Dokumen tersebut merupakan pengantar tentang statistika pendidikan. Secara singkat, dokumen tersebut membahas tentang pengertian statistika pendidikan sebagai statistika yang membahas prinsip, metode, dan prosedur pengumpulan, analisis, dan interpretasi data di dunia pendidikan, serta contoh data yang sering dianalisis seperti hasil belajar, data siswa dan guru, anggaran pendidikan, dan sarana sekolah.

1. PENGANTAR
STATISTIK PENDIDIKAN
M. Jainuri, S.Pd., M.Pd
P2_Pengantar Statistik Pendidikan
@ M. Jainuri, S.Pd., M.Pd

2. Statistika dalam Penelitian
❖Pengolahan informasi statistik mempunyai sejarah
sejak peradaban manusia.
❖Pada awal zaman Masehi, bangsa-bangsa
mengumpulkan data statistik untuk mendapatkan
informasi deskriptif mengenai pajak, perang, hasil
pertanian, bahkan pertandingan atletik.
❖Pada masa kini, berkembangnya teori peluang
yang memungkinkan manusia menggunakan data
statistik untuk memprediksi jauh di luar data yang
dikumpulkan melalui generalisasi dan peramalan.
P2_Pengantar Statistik Pendidikan
@ M. Jainuri, S.Pd., M.Pd
2

3. Statistika dalam Penelitian
P2_Pengantar Statistik Pendidikan
@ M. Jainuri, S.Pd., M.Pd
3
Sarana dalam
PENELITIAN
Perlu olah data dan
interpretasiJANGAN HANYA
BERAKHIR PADA
“ANGKA” TAPI BERI
MAKNA PADA SETIAP
HASIL PERHITUNGAN
STATISTIK
SKRIPSI
MATKUL PENELITIAN
Pengukuran
Penilaian dan
Evaluasi
Mengapa Perlu Statistika?
Pengukuran
(Measurrement) adalah
kegiatan membandingkan
sesuatu dengan ukuran
tertentu dan bersifat
kuantitatif.
Penilaian (Assesment)
adalah kegiatan mengambil
keputusan untuk
menentukan sesuatu
berdasarkan kriteria baik
buruk dan bersifat kualitatif
Evaluasi (Evaluation)
adalah kegiatan yang
meliputi pengukuran dan
penilaian

4. Statistika dalam Penelitian
P2_Pengantar Statistik Pendidikan
@ M. Jainuri, S.Pd., M.Pd
4
PENELITIAN
Sukmadinata:
penelitian sebagai suatu proses pengumpulan, analisis, dan
pengolahan data yang dilakukan secara sistematis dan logis
untuk mencapai tujuan-tujuan tertentu
Syarat
1. Ilmiah
2. Rasional
3. Empiris
4. Sistematis
Ilmiah:
Penelitian itu didasarkan pada ciri-ciri keilmuan, yaitu
rasional, empiris dan sistematis.
Rasional:
Penelitian dilakukan dengan cara-cara yang masuk akal,
sehingga terjangkau oleh penalaran manusia.
Empiris:
penelitian dilakukan dengan cara-cara yang dapat diamati
oleh indera manusia, sehingga orang lain dapat mengamati
dan mengetahui cara-cara yang digunakan.
Sistematis:
Penelitian dilaksanakan menurut pola tertentu, dari yang
paling sederhana sampai kompleks hingga tercapai tujuan
secara efektif dan efisien
Pendekatan
1. Kuantitatif
2. Kualitatif
3. Mixed
Metode
1. Korelasional
2. Komparasional
3. Eksperimen
4. R & D
5. PTK
6. dll.
Statistika
1. Deskriptif
2. Inferensial

5. METODE ILMIAH:
Merupakan cara mencari kebenaran, bila ditinjau dari segi
penerapannya, resiko untuk melakukan kekeliruan paling kecil.
LANGKAH-LANGKAH DALAM METODE ILMIAH:
1. Merumuskan masalah
2. Melakukan studi literatur
3. Membuat dugaan-dugaan, pertanyaan-pertanyaan atau
hipotesis
4. Mengumpulkan dan mengolah data, menjawab
pertanyaan, dan menguji hipotesis.
5. Mengambil kesimpulan
PERAN STATISTIKA INSTRUMEN
SAMPEL
VARIABEL
DATA
TEKNIK ANALISIS
Statistika dan Metode Ilmiah
5

6. STATISTIKA
Kegiatan untuk:
❖ mengumpulkan data
❖ menyusun data
❖ menyajikan data
❖ menganalisis data dengan metode tertentu
❖ menginterpretasikan hasil analisis
STATISTIKA DESKRIPTIF:
Berkenaan dengan
pengumpulan, pengolahan,
dan penyajian sebagian atau
seluruh data (pengamatan)
untuk memberikan informasi
tanpa pengambilan
kesimpulan
STATISTIKA INFERENSIAL:
Mencakup semua metode yang
berhubungan dengan analisis
sebagian data (sampel) dari
keseluruhan gugus data induknya
(populasi) untuk peramalan
(prediksi) atau penarikan
kesimpulan.
Konsep Statistika
6

