-
Universitas Pamulang Akuntansi S-1
Statistik Deskriptif i
COVER
STATISTIK DESKRIPTIF
Penyusun:
Nisak Ruwah Ibnatur Husnul, S.Pd., M.Pd
Eka Rima Prasetya, S.Pd., M.Pd
Prima Sadewa, S.Pd., M.Pd
Ajimat, S.Si., M.M
Listiya Ike Purnomo, S.E., M.M
Jl. Surya Kencana No. 1 Pamulang
Gd. A, Ruang 212 Universitas Pamulang Tangerang Selatan –
Banten
-
Universitas Pamulang Akuntansi S-1
Statistik Deskriptif ii
STATISTIK DESKRIPTIF
Penulis:
Nisak Ruwah Ibnatur Husnul, S.Pd., M.Pd.
Eka Rima Prasetya, S.Pd., M.Pd.
Prima Sadewa, S.Pd., M.Pd.
Ajimat, S.Si., M.M.
Listiya Ike Purnomo, S.E., M.M.
ISBN: 978-623-7833-33-8
Editor:
Listiya Ike Purnomo, S.E., M.M
Desain sampul
Ubaid Al Faruq, S.Pd., M.Pd.
Tata Letak
Aden, S.Si., M.Pd.
Penerbit:
Unpam Press
Redaksi:
Jl. Surya Kecana No. 1
Pamulang – Tangerang Selatan
Telp. 021-7412566
Fax. 021 74709855
Email: [email protected]
Cetakan pertama, 19 Juni 2020
Hak cipta dilindungi undang-undang.
Dilarang memperbanyak karya tulis ini dalam bentuk dan dengan
cara apapun tanpa
ijin penerbit.
mailto:[email protected]
-
Universitas Pamulang Akuntansi S-1
Statistik Deskriptif iii
DATA PUBLIKASI UNPAM PRESS
| Lembaga Pengembangan Pendidikan dan Pembelajaran Universitas
Pamulang
Gedung A. R. 212 Kampus 1 Universitas Pamulang
Jalan Surya Kencana Nomor 1 Pamulang Barat, Tangerang Selatan,
Banten
Website: www.unpam.ac.id | Email: [email protected]
Statistik Deskriptif / Nisak Ruwah Ibnatur Husnul, S.Pd., M.Pd.,
Eka Rima Prasetya,
S.Pd., M.Pd., Prima Sadewa, S.Pd., M.Pd., Ajimat, S.Si., M.M.,
Listiya Ike Purnomo,
S.E., M.M.-1STed
ISBN 978-623-7833-33-8
1. Statistik Deskriptif I. Nisak Ruwah Ibnatur Husnul, S.Pd.,
M.Pd. II. Eka Rima
Prasetya, S.Pd., M.Pd. III. Prima Sadewa, S.Pd., M.Pd. IV.
Ajimat, S.Si., M.M. V.
Listiya Ike Purnomo, S.E., M.M.-1STed
M113-19062020-01
Ketua Unpam Press: Pranoto
Koordinator Editorial dan Produksi: Ubaid Al Faruq, Ali
Madinsyah
Koordinator Hak Cipta: Susanto
Koordinator Dokumentasi dan Publikasi: Aden
Desain Cover: Robi Maulana
Cetakan pertama, 19 Juni 2020
Hak cipta dilindungi undang-undang.
