PENGANTAR STATISTIK BISNIS

Pendahuluan

Dalam dunia bisnis modern yang semakin kompetitif dan dinamis, pengambilan keputusan yang cepat, akurat, dan berbasis data menjadi suatu keharusan. Keberhasilan suatu organisasi dalam mencapai tujuan strategisnya sangat bergantung pada kemampuannya untuk mengelola dan memanfaatkan data secara efektif. Di sinilah peran statistik menjadi sangat penting.

Statistik bisnis merupakan cabang ilmu yang memadukan prinsip-prinsip statistik dengan penerapannya dalam konteks bisnis. Statistik membantu para pengambil keputusan untuk memahami fenomena yang terjadi, membuat proyeksi masa depan, serta mengevaluasi efektivitas strategi dan kebijakan. Mulai dari pemasaran, keuangan, operasional, hingga manajemen sumber daya manusia, statistik menyediakan alat analisis yang memungkinkan interpretasi data menjadi informasi yang bermakna.

Pembelajaran statistik dalam konteks bisnis tidak hanya bertujuan untuk memahami teknik pengumpulan dan analisis data, tetapi juga untuk mengembangkan pola pikir analitis dan kritis dalam menyikapi berbagai permasalahan bisnis. Oleh karena itu, pengantar statistik bisnis menjadi dasar penting yang perlu dikuasai oleh setiap calon profesional di bidang manajemen dan bisnis.

Definisi Statistik

Kata "statistik" berasal dari bahasa Latin status, yang berarti "keadaan" atau "situasi negara". Pada masa lampau, istilah ini digunakan dalam konteks administrasi pemerintahan, seperti pencatatan jumlah penduduk, kekayaan negara, atau hasil panen. Seiring perkembangan zaman, arti statistik meluas dan berkembang menjadi suatu ilmu yang sistematis.

Dalam konteks modern, statistik diartikan sebagai ilmu yang mempelajari cara-cara pengumpulan, penyajian, analisis, dan interpretasi data dengan tujuan untuk mengambil kesimpulan atau keputusan yang tepat berdasarkan data tersebut.

Definisi Statistik Menurut Para Ahli

1.      Sudjana (2005)

Statistik adalah ilmu yang berhubungan dengan cara-cara pengumpulan data, pengolahan data, penyajian data, analisis data, dan penarikan kesimpulan berdasarkan data tersebut.

Penjelasan:
Menurut Sudjana, statistik mencakup seluruh proses dalam bekerja dengan data, mulai dari tahap awal (pengumpulan) hingga tahap akhir (penarikan kesimpulan). Proses ini tidak hanya mekanis, tetapi juga memerlukan pemikiran logis untuk menganalisis makna data.

2.      Anderson, Sweeney & Williams (2014)

Statistik adalah ilmu tentang data, bagaimana data dikumpulkan, dianalisis, ditafsirkan, dan disajikan.

Penjelasan:
Definisi ini menekankan bahwa statistik tidak hanya soal angka, tetapi juga menyangkut pemahaman konteks data, termasuk cara menafsirkan dan menyajikannya agar dapat digunakan oleh pihak lain sebagai dasar pengambilan keputusan.

Dua Cabang Utama Statistik

Statistik secara umum dibagi menjadi dua cabang utama, yaitu:

1. Statistik Deskriptif (Descriptive Statistics)

Statistik deskriptif berfungsi untuk menggambarkan atau meringkas data yang sudah terkumpul sehingga dapat dipahami dengan lebih mudah. Penyajian ini dapat dilakukan dalam bentuk:

·         Tabel (misalnya: tabel frekuensi)

·         Grafik (diagram batang, lingkaran, histogram)

·         Ukuran statistik (seperti rata-rata, median, modus, simpangan baku)

Contoh:
Sebuah toko ingin mengetahui performa penjualan dalam satu bulan terakhir. Pemilik toko menghitung rata-rata penjualan harian, dan menyajikannya dalam bentuk grafik garis untuk melihat tren naik atau turun.

