SP246-002003-913-1 1784KB Sep 18 2011 09

1. Sekumpulan angka
untuk menerangkan
sesuatu, baik angka yang
belum tersusun maupun
angka–angka yang sudah
tersusun dalam suatu
daftar atau grafik.
3. Sekumpulan
angka yang
menjelaskan
sifat-sifat
data atau hasil
pengamatan
2. Sekumpulan
cara dan aturan
tentang
pengumpulan,
pengolahan,
analisis, serta
penafsiran data
yang terdiri dari
angka-angka.
Menurut J. Supranto :
1. Dalam arti sempit
Statistik adalah data ringkasan
yang berbentuk angka (kwantitatif).
2. Dalam arti luas
Statistik adalah ilmu yang mempelajari
cara pengumpulan, penyajian, dan analisis
data, serta cara pengambilan kesimpulan
secara umum berdasarkan hasil penelitian
yang menyeluruh.
PENGERTIAN STATISTIK
• Asal kata “Statistic”:
Statia = catatan administrasi pemerintahan di US
Stochos = “anak panah” (bahasa Yunani), sesuatu yang
mengandung ketidakpastian
• Pengertian:
Statistik = Data
Statistik = Ukuran Sampel (dugaan dari parameter)
Statistik = Ilmu yang mempelajari cara pengumpulan
data, pengolahan data, analisis data serta penyajian
data sehingga menjadi suatu informasi yang berguna
bagi pengambilan keputusan
Statistik adalah ilmu yang
mempelajari tentang seluk beluk
data, yaitu tentang pengumpulan,
pengolahan, penganalisisan,
penafsiran, dan penarikan
kesimpulan dari data yang
berbentuk angka-angka.
1. Data
2. Perlakuan data
Seperti
pengumpulan
dan pengolahan
3. Kesimpulan
4. Angka-angka
1. Berdasarkan cara pengolahan datanya
a. Statistik Deskriptif
b. Statistik Inferensi
atau
Statistik Induktif
• Bagian dari Statistik yang
mempelajari cara pengumpulan
dan penyajian data sehingga
mudah dipahami.
• Fungsi : untuk menerangkan
keadaan, gejala, atau persoalan
Ruang lingkup bahasan :
1. Distribusi Frekuensi
a. Grafik distribusi
b. Ukuran nilai pusat
c. Ukuran Dispersi
d. Kemencengan dan keruncingan kurva
2. Angka Indeks
3. Deret waktu atau data berkala
4. Korelasi dan regresi sederhana
STATISTIK INFERENSI atau
STATISTIK INDUKTIF
Bagian dari Statistik yang mempelajari
mengenai penafsiran dan penarikan
kesimpulan yang berlaku secara umum
dari data yang tersedia.
Fungsi : meramalkan dan mengontrol
keadaan atau kejadian
Ruang lingkup bahasan :
• Probabilitas atau teori kesimpulan
• Distribusi teoritis
• Sampling dan distribusi sampling
• Pendugaan populasi atau teori populasi
• Uji hipotesis
• Analisis korelasi dan uji signifikan
• Analisis regresi untuk peramalan
Statistik berdasarkan ruang
lingkup penggunaannya
• Statistik Sosial
• Statistik Pendidikan
• Statistik Ekonomi
• Statistik Perusahaan
• Statistik Pertanian
• Statistik Kesehatan
Statistik berdasarkan bentuk
parameternya
• Statistik Parametrik
Bagian statistik yang parameter
dan populasinya mengikuti suatu
distribusi tertentu, seperti
distribusi normal, dan memiliki
varian yang homogen.
• Statistik non parametrik
Bagian statistik yang parameter dan
populasinya tidak mengikuti suatu
distribusi tertentu atau memiliki
distribusi yang bebas dari
persyaratan, dan variannya tidak
perlu homogen.
C. PERANAN STATISTIK
• Dalam kehidupan sehari-hari
contoh : angka-angka kenakalan
remaja, tingkat biaya hidup,
tingkat kecelakaan lalu lintas.
• Dalam penelitian ilmiah
• Dalam ilmu pengetahuan
PERLUNYA STATISTIK
• Menjelaskan hubungan antara
variabel-variabel
• Membuat rencana dan
ramalan
• Mengatasi berbagai
perubahan
• Membuat keputusan yang
lebuh baik
FUNGSI STATISTIK
• Bank Data
• Alat quality kontrol
• Alat analisis
• Pemecahan masalah dan
pembuat keputusan
D. METODOLOGI STATISTIK
Pemecahan masalah secara statistik
yang terdiri atas beberapa tahap.
