PERAN STATISTIKA DALAM PENELITIAN

1. Perbedaan antara Statistik dan Statistika

Statistik adalah kumpulan data atau fakta-fakta yang disajikan dalam bentuk daftar, Tabel, Grafik, Diagram agar mudah diinterpretasi dan digunakan untuk tujuan-tujuan tertentu. Sedangkan statistika adalah suatu pengetahuan mengenai cara/metode/ teknik pengumpulan data, menganalisis data, menyajikan data guna membuat keputusan-keputusan

2. Statistika itu sendri dibedakan menjadi dua, yaitu :

1. Statistika Deskriptif à bertujuan/digunakan untuk menggambarkan atau mendeskripsikan data (fakta-fakta) tanpa menarik kesimpulan terhadap populasi .
2. Statistika Induktif (Inferensial) à bertujuan/ digunakan untuk menggeneralisasikan hasil temuan yang diperoleh pada sampel terhadap populasi. Statistik Inferensial itu sendiri dibedakan menjadi dua :

• Statistika Parametrik yaitu mensyaratkan persyaratan-persyaratan tertentu: distribusi data normal, hubungan linier, homogenitas varians.
• Statistika Non Parametrik yaitu tidak mensyarat-kan persyaratan-persyaratan tertentu à maka dikatakan statistika Bebas Distribusi.

3. Penggunaan statistika Non Parametrik

• Untuk data yang distribusi populasinya tidak diketahui .
• Untuk data yg distribusinya tidak normal.
• Untuk data yang diambil dari sampel yang tidak random.
• Untuk data dengan skala nominal atau ordinal.
• Untuk data yang jumlahnya sedikit (< 30)

Atau dapat digambarkan sebagai berikut :

4. Populasi Dan Sampel

Populasi adalah kumpulan semua elemen yang ada yang akan diobservasi atau diteliti. Sampel adalah himpunan bagian dari populasi. Sampling adalah cara pengumpulan data dengan mengambil sampel atau contoh dari seluruh anggota populasi.

5. Data

Data adalah kumpulan keterangan atau informasi yang diperoleh dari suatu pengamatan, dapat berupa angka, lambang atau sifat. Bagaimana Data yang baik itu ?

1. Representatik (mewakili)
2. Objektif (sesuai dengan apa adanya atau yang terjadi)
3. Relevan (ada hubungannya dengan persoalan yang sedang dihadapi dan akan dipecahkan).
4. Mempunyai tingkat ketelitian yang tinggi atau standar error (kesalahan baku) yang kecil.

6. Variabel

Variabel adalah gejala atau fakta-fakta (data) yang harganya berbeda-beda atau bervariasi.

Menurut Nilainya, Variabel dibedakan :

1. Variabel Diskrit atau disebut Data Diskrit à diperoleh melalui menghitung atau membilang (bukan hasil pengukuran). Misal : jenis kelamin, jenis pekerjaan, jenis sekolah, jumlah peralatan.
2. Variabel Kontinyu atau disebut Data Kontinyu à diperoleh melalui pengukuran. Misal : tinggi badan, berat badan, kompetensi siswa, sikap, minat.

Menurut Fungsinya, dibedakan:

1. Variabel Bebas/independen (Korelasi), yaitu variabel prediktor (regresi), variabel perlakuan (eksperimen) yaitu variabel yang akan dilihat pengaruhnya terhadap variabel terikat/dependen, kriterium, atau variabel dampak.
2. Variabel Terikat/dependen (Korelasi), kriterium (Regresi), variabel dampak (Eksperimen) à variabel hasil/dampak/akibat dari variabel bebas/prediktor/perlakuan.

Variabel terikat pada umumnya menjadi tujuan penelitian, sumber masalah, yang ingin ditingkatkan kualitasnya.

3. Variabel Perantara (Intervening) à menjadi perantara munculnya pengaruh variabel bebas terhadap variabel terikat. Jika variabel ini dihilangkan, maka hubungan/pengaruh variabel bebas terhadap variabel terikat tersebut menjadi tidak ada (tidak signifikan).