Misalnya, jika toko A menjual rata-rata 150 barang per hari dalam bulan Mei, maka angka ini merupakan hasil dari statistik deskriptif.

2. Statistik Inferensial (Inferential Statistics)

Statistik inferensial digunakan ketika kita ingin menarik kesimpulan atau membuat prediksi tentang suatu populasi berdasarkan data yang dikumpulkan dari sebagian (sampel) populasi tersebut. Ini sangat penting ketika tidak memungkinkan untuk mengumpulkan data dari seluruh populasi.

Statistik inferensial melibatkan konsep probabilitas, uji hipotesis, dan interval estimasi.

Contoh:
Sebuah perusahaan ingin mengetahui tingkat kepuasan pelanggan. Karena tidak mungkin mewawancarai seluruh 1.000 pelanggan, mereka melakukan survei terhadap 100 pelanggan yang dipilih secara acak. Berdasarkan hasil survei tersebut, mereka menarik kesimpulan bahwa sekitar 85% pelanggan merasa puas.

Ini adalah penggunaan statistik inferensial, karena hasil dari sampel digunakan untuk memperkirakan kondisi seluruh populasi.

Peran Statistik dalam Bisnis

Dalam era digital dan kompetitif seperti sekarang, bisnis tidak lagi bisa mengandalkan intuisi semata. Pengambilan keputusan harus dilakukan secara objektif, terukur, dan berbasis data. Di sinilah statistik memainkan peran sentral, karena statistik menyediakan alat dan metode untuk mengolah data menjadi informasi yang bermakna, sehingga manajer dan pemilik bisnis dapat membuat keputusan yang lebih cerdas dan strategis.

Statistik dan Data-Driven Decision Making

Data-driven decision making berarti menggunakan data yang dikumpulkan dan dianalisis secara statistik sebagai dasar pengambilan keputusan. Ini memungkinkan perusahaan untuk:

·         Meminimalkan risiko,

·         Meningkatkan efisiensi,

·         Mengetahui kebutuhan dan perilaku pasar,

·         Serta merespons perubahan dengan lebih cepat dan tepat.

Peran Statistik dalam Berbagai Fungsi Bisnis

Statistik digunakan di hampir setiap bagian dalam organisasi bisnis. Berikut adalah penjabaran peran statistik dalam beberapa fungsi utama bisnis, lengkap dengan contoh konkrit:

Fungsi Bisnis	Peran Statistik	Contoh Penggunaan
Pemasaran	Menganalisis perilaku konsumen, mengevaluasi strategi promosi, memahami tren pasar	- Survei kepuasan pelanggan untuk mengukur seberapa puas konsumen terhadap produk/layanan- Segmentasi pasar menggunakan analisis klaster untuk membagi konsumen berdasarkan preferensi- A/B testing untuk menentukan iklan atau desain yang paling efektif
Keuangan	Menganalisis data keuangan, memperkirakan risiko dan keuntungan, membantu perencanaan investasi	- Analisis tren laba/rugi dari waktu ke waktu- Prediksi harga saham menggunakan model time series- Simulasi risiko portofolio dengan metode Monte Carlo
Operasional	Meningkatkan efisiensi produksi, memantau kualitas, merencanakan persediaan	- Statistik kontrol kualitas (quality control) seperti diagram kontrol (control chart)- Analisis produktivitas pekerja atau mesin- Peramalan permintaan (demand forecasting) agar produksi sesuai kebutuhan pasar
Sumber Daya Manusia (SDM)	Mengevaluasi kinerja karyawan, mengidentifikasi tren rekrutmen dan turnover, mengukur kepuasan kerja	- Analisis data absensi dan performa untuk menilai karyawan berprestasi- Survei iklim kerja dan kepuasan karyawan- Prediksi turnover karyawan untuk merencanakan kebutuhan tenaga kerja

Penjabaran Lebih Lanjut Tiap Fungsi

1. Pemasaran

Statistik membantu perusahaan memahami apa yang diinginkan pelanggan dan bagaimana mereka berperilaku. Dengan menggunakan teknik analisis seperti regresi atau segmentasi, perusahaan dapat mengarahkan kampanye pemasaran ke segmen yang tepat.

