Use of Standards, Classifications and Generic Models in an NSO

[Virtual Presenter] Selamat datang di pelatihan ini. Kami menyambut kehadiran Anda di presentasi pertama kami tentang statistik yang penting dan berguna dalam berbagai bidang. Saya akan bertindak sebagai pembawa acara dan akan membantu Anda memahami informasi yang akan kami sampaikan. Mari kita mulai!.

[Audio] The generic models in National Statistical Offices, also known as GSBPM, serve as a standard framework and terminology process that harmonizes statistical business processes. This model is used by National Statistical Offices around the world as a reference. The benefits of using this model include high-quality statistics, easier management of statistical activities, integration of data and metadata, cost savings, and a framework for quality assessment and improvement..

[Audio] Pada slide nomor 3, kita akan membahas tentang Part 1, yaitu Model Generik dalam Organisasi Statistik Nasional. Model generik merupakan alat yang digunakan untuk memahami dan menganalisis data dalam organisasi statistik nasional. Model ini mencakup berbagai metode dan teknik untuk mengumpulkan, mengorganisir, dan menganalisis data. Dengan menggunakan model generik, kita dapat memperoleh informasi yang akurat dan kredibel untuk digunakan dalam pengambilan keputusan. Salah satu contoh model generik yang sering digunakan adalah model pengukuran. Model ini digunakan untuk mengukur dan membandingkan data dalam satu periode waktu atau antara beberapa periode waktu. Dengan menggunakan model pengukuran, kita dapat melihat tren dan pola data yang dapat memberikan wawasan yang berharga. Selain itu, terdapat juga model analisis yang digunakan untuk mengidentifikasi hubungan antara variabel dalam data. Model ini membantu kita untuk memahami faktor-faktor yang mempengaruhi data dan mencari solusi yang tepat untuk meningkatkan kualitas data. Ketika melakukan analisis data, sangat penting untuk mengikuti model generik yang sesuai dengan kebutuhan dan tujuan organisasi statistik nasional. Dengan memahami dan menguasai model generik, kita dapat mengoptimalkan penggunaan data dan meningkatkan kualitas informasi yang diberikan..

[Audio] Selamat datang di video pelatihan ini. Pada slide keempat, kami akan memperkenalkan konsep GAMSO atau Generic Activity Model of Statistical Organization. GAMSO adalah kerangka kerja yang digunakan untuk mengorganisir dan mengelola data statistik di tingkat nasional. Dalam GAMSO, terdapat empat tahap aktivitas statistik, yaitu pengumpulan data, pengolahan data, analisis dan interpretasi, serta diseminasi hasil. Tahap pertama adalah pengumpulan data, yang merupakan proses mengumpulkan data dari berbagai sumber seperti survei dan registrasi administratif. Tahap kedua adalah pengolahan data, di mana data yang telah terkumpul akan diolah dan disusun menjadi format yang dapat diakses dan dimanfaatkan dengan lebih baik. Tahap ini juga mencakup validasi data dan penghilangan data yang tidak relevan. Tahap ketiga adalah analisis dan interpretasi, di mana data yang telah terkumpul dan diolah akan dianalisis dan diinterpretasikan untuk menghasilkan informasi yang dapat digunakan dalam pengambilan keputusan. Terakhir, tahap diseminasi hasil merupakan proses menyebarkan informasi dan hasil analisis kepada pihak yang membutuhkan, seperti pemerintah, akademisi, dan masyarakat umum. GAMSO juga memperhatikan koordinasi dan kerjasama antara badan statistik nasional dengan organisasi lain, baik di tingkat nasional maupun internasional. Dengan menggunakan GAMSO, diharapkan data statistik dapat diorganisir dengan lebih efisien dan dapat digunakan untuk memperkuat keputusan kebijakan yang lebih akurat dan tepat. Itulah sedikit pengantar tentang konsep GAMSO. Mari lanjutkan ke slide berikutnya untuk mempelajari lebih lanjut tentang kerangka kerja ini..

[Audio] Kita telah kembali di presentasi kami tentang pengenalan statistik resmi. Kami sekarang berada di slide nomor lima dari 45 yang berjudul "Penjelasan tentang GAMSO dan GSBPM". Pada slide ini, kita akan membahas tentang model penjelasan dari salah satu staf UNECE, Chris Jones, yang baru diperbarui pada Februari 2018 oleh Inkyung Choi. Penjelasan ini didasarkan pada dokumen GAMSO versi 1.2 yang telah disesuaikan. GAMSO atau The Generic Activity Model for Statistical Organizations menjelaskan dan mendefinisikan aktivitas-aktivitas yang dilakukan oleh lembaga yang menghasilkan statistik resmi. GAMSO juga melengkapi The Generic Statistical Business Process Model (GSBPM) dengan menambahkan aktivitas tambahan yang diperlukan untuk mendukung produksi statistik resmi. Dengan menggunakan GAMSO dan GSBPM, kita dapat memahami kegiatan dan proses produksi statistik yang dilakukan oleh lembaga statistik dengan lebih baik. Mari kita lanjutkan ke slide berikutnya untuk informasi selanjutnya..

[Audio] Slide nomor 6 dari 45: Pada slide ini, kita akan membahas tentang GAMSO atau Generic Activity Model for Statistical Organisations. GAMSO diperkenalkan pertama kali pada tahun 2015 dengan versi 1.0. Kemudian pada tahun 2017, GAMSO diperbaiki dan diluncurkan versi 1.1. Pada tahun 2019, versi 1.2 dari GAMSO telah dirilis. Tujuan dari GAMSO adalah untuk memberikan gambaran yang rinci mengenai aktivitas yang dilakukan oleh organisasi statistik. Dengan demikian, GAMSO dapat membantu meningkatkan efisiensi dan efektivitas dalam pelaksanaan tugas dan tanggung jawab dari organisasi statistik. Kita akan melanjutkan ke slide berikutnya untuk mengetahui lebih lanjut tentang GAMSO..

[Audio] Kita sekarang akan membahas slide nomor 7 dari presentasi ini yang membahas tentang GAMSO yang merupakan singkatan dari Government Activity Model for Statistical Organizations. GAMSO adalah kerangka kerja yang menjelaskan aktivitas-aktivitas dalam lembaga produsen data statistik dan memberikan panduan terstruktur dalam memproduksi data statistik. GAMSO juga memiliki kemampuan untuk melengkapi GSBPM dan meningkatkan kualitas produk lembaga statistik. Terdapat empat kelompok utama aktivitas dalam GAMSO, yaitu Strategy and leadership, Capability management activities, Corporate support, dan Production. GAMSO bertujuan untuk membantu lembaga-lembaga statistik mencapai hasil yang lebih konsisten dan kredibel dalam memproduksi data statistik yang akurat. Mari lanjutkan ke slide berikutnya untuk informasi lebih lanjut tentang GAMSO..

