Statistika Bisnis - Definisi & Ruang Lingkup Statistika - Digitech University

Penulis : 10122078 – Salsabila Alaika

Dosen  : Alif Hijriah

ABSTRAK

Definisi statistika bisnis mencakup aplikasi metode statistika dalam penelitian pasar, pengelolaan rantai pasokan, analisis keuangan, dan pemodelan prediktif untuk mendukung pengambilan keputusan strategis. Statistik bisnis membantu perusahaan untuk memahami perilaku pasar, mengidentifikasi tren, dan merumuskan strategi yang dapat meningkatkan efisiensi dan profitabilitas.

Ruang lingkup statistika bisnis melibatkan konsep-konsep seperti pengukuran sentral (rata-rata, median, modus), variabilitas data (deviasi standar, rentang), analisis regresi untuk memahami hubungan antar variabel, serta uji hipotesis untuk membuat keputusan berdasarkan data. Statistik inferensial juga digunakan untuk membuat perkiraan dan generalisasi berdasarkan sampel data.

Dengan kemajuan teknologi, statistika bisnis semakin terkait erat dengan analisis big data, machine learning, dan kecerdasan buatan. Artikel ini juga mencakup penerapan teknologi dalam menganalisis volume data besar untuk mendapatkan wawasan yang lebih mendalam dan memfasilitasi pengambilan keputusan yang lebih tepat.

Dengan menyelami definisi dan ruang lingkup statistika bisnis, pembaca akan mendapatkan pemahaman yang kokoh tentang bagaimana statistika menjadi alat yang tak tergantikan dalam konteks bisnis modern, memandu keputusan yang cerdas, inovatif, dan berbasis bukti.

Top of Form

 

1.1 Sejarah Statistika

Sejarah statistika melibatkan perkembangan konsep, metode, dan aplikasi statistika dari zaman kuno hingga era modern. Berikut adalah ikhtisar singkat sejarah statistika:

1. Zaman Kuno:

• Abad ke-5 SM: Herodotus, sejarawan Yunani, menggunakan metode penghitungan untuk mencatat populasi dan sumber daya ekonomi.
• Abad ke-4 SM: Mozi, filsuf Tiongkok, memprakarsai konsep statistika untuk kepentingan negara.

2. Abad Pertengahan:

• Abad ke-17: John Graunt, seorang ahli matematika Inggris, memulai penggunaan tabel statistik untuk menganalisis data mortalitas di London.
• Abad ke-18: Carl Friedrich Gauss, seorang matematikawan Jerman, mengembangkan teori distribusi normal.

3. Abad ke-19:

• Abad ke-19 Awal: Adolphe Quetelet, seorang matematikawan dan statistikawan Belgia, memperkenalkan konsep "rata-rata manusia" dan mengembangkan metode statistika sosial.
• 1860-an: Sir Francis Galton, seorang ilmuwan Inggris, memperkenalkan konsep regresi dan korelasi.
• 1880-an: Sir Francis Ysidro Edgeworth dan Karl Pearson mengembangkan konsep distribusi chi-kuadrat dan mengukur korelasi.
• 1890-an: Willard C. Brinton memperkenalkan diagram lingkaran untuk menggambarkan data statistik.

4. Abad ke-20:

• 1920-an: Ronald A. Fisher mengembangkan dasar-dasar statistika inferensial.
• 1930-an: Jerzy Neyman dan Egon Pearson mengembangkan konsep pengujian hipotesis.
• 1940-an: Abraham Wald mengembangkan teori keputusan statistika.
• 1950-an: Pemakaian komputer dalam statistika dimulai.
• 1970-an: Metode bootstrap dan statistika nonparametrik mulai berkembang.
• 1980-an: Perkembangan metode statistika bayesian.

Abad ke-21:

• 2000-an: Peningkatan signifikan dalam analisis data besar (big data) dan statistika komputasional.
• 2010-an: Perkembangan dalam analisis data dengan machine learning dan kecerdasan buatan.
• 2020-an: Penerapan statistika dalam epidemiologi dan analisis data pandemi.

Statistika terus berkembang seiring waktu dan terus menjadi alat penting dalam penelitian, ilmu sosial, ilmu alam, dan berbagai bidang lainnya. Penggunaan komputer dan teknologi informasi telah memberikan kemampuan untuk menganalisis data dalam skala yang lebih besar dan kompleks, mengarah pada perkembangan metodologi baru dalam statistika.

