Menghasilkan artikel tentang statistik minimal 8 hal

Statistika adalah ilmu yang mempelajari bagaimana merencanakan mengumpulkan menganalisis menginterpretasi dan mempresentasikan data. Statistika merupakan ilmu yg berkenaan dgn data sedang statistik adl data informasi atau hasil penerapan algoritma statistika pada suatu data. Beberapa istilah statistika antara lain: populasi sampel unit sampel dan probabilitas.

Ada dua macam statistika yaitu statistika deskriptif dan statistika inferensial. Statistika deskriptif berkenaan dgn deskripsi data misal dari menghitung rata-rata dan varians dari data mentah; mendeksripsikan menggunakan tabel-tabel atau grafik sehingga data mentah lbh mudah “dibaca” dan lbh bermakna. Sedangkan statistika inferensial lbh dari itu misal melakukan pengujian hipotesis melakukan prediksi observasi masa depan atau membuat model regresi.

Statistika deskriptif berkenaan dgn bagaimana data dapat digambarkan dideskripsikan) atau disimpulkan baik secara numerik (misal menghitung rata-rata dan deviasi standar) atau secara grafis (dalam bentuk tabel atau grafik) utk mendapatkan gambaran sekilas mengenai data tersebut sehingga lbh mudah dibaca dan bermakna.

Statistika inferensial berkenaan dgn permodelan data dan melakukan pengambilan keputusan berdasarkan analisis data misal melakukan pengujian hipotesis melakukan estimasi pengamatan masa mendatang (estimasi atau prediksi) membuat permodelan hubungan (korelasi regresi ANOVA deret waktu) dan sebagainya.

 

Data hasil penelitian dapat dikelompokkan menjadi dua: kualitatif dan kuantitatif. Data kualitatif adalah data yang berbentuk kalimat, kata, atau gambar. Sedangkan Data kuantitatif adalah data yang berbentuk angka, atau kualitatif yang diangkakan.
Data kuantitatif dapat juga dikelompokkan menjadi dua: diskrit dan kontinum. Data diskrit adalah data yang diperoleh dari menghitung, bukan mengukur. Data ini sering disebut dengan data nominal. Sementara data kontinum dikelompokkan menjadi tiga: ordinal, interval, dan rasio. Data ordinal adalah data yang berjenjang dan berbentuk peringkat. Data ordinal ini dapat dibentuk dari data interval atau rasio. Data interval adalah data yang jaraknya sama tetapi tidak mempunyai nol absolut. Sementara data rasio adalah data yang jaraknya sama dan mempunyai nol absolut.
Bermacam data seperti di atas dapat digambarkan seperti di bawah ini:

Contoh data dalam skala pengukuran nominal dan ordinal:
No Skala Penguk. Data Kualitatif Kategori
01 Nominal Suku    1. Sunda 2. Jawa
3.Madura 4. Lainnya
Kepemilikan motor  1. ya 2. tidak
02 Ordinal
Pendidikan             1. PT    2. SMA
3. SMP 4. SD
Jabatan Dosen       1. Guru Besar 2. Lektor Kepala
3. Lektor        4. Asisten Ahli
Nilai Akhir Mata Kuliah 1. A 2. B
3. C 4. D
5. E
Contoh data dalam skala pengukuran interval dan rasio:
Data Kuantitatif Skala Pengukuran
Suhu (Celcius atau Fahrenheit) interval
penanggalan (Masehi atau Hijriah) interval
tinggi (meter) rasio
berat (kilogram) rasio
Umur (tahun atau hari) rasio.

 

Sumber data dalam penelitian adalah subyek dari mana data dapat diperoleh. Apabila peneliti menggunakan kuesioner atau wawancara dalam pengumpulan datanya, maka sumber data disebut responden (= orang yang merespon atau menjawab pertanyaan-pertanyaan peneliti, baik pertanyaan tertulis maupun lisan). Apabila menggunakan observasi, maka sumber datanya bias berupa benda, gerak atau proses sesuatu. Apabila peneliti menggunakan dokumentasi, maka dokumen atau catatan yang menjadi sumber data.

Sehubungan dengan wilayah sumber data yang dijadikan subyek penelitian, maka dikenal 3 jenis penelitian yaitu :

1. Penelitian Populasi
2. Penelitian Sample
3. Penelitian Kasus.

Populasi dan sample

Populasi adalah :

Wilayah generaliasasi yang terdiri atas : obyek/subyek yang mempunyai kualitas dan karakteristik tertentu yang ditetapkan oleh peneliti untuk dipelajari dan kemudian ditarik kesimpulan.