[Audio] Mari kita lanjutkan presentasi kita dengan membahas struktur GAMSO. Struktur ini terdiri dari empat bidang kegiatan yang sangat penting dalam pengembangan dan pengelolaan GAMSO. Keempat bidang tersebut adalah Strategy and leadership, Capability development, Corporate support, dan Production. Dalam bidang Strategy and leadership, kami berfokus pada pengembangan strategi dan kepemimpinan yang efektif untuk mendukung misi GAMSO. Ini meliputi pengembangan rencana aksi, pengawasan pertumbuhan, dan pengambilan keputusan yang tepat. Di bidang Capability development, kami berupaya meningkatkan kemampuan dan keterampilan tim kami untuk mengembangkan dan mengelola GAMSO. Ini termasuk kegiatan pelatihan dan pengembangan, serta pemantauan dan evaluasi kemajuan. Corporate support bertanggung jawab untuk memberikan dukungan administratif dan operasional bagi GAMSO. Ini mencakup manajemen keuangan dan sumber daya manusia, pengelolaan kebijakan, serta pemenuhan tugas-tugas administratif. Terakhir, Production adalah bidang yang bertanggung jawab untuk mengembangkan dan mengelola produk dan layanan GAMSO, serta memenuhi kebutuhan dan keinginan klien kami. Ini termasuk kegiatan penelitian dan pengembangan, manajemen proyek, dan pemantauan kualitas layanan. Setiap bidang kegiatan tersebut kemudian dibagi menjadi lebih banyak kegiatan yang lebih spesifik dan terarah. Kita akan melihat lebih dalam tentang setiap bidang kegiatan ini pada slide berikutnya..

[Audio] A 9. dián a hivatalos statisztikák bevezetőjét fogjuk tárgyalni. A dián látható szöveg bemutatja az adatok tartalmát, például a gazdasági, népességi és társadalmi/környezeti adatokat. Az adatokat pedig különböző módon elemzik, majd ezek alapján készülnek a hivatalos statisztikák, amelyek nagyon fontosak a kormányzati döntéshozatalban. A következő dián folytatjuk a témát..

[Audio] Kegiatan strategi dan kepemimpinan dalam organisasi statistik merupakan kegiatan strategis yang dilakukan di tingkat tinggi. Tujuan utamanya adalah untuk memungkinkan organisasi statistik memberikan produk dan layanan yang dibutuhkan baik secara nasional maupun internasional. Kegiatan ini mencakup strategi untuk mencapai tujuan dan arah yang telah ditetapkan serta berkolaborasi dengan lembaga statistik dan pemangku kepentingan lainnya. Selain itu, tujuan lainnya adalah untuk memastikan bahwa organisasi statistik memahami lingkungan di mana mereka beroperasi dan menghadapi berbagai isu yang muncul. Kegiatan ini juga termasuk menentukan tujuan dan arah, visi, misi, serta nilai-nilai yang menjadi panduan bagi organisasi, serta koordinasi dalam sistem statistik, pembagian tanggung jawab antar organisasi, dan pertukaran serta integrasi data. Sampai jumpa di slide berikutnya..

[Audio] Saat ini, kita akan membahas slide nomor sebelas. Pada slide ini, kita akan membahas tentang Pengembangan Kapabilitas atau pengembangan kapabilitas organisasi. Kegiatan ini sangat penting untuk mendukung pengembangan bisnis organisasi karena mencakup perencanaan, pelaksanaan, dan monitoring pengembangan kapabilitas organisasi. Tujuannya adalah memastikan organisasi memiliki kapabilitas yang diperlukan untuk menjalankan bisnisnya, meningkatkan kinerja, dan beradaptasi dengan perubahan. Dengan begitu, kegiatan ini harus dilakukan secara terencana dan terarah untuk memastikan efektivitasnya. Mari kita lanjutkan ke slide berikutnya..

[Audio] Slide 12 membahas tentang Corporate Support, sebuah kegiatan untuk mendukung standardisasi. Berbagai aktivitas lintas sektoral dilakukan untuk mensosialisasikan program kerja secara efisien dan efektif. Pengelolaan berbagai aspek termasuk pengelolaan kinerja arsip, neraca asset IT, dan frame serta sample, serta pengelolaan kinerja pegawai. Corporate Support juga bertanggung jawab dalam mengelola kerangka kerja kualitas komunikasi dengan media serta sarana dan prasarana kantor, memperhatikan perubahan dan risiko data, dan mengelola pengetahuan yang diperlukan dalam perjanjian kerjasama dan manajemen IT. Kepatuhan terhadap undang-undang juga menjadi tanggung jawab Corporate Support, termasuk dalam pengadaan barang dan jasa serta membangun keterampilan dan kepatuhan dari para stakeholder. Selain itu, pengelolaan data juga penting untuk memastikan kualitas dan transfer data yang tepat. Dengan pengelolaan yang tepat, perusahaan dapat melakukan perubahan IT dan mentransfer data secara efisien..

[Audio] Pada slide nomor 13 dari total 45 slide, kita akan membahas manfaat dari GAMSO. Pertama, GAMSO memberikan kerangka kerja bagi produsen Organisasi Statistik yang mendukung kolaborasi internasional. Ini penting untuk memastikan bahwa data yang dihasilkan oleh berbagai organisasi statistik dapat dibandingkan dan dipertukarkan secara efektif di tingkat internasional. Selanjutnya, GAMSO juga merupakan dasar perencanaan sumber daya dalam organisasi statistik. Dengan menggunakan GAMSO, organisasi statistik dapat memetakan kebutuhan sumber daya yang dibutuhkan untuk melaksanakan tugas-tugasnya dengan efisien dan efektif. GAMSO juga membantu pengembangan dan implementasi arsitektur lembaga statistik. Dengan menggunakan GAMSO, setiap organisasi statistik dapat membangun arsitektur yang sesuai dengan kebutuhan dan karakteristik masing-masing. GAMSO juga mendukung sistem manajemen risiko. Dengan menggunakan GAMSO, organisasi statistik dapat mengidentifikasi dan mengelola risiko dalam pelaksanaan tugasnya, sehingga kualitas dan integritas data dapat dipertahankan. Selanjutnya, GAMSO juga berfungsi sebagai dasar penentuan biaya produksi Official Statistics, yang memungkinkan keterbandingan antar organisasi. Ini penting untuk mengukur tingkat efisiensi dan efektivitas organisasi statistik dalam menghasilkan data resmi. Terakhir, GAMSO dapat digunakan sebagai alat untuk mengukur dan mengkomunikasikan makna dan nilai dari kegiatan modernisasi statistik. Dengan menggunakan GAMSO, hasil dari modernisasi statistik dapat dikomunikasikan dengan jelas dan berdampak positif bagi pengguna data. Ini adalah beberapa manfaat dari GAMSO, yang dapat membantu meningkatkan kualitas dan efisiensi produksi Official Statistics..

[Audio] Pada slide ini, kita akan membahas tentang topik yang sangat penting dalam statistik resmi, yaitu leporq sseoold sseu!sng leogsgels oweueo. Topik ini sering diabaikan tetapi memiliki dampak besar dalam analisis data. Pada slide ini, kita dapat melihat beberapa data yang disajikan, seperti ppoq•w dan uogonpoJd, serta weds dan uoqeu-iW. Ini adalah metode pengumpulan data yang sangat penting dalam statistik resmi. Selanjutnya, kita akan mempelajari tentang keandalan data. Sebuah data dapat dianggap andal jika proses pengumpulannya sesuai dengan standar yang ditetapkan, seperti •eeuejq nep dan •eeuejq uoqeu-iW. Hal ini penting karena data yang tidak andal dapat menyebabkan kesalahan dalam analisis dan penafsiran. Untuk memastikan keandalan data, ada beberapa hal yang perlu diperhatikan, seperti metode pengumpulan data yang digunakan, •eeuev•l dan uoddns epJ0dJ00. Selain itu, harus ada konsistensi antara data yang dikumpulkan dan yang telah diproses, seperti uogæedooo dan uonæoqenoo. Selanjutnya, kita akan mempelajari tentang kualitas data. Kualitas data sangat penting dalam statistik resmi, karena data yang buruk dapat menyebabkan kesalahan dalam analisis. Untuk memastikan kualitas data, ada beberapa faktor yang perlu diperhatikan, seperti 0!691eJ1s e6eue11N dan /.k!qedeo p. Kedua faktor ini dapat mempengaruhi kredibilitas data. Terakhir, kita akan mempelajari tentang pentingnya mengelola data dengan baik, seperti voddns Jijsueu dan wewd01ettea. Dengan mengelola data dengan baik, kita dapat memastikan bahwa data yang digunakan dalam analisis adalah data yang akurat dan andal. Mari lanjut ke slide berikutnya untuk mempelajari lebih lanjut tentang statistik resmi..

