Tahun Penjualan Kendaraan (Jutaan) 1. 2007 170 2. 2008 190 3. 2009 225 4. 2010 250 5. 2011 325 Selanjutnya dibuat tabel bantuan untuk menghitung trend Y Contoh kasus n bernilai genap : Tabel Data Penjualan Kendaraan Tahun 2007 - 2012 Kelas B Semester II Fakultas Ekonomi Jurusan Akuntansi Universitas Muhammadiyah Buton Y = a + bX
35. 35. No Tahun Penjualan Kendaraan (Jutaan) 1. 2007 150 2. 2008 179 3. 2009 190 4. 2010 225 5. 2011 250 6. 2012 325 Selanjutnya dibuat tabel bantuan untuk menghitung trend Y 3.3 PendekatanTurunan Analisis Time Series dan Regresi Linear Analisis trend merupakan suatu metode analisis yang ditujukan untuk melakukan suatu estimasi atau peramalan pada masa yang akan datang. Untuk Kelas B Semester II Fakultas Ekonomi Jurusan Akuntansi Universitas Muhammadiyah Buton
37. 37. Tahun 1995 sampai dengan 2003 Tahun Penjualan (Y) X XY X2 1995 200 - 4 - 800 16 1996 245 - 3 - 735 9 1997 240 - 2 - 480 4 1998 275 - 1 - 275 1 1999 285 0 0 0 2000 300 1 300 1 2001 290 2 580 4 2002 315 3 945 9 2003 310 4 1.240 16 Jumlah 2.460 775 60 Untuk mencari nilai a dan b adalah sebagai berikut : a = 2.460 / 9 = 273,33 b = 775 / 60 = 12,92 Persamaan garis linearnya adalah : Y = 273,33 + 12,92 X. Dengan menggunakan persamaan tersebut, dapat diramalkan penjualan pada tahun 2010 adalah : Y = 273,33 + 12,92 (untuk tahun 2010 nilai X adalah 11), sehingga : Y = 273,33 + 142,12 = 415,45 artinya penjualan barang “X” pada tahun 2010 diperkirakan sebesar 415.450 unit Contoh Kasus Data Genap : Tabel : Volume Penjualan Barang “X” (dalam 000 unit) Tahun 1995 sampai dengan 2002 Kelas B Semester II Fakultas Ekonomi Jurusan Akuntansi Universitas Muhammadiyah Buton
38. 38. Tahun Penjualan (Y) X XY X2 1995 200 - 7 - 1.400 49 1996 245 - 5 - 1.225 25 1997 240 - 3 - 720 9 1998 275 - 1 - 275 1 1999 285 1 285 1 2000 300 3 900 9 2001 290 5 1.450 25 2002 315 7 2.205 49 Jumlah 2.150 1.220 168 Untuk mencari nilai a dan b adalah sebagai berikut : a = 2.150 / 8 = 268,75 b = 1.220 / 168 = 7,26 Persamaan garis linearnya adalah : Y = 268,75 + 7,26 X. Berdasarkan persamaan tersebut untuk meramalkan penjualan pada tahun 2008 adalah : Y = 268,75 + 7,26 (untuk tahun 2008 nilai X adalah 19), sehingga : Y = 268,75 + 137,94 = 406,69 artinya penjualan barang “X” pada tahun 2008 diperkirakan sebesar 406,69 atau 406.690 unit. Selain dengan menggunakan metode tersebut di atas, juga dapat dipakai dengan metode sebagai berikut : Tabel : Kelas B Semester II Fakultas Ekonomi Jurusan Akuntansi Universitas Muhammadiyah Buton
