HAL. 2. BAB.1. STATISTIK DASAR 1 STKIP MUHAMMADIYAH SORONG

1.1.Data Statistik

Data dapat berupa keterangan yang dinyatakan dalam bentuk bilangan (data kuantitatif), juga dapat berupa kata, kalaimat atau gambar, seperti jawaban ya, tidak, setuju, suka, dll. (data kualitatif).

Pengetahuan jenis-jenis data statistik sangat penting, karena mempengaruhi pilihan instrumen pengumpulan data yang akan digunakan dan menentukan pilihan teknik analisis yang akan digunakan.

Data Statistik adalah data yang berwujud angka atau bilangan. Tetapi, tidak semua angka dapat disebut sebagai data statistik sebab untuk dapat disebut data statistik maka angka harus memenuhi persyaratan. Persyaratan itu adalah: angka tersebut harus menunjukkan suatu ciri dari suatu penelitian yang bersifat agregatif, serta mencerminkan suatu kegiatan dalam bidang atau lapangan tertentu.

Penelitian yang bersifat agregatif yakni:

1.      Penelitian atau pencatatan yang hanya mengenai satu individu saja, tetapi pencatatannya berulang-ulang.

2.      Penelitian atau pencatatan yang hanya dilakukan satu kali saja, tetapi individu yang diteliti lebih dari satu.

Data kuantitatif (sataistik) dapat dibadi menjadi 2, yaitu :

1.      Data Diskrit (nominal), yaitu data yang didapat dari hasil menghitung, seperti jumlah mahasiswa STKIP Muhammadiyah ada ……., jumlah KK satu RT ada ……

Data ini biasanya diperoleh dari penelitian yang bersifat eksploratif atau survey.

2.      Data Kontinue (kontinum), yaitu data yang didapat dari hasil pengukuran.

Data kontinum dapat dikelompokkan menjadi tiga, yaitu :

2.1.Data Ordinal yaitu data yang berjenjang atau berbentuk peringkat, yang memiliki cirri-ciri:

-      Dalam bentuk katagori

-      Posisi data tidak setara/ bertingkat

-      Tidak bisa dilakukan operasi matematika

Contoh :

·         Data statistik tentang kemampuan akademik (pintar, sedang, bodoh).

·         Data statistik tentang kepuasan menggunakan produk (puas, cukup puas, tidak puas).

2.2.Data Interval

Data interval yaitu data yang jaraknya sama diantara hal-hal yang sedang diseleidiki, tetapi tidak mempunyai niai nol absolut.

Ciri khas data interval :

-      Satuan ukurannya memiliki skala yang sama

-      Antar kategori dapat diketahui selisihnya

-      Menggunakan titik 0 (nol) tidak mutlak (absolut)

-      Data interval tidak dapat dibandingkan (non-multiplier)

Contoh:

·         Data tentang suhu air (air A=0 ^oC, air B=10 ^oC, air C=20 ^oC)

·         Data tentang nilai hasil belajar (A nilainya 0, B nilainya 50, C nilainya 100)

Data tersebut tidak bisa dibandingkan, tidak bisa dikatakan bahwa air A tidak bersuhu, suhu air C dua kali lipat suhu air B. Atidak berpengetahuan, C dua kali lebih pandai dari B.

2.3.Data Rasio yaitu data yang jaraknya sama dan mempunyai nilai nol absolut.

Ciri-ciri data rasio :

-      Jarak dua titik pada skala diketahui dari alat ukurnya

-      Dapat deketahui selisihnya

-      Menggunakan titik 0 (nol) mutlak (absolut)

-      Data dapat dibandingkan

Contoh :

·         Data lama pendidikan (A=9 tahun, B=6 tahun, C= 3 tahun)

·         Data penghasilan (A=Rp. 2 juta /bulan, B= 1 juta/bulan, C=300.000/bulan)

Data tersebut dapat dibandingkan, misalnya lama belajar B dua kali lipat lebih lama dari C.

