• Share
  • Email
  • Embed
  • Like
  • Save
  • Private Content
Bab IR
 

Bab IR

on

  • 466 views

 

Statistics

Views

Total Views
466
Views on SlideShare
466
Embed Views
0

Actions

Likes
0
Downloads
47
Comments
0

0 Embeds 0

No embeds

Accessibility

Categories

Upload Details

Uploaded via as Adobe PDF

Usage Rights

© All Rights Reserved

Report content

Flagged as inappropriate Flag as inappropriate
Flag as inappropriate

Select your reason for flagging this presentation as inappropriate.

Cancel
  • Full Name Full Name Comment goes here.
    Are you sure you want to
    Your message goes here
    Processing…
Post Comment
Edit your comment

    Bab IR Bab IR Document Transcript

    • I. Konsep Dasar Statistika Bahan kajian konsep dasar statistika ini meliputi pengertian statistika dan Statistik, populasi dan sampel, variabel, macam data dan skala pengukuran, statistik deskriptif dan statistik induktif dan peranan statistika dalam penelitian. Bahan kajian ini dijelaskan pada 1.1 sampai 1.6. Setelah mempelajaran bahan kajian ini diharapkan anda dapat memahami konsep statistik, populasi dan parameter, sampel dan statistik, berlatih menyelesaikan tugas latihan mandiri, serta tes forrmatif. 1
    • 2 PETA KONSEP Peta konsep Sebagai media pembelajaran dapat membantu mahasiswa untuk menyelidiki yg diketahui , mempelajari cara belajar, mendorong aktivitas yang kreatif,untuk berfikir refleksi dengan cara menyajikan suatu struktural secara hirarkist
    • 3 Statistik dan Statistika 1.1. Dalam kehidupan sehari-hari sering dijumpai suatu pernyataan misalnya, Hari ini siswa kelas V SD X yang tidak masuk 2 orang pria dan 1 orang peremuan, Nilai Unas Matematika siswa SMA di kota X yang nilainya di atas 70 berjumlah 15 persen, nilai antara 60 sampai 70 berjumlah 80 persen dan 5 persen kurang dri 5,5 (skala 0-100). Anak yang buta huruf di perkebunan berjumlah 63 persen. Angka-angka yang diinformasikan tersebut disebut statistik, sehingga statistik dapat diartikan sebagai angka-angka yang menggambarkan karakteristik dari sekumpulan data dan merupakan wakil dari data tersebut atau sebagai sajian data angka dalam bentuk antara lain tabel, grafik, diagram , deretan angka, visualisasi angka. Cara mendapatkan angka-angka yang disebutkan dalam statistik di atas dapat disebut sebagai statistika. Statistika diartikan sebagai ilmu pengetahuan atau metode ilmiah yang mempelajari pengumpulan, pengorganisasian, penyajian, penganalisisan dan penarikan kesimpulan atau pengambilan keputusan berdasar pada kumpulan data dan hasil penganalisisan yang dilakukan. Statistika dibedakan statistika deskriptif dan statistika induktif/ inferensial. Statistika diskriptif adalah statistika yang berkaitan dengan kegiatan pengumpulan, pengorganisasian dan penyajian data serta penganalisisan yang sederhana, contohnya pengumpulan data, penyajian data, penentuan nilai-nilai statistik (mean, Standar deviasi, dsb) dan pembuatan gambar, diagram atau grafik. Sedangkan statistika inferensial adalah statistika yang berkaitan dengan penarikan kesimpulan yang didasarkan pada hasil analisis data, contohnya penentuan alat uji statistik yang tepat, perkiraan, peramalan, dan pengambilan keputusan. Perbedaan statistik diskriptif dan inferensial dapat diketahui dari contoh kasus terdapat lima buah data indeks prestasi mahasiswa, analisis statistik yang dapat diambil dari kedua data tersebut adalah diskriptif adalah rata-rata IPK mahasiswa dari kelima data tersebut, dan analisis statistik inferensialnya adalah perbedaan rata-rata IPK mahasiswa tersebut.
