1. MAKALAH
“Mengenal Statistika”
Diajukan sebagai salah satu tugas Ujian Akhir Semester (UAS)
Mata Kuliah : Bahasa Indonesia
Dosen Pengampu : Indrya Mulyaningsih, M.Pd.
Disusun oleh:
Musyfi’ah (14121520519)
Fakultas / Jurusan : Tarbiyah / Tadris Matematika
Kelas / Semester : C / 2 (dua)
IAIN SYEKH NURJATI CIREBON
Jl. Perjuangan By Pass Sunyaragi Cirebon - Jawa Barat 45132
Telp : (0231) 481264 Faxs : (0231) 489926
2. BAB I
PENDAHULUAN
1.1 Latar Belakang Masalah
Keberhasilan Jepang dalam menerapkan ilmu statistika terutama ilmu
peluang (probabilitas) sangat nampak dalam mendesain dan memasarkan
produk-produknya, seperti mobil, motor, barang elektronik dan produk-
produk lainnya. Prestasi itu dicapai karena keberhasilan pendidikan di Jepang
dalam mata pelajaran statistika yang diberikan secara luas sejak sekolah
menengah atas sampai perguruan tinggi. Bahkan, untuk mendukung pelajaran
statistika, perguruan tinggi di Jepang mewajibkan mahasiswa di berbagai
jurusan untuk mempelajari matematika. Berkat keberhasilan pendidikan dan
publikasi secara luas dalam pengetahuan statistika telah menjadi bagian dan
budaya masyarakat Jepang.
Kita di Indonesia boleh dikatakan kurang beruntung dalam hal kemajuan
ilmu statistika. Jangankan berhasil dalam mengembangkan ilmu statistika
yang tingkatnya canggih (tinggi), yang tingkatnya paling sederhanapun belum
berhasil kita capai. Bahkan lebih parah dari itu, kita belum mampu
menerapkan ilmu statistika untuk memecahkan masalah kompleks, kita baru
mampu memanfaatkan ilmu statistika secara sederhana saja.
Bagi pelajar dan mahasiswa, mata pelajaran statistika termasuk mata
pelajaran yang ditakuti, dijauhi dan dianggap sulit seperti juga bagaimana
mereka memandang pelajaran matematika, selalu dikatakan sebagai pelajaran
yang sulit. Masyarakat telah menjadikan statistika dan matematika sebagai
3. momok dalam kehidupan sehari-hari sehingga hal ini menjadi kendala utama
dalam memajukan ilmu statistika dan matematika serta terbatasnya
kemampuan bangsa kita dalam menerapkan ilmu statistika. Singkat kata, kita
belum berhasil menjadikan statistika dan matematika menjadi bagian hidup
dan budaya masyarakat.
Apakah keadaan ini akan dibiarkan terus menerus sehingga kita akan
menjadi bangsa yang ketinggalan jauh dibandingkan dengan negara-negara
lain dalam menguasai dan menerapkan ilmu statistika? Kalau kita mau belajar
dari pengalaman negara-negara lain bahwa kemajuan dalam statistika telah
memberi sumbangan besar dalam menentukan kemajuan di berbagai bidang
kehidupan, maka jawabannya tentu tidak. Melalui proses dan mekanisme
pendidikan, walaupun berjalan dengan lambat, kita berharap bahwa pada
suatu saat bangsa kita akan maju dalam bidang statistika dan matematika,
paling tidak harapan ini kita letakkan pada generasi penerus bangsa ini.
1.2 Rumusan Masalah
Dalam pembuatan makalah ini kami mengambil rumusan masalah sebagai
berikut:
Apa pengertian Statistika ?
Apa pengertian Populasi dan Sampel, Data dan Skala Pengukuran ?
Bagaimana Peranan Statistika dan Perkembangannya
1.3 Tujuan Penulisan
Tujuan dari dibuatnya makalah ini adalah :
Kita dapat mengetahui arti dari statistika.
4. Kita dapat mengetahui arti dari populasi dan sampel, data dan skala
pengukuran.
Kita dapat mengetahui dan memahami peranan statistika dan
perkembangannya.
Bahan penilaian UAS Mata Kuliah Bahasa Indonesia.