Top of Form

1.2 Pengertian Statistika dan Statistik

A. Pengertian Statistika

Statistika adalah suatu cabang ilmu matematika yang berkaitan dengan pengumpulan, analisis, interpretasi, penyajian, dan pengorganisasian data. Tujuan utama dari statistika adalah menyederhanakan data kompleks menjadi informasi yang lebih mudah dipahami dan digunakan untuk mengambil keputusan atau membuat generalisasi.

Dalam konteks yang lebih luas, statistika digunakan untuk:

1. Pengumpulan Data: Statistika membantu dalam merancang survei dan eksperimen untuk mengumpulkan data dengan cara yang sistematis.
2. Deskripsi Data: Statistika memberikan metode untuk merangkum dan menyajikan data, baik melalui tabel, grafik, atau ukuran statistik seperti rata-rata, median, dan modus.
3. Inferensi Statistik: Statistik inferensial digunakan untuk membuat pernyataan atau keputusan mengenai suatu populasi berdasarkan sampel data yang diambil dari populasi tersebut.
4. Analisis Variabilitas: Statistika membantu dalam mengukur variabilitas atau keragaman dalam data, seperti menggunakan deviasi standar atau rentang.
5. Pemodelan Matematika: Statistika digunakan untuk mengembangkan model matematika yang dapat memprediksi atau menjelaskan hubungan antar variabel dalam data.

Statistika diterapkan di berbagai bidang, termasuk ilmu sosial, ekonomi, bisnis, ilmu alam, kedokteran, dan banyak lagi. Dengan menggunakan teknik dan konsep statistika, orang dapat mengambil keputusan yang lebih baik berdasarkan informasi yang ada, mengidentifikasi pola atau tren, dan mengukur ketidakpastian dalam data.

 

B. Pengertian Statistik

Statistik, dalam konteks umum, merujuk pada dua konsep utama:

1. Ilmu Statistik:
• Definisi: Ilmu statistik adalah cabang ilmu matematika yang berkaitan dengan pengumpulan, analisis, interpretasi, penyajian, dan pengorganisasian data.
• Tujuan: Tujuan utama ilmu statistik adalah untuk menyederhanakan data yang kompleks menjadi informasi yang lebih mudah dimengerti, serta untuk membuat inferensi atau generalisasi berdasarkan data sampel.
2. Data Statistik:
• Definisi: Data statistik merujuk pada fakta-fakta numerik atau informasi yang dikumpulkan dari suatu populasi atau sampel.
• Contoh: Data statistik dapat berupa angka-angka seperti rata-rata gaji, tingkat pengangguran, atau hasil survei pendapat publik.
• Penggunaan: Data statistik digunakan untuk membuat analisis, mengidentifikasi tren, dan mendukung pengambilan keputusan di berbagai bidang, termasuk ekonomi, ilmu sosial, kesehatan, dan lainnya.

Jadi, istilah "statistik" dapat merujuk baik pada ilmu matematika yang mencakup metode untuk mengelola data, maupun pada data itu sendiri yang dihasilkan dari proses tersebut. Keduanya saling terkait dan menjadi penting dalam pengembangan pengetahuan dan pengambilan keputusan di berbagai disiplin ilmu.

Top of Form

Top of Form

 

1.3 Jenis-Jenis Data

                  1.      Berdasarkan Jenis Datanya

      Data Kuantitatif, data kuantitatif adalah jenis data yang diukur dalam bentuk angka atau kuantitas. Data ini menyajikan informasi mengenai jumlah atau tingkat dari suatu variabel. Contoh data kuantitatif meliputi tinggi badan seseorang, berat badan, pendapatan, jumlah penjualan, suhu, dan sebagainya. Data kuantitatif dapat dihitung, dibandingkan, dan digunakan dalam berbagai operasi matematika.

 

Contoh:

·         Jumlah produk yang terjual setiap bulan.

·         Rata-rata waktu yang dihabiskan di situs web oleh pengunjung.

·         Pendapatan tahunan perusahaan.

