Pengertian Data Statistik

Hallo, Selamat Datang di Pendidikanmu.com, sebuah web tentang seputar pendidikan secara lengkap dan akurat. Saat ini admin pendidikanmu mau berbincang-bincang berhubungan dengan materi Data Statistik? Admin pendidikanmu akan berbincang-bincang secara detail materi ini, antara lain:

Data-Statistik-adalah

Pengertian Data Statistik

Data merupakan bentuk jamak dari datum. Data tersebut sendiri adalah keterangan-keterangan tentang sebuah hal, bisa berupa sesuatu yang diketahui ataupun dianggap. Jadi dapat ditafsirkan bahwa data itu ialah sebagai sesuatu yang diketahui atau yang dirasakan (anggapan).

Kata statistik bukan adalah kata dari bahasa Indonesia asli, secara etimologis kata “statistik” berasal dari kata kedudukan (bahasa latin) yang memiliki persamaan makna dengan kata state (bahasa Inggris) atau kata staat (bahasa Belanda), dan yang dalam bahasa Indonesia diterjemahkan menjadi negara. Pada mulanya, kata “statistik” ditafsirkan sebagai “kumpulan bahan penjelasan (data), baik yang berwujud angka (data kuantitatif) maupun yang tidak berwujud angka (data kualitatif), yang mempunyai makna penting dan manfaat yang besar untuk suatu negara. Namun, pada pertumbuhan selanjutnya, makna kata statistik hanya diberi batas pada “kumpulan bahan penjelasan yang berwujud angka (data kuantitatif)” saja; bahan penjelasan yang tidak berwujud angka (data kualitatif) bukan lagi disebut statistik.

Seiring berjalannya masa-masa kata statistik tidak lagi diberi batas untuk kepentingan-kepentingan Negara saja namun sudah dipakai dalam sehari-hari untuk memudahkan masyarakat untuk meneliti sesuatu yang sehubungan dengan data-data. Sehingga sesudah masyarakat mengetahui statistic dan mulai mempergunakannya dalam kehidupan sehari munculah sekian banyak macam nama statistik. Statistik yang menyatakan sesuatu hal seringkali diberi nama statistik tentang hal yang terkaitdidalamnya, contohnya kelompok data yang membicarakan tentang tingkat buatan suatu perusahaan disebut statistik produksi. Banyak permasalahan baik tersebut seperti riset ataupun pemantauan yang ditetapkan dalam format bilangan atau angka-angka. Daftar angka- angka dibentuk atau ditata dan disajikan dalam tabel (terkadang dilengkapi dengan gambarbaik berupa iagrm maupun grafik, urusan ini dilaksanakan bertujuan guna mempermudah menyatakan isi dari data) laksana berikut mungkin dapat membantu kamu memahami statistik lebih lanjut.

Maka dapat diputuskan bahwa statistik merupakan kelompok data baik berupa bilangan maupun bukan bilangan yang dibentuk dalam table ataupun diagram yang melukiskan atau mencerminkan suatu persoalaaan. Kata statistik dapat juga dipakai untuk mengaku ukuran sebagai wakil dari kelompok data tentang sesuatu hal. Ukuran ini didapat menurut perhitungan menggunakan kelompok sebagian data yang dipungut dari borongan tentang permasalahan tersebut (misal : persen dan rata-rata).

