peranan statistik

Document Sample
peranan statistik Powered By Docstoc
					A. Pengertian Statistik
   Kata statistik berasal dari bahasa latin yaitu status yang artinya Negara atau
untuk menyatakan hal–hal yang berhubungan dengan ketata negaraan
.pengertian statistic ini kemudian berkembang sesuai dengan perkembangan
zaman seperti berikut ini :
   1. Statistik adalah sekumpulan angka untuk menerangkan sesuatu baik
        angka yang masih acak maupun angka yang sudah tersusun dalam suatu
        table
   2. Statistik adalah sekumpulan cara dan aturan tentang pengumpulan ,
        pengelohan ,analisis,serta penafsiran data yang terdiri dari angka – angka
   3. Statistik adalah sekumpulan angka yang menjelaskan sifat – sifat dari data
        atau hasil pengamatan / penelitian
   Pengertian statistik yang lebih jelas dan meliputi pengertian – pengertian
diatas adalah : Statistik adalah ilmu yang mempelajari tentang seluk beluk data
yaitu tentang pengumpulan ,pengolahan,penafsiran,dan penarikan kesimpulan
dari data yang berbentuk angka – angka
   Dari pengertian statistik diatas ada tiga hal pokok yang terkandung dalam
statistik yaitu :
   1. Data
   2. Perlakuan          dari    data       berupa  pengumpulan         ,pengolahan
        /analisis,penafsiran,dan penarikan kesimpulan
   3. Angka – angka
B. Pembagian Statistik
  1. Pembagian Statistik berdasarkan cara pengolahan datanya
         Berdasarkan atas pengolahan datanya, statistik dapat dibagi dua yaitu :
     Statistik Deskriftif dan Statistik Inferensi .
 a. Statistik Deskriptif
Statistik deskriftif mempunyai,
Sifat : Mengumpulkan data, mengolah data, menyajikan data dan menganalisis
data menginterpretasikan data untuk mengambarkan sesuatu
Alat : Tabel,Tabel baris kolom, Tabel kontigensi, tabel distribusi
Grafik : Batang ,garis,lambang atau imbol pastel dan lingkarang peta atau
kartogram ,pencar atau titik
Hasil pengukuran : Ukuran gejala pusat ,ukuran letak,ukuran simpangan
dispersi,dan variasi
Statistik deskriptif atau statistik deduktif adalah bagian dari statistik yang
mempelajari cara pengumpulan dan penyajian data sehingga mudah dipahami
.Statistik deskriptif hanya berhubungan dengan menguraikan atau memberikan
keterangan – keterangan mengenai suatu data keadaan atau fenomena .Dengan
kata lain Statistik deskriptif hanya berfungsi menerangkan keadaan ,gejala,atau
persoalan .
Berikut ini contoh – contoh pernyataan yang termasuk dalam cakupan dalam
statistik deskriptif

                                                                                 1
        1. Sekurang – kurang nya 10 % dari semua kebakaran disebuah kota
           tertentu yang dilaporkan tahun lalu diakibatkan oleh tindakan – tindakan
           sengaja yang tidak bertaggung jawab
        2. Sebanyak 50 % diantara semua pasien yang menerima suntikan obat
           tertentu ,ternyata kemudian menerima efek samping obat tersebut
Penarikan kesimpulan pada statistik deskriftif ( Jika ada ) hanya ditujukan pada
kumpulan data yang ada
b. Statistik Inferensi
Statistik Inferensial mempunyai
Sifat : Mengeneralisasikan hasil atau sampel untuk populasi
Alat : Estimasi atau penafsiran para meter dan pengujian hipotesis
Statistik Inferensi atau statistik Induktif adalah bagian statistik yang mempelajari
penafsiaran dan penarikan kesimpulan yang berlaku seacara umum dari data
yang tersedia .
Statistik Inferensi berhubungan dengan pendugaan populasi dan pengujian
hipotesis dari suatu data keadaan atau fenomena .Dengan kata lain Statistik
Inferensi berfungsi meramalkan dan mengontrol keadaan atau kejadian .
Berikut ini contoh – contoh pernyataan yang termasuk dalam cakupan statistik
Inferensi :
   1. Akibat pembunuhan produksi minyak oleh negara – negara penghasil
        minyak dunia ,diramalkan harga minyak akan menjadi dua kali lipat pada
        tahun yang akan datang
   2. Dengan mengasumsikan bahwa kerusakan tanaman kopi jenis arabica
        kurang dari 30 % akibat musim dingin yang lalu maka harga kopi jenis
        tersebut diakhir tahun nanti tidak akan lebih dari 50 sen per satu kilogram
        nya
Dengan demikian statistik inferensi sebenarnya merupakan kelanjutan dari
statistik deskriptif .

