STATISTIK

BAB 1

PENGERTIAN STATISTIK

A.    STATISTIK DAN STATISTIK PENDIDIKAN

1.      Pengertian Statistik

Secara etimologi :

kata statistik yang berarti status (bahasa latin), state (bahasa inggris), Negara (Indonesia)

Secara Terminologi:

a.       kumpulan bahan keterangan yang berupa angka atau bilangan.

b.      sebagai kegiatan statistic mencakup: pengumpulan data, penganalisaan data dan penyajian data.

c.        sebagai metode yaitu pengumpulan data dan diinterfrestasikan sehingga data tersebut dapat memberikan penjelasan atau makna tertentu.

d.      sebagai ilmu statistic

2.      Penggolongan statistik

Statistik sebagai ilmu pengetahuan dapat dibedakan menjadi dua golongan yaitu : Statistik Deskriptif dan Statistik Inferensial

Statistik Deskriptif atau Deduktif adalah statistik yang mempunyai tugas mengorganisasi dan menganalisa data angka, agar dapat memberikan gambaran secara teratur, ringkas dan jelas. Mengenai sesuatu gejala, peristiwa atau keadaan sehingga dapat ditarik pengertian atau makna tertentu.

Statistic Inferensial yang lazim dikenal pula dengan istilah Statistik Induktif, statistic lanjut, statistic Mendalam adalah Statistik yang menyediakan aturan atau cara yang dapat dipergunakan sebagai alat dalam rangka mencoba enarik kesimpulan yang bersifat umum, dari sekumpulan data yang telah disusun dan diolah. Statistic Inferensial juga menyediakan aturan tertentu dalam rangka penarikan kesimpulan (conclusion), penyusunan atau pembuatan ramalan (prediction), penaksiran (estimation) dan sebagainya. Dengan demikian Statistik Inferensial sifatnya lebih mendalam dan merupakan tindak lanjut dari Statistik Deskriptif.

3.      Ciri Khas Statistik

Pada dasarnya Statistik sebagai ilmu pengetahuan memiliki tiga cirri khusus yaitu:

a.       Statistik selalu bekerja dengan angka atau bilangan

Statistik merupakan  data Kuantitatif,  Dengan kata lain, untuk dapat melaksanakan tugasnya statistik memerlukan bahan keterangan yang sifatnya kuantitatif. Sehubungan dengan itu jika statistik dikehendaki untuk menganalisa data kualitatif, maka data kualitatif tersebut harus dikonversikan menjadi data kuantitatif, atau proses kuantifikasi.

Contoh:

Kualitatif	Kuantitatif
Pandai	80 – 100
Cukup	60 – 79
Kurang	30 – 59
gagal	0 – 29

b.      Statistik bersifat objektif.

Statistik selalu bekerja menurut objeknya , atau bekerja menurut apa adanya. Kesimpulan yang dihasilkan dan ramalan yang dikemukakan oleh statistik sebagai ilmu pengetahuan semata-mata didasarkan data angka yang dihadapi dan diolah dan bukan didasarkan pada subjektivitas atau pengaruh luar lainnya.

c.       Statistik bersifat universal

Statistik bersifat universal mengandung pengertian bahwa ruang gerak dan bidang garapan statistik tidaklah sempit. Statistik dapat dipergunakan dalam hampir semua cabang kegiatan hidup manusia. Misalnya perekonomian disebut sebagai statistik perdagangan, statistik pendidikan, statistik pertanian dan sebagainya.

4.      Permasalahan Statistik

Permasalahan statistik ada tiga yang mendasar yaitu: permasalahan tentang rata-rata(Average), permasalahan tentang pemencaran (variabelitas atau Dispersion) dan permasalahan saling hubungan atau korelasi.

5.      Pengertian Statistik Pendidikan

Statistik pendidikan yang dimaksud yaitu sebagai ilmu pengetahuhan yang membahas atau memplelajari dan memperkembangkan prinsip-prinsip, metode dan prosedur yang perlu ditempuh atau dipergunakan, dalam rangka pengumpulan, penyusunan, penyajian, penganalisaan bahan keterangan yang berwujud angka mengenai hal-hal yang berkaitan dengan pendidikan (khususnya proses belajar mengajar), dan penarikan kesimpulan, pembuatan perkiraan serta ramalan secara ilmiah.

