PENGANTAR STATISTIKA
A.
Pengertian
Statistika
Statistika merupakan ilmu yang mempelajari tentang bagaimana
merencanakan, mengumpulkan, menganalisis, menginterpretasi, mempresentasikan,
serta penafsiran suatu data. Dan statistika merupakan bagian dari matematika
yang khusus untuk mengolah data. Istilah “statistika” berasal dari bahasa
Inggris yaitu statistics. Statistika
berbeda dengan statistik (statistic),
statistika merupakan ilmu pengetahuan yang mempelajari tentang cara dan aturan
pengumpulan, pengolahan, penganalisaan, penarikan kesimpulan dan pengambilan kesimpulan
berdasarkan data dan analisis yang telah dilakukan. Sedangkan statistik
merupakan kumpulan angka yang berbentuk angka-angka (baik yang disajikan dalam
bentuk tabel maupun tidak) yang menggambarkan suatu persoalan. Sebagian konsep
dasar statistika mengasumsikan teori probabilitas.
Statistika
banyak dimanfaatkan dalam berbagai jenis ilmu, baik ilmu sosial (bisnis,
ekonomi, industri) maupun ilmu-ilmu alam (astronomi, biologi). Pemanfaatan
statistika salah satunya adalah prosedur jajak pendapat atau polling (biasanya digunakan dalam
pemilu).
B.
Sejarah
Statistika
Penggunaan istilah
statistika berakar dari istilah istilah dalam bahasa latin modern statisticum
collegium ("dewan negara") dan bahasa Italia statista
("negarawan" atau "politikus").
Gottfried Achenwall
(1749) menggunakan Statistik dalam bahasa Jerman untuk pertama kalinya sebagai
nama bagi kegiatan analisis data kenegaraan, dengan mengartikannya sebagai
"ilmu tentang negara (state)". Pada awal abad ke-19 telah terjadi
pergeseran arti menjadi "ilmu mengenai pengumpulan dan klasifikasi data".
Sir John Sinclair memperkenalkan nama (Statistics) dan pengertian ini ke dalam
bahasa Inggris. Jadi, statistika secara prinsip mula-mula hanya mengurus data
yang dipakai lembaga-lembaga administratif dan pemerintahan. Pengumpulan data
terus berlanjut, khususnya melalui sensus yang dilakukan secara teratur untuk
memberi informasi kependudukan yang berubah setiap saat.
Pada abad ke-19 dan
awal abad ke-20 statistika mulai banyak menggunakan bidang-bidang dalam
matematika, terutama peluang. Cabang statistika yang pada saat ini sangat luas
digunakan untuk mendukung metode ilmiah, statistika inferensi, dikembangkan
pada paruh kedua abad ke-19 dan awal abad ke-20 oleh Ronald Fisher (peletak
dasar statistika inferensi), Karl Pearson (metode regresi linear), dan William
Sealey Gosset (meneliti problem sampel berukuran kecil). Penggunaan statistika
pada masa sekarang dapat dikatakan telah menyentuh semua bidang ilmu
pengetahuan, mulai dari astronomi hingga linguistika. Bidang-bidang ekonomi,
biologi dan cabang-cabang terapannya, serta psikologi banyak dipengaruhi oleh
statistika dalam metodologinya. Akibatnya lahirlah ilmu-ilmu gabungan seperti
ekonometrika, biometrika (atau biostatistika), dan psikometrika.
Meskipun ada pihak yang
menganggap statistika sebagai cabang dari matematika, tetapi sebagian pihak
lainnya menganggap statistika sebagai bidang yang banyak terkait dengan
matematika melihat dari sejarah dan aplikasinya. Di Indonesia, kajian
statistika sebagian besar masuk dalam fakultas matematika dan ilmu pengetahuan
alam, baik di dalam departemen tersendiri maupun tergabung dengan matematika.
C. Metode
dalam Statistika
1. Metode
Statistika Deskriptif
Statistika deskriptif
adalah metode-metode yang berkaitan dengan pengumpulan dan penyajian suatu
gugus data sehingga memberikan informasi yang berguna. Pengklasifikasian metode
statistiksa dilakukan berdasarkan aktivitas yang dilakukan.
