Ringkasan dokumen tersebut adalah: 1. Dokumen tersebut membahas konsep dasar statistika dan data, termasuk pengertian, pembagian, landasan kerja, dan jenis-jenis data serta skala pengukurannya. 2. Ada beberapa jenis statistika yang dibahas yaitu statistika deskriptif, statistika induktif, dan statistika parametrik nonparametrik. 3. Dokumen juga membahas proses pengolahan data yang meliputi pengolahan

1. KONSEP
DASARSTATISTIKA
DAN
KONSEPDATA
ANISYAH DEWI SYAH FITRI,M.Pd

2. Memberi penjelasan tentangkonsep:
1. Mahasiswa dapat menjelaskan pengertian
statistikdanstatistika
2.Mahasiswa dapat menjelaskan pembagian
statistik
3.Mahasiswa dapat menjelaskan landasan kerja
statistik
4.Mahasiswa dapatmenjelaskan pengertian data
5.Mahasiswa dapat menjelaskan skala pengukuran
data
6.Mahasiswa dapat menjelaskan pengolahan dan
teknikpenyajiandata

3. Menurut (KBBI)
statistik adalah kumpulan dari data data.
angka-angka atau catatan yang
dikelompokkan, dikumpulkan serta ditabulasi
dinyatakan. disajikan dalam bentuk
daftar/tabel/diagram batang dan lain lain.
Statistik merupakan hasil data yang
ditampilkan dalam bentuk tabel hingga grafik.
Sehingga akan didapatkan informasi yang
berkaitan dengan masalah tertentu.

4. • MarguerriteF.Hall
Statistikamerupakansuatuteknikyangdigunakan untuk
mengumpulkandata,menganalisa
datadanmenyimpulkandanmengadakanpenafsiran datayang
berbentuk angka.
• Sujana
StatistikaialahPengetahuanyangberhubungan dengan
cara-carapengumpulanfakta,pengolahanserta
penganalisanya,penarikan kesimpulan,penyajiandan
publikasidaridata-datayangberbentuk angka.
Pengertian Statistika menurut para ahli

5. pengertian statistika adalah ilmu
yang membahas seputar
pengumpulan data, analisis data,
dan penyajian data.

7. Pembagian statistik
1. Statistika Deskriptif
Merupakan model penerapan metode statistik yang
bertujuan :
• untuk mengumpulkan, mengolah, menyajikan dan
menganalisis data kuantitatif secara deskriptif.
• Mendeskripsikan keseluruhan muatan dari suatu
sampel/paparan karakteristik
• Sifatnya hanya memberikan informasi saja dan
• tidak untuk mengambil kesimpulan.

9. Adapun model statistika yang biasanya
di bahas antara lain:
• Distribusi Frekuensi
• Pengukuran nilai-nilai statistika
• Angka indeks
• Analisis runtutan waktu.
ESTIMASI PROPORSI KESALAHAN
ARTIKULASI SISWA KELAS SATU SEKOLAH
DASAR DI KOTA SURAKARTA

10. 22. Statistika Induktif/Inferensial
Model statistika jenis ini adalah dengan
terlebih dahulu menganalisis data yang ada
dalam suatu sampel, data tersebut
kemudian akan digunakan untuk mencari
kesimpulan berupa generalisasi atas suatu
populasi.
Adapun bahasan-bahasan dalam statistikan
ini lebih detail dibandingkan dengan jenis
sebelumnya.

11. Secara rinci adalah sebagai berikut:
• Probabilitas
• Kurva normal
• Sampling dan distribusi sampling
• Estimasi (pendugaan) harga parameter
• Uji hipotesis, baik sederhana, perbandingan
antara dua nilai; bagi mean maupun
proporsi
• Regresi, termasuk pengujian signifikasi dan
penggunaannya untuk prediksi
• Korelasi.

12. Statistika Induktif atau disebut
juga inferensial ini, dilihat
dari indikator analisisnya dapat
dibagi kedalam dua bentuk
yakni :
3. Statistik Parametrik dan Non
Parametrik.