Dilarang memperbanyak karya tulis ini dalam bentuk dan dengan
cara apapun tanpa
ijin penerbit.
http://www.unpam.ac.id/mailto:[email protected]
-
Universitas Pamulang Akuntansi S-1
Statistik Deskriptif iv
MODUL MATA KULIAH
STATISTIK DESKRIPTIF
IDENTITAS MATA KULIAH
Program Studi : Akuntansi S-1
Mata Kuliah/Kode : Statistik Deskriptif / SAK0233
Sks : 2 Sks
Prasyarat : -
Semester : I (satu)
Deskripsi : Bertujuan untuk memperkenalkan konsep bisnis
kepada
mahasiswa. Dalam mata kuliah ini mahasiswa akan
diperkenalkan dengan pengertian dan konsep dasar bisnis,
lingkungan yang mempengaruhi bisnis dan jenis organisasi
bisnis. Selain itu dalam mata kuliah ini juga akan
diperkenalkan berbagai fungsi operasional bisnis dalam
perusahaan seperti Sumber Daya Manusia, Operasi,
Pemasaran, dan Keuangan. Mata kuliah ini menggunakan
pendekatan menyeluruh, dimana organisasi bisnis
ditempatkan sebagai suatu entitas yang harus memahami
dan mengelola pengaruh lingkungan, dan kemudian memilih
bentuk struktur organisasi yang sesuai dengan lingkungan
bisnis yang dihadapi.
Capaian pembelajaran: Setelah menyelesaikan mata kuliah ini,
mahasiswa dapat
mampu menyimpulkan konsep dasar membangun dan
mengelola bisnis yang menitikberatkan pada fungsi-fungsi
utama bisnis.
Penyusun : 1) Nisak Ruwah Ibnatur Husnul, S.Pd., M.Pd
(Ketua)
2) Eka Rima Prasetya, S.Pd., M.Pd (Anggota I) 3) Prima Sadewa,
S.Pd., M.Pd (Anggota II) 4) Ajimat, S.E., M.M (Anggota III) 5)
Listiya Ike Purnomo, S.E., M.M. (Anggota III)
Ketua Program Studi Ketua Tim Penyusun
Effriyanti, S.E., Akt., M.Si., CA Nisak Ruwah Ibnatur Husnul,
S.Pd., M.Pd
NIDN. 0003047701 NIDN. 0403079301
-
Universitas Pamulang Akuntansi S-1
Statistik Deskriptif v
KATA PENGANTAR
Puji syukur penulis ucapkan kepada Tuhan Yang Maha Esa atas
rahmat-Nya
yang telah tercurah, sehingga penulis bisa menyelesaikan bahan
ajar mata kuliah
Statistik Deskriptif ini . Mata kuliah Statistika Dasar
dimaksudkan untuk membekali
mahasiswa dengan pemahaman akan kegunaan statistik dalam
penelitian pendidikan
serta memampukan mereka untuk melakukan kajian-kajian terhadap
data-data statistik
untuk membuat kesimpulan-kesimpulan. Kemampuan dan pengalaman
ini diharapkan
dapat digunakan oleh mereka dalam melakukan analisis data untuk
kepentingan
penelitian dalam penulisan skripsi ataupun dalam menerapkannya
untuk kepentingan
peningkatan kualitas pembelajaran.
Mata kuliah ini mempelajari tentang Konsep Dasar statistika:
pengertian
statistik dan statistika, statistik deskriptif dan statistik
inferensial, Penyajian Data,
Ukuran Pemusatan, Ukuran Pemencaran, Ukuran Dispersi, Distribusi
Binomial,
Distribusi Poisson, Uji Normalitas dan Homogenitas, Populasi dan
sampel, Uji
Hipotesis satu ratarata, Uji Hipotesis Beda Dua rata-rata.
Tersusunnya bahan ajar ini tentu bukan dari usaha penulis
seorang. Dukungan
moral dan material dari berbagai pihak sangatlah membantu
tersusunnya bahan ajar
ini. Untuk itu, penulis ucapkan terima kasih kepada keluarga,
sahabat, rekan-rekan,
dan pihak-pihak lainnya yang membantu secara moral dan material
bagi tersusunnya
buku ini. Bahan ajar yang tersusun sekian lama ini tentu masih
jauh dari kata
sempurna. Untuk itu, kritik dan saran yang membangun sangat
diperlukan agar buku
ini bisa lebih baik nantinya.