5. BAB II
PEMBAHASAN
Tempo dulu statistik hanya digunakan untuk menggambarkan keadaan dan
menyelesaikan problem-problem kenegaraan saja seperti perhitungan banyaknya
penduduk, pembayaran pajak, mencatat pegawai yang masuk dan keluar,
membayar gaji pegawai, mencatat hasil kebun dan lainnya. Namun, di era
globalisasi ini hampir semua bidang menggunakan statistik bergantung pada
masalah yang dijelaskan oleh nama statistik itu sendiri. Misalnya: pendidikan,
kedokteran, pertanian, psikologi, administrasi, sosiologi, teknik, hukum, bisnis,
ekonomi bahkan politik.
2.1 Pengertian Statistika
Statistik dan statistika merupakan dua hal yang berbeda. Kata statistik
dapat diartikan sebagai kumpulan angka-angka mengenai suatu masalah,
sehingga dapat memberikan gambaran mengenai masalah tersebut. Biasanya
kumpulan data tersebut sudah disusun dalam sebuah tabel. Misalnya statistik
kecelakaan lalu lintas menurut jenis korbannya, seperti luka ringan, luka berat
dan meninggal. Dan masih banyak lagi contohnya, seperti statistik penduduk,
statistik pertanian dan sebagainya.1
Kata statistik juga diartikan sebagai suatu ukuran yang dihitung dari
sekumpulan data dan merupakan wakil dari data itu. Misalnya:
Rata-rata berat badan dari mahasiswa yang mengikuti kuliah ini
adalah 51 Kg.
1
Nar Herrhyanto dan M. Akib Hamid, Statistika Dasar, Jakarta: Universitas Terbuka, 2011.
Halaman 1.1
6. 90% dari mahasiswa yang mengikuti kuliah ini berasal dari kota “A”.
Kecelakaan lalu lintas itu kebanyakan diakibatkan karena
kecerobohan pengemudi angkutan kota.
Dalam hal ini persentase, rata-rata dan kebanyakan termasuk ke dalam
statistik.2
Pengertian statistik yang ketiga dikaitkan dengan ilmu pengetahuan atau
metode ilmiah dan sering disebut statistika. Statistika adalah metode ilmiah
yang mempelajari pengumpulan, pengaturan, perhitungan, penggambaran,
dan penganalisaan data, serta penarikan kesimpulan yang valid berdasarkan
penganalisaan yang dilakukan dan pembuatan keputusan yang rasional.3
Dalam perkembangannya untuk menyelesaikan suatu masalah dapat
digunakan beberapa pendekatan antara lain statistika dalam arti sempit dan
statistika dalam arti luas (Sutrisno Hadi, 1994:221).
Statistika dalam arti sempit (statistika deskriptif) ialah statistika yang
mendeskripsikan atau menggambarkan tentang data yang disajikan dalam
bentuk tabel, diagram, pengukuran tendensi sentra (rata-rata hitung, rata-rata
ukur dan rata-rata harmonik), pengukuran penempatan (median, kuartil, desil
dan persentil), pengukuran penyimpangan (range, rentangan antar kuartil,
rentangan semi antar kuartil, simpangan rata-rata, simpangan baku, varians,
koefisien varians dan angka baku), angka indeks serta mencari kuatnya
hubungan dua variabel, melakukan peramalan (prediksi) dengan
menggunakan analisis regresi linier, membuat perbandingan (komparatif).
2
Ibid., Halaman 1.2
3
Ibid
7. Tetapi dalam analisis korelasi, regresi maupun komparatif tidak perlu
menggunakan uji signifikansi lagi pula tidak bermaksud membuat
generalisasi (bersifat umum).
Dalam arti luas disebut juga dengan statistika inferensial/ statistika
induktif/ statistika probabilitas ialah suatu alat pengumpul data, pengolah
data, menarik kesimpulan, membuat tindakan berdasarkan analisis data yang
dikumpulkan atau statistika yang digunakan menganalisis data sampel dan
hasilnya dimanfaatkan (generalisasi) untuk populasi. Hal ini sesuai dikatakan
oleh Sudjana, (1992:3) bahwa:
“Statistika (statistic) adalah ilmu terdiri dari teori dan metoda yang
merupakan cabang dari matematika terapan dan membicarakan tentang:
bagaimana mengumpulkan data, bagaimana meringkas data, mengolah
dan menyajikan data, bagaimana menarik kesimpulan dari hasil analisis,
bagaimana menentukan keputusan dalam batas-batas resiko tertentu
berdasarkan strategi yang ada.”
Dengan demikian dapat dikatakan bahwa, statistika adalah suatu ilmu
pengetahuan yang berhubungan dengan data statistik dan fakta yang benar.
