Untukdata yang tidak dikelompokkan, jangkauan adalah selisih antara nilai terbesar dan nilai terkecil. Untuk data yang dikelompokkan, jangkauan adalah selisih antara titik tengah kelas tertinggi dengan titik tengah kelas terendah. KUARTIL Notasi: q Kuartil membagi data (n) yang berurutan atas 4 bagian yang sama banyak.
Ilmu statistik berhubungan dengan pengumpulan, analisis, interpretasi, dan penyajian data. Artikel ini akan membahas beberapa istilah statistik yang sering kita temui selama mempelajarinya. Berikut adalah daftar istilah-istilah dalam statistika yang penting untuk diketahuiData Kuantitatif Data tentang jumlah yang dapat diukur dan ditulis dalam angka misalnya nilai ujian, berat.Data Kualitatif Data kategorikal atau frekuensi, dan tidak dapat dinyatakan dalam angka misalnya laki-laki/perempuan, jenis kendaraan.Cronbach’s alpha Ukuran yang dimulai dari 0 hingga 1 yang mewakili proporsi ukuran gabungan yaitu, jumlah item individual yang terdiri dari atribut dasar. Alpha value Kriteria probabilitas yang dibandingkan dengan p value untuk menentukan apakah hipotesis nol akan ditolak atau tidak. Umumnya level alpha adalah 0, Kovarians ANCOVA Variasi pada regresi linier dimana variabel kuantitatif digabungkan dengan variabel kualitatif dalam model regresi. Analisis Varians ANOVA Jenis analisis statistik bivariat atau multivariabel untuk penelitian kuantitatif ketika semua variabel bersifat kualitatif dalam pengukurannya. Uji Chi-Square χ2 Uji hipotesis yang digunakan untuk menguji hubungan antara dua variabel kualitatif atau untuk menguji utilitas Korelasi Ukuran mulai dari 1 hingga +1 yang menunjukkan arah hubungan linier antara dua variabel kuantitatif. Data Angka, huruf, atau karakter khusus yang mewakili pengukuran sifat unit analitik seseorang, atau kasus, dalam sebuah studi; data adalah bahan mentah Deskriptif Teknik statistik yang berkaitan dengan penggambaran variabel yang digunakan dalam studi seseorang. Standar Deviasi Selisih antara nilai variabel dan rata-rata variabel untuk mengetahui sebaran Tingkat penyebaran yang ditunjukkan oleh nilai-nilai variabel, biasanya dinilai dengan standar deviasi. Distribusi Variabel atau distribusi probabilitas Kumpulan semua nilai variabel dengan probabilitas yang terkait untuk diamati. Uji F Uji statistik yang hipotesis nolnya adalah bahwa semua mean kelompok adalah sama ANOVA atau bahwa semua koefisien regresi sama dengan nol dalam populasi regresi linier.Hipotesis Pernyataan tentatif tentang nilai satu atau lebih parameter Inferensial Teknik statistik yang berkaitan dengan pembuatan kesimpulan tentang populasi berdasarkan pengambilan sampel darinya. Regresi Linier Suatu jenis analisis di mana penelitian kuantitatif dilakukan yang ditentukan oleh satu atau lebih variabel dalam persamaan Data Masalah data yang tidak ada atau tidak muncul untuk satu atau lebih variabel dalam Multivariat atau Multivariabel Analisis untuk menguji efek simultan dari dua atau lebih variabel pada penelitian Model Nonlinier Model statistik yang parameternya tidak linier, misalnya model regresi Probability Sampling Teknik pengambilan data atau sampel agar semua data yang memiliki kemungkinan terpilih tidak sama Nol Kebalikan dari hipotesis penelitian. Uji T Berpasangan Uji untuk mengetahui perbedaan antara rata-rata dua kelompok ketika kelompok-kelompok tersebut tidak dijadikan sampel secara independen. Parameter Ukuran dari beberapa karakteristik untuk populasi, seperti rata-rata populasi atau proporsi. Distribusi Poisson Distribusi probabilitas untuk variabel jenis integer data bilangan bulat yang mewakili jumlah kejadian. Probability Sampling Teknik pengambilan sampel di mana peneliti memilih sampel dari populasi yang lebih besar dengan menggunakan metode berdasarkan teori probabilitas, misalnya sampel Ukuran statistik yang menunjukkan seberapa dekat data dengan garis regresi. R2 juga dikenal sebagai koefisien determinasi, atau koefisien