PERTEMUAN 2 MK STATISTIKA PBS 2A

Updated: 16 Feb, 2025 • 10 • min read

Table of Contents

MAKALAH 1 OLEH KELOMPOK 1

Silahkan pelajari Makalah terlampir. Baca makalah dengan seksama. Berikan komentar dan pertanyaan. Apakah ada hal yang kurang jelas atau ingin kalian diskusikan lebih lanjut? Tanggapi komentar teman kalian. Berikan tanggapan yang membangun dan berbobot atas pertanyaan atau komentar yang diajukan teman kalian. Diskusikan bersama untuk mencapai pemahaman yang lebih mendalam.
Poin Nilai: Setiap komentar dan pertanyaan yang relevan dan berbobot akan mendapatkan poin nilai. Setiap tanggapan yang bersifat membangun dan memperkaya diskusi juga akan mendapatkan poin nilai. Semakin aktif kalian berpartisipasi, semakin besar kesempatan kalian untuk mendapatkan poin nilai maksimal. Mari kita manfaatkan forum ini untuk belajar dan berdiskusi bersama!

Kerjakan kuis berikut dengan sebaik-baiknya:

Baca dengan teliti setiap pertanyaan. Pastikan kalian memahami apa yang ditanyakan sebelum memilih jawaban.
Jawab pertanyaan secara mandiri. Kuis ini bertujuan untuk mengukur pemahaman individu, jadi kerjakan sendiri ya!
Periksa kembali jawaban kalian sebelum mengirimkan.

10 komentar

Newest Oldest

Anonim

10 Februari, 2025 08:37 Delete

jelaskan apa itu Skala nominal, Skala ordinal, Skala interval, Skala rasio dan apa fungsinya

Oktavia haltika sari

10 Februari, 2025 08:44 Delete

By Oktavia haltika sari

10 Februari, 2025 08:51 Delete

1. *Skala Nominal*: Skala nominal adalah skala pengukuran yang hanya membedakan kategori atau label tanpa ada urutan atau perbedaan jumlah. Contoh: jenis kelamin (laki-laki/perempuan), warna (merah/biru/kuning), dan agama (Islam/Kristen/Hindu).

Fungsi: membedakan kategori atau label.

2. *Skala Ordinal*: Skala ordinal adalah skala pengukuran yang membedakan kategori atau label dengan urutan tertentu, tetapi tidak ada perbedaan jumlah yang pasti antara kategori. Contoh: tingkat pendidikan (SD/SMP/SMA), tingkat kepuasan (sangat puas/puas/tidak puas), dan peringkat (1/2/3).

Fungsi: membedakan kategori atau label dengan urutan tertentu.

3. *Skala Interval*: Skala interval adalah skala pengukuran yang membedakan kategori atau label dengan urutan tertentu dan perbedaan jumlah yang pasti antara kategori, tetapi tidak ada titik nol yang sebenarnya. Contoh: suhu (dalam derajat Celcius), waktu (dalam jam), dan skor tes (dalam angka).

Fungsi: membedakan kategori atau label dengan urutan tertentu dan perbedaan jumlah yang pasti.

4. *Skala Rasio*: Skala rasio adalah skala pengukuran yang membedakan kategori atau label dengan urutan tertentu, perbedaan jumlah yang pasti antara kategori, dan titik nol yang sebenarnya. Contoh: berat (dalam kilogram), panjang (dalam meter), dan umur (dalam tahun).

Fungsi: membedakan kategori atau label dengan urutan tertentu, perbedaan jumlah yang pasti, dan titik nol yang sebenarnya.

Dalam penelitian, memilih skala pengukuran yang tepat sangat penting untuk memastikan bahwa data yang dikumpulkan akurat dan dapat diinterpretasikan dengan benar.

Dandi Agustia

10 Februari, 2025 08:40 Delete

Hallo

10 Februari, 2025 08:54 Delete

Ezi pebianri

10 Februari, 2025 08:50 Delete

Bagaimana langkah dalam proses menganalisis data yang tepat dan benar? Dan apa tantangan yang sering dihadapi oleh analis dalam proses menganalisis?

