Pendahuluan
Pengertian Statistik
Secara etimologi kata statistik berasal dari bahasa Italia “Statista” yang berarti negarawan atau
ahli kenegaraan karena digunakan untuk mengambarkan keadaan dan
menyelesaikan persoalan negara seperti pencatatan penduduk dan sebagainya. Sedangkan saat ini statistik sudah
digunakan hampir digunakan untuk semua bidang ilmu. Sementara itu dalam bahasa
Inggris statistik berarti statistic
dalam arti adalah suatu ukuran sampel dalam kumpulan data yang berupa angka dan
keseluruhan metode pengumpulan angka dan analisis data. Ditinjau dari sisi
terminologi statistik mempunyai beberapa pengertian yaitu:
Statistik sebagai data
Merupakan keterangan yang berupa angka atau kumpulan angka
dari suatu kegiatan, atau peristiwa tertentu. Pengertian statistik sebagai
kumpulan angka harus menunjukan adanya sifat-sifat sebagai berikut:
- Berkaitan dengan kumpulan data/angka bukan dalam arti individual.
- Selalu dipengaruhi oleh beberapa factor yang komplek.
- Hanya digunakan pada data kuantitatif.
- Harus dapat dipergunakan sebagai standar ukuran yang tepat
- Dilakukan secara sistematis sesuai dengan hal-hal yang berkaitan.
Statistik sebagai
kegiatan dan metode
Yaitu proses yang dimulai dari pengumpulan data, menyusun
atau mengatur, menyajikan, menganalisa dan menarik suatu
kesimpulan/interpretasi terhadap sekumpulan data.
Statistik sebagai
cabang ilmu pengetahuan
Statistik dalam arti ini adalah ilmu pengetahuan yang
membahas mengenai prinsip-prinsip, metode dan prosedur yang ditempuh dalam
- Pengumpulan data angka.
- Penyusunan data angka.
- Penyajian data angka.
- Analisis terhadap data angka
- Pengambilan kesimpulan dan prediksi
Seperti dijelaskan tentang pengertian statistik di atas maka
fungsi statistik dapat dijelaskan sebagai berikut:
- Statistik mengambarkan data dalam bentuk tertentu
- Statistik menyederhanakan data yang komplek menjadi data yang mudah dimengerti
- Statistik merupakan teknik untuk membuat perbandingan
- Statistik dapat mengukur besaran-besaran dari suatu gejala.
- Statistik dapat membantu menentukan hubungan sebab-akibat.
Statistik dapat dibagi menjadi dua yaitu statistik deskriptif dan
statistik inferensia. Statistik
deskriptif dapat didefinisikan sebagai prosedur statistik untuk mengambarkan, mengatur dan
menyimpulkan karakteristik utama dari data sampel. Statistik inferensia sebagai
prosedur statistic untuk mengambarkan, mengatur dan menyimpulkan karakteristik
utama dari data sampel yang kemudian digeneralisasikan pada populasi.Statistik
inferensia dibagi menjadi dua yaitu: statistik parametrik dan statistik non parametrik.
Populasi dan Sampel
Populasi adalah wilayah generalisasi yang terdiri atas
obyek/subyek yang mempunyai kualitas dan karakteristik tertentu yang telah
ditetapkan untuk dipelajari dan kemudian ditarik kesimpulannya. Sampel adalah bagian dari jumlah
karakteristik yang dimiliki oleh populasi. Apa yang diperoleh dari sampel
kesimpulannya akan dapat diberlakukan untuk populasi, untuk itu dalam
pengambilan sampel harus representatif atau harus mewakili dari populasi dengan
mengunakan teknik sampling.
Teknik Sampling
Teknik sampling merupakan teknik pengambilan sampel dalam menentukan sampel dalam penelitian. Teknik sampling dapat dikelompokan menjadi dua yaitu probability sampling dan non probability sampling. Probability sampling adalah teknik pengambilan sampel yang memberikan peluang yang sama kepada anggota populasi untuk dipilih menjadi sampel. Macam dari Probability sampling adalah:
- Simple random sampling
- Proportionate stratified random sampling
- Disproportionate stratified random sampling
- Cluster sampling
Non Probability sampling adalah teknik pengambilan sampel yang
tidak memberikan peluang yang sama kepada anggota populasi untuk dipilih
menjadi sampel. Macam dari Probability
sampling adalah:
- Sampling sistematis
- Sampling Kuota
- Sampling insidental
- Purposif sampling
- Sampling jenuh
- Snowball sampling
Data Statistik
Jenis data statistik dapat dibagi menjadi empat macam yaitu
data nominal, ordinal, interval dan ratio.
Data nominal
Data ini disebut juga dengan data deskrit atau data
kategorikal. Data nominal memiliki tingkatan yang paling rendah debandingkan
dengan jenis data lainnya. Contoh data nominal adalah: Jenis Kelamin
Data Ordinal
Data statistic yang diurutkan dari jenjang paling rendah ke jenjang paling tinggi atau sebaliknya. Contoh data ordinal adalah: Kemampuan akademik (pintar, sedang, bodoh), Tingkat pendidikan (SD,SMP,SMU, PT)
Data Interval
Data statistik yang mempunyai jarak yang sama diantara hal
yang diselidiki. Contoh data interval adalah: Suhu, Nilai hasil belajar
Data Ratio
Data yang diperoleh melalui pengukuran. Contoh data ratio
adalah: Pengukuran tinggi dan berat badan, Pengukuran tentang penghasilan