Contoh:
Sebuah perusahaan e-commerce melakukan survei pada 1.000 pelanggan. Berdasarkan hasil survei dan analisis statistik, mereka menemukan bahwa pelanggan usia 25–34 tahun paling responsif terhadap diskon akhir pekan. Data ini digunakan untuk menargetkan promosi khusus ke segmen tersebut.

2. Keuangan

Statistik memungkinkan manajer keuangan untuk menilai kesehatan keuangan perusahaan dan memprediksi pergerakan keuangan di masa depan.

Contoh:
Dengan menggunakan analisis tren data laba selama 5 tahun terakhir, perusahaan dapat memperkirakan pendapatan pada kuartal berikutnya dan menyusun anggaran lebih akurat.

3. Operasional

Dalam operasional, statistik digunakan untuk meningkatkan efisiensi dan menjamin kualitas produk atau layanan.

Contoh:
Sebuah pabrik menggunakan control chart untuk memantau apakah proses produksinya masih dalam batas kontrol. Jika ada penyimpangan statistik yang signifikan, maka proses segera diperbaiki sebelum cacat produk meningkat.

4. Sumber Daya Manusia (SDM)

Statistik membantu HR memahami dinamika tenaga kerja dan merancang kebijakan yang tepat untuk meningkatkan retensi dan produktivitas.

Contoh:
Departemen HR melakukan analisis terhadap tingkat turnover (keluar-masuk karyawan) selama 3 tahun terakhir dan menemukan bahwa sebagian besar karyawan keluar dalam 6 bulan pertama kerja. Berdasarkan temuan ini, program pelatihan awal kerja ditingkatkan.

Jenis Data dalam Statistik

Dalam ilmu statistik, data merupakan bahan mentah yang akan diolah menjadi informasi. Tanpa data, proses analisis statistik tidak dapat dilakukan. Namun, tidak semua data itu sama. Untuk memproses data secara tepat, kita harus memahami jenis-jenis data, karena jenis data menentukan metode statistik apa yang sesuai untuk digunakan.

Secara umum, data dapat diklasifikasikan berdasarkan dua kategori utama, yaitu berdasarkan sumbernya dan berdasarkan bentuknya.

A. Berdasarkan Sumber:

Klasifikasi ini berkaitan dengan dari mana data diperoleh, yaitu apakah data tersebut diperoleh langsung atau berasal dari pihak ketiga.

1. Data Primer

Definisi:
Data primer adalah data yang dikumpulkan langsung oleh peneliti atau pelaku usaha dari sumber pertama, biasanya melalui observasi, wawancara, survei, atau eksperimen.

Ciri-ciri:

·         Data masih “segar” dan terkini.

·         Dikumpulkan khusus untuk keperluan tertentu.

·         Proses pengumpulan memakan waktu dan biaya lebih besar.

Contoh:

·         Sebuah perusahaan melakukan survei langsung kepada 500 pelanggan untuk mengetahui tingkat kepuasan mereka terhadap layanan purna jual.

·         Wawancara tatap muka dengan konsumen untuk mengetahui preferensi produk.

Kelebihan: Data lebih relevan dan sesuai tujuan penelitian.

Kekurangan: Biaya dan waktu pengumpulan relatif tinggi.

2. Data Sekunder

Definisi:
Data sekunder adalah data yang sudah tersedia dan dikumpulkan oleh pihak lain, biasanya untuk tujuan lain, namun dimanfaatkan kembali oleh peneliti atau pelaku bisnis.

Ciri-ciri:

·         Lebih mudah diakses dan hemat biaya.

·         Sering ditemukan dalam bentuk laporan, artikel, atau publikasi resmi.

Contoh:

·         Mengambil data penjualan tahun lalu dari laporan keuangan tahunan perusahaan.

·         Menggunakan data dari Badan Pusat Statistik (BPS) mengenai demografi wilayah.

Kelebihan: Mudah diakses dan menghemat waktu.

Kekurangan: Mungkin tidak 100% sesuai dengan kebutuhan atau kurang mutakhir.

