Pengertian Statistik Dan Statistika

Statistik : nilai-nilai ukuran data yang mudah dimengerti.Contoh : statistik ekonomi Indonesia Mengambarkan

gejala-gejala kehidupan perekonomian produksi, penghasilan, perdagangan, dan lainnya

• Statistika : ilmu yang berkaitan dengan cara pengumpulan, pengolahan, analisis dan pernarikan kesimpulan atas data.

Jenis-Jenis StatistikaStatistika Deskriptif: metode yang berkaitan dengan

pengumpulan, pengolahan, penyajian, dan analisa data kuantitatif sehingga dapat memberikan gambaran yang teratur tentang suatu peristiwa

Statistika Inferensi (induktif): metode yang berkaitan dengan analisis sampel untuk penarikan kesimpulan tentang karakteristik populasi - populasi: keseluruhan elemen dari suatu observasi- Sampel: sebahagian elemen dari suatu observasi

tertentu

Data Dan variabelData: Sekumpulan informasi yang mengandung fakta-

fakta serta gambaran suatu fenomena yang dikumpulkan, dirangkum, dianalisis dan selanjutnya diinterpretasikan

Kegunaan data:1. Memperoleh gambaran tentang suatu keadaaan atau

persoalan data supas 2. Dasar pengambilan keputusan atau pemecahan persoalan

data produksi padi menunjukan produksi padi telah cukup untuk memenuhi kebutuhan penduduk pemerintah memutuskan menstop impor

Variabel : karakteristik data yang menjadi perhatian yang memiliki nilai berubah-ubah

Variabel juga dapat diartikan sebagai suatu faktor yang jika diukur menghasilkan nilai (skor) yang bervariasi

Variabel penelitian merupakan gejala yang menjadi obyek penelitian

VARIABEL MENURUT SKALA PENGUKURAN

1. Variabel Berskala Nominal

Pengukuran yang diberikan kepada variabel bersifat hanya untuk membedakan antar kelompok hanya sebagai label Contoh: Jenis kelamin,

Jurusan dalam Fakultas Ekonomi(Ilmu Ekonomi, Manajemen,

Akuntansi).

2. Variabel Berskala Ordinal Pengukuran yang diberikan kepada variabel

mengandung pengertian tingkatan Juga memiliki nominal

Contoh: Tingkat pendidikan Kepala Rumah Tangga (SD, SMP, SMA) atau Pendidikan sex ditingkat SLTA (sangat setuju, setuju, kurang setuju, dan tidak setuju)

3. Variabel Berskala Interval Pengukuran yang diberikan kepada variabel yang

mempunyai sifat ukuran ordinal dan ukuran lain, yaitu jarak yang sama pada pengkuran interval

Contoh; Pengukuran nilai test

4. Rasio, selain memiliki sifat data interval, skala rasio memiliki angka 0 (nol) dan perbandingan antara dua nilai mempunyai artiContoh : Tingkat pengangguran, berat badan, dan lain-

lainnya

Jenis-Jenis DataData dapat dibedakan atas beberapa jenis

1. Menurut sifat2. Menurut cara memperoleh3. Menurut waktu pengumpulan

Data Menurut Sifat1. Kualitatif

Berupa label/nama-nama yang digunakan untuk mengidentifikasikan atribut suatu elemen

Skala pengukuran: Nominal atau Ordinal Data bisa berupa numeric atau nonnumeric

2. Kuantitatif Mengindikasikan seberapa banyak (how many/diskret

atau how much/kontinu) Data selalu numeric Skala pengukuran: Interval dan Rasio

Data Menurut Sumbernya1. Data Primer

Data diperoleh langsung dari lapangan survey dan sensus

2. Data Sekunder Data yang diperoleh dari publisasi suatu badan atau

organisasi data kurs, PDB, dan lainnya.

DATA MENURUT WAKTU PENGUMPULANNYA1. Cross-sectional Data

yaitu data yang dikumpulkan pada waktu tertentu yang sama atau hampir samaContoh: Jumlah mahasiswa S2 tahun 2005/2006,

Jumlah perusahaan go public tahun 2006

2. Time Series Datayaitu data yang dikumpulkan selama kurun waktu/periode tertentuContoh: Pergerakan nilai tukar rupiah dalam 1 bulan, dan Produksi Padi Indonesia tahun 1997-2006

Distribusi FrekuensiMerupakan tabel ringkasan data yang

menunjukkan frekuensi/banyaknya item/obyek pada setiap kelas yang ada.

Tujuan: mendapatkan informasi lebih dalam tentang data yang ada yang tidak dapat secara cepat diperoleh dengan melihat data aslinya.

Pembentukan Distribusi Frekuensi1. Data dikelompokan dalam kelas interval2. Idealnya terdiri dari 5-15 kelas tidak ada aturan

khusus tetapi ada panduan dalam membuat kelas interval• Aturan Sturges:

Jumlah Kelas atau k = 1 + 3.322 log n n =jumlah observasi

• Lebar kelas (C)C = (Range/ k) range = nilai maksimum – nilai data

minimum3. Penentuan batas kelas dilakukan sedemikian rupa

sehingga kelas interval tidak saling overlaping

Contoh : Pendapatan Petani Penggarap/ Bln (000)

32 19 26 35 31 3652 20 43 27 32 3021 24 56 28 31 3625 26 27 29 37 1629 27 27 38 48 2433 33 40 40 53 3442 23 46 22 19 2237 34 32 35 31 3833 43 41 48 46 5213 18 16 28 44 14

Jumlah observasi (n) = 60Jumlah Kelas (k) = 1+3.322 log(60)= 6.9 = 7Range = Nilai max –nilai min = 56 -13 = 43Panjang kelas (C) = 43/7 = 6.1 = 7

Distribusi Frekuensi Pendapatan Petani

Pendapatan (000) Frekuensi

13 – 1920 - 2627 - 3334 - 4041 – 4748 – 5455 - 61

7101812751

Jumlah 60

Penyajian Grafik Distribusi Frekuensi

1. Histogram Frekuensi Merupakan grafik dari daftar distribusi frekuensi

1. Poligon Frekuensi Garis yamg menghubungkan titik tengah atas

histogram frekuensi3. Frekuensi Kumulatif

Menunjukan banyaknya suatu observasi dalam batas kelas lebih dari atau kurang dari kelas tertentu

4. Kurva Ogive Kurva dari distribusi kumulatif kurang dari dan lebih dari