Data Statistik: Penerapan Dalam Bisnis Dan Ekonomi

Julizar SCF0 min read

Kita sering melihat data seperti ini:

  • Indeks Harga Saham Gabungan, IDX: COMPOSITE, 5.068,10 −25,00 (0,49%)
  • IHSG naik tipis 0,32 poin atau 0,01 persen ke level 5.093,43. Pada pembukaan perdagangan pukul 09.00 WIB, IHSG masih naik 3,33 poin atau 0,07 persen ke level 5.097,45. Tak lama kemudian, IHSG melemah 14,70 poin atau 0,31 persen ke level 5.077, 60.

Angka 5.068,10 dan 25,00 atau 0,49% adalah contoh data statistik yang secara sederhana dan mudah bisa di pahami dalam penggunaan sehari hari. Istilah Statistik itu sendiri lebih menggambarkan data berupa angka.

Pada faktanya, data statistik itu lebih dari sekedar angka. Secara umum statistik dapat di artikan sebagai seni dan ilmu pengetahuan mengumpulkan, menganalisa, menyajikan dan menginterpretasikan data. Terutama dalam bisnis dan ekonomi, alasan utama untuk mengumpulkan data, menganalisa data, menyajikan data dan menginterpretasikan data adalah untuk membantu manajer dan pengambil keputusan memahami bisnis dan ekonomi dan juga berguna untuk memungkinkan mereka untuk membuat keputusan yang lebih tepat dan lebih baik.

Penerapan Statistik Dalam Bisnis Dan Ekonomi

Dalam bisnis global dan lingkungan ekonomi saat ini, banyak informasi statistik tersedia dan dengan mudah di cari. Seorang manager dan pengambil keputusan yang paling sukses adalah mereka yang bisa memahami dan menggunakan data statistik secara baik, benar dan efektif. Pada kesempatan ini kami akan mengilustrasikan penggunaan data statistik dalam bisnis dan ekonomi.

Akunting

Perusahaan akuntan publik menggunakan prosedur pengambilan sampel statistik saat melakukan audit untuk klien mereka. Tujuannya adalah untuk menentukan apakah jumlah penerimaan yang terlihat pada laporan harian jumlahnya sama dengan yang sesungguhnya.

Biasanya jumlah penerimaan yang begitu besar dengan jumlah yang banyak sehingga akan memakan waktu yang cukup lama untuk mengkoreksinya satu persatu dan akan membutuhkan biaya tinggi. Biasanyanya auditor jika menemukan kasus seperti ini, mereka hanya akan mengambil sample untuk kemudian di olah menjadi data statistik. Sehingga ketika mereka sudah selesai mengumpulkan semua data, akuntan sdh siap untuk membuat sebuah kesimpulan apakah jumlah penerimaan sudah sesuai dengan yang sesungguhnya.

Keuangan

Penasehat keuangan menggunakan berbagai macam informasi statistik untuk membantu mereka dalam membuat keputusan rekomendasi investasi. Contohnya di pasar modal, penasehat keuangan biasanya mereview beberapa data keuangan termasuk rasio harga/pendapatan dan di bagi dengan yield/keuntungan. Dengan membandingkan informasi untuk satu saham dengan informasi tentang rata-rata pasar saham, penasihat keuangan dapat mulai menarik kesimpulan, apakah saham individu harganya terlalu murah atau atau terlalu mahal.

Marketing

Divisi marketing biasanya membutuhkan data statistik untuk mencari celah pasar. Terkadang divisi marketing membutuhkan informasi pesaing untuk mencari keuntungan jangka pendek yang bisa di terapkan pada produk atau layanan yang mereka buat. Berbagai informasi yang di butuhkan misalnya data tdemografi, usia, kebiasaan konsumen, tingkat pengangguran, tingkat upah dan lain lain sebagainya. Data ini kelihatannya sederhana tapi kalau di telaah lebih dalam data ini bisa menjadi kunci kemenangan untuk memasuki pasar.

Bagian produksi

Bagian produksi sangat membutuhkan data statistik untuk menjaga kualitas dari produk yang di hasilkan. Mereka memerlukan berbagai macam jenis data statistik untuk mengetahui hasil akhir produksi. Contohnya. Berdasarkan buku panduan manua daripabrik, mesin X dengan kapasitas ABCD dapat menghasilkan Y sejumlah XXX. Namun setelah di operasikan, mesin tersebut hanya bisa menghasilkan XX produk. Jadi dengan kata lain, data statistik yang di dapat dari mesin tersebut akan berguna untuk mengambil keputusan apakah mesin tersebut akan tetap digunakan atau tidak.