B. Berdasarkan Bentuk:

Klasifikasi ini berkaitan dengan bagaimana data disajikan atau ditafsirkan, yaitu apakah data berupa angka atau berupa kategori.

1. Data Kualitatif (Kategorikal)

Definisi:
Data kualitatif adalah data non-numerik yang menyatakan sifat, karakteristik, atau kategori tertentu. Data ini tidak dapat diukur secara numerik, tapi bisa diklasifikasikan.

Jenis-jenis:

·         Nominal: Tidak memiliki urutan, hanya menunjukkan perbedaan kategori.
Contoh: Warna favorit (merah, biru, hijau), jenis kelamin (laki-laki/perempuan).

·         Ordinal: Memiliki urutan atau tingkatan, namun jarak antar kategori tidak diketahui secara pasti.

Contoh: Tingkat kepuasan pelanggan (puas, cukup puas, tidak puas).

Contoh dalam bisnis:

·         Status pelanggan: Aktif / Nonaktif

·         Metode pembayaran: Kartu Kredit / Transfer Bank / COD

·         Jabatan karyawan: Staff / Supervisor / Manajer

Catatan: Meskipun berupa teks atau label, data kualitatif tetap dapat dianalisis statistik dengan teknik tertentu seperti diagram batang, frekuensi, atau analisis chi-square.

2. Data Kuantitatif (Numerik)

Definisi:
Data kuantitatif adalah data berbentuk angka yang dapat diukur, dijumlahkan, atau dihitung. Data ini mendukung penggunaan rumus dan teknik analisis statistik matematis.

Jenis-jenis:

·         Diskrit: Hanya dapat berupa angka bulat, hasil perhitungan.

Contoh: Jumlah produk terjual, jumlah karyawan.

·         Kontinu: Dapat berupa angka pecahan, hasil pengukuran.

Contoh: Pendapatan per bulan, waktu kerja (dalam jam atau menit).

Contoh dalam bisnis:

·         Pendapatan rata-rata pelanggan per bulan: Rp 1.500.000

·         Jumlah pengunjung toko setiap hari: 135 orang

·         Durasi rata-rata pelanggan berada di website: 4,5 menit

Catatan: Data kuantitatif sangat cocok untuk digunakan dalam berbagai analisis seperti regresi, korelasi, rata-rata, standar deviasi, dan forecasting.

Perbandingan Singkat

Jenis Data	Berdasarkan Sumber	Berdasarkan Bentuk
Data Primer	Langsung dari responden atau objek	Bisa berupa kualitatif atau kuantitatif
Data Sekunder	Diperoleh dari pihak ketiga	Bisa berupa tabel, grafik, laporan
Data Kualitatif	Tidak berupa angka, tapi kategori	Contoh: status pelanggan
Data Kuantitatif	Berupa angka, dapat dihitung atau diukur	Contoh: jumlah transaksi

Skala Pengukuran Data

Dalam statistik, tidak cukup hanya mengumpulkan data. Kita juga perlu memahami bagaimana data tersebut diukur atau diklasifikasikan, karena jenis skala pengukuran menentukan teknik analisis statistik yang dapat digunakan. Salah memilih teknik bisa menyebabkan hasil yang tidak valid atau menyesatkan.

Terdapat empat skala utama pengukuran data, yaitu: Nominal, Ordinal, Interval, dan Rasio. Masing-masing memiliki sifat dan aturan perlakuan yang berbeda.

1. Skala Nominal (Kategori Tanpa Urutan)

Definisi:
Skala nominal adalah skala paling dasar. Data hanya berfungsi sebagai label atau kategori, dan tidak memiliki urutan. Skala ini digunakan untuk mengelompokkan data.

Ciri-ciri:

·         Tidak bisa diurutkan.

·         Tidak memiliki nilai numerik yang bermakna.

·         Operasi matematika tidak berlaku.