 

     Data Kualitatif, data kualitatif adalah jenis data yang menggambarkan kualitas atau karakteristik suatu objek. Data ini tidak diukur dalam bentuk angka, tetapi dalam kategori atau atribut. Contoh data kualitatif melibatkan warna, jenis kelamin, status perkawinan, jenis pekerjaan, dan sebagainya. Data kualitatif memberikan informasi deskriptif tentang sifat-sifat suatu objek, tetapi tidak memberikan nilai kuantitatif yang dapat diukur.

 

Contoh:

·         Jenis kelamin dari sekelompok orang.

·         Tingkat kepuasan pelanggan (rendah, sedang, tinggi).

·         Warna mobil yang paling disukai.

 

Dalam analisis data, perbedaan antara data kuantitatif dan kualitatif penting untuk memilih metode statistik yang sesuai dan menghasilkan interpretasi yang tepat sesuai dengan sifat data yang ada.

Top of Form

 

2.      Berdasarkan Sifat Data

Data Diskrit, data diskrit adalah jenis data kuantitatif yang hanya dapat mengambil nilai-nilai terpisah dan terhitung. Nilai-nilai ini biasanya mewakili objek yang dapat dihitung secara tepat dan memiliki batas yang jelas antara satu nilai dan nilai berikutnya. Contoh data diskrit termasuk jumlah anak dalam sebuah keluarga, jumlah karyawan di suatu perusahaan, atau jumlah pelanggan yang melakukan pembelian pada suatu hari.

Contoh:

·         Jumlah siswa dalam sebuah kelas.

·         Jumlah karyawan di suatu perusahaan.

·         Jumlah kendaraan di suatu parkiran.

Data Kontinu, data kontinu adalah jenis data kuantitatif yang dapat mengambil nilai di dalam suatu rentang yang kontinu. Nilai-nilai ini dapat mengandung bilangan pecahan dan memiliki tak terhingga banyaknya nilai di antara dua titik. Contoh data kontinu melibatkan pengukuran seperti tinggi badan, berat badan, suhu, dan waktu. Data kontinu sering kali diukur dengan menggunakan instrumen yang memiliki tingkat presisi tinggi.

Contoh:

·         Tinggi badan seseorang.

·         Berat badan manusia.

·         Suhu udara pada suatu waktu tertentu.

Perbedaan antara data diskrit dan kontinu terletak pada sifat nilai-nilai yang dapat diambil. Data diskrit memiliki nilai-nilai yang terpisah dan terhitung, sedangkan data kontinu memiliki nilai-nilai yang dapat membentuk rentang kontinu. Pemahaman ini penting dalam pemilihan metode analisis statistik yang sesuai dengan jenis data yang dihadapi.

Top of Form

 

3.      Berdasarkan Waktu Pengumpulannya

Data Cross Section, data cross section (data lintas potong) adalah jenis data yang dikumpulkan pada satu titik waktu tertentu. Data ini mengumpulkan informasi pada suatu titik tertentu dalam waktu, biasanya pada sekelompok individu atau unit yang berbeda pada saat yang sama. Contoh data cross section dapat mencakup data survei penduduk pada suatu tahun tertentu di berbagai wilayah, atau data penjualan dari beberapa toko pada bulan tertentu.

Contoh:

·         Survei penduduk yang mengumpulkan informasi demografis dari berbagai keluarga pada tahun tertentu.

·         Data penjualan harian dari beberapa toko pada bulan Juni.

Data Time Series, data time series (data deret waktu) adalah jenis data yang dikumpulkan secara berurutan selama periode waktu tertentu. Data ini menunjukkan perubahan variabel tertentu dari waktu ke waktu, dan setiap pengukuran diambil pada interval waktu yang sama. Contoh data time series mencakup data harga saham harian selama satu tahun atau data suhu harian selama beberapa bulan.

Contoh:

·         Harga saham perusahaan setiap hari selama satu tahun.

·         Produksi bulanan suatu pabrik selama beberapa tahun.

Perbedaan antara data cross section dan time series terletak pada dimensi waktu dan cara pengumpulan datanya. Data cross section dikumpulkan pada satu titik waktu tertentu untuk berbagai unit, sementara data time series dikumpulkan secara berurutan selama periode waktu tertentu untuk satu unit atau objek tertentu. Keduanya adalah konsep penting dalam analisis statistik dan ekonometrika, dan pemilihan antara keduanya tergantung pada pertanyaan penelitian atau kebutuhan analisis yang diinginkan.