14. Ciri-ciri Statistik Parametrik
adalah sebagai berikut:
• Data berkala interval/rasio
• Sampel random
• Berdistribusi normal dan
memiliki sampel yang homogen
• Model regersinya linier
• Sampelnya harus lebih besar dari
30

15. Ciri-Ciri Statistik Non Parametrik
Adapun yang merupakan ciri-ciri dari statistika
non-parametrik adalah sebagai berikut:
• Sebaran dari populasi dan sampel sifatnya
bebas
• Biasanya menggunakan skala pengukuran
sosial
• Nominal dan ordinalnya secara umum selalu
tidak berdistribusi normal.

16. landasan kerja Statistik:
Statistik bekerja berdasarkan tiga jenis landasan kerja, yaitu,
variatif, reduktif dan Generalisasi.
• variatif, sebagai bentuk dasar bahwa kenyataan seorang
peneliti dihadapi oleh berbagai persoalan atau gejala
yang bermacam-macam (variasi) baik dalam bentuk
tingkatan dan jenisnya.
• Reduktif, hanya sebagian dari keseluruhan kejadian yang
hendak diteliti (sampling).
• Generalisasi, sekalipun dilakukan terhadap sebagian
kejadian yang diteliti, namun hasilnya memberikan
kesimpulan untuk keseluruhan kejadian atau gejala yang
diteliti.

17. Apakah data itu?
17
Data adalah sesuatu yang diketahui
atau dianggap, meskipun belum
tentu benar.
Data dapat digunakan untuk
menggambarkan suatu keadaan atau
persoalan.
Data yang baik adalah data yang
bermanfaat
Data yang telah diolah disebut dengan
informasi

18. Kegunaan Data :
18
Dasar suatu perencanaan
◦ Bertujuan agar perencanaan sesuai dengan kemampuan
supaya dapat dihindari perencanaan yang sulit untuk
dilaksanakan (ambisius).
Alat pengendalian
◦ Bertujuan agar bisa diketahui dengan segera kesalahan
atau penyimpangan yang terjadi, sehingga dapat segera
diperbaiki atau dikoreksi.
Dasar evaluasi
◦ Dari hasil kerja akhir.Apakah target dapat tercapai?
kalau tidak tercapai, faktor apa saja yang mempengaruhi

19. Syarat-syarat data yang baik:
19
Harus obyektif (sesuai dengan keadaan
sebenarnya)
Harus bisa mewakili (representatif)
Harus memiliki tingkat keteitian yang tinggi
(standar error harus kecil)
Harus tepat waktu (up to date)
Harus relevan

20. Data menurut cara memperolehnya:
20
Data primer
Adalah data yang dikumpulkan dan dioalh sendiri oleh
suatu organisasi atau perseorangan langsung dari
obyeknya. Misalnya:dengan melakukan wawancara,
observasi atau penelitian dilapangan atau laboratorium.
Data sekunder
Adalah data yang diperoleh dalam bentuk yang sudah
jadi, sudah dikumpulkan dan diolah oleh pihak lain.
Misalnya dari data providers, Contoh data providers :
BPS, LIPI

21. Berdasarkan Jenisnya, data dibedakan ;
21
Data Kualitatif / Katagorik
Adalah semua data yang dinyatakan dalam
bentuk bukan angka
Biasanya dinyatakan dalam bentuk pernyataan
atau judgement
Data Kuantitatif / Numerik
Adalah semua data yang dinyatakan dalam
bentuk angka

22. Menurut tingkatan skalanya, data
dikelompokkan menjadi:
22
Data nominal (skala nominal)
Data ordinal (skala ordinal)
Data interval (skala interval)
Data rasio (skala rasio)

23. Data Nominal (Skala Nominal)
23
Adalah data yang hanya digunakan untuk
kategorisasi atau memberi nama saja untuk
membedakan.
Misal:
Jenis kelamin. Pria diberi skor 1 dan Wanita diberi
skor 2
Apa warna favorit anda :
1. Ungu
3. Coklat
2.Abu-abu
4. Putih