Ekonom

Seorang ahli ekonomi biasanya sangat membutuhkan data statistik untuk membuat sebuah opini yang hampir mendekati kebenaran. Data statistik ini sangat berguna bagi mereka, tanpa data statistik asumsi atau pendapat yang mereka buat tidak memiliki dasar yang kuat sehingga bisa menghasilkan sebuah keputusan yang salah, Karena ekonom bukanlah ahli nujum, jadi keberadaan data statistik sangat di perlukan. Tanpa data yang benar bisa berakibat fatal terhadap opini yang dibuat.

Data

Data adalah fakta dan angka yang dikumpulkan, dianalisis, dan diringkas untuk presentasi dan interpretasi. Data yang dikumpulkan dalam studi tertentu disebut dengan data set untuk study tersebut.

Berikut adalah contoh data:

contoh data

Element, Variabel, dan Observasi

Elemen adalah entitas tempat data dikumpulkan. Perhatikan contoh data di atas yang terdiri dari Nomor, Nama Hotel, Klasifikasi Hotel, Jumlah Kamar, Tingkat Penyerapan, Dan Harga Rata rata kamar per malam. Ini adalah contoh data yang yang sering digunakan dalam statistik.

Data diperoleh dengan cara mengumpulkan pengukuran pada setiap variabel untuk setiap elemen pada suatu penelitian. Himpunan pengukuran yang diperoleh untuk elemen tertentu disebut observasi.

Skala Pengukuran

Data dikumpulkan menggunakan salah satu skala pengukuran berikut: nominal, ordinal, interval, dan rasio. Skala pengukuran menentukan jumlah informasi yang terkandung dalam data dan menunjukkan ringkasan data dan analisis statistik yang paling sesuai.

  • Skala pengukuran suatu variabel adalah skala nominal ketika data berupa label atau nama yang digunakan untuk mengidentifikasi atribut suatu elemen.

  • Skala pengukuran untuk suatu variabel merupakan skala ordinal yaitu data mempunyai sifat data nominal dan urutan atau pangkat datanya bermakna. Contoh: Seorang pergi memperbaiki mobil ke bengkel, setelah selesai mobil di perbaiki orang tersebut disuguhkan kertas survey konsumen yang berisi informasi tentang layanan bengkel tersebut. Dalam kertas tersebut tertera: Puas, Cukup Puas, Sangat Puas, Tidak Puas, Kecewa. Karena data yang diperoleh adalah label -- Puas, Cukup Puas, Sangat Puas, Tidak Puas, Kecewa-- data tersebut mempunyai sifat data nominal. Sehingga data dapat di buat peringkat arau ranking atau disusun sesui dengan tingkat layanan bengkel tersebut. Data yang tercantum Puas Hingga Kecewa mengindikasikan layanan dan inilah yang disebut dengan skala ordinal. Atau bisa juga dengan memberikan tingkat kepuasan berupa angka 1 hingga 5 atau seterusnya, ini juga skala ordinal berupa angka.

  • Skala pengukuran suatu variabel adalah skala interval jika data memiliki sifat data ordinal dan interval antara pengamatan dinyatakan dalam satuan ukuran tetap. Data inverval selalu berupa angka.

  • Skala pengukuran suatu variabel adalah skala rasio jika data memiliki semua sifat data interval dan rasio atau dua nilai berarti. Variable seperti berat, tinggi, jarak, dan waktu menggunakan skala rasio pengukuran.

Kualitatif dan Kuantitatif data

Data bisa di klasifikasikan sebagai data kualitatif dan juga data kuantitatif. Data kualitatif adalah label atau nama yang digunakan untuk mengidentifikasi atribut pada sebuah elemen. Data kualitatif dapat berupa skala nominal atau ordinal atau bisa juga berupa angka atau non angka. Data kualitatif adalah data beruma angka yang mengindikasikan berapa banyak atau berapa jumlah.

Contoh data kualitatifa dan kuantitatif

Metode Kuantitatif :

Pengumpulan data dalam studi ini dilakukan secara ilmiah dan sistematis. Konsultan mencari informasi primer dengan cara melakukan interview terhadap berbagai sumber di lokasi studi seperti masyarakat sekitar, pejabat daerah dan pihak lain seperti pihak swasta.

