A. Klasifikasi Statistika
Statistika dapat diklasifikasikan ke
dalam beberapa golongan berdasarkan: cara pengolahan, ruang lingkup penggunaan,
dan bentuk indikator yang dianalisis.
a. Pembagian Statistika
berdasarkan Cara Pengolahan Data
Berdasarkan cara
pengolahan datanya, statistika dibedakan menjadi statistika deskriptif dan
statistika inferensi.
1) Statistika Deskriptif
Statistika deskriptif disebut
juga statistika deduktif, merupakan bagian dari statistika yang mempelajari
cara pengumpulan data dan penyajian data sehingga mudah dipahami.
Statistika deskriptif hanya
berhubungan dengan hal menguraikan atau memberikan keterangan-keterangan
mengenai suatu data atau keadaan atau fenomena. Dengan kata lain, statistika
deskriptif hanya berfungsi menerangkan keadaan, gejala, atau persoalan.
a)
Sekurang-kurangnya
10% dari semua kebakaran di sebuah kota tertentu yang dilaporkan setiap tahun
diakibatkan oleh tindakan-tindakan sengaja yang tidak bertanggung jawab.
b)
Sebanyak
50% diantara semua pasien yang menerima suntikan obat tertentu, Ternyata
kemudian menderita efek samping obat itu.
Penarikan kesimpulan pada statistika
deskriptif (jika ada) hanya ditunjukkan pada kumpulan data yang ada. Didasarkan
atas ruang lingkup bahasanya, statistika deskriptif mencangkup hal berikut:
1.
Penyajian
data dalam bentuk tabel, seperti: tabel tunggal, tabel kontigensi, maupun tabel
distribusi frekuensi;
2.
Penyajian
data dalam bentuk grafik, seperti: diagram batang, diagram garis, diagram
lingkaran, diagram pencar, diagram peta (kartogram), diagram simbol
(piktogram), maupun diagram yang disajikan dari tabel distribusi frekwensi,
yaitu: histogram, poligon frekwensi, dan ogive;
3.
Ukuran
nilai pusat dan letak, seperti: rerata, median, modus, varian, simpang baku,
kuartil, desil, persentil, dan sebagainya;
4.
Ukuran
dispresi atau simpangan, seperti: jangkauan atau rentang, rerata simpangan,
variasi, simpangan baku, dan sebagainya;
5.
Model
distribusi data, yaitu: kemencengan dan keruncingan kurva distribusi.
6.
Angka
indeks
7.
Time
series/deret waktu atau data berkala.
2) Statistika Inferensial
Statistika inferensial
disebut pula statistika indukatif adalah bagian dari statistika yang
mempelajari mengenai penafsiran daan penarikan kesimpulan yang berlaku secara
umum dari data sampel yang tersedia. Statistika inferensial berhubungan dengan
pendugaan populasi dan pengujian hipotesis dari suatu data atau keadaan atau
fenomena. Dengan kata lain, statistika inferensial berfungsi meramalkan dan
mengontrol keadaan atau kejadian. Berikut ini contoh-contoh pernyataan yang
termasuk dalam cakupan statistika inferensial.
a)
Akibat
penurunan produksi minyak oleh negara-negara penghasil minyak dunia, diramalkan
harga minyak akan menjadi dua kali lipat pada tahun-tahun yang akan datang.
b)
Dengan
mengasumsikan bahwa kerusakan tanaman kopi jenis arabica kurang dari 30% akibat
musim dingin yang lalu maka harga kopi jenis tersebut di akhir tahun nanti
tidak akan lebih dari RP 50.000 sen per satu kilogramnya.
Penarikan kesimpulan
pada statistika inferensial ini merupakan generalisasi dari suatu populasi
berdasarkan data (sampel) yang ada. Statistika inferensial biasanya digunakan
untuk membuat generalisasi dari kaitan antara 2 (dua) atau lebih fenomena atau
variabel. Secara garis besar, kaitan antara 2 (dua) atau lebih fenomena atau
variabel dapat dibedakan atas 2 (dua) bentuk kaitan, yaitu asosiasi (hubungan)
dan komparasi (perbandingan).
Sedangkan
ditinjau dari teknik uji statistika yang dapat digunakan, statistik inferensial
dapat dibedakan atas: statistika Parametrik dan statistika non-parametik.
Statistika parametik merupakan teknik uji statistika yang dilakukan terhadap
parameter dari suatu variabel/objek secara langsung. Sedangkan statistika
non-parametrik merupakan teknik uji statistika yang dilakukan terhadap sisi
lain dari parameter suatu variabel “tinggi badan mahasiswa”. Maka jika data
yang dianalisis dalam uji statistika adalah ukuran dari tinggi badan secara
langsung. Hal tersebut merupakan ukuran parametrik; sedangkan apabila kajian
terhadap tinggi badan mahasiswa tersebut, dilakukan dengan cara mengkaji urutan
atau peringkat/rangking dari tinggi badan mahasiswa, hal ini menunjukkan ukuran
non-parametrik. Karena peringkat tinggi badan merupakan “sisi lain” dari
“ukuran” tinggi badan.[1]
Untuk ini, maka ruang
lingkup bahasan statistika inferensial secara sederhana dapat dikelompokan
atas:
1.
Uji
persyaratan analisis (uji pelanggaran klasik), seperti: uji normalitas, uji
homogenitas, uji kelinearan, uji multikolinearitas, dan lainnya;
2.
Uji
hipotesis asosiasi, seperti: uji korelasi, uji regresi, uji analisis jalur
(path analysis), dan uji komunikal;
3.
