Bismillah...

Data adalah suatu bentuk pencatatan berulang mengenai karakteristik suatu objek (Saefuddin et al 2009). Berdasarkan KBBI (Kamus Besar Bahasa Indonesia), data merupakan suatu keterangan atau bahan nyata yang dapat dijadikan dasar kajian (analisis atau kesimpulan). Sebelum lebih jauh mempelajari tentang analisisnya, sekarang kita bahas tentang jenis data. Data berdasarkan skala pengukuran, terbagi menjadi data nominal, ordinal, interval dan rasio.

  • Data berskala nominal adalah data yang diperoleh dengan cara kategorisasi atau klasifikasi. Ciri-cirinya adalah datanya setara (tidak memilki tingkatan) dan tidak bisa dilakukan operasi matematika (+, -, x, :). Contoh: jenis kelamin, jenis pekerjaan.
  • Data berskala ordinal adalah data yang dipeoleh dengan cara kategorisasi atau klasifikasi, tetapi di antara data tersebut terdapat hubungan. Ciri-cirinya adalah datanya tidak setara (memiliki tingkatan) dan tidak bisa dilakukan operasi matematika (+, -, x, :). Contoh: kepuasan kerja, motivasi, tingkat Pendidikan.
  • Data berskala interval adalah data yang diperoleh dengan cara pengukuran dan tidak memiliki 0 mutlak (nilai 0 berarti ada data). Contoh: temperatur yang diukur berdasarkan 0oC dan 0oF menunjukkan bahwa ada data suhu 0.
  • Data berskala rasio adalah data yang diperoleh dengan cara pengukuran dan mempunyai titik 0 mutlak (nilai 0 menyatakan tidak ada data). Contoh: berat badan 0 menunjukkan bahwa tidak ada data.

Statistika merupakan suatu metode ilmiah mengenai cara untuk mengumpulkan, mengelola, menganalisa penyajian data, menginterpretasi dan mempresentasikan data. Sedangkan statistik merupakan hasil pengolahan data berupa bilangan maupun non bilangan yang disajikan dalam bentuk tabel, grafik, diagram. Berdasarkan tujuan analisisnya, statistika dibagi menjadi dua metode yaitu analisis statistika deskriptif dan statistika inferensia.

Analisis Statistika Deskriptif merupakan metode yang berkaitan dengan penyajian data sehingga memberikan informasi yang bermakna dari data tersebut. Secara umum, ada dua jenis pengukuran statistik deskriptif yaitu ukuran pemusatan (central tendency) dan ukuran keragaman. Ukuran pemusatan merupakan nilai yang manggambarkan posisi suatu data, seperti mean, median, modus. Ukuran keragaman menyajikan bagaimana sebaran dari data tersebut meliputi nilai range (selisih dari nilai terbesar dan nilai terkecil), kuartil, persentil, desil, varians dan standar deviasi. Nilai ukuran pusat yang tepat untuk digunakan tergantung pada sifat data, sifat distribusi frekuensi dan tujuan. Namun, mean lebih sering digunakan dibanding yang lainnya karena lebih memenuhi persyaratan untuk ukuran pusat yang baik. 

    Jika data bersifat kuantitatif, kita dapat menggunakan salah satu dari ukuran nilai pusat tersebut, mean atau median atau modus. Bila distribusi frekuensi data tidak normal (tidak simetris), median atau modus merupakan ukuran pusat yang tepat. Apabila distribusi data normal (simetris), semua ukuran nilai pusat, baik mean, median, atau modus dapat digunakan

Analisis Statistika Inferensia merupakan suatu metode penarikan kesimpulan berdasarkan hasil uji statistik pada data yang diperoleh dari sampel, untuk menggambarkan karakteristik populasi. Seperti uji hipotesis dua sampel berpasangan, analisis regresi, uji chi square, anova, dan lainnya. Statistika Inferensia berdasarkan asumsi distribusi dibagi lagi menjadi dua kelompok yakni parametrik (data sebaran normal) dan non-parametrik (tidak mensyaratkan sebaran normal). Statistika Parametrik: Memerlukan asumsi distribusi normal dari data yang digunakan. Biasanya diperlukan juga beberapa asumsi lainnya seperti kesamaan variansi, dll. Statistika Non-Parametrik  Tidak memerlukan asumsi distribusi sehingga sebaran data bebas.

 


Hipotesis merupakan sebuah pernyataan mengenai sesuatu sesuatu yang belum diketahui kebenarannya secara pasti (pernyataan yang kebenarannya masih lemah). Uji Hipotesis adalah prosedur pengambilan keputusan dengan membandingkan nilai statistik yang diperoleh dari sampel dengan hipotesis yang telah ditentukan. Pada suatu pengujian, hipotesis nol dianggap benar, kecuali ada indikasi yang menunjukkan bahwa H0 tertolak. Uji hipotesis dibedakan menajdi dua yakni uji satu arah (uji hipotesis tandingannya merupakan pernyataan lebih besar atau lebih kecil) dan uji dua arah (uji hipotesis tandingannya menyatakan sama dengan atau tidak sama dengan). Alpha adalah peluang salah jenis 1 yaitu besarnya peluang salah apabila hasil uji menyebabkan tertolaknya H0. Prosedur umum uji hipotesis menurut Saifuddin et al (2009):

  1. Menentukan Hipotesis H0 dan H1.
  2. Menetapkan taraf nyata pengujian (alpha),
  3. Menetapkan dan menghitung statistik uji.
  4. Menetapkan kriteria penolakn H0 berdasarkan statistik uji.
  5. Memutuskan “menolak H0” atau “tidak menolak H1” sesuai kriteria penolakan.
  6. Menyimpulkan hasil penelitian.

Sekian sharing dari saya, semoga bermanfaat. Jika ada pertanyaan atau butuh konsultasi penelitian olah data bisa hubungi melalui @databee.id. Stay tune ya, insyaaAllah saya akan berbagai lagi terkait materi-materi statistika lainnya.

 

Referensi:

Saefuddin et al. 2009. Statistika Dasar. Grasindo:Jakarta.

https://www.yuksinau.id/statistika-deskriptif/

https://yuvalianda.com/statistik-deskriptif/

https://pendidikan.co.id/pengertian-data/

1 komentar