Metode Kualitatif :

Konsultan akan menganalisa dokumen yang relevan dengan onjek penelitian. Dokumen tersebut berupa data sekunder yang digunakan untuk melengkapi penelitian. Dokumen tersebut bisa berupa dokumen tertulis, literatur, gambar dan dokumen lain yang di anggap bisa menguatkan hasil studi dan dokumen tersebut akan memberikan informasi bagi proses penelitian.

Dalam melakukan pengumpulan data kualitatif dan kuantitatif baik data primer maupun data sekunder, data tersebut akan diolah menjadi sebuah kesimpulan yang menguatkan pendapat konsultan.

Metode pengumpulan data:

  • Data primer, yaitu data yang dikumpulkan dan kemuadian diolah sendiri oleh konsultan dari subjek atau objek penelitian. Konsultan akan mengumpulkan seluruh informasi dan catatan lapangan berdasarkan pertanyaan yang telah dilakukan terhadap lingkungan sekitar lokasi studi.
  • Data sekunder, yaitu data yang didapatkan tidak secara langsung dari objek atau subjek penelitian. Data sekunder bisa di peroleh dari berbagai sumber yang kompeten seperti Badan Pusat Statistik, Bank Indonesia atau sumber lain yang dapat di percaya.

Data Cross-sectional dan Data Time Series

Untuk tujuan analisis statistik, membedakan antara Data Cross-Sectional dan data time series adalah penting. Data Cross-Sectional adalah data yang dikumpulkan pada saat atau kira-kira pada titik waktu yang sama.

Contoh data Cross-sectional

Salah satu contoh data cross-section yaitu sensus penduduk yang dilakukan Badan Pusat Statistik setiap 10 tahunan. Sebagaimana dikemukakan oleh Gujarati (2003) bahwa “pada data panel, unit cross-section yang sama (misalkan suatu keluarga, perusahaan atau negara) disurvei dalam beberapa waktu”. Dari pernyataan tersebut dapat disimpulkan bahwa, data cross-section adalah data yang menunjukkan titik waktu tertentu.

Sedangkan Data Time Series adalah data yang dikumpulkan dalam jangka waktu tertentu. Data time-series merupakan serangkaian data pengamatan yang diambil pada waktu yang berbeda dan dikumpulkan secara berkala pada interval waktu tertentu (Gujarati, 2004). Data time-series meliputi satu objek atau individu (misalkan harga saham, kurs mata uang, atau tingkat inflasi), tetapi hanya meliputi beberapa periode, seperti harian, mingguan, bulanan, kuartalan, atau tahunan.

BACA JUGA

Share
Alamat

Jakarta, Indonesia
Menara Citibank LG-001
Jl. Metro Pondok Indah No.1
Pondok Indah
12310


Peringatan Penting

Investasi Crowdfunding properti yang kami tawarkan di situs julizar.com berpotensi kehilangan modal baik sebagian atau seluruh uang yang Anda investasikan. Meskipun tersedia pasar sekunder yang bisa membeli sertifikat induk investasi anda, namun ini akan membutuhkan waktu yang tidak bisa kami pastikan. Ini berarti Anda tidak akan dapat dengan mudah menjual investasi Anda jika Anda membutuhkan uang tunai dalam waktu singkat. Apabila situasi ini terjadi, semua risiko menjadi tanggung jawab anda!

  • 1. OTORITAS JASA KEUANGAN TIDAK MEMBERIKAN PERNYATAAN MENYETUJUI ATAU TIDAK MENYETUJUI EFEK INI, TIDAK JUGA MENYATAKAN KEBENARAN ATAU KECUKUPAN INFORMASI DALAM LAYANAN URUN DANA INI. SETIAP PERNYATAAN YANG BERTENTANGAN DENGAN HAL–HAL TERSEBUT ADALAH PERBUATAN MELANGGAR HUKUM.
  • 2. INFORMASI DALAM URUN DANA INI PENTING DAN PERLU MENDAPAT PERHATIAN SEGERA. APABILA TERDAPAT KERAGUAN PADA TINDAKAN YANG AKAN DIAMBIL, SEBAIKNYA BERKONSULTASI DENGAN PENYELENGGARA.
  • 3. PENERBIT DAN PENYELENGGARA, BAIK SENDIRI-SENDIRI MAUPUN BERSAMA-SAMA, BERTANGGUNG JAWAB SEPENUHNYA ATAS KEBENARAN SEMUA INFORMASI YANG TERCANTUM DALAM LAYANAN URUN DANA INI.

Pelajari selengkapnya


2019© JULIZAR, All right reserved.