Statistik Dan Statistika [PDF]

Citation preview

Statistik dan Statistika A. Pengertian Statistik Kata statistic bukan merupakan kata daribahasa Indonesia asli, secara etimologis kata "statistik" berasal dari kata status (bahasa latin) yang mempunyai persamaan arti dengan kata state (bahasa Inggris) atau kata staat (bahasa Belanda), dan yang dalam bahasa Indonesia diterjemahkan menjadi negara. Pada mulanya, kata "statistik" diartikan sebagai "kumpulan bahan keterangan (data), baik yang berwujud angka (data kuantitatif) maupun yang tidak berwujud angka (data kualitatif), yang mempunyai arti penting dan kegunaan yang besar bagi suatu negara. Namun, pada perkembangan selanjutnya, arti kata statistik hanya dibatasi pada "kumpulan bahan keterangan yang berwujud angka (data kuantitatif)" saja; bahan keterangan yang tidak berwujud angka (data kualitatif) tidak lagi disebut statistik. Kata statistik dapat di artikan sebagai kumpulan anga-angka mengenai suatu masalah, sehingga dapat memberikan gambaran mengenai masamlah tersebut. Biasanya kumpulan data tersebut sudah disusun dalam sebuah tabel. Misalnya statistik kecelakaan lalu lintas berisi angka-angka mengenai banyak korban kecelakaan lalu lintas menurut jenis korbannya, seperti luka ringan, luka berat dan meninggal. Dan masih banyak lagi contohnya seperti statistik penduduk, statistik pertanian, dan sebagainya. Kata statistik juga diartikan sebagai suatu ukuran yang dihitung dari sekumpulan data dan merupakan wakil dari data itu. Misalnya a. Rata –rata dari mahasiswa yang menngikuti mata kuliah ini adalah 51 kg b. 90% dari mahasiswa yang mengikuti mata kuliah ini berasal dari kota A c. Kecelakaan lalu lintas itu kebanyakan diakibatkan karena kecerobohan pengemudi angkutan kota. Dalam penelitian kuantitatif, analisis data merupakan kegiatan setelah data dikumpulkan dari seluruh responden. Kegiatan dalam analisis data adalah • Mengelompokkan data berdasarkan variabel dan jenis responden • Mentabulasi data berdasarkan variabel dari seluruh responden • Menyajikan data dari tiap variabel yang diteliti • Melakukan perhitungan untuk menjawab rumusan masalah • Melakukan perhitungan untuk menguji hipotesis yang telah diajukan



Teknik analisis data dalam penelitian kuantitatif menggunakan statistik.



B. Pengertian Statistika Statistika adalah metode ilmiah yang mempelajari pengumpulan pengaturan perhitungan penggambaran dan penganalisaan data serta penarikan kesimpulan yang valid berdaarkan penganalisaan yang dilakukan dan pembuatan keputusan yang rasional. Statistika menurut fungsinya dibagi menjadi 2 yaitu statistika deskriptif dan statistika inferensial. Statistika yang menyangkut kesimpulan yang valid dinamakan statistika inferensial atau statistika induktif. Dalam statistika inferensial biasanya measukan unsur peluang dalam menarik kesimpulannya. Sedangkan statistika ynag hanya menggambarkan dan menganalisis kelompok data yang diberikan tanpa penarikan kesimpulan mengenai kelompok data yang lebih besar dinamakan statistika deskriptif atau statistika deduktif. 1. Statistikaa Deskriptif Statistika yang digunakan untuk analisa data dengan cara mendeskripsikan atau menggambarkan data yang telah terkumpul sebagaimana adanya tanpa ada tujuan membuat kesimpulan untuk generalisasi. Beberapa hal yang dapat dilakukan adalah penyajian data melalui tabel, grafik, diagram lingkaran (pie chart), pictogram, perhitungan modus, median, mean (pengukuran tendensi sentral), desil, persentil, perhitungan penyebaran data melalui perhitungan rata-rata dan standar deviasi, perhitungan prosentase. Dapat juga dilakukan analisis korelasi antar variabel, analisis regresi atau membandingkan dua nilai rata-rata sampel/populasi. 2. Statistika Inferensial Statistika yang digunakan untuk menganalisis data sampel dan hasilnya diberlakukan untuk populasi. Statistik ini cocok digunakan jika sampel diambil pada populasi yang jelas dan pengambilan sampel secara acak. Sering disebut statistik induktif atau statistik probabilitas karena kesimpulan yang diberlakukan pada populasi berdasarkan pada data sampel dan kebenarannya bersifat peluang (kita kenal disini tafar signifikansi dan interval kepercayaan). Disini terjadi pengujian signifikansi dari suatu analisis yang biasanya didasarkan pada tabel seperti tabel-t untuk uji-t dan tabel-



