Ilmu statistik sering dihubungkan dengan angka, hingga disebut dengan nemerical description. Sebagai contoh, jumlah penduduk di suatu wilayah, produksi sepeda selama setahun, jumlah pengunjung tempat wisata dll.
Tetapi statistik tidak berupa data angka saja, atau hanya sekumpulan data mentah, tetapi statistik dipakai untuk melakukan berbagai kegiatan analisis terhadap data, seperti peramalan (forecasting), menampilkan data dalam bentuk tabel, membuat grafik, melakukan uji hipotesis dan lainnya.
Ilmu statistik dapat dibagi menjadi dua bagian,
1. Statistik deskriptif
Menggambarkan berbagai kriteria data, seperti rata-rata, median dll
2. Statistik indusktif (inferensi)
berusaha membuat berbagai inferensi terhadap sekumpulan data yang berasal dari suatu sampel.
Menggambarkan berbagai kriteria data, seperti rata-rata, median dll
2. Statistik indusktif (inferensi)
berusaha membuat berbagai inferensi terhadap sekumpulan data yang berasal dari suatu sampel.
Pembagian tersebut berdasarkan aliran proses pengolahan data, dan yang paling umum.
Metode statistik dapat pula dibedakan menjadi statistik parametik dan non-parametik, statistik univariat, bivariat atau multivariat. dasar tersebut adalah berdasarkan tipe data, jumlah data dan jumlah variabel yang dianalisis.
Beberapa elemen dalam persoalan statistik
1. Populasi
Secara umum populasi adalah sekumpulan data yang mengidentifikasi suatu fenomena, populasi lebih tergantung dari kegunaan dan relevansi data yang dikumpulkan. Sebagai contoh jika akan diteliti kepuasan pekerja laki-laki yang bekerja pada malam hari di PT. Abadi, maka populasinya adalah pekerja wanita khusus dibagiaan produksi yang bekerja lembur pada malam hari pada PT. Abadi, jadi tergantung lingkup masalahnya terlebih dahulu.
2. Sampel
sampel dapat didefinisikan sebagai sekumpulan data yang diambil atau diseleksi dari suatu populasi. Sama seperti yang di atas, , maka sampelnya adalah sebagian pekerja wanita, atau beberapa pekerja wanita di perusahaan tersebut. Jadi dapat ditarik kesimpulan, sampel adalah bagian dari populasi, atau populasi bisa dibagi dalam berbagai jenis sampel.
3. Variabel
Seperti untuk meneliti kepuasan pekerja, variabel yang dianggap relevan bisa berupa usia pekerja, genger pekerja. sedangkan variabel lain, seperti status pekerja, asal pekerja, atau tempat tinggal pekerja, bisa saja dianggap tidak relevan dan tidak perlu dianalisis.
Kegiatan statistik berhubungan dengan pengambilan data untuk sejumlah variabel tertentu, baik yang ada pada sampel atau populasi. Sebagai contoh, untuk meneliti kepuasan pekerja laki-laki di PT. Abadi, diambil sampel sejumlah 100 orang pekerja laki-laki. Pada 100 orang tersebut diambil data untuk variabel-variabel tingkat pendidikan, usia, masa kerja, pengeluaran per bulan dan seterusnya.
Selanjutnya, terkait dengan contoh di atas, isi variabel tingkat pendidikan seseorang akan berbeda dengan isi variabel tingkat pendidikan seseorang akan berbeda denan isi variabel usia atau variabel masa kerja. Selanjutnya nanti bisa dianalisis menggunakan SPSS
Data Kualitatif (Qualitative Data)
Data kualitatif secara sederhana bisa disebut data yang bukan berupa angka, dibagi menjadi dua yaitu
1. Nominal
Merupakan data yang paling rendah dalam level pengukuran data. Jika suatu pengukuran data hanya menghasilkan satu dan hanya satu-satunya kategori, maka data tersebut adalah data nominal. misalkan proses pendataan tempat tinggal berdasarkan KTP, hanya punya satu dan satu-satunya. Selanjutnya bisa jenis kelamin seseorang.
Data nominal dalam statistik dibuat dalam kategorisasi, misal dalam pengisian data, jenis kelamin laki-laki dikategorikan sebagai '1' dan perempuan '2', kategori ini hanya sebagai tanda saja, tidak bisa dilakukan operasi matematika.
