Dokumen tersebut membahas tentang statistika dan pengukuran data. Secara singkat, dokumen tersebut menjelaskan tentang peranan statistika dalam ilmu ekonomi, jenis-jenis statistika deskriptif dan inferensial, konsep populasi dan sampel, parameter dan statistik, serta tingkat pengukuran data yang terdiri dari skala nominal, ordinal, interval, dan rasio.

1. 1
STATISTIK-1
PENDAHULUAN
Referensi:
1. Bambang Kustianto. 1991. Statistika 1, Seri diktat kuliah, Penerbit
Gunadarma, Jakarta.
2. Black Kent. 1992. Business Statistcs: AN Introduction Course. St.
Paul: West Publishing Company.
3. Watson J. Collin, B. Patrick, dan H. V. David. 1990. Statistics for
Management and Economics. Boston: Allyn and Bacon.

2. 2
STATISTIK-1
Materi:
1. Peranan Statistika dalam ilmu ekonomi
2. Data dalam bentuk tabel dan gambar
3. Menghitung ukuran pemusatan
4. Menghitung ukuran keragaman
5. Konsep probabilitas
6. Distribusi teoritis
7. Angka Indeks
8. Analisis Deret Berkala

3. 3
STATISTIK-1
Peranan Statistika dalam ilmu ekonomi
Statistik?
Statistik adalah llmu pengetahuan yang berkaitan dengan pengumpulan, menganalisis,
menginterpretaskan, dan mempresentaskan data-data numerik.
Statistk penting dalam 2 aspek:
a) Statistik merupakan ukuran diskrptif yang dihitung dari sampel dan digunakan untuk
menggambarkan populasi
b) Statistik berkaitan dengan dstribusi untuk keperluan analisis data
Contoh penggunaan statistik dalam bisnis:
a) Accounting: Bank Indonesia ingin menentukan tingkat penggunaan off balance sheet di
industri perbankan. Secara keseluruhan bank bank internasional menerapkan off balance
sheet untuk meningkatkan laba dan operasinya.
b) Finance: Pemerintah ingin memprediksi tren ekonomi, investor ingin memprediksi harga
saham
c) Management: manajemen menggunakan statistik untuk pengambilan keputusan seperti
alokasi sumber daya manusia dan perilaku organisasi.
d) Management information system: industri manufaktur dapat menggunakan statistik untuk
memprediksi permintaan PC dan computer work station.
e) Marketing: perusahaan menggunakan statistik untuk mengukur perilaku konsumen, pangsa
pasar dan potensi periklanan.

4. 4
STATISTIK-1
Statistik diklasifikasikan kedalam:
a) Descriptif statstics: statistik yang memfokuskan pada pengumpulan data untuk
menggambarkan atau mengambil kesimpulan terhadap kelompok tersebut
b) Inferential/Inductive statistics: statistik berkaitan dengan pengumpulan data dari
sampel dan menggunakan statistik yang dhasilkan untuk mengambil kesimpulan
mengenai kesimpulan berdasarkan data dari sampel tersebut.
Populasi dan sampel?
Populasi adalah kumpulan orang atau obyek. Misalnya dalam pengertian luas adalah
seluruh kendaraan dan dalam pengertian yang sempit adalah seluruh kendaraan
bermerek toyota.
Jika peneliti mengumpulkan data dari seluruh populasi untuk melakukan pengukuran
tertentu, maka kegiatan ini disebut dengan sensus.
Sampel adalah bagian dari populasi yang jika diambil diharapkan mewakili populasi.
Misalnya untuk mengetahui tingkat durasi lampu yang dihasilkan oleh pabrk, maka
dilakukan sampling, karena keterbatasan waktu dan dana serta sumber daya manusia.
Parameter dan statistik?
Parameter adalah ukuran diskriptif dari populasi.

