HP CS Kami 0852.25.88.77.47(WhatApp) email:IDTesis@gmail.com BBM:2B7D0DB6

Statistik Deskriptif

Dalam statistik, kita akan mengenal adanya elemen-elemen yang terdapat dalam statistik. Elemen-elemen tersebut antara lain:

1.  Sensus-Sampling, Parameter-Statistik, Populasi-Sample

  • Sensus merupakan salah satu cara dalam mengumpulkan data, dimana seluruh elemen yang menjadi objek penelitian tersebut diteliti satu per satu.
  • Sedangkan sampling merupakan salah satu cara dalam mengumpulkan data, dimana tidak seluruh elemen yang menjadi objek penelitian diteliti satu per satu.
  • Parameter merupakan istilah untuk hasil dari sensus, sedangkan sampling merupakan istilah untuk hasil dari sampling.
  • Populasi merupakan sebutan untuk objek penelitian sensus. Sedangkan sebutan untuk objek penelitian sampling disebut sampel.

2.   Variabel

Variable merupakan suatu gejala yang memiliki nilai yang bervariasi dan variasi tersebut dinyatakan dalam bentuk angka atau bilangan.

Secara konsep variabel dapat dibagi menjadi beberapa bagian yakni:

  • Variable dependen atau variabel tergantung/ terikat/ terpengaruh merupakan variable yang variasinya dimaksudkan untuk dijelaskan.
  • Variabel independen atau variabel bebas/ variabel yang mempengaruhi merupakan variabel yang variasinya digunakan utnuk menjelaskan variasi dari variabel dependen.
  • Moderating variabel, merupakan variabel yang mempunyai dampak kontigensi atau contigent effect yang kuat pada hubungan variabel independen dan variabel dependen. Dengan kata lain moderating variabel merupakan variabel yang memperkuat atau memperlemah hubungan antara variabel dependen dan independen.
  • Intervening variabel merupakan faktor yang secara teori berpengaruh pada fenomena yang diamati tetapi tidak dapat dilihat, diukur atau dimanipulasi, namun dampaknya dapat disimpulkan berdasarkan dampak variabel independen dan moderating terhadap fenomena yang diamati.

3.  Data dan Pembagiannya

Menurut Webster’s New World Dictionary, data merupakan sesuatu yang diketahui atau dianggap. Oleh karena itu, data dapat memberikan gambaran tentang suatu keadaan atau persoalan.

Pembagian Data Menurut Sifatnya:

  • Data kualitatif : data yang tidak berbentuk angka.
  • Data kuantitatif : data yang berbentuk angka

Pembagian Data Berdasarkan Sumbernya:

  • Data internal, data yang menggambarkan keadaan/ kegiatan di dalam suatu organisasi.
  • Data eksternal, data yang menggambarkan keadaan/ kegiatan di luar suatu organisasi.

Pembagian Data Berdasarkan Cara Memperolehnya:

  • Data primer : data yang dikumpulkan dan diolah sendiri oleh suatu organisasi atau perseorangan langsung dari objeknya.
  • Data sekunder: data yang diperoleh dalam bentuk yang sudah jadi, sudah dikumpulkan dan diolah oleh pihak lain seperti dalam bentuk publikasi.
 Pembagian data berdasarkan waktu pengumpulannya:
  • Data silang (cross section data), data yang dikumpulkan pada suatu waktu tertentu yang menggambarkan keadaan/ kegiatan pada waktu tersebut.
  • Data berkala (time series data), data yang dikumpulkan dari waktu ke waktu untuk memberikan gambaran tentang perkembangan suatu kegiatan dari waktu ke waktu.

Statistik dibedakan menjadi dua macam tipe aplikasi yakni  statistik deskriptif dan statistik inferensial.

1.   Statistik deskriptif

Statistik deskriptif merupakan tipe analisis yang meliputi pengumpulan data, penyajian data, dan peringkasan data. Tipe analisis ini hanya sebatas mengolah data dan menyajikannya saja sehingga tidak dapat digunakan untuk mengambil suatu kesimpulan dari apa yang telah diteliti.

2.   Statistik inferensial/ induktif

Statistik inferensial merupakan tipe analisis yang digunakan utnuk mengkaji, menaksir dan menarik kesimpulan dari apa yang telah diteliti sehingga dapat digunakan sebagai pedoman dalam pengambilan keputusan.

Dalam statistik induktif/ inferensial terdapat beberapa langkah yakni:

  • Menentukan hipotesis nihil (Ho) dan menentukan hipotesis alternatif (Ha atau H1).
  • Menentukan statistik tabel
  • Menghitung kriteria pengujian atau statistik hitung
  • Menarik kesimpulan dan mengambil keputusan sesuai dengan hasil perbandingan antara statistik hitung dengan statistik tabel yang ada atau dengan melihat tingkat signifikansinya yakni apakah Ho ditolak atau diterima.

Pembagian metode statistik induktif:

1.   Berdasarkan tipe data

  • Data bersifat kualitatif (nominal dan ordinal), analisis dapat dikelompokkan pada bagian statistik non parametrik. Seperti Uji Wilcoxon, Kruskal-Wallis, Friedman dan sebagainya.
  • Data bersifat kuantitatif (interval dan rasio), analisis dapat dikelompokkan pada bagian statistik parametrik. Seperti Uji T, Uji F (Anova) dan sebagainya.

2.   Berdasarkan jumlah variabel

  • Analisis univariat, digunakan untuk menganalisis satu variable. Misalnya Uji T.
  • Analisis bivariat, digunakan untuk menganalisis dua variabel. Misalnya analisis korelasi sederhana dan analisis regresi sederhana.
  • Analisis ganda/ faktorial, digunakan bila hanya satu variabel dependen tetapi lebih dari satu variabel independen yang dianalisis. Misalnya analisis korelasi ganda dan analisis regresi ganda.
  • Analisis multivariate, digunakan untuk menganalisis dua atau lebih variabel dependen dan dua atau lebih variable independen. Misalnya cluster analysis, factor analysis, discriminant analysis dan sebagainya.

Untuk keperluan analisis data pada bidang riset, metode statistik induktif yang ada dapat dibagi sesuai dengan kegunaannya, antara lain:

  1. Analisis statistik komparatif (perbandingan dan perbedaan), misalnya : independen sample t test, paired sample t test, one way anova.
  2. Analisis statistik korelasional (uji asosiasi), misalnya crosstab untuk korelasi dua variabel data berskala nominal (kategori), korelasi dua variabel data berskala interval/ rasio (korelasi Pearson), korelasi parsial data berskala interval/ rasio.
  3. Analisis prediktif, misalnya analisis regresi sederhana dan regresi ganda.
  4. Analisis multivariat, misalnya cluster analysis, factor analysis, discriminant analysis dan sebagainya.

Terkadang dalam suatu penelitian hanya digunakan salah satu dari kedua tipe aplikasi tersebut. Tetapi dapat juga digunakan keduanya, yakni penelitian yang menggunakan data deskriptif terlebih dahulu kemudian dilanjutkan dengan menggunakan tipe aplikasi inferensial/ induktif yang dapat digunakan untuk mengambil keputusan dari penelitian tersebut.

Penggunaan kedua aplikasi tersebut contohnya, peneliti ingin mengetahui kecepatan internet dalam suatu laboratorium yang ingin membuktikan semakin banyak pengguna internet akan memperlambat kecepatan internet. Maka penelitian dilakukan dengan memperoleh data kecepatan internet bila digunakan oleh 1 orang, 2 orang, 3 orang dan seterusnya. Data-data tersebut disajikan dalam bentuk data deskriptif. Berangkat dari data deskriptif maka untuk mengetahui besarnya pengaruh pengguna internet terhadap kecepatan internet, maka data-data tersebut perlu dianalisis menggunakan tipe inferensial yang dapat menghasilkan kesimpulan sehingga dapat digunakan untuk mengambil keputusan atas kasus tersebut nantinya.

Deskripsi atau penggambaran sekumpulan data secara visual dapat dilakukan dengan dengan dua cara yakni deskripsi dalam bentuk tulisan dan deskripsi dalam bentuk gambar:

1.   Deskripsi dalam bentuk tulisan,

Bisa kita dapatkan dari output SPSS yang secara otomatis muncul. Dalam program SPSS, statistik deskriptif dapat dilakukan dengan menu deskriptive statistics yang terdiri dari:

-          Frequencies,

Digunakan untuk menampilkan dan menggambarkan data yang terdiri atas satu variabel saja. Jika terdapat lebih dari satu variabel maka variabel-variabel tersebut akan ditampilkan secara terpisah.

   Descriptives

Digunakan untuk menyajikan data statistik deskriptif pada sebuah variabel seperti rata-rata (mean), deviasi standar, variasi dan sebagainya.

-   Explore

Memiliki fungsi yang sama dengan menu “Descriptivesâ€. Perbedaannya adalah dalam menu Explore ini akan diolah semakin kompleks dan dilengkapi dengan cara menguji apakah data yang outlier serta uji kenormalan sebuah data, yang dapat dukur dengan uji tertentu atau ditampilkan dalam bentuk box-plot, steam, and leaf dan  normal probability plot.

-   Crosstab

Digunakan untuk menyajikan data dalam bentuk tabulasi, yang meliputi baris dan kolom. Ciri crosstab adalah adanya dua variable atau lebih yang mempunyai hubungan secara deskriptif serta data penyajiannya berupa data kualitatif, khususnya data yang berskala nominal.

-   Ratio

Digunakan untuk menyediakan ringkasan statistik yang berupa perbandingan-perbandingan. Rasio ini sering juga disebut sebagai rasio statistik, yakni hasil pembagian dua variabel yaitu semua data yang bertipe rasio yang mempunyai nilai positif.

2.  Descriptive dalam bentuk gambar/ grafik

Data yang disajikan dengan grafik digunakan untuk melengkapi deskripsi yang beripa teks, supaya data tersebut tampak lebih impresif dan komunikatif dengan para penggunanya.

Berikut ini kami sajikan salah satu contoh analisa yang menggunakan tipe statistik deskriptif

Tabel di bawah ini adalah data-data perolehan nilai dari 10 siswa untuk mata pelajaran Matematika dan Bahasa Indonesia. Yang nantinya akan dianalisis menggunakan tipe analisa deskriptif.

No

Matematika

(variable X)

B. Ind

(variable Y)

1

90

87

2

67

75

3

78

67

4

85

80

5

75

70

6

60

56

7

87

76

8

87

54

9

90

87

10

60

65

Tabel Nilai Mata Pelajaran Matematika dan B. Indonesia dari 10 Siswa

  1. Membuka program SPSS dengan cara

    1. Double klik pada shortcut yang terdapat pada dekstop komputer
    2. Atau dengan cara Start > All Program > SPSS for Windows

   Kedua cara tersebut akan muncul tampilan SPSS yang mirip dengan   tampilan Microsoft Excel.

   2.  Memasukkan data tabel tersebut dalam program SPSS

 a. Menuliskan Variable X dan Variable Y pada sheet Variable View. Seperti gambar berikut:

Gambar 1. Tampilan Variable View

b. Menuliskan data tabel pada sheet Data View, seperti gambar berikut:

Gambar 2. Tampilan Data View setelah memasukkan nilai dari masing-masing variable

c. Kemudian dilanjutkan dengan analisis deskriptif

Analisis deskriptif berupa ukuran gejala berupa mean, median, dan modus. Ukuran penyebaran berupa kuartil, desil, dan presentil. Ukurap penyebaran berupa rentang data/ range, simpangan baku/ varians. Ukuran kemiringan berupa model populasi, koefisien kemiringan/ kurtosis, dan koefisien kecembungan/ skewness.