Dilihat dari jumlahnya, populasi terbagi 2 bagian :

1. Jumlah terhingga (terdiri dari elemen dengan jumlah tertentu)
2. Jumlah tak hingga ( terdiri dari elemen yang sulit dicari batasannya)

Apabila peneliti ingin mengetahui semua elemen yang ada dalam wilayah penelitian, maka penelitiannya merupakan penelitian populasi / studi sensus/ studi populasi. Penelitian populasi hanya dapat dilakukan bagi populasi terhingga dan subyeknya tidak terlalu banyak.

Skema penelitian populasi :

Sampel adalah :

Bagian dari jumlah dan karakteristik yang dimiliki oleh populasi tersebut.

Syarat sample : mampu mewakili karakteristik populasi.

Jika kita akan meneliti sebagian dari populasi, kemudian hasil penelitian tersebut dimaksudkan untuk mengenaralisasikannya untuk populasi, maka penelitian tersebut disebut Penelitian sample. Penelitian sample dapat dilakukan apabila keadaan subyek di dalam populasi benar-benar homogen, apabila tidak homogen maka hasil/kesimpulan penelitian tidak dapat digeneralisasi untuk populasinya.

Beberapa keuntungan jika menggunakan sample :

1. Subyek lebih sedikit, sehingga tidak ada subyek yang terlewatkan.
2. Menghindari bias karena subyek yang banyak.
3. Lebih efisien (waktu, uang dan tenaga)

Teknik Sampling (Pengambilan Sample)

1. Probability Sampling

Adalah teknik pengambilan sample yang memberikan peluang yang sama bagi setiap unsur populasi untuk dipilih menjadi anggota sample.

1. Simple random sampling

Pengambilan sample dilakukan secara acak tanpa memperhatikan strata yang ada dalam populasi. Cara ini dilakukan karena anggota populasi homogen.

2. Proportionate Stratified Random Sampling

Digunakan bila populasi mempunyai anngota / unsur yang tidak homogen dan berstrata secara proporsional. Suatu organisasi yang mempunyai pegawai dari latarbelakang pendidikan yang berstrata, maka populasi pegawai tersebut berstrata.

3. Disproportionate Stratified Random Sampling

Digunakan manakala populasi berstrata tetapi kurang proporsional.

4. Cluster Sampling (Area Sampling)

Digunakan untuk menentukan sample bila obyek yang akan diteliti atau sumber data sangat luas. Teknik ini dilakukan dengan 2 tahap yaitu :

a. Tahap pertama, menentukan sample daerah

b.Tahap kedua menentukan subyek sample pada daerah tersebut.

2. Nonprobability Sampling

Adalah teknik pengambilan sample yang tidak memberi peluang / kesempatan sama bagi setiap unsur atau anggota populasi untuk dipilih menjadi sample.

1. Sampling sistematis

Pengambilan sample berdasarkan urutan dari anggota populasi yang telah diberi nomor urut. Contoh bila populasi terdiri dari 100 orang kemudian diberi nomor 1 – 100, kemudian sample diambil berdasarkan nomor ganjil, genap atau urutan tertentu.

2. Sampling kuota

Menentukan sample dari populasi yang mempunyai ciri-ciri tertentu sampai jumlah/kuota yang diinginkan.

3. Sampling aksidentak

Penentuan sample berdasarkan kebetulan, yitu siapa saja yang secara kebetulan bertemu dengan peneliti dapat digunakan sebagai sample, bila dipandang orang tersebut cocok sebagai sumber data.

4. Sampling purposive

Penentuan sample dengan maksud dan pertimbangan tertentu. Contoh : bila akan melakukan penelitian terhadap kualitas makanan, maka sample sumber datanya adalah ahli makanan, ahli gizi dan lain-lain.

5. Sample jenuh

Penentuan sample bila semua anggota populasi digunakan sebagai sample, karena populasi relatif kecil / kurang dari 30. (= penelitian sensus).

6. Snowball sampling

Penentuan sample yang mula-mula jumlahnya kecil, kemdian membesar. Contoh: si A dijadikan sample, kemudian si A menunjuk 2 orang lain sebagai sample, yaitu B dan C, setelah selesai B dan C diminta menunjuk 2 orang lagi. B menunjuk D dan E, sementara C menunjuk F dan G dan seterusnya.