DASAR-DASAR STATISTIKA

A.    PENGERTIAN STATISTIK DAN STATISTIKA

Statistik (statistic) berasal dari kata state yang artinya negara. Mengapa disebut negara? Karena sejak dahulu kala statistik hanya digunakan untuk kepentingan-kepentingan negara saja. Kepentingan negara itu meliputi berbagai bidang kehidupan dan penghidupan, sehingga lahirlah istilah statistik, yang pemakaiannya disesuaikan dengan lingkup datanya.

Contohnya, dalam kehidupan sehari-hari sering kita dengan penghasilan orang Indonesia rata-rata Rp. 100.000,00 setiap bulan, tingkat inflasi rata-rata 9% setahun, bunga deposito rata-rata 12% setahun, penduduk Indonesia yang bermukim di pedesaan rata-rata 70%, penganut agama islam di setiap propinsi rata-rata 90%, dan seterusnya.

Ada kalanya data yang dikumpulkan di lapangan tidak disajikan dalam bentuk rata-rata seperti tadi, tapi disajikan dalam bentuk tabel atau digram dengan uraian yang lebih rici dan di bagian atas atau bawah dari tabel atau diagram dituliskan judul yang sesuai dengan nama ruang lingkup data yang diperoleh. Misalnya judul tabel atau diagram tadi ditulis Statistik Sesnsus Penduduk, Statistik Kepegawaian, Statistik Pengeluaran Keuangan, Statistik Produksi Barang, Statistik Keluarga Berencana, Statistik Kelahiran, dan sebagainya. Statistik yang fungsinya untuk menyajikan data tertentu dalam bentuk tabel dan diagram ini termasuk statistik dalam arti sempit atau statistik deskriptif.  

Statistik Deskriptif ialah susunan angka yang memberikan gambaran tentang data yang disajikan dalam bentuk-bentuk tabel, diagram, histogram, poligon frekuensi, ozaiv (ogive), ukuran penempatan (median, kuartil, desil dan persentil), ukuran gejala pusat (rata-rata hitung, rata-rata ukur, rata-rata harmonik, dan modus), simpangan baku, angka baku, kurva normal, korelasi dan regresi linier. Sebaliknya, statistik  dalam arti luas yaitu salah satu alat untuk mengumpulkan data, mengolah data, menarik kesimpulan dan membuat keputusan berdasarkan analisis data yang dikumpulkan tadi. Statistik dalam arti luas ini meliputi penyajian data yang meliputi statistik dalam arti sempit di atas tadi. Statistik dalam arti luas ini di sebur juga dengan istilah statistika (statistics, statistik inferesial, statistik induktif, statistik probabilitas). Contohnya ialah statistik parametrik dan nonparametrik.

Selain istilah-istilah di atas, adapula istilah statistika matematis dan statistika praktis. Statistika matematis ialah ilmu yang mempelajari asal-usul atau penurunan sifat-sifat, dalil-dalil, rumus-rumus serta dapat diwujudkan ke dalam model-model lain yang bersifat teoritis, sedangkan statistika praktis ialah penerapan statistika matematis kedalam berbagai bidang ilmu lainnya sehingga lahirlah istilah statistika kedokteran, statistika sosial, dan sebagainya. Bagi mereka yang ingin mendalami statistika praktis secara mendalam sebaiknya memperkuat dasar-dasar statistika matematis terlebih dahulu. Selanjutnya, ada pula ada istilah statistika parametrik dan nonparametrik.

Parametrik dapat digunakan apabila datanya memenuhi persyaratan berikut ini: (1) interval, (2) normal, (3) homogen, (4) dipilih secara acak (random), dan (5) linier. Contoh-contoh analisis statistik parametrik ini adalah: (a) pengujian hipotesis, (b) regresi (untuk menyimpulkan), (c) korelasi (untuk menyimpulkan), (d) uji t, (e) anova, dan (f) ancova.

Non parametrik dipakan apabila data kurang dari 30, atau tidak normal atau tidak linier.

