SlideShare uma empresa Scribd logo
1 de 143
Baixar para ler offline
Mengapa perlu belajar STATISTIK ?
Kresnayana Yahya
Email: kresna49@yahoo.com
Blog: http://www.kresnayana.com
1
Statistik untuk kehidupan
• `Statistical thinking will one
day be as necessary for
efficient citizenship as the
ability to read and write.‘
• Samuel Wilks
3
Uncertainty and variation
6
Membangun kesadaran baru
• Makin banyak Ilmu pengetahuan, teknologi
dan sains berlandaskan gagasan adanya
Ketidak pastian dan adanya Variasi
• Karenanya seluruh process pengukuran dan
pengambilan keputusan harus makin berbasis
statistika dan probabilitas
• Ada komponen Risk dalam setiap
perencanaan, operasional sampai evaluasi
7
Ledakan PENDUDUK DUNIA
MALTHUS:
• Penduduk à deret ukur
• Pangan à deret hitung
kresnayana yahya 2012
Indonesia IN THE WORLD ECONOMY
13.09.2013 9
(GDP based on purchasing power parity , Trillion Dollars, 2009)
Country Classification by 2010
GDP Share
Source: GSAM
N11
Bangladesh
Egypt
Iran
Nigeria
Pakistan
Philippines
Vietnam
Mexico
Korea
Turkey
Indonesia
World Growth Markets
Developed
Markets
65%
Emerging
Markets
12%
Growth
Markets
23%
Indonesia
1%
Turkey
1%
Korea
2%
Mexico
2%
India
2%
Russia
3%
Brazil
3%
China
9%
64 juta
70 juta
50 juta
kresnayana yahya 2013
0
25
50
75
100
125
150
175
200
225
1600 1700
1800 1900
2000
205 JT
18.314.210.8
40.2
250
275
300
285 jt
KELAHIRAN
TERCEGAH
80 JUTA
PERKEMBANGAN PENDUDUK INDONESIA
(JUTA)
KELAHIRAN
TERCEGAH
100 JUTA
330 jt
237.8 JT
2010
248.6 JT
2013
5 x lipat2 x lipat
JUTA JIWA
TAHUN
Kresnayana Yahya prospek layanan kesehatan global 12
Population by Islands (millions)
2010
East Indonesia
Source : Enciety Business Consult
Map à Sensus Penduduk Indonesia 2010
136.5
13.7
50.6
17.4
13.7
2.5
3.6
Population of Indonesia à 237.556.363 millions peoples
2013 : 250 millionj
2013 : penduduk sudah 250 juta
2,6%
Bali dan Nusa
Tenggara
5,5%
Jawa 57,49%
21,31%
Sumatera 5,8%
Kalimantan
7,31%
Sulawesi
PERSENTASE PERSEBARAN PENDUDUK INDONESIA MENURUT PULAU, TAHUN 2010
14
Persebaran penduduk tidak merata
Penduduk terkonsentrasi di kota-kota besar;
Perubahan pola migrasi
a. Dalam 10 tahun terakhir, terjadi pola migrasi di Indonesia (dari pulau Jawa ke luar
Jawa);
b. Terjadi migrasi dari central urban ke sub-urban sehingga area perkotaan semakin
melebar.
Sumber: SP 2010
ISU MOBILITAS PENDUDUK
Pola Spasial Pemenuhan Permintaan Antara
Lokal, Antar Propinsi dan Impor
Nilai persentase untuk impor dan antar pulau dihitung terhadap total pemen
Tingkat ketebalan garis menunjukkan persentase besaran pemenuhan inpu
Penduduk Indonesia : Young population
kresnayana yahya 2012
Sumber: http://www.economist.com/blogs/dailychart?page=1&fsrc=scn/fb/wl/bl/dailychartjan10 (20101120_WOC951)
Indonesia
Kondisi kependudukan Indonesia
Kelompok usia produktif
15-64 tahun mencapai 66 %
atau 165 juta
Merupakan kesempatan
dan peluang konsumsi yang
luar biasa besar dan laju
pertumbuhannya cukup
tinggi
Kelompok dibawah 15
tahun yang cukup besar :
70 juta
66%
28%
6%
Profil konsumen Indonesia
q57 % penduduk Indonesia dengan pengeluaran per hari 2 sampai 20 $ : 140 juta orang
qKelas menengah bawah 98 juta orang dengan pengeluaran 2- 4 $ per hari
qKelas menengah atas 45 juta orang dengan pengeluaran antara 4- 10 $ per hari
qKelas sangat atas 5 juta orang dengan pengeluaran 10 – 20 $ per hari
qKelas yang paling tinggi 800 ribu orang dengan pengeluaran diatas 20 $ per hari
q120 juta orang berpengeluaran dibawah 2 $ per hari termasuk yang miskin
qNaik 20 % dalam kurun waktu 10 tahun
qDorongan dari jumlah pekerja di sektor telekomunikasi, penerbangan,pertambangan, perkebunan
qKonsumsi berperan 70 % dari PDB
kresnayana yahya 2012
KELAS BAWAH KELAS MENENGAH
BAWAH
KELAS MENENGAH
ATAS
KELAS SANGAT ATAS KELAS YANG PALING
TINGGI
120
98
45
5
0,8
JUMLAH MASYARAKAT BERDASARKAN KELAS
Dalam jutaan penduduk
kresnayana yahya 2012
3339216,8
3950893,2
4948688,4
5603871,2
6422918,2
7435760
9000000
1648
1922
2245
2350
3005
3400
4000
0
500
1000
1500
2000
2500
3000
3500
4000
4500
0
1000000
2000000
3000000
4000000
5000000
6000000
7000000
8000000
9000000
10000000
2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012*
Pendapatan Domestik
Bruto Indonesia
PDB (Rp Milliar) PDB per kapita (US $)
Sumber : BPS dan berbagai sumber diolah riset SWA
*) Prediksi
12,20
15,00
18,10
20,13
23,49
27,00
32,40
0,00 5,00 10,00 15,00 20,00 25,00 30,00 35,00
2006
2007
2008
2009
2010
2011
2012*
Penjualan Elektronik Nasional (Rp triliun)
2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012*
Sumber : Elektronik Marketer Club (EMC) dan Gabel
*) Proyeksi
318.904 434.473 607.805 486.061 764.710 894.180 950.000
4.426.835
4.688.263
6.206.865
5.851.962
7.372.989
8.012.540
9.200.000
0
1.000.000
2.000.000
3.000.000
4.000.000
5.000.000
6.000.000
7.000.000
8.000.000
9.000.000
10.000.000
2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012*
Penjualan Mobil dan Motor
Mobil Motor
Sumber : Gakindo, AISI
*)proyeksi
Statistical Methods
Statistical
Methods
Descriptive
Statistics
Inferential
Statistics
Descriptive Statistics
•1. Involves
– Collecting Data
– Presenting Data
– Characterizing Data
•2. Purpose
– Describe Data
`X = 30.5 S2 = 113
0
25
50
Q1 Q2 Q3 Q4
$
Inferential Statistics
•1. Involves
– Estimation
– Hypothesis
Testing
•2. Purpose
– Make Decisions Based
on Population
Characteristics
Population?
Key Terms
• 1. Population (Universe)
– All Items of Interest
• 2. Sample
– Portion of Population
• 3. Parameter
– Summary Measure about Population
• 4. Statistic
– Summary Measure about Sample
Key Terms
• 1. Population (Universe)
– All Items of Interest
• 2. Sample
– Portion of Population
• 3. Parameter
– Summary Measure about Population
• 4. Statistic
– Summary Measure about Sample
• P in Population
& Parameter
• S in Sample
& Statistic
Data Types
• Quantitative
– Discrete
– Continuous
• Qualitative
– Nominal (categorical)
– Ordinal (rank ordered categories)
Environment
Agriculture,
Ecology, Forestry,
Animal Populations
Government
Census, Law,
National Defense
Physical
Sciences
Astronomy,
Chemistry, Physics
Areas where
STATISTICS
are used
Health &
Medicine
Genetics, Clinical Trials,
Epidemiology,
Pharmacology
Business
Economics, Engineering,
Marketing,
Computer Science
29
Whole brain model
LOGICAL
ANALYTICAL
QUANTITATIVE
FACT BASED
HOLISTIC
INTUITIVE
SYNTHESIZING
INTEGRATING
PLANNED
ORGANIZED
DETAILED
SEQUENTIAL
EMOTIONAL
INTERPERSONAL
FEELING BASED
KINESTHETIC
LEFT MODE
THINKING
PROCESSES
UPPER LEFT
A
B
LOWER LEFT
UPPER RIGHT
C
D
LOWER RIGHT
RIGHT MODE
THINKING
PROCESSES
IQ EQ
30
MEMPERHITUNGKAN KETIDAKPASTIAN
MEMPERHITUNGKAN KERAGAMAN
SUMBER KETIDAKPASTIAN:
INFORMASI SAMPEL
SAMPLING
VARIASI
RANCANGAN /DESIGN
KONSEP
31
1. ADA KETIDAKPASTIAN
2. ADA VARIASI
BAGAIMANA MEMPERHITUNGKAN
KETIDAKPASTIAN ?
1. Adanya PROBABILITAS SUATU
KEJADIAN RANDOM
2. ADANYA VARIABEL RANDOM
YANG MEMPUNYAI DISTRIBUSI :
ADA PARAMETER : LETAK DAN
BENTUK ( MEAN DAN
VARIANS )
32
1. Selalu ada ruang sample ( wacana ;discourse;semesta )
2. Bukan pengamatan individu yang penting; bukan hanya
pohonnya tetapi hutannya lebih perlu.
3. Apa yang dapat diukur dan punya keragaman selalu punya
suatu distribusi. Sebaran nilai yang punya suatu pola:
punya ukuran pusat: mean; ukuran sebaran :varians
4. Ada suatu nilai ideal ( parameter ) yang menjadi ciri dari
suatu hasil pengukuran.
5. Hasil pengukuran dengan cara pengamatan sebaik apapun
selalu punya keragaman; variasi; error yang bersumber
dari salah pengukuran, salah sampling, salah konsep atau
salah model.
33
1. Harga saham Telkom: naik turunnya bergantung pada
citra, performance business, permintaan dan supply
saham, pasar uang dan PENGARUH lain-lain.
2. Harga gabah ditetapkan pemerintah, kenyataan ???
3. Traffic yang timbul di suatu STO pada jam tertentu, hari
tertentu, minggu - bulan dan lain-lain.
4. Datang dan terjadinya gangguan panen
5. Perubahan nilai tukar rupiah terhadap dollar
6. Pengaruh dari suatu program marketing, advertising,
promo, P.R dan lain-lain.
7. Kepuasan pelanggan dan tingkat kepuasannya.
34
1. ALAM INI PENUH DENGAN MISTERI
2. APA YANG TERSEDIA DALAM KEHIDUPAN
MASIH BANYAK YANG BELUM TERUNGKAP
3. KEBUTUHAN UNTUK MAJU, BERUBAH DAN
MENINGKATKAN NILAI TAMBAH
4. PENINGKATAN MANFAAT DAN SUMBER DAYA
5. MENJAWAB PERTANYAAN DALAM HIDUP
6. MENCARI SOLUSI TERHADAP KEBUTUHAN
7. MEMAJUKAN ILMU PENGETAHUAN &
TEKNOLOGI
8. BELAJAR DAN BERPIKIR; BEREKSPERIMEN
9. BERSAING & MENINGKATKAN KETAHANAN
10. MENJADI YANG TERBAIK DALAM HIDUP
35
RETROSPEKTIF
PENYEBAB, PENGENDALI
SUDAH TIDAK DAPAT
DIKUASAI/DIKENDALIKAN
MASA LALU SAAT INI AKAN DATANG
CROSS
SECTION PROSPEKTIF
SURVEY EKSPERIMEN
D E S I G N
BANYAK HAL DAPAT
DIKENDALIKAN DAN
DIATUR UNTUK
DIAMATI
36
MENELITI MEMBUTUHKAN STATISTIKA
1. SETIAP KEGIATAN MANUSIA MENGAMATI GEJALA
ALAM DAN MENGAMATI KEHIDUPAN MENGANDUNG
KERAGAMAN DAN KETIDAKPASTIAN
2. SETIAP SUMBER PERUBAHAN MEMUAT KERAGAMAN
DAN KETIDAKPASTIAN
3. APA YANG DIPIKIRKAN MANUSIA SELALU DAPAT
DICARI POLA, BENTUK HUBUNGAN DAN MODELNYA
4. SETIAP HUBUNGAN ANTAR KONSEP SELALU ADA
PEMBENTUK DAN ADA VARIABEL/GEJALA YANG
TAMPAK ATAU DAPAT DI UKUR DAN DIAMATI
5. HUBUNGAN ANTAR VARIABEL INI MEMUAT
SALAH SATU DARI POLA BERIKUT:
a. HUBUNGAN SEBAB -AKIBAT
b.HUBUNGAN KORELASI LINIER
c.HUBUNGAN ASOSIASI ( DEPENDENT -INDEPENDNET )
6. SETIAP PENGUKURAN OBYEK NYATA MEMUAT ERROR
37
Konsep dan methode Merancang;Mengumpulkan
Menganalisa atau Memodelkan Informasi Dalam kondisi
memuat ketidakpastian dan keragaman.
Dalam kehidupan suatu populasi hanya ada dalam dunia
teori atau dapat dibayangkan. Secara lengkap terdiri
dari obyek -obyek yang tidak semuanya dapat dan
layak dilakukan pengamatan / pengukuran.
Dalam dunia praktek : sensus itu mahal dan seringkali
tidak layak dikerjakan.
Informasi dapat dicari melalui pengambilan sampel;
hasil pengukuran dari sampel ini akan beragam di suatu
nilai baku tertentu. Pengukuran dari sampel ke sampel
ini memberikan suatu distribusi.
What Is Statistics?
1. Collecting Data
e.g., Sample, Survey, Observe,
Simulate
2. Characterizing Data
e.g., Organize/Classify, Count,
Summarize
3. Presenting Data
e.g., Tables, Charts, Statements
4. Interpreting Results
e.g. Infer, Conclude, Specify
Confidence
Why?Data
Analysis
Decision-
Making
© 1984-1994 T/Maker Co.
© 1984-1994 T/Maker Co.
Application Areas
• Economics
– Forecasting
– Demographics
• Sports
– Individual & Team
Performance
• Product Development
– Design
– Quality
• Business
– Consumer Preferences
– Financial Trends
40
Berpikir statistika memberikan peluang adanya
keragaman dan adanya ketidakpastian atau secara umum;
berpikir probabilistik
Contoh : probabilitas orang jatuh dari pesawat terbang (mis)
adalah 1/10. Ada orang yang sudah naik pesawat 9 kali dan
menyatakan tidak akan naik pesawat seumur hidup. Karena
kesempatan
Berikutnya akan jatuh. Apa masalahnya ?
URUTAN TERJADINYA DAN KESEMPATAN TERJADINYA
SUATU KEJADIAN ITU TIDAK PASTI ( TIDAK ADA YANG
DAPAT MEMASTIKAN ). DALAM KENYATAAN ADA
ORANG PERTAMA KALI NAIK DAN JATUH; TETAPI ADA
JUGA YANG SUDAH NAIK 4000 KALI TIDAK PERNAH
JATUH.
Berpikir statistik adalah berpikir realistik ; sesuai kenyataan
dan tidak teoritis. Karena setiap teori dapat dan selalu dapat
41
X n p standard error
2 5 0.40 0.219
4 10 0.40 0.02400
20 50 0.40 0.00480
40 100 0.40 0.00240
400 1000 0.40 0.00024
untuk n yang makin besar; makin kecil kemungkinan
salah; untuk n yang makin kecil kebetulannya dan resiko
salah semakin besar.
42
* *
*
** *
burung bangau