Contoh:

·         Jenis kelamin: Pria / Wanita

·         Warna mobil: Merah, Hitam, Biru

·         Status keanggotaan: Aktif / Nonaktif

·         Jenis produk: Elektronik / Makanan / Pakaian

Operasi statistik yang relevan:

·         Penghitungan frekuensi

·         Persentase

·         Diagram batang atau pie chart

Contoh penggunaan dalam bisnis:

Seorang manajer ingin tahu berapa banyak pelanggan laki-laki dan perempuan yang berlangganan layanan dalam sebulan. Ia menghitung jumlah berdasarkan kategori "jenis kelamin".

2. Skala Ordinal (Kategori dengan Urutan)

Definisi:
Skala ordinal adalah data berbentuk kategori yang memiliki urutan, namun jarak antar kategori tidak diketahui secara pasti. Data ini menggambarkan ranking atau tingkatan.

Ciri-ciri:

·         Memiliki urutan (ranking)

·         Tidak jelas jarak antar kategori (misalnya, "sangat puas" bisa jadi tidak dua kali lebih baik dari "puas")

Contoh:

·         Tingkat kepuasan pelanggan: Sangat Puas / Puas / Cukup Puas / Tidak Puas

·         Peringkat lomba: Juara 1, Juara 2, Juara 3

·         Kelas sosial: Atas / Menengah / Bawah

Operasi statistik yang relevan:

·         Median, modus

·         Analisis non-parametrik (seperti uji Mann-Whitney, uji Kruskal-Wallis)

·         Diagram batang bertingkat

Contoh penggunaan dalam bisnis:

Dalam survei layanan pelanggan, perusahaan mengumpulkan data pada skala ordinal untuk menilai tingkat kepuasan terhadap layanan CS. Hasilnya digunakan untuk mengevaluasi kinerja tim layanan.

3. Skala Interval (Numerik, Tanpa Nol Mutlak)

Definisi:
Skala interval adalah data berupa angka yang memiliki jarak antar nilai yang sama dan dapat dihitung, tetapi tidak memiliki titik nol mutlak. Artinya, nol bukan berarti "tidak ada".

Ciri-ciri:

·         Dapat dilakukan penjumlahan dan pengurangan.

·         Nol bukan nol absolut (nol ≠ tidak ada).

·         Tidak bisa dibandingkan secara proporsional.

Contoh:

·         Suhu dalam Celcius atau Fahrenheit: 0°C bukan berarti tidak ada suhu.

·         Skor IQ: Seseorang dengan IQ 140 tidak berarti dua kali lebih pintar dari yang memiliki IQ 70.

Operasi statistik yang relevan:

·         Rata-rata (mean), standar deviasi

·         Korelasi dan regresi

·         Histogram, diagram garis

Contoh penggunaan dalam bisnis:

Seorang analis cuaca toko retail menggunakan data suhu harian dalam derajat Celsius untuk melihat hubungan antara suhu dan penjualan es krim.

 4. Skala Rasio (Numerik, dengan Nol Mutlak)

Definisi:
Skala rasio adalah skala pengukuran tertinggi. Data berupa angka, memiliki jarak yang tetap antar nilai, dan memiliki titik nol mutlak (nol berarti benar-benar tidak ada).

Ciri-ciri:

·         Semua operasi matematika bisa dilakukan (jumlah, selisih, perkalian, pembagian).

·         Dapat digunakan untuk membuat perbandingan proporsional.

Contoh:

·         Pendapatan: Rp0 berarti tidak ada pendapatan sama sekali.

·         Jumlah karyawan

·         Usia: Seseorang yang berusia 40 tahun dua kali lebih tua dari yang berusia 20 tahun.

·         Berat badan, tinggi badan, waktu kerja, jumlah produk terjual.

Operasi statistik yang relevan:

·         Semua teknik statistik termasuk geometri, analisis regresi, varian, dll.

·         Penjumlahan, pengurangan, pembagian, perkalian.

Contoh penggunaan dalam bisnis:

Dalam laporan keuangan, pendapatan bulanan dan jumlah unit produk terjual dianalisis untuk melihat tren penjualan, menghitung pertumbuhan, dan menetapkan target.