Atau suatu kajian ilmu pengetahuan yang dengan teknik pengumpulan data,
teknik pengolahan data, teknik analisis data, penarikan kesimpulan dan
pembuatan kebijakan/ keputusan yang cukup kuat alasannya berdasarkan data
dan fakta yang benar.
8. Ada tiga jenis landasan kerja statistik, menurut Sutrisno Hadi (1994:222-
223) yaitu:
Variasi. Didasarkan atas kenyataan bahwa seorang peneliti atau
penyelidik selalu menghadapi persoalan dan gejala yang bermacam-
macam (variasi) baik dalam bentuk tingkatan dan jenisnya.
Reduksi. Hanya sebagian dan seluruh kejadian yang hendak diteliti
(penelitian sampling).
Generalisasi. Sekalipun penelitian dilakukan terhadap sebagian dari
seluruh kejadian yang hendak diteliti, namun kesimpulan dari
penelitian ini akan diperuntukkan bagi keseluruhan kejadian atau
gejala yang hendak diambil.
Ada beberapa karakteristik atau ciri-ciri pokok statistik adalah sebagai
berikut:
Statistik bekerja dengan angka
Pertama, angka statistic sebagai jumlah atau frekuensi dan angka
statistic sebagai nilai atau harga. Pengertian ini mengandung arti
bahwa data statistic adalah data kuantitatif. Misalnya, jumlah
kecelakaan yang terjadi dalam satu tahun, jumlah tersangka koruptor
yang diproses di KPK tahun 2009, jumlah siswa SD Jakarta tahun
2009, Jumlah siswa yang lulus UAN 2010, dan seterusnya. Angka-
angka ini menyatakan nilai atau harga sesuatu.
9. Kedua, angka statistik sebagai nilai mempunyai arti data kualitatif
yang diwujudkan dalam angka. Contoh : nilai IQ, mutu pengajaran
guru, metode pengajaran, nilai kepuasan, dan seterusnya.
Statistik bersifat obyektif
Statistik bekerja dengan angka sehingga mempunyai sifat
objektif, artinya angka statistic dapat digunakan sebagai alat pencari
fakta, pengungkapan kenyataan yang ada dan memberikan keterangan
yang benar, kemudian menentukan kebijakan sesuai fakta dan
temuannya yang diungkapkan apa adanya.
Statistik bersifat universal (umum)
Statistik tidak hanya digunakan dalam salah satu disiplin ilmu
saja, tetapi dapat digunakan secara umum dalam berbagai bentuk
disiplin ilmu pengetahuan dengan penuh keyakinan.
Dalam perkembangan Ilmu Pengetahuan dan Teknologi (Iptek) saat ini,
bahwa ilmu statistika telah mempengaruhi hampir seluruh aspek kehidupan
masyarakat.Statistika dapat digunakan sebagai alat4
:
Komunikasi ialah sebagai penghubung beberapa pihak yang
menghasilkan data statistik atau berupa analisis ststistik sehingga
beberapa pihak tersebut akan dapat mengambil keputusan melalui
informasi tersebut.
Deskripsi yaitu penyajian data dan mengilustrasikan data misalnya
mengukur hasil produksi.
4
.Moch. Idochi Anwar, Dasar-dasar Statistika, Bandung: Alfabeta, 2008. Halaman 5-6
10. Regresi yaitu meramalkan pengaruh data yang satu dengan data
lainnya dan untuk mengantisipasi gejala-gejala yang akan datang.
Korelasi yaitu untuk mencari kuatnya atau besatnya hubungan data
dalam suatu penelitian.
Komparasi yaitu membandingakan data dua kelompok atau lebih.
2.2 Populasi dan Sampel
Sugiyono (1997:57) memberikan pengertian bahwa: “Populasi adalah
wilayah generalisasi yang terdiri dari obyek atau subyek yang menjadi
kuantitas dan karakteristik tertentu yang ditetapkan oleh peneliti untuk
dipelajari dan kemudian ditarik kesimpulannya”
Populasi didefinisikan sebagai suatu keseluruhan pengamatan atau obyek
yang menjadi perhatian kita.5
Ada dua jenis populasi, yaitu: populasi terbatas dan populasi tak terbatas
(tak terhingga).