    • 4 Data merupakan cerminan dari karakter yang diamati dan diukur pada sekumpulan individu. Sekumpulan individu tersebut dapat disebut populasi atau sampel. Populasi dan sampel disajikan dalam sub bab 1.2. Karakteristik adalah ciri-ciri yang dimiliki satuan pengamatan tertentu yang dapat memberikan informasi identitasnya dalam kaitan atau bandingan dengan satuan pengamatan yang lain ataupun obyek yang lain. Setiap satuan pengamatan pada umumnya memiliki sejumlah karakteristik. Satu karakteristik merupakan satu dimensi dari satuan pengamatan. Satu dimensi dapat terdiri dari sejumlah variabel. 1.2. Populasi dan Sampel Pedagang kacang tanah akan membeli kacang yang masih di lahan, misalnya luas lahan 1 ha. Sebelum mengambil keputusan transaksi, kebiasaan pedagang adalah ia mencabut beberapa tanaman sebagai contoh, tanaman kacang yang dicabut biasanya diambil secara acak, beberapa tanaman terletak di tengahtengah dan beberapa di pinggir. Hasil pencabutan tanaman kacang digunakan sebagai contoh, kemudian diamati dan diukur olehnya (misal; berat kacang atau banyak kacang dari satu kali cabutan) dan ia berfikir sejenak (proses menduga berat kacang atau banyak kacang terjadi dipikiranmya), hasil dugaan digunakan untuk mengambil keputusan dalam transaksi kacang yang yang dibelinya. Bila perilaku pedagang diamati, anda akan berfikir kehebatan cara berfikir pedagang kacang tersebut. Cara berfikir yang dilakukan sudah mendekatai caracara berfikir ilmiah, ia sudah mampu menggunakan statistika, walau sangat sederhana. Kumpulan semua tanaman kacang tanah seluas 1 ha tersebut disebut populasi, sedangkan kumpulan beberapa kacang tanah yang dicabut sebagai contoh disebut juga dengan sampel. Jadi populasi adalah suatu himpunan yang anggotanya semua individu yang memiliki karakter tertentu (variabel) untuk diamati dan diukur, sedangkan sampel adalah bagian dari populasi. (karakteristik, besaran) yang Ukuran terdapat di sampel disebut statistik, sedangkan ukuran yang terdapat di populasi disebut parameter. Ukuran yang terdapat pada sampel yang disebut statistik inilah yang digunakan sebagai penduga terhadap ukuran yang ada di populasi (parameter). Berkaitan dengan ukuran-ukuran dalam
    • 5 statistika inilah, maka diperlukan suatu variabel, variabel memiliki sifat dapat diamati dan diukur. Untuk lebih jelasnya disajikan pada 1.3 Populasi dibagi menjadi dua menurut sifat-sifat yang dapat diukur atau diamati. Populasi yang tidak pernah diketahui dengan pasti jumlahnya disebut "Populasi Infinit" atau tak terbatas, dan populasi yang jumlahnya diketahui dengan pasti misalnya jumlah siswa di kelas, jumlah karyawan disuatu perusahaan, dll disebut "Populasi Finit". Suatu kelompok yang memiliki objek dapat berkembang secara terus menerus (melakukan proses sebagai akibat kehidupan atau suatu proses kejadian) adalah Populasi Infinitif. Misalnya penduduk suatu daerah adalah populasi yang infinit karena setiap waktu terus berubah jumlahnya. Pemilihan teknik pengarnbilan sampel merupakan upaya penelitian untuk mendapat sampel yang dapat menggambarkan populasinya. Teknik pengambilan sampel tersebut dibagi atas 2 kelompok besar, yaitu : 1. Probability Sampling (Random Sample) Pada pengambilan sampel secara random, setiap anggota populasi, mempunyai kesempatan yang sama untuk diambil sebagai sampel. Keuntungan menggunakan probability sampling adalah sebagai berikut: - Derajat kepercayaan terhadap sampel dapat ditentukan. - Beda penaksiran parameter populasi dengan statistik sampel, dapat diperkirakan. - Besar sampel yang akan diambil dapat dihitung secara statistik. 2. Non Probability Sampling (Non Random Sample) Pemilihan sampel dengan cara ini tidak menghiraukan prinsip-prinsip probability. Pemilihan sampel tidak secara random. Hasil yang diharapkan hanya merupakan gambaran kasar atau umum. Cara ini dipergunakan apabila biaya sangat sedikit , waktu singkat, tidak memerlukan ketepatan yang tinggi, hasil hanya sekedar gambaran umum saja. 1.3. Variabel Bila diberikan suatu permasalahan dalam suatu penelitian, maka komponen yang termuat pada suatu permasalahan disebut variabel. Variabel memiliki sifat dapat diamati dan diukur. Sebagai contoh, seorang pelatih bola
