Pengantar Statistika

A. Statistika, Statistik, Metode Statistik

Pengertian Statistika

      Statistika adalah ilmu pengetahuan yang mempelajari tentang cara dan aturan pengumpulan, pengolahan, penganalisaan, penarikan kesimpulan dan pengambilan keputusan berdasarkan data dan analisis yang dilakukan.

Pengertian Statistik

      Statistik memiliki dua pengertian. Dalam arti sempit, statistik adalah kumpulan fakta yang berbentuk angka-angka (baik disajikan dalam bentuk tabel maupun tidak) yang menggambarkan suatu persoalan. Dalam arti luas, statistik adalah kumpulan cara dan aturan mengenai pengumpulan, pengolahan, penyajian, penganalisaan, dan interpretasi data untuk mengambil kesimpulan.

Metode Statistika

      Metode statistika digolongkan menjadi dua yaitu Metode Statistika Deskriptif dan Metode Statistika Inferensia.

1. Statistika Deskriptif (Statistika Deduktif): statistik yang membahas mengenai pengumpulan, pengolahan, penyajian, serta penghitungan nilai-nilai dari suatu data yang digambarkan dalam tabel atau diagram dan tidak menyangkut penarikan kesimpulan.
2. Statistika Inferensia (Statistika Induktif): statistik yang mempelajari tentang bagaimana pengambilan keputusan dilakukan.

B. Data dan Jenis-jenis Data

Pengertian Data

      Data adalah suatu keterangan atau informasi berbentuk kualitatif dan atau berbentuk kuantitas yang merupakan hasil observasi, penghitungan dan pengukuran dari suatu variabel yang menggambarkan suatu masalah.

Jenis-jenis Data

a. Berdasarkan sifatnya

1. Data Kualitatif: data yang tidak berbentuk angka (bilangan). Contoh: penjualan merosot, mutu barang naik, harga daging naik, dan sebagainya.
2. Data Kuantitatif: data yang berbentuk angka (bilangan). Contoh: produksi 100 unit/hari, jumlah karyawan 1.000 orang, dan sebagainya.

Berdasaran nilainya, data kuantitatif dibagi lagi menjadi:

1) Data Diskrit: bersifat terkotak-kotak yaitu tidak dikonsepsikan adanya nilai-nilai diantara data (bilangan) yang satu dengan data (bilangan) lain yang terdekat (tidak ada angka desimal). Contoh: jumlah karyawan 1.000 orang, penjualan 500 unit, dan sebagainya.

2) Data Kontinu: berbeda dengan diskrit, diantara dua data kontinu dikonsepsikan adanya sejumlah nilai dengan jumlah yang tidak terhingga (terdapat angka desimal). Contoh: tinggi badannya 165cm, omset penjualan naik 20%, dan sebagainya.

b. Berdasarkan cara memperolehnya

1. Data Primer: data yang dikumpulkan dan diolah sendiri oleh suatu perusahaan atau organisasi. Contoh: biro pusat statistik mengumpulkan harga sembilan bahan pokok langsung mendatangi pasar kemudin mengolahnya.
2. Data Sekunder: data yang diperoleh suatu organisasi atau perusahaan dalam bentuk yang sudah jadi dari pihak lain. Contoh: perusahaan memperoleh data penduduk, data pendapatan nasional, indeks harga konsumen, dan daya beli masyarakat dari Badan Pusat Statistik (BPS).

c. Berdasarkan sumbernya

1. Data Internal: data yang menggambarkan keadaan dalam suatu organisasi. Misalnya data internal perusahaan yang meliputi data pegawai, data keuangan, data peralatan, data produksi, data pemasaran, dan data hasil penjualan. Pada dasarnya data internal meliputi data input dan data output suatu organisasi.
2. Data Eksternal: data yang menggambarkan keadaan diluar organisasi. Misalnya data yang menggunakan faktor-faktor yang mempengaruhi perusahaan, seperti daya beli masyarakat, selera masyarakat, keadaan ekonomi, dan sebagainya.

d. Berdasarkan cara penyusunannya atau skalanya

1. Data Nominal: data statistik yang memuat angka yang tidak mempunyai arti apa-apa. Angka yang terdapat dalam data ini hanya merupakan tanda/simbol dari objek yang akan dianalisis. Contohnya data yang erkaitan dengan jenis kelamin (laki-laki atau perempuan). Agar data tersebut dapat dianalisis dengan menggunakan statistik, data tersebut harus diubah menjadi angka, misalnya simbol laki-laki adalah angka 1 dan simbol perempuan adalah angka 2.
2. Data Ordinal: data statistik yang mempunyai daya berjenjang, tetapi perbedaan antara angka yang satu dan angka yang lainnya tidak konstan atau tidak memiliki interval yang tetap. Contohnya hasil tes matematika dalam suatu kelompok belajar adalah sebagai berikut: Andri rangking ke-1, Budi rangking ke-2, Kris rangking ke-3. Angka satu diatas mempunyai nilai lebih tinggi daripada angka dua maupun angka tiga, tetapi data ini tidak bisa menunjukkan perbedaan kemampuan antara Andri, Budi, Kris secara pasti. Rangking satu tidak berarti mempunyai kemampuan dua kali lipat dari ragking dua maupun mempunyai kemampuan tiga kali lipat dari rangking tiga. Perbedaan kemampuan antara rangking kesatu dengan rangking kedua mungkin tidak sama dengan perbedaan kemampuan anatar rangking kedua dengan rangking ketiga.
3. Data Interval: data yang jarak antara yang satu dan lainnya sama dan telah ditetapkan sebelumnya. Data interval tidak memiliki titik nol dan titik maksimum yang sebenarnya. Nilai nol dan titik maksimum tidak mutlak. Misalnya jika suatu tes intelegensi menghasilkan nilai yang berkisar antara 0 sampai 200, nilai nol bukan menunjukkan seseorang mempunyai kecerdasan yang minimal, nilai nol hanya menunjukkan tempat paling rendah dari prestasi pada tes tersebut dan nilai 200 menunjukkan tingkat tertinggi.
4. Data Rasio: jenis data yang mempunyai tingkatan tertinggi. Data ini selain mempunyai interval yang sama, juga mempunyai nilai nol (0) mutlak. Misalnya hasil pengukuran panjang, tinggi, dan berat. Dalam data rasio nilai 0 betul-betul tidak mempunyai nilai. Jadi, nol kilometer tidak mempunyai panjang dan nol kilogram tidak mempunyai berat. Dalam data rasio terdapat skala yang menunjukkan kelipatan, misalnya 20 meter adalah 2x10 meter, 15kg adalah 3x5 kg. Contoh lain dari data rasio adalah luas, volume, dan sebagainya.