Populasi Terbatas
Populasi terbatas adalah mempunyai sumber data yang jelas batasnya
secara kuantitatif sehingga dapat dihitung jumlahnya. Contoh: Jumlah
500 mahasiswa yang mendapat beasiswa program JPS di Sumatera
Barat.
Populasi Tak Terbatas (Tak Terhingga)
Populasi tak terbatas yaitu sumber datanya tidak dapat ditentukan
batas-batasannya sehingga relatif tidak dapat dinyatakan dalam bentuk
5
Boediono dan Wayan Koster, Teori dan Aplikasi STATISTIKA dan PROBABILITAS Sederhana,
Lugas dan Mudah Dimengerti, Bandung: PT Remaja Rosdakarya, 2002. Halaman 9
11. jumlah. Contoh: Meneliti berapa liter pasang surut air laut pada bulan
purnama.
Berdasarkan sifatnya, populasi dapat digolongkan menjadi populasi
homogen dan populasi heterogen.
Populasi Homogen adalah sumber data yang unsurnya memiliki sifat
yang sama sehingga tidak perlu mempersoalkan jumlahnya secara
kuantitatif.
Populasi Heterogen adalah sumber data yang unsurnya memiliki sifat
atau keadaan yang berbeda (bervariasi) sehingga perlu ditetapkan
batas-batasannya, baik secara kualitatif maupun kuantitatif.
Suharsimi Arikunto (1998: 117) mengatakan bahwa: “Sampel adalah
bagian dari populasi (sebagian atau wakil populasi yang diteliti). Sampel
penelitian adalah sebagian dari populasi yang diambil sebagai sumber data
dan dapat mewakili seluruh populasi”. Sugiyono (1997: 57) memberikan
pengertian bahwa: “Sampel adalah sebagian dari jumlah dan karakteristik
yang dimiliki oleh populasi”. Dari beberapa pendapat tersebut dapat ditarik
kesimpulan bahwa sampel adalah bagian dari populasi yang mempunyai ciri-
ciri atau keadaan tertentu yang akan diteliti. Karena tidak semua data dan
informasi akan diproses dan tidak semua orang atau benda akan diteliti
melainkan cukup dengan menggunakan sampel yang mewakilinya. Dalam hal
ini sampel harus representatif disamping itu peneliti wajib mengerti tentang
12. besar ukuran sampel, teknik sampling dan karakteristik populasi dalam
sampel.6
2.3 Data
Data ialah bahan mentah yang perlu diolah sehingga menghasilkan
informasi atau keterangan, baik kualitatif maupun kuantitatif yang
menunjukan fakta. 7
Data menurut jenisnya ada dua yaitu:
Data Kualitatif yaitu data yang berhubungan dengan kategorisasi,
karakteristik berwujud pertanyaan atau berupa kata-kata. Contohnya:
Wanita itu cantik, pria itu tampan, baik, buruk, senang, sedih, harga
minyak turun harga dolar naik dan lain sebagainya.
Data ini biasanya didapat dari wawancara dan bersifat subyektif sebab
data tersebut ditafsirkan lain oleh orang yang berbeda. Data kualitatif
dapat diangkakan dalam bentuk ordinal atau ranking.
Data Kuantitatif yaitu data yang berwujud angka-angka. Contohnya:
Pembayaran SPP TK Fathimah Rp 200.000/bulan.
Data ini diperoleh dari pengukuran langsung maupun dari angka-
angka yang diperoleh dengan mengubah data kualitatif menjadi
kuantitatif. Data kuantitatif bersifat obyektif dan bisa ditafsirkan oleh
semua orang. 8
Dalam hal ini, data kuantitatif dibagi menjadi dua bagian, yaitu:
6
Moch. Idochi Anwar, op. cit., halaman 10
7
Ibid., halaman 31
8
Ibid., halaman 31-32
13. Data diskrit adalah data yang diperoleh dengan cara menghitung
atau membilang. Contoh: banyak kursi yang ada diruangan ini ada
75 buah, jumlah siswa yang mengikuti mata kuliah ini mencapai
110 orang dan lain sebagainya.
Data kontinu adalah data yang diperoleh dengan cara mengukur.
Contoh: panjang benda itu adalah 15 cm, jarak antara kota
Bandung dengan kota Cirebon adalah 130 km, berat badan Adi
adalah 58 kg dan lain sebagainya.9
Menurut sumbernya, data dapat dibedakan menjadi dua jenis, yaitu:
Data Interen
Data interen adalah data yang diperoleh atau bersumber dari
dalam suatu instansi (lembaga, organisasi).
