Embed Size (px)
DESCRIPTION
Makin banyak ilmu pengetahuan, teknologi dan sains berlandaskan gagasan adanya Ketidakpastian dan variasi, hal ini menyebabkan seluruh proses pengukuran dan pengambilan keputusan harus makin berbasis statistika dan probabilitas. Sebab ada resiko dalam setiap perencanaan, operasional sampai evaluasi
Citation preview
Mengapa perlu belajar STATISTIK ?
Kresnayana YahyaEmail: [email protected]: 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, teknologidan sains berlandaskan gagasan adanyaKetidak pastian dan adanya Variasi
• Karenanya seluruh process pengukuran danpengambilan keputusan harus makin berbasisstatistika dan probabilitas
• Ada komponen Risk dalam setiapperencanaan, 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
N11BangladeshEgyptIranNigeriaPakistanPhilippinesVietnamMexicoKoreaTurkeyIndonesia
World Growth Markets
Developed Markets
65%
Emerging Markets
12%
GrowthMarkets
23%
Indonesia1%
Turkey1%
Korea2%
Mexico2%
India2%
Russia3%
Brazil3%
China9%
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
18.314.210.840.2
250
275
300
285 jtKELAHIRANTERCEGAH
80 JUTA
PERKEMBANGAN PENDUDUK INDONESIA(JUTA)
KELAHIRANTERCEGAH
100 JUTA
330 jt
237.8 JT
2010
248.6 JT
20135 x lipat2 x lipat
JUTA JIWA
TAHUNKresnayana Yahya prospek layanan kesehatan global 12
Population by Islands (millions) 2010
East Indonesia
Source : Enciety Business ConsultMap à Sensus Penduduk Indonesia 2010
136.513.7
50.617.4
13.7
2.53.6
Population of Indonesia à 237.556.363 millions peoples2013 : 250 millionj
2013 : penduduk sudah 250 juta
2,6%
Bali dan Nusa Tenggara
5,5%
Jawa 57,49%
21,31%Sumatera 5,8%
Kalimantan7,31%Sulawesi
PERSENTASE PERSEBARAN PENDUDUK INDONESIA MENURUT PULAU, TAHUN 2010
14
Persebaran penduduk tidak merataPenduduk terkonsentrasi di kota-kota besar;
Perubahan pola migrasia. Dalam 10 tahun terakhir, terjadi pola migrasi di Indonesia (dari pulau Jawa ke luarJawa);b. Terjadi migrasi dari central urban ke sub-urban sehingga area perkotaan semakinmelebar.
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 jutaMerupakan 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
50,8
JUMLAH MASYARAKAT BERDASARKAN KELAS
Dalam jutaan penduduk
kresnayana yahya 2012
3339
216,
8
3950
893,
2
4948
688,
4
5603
871,
2
6422
918,
2
7435
760 90
0000
0
1648 19
22 2245 23
50
3005 34
00
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 DomestikBruto 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
4.688.2636.206.865
5.851.9627.372.989
8.012.5409.200.000
01.000.0002.000.0003.000.0004.000.0005.000.0006.000.0007.000.0008.000.0009.000.000
10.000.000
2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012*
Penjualan Mobil dan Motor
Mobil Motor
Sumber : Gakindo, AISI*)proyeksi
Statistical Methods
StatisticalMethods
DescriptiveStatistics
InferentialStatistics
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)
EnvironmentAgriculture,
Ecology, Forestry,Animal Populations
GovernmentCensus, Law,
National Defense
PhysicalSciences
Astronomy,Chemistry, Physics
Areas where STATISTICS
are used
Health & Medicine
Genetics, Clinical Trials,Epidemiology,Pharmacology
BusinessEconomics, Engineering,
Marketing,Computer Science
29
Whole brain model
LOGICALANALYTICAL
QUANTITATIVEFACT BASED
HOLISTICINTUITIVESYNTHESIZINGINTEGRATING
PLANNEDORGANIZED
DETAILEDSEQUENTIAL
EMOTIONALINTERPERSONALFEELING BASEDKINESTHETIC
LEFT MODETHINKING
PROCESSES
UPPER LEFTA
BLOWER LEFT
UPPER RIGHTC
DLOWER RIGHT
RIGHT MODETHINKINGPROCESSES
IQ EQ
30
MEMPERHITUNGKAN KETIDAKPASTIAN
MEMPERHITUNGKAN KERAGAMAN
SUMBER KETIDAKPASTIAN:INFORMASI SAMPELSAMPLING VARIASIRANCANGAN /DESIGNKONSEP
31
1. ADA KETIDAKPASTIAN2. 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 )3 ADANYA PENGUJIAN ( bukan
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 padacitra, performance business, permintaan dan supplysaham, 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 panen5. Perubahan nilai tukar rupiah terhadap dollar6. Pengaruh dari suatu program marketing, advertising,
promo, P.R dan lain-lain.
