Pertemuan 5: Inferential Statistics

Salam Pembelajar,

Pada pertemuan 5 dan 6 kita akan mempelajari tentang Inferential Statistics.

Apa itu Inferential Statistics?

Statistik Inferensial adalah cara menggunakan data sampel untuk:

  1. Menarik kesimpulan tentang populasi
  2. Membuat perkiraan (estimasi)
  3. Menguji dugaan atau hipotesis

Secara singkat dapat dikatakan:
“Kita tidak meneliti semua orang, tapi kita ingin tahu kondisi semua orang.”

 

Bedanya dengan Statistik Deskriptif

Statistik Deskriptif

Statistik Inferensial

Hanya menjelaskan data

Menarik kesimpulan

Tidak membuat generalisasi

Digunakan untuk keputusan

Contoh: rata-rata kelas

Contoh: memperkirakan rata-rata seluruh mahasiswa

Contoh:

Jika kita menghitung rata-rata nilai 40 mahasiswa, ini meruupakan deskriptif.
Jika kita menyimpulkan bahwa rata-rata seluruh 200 mahasiswa sekitar angka tersebut, ini merupakan inferensial.

 

Mengapa Penting dalam Ekonomi?

Dalam ekonomi, kita sering ingin tahu:

  • Tingkat kemiskinan nasional
  • Tingkat pengangguran
  • Rata-rata pendapatan masyarakat
  • Tingkat inflasi

Tidak mungkin meneliti semua penduduk Indonesia.

Karena itu lembaga seperti Badan Pusat Statistik menggunakan statistik inferensial untuk:

  • Mengambil sampel
  • Mengolah data
  • Menarik kesimpulan nasional

 

Dua Bagian Utama Statistik Inferensial

Statistik inferensial punya dua “senjata utama”:

Estimasi (Perkiraan)

Menaksir nilai populasi dari sampel.

Contoh:

Dari 100 mahasiswa, rata-rata pengeluaran Rp1.500.000.

Kita perkirakan rata-rata seluruh mahasiswa juga sekitar angka itu.

Itulah estimasi.

 

Uji Hipotesis (Menguji Dugaan)

Hipotesis = dugaan sementara.

Contoh:

Seorang dosen menduga:
"Rata-rata nilai mahasiswa minimal 75."

Kita ambil sampel, hitung rata-rata, lalu uji apakah dugaan itu benar atau tidak.

Itulah uji hipotesis.

 

Contoh Kasus Sederhana

Kasus 1 – Estimasi

Jumlah mahasiswa = 500 orang
Diambil sampel = 50 orang

Rata-rata uang saku sampel = Rp1.200.000

Kesimpulan inferensial:

"Kita memperkirakan rata-rata uang saku seluruh mahasiswa sekitar Rp1.200.000."

Itu inferensial karena kita menyimpulkan tentang 500 orang dari 50 orang.

 

Kasus 2 – Uji Hipotesis

Sebuah kampus mengatakan:

"Sebagian besar mahasiswa bekerja sambil kuliah."

Peneliti mengambil 100 mahasiswa.

Ternyata 60 mahasiswa bekerja.

Berarti 60%.

Secara inferensial kita bisa menyimpulkan:

Kemungkinan besar benar bahwa sebagian besar mahasiswa bekerja.

Karena lebih dari 50%.

 

Konsep Penting Yang Perlu kalian Ingat!

Istilah

Arti Sederhana

Populasi

Semua yang ingin diteliti

Sampel

Sebagian yang diteliti

Parameter

Nilai sebenarnya di populasi

Statistik

Nilai dari sampel

Margin of Error

Batas kemungkinan kesalahan

Confidence Level

Tingkat keyakinan

 

Apa Itu Confidence Level?

Misalnya kita mengatakan:

"Rata-rata pendapatan UMKM antara Rp10 juta – Rp12 juta dengan keyakinan 95%."

Artinya:

Jika penelitian dilakukan berulang kali,
95 dari 100 penelitian akan menghasilkan rentang yang benar.

Bukan berarti kita 95% yakin,
tetapi metode kita 95% dapat dipercaya.

 

Contoh Nyata dalam Ekonomi

Ketika Bank Indonesia memperkirakan inflasi tahun depan sebesar 4% ± 1%, artinya:

Inflasi kemungkinan berada antara 3% – 5%.

Mereka tidak mengatakan pasti 4%.
Itulah prinsip statistik inferensial.

  

Mengapa Tidak Pernah 100% Pasti?

Karena:

  1. Data hanya sampel
  2. Ada kemungkinan kesalahan
  3. Tidak semua responden jujur
  4. Kondisi ekonomi berubah

Statistik inferensial bekerja dengan kemungkinan dan tingkat keyakinan, bukan kepastian mutlak.

 

Hubungan dengan Mata Kuliah Statistik Ekonomi

Di semester 4, kalian biasanya belajar:

  • Distribusi normal
  • Interval estimasi
  • Uji t
  • Uji z
  • Uji proporsi

Semua itu adalah alat dalam statistik inferensial.

Tujuannya satu:

Membantu pengambilan keputusan ekonomi berdasarkan data.

 

Berdasarkan penjelasan di atas, dapat diringkas sebagai berikut:

Statistik Inferensial adalah:

Cara menggunakan sebagian data untuk memahami dan menyimpulkan kondisi keseluruhan.

Tanpa statistik inferensial:

  • Pemerintah tidak bisa menentukan kebijakan
  • Tidak bisa mengukur kemiskinan
  • Tidak bisa menguji apakah kebijakan berhasil

 

 Cara Mudah Memahami

Bayangkan seperti ini:

Kita mencicipi satu sendok sup.
Lalu kita menyimpulkan rasa satu panci.

Sendok = Sampel
Panci = Populasi
Kesimpulan rasa = Inferensial

 


Visible groups: All participants
(There are no discussion topics yet in this forum)