Tugas Statistika BAB 1 Peran statistika dalam penelitian

RANGKUMAN STATISTIKA

BAB 1 “PERAN STATISTIKA DALAM PENELITIAN”

1.    Statistika dan Penggolongan Statistika.

Definisi Statistik adalah kumpulan data yang bisa memberikan gambaran tentang suatu keadaan. Statistika adalah ilmu yang mempelajari statistik, yaitu ilmu yang mempelajari bagaimana caranya mengumpulkan data, mengolah data, menyajikan data, menganalisis data, membuat kesimpulan dari hasil analisis data dan mengambil keputusan berdasarkan hasil kesimpulan.

Ø        Statistika Menurut Para Ahli :

a.         Statistika adalah cara untuk mengolah data dan menarik kesimpulan-kesimpulan yang teliti dan keputusan-keputusan yang logik dari pengolahan data. (Prof. Drs. Sutrisno Hadi, MA).

b.        Statistika adalah sekumpulan cara maupun aturan-aturan yang berkaitan dengan pengumpulan, pengolahan (analisis), penarikan kesimpulan, atas data-data yang berbentuk angka dengan menggunakan suatu asumsi-asumsi tertentu. (Prof.Dr.H.Agus Irianto).

c.         Statistika adalah ilmu yang mempelajari tentang seluk beluk data, yaitu tentang pengumpulan, pengolahan, penganalisisa, penafsiran, dan penarikan kesimpulan dari data yang berbentuk angka. (Ir.M.Iqbal hasan,MM).

d.        Statistika adalah metode yang memberikan cara-cara guna menilai ketidak tentuan dari penarikan kesimpulan yang bersifat induktif. (Stoel dan Torrie).

e.         Statistika adalah metode/asas-asas mengerjakan/memanipulasi data kuantitatif agar angka-angka tersebut berbicara.(Anto dajan).

f.          Statistika diartikan sebagai data kuantitatif baik yang masih belum tersusun maupun yang telah tersusun dalam bentuk table. (Anto dajan).

g.         Statistika adalah studi informasi dengan mempergunakan metodologi dan teknik-teknik perhitungan untuk menyelesaikan permasalahan-permasalahan praktis yang muncul di berbagai bidang. (Suntoyo Yitnosumarto).

Dapat disimpulkan bahwa Statistika adalah ilmu yang mempelajari bagaimana merencanakan, mengumpulkan, menganalisis, menginterpretasi, dan mempresentasikan data. Singkatnya, statistika adalah ilmu yang berkenaan dengan data. Atau statistika adalah ilmu yang berusaha untuk mencoba mengolah data untuk mendapatkan manfaat berupa keputusan dalam kehidupan.

Ø        Penggolongan  Statistika.

Berdasarkan ruang lingkup penerapan statistika dalam penelitian, maka statistika dapat digolongkan menjadi statistika deskriptif dan statistika inferensial (statistika induktif).

Ø  Statistika deskriptif adalah statistika yang membahas tentang cara-cara meringkas, menyajikan mendeskripsikan suatu data dengan tujuan agar data tersebut mudah dimengerti dan lebih mempunyai makna. Penyajian suatu data dapat berbentuk daftar (tabel) dan dalam bentuk diagram (gambar). Deskripsi suatu data dinyatakan dalam bentuk ukuran pemusatan misalnya rata-rata hitung, modus dan sebagainya. Bentuk lain adalah ukuran letak misalnya median, kuartil dan sebagainya. Deskripsi lain adalah ukuran penyebaran misalnya rentang, simpangan baku, koefisien keragaman dan sebagainya.

Ø  Statistika inferensial adalah statistika yang dipergunakan untuk menyimpulkan tentang parameter (populasi) berdasarkan statistik (sampel) atau lebih di kenal untuk proses generalisasi. Jadi dalam statistika inferensial diperlukan adanya suatu hipotesis.

Penggolongan lain berdasarkan manfaatnya, statistika dibedakan menjadi statistika terapan yang membahas tentang penerapan statistika untuk menunjang ilmu-ilmu lainnya. Berikutnya adalah statistika matematik yang membahas tentang perkembangan teori statistika yang banya bersifat matematik. Penggolongan berikutnya berdasarkan asumsi atau syarat-syarat parameter dan skala data yang akan dianalisis, terdiri atas statistika  parametrik dan statistika non parameterik.

Ø Statistika parametrik memperhatikan tentang syarat-syarat atau asumsi parameter misalnya variansi sama, data berdistribusi normal dan sebagainya. Data yang dianalisis pada statistika parametrik skala pengukurannya adalah rasio atau interval.