2. Ordinal
Dengan level yang lebih tinggi, yaitu ada tingkatan data. Ada data dengan urutan lebih tinggi dan urutan lebih rendah, seperti pengukuran tingkat kesukaan konsumen. Sebagai contoh jika 'tidak suka' dikategorikan sebagai '1', 'suka' sebagai '2' dan 'sangat suka' sebagai '3'. Data ordinal juga tidak bisa dilakukan operasi matematika.
Ciri data kualitatif adalah pada data tersebut tidak bisa dilakukan operasi matematika, seperti penampaban, pengurangan, perkalian dan pembagian.
Data Kuantitatif (Quantitative Data)
Bisa disebut sebagai data berupa angka dalam arti yang sebenarnya , bisa dilakukan operasi matematika. Dibagi dua bagian, yaitu:
1. Data Interval
Menempati level pengukuran yang lebih tinggi dari data ordinal, seperti contoh pengukuran temperatur laboratorium panas di PT. Abadi, sengan interval temperatur yaitu
PROGRAM KHUSUS KOMPUTER STATISTIK
Dalam pengolahan data statistik, sejalan dengan semakin spesialisasinya banyak software, bisa dilakukan dengan software yang khusus digunakan untuk pengolahan data statistik. Dimana hanya melakukan pengolahan data statistik deskriptif deskriptif maupun induktif, menyajikan berbagai grafik yang relevan untuk membantu pengambilan keputusan di bidang statistik. Contoh program tersebut adalah STATISTICA, SAS, MINITAB, SPSS dll.
Dari beberapa program komputer tersebut sulit ditentukan mana yang paling baik. Tetapi lebih tepat dikatakan jenis program mana yang paling cocok atau tepat untuk tujuan pengolahan data. Jika pengolahan data bersifat sederhana dan tidak rutin, maka menggunakan fasilitas fungsi statistik dari Excel bisa menjadi solusi atau program analisis Toolpak sudah membantu, namun jika pengolahan data cukup kompleks, atau pengolahan data menjadi hal yang rutin, penggunaan program statistik sangat dianjurkan.
Dengan demikian, SPSS adalah suatu program komputer yang khusus dibuat untuk mengolah data dengan metode statistik tertentu. Akan dibahas lebih lengkap tentang SPSS pada postingan selanjutnya.
Baca juga "Pengolahan Data SPSS"
ELEMEN STATISTIK
Beberapa elemen dalam persoalan statistik
1. Populasi
Secara umum populasi adalah sekumpulan data yang mengidentifikasi suatu fenomena, populasi lebih tergantung dari kegunaan dan relevansi data yang dikumpulkan. Sebagai contoh jika akan diteliti kepuasan pekerja laki-laki yang bekerja pada malam hari di PT. Abadi, maka populasinya adalah pekerja wanita khusus dibagiaan produksi yang bekerja lembur pada malam hari pada PT. Abadi, jadi tergantung lingkup masalahnya terlebih dahulu.
2. Sampel
sampel dapat didefinisikan sebagai sekumpulan data yang diambil atau diseleksi dari suatu populasi. Sama seperti yang di atas, , maka sampelnya adalah sebagian pekerja wanita, atau beberapa pekerja wanita di perusahaan tersebut. Jadi dapat ditarik kesimpulan, sampel adalah bagian dari populasi, atau populasi bisa dibagi dalam berbagai jenis sampel.
3. Variabel
Seperti untuk meneliti kepuasan pekerja, variabel yang dianggap relevan bisa berupa usia pekerja, genger pekerja. sedangkan variabel lain, seperti status pekerja, asal pekerja, atau tempat tinggal pekerja, bisa saja dianggap tidak relevan dan tidak perlu dianalisis.
Kegiatan statistik berhubungan dengan pengambilan data untuk sejumlah variabel tertentu, baik yang ada pada sampel atau populasi. Sebagai contoh, untuk meneliti kepuasan pekerja laki-laki di PT. Abadi, diambil sampel sejumlah 100 orang pekerja laki-laki. Pada 100 orang tersebut diambil data untuk variabel-variabel tingkat pendidikan, usia, masa kerja, pengeluaran per bulan dan seterusnya.
