## ANALISIS STATISTIKA DESKRIPTIF DATA PINJAMAN BULAN JANUARI SAMPAI OKTOBER 2016 DAN 2017 PADA PT.BANK RAKYAT INDONESIA (PERSERO) Tbk. UNIT SIMBARWARINGIN
Reni Permata Sari
Program Studi Statistika, Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Nahdlatul Ulama Lampung Email : reni_permata_sari@unulampung.ac.id

## ABSTRAK
Salah satu teknik analisis yang dapat digunakan dalam  penelitian adalah analisis statistika deskriptif.  Pada  analisis  statistika  kita  dapat  menyajikan  data  menjadi  lebih  mudah dipahami. Data yang diperoleh pada penelitian ini merupakan data pinjaman bulan Januari sampai  Oktober  pada  Bank  Rakyat  Indonesia  (Persero)  Tbk  Unit  Simbarwaringin  tahun 2016  dan  2017.  Pengolahan  data  pada  penelitian  ini  menggunakan  analisis  statistika deskriptif.  Dengan tujuan agar dapat terlihat fluktasi atau naik turunnya jumlah pinjaman dan  membandingkan  besarnya  pinjaman.  Berdasarkan  hasil  penelitian  diperoleh  fluktasi atau naik turunnya jumlah pinjaman terjadi setiap bulan. Pinjaman terbesar pada tahun 2016 terjadi pada bulan Mei yaitu sebesar Rp.4.337.000.000, dan pinjaman terendah terjadi pada bulan  Januari  yaitu  sebesar  Rp.388.500.000.  Sedangkan  pinjaman  terbesar  tahun  2017 terjadi pada bulan September yaitu sebesar Rp.1.999.000.000 dan pinjaman terendah terjadi pada  bulan  Agustus  yaitu  sebesar  Rp.436.000.000.  Jumlah  pinjaman  dari  tahun  2016  dan 2017meningkat,  yakni  pada  tahun  2016  sebesar  Rp.11.711.000.000  sedangkan  jumlah pinjaman pada tahun 2017 sebesar Rp.12.977.000.000.
Kata kunci : Analisis Statistika Deskriptif, Bank, Pinjaman

## PENDAHULUAN
Perkembangan zaman saat ini menjadikan  ilmu-ilmu  yang  ada  semakin berkembang  pula.  Salah  satu  contohnya yaitu  ilmu  statistika,  yang  kini  dapat dikembangkan dalam bidang perbankan.
Persaingan  yang  sangat  ketat  di  dunia bisnis  mendorong  seseorang  maupun instansi  untuk  melakukan  inovasi  yang kreatif.  Tentunya  setiap  usaha  yang dilakukan  pastilah  menginginkan  suatu laba  atau  keuntungan.  Untuk  melakukan suatu  usahadibutuhkan  modal  yang  cukup untuk  menunjang  bisnis  tersebut.  Modal tersebut  dapat  diperoleh  melalui  pinjaman dari  suatu  lembaga  keuangan  atau  instansi yang  dapat  memberikan  modal.  Namun setiap  lembaga  keuangan  yang  ingin
meminjam  modal,  tentunya  ada  bunga yang harus dibayarkan.
Dengan menggunakan metode statistika deskriptif,  kita  dapat  diketahui  kenaikan maupun  penurunan  pinjaman  dalam  setiap bulannya.  Tentunya  hal  tersebut  dapat mempengaruhi beberapa aspek yang saling berkaitan. Misalnya permasalahan individu yang beragam menyebabkan tingkat kebutuhan individu berbeda. Jika pinjaman semankin meningkat, apakah dapat menjamin  kebutuhan  hidup  masyarakat terpenuhi.  Hal  tersebut  dapat  diselesaikan dengan  statistika  deskriptif.  Dalam  artikel ini  dibahas  mengenai  analisis  statatistika deskriptif  data  pinjaman  bulan  Januari sampai  Oktober  pada  Bank  Rakyat Indonesia (Persero) Tbk Unit Simbarwaringin tahun 2016 dan 2017.