F untuk uji-F (dapat digunakan alat bantu lainnya seperti MS Excel). Statistik inferensial terbagi atas dua yaitu statistik parametrik dan statistik nonparametrik. Dimana statistik parametrik diperlukan terpenuhinya banyak asumsi terutama berdistribusi normal, sedangkan statistik nonparametrik tidak demikian. Jika kita memperhatikan uraian di atas untuk melakukan penelitian suatu masalah kiata menggunakan statistika deskriptif terlebih dahulu kemudian statistika induktif. Kegunaan Statistika Statistika dipelajari di berbagai bidang ilmu karena statistika adalah sekumpulan alat yang dapat membantu pengambil keputusan berdasarkan hasil kesimpulan pada analisis data dari data yang di kumpulkan. Selain itu juga dengan statistika kita bisa meramalkan keadaan yang akan datang berdasakan data masa lalu. Maka dari definisi diatas dapat kita simpulkan bahwa ruang lingkup statistika lebih luas daripada statistic serta statistika mencangkup statistic, atau dapat kita analogikan ibarat computer, suatu keutuhan computer merupakan statistika sedangkan alat-alat penyusun dari computer ( LCD, mouse, CPU, keyboard, dll) merupakan statistika.



Perbedaan antara Statistik dan Statistika  Statistika adalah ilmunya sedangkan statistik adalah ukurannya 



C.



Statistika merupakan metode ilmiah yang berkaitan dengan data, sedangkan statistik adalah kumpulan angka-angka mengenai suatu masalah, dan dapat memberikan gambaran mengenai masalah tersebut.



Macam – Macam Data



Dalam menyelidiki suatu masalah selalu diperlukan data. Data dapat diartikan sbagai keterengan yang diperlukan untuk memecahkan suatu masalah. Berikut ini diberikan macam2 data ditinjau dari beberapa segi 1. Menurut sifatnya Dalam hal ini, data dibagi menjadi dua bagian yaitu: a. Data kualitatif Adalah data yang berbentuk kategori atau atribut



Contoh1: i. Harga emas hari ini mengalami kenaikan ii. Sebagian dari produksi barang ‘A’ pada perusahan X rusak b. Data kuantitatif Adalah data yang berbentuk bilangan Contoh2: i. Luas banguna hotel itu adalah 5700 m^2 ii. Tinggi badan sandi mencapai 170 cm iii. Banyak perguruan tinggi di kota ‘B’ ada 4 buah Dalam hal ini data kuantitatif dibagi menjadi 2 bagian yaitu: b.1



Data diskrit Adalah data yang diperoleh dengan cara menghitung atau membilang Contoh3: i. Banyak kursi diruangan ini ada 75 buah ii. Jumlah siswa yang mengikuti MK ini mencapai 110 orang iii. Banyak anak pada keluarga Ali ada 3 orang



b.2



data kontinu adalah data yang diperoleh dengan cara mengukur contoh4:\ i. ii. iii.



Panjang benda itu adalah 15 cm Jarak antara kota bandung dan cirebon adalah 130 km Berat badan adi adalah 58 kg



2. Menurut cara memperoleh Dalam hal ini data di bagi menjadi 2 bagian yaitu: a. Data primer Adalah data yang dikumpulkan dan diolah sendiri oleh suatu organisasi serta diperoleh secara langsung dari objeknya Contoh5: i. Pemerintah melalui biro pusat statistik (BPS) ingin mengetahui jumlah penduduk indonesia maka BPS mengirimkn petugas2 nya untuk mendatangi secara langsung rumah tangga rumah tangga yg ada di indonesia ii. Perusahaan susu segar jaya ingin mengetahui jumlah konsumsi susu yang diminum oleh masyarakat dikeluarahan kejaksaaan, maka petugas dari perusahaan



