Assalamualaikum Wr.Wb
Alhamdulillah kali ini saya dapat membuat artikel kembali, kali ini arikel yang saya buat adalah Pengertian Statistik dan Statistika, Jenis dan Kegunaan Statistika, Data dan Penyajian Statistik, dan Jenis Jenis Data Statistik. Dalam pembuatan arikel ini saya mencari bahan bahan dari google, untuk link sumber dapat di lihat pada daftar pustaka. Langsung saja ya gan :D
Pengertian Statistik dan Statistika
Statistika adalah ilmu yang mempelajari bagaimana merencanakan,
mengumpulkan, menganalisis, menginterpretasi, dan mempresentasikan data sedangkan
Statistik adalah kumpulan data dalam bentuk angka maupun bukan angka
yang disusun dalam bentuk tabel (daftar) dan atau diagram yang menggambarkan
atau berkaitan dengan suatu masalah tertentu
Berikut
statistika menurut para ahli:
1) Statistik
adalah cara untu mengolah data dan menarik kesimpulan-kesimpulan yang teliti
dan keputusan-keputusan yang logik dari pengolahan data. (Prof.Drs.Sutrisno
Hadi,MA).
2) Statistik
adalah sekumpulan cara maupun aturan-aturan yang berkaitan dengan pengumpulan,
pengolahan(Analisis), penarikan kesimpulan, atas data-data yang berbentuk angka
dengan menggunakan suatu asumsi-asumsi tertentu. (Prof.Dr.H.Agus Irianto).
3) Statistik
adalah ilmu yang mempelajari tentang seluk beluk data, yaitu tentang pengumpulan,
pengolahan, penganalisisa, penafsiran, dan penarikan kesimpulan dari data yang
berbentuk angka. (Ir.M.Iqbal hasan,MM).
4) Statistik
adalah metode yang memberikan cara-cara guna menilai ketidak tentuan dari
penarikan kesimpulan yang bersifat induktif. (Stoel dan Torrie).
5) Statistik
adalah metode/asas-asas mengerjakan/memanipulasi data kuantitatif agar
angka-angka tersebut berbicara.(Anto dajan).
6) Statistik
diartikan sebagai data kuantitatif baik yang masih belum tersusun maupun yang
telah tersusun dalam bentuk table. (Anto dajan).
7) Statistik
adalah studi informasi dengan mempergunakan metodologi dan teknik-teknik
perhitungan untuk menyelesaikan permasalahan-permasalahan praktis yang muncul
di berbagai bidang. (Suntoyo Yitnosumarto)
Jadi secara singkat statistik
dapat diartikan, sebagai cara maupun aturan-aturan yang berkaitan dengan
pengumpulan, pengolahan (analisis), penarikan kesimpulan, atas data-data yang
berbentuk angka-angka, dengan menggunakan suatu asumsi-asumsi tertentu.
Sedangkan pengetahuan yang membicarakan tentang cara-cara ini disebut
statistika. Statistika adalah
pengetahuan yang berkaitan dengan metode, teknik atau cara mengumpulkan,
mengolah, menganalisis dan menginterprestasikan data untuk disajikan secara
lengkap dalam bentuk yang mudah dipahami pengguna.
Jenis dan Kegunaan Statistik
Berdasarkan orientasi
pembahasan,
Statistika dapat dibedakan menjadi dua yakni
Statistika Matematika dan Statistika Terapan. Statistika matematika sama halnya
dengan statistika teori yakni lebih mengutamakan pada pemahaman akan model,
penurunan konsep dan rumus-rumus statistika secara matematis-teoritis, seperti
pemahaman dan penggunaan uji-t, uji normalitas, analisis regresi, uji
homogenitas, galat, dan lain-lain. Sedangkan, Statistika terapan lebih
mengutamakan pada pemahaman konsep dan teknik-teknik statistika serta
penguunaannya atau penerapannya dalam disiplin ilmu tertentu (lebih spesifik)
seperti, Statistika Sosial.
Berdasarkan fase atau tujuan
analisisnya,
Statistika dapat dibedakan menjadi dua yakni,
Statistika Deskriptif dan Statistika Inferensial. Statistika deskriptif
berkenaan dengan pengumpulan, pengolahan, analisis dan penyajian data tanpa
pengambilan kesimpulan yang bersifat umum atau generalisasi. Data pada
statistika deskriptif disajikan dalam bentuk tabel, diagram, grafik, lingkaran,
polygon, perhitungan mean, median, modus, persentil, desil, perhitungan
penyebaran data melalui perhitungan rata-rata dan standar deviasi, perhitungan
prosentase. Dapat juga melakukan analisis korelasi, analisis regresi atau
membandingkan rata-rata namun tidak dilakukan uji signifikansi. Sedangkan,
Statistika inferensial memungkinkan dilakukannya pengambilan kesimpulan secara
general.