    • 6 basket menduga bahwa tahun 2010 tinggi pemain basket indonesia rata-rata 182 cm; Seorang dosen di universitas X menduga bahwa pada tahun 2020 perbandingan jumlah mahasiswa Keguruan berjenis perempuan dengan lakilaki adalah 4 : 1. Dugaan pelatih terhadap tinggi pemain basket di Indonesia, berawal dari permasalahan tinggi pemain basket di Indonesia sekarang ini yaitu 178 cm.Tinggi pemain basket di Indonesia disebut sebagai variabel. Untuk dapat menjawab permasalahan tersebut dilakukan pengamatan terhadap variabel yang di teliti yaitu tinggi pemain basket, alat pengukuran yang digunakan adalah pengkuran panjang yaitu meter dengan keletitian 1 cm. Dugaan seorang dosen terhadap perbandingan jumlah mahasiswa keguruan berdasar jenis kelamin, maka variabel yang diamati dan diukur adalah jumlah mahasiswa keguruani berjenis kelamin laki-laki dan berjenis kelamin perempuan, alat ukur yang digunakan adalah counter, counter adalah alat hitung yang berkaitan dengan bilangan asli dengan cara menyebut jumlah mahsiswa atau memasangkan dengan bilangan asli. Dalam terminologi Metodologik, dikenal beberapa macam variabel penelitian. Berdasarkan hubungan antara satu variabel dengan variabel yang lain, maka macam – macam variabel dalam penelitian dapat dibedakan menjadi :  Variabel Independen, variabel ini sering disebut sebagai variabel stimulus, predictor, antecedent, bebas.Variabel bebas merupakan variabel yang mempengaruhi atau yang menjadi sebab perubahannya atau timbulnya variabel dependent (terikat). Dalam SEM (Stuctural Equation Modeling/Permodelan Persamaan Struktural ) variabel independen disebut sebagai variabel eksogen.  Variabel Dependen sering disebut sebagai variabel output, kriteria, konsekuen, variabel terikat. Variabel terikat merupakan variabel yang dipengaruhi atau yang menjadi akibat karena adanya variabel bebas. Dalam SEM ( Structural Equation Modeling/ Permodelan Persamaan Struktural) variabel dependen disebut sebagai variabel indogen.
    • 7  Variabel Moderator adalah variabel yang mempengaruhi ( memperkuat dan memperlemah) hubungan antara variabel independen dan dependen. Variabel disebut juga sebagai variabel independen ke dua.  Variabel Intervening adalah variabel yanag secara teoritis mempengaruhi hubungan antara variabel independen dengan dependen tetapi tidak dapat diamati dan diukur. Variabel ini merupakan variabel yang terletak di antara variabel independen dan dependen sehingga variabel independen tidak langsung mempengaruhi berubahnya atau timbulnya variabel dependen.  Variabel Kontrol adalah variabel yang konstan sehingga hubungan variabel independen terhadap dependen tidak dipengaruhi oleh faktor luar yang tidak diteliti. Variabel ini sering digunakan untuk penelitian yang bersifat membandingkan dan dilakukan melalui penelitian eksperimen. Variabel dapat juga digolongkan menurut jenisnya :  Variabel kualitatif adalah variabel kualitatif yang bentuknya klasifikasi, kategori dibedakan menjadi dua variable kualitatif dengan peringkat dan tanpa peringkat, variable kualitatif yang memiliki variasi atau kalsifikasinya hanya dua disebut variabel dikotomus , variabel yang variasinya atau klasifikasinya lebih dari dua disebut variabel polikotomus  Variabel Kuantitatif adalah variabel yang bentuknya numerik (bilangan) variabel kuantitatif terdiri dari: o Variabel kontinus, variabel yang dapat dinyatakan dalam bentuk pecahan, misalnya. o Variabel diskrit, variabel yang tidak dinyatakan dalam bentuk pecahan. Variabel dapat juga digolongkan menurut skala pengukuranya :  Skala Nominal pada dasarnya bukan untuk mengukur, melainkan untuk membedakan secara klasifikasi.  Skala Ordinal digunakan untuk mengukur perbedaan kualitas atau kuantitas yang tidak dapat diketahui berapa unit selisihnya, tetapi