jumlahpenduduk
pertambahan penduduk
dan burung bangau di
suatu wilayah; ada
korelasi linear; bukan
sebab akibat.
korelasi linear menunjukkan adanya kesejalanan
linear antara dua pengamatan dan tidak harus bahkan
tidak ada hubungan sebab akibat; ada faktor atau
variabel lain yang menyebabkan ada kaitan antara
keduanya
43
m
p
m2
p2
m2
p2
m3
p3
A box contain:
3 red balls
5 white balls
The Probability to take first ball and get :
red =
white =
The probability to get a red ball on second withdrawal ?
The probability to get a red ball on second withdrawal, if the first
ball is red?
There is a dependency between the second withdrawal and the first.
44
JADI MANFAATNYA : MENINGKATKAN KEPASTIAN
MELALUI STATISTIKA
CONTOH: Seseorang ikut asuransi yang usianya 21
tahun membayar premi 1 juta setahun dan orang yang usia
nya 50 tahun membayar 5 juta setahun; keduanya bila
meninggal akan mendapatkan 100 juta rupiah. Bila wanita
usia 50 tahun membayar 3.5 juta setahun.
Mengapabegitu ?
Pengendara mobil usia 20 tahun dan pria membayar 2
jutaper tahun; sedang pria usia 35 tahun membayar hanya 1
juta pada suatu asuransi kecelakaan, mengapa begitu ?Bila
terjadi kecelakaan berat sama -sama diganti maksimum 40
juta
45
permukaan air sawah
permukaan tanah
rata-rata
penjualan 3 salesman dalam masa percobaan
salesman 1 : 1, 1, 10
salesman 2 : 2,3,6
salesman 3 : 4,4,4
mana yang terbaik ?
hati -hati menggunakan rata rata, perhatikan juga
variansnya; ukuran pusat dan keragaman perlu keduanya
47
PENCATATAN DAN PENGUKURAN PADA PROSES DAN
HASIL AKHIR SAJA ? MENGAPA PERLU DESIGN DAN
MENGAPA TIDAK BISA INSPEKSI HASIL AKHIR SAJA ?
MASAK NASI UNTUK NASI GORENG ; MASAK BUBUR ?
BEDANYA ?
CARA MANA : SAPU DULU BARU DI PEL ; ATAU DI PEL
DULU DENGAN DISINFECTANT BARU DI SAPU
KERJA : SESUAI DAN SELESAI. ( PENCATATAN METER )
ADA 5 PENGUKURAN : DITULIS TIAP JAM , ATAU
DIAKHIR DITULIS 5 KALI
NILAI AKHIR RAPOR DAN PROSES BELAJARNYA
UANG /GAJI DITANGAN DAN PROSES KERJANYA : HALAL
ATAU HARAM
48
Ada obat standard dengan tingkat penyembuhan 60 %
ada obat baru yang diharapkan meningkatkan tingkat
kesembuhan penderita.
Diambil 20 penderita penyakit tertentu dalam kondisi
yang hampir serupa ( usia dan stadium )
X = banyaknya orang yang sembuh
Berapa orang yang sembuh pada obat yang standard ?
Berapa orang yang sembuh bila menggunakan obat
baru ?
X adalah variabel random Binomial; hasilnya adalah
sembuh atau tidak
Dari eksperimen ini bisa diuji apakah obat baru memang
meningkatkan kesembuhan atau tidak.
49
Proses informating adalah proses memasangkan suatu obyek
dengan suatu angka secara sistimatik.
Angka dapat digunakan untuk membedakan obyek,
menyatakan adanya urutan menurut besar atau kecil; adanya
interval yang sama dan adanya nol mutlak.
Penggunaan angka yang berbeda untuk obyek berbeda akan
membentuk skala pengukuran yang dipergunakan dalam
pengukuran secara statistik
Perbedaan skala pengukuran akan memberikan perbedaan
methode dalam analisa ; interpretasi, pengujian dan formulasi
persoalan secara umum. Penggunaan skala pengukuran
menjawab layak tidaknya suatu persoalan diukur, di-analisa
dan digunakan prinsip pengujian atau pemodelan secara
50
Karakteristik nominal ordinal interval
ratioDapat
dibedakan
Ada
urutan
Ada interval
yg sama
Ada nol
mutlak
*
*
* *
*
*
*
*
*
*
51
Skala pengukuran nominal dan ordinal pada umumnya
dipakai untuk menyatakan besaran kualitatif dalam
bentuk angka. Angka dan atau kategori yang sama
dipakai untuk mengklasifikasi suatu obyek terpisah dari
obyek dengan karakteristik yang berbeda. Karena itu
pengukuran dengan skala ordinal dan nominal hanya
digunakan untuk penyajian data untuk analisa data
kategorik dan atau klasifikasi kualitatif. Persoalannya
jadi non parametrik.
Besaran yang dinyatakan dengan skala interval dan ratio
digunakan untuk menyatakan besaran kuantitatif dan
punya sebaran dengan suatu parameter terukur yang
dapat dinyatakan interpretasi fisik. Karenanya dikatakan
persoalannya parametrik
52
53
CIRI DUNIA BISNIS : KETIDAKPASTIAN
1. PERUBAHAN :SUPPLY -DEMAND DAN PERILAKU
KONSUMEN YANG BERAGAM
2. KETERGANTUNGAN PADA PRODUK ALAM,MUSIM
3. KETERGANTUNGAN PADA MUSIM, SIKLUS BUDAYA,
SIKLUS SOSIAL
4. PENGUASAAN TEKNOLOGI KARENA R&D, INNOVASI DAN
PATENT
5. ISSUE KUALITAS - KEPUASAN PELANGGAN
DAN LINGKUNGAN HIDUP (ISO 9000-14000-18000)
6.TELEKOMUNIKASI DAN AKSES SERTA TRANSPORTASI
7. ADA NYA DUA SISTIM EKONOMI YANG BERBEDA
EKONOMI PERKOTAAN DAN PEDESAAN
54
MENEMUKAN SUMBER KETIDAKPASTIAN
MENENTUKAN STRUKTUR HUBUNGAN
MENENTUKAN JENIS DAN POLA HUBUNGAN APAKAH :
_ SEBAB AKIBAT
_ KORELASI LINIER
_ ASOSIASI
Tidak semua teori ekonomi/bisnis berlaku karena tidak
terjaminnya asumsi. Masih banyak pola hubungan
yang pada dasarnya kompleks karena strukturnya
belum ditemukan, tidak terungkap karena baru ada
gejalanya, serta ada banyak perilaku ekonomi yang
masih dalam wujud persepsi
55
1. Bisnis itu mengandung ketidakpastian
2. Sumber ketidakpastian itu sangat beragam dan tidak
mudah dikendalikan : permintaan dan supply itu memuat
keragaman
3. Sumber -sumber variasi itu tidak selalu dapat
dikendalikan: mata rantai dan prosesnya mengalami
banyak saling pengaruh yang tidak bisa dipastikan
4. Keterkaitan antara gagasan -perencanaan- pasokan-
konstruksi /produksi - distribusi - management orang -
barang - asset - service -customer satisfaction :
semuanya memuat variasi dan uncertainty.
56
Seasonal,cyclical,
and structural
change, REFORM
ECONOMIC
SOCIAL
LEGAL
NATURAL
TECHNOLOGY
POLITICS
META
PROCESSES
57
Bisnis butuh informasi untuk pengambilan keputusan
Pengambilan keputusan butuh informasi, informasi yang punya
nilai bisnis, yakni yang bernilai saat ini, masa lalu dan akan
datang. Informasi semacam ini ternyata membawa kandungan
ketidakpastian dan variasi.
Besarnya demand supply bergantung pada banyak faktor yang
tidak semuanya dapat dikendalikan dengan pasti. Ada yang
dapat dikendalikan ( control) untuk suatu kondisi tertentu; ada
yang hanya berlaku dalam syarat tertentu dan bahkan ada
yang selalu bergantung pada kondisi sebelumnya.
Keterkaitan antara berbagai faham- teori - model dengan
penggunaan statistik sangatlah erat. Permintaan dan supply
suatu produk sangat beragam pada kondisi yang berubah :
antar orang-antar waktu -antar sumber.
58
INDEKS HARGA KONSUMEN
INDEKS HARGA SAHAM GABUNGAN
INDEKS HARGA PERDAGANGAN BESAR
PERUBAHAN NILAI TUKAR :
KURS, SUKU BUNGA
PERUBAHAN NILAI UTILITAS
INFLASI, ELASTISITAS
INDIKATOR KESEHATAN :
KEMATIAN BAYI, KEMATIAN IBU HAMIL
KEMATIAN BALITA, USIA HARAPAN HIDUP
INDIKATOR EKONOMI MAKRO :
UANG BEREDAR, CADANGAN.
FUNDAMENTAL EKONOMI: DEFISIT
59
SUMBER KEPUASAN : TECHNICAL, SERVICE,
RELIABILITY, TANGIBLES, COMFORT dll
contoh : complain :WARNA TIDAK STABIL,kekentalan,
waktu sampai kering, ketebalan, customer service, call
centers, color info, chemical
Sumber : kelompok perilaku pengguna COATINGT /CAT:
kelompok umur : 18 - 25 , 25-35, 35-50, >50
PENDIDIKAN SD , SMP , SMA , DIPLOMA
SMART user group : SPECIFIC, MEASUREABLE,
ACHIEVABLE,REASONABLE, TIME FRAME.
SUMBER VARIASI BERBEDA: KELOMPOK UMUR 18 - 15
DAN 25 -35 SERTA 35-55 BERBEDA KERAGAMANA
In today’s world…
• …we are constantly being bombarded with
statistics and statistical information. For
example:
• Customer Surveys Medical News
• Political Polls Economic Predictions
• Marketing Information Scanner Data
• How can we make sense out of all this data?
1.60
What is Statistics? Where does this Data come from?
• “Statistics is a way to get information from
data”
1.61
Data
Statistics
Information
Data: Facts, especially
numerical facts, collected
together for reference or
information.
Definitions: Oxford English Dictionary
Information: Knowledge
communicated concerning
some particular fact.
Statistics is a tool for creating new understanding from a set of numbers.
Key Statistical Concepts…
• Population
• — a population is the group of all items of
interest to a statistics practitioner.
• — frequently very large; sometimes
infinite.
• E.g. All 5 million Florida voters who voted in today’s
election.
• Sample
1.62
Key Statistical Concepts…
• Parameter
• — A descriptive measure of a population.
• - the true percent of Florida Voters who
will vote for Mary Poppins
• Statistic
• — A descriptive measure of a sample.
• - Of the 1000 exit voters polled, 550
indicated that they voted for Mary
1.63
Key Statistical Concepts…
• Populations have Parameters,
• Samples have Statistics.
1.64
Parameter
Population Sample
Statistic
Subset
Statistical Inference…
• Statistical inference is the process of making
an estimate, prediction, or decision about a
population based on a sample.
1.65
Parameter
Population
Sample
Statistic
Inference
What can we infer about a Population’s Parameters
based on a Sample’s Statistics?
Key Statistical Concepts
Populations have Parameters,
Samples have Statistics.
1.66
Parameter
Population Sample
Statistic
Subset
Statistical Inference
Statistical inference is the process of making an
estimate, prediction, or decision about a
population based on a sample.
1.67
Parameter
Population
Sample
Statistic
Inference
What can we infer about a Population’s Parameters
based on a Sample’s Statistics?
Random Sample
Every sample of size n has an equal chance of
selection.
69
1. CAUSE- EFFECT
2. CORRELATION
3. ASSOCIATION
(Independent - Dependent)
70
1 2 3
1 2 3 4 5
effek linear
effek non linear
effek sinergi
1
2
y
71
Berbagai Kemungkinan
Sumber
• A Cause
• A Possible cause
• A Probable cause
The Only Cause
• An Effect
• A Possible effect
• A Probable effect
• A Correlated effect
• An Associated effect
• A Confounded effect
The Only Effect
Akibat
72
Efek berganda
(gabungan/perpaduan beberapa efek)
1. ADDITIVE
2. Non-Additive :
- Synergy
- Interaktif effect
3. Linear
4. Non- Linear
73
Hypertensi 10 (5) 8 (10.6) 2 (4.4) 20
Tidak Hypertensi 15 (20) 45 (42.4) 20 (11.6) 80
25 53 22 100
Overweight Normal Underweight
P(Overweight)=25/100
P(Hypertensi)=20/100
P(Hypertensi dan Overweight)=10/100
P(Overweight Hypertensi)=10/20
P(Underweight Hypertensi)=2/20
P(Tidak Hypertensi Overweight)=15/25
P(Hypertensi Overweight)=10/25
74
STRONG POSITIVE CORRELATION
x, number tested
y, number failed
WEAK NEGATIVE CORRELATION
x, number tested
y, number failed
WEAK POSITIVE CORRELATION
x, number tested
y, number failed
STRONG NEGATIVE CORRELATION
x, number tested
y, number failed
CURVE CORRELATION
x, number tested
y, number failed
NO CORRELATION
x, number tested
y, number failed
Five Elements of Inferential
Statistical Problems
1. The population of interest
2. One or more variables (characteristics of the
population units) that are to be investigated
3. The sample of population units
4. The inference about the population based on
information contained in the sample
5. A measure of reliability for the inference
Process
A process is a series of actions or operations that
transforms inputs to outputs. A process produces or
generates output over time.
© 2011 Pearson Education, Inc
Process
A process whose operations or actions are unknown or
unspecified is called a black box.
Any set of output (object or numbers) produced by a
process is called a sample.
Meaning context
independent
Meaning totally
context dependant
Low level of
understanding
High levels of
understanding
Data
Information
Knowledge
Wisdom Requires brain power
Requires processing
power
Pengantar belajar statistik 78
Pengantar belajar statistik 79
Pengantar belajar statistik 80
Pengeluaran Mahasiswa Bidik Misi