Ø  Statistika non parametrik sesuai dengan namanya merupakan kebalikan dari statistika parameterik yang telah diuraikan di atas. Jadi tantang asumsi atau syarat-syarat parameter tidak diperhatikan dan skala datanya berbentuk ordinal atau nominal. Namun demikian data yang dianalisis, skala pengukurannya bisa berbentuk rasio atau interval, tetapi data tersebut tidak berdistribusi normal. Oleh karena itu statistika non parametrik disebut juga sebagai statistika bebas sebaran (free disribution). Pada statistika non parametrik, karena data yang diuji sering berbentuk ranking atau jenjang, maka statistika non parametrik sering juga disebut teknik pengujian rank. Yang perlu mendapat perhatian, bila suatu data memenuhi syarat untuk diuji dengan statistika parametrik sebaiknya diuji dengan statistika parametrik pula. Bila data tersebut diuji dengan statistika non parametrik berarti menyia-nyiakan informasi, karena kemaknaannya menjadi berkurang, namun hal ini tidak merupakan keharusan tergantung kepada keperluannya. Statistika non parametrik di samping mempunyai kelemahan di atas juga mempunyai keuntungan yaitu perhitungannya relatif mudah dan memungkinkan untuk membuktikan hipotesis yang tidak terkait dengan  parameternya.

2.        Pembagian Statistika.

a.      Statistika Deskriptif adalah statistika yang mempelajari bagaimana caranya mengumpulkan data, mengolah data, menyajikan data, menganalisis data.

b.      Statistika Induktif (Inferens) adalah statistika yang mempelajari bagaimana caranya mengumpulkan data, mengolah data, menyajikan data, menganalisis data, membuat kesimpulan dan mengambil keputusan.

3.        Data

Data adalah kumpulan keterangan atau informasi yang diperoleh dari suatu pengamatan. Dapat berupa angka, lambang atau sifat.

a.                            Jenis Data menurut Cara Memperolehnya.

·           Data Primer adalah secara langsung diambil dari objek / obyek penelitian oleh peneliti perorangan maupun organisasi. Contoh : Mewawancarai langsung penonton bioskop 21 untuk meneliti preferensi konsumen bioskop.

·           Data Sekunder adalah data yang didapat tidak secara langsung dari objek penelitian. Peneliti mendapatkan data yang sudah jadi yang dikumpulkan oleh pihak lain dengan berbagai cara atau metode baik secara komersial maupun non komersial. Contohnya adalah pada peneliti yang menggunakan data statistik hasil riset dari surat kabar atau majalah. 

b.                           Macam-macam Data berdasarkan Sumber Data.

·           Data Internal adalah data yang menggambarkan situasi dan kondisi pada suatu organisasi secara internal. Misal : data keuangan, data pegawai, data produksi, dsb. 

·           Data Eksternal adalah data yang menggambarkan situasi serta kondisi yang ada di luar organisasi. Contohnya adalah data jumlah penggunaan suatu produk pada konsumen, tingkat preferensi pelanggan, persebaran penduduk, dan lain sebagainya.

c.                            Klasifikasi Data berdasarkan Jenis Datanya.

·           Data Kuantitatif adalah data yang dipaparkan dalam bentuk angka-angka. Misalnya adalah jumlah pembeli saat hari raya idul adha, tinggi badan siswa kelas 3 ips 2, dan lain-lain. 

·           Data Kualitatif adalah data yang disajikan dalam bentuk kata-kata yang mengandung makna. Contohnya seperti persepsi konsumen terhadap botol air minum dalam kemasan, anggapan para ahli terhadap psikopat dan lain-lain. 

d.                           Pembagian Jenis Data berdasarkan Sifat Data.

·           Data Diskrit adalah data yang nilainya adalah bilangan asli. Contohnya adalah berat badan ibu-ibu pkk sumber ayu, nilai rupiah dari waktu ke waktu, dan lain-sebagainya. 

·           Data Kontinyu adalah data yang nilainya ada pada suatu interval tertentu atau berada pada nilai yang satu ke nilai yang lainnya. Contohnya penggunaan kata sekitar, kurang lebih, kira-kira, dan sebagainya. Dinas pertanian daerah mengimpor bahan baku pabrik pupuk kurang lebih 850 ton. 

e.                            Jenis-jenis Data menurut Waktu Pengumpulannya.

·           Data Cross Section adalah data yang menunjukkan titik waktu tertentu. Contohnya laporan keuangan per 31 desember 2006, data pelanggan PT. angin ribut bulan mei 2004, dan lain sebagainya. 

