BAB 3, DISTRIBUSI FREKUENSI DAN GRAFIK

Suatu tabel yang menyajikan kelas-kelas data beserta frekuensinya disebut distribusi frekuensi atau tabel frekuensi.
 

CONTOH: Berikut distibusi frekuensi tinggi badan 100 siswa SMA XYZ

Berdasarkan tabel di atas, banyak siswa yang tingginya berada dalam rentang 66 in dan 68 in adalah 42 orang. Salah satu kelemahan penyajian data dalam tabel frekuensi adalah tidak terlihatnya data asli atau data mentahnya.

Beberapa istilah pada tabel frekuensi

• INTERVAL KELAS adalah interval yang diberikan untuk menetapkan kelas-kelas dalam distribusi. Pada tabel 2.1, interval kelasnya adalah 60-62, 63-65, 66-68, 69-71 dan 72-74. Interval kelas 66-68 secara matematis merupakan interval tertutup [66, 68], ia memuat semua bilangan dari 66 sampai dengan 68. Bilangan 60 dan 62 pada interval 60-62 disebut limit kelas, dimana angka 60 disebut limit kelas bawah dan angka 62 disebut limit kelas atas.

• BATAS KELAS adalah bilangan terkecil dan terbesar sesungguhnya yang masuk dalam 60 – 62. Bilangan 59.5 dan 62.5 ini disebut batas kelas atau limit kelas sesungguhnya, kelas interval tertentu. Misalnya jika dalam pengukuran tinggi badan di atas dilakukan dengan ketelitian 0.5 in maka tinggi badan 59.5 in dan 62.5 in dimasukkan ke dalam kelas dimana bilangan 59.5 disebut batas kelas bawah dan 62.5 disebut batas kelas atas. Pada prakteknya batas kelas interval ini ditentukan berdasarkan rata-rata limit kelas atas suatu  interval kelas dan limit kelas bawah interval kelas berikutnya. Misalnya batas kelas 62.5 diperoleh dari (62+63)/2. Pemahaman yang sama untuk interval kelas lainnya.

• LEBAR/PANJANG INTERVAL KELAS adalah selisih antara batas atas dan batas bawah batas kelas. Misalnya lebar intervl kelas 60-62 adalah 62.5–59.5 = 3

• TANDA KELAS adalah titik tengah interval kelas. Ia diperoleh dengan cara membagi dua jumlah dari limit bawah dan limit atas suatu interval kelas. Contoh tanda kelas untuk kelas interval 66-68 adalah (66+68)/2 = 67.

Prosedur umum membuat tabel frekuensi

1. Tetapkan data terbesar dan data terkecil, kemudian tentukan rangenya.
2. Bagilah range ini ke dalam sejumlah interval kelas yang mempunyai ukuran sama. Jika tidak mungkin, gunakan interval kelas dengan ukuran berbeda. Biasanya banyak interval kelas yang digunakan antara 5 dan 20, bergantung pada data mentahnya. Diupayakan agar tanda kelas  merupakan data observasisesungguhnya. Hal ini untuk mengurangi apa  yang disebut dengan groupingerror. Namun batas kelas sebaiknya tidak sama dengan data observasi. Dapat menggunakan rumus: k=1+3,3 log n, dimana k adalah banyaknya kelas dan n adalah jumlah data
3. Hitung lebar interval kelas, lalu hasilnya dibulatkan. Lebar Interval (d) = Range:Banyak interval kelas
4. Starting point: mulailah dengan bilangan limit bawah untuk kelas interval pertama. Dapat dipilih sebagai data terkecil dari observasi atau bilangan di bawahnya.
5. Dengan menggunakan limit bawah interval kelas pertama dan lebar interval kelas, tentukan limit bawah interval kelas lainnya.
6. Susunlah semua limit bawah interval kelas secara vertikal, kemudian tentukan limit atas yang bersesuaian. Kembalilah ke data mentah dan gunakan turus untuk memasukkan data pada interval kelas yang ada.

CONTOH: Berikut nilai 80 siswa pada ujian akhir mata pelajaran matematika:

Langkah-langkah untuk membuat tabel distribusi frekuensi dilakukan sebagai berikut: 

1. Nilai tertinggi = 97 dan nilai terendah 53. Jadi range = 97-53 = 44.
2. Tetapkan jumlah kelas; dalam hal ini diambil 10. 
3. Lebar interval kelas d = 44/10 = 4.4 dibulatkan menjadi 5. 
4. Diambil bilangan 50 sebagai limit bawah untuk kelas pertama. 
5. Limit atas kelas interval yang bersesuaian adalah 54 untuk kelas pertama, 59 untuk kelas kedua, dan seterusnya.
6. Selanjutnya, limit bawah untuk kelas kedua adalah 50+5 = 55, limit bawah kelas ketiga 55+5 = 60 dan seterusnya. Gunakan turus untuk memasukkan data ke dalam interval kelas

Hasilnya seperti terlihat pada Tabel 2.3 berikut:

Akhirnya diperoleh tabel distribusi frekuensi sebagai berikut:

Melalui tabel ini kita dapat mengetahui pola penyebaran nilai siswa. Paling banyak nilai siswa mengumpul pada interval 75-79, paling sedikit data termuat dalam interval 50-54. Sedangkan siswa yang mendapat nilai istimewa atau di atas 90 hanya ada 8 orang.

