Tujuan penggunaan Statistika adalah untuk memprediksi dan mencegah suatu keabnormalan proses, bukan hanya sekedar inspeksi dan deteksi terhadap keabnormalan proses.
Secara umum, Ilmu statistik ada 2 jenis yaitu :
- Statistik Deskriptif, memberikan informasi tentang kinerja dari sebuah proses.
- Statistik Inferensial, memberikan informasi tentang prediksi yang berhubungan dengan kinerja sebuah proses atau Peluang.
Jadi yang dimaksud dengan data adalah sekumpulan fakta, angka atau segala sesuatu yang dapat dipercaya kebenarannya sehingga dapat digunakan sebagai referensi dalam mengambil keputusan.
Jenis Data dalam ilmu statistik dibagi menjadi dua, yaitu :
- Data variable, disebut juga data continues atau measurement. Data ini berasal dari hasil pengukuran dan nilainya berada dalam suatu interval atau jangkaun tertentu, contoh : Hasil pengukuran berat badan dari 46 Inspector di PQA, hasill pengukuran panjang Frame Main DV28EC selama 1 bulan, dll.
- Data attribute, disebut juga data diskrit atau data non continues. Umumnya data ini merupakan hasil perhitungan dan berupa bilangan bulat, contoh : Jenis suku bangsa Inspector PQA, jenis kelamin (pria/wanita), jumlah karyawan yang tidak masuk per hari, dan lain sebagainya.
- Untuk mengumpulkan fakta-fakta tentang suatu masalah atau kesempatan yang dapat dikuantifikasi.
- Untuk menyampaikan fakta-fakta ini dalam bahasa yang sama.
- Untuk menetapkan informasi mendasar tentang sebuah proses.
- Untuk mengukur jumlah dan arah perubahan-perubahan yang terjadi.
- Untuk membandingkan gambaran proses sebelumnya dan sesudahnya
- Untuk memfasilitasi analisa keuntungan (Cost Benefit Analysis) dari solusi yang diusulkan.
- Untuk mengkuantifikasi dampak dari sebuah solusi.
Artinya, data yang dikumpulkan akan terbuang sia-sia. Oleh karenanya, perlu dipikirkan dengan cermat point apa saja yang akan dikumpulkan sebelum kita memulai aktifitas pengumpulan data, misalnya : Jenis defect, waktu, biaya, dan lain sebagainya.
Dalam ilmu statistik, dikenal istilah Populasi dan sample. Populasi merupakan keseluruhan object yang ingin kita ukur dan analisa. Sedang sample ialah sebagian (kecil) dari populasi dimana kita benar-benar melakukan pengukuran dan dengan ini kita dapat menarik kesimpulan.
Dalam suatu penelitian atau observasi terhadap suatu object ekosistem yang jumlah populasinya besar. Metode sampling akan dipilih dengan mempertimbangkan keterbatasan waktu, biaya dan kepraktisan.
Sampling secara ilmu statistik memungkinkan kita mengumpulkan informasi tentang suatu populasi tanpa kita harus meneliti secara keseluruhan.
Salah satu kelebihan kita menggunakan sampling secara statistik yakni kita dapat menentukan tingkat akurasi dan ketepatan pengujian kita sebelum disebarkan. Dalam penerapannya untuk membedakan antara populasi dan sample, para ahli ilmu statistik memberikan simbol yang berbeda dan perhitungan yang sedikit berbeda.
Tidak ada komentar:
Posting Komentar