PENDAHULUAN
A.
Latar Belakang Masalah
Secara etimologis kata
statistic 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
statistic 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 statistic hanya di batasi pada kumpulan bahan keterangan
yang berwujud angka (data kuantitatif) dan yang tidak berwujud angka (data
kualitatif).
Istilah statistic juga sering
diberi pengertian sebagai kegiatan statistic atau kegiatan persetatistikan atau
kegiatan pensetatistikan. Sebagaimana disebutkan dalam undang-undang tentang
statistic (lihat undang-undang No. 7 tahun 1960), kegiatan statistic mencakup 4
hal, yaitu: (1) pengumpulan data, (2) penyusunan data, (3) pengumuman dan
pelaporan data, dan (4) analisis data.
Mata kuliah statistika
bagi mahasiswa sangat diperlukan terutama ketika seorang mahasiswa harus
mengumpulkan, mengolah, menganalisis dan menginterprestasikan data untuk pembuatan
skripsi, thesis atau disertasi. Dalam hal ini pengetahuan statistik dipakai
dalam menyusun metodologi penelitian.
Sebagai suatu ilmu, kedudukan statistika merupakan salah
satu cabang dari ilmu matematika terapan. Oleh karena itu untuk memahami statistika
pada tingkat yang tinggi, terebih dahulu diperlukan pemahaman ilmu matematika.
Di negara maju seperti
Amerika, Eropa dan Jepang, ilmu statistika berkembang dengan pesat sejalan
dengan berkembangnya ilmu ekonomi dan teknik. Bahkan kemajuan suatu negara
sangat ditentukan oleh sejauh mana negara itu menerapkan ilmu statistika dalam
memecahkan masalah-masalah pembangunan dan perencanaan pemerintahannya. Jepang
sebagai salah satu negara maju, konon telah berhasil memadukan ilmu statistika
dengan ilmu ekonomi, desain produk, psikologi dan sosiologi masyarakat.
Sejauh itu, ilmu
statistika digunakan pula untuk memprediksi dan menganalisis perilaku konsumen,
sehingga Jepang mampu menguasai perekonomian dunia sampai saat ini.
B.
Rumusan Masalah
1.
Konsep dan pengertian
statistik dan statistika.
2.
Pengertian data,
jenis – jenis data dan cara perolehan data menurut sumbernya.
3.
Pengertian
populasi dan contohnya.
4.
Pengertian dan
contoh sampel. Dan proses pengambilan data sampel.
5.
Penyajian data.
BAB II
PEMBAHASAN
A.
Pengertian dan Konsep Statistik dan Statistika
Statistik dan Statistika
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.
Contoh :
Statistik penduduk
adalah kumpulan angka-angka yang berkaitan dengan masalah penduduk.
Statistik ekonomi
adalah kumpulan angka-angka yang berkaitan dengan masalah ekonomi.
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 penggunan.
Konsep Dasar
Statistik dan Statistika
Statistik
1. Secara
Etimologis
Kata statistic berasal dari kata statas
yang berasal dari bahasa latin yang mempunyai persamaan arti dengan kata stats
yang berasal dari bahasa Inggris atau kata staat dari bahasa Belanda. Pada
mulanya kata “statistic” diartika sebagai kumpulan bahan keterangan (data),
baik yang berwujud angka (data kuantitatif) maupun yang tidak berwujud angka
(data penting dan kegunaannya yang besar bagi suatu Negara). Namun, pada
perkembangan selajutnya hanya dibatasi pada kumpulan bahan keterangan yang
berwujud angka saja. Dalam kamus bahasa Inggris terdapat kata statistics
artinya “ilmu statistik”, sedangkan kata statistik diartikan sebagai ukuran
yang diperoleh atau yang berasal dari sampel.
2. Dari
segi tertimologi
a. Statistik
kadang diberi pengertian sebagai “data statistik” yaitu kumpulan bahan keterangan
yang berupa angka atu bilangan dengan istilah lain, statistik adalah deretan
atau kumpulan angka yang menunjukkan keterangan mengenai cabang kegiatan hidup
tertentu.
Misalnya : statistik
penduduk, statistik pertanian dan statistik pendidikan.