Bank  merupakan  sebuah  lembaga  untuk meminjamkan  uang,  mengeluarkan  uang kertas,  atau  membantu  menyimpan  uang. Ciri  ekonomi  bank  adalah  penciptaan kredit.  Bank  adalah  suatu  istilah  bagi sejumlah lembaga finensial yang melaksanakan fungsi-fungsi sebagai berikut:  fungsi  deposito,  mendiskonto, menginvestasi,  dan  mengeluarkan  uang, serta menawarkan pula macam-macam jasa finansial. Macam-macam jenis bank, antara lain: Central Bank (Bank  Sentral), Commercial  Bank (Bank  Dagang), Co- operative  Bank (Bank  Koperasi), Industri Bank (Bank  Industri), Investment  Bank (Bank  untuk  investasi), Member  Bank (Cabang  Bank), Private  Bank (Bank Swasta), Saving  Bank (Bank  Tabungan) [5].
Statistika  deskriptif  adalah  metode- metode yang berkaitan dengan
pengumpulan dan penyajian suatu gugusan data sehingga memberikan informasi  yang berguna.  Perlu  kiranya  dimengerti  bahwa statistika  deskriptif  memberikan  informasi hanya  mengenai  data  yang  dipunyai  dan sama  sekali  tidak  menarik  inferensia  atau apapun  tentang  gugus  data  induknya  yang lebih  besar  [4].  Sedangkan  statistika inferensia  berkaitan  dengan  serangkaian teknik  untuk  mempelajari,  menduga,  dan mengambil kesimpulan mengenai parameter  populasi  melalui  sebagian  data (data  sampel)  yang  dipilih  dengan  teknik tertentu dari populasi tersebut. Data adalah sekumpulan  fakta  atau  keterangan  yang diperoleh dari suatu  populasi.  Secara  garis besar, data penelitian dapat dikelompokkan menjadi  dua,  yaitu  data  kualitatif  dan  data kuantitatif.  Data  kualitatif  berbentuk  kata, kalimat,  gambar  atau  pun  simbol.  Data kuantitatif  merupakan  data  berbentuk angka. Data kuantitatif dijuga dikelompokkan atas dua bagian, yaitu data diskret dan data kontinu. Dalam penelitian,
data  diskret  (dapat  juga  disebut  data nominal) diperoleh dengan cara membilang  atau  juga  disebut  mencacah. Data  kontinu  terdiri  dari  tiga  data,  yaitu
data  rasio,  data  interval  dan  data  ordinal [6].
Penyajian  grafik  data    secara  visual dalam bentuk gambar-gambar, grafik, atau diagram  yang  biasanya  berasal  dari  tabel. Diagram  ataupun  grafik  dapat  menyajikan bilangan dan persentase yang sesungguhnya.  Histogram  dan  poligon frekuensi  merupakan  cara  yang  umum untuk menyajikan sejumlah informasi yang berasal  dari  peubah  kuantitatif.  Misalnya informasi tentang bagaimana anda menggunakan  waktu  Anda,  uang  Anda, kemana larinya pajak Anda. Penyajian data dalam bentuk diagram dan grafik memiliki kelebihan, yaitu ringkas, informatif, mudah dibaca  dan  dimengerti,  dan  sering  kali mengandung  informasin  yang  sangat penting.  Histogram  menggambarkan  data dengan  nilai-nilai  kelas,  yaitu  titik  tengah selang  kelas,  pada  sumbu  mendatar  dan segiempat-segiempat  di  atas  selang  kelas menyatakan frekuensi. Histogram menyajikan data dalam bentuk yang mudah ditangkap  dan  dimengerti,  sehingga  orang dengan  segera  dapat  melihat  sifat  dan bentuk  sebarannya.  Jika  inginkan  untuk membandingkan sebaran pengamatan dengan  sebaran  teoritiknya,  sebaran  yang terakhir ini dapat ditumpangtindihkan pada histogramnya, sehingga bila ada ketidaksesuaian  dengan  segera  dapat dipastikan  Dalam  membuat  histogram  dan poligon frekuensi perlu diperhatikan bahwa banyaknya  kelas  hendaknya  cukup  besar, sehingga  bentuk  umum  sebarannya  dapat ditentukan,  dan  jangan  terlalu  kecil  agar tidak  banyak  rincian-rincian  yang  hilang [3].
