DATA STATISTIK

(Disusun Guna Memenuhi Tugas Mata Kuliah Statistika Dasar)

KELOMPOK 2

Fitriana Novitasari

(120210102016)Anggi Riesta Valentina

(120210102021)Elistyo Wardani

(120210102042)Uvi Sugianti

(120210102052)Lisa Ina Safitri

(120210102082) PROGRAM STUDI PENDIDIKAN FISIKA

FAKULTAS KEGURUAN DAN ILMU PENDIDIKAN

UNIVERSITAS JEMBER

2016KATA PENGANTAR

Segala puji dan syukur kami panjatkan kepada Tuhan Yang Maha Esa yang telah melimpahkan hidayah dan inayah-Nya berupa kemampuan berpikir dan analisis sehingga kami dapat menyelesaikan tugas ini dengan tepat waktu.Berikut ini kami mempersembahkan sebuah makalah dengan judul,Data Statistik , yang menurut kami dapat memberikan manfaat yang besar bagi kita untuk mempelajarinya terutama bagi mahasiswa Universitas Jember sebagai generasi penerus bangsa.Melalui kata pengantar ini penyusun lebih dahulu meminta maaf dan memohon permakluman apabila isi makalah ini ada kekurangan dan ada tulisan yang kami buat kurang tepat atau menyinggung perasaan pembaca.Akhirnya, tiada suatu usaha yang besar akan berhasil tanpa dimulai dari usaha yang kecil. Semoga makalah yang telah kami buat ini dapat bermanfaat, terutama bagi mahasiswa di lingkungan Universitas Jember dan bagi pengguna lain di luar Universitas jember. Kritik , saran dan masukan kami harapkan untuk perbaikan serta penyempurnaan lebih lanjut pada masa yang akan datang. Semoga makalah ini mampu menjadi media untuk membangun Generasi Menjadi Insan yang Madani.

Jember, Januari 2016

"Penyusun"

DAFTAR ISI

Halaman Judul.iKata Pengantar.........................................................................................................................ii

Daftar Isiiii

BAB 1. PENDAHULUAN...11.1 Latar belakang..1

1.2 Rumusan masalah.....11.3 Tujuan..2BAB ll Pembahasan..3

2.1 Pengertian Data3

2.2 Perlakuan Data 3

2.2.1. Pengumpulan Data3

2.2.2. Pengolahan Data ...6

2.2.3. Penyajian Data Penelitian..7

2.3 Analisis Data...........................11

2.4 Pembagian Data.....26

BAB III Penutup.313.1 Kesimpulan.........313.2 Saran........................................................................................................................31Daftar Pustaka.33

BAB 1. PENDAHULUAN1.1 Latar BelakangStatistika berasal dari bahasa latin yaitu status yang berarti negara dan digunakan untuk urusan negara. Hal ini dikarenakan pada mulanya, statistik hanya digunakan untuk menggambar keadaan dan menyelesaikan masalah yang berhubungan dengan kenegaraan saja seperti: perhitungan banyaknya penduduk, pembayaran pajak, gaji pegawai, dan lain sebagainya. Statistika adalah ilmu yang merupakan cabang dari matematika terapan yang membahas metode-metode ilmiah untuk pengumpulan, pengorganisasian, penyimpulan, penyajian, analisis data, serta penarikan kesimpulan yang sahih sehingga keputusan yang diperoleh dapat diterima.Data dan statistik mempunyai hubungan yang sangat erat keduanya mempunyai hubungan yang sangat erat dengan kehidupan manusia sehari-hari, dengan bidang ilmu pengetahuan, baik yang eksakta, sosial, ekonomi, bisnis dan lain-lain. Data dan statistik serta fungsi keduanya, banyak memberikan kegunaan yang sangat tidak ternilai bagi manusia, bagi kita semua.Dengan data, kita mengetahui gambaran perusahaan sekarang, masalah apa yang sedang dihadapi, mengapa terjadi masalah-masalah tersebut, serta bagaimana cara pemecahannya. Dengan data, kita dapat meramal atau memperkirakan, apa yang kira-kira bakal terjadi di masa mendatang. Dengan data, kita pun bisa membuat perencanaan, peramalan, mengontrol pelaksanaan, mengevaluasi target apakah tercapai atau tidak, dan sebagainya. Dengan adanya data, kita dapat banyak mengetahui tentang berbagai hal. Dengan data, kita bisa mengambil keputusan-keputusan, kebijakan-kebijakan perusahaan, dan sebagainya. Pendeknya, fungsi dan manfaat data sangat penting dan banyak sekali. Sering kali, akan berbahaya jika kita mengambil kesimpulan dan keputusan tanpa didukung oleh data. Orang bilang Speak with data, berbicaralah dengan data agar objektif dan lebih akurat.1.2 Rumusan Masalah

Adapun rumusan masalah pada materi data statistik sebagai berikut:

1.2.1 Apa yang dimaksud dengan data?

1.2.2 Apa saja metode pengumpulan data?

1.2.3 Bagaimana cara pengolahan data?

1.2.4 Bagaimana cara menyajikan data?

1.2.5 Bagaimana cara membagi data?

1.3 Tujuan

1.3.1 Memahami definisi data.

1.3.2 Mengerti cara pengumpulan data.

1.3.3 Memahami cara pengolahan data.

1.3.4 Memahami cara penyajian data.

1.3.5 Memahami cara pembagian data.BAB 2. PEMBAHASAN2.1 PENGERTIAN DATA

Data ialah bahan mentah yang perlu diolah sehingga menghasilkan informasi atau keterangan, baik kualitatif maupun kuantitatif yang menunjukkan fakta. Untuk perolehan data seyogyanya harus relevan dan mutakhir. Relevan artinya data yang ada hubungannya lngsung dengan masalah penelitian,mutakhir artinya data yang diperoleh masih hangat dibicarakan,dan diusahakan oleh orang pertama (Data primer). Data yang sudah memenuhi syarat perlu diolah. Pengolahan data merupakan kegiatan terpenting dalam proses dan kegiatan penelitian. Kekeliruan memilih analisis dan perhitungan akan berakibat fatal pada kesimpulan, generalisasi maupun interpretasi. Hal ini perlu dikaji secara mendalam hal-hal yang menyangkut pengolahan data, supaya bisa memilih dan menentukan secara tepat dalam pengolahan data.

2.2 PERLAKUAN DATA

Perlakuan data dimaksudkan sebagai cara memproses data penelitian untuk memperoleh hasil yang diinginkan berdasarkan pola-pola dan aturan-aturan tertentu. Perlakuan data penelitian meliputi hal-hal berikut ini

2.2.1 PENGUMPULAN DATA

Pengumpulan data penelitian dimaksudkan sebagai pencatatan peristiwa atau karakteristik dari sebagian atau seluruh elemen populasi penelitian. Pengumpulan data penelitian dapat dilakukan berdasarkan cara-cara tertentu. Berdasarkan cara pengumpulannya, dikenal beberapa cara pengumpulan data sebagai berikut:

2.2.1.1 Angket (Questionnaire)Angket (Questionnaire) adalah daftar pertanyaan yang diberikan kepada orang lain yang bersedia memberikan respon sesuai dengan permintaan pengguna. Tujuannya adalah mencari informasi yang lengkap mengenai suatu masalah dari responden tanpa merasa khawatir responden memberikan tanggapan yang tidak sesuai dengan kenyataan pengisisan daftar pertanyaan. Angket dapat dibedakan menjadi:

Angket terbuka (angket tidak berstruktur) adalah angket yang disajikan dalam bentuk sederhana sehingga responden dapat memberikan isian sesuai dengan kehendak dan keadaannya.

