Modul ke:

Fakultas

Program Studi

SESI 2 STATISTIK BISNIS

Viciwati STl MSi.

02EKONOMI

BISNIS

Manajemen dan Akuntansi

Sesi 2 ini bertujuan agar Mahasiswa mengetahui langkah-langkah yang harus lakukan untuk mengumpulkan data hingga menyajikan dan menganalis data yang sudah mereka dapatkan

Pengumpulan,Pengolahan,Penyajian, Analis Data dan DistribusiFrekuensi

Statistik Bisnis Sesi 2

PENGERTIAN DATA

Data adalah sesuatu yang belum mempunyaiarti bagi penerimanya dan masih memerlukanadanya suatu pengolahan. Data bisa berwujudsuatu keadaan, gambar, suara, huruf, angka,matematika, bahasa ataupun simbol-simbollainnya yang bisa kita gunakan sebagai bahanuntuk melihat lingkungan, obyek, kejadianataupun suatu konsep

I. Pengumpulan Data

Pengumpulan data dilakukan untukmemperoleh informasi yang dibutuhkan dalamrangka mencapai tujuan penelitian. Tujuanyang diungkapkan dalam bentuk hipotesismerupakan jawaban sementara terhadappertanyaan penelitian.

Metode Pengumpulan Data

• Wawancara• Menurut Prabowo (1996) wawancara adalah

metode pengmbilan data dengan cara menanyakan sesuatu kepada seseorang responden, caranya adalah dengan bercakap-cakap secara tatap muka.Pada penelitian ini wawancara akan dilakukan dengan menggunakan pedoman wawancara.

• Pedoman wawancara digunakan untukmengingatkan interviewer mengenai aspek-aspek apa yang harus dibahas, juga menjadidaftar pengecek (check list) apakah aspek-aspek relevan tersebut telah dibahas atauditanyakan.

• Dengan pedoman demikian interviwer harusmemikirkan bagaimana pertanyaan tersebutakan dijabarkan secara kongkrit dalam kalimattanya, sekaligus menyesuaikan pertanyaandengan konteks actual saat wawancaraberlangsung.

OBSERVASI

• Observasi adalah pengamatan dan pencatatan secara sistimatik terhadap unsur-unsur yang tampak dalam suatu gejala atau gejala-gejala dalam objek penelitian.

• Dalam penelitian ini observasi dibutuhkan untuk dapat memahami proses terjadinya wawancara dan hasil wawancara dapat dipahami dalam konteksnya.

• Observasi yang akan dilakukan adalah observasi terhadap subjek, perilaku subjek selama wawancara, interaksi subjek dengan peneliti dan hal-hal yang dianggap relevan sehingga dapat memberikan data tambahan terhadap hasil wawancara

MACAM-MACAM OBSERVASI

• Observasi Partisipatif dimana Peneliti mengamati apa yang dikerjakan orang,mendengarkan apa yang diucapkan dan berpartisipasi dalam aktivitas yang diteliti

• Observasi Terus Terang atau Tersamar dimana peneliti berterus terang kepada narasumber bahwa ia sedang melakukan penelitian.

• Observasi tak Berstruktur dilakukan dengan tidak Berstruktur karena fokus penelitian belum jelas

• Angket atau kuesioner (questionnaire)Angket atau kuesioner merupakan suatu teknik pengumpulan data secara tidak langsung (peneliti tidak langsung bertanya jawab dengan responden).

• Kuesioner merupakan metode penelitian yang harus dijawab responden untuk menyatakan pandangannya terhadap suatu persoalan. Sebaiknya pertanyaan dibuat dengan bahasa sederhana yang mudah dimengerti dan kalimat-kalimat pendek dengan maksud yang jelas.

MACAM-MACAM KUISIONER

Kuesioner tertutupSetiap pertanyaan telah disertai sejumlah pilihanjawaban. Responden hanya memilih jawabanyang paling sesuai. Kuesioner terbukaDimana tidak terdapat pilihan jawaban sehinggaresponden haru memformulasikan jawabannyasendiri.

• Kuesioner kombinasi terbuka dan tertutupDimana pertanyaan tertutup kemudian disusuldengan pertanyaan terbuka.• Kuesioner semi terbukaPertanyaan yang jawabannya telah tersusun rapi,tetapi masih ada kemungkinan tambahanjawaban.

Data Menurut Cara Memperolehnya

1. Data PrimerData 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 SekunderData 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.

Data Berdasarkan Sumber Data

• Data Internal Data internal adalah data yang menggambarkan situasi dan kondisi pada suatu organisasi secara internal. Misal : data keuangan, data pegawai, data produksi, dsb.

• 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, penyebaran penduduk, dan lain sebagainya.

