Arti Kata Metode Statistika
Metode statistika adalah bagaimana cara-cara mengumpulkan data atau fakta, mengolah,
menyajikan, dan menganalisa, penarikan kesimpulan serta pembuatan keputusan yang
cukup beralasan berdasarkan fakta dan penganalisaan yang dilakukan.
Statistik terbagi dua :
1) Statistik Deskriptif (deduktif) atau sederhana, yaitu statistik yang tingkat
pengerjaannya mencakup cara-cara menghitung, menyusun atau mengatur,
mengolah, menyajikan, dan menganalisa data agar dapat memberikan gambaran
yang ringkas mengenai suatu keadaan.
2) Statistik Inferensial, yaitu yang menyediakan aturan-aturan atau cara yang dapat
digunakan suatu alat dalam rangka menarik kesimpulan yang bersifat umum dari
suatu data yang telah disusun dan diolah.
Ciri-ciri statistik :
1. Statistik selalu bekerja dengan angka atau bilangan.
2. Statistik bersifat obyektif (menurut apa adanya).
3. Statistik bersifat universal (ruang lingkupnya luas).
Data statistik
• Untuk dapat dikatakan data statistik, angka tersebut haruslah menunjukkan dari
suatu Penelitian yang bersifat agretatif serta mencerminkan suatu kegiatan dalam
bidang atau lapangan tertentu.
• Pengertian agretatif ada dua, yaitu :
1) Penelitian boleh hanya satu individu saja tetapi pencatatannya harus
dilakukan lebih dari satu kali.
2) Penelitian hanya dilakukan satu kali saja tetapi individunya lebih dari satu.
Penggolongan Data Statistik
Berdasarkan sifatnya :
1) Data kontinu, yaitu data yang angka-angkanya merupakan deretan angka yang
sambung menyambung atau berkelanjutan, contoh : tinggi badan, berat badan.
2) Data diskrit, yaitu data statistik yang tidak mungkin berbentuk pecahan, contoh :
jumlah anak
Berdasarkan cara menyusunnya :
1) Data nominal, yaitu data statistik yang cara menyusunnya atas golongan atau
klasifikasi tertentu, contoh : Jumlah mahasiswa dari segi tingkat kelas dan jenis
kelamin.
2) Data ordinal, yaitu data statistik yang cara menyusunnya didasarkan urutan
kedudukan dan rangking, contoh : pandai, kurang pandai, dan tidak pandai.
3) Data interval, yaitu data statistik dimana terdapat jarak yang sama diantara hal-hal
yang sedang diselidiki atau dipersoalkan, contoh : 10 orang mahasiswa mendapat
nilai hasil tes dengan variasi antara 1 dan 10.
4) Data rasio, yaitu data yang tergolong ke dalam data kontinum tetapi menpunyai
ciri tertentu, contoh : berat badan ibu adalah 50 kg, berat badan Ani 10 kg, dengan
demikian berat badan ibu adalah 5 kali berat badan Ani.
Analisis Deskriptif Kuantitatif
• Pertanyaan-pertanyaan dikelompokkan berdasarkan kategori dan dipresentasekan.
• Analisis data dapat menggunakan matriks.
• Membuat kesimpulan umum berupa paparan sederhana.
Contoh Penelitian Deskriptif Kuantitatif :
Judul :
“Kesulitan Mahasiswa dalam Menyelesaikan Soal Persamaan Diferensial”
Masalah :
“kesalahan apa yang paling banyak dilakukan mahasiswa dalam menyelesaikan soal
persamaan diferensial ?”
Analisis :
Klasifikasi kesalahan mahasiswa dalam menyelesaikan soal :
• Pengetahuan 10, berarti 10/130 x 100% = 7,69%
• Konsep 60, berarti 60/130 x 100% = 46,15%
• Hubungan antar konsep 45, bearti 45/130 x 100% = 34,62%
• Penyelesaian 15, bearti 15/130 x 100% = 11,54%
Kesimpulan :
“Kesalahan yang paling banyak dilakukan mahasiswa dalam menyelesaikan soal
persamaan diferensial adalah pada konsep”
Analisis Deskriptif Kualitatif
• Menggunakan tolak ukur berupa kondisi variabel.
• Ukurannya adalah persentase.
• Penilaiannya mengarah kepada predikat, misalnya ‘baik’, ‘cukup’, kurang’
Contoh Penelitian Deskriptif Kualitatif :
• Penelitian mengenai kedisiplinan siswa
Sikap per-aspek :
Di lingkungan keluarga :
* Mengurus diri sendiri, 3 butir
* Mengerjakan pekerjaan keluarga, 3 butir
* Mengerjakan tugas sekolah di rumah, 3 butir
Di lingkungan sekolah :
• Melaksanakan tata tertib sekolah, 3 butir
• Mengikuti pelajaran di kelas, 3 butir
• Melaksanakan tugas pelajaran, 3 butir
Di lingkungan pergaulan :
• Yang berhubungan dengan pinjam meminjam, 3 butir
• Yang berhubungan dengan kerja sama, 3 butir
• Yang berhubungan dengan disiplin waktu, 3 butir
Analisis Statistik Deskriptif
• Merupakan analisis statistik untuk mendiskripsikan atau memaparkan gejala hasil penelitian.
