Konsep Dasar Statistik

Pengertian Statistik

Statistik sebagai data; Kumpulan angka yang menunjukkan tentang kegiatan mengenai 
keadaan, peristiwa atau gejala tertentu.

Statistik sebagai kegiatan; Proses kegiatan yang dimulai dari pengumpulan data, 
penyusunan data, pengumuman dan pelaporan data serta analisis data.

Statistik sebagai metode; Cara yang digunakan dalam mengumpulkan, menyusun atau 
mengatur, menyajikan, menganalisis dan menginterpretasi terhadap sekumpulan data yang 
dapat memberikan pengertian dan makna tertentu.

Statistik sebagai ilmu; Ilmu pengetahuan yang membahas dan mengembangkan prinsip- 
prinsip, metode dan prosedur yang ditempuh dalam pengumpulan data, penyusunan data, 
penyajian data, analisis data, dan pengambilan kesimpulan.

Metode Statistik

Metode statistik digunakan sebagai metode penelitian ilmiah di berbagai bidang ilmu 
pengetahuan, baik ilmu alam/science maupun ilmu sosial.

Metode statistik adalah prosedur atau cara penyajian dan penafsiran data. Penyajian data 
meliputi; pengumpulan, pengorganisasian, peringkasan dan penyajian data. Penafsiran 
data meliputi; pendugaan, pengujian dugaan dan penarikan kesimpulan (generalisasi).

Metode statistik dikelompokkan menjadi dua, yaitu:

Statistik deskriptif/deduktif; bertujuan memberikan gambaran terhadap data-data pada 
variabel yang digunakan dalam penelitian, yaitu bidang yang berhubungan dengan metode 
pengelompokan, peringkasan dan penyajian data, dalam cara yang lebih informatif. Teknik-
teknik umum yang digunakan adalah; rata-rata, median, modus dan varians.

Statistik Inferensial/Induktif; berhubungan dengan generalisasi informasi, atau secara lebih 
khusus dengan menarik kesimpulan tentang populasi yang didasarkan pada sampel yang 
ditarik dari populasinya. Teknik-teknik umum yang digunakan adalah; Uji Hipotesis, analisis 
varians, dan teknik regresi dan korelasi.

Dilihat dari jumlah variabel yang digunakan, metode statistik dibedakan tiga kelompok :

Statistik univariate; digunakan untuk penelitian dengan satu variabel.

Statistik bivariate; digunakan untuk penelitian dengan dua variabel penelitian.

Statistik multivariate; digunakan untuk penelitian yang menggunakan lebih dari dua variabel 
penelitian.

Landasan Kerja Statistik

Statistik bekerja dengan keadaan yang berubah-ubah (bervariasi). Misalnya: Keadaan 
penduduk, Keuangan, GNP, Kematian, Kelahiran, Peserta KB dan sebagainya.

Statistik bekerja secara reduksi, artinya tidak seluruh informasi yang harus diolah. Tidak 
seluruh orang harus diteliti (populasi), melainkan cukup dengan sampel yang yang 
mewakilinya. Sampel harus representatif. Sampel yang representatif diperlukan 
pemahaman tentang teknik sampling. 

Statistik bekerja untuk menarik kesimpulan umum yang berlaku untuk anggota-
anggota populasinya berdasarkan sampel-sampel  yang representatif. Misalnya: 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 kekauatan patah untuk 100.000 baut maka ”apa yang akan diproduksi 
dan dijual”.

Statisitk selalu berkenaan dengan angka-angka. Statistik mempunyai angka-angka yang 
lebih nyata, pasti dan dapat diukur dengan angka-angka. Istilah-istilah seperti; pada 
umumnya, kira-kira, sekitar, kurang lebih, sedang-sedang saja hampir tidak dikenal dalam 
analisis statistik. 

Kegunaan Statistik

Alat deskripsi; menggambarkan atau menerangkan data seperti mengukur dampak dan 
proses pembangunan melalui indikator-indikator ekonomi,    indeks harga konsumen, 
tingkat inflasi, GNP, laporan nota keuangan, dsb.

Alat komparasi; membandingkan data pada dua kelompok atau beberapa kelompok.

Alat korelasi; mencari besarnya hubungan data dalam suatu penelitian.

Alat regresi; meramalkan pengaruh data yang satu terhadap data yang lainnya, atau untuk 
estimasi terhadap kecenderungan-kecenderungan peristiwa yang akan terjadi di            
masa depan.

Alat komunikasi; alat penghubung antara pihak berupa laporan data statistik atau 
analisis statistik sehingga kita maupun pihak lainnya dapat memanfaatkannya dalam 
membuat suatu keputusan.