Pengertian Data Statistik Menurut Para Ahli

  • Berdasarkan keterangan dari Prof.Drs.Sutrisno Hadi,MA, Statistik ialah cara untu mengubah data dan unik kesimpulan- benang merah yang teliti dan keputusan-keputusan yang logik dari pengolahan data.
  • Berdasarkan keterangan dari Prof.Dr.H.Agus Irianto, Statistik ialah sekumpulan teknik maupun aturan-aturan yang sehubungan dengan pengumpulan, pengolahan(Analisis), penarikan kesimpulan, atas data-data yang berbentuk angka dengan memakai suatu asumsi-asumsi tertentu.
  • Berdasarkan keterangan dari Ir.M.Iqbal hasan,MM, Statistik ialah ilmu yang mempelajari mengenai seluk beluk data, yaitu mengenai pengumpulan, pengolahan, penganalisisa, penafsiran, dan penarikan benang merah dari data yang berbentuk angka.
  • Berdasarkan keterangan dari Stoel dan Torrie Statistik ialah metode yang menyerahkan cara-cara untuk menilai ketidak tentuan dari penarikan benang merah yang mempunyai sifat induktif.
  • Berdasarkan keterangan dari Anto dajan Statistik ialah metode/asas-asas mengerjakan/memanipulasi data kuantitatif supaya angka-angka itu berbicara. Statistik ditafsirkan sebagai data kuantitatif baik yang masih belum tersusun maupun yang sudah tersusun dalam format table.
  • Berdasarkan keterangan dari Suntoyo Yitnosumarto, Statistik ialah studi informasi dengan mempergunakan metodologi dan teknik-teknik perhitungan untuk menuntaskan permasalahan-permasalahan praktis yang hadir di sekian banyak bidang.
  • Sudjana (1996:7) menyatakan : Fase statistika dimana hanya berjuang melukiskan atau mengalisa kumpulan yang diserahkan tanpa menciptakan atau menarik benang merah tentang populasi atau kumpulan yang lebih besar disebut statistika deskriptif
  • Iqbal Hasan (2001:7) menyatakan : Statistik deskriptif atau statistik deduktif ialah bagian dari statistik mempelajari teknik pengumpulan data dan penyajian data sehingga gampang dipahami. Statistik deskriptif hanya bersangkutan dengan urusan menguraikan atau menyerahkan keterangan- penjelasan mengenai sebuah data atau suasana atau fenomena. Dengan kata lain, statistik deskriptif bermanfaat menerangkan keadaan, gejala, atau persoalan. Penarikan benang merah pada statistik deskriptif (jika ada) melulu ditujukan pada kelompok data yang ada.
  • Bambang Suryoatmono (2004:18) mengaku Statistika Deskriptif ialah statistika yang memakai data pada suatu kumpulan untuk menyatakan atau menarik benang merah mengenai kelompok tersebut saja
  • Pangestu Subagyo (2003:1) mengaku : Yang dimaksud sebagai statistika deskriptif ialah bagian statistika tentang pengumpulan data, penyajian, penentuan nilai- nilai statistika, penciptaan diagramatau gambar tentang sesuatu hal, disini data yang disajikan dalam format yang lebih mudah dicerna atau dibaca.

Ilmu yang Menggunakan Data Statistik

Statistik ialah ilmu dan seni pengembangan dan penerapan cara yang sangat efektif untuk bisa jadi salah dalam benang merah dan perkiraan dapat diduga dengan memakai penalaran induktif menurut matematika probabilitas. (sumber: Statistical Theory in Research, Anderson dan Bancrof)

Di dalam pengertian ini diperlihatkan peranan matematika dan probabilitas. Probabilitas di samping dipergunakan guna mengukur tingkat bisa jadi terjadi sebuah peristiwa, pun sangat bermanfaat untuk mengukur unsur-unsur ketidakpastian yang dapat menimbul- kan risiko dalam pemungutan keputusan.

Statistika secara luas berarti sebuah ilmu yang mempelajari teknik pengumpulan, pengolahan/pengelompokan, penyajian dan analisa data serta teknik pengambilan benang merah secara umum menurut hasil riset yang tidak menyeluruh. Definisi ini lebih ditekankan untuk urutan pekerjaan dalam mendapat data hingga data itu bermanfaat untuk dasar penciptaan keputusan.Jadi bilamana seseorang membutuhkan data guna dasar pemungutan keputusan, maka data itu harus dikumpulkan, diolah, disajikan dan dianalisis, kemudian dipungut kesimpulannya. Statistika tidak sedikit diterapkan dalam sekian banyak disiplin ilmu yakni :

  1. Ilmu-ilmu alam (misalnya astronomi dan biologi)
  2. lmu-ilmu sosial (termasuk sosiologi dan psikologi)
  3. Bidang bisnis, ekonomi, danindustri
  4. Pemerintahan untuk berbagai macam tujuan; sensus penduduk
  5. Jajak pendapat atau poll/’nq (misalnya dilakukan sebelum pemilihan umum)
  6. Jajak cepat (perhitungancepathasilpemilu) atau quick count
  7. Di bidang komputasi, statistika dapat pula diterapkan dalam pengenalan pola maupun kepintaran buatan.

Macam Data Statistik

Statistik dapat dipisahkan menjadi dua, yakni statistik deskriptif dan statistik inferensial. Selanjutnya statistik inferensial dapat dipisahkan menjadi statistik parametris dan non parametris. Statistik deskriptif ialah statistik yang dipakai untuk meng- gambarkan atau meneliti suatu statistik hasil riset tetapi tidak dipakai untuk membuat benang merah yang lebih luas (generalisasi/inferensi). Sedangkan statistik inferensial ialah statistik yang dipakai untuk meneliti data sampel dan hasilnya bakal digeneralisasikan guna populasi di mana sampel diambil.

