Pengertian Statistika Menurut Para Ahli.docx

KONSEP DAN PENGERTIAN STATISTIKA Pengertian statistika secara umum adalah ilmu yang mempelajari bagaimana merencanakan, mengumpulkan, menganalisis, menginterpretasi, dan mempresentasikan data. Secara singkat, arti statistika adalah ilmu yang berkaitan dengan data untuk diolah dan diintepretasikan. Pengertian Statistika Menurut Para Ahli Berikut adalah beberapa penjelasan terkait definisi dan pengertian statistika menurut para ahli, baik dari dalam negeri maupun dari luar negeri.  Menurut Sigit Nugroho (2007) Pengertian statistika menurut Sigit Nugroho (2007) adalah hasil-hasil pengolahan dan analisis data. Statistik dapat berupa mean, modus, median, dan sebagainya. Statistik dapat digunakan untuk menyatakan kesimpulan data berbentuk bilangan yang disusun dalam bentuk tabel atau diagram yang menggambarkan karakteristik data.  Menurut Marguerrite F. Hall (1892) Pengertian statistika menurut Marguerrite F. Hall (1892) merupakan suatu teknik yang digunakan untuk mengumpulkan data, menganalisa data dan menyimpulkan dan mengadakan penafsiran data yang berbentuk angka.  Menurut Anderson & Bancrofi Statistika merupakan ilmu dan seni mengembangkan dan menerapkan metoda yang paling efektif untuk mengumpulkan, mentabulasi, menginterpretasi kan data kuantitatif sedemikian rupa sehingga kemungkinan salah dalam kesimpulan dan estimasi dapat diperkirakan dengan menggunakan penalaran induktif berdeasarkan matematika probabilitas.  Menurut Sudjana (2001) Arti statistika merupakan ilmu pengetahuan yang berhubungan dengan cara-cara pengumpuam fakta, pengolahan serta penganalisanya, penarikan kesimpulan, penyajian dan publikasi dari datadata yang berbentuk angka.  Menurut Siregar (2004) Pengertian statistika menurut Siregar (2004) adalah ilmu yang mempelajari cara-cara mendeteksi suatu objek, mendeskripsikan objek, dan menganalisis setiap aspek-aspek yang mempengaruhi objek, untuk dismpulkan secara ilmiah tentang keberadaan objek, sebagai pedoman sains atau pengambilan keputusan.  Menurut Subana & Sudrajat (2000) Definisi statistika menurut Sudrajat merupakan ilmu pengetahuan mengenai cara dan aturan dalam hal pengumpulan data, pengolahan, analisa, penarikan keseimpulan, penyajian dan publikasi dari kata-kata yang berbentu angka.  Menurut William Mendenhall Arti statistika menurut Modenhall adalah salah satu bidang sains yang berhubungan dengan ekstrasi informasi dari sebuah data numerik dan digunakan untuk membuat keputusan dari suatu populasi darimana data itu didapatkan.

Statistika banyak diterapkan dalam berbagai disiplin ilmu, baik ilmu-ilmu alam (misalnya astronomi dan biologi maupun ilmu-ilmu sosial termasuk sosiologi dan psikologi), maupun di bidang bisnis, ekonomi, dan industri. Statistika juga digunakan dalam pemerintahan untuk berbagai macam tujuan; sensus penduduk merupakan salah satu prosedur yang paling dikenal. Aplikasi statistika lainnya yang sekarang popular adalah prosedur jajak pendapat atau polling (misalnya dilakukan sebelum pemilihan umum), serta hitung cepat (perhitungan cepat hasil pemilu) atau quick count. Di bidang komputasi, statistika dapat pula diterapkan dalam pengenalan polamaupun kecerdasan buatan. Konsep Dasar Terdapat bermacam-macam teknik statistik yang digunakan dalam penelitian khususnya dalam pengujian hipotesis.[1] Dalam mengaplikasikan statistika terhadap permasalahan sains, industri, atau sosial, pertama-tama dimulai dari mempelajari populasi. Makna populasi dalam statistika dapat berarti populasi benda hidup, benda mati, ataupun benda abstrak. Populasi juga dapat berupa pengukuran sebuah proses dalam waktu yang berbeda-beda, yakni dikenal dengan istilah deret waktu. Melakukan pendataan (pengumpulan data) seluruh populasi dinamakan sensus. Sebuah sensus tentu memerlukan waktu dan biaya yang tinggi. Untuk itu, dalam statistika seringkali dilakukan pengambilan sampel (sampling), yakni sebagian kecil dari populasi, yang dapat mewakili seluruh populasi. Analisis data dari sampel nantinya digunakan untuk menggeneralisasi seluruh populasi. Jika sampel yang diambil cukup representatif, inferensial (pengambilan keputusan) dan simpulan yang dibuat dari sampel dapat digunakan untuk menggambarkan populasi secara keseluruhan. Metode statistika tentang bagaimana cara mengambil sampel yang tepat dinamakan teknik sampling. Analisis statistik banyak menggunakan probabilitas sebagai konsep dasarnya hal terlihat banyak digunakannya uji statistika yang mengambil dasar pada sebaran peluang. Sedangkan matematika statistika merupakan cabang dari matematika terapan yang menggunakan teori probabilitas dan analisis matematika untuk mendapatkan dasar-dasar teori statistika. Ada dua macam statistika, yaitu statistika deskriptif dan statistika inferensial. Statistika deskriptif berkenaan dengan deskripsi data, misalnya dari menghitung rata-rata dan varians dari data mentah; mendeksripsikan menggunakan tabel-tabel atau grafik sehingga data mentah lebih mudah “dibaca” dan lebih bermakna. Sedangkan statistika inferensial lebih dari itu, misalnya melakukan pengujian hipotesis, melakukan prediksi observasi masa depan, atau membuat model regresi. 1. Statistika deskriptif berkenaan dengan bagaimana data dapat digambarkan dideskripsikan) atau disimpulkan, baik secara numerik (misalnya menghitung rata-rata dan deviasi standar) atau secara grafis (dalam bentuk tabel atau grafik), untuk mendapatkan gambaran sekilas mengenai data tersebut, sehingga lebih mudah dibaca dan bermakna. 2. Statistika inferensial berkenaan dengan permodelan data dan melakukan pengambilan keputusan berdasarkan analisis data, misalnya melakukan pengujian hipotesis, melakukan estimasi pengamatan masa mendatang (estimasi atau prediksi), membuat permodelan hubungan (korelasi, regresi, ANOVA, deret waktu), dan sebagainya.