• Sifatnya sederhana
• Tidak mengeneralisasikan hasil penelitian.
Jenis data yang perlu diperhatikan pada analisis statistik deskriptif :
• Data diskrit/Nominal
- Mencari frekuensi mutlak
- Mencari frekuensi relatif (mencari persentase)
- Mencari ukuran tedensi sentralnya
- Disajikan dengan diagram batang atau lingkaran
• Data Kontinum
- Disajikan dengan histogram
Jenis Data
1. Diskrit, artinya :
# Dapat dipisah menjadi 2 kategori / dikotomi, contoh: Ya, tidak ; Laki-laki, perempuan.
# Dapat dipisah menjadi beberapa kategori, contoh: Kawin, belum kawin, janda, duda.
# Ditunjuk oleh bilangan hasil perhitungan dan pencacahan, contoh: Jumlah siswa tercatat 80 orang.
# Ditunjuk oleh bilangan bukan perhitungan dan pencacahan, contoh: Nomor rumah, atau telepon.
2. Ordinal/kontinum, artinya :
# Menunjuk tingkatan sesuatu/urutan, contoh: Pandai, kurang pandai, tidak pandai
(tidak diketahui jarak/batas).
3. Interval/kontinum, artinya:
# Menunjuk tingkatan yang lebih banyak, contoh: Nilai 1 – 10 (diketahui jaraknya).
4. Rasio/Kontinum, artinya :
# Data dapat diperbandingkan (dapat dipandang sebagai data interval atau ordinal), contoh:
Nilai 1 – 10 (diketahui jaraknya)
Analisis Statistik Inferensial
• Hal-hal yang perlu dipertimbangkan dalam pemilihan teknik statistik untuk analisis data, yaitu :
- banyaknya subyek penelitian
- tersedianya kelengkapan atau sarana penunjang
- keadaan penyebaran data
- banyaknya variabel yang dianalisis
- jenis data yang akan diolah.
• Sebelum menentukan teknik statistik, perlu dilakukan pengujian terhadap data, yaitu :
- Uji Normalitas sampel, melalui :
* Uji chi-kuadrat
* Kemencengan kurva (skewness),
* Keruncingan kurva (kurtosis),
- Uji homogenitas varians sampel
* Uji F
* Uji Bartlett (chi-kuadrat)
• Statistik inferensial terbagi dua, yaitu :
- statistik parametrik.
- statistik non-parametrik
Statistik parametrik dapat dilakukan jika data normal dan varians homogen. Jika tidak harus dilakukan dengan statistik non-parametrik. Teknik analisis yang digunakan tergantung dari jenis masalah, yaitu komparatif, korelasi, atau prediksi.
Jenis Data
1. Diskrit/Nominal, masalah :
a. Deskriptif : Rata-rata, Median, Modus, Persentase
b. Komparatif : Chi-kuadrat
c. Hubungan : Chi-kuadrat
2. Ordinal, masalah :
a. Deskriptif : Rata-rata, Median, Modus, Persentase
b. Komparatif : Chi-kuadrat
c. Hubungan : Rank Spearman
3. Interval/Rasio, masalah :
a. Deskriptif : Rata-rata, Median, Modus, Persentase
b. Komparatif : Uji t, Uji Z, ANOVA
c. Hubungan : Person, Product Moment, Regresi & Korelasi
Metode statistika adalah bagaimana cara-cara mengumpulkan data atau fakta, mengolah,
menyajikan, dan menganalisa, penarikan kesimpulan serta pembuatan keputusan yang
cukup beralasan berdasarkan fakta dan penganalisaan yang dilakukan.
Statistik terbagi dua :
1) Statistik Deskriptif (deduktif) atau sederhana, yaitu statistik yang tingkat
pengerjaannya mencakup cara-cara menghitung, menyusun atau mengatur,
mengolah, menyajikan, dan menganalisa data agar dapat memberikan gambaran
yang ringkas mengenai suatu keadaan.
2) Statistik Inferensial, yaitu yang menyediakan aturan-aturan atau cara yang dapat
digunakan suatu alat dalam rangka menarik kesimpulan yang bersifat umum dari
suatu data yang telah disusun dan diolah.
Ciri-ciri statistik :
1. Statistik selalu bekerja dengan angka atau bilangan.
2. Statistik bersifat obyektif (menurut apa adanya).
3. Statistik bersifat universal (ruang lingkupnya luas).
Data statistik
• Untuk dapat dikatakan data statistik, angka tersebut haruslah menunjukkan dari
suatu Penelitian yang bersifat agretatif serta mencerminkan suatu kegiatan dalam
bidang atau lapangan tertentu.
• Pengertian agretatif ada dua, yaitu :
1) Penelitian boleh hanya satu individu saja tetapi pencatatannya harus
dilakukan lebih dari satu kali.
2) Penelitian hanya dilakukan satu kali saja tetapi individunya lebih dari satu.
Penggolongan Data Statistik
Berdasarkan sifatnya :
1) Data kontinu, yaitu data yang angka-angkanya merupakan deretan angka yang
sambung menyambung atau berkelanjutan, contoh : tinggi badan, berat badan.
2) Data diskrit, yaitu data statistik yang tidak mungkin berbentuk pecahan, contoh :
jumlah anak
Berdasarkan cara menyusunnya :
1) Data nominal, yaitu data statistik yang cara menyusunnya atas golongan atau
klasifikasi tertentu, contoh : Jumlah mahasiswa dari segi tingkat kelas dan jenis
kelamin.
2) Data ordinal, yaitu data statistik yang cara menyusunnya didasarkan urutan
kedudukan dan rangking, contoh : pandai, kurang pandai, dan tidak pandai.
3) Data interval, yaitu data statistik dimana terdapat jarak yang sama diantara hal-hal
yang sedang diselidiki atau dipersoalkan, contoh : 10 orang mahasiswa mendapat
nilai hasil tes dengan variasi antara 1 dan 10.
4) Data rasio, yaitu data yang tergolong ke dalam data kontinum tetapi menpunyai
ciri tertentu, contoh : berat badan ibu adalah 50 kg, berat badan Ani 10 kg, dengan
demikian berat badan ibu adalah 5 kali berat badan Ani.
Analisis Deskriptif Kuantitatif
• Pertanyaan-pertanyaan dikelompokkan berdasarkan kategori dan dipresentasekan.
• Analisis data dapat menggunakan matriks.
• Membuat kesimpulan umum berupa paparan sederhana.
Contoh Penelitian Deskriptif Kuantitatif :
Judul :
“Kesulitan Mahasiswa dalam Menyelesaikan Soal Persamaan Diferensial”
Masalah :
“kesalahan apa yang paling banyak dilakukan mahasiswa dalam menyelesaikan soal
persamaan diferensial ?”
Analisis :
Klasifikasi kesalahan mahasiswa dalam menyelesaikan soal :
• Pengetahuan 10, berarti 10/130 x 100% = 7,69%
• Konsep 60, berarti 60/130 x 100% = 46,15%
• Hubungan antar konsep 45, bearti 45/130 x 100% = 34,62%
• Penyelesaian 15, bearti 15/130 x 100% = 11,54%
Kesimpulan :
“Kesalahan yang paling banyak dilakukan mahasiswa dalam menyelesaikan soal
persamaan diferensial adalah pada konsep”
Analisis Deskriptif Kualitatif
• Menggunakan tolak ukur berupa kondisi variabel.
• Ukurannya adalah persentase.
• Penilaiannya mengarah kepada predikat, misalnya ‘baik’, ‘cukup’, kurang’
Contoh Penelitian Deskriptif Kualitatif :
• Penelitian mengenai kedisiplinan siswa
Sikap per-aspek :
Di lingkungan keluarga :
* Mengurus diri sendiri, 3 butir
* Mengerjakan pekerjaan keluarga, 3 butir
* Mengerjakan tugas sekolah di rumah, 3 butir
Di lingkungan sekolah :
• Melaksanakan tata tertib sekolah, 3 butir
• Mengikuti pelajaran di kelas, 3 butir
• Melaksanakan tugas pelajaran, 3 butir
Di lingkungan pergaulan :
• Yang berhubungan dengan pinjam meminjam, 3 butir
• Yang berhubungan dengan kerja sama, 3 butir
• Yang berhubungan dengan disiplin waktu, 3 butir
• Jika skor maks 5 per-butir, maka 3 x 5 = 15 skor per-aspek dan 9 x 5 = 45 skor keseluruhan.