Statistik parametris dipakai untuk meneliti data interval atau rasio yang dipungut dari populasi yang berdistribusi normal. Sedangkan statistik non-parametris dipakai untuk meneliti data nominal dan ordinal dari populasi yang bebas distribusi.

Berdasarkan dari Sumber dan Pengguna

1. Data Internal

Yaitu data yang menggambarkan suasana atau pekerjaan suatu badan yang dikoleksi sendiri dan hasil datanya dipakai oleh badan tersebut sendiri.
Contoh:

  • Data pengeluaran finansial untuk membayar ongkos produksi perusahaan tekstil
  • Data hasil buatan pabrik mie “sedaap”

2. Data Eksternal

Yaitu data yang menggambarkan suasana atau pekerjaan di luar badan dan data itu tidak ada dalam kegiatan intern sebuah badan.
Contoh:

  • Untuk perusahaan “LG”, data daya beli masyarakat terhadap barang produksinya (seperti TV “Turbo Swing”) ialah data eksternal perusahaan tersebut
  • Data tingkat kepuasan masyarakat terhadap barang buatan menjadi tolok ukur dalam mengembangkan wilayah pemasaran

Berdasarkan dari Cara Memperoleh

1. Data Primer

Yaitu data yang dikoleksi dan diubah sendiri oleh sebuah badan secara langsung serta diterbitkan oleh badan tersebut pula.
Contoh:

  • Sensus warga oleh BPS, didapatkan data primer langsung dari penduduk
  • Data pengeluaran beras di gudang penyimpanan BULOG

2. Data Sekunder

Yaitu data yang diadukan oleh sebuah badan sedang badan ini tidak secara langsung mengoleksi sendiri tapi didapatkan dari pihak beda yang sudah mengumpulkannya.
Contoh:

  • Data eskalasi atau penurunan nilai tukar rupiah terhadap mata duit asing dari BEJ
  • Pemeriksaan dan pengumpulan ulang barang impor di pelabuhan dari pihak bea cukai

Berdasarkan dari Sifat

1. Data Kualitatif

Yaitu bisa jadi observasi yang tidak ditetapkan dengan angka-angka.
Contoh:

  • Nilai rupiah paling kuat
  • Pengangguran dan kemiskinan bertambah tajam

2. Data Kuantitatif

Yaitu serangkaian observasi atau pengajaran yang dapat ditetapkan dengan angka-angka.
Contoh:

  • Nilai rupiah Rp 9.250,00 per US$ di akhir tahun 2006
  • Jumlah pengungsi dampak banjir di Jakarta sejumlah 1423 jiwa

Data kuantitatif terbagi atas:

1. Data Diskrit

Yaitu data yang melulu mempunyai sebanyak terbatas nilai-nilai.
Contoh:

  • Jumlah mahasiswa di suatu universitas
  • Banyaknya masyarakat yang menggunakan kendaraan roda dua di wilayah Purwokerto

2. Data Kontinu

Yaitu data yang secara teoritis bisa menjalani masing-masing nilai. Disebut pun nilai pemantauan kuantitatif kontinyu.
Contoh:

  • Pengukuran debit air di bendungan
  • Pengukuran tingkat curah hujan di wilayah Bandung

Berdasarkan dari Waktu Pengumpulannya

1. Data Cross Section

Yaitu data yang dikoleksi pada sebuah waktu tertentu yang dapat menggambarkan suasana atau pekerjaan pada masa-masa tersebut.
Contoh:

  • Data jumlah TKI yang meninggal pada tahun 2006 dampak kekerasan mencerminkan kurangnya perlindungan keselamatan TKI di luar negeri
  • Bencana meluasnya lumpur lapindo menandakan tidak cukup seriusnya pemerintah dalam menangani korban bencana tersebut.

2. Data Time Series

Yaitu data yang dikoleksi dari masa-masa ke waktu sampai-sampai ada perkembangannya (trend) yang mengindikasikan arah secara umum. Garis trend sangat bermanfaat untuk menciptakan ramalan (forecasting) yang dibutuhkan untuk perencanaan.
Contoh:

  • Data persebaran warga di Indonesia diperlukan untuk perencanaan transmigrasi sebagai upaya pemerataan jumlah persebaran di tiap daerah
  • Data tingkat curah hujan tiap tahunnya diperlukan untuk mengantisipasi datangnya tanah longsor atau banjir

Statistik dengan Bisnis

Beberapa peranan statistik dalam menajemen lembaga-lembaga bisnis, yakni sebagai :

  1. Perumusan perencanaan
  2. Alat kontrol, dan
  3. Dasar penilaian hasil kerja

Perumusan perencanaan. Data dibutuhkan dalam proses perencanaan supaya apa yang direncanakan cocok dengan keterampilan yang ada. Suatu perencanaan yang tidak cocok dengan keterampilan yang terdapat adalahperencanaan yang sulit dilaksanakan. Data hasil ramalan bakal memberikan cerminan mengenai sesuatu di masa yang bakal datang termasuk cerminan tentang kemampuan. Misalnya, perencanaan buatan harus tidak jarang kali disesuaikan dengan keterampilan menjual yang digambarkan dengan ramalan penjualan, perencanaan wilayah pemasaran mesti dicocokkan dengan daya beli masyarakat setempat yang terlukis dalam ramalan daya beli.