6.      Fungsi dan Kegunaan Statistik Dalam dunia Pendidikan

Fungsi statistic yaitu sebagai alat bantu dan kegunaannya sangat besar yaitu akan berlandaskan sebagai data eksak:

a.       Memberoleh gambaran : baik gambaran secara khusus maupun gambaran secara umum tentang sesuatau gejala, keadaan atau peristiwa.

b.      Mengikuti perkembangan atau pasang surut mengenai gejala, keadaan atau peristriwa tersebut dari waktu ke waktu.

c.       Melakukan pengujian, apabila gejala yang satu berbeda dengan gejala yang lain ataukah tidak; jika terdapat perbedaan yang berarti ataukan perbedaan itu terjadi hanya kebetulan saja.

d.      Mengetahui, apakah gejala yang satu ada hubungannya dengan gejala yang lain.

e.       Menyusun laporan yang berupa data kuantitatif dengan secara teratur, ringkas dan jelas

f.       Menarik kesimpulan secara logis, mengambil keputusan secara tepat dan mantap, serta dapat memperkirakan atau meramalkan hal-hal yang mungkin bakal terjadi massa mendatang, dan langkah konkrit apa yang kemungkinan perlu dilakukan oleh seorang pendidik.

B.     DATA STATISTIK DAN DATA STATISTIK PENDIDIKAN

1.      Pengertian Data Statistik

Data statistik adalah data yang berwujud angka atau bilangan, namun tidak semua angka disebut sebagai data statistik sebab untuk dapat disebut data statistik, angka itu harus memenuhi persyaratan tertentu yaitu bahwa angka tadi haruslah menunjukan suatu ciri dari suatu penelitian yang bersifat agregatif, serta mencerminkan suatu kegiatan dalam bidang atau lapangan tertentu.

Penelitian yang bersifat agregatif artinya:

a.       Pencatatan itu boleh hannya mengenai satu individu saja, akan tetapi pencatatannya harus dilakukan lebih dari satu kali.

Contoh : Angka-angka yang menunjukan ciri tentang  perkembangan  prestasi “A” dalam Bahasa Arab.

Semester	Nilai
I	5,5
II	6
III	6
IV	6,5
V	7
VI	7

b.      Pencatatan dilakukan hanya satu kali saja, tatapi individu yang dicatat atau diteliti lebih dari satu.

No	Nama	Nilai
1	Arifin	7
2	Badriyah	6
3	Cici	5
4	Dyah	9
5	Emy	4
6	Farid	7
7	Guntoro	6
8	Hanung	5
9	Ismail	8
10	Jannah	6

2.      Penggolongan Data Statistik

a.       Penggolongan data statistik berdasarkan sifatnya yaitu data kontinyu dan data diskrit:

Data kontinyu ialah data yang deretan angkanya merupakan suatu kontinyu. Contoh data statistik mengenai tinggi badan : 150 – 150,1 – 150,2 – 150,3 dan seterusnya; data mengenai berat badan 40- 40,1- 40,2 dan seterusnya.

Data diskrit ialah data statistik yang tidak mungkin berbentuk pecahan: contoh data statistik tentang jumlah anggota keluarga: 4 -5 -6 dan seterusnya.

b.      Penggolongan data statistik berdasarkan cara penyusunan angkanya: yaitu data Nominal, data Ordinal dan data Interval.

Data Nominal yaitu data statistik yang cara menyusun angkanya didasarkan atas penggolongan atau klasifikasi tertentu. Data Nominal disebut juga data Hitungan karena data tersebut diperoleh dari data menghitung.

Contoh :

Jumlah Siswa Madrasah Tsanawiyah Negeri ”X” pada tahun ajaran 2009/2010 Menurut tingkat dan jenis kelaminnya.

Kelas	Jenis Kelamin		Jumlah
	Laki-Laki	Perempuan
III	50	34	84
II	48	44	92
I	72	52	124
Jumlah	170	130	300

Data Ordinal juga sering disebut sebagai data urutan, yaitu data statistik yang cara menyusun angkanya didasarkan atas urutan kedudukan (rangking).

Contoh:

Sekor hasil penilaian dewan juri terhadap lima orang finalis lomba baca puisi

Nomor	Nama	Sekor	Urutan Kedudukan
1	A	451	4
2	B	491	2
3	C	427	5
4	D	568	1
5	E	485	3

Data Interval ialah data statistik di mana terdapat jarak yang sama di antara hal-hal yang sedang diselidiki atau dipersoalkan. Contoh dari tabel di atas sekor bisa dibuat data interval.

c.       Penggolongan data statistik menurut bentuk angkanya yaitu data tunggal dan data kelompok.