Data Eksteren
Data eksteren adalah data yang diperoleh atau bersumber dari luar
instansi.
Contoh dari data interen, misalnya, suatu perusahaan A
pada tahun 1999 mempunyai pegawai sebanyak 100 orang, biaya
operasional perusahaan sebesar 1 milyar rupiah. Untuk
mengetahui posisi perusahaan relatif terhadap perusahaan lain
yang sejenis, maka diperlukan data lain dari luar perusahaan itu
sendiri. Data inilah yang disebut data eksteren, misalnya, pada
tahun yang sama perusahaan B mempunyai pegawai sebanyak 80
9
Nar Herrhyanto dan M. Akib Hamid, op.cit., halaman 1.3-1.4
14. orang, biaya operasional 1,5 milyar rupiah dan keuntungan
perusahaan adalah 2,3 milyar rupiah. Jadi, meskipun sama-sama
mendapat keuntungan, jelas prestasi A lebih buruk daripada
perusahaan B, karena dengan jumlah pegawai yang lebih banyak,
biaya operasional lebih besar, tetapi keuntungannya lebih kecil
daripada perusahaan B. Dalam hal ini terhadap perusahaan A,
data dari perusahaan A merupakan data interen, sedangkan data
dari perusahaan B merupakan data eksteren.10
Data dibagi menjadi dua bagian menurut cara memperolehnya, yaitu:
Data primer adalah data yang dikumpulkan dan diolah sendiri oleh
suatu organisasi serta diperoleh langsung dari obyeknya. Contoh:
Pemerintah melalui Biro Pusat Statistik (BPS) ingin
mengetahui jumlah penduduk Indonesia, maka BPS
mengirimkan petugas-petugasnya untuk mendatangi secara
langsung rumah tangga-rumah tangga yang ada di Indonesia.
Perusahaan susu “SEGAR JAYA” ingin mengetahui jumlah
konsumsi susu yang diminum oleh masyarakat di Kelurahan
Kejaksan, maka petugas dari perusahaan tersebut secara
langsung mendatangi rumah tangga-rumah tangga yang ada di
Kelurahan Kejaksan.
Data sekunder adalah data yang diperoleh dalam bentuk sudah jadi,
sudah dikumpulkan dan diolah oleh pihak lain, biasanya data itu
10
Boediono dan Wayan Koster, op.cit., Halaman 7
15. dicatat dalam bentuk publikasi-publikasi. Contoh: seorang peneliti
membutuhkan data mengenai jumlah penduduk di sebuah kota dari
tahun 1960 sampai 1970, maka orang itu dapat memperolehnya di
BPS.11
Untuk memperoleh data yang benar dan dapat dipertanggungjawabkan
keabsahannya, maka data harus dikumpulkan dengan cara atau proses yang
benar. Baik melalui sensus maupun sampling data dapat dikumpulkan dengan
beberapa cara (teknik), yaitu sebagai berikut.
Wawancara (interview), yaitu cara untuk mengumpulkan data dengan
mengadakan tatap muka secara langsung antara orang yang bertugas
mengumpulkan data dengan orang yang menjadi sumber data atau
obyek penelitian.
Kuesioner (angket) adalah cara mengumpulkan data dengan mengirim
kuesioner yang berisi sejumlah pertanyaan yang ditujukan kepada
orang yang menjadi obyek penelitian sehingga jawabannya tidak
langsung diperoleh.
Observasi (pengamatan) adalah cara mengumpulkan data dengan
mengamati atau mengobservasi obyek penelitian peristiwa/kejadian
baik berupa manusia, benda mati, maupun alam.
Tes dan Skala Obyektif adalah suatu cara mengumpulkan data dengan
memberikan tes kepada obyek yang diteliti.
11
Nar Herrhyanto dan M. Akib Hamid, op.cit., halaman 1.4
16. Metode Proyektif adalah cara mengumpulkan data dengan mengamati
atau menganalisis suatu obyek melalui ekspresi luar dari obyek
tersebut dalam bentuk karya (lukisan) atau tulisan.