7. DATA
DATA KUALITATIF:
Data yang dinyatakan dalam
bentuk bukan angka.
Contoh:
jenis pekerjaan, status
marital, tingkat kepuasan
kerja, dsb.
DATA KUANTITATIF:
Data yang dinyatakan dalam
bentuk angka.
Contoh:
lama bekerja, jumlah gaji,
usia, hasil ulangan, dsb.
DATA
SKALA
DATA
NOMINAL
ORDINAL
INTERVAL
RASIO
KUALITATIF KUANTITATIF
Data
P2_Pengantar Statistik Pendidikan
@ M. Jainuri, S.Pd., M.Pd
7
Secara umum data adalah
sejumlah informasi yang dapat memberikan
gambaran tentang suatu keadaan atau masalah,
baik yang berupa angka-angka maupun berbentuk
kategori.

8. DATA NOMINAL:
Data berskala nominal adalah data yang diperoleh dengan cara kategorisasi atau
klasifikasi.
CIRI: sebagai tanda (simbol), membedakan, posisi data setara, tidak bisa dilakukan
operasi matematika (+, -, x, :)
CONTOH: jenis kelamin, jenis pekerjaan, nilai pada mata uang, dll.
DATA ORDINAL:
Data berskala ordinal adalah data yang diperoleh dengan cara kategorisasi atau klasifikasi,
tetapi di antara data tersebut terdapat hubungan.
CIRI: memiliki ciri data nominal, posisi data tidak setara, tidak bisa dilakukan operasi
matematika (+, -, x, :)
CONTOH: kepuasan kerja, motivasi, sikap, dll.
DATA INTERVAL:
Data berskala interval adalah data yang diperoleh dengan cara pengukuran, di mana jarak
antara dua titik skala sudah diketahui.
CIRI: memiliki ciri data ordinal, tidak ada kategorisasi, bisa dilakukan operasi matematika
CONTOH: temperatur yang diukur berdasarkan 0C dan 0F, sistem kalender
DATA RASIO:
Data berskala rasio adalah data yang diperoleh dengan cara pengukuran, di mana jarak
antara dua titik skala sudah diketahui dan mempunyai titik 0 absolut.
CIRI: memiliki ciri data interval, tidak ada kategorisasi, memiliki nilai nol mutlak, bisa
dilakukan operasi matematika
CONTOH: gaji, skor ujian, jumlah buku, berat badan, tinggi badan, dll.
Skala Pengukuran Data
8
P2_Pengantar Statistik Pendidikan @ M. Jainuri, S.Pd., M.Pd

9. PARAMETER
Berdasarkan parameter yang ada statistik dibagi menjadi:
❖ Statistik PARAMETRIK: berhubungan dengan inferensi statistik yang
membahas parameter-parameter populasi; jenis data interval atau rasio;
distribusi data normal atau mendekati normal.
❖ Statistik NONPARAMETRIK: inferensi statistik membahas parameter-
parameter populasi; jenis data nominal atau ordinal; distribusi data tidak
diketahui atau tidak normal
JUMLAH VARIABEL
Berdasarkan jumlah variabel dibagi menjadi:
❖ Analisis UNIVARIAT: hanya ada 1 pengukuran (variabel) untuk n sampel atau
beberapa variabel tetapi masing-masing variabel dianalisis sendiri-sendiri.
❖ Analisis BIVARIAT
Contoh: korelasi motivasi dengan pencapaian akademik
❖ Analisis MULTIVARIAT: dua atau lebih pengukuran (variabel) untuk n sampel
di mana analisis antar variabel dilakukan bersamaan. Contoh: pengaruh
motivasi terhadap pencapaian akademik yang dipengaruhi oleh faktor latar
belakang pendidikan orang tua, faktor sosial ekonomi, faktor sekolah.
Prosedur Pengolahan Data
9
Parameter adalah ukuran deskriptif
dari populasi
Statistik adalah ukuran deskriptif
dari sampel
P2_Pengantar Statistik Pendidikan @ M. Jainuri, S.Pd., M.Pd

10. Statistika Pendidikan
Subana, dkk (2005:15):
Statistika pendidikan merupakan statistik
yang membahas tentang prinsip-prinsip,
metode, dan prosedur pengumpulan data,
menganalisis, dan interprestasi sekumpulan
data pada dunia pendidikan.
10

11. Statistik Pendidikan
11
Data statistik yang banyak ditemukan/ dianalisis
pada dunia pendidikan:
❑ Data hasil belajar (nilai ulangan, nilai rapor, IQ,
dsb).
❑ Data gambaran tentang siswa, lulusan, guru dan
pegawai (jumlah siswa, lulusan yang melanjutkan
studi, guru berkualifikasi, dsb.).
❑ Data tentang anggaran pendidikan (belanja rutin
pegawai, dana kesiswaan, dsb).
❑ Data tentang kepustakaan, administrasi da
perlengkapan (jumlah buku, jumlah sarana,
media, dsb).

12. P2_Pengantar Statistik Pendidikan
@ M. Jainuri, S.Pd., M.Pd
12