[Audio] Slide nomor 15 dari presentasi kami yang berjudul "GSBPMPart2" akan membahas tentang proses produksi OS. Proses produksi adalah serangkaian langkah yang dilakukan untuk menciptakan suatu produk, yaitu OS. Langkah pertama adalah pengembangan ide, yang melibatkan para ahli dan insinyur dalam merancang konsep dan fitur OS. Kemudian, dilakukan pengujian konsep untuk memastikan kebutuhan pengguna terpenuhi. Langkah selanjutnya adalah desain produk, yang melibatkan para desainer dalam menciptakan antarmuka pengguna yang menarik dan fungsional. Setelah desain selesai, tahap produksi dimulai, di mana komponen-komponen OS diproduksi dan diuji secara keseluruhan. Tahap integrasi kemudian dilakukan, di mana semua komponen digabungkan dan diuji untuk memastikan sistem berjalan dengan baik. Setelah selesai, OS akan dikemas dan siap untuk didistribusikan ke pengguna akhir. Proses produksi OS juga melibatkan pemeliharaan dan pengembangan berkelanjutan oleh para ahli guna memperbaiki dan meningkatkan OS sesuai dengan kebutuhan yang berkembang. Itulah langkah-langkah dalam proses produksi OS yang dapat kami sampaikan. Kami berharap informasi ini bermanfaat bagi Anda. Terima kasih..

[Audio] Video pelatihan ini membahas model proses umum untuk memproduksi data statistik resmi, GSBPM. Pada slide ke-16, terdapat 45 slide yang akan dibahas. GSBPM adalah model yang memberikan struktur untuk proses produksi data statistik resmi. Terdiri dari 8 tahapan dan 44 sub-proses, model ini digunakan untuk mendokumentasikan proses bisnis statistik. Tidak hanya sebagai panduan produksi, GSBPM juga memfasilitasi aktivitas berbagi metode dan pengalaman di antara lebih dari 40 lembaga statistik nasional dan organisasi internasional. Selain itu, model ini juga memberikan kerangka kerja untuk menilai kualitas dan kinerja sistem. Dengan terus berkembang untuk mencerminkan perubahan dalam lanskap bisnis statistik, GSBPM dapat membantu mengukur biaya operasional dan memberikan versi kinerja sistem terbaru pada tahun 2019. Dengan menggunakan GSBPM, diharapkan proses produksi Official Statistics akan lebih terstruktur, efisien, dan dapat beradaptasi dengan perubahan. Terima kasih telah mengikuti slide ke-16 dari video pelatihan ini. Silahkan terus ikuti video selanjutnya untuk mempelajari lebih lanjut tentang GSBPM..

[Audio] Slide nomor 17 dari presentasi ini membahas tentang kerangka kerja standar yang digunakan dalam proses bisnis statistik yang umum, yaitu GSBPM atau Generic Statistical Business Process Model. Kerangka kerja ini telah diadopsi sebagai rujukan oleh National Statistical Office (NSO) di berbagai negara di dunia. Kerangka kerja ini diperlukan agar statistik yang dihasilkan menjadi lebih berkualitas dan terstandar, karena telah diakui dan digunakan secara luas. Selain itu, kerangka kerja ini juga memudahkan kegiatan statistik dengan mencakup semua tahap proses statistik, mulai dari perencanaan hingga pelaporan. Integrasi antara data dan metadata pada proses dokumentasi juga memungkinkan informasi yang dihasilkan lebih lengkap dan terintegrasi, serta membantu penghematan biaya dan sumber daya. Dengan adanya standar dan terminologi yang harmonis, proses quality assessment dan perbaikan dapat dilakukan dengan lebih efektif. Sepenuhnya, menerapkan kerangka kerja standar GSBPM dalam proses bisnis statistik sangat penting karena dapat menghasilkan statistik yang berkualitas, efisien, dan terintegrasi. Statistik ini akan menjadi dasar dalam pengambilan keputusan yang akurat dan berdampak besar bagi pembangunan nasional..

[Audio] Proses bisnis penyelenggaraan statistik mengenai jaminan kualitas adalah bagian penting dari proses penyelenggaraan statistik. Tujuannya adalah untuk memastikan bahwa data yang dihasilkan mencerminkan kualitas yang baik dan akurat. Ada tiga aspek yang harus diperhatikan dalam proses ini: manajemen kualitas, standar dan metode pengelolaan, dan pengelolaan data dan metadata. Pemerintah perlu memiliki sistem manajemen yang kuat untuk memastikan proses penyelenggaraan statistik sesuai dengan standar kualitas yang ditetapkan. Selain itu, perencanaan dan penerapan sistem manajemen kualitas harus melibatkan semua pihak yang terlibat. Dalam hal standar dan metode pengelolaan, harus menggunakan standar internasional yang telah ditetapkan agar data yang dihasilkan dapat dipercaya dan dibandingkan dengan data dari negara lain. Penggunaan metode yang tepat juga penting untuk memastikan keakuratan dan keandalan data. Terakhir, pemerintah harus memiliki sistem yang memadai untuk mengelola dan menyimpan data dan metadata agar data dapat diakses dan dipertahankan untuk masa depan. Semua aspek ini harus diperhatikan dan dipahami dalam setiap tahap proses penyelenggaraan statistik. Dengan mematuhi ketiga aspek ini, diharapkan proses penyelenggaraan statistik dapat berjalan dengan baik dan menghasilkan data berkualitas..

[Audio] Slide nomor 19 membahas tentang karakteristik GSBPM. GSBPM merupakan kerangka kerja yang digunakan untuk mengelola proses statistik mulai dari awal hingga akhir. GSBPM berbeda dengan kerangka kerja lainnya karena tidak bersifat linier, yang berarti tidak harus diikuti secara berurutan atau berjenjang. Hal ini memungkinkan dilakukannya iterasi, di mana proses dapat dilakukan kembali jika perlu. Sebagai hasilnya, GSBPM dibangun sebagai sebuah matriks yang berisi berbagai kemungkinan urutan sub-proses yang dapat dilakukan. Matriks ini memberikan fleksibilitas dalam menyesuaikan proses statistik sesuai dengan kebutuhan yang berbeda. Dengan kata lain, proses statistik dapat dilaksanakan sesuai dengan karakteristik dan tujuan masing-masing, tanpa terikat dengan urutan yang kaku. Matriks ini juga memungkinkan pengguna untuk memilih dan menyesuaikan sub-proses yang paling sesuai dengan kebutuhan, sehingga dapat meningkatkan efisiensi dan akurasi dalam mengelola proses statistik. Dengan karakteristik yang unik ini, GSBPM memungkinkan pengguna untuk lebih fleksibel dan efisien dalam mengelola proses statistik, sehingga dapat menghasilkan data yang lebih akurat dan relevan. Oleh karena itu, GSBPM sangat penting dan bermanfaat dalam mengelola proses statistik secara lebih efektif. Ini juga menjadi salah satu alasan mengapa GSBPM sering digunakan oleh berbagai lembaga dan organisasi dalam pengolahan data statistik. Dengan menerapkan GSBPM, diharapkan proses statistik dapat dilakukan dengan lebih baik dan menghasilkan hasil yang lebih akurat, sehingga dapat memberikan dampak yang positif bagi pengambilan keputusan..

[Audio] Slide nomor 20 adalah tahapan Identifikasi Kebutuhan dalam presentasi tentang GSBPM. Tahap ini membutuhkan beberapa langkah yang harus dilakukan. Pertama, perlu mereview rencana aksi dan kebutuhan dari kegiatan sebelumnya. Kemudian, perlu mereview praktik terbaik kegiatan statistik saat ini dan kebutuhan pengguna. Selanjutnya, perlu mereview kebutuhan pengguna internal dan menyusun daftar kebutuhan data pengguna. Setelah itu, dilakukan prioritisasi kebutuhan pengguna di level kelembagaan. Tahap selanjutnya adalah Disseminate, yaitu menyebarkan informasi mengenai kebutuhan yang telah diidentifikasi. Dilakukan pula konsultasi dan konfirmasi terhadap prioritisasi kebutuhan pengguna yang telah disusun. Selanjutnya, akan dilakukan identifikasi output statistik yang dibutuhkan oleh pengguna dan mereview output statistik yang telah diidentifikasi. Setelah mendapatkan persetujuan terhadap output statistik tersebut, kita akan melanjutkan ke tahap Collect atau pengumpulan data. Dalam tahap ini, perlu memeriksa ketersediaan data di metadata system dan juga di eksternal BPS seperti K/L lain. Kemudian, kita akan membangun proposal kegiatan atau KAK, serta melakukan review dan mendapatkan persetujuan terhadap KAK tersebut. Itu adalah informasi mengenai tahapan Specify Needs di GSBPM. Mari kita lanjut ke slide berikutnya untuk mempelajari tahapan selanjutnya..

[Audio] Pada slide nomor 21 dari total 45 slide, kita akan membahas tahapan merancang output statistik. Tahapan ini merupakan bagian penting dalam proses pembangunan statistik yang akurat dan dapat dipertanggungjawabkan. Tahapan ini juga dikenal sebagai Design 2.1 dari GSBPM (Generic Statistical Business Process Model). Terdapat tiga kegiatan yang harus dilakukan dalam tahapan ini. Pertama, perlu menentukan output statistik yang sesuai dengan kebutuhan dan kepentingan pengguna data statistik. Kedua, menentukan konsep atau rencana untuk mendiseminasikan output statistik agar data statistik dapat diakses dan dimanfaatkan oleh masyarakat. Terakhir, menentukan metode disclosure control untuk menjaga kerahasiaan data dan mencegah adanya keluaran data yang menyinggung privasi. Setelah selesai dengan tahapan Design 2.1, kita akan memasuki tahapan Evaluate 2.2. Pada tahapan ini, perlu merancang deskripsi variabel yang akan digunakan dalam pengumpulan data. Selain itu, juga harus menentukan kebutuhan dan metode yang digunakan dalam menyebarkan data statistik ke masyarakat untuk memastikan data yang dikumpulkan berkualitas dan dapat dipertanggungjawabkan. Dalam tahapan Disseminate 2.2, perlu memeriksa ketersediaan variabel yang akan digunakan di sistem metadata. Selain itu, menentukan variabel statistik yang akan dikumpulkan, termasuk variabel turunan yang dapat memberikan informasi lebih kaya. Selanjutnya, menentukan klasifikasi statistik yang akan digunakan dan mengidentifikasi cakupan data administratif yang tersedia serta ketepatan waktu data tersebut. Tahapan selanjutnya adalah merancang pengumpulan data di tahapan Design 2.3. Pada tahapan ini, harus memilih metode dan instrumen pengumpulan data yang sesuai dengan kebutuhan dan metode yang telah ditentukan sebelumnya. Selain itu, merancang pertanyaan dan template response yang akan digunakan dalam proses pengumpulan data. Juga harus membuat kesepakatan formal dengan penyedia data administratif untuk memastikan ketersediaan data yang akurat. Setelah data terkumpul, langkah berikutnya adalah menganalisis data di tahapan Analyse 2.4..

[Audio] Selamat datang di video pelatihan tentang pengumpulan dan analisis data statistik. Saat ini kita sedang membahas slide nomor 22 dari total 45 slide yang tersedia. Slide ini membahas tahapan GSBPM - Build 3.1.1 yang berkaitan dengan penggunaan kembali atau pembuatan instrumen pengumpulan data baru sesuai dengan fase sebelumnya. Dalam tahapan ini, kita perlu membuat instrumen yang telah dirancang di fase pengumpulan data sebelumnya, yaitu 3.1.2. Untuk instrumen baru, kita juga perlu mengujicoba instrumen pengumpulan data yang telah dibuat agar dapat memastikan kualitas dan keakuratan data yang akan dikumpulkan. Selain itu, tahap ini juga mencakup penggunaan kembali atau menyusun buku panduan untuk instrumen data baru yang akan digunakan. Selanjutnya, kita akan membangun komponen Specify Needs untuk pengolahan dan analisis data, yaitu 3.2. Dalam tahapan ini, kita akan menggunakan kembali atau membuat program untuk coding, editing, dan validasi data. Selain itu, kita juga perlu membuat program untuk imputasi data, estimasi data, integrasi data dari berbagai sumber, dan agregasi data serta menjamin kerahasiaan data. Kemudian, kita akan membangun komponen diseminasi data, yaitu 3.3. Dalam tahapan ini, kita akan menggunakan kembali atau membuat rancangan konten diseminasi data yang akan digunakan. Selain itu, kita juga perlu membuat aturan atau mekanisme diseminasi, serta menyusun materi informasi sebelum pendataan. Selanjutnya, kita akan menggunakan kembali atau menyiapkan syarat dan aturan penggunaan data, serta membuat rencana rilis data. Selain itu, kita juga perlu membangun panduan bagi pengguna data. Selanjutnya, kita perlu menyusun alur kerja sesuai dengan rancangan yang telah dibuat pada tahap 3.4.1. Kami juga mendorong untuk melakukan konfirmasi mengenai tanggung jawab para pihak terkait dalam alur kerja, sebelum meresmikan alur kerja dan pihak-pihak terkait, termasuk tanggung jawabnya. Terakhir, tahap 3.5 adalah menganalisis dan mengumpulkan data. Dalam tahapan ini, kita perlu melakukan ujicoba sistem dan instrumen yang akan digunakan dalam proses produksi statistik, serta mengonfirmasi alur sistem, aplikasi, dan database yang akan digunakan. Setelah itu, kita dapat meresmikan dan menggunakan alur sistem, aplikasi, dan database yang telah disiapkan..

[Audio] "Slide ke-23 dari total 45 slide akan membahas tahapan GSBPM dalam proses pengumpulan data. Tahapan ini penting untuk memastikan data yang dikumpulkan berkualitas dan dapat digunakan dalam analisis. Tahap pertama adalah menyiapkan kerangka desain sampel dan pemilihan sampel sesuai ketentuan dan metodologi yang telah ditetapkan sebelumnya. Tahap berikutnya adalah mempersiapkan kegiatan pengumpulan data, termasuk pelatihan petugas yang akan menjalankan tugas sesuai prosedur yang ditetapkan. Selain itu, kita juga harus menyiapkan sumber daya dan instrumen yang sesuai dengan desain yang telah ditetapkan. Kemudian, tahapan selanjutnya adalah menjalankan kegiatan pengumpulan data dengan menyosialisasikan kepada pihak terlibat, memonitor dan melaporkan secara berkala untuk memastikan kemajuan yang dicapai. Jika terdapat kasus non-respon, tindak lanjut perlu dilakukan untuk memastikan data yang dikumpulkan lengkap dan akurat. Selanjutnya, finalisasi kegiatan pengumpulan data meliputi entri atau perekaman data yang telah dikumpulkan, serta menganalisis metadata dan paradata yang terkait. Setelah selesai, perlu mendapatkan persetujuan untuk meneruskan data mentah ke tahapan pengolahan. Instrumen pengumpulan data juga harus diarsipkan dengan baik untuk referensi di masa depan. Dengan demikian, tahapan GSBPM dalam proses pengumpulan data telah selesai..

[Audio] Kembali di video pelatihan ini, saat ini kita sedang berada di slide nomor 24 dari total 45 slide. Pada slide ini, kita akan membahas tentang tahapan GSBPM - Pros es 5.1 yang berfokus pada integrasi, anonimisasi, dan coding serta klasifikasi data. Tahapan ini merupakan langkah awal yang penting dalam proses pengolahan data. Langkah pertama adalah integrasi data, dimana data dari berbagai sumber digabungkan menjadi satu. Selanjutnya, anonimisasi data akan dilakukan untuk menjaga kerahasiaan dan keamanan data. Dilanjutkan dengan tahap coding dan klasifikasi data untuk memudahkan analisis data di tahap berikutnya. Pada langkah 5.2, kita akan memeriksa dan memvalidasi coding dan klasifikasi yang telah dilakukan sebelumnya. Data akan diterjemahkan ke dalam konsep SNA (System of National Accounts) untuk memudahkan pemahaman dan analisis data. Kemudian, pada tahap reviu dan Design Collect, data akan divalidasi kembali. Laporan tentang data error dan validasi yang telah dilakukan juga akan disusun. Setelah itu, kita akan melanjutkan dengan tahap penyuntingan dan imputasi data, yang mencakup perbaikan data yang ditemukan dan persetujuan dari pihak berwenang. Pada tahap Pengolahan Specify Needs, kita akan menghitung variabel dan turunan variabel yang dibutuhkan. Kemudian, proses turunan akan diikuti dengan perhitungan penimbang dan mendapatkan tolok ukur eksternal serta estimasi kalibrasi. Pada tahap Analyse Evaluate Disseminate, data agregat akan dihitung menggunakan penimbang yang telah ditetapkan sebelumnya. Data agregat juga akan disusun untuk analisis khusus dan dilakukan penghitungan sampling error. Selanjutnya, estimasi untuk neraca nasional dan rekonsiliasi neraca nasional dan regional akan dilakukan. Tahap terakhir adalah finalisasi, dimana data akan disiapkan untuk digunakan pada tahap analisis data selanjutnya. Data final juga akan diserahkan untuk digunakan pada tahap selanjutnya. Silahkan melanjutkan ke slide berikutnya..

[Audio] Slide nomor 25 pada presentasi ini akan membahas tahap terakhir dari GSBPM, yakni penyelesaian output statistik. Tahap ini melibatkan beberapa proses penting sebelum statistik dapat dipublikasikan. Tahap pertama adalah menyiapkan draft output statistik dan melakukan perhitungan indeks, data series musiman, dan agregat lainnya. Tahap selanjutnya, yaitu Collect, melibatkan validasi untuk memastikan kualitas data yang digunakan. Kemudian, pada tahap Process Build, dilakukan validasi kualitas data dan editing pada output yang dihasilkan untuk memastikan keakuratan dan konsistensi data yang akan dianalisis. Tahap Analyse melibatkan interpretasi terhadap output statistik, dengan melakukan analisis deskriptif, mendalam, dan khusus untuk memahami data yang telah dikumpulkan. Tahap Design Analisis dilakukan untuk menentukan apakah output statistik memiliki potensi untuk menimbulkan disclosure. Jika ya, kontrol disclosure perlu dilakukan untuk menjaga kerahasiaan data individu. Selanjutnya, pada tahap Specify Needs, ditentukan kebutuhan pengguna sebelum mempublikasikan output statistik. Setelah semua tahap selesai, pada tahap Disseminate, output statistik akan diselesaikan dan dilaporkan untuk didiseminasikan. Pada tahap ini, dilakukan pula konsultasi dan diskusi dengan pengguna dan peneliti untuk memfinalisasi statistik analisis yang telah dibuat. Tahap terakhir adalah Evaluate, di mana dilakukan pengecekan terakhir terhadap output statistik sebelum akhirnya disetujui untuk dirilis. Tahap ini sangat penting untuk memastikan bahwa statistik yang dipublikasikan sesuai dengan standar kualitas yang telah ditetapkan. Demikian tahap terakhir dari GSBPM, yaitu Finalisasi Output. Pastikan setiap proses telah dilakukan dengan teliti dan data yang akan dipublikasikan sudah sesuai dengan kebutuhan pengguna. Terima kasih telah mengikuti presentasi ini. Sampai jumpa di slide berikutnya..

[Audio] "Pada tahap 26, kita akan membahas tentang Diseminasi, yang mencakup langkah-langkah untuk mempublikasikan data dan produk statistik yang telah selesai disiapkan. Tahap ini dimulai dengan memformat data dan metadata agar dapat digunakan dalam sistem, aplikasi, atau database yang telah ditetapkan sebelumnya. Kemudian, kita akan memutakhirkan data yang telah disiapkan sebelumnya dan melakukan pengecekan link antara data dan metadata untuk memastikan kualitas yang sesuai. Tahap ini juga mencakup langkah akhir sebelum dilakukan diseminasi, yaitu melakukan pengecekan final dan mengunggah data ke database yang telah ditetapkan sebelumnya. Selanjutnya, kita akan lanjut ke tahap 27, yaitu Analisis dan Pengumpulan data. Pada tahap ini, kita akan menghasilkan produk diseminasi yang telah disiapkan sebelumnya dan menyiapkan produk tersebut untuk berbagai kanal diseminasi, serta mendapatkan persetujuan terhadap produk diseminasi yang telah dibuat sebelumnya. Tahap 26 dan 27 juga mencakup manajemen rilis produk, mengelola kritik serta respon negatif yang mungkin muncul, dan mempromosikan produk diseminasi melalui strategi sosialisasi. Kita juga akan melakukan manajemen pengguna, mencatat dan menindaklanjuti pertanyaan serta permintaan dari pengguna terkait data statistik yang telah diseminasi untuk memastikan kebutuhan dan dukungan pengguna terpenuhi..

[Audio] Di slide nomor 27 ini, kita akan membahas tahapan GSBPM yang berkaitan dengan evaluasi dan analisis. Tahap evaluasi dan analisis merupakan tahap yang sangat penting dalam menghasilkan data yang akurat dan dapat dipertanggungjawabkan. Ada tiga aktivitas yang harus dilakukan, yaitu mengidentifikasi dan mengklasifikasikan masukan/saran dari berbagai pihak, mengumpulkan masukan dan evaluasi dari pihak-pihak tersebut, serta melakukan evaluasi terhadap hasil yang telah dikumpulkan. Dalam melakukan evaluasi, terdapat tiga langkah yang harus dilakukan, yaitu menentukan metodologi evaluasi, melakukan evaluasi sesuai dengan metodologi tersebut, dan menyusun langkah perbaikan dari hasil evaluasi. Hal ini penting untuk meningkatkan kualitas data yang akan diterbitkan. Setelah proses evaluasi selesai, tahap selanjutnya adalah menyepakati rencana aksi untuk memperbaiki masalah yang ditemukan selama evaluasi. Rencana aksi ini perlu didokumentasikan dan memperoleh persetujuan dari pihak yang terkait. Tahap terakhir adalah membangun dan menentukan kebutuhan serta mendesain rencana untuk melaksanakan rencana aksi yang telah disepakati. Ini menandakan bahwa data yang dihasilkan sudah siap untuk didiseminasi. Mari terus meningkatkan kualitas dan akurasi data untuk kepentingan bersama. Terima kasih..

[Audio] Kita telah membahas tentang konsep dan manfaat dari GAMSO. Namun, GAMSO memiliki keterbatasan dan mungkin perlu diperluas tergantung pada organisasi statistik yang menggunakannya. GAMSO dirancang secara umum untuk semua organisasi statistik, oleh karena itu tidak semua aktivitas yang terdapat dalam model ini cocok dan relevan untuk setiap kasus. Setiap organisasi statistik memiliki kegiatan tambahan yang tidak termasuk dalam GAMSO, seperti organisasi yang tertentralisasi atau terdesentralisasi dengan tanggung jawab yang berbeda-beda. Bahkan, ada yang memilih untuk mengalih dayakan beberapa aktivitas ke lembaga pemerintah lainnya. Untuk itu, perluasan GAMSO mungkin diperlukan dalam penggunaannya di masing-masing organisasi. Untuk memenuhi kebutuhan tersebut, aktivitas tambahan dapat ditambahkan pada level yang sesuai dalam model GSBPM. Jadi, jangan heran jika terdapat perbedaan antara GAMSO dan implementasinya dalam organisasi statistik tertentu. Setiap organisasi memiliki keunikan dan kebutuhan yang berbeda, oleh karena itu perluasan GAMSO mungkin diperlukan untuk memenuhi kebutuhan tersebut. Terima kasih..

[Audio] Kita akan membahas bagian ketiga dari presentasi ini, yaitu pengembangan dan pemeliharaan standar statistik internasional. Hal ini sangat penting untuk menjaga konsistensi dan kualitas data statistik yang digunakan di tingkat internasional. Pengembangan dan pemeliharaan standar ini memungkinkan data dari berbagai negara dapat dibandingkan dan digunakan secara efektif untuk tujuan pengambilan keputusan. Melalui harmonisasi produksi statistik, data yang dihasilkan sudah sesuai dengan standar yang ditetapkan oleh organisasi internasional. Proses ini melibatkan berbagai pihak, termasuk institusi pemerintah, badan statistik nasional, dan organisasi internasional. Kolaborasi dan konsultasi antar negara diperlukan untuk menghasilkan standar yang dapat diterapkan secara global. Dengan adanya standar statistik internasional yang berkualitas, keakuratan data dapat dijamin dan informasi yang disajikan kepada masyarakat internasional dapat dipertanggungjawabkan. Hal ini juga membantu meningkatkan pemahaman dan kepercayaan terhadap statistik resmi. Dengan demikian, kita dapat memastikan bahwa data yang digunakan adalah transparan dan tidak diragukan. Selanjutnya, presentasi kita akan dilanjutkan pada slide berikutnya..

[Audio] Sesi kali ini akan membahas tentang Sistem Statistik Global dan perannya dalam pengembangan dan pemeliharaan standar statistik internasional. Sistem ini sangat penting karena dapat memastikan bahwa data statistik dari berbagai negara dapat dibandingkan secara konsisten dan memiliki kualitas yang tinggi. Melalui Sistem Statistik Global, standar statistik di seluruh dunia dapat dimonitor dan diperkuat. Dengan adanya standar yang jelas dan konsisten, data statistik dapat lebih mudah diakses, dianalisis, dan digunakan dalam pengambilan keputusan yang berdampak secara global. Sistem ini juga berperan dalam mendukung pembangunan yang berkelanjutan dan mencapai tujuan pembangunan berkelanjutan atau SDGs. Namun, sistem ini juga menghadapi tantangan yang harus ditangani secara berkelanjutan karena semakin banyaknya data yang tersedia dan semakin kompleksnya tugas yang harus dihadapi. Karena itu, sebagai ahli statistik, peran kita sangatlah penting dalam memastikan bahwa sistem ini dapat berjalan dengan baik dan memberikan manfaat yang maksimal. Mari kita bekerja sama untuk meningkatkan dan memperkuat Sistem Statistik Global demi keberlanjutan dan kemajuan dunia. Terima kasih telah mengikuti sesi ini, dan sampai jumpa di sesi berikutnya!.

[Audio] Kita akan membahas slide nomor 31 dari presentasi ini. Pada slide ini, kita akan membahas perbandingan metode pengukuran tingkat pengangguran di dua negara yang berbeda. Dua negara tersebut memiliki cara yang berbeda dalam menentukan tingkat pengangguran. Negara A menghitung tingkat pengangguran berdasarkan jumlah orang yang tidak memiliki pekerjaan dibagi dengan total populasi penduduk, sedangkan Negara B menghitung tingkat pengangguran berdasarkan jumlah orang dalam angkatan kerja yang tidak memiliki pekerjaan dibagi dengan total angkatan kerja. Dengan dua metode yang berbeda ini, akan menghasilkan angka yang berbeda untuk tingkat pengangguran di masing-masing negara. Lebih lanjut mengenai hal ini akan dibahas di slide berikutnya..

[Audio] Saat ini kita berada di slide nomor 32 dari total 45 slide yang membahas tentang statistik resmi. Pada slide ini, kita akan membahas mengenai tingkat pengangguran di Negara A dan Negara B. Tingkat pengangguran adalah salah satu indikator penting dalam menilai keadaan ekonomi di suatu negara. Negara A melaporkan tingkat penganggurannya sebesar 44%, sedangkan Negara B melaporkan tingkat penganggurannya sebesar 9%. Pertanyaannya adalah, apakah lebih sulit mencari pekerjaan di Negara A atau Negara B? Namun, jawabannya belum tentu, karena kedua negara mungkin memiliki definisi yang berbeda dalam menghitung tingkat pengangguran. Misalnya, Negara A menghitung anak-anak di bawah usia kerja, mahasiswa, pensiunan, dan orang tua yang tinggal di rumah sebagai orang yang menganggur, sedangkan Negara B tidak menghitung mereka. Dengan demikian, tidak dapat dipastikan bahwa mencari pekerjaan di Negara A lebih sulit dibandingkan dengan Negara B. Hal ini menunjukkan bahwa penting untuk memperhatikan definisi yang digunakan saat membandingkan tingkat pengangguran antara kedua negara. Sekian penjelasan mengenai tingkat pengangguran di Negara A dan Negara B, kita akan melanjutkan ke slide berikutnya..

[Audio] Kita akan membahas topik yang sangat penting dalam dunia statistik, yaitu perbandingan internasional. Dalam globalisasi yang semakin berkembang, perbandingan internasional menjadi semakin relevan. Untuk dapat membuat perbandingan yang akurat, kita memerlukan standar internasional dalam proses produksi statistiknya. Hal ini penting karena tanpa adanya standar yang sama, hasil statistik dari berbagai negara tidak bisa dibandingkan. Misalnya, definisi pengangguran di Negara A mungkin berbeda dengan definisi pengangguran di Negara B. Untuk mengatasi masalah ini, badan-badan statistik internasional menetapkan standar yang seragam dalam proses produksi statistik, termasuk definisi pengangguran. Dalam hal ini, definisi Negara B adalah definisi pengangguran standar internasional - bagian dari angkatan kerja tanpa pekerjaan. Dengan adanya standar internasional yang sama, perbandingan internasional dapat dilakukan secara lebih akurat dan memberikan informasi yang dapat dipertanggungjawabkan. Negara B telah memproduksi statistik yang sesuai dengan standar internasional, namun penting untuk terus memantau dan meninjau definisi-definisi yang digunakan untuk memastikan bahwa standar tersebut tetap terpenuhi. Dengan adanya standar internasional yang diterapkan, kita dapat membandingkan data statistik dari berbagai negara secara akurat dan memahami perbedaan-perbedaan yang terjadi. Hal ini akan sangat bermanfaat dalam pengambilan keputusan yang berkaitan dengan perbandingan internasional. Informasi yang diberikan pada slide ke-33 ini diharapkan dapat menambah pemahaman tentang pentingnya standar internasional dalam proses produksi statistik untuk membuat perbandingan internasional yang akurat. Mari kita lanjutkan ke slide berikutnya untuk melengkapi presentasi ini..

[Audio] Saat ini kita akan membahas mengapa standar internasional sangat penting dalam produksi statistik resmi. Standar internasional adalah seperangkat prosedur dan aturan yang harus diikuti oleh lembaga statistik dalam mengumpulkan, mengelola, dan menyebarkan data resmi. Standar ini didasarkan pada pengalaman dari negara-negara dan lembaga-lembaga statistik yang lebih maju. Dengan mengikuti standar ini, data yang dihasilkan akan akurat, reliabel, dan dapat dibandingkan dengan data dari negara lain. Ini juga akan meningkatkan kualitas statistik resmi dan menjaga transparansi dalam proses produksi data. Kami mendorong semua orang untuk bekerja sama dalam memahami dan menerapkan standar internasional ini, sehingga data yang dihasilkan dapat digunakan dengan percaya diri oleh pemerintah, masyarakat, dan dunia internasional..

[Audio] Pada slide ke-35 dari presentasi ini, kita akan membahas tentang istilah standar statistik internasional. Istilah ini merujuk pada pedoman dan rekomendasi statistik yang telah dikembangkan oleh organisasi internasional bekerja sama dengan badan-badan nasional. Tujuannya adalah menciptakan kerangka kerja yang komprehensif dan universal dalam pengumpulan dan pengolahan data statistik yang akurat dan konsisten di seluruh dunia. Istilah ini penting karena memastikan data yang digunakan untuk membuat keputusan dan kebijakan terkait berbagai masalah global seperti ekonomi, lingkungan, dan kesehatan dapat dipercaya dan dibandingkan secara konsisten di seluruh dunia. Dengan mengikuti standar statistik internasional, data yang digunakan dalam perbandingan antarnegara atau dalam rentang waktu akan seragam dan dapat dipertanggungjawabkan. Organisasi internasional, seperti Perserikatan Bangsa-Bangsa dan Organisasi untuk Kerjasama dan Pembangunan Ekonomi, memiliki peran penting dalam mengembangkan standar statistik internasional. Mereka bekerja sama dengan badan-badan nasional, seperti badan statistik atau departemen keuangan, untuk memastikan bahwa standar tersebut sesuai dengan kebutuhan dan realita di lapangan. Dengan adanya istilah standar statistik internasional, kita dapat memperkuat upaya pembangunan dan pengambilan keputusan berdasarkan data yang akurat dan dapat dipertanggungjawabkan. Mari kita bersama-sama bekerja menuju data dan statistik yang lebih baik untuk mendorong kemajuan dan kesejahteraan di seluruh dunia..

[Audio] Slide nomor 36 dari presentasi akan membahas tentang standar dalam produksi statistik. Standar ini digunakan untuk memastikan konsistensi dan kehandalan data statistik. Standar tersebut berlaku untuk semua fase produksi statistik dan hampir semua subjek statistik memiliki standar tersendiri. Standar ini berupa buku pegangan, manual rekomendasi, klasifikasi, dan pedoman yang bertujuan untuk memudahkan produsen statistik dalam menghasilkan data berkualitas. Dengan mengikuti standar yang telah ditetapkan, data statistik akan akurat, dapat dibandingkan, dan bermanfaat bagi masyarakat. Penting untuk memahami dan mengikuti standar yang berlaku dalam produksi statistik. Mari kita lanjutkan ke slide berikutnya.".

[Audio] Kali ini kita akan membahas mengenai daftar standar statistik internasional yang dimiliki oleh UNSD, yaitu klasifikasi, konsep dan definisi, serta metodologi dan prosedur. Klasifikasi adalah sistem yang digunakan untuk mengelompokkan data dan informasi menjadi kategori tertentu, sehingga memudahkan analisis dan kesimpulan. Konsep dan definisi yang jelas juga penting sebagai dasar dalam pengumpulan data yang konsisten dan dapat dibandingkan dengan negara lain. Metodologi dan prosedur yang tepat dalam proses pengumpulan, pengolahan, dan analisis data akan menghasilkan data yang akurat dan dapat dipertanggungjawabkan. Dengan adanya daftar standar ini, diharapkan setiap negara dapat mempublikasikan data yang seragam dan dapat dibandingkan. Mari terus berkomitmen untuk meningkatkan kualitas data dan informasi yang kita hasilkan..

[Audio] Slide 38 dalam presentasi kami akan membahas beberapa contoh standar yang dikenal di dunia statistik. Standar pertama adalah Sistem Neraca Nasional 2008 atau SNA 2008, yang digunakan dalam penyusunan Produk Domestik Bruto atau PDB. Selanjutnya, ada Klasifikasi Industri Standar Internasional dari Semua Kegiatan Ekonomi, Revisi 4 atau ISIC Rev. 4 yang digunakan untuk mengelompokkan dan mengkategorikan lapangan usaha. Standar terakhir adalah Manual Indeks Harga Konsumen: Teori dan Praktek, yang digunakan sebagai pedoman dalam penyusunan Indeks Harga Konsumen atau IHK serta memahami konsep inflasi. Semua standar ini sangat penting dalam dunia statistik karena memungkinkan data dan informasi dibandingkan secara konsisten dan akurat. Lanjutkan presentasi ini untuk mengetahui lebih lanjut tentang standar yang digunakan dalam statistik..

[Audio] Pada slide ini, kami akan membahas mengenai berbagai standar statistik yang ada di berbagai negara. Setiap negara memiliki kebutuhan yang unik dan berbeda, termasuk dalam hal statistik. Berbagai negara memiliki standar statistik sendiri yang disesuaikan dengan kebutuhan mereka. Terdapat juga standar nasional dan internasional yang terkadang mirip dan saling menjelaskan/menginformasikan, sehingga memungkinkan untuk membandingkan data antara negara-negara dan memperoleh informasi yang lebih komprehensif. Berbagai standar statistik ini diharapkan dapat mendorong kerja sama antara negara-negara dalam mengembangkan dan meningkatkan kualitas data statistik secara global. Peran penting dari standar statistik ini tidak bisa dipungkiri dalam menjaga kredibilitas data dan kepercayaan publik terhadap informasi yang disajikan. Mari kita lanjutkan ke slide berikutnya, di mana kita akan membahas lebih lanjut mengenai konsep standar statistik.".

[Audio] Kita telah mencapai slide nomor 40 dari presentasi tentang standar nasional dan internasional. Pada slide ini, kita akan membahas bagaimana standar nasional dan internasional saling mempengaruhi. Standar internasional digunakan oleh NSO sebagai pedoman dalam membuat atau memperbarui standar nasional untuk mencapai akurasi dan kredibilitas yang lebih baik dalam pengumpulan dan penyebaran data statistik. Namun, standar internasional tidak hanya diikuti oleh NSO, tetapi juga mengambil praktik terbaik dari standar nasional sebagai referensi. Sebagai contoh, ketika negara memiliki praktik terbaik dalam mengumpulkan data populasi, standar nasional dari negara tersebut dapat diadopsi sebagai pedoman untuk pembuatan standar internasional yang lebih baik. Keterkaitan antara standar nasional dan internasional meningkatkan kualitas data statistik dan memungkinkan untuk membandingkan data antar negara yang diatur oleh standar yang sama. Untuk informasi lebih lanjut mengenai interaksi antara standar nasional dan internasional, mari kita lanjut ke slide berikutnya. Terima kasih atas partisipasi Anda. Sampai jumpa di slide berikutnya..

[Audio] Di slide ini, kita akan membahas standar statistik regional yang sering digunakan. Standar ini digunakan untuk mengklasifikasikan kegiatan ekonomi di berbagai negara, termasuk di Eropa, Amerika Utara, Australia, dan Selandia Baru. Standar ini adalah ISIC (International Standard Industrial Classification), yang dikembangkan oleh PBB. Di Eropa, digunakan NACE (European Classification of Economic Activities), sementara di Amerika Utara digunakan NAICS (North American Industry Classification System). Di Australia dan Selandia Baru, digunakan ANZSIC (Australian and New Zealand Standard Industrial Classification). Standar ini penting karena memungkinkan pembandingan data ekonomi dari berbagai negara yang berbeda. Dengan adanya standar yang kompatibel, data statistik dapat disajikan secara konsisten dan digunakan untuk analisis dan perbandingan yang lebih akurat. Oleh karena itu, mengetahui standar statistik regional ini penting, terutama bagi mereka yang berkecimpung di bidang ekonomi atau memiliki kerja sama dengan negara-negara di wilayah tersebut. Mari kita lanjutkan ke slide berikutnya untuk memperoleh penjelasan lebih lanjut mengenai penggunaan standar ini..

[Audio] Kali ini, kita akan membahas tentang klasifikasi statistik. Klasifikasi statistik digunakan oleh ahli statistik untuk mengelompokkan data ke dalam kategori yang berbeda. Hal ini berguna untuk memudahkan analisis dan interpretasi data. Di slide ini, kita akan mempelajari lebih lanjut tentang klasifikasi statistik dan manfaatnya dalam mengelola data yang kompleks. Klasifikasi statistik terdiri dari berbagai jenis, salah satunya adalah klasifikasi berdasarkan jenis variabel. Variabel digunakan untuk mengukur fenomena atau kejadian tertentu. Selain itu, klasifikasi statistik juga dapat dilakukan berdasarkan ruang dan waktu, seperti mengelompokkan data berdasarkan wilayah atau tahun. Hal ini membuat data lebih terorganisir dan mudah diakses. Klasifikasi statistik juga membantu dalam mengidentifikasi pola dan hubungan antar data. Dengan memilah data ke dalam kategori yang berbeda, pola yang tidak terlihat sebelumnya dapat terlihat. Ini memberikan wawasan baru dalam menganalisis data. Terakhir, klasifikasi statistik membantu dalam membuat keputusan yang lebih baik. Dengan data yang sudah terklasifikasi, informasi yang dibutuhkan untuk membuat keputusan yang tepat dapat lebih mudah ditemukan. Klasifikasi statistik tidak hanya memudahkan analisis data, tetapi juga berkontribusi dalam pengambilan keputusan yang signifikan. Sekian penjelasan tentang klasifikasi statistik pada slide ke-42. Lanjut ke slide berikutnya untuk mengetahui lebih banyak tentang topik menarik ini..

[Audio] Klasifikasi statistik adalah jenis standar statistik yang memiliki definisi tertentu yang digunakan untuk memahami dan membandingkan data dari berbagai sumber. Data dapat diorganisir dan diinterpretasikan lebih mudah dengan klasifikasi statistik, sehingga dapat digunakan dalam pengambilan keputusan yang lebih baik. Berbagai jenis klasifikasi statistik dapat digunakan tergantung pada tujuan analisis, seperti klasifikasi berdasarkan lokasi geografis, seperti nasional, regional, atau lokal, dan klasifikasi berdasarkan waktu, seperti tahunan, bulanan, atau triwulanan. Selain itu, data juga dapat dikelompokkan berdasarkan karakteristik tertentu, seperti usia, jenis kelamin, pendidikan, dan lain sebagainya. Dengan klasifikasi statistik, kita dapat melihat pola dan tren yang mungkin terjadi dalam data. Secara keseluruhan, klasifikasi statistik adalah alat yang penting dalam analisis data dan pengambilan keputusan, karena memungkinkan kita untuk memahami data secara lebih sistematis dan memberikan informasi yang lebih akurat dan bermanfaat..

[Audio] Salam, di sini kita akan membahas slide nomor 44 dari presentasi ini. Pada slide ini, kita akan mempelajari tentang klasifikasi statistik. Klasifikasi statistik adalah pengelompokan kategori yang terpisah. Hal ini dapat diterapkan pada variabel tertentu dalam survei statistik atau dalam file administratif. Klasifikasi ini sangat penting dalam proses produksi dan penyajian statistik. Dengan klasifikasi statistik, data dapat dikategorikan dan dikelompokkan secara efisien. Hasil klasifikasi ini memberikan gambaran yang jelas dan terstruktur mengenai data yang telah dikumpulkan. Dengan begitu, klasifikasi statistik dapat membantu dalam analisis data dan pemahaman situasi yang sedang diteliti. Selain itu, klasifikasi statistik juga berguna untuk mengidentifikasi pola dan trend dalam data yang dikumpulkan. Dengan begitu, dapat diambil kesimpulan dan rekomendasi yang akurat berdasarkan klasifikasi yang telah dibuat. Dengan memahami konsep dan penggunaan klasifikasi statistik, kita dapat meningkatkan kualitas dan relevansi data yang dianalisis. Semua data yang telah dikelompokkan dan diklasifikasikan dengan baik, akan memberikan informasi yang tepat dan bermanfaat untuk pengambilan keputusan. Terima kasih telah mengikuti presentasi ini. Mari kita lanjutkan ke slide terakhir..

[Audio] Terima kasih telah mengikuti presentasi ini hingga slide terakhir. Pada slide terakhir ini, kita akan membahas tentang klasifikasi dalam statistik. Klasifikasi dapat berbentuk datar atau flat, yang berarti setiap variabel dikelompokkan menjadi kategori yang saling independen dan tidak berhubungan satu sama lain. Selain itu, klasifikasi juga dapat berbentuk hierarkis, di mana variabel-variabel tersebut dikelompokkan secara bertingkat sesuai dengan hubungan yang dimiliki. Hal ini sangat penting dalam analisis statistik, karena dengan melakukan klasifikasi yang tepat, kita dapat memahami lebih jauh tentang data yang kita miliki. Klasifikasi yang baik juga dapat membantu kita untuk mengambil kesimpulan yang akurat dari data yang dimiliki. Namun, klasifikasi yang baik harus memenuhi dua syarat, yaitu eksklusif dan lengkap. Eksklusif berarti setiap variabel hanya dapat dimasukkan ke dalam satu kategori saja, sedangkan lengkap berarti tidak ada variabel yang terlewatkan dan semuanya termasuk dalam satu kategori. Dengan memahami klasifikasi dalam statistik, kita dapat memanfaatkan data yang kita miliki dengan lebih baik. Selain itu, klasifikasi yang baik juga dapat membantu kita dalam mengambil keputusan yang lebih tepat. Sekali lagi, terima kasih telah mengikuti presentasi ini. Saya berharap presentasi ini dapat memberikan pengetahuan baru dan bermanfaat bagi Anda semua. Terima kasih dan sampai jumpa!.