- Tabel Distribusi Frekuensi Relatif

Nilai frekuensinya TIDAK dinyatakan dalam bentuk ANGKA MUTLAK, tapi dalam bentuk ANGKA PERSENTASE (%) atau ANGKA RELATIF.

Rumus mencari frekuensi relatif adalah :

Contoh: 

(Menggunakan soal dan tabel distribusi frekuensi MUTLAK) 

Maka, untuk membuat tabel distribusi frekuensi relatif (%) adalah dengan mencari frekuensi relatif (%) untuk setiap interval kelasnya dulu.
Jawab :
f relatif kelas ke-1 = 1/40 x 100%    = 2,5%
f relatif kelas ke-2 = 2/40 x 100%    = 5%
f relatif kelas ke-3 = 17/40 x 100%  = 42,5%
f relatif kelas ke-4 = 3/40 x 100%    = 7,5%
f relatif kelas ke-5 = 10/40 x 100%  = 25%
f relatif kelas ke-6 = 7/40 x 100%    = 17,5% +
                                    Total        = 100% 

Lalu masukkan hasil perhitungan frekuensi relatif tersebut ke dalam tabel.

-DISTRIBUSI FREKUENSI KUMULATIF
Distribusi Frekuensi Kumulatif (fkum ) adalah distribusi yang nilai frekuensinya (f) diperoleh dengan cara MENJUMLAHKAN frekuensi demi frekuensi.
Distribusi Frekuensi Kumulatif terbagi menjadi 2, yaitu :
- Distribusi Frekuensi Kumulatif “KURANG DARI”
- Distribusi Frekuensi Kumulatif “ATAU LEBIH”

Contoh (mengacu pada frekuensi mutlak di atas).

Dengan mengacu pada tabel Distribusi Frekuensi Mutlak di atas, maka contoh Tabel Distribusi Frekuensi Kumulatif nya :

Keterangan Tabel Distribusi Frekuensi Kumulatif “KURANG DARI” : 

• Untuk acuan penentuan nilai, menggunakan nilai ujung bawah kelas.

• Penentuan frekuensi kumulatif melihat dari frekuensi pada tabel distribusi frekuensi (mutlak) lalu dikumulasikan sesuai dengan kategori nilai pada tabel distribusi frekuensi kumulatif.

• Ada penambahan 1 kelas, yaitu “KURANG DARI 87” dikarenakan nilai data terbesar adalah 85, sehingga kalau nilai “KURANG DARI” hanya sampai ke “KURANG DARI 80” saja, maka untuk data nilai yang LEBIH DARI 80 tidak masuk hitungan padahal ada frekuensinya.

Sedangkan untuk Distribusi Frekuensi Kumulatif “ATAU LEBIH”, contohnya adalah :

Keterangan Tabel Distribusi Frekuensi Kumulatif “ATAU LEBIH”

• Konsep perhitungan frekuensi kumulatifnya sama dengan frekuensi kumulatif “KURANG DARI”, hanya saja kalau tabel distribusi frekuensi kumulatif “ATAU LEBIH” mengacu pada nilai “ATAU LEBIH” nya, sehingga kita tinggal mencari berapa frekuensi kumulatifnya dengan melihat dari frekuensi (mutlak).

-DISTRIBUSI FREKUENSI KUMULATIF RELATIF

Distribusi Frekuensi Kumulatif Relatif {fkum (%)} adalah distribusi frekuensi yang NILAI FREKUENSI KUMULATIF diubah menjadi NILAI FREKUENSI RELATIF atau dalam bentuk persentase (%).
Distribusi Frekuensi Kumulatif Relatif juga terbagi menjadi :

• Distribusi Frekuensi Kumulatif Relatif “KURANG DARI”

• Distribusi Frekuensi Kumulatif Relatif “ATAU LEBIH”

Konsep Distribusi Frekuensi Kumulatif Relatif adalah :

• TIDAK menggunakan angka mutlak, jadi menggunakan persentase.

• Mengambil frekuensinya dari tabel DISTRIBUSI FREKUENSI KUMULATIF.