Selama sebulan Ditinjau Dari Berat
badan Mahasiswa
Mengacu Pada Survey yang dilakukan bulan April 2013 terhadap
Mahasiswa Bidik Misi ITS
82.575.067.560.052.545.037.530.0
0.06
0.05
0.04
0.03
0.02
0.01
0.00
Berat Badan (kg)
Density
56.86 9.292 124
48.21 6.961 111
Mean StDev N
Laki-Laki
Perempuan
Distribusi Berat Badan Mahasiswa Bidik Misi
180174168162156150144
0.08
0.07
0.06
0.05
0.04
0.03
0.02
0.01
0.00
Tinggi (cm)
Density
167.8 6.089 124
156.6 5.153 111
Mean StDev N
Laki-Laki
Perempuan
Distribusi TInggi Badan Mahasiswa Bidik Misi
180170160150140
90
80
70
60
50
40
30
Tinggi (cm)
BeratBadan(kg)
Laki-Laki
Perempuan
Ideal
Normal Limit
Over Limit
Variable
Gender Norm(%) Warning(%) UnderWeight(%) Overweight(%) Total(%)
L 20,00 20,85 8,94 2,98 52,77
P 24,68 16,17 5,11 1,28 47,23
Total 44,68 37,02 14,04 4,26 100,00
Pengeluaran Under Over Norm
Rata-rata pengeluaran/bulan Rp 760,424 Rp 745,650 Rp 787,271
Nasi dan lauk pauk Rp 359,394 Rp 343,000 Rp 361,438
camilan Rp 51,212 Rp 57,000 Rp 53,891
minuman Rp 41,470 Rp 31,300 Rp 42,615
keperluan sandang Rp 67,818 Rp 35,000 Rp 64,661
kos Rp 179,091 Rp 148,500 Rp 197,760
sabun cuci Rp 12,227 Rp 13,200 Rp 16,539
buku Rp 61,515 Rp 32,500 Rp 72,969
alat tulis (pensil, bulpoin) Rp 13,742 Rp 11,600 Rp 13,531
internet Rp 36,909 Rp 29,500 Rp 35,701
odol Rp 8,091 Rp 11,200 Rp 8,432
sabun mandi Rp 8,076 Rp 9,650 Rp 8,964
alat cukur / pembalut Rp 8,000 Rp 4,550 Rp 8,758
shampo Rp 10,348 Rp 8,200 Rp 10,336
biaya trasnportasi Rp 42,152 Rp 63,500 Rp 38,797
biaya pulang kampung Rp 45,939 Rp 21,000 Rp 67,742
hiburan Rp 24,697 Rp 33,500 Rp 36,568
pulsa Rp 37,758 Rp 24,900 Rp 35,229
tabungan Rp 68,485 Rp 15,300 Rp 41,276
ortu Rp 48,485 Rp 25,000 Rp 30,156
Lain-lain Rp 47,576 Rp 17,000 Rp 35,599
Rata-rata Pengeluaran Mahasiswa Bidik Misi Berdasarkan Berat Badan
Kebutuhan Under Over Normal
Pokok
Pangan 34.17% 40.01% 34.21%
Camilan 4.37% 6.09% 4.56%
Mandi 2.26% 3.11% 2.35%
Kos 15.27% 15.88% 16.75%
Alat tulis dan Buku 6.42% 4.71% 7.32%
Transportasi 3.59% 6.79% 3.29%
Lainnya : (Sandang, Pulsa, Kirim Uang ke Ortu,
Hiburan, Internet, Pulang Kampung,
Pembalut/alatcukur, Sabun cuci, Tabungan, dan
lain-lain)
33.92% 23.41% 31.52%
Persentase Pengeluaran Mahasiswa Bidik Misi Berdasarkan
Berat Badan
3 besar pengeluaran tertinggi
What is Global Change?
Global Change is more than Global Climate Change
U.S.BureauoftheCensus
NOAA
Vitousek (1994)
Mackenzieetal(2002)
Richards(1991),WRI(1990)
Reid&Miller(1989)
Kepadatan Penduduk Indonesia
menurut propinsi 2010
5 Propinsi dengan Jumlah penduduk
Terbesar
Provinsi Laki-Laki Perempuan Laki-Laki +
Perempuan
Sex
Ratio
Jawa Barat 21 876 572 21 145 254 43 021 826 103
Jawa Timur 18 488 290 18 987 721 37 476 011 97
Jawa Tengah 16 081 140 16 299 547 32 380 687 99
Sumatera Utara 6 479 051 6 506 024 12 985 075 100
Banten 5 440 783 5 203 247 10 644 030 105
Sex
Ratio
Indonesi
a
Expected White Swan?
Unexpected Black Swan
THE NORMAL CURVE
All swans are white and the world does not offer any
surprises. A rather boring place to live. (Most predictions
in the world come from the assumption that all statistics
fit the bell-curve model.)
Lorenz Curves for Income and Wealth
Line of
equality
income
wealth
East Java Prospects
Oil & GasPort & refinery
Port
Oil & Gas
Fisheries
Fisheries
Bridge
Waterfront city
Southern Highway
Toll
Oil
Gas
Keterangan:
- - - : Rencana jalan Tol 56 %
23 %
11 %
10 %
Jumlah Penduduk Jawa timur Hasil SP
2010
0 500000 1000000 1500000 2000000 2500000 3000000
Kota Surabaya
Malang
Jember
Sidoarjo
Banyuwangi
Pasuruan
Kediri
Bojonegoro
Jombang
Lamongan
Gresik
Tuban
Blitar
Probolinggo
Sumenep
Mojokerto
Nganjuk
Lumajang
Tulungagung
Bangkalan
Sampang
Ponorogo
Kota Malang
Ngawi
Pamekasan
Bondowoso
Trenggalek
Madiun
Situbondo
Magetan
Pacitan
Kota Kediri
Kota Probolinggo
Kota Batu
Kota Pasuruan
Kota Madiun
Kota Blitar
Kota Mojokerto
Key skills needed by an statistician in industry
• Communication the most important skill.
• Sound technical knowledge
– A passion for solving real problems
– Good listening skills and the ability to size up a situation
– “Out-of-the-box” thinking
– Team player and leadership abilities
– Enthusiasm and appropriate level of self-confidence
– Interest in application areas and the ability to learn quickly
– Flexibility and adaptability to change
– Willingness to work hard
– High integrity
– Skill in adapting knowledge to the problem at hand
• A combination of training in linear models, regression, generalized linear
models, design of experiments, time series analysis, robustness, and statistical
process control; familiarity with multivariate methods,
statistical graphics and data visualization.
What Can I Do
With A Degree in
Statistics?
• Manufacturing
– Build products and deliver services
that satisfy consumers and increase
the corporation’s profit margin
Business and Industry
• Marketing
– Design experiments for new
products, conduct focus groups
and sample surveys, and
perform field experiments in
test markets to determine
product viability
Business and Industry
• Engineering
– Make a consistent product, detect
problems, minimize waste, and
predict product life in electronics,
chemicals, aerospace, pollution
control, construction, and other
industries
Business and Industry
• Statistical Computing
– Work in software design and
development, testing, quality
assurance, technical support,
education, marketing, and sales to
develop code that is both user-
friendly and sufficiently complex
Business and Industry
Past Data and Future Forecasts
-20
-15
-10
-5
0
5
10
15
20
1
5
9
13
17
21
25
29
33
37
41
45
49
53
57
61
65
69
73
Period
Demand
Past Data Future forecast
Now
Forecasts with 50% Prediction Intervals
-20
-15
-10
-5
0
5
10
15
20
1
5
9
13
17
21
25
29
33
37
41
45
49
53
57
61
65
69
73
Period
Demand
Forecasts with 95% Prediction Intervals
-20
-15
-10
-5
0
5
10
15
20
1
5
9
13
17
21
25
29
33
37
41
45
49
53
57
61
65
69
73
Period
Demand
I love that statistics is very multi-disciplinary.
It involves problem solving in a group
environment and it involves many skills and
talents. I love the ability to be a
mathematician, computer scientist, teacher,
quizmaster, sleuth, and devil’s advocate all
rolled into one.
”
Linda Quinn, Private Industrial Consultant
“
• Epidemiology
– Work on calculating cancer
incidence rates, monitor disease
outbreaks, and monitor changes
in health-related behaviors such
as smoking and physical activity
Health and Medicine
• Public Health
– Prevent disease, prolong life, and
promote health through
organized community efforts,
including sanitation, hygiene
education, diagnoses, and
preventative treatment
Health and Medicine
• Pharmacology
– Work in drug discovery,
development, approval, and
marketing, to ensure the validity
and accuracy of findings at all
stages of the process
Health and Medicine
• Genetics
– Label possible indicators of
genetic abnormalities, such as
birth defects and early aging, or
breed desirable characteristics
in plant offspring
Health and Medicine
Last year when I began applying to
medical schools, the fact that I majored in
statistics was always a good conversation
point in interviews and made me more
unique as an applicant.
”
“
Amy Elise Derrow, Medical Student
• Education
– Teach K-12 through post-graduate
students, assess teacher
effectiveness, or develop
statistical models to represent
student learning
Learning
• Science Writing & Journalism
– Work with mass media, universities,
and corporations to produce news
briefs, articles, news releases, and
other reports
Learning
• Government
– Work in regulations for stock
trading, pollution, and drug
approvals, or testify in court
proceedings, congressional
hearings, and lobbying arguments
Research
• Survey Methods
– Collect data in the social
sciences, education, law,
forestry, agriculture, biology,
medicine, business, and
e-commerce, and for the
government
Research
I found that statistics used more reasoning and
logic skills than the mathematics courses I had
previously taken. The more I did statistics, the
more I liked the “alternative” application of
mathematics that it provided. I especially liked
being able to use a lot of data and a little
common sense to figure out problems.
“
”
Tiffany T. Sundelin, Quality Control Engineer
• Law
– Analyze data in court cases,
including DNA evidence, salary
discrepancies, discrimination law
suits, and disease clusters
Social Statistics
What is an Actuary?
Is an Actuary a fortune teller?
Is an Actuary
a professional gambler?
Doctrine of False Cause
A false cause fallacy is a misidentification of
the cause for an observed effect.
“Why do…”
• People who have root canals get cancer more often.
• People who attend the symphony live longer.
• People who floss their teeth live longer.
Two Branches of Actuarial Science
• Life & Health / Pension
- Society of Actuaries : SOA
- close to 20,000 worldwide (≈ 90% in U.S.)
• Property and Casualty (or Property / Liability)
- Casualty Actuarial Society : CAS
- 3,979 in United States / 4,317 total
P&C Lines of Business
Examples
• Homeowners
• Earthquake
• Automobile
• Mortgage
• General Liability
• Medical Malpractice
• Workers’ Compensation
• Products Liability
• Reinsurance
Example Actuarial Problems
- Pricing New Products
- Price Classification
- Modeling Catastrophes
- Strategic Planning
- Graphing Size of Loss Distributions
- Establishing Loss Reserves
- Solvency Monitoring
- Rate Adequacy Studies
- Trending and Development of Losses
- Current Leveling of Premiums
- Credibility Measures
• Consulting
– Work on a temporary basis on a
variety of projects including
quality improvement,
pharmaceuticals, ecology, and
engineering
Social Statistics
• Agriculture
– Study chemical pesticides,
hydrogeology, veterinary
sciences, genetics, and crop
management in order to
ensure optimal yield
Natural Resources
• Ecology
– Address questions about the
earth’s natural environment,
including animal populations,
agricultural protections, and
fertilizer and pesticide safety
Natural Resources
I became involved with statistics because
mathematics did not provide the avenue to
cross into other areas of science and continue
to learn about topics that interested me. I have
stayed in statistics because of the diversity that
it offers and because of the rational approach it
provides to seek solutions to problems.
“
”
Dan Mowrey, Senior Research Scientist
How Do I Become
A Statistician?
139
Belajar Statistik di ITS
Melalui program Pendidikan
Sarjana
Diploma
Magister
Doktor
2010
PDB ~ US$ 700 Milyar
Pendapatan/kap US$
3,000 (2010)
Terbesar ke-17 besar
dunia
2025
PDB: 3,8 – 4,5 Trilyun
US$
Pendapatan/kap:
13.000 – 16.100 US$
Terbesar ke-12 dunia
Proyeksi KEN
Pendapatan/kapita ~US$
14,900 (high income
country)
2045
PDB ~US$ 16.6
Trilyun
Prediksi
Pendapatan/kapita
~US$ 46,900
Diprediksi menjadi
terbesar ke-7 atau
ke-8 dunia*)
“Mengangkat Indonesia menjadi
negara maju dan merupakan
kekuatan 12 besar dunia di tahun
2025 dan 8 besar dunia pada
tahun 2045 melalui pertumbuhan
ekonomi tinggi yang inklusif dan
berkelanjutan”
(Sumber: Master Plan
Percepatan dan Perluasan
Pembangunan Ekonomi
Indonesia 2011– 2025 )
100 tahun
kemerdekaan
Pencapaian Visi 2025 dan 2045 memerlukan penyiapan generasi yang mampu berperan aktif dalam
kegiatan pembangunan. Edukasi, Investasi dan Infrastruktur
END OF SLIDES
THANK YOU
144
Kresnayana Yahya
Email: kresna49@yahoo.com
Blog: http://www.kresnayana.com