Selanjutnya, terkait dengan contoh di atas, isi variabel tingkat pendidikan seseorang akan berbeda dengan isi variabel tingkat pendidikan seseorang akan berbeda denan isi variabel usia atau variabel masa kerja. Selanjutnya nanti bisa dianalisis menggunakan SPSS
TIPE DATA STATISTIK
Data dalam statistik berdasarkan tingkat pengukurannya (level of measurement) dapat dibedakan dalam 4 jenis.Data Kualitatif (Qualitative Data)
Data kualitatif secara sederhana bisa disebut data yang bukan berupa angka, dibagi menjadi dua yaitu
1. Nominal
Merupakan data yang paling rendah dalam level pengukuran data. Jika suatu pengukuran data hanya menghasilkan satu dan hanya satu-satunya kategori, maka data tersebut adalah data nominal. misalkan proses pendataan tempat tinggal berdasarkan KTP, hanya punya satu dan satu-satunya. Selanjutnya bisa jenis kelamin seseorang.
Data nominal dalam statistik dibuat dalam kategorisasi, misal dalam pengisian data, jenis kelamin laki-laki dikategorikan sebagai '1' dan perempuan '2', kategori ini hanya sebagai tanda saja, tidak bisa dilakukan operasi matematika.
2. Ordinal
Dengan level yang lebih tinggi, yaitu ada tingkatan data. Ada data dengan urutan lebih tinggi dan urutan lebih rendah, seperti pengukuran tingkat kesukaan konsumen. Sebagai contoh jika 'tidak suka' dikategorikan sebagai '1', 'suka' sebagai '2' dan 'sangat suka' sebagai '3'. Data ordinal juga tidak bisa dilakukan operasi matematika.
Ciri data kualitatif adalah pada data tersebut tidak bisa dilakukan operasi matematika, seperti penampaban, pengurangan, perkalian dan pembagian.
Data Kuantitatif (Quantitative Data)
Bisa disebut sebagai data berupa angka dalam arti yang sebenarnya , bisa dilakukan operasi matematika. Dibagi dua bagian, yaitu:
1. Data Interval
Menempati level pengukuran yang lebih tinggi dari data ordinal, seperti contoh pengukuran temperatur laboratorium panas di PT. Abadi, sengan interval temperatur yaitu
- Cukup panas , jika temperatur antara 50°C-80°C
- Panas, jika temperatur antara 80°C-110°C
- Sangat panas, jika temperatur antara 110°C-140°C
Data temperatur bisa dikatakan data interval karena data mempunyai interval atau jarak tertentu yaitu 30°C.
2. Data Rasio
Data dengan tingkat pengukuran paling tinggi diantara jenis data lainnya, bersifat angka dalam arti sesungguhnya, yang bisa dioperasikan secara matematika. Perbedaan dari data interval adalah data rasio memiliki titik nol dalam arti sesungguhnya. Sebagai contoh jumlah produk sepatu yang dimiliki PT. Abadi. Jika jumlah sepatu nol, maka tidak ada satu pun sepatu dalam gudang barang jadi. Jika terdapat 50 pasang sepatu, kemudian dalam waktu satu jam produk bertambah 50 pasang sepatu lagi, maka total sepatu yang ada di gudang barang jadi yaitu (operasi penjumlahan) 50+50 =100 pasang sepatu.
PROGRAM KHUSUS KOMPUTER STATISTIK
Dalam pengolahan data statistik, sejalan dengan semakin spesialisasinya banyak software, bisa dilakukan dengan software yang khusus digunakan untuk pengolahan data statistik. Dimana hanya melakukan pengolahan data statistik deskriptif deskriptif maupun induktif, menyajikan berbagai grafik yang relevan untuk membantu pengambilan keputusan di bidang statistik. Contoh program tersebut adalah STATISTICA, SAS, MINITAB, SPSS dll.
Dari beberapa program komputer tersebut sulit ditentukan mana yang paling baik. Tetapi lebih tepat dikatakan jenis program mana yang paling cocok atau tepat untuk tujuan pengolahan data. Jika pengolahan data bersifat sederhana dan tidak rutin, maka menggunakan fasilitas fungsi statistik dari Excel bisa menjadi solusi atau program analisis Toolpak sudah membantu, namun jika pengolahan data cukup kompleks, atau pengolahan data menjadi hal yang rutin, penggunaan program statistik sangat dianjurkan.
Dengan demikian, SPSS adalah suatu program komputer yang khusus dibuat untuk mengolah data dengan metode statistik tertentu. Akan dibahas lebih lengkap tentang SPSS pada postingan selanjutnya.
Baca juga "Pengolahan Data SPSS"
...............................
Daftar pustaka : Santoso, Singgih. 2015."SPSS20 , Pengolahan Data Statistik di Era Informasi". Jakarta: PT Elex Media Komputindo.
0 Comments