Pengantar Statistika
A.
Pengertian Statistika
Statistika adalah pengetahuan yang berhubungan dengan
cara-cara pengumpulan fakta, pengolahan serta pembuatan keputusan yang cukup
beralasan berdasarkan fakta dan analisa yang dilakukan. Sementara statistic
dipakai untuk menyatakan kumpulan fakta, umumnya berbentuk angka yang disusun
dalam tabel atau diagram yang melukiskan atau menggambarkan suatu persoalan.
Lebih lanjutnya, statistika adalah ilmu terdiri dari teori dan metode yang
merupakan cabang dari matematika terapan dan membicarakan tentang : bagaimana
mengumpulkan data, bagaimana meringkas data, mengolah dan menyajikan data,
bagaimana menarik kesimpulan dari hasil analisis, bagaimana menentukan
keputusan dalam batas-batas resiko tertentu berdasarkan strategi yang ada.
Dalam kaitannya untuk menyelesaikan masalah, pendekatan
statistic terbagi dua yaitu pendekatan statistik dalam arti sempit dan luas.
Dalam arti sempit (statistic deskriptif), statistika yang hanya mendeskripsikan
tentang data yang dijadikan dalam bentuk tabel, diagram, pengukuran rata-rata,
simpangan baku, dan seterusnya tanpa perlu menggunakan signifikansi atau tidak
bermaksud membuat generalisasi.
Sementara dalam arti luas (statistic inferensi/induktif)
adalah alat pengumpul data, pengolah data, menarik kesimpulan, membuat tindakan
berdasarkan analisis data yang dikumpulkan dan hasilnya dimanfaatkan /
digeneralisasi untuk populasi.
Bidang keilmuan statistika adalah sekumpulan metode untuk
memperoleh dan menganalisa data dalam pengambilan suatu kesimpulan. Meski
merupakan cabang ilmu matematika, statistika memiliki perbedaan mendasar pada
logikanya. Jika matematika menggunakan logika deduktif, sementara statistic
menggunakan logika induktif.
Logika statistika, dengan demikian sering disebut dengan
logika induktif yang tidak memberikan kepastian namun memberi tingkat peluang
bahwa untuk premis-premis tertentu dapat ditarik kesimpulan, dan kesimpulannya
mungkin benar mungkin juga tidak. Langkah yang ditempuh dalam logika statistika
adalah :
1.
Observasi dan eksperimen
2.
Munculnya hipotesis ilmiah
3.
Verifikasi dan pengukuhan dan berakhir pada
4.
Sebuah teori dan hukum ilmiah
B. Landasan Kerja Statistik
Ada tiga jenis landasan kerja statistic meliputi :
1.
Variasi. Didasarkan atas kenyataan bahwa seorang
peneliti atau penyelidik selalu menghadapi persoalan dan gejala yang
bermacam-macam (variasi) baik dalam bentuk tingkatan dan jenisnya
2.
Reduksi, Hanya sebagian dan seluruh kejadian
yang berhak diteliti (sampling)
3.
Generalisasi. Sekalipun penelitian dilakukan
terhadap sebagain atau seluruh kejadian yang hendak diteliti, namun kesimpulan
dan penelitian ini akan diperuntukkan bagi keseluruhan kejadian atau gejala
yang diambil.
C. Karakteristik Statistik
1. Statistik bekerja dengan angka
Pertama, angka statistic sebagai jumlah atau frekuensi dan
angka statistic sebagai nilai atau harga. Pengertian ini mengandung arti bahwa
data statistic adalah data kuantitatif. Misalnya, jumlah kecelakaan yang
terjadi dalam satu tahun, jumlah tersangka koruptor yang diproses di KPK tahun
2009, jumlah siswa SD Jakarta tahun 2009, Jumlah siswa yang lulus UAN 2010, dan
seterusnya. Angka-angka ini menyatakan nilai atau harga sesuatu
Kedua, Angka statistic sebagai nilai mempunyai arti data
kualitatif yang diwujudkan dalam angka. Contoh : nilai IQ, mutu pengajaran
guru, metode pengajaran, nilai kepuasan, dan seterusnya,
2. Statistik bersifat Objektf
Statistik bekerja dengan angka sehingga mempunyai sifat
objektif, artinya angka statistic dapat digunakan sebagai alat pencari fakta,
pengungkapan kenyataan yang ada dan memberikan keterangan yang benar, kemudian
menentukan kebijakan sesuai fakta dan temuannya yang diungkapkan apa adanya.
3. Statistik bersifat Universal
Statistik tidak hanya digunakan dalam salah satu disiplin
ilmu saja, tetapi dapat digunakan secara umum dalam berbagai bentuk disiplin
ilmu pengetahuan dengan penuh keyakinan.
D. Manfaat dan Kegunaan Statistik
Statistik dapat digunakan sebagai alat :
1. Komunikasi Adalah sebagai penghubungan beberapa pihak
yang menghasilkan data statistic atau berupa analisis statistic sehingga
beberapa pihak tersebut akan dapat mengambil keputusan melalui informasi
tersebut.
2. Deskripsi Merupakan penyajian data dan mengilustrasikan
data, misalnya mengukur tingkat kelulusan siswa, laporan keuangan, tingkat
inflasi, jumlah penduduk, dan seterusnya
3. Regresi Adalah meramalkan pengaruh data yang satu dengan
data yang lainnya dan untuk menghadapi gejala-gejala yang akan datang
4. Korelasi Untuk mencari kuatnya atau besarnya hubungan
data dalam suatu peneltian
5. Komparasi yaitu membandingkan data dua kelompok atau
lebih.
E. Skala Pengukuran dalam statistika
1. SKALA NOMINAL
Skala ini menempatkan angka sebagai atribut objek. Tidak
memiliki efek evaluatif karena hanya menempatkan angka ke dalam kategori tanpa
struktur, tidak memiliki peringkat dan tidak ada jarak.
Pemberian angka atau simbol pada skala nominal tidak
memiliki maksud kuantitatif hanyamenunjukkan ada atau tidak adanya atribut atau
karakteristik pa da objek yang diukur.
Contoh Data Variabel :
Ya = 1 dan Tidak = 0
Pria = 1 dan Wanita = 0
Hitam = 1, Abu-abu = 2, Putih = 2
Analisis Statistik :
Angka tidak bermakna matematika. Analisis statistik yang
dapat digunakan berada dalam kelompok non-parametrik yaitu frekuensi dan
tabulasi silang dengan Chi-square.
2. SKALA ORDINAL
Skala ordinal memiliki peringkat, tapi tidak ada jarak
posisional objektif antar angka karena angka yang tercipta bersifat relatif
subjektif. Skala ini menjadi dasar dalam Skala Likert.
Dalam skala ordinal,
tidak seperti skala
nominal, ketika kita
ingin mengganti angka-angkanya, harus dilakukan secara
berurut dari besar ke kecil atau dari kecil ke besar.
Contoh Data Variabel :
Sangat Tidak Setuju = 1
Tidak Setuju = 2
Tidak Tahu = 3
Setuju = 4
Sangat Setuju = 5
Analisis Statistik :
Angka 1 lebih rendah dari angka 2 dalam peringkat, tapi
tidak bisa dilakukan operasi matematika. Data ordinal menggunakan statistik
non-parametrik mencakup frekuensi, median dan modus, Spearman rank-order
correlation dan analisis varian.
3. SKALA INTERVAL (SKALA JARAK)
Skala interval adalah skala ordinal yang memiliki poin jarak
objektif dalam keteraturan kategori peringkat, tapi jarak yang tercipta sama
antar masing-masing angka.
Misalnya pada
pengukuran suhu. Kalau ada tiga
daerah dengan suhu daerah A =
10oC,daerah B = 15oC dan daerah C=20oC. Kita bisa mengatakan bahwa
selisih suhu daerah B, 5oClebih panas dibandingkan daerah A, dan selisih suhu
daerah C dengan daerah B adalah 5oC.
Contoh Data Variabel :
Umur 20-30 tahun = 1
Umur 31-40 tahun = 2
Umur 41-50 tahun = 3
Suhu 0-50 Celsius = 1
Suhu 51-100 Celsius = 2
Suhu 101-150 Celsius = 3
Analisis Statistik :
Angka 3 berarti lebih tua atau lebih panas dari angka 2
setara dengan angka 2 terhadap angka 1, bisa operasi penjumlahan dan
pengurangan. Statistik parametrik yaitu deviasi mean dan standar, korelasi r,
regresi, analisis varian dan analisis faktor ditambah berbagai multivariat.
4. SKALA RASIO (SKALA MUTLAK)
Skala rasio adalah skala data dengan kualitas paling tinggi.
Pada skala rasio, terdapat
semua karakteristik skala nominal,ordinal dan skala interval
ditambah dengan sifat adanya nilai
nol yang bersifat mutlak. Nilai nol mutlak ini artinya
adalah nilai dasar yang tidak bisa diubah
meskipun menggunakan skala yang lain. Oleh karenanya, pada
skala ratio, pengukuran sudah
mempunyai nilai perbandingan/rasi
Contoh Data Variabel :
0 tahun, 1 tahun, 2 tahun, 3 tahun, ..... dst.
..... -3C, -2C, -1C, 0C, 1C, 2C, 3C, ..... dst.
..... 0,71m ..... 5,38m ..... 12,42m ..... dst.
Analisis Statistik :
Berlaku semua operasi matematika. Analisis statistik sama
dengan skala interval.
DAFTAR PUSTAKA
1. Riduwan. 2007. Pengantar Statistika. Bandung : Alfabeta
2. https://tu.laporanpenelitian.com/2014/11/24.html
3. Amri A., Junaidi,
Yulmardi. (2009). Metodologi Penelitian
Ekonomi dan Penerapannya.Bogor.
IPB Press