1.2.Pengumpulan Data

Data dapat dikumpulkan dengan beberapa cara, diantaranya :

1.      Tes, seperti : tes hasil belajar, tes kepribadian, tes kecerdasan, tes minat dan perhatian dll.

2.      Wawancara (Interview), yaitu pengumpulan data berbentuk pengajuan pertanyaan secara lisan, dan pertanyaan yang diajukan dalamwawancara itu telah dipersiapkan secara tuntas, dilengkapi dengan instrumennya.

3.      Angket (Kuestioner), yaitu cara pengumpulan data berbentuk pengajuan pertanyaan tertulis melalui sebuah daftar pertanyaan yang sudah dipersiapkan sebelumnya.

4.      Pengamatan (Observasi), yaitu pengamatan terhadap obyek yang akan dicatat datanya, dengan persiapan yang matang, dilengkapi dengan instrument tertentu.

5.      Dokumentasi, dilakukan dengan meneliti bahan dokumentasi yang ada dan mempunyai relevansi dengan tujuan penelitian.

Data yang didapat langsung oleh peneliti disebut data primer, sedang data yang tidak diperoleh langsung oleh peneliti (pihak lain) disebut data sekunder.

1.8.      VARIABEL PENGUKURAN

            Variabel didalam statistik yang biasa dinyatakan dengan sebuah simbol       X, Y, Z dan sebagainya adalah berguna untuk menggambarkan sekumpulan nilai hasil pengukuran atau perhitungan. Kumpulan nilai ini disebut  domain (daerah definisi) dari variabel tersebut. Jika variabel ini diasumsikan hanya mempunyaii satu nilai, maka ia kita sebut konstanta

       

            Sebuah variabel yang secara teoritis dapat mempunyai semua harga diantara dua harga disebut  dengan variabel yang kontinu, jika tidak demikian variabel tersebut disebut dengan variabel diskrit.

            Contoh : jumlah N anak dalam satu keluarga dapat 1, 2, 3 … dan seterusnya, tapi tidak mungkin misalnya 2,5 ; 3,8 dan sebagainya. Dalam hal ini N adalah variabel diskrit. Contoh lain besaran diskrit misalnya jumlah produksi mobil, jumlah kecelakaan, jumlah mahasiswa yang lulus dan tidak lulus dan sebagainya.

            Contoh : Umur Ali misalnya dapat 50 tahun, 50,3 tahun, 50,5 tahun dan seterusnya. Besaran yang demikian disebut besaran yang kontinu. Contoh lain besaran kontinu misalnya tinggi, berat, volume dan lain-lain.

       

            Data yang digambarkan dengan varaibel diskrit disebut dengan data diskrit sedang yang digambarkan dengan variabel kontinu disebut data kontinu. Data  dapat juga bersifat non numerik. Contoh data non numerik misalnya warna, kepuasan, kelelahan, dan lain-lain. Untuk memudahkan pengolahan data non numerik dapat diganti dengan numerik. Sebagai contoh warna biru diganti dengan 1, merah dengan 2 dan seterusnya.
 

Contoh : jumlah N anak dalam satu keluarga dapat 1, 2, 3 … dan seterusnya, tapi tidak mungkin misalnya 2,5 ; 3,8 dan sebagainya. Dalam hal ini N adalah variabel diskrit. Contoh lain besaran diskrit misalnya jumlah produksi mobil, jumlah kecelakaan, jumlah mahasiswa yang lulus dan tidak lulus dan sebagainya.

            Contoh : Umur Ali misalnya dapat 50 tahun, 50,3 tahun, 50,5 tahun dan seterusnya. Besaran yang demikian disebut besaran yang kontinu. Contoh lain besaran kontinu misalnya tinggi, berat, volume dan lain-lain.

       

            Data yang digambarkan dengan varaibel diskrit disebut dengan data diskrit sedang yang digambarkan dengan variabel kontinu disebut data kontinu. Data  dapat juga bersifat non numerik. Contoh data non numerik misalnya warna, kepuasan, kelelahan, dan lain-lain. Untuk memudahkan pengolahan data non numerik dapat diganti dengan numerik. Sebagai contoh warna biru diganti dengan 1, merah dengan 2 dan seterusnya.