 Rumus untuk mencari Frekuensi Kumulatif Relatif (%) adalah :

Dengan mengacu pada tabel distribusi frekuensi kumulatif “KURANG DARI” di atas, maka perhitungan frekuensi kumulatif relatifnya adalah :
F kum (%) kelas ke-1 = 0/40 x 100% = 0 %
F kum (%) kelas ke-2 = 1/40 x 100% = 2,5%
F kum (%) kelas ke-3 = 3/40 x 100% = 7,5%
F kum (%) kelas ke-4 = 20/40 x 100% = 50%
F kum (%) kelas ke-5 = 23/40 x 100% = 57,5%
F kum (%) kelas ke-6 = 33/40 x 100% = 82,5%
F kum (%) kelas ke-7 = 40/40 x 100% = 100%
Dari perhitungan di atas lalu dimasukkan ke dalam tabel.

Untuk Distribusi Frekuensi Kumulatif Relatif “ATAU LEBIH” juga sama rumus perhitungannya.

Dari tabel distribusi frekuensi kumulatif “ATAU LEBIH” di atas, bisa dilakukan perhitungan untuk mencari Frekuensi Kumulatif Relatif “ATAU LEBIH” :
F kum (%) kelas ke-1 = 40/40 x 100% = 100%
F kum (%) kelas ke-2 = 39/40 x 100% = 97,5 %

F kum (%) kelas ke-3 = 37/40 x 100% = 92,5 %
F kum (%) kelas ke-4 = 20/40 x 100% = 50%
F kum (%) kelas ke-5 = 17/40 x 100% = 42,5 %
F kum (%) kelas ke-6 = 7/40 x 100% =7,5 %
F kum (%) kelas ke-7 = 0/40 x 100% = 0%

Setelah selesai melakukan perhitungan, lalu masukkan hasilnya ke dalam tabel distribusi frekuensi kumulatif relatif “ATAU LEBIH”.

Grafik merupakan lukisan pasang surutnya suatu keadaan dengan garis atau gambar atau dengan kata lain, Grafik menggambarkan naik atau turunnya hasil statistik. 

Dengan masih mengacu pada Tabel Distribusi Frekuensi, maka bisa digambarkan dengan cara membuat grafik :
- Histogram
- Poligon Frekuensi
- Ogive

HISTOGRAM

-Histogram merupakan grafik yang menggambarkan suatu distribusi frekuensi dengan bentuk beberapa segiempat atau menyerupai diagram batang.

-Langkah-langkah membuat Histogram :

• Buat “absis” dan “ordinat” . absis adalah sumbu mendatar atau sumbu X yang menyatakan  NILAI; ordinat adalah sumbu tegak atau sumbu Y yang menyatakan FREKUENSI.

• Buat skala absis dan skala ordinatnya dengan melihat dari nilai dan frekuensinya.

• Buat Batas Kelas 

 

Batas Kelas :
Batas kelas ke-1 : 45 – 0,5 = 44,5
Batas kelas ke-2 : ( 51 + 52) x ½ = 51,5
Batas kelas ke-3 : (58 + 59) x ½ = 58,5
Batas kelas ke-4 : (65+66) x ½ = 65,5
Batas kelas ke-5 : (72+73) x ½ = 72,5
Batas kelas ke-6 : (79+80) x ½ = 79,5
Batas kelas ke-7 : 86 + 0,5 = 86,5
Lalu masukkan ke dalam tabel dan sesuaikan dengan frekuensinya.

POLIGON FREKUENSI 

- Poligon Frekuensi merupakan grafik garis yang menghubungkan NILAI TENGAH tiap sisi atas yang berdekatan dengan NILAI TENGAH jarak frekuensi mutlak masing-masing.

-Perbedaan antara HISTOGRAM dengan POLIGON FREKUENSI adalah :

• Histogram menggunakan BATAS KELAS ; sedangkan POLIGON menggunakan TITIK TENGAH.

• Grafik HISTOGRAM berwujud SEGIEMPAT atau menyerupai DIAGRAM BATANG; sedangkan POLIGON berwujud GARIS atau KURVA yang saling berhubungan satu sama lain.

-Langkah-langkah membuat POLIGON FREKUENSI :

• Buat TITIK TENGAH kelas dengan cara : (NILAI UJUNG BAWAH KELAS + NILAI UJUNG ATAS KELAS) x ½

• Buat TABEL DISTRIBUSI FREKUENSI yang MUTLAK disertai dengan kolom tambahan berupa kolom TITIK TENGAH KELAS tsb.