Dengan statistik, rencana dan ramalan dapat diciptakan sebaik mungkin. Hal ini diakibatkan karena statistk dengan analisis korelasinya bakal mempertimbangkan seberapa besar hubungan antara setiap variabel yang bakal diramalkan dan faktor- hal yang mempengaruhinya. Disamping itu, dengan statistik evolusi yang bakal terjadi dapat ditanggulangi sedini mungkin. Para manajer pun dapat memungut keputusan yang lebih baik dengan data statistik karena cerminan tentang keterampilan perusahaan dapat diketahui trend-nya.

Data statistik dapat dipakai untuk memahami besarnya buatan yang didapatkan oleh perusahaan, jumlah penjualan, persentase barang yang laku dan barang yang tidak laku, lama masa-masa yang dibutuhkan untuk mengerahkan produk, frekuensi pembelimembeli produk, serta tingkat kepuasaan konsumen terhadap produk yang didapatkan oleh sebuah perusahaan. Data statistik itu sangat dibutuhkan oleh pimpinan perusahaan atau semua manajer dalam menciptakan suatu keputusan.

Tidak seluruh data dapat dipakai sebagai dasar pemungutan keputusan oleh manajer perusahaan, sebab data tersebut sendiri mempunyai syarat-syarat tertentu guna dapat disebutkan sebagai data yang baik dan pantas untuk dijadikan dasar dalam analisis statistik nantinya. Data yang salah bilamana digunakan sebagai dasar pemungutan keputusan maka keputusan yang dipungut juga akan

salah. Berdasarkan keterangan dari J. Suprantoada,lima kriteria yang mesti diisi oleh sebuah data supaya bisa disebutkan sebagai data yang baik, yakni obyektif, representatif (mewakili), kekeliruan baku (standarbaku) kecil, tepat masa-masa (up to date), dan relevan.

Macam-Macam Data

Pengumpulan Data.

Pengumpulan data dapat dipisahkan atas sejumlah jenis menurut karakteristiknya, yakni :

  1. Pengamatan (Observasi).
    Pengamatan atau peneliti lapangan ini ialah cara pendataan data dengan terjun langsung atau menyaksikan langsung ke lapangan(laboratorium) terhadap objek yang diteliti(populasi).
  2. Penelusuran Litelatur.
    penelusuran litelatur atau Pengamatan tidak langsung iyalah teknik pengumpulan data dengan memakai sebagaian ataupun seluruh data yang ada(laporan data) dari peneliti sebelumnya.
  3. Penggunaan Kuesioner(angket).
    pemakaian Kuesioner iyalah teknik pengumpulan data dengan menggunakan susunan pertanyaan(angket) ataupun susunan isian terhadap objek yang diteliti(Populasi).
  4. Wawancara(interview).
    wawancara iyalah teknik pengumpulan data dengan langsung mengadakan tidak sedikit pertanyaan untuk objek yang dianalisis atau pada perantara yang memahami dari objek yang diteliti.

Berdasarkan Banyaknya Data Yang Diambil.

Dikenal dua teknik pengumpulan data yakni :

  1. Sensus.
    Sensus iyalah teknik pengumpulan data dengan memungut anggota populasi secara keseluruh guna diselidiki, Data yang dipungut melalui pengumbulan data sensus ini ialah data sebenarnya(true value) atau parameter.
  2. Sampling.
    Sampling iyalah teknik pengumpulan data dengan memungut sebagian saja dari anggota populasi guna diselidiki. data yang didapatkan dari pendataan data sampling ini dinamakan dengan “statistic” tanpa(s) atau “perkiraan (estimate value)”

Pengoalahan Data

Data yang sudah dikumpulkan(data mentah) yang lantas akan diolah, penguolah dimaksud iyalah sebagai sebuah proses untuk mendapat data ringkasan dari data mentah itu dengan memakai rumus tertentu.

Penyajian Data.