Statistika desktiptif
hanya memberikan informasi mengenai data yang dipunyai dan sama sekali tidak
menarik kesimpulan apapun tentang gugus induknya yang lebih besar. Contoh statistika
deskriptif yang sering digunakan adalah tabel, diagram, grafik dan besaran
lainnya. Dengan statistika desktiptif, kumpulan data yang diperoleh akan
tersaji dengan ringkas dan rapi serta dapat memberikan informasi inti dari
kumpulan data yang ada. Informasi yang dapat diperoleh dari statistika
deskriptif antara lain ukuran pemusatan data, ukuran penyebaran data, serta
kecenderungan suatu gugus data.
2. Metode
Statistika Inferensial
Statistika inferensial
mencakup semua metode yang berhubungan dengan analisis sebagian data (contoh)
atau juga sering disebut dengan sampel, untuk kemudian sampai pada peramalan
atau penarikan kesimpulan mengenai keseluruhan data induknya (populasi).
Dalam statistika
inferensial diadakan pendugaan parameter, membuat hipotesis, serta melakukan pengujian
hipotesis tersebut sampai pada kesimpulan yang berlaku umum. Metode ini desebut
juga statistika induktif, karena kesimpulan yang ditarik didasarkan pada
informasi dari sebagian data saja.pengambilan kesimpulan dari statistika
inferensial yang hanya didasarkan pada sebagian data saja yan menyebabkan sifat
tak pasti, memungkinkan terjadi kesalahan dalam pengambilan keputusan, sehingga
pengetahuan mengenai teori peluang mutlak diperlukan dalam melakukan
metode-metode statistika inferensial.
D. Data
Data adalah catatan
atas kumpulan fakta. Data merupakan bentuk jamak dari datum, berasal dari bahasa latin yang berarti “sesuatu yang
diberikan”. Dalam pengguanaan sehari-hari data berarti suatu pernyataan yang
diterima secara apa adanya. Pernyataan ini adalah hasil dari pengukuran atau
pengamatan suatu variabel yang bentuknya dapat berupa angka, kata-kata, atau citra.
Dalam keilmuan
(ilmiah), fakta dikumpulkan untuk menjadi data, data kemudian diolah sehingga
dapat diutarakan secara jelas dan tepat sehingga dapat dimengerti oleh orang
lain yang tidak langsung mengalaminya sendiri, hai ini dinamakan deskripsi. Pemilahan
banyak data sesuai dengan persamaan atau perbedaan yang dikandungnya dinamakan
klasifikasi.
Klasifikasi penggolongan
data :
1. Berdasarkan
Sumbernya
a. Data
Primer, yaitu data yang didapat dari sumber pertama, baik dari
individu/perseorangan. Dalam pengumpulannya, peneliti melakukan sendiri baik di
lapangan maupun di laboratorium. Pelaksanaannya melalui percobaan dan survey
yang dilakukan dengan cara wawancara dengan reponden, angket dan polling.
b. Data
Sekunder, yaitu data primer yang diperoleh pihak lain atau data primer yang
diperoleh oleh pihak lain atau data primer yang diolah lebih lanjut dan disajiakan
oleh pengumpul data primer atau oleh pihak lain yang pada umumnya disajikan
dalam bentuk tabel atau diagram. Metode pengumpulan data sekunder sering
disebut metode penggunaan bahan dokumen, karena dalam hal ini peneliti tidak
secara langsung mengambil data sendiri tetapi memanfaatkan data atau dokumen
yang dihasilkan pihak lain.
2. Berdasarkan
Jenisnya
a. Data
Kualitatif dan Kuantitatif
-
Data
kualitatif adalah data yang sifatnya hanya menggolongkan saja.
Yang termasuk dalam klasifikasi data kualitatif adalah data yang berskala ukur
nominal dan ordinal. Bila ada angka yang digunakan hanya memberikan
penggolongan saja, bukan sebagai petunjuk nilai tingkatan golongan.
-
Data
kuantitatif adalah data yang berbentuk angka. Yang termasuk
dalam kualifikasi data kuantitatif adalah data yang berskala ikur interval dan rasio.
b. Data
Internal dan Eksternal
-
Data
internal merupakan data yang didapat dari dalam perusahaan,
organisasi atau instansi dimana riset dilakukan. Data internal merupakan data
yang menggambarkan keadaan dalam organisasi tersebut.
-
Data
eksternal adalah data yang menggambarkan keadaan di luar
organisasi. Data eksternal pada umumnya didapat dari pihak lain dan digunakan
sebagain pembanding.
c. Data
Time Series dan Cross Section
-
Data
Time Series atau data deret waktu merupakan
data yang dikumpulkan dari beberapatahapan waktu secara kronologis. Pada umumnya
data deret waktu merupakan kumpulan data dari suatu fenomena tertentu yang
didapat dalam beberapa interval waktu tertentu, misalnya mingguan, bulanan atau
tahunan.
-
Data
Cross Section atau data kerat lintang adalah
data yang dikumpulkan pada waktu dan tempat tertentu saja. Data cross section pada umumnya mencerminkan suatu
fenomena tertentu dalam kurun waktu tertentu saja, misalnya data hasil
pengisian kuisioner tentang pembelian produk.
E. Skala
Pengukuran Data
Jenis data statistik
jika ditinjau dari skalanya dapat dibedakan menjadi 4 macam yaitu :
1. Skala
Nominal
Skala nominal yaitu
skala yang hanya menunjukkan pengelompokan objek, individu-individu,
peristiwa/kejadian dalam suatu populasi. Skala ini tidak begitu bermakna
matematis karena hanya menunjukkan hanya dapat menunjukkan frekuensi dari
masing-masing objek. Kita tidak membandingkan kualitas antara satu objek dengan
objek lainnya.
Misalnya di dalam
sebuah kelas terdapat 20 buah bangku, 18 buah meja, 4 buah sapu, dan 1 buah
lemari. Secara skala, posisi benda-benda tersebut setara, bangku tidak lebih
baik dari pada meja, sapu tidak lebih indah dari pada lemari, dan sebagainya.
2. Skala
Ordinal
Skala ordinal adalah
skala yang digunakan untuk menunjukkan perbandingan sekelompok objek dari
tinggi ke rendah atau sebaliknya. Posisi antar objek atau kategori tidak setara
sehingga kita dapat mebandingkan anatara satu dengan yang lainnya lebih tinggi
,lebih baik dsb.
Contoh data dengan
skala ordinal yaitu tingkat kepuasan pengunjung perpustakaan terhadap layanan
perpustakaan. Skalanya dapat dibagi menjadi 4 skor yaitu :
5 : sangat puas
4 : puas
3 : cukup puas
2 : kurang puas
1
: sangat tidak puas
Dari skala tersebut dapat dilihat bahwa
semakin tinggi skor yang diperoleh makasemakin baik tingkat kepuasan yang
dihasilkan.
3. Skala
Interval
Skala interval memiliki
semua sifat skala ordinal. Namun, skala ini mampumemperlihatkan jarak yang sama
antara ukuran yang satu dengan yang lain. Seperti halnya pada contoh skala
ordinal di atas, kita tidak dapat mengetahui ukuran yang pasti jarak antara
puas dan sangat puas. Pada skala interval ini sudah memiliki jarak yang teratur
dan dapat diukur secara matematis, namun hanya sebatas penjumlahan dan
pengurangan saja.
Sebagai contoh suhu air
dalam panci sebelum dipanaskan yaitu 15oC. Setelah dipanasi selama 5
menit suhunya berubah menjadi 47oC. Hal ini dapat disimpulkan bahwa
suhu air meningkat 32oC setelah dipanaskan selama 5 menit.
Hal lain yang perlu
diketahui dari skala interval adalah, skala ini tidak memiliki nilai nol yang
mutlak. Misalnya suhu ruangan 0oC bukan berarti ruangan tersebut
tidak memiliki suhu.
4. Skala
Rasio
Skala rasio memiliki
semua sifat yang dimiliki oleh skala interval. Namun, skala rasio memiliki
nilai nol yang mutrak (absolut).
Sebagai contoh :
Jumlah sepatu = 5 pasang berarti terdapat sepatu
sebanyak 5 pasang
Jumlah sepatu = 0 pasang berati tidak ada sepatu
Operasi matematis pada
skala rasio tidak terbatas pada penjumlahan dan pengurangan saja tetapi juga
pada perkalian dan pembagian.
Misalnya
Jarak Kota A ke Kota B
= 30 km
Jarak Kota A ke Kota C
= 60 km
Dapat disimpulkan bahwa
jika dilihat dari kota A, kota C 2 kali lebih jauh dari pada kota B.
F. Daftar
Pustaka
Tidak ada komentar:
Posting Komentar