Semua alat yang dipakai untuk mengumpulkan data, apakah itu pedoman
wawancara, angket dan tes, sebelum dipakai biasanya terlebih dahulu
diadakan uji coba untuk mengadakan perbaikan dan validasi. Pada lima cara
mengumpulkan data tersebut, orang yang menjadi obyek penelitian atau yang
memberi keterangan penelitian disebut responden.12
Data populasi atau sampel yang sudah terkumpul dengan baik, apabila
digunakan untuk keperluan informasi, laporan atau analisis lanjutan
hendaknya diatur, disusun dan disajikan dalam bentuk yang jelas, rapih serta
komunikatif dengan cara menampilkan atau menyajikan data yang lebih
menarik publik. Secara umum ada beberapa cara penyajian data statistik yang
sering digunakan yaitu tabel, grafik, diagram, keadaan kelompok, simpangan
baku dan angka baku.13
Tabel terdiri dari:
Tabel biasa
Tabel kontingensi
Tabel distribusi frekuensi:
Relatif
Kumulatif
Kumulatif relatif
12
Boediono dan Wayan Koster, op.cit., halaman 11-14
13
Moch. Idochi Anwar, op. cit., halaman 24
17. Grafik terdiri dari :
Histogram
Poligon frekuensi
Ogive
Diagram terdiri dari :
Diagram batang
Diagram garis
Diagram lambang
Diagram lingkaran dan pastel
Diagram peta
Diagram pencar
Diagram campuran
Keadaan kelompok terdiri dari:
Tendensi sentral:
Rata-rata hitung (mean)
Rata-rata ukur
Rata-rata harmonik
Modus (mode)
Ukuran penempatan:
Median
Kuartil
Desil
Persentil
18. Simpangan baku
Angka baku
Langkah-langkah pengolahan data adalah sebagai berikut:
Penyusunan data
Data yang sudah ada perlu dikumpulkan semua agar mudah
untuk mengecek apakah semua data yang dibutuhkan sudah terekap
semua.
Klasifikasi data
Klasifikasi data merupakan usaha menggolongkan,
mengelompokkan dan memilah data berdasarkan pada klasifikasi
tertentu yang telah dibuat dan ditentukan oleh peneliti. Tujuan
dilakukan klasifikasi data untuk memudahkan pengujian hipotesis.
Pengolahan data
Pengolahan data dilakukan untuk menguji hipotesis yang telah
dirumuskan. Hipotesis yang akan diuji harus berkaitan dan
berhubungan dengan permasalahan yang diajukan.
Interpretasi hasil pengolahan data
Tahap ini menerangkan setelah peneliti menyelesaikan analisis
datanya dengan cermat, kemudian langkah selanjutnya peneliti
menginterpretasikan hasil analisis akhirnya, peneliti menarik suatu
kesimpulan yang berisikan intisari dari seluruh rangkaian kegiatan
penelitian dan membuat rekomendasinya.14
14
Ibid., halaman 28
19. 2.4 Skala Pengukuran
Salah satu aspek penting yang perlu dipelajari dengan baik dalam
memahami data untuk keperluan analisis statistika terutama statistika
inferensia adalah skala pengukuran, yaitu yang menunjukan kualitas data.
Secara umum ada 4 tingkat/jenis skala pengukuran, yaitu skala nominal, skala
ordinal, skala interval dan skala rasio.15
Skala nominal adalah skala yang mempunyai ciri untuk membedakan
skala ukur yang satu dengan skala ukur yang lain. Pada skala nominal,
data hanya bisa diklasifikasikan ke dalam primitif atau paling rendah
atau jenis pengukuran yang paling terbatas.
Jenis dan Jumlah Buah-Buahan yang Diproduksi suatu Daerah pada
Tahun 2010
Jenis Buah-Buahan Jumlah
Pepaya 2 ton
Mangga 1,5 ton
Apel 1 ton
Duku 1,4 ton
Manggis 1,3 ton
Sumber: Data buatan
Skala ordinal adalah skala yang selain mempunyai ciri untuk
membedakan juga mempunyai ciri untuk mengurutkan pada rentangan
tertentu. Misalnya, rentangan dari yang paling rendah sampai yang
paling tinggi, dari yang paling jelek sampai yang paling baik.
15
Boediono dan Wayan Koster, op.cit., halaman 20
20. Penilaian Pimpinan Kelompok terhadap Anggota Kelompok
Kategori Nilai Banyaknya
Istimewa 6 orang
Baik 18 orang
Rata-rata 15 orang
Kurang 7 orang
Kurang sekali 2 orang
Sumber: Data buatan
Skala Interval adalah skala yang selain mempunyai ciri untuk
membedakan dan urutan juga mempunyai ciri jarak yang sama.
Misalnya, suhu tertinggi pada bulan Desember di kota A, kota B
dan kota C, berturut-turut adalah 28, 31 dan 20 dejarat Fahrenheit.
Skala Rasio adalah skala yang mempunyai 4 ciri, yaitu
membedakan, mengurutkan, jarak yang sama dan mempunyai
titik nol tulen (titik nol yang berarti). Sehingga dapat menghitung
rasio atau perbandingan diantara nilai. Contoh: Pak Asmuni
mempunyai uang nol rupiah, artinya Pak Asmuni tidak
mempunyai uang.
Selain keempat jenis skala pengukuran tersebut, ternyata skala interval
yang sering digunakan untuk mengukur gejala dalam penelitian sosial. Para
ahli sosiologi membedakan dua tipe skala pengukuran menurut gejala sosial
yang diukur16
, yaitu:
16
Moch. Idochi Anwar, op. cit., halaman 27
21. Skala pengukuran untuk mengukur perilaku susila dan kepribadian.
Ternasuk tipe ini adalah skala sikap, skala moral, skala test karakter
dan skala partisipasi sosial.
Skala pengukuran untuk mengukur berbagai aspek budaya lain dan
lingkungan sosial. Termasuk tipe ini adalah skalamengukur status
sosial ekonomi, lembaga-lembaga swadaya masyarakat (sosial),
kemasyarakatan, kondisi rumah tangga dan lain sebagainya.
2.5 Peranan Statistika dan Perkembangannya
Telah diuraikan sebelumnya bahwa dalam kehidupan modern dewasa ini
statistik memegang peranan yang sangat penting dalam berbagai bidang baik
di bidang ekonomi, pendidikan, manajemen, penelitian dan lain-lain. Dengan
memakai data masa lalu kita dapat meramalkan atau memprediksi suatu
keadaan di masa yang akan datang. Dalam hal ini statistika memegang
peranan penting pada aspek perencanaan dan pengambilan keputusan. Selain
itu, dengan perhitungan yang memakai metode statistik akan diperoleh hasil
perhitungan yang dapat dipakai untuk keperluan pengendalian terhadap suatu
perencanaan. Dalam bidang ekonomi, misalnya statistik memegang peranan
penting dalam masalah produksi, akuntansi dan pemasaran. Dalam masalah
produksi antara lain adalah menetapkan standar mutu dan pengawasan mutu
produk, pengawasan terhadapa efisiensi kerja dan pengujian terhadap metode
baru. Dalam masalah akuntansi antara lain, adalah penyesuaian yang
berkaitan dengan perubahan harga dan hubungan antara biaya dengan volume
produksi. Dalam masalah pemasaran antara lain adalah penelitian mengenai
22. preferensi (kesukaan) konsumen, penaksiran potendi pasaran bagi produk
baru, penelitian terhadap efektifitas cara promosi produk, pengujian terhadap
efektifitas metode penjualan yang berbeda dan penetapan harga.
Percepatan penerapan statistika menjadi semakin berkembang secara luas
karena adanya kemajuan di bidang computer dan teknologi software. Dengan
adanya komputer, maka hasil perhitungan statistik menjadi semakin cepat,
teliti dan akurat sehingga peranan statistik menjadi semaik berkembang di
berbagai bidang kehidupan terutama dalam analisis data dan keperluan
perencanaan. Dengan memakai paket-paket program, seperti SAS (Statistics
Analysis System) dan SPSS (Statistics Program For Sosial Science), maka
dengan mudah dapat diperoleh berbagai data statistik yang diinginkan sesuai
dengan kebutuhan, seperti nilai rata-rata, median, modus, standar deviasi,
koefisien korelasi, koefisien regresi dan analisis variansi.
Seperti telah diuraikan sebelumnya bahwa imu statistika merupakan
salah satu cabang dari matematika terapan. Dasar dari ilmu statistika adalah
teori peluang. Ilmu statistika juga dapat dikatakan sebagai ilmu terapan dari
peluang. Statistika telah berkembang menjadi dua ilmu, yaitu statistika murni
dan statistika terapan. Statistika murni lebih mengutamakan pada analisis dan
pengembangan konsep-konsep statistik, dalil, rumus baru dan lain-lainnya.