Ringkasan Tabel Skala Pengukuran Data

Skala	Contoh	Sifat	Operasi Statistik Valid
Nominal	Warna mobil (merah, biru)	Kategori tanpa urutan	Pengelompokan, frekuensi
Ordinal	Tingkat kepuasan (puas, tidak puas)	Kategori dengan urutan	Ranking, median, analisis non-parametrik
Interval	Suhu dalam °C, skor IQ	Numerik, jarak tetap, tanpa nol mutlak	+ dan −, rata-rata, regresi
Rasio	Pendapatan, usia, berat badan	Numerik, jarak tetap, dengan nol mutlak	Semua operasi matematika

Contoh Kasus dalam Bisnis: Analisis Statistik Efektivitas Kampanye Iklan

Kasus Nyata:

Seorang manajer pemasaran di sebuah perusahaan FMCG (Fast Moving Consumer Goods) ingin mengetahui sejauh mana kampanye iklan digital yang telah dijalankan selama 3 bulan terakhir berhasil meningkatkan pengenalan produk baru di kalangan konsumen. Kampanye ini dilakukan melalui media sosial, iklan video di platform streaming, serta kerja sama dengan influencer. Pihak manajemen ingin mengetahui apakah investasi pemasaran tersebut menghasilkan pengaruh signifikan terhadap tingkat pengenalan konsumen terhadap produk.

Langkah Statistik yang Dilakukan:

1. Pengumpulan Data (Data Collection)

Langkah awal dalam analisis statistik adalah mengumpulkan data secara sistematis dari konsumen sasaran. Dalam kasus ini, metode survei langsung digunakan terhadap 500 konsumen yang dipilih secara acak dari pelanggan aktif dalam basis data perusahaan.

Instrumen yang digunakan:

Kuesioner daring (online) dengan pertanyaan tertutup, misalnya:

"Setelah melihat kampanye iklan kami dalam 3 bulan terakhir, sejauh mana Anda mengenali produk X?"

Skala jawaban:

• Sangat mengenal
• Cukup mengenal
• Tidak mengenal

Jenis Data yang Terkumpul:

• Data Primer

Karena data diperoleh langsung dari responden melalui survei, maka ini tergolong data primer. Data ini masih "segar", dikumpulkan untuk tujuan khusus (menilai efektivitas iklan) dan belum pernah dipublikasikan sebelumnya.

• Data Skala Ordinal

Skala pengenalan produk disusun secara bertingkat: "sangat mengenal", "cukup mengenal", "tidak mengenal". Ini termasuk dalam skala ordinal, karena urutannya penting tetapi jarak antar tingkat tidak dapat diukur secara numerik.

2. Analisis Statistik:

A. Statistik Deskriptif

Analisis deskriptif dilakukan untuk meringkas dan menyajikan data secara ringkas dan mudah dipahami. Statistik deskriptif tidak dimaksudkan untuk membuat inferensi atau generalisasi ke seluruh populasi, tetapi hanya menjelaskan apa yang terjadi pada sampel.

Langkah-langkah:

• Menghitung frekuensi dan persentase untuk setiap kategori jawaban.

Contoh Hasil:

Tingkat Pengenalan Produk	Jumlah Responden	Persentase
Sangat mengenal	200	40%
Cukup mengenal	180	36%
Tidak mengenal	120	24%
Total	500	100%

Interpretasi:
Data menunjukkan bahwa 76% konsumen (200 + 180) memiliki tingkat pengenalan produk yang cukup atau tinggi, yang dapat diartikan bahwa kampanye iklan cukup berhasil dalam membangun brand awareness.

Visualisasi yang dapat digunakan:

• Diagram batang vertikal (bar chart)
• Diagram lingkaran (pie chart)

B. Statistik Inferensial

Statistik inferensial digunakan jika manajer ingin menyimpulkan hasil ini ke seluruh populasi konsumen, misalnya seluruh pelanggan aktif berjumlah 10.000 orang. Karena hanya sebagian (sampel) yang disurvei, maka teknik inferensial seperti uji chi-square (χ²) dapat digunakan untuk menguji signifikansi.