39. 39. Volume Penjualan Barang “X” (dalam 000 unit) Tahun 1995 sampai dengan 2002 Tahun Penjualan (Y) X XY X2 1995 200 - 3 - 700 12,25 1996 245 - 2 ½ - 612,5 6,25 1997 240 - 1 ½ - 360 2,25 1998 275 - ½ - 137,5 0,25 1999 285 ½ 142,5 0,25 2000 300 1 ½ 450 2,25 2001 290 2 ½ 725 6,25 2002 315 3 ½ 1102,5 12,25 Jumlah 2.150 610,0 42,00 Untuk mencari nilai a dan b adalah sebagai berikut : a = 2.150 / 8 = 268,75 b = 610 / 42 = 14,52 Persamaan garis linearnya adalah : Y = 268,75 + 14,52 X. Berdasarkan persamaan tersebut untuk meramalkan penjualan pada tahun 2008 adalah : Y= 268,75 + 14,52 (untuk tahun 2008 nilai X adalah 9½), sehingga : Y = 268,75 + 137,94 = 406,69 artinya penjualan barang “X” pada tahun 2008 diperkirakan sebesar 406.690 unit. 3.4 Contoh Kasus Indeks Harga Angka indeks adalah ukuran statistik yang biasanya digunakan untuk menyatakan perubahan-perubahan relatif (perbandingan) nilai suatu variabel Kelas B Semester II Fakultas Ekonomi Jurusan Akuntansi Universitas Muhammadiyah Buton
40. 40. tunggal atau nilai sekelompok variabel. Perubahan relatif dinyatakan dalam bentuk persentase. Angka indeks yang dinyatakan dalam persentase (biasanya persentase tidak dinyatakan atau tidak ditulis), akan tetapi setiap angka indeks selalu dibaca dalam persen. Contoh 1 : Rata-rata harga per kg beras di kota “Z” pada tahun 2001 dan tahun 2002 masing- masing adalah Rp. 777,00 dan Rp. 881,00. Apabila kita bandingkan harga beras pada tahun 2002 dengan tahun 2001, akan kita dapatkan angka indeks sebagai berikut :Angka Indeks = Rp. 881/Rp.777 x 100% = Rp. 113,38. Angka Indeks sebesar 113, 38 memiliki makna bahwa rata-rata harga per kg beras di tahun 2002 lebih tinggi atau mengalami kenaikan sebesar 13,38% (=113,38 – 100) dari rata- rata harga per kg beras di tahun 2001. Contoh 2 : Sebuah grosir beras ingin mengetahui perubahan nilai penjualan beras selama 5 tahun terakhir, sedangkan data penjualan yang dimilikinya sebagai berikut : Tahun Nilai Penjualan (Jutaan Rp) 2004 300 2005 250 2006 350 2007 400 2008 425 Perkembangan perubahan penjualan setiap tahun dapat dihitung dengan angka indeks sebagai berikut : Penyelesaian : Kelas B Semester II Fakultas Ekonomi Jurusan Akuntansi Universitas Muhammadiyah Buton
41. 41. Tahun Nilai Penjualan (Jutaan Rp) Angka Indeks 2004 300 Tahun dasar = 100 2005 250 250/300 x 100 = 83,33 2006 350 350/300 x 100 = 116,6 2007 400 400/300 x 100 = 133,33 2008 425 425/300 x 100 = 141,6 Berdasarkan tabel di atas, perkembangan nilai penjualan beras sebagai berikut : Tahun 2004 sebagai tahun dasar diberi nilai 100. Tahun 2005 angka indeks 83,33 berarti nilai penjualan turun sebesar 16,67% dari nilai penjualan pada tahun 2004. Tahun 2006 angka indeks 116,6 berarti nilai penjualan naik sebesar 16,6% dari nilai penjualan pada tahun 2004. Tahun 2007 angka indeks 133,3 berarti nilai penjualan naik sebesar 33,3% dari nilai penjualan pada tahun 2004. Tahun 2008 angka indeks 141,6 berarti nilai penjualan naik sebesar 41,6% dari nilai penjualan pada tahun 2004 Contoh 3 : Harga eceran rata-rata empat bahan pokok di kota “C” tahun 2007 – 2008, disajikan pada tabel di bawah ini: Kelas B Semester II Fakultas Ekonomi Jurusan Akuntansi Universitas Muhammadiyah Buton