·           Data Time Series / Berkala Data berkala adalah data yang datanya menggambarkan sesuatu dari waktu ke waktu atau periode secara historis. Contoh data time series adalah data perkembangan nilai tukar dollar amerika terhadap euro eropa dari tahun 2004 sampai 2006, jumlah pengikut jamaah nurdin m. Top dan doktor azahari dari bulan ke bulan, dll.

4.        Macam-macam Tipe Data Statistika.

a.    Nominal.

                        Digunakan untuk mengklasifikasikan informasi/data. Contoh : Data jenis kelamin = Laki-laki dan Perempuan. Biasanya, saat analisis data, tipe data seperti ini dilambangkan dg bilangan numerik (angka). Laki-laki dilambangkan dengan angka 1, sedangkan perempuan dilambangkan dengan angka 0.

b.                         Ordinal.

                        Digunakan untuk mengklasifikasikan serta memiliki tingkatan. Tipe data ordinal lebih tinggi dari Nominal karena kemampuannya untuk membentuk tingkatan. Contoh:Jabatan di dalam perusahaan = karyawan, manager, direktur utama. Misal, karyawan dilambangkan dengan 1, manager dg 2, dan direktur utama dengan 3. Pada tipe data ini, angka 1 dianggap lebih rendah dari angka 2, dst. Bisa saja karyawan dilambangkan dengan angka 1, tetapi manager angka 3 dan direktur utama dengan angka 10. Tipe data ini tidak mensaratkan jarak yang sama antar angka yang digunakan sebagai lambang. Yang perlu diperhatikan hanyalah bahwa angka 3 lebih tinggi dari angka 1, angka 10 lebih tinggi dari angka 3.

c.    Interval.

                        Ciri khas dari tipe data ini, selain memiliki kemampuan mengklasifikasikan dan membentuk tingkatan, adalah tidak adanya nilai nol mutlak. Artinya, angka nol yg digunakan bukan berarti tidak ada. Contoh: Derajat suhu. Di dalam skala Celcius misalnya, Nol derajat Celcius bukan berarti tidak ada suhu. Nol derajat itu memiliki suhu, hanya saja dilambangkan dengan nol. Selain itu, jarak antar setiap angka yg digunakan adalah sama. Misal: di dalam kuesioner, ada tingkatan dari TIDAK SETUJU (lambang: 1) s.d. SANGAT SETUJU (lambang: 5). Jarak antara SANGAT SETUJU (5) dg SETUJU (4) adalah 1, yaitu 5-4=1. Jarak antara SETUJU (4) dg RAGU-RAGU (3) juga = 1, yaitu 4-3=1. dst.

d.   Rasio.

Memiliki kemampuan dari ketiga tipe data sebelumnya, dan angka nol dianggap mutlak. Contoh: data berat badan (kg). Angka Nol kg berarti memang tidak ada berat. Tipe data nominal dan ordinal sering digunakan pada metode statistika nonparametrik. Sedangkan tipe data interval dan rasio cocok untuk digunakan pada metode statistika parametrik, asal asumsi yang dibutuhkan oleh metode statistika parametrik yang bersangkutan dapat dipenuhi.

Variabel adalah simbol atau abstrak yang diasumsikan sebagai seperangkat nilai-nilai. Dalam penelitian dikenal dengan beberapa istilah variabel antara lain :

1. Variabel bebas adalah variabel stimulus atau variabel yang mempengaruhi variabel lain, biasanya dinotasikan dengan symbol X. Variabel ini juga sering disebut independen variabel (IV) atau variabel penyebab. Dalam penelitian keprilakuan organisas, variabel bebas ini terbagi menjadi 3 kelompok yaitu variabel tingkat individu, variabel tingkat kelompok dan variabel tingkat organisasi. Karakteristik yang paling jelas dari variabel tingkat individual adalah karakteristik pribadi atau yang berkaitan dengan demografi seperti usia, gender, status pernikahan, karakteristik pribadi, kerangka emosional bawaan, nilai dan sikap kerja serta level kemampuan dasar.  Motivasi juga termasuk ke dalam variabel tingkat individual.Sedangkan karakteristik variabel tingkat kelompok meliputi kepemimpinan, konflik, komunikasi, dan lainnya. Variabel tingkat sistem organisasi meliputi desain organisasi, budaya organisasi, pelatihan, metode evaluasi kinerja dan lainnya.
2. Variabel terikat (dependen variable) adalah variabel yang memberikan reaksi atau respon jika dihubungkan dengan variabel bebas, biasa dinotasikan dengan Y. Dalam perilaku organisasi, variabel-variabel dependen ini antara lain terdiri dari produktivitas / kinerja, mangkir / tingkat absensi, turnover, perilaku menyimpang di tempat kerja, organizational citizenship behavior (OCB), dan kepuasan kerja. Sedangkan dalam bidang pendidikan, disiplin siswa, prestasi belajar, tingkat kelulusan, dan sebagainya bisa ditetapkan sebagai variabel dependen.
3. Variabel moderator adalah variabel yang memiliki pengaruh memperkuat atau memperlemah hubungan variabel bebas dengan variabel terikat, biasa dinotasikan dengan X atau Z. Karakteristik dasar dari variabel moderator adalah lebih sulit berubah dalam jangka waktu tertentu. Misalnya budaya, personality, jenis kelamin, dan lainnya. Contoh :  Pengaruh Kemampuan terhadap Kinerja. Variabel moderatornya adalah kepribadian dan usia. Artinya, pengaruh kemampuan terhadap kinerja akan semakin kuat jika kepribadian adalah tipe A, dan usia yang relatif muda.
4. Variabel intervening / mediator adalah variabel yang secara konkrit tidak kelihatan, tetapi secara teoritis mempengaruhi hubungan antara variabel bebas dengan terikat, sehingga menyebabkan hubungan antara X dengan Y menjadi hubungan yang tidak langsung, biasa dinotasikan dengan X atau Z. Karakteristik dasar dari variabel intervening / mediator / perantara / variabel proses adalah relative lebih mudah berubah. Contohnya : Mood, Kepuasan, atau variabel sikap lainnya.
5. Variabel control adalah variabel yang dikontrol (dikendalikan atau dibuat konstan) oleh peneliti untuk mengurangi pengaruhnya terhadap gejala yang sedang dikaji, biasa dinotasikan dengan X atau Z. Contoh : Pengaruh metode pembelajaran terhadap prestasi siswa. Variabel kontrolnya yang dibuat konstan adalah guru yang sama, kondisi kelas yang sama, usia siswa yang relative sama, dan lainnya.

1.    Populasi (Universe)

Populasi adalah keseluruhan objek penelitian atau objek yang diteliti. Variabel tersebut bisa berupa orang, kejadian, perilaku atau sesuatu lain yang  akan dilakukan penelitian. Contoh : semua pasien laki-laki yang akan menjalani operasi jantung di RSU A. Wahab Sjahranie Samarinda. Populasi dapat juga diartikan sebagai populasi target, yaitu suatu populasi yang memenuhi sampling kriteria dan menjadi akhir penelitian. Menurut Sastro Asmoro & Ismail (1995) populasi target bersifat umum, pada penelitian klinis dibatasi oleh karakteristik demografis. Misalnya jenis kelamin, usia, kelompok pasien dengan masalah gangguan integritas kulit dan kelompok pasien dengan resiko aspirasi pasca pembedahan.

2.    Sampel

Sampel adalah bagian populasi yang dipilih dengan “sampling” tertentu untuk bisa memenuhi atau mewakili populasi dengan kata lain sampel adalah sebagian yang diambil  dari keseluruhan objek yang diteliti sehingga dianggap mewakili seluruh objek yang diteliti (populasi). Dalam mengambil sampel penelitian digunakan cara  atau teknik-teknik tertentu, sehingga sampel tersebur sedapat mungkin mewaikli populasinya, teknik ini biasanya disebut “Teknik Sampling”. Di dalam penelitian survei teknik sampling ini sangat penting dan perlu diperhitungkan masak-masak. Sebab teknik sampling yang tidak baik akan mempengaruhi validitas hasil penelitian tersebut. Dalam penelitian pada umumnya tidak menggunakan seluruh objek sebagai objek penelitian. Misalnya kelompok pasien dengan masalah gangguan integritas kulit, akan meneliti faktor yan menyebabkan gangguan integritas kulit (dekubitus) selama dirawat. Objek tidak semua pasien dengan gangguan integritas kulit, misalnya pasien dengan dekubitus pasca operasi trepanasi yang tidak sadar

3.  Sampling

Sampling artinya cara/metode pengambilan sampel. Sampling adalah suatu proses dalam menyeleksi porsi dari polpulasi untuk dapat mewakili populasi. Sampel terdiri dari beberapa porsi yang membentuk suatu populasi. Tekhnik sampling suatu cara-cara yang ditempuh dalam pengambilan sampel, agar memperoleh sampel yang benar-benar sesuai dengan keseluruhan objek penelitian. Pada garis besarnya  ada 2 jenis sampel, yaitu sampel-sampel probabilitas (Probability samples) atau sering disebut random sample (sampel acak) dan sampel-sampel non probabilitas (Non probability sample).