Fungsi dan Peran Statistika Statistika digunakan untuk menunjukkan tubuh pengetahuan (body of knowledge) tentang cara - cara pengumpulan data, analisis danpenafsiran data. Fungsi statistika diantaranya yakni: a. Statistik menggambarkan data dalam bentuk tertentu b. Statistik dapat menyederhanakan data yang kompleks menjadi data yang mudah dimengerti c. Statistik merupakan teknik untuk membuat perbandingan d. Statistik dapat memperluas pengalaman individu e. Statistik dapat mengukur besaran dari suatu gejala f. Statistik dapat menentukan hubungan sebab akibat Di dalam penelitian, statistika berperan untuk: a. Memberikan informasi tentang karakteristik distribusi suatu populasi tertentu, baik diskrit maupun kontinyu. Pengetahuan ini berguna dalam menghayati perilaku populasi yang sedang diamati b. Menyediakan prosedur praktis dalam melakukan survey pengumpulan data melalui metode pengumpulan data (teknik sampling). Pengetahuan ini berguna untuk mendapatkan hasil pengukuran yang terpercaya c. Menyediakan prosedur praktis untuk menduga karakteristik suatu populasi melalui pendekatan karakteristik sampel, baik melalui metode penaksiran, metode pengujian hipotesis, metode analisis varians. Pengetahuan ini berguna untuk mengetahui ukuran pemusatan dan ukuran penyebaran serta perbedaan dan kesamaan populasi. d. Menyediakan prosedur praktis untuk meramal keadaan suatu obyek tertentu di masa mendatang berdasarkan keadaan di masa lalu dan masa sekarang. Melalui metode regresi dan metode deret waktu. Pengetahuan ini berguna memperkecil resiko akibat ketidakpastian yang dihadapi di masa mendatang. e. Menyediakan prosedur praktis untuk melakukan pengujian terhadap data yang bersifat kualitatif melalui statistik non parametrik. Istilah-istilah dalam Statistika a. Beberapa istilah yang sering digunakan dalam statistika antara lain: b. Frekuensi (f) : Jumlah Individu yang mendapatkan skor/nilai tertentu dalam suatu kelompok data c. Jumlah Frekuensi (n) : Jumlah individu dari suatu perangkat data d. Frekuensi Kumulatif (fcum) : Banyaknya data yang berada di bawah atau di atas skor / nilai tertentu e. Frekuensi Relatif (frel) atau f(%) : Persentase dari fcum

f. Kelas Interval (ci) : Sekelompok skor pada tiap-tiap kelas g. Banyak kelas interval : jumlah kelas interval yang diperlukan untuk mengelompokkan suatu perangkat data, 1 + 3,3 log.n h. Rentang/Range ( R ) : Selisih antara skor tertinggi dengan skor terendah dari suatu perangkat data. i. Panjang Kelas Interval (p) : Jarak/banyaknya skor atau nilai yang tercakup dalam tiaptiap kelas interval. j. Ujung Kelas Bawah (Bb) (lower limit) : Skor/nilai terendah pada kelas k. Ujung Kelas Atas (Ba) (upper limit) : Skor/nilai tertinggi pada kelas l. Batas Kelas/Batas nyata /real limit Bawah : Batas bawah kelas ybs dikurangi setengah dari satuan terkecil data yang dicatat (0,5; 0,05) m. Batas Kelas/Batas nyata /real limit Atas : Batas Atas kelas ybs ditambah setengah dari satuan terkecil data yang dicatat (0,5; 0,05) n. Tanda Kelas/Midpoint/Titik tengah (xi) : Nilai yang membagi kelas ybs menjadi dua bagian yang sama besar, X ½ (Bb+Ba)