Tangerang Selatan, 19 Juni 2020
Penulis
-
Universitas Pamulang Akuntansi S-1
Statistik Deskriptif vi
DAFTAR ISI
COVER
.........................................................................................................................................
i
STATISTIK DESKRIPTIF
..........................................................................................................
ii
DATA PUBLIKASI UNPAM PRESS
........................................................................................
iii
IDENTITAS MATA KULIAH
......................................................................................................
iv
KATA PENGANTAR
...................................................................................................................v
DAFTAR ISI
.................................................................................................................................
vi
PERTEMUAN 1
..........................................................................................................................
1
KONSEP DASAR STATISTIK
..................................................................................................
1
A. CAPAIAN PEMBELAJARAN
..........................................................................................
1
B. URAIAN MATERI
.............................................................................................................
1
1. Statistik
.........................................................................................................................
1
2. Tujuan dari Statistik
....................................................................................................
3
3. Tahapan-tahapan Statistik
........................................................................................
3
4. Kegunaan dan Fungsi Statistik
.................................................................................
5
5. Peran Komputer dalam Statistik
...............................................................................
7
C. LATIHAN SOAL
..............................................................................................................
10
D. DAFTAR PUSTAKA
.......................................................................................................
10
PERTEMUAN 2
........................................................................................................................
11
DATA STATISTIK
.....................................................................................................................
11
A. CAPAIAN PEMBELAJARAN
........................................................................................
11
B. URAIAN MATERI
...........................................................................................................
11
1. Data
............................................................................................................................
11
2. Pengelompokan Data
..............................................................................................
12
C. LATIHAN SOAL
..............................................................................................................
24
D. DAFTAR PUSTAKA
.......................................................................................................
24
PERTEMUAN 3
........................................................................................................................
25
SKALA PENGUKURAN DATA
...............................................................................................
25
A. CAPAIAN PEMBELAJARAN
........................................................................................
25
B. URAIAN MATERI
...........................................................................................................
25
1. Skala dan Pengukuran
............................................................................................
25
-
Universitas Pamulang Akuntansi S-1
Statistik Deskriptif vii
2. Konsep Dasar Proses Pengukuran
.......................................................................
26
3. Skala Pengukuran
....................................................................................................
28
4. Perbandingan Data
..................................................................................................
37
5. Tingkat Ketelitian
......................................................................................................
39
C. LATIHAN SOAL
..............................................................................................................
40
D. DAFTAR PUSTAKA
.......................................................................................................
40
PERTEMUAN 4
........................................................................................................................
41
TABEL DISTRIBUSI FREKUENSI
.........................................................................................
41
A. CAPAIAN PEMBELAJARAN
........................................................................................
41
B. URAIAN MATERI
...........................................................................................................
41
1. Distribusi Frekuensi
..................................................................................................
41
2. Cara Membuat Tabel Distribusi Frekuensi Tunggal
............................................ 44
3. Cara Membuat Tabel Distribusi Frekuensi Berkelompok
................................... 44
C. LATIHAN SOAL
..............................................................................................................
53
D. DAFTAR PUSTAKA
........................................................................................................
55
PERTEMUAN 5
........................................................................................................................
56
DIAGRAM
..................................................................................................................................
56
A. CAPAIAN PEMBELAJARAN
........................................................................................
56
B. URAIAN MATERI
...........................................................................................................
56
1. Pengertian Diagram
.................................................................................................
56
2. Cara membuat Diagram
..........................................................................................
56
C. LATIHAN SOAL
...............................................................................................................
66
D. DAFTAR PUSTAKA
.......................................................................................................
67
PERTEMUAN 6
........................................................................................................................
68
HISTOGRAM, POLIGON DAN KURVA OGIVE
..................................................................
68
A. CAPAIAN PEMBELAJARAN
........................................................................................
68
B. URAIAN MATERI
...........................................................................................................