Contoh : Pendidikan apa saja yang pernah saudara ikuti ? tulislah dengan sebenarnya , dimana dan tahun berapa lulusnya.

NoTingkat PendidikanTempatTahun Lulus

1................................................................................................

2................................................................................................

3................................................................................................

4................................................................................................

Angket tertutup (angket berstruktur) adalah angket yang disajikan dalam bentuk sedemikian rupa sehingga responden diminta untuk memilih satu jawaban yang sesuai dengan karakteristik dirinya dengan cara memberikan tanda silang (x) atau tanda checklist (). Contoh cara memberikan tanda silang (x) ,Apakah anda termasuk mahasiswa yang aktif menulis ?

a. Ya

b. Tidak

Jika ya ,sudah berapa buku yang sudah anda tulis ?

a 2-5 buku

b 6-10 buku

c 11-15 buku

d 16-20 buku

2.2.1.2 Wawancara

Wawancara adalah suatu cara pengumpulan data yang digunakan untuk memperoleh informasi langsung dari sumbernya. Petugas yang mengumpulakan informasi disebut dengan pewawancara dan yang memberikan informasi disebut dengan responden. Dalam melakukan wawancara diperlukan pedoman yang berisi tentang uraian peneliti yang biaasanya dituangkan dalam bentuk daftar pertanyaan agar proses wawancara dapat berjalan dengan baik. Situasi wawancara berhubungan dengan tempat dan waktu. Berdasarkan sifat pertanyaan , wawancara terbagi atas :

Wawancara Terpimpin, dalam wawancara ini pertanyaan diajukan menurut daftar pertanyaan yang telah disusun.

Wawancara bebas, terjadi tanya jawab bebas antar pewawancar dengan responden tetapi wawancara menggunakan tujuan penelitian sebagai pedoman.

Wawancara Bebas Terpimpin merupakan perpaduan antar wawancara bebas dan wawancara terpimpin.

2.2.1.3 Pengamatan (observation)Pengamatan atau Observasi adalah melakukan pengamatan secara langsung ke objek penelitian untuk melihat dari dekat kegiatan yang dilakukan.

2.2.1.4 Tes (test)

Tes sebagai instruman pengumpulan data adalah serangkaian pertanyaan atau latihan yang digunakan untuk mengukur keterampilan pengetahuan, intelegensi, kemampuan atau bakat yang dimiliki oleh individu atau kelompok. Ada beberapa tes instrumen pengumpulan data, antara lain :

Tes kepribadian adalah tes yang digunakan untuk mengungkapakan kepribadian seseorang.

Tes bakat adalah tes yang digunakan untuk mengukur atau mengetahui bakat seseorang.

Tes prestasi adalah tes yang digunakan untuk mengukur pencapaian seseorang setelah mempelajari sesuatu.

Tes intelegensi adalah tes yang digunakan untuk membuat penaksiran atau perkiraan tentang tingkat intelektual seseorang.

Tes sikap adalah tes yang digunakan untuk mengadakan pengukuran terhadap berbagai sikap seseorang.

2.2.1.5 Dokumentasi

Dokumentasi adalah ditujukan untuk memperoleh data langsung dari tempat penelitian, meliputi buku-buku penelitian dan lain-lain.

2.2.1.6 Penelusuran Literatur

Penelusuran litertur adalah cara pengumpulan data menggunakan sebagian atau seluruh data yang telah ada atau laporan data dari peneliti sebelumnya. Penelusuran literatur disebut juga pengamatan tidak langsung.

2.2.2 PENGOLAHAN DATA

Pengolahan data adalah suatu proses dalam memperoleh data ringkasan atau angka ringkasan dengan menggunakan cara-cara atau rumus-rumus tertentu. Pengolahan data meliputi kegiatan berikut :2.2.2.1 EditingEditing adalah pengecekan atau pengkoreksian data yang telah dikumpulkan karena kemungkinan data yang masuk (raw data) atau data yang terkumpul tidak logis dan meragukan. Tujuan editing adalah untuk menghilangkan kesalahan-kesalahan yang terdapat pada pencatatan dilapangan dan bersifat koreksi. Pada kesempatan ini, kekurangan data atau kesalahan data dapat dilengkapi atau diperbaiki baik dengan pengumpulan data ulang ataupun dengan interpolasi (penyisipan).

2.2.2.2 CodingCoding adalah pemberian/pembuatan kode-kode pada tiap-tiap data yang termasuk dalam kategori yang sama. Kode adalah isyarat yang dibuat dalam bentuk angka-angka/huruf-huruf yang memberikan petunjuk atau identitas pada suatu informasi atau data yang akan dianalisis.

2.2.2.3 TabulasiTabulasi adalah mebuat tabel-tabel yang berisikan data yang telah diberikan kode sesuai dengan analisis yang dibutuhkan. Untuk melakukan tabulasi ini diperlukan ketelitian dan kehati-hatian agar tidak terjadi kesalahan,khususnya tabulasi silang. Tabel tabulasi ini dapat berbentuk sebagai berikut .

Tabel Pemindahan (Transfer Table)Tabel pemindahan disebut juga lembaran pemindahan atau lembaran kode atau lembaran ringkasan,yaitu tabel tempat memindahkan kode-kode dari kuisioner atau pencatatan pengamatan. Tabel pemindahan ini berfungsi sebagai dokumen atau arsip. Tabel ini terdiri atas kolom dan baris. Kolom pertama yang terletak paling kiri digunakan untuk nomor urut atau kode responden. Kolom kedua dan selanjutnya untuk variabel-variabel yang terdapat dalam kuisioner (pencatatan pengamatan). Baris digunakan untuk setiap responden. Tabel biasa (main table)Tabel biasa adalah tabel yang disusun berdasarkan sifat responden tertentu dan tujuan tertentu. Tabel biasa sifatnya kolektif dan memuat beberapa jenis informasi. Tabel analisis (talk table)Tabel analisis adalah tabel yang memuat suatu jenis informasi yang telah dianalisis. Dari tabel analisis ini dapat ditarik suatu kesimpulan (generalisasi), tabel ini hanya memuat satu jenis informasi. Tabel analisis harus memenuhi beberapa persyaratan, yaitu:a. keterangan-keterangan yang bersifat kualitatif harus dikuantitatifkan. Memungkinkan orang lain atau pembaca untuk membuat analisis yang lebih luas;

b. mengefisiensikan analisis atau mempersingkat keterangan.

Tabel analisis dapat berbentuk:

a. tabel satu arah atau tabel tunggal, yaitu tabel yang memuat hanya satu variabel atau satu informasi saja, terutama untuk diskripsi data;

b. tabel silang, yaitu tabel yang memuat dua variabel atau dua informasi.

2.2.3 PENYAJIAN DATA PENELITIAN

Data yang sudah diolah, agar mudah dibaca dan dimengerti oleh orang lain atau pengambil keputusan, perlu ditampilkan ke dalam bentuk-bentuk tertentu. Penampilan data yang sudah diolah disebut penyajian data.Penyajian data ini memiliki kegunaan, antara lain:a. menunjukkan perkembangan suatu keadaan;

b. sebagai perbandingan pada suatu waktu.

