STATISTIK DESKRIPTIF
Adalah Ilmu yg mempelajari bagaimana merencanakan mengumpulkan menganalisis menginterpretasi dan mempresentasikan data. Statistika merupakan ilmu yg berkenaan dgn data sedang statistik adl data informasi atau hasil penerapan algoritma statistika pada suatu data. Beberapa istilah statistika antara lain: populasi sampel unit sampel dan probabilitas.
Ada dua macam statistika yaitu
- statistika deskriptif dan
- statistika inferensial.
Statistika deskriptif berkenaan dgn bagaimana data dapat digambarkan dideskripsikan) atau disimpulkan baik secara numerik (misal menghitung rata-rata dan deviasi standar) atau secara grafis (dalam bentuk tabel atau grafik) utk mendapatkan gambaran sekilas mengenai data tersebut sehingga lbh mudah dibaca dan bermakna.
Statistika inferensial berkenaan dgn permodelan data dan melakukan pengambilan keputusan berdasarkan analisis data misal melakukan pengujian hipotesis melakukan estimasi pengamatan masa mendatang (estimasi atau prediksi) membuat permodelan hubungan (korelasi regresi ANOVA deret waktu) dan sebagainya.
Contoh Statistika Deskriptif : Grafik pengunjung
suatu website
Statistika deskriptif
adalah
metode-metode yang berkaitan dengan pengumpulan dan penyajian suatu gugus data
sehingga memberikan informasi yang berguna.
Pengklasifikasian
menjadi statistika deskriptif dan statistika inferensia dilakukan berdasarkan
aktivitas yang dilakukan.
Statistika
deskriptif hanya memberikan informasi mengenai data yang dipunyai dan sama
sekali tidak menarik inferensia atau kesimpulan apapun tentang gugus induknya
yang lebih besar.
Contoh statistika deskriptif yang sering muncul adalah, tabel, diagram, grafik,
dan besaran-besaran lain di majalah dan koran-koran.
Dengan Statistika deskriptif, kumpulan data yang diperoleh akan tersaji dengan
ringkas dan rapi serta dapat memberikan informasi inti dari kumpulan data yang
ada. Informasi yang dapat diperoleh dari statistika deskriptif ini antara lain ukuran pemusatan data, ukuran penyebaran data,
serta kecenderungan suatu gugus data
Statistika inferensi
Statistika inferensia mencakup semua metode yang berhubungan dengan analisis sebagian data (contoh ) atau juga sering disebut dengan sampel untuk kemudian sampai pada peramalan atau penarikan kesimpulan mengenai keseluruhan data induknya(populasi)Dalam statistika inferensia diadakan pendugaan parameter, membuat hipotesis, serta melakukan pengujian hipotesis tersebut sehingga sampai pada kesimpulan yang berlaku umum.Metode ini disebut juga statistika induktif, karena kesimpulan yang ditarik didasarkan pada informasi dari sebagian data saja. Pengambilan kesimpulan dari statistika inferensia yang hanya didasarkan pada sebagian data saja yang menyebabkan sifat tak pasti, memungkinkan terjadi kesalahan dalam pengambilan keputusan, sehingga pengetahuan mengenai teori peluang mutlak diperlukan dalam melakukan metode-metode statistika inferensia.
Sampel (statistika)
Sampel (bahasa inggris: sample) merupakan bagian dari populasi yang ingin diteliti; dipandang sebagai suatu pendugaan terhadap populasi, namun bukan populasi itu sendiri. Sampel dianggap sebagai perwakilan dari populasi yang hasilnya mewakili keseluruhan gejala yang diamati. Ukuran dan keragaman sampel menjadi penentu baik tidaknya sampel yang diambil. Terdapat dua cara pengambilan sampel, yaitu secara acak (random)/probabilita dan tidak acak (non-random)/non-probabilita.Acak (Random sampling)
Artinya, setiap anggota dari populasi memiliki kesempatan dan peluang yang sama untuk dipilih sebagai sampel. Tidak ada intervensi tertentu dari peneliti.Masing-masing jenis dari pengambilan acak (probability sampling) ini memiliki kelebihan dan kelemahan tersendiri.1. Pengambilan acak sederhana (Simpel random sampling)
Merupakan sistem pengambilan sampel secara acak
dengan menggunakan undian
atau tabel angka random.
Tabel angka random merupakan tabel yang dibuat dalam komputer
berisi angka-angka yang terdiri dari kolom dan baris, dan
cara pemilihannya dilalukan secara bebas.
Pengambilan acak secara sederhana ini dapat menggunakan prinsip pengambilan
sampel dengan pengembalian ataupun pengambilan sampel tanpa pengembalian.
Kelebihan dari pemngembilan acak sederhana ini adalah mengatasi bias yang
muncul dalam pemilihan anggota sampel,
dan kemampuan menghitung standard error.
Sedangkan,kekurangannya adalah tidak adanya jaminan bahwa setiap sampel yang
diambil secara acak akan merepresentasikan populasi secara tepat.
2. Pengambilan acak secara sistematis (Systematic random sampling)
Merupakan sistem pengambilan sampel yang dilakukan
dengan menggunakan selang interval tertentu secara
berurutan.
Misalnya, jika ingin mengambil 1000 sampel dari 5000 populasi secara acak, maka
kemungkinan terpilihnya 1/5.
Diambil satu angka dari interval pertama antara angka 1-5, dan dilanjutkan
dengan pemilihan angka berikutnya dari interval selanjutnya.