1. Identifikasi masalah
2. Pengumpulan data
3. Klasifikasi data
4. Penyajian data
5. Analisis data
1. Identifikasi Masalah
• Merupakan tahap awal atau tahap
perencanaan.
• Pada tahap ini, masalah atau
persoalan yang ada dipahami atau
didefinisikan secara jelas dan tepat.
• Misal : Sifat permasalahan, luas
permasalahan, dampak situasi,dll
2. Pengumpulan data
• Data Intern :
Data yang bersangkutan langsung
dengan permasalahan.
• Data Ekstern :
Data yang hanya mendukung
permasalahan.
Data Intern dan Ekstern
dikumpulkan melalui :
• Data-data yang tersedia
Data-data diperoleh dan dikumpulkan
melalui sumber-sumber yang telah ada.
• Data –data asli :
Data-data yang diperoleh dan
dikumpulkan secara langsung oleh
peneliti.
Syarat Data yang baik :
1.
2.
3.
4.
5.
Data harus obyektif, sesuai dengan keadaan
sebenarnya (as it is).
Data harus bisa mewakili (representative).
Kesalahan baku (standard error) harus kecil.
Suatu perkiraan (estimate) dikatakan baik (memiliki
tingkat ketelitian tinggi) jika kesalahan bakunya kecil.
Syarat (2) & (3) sering disebut sebagai syarat data
yang dapat diandalkan (reliable).
Harus tepat waktu (up to date).
Harus relevan, yaitu data yang dikumpulkan harus
ada hubungannya dengan masalah yang akan
dipecahkan.
3. Klasifikasi Data
Pada tahap klasifikasi data, data yang
sudah ada dikelompokan sesuai dengan tujuan
penelitian dan diidentifikasi berdasarkan
kemiripan atau kesamaan sifat, kemudian
disusun dalam kelompok-kelompok.
Salah satu metode pengklasifikasian data yang
sering digunakan adalah metode coding
4. Penyajian Data
Data yang sudah diklasifikasikan,
disajikan atau ditampilkan dalam
bentuk tabel atau grafik.
5. Analisis Data
Diinterpretasikan hasil dari tahap
sebelumnya dan merupakan tahap akhir
sebelum penarikan kesimpulan
E. KONSEP-KONSEP DASAR
1. Populasi
2. Sampel
3. Data dan Variabel
1. Populasi
Keseluruhan nilai yang mungkin,
hasil pengukuran atau perhitungan,
kualitatif maupun kuantitatif
mengenai karakteristik tertentu
dari semua anggota kumpulan yang
lengkap dan jelas yang ingin
dipelajari sifat-sifatnya.
2. Sampel
Bagian dari sebuah populasi
yang dianggap dapat
mewakili populasi tersebut.
3. Data dan Variabel
• Data adalah sekumpulan datum yang
berisi fakta-fakta serta gambaran suatu
fenomena yang dikumpulkan, dirangkum,
dianalisis dan selanjutnya
diinterpretasikan.
• Variabel adalah karakteristik data yang
menjadi perhatian. Contoh : Jenis kelamin,
berat badan, kualitas material
–
Variabel Diskrit
Variabel yang selalu memiliki nilai
bulat dalam bilangan asli, tidak
berbentuk pecahan atau variabel
yang tidak mengambil seluruh nilai
dalam sebuah interval ( selang )
Data yang dinyatakan dalam bentuk
variabel diskrit disebut data diskrit
Variabel Kontinu
Variabel yang memiliki nilai
sembarang, baik berupa nilai
bulat maupun pecahan, di
antara dua nilai tertentu
Atau variabel yang
Mengambil seluruh nilai
dalam suatu interval.
DATA MENURUT SKALA
PENGUKURAN
a.
Nominal, sifatnya hanya untuk membedakan antar
kelompok. Ini data yang paling rendah dalam level
pengukuran data. Jika suatu pengukuran data hanya
menghasilkan satu dan hanya satu-satunya katagori,
maka data tersebut adalah data nominal, contoh :
Pagawai negeri, pegawai swasta. Ciri variabel nominal
yaitu posisi data setara, dalam contoh diatas, pegawai
negeri tidak lebih tinggi dari pegawai swasta, dan
sebaliknya dan tidak bisa dilakukan operasi
matematika, contoh diatas, tidak mungkin Wirawasta –
Pegawai swasta = Pegawai negeri.