2. Pembagian statistik berdasarkan bentuk parameternya
Berdasarkan bentuk parameternya ( Data sebenarnya ) Statistik dapat dibagi
atas dua yaitu Statistik parametrik dan statistik non parametrik
   a. Statistik parametrik
   Statistik parametrik adalah statistik yang parameternya dari populasinya
   mengikuti situasi distribusi tertentu, seperti distribusi normal dan memiliki
   varian yang homogen.
   b. Statistik Nonparametrik
    Statistik nonparametrik adalah bagian statistik yang parameter dari
populasinya
    tidak mengikuti suatu distribusi tertentu atau memiliki distribusi yang bebas
    persyaratan dan variannya tidak perlu homogen.



                                                                                  2
C. FUNGSI STATISTIK
       Fungsi statistik antara lain sebagai berikut.
    1. Bank Data
       Statistik sebagai bank data adalah menyediakan data untuk diolah
       dan diinterpretasikan agar dapat dipakai untuk menerangkan
       keadaan yang perlu diketahui atau diungkap.
    2.   Alat Quality Control
         Statistik sebagai alat quality control adalah sebagai alat
         pembantu standardisasi dan sekaligus sebagai alat pengawasan.
    3.   Alat Analisis Data
         Statistik sebagai alat analisis data merupakan situ bentuk
         metode penganalisisan data.
    4.  Pemecahan Masalah dan Pembuatan Keputusan
       Statistik sebagai pemecahan masalah dan pembuatan
       keputusan adalah sebagai dasar penetapan kebijakan dan
       langkah      lebih       lanjut untuk   mempertahankan        dan
       mengembangkan perusahaan dalam memperoleh keuntungan.
A. Pengertian data
      Data adalah bentuk jamak dari datum .data merupakan keterangan –
keterangan tentang suatu hal . dapat berupa sesuatu yang diketahui atau yang
dianggap atau anggapan ,atau suatu fakta yang digambarkan lewat angka
,symbol, kode dan lain – lain .

B. Jenis – jenis data
      Data perlu dikelompokkan terlebih dahulu sebelum digunakan dalam
proses analisis. Pengelompokkan data disesuaikan dengan karakteristik yang
menyertainya .

1. Pengelompokkan data menurut sumber pengumpulannya
Berdasarkan sumber pengambilannya ,data dibedakan atas dua yaitu data
primer dan data sekunder .
      a. data primer
      data primer adalah data yang diperoleh atau dikumpulkan langsung di
      lapangan oleh orang yang melakukan penelitian atau yang bersangkutan
      yang memerlukannya .data primer ini disebut juga data asli atau data baru
      contoh ;
      Data kuesioner ( data yang diperoleh melalui kuesioner ) data survey ,data
      observasi dan sebagainya
   b. Data sekunder
      Data sekunder adalah data yang diperoleh atau dikumpulkan oleh orang
      yang melakukan penelitian dari sumber – sumber yang telah ada. data ini