    • 8 diketahui perbedaannya bahwa yang satu lebih tinggi atau lebih rendah dari yang lainnya kualitas atau kuantitasnya.  Skala Interval bilangan berfungsi sebagai: (1) lambang; (2) memberikan peringkat (urutan); dan (3) memperlihatkan jarak atau interval yang bermakna. Ciri utama skala interval adalah titik nol bukan titik nol absolut, tetapi yang dicantumkan berdasarkan perjanjian.  Skala Rasio memiliki ciri utama skala rasio adalah titik nol-nya merupakan nol absolut. Berkaitan dengan proses pengukuran, tentu diperlukan suatu alat ukur dan cara menggunakannya. Alat ukur yang digunakan menjadi sangat penting dalam pengambilan data, baik yang terjadi pada sampel atau populasi. Untuk penelitian sosial, ada 4 katagori ukuran yang dapat digunakan dalam pengambilan data yaitu ukuran berskala nominal, ukuran skala ordinal, ukuran skala interval dan ukuran skala rasio. Data dan jenis skala pengukuran dijelaskan pada 1.5 1.4. Data dan Skala Pengukuran Data yang diperoleh dari anggota sampel atau populasi yang diteliti akan mencerminkan karakter dari sampel atau populasi itu sendiri. Data yang diperoleh tersebut biasanya masih mentah, selanjutnya perlu diproses melalui pengolahan, pengorganisasian, dan penganalisisan, serta penyajian sehingga dapat diperoleh informasi yang bermakna dalam kehidupan. Oleh karena itu pemahaman terhadap karakter data tersebut mutlak diperlukan. Karakter data merupakan pencerminan dari karakter variabel yang akan diteliti, baik yang terjadi pada populasi maupun pada sampel. Variabel yang akan diteliti harus jelas, oleh karena itu variabel perlu didefinisikan. Definisi variabel yang dibuat haruslah bersifat operasional. Variabel yang bersifat operasinal akan dapat diobservasi/diamati dan diukur. 1.4.1. Klasifikasi data Misalnya seorang dosen ingin memcahkan masalah bagaimanakah keterkaitan tingkat kesenanagan mahasiswa pada matapelajaran matematika
    • 9 dengan prestasi belajarnya. Permasalahan ini memiliki dua variabel yang akan diteliti untuk diamati dan diukur. Variabel pertama diberi label dengan tingkat kesenangan dan veriabel ke dua diberi label dengan prestasi belajar. Pengamatan dan pengukuran dapat dilakukan pada variabel-variabel tersebut. Pedoman yang digunakan sebagai berikut: Tingkat kesenangan siswa terhadap matematika didefinisikan dari pencerminan mahasiswa memiliki buku matematika dan jumlah waktu yang digunakan untuk membacanya. Tingkat kesenangan dibedakan senang, biasa-biasa saja, dan tidak senang Seorang siswa dikatakan senang, bila minimal memiliki 2 buku bacaan matematika selain buku catatan dari dosen dan waktu belajar matematika minmal 3 jam per minggu. Seorang mahasiswa biasa-biasa saja terhadap matematika, bila hanya memiliki 1 buku bacaan dan 1 buku catatan dari dosen serta waktu belajar 2 jam/minggu. Siswa tidak senang terhadap matematika, bila ia hanya memiliki buku catatan saja dan waktu belajar kurang atau sama dengan1 jam/minggu. Prestasi belajar matematika dicerminkan oleh kemampuan menyelesaiakan soal matematika yang diberikan oleh dosennya. Dalam penyelesaian masalah ini guru dapat juga membedakan tingkat kesenangan maupun prestasi belajar matematika berdasar jenis kelamin yaitu laki-laki dan perempuan3). a. Data berdasar skala Berdasar permisalan di atas, kita dapat membedakan data berdasar skala pengukurannya. Pada variabel yang diberi label Tingkat kesenangan dibedakan senang, biasa-biasa saja, dan tidak senang; jenis kelamin dibedakan laki-laki dan perempuan, dan prestasi mahasiswa; Supaya data ini dapat diolah, maka kita perlu memberi nilai labelnya. Untuk tingkat kesenangan : senang diberi nilai label (skore 3), biasa-biasa saja ( skore 2) dan tidak senang (skore 1). Untuk jenis kelamin ; laki-laki ( skore 2) dan perempuan (skore 1), sedangkan untuk prestasi (skore 0-100). Data yang diperoleh seperti tingkat kesenangan siswa terhadap matapelajaran matematika dibedakan menjadi senang (skore 3), biasa-biasa saja (skore 2) dan tidak senang (skore 1), pada data ini ada pengertian pembeda dan