68
1. Pengertian dan Langkah Membuat Histogram
.................................................... 68
2. Pengertian dan Langkah Membuat Poligon
......................................................... 71
3. Pengertian dan Langkah Membuat Kurva
Ogive................................................. 74
C. LATIHAN SOAL
..............................................................................................................
77
D. DAFTAR PUSTAKA
.......................................................................................................
79
PERTEMUAN 7
........................................................................................................................
80
-
Universitas Pamulang Akuntansi S-1
Statistik Deskriptif viii
UKURAN TENDENSIAL SENTRAL (MEAN)
.......................................................................
80
A. CAPAIAN PEMBELAJARAN
........................................................................................
80
B. URAIAN MATERI
...........................................................................................................
80
1. Ukuran Tendensial Sentral
......................................................................................
80
2. Mean
...........................................................................................................................
81
C. LATIHAN SOAL
..............................................................................................................
88
PERTEMUAN 8
........................................................................................................................
91
UKURAN TENDENSIAL SENTRAL
......................................................................................
91
(MEDIAN DAN MODUS)
.........................................................................................................
91
A. CAPAIAN PEMBELAJARAN
........................................................................................
91
B. URAIAN MATERI
...........................................................................................................
91
1. Median
........................................................................................................................
91
2. Modus
.........................................................................................................................
95
3. Hubungan antara Mean, Median dan Modus
....................................................... 98
C. LATIHAN SOAL
..............................................................................................................
99
D. DAFTAR PUSTAKA
.....................................................................................................
101
PERTEMUAN 9
......................................................................................................................
102
UKURAN LETAK (KUARTIL, DESIL DAN PERSENTIL)
................................................. 102
A. CAPAIAN PEMBELAJARAN
......................................................................................
102
B. URAIAN MATERI
.........................................................................................................
102
C. LATIHAN SOAL
............................................................................................................
114
D. DAFTAR PUSTAKA
.....................................................................................................
115
PERTEMUAN 10
....................................................................................................................
116
UKURAN VARIASI
.................................................................................................................
116
(RANGE, SIMPANGAN RATA-RATA DAN SIMPANGAN BAKU)
................................. 116
A. CAPAIAN PEMBELAJARAN
......................................................................................
116
B. URAIAN MATERI
.........................................................................................................
116
C. LATIHAN SOAL
............................................................................................................
125
D. DAFTAR PUSTAKA
.....................................................................................................
127
PERTEMUAN 11
....................................................................................................................
128
KONSEP UKURAN VARIASI
...............................................................................................
128
(VARIAN, KOEFISIEN VARIASI, DAN ANGKA BAKU)
................................................... 128
A. CAPAIAN PEMBELAJARAN
......................................................................................
128
-
Universitas Pamulang Akuntansi S-1
Statistik Deskriptif ix
B. URAIAN MATERI
.........................................................................................................
128
C. LATIHAN SOAL
............................................................................................................
135
D. DAFTAR PUSTAKA
......................................................................................................
136
PERTEMUAN 12
....................................................................................................................
137
ANGKA INDEKS
.....................................................................................................................
137
A. CAPAIAN PEMBELAJARAN
......................................................................................
137
B. URAIAN MATERI
.........................................................................................................
137
C. LATIHAN SOAL
.............................................................................................................
149
D. DAFTAR PUSTAKA
......................................................................................................
150
PERTEMUAN 13
....................................................................................................................
151
PROBABILITAS
......................................................................................................................
151
A. CAPAIAN PEMBELAJARAN
......................................................................................
151
B. URAIAN MATERI
.........................................................................................................
151
C. LATIHAN SOAL
............................................................................................................
162
D. DAFTAR PUSTAKA
.....................................................................................................
163
PERTEMUAN 14
....................................................................................................................
164
KONSEP PERMUTASI
..........................................................................................................
164
A. CAPAIAN PEMBELAJARAN
......................................................................................
164
B. URAIAN MATERI
.........................................................................................................
164
C. LATIHAN SOAL
............................................................................................................