                                                                              3
      biasanya diperoleh dari perpustakaan atau dari laporan – laporan
      penelitian terdahulu .
      Contoh ;
      Data yang sudah tersedia di tempat – tempat tertentu seperti
      perpustakaan BPS,kantor – kantor dan sebagainya .
2. Pengelompokkan data menurut waktu pengmpulannya
Berdasarkan waktu pengumpulannya , data dibedakan atas dua yaitu data
berkala dan data kerat lintang
      a. Data berkala ( Time series )
      Data berkala adalah data yang terkumpul dari waktu kewaktu untuk
      memberikan gambaran perkembangan suatu kegiatan atau keadaan
     Contoh ;
      Data perkembangan harga sembilan macam bahan pokok selama 10
      bulan terakhir yang dikumpulkan setiap bulan .
     a. Data kerat Lintang ( Cross section )
     Data kerat lintang adalah data yang terkumpul pada suatu waktu tertentu
     untuk
     memberikan gambaran perkembangan suatu kegiatan atau keadaan pada
     waktu itu
     Contoh ;
     Data sensus penduduk 1990 .
3. Pengelompokkan data menurut sifatnya
Berdasarkan sifatnya ,data dibedakan atas dua yaitu data kualitatif dan data
kuantitatif.
      a. Data kualitatif
      Data kualitatif adalah data yang berbentuk bilangan
      Contoh ;
      Jenis kelamin ,agama ,atau warna
      b. Data kuantitatif
      Data kuantitatif adalah berbentuk bilangan
      Contoh ;
      Tinggi panjang atau umur .
4. pengelompokkan data menurut tingkat pengukurannya
Berdasarkan tingkat pengukurannya ( Skala ) ,data dibedakan atas empat yaitu
data nominal , data ordinal ,data interval , data rasio .
      a. Data Nominal
      Data nominal data yang berasal dari pengelompokkan peristiwa
      berdasarkan kategori tertentu yang perbedaannya hanyalah menunjukkan
      perbedaan kualitatif .
      Data ini tidak menggambarkan kedudukan objek atau kategori tersebut
      terhadap objek atau kategori lainnya tetap hanya sekedar label atau kode
      saja .data ini hanya menggelompokkan objek/kategori kedalam kelompok
      tertentu data ini mempuyai dua ciri yaitu ;

                                                                             4
1. kategori data yang bersifat saling lepas ( satu objek hanya masuk pada
    satu kelompok saja )
2. Kategori data tidak disusun secara logis
Contoh ;
Jenis kelamin manusia : 1 Untuk pria
                           2 Untuk wanita
b. Data ordinal
Data ordinal adalah data yang berasal dari objek atau kategori yang
disusun menurut besarnya,dari tingkat yang terendah ketingkat yang
tertinggi atau sebaliknya,dengan jarak atau rentang yang tidak harus sama
.
Dat ini memiliki ciri seperti pada data nominal ditambah satu ciri lagi ,yaitu
kategori data dapat disusun berdasarkan urutan logis dan sesuai dengan
besarnya karakteristik yang dimiliki ,Contoh ;
Mengubah nilai ujian kenilai prestasi
       1. Nilai dari 80 – 100 Adalah A
       2. Nilai dari 65 – 79 Adalah B
       3. Nilai dari 55 – 64 Adalah C
       4. Nilai dari 45 – 54 Adalah D
       5. Nilai dari 0 - 44 Adalah E
C. Data Interval
Data interval adalah yang berasal dari objek atau kategori yang diurutkan
berdasarkan suatu atribut tertentu ,dimana jarak antara tiap objek atau
kategori adalah sama besarnya interval dapat ditambah atau ikurangi
.Data ini memiliki ciri sama dengan ciri pada data ordinal ditambah satu ciri
lagi ,yaitu urutan kategori data mempunai jarak yang sama
Contoh :
A B C D E
1 2 3 4 5
Interval A sampai C Adalah 3 – 1 = 2 dan interval C sampai D adalah 4 – 3
=1
Kedua interval ini dapat dijumlah kan menjadi 2 + 1 = 3 atau interval antara
A sampai D adalah 4 – 1 = 3 pada data ini yang dijumlahkan
bukanlahkuantitas atau besaran , melainkan interval dan tidak terdapat titik
nol absolut .
D. Data Rasio
Data rasio adalah data yang menghimpun semua ciri dari data nominal
,data ordinal ,dan data interval dan dilengkapi titik nol absolut dengan
makna empiris ,angka pada data ini menunjukkan ukuran yang
sebenarnya dari objek / kategori yang diukur .
Contoh ;