KONSEP DASAR DAN MODEL STATISTIKA PARAMETRIK Metode statistika sudah berkembang sangat luas, untuk mengakomendasi berbagai kondisi data. Karena dalam aplikasinya hampir tidak bias lepas dari peranan computer, sedangkan besar metode tersebut telah diimplementasikan dalam berbagai paket statistika Berdasarkan asumsi sebaran yang dipergunakan, metode statistika dapat di bedakan menjadi dua bagian utama yaitu : 1. Statistika Parametrik : yaitu analisis yang didasarkan atas asumsi bahwa data memiliki sebaran tertentu (diskrit atau kontinu, normal atau tidak normal) dengan parameter yang belum diketahui. Fungsi metode statistika adalah untuk meramal parameter, melakukan uji parameter, atau semata – mata melakukan eksplorasi berdasarkan informasi yang ada pada data. 2. Statistika Nonparametrik : yaitu analisis yang tidak didasarkan atas asumsi distribusi pada data. Umumnya Teknik ini dipakai untuk data dengan ukuran kecil sehingga tidak cukup kuat untuk mengasumsikan distribusi pada data. Statistika Parametrik Sebelum menggunakan statistika diturunkan secara analitik dan deduktif berdasarkan asumsi fungsi kepadatan. Oleh karena itu, untuk bias memanfaatkan metode tersebut dengan benar, data harus mengikuti sebaran tertentu (misalnya Binomial, Poisson, Normal, Eksponensial, Gamma dan sejenisnya). Persoalan yang dihadapi pada umunya adalah menduga atau menguji parameter yang belum diketahui dari distribusi tertentu yang dianggap sesuai dengan kondisi data. Metode statistika yang di turunkan seperti ini disebut metode parametrik. Namun tidak semua metode parametrik melakukan uji parameter (uji hipotetis), beberapa diantaranya hanya melakukan eksplorasi informasi yang melaporkan kesimpulan yang di peroleh dari eksplorasi tersebut. Statistika Dengan Uji Hipotesis Dalam beberapa kondisi, peneliti telah memiliki gambaran (dugaan) tentang populasi (bias berdasarkan kajian teori, atau hasil penelitian terkait sebelumnya). Dan, tujuan utama peneliti adalah membuktikan, dengan alat statistika, apakah dugaan yang dimiliki dapat dibuktikan benar atau sebaliknya. Ada dua kelompok besar yang dapat dilakukan dengan uji hipotesis yaitu : 1. Uji hipotis terkait uji rerata yaitu untuk menguji atau mengestimasi besarnya rerata 1 kelompok, menguji beda dua kelompok atau lebih, dengan berbagai kondisi kelompok (saling bebas atau berpasangan / tidak saling bebas) 2. Uji hubungan baik terbatas pada besarnya derajat asocial (uji korelasi) atau mencari bentuk hubungan fungsional beberapa variable (uji regresi). Uji regrasi saat ini juga telah berkembang sangat luas tergantung distribusi variabel yang dihadapi. Materi Pokok Statistika Parametrik A. Korelasi Product moment Korelasi product moment disebut juga korelasi Pearson adalah Teknik analisis statistika yang mempunya kegunaan yntuk menganalisis data penelitian yang mempunya karakteristik di antaranya : 1. Hipotesis yang diajukan adalah hipotesis asosiatif 2. Datanya berskala minimal interval 3. Penyebaran data berdistribusi normal B. Regresi Linear Sederhana C. Regresi Linear Ganda

D. Regresi Logistik Teknik statistika ini digunakan untuk mengetahui pengaruh satu variabel independen atau lebih (X) terhadap satu variabel dependen (Y).

Keunggulan Dan Kelemahan Statistika Parametrik Keunggulan : 1. Syarat – syarat parameter dari suatu populasi yang menjadi sampel biasanya tidak diuji dan dianggap memenuhi syarat, pengukuran terhadap data dilakukan dengan kuat 2. Observasi bebas satu sama lain dan ditarik dari populasi yang berdistribusi normal serta memiliki varian yang homogen Kelemahan 1. Populasi harus memiliki varian yang sama 2. Variabel – variabel yang diteliti harus dapat diukur setidaknya dalam skala interval 3. Dalam analisis varian ditambahkan persyaratan rata- rata deri populasiharus normal dan bervarian sama, dan harus normal dan bervarian sama, dan harus merupakan kombinasi linear dari efek – efek efek ditimbulkan

STATISTIKA

NAMA NPM KELAS

: PUTU AYU ASTINI : 1732122036 : E5. MANAJEMEN

FAKULTAS EKONOMI UNIVERSITAS WARMADEWA DENPASAR 2019