Mais conteúdo relacionado

Destaque

Pembelajaran dengan ict
Pembelajaran dengan ictPembelajaran dengan ict
Pembelajaran dengan ictTeguh Andoria
 
Peningkatan kesejahteraan industri garam
Peningkatan kesejahteraan industri garamPeningkatan kesejahteraan industri garam
Peningkatan kesejahteraan industri garamTeguh Andoria
 
Prospek bisnis pelayaran indonesia presentation
Prospek bisnis pelayaran indonesia presentationProspek bisnis pelayaran indonesia presentation
Prospek bisnis pelayaran indonesia presentationTeguh Andoria
 
Tantangan pendidikan abad 21 preview
Tantangan pendidikan abad 21 previewTantangan pendidikan abad 21 preview
Tantangan pendidikan abad 21 previewTeguh Andoria
 
Creative Industry (Commercial Product, Branding and Image Building)
Creative Industry (Commercial Product, Branding and Image Building)Creative Industry (Commercial Product, Branding and Image Building)
Creative Industry (Commercial Product, Branding and Image Building)Teguh Andoria
 

Destaque (7)

Pembelajaran dengan ict
Pembelajaran dengan ictPembelajaran dengan ict
Pembelajaran dengan ict
 
Peningkatan kesejahteraan industri garam
Peningkatan kesejahteraan industri garamPeningkatan kesejahteraan industri garam
Peningkatan kesejahteraan industri garam
 
Prospek bisnis pelayaran indonesia presentation
Prospek bisnis pelayaran indonesia presentationProspek bisnis pelayaran indonesia presentation
Prospek bisnis pelayaran indonesia presentation
 
Tantangan pendidikan abad 21 preview
Tantangan pendidikan abad 21 previewTantangan pendidikan abad 21 preview
Tantangan pendidikan abad 21 preview
 
Kupas bisnis eo
Kupas bisnis eoKupas bisnis eo
Kupas bisnis eo
 
Ekonomi kelautan
Ekonomi kelautanEkonomi kelautan
Ekonomi kelautan
 
Creative Industry (Commercial Product, Branding and Image Building)
Creative Industry (Commercial Product, Branding and Image Building)Creative Industry (Commercial Product, Branding and Image Building)
Creative Industry (Commercial Product, Branding and Image Building)
 

Semelhante a STATISTIK UNTUK HIDUP

Tugas Akhir kelompok 03 Manajemen Pemasaran tentang "Mengumpulkan Informasi d...
Tugas Akhir kelompok 03 Manajemen Pemasaran tentang "Mengumpulkan Informasi d...Tugas Akhir kelompok 03 Manajemen Pemasaran tentang "Mengumpulkan Informasi d...
Tugas Akhir kelompok 03 Manajemen Pemasaran tentang "Mengumpulkan Informasi d...anggakarta
 
Bahan Persentasi Dr.Syahrir 13 Juni UNM
Bahan Persentasi Dr.Syahrir 13 Juni UNMBahan Persentasi Dr.Syahrir 13 Juni UNM
Bahan Persentasi Dr.Syahrir 13 Juni UNMDr.Syahrir Akil
 
Presentation pemberdayaan ekonomi desa (u kemendes)
Presentation pemberdayaan ekonomi desa (u kemendes)Presentation pemberdayaan ekonomi desa (u kemendes)
Presentation pemberdayaan ekonomi desa (u kemendes)Dadan Ramdhan
 
Ekonomi dan sumberdaya pemebangunan
Ekonomi dan sumberdaya pemebangunanEkonomi dan sumberdaya pemebangunan
Ekonomi dan sumberdaya pemebangunanovio
 
Kebijakan perencanaan pembangunan kesehatan (rpjmn 2015-2019)
Kebijakan perencanaan pembangunan kesehatan (rpjmn 2015-2019)Kebijakan perencanaan pembangunan kesehatan (rpjmn 2015-2019)
Kebijakan perencanaan pembangunan kesehatan (rpjmn 2015-2019)Muh Saleh
 
Visi dan misi bangben
Visi dan misi bangbenVisi dan misi bangben
Visi dan misi bangbenDaffa Aslam
 
1. ic_Transformasi Layanan Rujukan_PERSI Bali_17052022.pptx.pdf
1. ic_Transformasi Layanan Rujukan_PERSI Bali_17052022.pptx.pdf1. ic_Transformasi Layanan Rujukan_PERSI Bali_17052022.pptx.pdf
1. ic_Transformasi Layanan Rujukan_PERSI Bali_17052022.pptx.pdfwiwi411689
 
1._ic_Transformasi_Layanan_Rujukan_PERSI_Bali_17052022.pptx
1._ic_Transformasi_Layanan_Rujukan_PERSI_Bali_17052022.pptx1._ic_Transformasi_Layanan_Rujukan_PERSI_Bali_17052022.pptx
1._ic_Transformasi_Layanan_Rujukan_PERSI_Bali_17052022.pptxDwianaJatiSetiaji
 
5 direktorat ibu kemenkes ri
5 direktorat ibu kemenkes ri5 direktorat ibu kemenkes ri
5 direktorat ibu kemenkes riMuh Saleh
 
Daya saing daerah untuk ekstesion pemerintahan
Daya saing daerah untuk ekstesion pemerintahanDaya saing daerah untuk ekstesion pemerintahan
Daya saing daerah untuk ekstesion pemerintahanendrayaman
 
Aminullah assagaf em12 overview_microeconomics_31 okt 2020
Aminullah assagaf em12 overview_microeconomics_31 okt 2020Aminullah assagaf em12 overview_microeconomics_31 okt 2020
Aminullah assagaf em12 overview_microeconomics_31 okt 2020Aminullah Assagaf
 
Agriculture’s r&d in indonesia
Agriculture’s r&d in indonesiaAgriculture’s r&d in indonesia
Agriculture’s r&d in indonesiaeva2409
 
TRANSFORMASI DAN AKSELERASI PELAYANAN DASAR
TRANSFORMASI DAN AKSELERASI PELAYANAN DASARTRANSFORMASI DAN AKSELERASI PELAYANAN DASAR
TRANSFORMASI DAN AKSELERASI PELAYANAN DASARridhofitrah
 
TRANSFORMASI DAN AKSELERASI PELAYANAN DASAR
TRANSFORMASI DAN AKSELERASI PELAYANAN DASARTRANSFORMASI DAN AKSELERASI PELAYANAN DASAR
TRANSFORMASI DAN AKSELERASI PELAYANAN DASARRidho Fitrah Hyzkia
 
Teknologi tepat guna gizi & kesehatan
Teknologi tepat guna gizi & kesehatanTeknologi tepat guna gizi & kesehatan
Teknologi tepat guna gizi & kesehatanYohanes Kristianto
 
8. rumusan seminar
8. rumusan seminar8. rumusan seminar
8. rumusan seminarHenny Wijaya
 
8. rumusan seminar
8. rumusan seminar8. rumusan seminar
8. rumusan seminarHenny Wijaya
 

Semelhante a STATISTIK UNTUK HIDUP (20)

Tugas Akhir kelompok 03 Manajemen Pemasaran tentang "Mengumpulkan Informasi d...
Tugas Akhir kelompok 03 Manajemen Pemasaran tentang "Mengumpulkan Informasi d...Tugas Akhir kelompok 03 Manajemen Pemasaran tentang "Mengumpulkan Informasi d...
Tugas Akhir kelompok 03 Manajemen Pemasaran tentang "Mengumpulkan Informasi d...
 
Bahan Persentasi Dr.Syahrir 13 Juni UNM
Bahan Persentasi Dr.Syahrir 13 Juni UNMBahan Persentasi Dr.Syahrir 13 Juni UNM
Bahan Persentasi Dr.Syahrir 13 Juni UNM
 
Petunjuk negara maju
Petunjuk negara majuPetunjuk negara maju
Petunjuk negara maju
 
Presentation pemberdayaan ekonomi desa (u kemendes)
Presentation pemberdayaan ekonomi desa (u kemendes)Presentation pemberdayaan ekonomi desa (u kemendes)
Presentation pemberdayaan ekonomi desa (u kemendes)
 
Ekonomi dan sumberdaya pemebangunan
Ekonomi dan sumberdaya pemebangunanEkonomi dan sumberdaya pemebangunan
Ekonomi dan sumberdaya pemebangunan
 
Kebijakan perencanaan pembangunan kesehatan (rpjmn 2015-2019)
Kebijakan perencanaan pembangunan kesehatan (rpjmn 2015-2019)Kebijakan perencanaan pembangunan kesehatan (rpjmn 2015-2019)
Kebijakan perencanaan pembangunan kesehatan (rpjmn 2015-2019)
 
Visi dan misi bangben
Visi dan misi bangbenVisi dan misi bangben
Visi dan misi bangben
 
1. ic_Transformasi Layanan Rujukan_PERSI Bali_17052022.pptx.pdf
1. ic_Transformasi Layanan Rujukan_PERSI Bali_17052022.pptx.pdf1. ic_Transformasi Layanan Rujukan_PERSI Bali_17052022.pptx.pdf
1. ic_Transformasi Layanan Rujukan_PERSI Bali_17052022.pptx.pdf
 
1._ic_Transformasi_Layanan_Rujukan_PERSI_Bali_17052022.pptx
1._ic_Transformasi_Layanan_Rujukan_PERSI_Bali_17052022.pptx1._ic_Transformasi_Layanan_Rujukan_PERSI_Bali_17052022.pptx
1._ic_Transformasi_Layanan_Rujukan_PERSI_Bali_17052022.pptx
 
5 direktorat ibu kemenkes ri
5 direktorat ibu kemenkes ri5 direktorat ibu kemenkes ri
5 direktorat ibu kemenkes ri
 
Daya saing daerah untuk ekstesion pemerintahan
Daya saing daerah untuk ekstesion pemerintahanDaya saing daerah untuk ekstesion pemerintahan
Daya saing daerah untuk ekstesion pemerintahan
 
Aminullah assagaf em12 overview_microeconomics_31 okt 2020
Aminullah assagaf em12 overview_microeconomics_31 okt 2020Aminullah assagaf em12 overview_microeconomics_31 okt 2020
Aminullah assagaf em12 overview_microeconomics_31 okt 2020
 
Agriculture’s r&d in indonesia
Agriculture’s r&d in indonesiaAgriculture’s r&d in indonesia
Agriculture’s r&d in indonesia
 
TRANSFORMASI DAN AKSELERASI PELAYANAN DASAR
TRANSFORMASI DAN AKSELERASI PELAYANAN DASARTRANSFORMASI DAN AKSELERASI PELAYANAN DASAR
TRANSFORMASI DAN AKSELERASI PELAYANAN DASAR
 
TRANSFORMASI DAN AKSELERASI PELAYANAN DASAR
TRANSFORMASI DAN AKSELERASI PELAYANAN DASARTRANSFORMASI DAN AKSELERASI PELAYANAN DASAR
TRANSFORMASI DAN AKSELERASI PELAYANAN DASAR
 
Teknologi tepat guna gizi & kesehatan
Teknologi tepat guna gizi & kesehatanTeknologi tepat guna gizi & kesehatan
Teknologi tepat guna gizi & kesehatan
 
8. rumusan seminar
8. rumusan seminar8. rumusan seminar
8. rumusan seminar
 
8. rumusan seminar
8. rumusan seminar8. rumusan seminar
8. rumusan seminar
 
PERTEMUAN I.pptx
PERTEMUAN I.pptxPERTEMUAN I.pptx
PERTEMUAN I.pptx
 
Penduduk optimum
Penduduk optimumPenduduk optimum
Penduduk optimum
 

Mais de Teguh Andoria

Energy and environment (ocean energy is blue energy)
Energy and environment (ocean energy is blue energy)Energy and environment (ocean energy is blue energy)
Energy and environment (ocean energy is blue energy)Teguh Andoria
 
Franchising sebagai peluang bisnis
Franchising sebagai peluang bisnisFranchising sebagai peluang bisnis
Franchising sebagai peluang bisnisTeguh Andoria
 
Business transformation for ibm pdf
Business transformation for ibm pdfBusiness transformation for ibm pdf
Business transformation for ibm pdfTeguh Andoria
 
Tantangan anak muda Indonesia
Tantangan anak muda IndonesiaTantangan anak muda Indonesia
Tantangan anak muda IndonesiaTeguh Andoria
 
Peningkatan kapasitas gurupreview
Peningkatan kapasitas gurupreviewPeningkatan kapasitas gurupreview
Peningkatan kapasitas gurupreviewTeguh Andoria
 
Menjaga citra dan persaingan usaha
Menjaga citra dan persaingan usahaMenjaga citra dan persaingan usaha
Menjaga citra dan persaingan usahaTeguh Andoria
 
Tata cara dan prosedur pengurusan paten
Tata cara dan prosedur pengurusan patenTata cara dan prosedur pengurusan paten
Tata cara dan prosedur pengurusan patenTeguh Andoria
 
Tata cara dan prosedur pengurusan merk
Tata cara dan prosedur pengurusan merkTata cara dan prosedur pengurusan merk
Tata cara dan prosedur pengurusan merkTeguh Andoria
 

Mais de Teguh Andoria (10)

Energy and environment (ocean energy is blue energy)
Energy and environment (ocean energy is blue energy)Energy and environment (ocean energy is blue energy)
Energy and environment (ocean energy is blue energy)
 
Franchising sebagai peluang bisnis
Franchising sebagai peluang bisnisFranchising sebagai peluang bisnis
Franchising sebagai peluang bisnis
 
Business transformation for ibm pdf
Business transformation for ibm pdfBusiness transformation for ibm pdf
Business transformation for ibm pdf
 
Digital society
Digital societyDigital society
Digital society
 
Tantangan anak muda Indonesia
Tantangan anak muda IndonesiaTantangan anak muda Indonesia
Tantangan anak muda Indonesia
 
Why quality
Why qualityWhy quality
Why quality
 
Peningkatan kapasitas gurupreview
Peningkatan kapasitas gurupreviewPeningkatan kapasitas gurupreview
Peningkatan kapasitas gurupreview
 
Menjaga citra dan persaingan usaha
Menjaga citra dan persaingan usahaMenjaga citra dan persaingan usaha
Menjaga citra dan persaingan usaha
 
Tata cara dan prosedur pengurusan paten
Tata cara dan prosedur pengurusan patenTata cara dan prosedur pengurusan paten
Tata cara dan prosedur pengurusan paten
 
Tata cara dan prosedur pengurusan merk
Tata cara dan prosedur pengurusan merkTata cara dan prosedur pengurusan merk
Tata cara dan prosedur pengurusan merk
 

Último

PERAN PERAWAT DALAM PEMERIKSAAN PENUNJANG.pptx
PERAN PERAWAT DALAM PEMERIKSAAN PENUNJANG.pptxPERAN PERAWAT DALAM PEMERIKSAAN PENUNJANG.pptx
PERAN PERAWAT DALAM PEMERIKSAAN PENUNJANG.pptxRizkyPratiwi19
 
ppt-modul-6-pend-seni-di sd kelompok 2 ppt
ppt-modul-6-pend-seni-di sd kelompok 2 pptppt-modul-6-pend-seni-di sd kelompok 2 ppt
ppt-modul-6-pend-seni-di sd kelompok 2 pptArkhaRega1
 
LK.01._LK_Peta_Pikir modul 1.3_Kel1_NURYANTI_101.docx
LK.01._LK_Peta_Pikir modul 1.3_Kel1_NURYANTI_101.docxLK.01._LK_Peta_Pikir modul 1.3_Kel1_NURYANTI_101.docx
LK.01._LK_Peta_Pikir modul 1.3_Kel1_NURYANTI_101.docxPurmiasih
 
Sesi 1_PPT Ruang Kolaborasi Modul 1.3 _ ke 1_PGP Angkatan 10.pptx
Sesi 1_PPT Ruang Kolaborasi Modul 1.3 _ ke 1_PGP Angkatan 10.pptxSesi 1_PPT Ruang Kolaborasi Modul 1.3 _ ke 1_PGP Angkatan 10.pptx
Sesi 1_PPT Ruang Kolaborasi Modul 1.3 _ ke 1_PGP Angkatan 10.pptxSovyOktavianti
 
MATERI EKOSISTEM UNTUK SEKOLAH MENENGAH ATAS
MATERI EKOSISTEM UNTUK SEKOLAH MENENGAH ATASMATERI EKOSISTEM UNTUK SEKOLAH MENENGAH ATAS
MATERI EKOSISTEM UNTUK SEKOLAH MENENGAH ATASKurniawan Dirham
 
2 KISI-KISI Ujian Sekolah Dasar mata pelajaranPPKn 2024.pdf
2 KISI-KISI Ujian Sekolah Dasar  mata pelajaranPPKn 2024.pdf2 KISI-KISI Ujian Sekolah Dasar  mata pelajaranPPKn 2024.pdf
2 KISI-KISI Ujian Sekolah Dasar mata pelajaranPPKn 2024.pdfsdn3jatiblora
 
tugas karya ilmiah 1 universitas terbuka pembelajaran
tugas karya ilmiah 1 universitas terbuka pembelajarantugas karya ilmiah 1 universitas terbuka pembelajaran
tugas karya ilmiah 1 universitas terbuka pembelajarankeicapmaniez
 
BAHAN SOSIALISASI PPDB SMA-SMK NEGERI DISDIKSU TP. 2024-2025 REVISI.pptx
BAHAN SOSIALISASI PPDB SMA-SMK NEGERI DISDIKSU TP. 2024-2025 REVISI.pptxBAHAN SOSIALISASI PPDB SMA-SMK NEGERI DISDIKSU TP. 2024-2025 REVISI.pptx
BAHAN SOSIALISASI PPDB SMA-SMK NEGERI DISDIKSU TP. 2024-2025 REVISI.pptxJamhuriIshak
 
JAWAPAN BAB 1 DAN BAB 2 SAINS TINGKATAN 5
JAWAPAN BAB 1 DAN BAB 2 SAINS TINGKATAN 5JAWAPAN BAB 1 DAN BAB 2 SAINS TINGKATAN 5
JAWAPAN BAB 1 DAN BAB 2 SAINS TINGKATAN 5ssuserd52993
 
421783639-ppt-overdosis-dan-keracunan-pptx.pptx
421783639-ppt-overdosis-dan-keracunan-pptx.pptx421783639-ppt-overdosis-dan-keracunan-pptx.pptx
421783639-ppt-overdosis-dan-keracunan-pptx.pptxGiftaJewela
 
Materi Pertemuan 6 Materi Pertemuan 6.pptx
Materi Pertemuan 6 Materi Pertemuan 6.pptxMateri Pertemuan 6 Materi Pertemuan 6.pptx
Materi Pertemuan 6 Materi Pertemuan 6.pptxRezaWahyuni6
 
PELAKSANAAN + Link2 Materi TRAINING "Effective SUPERVISORY & LEADERSHIP Sk...
PELAKSANAAN  + Link2 Materi TRAINING "Effective  SUPERVISORY &  LEADERSHIP Sk...PELAKSANAAN  + Link2 Materi TRAINING "Effective  SUPERVISORY &  LEADERSHIP Sk...
PELAKSANAAN + Link2 Materi TRAINING "Effective SUPERVISORY & LEADERSHIP Sk...Kanaidi ken
 
PEMANASAN GLOBAL - MATERI KELAS X MA.pptx
PEMANASAN GLOBAL - MATERI KELAS X MA.pptxPEMANASAN GLOBAL - MATERI KELAS X MA.pptx
PEMANASAN GLOBAL - MATERI KELAS X MA.pptxsukmakarim1998
 
Latihan Soal bahasa Indonesia untuk anak sekolah sekelas SMP atau pun sederajat
Latihan Soal bahasa Indonesia untuk anak sekolah sekelas SMP atau pun sederajatLatihan Soal bahasa Indonesia untuk anak sekolah sekelas SMP atau pun sederajat
Latihan Soal bahasa Indonesia untuk anak sekolah sekelas SMP atau pun sederajatArfiGraphy
 
Tugas 1 pembaruan dlm pembelajaran jawaban tugas tuton 1.docx
Tugas 1 pembaruan dlm pembelajaran jawaban tugas tuton 1.docxTugas 1 pembaruan dlm pembelajaran jawaban tugas tuton 1.docx
Tugas 1 pembaruan dlm pembelajaran jawaban tugas tuton 1.docxmawan5982
 
Kontribusi Islam Dalam Pengembangan Peradaban Dunia - KELOMPOK 1.pptx
Kontribusi Islam Dalam Pengembangan Peradaban Dunia - KELOMPOK 1.pptxKontribusi Islam Dalam Pengembangan Peradaban Dunia - KELOMPOK 1.pptx
Kontribusi Islam Dalam Pengembangan Peradaban Dunia - KELOMPOK 1.pptxssuser50800a
 
Materi Pertemuan Materi Pertemuan 7.pptx
Materi Pertemuan Materi Pertemuan 7.pptxMateri Pertemuan Materi Pertemuan 7.pptx
Materi Pertemuan Materi Pertemuan 7.pptxRezaWahyuni6
 
Keterampilan menyimak kelas bawah tugas UT
Keterampilan menyimak kelas bawah tugas UTKeterampilan menyimak kelas bawah tugas UT
Keterampilan menyimak kelas bawah tugas UTIndraAdm
 
Modul Ajar Pendidikan Pancasila Kelas 5 Fase C
Modul Ajar Pendidikan Pancasila Kelas 5 Fase CModul Ajar Pendidikan Pancasila Kelas 5 Fase C
Modul Ajar Pendidikan Pancasila Kelas 5 Fase CAbdiera
 
tugas 1 tutorial online anak berkebutuhan khusus di SD
tugas 1 tutorial online anak berkebutuhan khusus di SDtugas 1 tutorial online anak berkebutuhan khusus di SD
tugas 1 tutorial online anak berkebutuhan khusus di SDmawan5982
 

Último (20)

PERAN PERAWAT DALAM PEMERIKSAAN PENUNJANG.pptx
PERAN PERAWAT DALAM PEMERIKSAAN PENUNJANG.pptxPERAN PERAWAT DALAM PEMERIKSAAN PENUNJANG.pptx
PERAN PERAWAT DALAM PEMERIKSAAN PENUNJANG.pptx
 
ppt-modul-6-pend-seni-di sd kelompok 2 ppt
ppt-modul-6-pend-seni-di sd kelompok 2 pptppt-modul-6-pend-seni-di sd kelompok 2 ppt
ppt-modul-6-pend-seni-di sd kelompok 2 ppt
 
LK.01._LK_Peta_Pikir modul 1.3_Kel1_NURYANTI_101.docx
LK.01._LK_Peta_Pikir modul 1.3_Kel1_NURYANTI_101.docxLK.01._LK_Peta_Pikir modul 1.3_Kel1_NURYANTI_101.docx
LK.01._LK_Peta_Pikir modul 1.3_Kel1_NURYANTI_101.docx
 
Sesi 1_PPT Ruang Kolaborasi Modul 1.3 _ ke 1_PGP Angkatan 10.pptx
Sesi 1_PPT Ruang Kolaborasi Modul 1.3 _ ke 1_PGP Angkatan 10.pptxSesi 1_PPT Ruang Kolaborasi Modul 1.3 _ ke 1_PGP Angkatan 10.pptx
Sesi 1_PPT Ruang Kolaborasi Modul 1.3 _ ke 1_PGP Angkatan 10.pptx
 
MATERI EKOSISTEM UNTUK SEKOLAH MENENGAH ATAS
MATERI EKOSISTEM UNTUK SEKOLAH MENENGAH ATASMATERI EKOSISTEM UNTUK SEKOLAH MENENGAH ATAS
MATERI EKOSISTEM UNTUK SEKOLAH MENENGAH ATAS
 
2 KISI-KISI Ujian Sekolah Dasar mata pelajaranPPKn 2024.pdf
2 KISI-KISI Ujian Sekolah Dasar  mata pelajaranPPKn 2024.pdf2 KISI-KISI Ujian Sekolah Dasar  mata pelajaranPPKn 2024.pdf
2 KISI-KISI Ujian Sekolah Dasar mata pelajaranPPKn 2024.pdf
 
tugas karya ilmiah 1 universitas terbuka pembelajaran
tugas karya ilmiah 1 universitas terbuka pembelajarantugas karya ilmiah 1 universitas terbuka pembelajaran
tugas karya ilmiah 1 universitas terbuka pembelajaran
 
BAHAN SOSIALISASI PPDB SMA-SMK NEGERI DISDIKSU TP. 2024-2025 REVISI.pptx
BAHAN SOSIALISASI PPDB SMA-SMK NEGERI DISDIKSU TP. 2024-2025 REVISI.pptxBAHAN SOSIALISASI PPDB SMA-SMK NEGERI DISDIKSU TP. 2024-2025 REVISI.pptx
BAHAN SOSIALISASI PPDB SMA-SMK NEGERI DISDIKSU TP. 2024-2025 REVISI.pptx
 
JAWAPAN BAB 1 DAN BAB 2 SAINS TINGKATAN 5
JAWAPAN BAB 1 DAN BAB 2 SAINS TINGKATAN 5JAWAPAN BAB 1 DAN BAB 2 SAINS TINGKATAN 5
JAWAPAN BAB 1 DAN BAB 2 SAINS TINGKATAN 5
 
421783639-ppt-overdosis-dan-keracunan-pptx.pptx
421783639-ppt-overdosis-dan-keracunan-pptx.pptx421783639-ppt-overdosis-dan-keracunan-pptx.pptx
421783639-ppt-overdosis-dan-keracunan-pptx.pptx
 
Materi Pertemuan 6 Materi Pertemuan 6.pptx
Materi Pertemuan 6 Materi Pertemuan 6.pptxMateri Pertemuan 6 Materi Pertemuan 6.pptx
Materi Pertemuan 6 Materi Pertemuan 6.pptx
 
PELAKSANAAN + Link2 Materi TRAINING "Effective SUPERVISORY & LEADERSHIP Sk...
PELAKSANAAN  + Link2 Materi TRAINING "Effective  SUPERVISORY &  LEADERSHIP Sk...PELAKSANAAN  + Link2 Materi TRAINING "Effective  SUPERVISORY &  LEADERSHIP Sk...
PELAKSANAAN + Link2 Materi TRAINING "Effective SUPERVISORY & LEADERSHIP Sk...
 