                                                                            5
       A dan B adalah dua orang mahasiswa universitas “ X “ yang nilai mata
       kuliah metode penelitiannya masing – masing 60 dan 90 ukuran rasionya
       dapat dinyatakan bahwa nilai B adalah 1,5 kali nilai A
    Variabel adalah Suatu cirri yang nilainya selalu berubah nilai disini dapat
berbentuk angka ( numerik ) atau berbentuk sifat ,degan pengukuran variabel
maka ;
    1. Dapat digambarkan suatu fenomena secara empiris
    2. Dapat diperoleh data yang dapat dimanipulasi dan diolah secara statistic
    3. Tiap obyek dapat dibedakan menurut angka dan sifat yang dimilikinya
Skala pengukuran yang luas digunakan dalam penelitian adalah yang dikembang
kan oleh S.S ,Steven yang membagi tingkat ukuran kedalam empat kategori
yakni Nominal,Ordinal ,Interval, dan Rasio
A. Skala Nominal
Skala ini merupakan tingkat pengukuran yang paling sederhana ,nomor yang
diberikan kepada obyek tidak mempunyai makna besaran ,tetapi hanya
pemberian sekedar pemberian label nomor – nomor itu tidak disusun sesai
dengan nomor urut atau dijumlah
Contoh :
Jenis kelamin ( Pria / Wanita )
Agama ( Islam, Katolik, protestan,hindu,budha ,konghuchu )
B. Skala Ordinal
Pada pengukuran ordinal penomoran obyek disusun menurut besarnya skala
ordinal dapat dipakai untuk menyusun urutan ( rank ) tapi nomor – nomot itu
sendiri tidak menunjukkan jarak yang sama antara dua nomor
Contoh ;
Stadium Penyaki ( Berat ,sedang Ringan )
Pendiikan ( SD,SLTP,SLTA,PT )
Umur ( Bayi ,anak , dewasa ,tua )
C. Slala Interval
Skala ini mempunyai sifat berurutan kelebihan pada skala ini adalah jarak nomor
yang sama menunjukkan juga jarak yang sama pada sifat yang diukur besar
iterval dapat ditambah atau dikurangi perlu diperhatikan bahwa yang dijumlah
bukanlah kuantitasatau besaran ,tetapi interval pada skala interval tidak ada titk
nol
Contoh ;
Frekwensi napas, Tekanan Darah nadi, HB , Pengetahuan dan derajat celcius
D. Skala Rasio
Skala Rasio adalah Tingkat pengukuran tertinggi dan seharusnya merupakan
cara pengukuran yang didambakan oleh setiap peneliti kala rasio selain memiliki
sifat skala nominal ,ordinal dan interval juga mempunyai titik nol. Absolut denan
makna empiris pada skala rasio semua operai matematik ( Penambahan
,Pengurangan,pengalian dan pembagian ) dapat diterapkan.
Contoh ;

                                                                                6
Besarnya penghasilan ( Rp ) Berat badan dan tinggi badan ( Cm )
Tingkat pengukuran ini makin tinggi nilainya secara berurutan dari sakala
nominal ke skala rasi .Secara praktis perbedaan antara skala interval dan skala
rasio tidak perlu dirisaukan oleh karena baik skal interval maupun skala rasio uji
statistik yang digunakan tidak berbeda