24. Ciri data nominal
24
Tidak memiliki tingkatan.
Misal, wanita (skor 2) bukan berarti memiliki
tingkatan yang lebih tinggi dari pria (skor 1).
Tidak dapat dilakukan operasi matematika
(penjumlahan, pengurangan, perkalian,
pembagian)
Misal, pria (skor 1) ditambah dengan pria (skor
1) menjadi jenis kelamin wanita (skor 2)

25. Contoh data nominal:
Suku (Batak, Sunda, Jawa, ...)
Warna favorit (merah, hijau, biru,...)
Kategori jenis kelamin : wanita dan laki-
laki.
Kategori status : pernikahan, pekerjaan
Genre : film, sastra
Merek
Aplikasi
Kode Pos

26. Data Ordinal (Skala Ordinal)
26
Adalah data yang digunakan untuk membedakan,
serta sudah dapat digunakan untuk menunjukkan
tingkatan.
Misal:
◦ Tanggapan tentang suatu rencana perubahan
peraturan. Sangat setuju (skor 4), Setuju (skor 3), tidak
setuju (skor 2), sangat tidak setuju (skor 1).
◦ Bagaimana prestasi belajar anda semester lalu?
1. Sangat Baik 2. Baik 3. Sedang-sedang saja
4. Buruk 5. Sangat Buruk

27. Ciri data ordinal
27
Memiliki tingkatan.
◦ Misal, Karyawan dengan kinerja sangat baik memiliki
kinerja yang lebih tinggi dari karyawan yang memiliki
kinerja baik
Jarak / interval antara tingkatan yang satu
dengan yang lain belum jelas.
Tidak dapat dilakukan operasi matematika
◦ Misal, Karyawan dengan kinerja baik (skor 4) bukan
berarti memiliki kinerja 2 kaliyang lebih baik dari
karyawan yang memiliki kinerja tidak baik skor 2).

28. Contoh data Ordinal
No Variabel Kategori
1 Kemampuan berbahasa inggris 1.Rendah (Pemula)
2.Menengah
3.Fasih
2 Tingkat kesepakatan 1.Sangat tidak setuju
2.Tidak setuju
3.Setuju
4.Sangat setuju
3 Tingkat pendapatan 1.Penghasilan tingkat rendah
2.Pendapatan tingkat menengah
3.Penghasilan tingkat atas
4 Tingkat Pendidikan 1.Sekolah dasar
2.SMP
3.SMA
5 Dalam tiga bulan terakhir, berapa kali Anda
membeli bahan makanan secara online?
1.Tidak ada
2.1-4 kali
3.5-9 kali
6 Menurut Anda, seberapa penting
mengurangi jejak karbon Anda?
1.Tidak penting
2.Agak penting
4. Sarjana
5. Master
6. Doktor
4.10-14 kali
5. 15 kali atau lebih
4. Cukup penting
5. Sangat penting

29. Data Interval (Skala Interval)
29
Adalah data yang dapat digunakan untuk
membedakan, menunjukkan tingkatan,
mempunyai jarak/interval yang sudah pasti,
tetapi belum memiliki nilai nol yang mutlak.
Misal,
Temperatur udara suhu 00C, 250F, 1000C
Waktu dalam jam jam 00.00 , jam 04.00
Tangga nada
IQ

30. Ciri data interval
30
Menunjukkan tingkatan dengan selisih
antartingkatan sudah jelas
Dapat dilakukan operasi matematika
Tidak memiliki nilai nol yang mutlak.

31. Contoh Data Interval
Seseorang dapat mengukur waktu sepanjang hari menggunakan format
12-jam, ini adalah contoh data interval yang baik.
Waktu dalam format 12 jam adalah ukuran rotasi yang terus dimulai
ulang dari nol pada periodisitas yang ditetapkan. Angka-angka ini
berada pada skala interval karena jarak di antara mereka dapat diukur
dan dibandingkan. Misalnya, perbedaan antara 5 menit dan 10 menit
sama dengan 15 menit dan 20 menit dalam format 12 jam.
Suhu diukur dalam Fahrenheit dan Celsius, tetapi tidak dalam Kelvin.
Jika kita mengukur suhu dalam Fahrenheit dan Celcius maka data
interval akan dianggap sebagai 0 sembarang. Tapi dalam Kelvin, 0
mutlak. Tidak boleh ada suhu di bawah nol derajat di Kelvin.
Saat kita menghitung skor kecerdasan dalam tes IQ. Tidak ada poin nol
untuk IQ. Menurut studi psikologi, seseorang tidak dapat memiliki
kecerdasan nol, oleh karena itu dalam contoh ini, nol adalah
sembarang. IQ adalah data numerik yang dinyatakan dalam interval

