Data Statistik

Tugas Individu

Tentang

“Data Statistik”

OLEH :

Rhoni                   14131046

Dosen pembimbing:

Dr. David, S.Ag., M.Pd

JURUSAN MANAJEMEN PENDIDIKAN ISLAM

FAKULTAS TARBIYAH DAN ILMU eeeKEGURUAN

INSTITUT AGAMA ISLAM NEGERI (IAIN)

BATUSANGKAR

2016

A.    Pengertian data statistik

Setiap kegiatan yang berkaitan dengan statistik, selalu berhubungan dengan data. Menurut Kamus Besar Bahasa Indonesia pengertian data adalah keterangan yang benar dan nyata. Data adalah bentuk jamak dari datum. Datum adalah keterangan atau informasi yang diperoleh dari suatu bilangan atau bukan bilangan, sedangkan data adalah segala keterangan atau informasi yang dapat memberikan gambaran tentang suatu keadaan. Dalam pengertian lain Menurut Arikunto (2002), data merupakan segala fakta dan angka yang dapat dijadikan bahan untuk menyusun suatu informasi, sedangkan informasi adalah hasil pengolahan data yang dipakai untuk suatu keperluan.

Dari pengertian yang telah diberikan diatas, dapat diperoleh kesimpulan bahwa tujuan pengumpulan data adalah:

1.      Untuk memperoleh gambaran suatu keadaan

2.      Untuk dasar pengambilan keputusaan

B.     Macam-macam data statistik

1.      Menurut sifat

a.       Data kualitatif, yaiutu data yang pada kenyataannya menggunakan simbol verbal (simbol bahasa). Contoh:

1)      Laki-laki, perempuan (jenis kelamin)

2)      MI, MTs, MA DAN PT (jenjang pendidikan)

b.      Data kuantitatif, yaitu data yang pada kenyataanya menggunakan simbol angka. Data kuantitatif ini masi dapat dibedakan menjadi dua macam, yaitu:

1)      Data diskrit (data diskuntinum), yaitu data yang tidak mungkin memuat bilangan pecahan. Biasanya, data ini diperoleh dari pekerjaan menghitung. Contoh: jumblah penduduk, jumblah guru, jumblah siswadan sebagiannya.

2)      Data kontinum, yaitu data yang mungkin memuat bilangan pecahan. Data ini diperoleh dari pekerjaan mengukur. Contoh: berat badan, tinggi badan, nilai tes dan sebagiannya.

2.      Menurut waktu

a.       Data silang (seketika), yaitu data yang diperoleh pada waktu-waktu tertentu. Contoh: data sensus penduduk (setiap 10 tahun)

b.      Data berkala, yaitu data dioeroleh dari waktu ke waktu. Contoh: laporan bulanan, tahunan, data mutasi siawa /guru, dan sebagiannya.

3.      Menurut cara memperoleh

a.       Data primer, yaitu data yang diperoleh dari sumber pertama secara langsung. Contoh: identitas siswa, data pribadi guru, dan sebagiannya.

b.      Data sekunder, yaitu data yang tidak diperoleh dari sumber pertama karena sudah diadakan pengolahan. Contoh: data siswa yang diambil dari papan.

4.      Menurut sumber

a.       Data internal, yaitu data yang berkaitan dengan lembaga itu sendiri. Contoh: data guru, karyawan, dan inventaris suatu sekolah.

b.      Data eksternal, yaitu data yang berkaitan dengan luar lembaga yang bersangkutan. Contoh: keadaan penduduk di sekitar sekolah.

5.      Menurut derajat pengukuran

a.       Data nominal, yaitu data yang dikelompokkan atau bersifat kategorikal. Kategori hanya digunakan untuk menunjukan identitas, bukan tingkatan satu kelompok dengan kelompok yang lain. Perbedaan subjek dalam data nominal dalam data nominal bersifat kualitatif, bukan kuantitatif. Contoh:

Data angka                      nomor induk

Data non angka               jenis kelamin (laki-laki, perempuan)

                                     warna kulit (putih, hitam, sawo matang)

Dari contoh diatas dapat dipahami bahwa subjek yang diteliti hanya dibagi dalam kelompok atau ketegori tertentu (laki-laki atau wanita, berkulit hitam atau putih, dan semacamnya). Hal ini bukan berarti laki-laki lebih rendah dari wanita atau orang yang berwarna kulit putuh lebih tinggi dari pada orang yang brkulit hitam. Pengelompokan ini hanya untuk memperjelas identitas subjek yang dilihat dari variable tertentu.

b.      Data ordinal, yaitu data yang memiliki tingkatan-tingkatan tertentu, tetapi antara tingkatan yang satu dengan yang lain tidak ada batas-batas yang jelas dan pasti. Singkatnya, data ordinal adalah data yang dinyatakan dalam bentuk peringkat atau rangking. Data ordinal memiliki skala yang menunjukan perbedaan tingkatan secara kuantitatif, biasanya dikenal dengan skala likrt. Contoh:

1)      Sangat baik, baik, cukup, sedang, kurang

2)      Sangat rajin, rajin, cukup rajin, kurang rajin, tidak rajin

3)      Sering, kadang-kadang, tidak pernah.