determinasi berganda untuk regresi Selisih antara nilai tertinggi dan terendah dalam sebuah distribusi. Distribusi sampel Distribusi probabilitas untuk sampel statistik; distribusi ini menentukan nilai p untuk uji statistik. Scatterplot Tampilan grafis yang menunjukkan hubungan antara dua variabel kuantitatif dengan memplot titik-titik yang mewakili perpotongan nilai masing-masing variabel. Standar error Standar deviasi dari distribusi sampling statistik. Uji Dua Arah Uji hipotesis yang hipotesis penelitiannya tidak terarah, yaitu hipotesis penelitian menunjukkan kemungkinan bahwa nilai parameter yang sebenarnya bisa jatuh di kedua sisi nilai hipotesis nol. Sampel Dependen Satu sampel dipengaruhi oleh sampel lainnyaSampel Independen Sampel tidak dipengaruhi oleh sampel Rata-rata; jumlah nilai data dibagi banyaknya dataMedian Nilai tengah yang membagi data menjadi dua kelompok yang sama Distribusi normal Distribusi probabilitas yang simetris; mean, median, dan modus semuanya adalah nilai yang sama titik tertinggi pada kurvaOutliers Scores Data yang sangat berbeda dari kumpulan data utama sehingga akurasinya dipertanyakan. p-value Probabilitas dengan nilai uji statistik yang sama dengan atau lebih dari yang diamati, dengan asumsi hipotesis nol benar Populasi Kumpulan orang, objek, atau peristiwa yang memiliki satu atau lebih karakteristik tertentuRandom sampling Metode pengambilan sampel dari suatu populasi sehingga setiap sampel memiliki peluang yang sama untuk Bagian dari populasi Tingkat Signifikansi P-value yang menunjukkan kesimpulan untuk menolak Non Parametrik Metode analisis statistik yang tidak memerlukan distribusi untuk memenuhi asumsi yang diperlukan untuk dianalisis terutama jika data tidak berdistribusi normal.Variabel Diskrit Sekumpulan data dikatakan diskrit jika memiliki nilai yang berbeda yaitu dapat dihitung. Contohnya adalah jumlah anak dalam satu keluarga atau jumlah hari hujan dalam Jumlah atau berapa kali nilai tertentu diperoleh dalam suatu Jika distribusi suatu variabel tidak simetris terhadap median atau meannya, variabel tersebut dikatakan condong. Kurtosis Mengacu pada bagaimana nilai terkumpul di pusat distribusi, atas dan bawah, dan samping dari suatu Hubungan antara variabel, ketika variabel bergerak positif Ketika satu variabel naik atau turun, yang lain juga mengikuti misalnya, asupan kalori dan berat badan. Korelasi negatif Dua variabel bergerak berlawanan arah misalnya kecepatan kendaraan dan waktu tempuh.Uji parametrik Uji untuk menemukan asumsi spesifik tentang distribusi data atau asumsi spesifik tentang parameter model. Contohnya termasuk uji-t dan uji korelasi Persentil ke-25, ke-75 dan median. Ketiga nilai tersebut membagi distribusi variabel menjadi empat interval yang berisi jumlah pengamatan yang Suatu usaha untuk memperluas hasil suatu sampel kepada suatu populasi dan hanya dapat dilakukan apabila sampel tersebut benar-benar mewakili seluruh Sejauh mana suatu metode menghasilkan hasil yang sama konsistensi hasil ketika digunakan pada waktu yang berbeda, dalam keadaan yang berbeda, baik oleh pengamat yang sama atau lainnya. Tags definisi, istilah statistika, statistik
Selamat datang di web digital berbagi ilmu pengetahuan. Kali ini PakDosen akan membahas tentang Estimasi? Mungkin anda pernah mendengar kata Estimasi? Disini PakDosen membahas secara rinci tentang pengertian, jenis, ciri, metode dan contoh. Simak Penjelasan berikut secara seksama, jangan sampai ketinggalan. Estimasi merupakan suatu metode dimana kita dapat memperkirakan nilai Populasi dengan memakai nilai sampel. Misalnya rata-rata sampel digunakan untuk menaksir rata-rata pupolasi proporsi sampel untuk menaksir proporsi populasi p , dan jumlah ciri tertentu sampel untuk menaksir jumlah ciri tertentu populasi. Nilai penduga disebut dengan estimator, sedangkan hasil estimasi disebut dengan estimasi secara statistik. Jenis-jenis Estimasi Berikut ini adalah beberapa jenis-jenis