Contoh:

Hipotesis:

• H₀ (hipotesis nol): Tidak ada hubungan antara paparan iklan dan tingkat pengenalan produk.
• H₁ (hipotesis alternatif): Ada hubungan antara paparan iklan dan tingkat pengenalan produk.

Data disusun dalam tabel kontingensi antara:

• Variabel 1: Terpapar atau tidak terpapar iklan (diukur dalam pertanyaan terpisah)
• Variabel 2: Tingkat pengenalan produk (sangat kenal, cukup kenal, tidak kenal)

Uji chi-square dilakukan untuk melihat apakah perbedaan dalam frekuensi itu kebetulan saja atau signifikan secara statistik.

Jika nilai p < 0,05, maka hipotesis nol ditolak dan disimpulkan bahwa paparan iklan berpengaruh signifikan terhadap pengenalan produk.

Manfaat dan Tindak Lanjut Analisis:

• Jika hasil menunjukkan tingkat pengenalan tinggi dan signifikan secara statistik, maka kampanye iklan dinilai berhasil, dan perusahaan dapat mempertimbangkan untuk memperluas strategi serupa ke wilayah lain atau produk lain.
• Jika hasil menunjukkan tingkat pengenalan rendah atau tidak signifikan, maka tim pemasaran perlu mengevaluasi ulang media, pesan, atau target audience yang digunakan dalam kampanye.

Contoh Aplikasi Lanjutan:

• Segmentasi Pasar: Jika dalam data survei dikumpulkan juga informasi demografis (usia, gender, wilayah), maka analisis lanjutan seperti uji chi-square antar kelompok umur dapat menunjukkan segmen mana yang paling mengenal produk.
• Regresi Ordinal: Untuk mengetahui faktor-faktor yang memengaruhi pengenalan produk secara bertingkat.
• Visualisasi Dashboard: Hasil analisis ditampilkan dalam dashboard interaktif untuk keperluan presentasi manajemen.

Kesimpulan

Statistik bisnis merupakan elemen fundamental dalam pengambilan keputusan yang rasional dan berbasis data di berbagai bidang fungsi manajemen. Dengan menguasai konsep dasar statistik—baik statistik deskriptif maupun inferensial—pelaku bisnis dapat memperoleh wawasan yang lebih tajam terhadap kondisi internal dan eksternal perusahaan. Jenis-jenis data serta skala pengukuran menjadi landasan utama dalam pemilihan teknik analisis yang tepat.

Penggunaan statistik dalam bisnis memungkinkan perusahaan untuk memahami perilaku pasar, mengevaluasi kinerja keuangan, meningkatkan efisiensi operasional, serta mengelola sumber daya manusia secara optimal. Dengan berkembangnya teknologi dan ketersediaan data yang melimpah, penting bagi setiap insan bisnis untuk membekali diri dengan pemahaman statistik sebagai bekal menghadapi tantangan bisnis yang berbasis data (data-driven economy).

Daftar Pustaka

·         Sudjana, N. (2005). Metode Statistika. Bandung: Tarsito.

·         Ghozali, I. (2018). Aplikasi Analisis Multivariate dengan Program IBM SPSS 25. Semarang: Badan Penerbit Universitas Diponegoro.

·         Santoso, S. (2014). Menguasai Statistik di Era Big Data. Jakarta: Elex Media Komputindo.

·         Badan Pusat Statistik (BPS). (2023). Publikasi Statistik Indonesia. Jakarta: BPS.

·         Anderson, D. R., Sweeney, D. J., & Williams, T. A. (2014). Statistics for Business and Economics (12th ed.). Mason, OH: South-Western Cengage Learning.

·         Levine, D. M., Stephan, D. F., Krehbiel, T. C., & Berenson, M. L. (2017). Statistics for Managers Using Microsoft Excel (8th ed.). Pearson.

·         Black, K. (2016). Business Statistics: For Contemporary Decision Making (9th ed.). Hoboken, NJ: John Wiley & Sons.

·         Keller, G. (2018). Statistics for Management and Economics (11th ed.). Boston: Cengage Learning.

 

Subscribe to receive free email updates: