Data Statistik

D:\DATA KERJA\Website FEKON\Fekon Maret 2013 (Sulhan)\Statistika-1 Rev 070313\Statistika-1 Rev 200512\2-Sttk-

1DS (Rev 200512).docx 1

II. DATA STATISTIK A. PENGERTIAN DATA

Kata “data” adalah bentuk jamak dari kata “datum”. Data = datum-datum Data = keterangan-keterangan tentang sesuatu, baik yang sudah diketahui

maupun yang belum diketahui (anggapan, asumsi).

Contoh :

(1) Data yang sudah diketahui : Rata-rata tingkat inflasi bulanan pada tahun 2003. Jumlah calon pemilih yang tidak memiliki kartu panggilan untuk memilih

pada pemilu 2004.

(2) Data yang belum diketahui : Persediaan beras selama tahun 2004 masih bisa dipenuhi oleh produk

dalam negeri, oleh karenanya pemerintah tidak akan mengimpor beras.

B. PEMBAGIAN DATA

Data dapat dibagi menurut : (1) Susunannya (2) Sifatnya (3) Waktu pengumpulannya (4) Sumbernya (5) Skala pengukurannya

1. Pembagian Data Menurut Susunannya

Data Acak = Data Tunggal : Data yang belum tersusun, data yang belum dikelompokkan. Contoh: Data hasil survey 40 RT ttg tingkat pengeluaran akan beras setiap bulan (dalam ribuan rupiah) : buat data hipotetis sendiri.

Data Berkelompok : Data yg sudah di kelompokkan ke dlm kls-kls interval. Contoh : Buat data hipotetis sendiri. 2. Pembagian Data Menurut Sifatnya

2.1 Data Kualitatif : data bukan bilangan

Contoh : (1) warna (2) jenis kelamin (3) agama (4) suku (5) status perkawinan

Data Statistik

D:\DATA KERJA\Website FEKON\Fekon Maret 2013 (Sulhan)\Statistika-1 Rev 070313\Statistika-1 Rev 200512\2-Sttk-

1DS (Rev 200512).docx 2

2.1 Data Kuantitatif : data dalam bentuk bilangan Contoh :

(1) Tingkat pengangguran (2) Jumlah penduduk miskin (3) Tingkat harga pada pedagang kaki lima (4) Jumlah permintaan beras/RT/bulan

3. Pembagian Data Menurut Waktu Pengumpulannya

3.1 Time Series (data berkala, urut waktu)

Contoh : Perkembangan harga sembako selama tahun 2003 di Kota bau-bau.

3.2 Cross Secsion (Data kerat lintang) Contoh :

Data sensus penduduk tahun 2000.

4. Pembagian Data Menurut Sumbernya 4.1 Primer 4.2 Sekunder

5. Pembagian Data Menurut Skala Pengukurannya

5.1 Diskrit (nominal):

(1) Ukuran yang paling sederhana (2) Diperoleh dari hasil menghitung, contoh : 1,2,3, … (3) Angka-angka yang diberikan kepada obyek sebagai label saja, dan tidak

menunjukkan tingkatan apa-apa. (4) Umumnya digunakan untuk data/obyek yang hanya dapat diklasifikasikan

beberapa kategori. (5) Contoh: klasifikasi jenis kelamin: pria = 1, wanita = 2, waria = 3. Angka-

angka ini hanyalah angka. Tidak berarti 2>1, 3>2, 3>1, 1+2 = 3 (pria + wanita = waria).

(6) Angka-angka yang diberikan hanyalah sekedar tanda saja.

5.2 Kontinum: diperoleh dari hasil pengukuran

(1) Ordinal: ranking, peringkat.

Jika dinyatakan dalam skala, jarak yang satu dengan yang lainnya tidak sama.

I II III IV V VI 98 93 76 70 50 40

Contoh : Juara I, Juara II, Juara III, dan seterusnya.

(2) Interval:

Sifatnya sama dengan data ordinal, tetapi memiliki jarak/interval yang sama dan tidak memiliki nilai nol.

Data Statistik

D:\DATA KERJA\Website FEKON\Fekon Maret 2013 (Sulhan)\Statistika-1 Rev 070313\Statistika-1 Rev 200512\2-Sttk-

1DS (Rev 200512).docx 3

-2 -1 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11

Contoh: Skala thermometer, walapun ada nilai 00C, tetapi tetap ada nilainya (nol hanya lambang).

5.3 Ratio:

Sifatnya sama dengan data interval, tetapi memiliki nilai nol.

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9

Contoh : (1) Data tentang berat, berat 0 Kg = tidak ada bobotnya (2) Data tentang panjang, panjang 0 CM = tidak memiliki panjang (3) Jumlah mata dadu < 1, > 6 adalah 0 (4) Jumlah mahasiswa yang berumur < 10 tahun adalah 0

C. PENGUMPULAN DATA

Dapat dibedakan atas : (1) Cara pengumpulan data (2) Jumlah data yang dikumpulkan

1. Berdasarkan cara pengumpulan : (1) Pengamatan (observasi) : penelitian lapangan (2) Penelusuran literatur (pengamatan tak langsung). (3) Kuesioner (angket) (4) Wawancara (interview)

2. Berdasarkan jumlah data yang dikumpulkan : (1) Sensus (2) Sampling : data sampling akan menghasilkan variable statistik (data

perkiraan (estimasi value). Sampling dapat dilakukan secara random (probability sampling) dan non random (non probability sampling).

D. PENGOLAHAN DATA

Pengolahan data bertujuan untuk mendapatkan gambaran singkat tentang data. Pengolahan data akan dapat menghasilkan :

(1) Jumlah (2) Rata-rata (average, mean) (3) Persentase (4) Median (5) Modus (6) Rata-rata simpangan (7) Simpangan baku

Data Statistik

D:\DATA KERJA\Website FEKON\Fekon Maret 2013 (Sulhan)\Statistika-1 Rev 070313\Statistika-1 Rev 200512\2-Sttk-

1DS (Rev 200512).docx 4

(lihat buku Sttk Iqbal Hasan, hal 19 – 23).

E. PENYAJIAN DATA

Penyajian data dapat dilakukan melalui table dan grafik.

1. Tabel Beberapa hal yang harus ada dalam table:

(1) Kepala (2) Leher (3) Badan (4) Kaki

Berdasarkan pengaturan datanya, tabel :

(1) Tabel Frekuensi (2) Tabel Kalsifikasi (3) Tabel Kontingensi (4) Tabel Korelasi

2. Grafik

Macam-macam grafik:

(1) Piktogram (gambar/lambang) (2) Grafik batang/Grafik Balok (3) Grafik Garis (4) Grafik Lingkaran (5) Kartogram (peta statistik)

(lihat Sttk Iqbal Hasan, hal 23 – 30).