tersebut mendatangi rumah tangga rumah tangga yang ada di kelurahan kejaksaan b. Data sekunder Adalah data yanng diperoleh dalam bentuk sudah jadi, sudah dikumpulkan dan diolah oleh pihak lain , bisanya data itu dicatatat dalam bentuk publikasi – publikasi Contoh6: Misalkan, seorang peneliti memerlukan data mengenai jumlah penduduk di sebuah kota dari tahun 1960 sampai 1970, maka orang itu dapat memperolehnya di PS 3. Menurut Waktu Pengumpulannya 1. Data Cross Section Data cross-section adalah data yang menunjukkan titik waktu tertentu. Contohnya laporan keuangan per 31 desember 2006, data pelanggan PT. angin ribut bulan mei 2004, dan lain sebagainya. 2. Data Time Series / Berkala Data berkala adalah data yang datanya menggambarkan sesuatu dari waktu ke waktu atau periode secara historis. Contoh data time series adalah data perkembangan nilai tukar dollar amerika terhadap euro eropa dari tahun 2004 sampai 2006, jumlah pengikut jamaah nurdin m. top dan doktor azahari dari bulan ke bulan, dll.



4. Menurut Tingkatan Pengukuran. 1. Data Rasio Data rasio adalah tingkatandatayangpalingtinggi. Datarasiomemiliki jarak antar nilai yang pasti dan memiliki nilai nol mutlak yang tidak dimiliki oleh jenis-jenis data lainnya. Contoh dari data rasio diantaranya: berat badan, panjang benda, jumlah satuan benda. Jikakita memiliki10 bola maka ada perwujudan 10 bola itu, dan ketika ada seseorang memiliki 0 bola maka seseorang tersebut tidak memiliki bola satupun. Data rasio dapat digunakan dalam komputasi matematik, misalnya A memiliki 10 bola dan B memiliki8 bola, makaA memiliki2 bola(10-8) lebih banyak dari B. 2. Data Interval



Data interval mempunyai tingkatan lebih rendah dari data rasio. Data rasio memiliki jarak data yang pasti namun tidak memiliki nilai nol mutlak. Contoh dari data interval ialah hasil dari nilai ujian matematika. Jika A mendapat nilai 10 dan B mendapat nilai 8, maka dipastikan Amempunyai 2 nilai lebih banyakdari B. Namun tidak ada nilai nol mutlak, maksudnya bila C mendapat nilai 0, tidak berarti bahwa kemampuan C dalam pelajaran matematika adalah nol atau kosong. 3. Data Ordinal Data ordinal pada dasarnya adalah hasil dari kuantifikasi data kualitatif. Contoh dari data ordinal yaitu penskalaan sikap individu. Penskalaan sikap individu terhadap sesuatu bisa diwujudkan dalam bermacam bentuk, diantaranya yaitu: dari sikap Sangat Setuju (5), Setuju (4), Netral (3), Tidak Setuju (2), dan Sangat Tidak Setuju (1). Pada tingkatan ordinal ini data yang ada tidak mempunyai jarak data yang pasti , misalnya: Sangat Setuju (5) dan Setuju (4) tidak diketahui pasti jarak antar nilainya karena jarak antara Sangat Setuju(5) danSetuju(4) bukan 1 satuan (5-4). 4. Data Nominal Data nominal adalah tingkatan data paling rendah menurut tingkat pengukurannya. Data nominal ini pada satu individu tidak mempunyai variasi sama sekali, jadi 1 individu hanya punya 1 bentuk data. Contoh data nominal diantaranya yaitu: jenis kelamin, tempat tinggal, tahun lahir dll. Setiap individu hanya akan mempunyai 1 data jenis kelamin, laki-laki atau perempuan. Data jenis kelamin ini nantinya akan diberi label dalam pengolahannya, misalnya perempuan =1, laki-laki =2. Ada lagi jenis data yang sering disebutkan dalam statistik yaitu data parametric dan non-parametric. Jika “NOIR” adalah pembagian data menurut tingkatan pengukuran, pembagian parametric dan non-parametric dipengaruhi oleh karakteristik empirik dari data tersebut. Pengetahuan tentang batasan data parametric dan nonparametric ini sangat penting karena pada proses analisis memang dibedakan untuk masing-masing jenis data tersebut.



DAFTAR PUSTAKA Herrhyanto Nar dan H.M. Akib Hamid. 2007. Statistika Dasar. Jakarta: Universitas Terbuka.



Meilina, P. (2011). Statistika. Modul Statistika , 6-14. Paridana, D. (2013). Konsep dasar Statistika dan Statistik. Statisika Pendidikan , 1-7. Pujiati, W. &. (2004). Statistika. Statistika SD jenjang Lanjut , 3-5.