170
D. DAFTAR PUSTAKA
.....................................................................................................
171
PERTEMUAN 15:
...................................................................................................................
172
KOMBINASI
............................................................................................................................
172
A. CAPAIAN PEMBELAJARAN
......................................................................................
172
B. URAIAN MATERI
.........................................................................................................
172
C. SOAL LATIHAN/TUGAS
.............................................................................................
185
D. DAFTAR PUSTAKA
.....................................................................................................
186
PERTEMUAN 16:
...................................................................................................................
187
DISTRIBUSI PROBABILITAS
DISKRIT..............................................................................
187
A. TUJUAN PEMBELAJARAN
........................................................................................
187
B. URAIAN MATERI
.........................................................................................................
187
C. SOAL LATIHAN/TUGAS
.............................................................................................
201
D. DAFTAR PUSTAKA
.....................................................................................................
203
-
Universitas Pamulang Akuntansi S-1
Statistik Deskriptif x
PERTEMUAN 17:
...................................................................................................................
204
DISTRIBUSI PROBABILITAS KONTINU
...........................................................................
204
A. CAPAIAN PEMBELAJARAN
......................................................................................
204
B. URAIAN MATERI
.........................................................................................................
204
C. SOAL LATIHAN/TUGAS
.............................................................................................
217
D. DAFTAR PUSTAKA
.....................................................................................................
218
PERTEMUAN 18:
...................................................................................................................
219
DISTRIBUSI PROBABILITAS BERSAMA DAN NILAI HARAPAN
................................. 219
A. CAPAIAN PEMBELAJARAN
......................................................................................
219
B. URAIAN MATERI
.........................................................................................................
219
C. SOAL LATIHAN/TUGAS
.............................................................................................
232
D. DAFTAR PUSTAKA
.....................................................................................................
234
DAFTAR PUSTAKA
...............................................................................................................
235
-
Universitas Pamulang Akuntansi S-1
Statistik Deskriptif 1
PERTEMUAN 1
KONSEP DASAR STATISTIK
A. CAPAIAN PEMBELAJARAN
Statistik sangat penting dalam kehidupan kita sehari-sehari.
Kita menemukan
statistik ketika membincangkan harga barang-barang kebutuhan
hidup, biaya
transportasi, masalah kemiskinan, ramalan cuaca melalui televisi
dan sebagainya.
Sebagai contoh dalam kegiatan sehari-hari kita telah merekam
jadwal
keberangkatan dan kedatangan kereta api serta memperhitungkan
frekuensi
kejadiannya sehingga kita dapat membuat suatu kesimpulan pada
waktu aktifitas
kita yang paling tepat.
Dalam pertemuan ini, akan dibahas tentang konsep, istilah,
tujuan, fungsi dan
kegunaan statistik. Setelah mempelajari konsep dasar statistik
ini, diharapkan
mahasiswa mampu menerapkan dan memahami konsep, istilah, tujuan,
fungsi dan
kegunaan statistika deskriptif.
B. URAIAN MATERI
1. Statistik
Statistik merupakan salah satu cabang dari ilmu matematika yang
di
dalamnya mempelajari suatu pengukuran, observasi dan analisis.
Statistik
mempunyai arti dasar yaitu suatu data ringkasan yang berbentuk
angka. Sebagai
contoh kecil adalah mengenai data tentang penduduk, data tentang
guru-guru
atau data tentang mahasiswa di perguruan tinggi. Dalam arti yang
lebih dalam,
statistik adalah suatu ilmu yang mempelajari mengenai bagaimana
cara
mengumpulkan data, mengolah data, menyajikan data dan
menganalisi data
dengan mempertimbangkan unsur ketidakpastian berdasarkan
konsep
probabilitas.
Statistik dalam hal ini juga bisa digunakan dalam pengambilan
keputusan,
berdasarkan data-data yang bisa dipertanggungjawabkan tentunya.