Data Menurut Waktu Pengumpulannya1. Cross Section

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 / BerkalaData 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.

Data dengan Variabel bebas dan variabelterikat

• Variabel bebas adalah data unit atau ukuran yang diubah dalam suatu pengamatan. Dalam hubungan sebab-akibat, variable terikat berperan sebagai sebab sementara variabel bebas adalah berperan sebagai akibat.

• Data dengan variabel terikat adalah data unit atau ukuran yang berubah sesuai dengan berubahnya variable lain. Variabel terikat menjadi hal yang diperhatikan dalam suatu pengamatan.

Pengolahan Data

• Pengolahan data adalah proses untuk memperoleh ringkasan data (summary figure) yang diperoleh dari sekelompk data mentah dengan menggunakan rumus tertentu.

• Angka/data ringkasan yang dimaksud diantaranya jumlah, rata-rata, prosentase, median (nilai tengah), nilai yang sering muncukl (modus), penyimpangan, dan frekuensi relative.

• Data ringkasan yang berasal dari sensus disebut dengan true value sedangkan data darisample disebut dengan estimatevalue/statistic. Proses atau tahap pengolahan data:1 Pengkodean2 Validasi3 Tabulasi4 Produksi

3. PENYAJIAN DATA

• Data yangsudah dikumpulkan dan diolah maka agar mudah dalam pembacaannya perlu disajikan dalam bentuk gambar atau grafik agar data dengan lebih epat dan mudah untuk dibaca oleh pengamat.

Untuk itu agar data dapat disajikan dalam bentukgambar grafik maka hal yang perlu diperhatikanketika membuat grafik adalah:1. Menentukan sumbu absis (X) dan ordinat Y).

Sumbu absis mencantumkan nilai dan sumbu ordinat mewakili frekuensi.

2. Menentukan perbandingan antara X dan Y. Lazimnya sumbu X dibuat lebih panjang.

3. Pemberian nama pada tiap sumbu.4. Pemberian nama pada grafik.

Ada beberapa Jenis Grafik, Bagan dan Diagramyaitu bisa berbentuk :• Histogram, • Poligon,• Ogive, • Bagan melingkar, • Grafik batang, • Kartogram, • Piktogram, • Diagram garis,• Bagan piramida.•

PROSEDUR PENGGUNAAN TABEL & GRAFIK

Data Kualitatif Data Kuantitatif

MetodeTabel

MetodeGrafik

Distr. Frekuensi Distr. Frek. Relatif % Distr. Frek. Tabulasi silang

MetodeTabel

MetodeGrafik

Data

Grafik Batang

Grafik Lingkaran

Distr. Frekuensi Distr. Frek. Relatif Distr. Frek. Kum. Distr. Frek. Relatif Kum. Diagram Batang-Daun Tabulasi silang

Plot Titik Histogram Ogive Diagram

Scatter

4. Analisis Data

• Analisis data merupakan proses mengorganisasikan dan mengurutkan data ke dalam pola, kategori dan satuan uraian dasar sehingga dapat ditemukan tema dan dapat dirumuskan hipotesis kerja seperti yang didasarkan oleh data.

Teknik analisis data ada dua, yaitu:1. Teknik analisis data kuantitatif 2. Teknik analisis data kualitatif

• Teknik analisis data kuantitatif dengan menggunakan statistik, meliputi statistik deskriptif dan inferensial. Statistik inferensial meliputi statistik parametris dan non parametris.

• Teknik analisis data kualitatif dilakukan dari sebelum penelitian, selama penelitian, dan sesudah penelitian yang meliputi analisis sebelum di lapangan.

• Secara garis besar, analisis data meliputi 3 langkah, yaitu : Persiapan, tabulasi, penerapan data sesuai dengam pendekatan penelitian.

• Penafsiran data sangat penting kedudukannya dalam proses analisis data penelitian karena kualitas analisis dari suatu peneliti sangat tergantung dari kualitas penafsiran yang diturunkan oleh peneliti terhadap data.

DISTRIBUSI FREKUENSI

• Distribusi Frekuensi adalah pengelompokkan data ke dalam beberapa kategori yang menunjukkan banyaknya data dalam setiap kategori, dan setiap data tidak dapat dimasukkan ke dalam dua atau lebih kategori.

• Tujuan: Mendapatkan informasi lebih dalam tentang data yang ada yang tidak dapat secara cepat diperoleh dengan melihat data aslinya.