32. Skor dalam tes SAT berada di kisaran 200-800. Angka-angka dari 0
hingga 200 tidak digunakan ketika mereka menskalakan skor mentah
(jumlah pertanyaan yang dijawab dengan benar) ke skor bagian. Titik
referensi bukanlah nol mutlak, sehingga memenuhi syarat untuk
menjadi data interval.
Usia juga merupakan variabel yang dapat diukur dalam skala interval.
Misalnya jika A berusia 15 tahun dan B berusia 20 tahun, maka tidak
hanya jelas bahwa B lebih tua dari A, tetapi B lebih tua dari A selama
5 tahun.
Rata-rata IPK digunakan untuk mengetahui Indeks Prestasi (IP)
mahasiswa dalam periode yang lebih lama, misalnya selama dua
semeter. Interval dalam IPK berjarak sama, sehingga merupakan
contoh data interval, misalnya ≥85 dengan skor huruf A dan skor nilai
4; 80-84 dengan skor huruf A- dan skor nilai 3,7; 75-79 dengan skor
huruf B+ dan skor nilai 3,3, dan seterusnya.

33. Data Rasio (Skala Rasio)
33
Adalah data yang dapat digunakan untuk
membedakan, menunjukkan tingkatan,
mempunyai jarak/interval yang sudah pasti, dan
memiliki nilai nol yang mutlak.
Misal,
Jumlah mahasiswa di kelas Sore adalah 45 orang
Jumlah uang di dompet Rida adalah Rp 0,-
Berat beras yang disumbangkan 10 kg

34. Contoh Data Rasio
Berapa berat badan Anda dalam kg?
Kurang dari 50 kg
51-60 kg
61-70 kg
71-80 kg
81-90 kg
Di atas 90 Kg
Berapa tinggi badan Anda dalam satuan kaki dan inci?
Kurang dari 5 kaki.
5 kaki 1 inci – 5 kaki 5 inci
5 kaki 6 inci – 6 kaki
Lebih dari 6 kaki
Berapa jumlah burger yang bisa Anda makan setiap hari?
1-2
2-3
3-4
4-5
5-6
Lebih dari 6

35. Pengolahan Data
Suatu proses dalam memperoleh data
ringkasan atau angka ringkasan dengan
menggunakan cara-cara atau rumus-rumus
tertentu (Hasan, 2002).
Pengolahan data : Proses untuk memperoleh
data ringkasan berdasarkan kelompok data
mentah.
Data mentah : Hasil pencatatan peristiwa
atau karakteristik elemen yang dilakukan
pada tahap pengumpulan data.

36. Tujuan pengolahan data untuk
mendapatkan data statistik yang dapat
digunakan untuk melihat atau
menjawab persoalan secara kelompok .
Metode Pengolahan Data
Secara Umum dibagi menjadi :
Pengolahan data secara manual
Pengolahan data secara elektronik

37. Pengolahan data secara elektronik
seperti
Statistical Analysis System (SAS),
Statistical Package for Social
Science (SPSS),
Microsoft Excel,
LISREL (Student Version),
AMOS tersedia luas di pasaran sebagai
perangkat lunak komputer yang bebas
diperjualbelikan, selain berbagai jenis
perangkat lunak lainnya.

38. Bermacam-macam perangkat
lunak komputer pribadi tersedia
untuk aplikasi penelitian.
Sebagian besar paket ini terdiri
dari susunan program yang cukup
besar untuk analisis deskriptif
dan analisis statistik
dengan univariate, bivariate, atau
multivatiate.