PEMANASAN GLOBAL - MATERI KELAS X MA.pptx
PEMANASAN GLOBAL - MATERI KELAS X MA.pptxPEMANASAN GLOBAL - MATERI KELAS X MA.pptx
PEMANASAN GLOBAL - MATERI KELAS X MA.pptx
 
Latihan Soal bahasa Indonesia untuk anak sekolah sekelas SMP atau pun sederajat
Latihan Soal bahasa Indonesia untuk anak sekolah sekelas SMP atau pun sederajatLatihan Soal bahasa Indonesia untuk anak sekolah sekelas SMP atau pun sederajat
Latihan Soal bahasa Indonesia untuk anak sekolah sekelas SMP atau pun sederajat
 
Tugas 1 pembaruan dlm pembelajaran jawaban tugas tuton 1.docx
Tugas 1 pembaruan dlm pembelajaran jawaban tugas tuton 1.docxTugas 1 pembaruan dlm pembelajaran jawaban tugas tuton 1.docx
Tugas 1 pembaruan dlm pembelajaran jawaban tugas tuton 1.docx
 
Kontribusi Islam Dalam Pengembangan Peradaban Dunia - KELOMPOK 1.pptx
Kontribusi Islam Dalam Pengembangan Peradaban Dunia - KELOMPOK 1.pptxKontribusi Islam Dalam Pengembangan Peradaban Dunia - KELOMPOK 1.pptx
Kontribusi Islam Dalam Pengembangan Peradaban Dunia - KELOMPOK 1.pptx
 
Materi Pertemuan Materi Pertemuan 7.pptx
Materi Pertemuan Materi Pertemuan 7.pptxMateri Pertemuan Materi Pertemuan 7.pptx
Materi Pertemuan Materi Pertemuan 7.pptx
 
Keterampilan menyimak kelas bawah tugas UT
Keterampilan menyimak kelas bawah tugas UTKeterampilan menyimak kelas bawah tugas UT
Keterampilan menyimak kelas bawah tugas UT
 
Modul Ajar Pendidikan Pancasila Kelas 5 Fase C
Modul Ajar Pendidikan Pancasila Kelas 5 Fase CModul Ajar Pendidikan Pancasila Kelas 5 Fase C
Modul Ajar Pendidikan Pancasila Kelas 5 Fase C
 
tugas 1 tutorial online anak berkebutuhan khusus di SD
tugas 1 tutorial online anak berkebutuhan khusus di SDtugas 1 tutorial online anak berkebutuhan khusus di SD
tugas 1 tutorial online anak berkebutuhan khusus di SD
 