Penyajian data penelitian dapat dilakukan melalui:

2.2.3.1 Tabel Data

Tabel data, disingkat tabel adalah penyajian data dalam bentuk kumpulan angka-angka yang disusun menurut kategori-kategori tertentu dalam suatu daftar. Dalam tabel, data disusun dengan cara alfabetis, geografis, menurut besarnya angka, historis, atau menurut kelas-kelas yang lazim. Sebuah tabel memuat bagian-bagian sebagai berikut.

1. Kepala tabel

kepala tabel memuat nomor tabel dan judul tabel (mungkin termasuk tahun dan/atau unit).

2. Leher tabel

Leher tabel memuat keterangan atau judul kolom (mungkin termasuk unit), yang harus ditulis dengan singkat dan jelas.

3. Badan tabel

Badan tabel memuat data (mungkin termasuk tahun).

4. Kaki tabel

Kaki tabel memuat keterangan-keterangan tambahan dan sumber data, yaitu sumber yang menjelaskan dari mana data itu dikutip.Didasarkan atas pengaturan datanya, tabel dapat dibedakan atas beberapa jenis.

1. Tabel frekuensi

Tabel frekuensi adalah tabel yang menunjukan atau memuat banyaknya kejadian atau frekuensi dari suatu kejadian.

2. Tabel klasifikasi

Tabel klasifikasi adalah tabel yang menunjukkan atau memuat pengelompokkan data.

3. Tabel kontingensi

Tabel kontingensi adalah tabel yang menunjukkan atau memuat data sesuai dengan rinciannya. Apabila bagian baris tabel mempunyai m baris dan bagian kolom mempunyai n kolom maka didapatkan tabel kontingensi berukuran m x n.

4. Tabel korelasi

Tabel korelasi adalah tabel yang menunjukkan atau memuat adanya korelasi antara data yang disajikan.

2.2.3.2 Grafik Data

Grafik data, disebut juga diagram data, adalah penyajian data dalam bentuk gambar-gambar. Grafik data biasanya dibuat bersamaan, yaitu tabel dilengkapi dengan grafik. Grafik data sebenarnya merupakan penyajian data secara visual dari data bersangkutan. Grafik data dapat dibedakan atas beberapa jenis.

1. Piktogram

Piktogram adalah grafik data yang menggunakan gambar atau lambang dari data itu sendiri dengan skala tertentu.2. Grafik batang atau balok

Grafik batang atau balok adalah grafik data berbentuk persegi panjang yang lebarnya sama dan dilengkapi dengan skala tertentu atau ukuran yang sesuai dengan data yang bersangkutan. Setiap batang (persegi panjang) tidak boleh saling menempel atau melekat antara satu dengan yang lainnya dan jarak antara setiap batang yang berdekatan harus sama. Susunan batang-batang tersebut boleh tegak atau mendatar. Grafik batang dapat berupa grafik batang tunggal, berganda, atau komponen berganda.

3. Grafik garis

Grafik garis adalah grafik data berupa garis, diperoleh dari beberapa ruas garis yang menghubungkan titik-titik pada batang bilangan (sistem salib sumbu). Pada grafik garis digunakan dua garis yang saling berpotongan dan saling tegak lurus. Pada garis horizontal (sumbu X) ditempatkan bilangan-bilangan yang sifatnya tetap, seperti tahun dan ukuran-ukuran. Pada garis tegak (sumbu Y) ditempatkan bilangan-bilangan yang sifatnya berubah-ubah, seperti harga, biaya, dan jumlah.

4. Grafik lingkaran

Grafik lingkaran adalah grafik data berupa lingkaran yang telah dibagi menjadi juring-juring sesuai dengan data tersebut. Bagian-bagian dari keseluruhan data tersebut dinyatakan dalam persen.

Untuk membuat grafik lingkaran, biasanya dipakai dua cara, yaitu

a. membagi keliling lingkaran menurut data-data yang ada;

b. membagi lingkaran menurut data yang dengan menggunakan busur derajat.

5. Kartogram

Kartogram atau peta statistik adalah grafik data berupa peta yang menunjukkan kepadatan penduduk, curah bujan, hasil pertanian, dan sebagainya.

6. Histogram dan poligon frekuensi

Histogram dan poligon adalah dua grafik yang sering digunakan untuk menggambarkan distribusi frekuensi. Histogram merupakan grafik batang dari distribusi frekuensi dan poligon frekuensi merupakan grafik garisnya.

Pada histogram, batang-batangnya saling melekat atau berimpitan sedang poligon frekuensi dibuat dengan cara menarik garis dari satu titik tengah batang histogram ke titik tengah batang histogram yang lain. Agar diperoleh poligon tertutup maka harus dibuat dua kelas baru dengan panjang kelas sama dengan frekuensi nol pada kedua ujungnya. Pembuatan dua kelas baru ini diperbolehkan, karena luas histogram dan poligon yang tertutup sama. Pada pembuatan histogram digunakan sistem salib sumbu. sumbu mendatar (sumbu X) menyatakan interval kelas (tepi bawah dan tepi atas masing-masing kelas) dan sumbu tegak (sumbu Y) menyatakan frekuensi.

2.5 ANALISIS DATA

2.5.1 Pengertian Analisis Data

Analisis data pada dasarnya dapat diartikan sebagai berikut :

1. Membandingkan dua hal atau dua nilai variabel untuk mengetahui selisihnya atau rasionya kemudian diambil kesimpulannya (X-Y) = selisih, X/Y = rasio.

2. Menguraikan atau memecahkan suatu keseluruhan menjadi bagian-bagian atau komponen-komponen yang lebih kecil, agar dapat:

a. Mengetahui komponen yang menonjol (memiliki nilai ekstrim).

b. Membandingkan antara komponen yang satu dengan komponen lainnya (menggunakan angka selisih atau angka rasio)

c. Membandingkan salah satu atau beberapa komponen dengan keseluruhan (secara presentase).3. Memperkirakan atau dengan menentukan besarnya pengaruh secara kuantitatif dari perubahan suatu (beberapa) kejadian terhadap suatu (beberapa) kejadian lainnya, serta memperkirakan/meramalkan kejadian lainnya. Kejadian (event) dapat dinyatakan dengan perubahan nilai variabel.Definisi lain dari analisis data adalah seperti yang dikemukakan beberapa ahli seperti berikut ini.

1. Menurut Patton (1998), analisis data adalah proses mengatur urutan dan mengorganisasikan ke dalam suatu pola,kategori,dan satuan uraian dasar.

2. Menurut Bogdan dan Taylor (1975),analisis data adalah proses yang merinci usaha formal untuk merumuskan hipotesis (ide) seperti yang disarankan oleh data dan sebagai usaha untuk memberikan bantuan pada tema dan hipotesis itu.

3. Menurut Lexy J.Moleong (2000),analisis data adalah proses mengorganisasikan dan mengurutkan ke dalam pola,kategori,dan satuan uraian dasar sehingga dapat ditemukan tema dan dapat dirumuskan hipotesis.

2.5.2 Tujuan Analisis Data

Tujuan dari analisis data antara lain :

1. Memecahkan masalah-masalah penelitian.

2. Memperlihatkan hubungan antara fenomena yang terdapat dalam penelitian.

3. Memberikan jawaban terhadap hipotesis yang diajukan dalam penelitian.

4. Bahan untuk membuat kesimpulan serta implikasi dan saran-saran yang berguna untuk kebijakan penelitian selanjutnya.

2.5.3 Bentuk Analisis Data

Analisis data dapat berbentuk sebagai berikut :

2.5.3.1 Analisis Kuantitatif

Yaitu analisis yang menggunakan alat analisis bersifat kuantitatif dengan menggunakan model-model seperti model matematika, model statistik, dan ekonometrik. Hasil analisis disajikan angka-angka yang kemudian dijelaskan dan dipresentasikan dalam bentuk uraian.