39. Yang termasuk dalam proses
pengolahan data, secara
singkat dapat disebutkan
sebagai berikut.
verifikasi,
pengorganisasian data,
pencarian kembali,
transformasi

40. penggabungan,
pengurutan,
perhitungan / kalkulasi
ekstraksi data untuk membentuk
informasi, dan
pembentukan pengetahuan
(Witarto, 2018)

41. Pengolahan data meliputi kegiatan, sebagai berikut.
1. Editing
Editing adalah pengecekan atau pengoreksian data
yang telah dikumpulkan, karena kemungkinan data
yang masuk (raw data) atau data terkumpul itu
tidak logis dan meragukan.
Tujuan editing adalah untuk menghilangkan
kesalahan-kesalahan yang terdapat pada
pencatatan di lapangan dan bersifat koreksi.
ada kesempatan ini, kekurangan data atau
kesalahan data dapat dilengkapi atau diperbaiki
baik dengan pengumpulan data ulang atau pun
dengan interpolasi (penyisipan).

42. Hal-hal yang perlu diedit pada data masuk
adalah sebagai berikut.
Dipenuhi tidaknya instruksi sampling
Dapat dibaca atau tidaknya data yang
masuk
Kelengkapan pengisian
Keserasian (consistency)
Apakah isi jawaban dapat dipahami

43. 2. Coding
Coding adalah pemberian atau pembuatan
kode-kode pada tiap-tiap data yang
termasuk dalam kategori yang sama. Kode
adalah isyarat yang dibuat dalam bentuk
angka-angka atau huruf-huruff yang
memberikan petunjuk, atau identitas pada
suatu informasi atau data yang akan
dianalisis. Contoh kode pendidikan, kode
daerah (kabupaten, kecamatan, dan desa).

44. 3. Tabulasi
Tabulasi adalah membuat tabel-tabel yang berisikan
data yang telah diberikan kode sesuai dengan
analisis yang dibutuhkan. Untuk melakukan tabulasi
ini dibutuhkan ketelitian dan kehati-hatian agar
tidak terjadi kesalahan khususnya dalam tabulasi
silang.
Tabel ini dapat berbentuk:
Tabel pemindahan
Tabel pemindahan disebut juga lembaran kode,
yaitu tempat memindahkan kode-kode dari
kuesioner atau pencatatan pengamatan.

45. Tabel biasa
Tabel biasa adalah table yang disusun
berdasarkan sifat responden tertenyu dan
tujuan tertentu.
Tabel analisis
Tabel analisis adalah tabel yang memuat
suatu jenis iinformasi yang telah dianalisi.
Tabel ini hanya memmuat satu jenis
informasi. Contohnya, tabel satu arah atau
tabel tunggal, dan tabel silang.

46. Penyajian Data
Data yang sudah diolah agar mudah dibaca
dan dipahami oleh orang lain perlu ditampilkan
ke dalam bentuk-bentuk tertentu, yang disebut
dengan penyajian data.
Penyajian data itu memiliki kegunaan, antara
lain:
Untuk menunjukkan perkembangan suatu
keadaan
Untuk mengadakan perbandingan pada suatu
waktu

47. Bentuk-bentuk penyajian data dapat
dilakukan melalui:
Tabel data
Yaitu tabel yang menyajikan data
dalam bentuk kumpulan angka-angka
yang disusun menurut kategori-
kategori tertentu dalam suatu daftar.
Berdasarkan pengaturan datanya,
tabel dapat dibedakan atas beberapa
jenis, yaitu table frekuensi, table
klasifikasi, table kontingensi, table
korelasi.

48. 2. Grafik data
Grafik data disebut juga diagram data adalah
penyajiian data dalam bentuk gambar-gambar. Grafik
data dibedakan atas beberapa jenis,
yaitu, pictogram,
a. grafik batang atau balok,
b. grafik garis,
c. grafik lingkaran,
d. kartogram (grafik data berupa petayang
menunjuukkan kepadatan penduduk, curah hujan,
hasil pertanian),
e. histogram dan poligon frekuensi (histogram
merupakan grafik batang dari distribusi frekuensi
dan poligon frekuensi merupakan grafik garisnya).

49. THANK
YOU 