Dilihat dari asumsi mengenai
distribusi populasi data yang dianalisis,
Statistika dapat dibedakan menjadi Statistika
parametrik dan Statistika non-parametrik. Statistika parametrik merupakan
statistika yang didasarkan model distribusi normal, sedangkan Statistika
non-parametrik merupakan statistika dengan teknik-teknik yang tidak didasarkan
pada model distribusi normal atau distribusi bebas.
Berdasarkan jumlah variabel
terikat,
Statistika dapat dibedakan atas Statistika Univariat
dan Statistika Multivariat. Statistika Univariat melibatkan hanya satu variabel
terikat, sedangkan Statistika Multivariat memiliki lebih dari satu variabel
terikat.
Data dan Penyajian Statistika
Penyajian data merupakan salah satu kegiatan dalam pembuatan laporan hasil
penelitian yang telah dilakukan agar dapat dipahami dan dianalisis sesuai
dengan tujuan yang diinginkan.
1. Penyajian Data dalam Bentuk Tabel Frekuensi.
Data dapat kita sajikan dalam bentuk tabel atau daftar. Jika data yang akan
disajikan cukup besar maka harus dikelompokan terlebih dahulu, kemudian di
susun dalam bentuk tabel yang disebut daftar sebaran frekuensi atau daftar
distribusi frekuensi.
a. Daftar Distribusi Frekuensi.
• Daftar Distribusi Frekuensi Data Tunggal.
• Daftar Distribusi Frekuensi Data Kelompok.
Beberapa istilah yang penting dalam membuat daftar
distribusi frekuensi data berkelompok antara lain sebagai berikut :
a) Kelas interval.
b) Batas kelas.
c) Tepi kelas.
d) Panjang kelas.
e) Titik tengah kelas.
• Cara menyusun Daftar Distribusi Frekuensi Berkelompok.
Beberapa langkah yang perlu di perhatikan dalam menyusun daftar distribusi
frekuensi
berkelompok adalah sebagai berikut :
- Menentukan nilai data terbesar, Xmaks, dan nilai terkecil , Xmin , kemudian di tentukan jangkauannya (J) dengan rumus :
J = X¬maks – Xmin
- Menentukan banyaknya kelas interval. Salah satu cara untuk menentukan banyaknya kelas interval (k) dari n buah data adalah berdasarkan aturan Sturgess, yaitu :
K = 1 + 3,3 log n
Pada umumnya di ambil nilai 5 ≤ k ≤ 15, tetapi bila jangkauannya besar di ambil
Nilai
k : 10 ≤ k ≤20.
- Menentukan panjang kelas (c) dengan rumus :
c = J/k
- Menyusun daftar distribusi frekuensi dengan menetapkan kelas-kelas sehingga nilai statistik minimum termuat dalam kelas interval terendah, tetapi tidak harus sebagai batas bawah kelas. Selanjutnya, menetapkan frekuensi tiap kelas yang dapat di lakukan dengan menggunakan rumus.
b. Daftar Distribusi frekuensi Kumulatif, Frekuensi Relatif,
dan Frekuensi Kumulatif relatif.
Daftar Distribusi frekuensi kumulatif dapat di susun dari daftar distribusi
frekuensi berkelompok. Terdapat dua jenis frekuensi kumulatif, yaitu kumulatif
kurang dari tepi atas (fk ≤ ta) dan frekuensi kumulatif lebih dari tepi bawah
(fk ≥ tb).
Contoh : Daftar Distribusi Frekuensi Kumulatif
Setiap frekuensi fi, dalam daftar distribusi frekuensi yang
dinyatakan dalam persentase di sebut frekuensi relatif (fr). frekuesi relative
dapat di tentukan dengan rumus :
fr = fi /n X 100%
Selanjutnya daftar distribusi frekuensi kumulatif relatif dapat di susun dari
daftar distribusi kumulatif. Seperti halnya frekuensi kumulatif, terdapat dua
jenis frekuensi kumulatif relatif, yaitu frekuensi kumulatif relatif kurang
dari tepi atas (fkr ≤ ta) dan frekuensi kumulatif relatif lebih dari tepi bawah
(fkr ≥ tb ). Kedua frekuensi kumulatif relative tersebut dapat di tentukan
dengan rumus:
(fkr ≤ ta ) =(fk ≤ ta )/n X 100% (fkr ≥ tb ) =(fk ≥ tb )/n X 100%
2. Penyajian Data dalam Bentuk Diagram (Garis, Batang,
Lingkaran, Pictogram, Histrogram, dan Polygon).
a. Diagram Garis.