Agar data yang diubah dapat dibaca serta dimengerti oleh orang beda , maka butuh disajikan kedalam format bentuk tertentu.
Penyajian data memiliki faedah antara beda :

  • Menunjukan pertumbuhan suatu keadaan.
  • Mengadakan komparasi pada sebuah waktu. Penyajuan data dapat dilaksanakan melalui tabel ataupun Grafik.

1. Tabel Data.

Tabel Data iyalah penyajuan data dalam format kumpulan angka yang dibentuk menurut keterangan dari kategori-kategori tertentu, dalam sebuah daftar.

menurut penataan data , tabel dapat dipisahkan atas sejumlah jenis yaitu:

  1. Tabel Frekuensi.
    Tabel Frekuensi iyalah tabel yang menunjukan atau memuat banyaknya kejadian ataupun Frekuensi dari sebuah kejadian.
  2. Tabel Klasifikasi.
    Tabel Klasifikasi iyalah tabel yang menunjukan atau memuat pengelompokan data.
  3. Tabel Kontigen.
    Tabel kontigen iyalah tanel yang menunjukan atau memuat data dengan cocok serta rinciannya.
  4. Tabel Kolerasi.
    Tabel Kolerasi iyalah tabel yang menunjukan atau memuat adanya korelasi (hubungan) antara data yang disajikan.

2. Grafik Data.

Grafik data atau disebut pun dengan diagram , iyalah penyajian data dalam format gambar-gambar. Grafik seringkali berasal dari tabel. Grafik data sebetulnya iyalah penyajian data secara visual dari data bersangkutan.

Grafik data dipisahkan atas sejumlah jenis yakni :

  1. Piktogram .
    Iyalah grafik data yang memakai gambar ataupun emblem dari data tersebut sendiri dengan skala tertentu.
  2. Grafik Batang atau Balok.
    iyalah grafik data berbentuk persegi panjang yang lebarnya sama dan dilengkapi dengan skala atau ukuran dengan data yang bersangkutan.
  3. Grafik Garis.
    Iyalah grafik data berupa garis, yang didapatkan dari sejumlah ruas garis yang menghubungkan titik-titik pada bidang bilangan(sistem Salib Sumbu).
  4. Grafik Lingkaran.
    iyalah data yang berupa lingkaran yang telah dipecah menjadi juring-juring cocok dengan data tersebut.
  5. Kartogram.
    atau peta statistik iyalah grafik data yang berupa peta yang menunjukan kepadatan penduduk, curah hujan , hasil pertanian dan lain-lain.

Jenis-Jenis Data

Data dalam statistik dapat dipecah menjadi 3 kelompok, yakni :

  • Berdasarkan sumber data terbagi data primer dan data sekunder.
  • Berdasarkan jenis data, terbagi menjadi Data Kualitatif dan Kuantitatif, data kuantitatif terbagi menjadi data Diskret dan Kontinu.
  • Berdasarkan skala pengukuran, terbagi menjadi Data Nominal, Data Ordinal, Data Interval dan Data Rasio.

Data Berdasarkan Skala

Pengukuran Data Nominal :
Data berskala nominal ialah data yang didapatkan dengan teknik kategorisasi atau klasifikasi. Ciri-cirinya ialah posisi data setara tidak dapat dilakukan operasi matematika (+, -, x, :). Contoh : jenis kelamin, jenis pekerjaan.

  • Data Ordinal :
    Data berskala ordinal ialah data yang dipeoleh dengan teknik kategorisasi atau klasifikasi, tetapi salah satu data itu ada hubungan. Ciri-cirinya ialah posisi data tidak setara dan tidak dapat dilakukan operasi matematika (+, -, x, :). Contoh : kepuasan kerja, motivasi.
  • Data Interval :
    Data berskala interval ialah data yang didapatkan dengan teknik pengukuran, dimana jarak antara dua titik skala telah diketahui. Ciri-cirinya ialah tidak terdapat kategorisasi dan dapat dilakukan operasi matematika. Contoh : temperatur yang diukur menurut 0C dan 0F, sistem kalender.
  • Data Rasio :
    Data berskala rasio ialah data yang didapatkan dengan teknik pengukuran, dimana jarak antara dua titik skala telah diketahui dan memiliki titik 0 absolut. Ciri-cirinya ialah tidak ada
    kategorisasi dan dapat dilakukan operasi matematika. Contoh : gaji, skor ujian, jumlah buku.
Demikian Pembahasan Tentang Data Statistik adalah: Pengertian Menurut Para Ahli, Ilmu, Macam, Proses dan Contoh dari Pendidikanmu
Semoga Bermanfaat Bagi Para Pembaca :)

Berita Artikel Lainnya:

Posting terkait: