Aplikasi komunikasi dalam kehidupan

APLIKASI KAMUNIKASI DALAM KEHIDUPAN

Dalam pendidikan ilmu pengetahuan sangatlah penting untuk bekal manusia.Manusia banyak menggunakan apa yang ada dalam dirinya untuk Mengomunikasikan bahwa stiap orang mampu dan bisa untuk mengatasi stiap berbagai masalah atau tugas yang harus diselesaikan.
Banyak sekali manfaat dari pelajaran Komunikasi. Peningkatan kualitas hidup semakin menuntut manusia untuk melakukan berbagai aktifitas yang dibutuhkan dengan mengoptimalkan sumber daya yang dimilikinya.Komunikasi yang perkembangannya begitu cepat secara tidak langsung mengharuskan manusia untuk menggunakannya dalam segala aktivitasnya. Beberapa penerapan dari Komunikasi antara lain dalam perusahaan, dunia bisnis, sektor perbankan, pendidikan, dan lain lain
Komunikasi dalam Perusahaan banyak digunakan para usahawan.Kebutuhan efisiensi waktu dan biaya menyebabkan setiap pelaku usaha merasa perlu menerapkan komunikasi dalam lingkungan kerja. Penerapan Komunikasi menyebabkan perubahan pada kebiasaan kerja.Komunikasi dalam dunia perbankan sangatlah dibutuhkan.Sebagai memberikan pelayanan yang sangat baik.ilmu komunikasi pun digunakan sebaik baik mungkin, untuk memberikan pelayanan yang baik untuk pelanggan nya

Penggabungan antara teknologi dan komunikasi
Teknologi pembelajaran terus mengalami perkembangan seirng perkembangan zaman. Dalam pelaksanaan pembelajaran sehari-hari Makalah Teknologi Informasi dan Komunikasi sering dijumpai kombinasi teknologi audio/data, video/data, audio/video, dan internet. Internet merupakan alat komunikasi yang murah dimana memungkinkan terjadinya interaksi antara dua orang atau lebih. Kemampuan dan karakteristik internet memungkinkan terjadinya proses belajar mengajar jarak jauh (E-Learning) menjadi lebih efektif dan efisien sehingga dapat diperoleh hasil yang lebih baik.
Penerapan Teknologi Informasi dan Komunikasi dalam Kesehatan
Sistem berbasis kartu cerdas (smart card) dapat digunakan juru medis untuk mengetahui riwayat penyakit pasien yang datang ke rumah sakit karena dalam kartu tersebut para juru medis dapat mengetahui riwayat penyakit pasien. Digunakannya robot untuk membantu proses operasi pembedahan serta penggunaan komputer hasil pencitraan tiga dimensi untuk menunjukkan letak tumor dalam tubuh pasien Terhadap Kehidupan Bermasyarakat.Proses penggunaan teknologi informasi dan komunikasi merupakan dasar yang muncul dan dikenal sebagai Informatika Masyarakat. Masyarakat informatika melibatkan diri lebih dari sekedar pengadopsian teknologi informasi dan komunikasi di dalamnya, tetapi ikut dalam penerapan teknologi informasi dan komunikasi demi keuntungan masyarakat lokal. Masyarakat informatika tidak hanya menghadapkan teknologi, tetapi juga gagasan sosial yang dikenal sebagai modal sosial. Masyarakat informatika juga memperkenalkan dimensi baru ke dalam konsep pembagian masyarakat berdasarkan modal budaya dan kelas sosial yang menstratifikasi masyarakat.
Sebagai satu bidang akademik, masyarakat informatika mengambil sumber daya dan partisipan dari serangkaian latar belakang, termasuk Ilmu Komputer, Manajemen, Ilmu Informasi dan Perpustakaan, Perencanaan, Sosiologi, Pendidikan, Kebijakan Sosial, dan penelitian Pedesaan, Regional, dan Pembangunan.
Sebagai suatu praktik, masyarakat informatika merupakan kepentingan bagi mereka yang perhatian dengan Pengembangan Masyarakat dan Ekonomi Lokal di Negara Berkembang maupun Maju dan memiliki hubungan dekat dengan mereka yang bekerja di bidang-bidang seperti Pembangunan Masyarakat, Pembangunan Ekonomi Masyarakat, Informatika Kesehatan Berbasis Masyarakat, Pendidikan Dewasa dan Lanjutan.
Dari kesimpulan diatas,sangat membuktikan bahwa pentingnya komunikasi dalam setiap kepentingan manusia yang sangat dibutuhkan untuk melakukan sesuatu hal yang sangat positif untuk membangun hubungan yang sangat baik untuk semua pihak.

http://wordpress.com

http://google.com

aplikasi perencanaan dalam kehidupan

aplikasi perencanaan dalam kehidupan

Pengolahan Dan Analisis Data

1. Time Series Analysis (Analisis Deret Waktu)

Analisis data deret waktu pada dasarnya digunakan untuk melakukan analisis data yang mempertimbangkan pengaruh waktu. Data-data yang dikumpulkan secara periodik berdasarkan urutan waktu, bisa dalam jam, hari, minggu, bulan, kuartal dan tahun, bisa dilakukan analisis menggunakan metode analisis data deret waktu. Analisis data deret waktu tidak hanya bisa dilakukan untuk satu variabel (Univariate) tetapi juga bisa untuk banyak variabel (Multivariate). Selain itu pada analisis data deret waktu bisa dilakukan peramalan data beberapa periode ke depan yang sangat membantu dalam menyusun perencanaan ke depan.

Beberapa bentuk analisis data deret waktu dapat dikelompokkan ke dalam beberapa katagori :

a. Metode Pemulusan (Smoothing)

Metode pemulusan dapat dilakukan dengan dua pendekatan yakni Metode Perataan (Average) dan Metode Pemulusan Eksponensial (Exponential Smoothing). Pada metode rataan bergerak dapat digunakan untuk memuluskan data deret waktu dengan berbagai metode perataan, diantaranya : (1) rata-rata bergerak sederhana (simple moving average), (2) rata-rata bergerak ganda dan (3) rata-rata bergerak dengan ordo lebih tinggi. Untuk semua kasus dari metode tersebut, tujuannya adalah memanfaatkan data masa lalu untuk mengembangkan sistem peramalan pada periode mendatang.

Pada metode pemulusuan eksponensial, pada dasarnya data masa lalu dimuluskan dengan cara melakukan pembotan menurun secara eksponensial terhadap nilai pengamatan yang lebih tua. Atau nilai yang lebih baru diberikan bobot yang relatif lebih besar dibanding nilai pengamatan yang lebih lama. Beberapa jenis analisis data deret waktu yang masuk pada katagori pemulusan eksponensial, diantaranya : (1) pemulusan eksponensial tunggal, (2) pemulusan eksponensia tunggal: pendekatan adaptif, (3) pemulusan eksponensial ganda : metode Brown, (4) metode pemulusan eksponensial ganda : metode Holt, (5) pemulusan eksponensial tripel : metode Winter. Pada metode pemulusan eksponensial ini, sudah mempertimbangkan pengaruh acak, trend dan musiman pada data masa lalu yang akan dimuluskan. Seperti halnya pada metode rataan bergerak, metode pemulusan eksponensial juga dapat digunakan untuk meramal data beberapa periode ke depan.

b. Model ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average)

Seperti halnya pada metode analisis sebelumnya, model ARIMA dapat digunakan untuk analisis data deret waktu dan peramalan data. Pada model ARIMA diperlukan penetapan karakteristik data deret berkala seperti : stasioner, musiman dan sebagainya, yang memerlukan suatu pendekatan sistematis, dan akhirnya akan menolong untuk mendapatkan gambaran yang jelas mengenai model-model dasar yang akan ditangani. Hal utama yang mencirikan dari model ARIMA dalam rangkan analisis data deret waktu dibandingkan metode pemulusan adalah perlunya pemeriksaan keacakan data dengan melihat koefisien autokorelasinya. Model ARIMA juga bisa digunakan untuk mengatasi masalah sifat keacakan, trend, musiman bahkan sifat siklis data data deret waktu yang dianalisis.

c. Analisis Deret Berkala Multivariate

Model ARIMA digunakan untuk analisis data deret waktu pada katagori data berkala ’tunggal’, atau sering dikatagorikan model-model univariate. Untuk data-data dengan katagori deret berkala berganda (multiple), tidak bisa dilakukan analisis menggunakan model ARIMA, oleh karena itu diperlukan model-model multivariate. Model-model yang masuk kelompok multivariate analisisnya lebih rumit dibandingkan dengan model-model univariate. Pada model multivariate sendiri bisa dalam bentuk analisis data bivariat (yaitu, hanya data dua deret berkala) dan dalam bentuk data multivariate (yaitu, data terdiri lebih dari dua deret berkala). Model-model multivariate diantaranya: (1) model fungsi transfer, (3) model analisis intervensi (intevention analysis), (4) Fourier Analysis, (5) analisis Spectral dan (6) Vector Time Series Models.

2. Analisis Regresi

Dalam kehidupan sehari-hari, seringkali dijumpai hubungan antara suatu variabel dengan satu atau lebih variabel lain. Di dalam bidang pertanian sebagai contoh, dosis dan jenis pupuk yang diberikan berhubungan dengan hasil pertanian yang diperoleh, jumlah pakan yang diberikan pada ternak berhubungan dengan berat badannya, dan sebagainya. Secara umum ada dua macam hubungan antara dua atau lebih variabel, yaitu bentuk hubungan dan keeratan hubungan. Bila ingin mengetahui bentuk hubungan dua variabel atau lebih, digunakan analisis regresi. Bila ingin melihat keeratan hubungan, digunakan analisis korelasi.

Analisis regresi adalah teknik statistika yang berguna untuk memeriksa dan memodelkan hubungan diantara variabel-variabel. Penerapannya dapat dijumpai secara luas di banyak bidang seperti teknik, ekonomi, manajemen, ilmu-ilmu biologi, ilmu-ilmu sosial, dan ilmu-ilmu pertanian. Pada saat ini, analisis regresi berguna dalam menelaah hubungan dua variabel atau lebih, dan terutama untuk menelusuri pola hubungan yang modelnya belum diketahui dengan sempurna, sehingga dalam penerapannya lebih bersifat eksploratif.

Analisis regresi dikelompokkan dari mulai yang paling sederhana sampai yang paling rumit, tergantung tujuan yang berlandaskan pengetahuan atau teori sementara, bukan asal ditentukan saja.

a. Regresi Linier Sederhana

Regresi linier sederhana bertujuan mempelajari hubungan linier antara dua variabel. Dua variabel ini dibedakan menjadi variabel bebas (X) dan variabel tak bebas (Y). Variabel bebas adalah variabel yang bisa dikontrol sedangkan variabel tak bebas adalah variabel yang mencerminkan respon dari variabel bebas.

b. Regresi Berganda

Regresi berganda seringkali digunakan untuk mengatasi permasalahan analisis regresi yang melibatkan hubungan dari dua atau lebih variabel bebas. Pada awalnya regresi berganda dikembangkan oleh ahli ekonometri untuk membantu meramalkan akibat dari aktivitas-aktivitas ekonomi pada berbagai segmen ekonomi. Misalnya laporan tentang peramalan masa depan perekonomian di jurnal-jurnal ekonomi (Business Week, Wal Street Journal, dll), yang didasarkan pada model-model ekonometrik dengan analisis berganda sebagai alatnya. Salah satu contoh penggunaan regresi berganda dibidang pertanian diantaranya ilmuwan pertanian menggunakan analisis regresi untuk menjajagi antara hasil pertanian (misal: produksi padi per hektar) dengan jenis pupuk yang digunakan, kuantitas pupuk yang diberikan, jumlah hari hujan, suhu, lama penyinaran matahari, dan infeksi serangga.

c. Regresi Kurvilinier

Regresi kurvilinier seringkali digunakan untuk menelaah atau memodelkan hubungan fungsi variabel terikat (Y) dan variabel bebas (X) yang tidak bersifat linier. Tidak linier bisa diartikan bilamana laju perubahan Y sebagai akibat perubahan X tidak konstan untuk nilai-nilai X tertentu. Kondisi fungsi tidak linier ini (kurvilinier) seringkali dijumpai dalam banyak bidang. Misal pada bidang pertanian, bisa diamati hubungan antara produksi padi dengan taraf pemupukan Phospat. Secara umum produksi padi akan meningkat cepat bila pemberian Phospat ditingkatkan dari taraf rendah ke taraf sedang. Tetapi ketika pemberian dosis Phospat diteruskan hingga taraf tinggi, maka tambahan dosis Phospat tidak lagi diimbangi kenaikan hasil, sebaliknya terjadi penurunan hasil. Untuk kasus-kasus hubungan tidak linier, prosedur regresi sederhana atau berganda tidak dapat digunakan dalam mencari pola hubungan dari variabel-variabel yang terlibat. Dalam hal ini, prosedur analisis regresi kurvilinier merupakan prosedur yang sesuai untuk digunakan.

d. Regresi Dengan Variabel Dummy (Boneka)

Analisis regresi tidak saja digunakan untuk data-data kuantitatif (misal : dosis pupuk), tetapi juga bisa digunakan untuk data kualitatif (misal : musim panen). Jenis data kualitatif tersebut seringkali menunjukkan keberadaan klasifikasi (kategori) tertentu, sering juga dikatagorikan variabel bebas (X) dengan klasifikasi pengukuran nominal dalam persamaan regresi. Sebagai contoh, bila ingin meregresikan pengaruh kondisi kemasan produk dodol nenas terhadap harga jual. Pada umumnya, cara yang dipakai untuk penyelesaian adalah memberi nilai 1 (satu) kalau kategori yang dimaksud ada dan nilai 0 (nol) kalau kategori yang dimaksud tidak ada (bisa juga sebaliknya, tergantung tujuannya). Dalam kasus kemasan ini, bila kemasannya menarik diberi nilai 1 dan bila tidak menarik diberi nilai 0. Variabel yang mengambil nilai 1 dan 0 disebut variabel dummy dan nilai yang diberikan dapat digunakan seperti variabel kuantitatif lainnya.

e. Regresi Logistik (Logistic Regression)

Bila regresi dengan variabel bebas (X) berupa variabel dummy, maka dikatagorikan sebagai regresi dummy. Regresi logistik digunakan jika variabel terikatnya (Y) berupa variabel masuk katagori klasifikasi. Misalnya, variabel Y berupa dua respon yakni gagal (dilambangkan dengan nilai 0) dan berhasil (dilambangkan dengan nilai 1). Kondisi demikian juga sering dikatagorikan sebagai regresi dengan respon biner. Seperti pada analisis regresi berganda, untuk regresi logistik variabel bebas (X) bisa juga terdiri lebih dari satu variabel.

3. Analisis Path (Path Analysis) dan Analisis SEM

Analisis Path pada dasarnya ingin melihat hubungan kausalitas antara kejadian satu dan kejadian lain. Hubungan kausalitas yang ingin dilihat besa berupa hubungan langsung maupun tidak langsung. Pendekatan analisis yang digunakan pada analisis path tidak berbeda dengan analisis regresi ganda. Hanya sedikit berbeda pada perhitungan pendugaan koefisiennya. Pada saat ini jenis analisis ini berkembang pada bidang sosial, seperti psikologi, pendidikan, dan lain-lain. Apabila peubah yang akan dilihat pola hubungannya berupa peubah laten (tak terukur), seperti peubah prestasi, kecemasan dan lainnya, maka lebih cocok menggunakan analisis SEM. Untuk jenis peubah laten ini, tidak cocok digunakan analisis path.

4. Analisis Peubah Ganda

Analisis peubah ganda dilakukan karena peubah yang digunakan relatif banyak. Beberapa hal yang melatari analisis ini diantaranya antar peubah satu dengan peubah lain ada korelasi dan tidak ada keinginan untuk melihat pola hubungan antara peubah bebas dan peubah tak bebas. Bisanya analisis ini digunakan untuk mereduksi peubah yang cukup banyak menjadi peubah yang lebih sederhana tapi tidak meninggalkan informasi peubah asalnya. Selain itu melalui analisis peubah ganda juga bisa dilihat pengelompokan objek berdasarkan kemiripan peubah-peubah peubah-peubah penyusunnya. Beberapa jenis analisis yang masuk katagori analisis peubah ganda diantaranya: Analisis Komonen Utama (Pricipal Component Analysis), Analisis Gerombol (Cluster Analysis), Analisis Faktor (Factor Analysis), Korelasi Kanonik, Analisis Biplot, Analisis Diskriminan (Discriminant Analysis) dan Multidimension Scalling.

5. Conjoint Analysis

Conjoint analysis, bisanya banyak digunakan pada bidang riset pemasaran. Sebagai contoh bila suatu perusahaan ingin mengeluarkan produk baru, maka melalui analisis ini bisa dilihat tentang preferensi konsumennya. Untuk bidang pertanian, analisis ini bisa digunakan oleh pelaku agribisnis baik skala kecil maupun besar yang akan meluncurkan produk agribisnisnya.

PUSTAKA

1.http://robert.web.id/tag/apa-fungsi-statistik-dalam-kehidupan-sosial/

aplikasi ilmu manajemen dalam dunia usaha

BAB I
PENDAHULUAN
A. Latar Belakang
Seperti kita ketahui hingga saat organisasi dunia usaha / bisnis merupakan penciptaan
pengetahuan dan menjadi sumber inovasi yang penting bagi manajemen. Hal ini
dapat dilihat bagaimana perusahaan-perusahaan Jepang dan perusahaan besar lain
di belahan dunia ini berhasil dan berkembang karena keahlian danpengalaman dari
para manajer dan perusahaan secara keseluruhan menciptakan pengetahuan baru , service, system, produk.


B. Tujuan :

· Mempelajari tentang aplikasi ilmu manajemen dalam dunia usaha
· Mengetahui penerapan ilmu manajemen dalam dunia usaha

BAB II
PEMBAHASAN
Aplikasi Ilmu Manajemen Dalam Kehidupan
Unsur keputusan yang cepat dan cerdas dalam inovasi manajemen sering berperan membantu perusahaan mengembangkan keunggulan yang bertahan lama. Tampaknya tak ada faktor yang mencerminkan instrumen yang sama dalam menjamin keberhasilan persaingan jangka panjang. Artinya setiap perusahaan memiliki inovasi manajemen dengan teknik dan keunggulannya masing-masing. Hal ini sangat berkait dengan kemampuan analisis keputusan yang di dalam ilmu manajemen disebut sebagai manajemen operasi.

Suatu inovasi manajemen cenderung menghasilkan keunggulan kompetitif ketika satu atau lebih dari tiga syarat dipenuhi. Yang pertama adalah inovasi didasarkan pada prinsip manajemen baru dengan meninggalkan sisi-sisi yang orthodox; kedua bahwa inovasi merupakan suatu proses yang sistemik dari suatu proses dan metode yang digunakan; dan ketiga, inovasi merupakan bagian dari suatu program invensi jangka panjang yang tak pernah berhenti. Kemudian peran karyawan (sumberdaya manusia) sebagai inovator sekaligus agen pembaharu menjadi sangat penting dalam menciptakan keunggulan. Dalam hal ini peranan budaya kerja dan budaya inovasi sangat strategis. Peran ilmu manajemen sumberdaya manusia, perilaku oganisasi, dan budaya organisasi tampaknya sangat efektif ketika perusahaan akan mengembangkan inovasi manajemennya.

Dalam konteks pengembangan bisnis, diperlukan pembentukan paradigma kolektif. Semua satu bahasa, satu langkah, dan satu tujuan. Paradigma kerja ditampilkan ke permukaan dan diterjemahkan oleh semua pelaku bisnis dalam perusahaan. Dengan paradigma dapat dicegah terjadinya kerugian-kerugian perusahaan melalui pendekatan kerja yang efisien. Pola kerja yang sinergis antarunit di perusahaan dibentuk lewat sistem koordinasi yang efektif. Karena itulah sebaiknya pihak manajemen memiliki kemampuan dan pengalaman dalam menerapkan praktek-praktek ilmu organisasi pembelajaran dan manajemen pengetahuan.

BAB III KESIMPULAN
Perusahaan seharusnya merumuskan standar yang fleksibel dan bervariasi dalam hal pendekatan perubahan dan pemberian penghargaan kepada karyawan yang inovatif. Selain itu perusahaan harus juga mendengarkan kritik para pelanggan untuk bahan penyusunan perubahan yang dikehendaki para pelanggan. Umumnya suatu perusahaan, dalam kondisi persaingan tinggi, dengan kemampuan perubahan yang besar akan sangat mungkin memuaskan, bertahan dan memberi daya tarik kepada para pelanggan. Disinilah pengetahuan pihak manajemen yang menyangkut manajemen pemasaran dan perilaku konsumen sangatlah penting.

BAB IV PENUTUP
Semoga tulisan ini bermanfaat utuk kita semua . Kritik dan saran saran yang membangun sangat penulis harapkan

Daftar Pustaka
http://jurnal-sdm.blogspot.com
http://ronawajah.wordpress.com