Adalah grafik berupa garis, diperoleh dari beberapa ruas garis yang
menghubungkan titik-titik pada bidang bilangan. Pada grafik garis digunakan dua
garis yang saling berpotongan. Pada garis horizontal (sumbu-X) ditempatkan
bilangan-bilangan yang sifatnya tetap, seperti tahun dan ukuran-ukuran. Pada
garis tegak (sumbu-Y) ditempatkan bilangan-bilangan yang sifatnya berubah-ubah.
Contohnya tentang perkembangan volume jumlah kendaraan yang melintasi jalan A
dalam kurun waktu pukul 0.00 s/d 19.12
b. Diagram Batang
Adalah grafik data berbentuk persegi panjang yang lebarnya sama dan dilengkapi
dengan skala atau ukuran sesuai dengan data yang bersangkutan. Setiap batang
tidak boleh saling menempel atau melekat antara satu dengan lainnya dan jarak
antara setiap batang yang berdekatan harus sama.
Ada berbagai bentuk, yaitu: Grafik batangan tunggal (single bar chart), Yaitu
grafik yang terdiri dari satu batangan untuk menggambarkan perkembangan (trend)
dari suatu karakteristik. Grafik batangan berganda (multiple bar chart), Yaitu
grafik yang terdiri dari beberapa garis untuk menggambarkan beberapa
hal/kejadian sekaligus.
c. Diagram Lingkaran.
Yaitu grafik yang menggambarkan perbandingan nilai-nilai dari suatu
karakteristik. Untuk mengetahui perbandingan suatu data terhadap keseluruhan,
suatu data lebih tepat disajikan dalam bentuk diagram lingkaran. Grafik data
berupa lingkaran yang telah dibagi menjadi juring-juring sesuai dengan data
tersebut. Bagian-bagian dari keseluruhan data tersebut dinyatakan dalam persen
atau derajat.
d. Diagram Pictogram.
Pictogram adalah bentuk penyajian data statistika dalam bentuk gambar-gambar.
Gambar yang digunakan disesuaikan dengan objek yang dideskripsikan yang
digunakan untuk mewakili sejumlah objek
e. Diagram Histogram.
Penyajian distribusi frekuensi menggunkan gambar yang berbentuk diagram batang
tegak. Antara dua bantang yang berdampingan tidak terdapat jarak lebar batang
merupakan lebar interval di mulai dari tepi bawah sampai tepi atas interval.
Tepi Bawah = Batas Bawah – 0.5
Tepi Atas = Batas Atas + 0.5
f. Diagram Polygon.
Apabila pada titik-titik tengah dari histogram dihubungkan dengan garis dan
batang-batangnya dihapus, maka akan diperoleh poligon frekuensi. Berdasarkan
contoh di atas dapat dibuat poligon frekuensinya seperti gambar berikut ini.
Jenis Jenis Data Statistik
A. Jenis Data Menurut Cara
Memperolehnya
1. Data Primer Data primer
adalah secara langsung diambil dari objek / obyek penelitian oleh peneliti
perorangan maupun organisasi. Contoh : Mewawancarai langsung penonton bioskop
21 untuk meneliti preferensi konsumen bioskop.
2. Data Sekunder Data
sekunder adalah data yang didapat tidak secara langsung dari objek penelitian.
Peneliti mendapatkan data yang sudah jadi yang dikumpulkan oleh pihak lain
dengan berbagai cara atau metode baik secara komersial maupun non komersial.
Contohnya adalah pada peneliti yang menggunakan data statistik hasil riset dari
surat kabar atau majalah.
B. Macam-Macam Data Berdasarkan
Sumber Data
1. Data Internal Data
internal adalah data yang menggambarkan situasi dan kondisi pada suatu
organisasi secara internal. Misal : data keuangan, data pegawai, data produksi,
dsb.
2. Data Eksternal Data
eksternal adalah data yang menggambarkan situasi serta kondisi yang ada di luar
organisasi. Contohnya adalah data jumlah penggunaan suatu produk pada konsumen,
tingkat preferensi pelanggan, persebaran penduduk, dan lain sebagainya.