DATA MENURUT SKALA
PENGUKURAN
b. Ordinal, selain memiliki sifat nominal, juga
menunjukkan peringkat. Data ini lebih tinggi
levelnya daripada data nominal. Pada data
ordinal, adalah data dengan urutan lebih tinggi
dan urutan lebih rendah, contoh : panjang,
kurang panjang, pendek Ciri data ordinal yaitu
posisi data tidak setara.
DATA MENURUT SKALA
PENGUKURAN
c.
Interval, selain memiliki sifat data ordinal, juga
memiliki sifat interval antar observasi dinyatakan
dalam unit pengukuran yang tetap. Data interval
menempat level pengukuran data yang lebih tinggi
dari data ordinal, karena selain urutannya bisa
bertingkat, urutan tersebut bisa juga
dikuantitatifkan. Data berskala interval yang
diperoleh dengan cara pengukuran, dimana jarak
dua titik pada skala sudah diketahui. Hal ini
berbeda dengan skala ordinal, dimana jarak antara
dua titik tidak diperhatikan (seperti berapa jarak
antara puas dengan tidak puas, yang sebenarnya
menyangkut perasaan seseorang saja), contoh :
nilai ujian, temperatur suatu ruangan.
DATA MENURUT SKALA
PENGUKURAN
d. Rasio, Data rasio adalah data dengan tingkat
pengukuran paling tinggi diantara data jenis
lainnya. Data rasio adalah data yang bersifat
angka dalam arti yang sesungguhnya. Data yang
berskala rasio adalah data yang diperoleh dengan
cara pengukuran, dimana jarak dua titik pada
skala sudah diketahui, dan mempunyai titik nol
yang absolut. Hal ini berbeda dengan skala
interval, dimana tidak ada titik nol mutlak, seperti
titik 00C tentu berbeda dengan titik 00F. contoh :
Jumlah buku dikelas.
DATA MENURUT SIFATNYA
a. Kualitatif
– Berupa label/nama-nama yang digunakan
untuk mengidentifikasikan atribut suatu
elemen
– Skala pengukuran: Nominal atau Ordinal
– Data bisa berupa numeric atau nonnumeric
– Misalnya prestasi siswa sangat
meningkat, biaya sekolah sangat mahal,
penyaluran BOS sangat lancar, dsb.
DATA MENURUT SIFATNYA
b. Kuantitatif
– Mengindikasikan seberapa banyak (how
many/diskret atau how much/kontinu)
– Data selalu numeric
– Skala pengukuran: Interval dan Rasio
– Misalnya rata-rata nilai matematika siswa
80, biaya SPP perbulan Rp 100.000,-, 99%
siswa dinyatakan tamat dan lulus, dan
sebagainya
JENIS DATA MENURUT
SUMBERNYA
a.
Data Internal
yaitu data yang menggambarkan keadaan/kegiatan di
dalam suatu organisasi.
Di dalam suatu sekolah, misalnya data guru, data
keuangan, data siswa, data prestasi siswa, dan
sebagainya.
b.
Data Eksternal
yaitu data yang menggambarkan keadaan/kegiatan di
luar suatu organisasi.
Bagi suatu sekolah, misalnya tingkat daya beli
masyarakat, perkembangan biaya sekolah, permintaan
(demand), dan sebagainya.
DATA MENURUT WAKTU
PENGUMPULANNYA
a.
Cross-sectional Data
yaitu data yang dikumpulkan pada waktu tertentu
yang sama atau hampir sama
Contoh: Jumlah mahasiswa UBINUS TA 2005/2006,
Jumlah perusahaan go public
tahun 2006
b.
Time Series Data
yaitu data yang dikumpulkan selama kurun
waktu/periode tertentu
Contoh: Pergerakan nilai tukar rupiah dalam 1 bulan,
Produksi Padi Indonesia tahun 19972006
DATA MENURUT CARA
MEMPEROLEHNYA
a.
Data Primer
yaitu data yang dikumpulkan dan diolah sendiri oleh
suatu organisasi atau perseorangan langsung dari
objeknya.
Misalnya, BPS melakukan sensus penduduk tahun
2000 untuk memperoleh data penduduk.
b.
Data Sekunder
yaitu data yang diperoleh dalam bentuk yang sudah
jadi, sudah dikumpulkan dan diolah oleh pihak lain,
biasanya sudah dalam bentuk publikasi.
Misalnya, suatu perusahaan memperoleh data
penduduk dari BPS, data perbankan dari BI, dll.