• Buat grafik poligon frekuensi dengan melihat data pada tabel distribusi frekuensi mutlak 

a. Buat TITIK TENGAH KELAS
Titik tengah kelas ke-1 : (45 + 51) x ½ = 48
Titik tengah kelas ke-2 : (52 + 58) x ½ = 55
Titik tengah kelas ke-3 : (59 + 65) x ½ = 62
Titik tengah kelas ke-4 : (66 + 72) x ½ = 69
Titik tengah kelas ke-5 : (73 + 79) x ½ = 76
Titik tengah kelas ke-6 : (80 + 86) x ½ = 83
 

b. Buat Tabel Distribusi Frekuensi Mutlak dengan menambah kolom TITIK TENGAH KELAS

c. Buat grafik poligon frekuensi

OGIVE

-Ogive biasanya digunakan untuk sensus penduduk tentang perkembangan kelahiran dan kematian bayi, perkembangan penjualan suatu produk, perkembangan dan penjualan saham, dsb.
Contoh Penerapan Grafik Ogive
1. Grafik Ogive berdasarkan dari Tabel Distribusi Frekuensi Kumulatif “KURANG DARI” dan Tabel Distribusi Frekuensi Kumulatif “ATAU LEBIH”.

2. Grafik Ogive dari Tabel Distribusi Frekuensi (mutlak) ditambah dengan 1 kolom FREKUENSI MENINGKAT dengan menggunakan BATAS KELAS (Batas nyata).

SUMBER:

http://julanhernadi.files.wordpress.com/2009/03/stat_das-bab-ii1.pdf
http://viska.web.id/wp-content/uploads/2012/03/Statistika_TI_Pertemuan-4-6.pdf

BAB 2, SKALA PENGUKURAN

Skala Pengukuran

1. Skala Likert

Skala Likert adalah suatu skala psikometrik yang umum digunakan dalam kuesioner, dan merupakan skala yang paling banyak digunakan dalam riset berupa survei. Nama skala ini diambil dari nama Rensis Likert, yang menerbitkan suatu laporan yang menjelaskan penggunaannya  Sewaktu menanggapi pertanyaan dalam skala Likert, responden menentukan tingkat persetujuan mereka terhadap suatu pernyataan dengan memilih salah satu dari pilihan yang tersedia.

Komponen Skala:

-Stimulis (biasanya 20 sampai 40 pernyataan)

-Respon (biasanya terdiri dari 5 kategori)

 

Pernyataan

 Contoh Perhitungan

Cara Perhitungan dan Hasilnya

Skala likert memiliki asosiasi skala dari 1-5

Sangat Setuju              : 5

Setuju                        : 4

Netral                         : 3

Tidak Setuju                : 2

Sangat Tidak Setuju     : 1

2.Skala Guttman
Skala Guttman merupakan skala kumulatif. Jika seseorang mengiyakan pertanyaan yang berbobot lebih berat, ia akan mengiyakan pertanyaan yang kurang berbobot. Dengan perkataan lain jika seseorang menyatakan tidak terhadap pernyataan sikap tertentu dari sederetan pernyataan itu, ia akan menyatakan lebih dari tidak terhadap pernyataan berikutnya. Jadi skala Guttman adalah skala yang digunakan untuk jawaban yang bersifat tegas ( jelas ) dan konsisten. Misalnya ; Ya atau Tidak ; Yakin atau Tidak Yakin ; Benar atau Salah ; positif – negatif ; pernah – belum pernah ; setuju atau tidak setuju dll.

 3. Skala Diferensial Sematik

Teknik Pengukuran ini diperkenalkan oleh Charles Osgood (1957) yang menekankan pada aspek semantik sebuah kata

KomponenSkala

- Stimulus berupa kata (benda, orang, profesi, dsb)

- Respon berupa pasangan kata sifat (adjective) yang membentuk kontinum dengan dua kutub (bipolar)

 Contoh Skala

Stimulus dapat berbentuk kata atau kalimat yang mengukur

- Perilaku
- Sikap
- Keyakinan
- Opini

Contoh Stimulus Semantik Diferensial

- Mengkritik Guru
- Keluarga Berencana
- Manajer Saya
- Televisi

Respon Semantik Diferensial terdiri dari 3 dimensi:
a. DIMENSI EVALUASI (BAIK –BURUK)

Penilaian subjek terkait dengan baik-buruknya topik stimulus yang disajikan. Termasuk juga didalamnya perasaan subjek (senang-marah) atau penilaian kualitas (cantik-jelek) (kasar-lembut) atau moral (bijak-jahat)

b. DIMENSI POTENSI (KUAT –LEMAH)?
Penilaian mengenai kekuatan yang dikandung oleh stimulus. Penilaian ini memuat tentang kapasitas stimulus (tinggi-rendah), (besar-kecil), (dalam-dangkal), (berat-ringan)

c. DIMENSI AKTIVITAS (AKTIF –PASIF)?
Penilaian mengenai muatan aktivitas yang dikandung stimulus, misalnya (cepat-lambat), (tenang-riuh), (acak-teratur)

4. Skala Rating 

Skala rating adalah data mentah yang diperoleh berupa angka kemudian ditafsirkan dalam pengertian kualitatif. Dengan kata lain, skala ating ada kebalikan dari skala likert

Contoh:
Seberapa baik televisi merek X?   Berilah jawaban angka :    

4 bila produk sangat baik  

3 bila produk cukup baik  

2 bila produk kurang baik  

1 bila produk sangat tidak baik

Contoh kuesioner dengan skala rating, jawablah dengan melingkari
interval jawaban. 