estimasi yaitu 1. Estimasi Titik Titik estimasi merupakan salah satu cara untuk mengadakan estimasi terhadap parameter populasi yang tidak diketahui. Titik estimasi ialah nilai tunggal yang digunakan untuk mengadakan estimasi terhadap parameter populasi. Titik estimasi yang dapat digunakan untuk mengadakan estimasi parameter populasi ialah rata-rata sampel terhadap rata-rata populasi, proporsi sampel terhadap proporsi populasi, jumlah variabel tertentu yang terdapat dalam sampel untuk menaksir jumlah variabel tersebut dalam populasi, dan varians atau simpangan baku sampel untuk menaksir simpangan baku populasi. E µ = ; E 2 = S2 ; E p = 2. Estimasi Interval Dari penelitian dan perhitungan-perhitungan harga statistik suatu sampel, bisa dihitung suatu interval dimana dengan peluang tertentu harga parameter yang hendak ditaksir terletak dalam interval tersebut. Estimasi interval merupakan sekumpulan nilai statistik sampel dam interval tertentu yang digunakan untuk mengadakan estimasi terhadap parameter populasi dengan harapan bahwa nilai parameter populasi terletak dalam interval tersebut. Estimasi Rata – rata dalam statistik di asumsikan suatu ukuran sampel dikatakan besar apabila n ≥ 30, sampel dikatakan kecil apabila n ≤ 30. Estimasi rata-rata untuk sampel kecil n < 30, maka interval konfidensi untuk m adalah – t n-1 ; a/2 . S ≤ μ ≤ + t n-1 ; α/2 . S √n √n Ciri-ciri Estimasi Berikut ini adalah beberapa ciri-ciri estimasi yaitu Tidak bias Jika mean dari distribusi sampling suatu statistik sama dengan parameter populasi korespondensinya, maka statistik ini disebut sebagai estimator tak bias dari parameter tersebut. Kebalikannya, jika mean dari distribusi sampling suatu statistik tidak sama dengan parameter populasi korespondensinya, maka statistik ini disebut sebagai estimator bias dari parameter tersebut. Nilai-nilai korespondensi dari statistik-statistik ini msaing-masing disebut estimasi bias dan estimasi tak bias. Efisien Jika distribusi sampling dari dua statistik memiliki mean atau ekspektasi yang sama, maka statistik dengan varians yang lebih kecil disebut sebagai estimator efisien dari mean, sementara statistik yang lain disebut sebagai estimator tak efisien. Adapun nilai-nilai yang berkorespondensi dengan statistik-statistik ini masing-masing disebut sebagai estiamsi efisien dan estimasi tak efisien. Jika semua kemungkinan statistik yang distribusi samplingnya memiliki mean yang sama, maka statistik dengan varian terkecil terkadang disebut sebagai estimator paling efisien atau terbaik dari mean ini. Konsisten Bila besarnya sampel bertambah maka hampir dapat dipastikan bahwa nilai statistik sampel akan lebih mendekati nilai parameter populasi, estimator demikian disebut konsisten. Estimator konsisten adalah estimator yang cenderung sarna dengan nilai sebenarnya meskipun ukuran sampel semakin lama semakin besar. Dalam Kasus ini, apakah kita tahu bahwa nilai barn dari x akan lebih mendekati mean rata-rata Dari Atau ada kemungkinan lebih jauh? Estimator Yang konsisten adalah estimator yang akan bergerak mendekati nilai sebenarnya bila jumlah elemen sampel ditambah. Metode Klasifikasi Estimasi Pada umumnya, klasifikasi dan estimasi biaya yang lebih dapat diandalkan diperoleh dengan menggunakan pendekatan analisis biaya masa lalu, dengan beberapa metode yaitu 1. Metode Titik Tertinggi dan Titik Terendah High and Low Point Method Metode titik tertinggi dan titik terendah yaitu suatu metode pemisahan biaya campuran ke dalam elemen-elemen biaya tetap dan biaya variabelnya dengan mendasarkan analisis pada selisih biaya antara tingkat aktivitas tertinggi dan terendah. Maksud dari titik tertinggi dan terendah disini adalah titik tertinggi adalah suatu titik dengan tingkat output dan aktivitas tertinggi sedangkan titik terendah adalah titik dengan tingkat output dan aktivitas yang terendah. Secara umum perhitungan metode titik tertinggi dan terendah dapat dilakukan dengan cara Memilih jumlah biaya paling tinggi dari data yang tersedia. Memilih jumlah biaya paling rendah dari data yang tersedia. Menghitung selisih jumlah aktivitas dan selisih biaya dari dua titik tertinggi dan terendah. Memasukan selisih kedalam formula untuk menghitung komponen biaya tetap dan biaya variabel. 