c.       Data interval, yaitu data yang memiliki tingkatan-tingkatan tertentu dan antara tingkatan yang satu dengan lainnya mempunyai batasan yang jelas. Selain dua cirri tersebut (menunjukan klasifikasi dan kedudukan subjek dalam kelompok), dat interval juga memiliki cirri kesamaan jarak (aquality of interval) antara skor yang satu denganskor yang lainnya. Contoh:

Nilai	Skor	Interval
A	4	85-98
B	3	71-84
C	2	57-70
D	1	43-56
E	0	29-42

Dari contoh tersebut , dapat dipahami bahwa masing-masing jarak (interval) antara satu tingkatan nilai dengan yang lain memiliki jarak sama, yaitu 14 (skor 29-42 berjarak 14, skor 43-56 berjarak 14). Pada data tersebut, yang dijumblahkan buakan kuntitas atau besaranmelainkan interval, serta tidak terdapat titik nol absolute (nol mutlak). Meskipun pada skor terdapat nol, hal ini bukan tidak ada mahasiswa yang mempunyai nilai E. dalam hal ini, nol menyatakan skor bagi mahsiswa yang mempunyai nilai E.

d.      Data rasio, yaitu data yang memiliki cirri-ciri sebagaimana tersebut pada ketiga macam data sebelumnya (nominal, ordinal, dan interval). Data rasio menunjukan klasifikasi, perbedaan kedudukan keompok, dan persamaan jarak. Data rasio hamper sama dengan data interval, tetapi memiliki nilai nol mutlak dengan makna empiris. Artinya, kalau ada data nol (0), dianggap tidak ada nilainya. Misalnya, hasi pengukuran, ternyata hasilnya adalah nol meter, yang berarti tidak mempunyai panjang. Karena terdapat angka nol mutlak, maka data ini dapat dibuat dalam bentuk oerkalian atau pembagian. Contoh:

1)      A dan B adalah dua orang mahasiawa universitas X yang nilainya masing-masing 60 dan 90. Maka, ukuran rasio dapat dinyatakan bahwa nilai mahasiwa B adalah 1,5 kali nilai mahasiswa A.

2)      Seseorang memiliki berat badan 80 kg. Maka, ukuran rasionya dapat dinyatakan bahwa berat orang tersebut dua kali orang dengan berat 40 kg. Tapi  pernyataan semacam ini tidak dapat dibuat dengan menggunakan data interval. Kita tidak dapat mengatakan bahwa tingkat kecerdasan orang yang memiliki IQ 150 adalah satu setengah kali tengkat kecerdasan orang yang memiliki IQ 100

C.     Sifat data statistik

Sebagai ilmu pengetahuan, pada dasarnya statistika miliki tiga cirri khusus yaitu; statistik bekerja dengan angka atau bilangan, bersifat objektif, dan bersifat universal. Namun demikian, secara lebih rinci, sifat angka dan cirri khas statistikadapat diuraikan sebagai berikut:

1.      Memiliki nilai relitif (relative value) atau nilai semu. Nilai relative dari sesuatu angka atau bilangan adalah nilai yang ditunjukan oleh angka atau bilangan adalah nilai yang ditunjukan oleh angka atau bilangan itu sendiri. Contoh: nilai relative dari angka 5 adalah bilangan 5 itu sendiri.

2.      Memiliki nilai batas nyata (true value) atau niali sebenarnya. Nilai nyata dari suatu angka adalah daerah tertentu dalam suatu deretan angka yang diwakili oleh nilai relative. Contoh: nilai nyata dari angka 5 adalah daerah antar (5-0,5) sampai dengan (5 + 0,5), yaitu daerah antara 4,5-5,5.

3.      Memiliki nilai batas bawah relatif, nilai batas atas relatif, nilai batas bawah nyata, dan nilai batas ats nyata. Contoh bilangan 40-44. Bilangan 40 disebut dengan batas bawah relatif dan nilai 44 disebut nilai batas atas relatif. Batas bawah nyata adalah 40 – 0,5 = 39,5. Sedangkan, nilai batas atas nyatanya adalah 44 + 0,5 = 44,5. Sementara, bilangan 40-44 disebut relatif dan niali 39,5-44,5 disebut nilai nyata,

4.       Data statistik berbentuk kelompok memiliki nilai tengah (midpoint), yaitu bilangan yang terletak ditengah-tengah deretan bilangan tersebut. Contoh:

a.       Deretan bilangan 5, 6, 7, 8, dan 9 mempunyai nilai tengah 7.

b.      Data kelompok 50-54 mempunyai nilai tengah (50 + 54) : 2 = 52. Sebab, bilangan 52 adalah bilangan yang terletak ditengah-tengah deret bilangan 50, 51, 52, 53, dan 54.

5.      Data statistik sebagai data angka. Proses penghitungan data ini tidak menggunakan pecahan, melainkan system decimal. Contoh ½ harus diubah menjadi 0,5.

6.      Data sttistik sebagai data angka. Proses penghitungan dari data ini menggunakan sistem pembulatan angka tertentu. Contoh: angka 0,1134392 dibulatkan menjadi 0,113 atau angka 0,5109865 dibulatkan menjadi 0,511.

DAFTAR KEPUSTAKAAN

Utsman fathor Rachman. 2013. Panduan Statistika Pendidikan. Jogjakarta: DIVA Pers

http://p4tkmatematika.org/downloads/sd/statistik.pdf