    • 10 urutan yaitu 3 berbeda dengan 2, juga 3 lebih besar dari 2, begitu juga 3 dengan 1 dan 2 dengan 1, data demikian ini disebut data berskala ordinal. Data jenis kelamin dibedakan jenis laki-laki dan perempuan dan skor 2 untuk jenis laki-laki, sedangkan skor 1 untuk perempuan. Pada data jenis kelamin tidak ada pengertian urutan, jadi kedudukan nilai label 1 dan 2 adalah sama atau sejajar, data demikian ini disebut data berskala nominal. Data yang diperoleh melalui prestasi dengan skore 0-100 dapat dijelaskan melalui permisalan prestasi belajar Amin tercermin dengan nilai 75,5 ,Titi dengan nilai 85, sedangkan Adinda mendapat nilai 80 , oleh karena itu kedudukan andinda dapat diselipkan diantara Amin dan Titi, maka data seperti ini disebut berskala interval. Namun demikian data berskala interval ini dapat ditingkatkan menjadi berskala rasio, bila terjadi ada Tono mendapat nilai 40. Kondisi nilai tono sama dengan setengah kali nilai Adinda. Pada pengertian seperti ini ada pengertian nilai 0 mutlak , jadi data dapat dibedakan berdasar skala pengukuranya meliputi data berskala nominal, data berskala ordinal, dan data berskala interval serta data berskala rasio. b. Data berdasar sifatnya Data dapat dibedakan berdasar sifatnya yaitu data bersifat kualitatif dan data bersikat kuantitatif. Data kualitatif biasanya disebut juga data berbentuk katagori. Data kualitatif adalah data yang dapat digolongkan berdasar katagorikatagori atau sub-sub katagori, sperti jenis kelamin digolongkan atas dasar lakilaki dan perempuan; tingkat kesenangan digolongkan senang, biasa-biasa saja dan tidak senang. Berdasar contoh di atas, data berskala nominal dan ordinal termasuk data kualitatif. Namun demikian ada yang mengatakan bahwa data berskala ordinal disebut data semi kuantitatif. Data kuantitatif adalah data yang diperoleh diperoleh dari hasil pengukuran, seperti; prestasi belajar diukur dengan skala 0-100; umur diukur dalam dalam satuan waktu, misal dalam tahun atau bulan atau jam; berat badan diukur dengan satuan berat, misal kilogram, gram atau miligram dan sebagainya. Data berskala interval dan rasio dapat juga digolongkan kedalam data bersifat kuantitatif. Berdasarkan bentuk data kuantitatif data dibagi menjadi dua yaitu
    • 11 Diskrit dan kontinu. Data diskrit, yaitu data yang diperoleh dari hasil perhitungan. Contoh: Banyaknya siswa dikelas. Data kontinu, yaitu data yang diperoleh dari hasil pengukuran. Contoh: Prestasi belajar rata-rata siswa kelas tiga disuatu sekolah (nilai UAN), jarak sekolah ke rumah siswa A (km). c. Data berdasar sumber Berdasarkan sumbernya dibagi menjadi intern dan ekstern. Data Intern, yaitu data dalam lingkungan sendiri. Contohnya: spesifikasi produk, beban biaya produksi, kualitas produk dan sebagainya. Data Ekstern, yaitu data yang diperoleh dari pihak atau sumber lain, sehingga berdasarkan sumbernya, data ekstern terbagi menjadi dua bagian lagi, yaitu: Data Ekstern Primer, yaitu data pihak lain yang langsung dikumpulkan oleh peneliti itu sendiri. Contoh: Peneliti mencatat kapasitas produksi produk c di pabrik A, peneliti mencatat kualitas produk di pabarik A, peneliti mencatat penghasilan bulanan pegawai Pabrik A. Data Ekstern Sekunder, yaitu data dari pihak lain yang dikumpulkan melalui sebuah perantara lagi, lengkapnya data ekstern sekunder adalah mengambil atau menggunakan, sebagian atau seluruh data dari sekumpulan data yang telah dicatat atau dilaporkan oleh badan atau orang lain. Contoh: Peneliti mencatat data kualitas produk C dari hasil laporan peneliti lainnya untuk diterapkan dalam contoh aplikasi metode barunya. d. Data Menurut Cara Memperolehnya Data menurut cara memperolehnya dibagi menjadi dua yaitu Data Primer dan sekunder. Data primer adalah data yang secara langsung diambil dari objek / obyek penelitian oleh peneliti perorangan maupun organisasi. Contoh : Mencatat langsung pengunjung yang menggunakan Transjogja untuk meneliti preferensi konsumen Transjogja. Data sekunder adalah data yang didapat tidak secara langsung dari objek penelitian. Peneliti mendapatkan data yang sudah jadi yang dikumpulkan oleh pihak lain dengan berbagai cara atau metode baik secara komersial maupun non komersial. Contohnya adalah pada peneliti yang menggunakan data statistik hasil riset dari surat kabar atau majalah.