2.5.3.2 Analisis Kualitatif

Yaitu analisis yang tidak menggunakan model matematika, model statistika dan ekonometrik atau model lainnya, tetapi terbatas pada teknik pengolahan datanya, seperti pengecekan data dan tabulasi. Dalam hal ini sekedar membaca tabel-tabel, grafik-grafik, atau angka-angka yang tersedia, kemudian melakukan uraian dan penafsiran.

Perbedaan kedua metode penelitan tersebut dapat dijelaskan secara skematis berikut ini:

2.5.4 Kelebihan Analisis Data dengan StatistikPenggunaan statistik dalam analisis data memiliki beberapa kelebihan, antara lain:

1. Dengan statistik memungkinkan mendeskresipsikan tentang sesuatu secara eksak. Simbol-simbol verbal lebih efisien daripada bahasa verbal.

2. Dengan statistik memungkinkan seseorang untuk bekerja secara eksak dalam proses dan cara berfikir. Meskipun tidak mutlak benar, namun dapat menetapkan sampai tingkat mana kesimpulan itu benar.

3. Peneliti dapat memberikan rangkuman hasil penelitian dalam bentuk yang lebih berarti dan lebih ringkas, karena memberikan aturan-aturan tertentu.

4. Dapat menarik kesimpulan umum (membentuk konsep-konsep dan generalisasi).

5. Memungkinkan untuk mengadakan ramalan.

2.5.5 Uji Hipotesis dalam Analisis Data

2.5.5.1 Pengertian Hipotesis

Hipotesis adalah pernyataan atau dugaan yang bersifat sementara terhadapa suatu masalah penelitian yang kebenarannya masih lemah sehingga harus diuji secara empiris (hipotesis berasal dari kata hypo yang berarti di bawah dan thesa yang berarti kebenaran). Pernyataaan atau dugaan tersebut disebut proposisi.

Pengujian hipotesis adalah suatu prosedur yang akan menghasilkan suatu keputusan, yaitu keputusan menerima atau menolak hipotesis tersebut. Dalam pengujian hipotesis, keputusan yang dibuat mengandung ketidakpastian, artinya kepitusan bisa benar atau salah, sehingga menimbulkan risiko. Besar kecilnya risiko dinyatakan dalam bentuk probabilitas.

Dalam suatu penelitian, hipotesis merupakan pedoman karena data yang dikumpulkan adalah data yang berhubungan dengan variabe-variabel yang dinyatakan dalam hipotesis tersebut.

2.5.5.2 Ciri-ciri Hipotesis yang Baik

Suatu hipotesis dianggapa baik apabila memenuhi beberapa kriteria sepert berikut:

a. Hipotesis harus menyatakan hubungan

Ini berarti bahwa hipotesis merupakan pernyataan dugaan tentang hubungan antarvariabel. Hipotesis mengandung dua atau lebih variabel-variabel yang dapat diukur ataupun secara potensial dapat diukur. Hipotesis menspesifikasikan bagaimana hubungan variabel-variabel tersebut berhubungan.

b. Hipotesis harus sesuai dengan faktaIni berarti bahwa hipotesis harus terang, konsep dan variabelharus jelas. Hipotesis harus dapat dimengerti dan tidak mengandung hal-hal yang bersifat metafiis.

c. Hipotesis harus sesuai dengan ilmu, tumbuh dengan ilmu penegtahuan

Ini berarti bahwa hipotesis harus ada hubungannya dengan ilmu pengetahuan dan berada dalam bidang penelitian yang sedang dilakukan.

d. Hipotesis harus dapat diuji

Ini berarti hipotesis, baik secara nalar kekuatan dapat memeberi alasan ataupun dengan menggunkan alat-alat statistik dapat diuji.

e. Hipotesis harus sederhanaIni berarti hipotesis harus dinyatakan dalam bentuk spesifik/khas untuk menghindari terjadinya kesalahpahaman pengertian.

f. Hipotesis harus dapat menerangkan fakta

Ini berarti bahwa hipotesis harus dinyatakan dalam bentuk yang menerangkan hubungan fakta-fakta yang ada dan dapat dikaitkan dengan teknik pengujian yang dapat dikuasai.

Pendapat lain mengatakan bahwa sebuah hipotesis penelitian dikatakan baik apabila memliki ciri-ciri:

a. Jelas secara konseptual,b. Mempunyai rujukan empiris,c. Bersifat spesifik,d. Dapat dihubungkan dengan teknik penelitian yang ada, dane. Berkaitan dengan teori. 2.5.5.3 Bentuk-bentuk Rumusan Hipotesis

Bentuk rumusan hipotesis ini bergantung dari kriteria-kriteria yang menyertai hipotesis tersebut.

Berdasarkan tingkat eksplanasi hipotesis yang akan diuji atau bentuk jenis masalahnya maka rumusan hipotesis dapat pula dikelompokkan menjadi tiga macam, yaitu sebagai berikut.

a. Hipotesis Deskriptif

Hipotesis deskriptif adalah hipotesis mengenai nilai suatu variabel mandiri,tidak dalam bentuk perbandingan atau hubungan.

Contoh:

Jika rumusan masalah berbentuk seperti seperti berikut ini

1) Berapa lama daya tahan TV merek O

2) Berapa rata-rata penjualan cabang PT X dikota J

3) Seberapa baik gaya kepemimpinan di PT R

Rumusan hipotesis deskriptifnya adalah sebagai berikut.

1) Daya tahan TV merek O = 11.500 jam

2) Rata-rata penjualan cabang PT X dikota J adalah 100 buah /hari

3) Gaya kepemimpinan di PT R mencapai 80% dari yang diharapkan.

b. Hipotesis Komparatif

Hipotesis komparatif adalah hipotesis mengenai nilai nilai perbandingan antara satu variabel dengan variabel lainnya.

Contoh:

Jika rumusan masalah berbentuk seperti berikut ini.

1) Bagaimana daya tahan TV merek O bila dibandingkan dengan TV merek Q.

2) Bagaimana rata-rata penjualan cabang PT X di kota J dibandingkan dengan rata-rata penjualan cabang PT X di kota B.

3) Bagaimana gaya kepemimpinan di PT R dibandingkan gaya kepemimpinan di PT L.

Rumusan hipotesis komparatifnya adalah sebagai berikut .

1) Daya tahan TV merek O > daya tahan TV merek Q

2) Rata-rata penjualan cabang PT X di kota J < ata-rata penjualan cabang PT X di kota B

3) Gaya kepemimpinan di PT R Gaya kepemimpinan di PT U.

c. Hipotesis Asosiatif

Hipotesis asosiatif adalah hipotesis mengenai nilai hubungan antara atau lebih variabel dengan satu atau lebih variabel lainnya.

Contoh:

Jika rumusan masalah berbentuk seperti berikut ini.

1) Bagaimana bentuk hubungan antara stres dan kinerja karyawan PT A

2) Bagaimana bentuk hubungan inflasi dengan harga saham PTA

Rumusan hipotesis asosiatif adalah sebagai berikut .