4. Variabel Moderator à mempengaruhi tingkat hubungan (pengaruh) variabel bebas terhadap variabel terikat. Hubungan/pengaruh variabel bebas terhadap variabel terikat memiliki nilai yang berbeda pada level yang berbeda.
5. Variabel Kontrol (Pengendali) à berpengaruh terhadap variabel terikat, tetapi pengaruhnya ditiadakan/dikendalikan dengan cara dikontrol (diisolasi) pengaruhnya. Pengontrolan dapat dilakukan melalui pengembangan disain penelitiannya (kondisinya dibuat sama) atau secara statistik.

7. Jenis Data atau Skala Pengukuran

Ada 4 macam skala/level hasil pengukuran

yang biasa digunakan dalam berbagai

penelitian, yaitu:

• Skala Nominal yaitu Skala data hasil pengukuran yang hanya dapat membedakan antara jenis/kelompok yang satu dengan yang lainnya.
• Skala Ordinal yaitu Skala data hasil pengukuran yang menunjukkan adanya suatu tingkatan (ORDO) atau kategori, seperti misalnya: sangat baik, baik, cukup, kurang dsb.
• Skala Interval yaitu Gejala yg dapat menunjukkan tingkatan maupun kualitasnya, sedangkan jarak antar tingkatan yang berdekatan tersebut mempunyai jarak yang pasti dan sama.
• Skala Rasio yaitu Memiliki nilai Nol Mutlak. Dapat diperbandingkan dengan skor lainnya dengan hukum Komutatif.

Cara Penyajian Data

Ada dua cara penyajian data yang sering dilakukan, yaitu
a) daftar atau tabel,
b) grafik atau diagram.

1. Penyajian Data dalam Bentuk Tabel

Misalkan, hasil ulangan Bahasa Indonesia 37 siswa kelas XI SMA 3 disajikan dalam tabel di samping. Penyajian data pada Tabel 1.1 dinamakan penyajian data sederhana. Dari tabel 1.1, Anda dapat menentukan banyak siswa yang mendapat nilai 9, yaitu sebanyak 7 orang. Berapa orang siswa yang mendapat nilai 5? Nilai berapakah yang paling banyak diperoleh siswa? Jika data hasil ulangan bahasa Indonesia itu disajikan dengan cara mengelompokkan data nilai siswa, diperoleh tabel frekuensi berkelompok seperti pada Tabel 1.2. Tabel 1.2 dinamakan Tabel Distribusi Frekuensi.

2. Penyajian Data dalam Bentuk Diagram

Kerapkali data yang disajikan dalam bentuk tabel sulit untuk dipahami. Lain halnya jika data tersebut disajikan dalam bentuk diagram maka Anda akan dapat lebih cepat memahami data itu. Diagram adalah gambar yang menyajikan data secara visual yang biasanya berasal dari tabel yang telah dibuat. Meskipun demikian, diagram masih memiliki kelemahan, yaitu pada umumnya diagram tidak dapat memberikan gambaran yang lebih detail.

a. Diagram Batang

Diagram batang biasanya digunakan untuk menggambarkan data diskrit (data cacahan). Diagram batang adalah bentuk penyajian data statistik dalam bentuk batang yang dicatat dalam interval tertentu pada bidang cartesius. Ada dua jenis diagram batang, yaitu
1) diagram batang vertikal, dan
2) diagram batang horizontal.

b. Diagram Garis

Pernahkah Anda melihat grafik nilai tukar dolar terhadap rupiah atau pergerakan saham di TV? Grafik yang seperti itu disebut diagram garis. Diagram garis biasanya digunakan untuk menggambarkan data tentang m keadaan yang berkesinambungan (sekumpulan data kontinu). Misalnya, jumlah penduduk setiap tahun, perkembangan berat badan bayi setiap bulan, dan suhu badan pasien setiap jam.Seperti halnya diagram batang, diagram garis pun memerlukan sistem sumbu datar (horizontal) dan sumbu tegak (vertikal) yang saling berpotongan tegak lurus. Sumbu mendatar biasanya menyatakan jenis data, misalnya waktu dan berat. Adapun sumbu tegaknya menyatakan frekuensi data. Langkah-langkah yang dilakukan untuk membuat diagram garis adalah sebagai berikut.