Dengan demikian istilah
statistik dengan pengertian sebagai data kuantitatif adalah data angka yang
dapat memberikan gambaran mengenai keadaan peristiwa atau gejala tertentu.
b. Istilah
statistik juga sering diartikan sebagai kegiatan statistik atau penstatikan.
c. Istilah
statistik kadang-kadang juga dimaksudkan atau dikandung pengertian sebagai
metode statistik yaitu cara-cara tertentu yang perlu ditempuh dalam rangka
mengumpulkan, menyusun atau mengatur, menyajikan, menganalisis dan memberikan
interpretasi terhadap sekumpulan bahan keterangan yang berupa angka sedemikian
rupa sehingga kumpulan bahan keterangan yang berupa angka itu “dapat berbicara”
atau dapat memberikan pengertian dan makna tertentu.
d. Istilah
statistik, dewasa ini juga dapat diberi pengetian sebagai ilmu statistik. Ilmu
statistik adalah ilmu pengetahuan yang mempelajari dan mengembangkan secara
ilmiah tahap-tahap yang ada dalam kegiatan statistik.
3. Penggolongan
Statistik
a. Statistik
deskriptif
Adalah statistik yang
tikat pekerjaannya mencakup cara-cara menghimpun, menyusun atau mengatur,
mengolah, menyajikan dan menganalisis data angka agar dapat memberikan gambaran
yang teratur, ringkas dan jelas mengenai suatu gejala atau peristiwa tertentu.
b. Statistik
Inferensial
Adalah statistik yang menyediakan aturan
atau cara yang dapat dipergunakan
sebagai alat dalam rangka mencoba menarik kesimpulan yang bersifat umum
dari sekumpulan data yang telah disusun dan diolah.
4. Fungsi
dan Kegunaan Statistik
a. Fungsi
Statistik
Fungsi statistik adalah
sebagai alat bantu untuk mengolah, menganalisis dan menyimpulakan hasil yang
telah dicapai dalam kegiatan penilaian tersebut. Statistik sebagai ilmu
pengetahuan dapat dibedakan menjadi dua golongan yaitu statistik deskriptif dan inferensial. Berdasarkan
penggolongan statistik tersebut, maka fungsi statistik adalah :
1) Fungsi
statistik deskriptif adalah untuk dapat memahami, medeskripsikan, menerangkan
data atau peristiwa yang dikumpulkan dalam suatu penelitian dan tidak sampai
pada generalisasi atau pengambilan kesimpulan mengenai keseluruhan populasi
yang diselidiki.
2) Fungsi
statistik inferensial adalah untuk meramalkan dan mengontrol. Statistik
inferensial ini mempelajari tata cara penarikan kesimpulan mengenai keseluruhan
atau populasi berdasarkan data atau gejala dan peristiwa yang ada dalam suatu
penelitian.
b. Kegunaan
Statistik
1) memperoleh
gambaran baik gambaran secara khusus maupun gambaran secara umum tentang suatu
gejala, keadaan atau peristiwa.
2) Mengikuti
perkembangan atau pasang surut mengenai gejala, keadaan atau peristiwa tersebut
dari waktu ke waktu.
3) Melakukan
pengujian, apakah gejala yang satu berbeda dengan gejala yang lain ataukah
tidak, jika terdapat perbedaan itu merupakan perbedaan yang berarti atau
perbedaan itu terjadi hanya secara kebetulan saja.
4) Mengetahui
apakah yang satu ada hubungannya dengan gejala lain.
5) Menyusun
laporan yang berupa data kuantitatif dengan teratur, ringkas dan jelas.
6) Menarik
kesimpulan secara logis, mengambil keputusan secara tepat dan mantap.
5. Data
Statistik
a. Pengertian
Data Statistik
Data statistik adalah
data yang berwujud angka atau bilangan tapi tidak semua angka data
statistik karena untuk dapat disebut
data-data statistik angka itu harus memenuhi persyaratan tertentu yaitu bahwa
angka tadi haruslah menunjukkan suatu ciri dari suatu penelitian yang bersifat
agregatif serta mencerminkan suatu kegiatan dalam bilangan atau lapangan
tertentu.
b. Penggolongan
Data Statistik
1) Penggolongan
data statistic berdasarkan sifatnya.