Oksi julia

10 Februari, 2025 08:53 Delete

Berikut adalah langkah-langkah dalam proses menganalisis data yang tepat dan benar:

*Langkah-Langkah Menganalisis Data*
1. *Pengumpulan Data*: Mengumpulkan data yang relevan dan akurat untuk analisis.
2. *Pembersihan Data*: Membersihkan data dari kesalahan atau ketidakakuratan.
3. *Pengolahan Data*: Mengolah data menjadi bentuk yang dapat dianalisis.
4. *Analisis Data*: Menganalisis data menggunakan teknik statistik atau analisis lainnya.
5. *Interpretasi Hasil*: Menginterpretasikan hasil analisis dan membuat kesimpulan.
6. *Pelaporan Hasil*: Melaporkan hasil analisis dan kesimpulan kepada pihak yang terkait.

*Tantangan dalam Menganalisis Data*
1. *Kualitas Data*: Kualitas data yang buruk dapat mempengaruhi hasil analisis.
2. *Keterbatasan Data*: Keterbatasan data dapat membuat analisis tidak lengkap.
3. *Kesalahan Analisis*: Kesalahan analisis dapat membuat hasil tidak akurat.
4. *Keterbatasan Waktu*: Keterbatasan waktu dapat membuat analisis tidak lengkap.
5. *Keterbatasan Sumber Daya*: Keterbatasan sumber daya dapat membuat analisis tidak lengkap.
6. *Kesulitan dalam Menginterpretasikan Hasil*: Kesulitan dalam menginterpretasikan hasil analisis dapat membuat kesimpulan tidak akurat.

*Tips untuk Mengatasi Tantangan*
1. *Pastikan Kualitas Data*: Pastikan kualitas data yang dikumpulkan adalah baik.
2. *Gunakan Teknik Analisis yang Tepat*: Gunakan teknik analisis yang tepat untuk jenis data yang dikumpulkan.
3. *Periksa Kesalahan Analisis*: Periksa kesalahan analisis sebelum membuat kesimpulan.
4. *Gunakan Sumber Daya yang Cukup*: Gunakan sumber daya yang cukup untuk melakukan analisis.
5. *Minta Bantuan dari Ahli*: Minta bantuan dari ahli jika kesulitan dalam menginterpretasikan hasil analisis.

Nur Musyahadah

Apakah pasar dan palaku konsumen masih bisa dihandle dianalis dan diata tanpa adanya statistika

Yolanda Weni janesika

10 Februari, 2025 08:55 Delete

Pertanyaan yang sangat menarik!

Dalam beberapa kasus, pasar dan perilaku konsumen masih bisa dihandle, dianalisis, dan diprediksi tanpa menggunakan statistika secara eksplisit. Namun, perlu diingat bahwa statistika adalah alat yang sangat kuat dalam menganalisis data dan membuat keputusan yang tepat.

Berikut beberapa contoh cara menghandle pasar dan perilaku konsumen tanpa statistika:

1. *Pengamatan langsung*: Melakukan pengamatan langsung terhadap perilaku konsumen, seperti melalui survei, wawancara, atau pengamatan di lapangan.
2. *Analisis kualitatif*: Menggunakan metode analisis kualitatif, seperti analisis isi, analisis tema, atau analisis naratif, untuk memahami perilaku konsumen.
3. *Penggunaan data non-numerik*: Menggunakan data non-numerik, seperti teks, gambar, atau video, untuk memahami perilaku konsumen.
4. *Penggunaan metode kualitatif lainnya*: Menggunakan metode kualitatif lainnya, seperti etnografi, fenomenologi, atau hermeneutika, untuk memahami perilaku konsumen.

Namun, perlu diingat bahwa statistika memiliki beberapa kelebihan yang tidak dapat digantikan oleh metode lain, seperti:

1. *Kuantifikasi*: Statistika memungkinkan kita untuk mengkuantifikasi data dan membuat perbandingan yang lebih akurat.
2. *Prediksi*: Statistika memungkinkan kita untuk membuat prediksi yang lebih akurat tentang perilaku konsumen di masa depan.
3. *Analisis kompleks*: Statistika memungkinkan kita untuk menganalisis data yang kompleks dan membuat kesimpulan yang lebih akurat.

Dalam banyak kasus, kombinasi antara metode kualitatif dan statistika dapat memberikan hasil yang lebih akurat dan komprehensif dalam memahami pasar dan perilaku konsumen.

10 Februari, 2025 09:08 Delete

Beri beberapa contoh pasar dan perilaku ekonmi yg menggunakan statistika