• Sebelum menentukan predikat terhadap sikap disiplin, tentukan dahulu tolak ukur sebagai patokan Penilaian
• Sebelum menentukan predikat terhadap sikap disiplin, tentukan dahulu tolak ukur sebagai patokan Penilaian
• Penilaian 3 kategori :
Skor kategori tiap aspek sama
Baik : 31 – 45
Cukup : 16 – 30
Kurang: 0 – 15
Skor kategori tiap aspek sama
Baik : 31 – 45
Cukup : 16 – 30
Kurang: 0 – 15
• Penilaian 5 kategori :
Skor kategori tiap aspek sama
Sangat baik : 37 – 45
Baik : 28 – 36
Cukup : 19 – 27
Kurang : 10 – 18
Sangat kurang : 0 – 9
• Contoh sikap si A :
- Untuk disiplin di lingkungan keluarga : 12
- Untuk disiplin di lingkungan sekolah : 10
- Untuk disiplin di lingkungan pergaulan : 9
• Jumlah skor sikap disiplin :
12 + 10 + 9 = 31
• Predikat :
- sikap disiplin di lingkungan keluarga “baik”
- sikap disiplin di lingkungan sekolah “baik”
- sikap disiplin di lingkungan pergaulan “cukup”
Skor kategori tiap aspek sama
Sangat baik : 37 – 45
Baik : 28 – 36
Cukup : 19 – 27
Kurang : 10 – 18
Sangat kurang : 0 – 9
• Contoh sikap si A :
- Untuk disiplin di lingkungan keluarga : 12
- Untuk disiplin di lingkungan sekolah : 10
- Untuk disiplin di lingkungan pergaulan : 9
• Jumlah skor sikap disiplin :
12 + 10 + 9 = 31
• Predikat :
- sikap disiplin di lingkungan keluarga “baik”
- sikap disiplin di lingkungan sekolah “baik”
- sikap disiplin di lingkungan pergaulan “cukup”
Analisis Statistik Deskriptif
• Merupakan analisis statistik untuk mendiskripsikan atau memaparkan gejala hasil penelitian.
• Sifatnya sederhana
• Tidak mengeneralisasikan hasil penelitian.
Jenis data yang perlu diperhatikan pada analisis statistik deskriptif :
• Data diskrit/Nominal
- Mencari frekuensi mutlak
- Mencari frekuensi relatif (mencari persentase)
- Mencari ukuran tedensi sentralnya
- Disajikan dengan diagram batang atau lingkaran
• Data Kontinum
- Disajikan dengan histogram
Jenis Data
1. Diskrit, artinya :
# Dapat dipisah menjadi 2 kategori / dikotomi, contoh: Ya, tidak ; Laki-laki, perempuan.
# Dapat dipisah menjadi beberapa kategori, contoh: Kawin, belum kawin, janda, duda.
# Ditunjuk oleh bilangan hasil perhitungan dan pencacahan, contoh: Jumlah siswa tercatat 80 orang.
# Ditunjuk oleh bilangan bukan perhitungan dan pencacahan, contoh: Nomor rumah, atau telepon.
2. Ordinal/kontinum, artinya :
# Menunjuk tingkatan sesuatu/urutan, contoh: Pandai, kurang pandai, tidak pandai
(tidak diketahui jarak/batas).
3. Interval/kontinum, artinya:
# Menunjuk tingkatan yang lebih banyak, contoh: Nilai 1 – 10 (diketahui jaraknya).
4. Rasio/Kontinum, artinya :
# Data dapat diperbandingkan (dapat dipandang sebagai data interval atau ordinal), contoh:
Nilai 1 – 10 (diketahui jaraknya)
Analisis Statistik Inferensial
• Hal-hal yang perlu dipertimbangkan dalam pemilihan teknik statistik untuk analisis data, yaitu :
- banyaknya subyek penelitian
- tersedianya kelengkapan atau sarana penunjang
- keadaan penyebaran data
- banyaknya variabel yang dianalisis
- jenis data yang akan diolah.
• Sebelum menentukan teknik statistik, perlu dilakukan pengujian terhadap data, yaitu :
- Uji Normalitas sampel, melalui :
* Uji chi-kuadrat
* Kemencengan kurva (skewness),
* Keruncingan kurva (kurtosis),
- Uji homogenitas varians sampel
* Uji F
* Uji Bartlett (chi-kuadrat)
• Statistik inferensial terbagi dua, yaitu :
- statistik parametrik.
- statistik non-parametrik
Statistik parametrik dapat dilakukan jika data normal dan varians homogen. Jika tidak harus dilakukan dengan statistik non-parametrik. Teknik analisis yang digunakan tergantung dari jenis masalah, yaitu komparatif, korelasi, atau prediksi.
Jenis Data
1. Diskrit/Nominal, masalah :
a. Deskriptif : Rata-rata, Median, Modus, Persentase
b. Komparatif : Chi-kuadrat
c. Hubungan : Chi-kuadrat
2. Ordinal, masalah :
a. Deskriptif : Rata-rata, Median, Modus, Persentase
b. Komparatif : Chi-kuadrat
c. Hubungan : Rank Spearman
3. Interval/Rasio, masalah :
a. Deskriptif : Rata-rata, Median, Modus, Persentase
b. Komparatif : Uji t, Uji Z, ANOVA
c. Hubungan : Person, Product Moment, Regresi & Korelasi
0 comments:
Post a Comment