2) Ditijuan
dari segi sifat angkanya, data statistic dapat dibedakan menjadi dua golongan
yaitu data kontiniyu yaitu data statistic yang angka-angkanya merupakan deretan
angka yang sambung menyambung dan data diskrit yaitu statistic yang tidak
mungkin berbentuk pecahan.
3) Penggolongan
data statistic berdasarkan cara menyusun angkanya
a. Data
nominal adalah data statistic yang menyusun angkanya didasarkan atas
penggolongan atau klasifikasi tertentu. Data nominal juga sering disebut data
hitungan, dikatakan demikian karena data itu diperoleh dengan cara menghitung.
b. Data
ordinal juga sering disebut data urutan yaitu data statistic yang cara menyusun
angkanya didasarkan atas urutan kedudukan atau ranking.
c. Data
interval adalah data statistic dimana terdapat jarak yang sama diantara hal-hal
yang sedang diselediki atau dipersoalkan.
4) Penggolongan
data statistic berdasarkan bentuk angkanya
a. Data
tunggal adalah data statistic yang masing-masing angkanya merupakan satu unit
(satu kesatuan) dengan kata lain data tunggal ialah data statistic yang
angka-angkanya tidak dikelompok-kelokpokkan.
b. Data
kelompok adalah data statistic yang tiap-tiap unitnya terdiri dari sekelompok
angka.
5) Penggolongan
data statistic berdasarkan sumbernya
a. Data
primer adalah data statistic yang diperoleh atau bersumber dari tangan pertama.
b. Data
skunder adalah data statistic yang diperoleh atau bersumber dari tangan kedua.
6) Penggolongan
berdasarkan waktu pengumpulannya.
a. Data
seketika adalah data statistic yang mencerminkan keadaan pada satu waktu saja.
b. Data
urutan waktu adalah data statistic yang mencerminkan keadaan atau perkembangan
mengenai sesuatu hal dari satu waktu ke waktu yang lain secara berurutan. Data
ini juga dikenal dengan istilah historical data.
c. Sifat
Data Statistik
1) Data
statistic memiliki nilai relatif atau nilai semu. Nilai relatif dari suatu
angka atau bilangan adalah nilai yang ditunjukkan oleh angka atau bilangan itu
sendiri.
2) Data
statistic memiliki nilai nyata dari suatu angka atau nilai sebenarnya. Nilai
nyata dari suatu angka adalah daerah tertentu dalam suatu deretan angka yang
diwakili oleh nilai relatif.
3) Data
statistik memiliki batas bawah relatif, batas atas relatif, batas bawah nyata
dan batas atas nyata.
4) Data
statistic yang berbentuk data kelompok memiliki nilai tengah. Yang dimaksud
dengan nilai tengah adalah bilangan yang terletak di tengah-tengah deretan
bilangan tersebut.
5) Data
statistic sebagai data angka dalam proses penghitungannya tidak menggunakan
sistem pecahan melainkan menggunakan sistem desimal.
6) Data
statistik sebagai data angka. Dalam proses penghitunganya tidak menggunakan
sistem pembulatan angka tertentu. Dalam hubungan ini perlu dikemukakan bahwa
walaupun dalam pembulatan angka yang terletak dibelakang tanda decimal tidak
selalu sama, namun pada dasarnya pembulatan tersebut dilakukan sampai dengan
tiga buah angka dibelakang angka decimal dengan catatan :
a. Jika
setelah tiga angka di belakang tanda desimal terdapat bilangan yang besarnya 50
atau kurang dari 50 maka dianggap 0.
b.
Jika setelah angka di belakang tanda
desimal terdapat bilangan yang besarnya 51 atau lebih, maka bilangan 51 atau
bilangannya lebih besar dari 51 itu dianggap sama dengan satu dan bilangan 1
ditambahkan pada bilangan nomor 3 yang terletak di belakang tanda desimal.