Misalnya jumlah responden 5 orang, maka kita buat tabulasi sebagai
berikut:

Jumlah skor kriterium (skor tertinggi) = 4 x 4 x 5 = 80
Jumlah skor terkumpul = 52
Kualitas televisi merek X menurut responden = 52/80 = 65% dari kriteria
yang ditetapkan. Secara kontinum dibuat kategori sebagai berikut:

Nilai 52 terletak pada kategori baik.

5. Skala Thurstone

Skala Thurstone meminta responden untuk memilih pernyataan yang ia setujuia dari beberapa pernyataan yang menyajikan pandangan yang berbeda-beda. Pada umumnya setiap item mempunyai asosiasi nilai 1-10

Perbedaan Thurstone dengan Likert adalah, Interval yang panjangnya sama memiliki intensitas kekuatan yang sama, sedangkan pada Likert tidak sama intervalnya.

Berikut ini disajikan contoh angket yang disajikan dengan menggunakan model skala Thurstone. 

Petunjuk: Pilihlah 5 (lima) buah pernyataan yang paling sesuai dengan sikap Anda terhadap pelajaran matematika, dengan cara membubuhkan tanda cek () di depan nomor pernyataan di dalam tanda kurung. 

( ) 1. Saya senang belajar matematika. 

( ) 2. Matematika adalah segalanya buat saya. 

( ) 3. Jika ada pelajaran kosong, saya lebih suka belajar matematika. 

( ) 4. Belajar matematika menumbuhkan sikap kritis dan kreatif. 

( ) 5. Saya merasa pasrah terhadap ketidak-berhasilan saya dalam  matematika. 

( ) 6. Penguasaan matematika akan sangat membantu dalam mempelajari bidang studi lain. 

( ) 7. Saya selalu ingin meningkatkan pengetahuan dan kemampuan saya dalam matematika.

( ) 8. Pelajaran matematika sangat menjemukan.
( ) 9. Saya merasa terasing jika ada teman membicarakan matematika.

Misalkan pembuat angket menentukan bahwa skor yang akan dipakai untuk
pernyataan yang kontribusinya paling tinggi adalah 9 dan untuk yang paling rendah diberi skor 1, sehingga skor tengahnya sama dengan 5. Hasil pertimbangannya, ia menyatakan bahwa pernyataan yang paling tinggi kontribusinya terhadap sikap positif untuk matematika adalah pernyataan nomor 2 sehingga ia memberi bobot skor 9. Agar hasil pertimbangan itu lebih objektif, ia meminta bantuan kepada teman seprofesinya yang dianggap mampu atau lebih mampu daripada dirinya sendiri. Misalkan ada 4 orang yang diminta pertimbangan itu, hasil pertimbangan untuk butir nomor 2 dari keempat orang itu masing-masing 8, 8, 9 dan 9. Dengan demikian skor untuk butir soal nomor 2 itu adalah

                                                              9+8+8+9+9 = 8,6                                                 5

Untuk butir nomor 8 pembuat angket memberi skor 2 karena ia menganggap kontribusinya rendah terhadap sikap siswa dalam matematika. Keempat teman lainnya masing-masing memberi skor 3, 4, 1, 2 sehingga skor untuk butir nomor 8 adalah

                                     2+3+4+1+2 = 2,4
                                               5

Begitulah seterusnya cara pemberian skor untuk setiap butir pernyataan. Misalkan skor untuk setiap butir soal, berturut-turut dari butir soal nomor 1 sampai dengan nomor 9 adalah sebagai berikut :
9,0; 8,6; 8,2; 7,6; 4,5; 6,0; 7,6; 2,4; 4,0; 5,3

         

Setelah angket diberikan kepada responden (siswa), misalkan untuk subjek A memilih butir-butir nomor 1, 4, 6, 7 dan 10. Rerata skor dari subyek A adalah
 

                             9,0 + 7,6 + 6,0 + 7,6 + 5,3 = 7,1

                                                 5

Ini berarti sikap A terhadap matematika positif, karena skornya lebih daripada skor tengah (= 5). Dibandingkan dengan skala Likert, skala Thurstone hanya menyajikan butir pernyataan yang sedikit sehingga aspek sikap yang bisa diungkapkan relatif sedikit pula. Namun demikian skala Thurstone mempunyai kelebihan pada ketajaman pernyataan untuk mengungkapkan sikap tersebut, sehingga lebih sedikit kemungkinan responden untuk menjawab dengan cara menebak. Untuk mengurangi kelemahan di atas, di samping cara pemberian skor yang cukup rumit, untuk setiap aspek mengenai sikap bisa dibuat satu set (10 butir) pernyataan. Misalkan dari segi materi matematika, pelaksanaan kegiatan belajar mengajar, sistem evaluasi, sarana dan prasarana, masing-masing 10 butir pernyataan sehingga seluruh aspek sikap terhadap matematika bisa terungkap.

Sumber:
http://hayat08.files.wordpress.com/2012/03/stat-1.pdf
ekm_2405_handout_bab_6_-_skala_pengukuran_dan_instrumen_penelitian.pdf
http://www.cikgudahlia.com/2011/12/skala-likert-skala-guttman-skala.html
http://file.upi.edu/Direktori/FPMIPA/JUR._PEND._MATEMATIKA/196303311988031-NANANG_PRIATNA/Pengembangan_Alat_Penilaian.pdf

BAB 1, PENDAHULUAN

Jenis-Jenis Tabel

Tabel Distribusi Frekuensi

Tabel Distribusi Frekuensi

Tabel Kontigensi

Tabel Biasa

Jenis-Jenis Diagram

Diagram Peta

Diagram Pencar

1.Pengertian Dasar Statistika dan Statistik

      Bidang Statistika merupakan bahasa komunikasi untuk mendorong supaya cara kita menyajikan data lebih tepat dan akurat. Di era globalisasi ini, hampir semua bidang menggunakan ilmu statistik, seperti militer, pendidikan, edokteran, pertanian, psikologi, administrasi, sosiologi, teknik, hukum, bisnis, ekonomi, dan bahkan politik.

      Statistik adalah rekpitulasi dari fakta yang berbentuk angka-angka disusun dalam bentuk tabel dan diagram yang mendeskripsikan suatu permasalahan

Statistika adalah Suatu ilmu yang mempelajari cara pengumpulan, pengolahan, penyajian dan analisis data serta cara pengambilan kesimpulan secara umum berdasarkan hasil penelitian yang tidak menyeluruh.

Dalam arti sempit Statistik adalah data ringkasan berbentuk angka (kuantitatif).

  

                                                        

2. Landasan Kerja Statistik

Ada tiga jenis  landasan kerja statistik, menurut Sutrisno Hadi yaitu:

-Variasi. didasarkan atas kenyataan bahwa seseorang peneliti atau penyelidik selalu menghadapi persoalan dan gejala yang bermacam-macam (variasi) baik dalam bentuk tingkatan dan jenisnya.

-Reduksi. Hanya sebagian dan seluruh kejadian yang hendak diteliti (penelitian sampling).

       
-G  -Generalisasi. Sekalipun penelitian dilakukan terhadap sebagian dari seluruh kejadian yang hendak diteliti, namun kesimpulan dari penelitian ini akan diperuntukan bagi keseluruhan kejadian atau gejala yang hendak diambil.

3. Karakteristik Pokok Statistik

a.   Statistik Bekerja dengan Angka. Angka-angka ini dalam statistik mempunyai dua pengertian, yaitu:

1.   Pertama, angka statistik sebagai jumlah atau frekuensi dan angka statistik sebagai nilai atau harga. Pengertian ini mengandung arti bahwa data statistik adalah data kuantitatif.

2.   Kedua, angka statistik sebagai nilai mempunyai arti data kualitatif yang diwujudkan dalam angka. Contoh: nilai kepribadian, nilai kecerdasan mahasiswa

b.   Statistik Bersifat Objektif. Statistik bekerja dengan angka sehingga mempunyai sifat objektif, artinya angka statistik dapat digunakan sebagai alat pencari fakta.

c.   Statistik Bersifat Universal (umum). Statistik tidak hanya digunakan dalam salah satu disiplin ilmu saja, tetapi dapat digunakan secara umum dalam berbagai bentuk disiplin ilmu pengetahuan dengan penuh keyakinan.

4. Manfaat dan Kegunaan Statistika

Statistik dapat digunakan sebagai alat (Riduwan dan Sunarto, 2007)  :

1. Komunikasi. sebagai penghubungan beberapa pihak yang menghasilkan data statistik atau berupa analisis statistic sehingga beberapa pihak tersebut akan dapat mengambil keputusan melalui informasi tersebut.

