A. Pengertian Statistik Dan
Statistika
Pada umumnya orang
tidak membedakan antara
statistika dan statistika.
Kata statistik berasal dari
kata Latin yaitu
status yang berarti
"negara" (dalam bahasa
Inggris adalah state). Pada awalnya kata statistik diartikan
sebagai keterangan-keterangan yang dibutuhkan
oleh negara dan
berguna bagi negara
(Anto Dajan, Pengantar
Metode Statistik). Misal keterangan mengenai jumlah keluarga penduduk suatu negara, keterangan mengenai
usia penduduk suatu
negara, keterangan, mengenai
pekerjaan penduduk suatu negara dan sebagainya. Perkembangan lebih
lanjut menunjukkan bahwa pengertian statistik merupakan suatu kumpulan
angka-angka. Misalnya statistik kelahiran, statitik hasil pertanian, statistik
penduduk dan sebagainya.
Agar pengertian statistik sebagai kumpulan angka-angka,
tidak mengaburkan perbedaan pengertian antara kumpulan angka-angka dengan metode
sehingga kumpulan angka tersebut "berbicara". Dalam
arti kumpulan angka tersebut disajikan
dalam bentuk tabel/diagram, selanjutnya dianalisa dan ditarik kesimpulan. Ini semua ternyata merupakan pengetahuan
tersendiri yang disebut
statistika. Jadi
pengertian statistika adalah
ilmu pengetahuan yang berhubungan dengan cara-cara pengumpulan, penyajian, pengolahan,
analisis data serta penarikan kesimpulan.
Statistika dalam pengertian sebagai ilmu dibedakan
menjadi dua yaitu:
1.
Statistika deskriptif
(perian) mempunyai tujuan
untuk mendeskripsikan atau Memberi gambaran objek yang diteliti
sebagaimana adanya tanpa menarik
kesimpulan atau generalisasi. Dalam statistika deskriptif ini dikemukakan cara-cara
penyajian data dalam
bentuk tabel maupun
diagram, penentuan rata-rata
(mean), modus, median, rentang serta simpangan baku.
2.
Statistika inferensial
(induktif) mempunyai tujuan
untuk penarikan kesimpulan. Sebelum menarik
kesimpulan dilakukan suatu
dugaan yang dapat
diperoleh dari statistika
deskriptif.
B. Macam-Macam Data
1.
Pengertian
data
Setiap
kegiatan yang berkaitan
dengan statistik, selalu
berhubungan dengan data. Menurut
Kamus Besar Bahasa Indonesia pengertian data adalah keterangan yang
benar dan nyata. Data adalah bentuk
jamak dari datum.
Datum adalah keterangan
atau informasi yang diperoleh
dari satu pengamatan sedangkan data
adalah segala keterangan atau informasi
yang dapat memberikan
gambaran tentang suatu
keadaan.
Dari contoh-contoh yang
telah diberikan sebelumnya,
dapat diperoleh bahwa
tujuan pengumpulan data adalah:
a.
untuk
memperoleh gambaran suatu keadaan
b.
untuk
dasar pengambilan keputusan
2.
Syarat
data yang baik
Untuk
memperoleh kesimpulan yang
tepat dan benar maka
data yang dikumpulkan dalam pengamatan harus nyata dan
benar, demikian sebaliknya. Syarat data
yang baik diantaranya adalah
a.
Data
harus obyektif (sesuai dengan keadaan sebenarnya)
b.
Data
harus mewakili(representatif)
c.
Data
harus up to date
d.
Data
harus relevan dengan masalah yang akan dipecahkan
3.
Pembagian
data
Data yang telah dikumpulkan dari suatu observasi disebut
data observasi(data)
a.
Menurut
cara memperolehnya data dibagi atas:
1.
Data
primer
Data yang dikumpulkan langsung oleh peneliti(suatu
organisasi/perusahaan)
Contoh:
Pemerintah melalui Biro
Pusat Statistik melakukan sensus
penduduk tahun1980 untuk memperoleh data penduduk negara Indonesia.
2.
Data
sekunder
Data yang dikutip dari sumber lain
Contoh:
Suatu perusaahan memperoleh
data dari laporan yang ada dari
Biro Pusat Statistik
b.
Menurut
sifatnya
1.
Data
kualitatif
Data yang tidak dalam bentuk angka
Contoh mutu barang di supermarket “X” bagus atau jelek
2.
Data
kuantitatif
Data dalam bentuk angka
Contoh data hasil ulangan mata pelajaran matematika siswa
kelas enam di SD
Terban adalah 8,9,6,7,8,9,…
Data kuantitatif dibedakan menjadi 2 yaitu
a.
Data
diskrit
Data yang
dikumpulkan merupakan hasil membilang
Contoh Keluarga pak Amir mempunyai 3 anak laki-laki
b.
Data
kontinu
Data yang diperoleh dari hasil pengukuran
Contoh berat badan siswa kelas enam 40,5 kg, 45 kg, 37
kg, 35 kg, 39 kg.
Data Kualitatif (Qualitative Data)
Data kualitatif secara sederhana bisa disebut data
yang bukan berupa angka. Data kualitatif mempunyai ciri tidak bisa dilalukan
operasi matematik seperti penambahan, pengurangan, perkalian dan pembagian.
Data kualitatif bisa dibagi menjadi dua, yaitu:
1. Nominal
2. Ordinal
Nominal
Data tipe nominal adalah data yang paling ‘rendah’
dalam pengukuran data. Jika suatu pengukuran data hanya menghasilkan satu
dan hanya satu-satunya kategori, data tersebut adalah data nominal (data
kategori). Misal, proses pendaftaran tempat tinggal 40 responden dalam suatu
penelitian. Dalam kasus ini setiap orang akan bertempat tinggal di suatu tempat
tertentu (berdasarkan pada KTP), tidak bisa ditempat lain. Misal, Amir
berdomisili di Solo, maka dia (dianggap) tidak tinggal di Yogyakarta, atau
punya dua KTP. Jadi, data tempat tinggal adalah data nomial karena Amir hanya
satu dan satu-satunya, tidak bisa lebih dari satu, tempat tinggal yang
ditunjukan dengan KTP.
Data Nominal dalam praktek statistic biasanya akan
dijadikan ‘angka’, yaitu proses yang disebut kategorisasi. Misal, dalam
pengisian data jenis kelamin lelaki di kategorikan sebagai ‘1′ dan perempuan
‘2′. Kategori inihanya sebagai tanda saja, jadi tidak bisa dilakukan dalam
operasi matematika, seperti 1+2 atau 2-1 dan lainnya.
Ordinal
Data ordial, seperti pada nominal, adalah juga data
kualitatif namun dengan level yang lebih ‘tinggi’ daripada data nominal. Jika
pada data nominal, semua data kategori dianggap sama, pada data ordinal, ada
tingkat data. Misal pada data jenis kelamin diatas, lelaki dianggap setara
dengan wanita, atau dalam data tempat kelahiran, data Yogyakarta dianggap sama
dengan data Solo, Surabya, boyolali daan seterusnya. Pada data ordinal, ada data dengan urutan lebih tinggi dan urutan lebih
rendah, missal tentang sikap orang terhadap produk tertentu. Dalam pengukuran
sikap konsumen, ada sikap suka dan tidak suka, sangat suka dan lainnya. Di sini
data tidak bisa disamakan derajatnya, dalam arti suka dianggap lebih tinggi
dari tidak suka, namun lebih rendah dari sangat suka dan lainnya. Jadi , di
sini ada preferensi atau tingkatan data, yaitu data yang satu status lebih
tinggi atau lebih rendah dari yang lain, Namun, data ordinal juga tidak bisa
dilakukan operasi matematika, seperti jika tidak suka dikategorikan 1, suka
dikategorikan 2, sangat suka dikategorikan 3, tidak bisa dianggap 1 + 2 = 3,
atau tidak suka ditambah suka menjadi sangat suka.
Data Kuantitatif (Quantitative Date)
Data kuantitatif bisa disebut sebagai data berupa
angka dalam artian sebenarnya. Jadi, beberapa operasi matematika bisa dilakukan
pada data kuantitatif. Seperti pada data kualitatif, data kuantitatif juga
dibagi dua bagian, yaitu:
1. Data Interval
2. Data Rasio
Data Interval
Data Interval menempati level pengukuran data lebih
tinggi dari data ordinal, karena selai bisa bertingkat urutannya, juga urutan
tersebut dikuantitatifkan. Seperti pengukuran sebuah ruangan pembakaran roti
dari PT ENAK. Interval pemperatur ruang tersebut:
Cukup panas jika temperature antara 500C – 800C
Panas jika temperature antara 800C – 1000C
Sangat panas jika temperature antara 1100C – 1400C
Dalam kasus ini temperature dapat dikatakan data interval karena data mempunyai
interval (jarak) tertentu yaitu 300C.
Data Rasio
Data Rasio adalah data dengan tingkat pengukuran
paling tinggi diantaara jenis data lainnya. Data Rasio adalah data yang
bersifat angka dalam artian sesungguhnya.misalnya 23 roti ditambah 3 roti sama
dengan 26 roti (operasi penjumlahan)
Jenis – jenis data diatas akan di kupas dengan cukup
mendalam karena penerapan dalam statistic akan berbeda untuk jenis data yang
berbeda. Data kualitatif, karena bukan data angka dalamarti sesungguhnya, tidak
dapat disamakan perlakuannya dengan data kuantitatif. Data nominal dan ordinal
bisanya memakai statistic nonparametik, sedangkan data kuantitatif biasanya
memakai statistic parametik.