Kelebihan dari pengambilan acak secara sistematis ini adalah lebih praktis dan hemat
dibanding dengan pengambilan acak sedderhana.
Sedangkan, kekurangannya adalah tidak bisa digunakan pada penelitian yang heterogen
karena tidak mampunya menangkap keragaman populasi heterogen.
3. Pengambilan acak berdasarkan lapisan (Stratified random sampling)
Merupakan sistem pengambilan sampel yang dibagi
menurut lapisan-lapisan tertentu dan masing-masing lapisan memiliki jumlah
sampel yang sama.
Kelebihan dari pengambilan acak berdasar lapisan ini adalah lebih tepat dalam
menduga populasi karena variasi pada populasi dapat terwakili oleh sampel.
Sedangkan, kekurangannya adalah harus memiliki informasi
dan data
yang cukup tentang variasi
populasi penelitian Selain itu,
kadang-kadang ada perbedaan jumlah yang besar antar
masing-masing strata.
4. Pengambilan acak berdasar area (Cluster sampling)
Merupakan sistem pengambilan sampel yang dibagi
berdasarkan areanya.
Setiap area memiliki jatah terambil yang sama.
Kelebihan dari pengambilan acak berdasar area ini adalah lebih tepat menduga
populasi karena variasi dalam populasi dapat terwakili dalam sampel. Sedangkan, kekurangannya adalah memerlukan waktu yang
lama karena harus membaginya dalam area-area tertentu
Tidak acak (Non-random sampling)
Merupakan cara pengambilan sampel secara tidak acak dimana masing-masing anggota tidak memiliki peluang yang sama untuk terpilih anggota sampel. Ada intervensi tertentu dari peneliti dan biasa peneliti menyesuaikan dengan kebutuhan dan tujuan penelitiannya.· Pengambilan sesaat (Accidental/haphazard sampling)
·
Merupakan teknik
pengambilan sampel yang dilakukan dengan tiba-tiba
berdasarkan siapa yang ditemui oleh peneliti.
Misalnya, reporter televisi mewawancarai warga yang kebetulan sedang lewat.
Kelebihan dari pengambilan sesaat ini adalah kepraktisan dalam pemillihan
anggota sampel.
Sedangkan, kekurangannya adalah belum tentu responden memiliki karakteristik
yang dicari oleh peneliti.
· Pengambilan menurut jumlah (Quota sampling)
·
Merupakan pengambilan anggota sampel berdasarkan
jumlah yang
diinginkan oleh peneliti.
Kelebihan dari pengambilan menurut jumlah ini adalah praktis karena jumlah
sudah ditentukan dari awal.
Sedangkan, kekurangannya adalah bias, belum tentu mewakili seluruh anggota populasi.
· Pengambilan menurut tujuan (Purposive sampling)
·
Merupakan pemilihan anggota sampel yang
didasarkan atas tujuan dan pertimbangan
tertentu dari peneliti.
Kelebihan dari pengambilan menurut tujuan ini adalah tujuan dari peneliti dapat
terpenuhi.
Sedangkan, kekurangannya adalah belum tentu mewakili keseluruhan variasi yang
ada.
· Pengambilan beruntun (Snow-ball sampling)
·
Merupakan teknik pengambilan sampel yang
dilakukan dengan sistem jaringan responden.
Mulai dari mewawancarai satu responden.
Kemudian, responden tersebut akan menunjukkan responden lain dan responden lain
tersebut akan menunjukkan responden berikutnya.
Hal ini dilakukan secara terus-menerus sampai dengan terpenuhinya jumlah
anggota sampel yang diingini oleh peneliti.
Kelebihan dari pengambilan beruntun ini adalah bisa mendapatkan responden yang kredibel di
bidangnya.
Sedangkan, kekurangannya adalah memakan waktu yang cukup lama dan belum tentu
mewakili keseluruhan variasi yang ada
Populasi (statistika)
populasi adalah sekumpulan data yang mempunyai karakteristik yang sama dan menjadi objek inferensi,Statistika inferensi mendasarkan diri pada dua konsep dasar, populasi sebagai keseluruhan data, baik nyata maupun imajiner, dan sampel, sebagai bagian dari populasi yang digunakan untuk melakukan inferensi (pendekatan/penggambaran) terhadap populasi tempatnya berasal. Sampel dianggap mewakili populasi. Sampel yang diambil dari populasi satu tidak dapat dipakai untuk mewakili populasi yang lain.
Suatu sensus dilakukan untuk mendapatkan karakteristik populasi secara nyata. Karakteristik yang dimiliki oleh populasi dinamakan parameter. Bagi suatu karakteristik yang dimiliki sampel (disebut statistik), nilai parameter adalah nilai harapannya (expected value).
Populasi (disambiguasi)
Populasi adalah kumpulan individu
sejenis yang berada pada wilayah tertentu dan pada waktu yang tertentu pula. Populasi
dapat mengacu kepada beberapa hal berikut:
Beberapa bidang ilmu menggunakan
istilah ini untuk pengertian yang agak berbeda:
- Dalam geografi / demografi, sebagai sinonim bagi penduduk
- Dalam biologi, populasi adalah sekumpulan individu dengan ciri-ciri sama (satu spesies yang sama) yang hidup dalam tempat dan waktu yang sama.
- Dalam statistika, populasi adalah sekumpulan data yang menjadi objek inferensi.