Uji
hipotesis komparasi, seperti: uji-t untuk uji beda 2 kelompok data, uji-Tukey,
ANAVA (Analysis Varian), ANAKOVA (Analysis Kovarian), MANOVA (Mutivariat
Analysis of Varians), dan MANCOVA (Multivariat Analysis of Covarians).
b. Pembagian Statistika
berdasarkan Ruang Lingkup Penggunaannya
Berdasarkan ruang lingkup
penggunanya atau berdasarkan disiplin ilmu yang menggunakannya, statistika
dapat dibagi menjadi beberapa macam:
1.
Statistika
pendidikan adalah statistika yang digunakan atau diterapkan pada bidang atau
disiplin ilmu pendidikan.
Contohnya
: sebagai alat bantu pendidik untuk mengolah, menganalisis, dan
menyimpulkan hasil yang telah dicapai dalam kegiatan penilaian peserta didik.
2.
Statistika
sosial adalah statistika yang digunakan atau diterapkan pada bidang atau
disiplin ilmu sosial.
Contohnya :
Sensus Penduduk, Survei Pengembangan Analisa Data Fakir Miskin dan Penyandang
Masalah Kesejahteraan Sosial Lainnya, Survei Struktur Upah.
3.
Statistika
kesehatan adalah statistika yang digunakan atau diterapkan pada bidang ilmu
kesehatan.
Contohnya
: pengukuran derajat kesehatan masyarakat, memonitor kemajuan status
kesehatan di suatu daerah, mengevaluasi program kesehatan.
4.
Statistika
ekonomi adalah statistika yang digunakan atau diterapkan pada bidang ilmu
ekonomi.
Contohnya :
Sensus ekonomi, pertumbuhan ekonomi, inflamasi, jumlah uang yang beredar,
tingkat kemiskinan, jumlah pengangguran.
5.
Statistika
pertanian adalah statistika yang digunakan atau diterapkan pada bidang ilmu
pertanian.
Contohnya :
Dalam rangka penjebaran tehnik barn untuk produksi, maka Lembaga Pusat
Penelitian Pertanian telah menyelenggarakan latihan-latihan tertentu antara
lain latihan produksi padi dan latihan pengawah benih.
6.
Statistika
Bidang Lainnya.
C . Pembagian Statistika berdasarkan Bentuk Indikator yang di
Analisis
Seperti dijelaskan di atas,
berdasarkan bentuk indikator yang dianalisis, statistika dapat dibedakan
menjadi statistika parametrik dan statistika non parametrik.
a)
Statistika
Parametrik
Statistika Parametrik adalah bagian statistika yang
parameter populasinya harus memenuhi syarat-syarat tertentu seperti syarat data
berkala interval/rasio, syarat pengambilan sempel harus random, berdistribusi
normal atau normalitas dan syarat memliki varian yang homogen atau homogenitas,
model regresi linear, dan sebagainya. Dalam statistika parametrik,
indikator-indikator yang dianalisis adalah parameter-parameter dari ukuran
objek yang bersangkutan. Contoh metode statistika parametrik : uji-z (1
atau 2 sampel), uji-t (1 atau 2 sampel), korelasi pearson, Perancangan
Percobaan (1 or 2-way ANOVA parametrik), dll.
b)
Statistika
Non Parametrik
Statistika Non Parametrik adalah statistika yang parameter populasinya
bebas dari keharusan terpenuhinya syarat-syarat tertentu seperti syarat-syarat
data berskala interval/rasio, syarat pengambilan sempel secara random,
berdistribusi normal atau normalitas, syarat memiliki varian yang homogen atau
homogenitas, syarat regrasi linear, dan lain-lain. Dalam statistika non
parametrik, indikator-indikator yang dianalisis adalah sisi lai dari parameter
ukuran objek yang diteliti. Contoh metode statistika non parametrik :
Binomial test, Chi-square test, Median test, Friedman Test, dll
Riduwan
dan Sunarto (2007:5-6) menjelaskan beberapa karakteristik pokok statistic
meliputi :[2]
1. Statistik bekerja dengan angka
Pertama, angka statistic sebagai
jumlah atau frekuensi dan angka statistic sebagai nilai atau harga. Pengertian ini
mengandung arti bahwa data statistic adalah data kuantitatif. Misalnya, jumlah
kecelakaan yang terjadi dalam satu tahun, jumlah tersangka koruptor yang
diproses di KPK tahun 2009, jumlah siswa SD Jakarta tahun 2009, Jumlah siswa
yang lulus UAN 2010, dan seterusnya. Angka-angka ini menyatakan nilai atau
harga sesuatu
Kedua, Angka statistic sebagai
nilai mempunyai arti data kualitatif yang diwujudkan dalam angka. Contoh :
nilai IQ, mutu pengajaran guru, metode pengajaran, nilai kepuasan, dan
seterusnya,
2. Statistik bersifat Objektf
Statistik bekerja dengan angka
sehingga mempunyai sifat objektif, artinya angka statistic dapat digunakan
sebagai alat pencari fakta, pengungkapan kenyataan yang ada dan memberikan
keterangan yang benar, kemudian menentukan kebijakan sesuai fakta dan temuannya
yang diungkapkan apa adanya.
3. Statistik bersifat Universal
Statistik tidak hanya digunakan
dalam salah satu disiplin ilmu saja, tetapi dapat digunakan secara umum dalam
berbagai bentuk disiplin ilmu pengetahuan dengan penuh keyakinan.[i]
Comments
Post a Comment