1) Ada hubungan positif antara stres dan kinerja karyawan PTA

2) Ada hubungan negatif antara inflasi dengan harga saham PTA

Berdasarkan atas uji statiknya, rumusan hipotesis dapat dibedakan dua jenis hipotesis, yaitu seperti berikut.

a. Hipotesis nol atau hipotesis nihil

Hipotesis nol disimpulkan H0 adlah hipotesi yang dirumuskan sebagai hipotesis suatu pernyataan yang akan diuji. Disebut hipotesis nol karena hipotesis ini tidak memiliki perbedaanatau perbedaannya nol dengan hipotesis sebenarnya.

Hipotesis nol ini sering disebut sebagai hipotesis statistik karena dipakai didalam penelitian yang bersifat satistik, yaitu diuji dengan perhitungan statistik.

Hipotesi nol dapat dinyatakan dengan tidak adanya perbedaan antara dua variabel atau tidak ada pengaruh variabel X terhadap varibel Y.Contoh rumusan hipotesi nol.

1) Tidak ada perbedaan antara ..... dengan....

Contoh:

Tidak ada perbedaan antara mahasiswa semester IV dan VI dalam disiplin kuliah.

2) Tidak ada pengaruh .....terhadap......

Contoh:

Tidak ada pengaruh pelatihan terhadap kemampuan membaca beritab. Hipotesis alternatif atau hipotesis kerja

Hipotesis kerja disimbolkan dengan HA dan HI adalah hipotesis yng dirumuskan sebagai lawan /tandingan hipotesis nol.

Hipotesis alternatif ini menyatakan adanya perbedaan antara dua variabel atau ada pengaruh variabel X terhadap variabel Y.

Contoh rumusan hipotesis alternatif.

1) Ada perbedaan antara ....dan....

contoh:

ada perbedaan antara mahasiswa semester IV dan semester VI dalam disiplin kuliah.

2) Ada pengaruh .....terhadap...

contoh:

ada pengaruh pelatihan terhadap kemampuan membaca berita.

2.5.5.4 Hipotesis Penelitian dan Hipotesis Statistik

Hipotesis penelitian adalah hipotesis yang dibuat atau digunakan dalam suatu penelitan. Sedangkan hipotesis statistik adalah hipotesis yang dibuat atau digunakan untuk menguji hipotesis penelitian.

Hipotesis penelitian ini dalam hipotesis statistik akan menjadi hipotesis alternatif atau hipotesis kerja (Hi atau Ha).

Contoh:

a.Hipotesis penelitian

Ada hubungan positif dan signifikan antara pelatihan dengan kinerja pegawai

Hipotesis statistik

H0 : Tidak ada hubungan positif antara pelatihan dengan kinerja.

Hi : Ada hubungan positif antara pelatihan dengan kinerja.

b. Hipotesis penelitian

Jika suku bunga dan kurs valas naik, maka harga saham akan menurun.

Hipotesis statistik

H0 : Tidak ada hubungan negatif antara suku bunga dan kurs valas dengan harga saham.

Hi : Ada hubungan hubungan negatif antara suku bunga dan kurs valas dengan harga saham.

2.5.5.5 Pengertian Pengujian Hipotesis

Pengujian hipotesis adalah suatu prosedur yang akan menghasilkan suatu keputusan, yaitu keputusan dalam menerima atau menolak hipotesis ini. Dalam pengujian ini, keputusan yang dibuat mengandung ketidakpastian, artinya keputusan bisa benar atau salah.

Dalam menguji hipotesis ini ada beberapa langkah yang harus dilalui, dikenal dengan prosedur pengujian hipotesis, yaitu sebagai berikut:

a.Menentukan Formulasi Hipotesisnya

Hipotesis nol (H0)

Hipotesis alternatif (Hi)

b.Menentukan Taraf Nyata dan Nilai Tabel

Taraf nyata adalah batas toleransi dalam menerima kesalahan dari hasil hipotesis terhadap nilai parameter populasinya. Taraf nyata dilambangkan dengan (baca: alfa)

Besaran yang sering digunakan untuk menentukan taraf nyata (dinyatakan dalam %) adalah 1%, 5%, dan 10%.

c.Menentukan Kriteria Pengujian

Kriteria pengujian adalah bentuk pembuatan keputusan dalam hal menerima atau menolak hipotesis nol dengan cara membandingkan nilai kritis (nilai tabel dari distribusinya) dengan nilai uji statistiknya.

Hipotesis nol (H0) diterima jika nilai uji statistiknya berada di luar nilai kritisnya.

Hipotesis nol (H0) ditolak jika niai uji statistiknya berada dalam nilai-nilai kritisnnya

d.Melakukan Uji Statistik

Uji statistik ini merupakan rumus-rumus dari distribusi (berhubungan dengan distribusi) tertentu, seperti uji t (distribusi t), uji Z (distribusi Z), uji 2 (distribusi kai kuadrat), dan sebagainya.

e.Membuat Kesimpulan

Pembuatan kesimpulan ini merupakan penetapan keputusan dalam hal penerimaan atau penolakan hipotesis nol sesuai dengan kriteria pengujian.

Contoh:

Rumusan masalah:

Apakah ada hubungan antara tingkat partisipasi mahasiswa dalam kegiatan politik dengan jenis media yang sering diikutinya.

Hipotesis:

Diduga ada hubungan antara tingkat partisipasi mahasiswa dalam kegiatan politik dan jenis media yang sering diikutinya.

Pengujian hipotesis:

1.Formulasi hipotesis

H0 : tidak ada hubungan antara tingkat partisipasi dengan jenis media yang diikuti.

Hi : ada hubungan antara tingkat partisipasi dengan jenis media yang diikuti.

2.Taraf nyata () dan nilai 2 tabel

= 5% = 0,05; db = (2-1) (3-1) = 2

2 tabel (20,05|2|) = 5,991 (lihat tabel 2 pada lampiran)

3.Kriteria pengujian

H0 diterima jika: 20 5,991

H0 ditolak jika: 20 5,991

4. Uji statistikJenis MediaTinggiMenengahRendahJumlah

Media cetak32261169

Media elektronik10144771

Jumlah424058140

2 = OE

3220,7127,696,17

2619,739,692,01

1128,6309,7610,83

1021,3127,695,99

1420,339,691,96

4729,4309,7610,53

Jumlah37,49

20 = 37,49

5. Kesimpulan

Karena 20 = 37,49 > (20,05|2|) = 5,991 maka H0 ditolak.

Jadi, ada hubungan antara tingkat partisipasi dengan jenis media yang diikuti.

2.5.5.6 Jenis-Jenis Pengujian Hipotesis

Pengujian hipotesis dapat dibedakan atas beberapa jenis berdasarkan kriteria yang menyertainya.

1) Berdasarkan Arah atau Bentuk Formulasi Hipotesisnya

Didasarkan atas arah atau bentuk formulasi hipotesisnya, pengujian hipotesis dibedakan atas 3 jenis, yaitu sebagai berikut.

a. Pengujian hipotesis dua pihak (two tail test)

Pengujian hipotesis dua pihak adalah pengujian hipotesis di mana hipotesis nol (Ho) berbunyi sama dengan dan hipotesis alternatifnya (H1) berbunyi tidak sama dengan (H0 = dan H1 )

b. Pengujian hipotesis pihak kiri atau sisi kiri

Pengujian hipotesis pihak kiri adalah pengujian hipotesis di mana hipotesis nol (H0) berbunyi sama dengan atau lebih besar atau sama dengan dan hipotesis alternatifnya (H1) berbunyi lebih kecil atau lebih kecil atau sama dengan (H0 = atau H0 dan H1 < atau H1 ). Kalimat lebih kecil atau sama dengan sinonim dengan kata paling sedikit atau paling kecil.

c. Pengujian hipotesis pihak kanan atau sisi kanan

Pengujian hipotesis pihak kanan adalah pengujian hipotesis di mana hipotesis nol (H0) berbunyi sama dengan atau lebih kecil atau sama dengan dan hipotesis alternatifnya (H1) berbunyi lebih besar atau lebih besar atau sama dengan (H0 = atau H0 dan H1 > atau H1 ). Kalimat lebih besar atau sama dengan sinonim dengan kata paling banyak atau paling besar.