2. Metode Biaya Berjaga Stand By Cost Method Metode biaya berjaga digunakan untuk menaksir biaya tetap dan biaya variabel bila sebuah perusahaan menutup kegiatan usahanya untuk sementara. Metode ini disebut biaya berjaga karena untuk menghitung cadangan dana yang harus disiapkan untuk berjaga-jaga selama tenggang waktu tanpa kegiatan normal. Metode ini mencoba menghitung beberapa biaya yang harus tetap dikeluarkan andai kata perusahaan ditutup untuk sementara, jadi produknya sama dengan nol. Biaya ini disebut biaya terjaga, dan biaya terjaga ini merupakan bagian yang tetap. 3. Metode Kuadrat Terkecil Least-Square Method Pada umumnya metode kuadrat terkecil dimulai dari asumsi bahwa terdapat hubungan yang linier antara variabel terikat dan variabel bebas. Asumsi ini juga dapat diterapkan dalam analisis hubungan perilaku biaya dengan faktor yang menyebabkan terjadinya biaya yang bersangkutan. metode kuadrat terkecil juga membuat asumsi tentang sifat dan distribusi “eror term” dalam estimasi hubungan antara biaya overhead dan jam mesin. Atas dasar asumsi tersebut maka dianggap bahwa fluktuasi biaya sebagai variabel terikat y akan ditentukan secara linier oleh perubahan volume aktivitas x sebagai variabel bebasnya. Metode ini merupakan pengukuran dari jumlah biaya yang ada untuk mengetahui rata-rata biaya tetap dan rata-rata biaya variabel. Metode kuadrat terkecil untuk mengestimasi suatu hubungan linier didasarkan pada persamaan untuk sebuah garis lurus y = a + bx. Contoh Kasus Estimasi Tingkah Laku Biaya KOBEE adalah sebuah perusahaan yang memproduksi lampu, yang mempunyai data barang terjual dan biaya selama satu semester tahun 2017 sebagai berikut BULAN UNIT YANG TERJUAL BIAYA PENJUALAN JANUARI Rp FEBRUARI Rp MARET Rp APRIL Rp MEI Rp JUNI Rp Pertanyaan Tentukanlah persamaan garis linear dengan metode titik tertinggi dan titik terendah high and low point method jika dalam anggaran akhir tahun 2017 PT. KOBEE merencanakan menaikan penjualan sebesar unit yang terjual. Berapakah jumlah biaya penjualan yang harus dikeluarkan ? Tentukanlah persamaan garis linear dengan metode biaya terjaga stand by method, dengan biaya tetap fixed cost yang dikeluarkan sebesar Rp. per bulan. Jika perusahaan menaikan penjualan sebesar berapakah jumlah biaya penjualan total sales expence yang harus dikeluarkan oleh PT. KOBEE ? Tentukanlah persamaan garis linear dengan metode kuadrat terkecil least-square method jika perusahaan merencanakan menaikan unit yang terjual. Berapakah jumlah biaya penjualan yang harus dikeluarkan ? Jawaban Contoh Kasus 1. Metode High And Low Point Mencari biaya variabel b b = Y2-Y1 = – X2-X1 – = = 50 per unit yang terjual Mencari biaya tetap a a = Y2 ̶ bX2 = ̶ 50 = ̶ = Persamaan garis linear Y = a + b X , dimana a= biaya tetap, b= biaya variabel Y = + 50 X Kenaikan unit yang terjual sebesar maka Y = + 50 = Jadi, biaya penjualan yang dikeluarkan PT. KOBEE jika unit yang terjual dinaikan menjadi unit adalah sebesar Rp 2. Metode Berjaga-jaga Biaya yang dikeluarkan pada tingkat Rp Biaya tetap fixed cost Rp Selisih variance Rp Biaya variabel = Rp / = Rp 40 per unit yang terjual Persamaan garis linear Y = a + b X Y = + 40 X Kenaikan unit yang terjual sebesar maka Y = + 40 Y = Jadi, biaya penjualan yang dikeluarkan PT. KOBEE jika unit yang terjual dinaikan menjadi unit adalah sebesar Rp 3. Metode Least-Square BULAN UNIT X BIAYA PENJUALAN Y X2 XY JANUARI Rp Rp Rp FEBRUARI Rp Rp Rp MARET Rp Rp Rp APRIL Rp Rp Rp MEI Rp Rp Rp JUNI Rp Rp Rp Rp Rp Rp Demikian Penjelasan Materi Tentang Pengertian Estimasi Pengertian, Jenis, Ciri, Metode dan Contoh Semoga Materinya Bermanfaat Bagi Siswa-Siswi.