5. 5
STATISTIK-1
Contoh:
a) Mean (rata-rata) populasi dengan simbol μ
b) Varian populasi dengan simbol σ2
c) Devasi standar/simpangan baku dengan simbol σ
Statistik adalah ukuran diskrptif dari sampel
Contoh:
a) Mean (rata-rata) populasi dengan simbol
b) Varian populasi dengan simbol s2
c) Devasi standar/simpangan baku dengan simbol s
Population μ
(Parameter)
Sampel
(Statistic)
Calculate to estimate μ
Select random sample

6. 6
STATISTIK-1
Tingkat Pengukuran Data
Berjuta data numerik dikumpulkan untuk bisnis setiap hari yang menyerminkan berbagai
macam ukuran.
Contoh:
a) Angka yang menunjukkan jumlah biaya produksi suatu produk
b) Lokasi outlet dalam suatu kawasan
c) Berat pengiriman barang
d) Ranking prestasi mahasiswa
Seluruh data yang dikumpulkan akan dianalisis untuk suatu tujuan tertentu. Oleh karena
itu, analis memerlukan pengukuran tingkat terhadap data tersebut, sehingga dapat
ditentukan alat untuk analisis secara tepat.
Skala pengukuran adalah seperangkat aturan yang diperlukan untuk mengkuantitatifka data
dari pengukuran suatuvariabel.
Skala pengukuran ini terdiri dari:
1. Skala Nominal
Skala nominal adalah pengukuran yang dilakukan untuk membedakan memberikan kategori,
memberi nama, atau menghitung fakta‐fakta. Skala nominal akan menghasilkan data nominal
atau diskrit, yaitu data yang diperoleh dari pengkategorian, pemberian nama, atau
penghitungan fakta‐fakta.

7. 7
STATISTIK-1
Contoh:
a. Berdasarkan kategori, misalnya responden dibagi berdasarkan jenis
kelamin pria dan wanita.
b. Berdasarkan nama, misalnya dari penenlitian mengenai minibus di
Medan ditemukan data bus menurut jalur/trayek dan diberi nama
jalur 1, jalur2, jalur 3, dan seterusnya.
c. Berdasarkan data hitung, misalnya dari data PDB suatu negara
ditemukan pangsa sektor pertanian sebesar 52%, sektor manufaktur
sebesar 38%, dan sektor jasa sebesar 10%.
2. Skala Ordinal
Tidak hanya membedakan kategori dan nama pada skala nominal, pada skala ordinal
kategori‐kategori ini kemudian diberi urutan yang berjenjang.
Contoh:
Sangat cantik 4
cantik 3
cukup cantik 2
kurang cantik 1

8. 8
STATISTIK-1
3. Skala Interval
Merupakan salah satu jenis pengukuran dimana angka-
angka yang dikenakan memungkinkan kita untuk
membandingkan ukuran dari selisih antara angka-angka.
Selisih antara 1 dan 2 setara dengan selisih antara 2 dan 3,
selisih antara 2 dan 4 dua kali lebih besar dari selisih antara
1 dan 2. Contoh adalah skala temperature, misalnya
temperature yang rendah pada suatu hari adalah 40o F dan
temperature yang tinggi adalah 80o F. Disini kita tidak dapat
mengatakan bahwa temperature yang tinggi dua kali lebih
panas dibandingkan temperature yang rendah karena jika
skala Fahrenheit menjadi skala Celsius, dimana C = (5F – 160)
/ 9, sehingga temperature yang rendah adalah 4,4o C dan
temperature yang tinggi adalah 26,6o C.

9. STATISTIK-1 9
4. Skala ratio
Merupakan salah satu jenis pengukuran yang memiliki
nol alamiah atau nol absolute, sehingga
memungkinkan kita membandingkan magnitude
angka-angka absolute. Tinggi dan berat adalah dua
contoh nyata disini. Seseorang yang memiliki berat
100 kg boleh dikatakan dua kali lebih berat
dibandingkan seseorang yang memiliki berat
50 kg, dan seseorang yang memiliki berat 150 kg tiga
kali lebih berat dibandingkan seseorang yang
beratnya 50 kg. Dalam skala ratio nol memiliki
makna empiris absolute yaitu tidak satu pun dari
property yang diukur benar-bnar eksis.