2. A. PERANAN STATISTIKA
Peranan dlm penelitian :
1. Peranan statistika dlm penentuan sampel.
Tujuan : agar diperoleh sampel yg representative bagi populasinya
dan diperoleh ukuran sampel yg memadai utk dilakukan penelitian
Statistika menyediakan teknik-teknik dan rumus tertentu utk tujuan tersebut
2. Peranan Statistika dlm pengembangan alat pengambilan data
Alat yg digunakan harus berkualitas.
Kualitas alat pengumpulan data dapat dilihat dr sisi validitas dan
reliabilitasnya.
Cara terbaik utk menguji validitas dan realibilitas alat pengumpulan data dg
menggunakan metode statistic.
3. 3. Peranan Statistika dlm menyajikan data.
Data msh bersifat mentah, agar lbh komunikatif harus dijadikan se-
demikian rupa data mudah dibaca dan dipahami.
Statistika menyediakanTeknik tertentu dlm mengolah data dan me-
nyajikan data dg metode statistika deskriftif.
4. Peranan Statistika dlm analisis data atau menguji data & hipotesis.
Tujuan akhir suatu penelitian kesimpulan sebagai bahan utk me-
ngambil keputusan hasil penelitian yg valid dan reliable.
Statistika yg membahas tentang analisis data atau menguji hipotesa
metode statistika inferensial.
4. B. Pengertian Statistika
Adalah ilmu yg mempelajari bagaimana merencanakan, mengum-
pulkan, menganalisa, menginterpretasi dan mempresentasikan
data.
Sedangkan Statistik adalah data, informasi atau hasil penerapan
algoritma statistika pd suatu data.
5. C. Pembagian Statistika
1. Statistik Deskriftif
2. Statistik Induktif atau Inferesial
3. Statistik Parametik
4. Statistik Non-Parametik
6. 1. Statistik Deskriptif
Bagian dr pengetahuan statistic yg bertugas mempelajari tata cara
pengumpulan data, pencatatan,penyusunan dan penyajian data pe-
nelitian dlm bentuk tabel frekuensi atau grafik.
Macam grafik :
a. Histogram adalah grafik yg berbentuk batang
b. Polygon adalah grafik berbentuk garis dr distribusi frekuensi dg
data kontinyu.
c. Ogive adalah grafik berbentuk garis dr distribusi kumulatif dg data
kontinyu
7. Utk mengetahui nilai-nilai statistik dilakukan pengukuran/perhitungan Sbb :
a. Pengukuran nilai-nilai tendensi seperti mean (rata2), median (nilai
tengah) dan modus (nilai yg pling sering muncul)
b. Pengukuran nilai frctile yaitu menentukan nilai sedemikian rupa
sehinggga memisahkan nilai-nilai tsb menjadi 4 bagian (quartile),
10 bagian (desil) atau 100 bagian (presentil).
c. Pengukuran nilai disperse pengukuran penyebaran nilai2 pengamatan
disekitar tendensi pusatnya.
Yg perlu diperhatikan tingkat keseragamannya (homogenitasnya) dr
sekumpulan nilai pengamatannya.
8. Beberapa macam teknik pengukuran dispersi : range (interval), devisiasi kuartil,
mean deviation, deviasi standard, variance dan koefisien variance.
d. Pengukuran Skewness
Kurve suatu distribusi dpt berbentuk simetris atau asimetris
Skewness negative suatu distribusi frekuensi yg tdk simetris mungkin berat
sebelah kanan (ekor kiri lbh panjang dari sebelah kanan)
Skewness positif berat sebelah kiri (ekor sebelah kanan lbh Panjang dr yg kiri)
9. Contoh : Distribusi penghasilan penduduk umumnya menceng positif, artinya
sebagian besar penduduk itu tk penghasilannya rendah
Yg dipakai sebagai pedoman utk mengetahui apakah kurve suatu distribusi itu
simetris atau tdk adalah bgm mean, median dan modus dr distribusi tsb.
Bila mean, median dan modus sama besar maka kurve distribusi frekuensinya
simetris begitu sebaliknya.
10. 3. Statistik Parametrik dan Non-Parametrik
Pengambilan kesimpulan mengenai keseluruhan populasi yg didasarkan data yg
ada dr sampel membutuhkan asumsi persyaratan2 atau kondisi2 tertentu.
a. Statistik Parametrik
Pendugaan dan uji hipotesis harga parameter populasi didasarkan
anggapan bahwa skor-skor yg dianalisis telah ditarik dr suatu
populasi dg distribusi tertentu, misalnya dr populasi yg berdistribusi
normal. Biasa berlaku dl penelitian dg data terukur (meansurement
data dg skala interval atau skala rasio) dan sampelnya cukup besar).
11. b. Statistik Non-Parametik
Pendugaan dan uji hipotesis harga parameter populasi didasarkan
anggapan bahwa skor-skor yg dianalisis telah ditarik dr suatu
populasi dg bebas sebaran (tdk mengikuti distribusi tertentu),
biasanya berlaku dl penelitian dg data pencacahan (enumeration
data dg skala nominal atau skala ordinal) dan sampel2nya kecil.
12. D. Data Statistika
Data adalah keterangan mengenai sesuatu persoalan baik dl btk
angka, (numerik), maupun dl btk kalimat (alfa numerik) yg diperoleh
dr hasil pengukuran atau pengamatan karateristik atau ciri dari
suatu obyek yg diamati.
13. Menurut btknya data dibedakan menjadi 2 bagian :
1. Data Kuantitatif
Yaitu data yg dinyatakan dg angka melalui alat-alat ukuran.
Data ini dibagi dibagi 2 golongan :
- Data Diskrit
- Data Kontinyu
Data Diskrit diperoleh dg menghitung, dimana hasilnya bilangan bulat
Contoh : Keluarga A mempunyai 3 anak laki-laki dan 2 anak perempuan
Data Kontinyu diperoleh dari hasil pengukuran, dimana hasilnya bukan mrpkan
bilangan bulat tp mempunyai nilai diantara bilangan bulat.
Contoh :Tinggi badan seseorang, misalnya 155,5 atau 175,6 cm
Luas daerah sebesar 425,7
14. 2. Data Kualitatif
Data kualitatif adalah data mengenai sifat-sifat
Contoh : rusak, gagal, berhasil, setuju dll
Menurut sumbernya data dibedakan menjadi 2 bagian :
1. Data Primer, data yg langsung dg suatu penelitian. Contoh sensus penduduk.
2. Data Sekunder
Data yg diperoleh secara tdk langsung, artinya data dikumpulkan oleh
kantor/instansi dan sdh dl bentuk informasi.
15. MenurutWaktu Pengumpulannya :
1. Data Cross Section
Adalah data yg dikumpulkan pada suatu waktu tertentu yg bisa
menggambarkan keadaan atau kegiatan pd waktu tersebut.
Contoh :
- Data jmlTKI yg meningggal pada thn. 2006 akibat kekerasan
menggambarkan kurangnya perlindungan keselamatanTKI di luar
negeri.
- Bencana meluasnyavirus Covid-19 menandakan kurang seriusnya
pemerintah dlm menangani korban bencana tsb.
16. 1. DataTime Series
Data yg dikiumpulkan dari waktu ke waktu sehinggga ada
perkembangannya (trend).Yg menunjukkan arah secara umum.
Garis trend sangat berguna utk membuat ramalan (forecasting) yg
dibutuhkan bagi perencanaan.
Contoh :
Data penyebaran kasus DBD di Indonesia dibutuhkan utk peren-
canaan upaya pencegahan persebaran di tiap daerah.
Data tk curah hujan tiap tahunnnya, dibutuhkan utk mengantisipasi
datangnya tanah longsor atau banjir.
17. E. Populasi dan Sampel
Populasi adalah kumpulan elemen atau individu yang ingin diketahui
karateristiknya.
Populasi dapat berupa kumpulan orang/individu atau kumpulan barang.
Contoh : Populasi semua balita di wilayah kerja Puskesmas X
Sampel adalah bagian yg diambil dari populasi
Sampel harus representative dlm arti segala karateristik populasi
hendaknya tercerminkan pada sampel yg diambil.
Populasi yg kecil tidak perlu dilakukan sampling.
18. F. Pembulatan Bilangan
Untuk keperluan perhitungan, analisis data atau laporan sering
diperlukan pencatatan data kuantitatif dlm bentuk yg lbh sederhana.
Bilangan2 perlu disederhanakan atau dibulatkan, aturan-aturan yg
dipakai :
Aturan 1 : Jika angka terkiri dari yg harus dihilangkan 4 atau kurang,
maka angka terkanan dari yg mendahuluinya tdk berubah.
Contoh : 79,54 79,5
Aturan 2 : Jika angka terkiri harus dihilangkan lebih dari 5 atau 5, maka
angka terkananyg mendahuluinya bertambah satu.
Contoh : 6,98 7
19. Aturan 2 : Jika angka terkiri harus dihilangkan lebih dari 5 atau 5, maka angka
terkananyg mendahuluinya bertambah satu.
Contoh : 6,98 7
Aturan 3 : Jika angka terkiri yang harus dihilangkan hanya angka 5 atau 5 diikuti oleh
angka-angka nol, maka angka terkanan yg mendahuluinya tetap jika genap, tambah
satu kalua ganjil.
Contoh : 16,50 kg menjadi 16 kg
17,50 kg menjadi 18 kg