2) Berdasarkan Jenis Parameternya

Didasarkan atas jenis parameter yang di gunakan, pengujian hipotesis dapat dibedakan atas tiga jenis, yaitu sebagai berikut .

a. Pengujian hipotesis tentang rata-rata

Pengujian hipotesis tentang rata-rata adalah pengujian hipotesis mengenai rata-rata populasi yang di dasarkan atas informasi sampelnya.

Contohnya:

1. Pengujian hipotesis satu rata-rata

2.Pengujian hipotesis beda dua rata-rata

3.Pengujian hipotesis beda tiga rata-rata

b. Pengujian hipotesis tentang proporsi

Pengujian hipotesis tentang proporsi adalah pengujian hipotesis mengenai proporsi populasi yang di dasarkan atas informasi sampelnya.

Contohnya:

1. Pengujian hipotesis satu proporsi

2.Pengujian hipotesis beda dua proporsi

3.Pengujian hipotesis beda tiga proporsi

c. Pengujian hipotesis tentang varians

Pengujian hipotesis tentang varians adalah pengujian hipotesis mengenai rata-rata populasi yang di dasarkan atas informasi sampelnya.

Contohnya:

1. Pengujian hipotesis tentang satu varians

2. Pengujian hipotesis tentang kesamaan dua varians

3) Berdasarkan Jumlah Sampelnya

Didasarkan atas ukuran sampelnya, pengujian hipotesis dapat di bedakan atas dua jenis, yaitu sebagai berikut.

a. Pengujian hipotesis sampel besar

Pengujian hipotesis sampel besar adalah pengujian hipotesis yang menggunakan sampel lebih besar dari 30 (n > 30).

b.Pengujian hipotesis sampel kecil

Pengujian hipotesis sampel kecil adalah pengujian hipotesis yang menggunakan sampel lebih kecil atau sama dengan 30 (n 30).

4) Berdasarkan Jenis Distribusinya

Didasarkan atas jenis distribusi yang digunakan, pengujian hipotesis dapat di bedakan atas empat jenis, yaitu sebagai berikut.

a. Pengujian Hipotesis Dengan Distribusi Z

Pengujian hipotesis dengan distribusi Z adalah pengujian hipotesis yang menggunakan distribusi Z sebagai uji statistik. Tabel pengujiannya disebut tabel normal standard. Hasil uji statistik ini kemudian di bandingkan dengan nilai dalam tabel untuk menerima atau menolak hipotesis nol (Ho) yang di kemukakan.

Contohnya :

1. Pengujian hipotesis satu dan beda dua rata-rata sampel besar

2. Pengujian satu dan beda dua proporsi

b. Pengujian Hipotesis Dengan Distribusi T (T-Student)

Pengujian hipotesis dengan distribusi t adalah pengujian hipotesis yang menggunakan distribusi t sebagai uji statistik. Tabel pengujiannya disebut tabel t-student. Hasil uji statistik ini kemudian di bandingkan dengan nilai dalam tabel untuk menerima atau menolak hipotesis nol (Ho) yang dikemukakan.

Contohnya :

1. Pengujian hipotesis satu rata-rata sampel kecil

2. Pengujian hipotesis beda dua rata-rata sampel kecil

c. Pengujian hipotesis dengan distribusi 2 ( kai kuadrat)

Pengujian hipotesis dengan distribusi 2 ( kai kuadrat) adalah pengujian hipotesis yang menggunakan distribusi 2 sebagai uji statistik. Tabel pengujiannya disebut tabel 2. Hasil uji statistik ini kemudian di bandingkan dengan nilai dalam tabel untuk menerima atau menolak hipotesis nol (Ho) yang dikemukakan.

Contohnya :

1. Pengujian hipotesis beda tiga proporsi

2. Pengujian Independensi

3. Pengujian hipotesis kompatibilitas

d. Pengujian Hipotesis dengan Distribusi F (F-Ratio)

Pengujian hipotesis dengan distribusi F (F-ratio) adalah pengujian hipotesis yang menggunakan distribusi F (F-ratio) sebagai uji statistik. Tabel pengujiannya disebut tabel F. Hasil uji statistik ini kemudian di bandingkan dengan nilai dalam tabel untuk menerima atau menolak hipotesis nol (Ho) yang di kemukakan.

Contohnya :

1. Pengujian hipotesis beda tiga rata-rata

2. Pengujian hipotesis kesamaan dua varians

5) Berdasarkan Tingkat Eksplanasinya

Menurut Sugiyono, pada tingkat eksplanasi hipotesis yang akan diuji dan dirumuskan dapat dikelompokkan menjadi tiga macam, yaitu:

1. Hipotesis Deskriptif

Hipotesis ini adalah dugaan tentang nilai suatu variabel mandiri, tidak membuat perbandingan atau hubungan tertentu. Contoh bila perumusan masalah:

Berapa tinggi tingkat daya tahan lampu merek X?

Bagaimana tingkat kepuasan pelanggan terhadap kinerja pelayanan di bank Y?

Maka dapat dirumuskan hipotesis sebagai berikut:

Daya tahan lampu merek X adalah 800 jam.

Tingkat kepuasan pelanggan terhadap kinerja pelayanan bank B cukup memuaskan dalam memberikan pelayanan.

2. Hipotesis Komparatif (Testo f Difference)

Hipotesis komparatif merupakan pernyataan yang menunjukkan dugaan nilai dalam suatu variable atau lebih pada sampel yang berbeda.

Contoh:

Rumusan masalah: Adanya perbedaan daya tahan lampu antara lampu merek A dan B

Maka hipotesis yang dapat dirumuskan:

Tidak ada perbedaan daya tahan antara lampu merek A dan B.

Daya tahan lampu merek A paling kecil sama dengan lampu merek A.

Daya tahan lampu merek B paling tinggi sama dengan lampu merek A.

3. Hipotesis Hubungan (Test of Association)

Hipotesis asosiatif merupakan suatu pernyataan yang menunjukkan dugaan tentang hubungan antara dua variabel atau lebih.

Contoh:

Rumusan masalah: Adakah hubungan antara press relation dengan efektifitas pemberitaan yang positif di media surat kabar harian Kompas?

Hipotesisnya: Tidak ada hubungan antara press relation dengan efektifitas pemberitaan yang positif di media surat kabar harian Kompas.

2.5.5.7 Kesalahan dalam Pengujian Hipotesis

Dalam pengujian hipotesis ini,kesimpulan yang diperoleh hanyalah berupa penerimaan atau penolakan dari hipotesis yang telah diajukan yang tidak berarti bahwa kita telah membuktikan atau tidak membuktikan kebenaran hipotesis itu. Hal ini disebabkan karena hipotesis itu hanya merupakan inferensi yang didasarkan atas sampel.