7. Kepuasan pelanggan dan tingkat kepuasannya.
34
1. ALAM INI PENUH DENGAN MISTERI2. APA YANG TERSEDIA DALAM KEHIDUPAN
MASIH BANYAK YANG BELUM TERUNGKAP3. KEBUTUHAN UNTUK MAJU, BERUBAH DAN
MENINGKATKAN NILAI TAMBAH4. PENINGKATAN MANFAAT DAN SUMBER DAYA5. MENJAWAB PERTANYAAN DALAM HIDUP6. MENCARI SOLUSI TERHADAP KEBUTUHAN7. MEMAJUKAN ILMU PENGETAHUAN &
TEKNOLOGI8. BELAJAR DAN BERPIKIR; BEREKSPERIMEN9. BERSAING & MENINGKATKAN KETAHANAN10. MENJADI YANG TERBAIK DALAM HIDUP
35
RETROSPEKTIF
PENYEBAB, PENGENDALISUDAH TIDAK DAPATDIKUASAI/DIKENDALIKAN
MASA LALU SAAT INI AKAN DATANG
CROSSSECTION PROSPEKTIF
SURVEY EKSPERIMEN
D E S I G N
BANYAK HAL DAPAT DIKENDALIKAN DANDIATUR UNTUK DIAMATI
36
MENELITI MEMBUTUHKAN STATISTIKA1. 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 -AKIBATb.HUBUNGAN KORELASI LINIERc.HUBUNGAN ASOSIASI ( DEPENDENT -INDEPENDNET )
6. SETIAP PENGUKURAN OBYEK NYATA MEMUAT ERROR
37
Konsep dan methode Merancang;MengumpulkanMenganalisa atau Memodelkan Informasi Dalam kondisimemuat 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 Datae.g., Sample, Survey, Observe,
Simulate
2. Characterizing Data
e.g., Organize/Classify, Count,Summarize
3. Presenting Datae.g., Tables, Charts, Statements
4. Interpreting Resultse.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
diuji kenyataannya Adanya fakta dan teori ; perlu statistika
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 resikosalah semakin besar.
42
* *
*
** *
burung bangau
jum
lah p
enduduk pertambahan pendudukdan burung bangau disuatu 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 balls5 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 KEPASTIANMELALUI STATISTIKA
CONTOH: Seseorang ikut asuransi yang usianya 21 tahun membayar premi 1 juta setahun dan orang yang usianya 50 tahun membayar 5 juta setahun; keduanya bila meninggal akan mendapatkan 100 juta rupiah. Bila wanitausia 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 percobaansalesman 1 : 1, 1, 10salesman 2 : 2,3,6salesman 3 : 4,4,4mana 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 sembuhBerapa orang yang sembuh pada obat yang standard ?Berapa orang yang sembuh bila menggunakan obatbaru ?X adalah variabel random Binomial; hasilnya adalah sembuh atau tidakDari 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 statistik
50
Karakteristik nominal ordinal interval ratio Dapat 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 : KETIDAKPASTIAN1. PERUBAHAN :SUPPLY -DEMAND DAN PERILAKU
KONSUMEN YANG BERAGAM2. KETERGANTUNGAN PADA PRODUK ALAM,MUSIM3. KETERGANTUNGAN PADA MUSIM, SIKLUS BUDAYA,
SIKLUS SOSIAL4. PENGUASAAN TEKNOLOGI KARENA R&D, INNOVASI DAN
PATENT5. ISSUE KUALITAS - KEPUASAN PELANGGAN
DAN LINGKUNGAN HIDUP (ISO 9000-14000-18000)6.TELEKOMUNIKASI DAN AKSES SERTA TRANSPORTASI7. ADA NYA DUA SISTIM EKONOMI YANG BERBEDA
EKONOMI PERKOTAAN DAN PEDESAAN
54
MENEMUKAN SUMBER KETIDAKPASTIANMENENTUKAN STRUKTUR HUBUNGANMENENTUKAN 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 KONSUMENINDEKS HARGA SAHAM GABUNGANINDEKS HARGA PERDAGANGAN BESAR
PERUBAHAN NILAI TUKAR :KURS, SUKU BUNGA
PERUBAHAN NILAI UTILITASINFLASI, ELASTISITAS
INDIKATOR KESEHATAN : KEMATIAN BAYI, KEMATIAN IBU HAMILKEMATIAN 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 DALAM MENYIKAPI KEPUASAN PELANGGAN
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?H d diffi lid f fld
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• — A sample is a set of data drawn from 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 Poppins or 550/1000 = 0 55 or 55% 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 Parametersbased 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 Parametersbased on a Sample’s Statistics?
Random SampleEvery sample of size n has an equal chance of selection.
69
1. CAUSE- EFFECT2. CORRELATION3. ASSOCIATION
(Independent - Dependent)
70
1 2 31 2 3 4 5
effek lineareffek non linear
effek sinergi1
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. ADDITIVE2. Non-Additive :
- Synergy- Interaktif effect
3. Linear4. 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)=25/100P(Hypertensi)=20/100P(Hypertensi dan Overweight)=10/100P(Overweight Hypertensi)=10/20P(Underweight Hypertensi)=2/20P(Tidak Hypertensi Overweight)=15/25P(Hypertensi Overweight)=10/25
74
STRONG POSITIVE CORRELATION
x, number tested
y, number failed
WEAK NEGATIVE CORRELATIONx, number tested
y, number failed
WEAK POSITIVE CORRELATIONx, number tested
y, number failed
STRONG NEGATIVE CORRELATION
x, number tested
y, number failed
CURVE CORRELATIONx, number tested
y, number failed
NO CORRELATIONx, number tested
y, number failed
Five Elements of Inferential Statistical Problems
1. The population of interest2. One or more variables (characteristics of the
population units) that are to be investigated3. The sample of population units4. The inference about the population based on
information contained in the sample5. A measure of reliability for the inference
ProcessA 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 MahasiswaMengacu 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)
Dens
ity
56.86 9.292 12448.21 6.961 111
Mean StDev N
Laki-LakiPerempuan
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)
Den
sity
167.8 6.089 124156.6 5.153 111
Mean StDev N
Laki-LakiPerempuan
Distribusi TInggi Badan Mahasiswa Bidik Misi
180170160150140
90
80
70
60
50
40
30
Tinggi (cm)
Bera
t Ba
dan
(kg)
Laki-LakiPerempuanIdealNormal LimitOver Limit
Variable
Gender Norm(%) Warning(%) UnderWeight(%) Overweight(%) Total(%)L 20,00 20,85 8,94 2,98 52,77P 24,68 16,17 5,11 1,28 47,23Total 44,68 37,02 14,04 4,26 100,00
Pengeluaran Under Over NormRata-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. B
ureau of the Census
NOAAVitousek (1994)
Mackenzie et al (2002)
Richards (1991), W
RI (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 103Jawa Timur 18 488 290 18 987 721 37 476 011 97Jawa Tengah 16 081 140 16 299 547 32 380 687 99Sumatera Utara 6 479 051 6 506 024 12 985 075 100Banten 5 440 783 5 203 247 10 644 030 105
Sex Ratio
Indonesia
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 ProspectsOil & GasPort & refinery
Port
Oil & Gas
Fisheries
Fisheries
Bridge
Waterfront citySouthern 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 SurabayaMalangJember
SidoarjoBanyuwangi
PasuruanKediri
BojonegoroJombang
LamonganGresikTubanBlitar
ProbolinggoSumenep
MojokertoNganjuk
LumajangTulungagung
BangkalanSampang
PonorogoKota Malang
NgawiPamekasanBondowosoTrenggalek
MadiunSitubondo
MagetanPacitan
Kota KediriKota Probolinggo
Kota BatuKota Pasuruan
Kota MadiunKota 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
201 5 9 13 17 21 25 29 33 37 41 45 49 53 57 61 65 69 73
Period
De
ma
nd
Past Data Future forecast
Now
Forecasts with 50% Prediction Intervals
-20
-15
-10
-5
0
5
10
15
201 5 9 13 17 21 25 29 33 37 41 45 49 53 57 61 65 69 73
Period
De
ma
nd
Forecasts with 95% Prediction Intervals
-20
-15
-10
-5
0
5
10
15
201 5 9 13 17 21 25 29 33 37 41 45 49 53 57 61 65 69 73
Period
De
ma
nd
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 BusinessExamples
• 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
DiplomaMagisterDoktor
2010PDB ~ US$ 700 MilyarPendapatan/kap US$ 3,000 (2010)Terbesar ke-17 besar dunia
2025PDB: 3,8 – 4,5 TrilyunUS$Pendapatan/kap:13.000 – 16.100 US$Terbesar ke-12 duniaProyeksi KEN Pendapatan/kapita ~US$ 14,900 (high income country)
2045PDB ~US$ 16.6 TrilyunPrediksi Pendapatan/kapita ~US$ 46,900Diprediksi menjadi terbesar ke-7 atau ke-8 dunia*)
“Mengangkat Indonesia menjadinegara maju dan merupakankekuatan 12 besar dunia di tahun2025 dan 8 besar dunia padatahun 2045 melalui pertumbuhanekonomi tinggi yang inklusif danberkelanjutan”
(Sumber: Master PlanPercepatan dan Perluasan
Pembangunan EkonomiIndonesia 2011– 2025 )
100 tahun kemerdekaan
Pencapaian Visi 2025 dan 2045 memerlukan penyiapan generasi yang mampu berperan aktif dalamkegiatan pembangunan. Edukasi, Investasi dan Infrastruktur