Contoh adalah: Tes binomal, tes chi kuadrat, Kruskal-Wallis, Fredman, tes Kolmogorov-Smirnov, tes run, tes McNemar, tes tanda, tes wilcoxon, tes Walsh, tes Fisher, tes median tes U Mann-Whitney, tes run Wald-Wolfowitz, tes reaksi sitem Moses, tes Q Cohran, koofisien kontingensi, koofisien rank Sperman Brow, koofisien rank dari kendall, dan uji normalitas dari Lillieford.

Tabel 1 dan 2   di bawah ini memberikan gambaran tentang Teknik Inferensial dan teknik statistik.

TABEL 1.1

TEKNIK INFERENSIAL

JENIS DATA	PARAMETRIK	NON PARAMETRIK
KATEGORIK	-	Chi Kuadrat
KUANTITATIF	Ancova Uji Mann Whitney U Anova	Kruskal-Wallis Uji t Uji Tanda Friedman

TABEL 1.2

TEKNIK STATISTIK

	KATEGORIK	KUANTITATIF
DUA ATAU LEBIH
DIBEDAKAN
Deskriptif	%	Poligon
	Batang	Mean
	Pie	Sebaran (spread)
	Tabel Kontingensi	Effect size
	(Cross Break)
Inferensial	Chi-Kuadrat	Uji t
	(Chi-Square)	Anova
		Ancova
		Mann Whitney
		Kruskal Wallis
		Uji Tanda
		Friedman
KORELASI	Kontingensi	Pencar
Deskriptif		Reta
Inferensial	Chi-Kuadrat	t untuk r

B.     PERANAN STATISTIK

1.      Bagi Calon Peneliti dan Para Peneliti

Dalam kehidupan dan penghidupan sehari-hari di tengah ledakan data, kita tidak dapat melepaskan diri dari data, baik data itu bersifat kuantitatif maupun kualitatif. Kedua sifat data tersebut dapat dianalisis baik secara kuantitatif maupun kualitatif atau gabungan dari keduanya. Dalam menghadapi data yang berserakan itu, aliran kuantitatif yang berarakar dari paham positivisme memandang bahwa data dan kebenaran itu sudah ada di sekitar kita. Kita ditantang untuk mengumpulkannya melalui teknik pengumpulkan data baik melalui pengamatan, wawancara, angket maupun dokumentasi secara objektif. Setelah data itu terkumpul, maka dilanjutkan dengan mengolah data tersebut dalam bentuk penyajian data seperti dilanjutkan dengan mengolah data tersebut  dalam bentuk penyajian data seperti yang akan dibahas dalam modul 3 sampai 5. Bentuk mana yang dipilih, hal ini tergantung kebutuhannya masing-masing. Dalam hal ini statistik deskriptif sangatdiperlukan karena peneliti akan dapat mendeskripsikan data yang dikumpulkan. Pada perkembangan selanjutnya, mungkin peneliti ingin membedakan data berdasarkan rata-rata kelompoknya atau ingin menghubungkan data yang satu dengan yang lainnya atau ingin meramalkan pengaruh data yang satu dengan yang lainnya.sehingga akhirnya peneltidapat menarik suatu kesimpulan dari data yang telah dianalisisnya. Dalam hal ini teknik statistik inferensial sangatlah diperlukan. Jadi statistika berperan sebagai alat untuk deskripsi,komparasi, korelasi, dan regresi.

2.      Bagi Pembaca

Sebagai ilmuan yang produktif tentunya kita selalu disibukan oleh kegiatan membaca khususnya membaca laporan-laporan penelitian. Laporan-laporan keadaan kantor atau perusahaan, nota keuangan, laju inflasi, GNP, dan lain sebagainya. Masalahnya ialah "bagaimana kita sebagai pembaca dapat memahami informasi tersebut dengan benar kalau tidak mngerti statistik?". Akibatnya ialah komunikasi antara penulis dan pembaca tidak efektif. Lebih berbahaya lagi jika pembaca yang buta statistik tadi berani menerapkannya untuk mengambil keputusan.

3.      Bagi Pembingbing Penelitian

Peneliti maupun pembimbing yang bijaksana mempunyai pandangan yang luas dalam mencari kebenaran. Peneliti dan pembimbing janganlah terlalu picik, dan menganggap bahwa hanya metode itulah stu-satunya alat yang dapat dipakai mencari kebenaran. Karena tidak semua metode kualitatif dapat menyelesaikan semua permasalahan. Demikian pula, tidak semua metode kuantitatif dapat menyelesaikan semua permasalahan. Peneliti maupun pembimbing yang terlalu membela bahwa metode kualitatiflah yang paling benar atau hanya metode kuantitatiflah yang paling benar dengan menjelek-jelekan metode lainnya menunjukan kedangkalan atau mungkin juga ketidaktahuan terhadap metode lainnya. Sebab belum tentu kita sendiri lebih baik dari orang yang dijelek-jelekan. Apakah kita sendiri sudah mengetahui metode kualitatif sepenuhnya, sehingga berani menjelek-jelekan metode kuantitatif? Atau sebaliknya, apakah kita sudah menguasai metode kuantitatif sepenuhnya sehingga kita berani menjelek-jelekan metode kualitatif?. Di lapangan sering timbul cemoohan oleh peneliti kuantitatif terhadap peneliti kualitatif dengan mengatakan bahwa peneliti kualitatif tidak berani menggunakan kuantitatif oleh karena statistiknya lemah atau tidak memahami statistik. Sebaliknya, peneliti kualitatif mencemoohkan peneliti kuantitaif dengan mengatakan bahwa peneliti kuantitatif itu hanya bekerja dengan angka-angka tampa menyelami makna kualitatif yang ada dibalik angka, dan peneliti kuantitatif hanya menguji hipotesis saja sehingga tidak menghasilkan teori-teori baru bagi perkembangan ilmunya. Dengan adanya cemoohan-cemoohan tersebut, kita sebagai peneliti, pembimbing, atau penguji hendaknya tidak perlu terbawa arus pembelaan ekstrem yang hanya membenarkan salah satu metode saja. Sebagai peneliti dan pembimbing yang kritis kita harus mampu menempatkan kedua metode penelitian itu pada fungsinya masing-masing. Jika mungkin kedua metode itu dapat saling mengisi. Metode mana yang akankita pakai dalam penelitian? Jawabnya ialah tergantung dari masalah apa yang akan diteliti. Sebagai contoh, jika masalah yang akan diteliti adalah sejauh mana distribusi peredaran keuangan, maka mungkin metode kuantitatiflah yang paling cocok dipakai. Jika kita ingin meneliti masalah proses dan sistem nilai budaya masyarakat secara menyeluruh, maka mungkin metode kualitatiflah yang paling cocok. Adakalanya digunakan kedua metode itu, misalnya untuk mengerti data statistik secara mendalam dibutuhkan metode kualitatif terlebih dahulu, sehingga memberikan kedalaman terhadap butir-butir tes dalam menyusun suatu angket.

Sehubungan dengan gabungan kualitatif dan kuantitatif, penelitian yang bersifat kualitatif ini sebaiknya diikuti oleh penelitian kuantitatif, sehingga dapat memberikan kenyataan yang lebih akurat dan berguna dalam kegiatan prediksi dan kontrol. Sebagai contoh, kita telah meneliti secara kualitati tentang adanya pengaruh informasi langsung     

Para petugas dan informasi tidak langsung melalui media massa terhadap modernisasi masyarakat. Jika kita dihadapkan kepada pilihan, "Mana yang harus kita dahulukan untuk mempercepat proses modernisasi itu?", maka kita perlu mengadakan penelitian kuantitatif dengan variabel yang tepat.

4.      Bagi Penguji Skripsi, Tesis atau Desertasi 

Penguji skripsi, tesisatau desertasi yang menguji skripsi, tesis atau desertasi mahasiswanya yang menggunakan metode kuantitatif sudah selayaknya memahami statistik sehingga dapat meningkatkan kualitas lulusannya dan wibawa penguji sendiri. Jangan sampai terjadi penguji yang buta statistik tetapi nekat menguji mahasiswanya dengan mengajukan sanggahan bahwa korelasinya 0.90 artinya sangat kecil dan mohon dibetulkan. Karena mahasiswanya gugup, maka ia pun bersedia membetulkannya. Sementara mahasiswa lainnya yang turut mendengarkan dapat menilai betapa bodohnya penguji tersebut. Atau karena lemah statistiknya sehingga tidak berani menguji analisis statistiknya.

5.      Bagi Pimpinan (Manajer) dan Administrasi

Statistik sebagai alat untuk:

a.       pengumpulan data baik secara sensus maupun sampling

b.      pengolahan atau analisis data

c.       penyajian data dalam bentuk laporan manajemen

d.      pengambilan keputusan atau perencanaan

e.       evaluasi atau pengawasan antara data yang dilaporkan dengan penyimpangan di lapangan

f.       melakukan pemecahan masalah manajerial dengan sklus seperti gambar 1.1. berikut ini

Gambar 1.1

Peranan Statistik dalam Manajemem (Mc Glave,1987)

 

 

6.      Bagi Ilmu Pengetahuan

Statistika sebagai disiplin ilmu berguna untuk kemajuan ilmu dan teknologi. Karena itu, kita dituntut untuk memahami statistik lebih mendalam. Jika tidak, kita akan semakin ketinggalan dari perkembangan ilmu dan teknologi dengan negara lainnya. Terlebih-lebih di abad komputer ini, angka-angka sangat berperan dalam komputerisasi.

Statistika dapat sebagai alat:

a.       Deskripsi yaitumenggambarkan atau menerangkan data seperti mengukur dapmpak dan proses pembangunan melalui indikator-indikator ekonomi, indeksi harga konsumen, tingkat inflasi, GNP, laporan nota keuangan negara dan sebagainya.

b.      Komparasi yaitu membandingkan data pada dua kelompok atau beberapa kelompok.

c.       Korelasi yaitu mencari besarnya hubungan data dalam suatu penelitian.

d.      Regresi yaitu meramalkan pengaruh data yang satu terhadap data yang lainnya. Atau untuk estimasi terhadap kecenderungan-kecenderungan peristiwa yang akan terjadi di masa depan.

e.       Komunikasi yaitu merupakan alat penghubung antar pihak berupa laporan data statistik atau analisis statistik sehingga kita maupun pihak lainnya dapat memanfaatkannya dalam membuat suatu keputusan.

C.    KRITIK-KRITIK TERHADAP STATISTIK SOSIAL

1.      Petugas tidak mengumpulkan data apa yang ada di lapangan, tetapi mengubahnya dengan maksud tertentu atau untuk menyenangkan pihak tertentu (asal bapak senang atau ABS) sehingga data yang dikumpulkan kurang atau objektif

2.      Petugas tidak terjun ke lapangan, tetapi cukup di belakang  meja saja mengisikan data menurut perkiraanya saja atau data tidak akurat.

3.      Pengumpul data menggunakan data yang sudah daluarsa.

4.      Data yang dikumpulkan tidak relevan dengan masalah yang diteliti atau yang dilaporkan.

D.    KESALAHAN-KESALAHAN UMUM DALAM MENGGUNAKAN STATISTIK

1.      Memilih statistik yang tidak cocok untuk analisis penelitiannya.

2.      Mengumpulkan data penelitian, sebelum mwmutuskan statistik yang akan digunakan untuk menganalisis data tersebut.

3.      Hanya menggunakan sebuah prosedur statistik, yang sebenarnya beberapa prosedur dapat diterapkan terhadap data tersebut.

4.      Menggunakan statistik parametrik terhadap data yang nyata sekali harus menggunakan statistik nonparametrik.

5.      Telah menekankan pentingnya perbedaan-perbedaan yang kecil dari perhitungan statistik. 

6.      Menunjukan analisis statistik, sebelum skor-skor individual yang dikumpulkan diuji dengan teliti.

7.      Tidak mempertimbangkan bagaimana mengatur analisis statistik berdasarkan data yang hilang (tidak lengkap).

8.      Menggunakan seorang indivual sebagai unit analisis statistik, yang sebenarya lebih tepat menggunakan rata-rata grup sebagai unitnya.

E.   LANDASAN KERJA STATISTIK

1.      Variasi

Satistik bekerja dengan keadaan yang berubah-ubah (variasi). Misalnya: keadaan penduduk, keuangan, GNP, kelahiran, kematian, peserta KB dan sebagainya.

2.      Reduksi

Statistik  bekerja secara reduksi, artinya tidak seluruh informasi yang harus di olah. Tidak seluruh orang harus diteliti (populasi), melainkan cukup dengan sampel-sampel yang mewakili saja. Tentu saja sampel itu harus reprensentatif. Untuk mendapatkan sampel yang representatif diperlukan pemahaman tentang tehnik sampling.

3.      Generalisasi

Statistik induktif bekerja untuk menarik kesimpulan umum (generalisasi) yang berlaku untuk anggota-anggota populasinya berdasarkan sampel-sampel yang representatif tadi. Misalnya: kita tidak mungkin meneliti semua produksi kekuatan 100.000 baut terhadap kekuatan patahnya, tetapi cukup melalui sampel saja misalnya hanya 384 buah saja untuk setiap 100.000 baut, kalau kita uji semua kekuatan patah untuk 100.000 maka "apa yang akan diproduksi dan dijual?".

4.      Spesialisasi

Statistik selalu berkenaan dengan angka-angka saja (kuantitatif). Statistik mempunyai angka-angka yang lebih nyata, pasti dan dapat diukur dengan angka-angaka.Istilah-istilah seperti: pada umumnya, kira-kira, kurang lebih, kebanyakan, biasanya sedikit, biasanya banyak, lumayan, cukupan, sedang-sedang saja, hampir tidak pernah dikenal dalam analisis statistik. Agar data kualitatif dapat distatistikan, maka data itu harus dibobot dulu. Misalnya sangat setuju = 5, setuju = 4,  ragu-ragu = 3, tidak setuju = 2,  dan sangat tidak setuju = 1.

F.     PENDEKATAN DALAM STATISTIK

1.      Objektif

Satatistik yang mengandung angka-angka tadi dapat diterima oleh semua orang tentang sebutan angaka ditulis tadi, demikian pula rumus-rumus yang seharusnya dipakai dalam menganalisis suatu data.

2.      Universal

Statistik bersifat universal, karena ia dapat dipakai hampir dalam setiap bidang keilmuan terutama ilmu kealaman dan sosial.

G.    PEMBULATAN BILANGAN

Bilangan yang dibulatkan adalah hasil perhitungan. Bilangan hasil perhitungan ini biasanya akan dibandingkan dengan bilangan yang terdapat dalam suatu tabel. Oleh sebab itu, banyaknya desimal pembulatan disesuaikan dengan banyaknya desimal yang terdapat dalam tabel. Contoh: jika tabel t didapat 63,66, maka t hasil perhitungan atau t hitung harus dibulatkan menjadi dua desimal pula.

Cara membulatkan bilangan pecahan tersebut adalah sebagai berikut:

1.      Jika pecahan yang akan dibulatkan itu kurang dari 0.05 atau 0.005 atau 0.0005 dan seterusnya; maka pecahan tersebut dihilangkan. Contoh:

t tabel = 63,66, t hitung = 64,543 dibulatkan menjadi 64,54

2.      Jika pecahan yang akan dibulatkan itu lebih dari 0.5 atau 0,005 atau 0.0005 dan seterusnya; maka pecahan tersebut dibulatkan menjadi 1. Contoh:

t tabel 63,66, t hitung = 64,548 dibulatkan menjadi 64,55

3.      Jika pecahan yang akan dibulatkan itu sama dengan 0,5 atau0,005 atau 0,0005 dan seterusnya; maka pecahan tersebet dibulatkan menjadi 1 untuk bilangan sebelumnya ganjil. Contoh:

t tabel = 63,66, t  hitung 63,50 dibulatkan menjadi 64

4.      Jika pecahan yang akan dibulatkan itu sama dengan 0,05 atau0,005 atau 0,0005 dan seterusnya;maka pecahan tersebut dihilangkan untuk bilangan sebelumnya genap. Contoh:

t tabel = 63,66, t hitung 64,500 dibulatkan menjadi 64.

Tweet