Statistika
Terdapat bermacam-macam
teknik statistik yang digunakan dalam penelitian khususnya dlam pengujian
hipotesis.[1] Dalam mengaplikasikan statistika terhadap permasalahan sains,
industri, atau sosial, pertama-tama dimulai dari mempelajari populasi. Makna
populasi dalam statistika dapat berarti populasi benda hidup, benda mati,
ataupun benda abstrak. Populasi juga dapat berupa pengukuran sebuah proses
dalam waktu yang berbeda-beda, yakni dikenal dengan istilah deret waktu.
Melakukan pendataan
(pengumpulan data) seluruh populasi dinamakan sensus. Sebuah sensus tentu
memerlukan waktu dan biaya yang tinggi. Untuk itu, dalam statistika seringkali
dilakukan pengambilan sampel (sampling), yakni sebagian kecil dari populasi,
yang dapat mewakili seluruh populasi. Analisis data dari sampel nantinya
digunakan untuk menggeneralisasi seluruh populasi.
Jika sampel yang
diambil cukup representatif, inferensial (pengambilan keputusan) dan simpulan
yang dibuat dari sampel dapat digunakan untuk menggambarkan populasi secara
keseluruhan. Metode statistika tentang bagaimana cara mengambil sampel yang
tepat dinamakan teknik sampling.
Analisis statistik
banyak menggunakan probabilitas sebagai konsep dasarnya hal terlihat banyak
digunakannya uji statistika yang mengambil dasar pada sebaran peluang.
Sedangkan matematika statistika merupakan cabang dari matematika terapan yang
menggunakan teori probabilitas dan analisis matematika untuk mendapatkan
dasar-dasar teori statistika.
Ada dua macam
statistika, yaitu statistika deskriptif dan statistika inferensial. Statistika
deskriptif berkenaan dengan deskripsi data, misalnya dari menghitung rata-rata
dan varians dari data mentah; mendeksripsikan menggunakan tabel-tabel atau
grafik sehingga data mentah lebih mudah “dibaca” dan lebih bermakna. Sedangkan
statistika inferensial lebih dari itu, misalnya melakukan pengujian hipotesis, melakukan
prediksi observasi masa depan, atau membuat model regresi.
Statistika deskriptif
berkenaan dengan bagaimana data dapat digambarkan dideskripsikan) atau
disimpulkan, baik secara numerik (misalnya menghitung rata-rata dan deviasi
standar) atau secara grafis (dalam bentuk tabel atau grafik), untuk mendapatkan
gambaran sekilas mengenai data tersebut, sehingga lebih mudah dibaca dan
bermakna.
Statistika inferensial
berkenaan dengan permodelan data dan melakukan pengambilan keputusan
berdasarkan analisis data, misalnya melakukan pengujian hipotesis, melakukan
estimasi pengamatan masa mendatang (estimasi atau prediksi), membuat permodelan
hubungan (korelasi, regresi, ANOVA, deret waktu), dan sebagainya.
B.
DATA
Pengertian
Pengertian data adalah suatu kumpulan
informasi atau keterangan yang disampaikan dan diperoleh oleh orang dari suatu
pengamatan baik dalam bentuk angka, lambang ataupun sifat. Syarat utama dalam
analisa data atau pengamatan data secara statistic adalah dengan mengolah data
secara baik untuk mendapatkan hasil informasi maupun kesimpulan yang baik dan
akurat pula.
Data harus memiliki sifat representative
atau mewakili, objektif atau sesuai dengan apa yang terjadi, relevan atau
berhubungan dengan persoalan yang sedang dialami dan yang akan dipecahkan, dan
akurat dengan nilai ketelitian yang tinggi dan kesalahan atau standart eror
yang kecil. Kita juga harus mendapatkan data internal dan data eksternal untuk
mendapatkan hasil akhir data statistic. Data internal merupakan data yang
didapat dari dalam perusahaan itu sendiri, sedangkan data eksternal didapat
dari luar perusahaan atau organisasi tersebut.
Dalam statistika dikenal beberapa jenis
data. Data dapat berupa angka dapat pula bukan berupa angka. Data berupa angka
disebut data kuantitatif dan data yang bukan angka disebut data kualitatif.
Berdasarkan nilainya dikenal dua jenis
data kuantitatif yaitu data diskrit yang diperoleh dari hasil perhitungan dan
data kontinue yang diperoleh dari hasil pengukuran.