IKHTISAR PEMBAGIAN DATA
Data
Menurut
sifat
Kualitatif
Menurut
sumber
Kuantitatif
Internal
Menurut Cara
memperoleh
Primer
Eksternal
Sekunder
Menurut waktu
pengumpulannya
Time series
Cross
section
B. Pengumpulan Data
1. Berdasarkan Jenis Cara Pengumpulannya
2.
a. Pengamatan ( Observasi )
b. Penelusuran Literatur
c. Penggunaan Kuesioner (angket)
d. Wawancara (interviu)
Berdasarkan Banyaknya Data yang diambil
a. Sensus
b. Sampling
a. Pengamatan (Observasi)
Cara pengumpulan data dengan terjun
dan melihat langsung ke lapangan
(laboratorium), terhadap obyek yang
diteliti (populasi). Pengamatan
disebut juga penelitian lapangan.
b. Penelusuran literatur
Cara pengumpulan data dengan
menggunakan sebagian atau seluruh
data yang telah ada atau laporan
data dari peneliti sebelumnya.
Penelusuran literatur disebut juga
pengamatan tidak langsung.
c. Penggunaan Kuesioner
Cara pengumpulan
data dengan
menggunakan daftar
pertanyaan (angket)
atau daftar isian
terhadap obyek yang
diteliti (populasi)
Dua tujuan utama untuk
membuat kuesioner yang baik.
1. Memperoleh informasi data
yang berhubungan dengan
maksud dan tujuan penelitian.
2. Mengumpulkan informasi
dengan kecermatan dan
ketelitian yang dapat
dipertanggung jawabkan.
Jenis pertanyaan dalam
kuesioner
• Pertanyaan Terbuka
•
Memungkinkan responden memberikan
jawaban yang dikehendaki dengan katakata yang dipilihnya sendiri.
Pertanyaan Tertutup
Membatasi jawaban responden dengan
keharusan memilih jawaban yang tersedia.
d. Wawancara
Pengumpulan
data dengan
langsung
mengadakan
tanya jawab
kepada obyek
yang diteliti
Sensus
Cara pengumpulan data
dimana seluruh elemen
populasi diselidiki satu per
satu.
Data yang diperoleh dari
hasil sensus disebut data
sebenarnya, atau sering
disebut parameter.
Sampling
Cara pengumpulan data dimana
yang diselidiki adalah elemen
sample dari suatu populasi.
Cara pengambilan sample :
• Acak ( random )
• Bukan acak ( non random )
Cara Acak
Suatu cara pemilihan sejumlah elemen
dari populasi untuk menjadi sample,
dimana setiap elemen mempunyai
kesempatan yang sama.
Cara ini dianggap obyektif.
Samplingnya disebut probability
sampling, yang mempunyai
probabilitas sama.
Cara bukan Acak
Suatu cara pemilihan sejumlah elemen
dari populasi untuk menjadi anggota
sample, dimana setiap elemen tidak
mempunyai kesempatan yang sama
untuk dipilih.
Cara bukan acak lebih bersifat
subyektif.
Pengolahan Data
Data mentah adalah hasil pencatatan
peristiwa atau karakteristik elemen
yang dilakukan pada tahap
pengumpulan data.
Pengolahan data merupakan suatu proses
untuk memperoleh data / angka ringkasan
berdasarkan data mentah.
Metode Pengolahan Data
Metode Pengolahan data dapat
dibedakan menjadi dua, yaitu :
1. Manual
2. Elektronik
Mulai
METODOLOGI PEMECAHAN
MASALAH SECARA STATISTIK
Identifikasi masalah
atau peluang
Kumpulan fakta intern dan
ekstern yang relevan
dengan permasalahannya
Apakah fakta
yang tersedia
cukup ?
Kumpulkan data orisinil yang
baru dengan menggunakan
wawancara, kuesioner melalui
pos, dan lain-lain
Tidak
Ya
Klasifikasi dan ikhtisarkan
data dengan menggunakan
tabel, grafik, dan ukuran
deskriptif numerik
Sajikan dan komunikasikan informasi
yang telah diikhtisarkan dalam bentuk
tabel, grafik, dan ukuran-ukuran
deskriptif
Apakah
informasinya
dari sampel
Ya
1)
2)
Gunakan informasi sampel untuk:
Mengevaluasi nilai parameter
Menguji asumsi-asumsi tentang
parameter
Tidak
Gunakan informasi sensus untuk
mengevaluasi alternatif rangkaian
tindakan dan mengambil keputusan
Interpretasikan hasilnya, tarik
kesimpulan, dan ambil keputusan
Selesai