Data tunggal ialah data statistik yang masing-masing angkanya merupakan satu unit.

Contoh; Nilai hasil ulangan harian siswa MA

40    71     54    67    59    84    46    51    60    75

      Data kelompokan ialah data statistik yang tiap-tiap unitnya terdiri dari sekelompokan angka

Contoh. Nilai hasil ulangan harian siswa MA

Nilai          80 – 84

                  75 - 79 

                  70 – 74

                  65 – 69

                  Dan seterusnya

d.      Penggolongan data statistik berdasarkan sumbernya: yaitu data primer dan data sekunder.

Data primer yaitu data statistik yang diperoleh atau bersumber dari tangan pertama. Contoh Data tentang alumni STAIMA yang diperoleh dari bagian kemahasiswaan.

Data Sekunder yaitu data statistik yang diperoleh atau bersumber dari tangan kedua. Contoh Data tentang alumni STAIMA yang diperoleh dari surat kabar masa kini, pikiran rakyat dan sebagainya.

e.       Penggolongan data statistik berdasarkan waktu pengumpulannya: yaitu data seketika (cross section data)  dan data urutan waktu (time series data).

Data Seketika ialah data statistik yang mencerminkan keadaan pada satu waktu saja (at a point of time).

Contoh :

Data statistik tentang jumlah tenaga pengajar di sebuah MA dalam tahun ajaran 2009/2010 (hanya 1 tahun ajaran saja).

Data urutan waktu ialah data mencerminkan keadaan atau perkembangan mengenai sesuatu hal, dari satu waktu juga sering dikenal dengan istilah Historical Data.

Contoh

      Data statistik tentang jumlah tenaga pengajar di sebuah MA mulai  tahun ajaran 2005/2006 sampai dengan tahun ajaran 2009/2010

3.      Sifat Data Statistik

Sebagai data angka, data statistik memiliki sifat tertentu, antara lain adalah:

1. data statistik memiliki nilai Relatif (relative value) atau nilai semu. Nilai Relatif dari suatu angka atau bilangan adalah nilai yang ditunjukan oleh angka atau bilangan itu sendiri.

Contoh:

Nilai relatif dari bilangan 5 adalah bilangan 5 itu sendiri, Nilai relatif dari bilangan 65 adalah bilangan 65 itu sendiri.

2. Data statistik memiliki Nilai Nyata ( Tru Value) atau nilai sebenarnya. Nilai nyata dari suatu angka adalah daerah tertentu dalam suatu deretan angka, yang diwakili oleh nilai relatif.

Contoh :

Nilai Nyata  dari angka 5 adalah daerah antara (5 - 0,5) sampai dengan (5 +  0,5)  jadi nilai nyata dari angka 5 adalah daerah antara 4,5 – 5,5 ; Nilai Nyata  dari angka 19,5 adalah daerah antara (19,5  - 0,05) sampai dengan (19,5  +  0,05)  jadi nilai nyata dari angka 19,5  adalah daerah antara 19 – 20;

3. Data statistik memiliki batas bawah relatif, batas atas relatif, batas bawah nyata dan batas atas nyata.

Contoh :

Bilangan 40 – 44

Bilangan 40 itu kita sebut: Batas Bawah Relatif

Bilangan 44 itu kita sebut: Batas Atas  Relatif

Batas Bawah nyata adalah 40 – 0,5 = 39,5 ; sedangkan Batas Atas Nyata adalah 44 + 0,5 = 44,5 ; selajutnya 40 – 50 disebut nilai relatif dan 39,5 – 44,5 disebut nilai nyata.

4. Data statistik berbentuk data kelompok memiliki nilai tenga atau titik tengah.

Contoh:

1. deretan bilangan 5   6   7   8   9 nilai tengahnya adalah 7

2.  data kelompokan 50 – 54 nilai tengahnya (50 + 54): 2 = 52

5. Data statistik sebagai data angka, dalam proses perhitungannya tidak menggunakan sistem pecahan, melainkan menggunakan sistem desimal (sistem perpuluhan).

Contoh :

1. pecahan ½  harus diubah menjadi 0,50
2. pecahan 1/6 harus diubah menjadi 0,16666666

6. Data statistik sebagai data angka, dalam proses perhitungannya menggunakan sistem pembulatan angka tertentu. Pembulatan dilakukan sampai tiga angka dibelakang koma (tanda desimal). Contoh : 0,1134892 dibulatkan 0,113; 0,8105071 dibulatkan 0,81