Menurut sumbernya data dibedakan menjadi
dua jenis yaitu data interen adalah data yang bersumber dari dalam suatu
instansi atau lembaga pemilik data dan data eksteren yaitu data yang diperoleh
dari luar.
Data eksteren dibagi
menjadi dua jenis yaitu data primer dan data sekunder. Data primer adalah data
yang langsung dikumpulkan oleh orang yang berkepentingan dengan data tersebut
dan data sekunder adalah data yang tidak secara langsung dikumpulkan oleh orang
yang berkepentingan dengan data tersebut.
Jenis-Jenis Data
-
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.
-
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
luarorganisasi. Contohnya adalah data jumlah penggunaan sua tu produk pada
konsumen, tingkat preferensi pelanggan, persebaran penduduk, dan lain
sebagainya.
-
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.
-
Data dengan
Variabel bebas dan variabel terikat :
1.
Variabel bebas
adalah data unit atau ukuran yang diubah dalam suatu pengamatan. Dalam hubungan
sebab-akibat, variable terikat berperan sebagai sebab sementara variable bebas
adalah akibat.
2.
Data dengan
variabel terikat adalah data unit atau ukuran yang berubah sesuai dengan
berubahnya variable lain. Variabel terikat menjadi hal yang diperhatikan dalam
suatu pengamatan.
-
Data Berkala
Data berkala
adalah data yang dikumpulkan dari waktu ke waktu untuk menggambarkan suatu
perkembangan atau kecenderungan keadaan/peristiwa/kegiatan. Biasanya jarak dari
waktu ke waktu sama. Data berkala disebut juga time series data. Dengan
analisis data berkala kita dapat mengetahui perkembangan satu atau beberapa
keadaan serta hubungan atau pengaruhnya terhadap keadaan lain.
Cara Perolehan
Data
Untuk memperoleh data
yang benar dan dapat dipertanggung jawabkan keabsahannya, data harus
dikumpulkan dengan cara dan proses yang benar. Terdapat beberapa cara atau
teknik untuk mengumpulkan data yaitu :
1)
Wawancara
(interview)
Menurut
Prabowo (1996) wawancara adalah metode pengmbilan data dengan cara menanyakan sesuatu
kepada seseorang responden, caranya adalah dengan bercakap-cakap secara tatap
muka.
Wawancara
harus dilakukan dengan memakai suatu pedoman wawancara yang berisi daftar
pertanyaan sesuai tujuan yang ingin dicapai.
Ada
dua jenis wawancara yaitu wawancara berstruktur (structured interview) dan
wawancara tak berstruktur (unstructured interview). Wawancara berstruktur
adalah wawancara yang jenis dan urutan dari sejumlah pertanyaannya sudah
disusun sebelumnya, sedangkan wawancara tak berstruktur adalah wawancara yang
tidak secara ketat ditentukan sebelumnya. Wawancara tak berstruktur lebih
fleksibel karena pertanyaannya dapat dikembangkan meskipun harus tetap pada
pencapaian sasaran yang telah ditentukan.
Ciri-ciri pertanyaan yang baik adalah :
a.
Sesuai dengan
masalah atau tujuan penelitian.
b.
Jelas dan tidak
meragukan.
c.
Tidak menggiring
pada jawaban tertentu.
d.
Sesuai dengan
pengetahuan dan pengalaman orang yang diwawancarai.
e.
Pertanyaan tidak
boleh yang bersifat pribadi.
Kelebihan dari
wawancara adalah data yang diperlukan langsung diperoleh sehingga lebih akurat
dan dapat dipertanggung jawabkan.
Kekurangannya adalah
tidak dapat dilakukan dalam skala besar dan sulit memperoleh keterangan yang
sifatnya pribadi.
2)
Kuesioner
(angket)
Angket
atau kuesioner merupakan suatu teknik pengumpulan data secara tidak langsung
(peneliti tidak langsung bertanya jawab dengan responden). Instrumen atau alat
pengumpulan datanya juga disebut angket berisi sejumlah pertnyaan-pertanyaan
yang harus dijawab atau direspon oleh responden. Responden mempunyai kebiasaan
untuk memberikan jawaban atau respon sesuai dengan presepsinya.