Lebih jelas
lagi bahwa statistik ini mampu untuk memuaskan suatu teori dan
metode dalam
perkembangan suatu ilmu riset. Dalam ilmu riset tidak terlepas
dari ilmu statistik,
oleh karena itu statistik dan riset sangat erat kaitannya,
sehingga tidak bisa
dipisahkan.
-
Universitas Pamulang Akuntansi S-1
Statistik Deskriptif 2
Semakin berkembang pesatnya suatu ilmu, maka aplikasi statistik
hadir
dalam kebutuhan teknik-teknik yang beraneka ragam untuk
permasalahan yang
berbeda. Statistik selalu memberikan alternatif solusi dalam
melakukan
peramalan, sebagai dasar perencanaan dan pengujian hipotesis,
yang
bermanfaat dalam riset berkaitan dengan pengambilan keputusan
dalam
memecahkan suatu permasalahan penelitian. Untuk keperluan riset,
statistik
mampu menyediakan metode pengumpulan data, pengolahan data,
penyajian
data, metode analisis data dan pengujian hipotesis serta metode
ramalan
interval.
Statistik sendiri berasal dari kata “status” dalam bahasa latin,
yang sama
artinya dengan kata “state” (bahasa inggris) yang berarti adalah
negara. Awal
mula suatu kata statistik, diartikan mengenai suatu kumpulan
keterangan yang
berupa angka ataupun non angka tetapi memiliki arti yang penting
dan berguna
untuk negara. Setelah berkembangnya suatu ilmu, maka statistik
dijadikan
sebagai kumpulkan keterangan yang hanya berupa angka dan
memberikan
gambaran mengenai keadaan, peristiwa atau gejala tertentu.
Dalam pengertian di atas, bisa diambil contoh adalah mengenai
statistik
penduduk, statistik pendidikan, statistik perdagangan, statistik
tenaga kerja dan
sebagainya. Sebagai contoh penjabarannya adalah pada statistik
penduduk,
sebagai bentuk kumpulan keterangan berupa angka yang berkaitan
dengan
kegiatan di bidang kependudukan. Misalnya dalam lingkup jumlah
penduduk,
rata-rata umur penduduk, angka kelahiran, angka kematian dan
yang lainnya.
Penerapan ilmu statistika begitu banyak diterapkan dalam
berbagai disiplin
ilmu-ilmu, diantaranya yaitu :
a. Bidang ilmu alam (contohnya bidang astronomi, bidang
biologi)
b. Bidang ilmu sosial (contohnya bidang sosiologi, bidang
psikolog)
c. Bidang bisnis, industri dan ekonomi.
d. Sensus penduduk, dalam hal ini adalah pemerintahan untuk
berbagai macam
tujuan tertentu.
e. Dalam jajak pendapat atau polling (contohnya dalam pemilihan
umum)
f. Dalam jajak cepat (contohnya dalam perhitungan cepat hasil
pemilu) atau
quick count.
g. Bidang komputasi yaitu statistika dapat pula diterapkan dalam
pengenalan
pola maupun kecerdasan buatan.
-
Universitas Pamulang Akuntansi S-1
Statistik Deskriptif 3
2. Tujuan dari Statistik
a. Menjelaskan Hubungan Antar Variabel
Dalam data kuantitatif, setelah data dikumpulkan, kemudian
data
tersebut di olah dan disajikan, untuk pengambilan keputusan
dalam suatu
organinsasi. Oleh karena itu diperlukan kemampuan untuk
menyaring jumlah
yang besar tersebut agar dapat menjabarkan hubungan antar
variabel dalam
pengambilan keputusan. Sebagai contoh mengenai kebutuhan
analisis
statistik dalam menjelaskan hubungan antar variabel, jika ada
seorang
enterpreneur, dengan mengumpulkan data pendapatan dan biaya
dapat
membandingkan hasil pengembalian investasinya dalam satu periode
dengan
data dari periode-periode sebelumnya.
b. Membuat Keputusan Lebih Baik
Seseorang bisa menggunakan dan memberdayakan ilmu statistik
dalam
alat bantu sehingga menghasilkan keputusan yang lebih baik dari
kondisi
ketidakpastian sebelumnya.
c. Mengatasi Perubahan-Perubahan
Globalisasi memungkinkan terjadinya perubahan dalam berbagai
hal.