STATISTIK UNTUK HIDUP

  • 1. Mengapa perlu belajar STATISTIK ? Kresnayana Yahya Email: kresna49@yahoo.com Blog: http://www.kresnayana.com 1 Statistik untuk kehidupan
  • 2. • `Statistical thinking will one day be as necessary for efficient citizenship as the ability to read and write.‘ • Samuel Wilks 3
  • 3.
  • 4.
  • 6. Membangun kesadaran baru • Makin banyak Ilmu pengetahuan, teknologi dan sains berlandaskan gagasan adanya Ketidak pastian dan adanya Variasi • Karenanya seluruh process pengukuran dan pengambilan keputusan harus makin berbasis statistika dan probabilitas • Ada komponen Risk dalam setiap perencanaan, operasional sampai evaluasi 7
  • 7. Ledakan PENDUDUK DUNIA MALTHUS: • Penduduk à deret ukur • Pangan à deret hitung kresnayana yahya 2012
  • 8. Indonesia IN THE WORLD ECONOMY 13.09.2013 9 (GDP based on purchasing power parity , Trillion Dollars, 2009)
  • 9. Country Classification by 2010 GDP Share Source: GSAM N11 Bangladesh Egypt Iran Nigeria Pakistan Philippines Vietnam Mexico Korea Turkey Indonesia World Growth Markets Developed Markets 65% Emerging Markets 12% Growth Markets 23% Indonesia 1% Turkey 1% Korea 2% Mexico 2% India 2% Russia 3% Brazil 3% China 9%
  • 10. 64 juta 70 juta 50 juta kresnayana yahya 2013
  • 11. 0 25 50 75 100 125 150 175 200 225 1600 1700 1800 1900 2000 205 JT 18.314.210.8 40.2 250 275 300 285 jt KELAHIRAN TERCEGAH 80 JUTA PERKEMBANGAN PENDUDUK INDONESIA (JUTA) KELAHIRAN TERCEGAH 100 JUTA 330 jt 237.8 JT 2010 248.6 JT 2013 5 x lipat2 x lipat JUTA JIWA TAHUN Kresnayana Yahya prospek layanan kesehatan global 12
  • 12. Population by Islands (millions) 2010 East Indonesia Source : Enciety Business Consult Map à Sensus Penduduk Indonesia 2010 136.5 13.7 50.6 17.4 13.7 2.5 3.6 Population of Indonesia à 237.556.363 millions peoples 2013 : 250 millionj 2013 : penduduk sudah 250 juta
  • 13. 2,6% Bali dan Nusa Tenggara 5,5% Jawa 57,49% 21,31% Sumatera 5,8% Kalimantan 7,31% Sulawesi PERSENTASE PERSEBARAN PENDUDUK INDONESIA MENURUT PULAU, TAHUN 2010 14 Persebaran penduduk tidak merata Penduduk terkonsentrasi di kota-kota besar; Perubahan pola migrasi a. Dalam 10 tahun terakhir, terjadi pola migrasi di Indonesia (dari pulau Jawa ke luar Jawa); b. Terjadi migrasi dari central urban ke sub-urban sehingga area perkotaan semakin melebar. Sumber: SP 2010 ISU MOBILITAS PENDUDUK
  • 14. Pola Spasial Pemenuhan Permintaan Antara Lokal, Antar Propinsi dan Impor Nilai persentase untuk impor dan antar pulau dihitung terhadap total pemen Tingkat ketebalan garis menunjukkan persentase besaran pemenuhan inpu
  • 15. Penduduk Indonesia : Young population kresnayana yahya 2012 Sumber: http://www.economist.com/blogs/dailychart?page=1&fsrc=scn/fb/wl/bl/dailychartjan10 (20101120_WOC951) Indonesia Kondisi kependudukan Indonesia Kelompok usia produktif 15-64 tahun mencapai 66 % atau 165 juta Merupakan kesempatan dan peluang konsumsi yang luar biasa besar dan laju pertumbuhannya cukup tinggi Kelompok dibawah 15 tahun yang cukup besar : 70 juta 66% 28% 6%
  • 16. Profil konsumen Indonesia q57 % penduduk Indonesia dengan pengeluaran per hari 2 sampai 20 $ : 140 juta orang qKelas menengah bawah 98 juta orang dengan pengeluaran 2- 4 $ per hari qKelas menengah atas 45 juta orang dengan pengeluaran antara 4- 10 $ per hari qKelas sangat atas 5 juta orang dengan pengeluaran 10 – 20 $ per hari qKelas yang paling tinggi 800 ribu orang dengan pengeluaran diatas 20 $ per hari q120 juta orang berpengeluaran dibawah 2 $ per hari termasuk yang miskin qNaik 20 % dalam kurun waktu 10 tahun qDorongan dari jumlah pekerja di sektor telekomunikasi, penerbangan,pertambangan, perkebunan qKonsumsi berperan 70 % dari PDB kresnayana yahya 2012
  • 17. KELAS BAWAH KELAS MENENGAH BAWAH KELAS MENENGAH ATAS KELAS SANGAT ATAS KELAS YANG PALING TINGGI 120 98 45 5 0,8 JUMLAH MASYARAKAT BERDASARKAN KELAS Dalam jutaan penduduk kresnayana yahya 2012
  • 19. 12,20 15,00 18,10 20,13 23,49 27,00 32,40 0,00 5,00 10,00 15,00 20,00 25,00 30,00 35,00 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012* Penjualan Elektronik Nasional (Rp triliun) 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012* Sumber : Elektronik Marketer Club (EMC) dan Gabel *) Proyeksi
  • 20. 318.904 434.473 607.805 486.061 764.710 894.180 950.000 4.426.835 4.688.263 6.206.865 5.851.962 7.372.989 8.012.540 9.200.000 0 1.000.000 2.000.000 3.000.000 4.000.000 5.000.000 6.000.000 7.000.000 8.000.000 9.000.000 10.000.000 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012* Penjualan Mobil dan Motor Mobil Motor Sumber : Gakindo, AISI *)proyeksi
  • 22. Descriptive Statistics •1. Involves – Collecting Data – Presenting Data – Characterizing Data •2. Purpose – Describe Data `X = 30.5 S2 = 113 0 25 50 Q1 Q2 Q3 Q4 $
  • 23. Inferential Statistics •1. Involves – Estimation – Hypothesis Testing •2. Purpose – Make Decisions Based on Population Characteristics Population?
  • 24. Key Terms • 1. Population (Universe) – All Items of Interest • 2. Sample – Portion of Population • 3. Parameter – Summary Measure about Population • 4. Statistic – Summary Measure about Sample
  • 25. Key Terms • 1. Population (Universe) – All Items of Interest • 2. Sample – Portion of Population • 3. Parameter – Summary Measure about Population • 4. Statistic – Summary Measure about Sample • P in Population & Parameter • S in Sample & Statistic
  • 26. Data Types • Quantitative – Discrete – Continuous • Qualitative – Nominal (categorical) – Ordinal (rank ordered categories)
  • 27. Environment Agriculture, Ecology, Forestry, Animal Populations Government Census, Law, National Defense Physical Sciences Astronomy, Chemistry, Physics Areas where STATISTICS are used Health & Medicine Genetics, Clinical Trials, Epidemiology, Pharmacology Business Economics, Engineering, Marketing, Computer Science
  • 28. 29 Whole brain model LOGICAL ANALYTICAL QUANTITATIVE FACT BASED HOLISTIC INTUITIVE SYNTHESIZING INTEGRATING PLANNED ORGANIZED DETAILED SEQUENTIAL EMOTIONAL INTERPERSONAL FEELING BASED KINESTHETIC LEFT MODE THINKING PROCESSES UPPER LEFT A B LOWER LEFT UPPER RIGHT C D LOWER RIGHT RIGHT MODE THINKING PROCESSES IQ EQ
  • 29. 30 MEMPERHITUNGKAN KETIDAKPASTIAN MEMPERHITUNGKAN KERAGAMAN SUMBER KETIDAKPASTIAN: INFORMASI SAMPEL SAMPLING VARIASI RANCANGAN /DESIGN KONSEP
  • 30. 31 1. ADA KETIDAKPASTIAN 2. ADA VARIASI BAGAIMANA MEMPERHITUNGKAN KETIDAKPASTIAN ? 1. Adanya PROBABILITAS SUATU KEJADIAN RANDOM 2. ADANYA VARIABEL RANDOM YANG MEMPUNYAI DISTRIBUSI : ADA PARAMETER : LETAK DAN BENTUK ( MEAN DAN VARIANS )
  • 31. 32 1. Selalu ada ruang sample ( wacana ;discourse;semesta ) 2. Bukan pengamatan individu yang penting; bukan hanya pohonnya tetapi hutannya lebih perlu. 3. Apa yang dapat diukur dan punya keragaman selalu punya suatu distribusi. Sebaran nilai yang punya suatu pola: punya ukuran pusat: mean; ukuran sebaran :varians 4. Ada suatu nilai ideal ( parameter ) yang menjadi ciri dari suatu hasil pengukuran. 5. Hasil pengukuran dengan cara pengamatan sebaik apapun selalu punya keragaman; variasi; error yang bersumber dari salah pengukuran, salah sampling, salah konsep atau salah model.
  • 32. 33 1. Harga saham Telkom: naik turunnya bergantung pada citra, performance business, permintaan dan supply saham, pasar uang dan PENGARUH lain-lain. 2. Harga gabah ditetapkan pemerintah, kenyataan ??? 3. Traffic yang timbul di suatu STO pada jam tertentu, hari tertentu, minggu - bulan dan lain-lain. 4. Datang dan terjadinya gangguan panen 5. Perubahan nilai tukar rupiah terhadap dollar 6. Pengaruh dari suatu program marketing, advertising, promo, P.R dan lain-lain. 7. Kepuasan pelanggan dan tingkat kepuasannya.
  • 33. 34 1. ALAM INI PENUH DENGAN MISTERI 2. APA YANG TERSEDIA DALAM KEHIDUPAN MASIH BANYAK YANG BELUM TERUNGKAP 3. KEBUTUHAN UNTUK MAJU, BERUBAH DAN MENINGKATKAN NILAI TAMBAH 4. PENINGKATAN MANFAAT DAN SUMBER DAYA 5. MENJAWAB PERTANYAAN DALAM HIDUP 6. MENCARI SOLUSI TERHADAP KEBUTUHAN 7. MEMAJUKAN ILMU PENGETAHUAN & TEKNOLOGI 8. BELAJAR DAN BERPIKIR; BEREKSPERIMEN 9. BERSAING & MENINGKATKAN KETAHANAN 10. MENJADI YANG TERBAIK DALAM HIDUP
  • 34. 35 RETROSPEKTIF PENYEBAB, PENGENDALI SUDAH TIDAK DAPAT DIKUASAI/DIKENDALIKAN MASA LALU SAAT INI AKAN DATANG CROSS SECTION PROSPEKTIF SURVEY EKSPERIMEN D E S I G N BANYAK HAL DAPAT DIKENDALIKAN DAN DIATUR UNTUK DIAMATI
  • 35. 36 MENELITI MEMBUTUHKAN STATISTIKA 1. SETIAP KEGIATAN MANUSIA MENGAMATI GEJALA ALAM DAN MENGAMATI KEHIDUPAN MENGANDUNG KERAGAMAN DAN KETIDAKPASTIAN 2. SETIAP SUMBER PERUBAHAN MEMUAT KERAGAMAN DAN KETIDAKPASTIAN 3. APA YANG DIPIKIRKAN MANUSIA SELALU DAPAT DICARI POLA, BENTUK HUBUNGAN DAN MODELNYA 4. SETIAP HUBUNGAN ANTAR KONSEP SELALU ADA PEMBENTUK DAN ADA VARIABEL/GEJALA YANG TAMPAK ATAU DAPAT DI UKUR DAN DIAMATI 5. HUBUNGAN ANTAR VARIABEL INI MEMUAT SALAH SATU DARI POLA BERIKUT: a. HUBUNGAN SEBAB -AKIBAT b.HUBUNGAN KORELASI LINIER c.HUBUNGAN ASOSIASI ( DEPENDENT -INDEPENDNET ) 6. SETIAP PENGUKURAN OBYEK NYATA MEMUAT ERROR
  • 36. 37 Konsep dan methode Merancang;Mengumpulkan Menganalisa atau Memodelkan Informasi Dalam kondisi memuat ketidakpastian dan keragaman. Dalam kehidupan suatu populasi hanya ada dalam dunia teori atau dapat dibayangkan. Secara lengkap terdiri dari obyek -obyek yang tidak semuanya dapat dan layak dilakukan pengamatan / pengukuran. Dalam dunia praktek : sensus itu mahal dan seringkali tidak layak dikerjakan. Informasi dapat dicari melalui pengambilan sampel; hasil pengukuran dari sampel ini akan beragam di suatu nilai baku tertentu. Pengukuran dari sampel ke sampel ini memberikan suatu distribusi.
  • 37. What Is Statistics? 1. Collecting Data e.g., Sample, Survey, Observe, Simulate 2. Characterizing Data e.g., Organize/Classify, Count, Summarize 3. Presenting Data e.g., Tables, Charts, Statements 4. Interpreting Results e.g. Infer, Conclude, Specify Confidence Why?Data Analysis Decision- Making © 1984-1994 T/Maker Co. © 1984-1994 T/Maker Co.
  • 38. Application Areas • Economics – Forecasting – Demographics • Sports – Individual & Team Performance • Product Development – Design – Quality • Business – Consumer Preferences – Financial Trends
  • 39. 40 Berpikir statistika memberikan peluang adanya keragaman dan adanya ketidakpastian atau secara umum; berpikir probabilistik Contoh : probabilitas orang jatuh dari pesawat terbang (mis) adalah 1/10. Ada orang yang sudah naik pesawat 9 kali dan menyatakan tidak akan naik pesawat seumur hidup. Karena kesempatan Berikutnya akan jatuh. Apa masalahnya ? URUTAN TERJADINYA DAN KESEMPATAN TERJADINYA SUATU KEJADIAN ITU TIDAK PASTI ( TIDAK ADA YANG DAPAT MEMASTIKAN ). DALAM KENYATAAN ADA ORANG PERTAMA KALI NAIK DAN JATUH; TETAPI ADA JUGA YANG SUDAH NAIK 4000 KALI TIDAK PERNAH JATUH. Berpikir statistik adalah berpikir realistik ; sesuai kenyataan dan tidak teoritis. Karena setiap teori dapat dan selalu dapat
  • 40. 41 X n p standard error 2 5 0.40 0.219 4 10 0.40 0.02400 20 50 0.40 0.00480 40 100 0.40 0.00240 400 1000 0.40 0.00024 untuk n yang makin besar; makin kecil kemungkinan salah; untuk n yang makin kecil kebetulannya dan resiko salah semakin besar.
  • 41. 42 * * * ** * burung bangau jumlahpenduduk pertambahan penduduk dan burung bangau di suatu wilayah; ada korelasi linear; bukan sebab akibat. korelasi linear menunjukkan adanya kesejalanan linear antara dua pengamatan dan tidak harus bahkan tidak ada hubungan sebab akibat; ada faktor atau variabel lain yang menyebabkan ada kaitan antara keduanya
  • 42. 43 m p m2 p2 m2 p2 m3 p3 A box contain: 3 red balls 5 white balls The Probability to take first ball and get : red = white = The probability to get a red ball on second withdrawal ? The probability to get a red ball on second withdrawal, if the first ball is red? There is a dependency between the second withdrawal and the first.
  • 43. 44 JADI MANFAATNYA : MENINGKATKAN KEPASTIAN MELALUI STATISTIKA CONTOH: Seseorang ikut asuransi yang usianya 21 tahun membayar premi 1 juta setahun dan orang yang usia nya 50 tahun membayar 5 juta setahun; keduanya bila meninggal akan mendapatkan 100 juta rupiah. Bila wanita usia 50 tahun membayar 3.5 juta setahun. Mengapabegitu ? Pengendara mobil usia 20 tahun dan pria membayar 2 jutaper tahun; sedang pria usia 35 tahun membayar hanya 1 juta pada suatu asuransi kecelakaan, mengapa begitu ?Bila terjadi kecelakaan berat sama -sama diganti maksimum 40 juta
  • 44. 45 permukaan air sawah permukaan tanah rata-rata penjualan 3 salesman dalam masa percobaan salesman 1 : 1, 1, 10 salesman 2 : 2,3,6 salesman 3 : 4,4,4 mana yang terbaik ? hati -hati menggunakan rata rata, perhatikan juga variansnya; ukuran pusat dan keragaman perlu keduanya
  • 45.
  • 46. 47 PENCATATAN DAN PENGUKURAN PADA PROSES DAN HASIL AKHIR SAJA ? MENGAPA PERLU DESIGN DAN MENGAPA TIDAK BISA INSPEKSI HASIL AKHIR SAJA ? MASAK NASI UNTUK NASI GORENG ; MASAK BUBUR ? BEDANYA ? CARA MANA : SAPU DULU BARU DI PEL ; ATAU DI PEL DULU DENGAN DISINFECTANT BARU DI SAPU KERJA : SESUAI DAN SELESAI. ( PENCATATAN METER ) ADA 5 PENGUKURAN : DITULIS TIAP JAM , ATAU DIAKHIR DITULIS 5 KALI NILAI AKHIR RAPOR DAN PROSES BELAJARNYA UANG /GAJI DITANGAN DAN PROSES KERJANYA : HALAL ATAU HARAM
  • 47. 48 Ada obat standard dengan tingkat penyembuhan 60 % ada obat baru yang diharapkan meningkatkan tingkat kesembuhan penderita. Diambil 20 penderita penyakit tertentu dalam kondisi yang hampir serupa ( usia dan stadium ) X = banyaknya orang yang sembuh Berapa orang yang sembuh pada obat yang standard ? Berapa orang yang sembuh bila menggunakan obat baru ? X adalah variabel random Binomial; hasilnya adalah sembuh atau tidak Dari eksperimen ini bisa diuji apakah obat baru memang meningkatkan kesembuhan atau tidak.
  • 48. 49 Proses informating adalah proses memasangkan suatu obyek dengan suatu angka secara sistimatik. Angka dapat digunakan untuk membedakan obyek, menyatakan adanya urutan menurut besar atau kecil; adanya interval yang sama dan adanya nol mutlak. Penggunaan angka yang berbeda untuk obyek berbeda akan membentuk skala pengukuran yang dipergunakan dalam pengukuran secara statistik Perbedaan skala pengukuran akan memberikan perbedaan methode dalam analisa ; interpretasi, pengujian dan formulasi persoalan secara umum. Penggunaan skala pengukuran menjawab layak tidaknya suatu persoalan diukur, di-analisa dan digunakan prinsip pengujian atau pemodelan secara
  • 49. 50 Karakteristik nominal ordinal interval ratioDapat dibedakan Ada urutan Ada interval yg sama Ada nol mutlak * * * * * * * * * *
  • 50. 51 Skala pengukuran nominal dan ordinal pada umumnya dipakai untuk menyatakan besaran kualitatif dalam bentuk angka. Angka dan atau kategori yang sama dipakai untuk mengklasifikasi suatu obyek terpisah dari obyek dengan karakteristik yang berbeda. Karena itu pengukuran dengan skala ordinal dan nominal hanya digunakan untuk penyajian data untuk analisa data kategorik dan atau klasifikasi kualitatif. Persoalannya jadi non parametrik. Besaran yang dinyatakan dengan skala interval dan ratio digunakan untuk menyatakan besaran kuantitatif dan punya sebaran dengan suatu parameter terukur yang dapat dinyatakan interpretasi fisik. Karenanya dikatakan persoalannya parametrik
  • 51. 52
  • 52. 53 CIRI DUNIA BISNIS : KETIDAKPASTIAN 1. PERUBAHAN :SUPPLY -DEMAND DAN PERILAKU KONSUMEN YANG BERAGAM 2. KETERGANTUNGAN PADA PRODUK ALAM,MUSIM 3. KETERGANTUNGAN PADA MUSIM, SIKLUS BUDAYA, SIKLUS SOSIAL 4. PENGUASAAN TEKNOLOGI KARENA R&D, INNOVASI DAN PATENT 5. ISSUE KUALITAS - KEPUASAN PELANGGAN DAN LINGKUNGAN HIDUP (ISO 9000-14000-18000) 6.TELEKOMUNIKASI DAN AKSES SERTA TRANSPORTASI 7. ADA NYA DUA SISTIM EKONOMI YANG BERBEDA EKONOMI PERKOTAAN DAN PEDESAAN
  • 53. 54 MENEMUKAN SUMBER KETIDAKPASTIAN MENENTUKAN STRUKTUR HUBUNGAN MENENTUKAN JENIS DAN POLA HUBUNGAN APAKAH : _ SEBAB AKIBAT _ KORELASI LINIER _ ASOSIASI Tidak semua teori ekonomi/bisnis berlaku karena tidak terjaminnya asumsi. Masih banyak pola hubungan yang pada dasarnya kompleks karena strukturnya belum ditemukan, tidak terungkap karena baru ada gejalanya, serta ada banyak perilaku ekonomi yang masih dalam wujud persepsi
  • 54. 55 1. Bisnis itu mengandung ketidakpastian 2. Sumber ketidakpastian itu sangat beragam dan tidak mudah dikendalikan : permintaan dan supply itu memuat keragaman 3. Sumber -sumber variasi itu tidak selalu dapat dikendalikan: mata rantai dan prosesnya mengalami banyak saling pengaruh yang tidak bisa dipastikan 4. Keterkaitan antara gagasan -perencanaan- pasokan- konstruksi /produksi - distribusi - management orang - barang - asset - service -customer satisfaction : semuanya memuat variasi dan uncertainty.
  • 56. 57 Bisnis butuh informasi untuk pengambilan keputusan Pengambilan keputusan butuh informasi, informasi yang punya nilai bisnis, yakni yang bernilai saat ini, masa lalu dan akan datang. Informasi semacam ini ternyata membawa kandungan ketidakpastian dan variasi. Besarnya demand supply bergantung pada banyak faktor yang tidak semuanya dapat dikendalikan dengan pasti. Ada yang dapat dikendalikan ( control) untuk suatu kondisi tertentu; ada yang hanya berlaku dalam syarat tertentu dan bahkan ada yang selalu bergantung pada kondisi sebelumnya. Keterkaitan antara berbagai faham- teori - model dengan penggunaan statistik sangatlah erat. Permintaan dan supply suatu produk sangat beragam pada kondisi yang berubah : antar orang-antar waktu -antar sumber.