Kuesioner
merupakan metode penelitian yang harus dijawab responden untuk menyatakan
pandangannya terhadap suatu persoalan. Sebaiknya pertanyaan dibuat dengan bahasa
sederhana yang mudah dimengerti dan kalimat-kalimat pendek dengan maksud yang
jelas. Penggunaan kuesioner sebagai metode pengumpulan data terdapat beberapa
keuntungan, diantaranya adalah pertanyaan yang akan diajukan pada responden
dapat distandarkan, responden dapat menjawab kuesioner pada waktu luangnya,
pertanyaan yang diajukan dapat dipikirkan terlebih dahulu sehingga jawabannya
dapat dipercaya dibandingkan dengan jawaban secara lisan, serta pertanyaan yang
diajukan akan lebih tepat dan seragam.
Kelebihannya
adalah dapat dilakukan dalam skala besar, biayanya lebih murah dan dapat
memperoleh jawaban yang sifatnya pribadi.
Kelemahannya
adalah jawaban bisa tidak akurat, bisa jadi tidak semua pertanyaan terjawab
bahkan tidak semua lembar jawaban dikembalikan.
MACAM-MACAM
KUISIONER
1.
Kuesioner
tertutup
Setiap
pertanyaan telah disertai sejumlah pilihan jawaban. Responden hanya memilih
jawaban yang paling sesuai.
2.
Kuesioner
terbuka
Dimana
tidak terdapat pilihan jawaban sehingga responden haru memformulasikan jawabannya
sendiri.
3.
Kuesioner
kombinasi terbuka dan tertutup
Dimana
pertanyaan tertutup kemudian disusul dengan pertanyaan terbuka.
4.
Kuesioner semi
terbuka
Pertanyaan
yang jawabannya telah tersusun rapi, tetapi masih ada kemungkinan tambahan
jawaban.
3)
Observasi
(pengamatan)
Adalah
cara mengumpulkan data dengan mengamati obyek penelitian atau kejadian baik
berupa manusia, benda mati maupun gejala alam. Data yang diperoleh adalah untuk
mengetahui sikap dan perilaku manusia, benda mati atau gejala alam.
Kebaikan
dari observasi adalah data yang dieroleh lebih dapat dipercaya.Kelemahannya
adalah bisa terjadi kesalahan interpretasi terhadap kejadian yang diamati.
4)
Tes dan Skala
Obyektif
Adalah cara
mengumpulkan data dengan memberikan tes kepada obyek yang diteliti. Cara ini
banyak dilakukan pada tes psikologi untuk mengukur karakteristik kepribadian
seseorang. Beberapa contoh tes skala obyektif yaitu:
a.
Tes kecerdasan
dan bakat.
b.
Tes kepribadian.
c.
Tes sikap.
d.
Tes tentang
nilai.
e.
Tes prestasi
belajar, dsb.
5)
Metode proyektif
Adalah
cara mengumpulkan data dengan mengamati atau menganalisis suatu obyek melalui
ekspresi luar dari obyek tersebut dalam bentuk karya lukisan atau tulisan.
Metode ini dipakai dalam psikologi untuk mengetahui sikap, emosi dan
kepribadian seseorang. Kelemahan dari metode ini adalah obyek yang sama dapat
disimpulkan berbeda oleh pengamat yang berbeda.
C.
Populasi
Pengertian
Populasi merupakan keseluruhan (universum) dari
objek penelitian yang dapat berupa manusia, hewan, tumbuh-tumbuhan, gejala,
nilai, peristiwa, sikap hidup, dan sebagainya yang menjadi pusat perhatian dan
menjadi sumber data penelitian.