    • 12 e. Data Menurut Waktu Pengumpulannya Jenis-jenis Data Menurut Waktu Pengumpulannya dibagi menjadi dua yaitu data Cross Section dan data Time Series. Data cross-section adalah data yang menunjukkan titik waktu tertentu. Contohnya laporan keuangan kelas per minggu, data pelanggan. Data Time Series / Berkala adalah data yang datanya menggambarkan sesuatu dari waktu ke waktu atau periode secara historis. Contoh data time series adalah data perkembangan nilai tukar dollar amerika terhadap euro eropa dari tahun 2004 sampai 2006. f. Data Berdasarkan Proses Pengambilannya Data dapat juga dibedakan berdasar atas proses pengambilannya, apabila semua individu damati dan diukur serta digunakan sebagai data dalam penelitian disebut sensus. Misal, untuk pemilihan Bupati di Kotamadya A disyaratkan penduduk kotamadya A, dan minimal berumur 17 tahun serta telah tinggal minimal 6 bulan. Semua calon pemilih walikota di Kotamadya A tersebut disensus oleh panitia. Ada satu lembaga tertentu ingin mengetahui lebih cepat siapa pemenang pemilihan walikota di Kotamadya A tersebut, maka lembaga tersebut hanya mengambil sebagian penduduk sudah cukup mewakili pemilih walikota tersebut, hasilnya jauh lebih cepat didapat, misal sebagai suatu keputusan siapa walikota terpilih, cara pengambilan sebagian dari populasi disebut sampling. Cara pengambilan sampling pada suatu populasi dapat dilakukan secara random dan nonrandom. Ada beberapa alasan mengapa sensus tidak dapat dilakukan, diantaranya banyaknya populasi yang terhingga tapi tersebar dan sulit dijangkau, banyaknya, petugas sensus yang harus dikerahkan, serta efisienkah atau sebandingkah waktu, dan biaya yang telah dikeluarkan dengan hasil yang diperoleh, serta beberapa alasan lainnya. g. Data Katagori Karakteristik dari variabel yang datanya dibedakan menjadi 2 katagori, misal variabel jenis kelamin, dibedakan laki-laki dan perempuan; status hewan, dibedakan bertelinga atau tidak, data demikian disebut data biner atau dikhomous. Bila data dibedakan lebih dari 2 katagori, seperti variabel golongan
    • 13 darah dapat dibedakan menurut golongan A, B, AB dan O disebut data nominal. Data nominal adalah data yang diperoleh melalui skala pengukuran yang bersifat hanya membedakan. Namun bila skala pengukuran memilki sifat dapat membedakan dan memuat pengertian urutan maka data demikian disebut data ordinal. Misal; Tingkat kemanisan buah jeruk, dibedakan menjadi manis, sedang dan kurang manis; Tingkat keparahan penyakit kanker payudara pada pasien di RSU X dibedakan pada tingkat stadium 1, 2, 3 dan 4. h. Data numerik Data numerik dibedakan menjadi data diskrit dan kontinu. Data numerik diskrit adalah data pada variabel yang isinya hanya bisa dinilai numerik tertentu, misal; jumlah anak dalam suatu keluarga; jumlah denyut nadi dalam 24 jam dllnya. Data numerik diskrit dengan data ordinal berbeda, jumlah anak dalam keluarga misal; jumlah anak ada 1, 2, 3, 4 anak, data ini memiliki arti sebagai berikut; jumlah anak 4 akan sama dengan 2 x jumlah 2 anak., sedangkan bila ada orang sakit kanker payudara dan dia berada pada stadium 4. Stadium kanker payudara dibedakan stadium1, 2, 3 dan 4, akan tetapi kanker stadium 4 tidak berarti 2 kali dari tingkat keperahan stadium 2. Data numerik kontinu biasanya diperoleh melalui cara pengukuran, misal berat badan, tinggi tanaman dan lainnya. Data yang didapat melalui pengukuran dipengaruhi oleh ketelitian alat ukur yang digunakan. Berat badan kambing 35, 56 kg , berarti memilki ketelitian 0,01 kg. Dalam analisis data, data biner biasanya diberi kode 0 -1, atau ya-tidak. Misal; laki-laki diberi kode 0 dan perempuan diberi kode 1. Untuk data ordinal, misal; tingkat kemanisan dibedakan manis, sedang dan kurang, tingkat kemanisan manis diberi nilai 3, sedang diberi kode 2, kurang manis diberi kode 1. Data numerik kontinu dapat diperlakukan menjadi data katagorikal ordinal, tapi tidak sebaliknya, misalnya, nilai biostatistika skor 0-100, dapat diperlakukan dalam bentuk nilai/ kode 4, bila skor 80-100; 3, bila skor 70-<80; 2, bila skor 50-<70 dan 1, bila skor 40-<50 serta 0, bila skor <40.