Suatu kesimpulan dianggap diterima/ditolak apabila Ho diterima/benar atau Ho ditolak atau salah. Kesalahn dapat terjadi apabila Ho benar tetapi ditolak atau sebaliknya Ho salah tapi diterima. Jadi dalam proses pengujian hipotesis ini dapat terjadi dua jenis kesalahan yaitu:

oKesalahan Tipe I adalah suatu kesalahan bila menolak hipotesis nol (Ho) yang benar (seharusnya diterima).

oKesalahan tipe II, adalah kesalahan bila menerima hipotesis yang salah Ho (seharusnya ditolak). Tingkat kesalahan untuk ini dinyatakan dengan.

Berdasarkan hal tersebut, maka hubungan antara keputusan menolak atau menerima hipotesis dapat digambarkan sebagai berikutHubungan Antara Keputusan Menolak atau Menerima HipotesisKeputusanKeadaan Sebenarnya

Hipotesis BenarHipotesis Salah

Terima hipotesisTidak membuat kesalahanKesalahan tipe II ()

Tolak hipotesisKesalahan tipe I ()Tidak membuat kesalahan

Apabila kedua jenis kesalahan tersebut dinyatakan dalam bentuk probabilitas maka:

1)Kesalahan jenis I disebut kesalahan (baca: alfa) yang dalam penggunaannya disebut taraf nyata (level og significance). 1- disebut sebagai tingkat keyakinan (level of convidence) karena dengan ini,kita yakin kesimpulan yang kita buat benar sebesar 1- .

2)Kesalahan jenis II disebut kesalahan (baca:beta) yang dalam penggunaannya disebut ciri operasi (operating characther funcyion),disingkat CO. 1- disebut kuasa pengujian karena memperlihatkan kuasa terhadap pengujian yang dilakukan untuk menolak hipotesis Ho yang seharusnya ditolak.

Kesalahan penarikan kesimpulan dalam pengujian hipotesis bisa disebabkan karena kesalahan sampel dan kesalahan perhitungan sehingga mengubah hubungan antar variabel-variabel penelitian tersebut.2.6 PEMBAGIAN DATAData perlu dikelompokkan terlebih dahulu sebelum digunakan dalam proses analisis. Pengelompokan data disesuaikan dengan karakteristik yang menyertainya.

1. Pengelompokan Data Menurut Sumber Pengambilannya

Berdasarkan sumber pengambilannya, data dibedakan atas dua, yaitu data primer dan data sekunder.

a. Data Primer

Data yang diperoleh atau dikumpulkan langsung lapangan oleh orang yang melakukan penelitian atau yang bersangkutan yang memerlukannya. Data primer ini disebut juga data asli atau data baru.Contoh:

Data kuesioner (data yang diperoleh melalui kuesioner), data survey, data observasi, dan sebagainya.

b. Data Sekunder

Data sekunder adalah data yang diperoleh atau dikumpulkan oleh orang yang melakukan penelitian dari sumber-sumber yang telah ada. Data biasanya diperoleh dari sumber-sumber yang telah ada. Data biasanya diperoleh dari perpustakaan atau dari laporan-laporan penelitian terdahulu.

Contoh:

Data yang sudah tersedia di tempat-tempat tertentu, seperti perpustakaan, BPS kantor-kantor, dan sebagainya.

2. Pengelompokan Data Menurut Waktu Pengumpulannya

Berdasarkan waktu pengumpulannya, data dibedakan atas dua, yaitu data berkala dan data kerat lintang.

a. Data Berkala (Time Series)

Data berkala adalah data yang terkumpul dari waktu ke waktu untuk memberikan gambaran perkembangan suatu kegiatan atau keadaan.

Contoh:

Data perkembangan harga sembilan macam bahan pokok selama 10 bulan terakhir yang dikumpulkan setiap bulan.

b. Data Kerat Lintang (Cross Section)

Data kerat lintang adalah data yang terkumpul pada suatu waktu tertentu untuk memberikan gambaran perkembangan suatu kegiatan atau keadaan pada waktu itu.

Contoh: Data sensus penduduk

3. Pengelompokan Data Menurut Sifatnya

Berdasarkan sifatnya, data dibedakan atas dua, yaitu data kualitatif dan data kuantitif.a. Data Kualitatif

Data kualitatif yaitu data yang berhubungan dengan kategorisasi, karakteristik berwujud pertanyaan atau berupa kata- kata

Contoh: jenis kelamin, agama, atau warna.b. Data Kuantitatif

Data yang berwujud angka-angka.

Contoh: tinggi, panjang, atau umur.

4. Pengelompokan Data Menurut Tingkat Pengukurannya

Berdasarkan tingkat pengukurannya (skalanya), data dibedakan atas empat, yaitu data nominal, data ordinal, data interval, dan data rasio.a. Data Nominal

Data nominal adalah data yang berasal dari pengelompokan peristiwa berdasarkan kategori tertentu yang perbedaannya hanyalah menunjukan perbedaan kualitatif.

Data ini tidak menggambarkan kedudukan objek atau kategori tersebut terhadap objek atau kategori lainnya tetapi hanya sekadar label atau kode saja. Data ini hanya mengelompokan objek/kategori dalam kelompok tertentu. Data ini mempunyai dua ciri, yaitu

Kategori data bersifat saling lepas (satu objek hanya masuk pada satu kelompok saja) Kategori data tidak disusun secara logis

Contoh:

Jenis kelamin manusia:

1 untuk pria

0 untuk wanita

b. Data Ordinal

Data ordinal adalah data yang penomoran objek atau kategorinya disusun menurut besarnya, yaitu dari tingkat terendah ke tingkat tertinggi atau sebaliknya dengan jarak/rentang yang tidak harus sama. Data ini memiliki ciri seperti ciri data nominal ditambah satu ciri lagi, yaitu kategori data dapat disusun/diurutkan berdasarkan urutan logis dan sesuai dengan besarnya karakteristik yang dimiliki.

Mengubah nilai ujian ke nilai prestasi, yaitu :

1. nilai A adalah dari 80-100

2. nilai B adalah dari 65-79

3. nilai C adalah dari 55-64

4. nilai D adalah dari 45-54

5. nilai E adalah dari 0-44

c. Data IntervalData interval adalah data di mana objek/kategori dapat diurutkan berdasarkan suatu atribut yang memberikan informasi tentang interval antara tiap objek/kategori sama. Besarnya interval dapat ditambah atau dikurangi. Data ini memiliki ciri sama dengan ciri pada data ordinal ditambah satu ciri lagi, yaitu urutan kategori data mempunyai jarak yang sama.

Contoh:

A B C D E

1 2 3 4 5

Interval A sampai C adalah 3-1 = 2. Interval C sampai D adalah 4-3 = 1. Kedua interval ini dapat dijumlahkan menjadi 2+1 = 3 atau interval antara A sampai D adalah 4-1 = 3.

Pada data yang dijumlahkan bukanlah kuantitas atau besaran, melainkan interval dan tidak terdapat titik nol absolut.

d. Data Rasio

Data rasio adalah data yang memiliki sifat-sifat data nominal, data ordinal, dan data interval, dilengkapi dengan kepemilikan nilai atau titik nol absolut/mutlak dengan makna empirik. Data rasio memiliki sifat; dapat dibedakan, diurutkan, punya jarak, dan punya nol mutlak. Angka pada data ini menunjukan ukuran yang sebenarnya dari objek/kategori yang diukur.Contoh:

A dan B adalah dua mahasiswa Universitas T yang nilai mata kuliah statistik masing-masing 45 dan 90. Ukuran rasionya dapat dinyatakan bahwa nilai B adalah nilai 2 kali nilai A.