Berikut ini adalah contoh suatu populasi:
·
Populasi
Mahasiswa Universitas Padjadjaran (Unpad)
·
Populasi
Mahasiswa Fakultas Pertanian (Faperta)
·
Populasi Mahasiswa
Agroteknologi, Faperta, Unpad
·
Populasi
Mahasiswa Agroteknologi Angkatan 2009, Faperta, Unpad
·
Populasi
Mahasiswa Agroteknologi Kelas A, Angkatan 2009, Faperta, Unpad
·
Jika yang ingin
diteliti adalah sikap konsumen terhadap satu produk tertentu, maka populasinya
adalah seluruh konsumen produk tersebut
·
Jika yang
diteliti adalah laporan keuangan perusahaan “X”, maka populasinya adalah
keseluruhan laporan keuangan perusahaan “X” tersebut
·
Jika yang
diteliti adalah motivasi pegawai di departemen “A” maka populasinya adalah
seluruh pegawai di departemen “A”
Jenis-jenis
Populasi
Populasi dapat dibagi
berdasarkan keadaan (kompleksitasnya) dan berdasarkan ukurannya.
-
Populasi
berdasarkan keadaannya
a.
Populasi
Homogen: populasi dikatakan homogen apabila unsur-unsur dari populasi yang
diteliti memiliki sifat-sifat yang relatif seragam satu sama lainnya.
Karakteristik seperti ini banyak ditemukan di bidang eksakta, misalnya air,
larutan, dsb. Apabila kita ingin mengetahui manis tidaknya secangkir kopi,
cukup dengan mencoba setetes cairan kopi tersebut. Setetes cairan kopi sudah
bisa mewakili kadar gula dari secangkir kopi tersebut.
b.
Populasi
Heterogen: populasi dikatakan heterogen apabila unsur-unsur dari populasi yang
diteliti memiliki sifat-sifat yang relatif berbeda satu sama lainnya.
Karakteristik seperti ini banyak ditemukan dalam penelitian sosial dan
perilaku, yang objeknya manusia atau gejala-gejala dalam kehidupan manusia yang
bersifat unik dan kompleks. Misalnya, apabila kita ingin mengetahui rata-rata
IQ mahasiswa Unpad angkatan 2009 (berarti rata-rata dari semua Fakultas).
-
Populasi
berdasarkan ukurannya
a.
Populasi
terhingga: populasi dikatakan terhingga bilamana anggota populasi dapat
diperkirakan atau diketahui secara pasti jumlahnya, dengan kata lain, jelas batas-batasnya
secara kuantitatif, misalnya:
→
Banyaknya
Mahasiswa Agroteknologi Kelas A, Angkatan 2009, Faperta, Unpad
→
Tinggi penduduk
yang ada di kota tertentu
→
Panjang ikan di
sebuah danau
b.
Populasi tak
hingga: populasi dikatakan tak hingga bilamana anggota populasinya tidak dapat
diperkirakan atau tidak dapat diketahui jumlahnya, dengan kata lain,
batas-batasnya tidak dapat ditentukan secara kuantitatif, misalnya:
→
Air di lautan
→
Banyaknya pasir
yang ada di Pantai Pangandaran.
→
Banyaknya anak
yang menderita kekurangan gizi
→
Kedalaman suatu
danau yang diukur dari berbagai titik
D.
SAMPEL
Sampel adalah bagian dari populasi yang
diharapkan mampu mewakili populasi dalam penelitian.
Cara / Teknik Pengumpulan Sample
Ada beberapa teknik dalam pengambilan
sampel, namun secara garis besar dapat dibagi menjadi dua:
a.
Probability
Sampling atau Random Sampling
1)
Simple random
sampling, pengambilan sample secara acak sederhana, ialah sebuah sample yang
diambil sedemikian rupa sehingga tiap unit penelitian atau satuan elemen dari
populasi mempunyai kesempatan yang sama untuk dipilih menjadi sample. Metode
yang digunakan dengan cara
-
undian (digoncang
seperti arisan)
-
ordinal (angka
kelipatan)
-
tabel bilangan
random
2)
Proportionate
stratified random sampling, misal dengan siswa sebagai sampelnya,…maka perlu
ada kalsifikasi siswa berdasar strata (misal kelas I, II dan III)
3)
Disproportional
stratified random sampling,..
4)
Area Sampling,
teknik pengambilan sample berdasar wilayah
5)
Kluster
sampling, teknik pengambilan sample berdasar gugus atau clusters, misal: sebuah
penelitian ingin mengetahui pendapatan keluarga dalam suatu desa, dengan
berbagai klaster, missal dari segi pekerjaan: Tani, Buruh, PNS, Nelayan
b.
Non-Probability
Sampling.
Non probability sampling terdiri dari:
1)
Sampling
sistematis, yaitu memilih sampel dari suatu urutan daftar menurut urutan
tertentu, missal tiap individu urutan no ke-n (10, 15, 20 dst)
2)
Sampling kuota,
(quota sampling), teknik sampling yang didasarkan pada terpenuhinya jumlah
sample yang diinginkan (ditentukan)
3)
Sampling
aksidental, sample yang diambil dari siapa saja yang kebetulan ada, misalnya
dengan menanyai siapa saja yang ditemui dijalan…untuk meminta pendapat tentang
kenaikan harga sembako
4)
Purposive
sampling, teknik pengambilan sample didasrkan atas tujuan tertentu. (orang yang
dipilih betul-betul memiliki kriteria sebagai sampel)
5)
Sampling jenuh (sensus),
6)
Snowball
sampling, dimulai dari kelompok kecil yang diminta untuk menunjukkan kawan
masing-masing. Kemudian kawan tesrebut diminta untuk menunjukkan kawannya lagi
dan seterusnya sampai secukupnya.
Teknik Penentuan
Jumlah Sampel
Salah satu cara untuk menentukan jumlah sample
adalah dengan menggunakan rumus dari Taro Yamane:
n= Jumlah sample,
N= Jumlah Populasi,
d² = Presisi yang
inginkan (misal 5 % atau 10 %)
Jenis-Jenis Sample
Menurut Rath & Strong’s, ada dua
jenis sampel, yaitu :
·
Sampel judgemental
yaitu sampel dipilih berdasarkan pendapat analis dan hasul penelitian digunakan
untuk menarik kesimpulan tentang item-item di dalam sampel yaitu pada observasi
sesungguhnya.
·
Sampel
statistical yaitu sampel dipilih secara acak/random dari seluruh populasi dan
hasil penelitiannya dapat digunakan untuk menarik kesimpulan tentang seluruh
populasi.
E.
Penyajian Data
Pengertian Penyajian Data
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 :
a)
Menentukan nilai
data terbesar, Xmaks, dan nilai terkecil, Xmin, kemudian di tentukan
jangkauannya (J) dengan rumus : J = X¬maks – Xmin
b)
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.
c)
Menentukan
panjang kelas (c) dengan rumus : c = J/k
d)
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.
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.
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.
BAB III
PENUTUP
KESIMPULAN
Mata kuliah statistika
bagi mahasiswa sangat diperlukan terutama ketika seorang mahasiswa harus
mengumpulkan, mengolah, menganalisis dan menginterprestasikan data untuk
pembuatan skripsi, thesis atau disertasi. Dalam hal ini pengetahuan statistik
dipakai dalam menyusun metodologi penelitian.
Sebagai suatu ilmu, kedudukan statistika merupakan salah
satu cabang dari ilmu matematika terapan. Oleh karena itu untuk memahami
statistika pada tingkat yang tinggi, terebih dahulu diperlukan pemahaman ilmu
matematika.
Di negara maju seperti
Amerika, Eropa dan Jepang, ilmu statistika berkembang dengan pesat sejalan
dengan berkembangnya ilmu ekonomi dan teknik. Bahkan kemajuan suatu negara
sangat ditentukan oleh sejauh mana negara itu menerapkan ilmu statistika dalam
memecahkan masalah-masalah pembangunan dan perencanaan pemerintahannya. Jepang
sebagai salah satu negara maju, konon telah berhasil memadukan ilmu statistika
dengan ilmu ekonomi, desain produk, psikologi dan sosiologi masyarakat.
Sejauh itu, ilmu statistika
digunakan pula untuk memprediksi dan menganalisis perilaku konsumen, sehingga
Jepang mampu menguasai perekonomian dunia sampai saat ini.
Statistik dan Statistika
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.
Contoh :
Statistik penduduk
adalah kumpulan angka-angka yang berkaitan dengan masalah penduduk.
Statistik ekonomi
adalah kumpulan angka-angka yang berkaitan dengan masalah ekonomi.
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 penggunan
DAFTAR PUSTAKA
Tidak ada komentar:
Posting Komentar