2. Deskripsi. Merupakan penyajian data dan mengilustrasikan data, misalnya mengukur tingkat kelulusan siswa, laporan keuangan, tingkat inflasi, jumlah penduduk, dan seterusnya

3. Regresi. Adalah meramalkan pengaruh data yang satu dengan data yang lainnya dan untuk menghadapi gejala-gejala yang akan datang

4. Korelasi. Untuk mencari kuatnya atau besarnya hubungan data dalam suatu peneltian

5. Komparasi yaitu membandingkan data dua kelompok atau lebih.

5.Variabel

Variabel adalah karakteritik yang dapat diamati dari sesuatu atau objek dan mampu memberikan bermacam-macam atau beberapa kategori

a.  Ciri-ciri suatu objek (orang atau benda)

b. Dapat diamati

c. Berbeda dri satu observasi ke observasi lainnya, disebut variabel

Jenis-jenis variabel:

a)Bebas (independent)

b)Terikat (dependent)

c)Moderator

d)Intervening

e)Kontrol

6. Skala

Skala yang digunakan dalam statistika adalah, skala likert, skala Guttman, skala Diferensial Smantik, Rating Scala, Skala Thurstone

7. Masalah yang Dihadapi

Teknik statistika yang banyak, hanya puluhan saja yang dipergunakan secara teratur. Setiap pemakai sebaiknya memahami cara penggunannya.

     statistika yang sering dipergunakan dalam ilmu-ilmu sosial berkisar pada:

    a)Meringkas hasil observasi univariate (tunggal),

    b)Menggambarkan hubungan relasi atau asosiasi,

    c)Membuat keputusan (inference)

8. Pengambilan Keputusan

Setiap hari banyak di antara kita yang terlibat di dalam menetukan keputusan 

atau membuat generalisasi (tentang hubungan di masa lalu). Pengalaman 

bahwa dengan warna langit seperti itu di masa lalu selalu ada hubungannya 

dengan turun atau tidaknya hujan, banyak orang tua kita yang membuat 

generalisasi berdasarkan kasus pengalaman yang terlalu sedikit 

(tidak disertai follow-upnya).

Pengetahuan tentang statistik membantu untuk :

1.   Menjelaskan hubungan antar variabel.

2.   Membuat keputusan lebih baik.

3.   Mengatasi perubahan-perubahan.

4.   Membuat rencana dan ramalan.

Tahap-tahap dalam statistik adalah :

1.  Mengidentifikasikan persoalan.

2.   Pengumpulan fakta-fakta yang ada.

3.    Mengumpulkan data asli yang baru.

4.    Klasifikasi data.

5.   Penyajian data.

6.     Analisa data.

Sumber: PPT Pak Dede

http://statistikaohim.blogspot.com/2013/04/manfaat-dan-kegunaan-statistik.html

http://statistiknyaago.blogspot.com/2012/10/landasan-kerja-statistik.html

Obrolan Ringan dengan Tukang Ojek...

waktu itu, Senin sore tanggal 14 januari 2013.

Pondok Kopi macet, hiruk pikuk mulai terjadi. angkot, metromini, motor, kendaraan pribadi tak mau kalah untuk berdesak-desakan di jalan. Baru saja aku turun dari angkot 26. Tak sabar ingin cepat-cepat sampai rumah, maka kuputuskan untuk naik ojek yang sedang menunggu penumpang di pinggir jalan.

menaiki ojek dari Pondok Kopi ke Pondok Kelapa hanya 10ribu. Harga yang cukup murah.

lalu ketika dijalan. aku sempat mengobrol dengan tukang ojek itu.

"neng, abis pulang kuliah yaa?"

"enggak pak, abis dari perpustakaan nasional"

"kerja disana?"

"enggak pak"

"oh kuliah di UNJ ya?"

"iya, kok bapak tau?"

"........" (nah yang ini aku gak denger dia ngomong apa)

"oh berarti duluan anak saya kuliahnya"

"anak bapak semester berapa sekarang?"

"semester 6 neng. sekarang dia lagi kuliah di bogor. jauh yaa"

"jurusan apa pak?"

"jurusannya jarang-jarang deh"

"oh jurusan apa emangnya pak?"

"dokter hewan"

"wah bagus dong pak"

"iya. dulu neng sekolah dimana?"

"di sma 81"

"sma 81 dimana?"

"di kalimalang pak"

"oh.. dulu anak saya di sma 68. masuk ipb dengan jalur pmdk. awal-awal masuk dia tinggal di asrama. sekarang ngekos"

(dalam hati gua cukup kagum dengan bapak dan anaknya ini. berat juga sih perjuangan bapak ini untuk membiayai kuliah anaknya di bogor. )

sampai rumah, gua selalu mengingat kata-kata bapak tadi. anaknya bapak tadi itu udah bikin bapaknya senang dengan dia masuk IPB dengan jalur pmdk. hah.. sedangkan gua? gua ngerasa bersalah banget udah bikin orangtua gua ngeluarin duit banyak pas snmptn dan ujian-ujian mandiri lainnnya. tapi sekarang apa yang gua kasih untuk mereka? sama sekali belum ngasih sesuatu yanng terbaik :(