  1. Analyze > Descriptive Statistic > Frequencies

Gambar 3. Tampilan Analisa Frequency

  1. Setelah itu, klik “Matematika (X)†dan klik tanda panah diantara dua kolom tersebut. Untuk memindahkannya ke kolom variable.
  2. Ulangi langkah tersebut sekali lagi untuk “B. Indonesia (Y)†dengan mengklik tanda panah yang terdapat diantara dua kolom tersebut. Tidak lupa beri tanda cek (v) pada kotak “Display Frequency Tablesâ€.
  3. Klik Statistics, akan muncul jendela dialog baru kemudian centang Quartiles; centang Percentil: isikan angka “25†pada kotak kemudian tekan “Add†kemudian ulangi untuk angka “50†dan “75â€.
  4. Pada kotak “Dipersion†centang Std. Deviation, Variance, Range, Minimum, Maximum dan S.E. Mean
  5. Pada Kotak “Central Tendencyâ€, beri tanda centang pada semua kotak yakni Mean, Median, Mode, dan Sum.
  6. Langkah yang sama juga diterapkan pada kotak “Distributionâ€. Yakni beri tanda centang pada Skewness dan Kurtosis. Seperti pada gambar 4 berikut ini.

Gambar 4. Tampilan Frequencies : Statistic

  1. Kemudian Klik “Continueâ€. Maka akan kembali pada jendela “Frequenciesâ€.
  2. Klik “Chartsâ€, maka akan muncul jendela baru yakni “Frequencies: Chartsâ€.

Beri tanda centang (v) pada pilihan “Histograms†dan “With normal curveâ€.

Kemudian klik “Continueâ€. Seperti gambar 5 berikut ini:

Gambar 5. Tampilan Frequencies: Charts

  1. Untuk mengatur tampilan data, maka Klik “Formatâ€. Seperti gambar berikut:

Gambar 6. Tampilan Frequencies: Format

  1. Klik “Continueâ€, maka akan kembali pada tampilan “Frequenciesâ€
  2. Klik “OKâ€, maka secara otomatis akan tampil outputnya.
  3. Output

Gambar 7. Output Statistic

Membaca tabel statistic:

  • N menunjukkan jumlah data yang diproses yaitu 10 buah.
  • Mean menunjukkan rata-rata nilai yang diperoleh. Untuk mata pelajaran matematika adalah 77.90 dan untuk mata pelajaran Bahasa Indonesia adalah 71.70
  • Median menunjukkan titik tengah data yakni jika data tersebut diurutkan dan dibagi dua bagian sama besar, maka akan diperoleh nilai tengah. Dalam hal ini untuk mata pelajaran matematika 81.50 dan mata pelajaran bahasa indonesia adalah 72.50.
  • Mode, atau modus merupakan angka yang sering muncul dalam data tersebut.
  • Std. Deviation, atau standar deviasi menunjukkan dispersi rata-rata dari sampel.
  • Variance, untuk mengetahui tingkat keragaman dalam data. Semakin tinggi nilai variance berarti semakin bervariasi dan beragam suatu data.
  • Skewness, pengukuran tingkat ketidaksimetrisan (kecondongan) sebaran data di sekitar rata-ratanya.
  • Std. Error of Skewness,
  • Kurtosis, derajat keruncingan suatu distribusi (biasanya diukur relatif terhadap distribusi normal).
  • Std. Error of Kurtosis,
  • Range, harga rata-rata hitung dari pangkat dua simpangan-simpangan antara nilai-nilai pengamatan dengan harga rata-rata hitung dari kumpulan data tersebut. Varian merupakan ukuran dari pangkat dua simpangan.
  • Minimum, menunjukkan data terkecil yakni 60.00 untuk Matematika dan 54.00 untuk Bahasa Indonesia.
  • Maximum, menunjukkan data terbesar yaitu 90.00 untuk Matematika dan 87.00 untuk Bahasa Indonesia.
  • Sum, menunjukkan jumlah keseluruhan dari data yang ada, 779.00 untuk Matematika dan 717.00 untuk Bahasa Indonesia.
  • Percentil, 

Gambar 8. Histogram dan Tabel Frekuensi untuk Mata Pelajaran

Matematika dan Bahasa Indonesia

Tags:
Leave a Reply

Alamat :

Jl Veteran Gang Satria UH II / 1060 Muja-Muju Kecamatan Umbulharjo Yogyakarta (Belakang Pegadaian Syariah Jln Veteran)

HP AS : 0852.2588.7747 

Stat