  • 57. 58 INDEKS HARGA KONSUMEN INDEKS HARGA SAHAM GABUNGAN INDEKS HARGA PERDAGANGAN BESAR PERUBAHAN NILAI TUKAR : KURS, SUKU BUNGA PERUBAHAN NILAI UTILITAS INFLASI, ELASTISITAS INDIKATOR KESEHATAN : KEMATIAN BAYI, KEMATIAN IBU HAMIL KEMATIAN BALITA, USIA HARAPAN HIDUP INDIKATOR EKONOMI MAKRO : UANG BEREDAR, CADANGAN. FUNDAMENTAL EKONOMI: DEFISIT
  • 58. 59 SUMBER KEPUASAN : TECHNICAL, SERVICE, RELIABILITY, TANGIBLES, COMFORT dll contoh : complain :WARNA TIDAK STABIL,kekentalan, waktu sampai kering, ketebalan, customer service, call centers, color info, chemical Sumber : kelompok perilaku pengguna COATINGT /CAT: kelompok umur : 18 - 25 , 25-35, 35-50, >50 PENDIDIKAN SD , SMP , SMA , DIPLOMA SMART user group : SPECIFIC, MEASUREABLE, ACHIEVABLE,REASONABLE, TIME FRAME. SUMBER VARIASI BERBEDA: KELOMPOK UMUR 18 - 15 DAN 25 -35 SERTA 35-55 BERBEDA KERAGAMANA
  • 59. In today’s world… • …we are constantly being bombarded with statistics and statistical information. For example: • Customer Surveys Medical News • Political Polls Economic Predictions • Marketing Information Scanner Data • How can we make sense out of all this data? 1.60
  • 60. What is Statistics? Where does this Data come from? • “Statistics is a way to get information from data” 1.61 Data Statistics Information Data: Facts, especially numerical facts, collected together for reference or information. Definitions: Oxford English Dictionary Information: Knowledge communicated concerning some particular fact. Statistics is a tool for creating new understanding from a set of numbers.
  • 61. Key Statistical Concepts… • Population • — a population is the group of all items of interest to a statistics practitioner. • — frequently very large; sometimes infinite. • E.g. All 5 million Florida voters who voted in today’s election. • Sample 1.62
  • 62. Key Statistical Concepts… • Parameter • — A descriptive measure of a population. • - the true percent of Florida Voters who will vote for Mary Poppins • Statistic • — A descriptive measure of a sample. • - Of the 1000 exit voters polled, 550 indicated that they voted for Mary 1.63
  • 63. Key Statistical Concepts… • Populations have Parameters, • Samples have Statistics. 1.64 Parameter Population Sample Statistic Subset
  • 64. Statistical Inference… • Statistical inference is the process of making an estimate, prediction, or decision about a population based on a sample. 1.65 Parameter Population Sample Statistic Inference What can we infer about a Population’s Parameters based on a Sample’s Statistics?
  • 65. Key Statistical Concepts Populations have Parameters, Samples have Statistics. 1.66 Parameter Population Sample Statistic Subset
  • 66. Statistical Inference Statistical inference is the process of making an estimate, prediction, or decision about a population based on a sample. 1.67 Parameter Population Sample Statistic Inference What can we infer about a Population’s Parameters based on a Sample’s Statistics?
  • 67. Random Sample Every sample of size n has an equal chance of selection.
  • 68. 69 1. CAUSE- EFFECT 2. CORRELATION 3. ASSOCIATION (Independent - Dependent)
  • 69. 70 1 2 3 1 2 3 4 5 effek linear effek non linear effek sinergi 1 2 y
  • 70. 71 Berbagai Kemungkinan Sumber • A Cause • A Possible cause • A Probable cause The Only Cause • An Effect • A Possible effect • A Probable effect • A Correlated effect • An Associated effect • A Confounded effect The Only Effect Akibat
  • 71. 72 Efek berganda (gabungan/perpaduan beberapa efek) 1. ADDITIVE 2. Non-Additive : - Synergy - Interaktif effect 3. Linear 4. Non- Linear
  • 72. 73 Hypertensi 10 (5) 8 (10.6) 2 (4.4) 20 Tidak Hypertensi 15 (20) 45 (42.4) 20 (11.6) 80 25 53 22 100 Overweight Normal Underweight P(Overweight)=25/100 P(Hypertensi)=20/100 P(Hypertensi dan Overweight)=10/100 P(Overweight Hypertensi)=10/20 P(Underweight Hypertensi)=2/20 P(Tidak Hypertensi Overweight)=15/25 P(Hypertensi Overweight)=10/25
  • 73. 74 STRONG POSITIVE CORRELATION x, number tested y, number failed WEAK NEGATIVE CORRELATION x, number tested y, number failed WEAK POSITIVE CORRELATION x, number tested y, number failed STRONG NEGATIVE CORRELATION x, number tested y, number failed CURVE CORRELATION x, number tested y, number failed NO CORRELATION x, number tested y, number failed
  • 74. Five Elements of Inferential Statistical Problems 1. The population of interest 2. One or more variables (characteristics of the population units) that are to be investigated 3. The sample of population units 4. The inference about the population based on information contained in the sample 5. A measure of reliability for the inference
  • 75. Process A process is a series of actions or operations that transforms inputs to outputs. A process produces or generates output over time. © 2011 Pearson Education, Inc
  • 76. Process A process whose operations or actions are unknown or unspecified is called a black box. Any set of output (object or numbers) produced by a process is called a sample.
  • 77. Meaning context independent Meaning totally context dependant Low level of understanding High levels of understanding Data Information Knowledge Wisdom Requires brain power Requires processing power Pengantar belajar statistik 78
  • 80.
  • 81.
  • 82.
  • 83. Pengeluaran Mahasiswa Bidik Misi Selama sebulan Ditinjau Dari Berat badan Mahasiswa Mengacu Pada Survey yang dilakukan bulan April 2013 terhadap Mahasiswa Bidik Misi ITS
  • 84. 82.575.067.560.052.545.037.530.0 0.06 0.05 0.04 0.03 0.02 0.01 0.00 Berat Badan (kg) Density 56.86 9.292 124 48.21 6.961 111 Mean StDev N Laki-Laki Perempuan Distribusi Berat Badan Mahasiswa Bidik Misi
  • 85. 180174168162156150144 0.08 0.07 0.06 0.05 0.04 0.03 0.02 0.01 0.00 Tinggi (cm) Density 167.8 6.089 124 156.6 5.153 111 Mean StDev N Laki-Laki Perempuan Distribusi TInggi Badan Mahasiswa Bidik Misi
  • 86. 180170160150140 90 80 70 60 50 40 30 Tinggi (cm) BeratBadan(kg) Laki-Laki Perempuan Ideal Normal Limit Over Limit Variable Gender Norm(%) Warning(%) UnderWeight(%) Overweight(%) Total(%) L 20,00 20,85 8,94 2,98 52,77 P 24,68 16,17 5,11 1,28 47,23 Total 44,68 37,02 14,04 4,26 100,00
  • 87. Pengeluaran Under Over Norm Rata-rata pengeluaran/bulan Rp 760,424 Rp 745,650 Rp 787,271 Nasi dan lauk pauk Rp 359,394 Rp 343,000 Rp 361,438 camilan Rp 51,212 Rp 57,000 Rp 53,891 minuman Rp 41,470 Rp 31,300 Rp 42,615 keperluan sandang Rp 67,818 Rp 35,000 Rp 64,661 kos Rp 179,091 Rp 148,500 Rp 197,760 sabun cuci Rp 12,227 Rp 13,200 Rp 16,539 buku Rp 61,515 Rp 32,500 Rp 72,969 alat tulis (pensil, bulpoin) Rp 13,742 Rp 11,600 Rp 13,531 internet Rp 36,909 Rp 29,500 Rp 35,701 odol Rp 8,091 Rp 11,200 Rp 8,432 sabun mandi Rp 8,076 Rp 9,650 Rp 8,964 alat cukur / pembalut Rp 8,000 Rp 4,550 Rp 8,758 shampo Rp 10,348 Rp 8,200 Rp 10,336 biaya trasnportasi Rp 42,152 Rp 63,500 Rp 38,797 biaya pulang kampung Rp 45,939 Rp 21,000 Rp 67,742 hiburan Rp 24,697 Rp 33,500 Rp 36,568 pulsa Rp 37,758 Rp 24,900 Rp 35,229 tabungan Rp 68,485 Rp 15,300 Rp 41,276 ortu Rp 48,485 Rp 25,000 Rp 30,156 Lain-lain Rp 47,576 Rp 17,000 Rp 35,599 Rata-rata Pengeluaran Mahasiswa Bidik Misi Berdasarkan Berat Badan
  • 88. Kebutuhan Under Over Normal Pokok Pangan 34.17% 40.01% 34.21% Camilan 4.37% 6.09% 4.56% Mandi 2.26% 3.11% 2.35% Kos 15.27% 15.88% 16.75% Alat tulis dan Buku 6.42% 4.71% 7.32% Transportasi 3.59% 6.79% 3.29% Lainnya : (Sandang, Pulsa, Kirim Uang ke Ortu, Hiburan, Internet, Pulang Kampung, Pembalut/alatcukur, Sabun cuci, Tabungan, dan lain-lain) 33.92% 23.41% 31.52% Persentase Pengeluaran Mahasiswa Bidik Misi Berdasarkan Berat Badan 3 besar pengeluaran tertinggi
  • 89. What is Global Change? Global Change is more than Global Climate Change U.S.BureauoftheCensus NOAA Vitousek (1994) Mackenzieetal(2002) Richards(1991),WRI(1990) Reid&Miller(1989)
  • 91. 5 Propinsi dengan Jumlah penduduk Terbesar Provinsi Laki-Laki Perempuan Laki-Laki + Perempuan Sex Ratio Jawa Barat 21 876 572 21 145 254 43 021 826 103 Jawa Timur 18 488 290 18 987 721 37 476 011 97 Jawa Tengah 16 081 140 16 299 547 32 380 687 99 Sumatera Utara 6 479 051 6 506 024 12 985 075 100 Banten 5 440 783 5 203 247 10 644 030 105
  • 93.
  • 96. THE NORMAL CURVE All swans are white and the world does not offer any surprises. A rather boring place to live. (Most predictions in the world come from the assumption that all statistics fit the bell-curve model.)
  • 97. Lorenz Curves for Income and Wealth Line of equality income wealth
  • 98. East Java Prospects Oil & GasPort & refinery Port Oil & Gas Fisheries Fisheries Bridge Waterfront city Southern Highway Toll Oil Gas Keterangan: - - - : Rencana jalan Tol 56 % 23 % 11 % 10 %
  • 99. Jumlah Penduduk Jawa timur Hasil SP 2010 0 500000 1000000 1500000 2000000 2500000 3000000 Kota Surabaya Malang Jember Sidoarjo Banyuwangi Pasuruan Kediri Bojonegoro Jombang Lamongan Gresik Tuban Blitar Probolinggo Sumenep Mojokerto Nganjuk Lumajang Tulungagung Bangkalan Sampang Ponorogo Kota Malang Ngawi Pamekasan Bondowoso Trenggalek Madiun Situbondo Magetan Pacitan Kota Kediri Kota Probolinggo Kota Batu Kota Pasuruan Kota Madiun Kota Blitar Kota Mojokerto
  • 100.
  • 101.
  • 102.
  • 103.
  • 104. Key skills needed by an statistician in industry • Communication the most important skill. • Sound technical knowledge – A passion for solving real problems – Good listening skills and the ability to size up a situation – “Out-of-the-box” thinking – Team player and leadership abilities – Enthusiasm and appropriate level of self-confidence – Interest in application areas and the ability to learn quickly – Flexibility and adaptability to change – Willingness to work hard – High integrity – Skill in adapting knowledge to the problem at hand • A combination of training in linear models, regression, generalized linear models, design of experiments, time series analysis, robustness, and statistical process control; familiarity with multivariate methods, statistical graphics and data visualization.
  • 105. What Can I Do With A Degree in Statistics?
  • 106. • Manufacturing – Build products and deliver services that satisfy consumers and increase the corporation’s profit margin Business and Industry
  • 107. • Marketing – Design experiments for new products, conduct focus groups and sample surveys, and perform field experiments in test markets to determine product viability Business and Industry
  • 108. • Engineering – Make a consistent product, detect problems, minimize waste, and predict product life in electronics, chemicals, aerospace, pollution control, construction, and other industries Business and Industry
  • 109.
  • 110. • Statistical Computing – Work in software design and development, testing, quality assurance, technical support, education, marketing, and sales to develop code that is both user- friendly and sufficiently complex Business and Industry
  • 111. Past Data and Future Forecasts -20 -15 -10 -5 0 5 10 15 20 1 5 9 13 17 21 25 29 33 37 41 45 49 53 57 61 65 69 73 Period Demand Past Data Future forecast Now
  • 112. Forecasts with 50% Prediction Intervals -20 -15 -10 -5 0 5 10 15 20 1 5 9 13 17 21 25 29 33 37 41 45 49 53 57 61 65 69 73 Period Demand
  • 113. Forecasts with 95% Prediction Intervals -20 -15 -10 -5 0 5 10 15 20 1 5 9 13 17 21 25 29 33 37 41 45 49 53 57 61 65 69 73 Period Demand
  • 114. I love that statistics is very multi-disciplinary. It involves problem solving in a group environment and it involves many skills and talents. I love the ability to be a mathematician, computer scientist, teacher, quizmaster, sleuth, and devil’s advocate all rolled into one. ” Linda Quinn, Private Industrial Consultant “
  • 115. • Epidemiology – Work on calculating cancer incidence rates, monitor disease outbreaks, and monitor changes in health-related behaviors such as smoking and physical activity Health and Medicine
  • 116. • Public Health – Prevent disease, prolong life, and promote health through organized community efforts, including sanitation, hygiene education, diagnoses, and preventative treatment Health and Medicine
  • 117. • Pharmacology – Work in drug discovery, development, approval, and marketing, to ensure the validity and accuracy of findings at all stages of the process Health and Medicine
  • 118. • Genetics – Label possible indicators of genetic abnormalities, such as birth defects and early aging, or breed desirable characteristics in plant offspring Health and Medicine
  • 119. Last year when I began applying to medical schools, the fact that I majored in statistics was always a good conversation point in interviews and made me more unique as an applicant. ” “ Amy Elise Derrow, Medical Student
  • 120. • Education – Teach K-12 through post-graduate students, assess teacher effectiveness, or develop statistical models to represent student learning Learning
  • 121. • Science Writing & Journalism – Work with mass media, universities, and corporations to produce news briefs, articles, news releases, and other reports Learning
  • 122. • Government – Work in regulations for stock trading, pollution, and drug approvals, or testify in court proceedings, congressional hearings, and lobbying arguments Research
  • 123. • Survey Methods – Collect data in the social sciences, education, law, forestry, agriculture, biology, medicine, business, and e-commerce, and for the government Research
  • 124. I found that statistics used more reasoning and logic skills than the mathematics courses I had previously taken. The more I did statistics, the more I liked the “alternative” application of mathematics that it provided. I especially liked being able to use a lot of data and a little common sense to figure out problems. “ ” Tiffany T. Sundelin, Quality Control Engineer
  • 125. • Law – Analyze data in court cases, including DNA evidence, salary discrepancies, discrimination law suits, and disease clusters Social Statistics
  • 126. What is an Actuary?
  • 127. Is an Actuary a fortune teller?
  • 128. Is an Actuary a professional gambler?
  • 129. Doctrine of False Cause A false cause fallacy is a misidentification of the cause for an observed effect. “Why do…” • People who have root canals get cancer more often. • People who attend the symphony live longer. • People who floss their teeth live longer.
  • 130. Two Branches of Actuarial Science • Life & Health / Pension - Society of Actuaries : SOA - close to 20,000 worldwide (≈ 90% in U.S.) • Property and Casualty (or Property / Liability) - Casualty Actuarial Society : CAS - 3,979 in United States / 4,317 total
  • 131. P&C Lines of Business Examples • Homeowners • Earthquake • Automobile • Mortgage • General Liability • Medical Malpractice • Workers’ Compensation • Products Liability • Reinsurance
  • 132. Example Actuarial Problems - Pricing New Products - Price Classification - Modeling Catastrophes - Strategic Planning - Graphing Size of Loss Distributions - Establishing Loss Reserves - Solvency Monitoring - Rate Adequacy Studies - Trending and Development of Losses - Current Leveling of Premiums - Credibility Measures
  • 133. • Consulting – Work on a temporary basis on a variety of projects including quality improvement, pharmaceuticals, ecology, and engineering Social Statistics
  • 134. • Agriculture – Study chemical pesticides, hydrogeology, veterinary sciences, genetics, and crop management in order to ensure optimal yield Natural Resources
  • 135. • Ecology – Address questions about the earth’s natural environment, including animal populations, agricultural protections, and fertilizer and pesticide safety Natural Resources
  • 136. I became involved with statistics because mathematics did not provide the avenue to cross into other areas of science and continue to learn about topics that interested me. I have stayed in statistics because of the diversity that it offers and because of the rational approach it provides to seek solutions to problems. “ ” Dan Mowrey, Senior Research Scientist
  • 137. How Do I Become A Statistician?
  • 138. 139 Belajar Statistik di ITS Melalui program Pendidikan Sarjana Diploma Magister Doktor
  • 139.
  • 140.
  • 141.
  • 142. 2010 PDB ~ US$ 700 Milyar Pendapatan/kap US$ 3,000 (2010) Terbesar ke-17 besar dunia 2025 PDB: 3,8 – 4,5 Trilyun US$ Pendapatan/kap: 13.000 – 16.100 US$ Terbesar ke-12 dunia Proyeksi KEN Pendapatan/kapita ~US$ 14,900 (high income country) 2045 PDB ~US$ 16.6 Trilyun Prediksi Pendapatan/kapita ~US$ 46,900 Diprediksi menjadi terbesar ke-7 atau ke-8 dunia*) “Mengangkat Indonesia menjadi negara maju dan merupakan kekuatan 12 besar dunia di tahun 2025 dan 8 besar dunia pada tahun 2045 melalui pertumbuhan ekonomi tinggi yang inklusif dan berkelanjutan” (Sumber: Master Plan Percepatan dan Perluasan Pembangunan Ekonomi Indonesia 2011– 2025 ) 100 tahun kemerdekaan Pencapaian Visi 2025 dan 2045 memerlukan penyiapan generasi yang mampu berperan aktif dalam kegiatan pembangunan. Edukasi, Investasi dan Infrastruktur
  • 143. END OF SLIDES THANK YOU 144 Kresnayana Yahya Email: kresna49@yahoo.com Blog: http://www.kresnayana.com