Kesuksesan yang Tertunda

Jum'at, 6 Juli 2012
Hari yang menyakitkan buat gue. Bukan cuma gue yang ngalamin.. puluhan ribu orang disana juga merasakan.. sebagian merasakan kesenangan karena apa yang dicita-citakannya tercapai..
GAGAL SNMPTN TERTULIS..
itu yang baru aja gue alami..
nangis, sedih, kecewa, semua jadi satu..
nangis karena apa yang gue cita2kan belum kesampaian..
sedih karena gue ngerasa kerja keras gue sia-sia..
kecewa karena gue belum bisa membuat orangtua gue bangga..

hmm, gue sedang berusaha ikhlas...
tapi.. UI itu cita2 gue dari dulu. bisa diterima di UI itu merupakan kebanggan buat gue.. kebanggan yang bisa membuat orangtua gue bener2 tersenyum bangga..
Apakah usaha gue kurang keras? atau emang rejeki gue bukan di snmptn tertulis..
ini yang dinamakan MORE THAN HURT..

tapi UI bukan segala2nya..
dimanapun kuliahnya, kesuksesan seseorang bergantung orang itu sendiri..
berat hati gue, sakit kalo inget hari jum'at itu..

Dua hari pascapengumuman, gue mengikuti simak UI
gue sangat banyak berharap pada simak UI...
sebuah jalan terakhir untuk mencapai UI, impian gue sejak dulu
jujur, gue iri ngeliat temen-temen gue yang udah keterima di PTN, apalgi UI :"(
huaaaaaaa, apakah takdir dan rejeki gue bukan disitu?

Tapi, gue harus optimis.. prasangka Allah tergantung prasangka hamba-Nya
sekian curhatan sedikit dari gue..

yang udah diterima PTN jangan sombong dan jangan mengambil rejeki orang lain hahah
yang belum, jangan kecil hati, masih banyak jalan dan kesempatan...

sekian cerita dari gue

This Is My Way

hah udah lama gak ngeposting lagi.. biasa orang sibuk nih.. mulai dari belajar, try out, bimbel, dan lain-lain (realita kelas 12)...wehehehe..

gue mau sedikit cerita tentang pilihan hidup gue. yoi lo pasti tau lah, pilihan hidup disini maksudnya jurusan untuk kuliah. gerbang masa depan untuk jadi sukses (aamiin)
yaahh gue rasa gue akan memilih akuntansi UI, padahal sebelumnya gue milih TI UI dan gizi UI. haha mungkin lo semua berpikir gue itu gak realistis, labil, gak punya pendirian, dan lain-lain..
orang-orang diluar sana bertanya "lo kuat ambil ipc?"
mereka banyak yang bilang "susah lho ipc" "ipc berat" "siap-siap lo gempor ambil ipc".. yaa terus kenapa??? ini pilihan gue. apapun yang terjadi, ini jalan hidup gue.
bisa dibilang gue kecele (kemakan omongan sendiri). dulu gue keras kepala gak mau dengerin apa kata orang tua gue. mereka bilang gaada salahnya mencoba ipc karena kesempatan lebih besar. hmm gue hampir nangis gara2 orangtua gue agak memaksa gue ambil ipc. tapi setelah gue pikir, kata2 orangtua itu ada benernya juga.

Jujur sih, gue agak kesel denger komentar orang2 yang sepertinya agak meremehkan gue. yaa gue ngerti mungkin mereka berpikir gue labil atau gak realistis milih tiga2nya UI yang notabene nya diminati jutaan orang. yah mungkin mereka mikir gue gak mampu. wajar kok wajar.. iyaa gue tau ini pilihan gila, pilhan yang tidak realistis. tapi gue mencoba..

dengan mantra Man Jadda Wajada dan Man Shabara Zhafira, semua gak ada yang gak mungkin..
Well, gue pernah baca kata mutiara ini "tutuplah telingamu untuk orang-orang yang menghinamu, karena mereka hanya ingin mengambil masa depanmu"
gini sobh, maksudnya lo fokus aja ama tujuan dan yakin sama cita-cita lo. jangan dengarkan ejekan mereka, apalagi bikin lo emosi. jadikan kata-kata mereka sebagai motivasi lo buat meraih semua cita-cita dan masa depan lo. Hahaha *sok bijak*

yaapp mungkin gue hanya anak labil yang akan menentukan masa depan gue sendiri. tapi gue udah menemukan jati diri (jati diri tuh apa yaa? wekekek). haha lo pasti bingung dan menyangka kalo gue anak yang gak pernah berpikir realistis untuk masa depan sendiri.
who knows about the future?  dengan Kun Fayakun semuanya bisa terjadi...

hahah sekian untuk postingan gue kali ini :)