42. 42. Bahan Pokok Harga Rata – rata (Rp/Kg) 2007 2008 Beras 472,42 531,67 Gula 654,17 670,83 Minyak Goreng 650,00 650,00 Garam 196,87 358,33 Total 1.973,46 2.110,83 Perubahan harga rata-rata gabungan ke empat bahan pokok tersebut, dapat dilihat melalui indeks harga gabungan sebagai berikut : Indeks harga rata-rata gabungan tahun 2007/2008, 2.110,83/1.973,46 x 100 = 106,96 Indeks harga rata-rata gabungan pada tahun 2008 dengan tahun dasar 2007 = 106,96 memiliki arti bahwa harga rata-rata gabungan per kg keempat bahan pokok tersebut naik sebesar = 6,96% (106,96 – 100) dari harga rata-rata gabungan pada tahun 2007. Jenis-Jenis Angka Indeks : 1. Indeks harga (price indeks), adalah angka yang dapat dipakai untuk melihat perubahan mengenai harga-harga barang, baik harga sejenis Kelas B Semester II Fakultas Ekonomi Jurusan Akuntansi Universitas Muhammadiyah Buton
43. 43. barang maupun sekelompok barang dalam dalam waktu dan tempat yang sama atau berlainan. 2. Indeks kuantitas (quantity indeks), adalah angka yang dapat dipakai untuk melihat perubahan mengenai kuantitas sejenis barang atau sekelompok barang yang dihasilkan (diproduksi), dijual, dikonsumsi, diekspor dan sebagainya dalam waktu yang sama atau berlainan. 3. Indeks nilai (value indeks), adalah angka yang dapat dipakai untuk melihat perubahan nilai uang dari suatu barang yang diproduksi, diekspor, diimpor, dikonsumsi dan sebagainya dalam waktu dan tempat yang sama atau berlainan. Nilai ini dapat diperoleh dari hasil perkalian antara harga dengan kuantitas, contohnya : a. Indeks biaya hidup, merupakan nilai pengeluaran konsumsi setiap keluarga, yang tak lain dari hasil perkalian antara harga dan kuantitas barang yang dikonsumsi. b. Indeks nilai produksi, yang tak lain merupakan hasil perkalian antara harga dan kuantitas barang yang diproduksi. Angka Indeks Relatif Angka indeks relatif, merupakan hasil perhitungan indeks yang terdiri dari satu macam barang saja. Misalnya indeks harga minyak goreng, indeks harga beras, indeks kuantitas beras, dan sebagainya. Rumus untuk menghitung Angka Indeks Harga (P) P (n10) = Pn x 100 Kelas B Semester II Fakultas Ekonomi Jurusan Akuntansi Universitas Muhammadiyah Buton
44. 44. P0 Keterangan : Pn = Harga barang pada waktu atau periode n P0 = Harga barang pada waktu atau periode dasar 0 P (n10) = Angka indeks harga barang pada waktu n dengan waktu dasar 0 Contoh 4 : Jenis Bahan Pokok Harga 2007 2008 Beras (Kg) 472,42 531,67 Ikan Asin (Kg) 2.633,3 0 3.133,33 Minyak Goreng (Btl) 45,83 650,00 Gula Pasir (Kg) 654,17 670,83 Garam (Kg) 250,00 258,33 Sabun Cuci (Batang) 300,00 308,33 Tekstil (Mtr) 1.000,0 0 1.300,00 Batik Kasar (Helai) 5.500,0 0 8.500,00 Minyak Tanah (Ltr) 200,00 200,00 Hitunglah : a. Indeks harga eceran rata-rata beras pada tahun 2008 dengan waktu dasar tahun 2007. b. Indeks harga rata-rata gula pasir pada tahun 2008 dengan waktu dasar tahun 2007. Penyelesaian : Kelas B Semester II Fakultas Ekonomi Jurusan Akuntansi Universitas Muhammadiyah Buton