Untuk  menunjukkan  nilai  atau  ukuran yang  mendekati  suatu  pengukuran  dapat menggunakan  ukuran  pemusatan  data. Ukuran  pemusatan  data  sering  digunakan sebagai  gambaran  tentang  kecenderungan atau  sebagai  wakil  dari  suatu  perangkat data. Pada ukuran pemusatan data terdapat istilah seperti: rata-rata ( mean ), nilai tengah ( median ),  dan  nilai  yang  sering  muncul ( modus ). Mean merupakan ukuran
pemusatan  data  yang  sering  digunakan. Karena  dapat  mewakili  sifat  tengah  atau populasi  pusat  dari  suatu  kumpulan  nilai data.  Median  merupakan  titik  atau  nilai yang  membagi  seperangkat  data  menjadi dua  bagian  yang  sama  banyak  [1].Selain ukuran  pemusatan  data  terdapat  ukuran penyebaran  data, yang  terdiri  dari: jangkauan ( range ), kuartil , Standar Deviasi,dan  Varians.  Jangkauan  ( range ) merupakan  perbedaan  dari  nilai  terbesar dan  terkecil  suatu  jajaran  data.  Varians merupakan  ukuran  yang  menyatakan variasi atau keragaman data [2].

## METODE PENELITIAN

## Sumber Data dan Variabel Penelitian
Penelitian ini menggunakan data pinjaman  bulan  Januari  sampai  Oktober pada Bank Rakyat Indonesia (Persero) Tbk Unit Simbarwaringin tahun 2016 dan 2017. Variabel  yang  digunakan  yaitu  pinjaman tahun 2016 dan 2017. Data pinjaman pada tahun 2016 dan 2017 disajikan dalam tabel:
Tabel. 1.a Data Pinjaman Tahun 2016 Bulan Pinjaman 2016 Januari Rp 388.500.000 Februari Rp 581.000.000 Maret Rp 397.500.000 April Rp 624.000.000 Mei Rp 4.337.000.000 Juni Rp 865.500.000 Juli Rp 995.000.000 Agustus Rp 1.105.500.000 September Rp 943.000.000 Oktober Rp 1.474.000.000 TOTAL Rp 11.711.000.000 Tabel. 1.b Data Pinjaman Tahun 2017 Bulan Pinjaman 2017 Januari Rp 821.000.000 Februari Rp 1.171.000.000 Maret Rp 1.066.000.000 April Rp 1.306.000.000 Mei Rp 1.593.500.000 Juni Rp 1.815.500.000 Juli Rp 1.868.000.000 Agustus Rp 436.000.000 September Rp 1.999.000.000 Oktober Rp 901.000.000 TOTAL Rp 12.977.000.000

## Metode Analisis
Langkah    pelaksanaan  penelitian  dan analisis data adalah sebagai berikut:
1. Mengumpulkan data pinjaman nasabah pinjaman  tahun  2016  dan  2017  bulan Januari sampai Oktober.
2. Menentukan  nilai  ukuran  pemusatan data
3. Menentukan  nilai  ukuranpenyebaran data.
4. Membuat diagram batang .
5. Membuat diagram pie.
6. Analisis hasil statistika deskriptif.

## HASIL PENELITIAN

## Statistika Deskriptif
Berikut  disajikan  statistika  deskriptif untuk data pinjaman nasabah bulan Januari sampai  Oktober  di  PT.  Bank  Rakyat Indonesia (Persero) Tbk Unit Simbarwaringin  pada  tahun  2016  dan 2017. Tabel. 2.a Statistika Deskriptif Pinjaman 2016 Statistika Deskriptif Pinjaman 2016 Total Count 10 Mean 1171100000 StDev 1162079692 Variance 35043E+18 Sum 11711000000 Minimum 388500000 Q1 535125000 Median 904250000 Q3 1197625000 Maximum 4337000000 Range 3948500000 IQR 662500000 Dari  Tabel  2.a menunjukan  jumlah pinjaman nasabah  pada  tahun 2016  yaitu sebesar Rp.11.711.000.000. Sum merupakan  jumlah  pinjaman.  Count menunjukan  bahwa  jumlah  bulan  yang dideskripsikan  ada  10,  yakni  dari  bulan Januari sampai Oktober. Rata-rata peminjaman oleh nasabah pada tahun 2016 adalah sebesar Rp.1.171.100.000, Pinjaman  terendah  pada  tahun  2016 sebesar Rp.388.500.000 sedangkan pinjaman  terbesar  pada  tahun  2016
sebesar Rp.4.337.000.000. Range merupakan  jumlah  selisih  pinjaman terbesar  dan  terkecil.  Range  tahun  2016 sebesar Rp.3.948.500.000, artinya terdapat perbedaan nilai pinjaman terbesar terhadap nilai pinjaman terendah.  Nilai  IQR  pada  tahun  2016, yaitu  sebesar  Rp.662.500.000,  artinya terdapat perbedaan antara Q1 dengan Q3.
Tabel. 2.b Statistika Deskriptif Pinjaman 2017 StatistikaDeskriptif Pinjaman 2017 Total Count 10 Mean 1297700000 StDev 513119609 Variance 63292E+17 Sum 12977000000 Minimum 436000000 Q1 881000000 Median 1238500000 Q3 1828625000 Maximum 1999000000 Range 1563000000 IQR 947625000 Dari Tabel 2.b terlihat jumlah pinjaman nasabah pada tahun  2017 yaitu sebesar Rp.12.977.000.000. Count menunjukan  bahwa  jumlah  bulan  yang dideskripsikan  ada  10,  yakni  dari  bulan Januari sampai Oktober. Rata-rata peminjaman oleh nasabah pada 2017sebesar Rp.1.297.700.000. Pinjaman terendah tahun 2017 sebesar Rp.436.000.000,  sedangkan  pinjaman terbesar  pada  tahun  2017  sebesar
Rp.1.999.000.000.  Untuk  range  tahun 2017  sebesar  Rp.1.563.000.000,  artinya terdapat perbedaan nilai pinjaman
terbesar terhadap
nilai
pinjaman terendah.  Nilai  IQR  pada  tahun  2017, yaitu sebesar Rp.947.625.000.
Gambar. 1 Diagram Batang pinjaman Tahun 2016 dan 2017
Pada  Gambar.1. menunjukan  data pinjaman  tahun  2016  dan  2017  terlihat bahwa  pinjaman  yang  dilakukan  oleh nasabah  setiap  bulan  tidaklah  sama.  Pada tahun 2016 pinjaman terbesar terdapat pada bulan Mei yaitu sebesar Rp.4.337.000.000 dan pinjaman terendah terjadi pada bulan Januari,  yakni  sebesar  Rp.388.500.000. Pada  tahun  2017  pinjaman  terbesar terdapat  pada  bulan  September,  yakni sebesar  Rp.1.999.000.000  dan  pinjaman terendah  terjadi  pada  bulan  Agustus, yaitu  sebesar  Rp.436.000.000.  Namun terlihat  bahwa  pada  bulan  Mei  2016, merupakan  peningkatan  tertinggi  jumlah pinjaman yang dilakukan nasabah. Terdapat kenaikan dan penurunan disetiap bulannya. Sehingga dapat dikatakan  pada  peminjaman  dari  bulan Januari sampai Oktober, sangatlah beragam.