Data Statistik

Berdasarkan jenisnya, data statistik dibedakan  menjadi  :

Data Numerik (kuantitatif); dinyatakan dalam besaran numerik (angka).  Data kuantitatif 
berupa; 1) Variabel Diskrit; variabel yang berasal dari perhitungan, yang mempunyai sifat 
bulat, tidak dalam bentuk pecahan. Misalnya; data jumlah penduduk. 2) Variabel Kontinyu 
merupakan data yang berasal dari hasil pengukuran. Hasil pengukuran ini tergantung pada 
keakuratan alat ukur yang digunakan dan bisa berbentuk pecahan. Misalnya; data tinggi 
badan.

Data Kategorik (Kualitatif); diklasifikasikan berdasarkan kategori/kelas tertentu. 
1) Misalnya : Kategori Mahasiswa Berprestasi dan Tidak Berprestasi. Kategori kota kecil, 
sedang dan besar, dll. 2) Pengolahan data dengan statistik mensyaratkan bentuk data 
numerik (kuantitatif). Untuk itu data kategorik (kualitatif) terlebih dahulu harus diubah ke 
bentuk numerik dengan memberi bobot pada setiap kategori. Misalnya; Sangat setuju (5), 
Setuju (4), Ragu-ragu(3), Kurang setuju (2), dan Tidak setuju (1).

Berdasarkan sumbernya, data dibedakan menjadi  :

Data Primer; data yang didapatkan atau dikumpulkan sendiri.  Misalnya dengan 
melakukan wawancara, observasi atau penelitian di lapangan atau laboratorium. Untuk 
data primer ini merupakan suatu kegiatan yang merubah data mentah (hasil pengumpulan 
data) yang diperkirakan mengandung kesalahan menjadi data yang bersih dari kesalahan, 
melalui tahapan; Editing, Coding dan Checking. Pada tahap tersebut, dilakukan pula 
klasifikasi data, misalnya data jenis kelamin, agama, pendidikan, dsb.

Data Sekunder; data yang didapatkan dari pihak lain. Misalnya dari data providers BPS, 
LIPI, dll. Untuk data sekunder, perlu diperhatikan keadaan data, satuan data, ketelitian, 
homogenitas, kesesuaian, dan keeratan data dengan substansi yang akan ditulis. 

Berdasarkan waktu pengumpulannya, data dibedakan  menjadi :

Data Cross–Section; data yang menunjukkan titik waktu tertentu. Contohnya laporan 
keuangan per 31 Desember 2014, data pelanggan PT. Angin Ribut Bulan Mei 2014, dsb.

Data Time Series/Berkala; Data yang datanya menggambarkan sesuatu dari waktu ke 
waktu atau periode secara historis. Contoh data perkembangan nilai tukar dollar Amerika 
terhadap rupiah dari tahun 2009 sampai 2014, jumlah pengikut jamaah ISIS dari bulan ke 
bulan, dan lain-lain.

Syarat Data Statistik Yang Baik

Objectif; data dapat menggambarkan  seperti apa adanya, sesuai apa yang terjadi. Contoh 
harga barang Rp 50.000 dilaporkan Rp 75.000 (bukan data objektif) walaupun sudah 
menggunakan kuitansi.

Dapat mewakili;  dalam pengumpulan data hanya sampel yang diselidiki, maka hasil 
perkiraannya dikatakan mewakili.

Mempunyai kesalahan baku yang kecil, apabila data merupakan suatu perkiraan; 
kesalahan baku merupakan simpangan baku suatu perkiraaan dan digunakan untuk 
mengukur tingkat ketelitian.

Tepat waktu; kalau data yang akan digunakan untuk mengontrol pelaksanaan suatu 
perencanaan sehingga persoalan yang terjadi dapat diketahui untuk segera diatasi, 
dikoreksi, dan dipecahkan.

Mempunyai hubungan dengan persoalan yang dipecahkan; data yang dapat 
menggambarkan faktor-faktor yang mungkin merupakan penyebab suatu persoalan. 
Misalnya; Produksi padi merosot mungkin karena bibitnya kurang;  Harga penjulan barang 
merosot mungkin karena mutu; Karyawan perusahaan loyo mungkin karena gajinya 
rendah, dan sebagainya.

Kegunaan Data

Secara umum kegunaan data adalah : 1) Untuk mengetahui atau memperoleh suatu 
gambaran mengenai suatu keadaan atau persoalan. 2) Untuk membuat keputusan atau 
memecahkan persoalan.

nb:
materi konsep dasar statistik; filenya download di sini.