C. Klasifikasi Dara Berdasarkan
Jenis Datanya
1. Data Kuantitatif Data
kuantitatif adalah data yang dipaparkan dalam bentuk angka-angka. Misalnya
adalah jumlah pembeli saat hari raya idul adha, tinggi badan siswa kelas 3 ips
2, dan lain-lain.
2. Data Kualitatif Data
kualitatif adalah data yang disajikan dalam bentuk kata-kata yang mengandung
makna. Contohnya seperti persepsi konsumen terhadap botol air minum dalam
kemasan, anggapan para ahli terhadap psikopat dan lain-lain.
D. Pembagian Jenis Data
Berdasarkan Sifat Data
1. Data Diskrit Data diskrit
adalah data yang nilainya adalah bilangan asli. Contohnya adalah berat badan
ibu-ibu pkk sumber ayu, nilai rupiah dari waktu ke waktu, dan
lain-sebagainya.
2. Data Kontinyu Data
kontinyu adalah data yang nilainya ada pada suatu interval tertentu atau berada
pada nilai yang satu ke nilai yang lainnya. Contohnya penggunaan kata sekitar,
kurang lebih, kira-kira, dan sebagainya. Dinas pertanian daerah mengimpor bahan
baku pabrik pupuk kurang lebih 850 ton.
E. Jenis-jenis Data 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 Macam Tipe Data Statistik
Pengetahuan mengenai tipe2 data
adalah penting di dalam statistika. Terdapat 4 tipe data, diurutkan mulai dari
tingkatan terendah hingga tertinggi:
1.Nominal
Digunakan untuk
mengklasifikasikan informasi/data. Contoh:Data jenis kelamin = Laki-laki dan Perempuan.
Biasanya, saat analisis data, tipe data spt ini dilambangkan dg bilangan
numerik (angka). Laki-laki dilambangkan dengan angka 1, sedangkan perempuan
dilambangkan dengan angka 0. Tidak berarti angka 0 lebih rendah dari angka 1,
ingat!! cuma melambangkan saja.
2. Ordinal
Digunakan untuk
mengklasifikasikan serta memiliki tingkatan. Tipe data ordinal lebih tinggi
dari Nominal karena kemampuannya untuk membentuk tingkatan. Contoh:Jabatan di
dalam perusahaan = karyawan, manager, direktur utama. Misal, karyawan
dilambangkan dengan 1, manager dg 2, dan direktur utama dengan 3. Pada tipe
data ini, angka 1 dianggap lebih rendah dari angka 2, dst. Bisa saja karyawan
dilambangkan dengan angka 1, tetapi manager angka 3 dan direktur utama dengan
angka 10. Tipe data ini tidak mensaratkan jarak yang sama antar angka yang
digunakan sebagai lambang. Yang perlu diperhatikan hanyalah bahwa angka 3 lebih
tinggi dari angka 1, angka 10 lebih tinggi dari angka 3.
3. Interval
Ciri khas dari tipe data ini,
selain memiliki kemampuan mengklasifikasikan dan membentuk tingkatan, adalah
tidak adanya nilai nol mutlak. Artinya, angka nol yg digunakan bukan berarti
tidak ada. Contoh: Derajat suhu. Di dalam skala Celcius misalnya, Nol derajat
Celcius bukan berarti tidak ada suhu. Nol derajat itu memiliki suhu, hanya saja
dilambangkan dengan nol. Selain itu, jarak antar setiap angka yg digunakan
adalah sama. Misal: di dalam kuesioner, ada tingkatan dari TIDAK SETUJU
(lambang: 1) s.d. SANGAT SETUJU (lambang: 5). Jarak antara SANGAT SETUJU (5) dg
SETUJU (4) adalah 1, yaitu 5-4=1. Jarak antara SETUJU (4) dg RAGU-RAGU (3) juga
= 1, yaitu 4-3=1. dst.
4. Rasio
Memiliki kemampuan dari ketiga
tipe data sebelumnya, dan angka nol dianggap mutlak. Contoh: data berat badan
(kg). Angka Nol kg berarti memang tidak ada berat. Tipe data nominal dan
ordinal sering digunakan pada metode statistika nonparametrik. Sedangkan tipe
data interval dan rasio cocok untuk digunakan pada metode statistika
parametrik, asal asumsi yang dibutuhkan oleh metode statistika parametrik yang
bersangkutan dapat dipenuhi.
Terima kasih telah mengunjungi blog kecil saya, sampai jumpa di artikel artikel yang nantinya akan di update ketika mendapatkan tugas :3
Akhir kata,
Tidak ada komentar:
Posting Komentar