KELEBIHAN DAN KEKURANGAN

• KelebihanDapat mengetahui gambaran secara menyeluruh

• KekuranganRincian atau informasi awal menjadi hilang

Bagian-bagian distribusi frekuensi

• Kelas-kelas (class)• Batas kelas (class limits)• Tepi kelas (class boundary)• Titik tengah kelas/tanda kelas (class mid

point/class marks)• Interval kelas (class interval)• Panjang Interval kelas atau kelas (interval

kelas)• Frekuensi kelas (class frequency)

LIMIT, BATAS, NILAI TENGAH, DAN LEBAR KELAS• Limit Kelas/Tepi Kelas

Nilai terkecil/terbesar pada setiap kelas• Batas Kelas

Nilai yang besarnya satu desimal lebih sedikit dari data aslinya

• Nilai Tengah KelasNilai tengah antara batas bawah kelas dengan batas atas kelas

• Lebar KelasSelisih antara batas bawah kelas dengan batas atas kelas

CARA MEMBUAT TABEL DISTRIBUSI FREKUENSI

1) Tentukan Range atau jangkauan data (r)2) Tentukan banyak kelas (k)

Rumus Sturgess :k=1+3,3 log n

3) Tentukan lebar kelas (c)c=r/k

4) Tentukan limit bawah kelas pertama dan kemudian batas bawah kelasnya

5) Tambah batas bawah kelas pertama dengan lebar kelas untuk memperoleh batas atas kelas

6) Tentukan limit atas kelas7) Tentukan nilai tengah kelas8) Tentukan frekuensi

Penyusunan Distribusi Frekuensi

1.Mengurutkan data dari yang terkecil ke yang terbesar.

2.Menentukan jangkauan (range) dari data.Jangkauan = data terbesar – data terkecil

3.Menentukan banyaknya kelas (k).k = 1 + 3.3 log n; k Є bulat

ket : k = banyaknya kelasn = banyaknya data

Hasil dibulatkan, biasanya ke atas.

4.Menentukan panjang interval kelas.Panjang interval kelas (i) = jangkauan (R) / banyaknya kelas (k)

5.Menentukan batas bawah kelas pertama.6.Menuliskan frekuensi kelas secara melidi

dalam kolom turus sesuai banyakn

Langkah Penyusunan Tabel Distribusi

Frekuensi1. Mengurutkan Data

Langkah pertama dari distribusi frekuensiadalah mengurutkan data dari yang terkecil keyang terbesar atau sebaliknya. Tujuannya adalah agar memudahkan dalammelakukan perhitungan pada langkahselanjutnya.

Pengurutan data juga berguna untuk perhitungannilai median, modus dan juga rata-rata.

Contoh: Nilai Midtes 20 mahasiswa UMB yang mengikuti Kuliah Statistika adalah sebagai berikut:

Sebelum diurut: 80,90,70,60,60,50,90,80,70,80,50,70,100,40,50,60,80,70,60,80

Setelah diurut menjadi :40 50 50 50 60 60 60 60 70 70 70 70 80 80 80 80 80 90 90 100

2. Menentukan jumlah kelasH.A. Sturges pada tahun 1926 menulis artikel dengan judul : The Choice of a Class Interval “dan menentukan jumlah kelas dengan rumus :k = 1 + 3,322 log Ndimana : k = jumlah kelas

N = banyaknya nilai observasi.k = 1 + 4,322k = 5,322 (dibulatkan ke bawah menjadi 5 kelas)

Contoh: Jika jumlah data (N) = 20, MakaBanyaknya kelas penelitian (k) adalah:

k = 1 + 3,322 log 20k = 1 + 3,322. 1,301

3. Menentukan Interval KategoriInterval kategori atau kelas adalah batas bawah dan batas atas dari suatu kategori, interval kategori ditentukan sebagai berikut:Menentukan lebar kelas

Rumus : Xn-X1C = ---------------- = 100 – 40 = 60/5 =12

K 5Dimana : c = interval kelas atau lebar kelas

Xn = nilai observasi terbesar (100)X1 = nilai observasi terkecil (40)K = banyak/jumlah kelas (5)

Untuk lebar/interval kelas, bila nilai pecahan, dapatdibulatkan ke Atas .Dan interval kelas dihitung daridata batas bawah sampai data batas atas (Co : 40-52 = interval 12)

Setelah membuat kategori dan intervalnya, maka langkahselanjutnya adalah melakukan pengurutan atau pentabulasiandari data mentah yang sudah diurutkan ke dalam kelas intervalyang sudah dihasilkan pada langkah diatas.

Kelas ke- Interval Keterangan

1 40 – 52 40 + 12

2 53 - 65 53 + 12

3 66 - 78 66 + 12

4 79 - 91 79 + 12

5 92 - 104 92 + 12

Kelas ke- Interval Frekuensi(TALLY)

JumlahFrekuensi

1 40 – 52 IIII 4

2 53 - 65 IIII 4

3 66 - 78 IIII 4

4 79 - 91 IIII II 7

5 92 - 104 I 1

Langkah selanjutnya adalah kita menjadikan data diatas menjadi Data frekuensi relatif dalam bentuk prosentase, dimana Distribusi frekuensi relatif merupakan tabel ringkasan dari sekumpulan data yang menggambarkan frekuensi relatif untuk masing-masing kelas.