    • 14 1.5. Peranan Statistika dalam Penelitian Statistika dalam penelitian dibedakan atas dua macam, yaitu statistika diskriptif dan statistika induktif/ inferensial. Statistika diskriptif digunakan atau diterapkan untuk mengatur, meringkas, menyajikan dan mendiskripsikan data dengan tujuan agar data menjadi lebih bermakna. Pengaturan, penyajian dan peringkasan data dapat diwujudkan dalam bentuk : tabel , distribusi frekuensi, histogram, diagram batang, diagram lingkar, piktogram, poligon atau ogive. Diskripsi data dapat dinyatakan dengan dua aspek yaitu :  Ukuran pemusatan ( central tendency) yaitu suatu harga kemana data cenderung memusat , dinyatakan dalam bentuk harga rata-rata, modus atau median.  Ukuran penyebaran (Disperson) yaitu sejauh mana ketervariasian data yang satu dengan yang lain, dinyatakan dalam bentuk rentang (range), simpangan (deviasi), simpangan baku ( Standar deviasi), varians, koefisien variansi atau standar error. Statistik inferensial digunakan atau diterapkan untuk menyimpulkan tentang suatu harga parameter populasi berdasarkan harga statistik sampel. Statistik inferensial dibedakan atas dua bagian yaitu : Estimasi dan uji hipotesis. Uji hipotesis dalam statistika inferensial sering disebut uji hipotesis statistik, ada beberapa terminologi yang penting untuk dijelaskan yaitu ; populasi dan sampel; parameter dan statistik; hipotesis nol dan hipotesis alternatif serta harga  dan  . Parameter adalah semua harga yang diperoleh dari atau dipunyai oleh populasi, misalnya harga rata-rata populasi dinyatakan dalam bentuk  dan  sebagai standart dedviasi serta  2 sebagai varians. Statistik adalah semua harga yang diperoleh atau dipunyai oleh sampel. Harga rata-rata, simpangan baku dan
    • 15 varians dari sampel , masing-masing ditulis x , s dan s2 .1 Berdasarkan parameter yang ada statistik dibagi menjadi Statistik parametrik dan nonparametrik. Statistik Parametrik adalah statistik yang parameter dari populasinya mengikuti suatu distribusi tertentu, seperti : seperti distribusi normal dan memiliki varians yang homogen dan berhubungan dengan inferensi statistik yang membahas parameter-parameter populasi; jenis data interval atau rasio; distribusi data normal atau mendekati normal. Statistik Nonparametrik adalah statistik yang parameter dari populasinya tidak mengikuti suatu distribusi tertentu, seperti: distribusi normal, dan varians tidak perlu homogin atau inferensi statistik tidak membahas parameter-parameter populasi; jenis data nominal atau ordinal; distribusi data tidak diketahui atau tidak normal. Gambar 1. Hubungan Populasi, Sampel,Statistik, Parameter
    • 16 Gambar 2. Macam tingkat pengukuran dan statistik yang cocok untuk masing masing tingkat Hipotesis adalah pernyataan yang masih lemah, karena belum dibuktikan apakah didukung oleh data atau tidak. Hipotesis statistik adalah pernyataan tentang satu atau lebih harga parameter. Dengan demikian hipotesis statistik dapat berbentuk oleh pernyataan tentang    2 dan p dsb. Hipotesis statistik dapat dinyatakan Apa adalah hipotesis yang berazaskan pada “praduga tak ber - - - “ ( dibaca tak berbeda, tak berhubungan dsbnya ) , Oleh karena itu Ho dinyatakan dengan kalimat “ Tidak ada perbedaan atau tidak ada hubungan atau tidak ada asosiasi dsb”. Hipotesis alternatif (Ha) adalah kebalikan dari hipotesis nol. Ha dinyatakan dalam kalimat : ada perbedaan - - - atau ada hubungan atau ada asosiasi - - - dsb. Ho dan Ha bersifat komplementer, dalam arti bila Ho ditolak , maka Ha diterima, sebaliknya (tidak ada alternatif lain). Ho Hakim yang selalu berpegang pada azas ; “ praduga terdakwa tak bersalah”, sedangkan Ha yang selalu berpegang pada azas “praduga terdakwa bersalah”. Jaksa