Sedangkan statistika terapan lebih mengutamakan terapan atau pemakaian
atau aplikasi dari konsep-konsep statistika pada masalah riil, seperti dalam
bidang ekonomi, pendidikan, teknologi, sosial dan lain-lainya. Bahkan saat
ini, telah berkembang ilmu baru yang merupakan perpaduan (perkawinan)
23. antara ilmu peluang dengan ilmu ekonomi yang telah sejak lama berkembang
di Amerika Serikat. Sejalan dengan kemajuan ilmu-ilmu lain, di masa yang
akan datang, dapat dipastikan bahwa ilmu statistika akan semakin
berkembang dengan pesat baik sebagai ilmu maupun penerapan dalam
bidang-bidang yang lain sehingga akan menentukan kemajuan suatu negara
seperti yang telah ditunjukan di negara-negara maju.17
17
Boediono dan Wayan Koster, op.cit., halaman 26
24. BAB III
PENUTUP
3.1 Kesimpulan
Statistika adalah suatu ilmu pengetahuan yang berhubungan dengan data
statistik dan fakta yang benar. Atau suatu kajian ilmu pengetahuan yang
dengan teknik pengumpulan data, teknik pengolahan data, teknik analisis data,
penarikan kesimpulan dan pembuatan kebijakan/ keputusan yang cukup kuat
alasannya berdasarkan data dan fakta yang benar.
Ada beberapa karakteristik atau ciri-ciri pokok statistik adalah sebagai
berikut:
Statistik bekerja dengan angka
Statistik bersifat obyektif
Statistik bersifat universal (umum)
Populasi adalah wilayah generalisasi yang terdiri dari obyek atau subyek
yang menjadi kuantitas dan karakteristik tertentu yang ditetapkan oleh peneliti
untuk dipelajari dan kemudian ditarik kesimpulannya sedangkan sampel
adalah bagian dari populasi (sebagian atau wakil populasi yang diteliti).
Data ialah bahan mentah yang perlu diolah sehingga menghasilkan
informasi atau keterangan, baik kualitatif maupun kuantitatif yang
menunjukan fakta.
Data menurut jenisnya ada dua yaitu data kualitatif dan data kuantitatif.
Dalam hal ini, data kuantitatif dibagi menjadi dua bagian yaitu data diskrit
dan data kontinu. Menurut sumbernya, data dapat dibedakan menjadi dua
25. jenis yaitu data interen dan data eksteren. Data dibagi menjadi dua bagian
menurut cara memperolehnya yaitu data primer dan data sekunder
Langkah-langkah pengolahan data adalah sebagai berikut:
Penyusunan data
Klasifikasi data
Pengolahan data
Interpretasi hasil pengolahan data
Salah satu aspek penting yang perlu dipelajari dengan baik dalam
memahami data untuk keperluan analisis statistika terutama statistika
inferensia adalah skala pengukuran, yaitu yang menunjukan kualitas data.
Secara umum ada 4 tingkat/jenis skala pengukuran, yaitu skala nominal, skala
ordinal, skala interval dan skala rasio.
Sejalan dengan kemajuan ilmu-ilmu lain, di masa yang akan datang,
dapat dipastikan bahwa ilmu statistika akan semakin berkembang dengan
pesat baik sebagai ilmu maupun penerapan dalam bidang-bidang yang lain
sehingga akan menentukan kemajuan suatu negara seperti yang telah
ditunjukan di negara-negara maju.
3.2 Saran dan Kritik
Dengan selesainya pembuatan makalah ini saya berharap dapat
memahami secara mendalam tentang Statistika. Tentunya pembuatan
makalah ini diharapkan bemanfaat untuk orang lain atau setidaknya untuk diri
sendiri. Kritik dan saran sangat diperlukan sekali dalam kesempurnaan
makalah ini, sebab tanpa adanya kritik dan saran maka saya tidak akan
26. mengetahui kesalahan dan kekurangan makalah ini. Saya berharap ada kritik
dan saran yang dapat saya terima.
27. DAFTAR PUSTAKA
Boediono dan Koster, Wayan. 2002. Teori & Aplikasi Statistika dan Probabilitas
Sederhana, Lugas dan Mudah Dimengerti. Bandung: Rosda.
Herrhyanto, Nar dan Hamid, Akib. 2011. Statistika Dasar. Jakarta: Universitas
Terbuka.
Riduwan. 2008. Dasar-dasar Statistika. Bandung: Alfabeta.
Riduwan dan Sunarto. 2007. Pengantar Statistika. Bandung: Alfabeta.
Sudjana. 1982. Metode Statistika. Bandung: Tarsito.