Kelas ke- NilaiMahasiswa

JumlahFrekuensi

FrekuensiRelatif(%)

Keterangan

1 40 – 52 4 20 % (4/20) x 100%

2 53 - 65 4 20 % (4/20) x 100%

3 66 - 78 4 20 % (4/20) x 100%

4 79 - 91 7 35% (7/20) x 100%

5 92 - 104 1 5% (1/20) x 100%

• Jika kita ingin mengetahui berapa banyak mahasiswa yang nilainya lebih dari harga tertentu ataupun kurang dari harga tertentu, maka distribusi frekuensi diubah menjadi distribusi frekuensi kumulatif.

• Dengan data pada Contoh di atas kita susun distribusi frekuensi kumulatif “kurang dari” dan distribusi frekuensi kumulatif “lebih dari”, sebagai berikut :

Nilai Mahasiswa Frekuensi

Kurang dari 40 0

Kurang dari 53 4

Kurang dari 66 8

Kurang dari 79 12

Kurang dari 92 19

Kurang dari 104 20

Nilai Mahasiswa Frekuensi

Lebih dari 40 20

Lebih dari 53 16

Lebih dari 66 12

Lebih dari 79 8

Lebih dari 92 1

Lebih dari 104 0

Penyajian Data• Manajer selain melihat tabel distribusi frekuensi

untuk mengamati data yang ada, seringkali membutuhkan gambaran ringkas dalam bentuk grafik. Ada berbagai macam grafik diantaranya :(lihat di materi )

1. Diagram batang ( akan kita pelajari poligon, histogram dan ogive)

2. Diagram gambar3. Diagram peta4. Diagram lingkaran dan5. Diagram garis.

HistogramHistogram adalah suatu grafik dimana kelas-kelas tercantum pada sumbu horizontal dan frekuensi kelasnya pada sumbu vertical. Frekuensi kelas dilambangkan dengan tinggi batang dan batang-batangnya digambarkan saling menempel satu sama lain.Dalam membuat kelas-kelas, digunakan batas kelas bawah sesungguhnya atau batas kelas atas sesungguhnya.Contoh : batas kelas bawah sesungguhnya pada data yang telah kita buat adalah: 39,5 ; 52,5 , 65,5 dstnya.

• Poligon FrekuensiPoligon terdiri atas garis-garis yang menghubungkan titik-titik perpotongan antara titik tengah kelas dan frekuensi kelas. Untuk menentukan besarnya titik potong diperlukan nilai tengah.Contoh : 30 + 39/2 = 34,5 dst.

• OgiveOgive merupakan grafik yang menghubungkan data berdasarkan frekuensi kumulatifnya ( kurang dari batas kelas atas dan lebih dari batas kelas bawah )

HISTOGRAM DAN POLIGON FREKUENSI

0

5

10

15

20

25

Frek

uens

i

8,521,5

34,547,5

60,573,5

86,599,5

3 4 4

8

12

23

6

Nilai

Histogram

Poligon Frekuensi

Histogram dan Poligon Frekuensi Nilai Ujian Akhir Mata Kuliah Statistika

OGIF

0

10

20

30

40

50

Frek

uens

i Kum

ulat

if

8,521,5

34,547,5

60,573,5

86,599,5

37

1119

31

54

6

Nilai

60

Ogif Frekuensi Kumulatif Kurang Dari Untuk Nilai Ujian Akhir Mata Kuliah Statistika60

OGIF (lanjutan)

0

10

20

30

40

50

Frek

uens

i Kum

ulat

if

8,521,5

34,547,5

60,573,5

86,599,5

60 5753

4941

29

6

Nilai

60

Ogif Frekuensi Kumulatif Lebih Dari Untuk Nilai Ujian Akhir Mata Kuliah Statistika

OGIF (lanjutan)

0

10

20

30

40

50

Frek

uens

i Kum

ulat

if

8,521,5

34,547,5

60,573,5

86,599,5 Nilai

60

Ogif Frekuensi Kumulatif Dari Untuk Nilai Ujian Akhir Mata Kuliah Statistika

kurva ogif kurang darikurva ogif lebih dari

Buat Grafik Garis, batang dan pie chart untuk data di bawah ini, dan jelaskan arti dari data yang ada dalam bahasa Statistik:

Kredit Bank Indonesia (Milliar Rp.)Tahun Kredit Likuiditas Kredit Langsung2003 1722 24542004 2548 26492005 3742 27712006 4365 23562007 6938 87

Terima KasihViciwati, STL, MSi.