    • 17 Latihan Tugas. 1. 1. Tulislah pemahaman anda tentang statistika dengan statistik? 2. Apa yang membedakan sensus dengan sampling? 3. Apa yang dimaksud dengan populasi dan sampel dan berilah contohnya? 4. Apa yang dimaksud dengan data jenis kualitatif dan kuantitatif ? 5. Jelaskan macam data berdasar skala pengukurannya! Berilah contoh masing-masing!, 6. Jelaskan statistik deskriptif dan statsitik inferensial! Tes Formatif 1 1. Statistika adalah; A. keterangan ringkas berbentuk angka-angka B. metode untuk mengumpulkan, mengolah dan menyajikan, serta menginterpretasikan data yang berujud angka-angka C. ilmu yang mempelajari cara pengumpulan, penyajian, dan analisis data, serta cara pengambilan kesimpulan secara umum berdasarkan hasil penelitian yang menyeluruh D. . sekumpulan variabel yang menjelaskan hubungan sebab akibat 2. Jika kita memperhatikan statistika, maka secara garis besar urutan fungsifungsinya adalah: a. pengumpulan data, penarikan kesimpulan, pengolahan dan penganalisisan data , pembuatan keputusan b. pengumpulan data, pengolahan dan penganalisisan data, penarikan kesimpulan, pembuatan keputusan c. pengolahan dan penganalisisan data, pengumpulan data, penarikan kesimpulan, pembuatan keputusan d. pengumpulan data, pengolahan dan penganalisisan data, pembuatan keputusan, penarikan kesimpulan
    • 18 3. Depertemen pendidikan dan kebudayaan kota Jember ingin mengetahui tingkat penguasaan siswa kelas 6 sekolah dasar terhadap bahasa Indonesia. Populasi dan sampel yang baik untuk dilakukan penelitian berdasar kasus tersebut adalah; a. Populasi; semua siswa kelas 6 di kota Jember dan sampel; semua siswa kelas 6 di kota Jember, b. Populasi; semua siswa kelas 6 di kota Jember dan sampel; beberapa siswa kelas 6 yang dipilih secara acak di kota Jember, c. Populasi; semua siswa kelas 6 di kota Jember dan sampel; beberapa siswa kelas 6 dari beberapa siswa di kota Jember, d. Populasi; semua siswa kelas 6 dikota Jember dan sampel; beberapa siswa kelas 6 dari siswa tertentu di kota Jember, 4. Guru IPA kelas 6 SD X di Kota Jember mempunyai data sebagai berikut; 1. Data nama siswa dan siswi kelas 6SD X di Kota Jember, 2. Data nilai IPA kelas 6 SD X di Kota Jember, 3. Data nilai bahasa Indonesia dari guru Bahasa Indonesia di Kelas SD X Jember 4. Data nilai UAN Matematika kelas 6 SD X dari Diknas Kota Jember Yang merupakan data primer adalah; a. 1,2 dan 3 b. 1. Dan 2 c. 2 dan 3 d, 1,2 , 3 dan 4 5. Misal; Jenis pekerjaan diklasifikasi sebagai: (1) pegawai negeri diberi tanda 1, (2) pegawai swasta diberi tanda 2, (3) wiraswasta diberi tanda 3, dan (4) pegawai kontrak diberi tanda 4. Data demikian disebut ; A. data rasio B. data interval C. data ordinal D. data nominal 6. Diberikan beberapa ukuran sebagai berikut; 1. Tinggi badan, 2. Daftar 4 negara terkorup 3. Merk hand phone, Hidung mahasiswa dikatagorikan dalam bentuk mancung, sedang dan pesek
    • 19 Ukuran data yang dapat digolongkan menjadi skala ordinal adalah; A. 1, 2 dan 3 B. 1 dan 3 C. 2 dan 4 D. 4 saja 7. Kumpulan individu yang diperoleh dari cara mengambil sebagian secara acak dari seluruh elemen yang menjadi objek penelitian disebut ; A. populasi B. sampling C. sensus D. sampel 8. Cara mengambil data setiap obyek penelitian untuk diamati dan diukur disebut; A. populasi B. sampling C. sensus D. sampel Penilaian; Cocokan Jawaban anda dengan kunci yang tersedia. Tingkat penguasaan = (Jumlah jawaban benar/ Jumlah soal ) x 100 % Kreteria ketercapaian penguasaan minimal didefinisikan sebagai berikut; Bila tingkat penguasaan anda 80 persen atau lebih, anda dapat melanjutkan ke modul berikutnya, tetapi bila kurang dari 80 persen, anda harus mengulangi bahan kajian ini, terutama bahan kajian yang belum terkuasai. Jawab. no 1 2 3 4 5 6 7 8 Jwb c b b b d c d c