Contoh SoalTabel 2.1

Hasil Lomba Pembacaan Puisi Hari Pendidikan Siswa SD Mutiara

NoNamaKelasNilaiJuara Ke-Hadiah

Juri 1Juri 2Juri 3Total

1Andi48576782391Rp 500.000,-

2Irna47475852342Rp 350.000,-

3Ina37573802283Rp 250.000,-

4Dendi47570692144Rp 175.000,-

5Eri575607721225 buku tulis

6Unan570706620625 buku tulis

7Anti663607720025 buku tulis

8Linda659607719625 buku tulis

9Ade455507718225 buku tulis

10Anas460506617625 buku tulis

Angka-angka dalam tabel 2.1 dapat dijelaskan sebagai berikut:1) Angka (1-10) di kolom No adalah jenis data nominal. Data sebenarnya hanyalah nomor urut yang fungsinya sama dengan pengganti nama peserta. Dikarenakan angka 3 di kolom ini tidak berarti lebih besar atau lebih tinggi dari angka 1 atau 2, dan ini tidak lebih rendah dari angka 4 atau 9. Angka-angka ini tidak dapat dijumlahkan, dibagi, atau dikalikan.

2) Angka-angka 3, 4, 5, dan 6 di kolom Kelas adalah jenis data ordinal. Data-data ini juga tidak dapat dijumlahkan, dibagi, atau dikalikan. Akan tetapi, angka yang lebih tinggi mengandung arti siswa bersangkutan sudah lebih lama bersekolah. Misalnya, angka 4 di kolom ini mengandung arti bahwa siswa yang bersangkutan telah berada di tahun ke-4 di sekolah tersebut (tidak termasuk siswa pindahan), yang berarti pula sudah lebih lama 1 tahun dari mereka yang kelas 3 atau lebih lama 2 tahun dari mereka yang berada di kelas 2.

Perhatikan hal yang sama pada kolom Juara Ke, angka-angka 1, 2, 3, dan 4 dikolom ini hanya mengandung perbedaan urutan saja karena angka-angka ini merupakan pengganti bagi masing-masing nilai 239, 234, 228, dan 214 tidak mempunyai jarak selisih yang sama. Yang dilihata atau digunakan hanayalah posisi urutan besarnya saja, sedangkan berapa selisih pada masing-masing angka tidak diperhatikan.3) Angka-angka pada kolom Nilai adalah jenis data interval. Data-data ini dapat dijumlahkan, dibagi, atau dikalikan. Selisih angka-angka ini dicacah dengan kelipatan satu angka yang sama (dalam hal ini angka satu yang bermakna berselisih satu yang sama dan tetap).

4) Angka-angka yang menunjukan jumlah uang (hadiah) pada kolom Hadiah adalah data jenis rasio. Data ini dapat dijumlahkan, dibagi, atau dikalikan, dan hasilnya bisa saja mencapai satuan yang lebih kecil.

BAB 3. PENUTUP3.1Kesimpulan

Data ialah bahan mentah yang perlu diolah sehingga menghasilkan informasi atau keterangan, baik kualitatif maupun kuantitatif yang menunjukkan fakta. Data dan statistik mempunyai hubungan yang sangat erat keduanya mempunyai hubungan yang sangat erat dengan kehidupan manusia sehari-hari, dengan bidang ilmu pengetahuan, baik yang eksakta, sosial, ekonomi, bisnis dan lain-lain. Data yang sudah memenuhi syarat perlu diolah. Pengolahan data merupakan kegiatan terpenting dalam proses dan kegiatan penelitian.

Perlakuan data dimaksudkan sebagai cara memproses data penelitian untuk memperoleh hasil yang diinginkan berdasarkan pola-pola dan aturan-aturan tertentu. Perlakuan data penelitian meliputi hal-hal berikut ini:

Pengumpulan data penelitian dimaksudkan sebagai pencatatan peristiwa atau karakteristik dari sebagian atau seluruh elemen populasi penelitian. Pengumpulan data penelitian dapat dilakukan berdasarkan cara-cara tertentu. Pengolahan data adalah suatu proses dalam memperoleh data ringkasan atau angka ringkasan dengan menggunakan cara-cara atau rumus-rumus tertentu. Data yang sudah diolah, agar mudah dibaca dan dimengerti oleh orang lain atau pengambil keputusan, perlu ditampilkan ke dalam bentuk-bentuk tertentu. Analisis data dapat dilakukan secara kualitatif dan kuantitatif. Data perlu dikelompokkan terlebih dahulu sebelum digunakan dalam proses analisis. Pengelompokan data disesuaikan dengan karakteristik yang menyertainya.Statistika dipelajari di berbagai bidang ilmu karena statistika adalah sekumpulan alat analisis data yang dapat membantu pengambil keputusan untuk mengambil keputusan berdasarkan hasil kesimpulan pada analisis data dari data yang dikumpulkan. Selain itu juga dengan statistika kita bisa meramalkan keadaan yang akan datang berdasarkan data masa lalu.3.2 Saran

Pada umumnya mahasiswa kurang berminat mempelajarinya karena pelajaran statistik

adalah pelajaran yang menggentarkan, ada benarnya. Ini mungkin terjadi karena adanya anggapan bahwa dengan mempelajari statistik maka seseorang harus benar-benar memiliki kemampuan matematika yang kuat. Tentu saja, jika yang dipelajari adalah statistika teoritis atau statistika matematis. Namun, untuk belajar statistika terapan - khusus untuk kepentingan penelitian ilmiah- seseorang tidak perlu memiliki latar yang kuat di bidang matematika. Cukup dengan mengetahui prinsip-prinsip dasar aritmatika, seperti penjumlahan, pengurangan, perkalian, pembagian, dan penarikan akar. Tepat sekali apa yang dikatakan oleh seorang penulis bahwa kuliah statistik (di jurusan non-statistik) bukan dimaksudkan untuk menjadikan seseorang sarjana statistik, tapi untuk kepentingan memberikan pengetahuan yang dibutuhkan dalam kegiatan penelitian.DAFTAR PUSTAKA

Hasan, Iqbal.2004.Analisis Data Penelitian dengan Statistik.Jakarta : PT Bumi AksaraRiduwan, M.B.A.2013.Dasar-Dasar Statistika.Bandung : AlfabetaSugiyono. 2001. Statistika Untuk Penelitian. Bandung : Alfabetai

_1513763738.xlsChart1

1124

1425

1730

2635

perikanan laut

perikanan darat

Sheet1

perikanan lautperikanan daratColumn1

851124

861425

871730

882635

To resize chart data range, drag lower right corner of range.

_1513763739.xlsChart1

0.32

0.27

0.25

0.09

perkiraan penerimaan olimpiade Atlanta 1996

Sheet1

perkiraan penerimaan olimpiade Atlanta 1996

hak siaran32%

keja sama27%

penjualan tiket25%

lain-lain9%

To resize chart data range, drag lower right corner of range.

_1513763737.xlsChart1

3.449.8

30.734.863.5

32.835.347.5

26.430.456

1995

2000

2025

Sheet1

199520002025

afrika3.449.8

amerika30.734.863.5

europe32.835.347.5

western pacific26.430.456

To resize chart data range, drag lower right corner of range.