                               TEKHNIK SAMPLING
      Keseluruhan obyek yang penelitian atau obyek yang diteliti tersebut adalah
“populasi penelitian “ atau universe.Sedangkan sebagian yang diambil dari
keseluruhan obyek yang diteliti dan dianggap mewakili seluruh populasi ini
disebut “Sampel penelitian”
    Dalam mengambil sampel penelitian ini digunakan cara atau tekhnik – tekhnik
tertentu .Sehingga sampel tersebut sedapat mungkin mewakili populasinya
tekhnik ini biasanya disebut “ Tekhnik Sampling “ dalam penelitian survai ,tekhnik
sampling ini sangat penting dan perlu diperhitungkan masak – masak sebab
tekhnik pengambilan sampel yang tidak baik akan mempengaruhi validitas hasil
penelitian tersebut
    Secara garis besar teknik sampling atau cara pengambilan sampel dari
populasi dibedakan menjadi dua :
    1. Probabilitas sampling atau Random sampling
    2. Non probabilitas sampling atau non Random sampling
Pada random sampling tiap unit atau individu populasi mempunyai kesempatan
atau probabilitas yang sama untuk menjadi sampel.jadi nilai probabilitas tiap unit
populasi untuk terpilih sebagai unit sampel adalah sama.pada non random
sampling kesempatan tiap unit atau individu populasi yang nilai probabilitasnya
untuk terpilih menjadi unit sampel adalah 0 atau 1.
 A. PROBABILITAS SAMPLING ATAU RANDOM SAMPLING
      Probabilitas sampling atau Random sampling dibedakan atas :
1. Simple random sampling
   Cara ini digunakan jika populasi di anggap homogen, tersedia daftar dari
seluruh unit populasi berikut nomor urutnya. Pengambilan unit sampel dapat
dilakukan dengan pertolongaan/melalui lotre atau bilangan random.
Keuntungan dari sampel random sampling adalah harga rata-rata sampel
merupakan esimator rata-rata yang ”unbias” dan pelaksanaanya mudah.
Kelemahan sampel dapat menyebar pada jarak yang jauh atau justru akan
mengumpul area tertentu. Perlu daftar lenkap dari seluruh unit

2. Sistematic Random Sampling
    Cara ini digunakan untuk populasi yang dianggap homogen, tersedia daftar
seluruh unit populasi berikut nomor urutnya. Pengambilan sampel pertama
dilakukan sama dengan pada Simple Random Sampling, untuk sampel kedua
dan seterusnya ditentukan secara sytematic, meloncat ke nomor berikutnya

                                                                                7
dengan jarak tertentu.sebagai contoh akan diambil 30 unit sampel dari populasi
dengaan jumlah 90 unit. Dalam hal ini jarak atau besarnya.Dalam hal ini jarak
atau besarnya loncatan adalah 90 : 31 = 3. misalnya sampel pertama jatuh pada
nomor 15,maka sampel kedua dan seterusnya akan jatuh pada nomor 18 (=15 +
3 ), 21,24,27 dan seterusnya sampai di peroleh 30 unit sampel. Keuntungan dan
kelemahan dari cara ini sama dengan simple Random Sampling.
3. Staratified Random Sampling
    Cara ini di gunakan jika populasi heterogen. Dalam populasi tersebut terdiri
dari strata atau lapisan yang homogen. Jika jumlah tiap unit dalam tiap strata
sama, maka digunakan cara simple stratified Random Sampling. Bila jumlah unit
dalam tiap starata tidak sama,digunakan Propotional Stratified Random
Sampling.
    Perlu diingat bahwa stratifikasi dan proportional tersebut adalah usaha untuk
meningkatkan derajat keterwakilan sampel yang akan diambil dari populasinya.
Keuntungaan : dengan adanya stratifikasi akan meningkatkan persisi sampel
terhadap populasi pelaksanaan relatif mudah
Kelemahan : sampel dapat menyebar dengan jarak yang jauh diperlukan daftar
seluruh unit populasi,juga stratanya.
Dalam hal ini jumlah unit dalam tiap strata adalah sama, dengan demikian jumlah
unit dari tiap strata dalam sampel juga sama.
Perlu diingat bahwa dalam stratum homogen dan antara stratum yang satu
dengaan yang lain jelas perbedaanya, sehingga tidak ada keraguaan kedudukan
sebuah unit dalam stratum.
    Dalam hal ini jumlah unit dalam tiap strata tidak sama, maka jumlah unit dari
tiap strata dalam sampel juga tidak sama, melainkan sebanding (proportional).
Strata dengan jumlah unit yang besar juga diwakili lebih besar dalam sampel dan
sebaiknya.tiap randomisasi stratified random sampling ini dapat dilakukan degan
simple random sampling atau sytematic random sampling.
4. Cluster Random Sampling
    Cara ini digunakan jika populasi hetorogen. Dalam populasi yang hetorogen
tersebut terdiri dari kelompok-kelompok ( cluster ) yang didalamnya masih
mengandung unit populasi yang hetorogen. Heterogenitas didalam cluster sama
dengan populasinya. Dari cluster-cluster diambil secara random. Dari cluster
terpilih kemudian diambil unit populasi secara random sehingga diperoleh
sampel. Hetoregenitas sampel diharapkan sama dengan heterogenitas
populasinya.
Cluster Random Sampling sering juga disebut Area Random Sampling.
Area dalam hal ini dapat suatu area administratif seumpama : wilayah rukun
warga, desa, kecamatan, kabupaten dan seterusnya. Dapat juga are geografis
tertentu seumpama, dataran tinggi, dataran rendah, pantai, aliran sungai dan
sebagainya.
Keuntungan : penyebaran unit populasi dapat ditekan. Tidak perlu daftar dari
seluruh unit populasi dalam cluster atau area yang terpilih.

                                                                               8
Kelemahannya : sulit di peroleh cluster dengan hetrogenitas yang benar-benar
sama. Sehinga sampel yang diperoleh merupakan estimator yang kasar untuk
populasinya.
5. Multistage Random Sampling ( lebih dari satu )
   Cara ini adalah kombinasi dari cara-cara diatas, yaitu kombinasi dari simple -
stratified - cluster random sampling, dengan urutan yang berfariasi.berikut ini
adalah sebuah contoh kombinasi simple – cluster – stratified – proportional
random sampling.

B. Non probabilitas Sampling atau Non random sampling
    Pengambilan sampel bukan secara acak atau random adalah : pengambilan
sampel yang tidak didasarkan atas kemungkinan yang dapat diperhitungkan ,
tetapi semata – mata hanya berdasarkan kepada segi – segi kepraktisan belaka
metoda ini mencakup beberapa tekhnik antara lain :
1. Purposive sampling
    Pengambilan sampel secara purposive didasarkan atas suatu pertimbangan
tertentu yang dibuat oleh peneliti sendiri berdasarkan ciri atau sifat ,Sifat populasi
yang sudah diketahui sebelumnya pelaksanaan pengambilan sampel secara
purposive ini sebagai berikut
    Mula – mula peneliti mengidentifikasi semua karakteristik populasi ,misalnya
dengan mengadakan studi pendahuluan atau dengan mempelajari berbagai hal
yang berhubungan dengan populasi .Kemudian peneliti menetapkan
berdasarkan pertimbangannya sebagian dari anggota populasi menjadi sampel
penelitian sehingga tekhnik pengambilan sampel secara purposive ini didasarkan
pada pertimbangan pribadi peneliti sendiri . Tekhnik ini sangat cocok untuk
mengadakan studi kasus ( Case studi ) dimana banyak aspek dari kasus tunggal
yang representatif untuk diamati dan dianalisis
2. Quota sampling
    Pengambilan sampling secara quota dilakukan dengan cara menetapkan
sejumlah anggota sampel quontum atau jatah .Tekhnik sampling ini dilakukan
dengan cara pertama – tama menetapkan berapa sampel jumlah sampel yang
diperlukan atau menetapkan quota ( jatah ) ,kemudian jumlah dari quotum itulah
yang dijadikan dasar untuk mengambil unit sampel yang diperlukan anggota
populasi mana pun yang akan diambil tidak menjadi soal ,yang penting jumlah
quontum yang sudah ditetapkan dapat dipenuhi .
3. Accidental sampling
    Pengambilan sampel secara accidental ini dilakukan dengan mengambil
kasus atau responden yang kebetulan ada atau tersedia .bedanya dengan
purposive sampling adalah : Kalau sampel yang diambil secara purposive berarti
dengan sengaja mengambil atau memilih kasus atau responden .sedangkan
sampel yang diambil dari responden atau kasus yang kebetulan ada



                                                                                    9

				
DOCUMENT INFO
Shared By:
Categories:
Tags:
Stats:
views:255
posted:7/30/2012
language:Indonesian
pages:9