0 500.000.000 1.000.000.000 1.500.000.000 2.000.000.000 2.500.000.000 3.000.000.000 3.500.000.000 4.000.000.000 4.500.000.000 Jan u ar i Fe b ru ar i M ar et Ap ri l M ei Ju n i Ju li Ag u st u s Se p tember Ok to b er Pinjaman 2016 Pinjaman 2017
3% 5% 3% 5% 37% 7% 9% 10% 8% 13% Pinjaman 2016 Januari Februari Maret April Mei Juni Juli Agustus September Oktober
Gambar  2.b terlihat  bahwa  presentase pinjaman terbesar yang dikeluarkan selama 10  bulan  (Januari-Oktober)  berada  pada bulan  Mei,  yaitu  37%.  Kemudian  terlihat pula  presentase  terendah  yang  dikeluarkan selama 10 bulan (Januari-Oktober) terdapat pada  bulan  Januari  dan  Maret,  yakni sebesar  3%.Diagram  pie  dapat  juga digunakan  untuk  memberikan  informasi yang diinginkan dari suatu data.
Gambar. 2.c Diagram Pie pinjaman Tahun 2017
Gambar  2.c terlihat  bahwa  persentase pinjaman  terbesar  yaitu  pada  bulan September,  yaitu  sebesar  16%.  Kemudian untuk  persentase  pinjaman  terendah  yaitu terdapat  pada  bulan  Agustus  dan  sebesar 3%. Hasil presentasi dari tiap bulan selama
10 bulan (Januari-Oktober) sangat beragam.

## KESIMPULAN
Berdasarkan    penelitian  terhadap    data pinjaman nasabah PT.Bank Rakyat Indonesia (Persero) Tbk Unit Simbarwaringin  bulan  Januari  sampai Oktober tahun 2016  dan  2017 maka dapat disimpulkan  bahwa  besarnya  pinjaman yang  dilakukan  oleh  nasabah  pada  setiap bulannya  berbeda.  Besarnya  pinjaman dalam setiap bulannya mengalami kenaikan  maupun  penurunan.  Pinjaman terbesar  pada  tahun  2016  ada  pada  bulan Mei,  yaitu  sebesar  Rp.4.337.000.000  dan pinjaman  terendah  pada  bulan  Januari
sebesar
Rp.388.500.000. Pinjaman terbesar  pada  tahun  2017  ada  pada  bulan September, yaitu sebesar Rp.1.999.000.000  dan  pinjaman  terendah pada bulan Agustus sebesar Rp.436.000.000.Dari  analisis  yang  telah dilakukan dapat disimpulkan besar pinjaman  untuk  tahun  2016  meningkat  di tahun 2017.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Furqon, Statistik  Terapan  untuk Penelitian , Bandung: Alfabeta,1999.
[2] Simbolon, Otman, Statistika , Yogyakarta: Graha Ilmu, 2009.
[3] Steel,  R.G.D.  &  Torrie,  J.H, Prinsip dan Prosedur Statistika Suatu Pendekatan  Biometrik, Jakarta:  PT. Gramedia Pustaka Utama, 1995.
[4] Walpole,  R.  E, Pengantar  Statistika , Edisi  Ke-3,    Jakarta:  PT  Gramedia Pustaka Utama, 1988.
[5] Winardi, Kamus  Ekonomi ,  Bandung: Mandar Maju, 1989.
[6] Yanto, Statistika  Inferensia  untuk Penelitian dengan Minitab , Yogyakarta: ANDI Yogyakarta, 2016.
6% 9% 8% 10% 12% 14% 15% 3% 16% 7% Pinjaman 2017 Januari Februari Maret April Mei Juni Juli Agustus September Oktober