45. 45. Untuk beras P (08,07) = P08 x 100 P07 P (08,07) = 531,67 x 100 = 112,42 472,92 Jadi, indeks harga eceran rata-rata beras pada tahun 2008 dengan tahun 2007 sebagai tahun dasar adalah 112,42%. Artinya, harga eceran rata-rata per kg beras di kota “X” pada tahun 2008 mengalami kenaikan sebesar 12,42% dibandingkan tahun 2007. Untuk gula pasir P (08,07) = P08 x 100 P07 P (08,07) = 670,83 x 100 = 102,54 654,17 Jadi, indeks harga eceran rata-rata gula pasir pada tahun 2008 dengan tahun 2007 sebagai tahun dasar adalah 102,54%. Artinya, harga eceran rata-rata per kg gula pasir di kota “X” pada tahun 2008 mengalami kenaikan sebesar 2,54% dibandingkan tahun 2007. Rumus untuk menghitung Angka Indeks Kuantitas (Q) Kelas B Semester II Fakultas Ekonomi Jurusan Akuntansi Universitas Muhammadiyah Buton
46. 46. Q (n10) = Qn x 100 Q0 Keterangan : Qn = Kuantitas barang pada waktu atau periode n Q0 = Kuantitas barang pada waktu atau periode dasar 0 Q (n10)= Angka indeks kuantitas pada waktu n dengan waktu dasar 0 Contoh 5 : Jenis Bunga Banyaknya Produksi (Ton) 2004 2005 2006 2007 Bawang Merah 14.684 13.096 18.427 20.875 Bawang Putih 4.979 8.266 14.303 15.931 Bawang Daun 652 785 1.276 1.294 Kentang 2.261 2.962 4.236 5.107 Kubis 14.787 24.956 40.968 54.415 Sawi 5.743 4.268 10.146 13.882 Kacang Merah 159 3.357 8.075 17.051 Berdasarkan data di atas, hitunglah indeks produksi kentang Propinsi “A” pada tahun 2007 dengan tahun dasar 2006. Penyelesaian : Kelas B Semester II Fakultas Ekonomi Jurusan Akuntansi Universitas Muhammadiyah Buton
47. 47. Diketahui, Qn = Q07 = 5.107 Qn = Q06 = 4.236 Maka, Q (07,06) = Q07 x 100 Q06 P (07,06) = 5.107 x 100 = 120,56 4.236 Jadi, indeks rata-rata produksi kentang Propinsi “X” pada tahun 2007 dengan tahun 2006 sebagai tahun dasar adalah 120,56%. Artinya, produksi kentang Propinsi “X” pada tahun 2007 mengalami kenaikan sebesar 20,56% dibandingkan tahun 2006. Angka Indeks Harga Paasche Keterangan : Pn = Harga barang pada tahun n P0 = Harga barang pada tahun dasar 0 Qn = Kuantitas barang pada tahun n IP = Angka Indeks Paasche Contoh 6: Kelas B Semester II Fakultas Ekonomi Jurusan Akuntansi Universitas Muhammadiyah Buton
48. 48. Data mengenai harga dan kuantitas produksi 4 jenis barang di Propinsi “B” disajikan dalam tabel berikut ini : Jenis Barang Harga/Unit (Rp) Kuantitas Produksi (Unit) 2007 2008 2007 2008 A 500 525 2 4 B 800 900 5 6 C 600 700 3 4 D 300 400 10 15 Hitunglah indeks harga agregatif (gabungan) tertimbang barang-barang tersebut pada tahun 2008 dengan tahun dasar 2007 dengan metode Paasche Penyelesaian: Jenis Barang Harga/Unit (Rp) Kuantitas Produksi (Unit) PnQn P0Qn 2007 2008 2007 2008 (P0) (Pn) (Q0) (Qn) A 500 525 2 4 2.100 2.000 B 800 900 5 6 5.400 4.800 C 600 700 3 4 2.800 2.400 D 300 400 10 15 6.000 4.500 Total 16.30 0 13.700 I L = 16.300 x 100 = 118,97 13.700 BAB IV Kelas B Semester II Fakultas Ekonomi Jurusan Akuntansi Universitas Muhammadiyah Buton