1) Buatlah suatu koordinat (berbentuk bilangan) dengan sumbu mendatar menunjukkan waktu dan sumbu tegak menunjukkan data pengamatan.
2) Gambarlah titik koordinat yang menunjukkan data pengamatan pada waktu t.
3) Secara berurutan sesuai dengan waktu, hubungkan titiktitik koordinat tersebut dengan garis lurus.

c. Diagram Lingkaran

Untuk mengetahui perbandingan suatu data terhadap keseluruhan, suatu data lebih tepat disajikan dalam bentuk diagram lingkaran. Diagram lingkaran adalah bentuk penyajian data statistika dalam bentuk lingkaran yang dibagi menjadi beberapa juring lingkaran. Langkah-langkah untuk membuat diagram lingkaran adalah sebagai berikut.
1. Buatlah sebuah lingkaran pada kertas.
2. Bagilah lingkaran tersebut menjadi beberapa juring lingkaran untuk menggambarkan kategori yang datanya telah diubah ke dalam derajat.

3. Tabel Distribusi Frekuensi, Frekuensi Relatif dan Kumulatif, Histogram, Poligon Frekuensi, dan Ogive

a. Tabel Distribusi Frekuensi
Data yang berukuran besar (n > 30) lebih tepat disajikan dalam tabel distribusi frekuensi, yaitu cara penyajian data yang datanya disusun dalam kelas-kelas tertentu. Langkah-langkah penyusunan tabel distribusi frekuensi adalah sebagai berikut.
• Langkah ke-2 menentukan banyak interval (K) dengan rumus "Sturgess" yaitu: K= 1 + 3,3 log n dengan n adalah banyak data. Banyak kelas harus merupakan bilangan bulat positif hasil pembulatan.
• Langkah ke-3 menentukan panjang interval kelas (I) dengan menggunakan rumus:

• Langkah ke-4 menentukan batas-batas kelas. Data terkecil harus merupakan batas bawah interval kelas pertama atau data terbesar adalah batas atas interval kelas terakhir. • Langkah ke-5 memasukkan data ke dalam kelas-kelas yang sesuai dan menentukan nilai frekuensi setiap kelas dengan sistem turus. • Menuliskan turus-turus dalambilangan yang bersesuaian dengan banyak turus.

b. Frekuensi Relatif dan Kumulatif

Frekuensi yang dimiliki setiap kelas pada tabel distribusi frekuensi bersifat mutlak. Adapun frekuensi relatif dari suatu data adalah dengan membandingkan frekuensi pada interval kelas itu dengan banyak data dinyatakan dalam persen. Contoh: interval frekuensi kelas adalah 20. Total data seluruh interval kelas = 80 maka frekuensi relatif kelas ini adalah

Frekuensi relatif dirumuskan sebagai berikut.

Frekuensi kumulatif kelas ke-k adalah jumlah frekuensi pada kelas yang dimaksud dengan frekuensi kelas-kelas sebelumnya. Ada dua macam frekuensi kumulatif, yaitu
1) frekuensi kumulatif "kurang dari" ("kurang dari" diambil terhadap tepi atas kelas)
2) frekuensi kumulatif "lebih dari" ("lebih dari" diambil terhadap tepi bawah kelas).

c. Histogram dan Poligon Frekuensi

Histogram merupakan diagram frekuensi bertangga yang bentuknya seperti diagram batang. Batang yang berdekatan harus berimpit. Untuk pembuatan histogram, pada setiap interval kelas diperlukan tepi-tepi kelas. Tepi-tepi kelas ini digunakan unntuk menentukan titik tengah kelas yang dapat ditulis sebagai berikut.

Poligon frekuensi dapat dibuat dengan menghubungkan titik-titik tengah setiap puncak persegipanjang dari histogram secara berurutan. Agar poligon "tertutup" maka sebelum kelas paling bawah dan setelah kelas paling atas, masing-masing ditambah satu kelas.

d. Ogive (Ogif)

Grafik yang menunjukkan frekuensi kumulatif kurang dari atau frekuensi kumulatif lebih dari dinamakan poligon kumulatif. Untuk populasi yang besar, poligon mempunyai banyak ruas garis patah yang menyerupai kurva sehingga poligon frekuensi kumulatif dibuat mulus, yang hasilnya disebut ogif. Ada dua macam ogif, yaitu sebagai berikut.
a. Ogif dari frekuensi kumulatif kurang dari disebut ogif positif.
b. Ogif dari frekuensi kumulatif lebih dari disebut ogif negatif