Tetapi data statistik dapat membantu dalam mengatasi perubahan
yang
terjadi.
d. Membuat Rencana dan Ramalan-ramalan
Perencanaan adalah serangkaian tindakan yang akan dilakukan di
masa
yang akan datang, dengan didasari perkiraan tentang
kejadian-kejadian atau
hubungan-hubungan di masa yang akan datang. Sehingga diperlukan
proses
atau teknik peramalan untuk memperoleh perkiraan tentang masa
depan.
Prosedur statistik ini dapat membantu meningkatkan proses
peramalan
(forecasting).
3. Tahapan-tahapan Statistik
Dalam ilmu statistik, ada beberapa tahapan-tahapan sebagai
metode yang
harus dipahami dengan baik, yaitu sebagai berikut :
a) Pengumpulan Data
b) Penyusunan Data
c) Penyajian Data
d) Analisis Data
e) Interpretasi Data
-
Universitas Pamulang Akuntansi S-1
Statistik Deskriptif 4
Kelima tahapan di atas, akan dijabarkan rangkaiannya secara
jelas sebagai
berikut ini :
a) Pengumpulan Data (Collection of Data)
Tahap pertama dalam kegiatan statistik adalah mengumpulkan
data,
dalam hal ini ada dua cara, pertama data bisa dikumpulkan dengan
cara
sensus, dan kedua dengan cara penentuan sampel.
1) Data Sensus
Data sensus adalah cara pengumpulan data dengan meneliti
semua
anggota secara keseluruhan sebagai obyek dari riset tersebut.
Cara
sensus ini dibentuk sebagai pencatatan data secara menyeluruh,
tanpa
terkecuali. Dalam hal ini, semua anggota yang dijadikan objek
dalam
penelitian dinamakan populasi.
Semua anggota atau dalam hal ini adalah populasi, yang
menjadi
objek penelitian, dalam pengumpulan data menggunakan cara
sensus
tentu memerlukan waktu yang banyak, tenaga dan biaya yang tidak
sedikit,
terlebih apabila populasi besar. Hal itu merupakan salah satu
kelemahan
apabila menggunakan cara sensus, tetapi cara sensus juga
mempunyai
kelebihan yaitu hasil penelitian yang diperoleh akan
menghasilkan data
(nilai) yang sesungguhnya.
2) Data Sampel
Data sampel adalah cara mengumpulkan data dengan mengambil
sebagian dari semua anggota, sehingga dalam hal ini sampel
adalah
bagian dari populasi. Cara sampel ini menjadikan obyek
penelitian adalah
sebagain kecilnya saja, dengan memilih dan mencatat sebagian
dari
semua anggota. Untuk cara data sampel ini, akan menghasilkan
data
perkiraan (estimate value), yang nantinya bisa ditaksir atau
diperkirakan
karakteristik dan sifat yang sesungguhnya dari bagian populasi
yang diteliti.
Dalam menghasilkan nilai taksiran yang baik, maka sampel
tersebut
harus memiliki sifat representatif, artinya adalah data tersebut
bisa
mencerminkan atau mewakili dari populasinya. Bagaimana cara
memperoleh data yang representatif? Jawabannya adalah dengan
suatu
metode atau cara yanag bisa ditempuh, yaitu dengan metode
penarikan
sampel, yang akan lebih detail di bahas pada statiatsika
inferensial.
Berdasarkan pengambilan anggota dalam objek penelitian hanya
sebagian dari populasi, maka pengumpulan data ini menjadi
lebih
-
Universitas Pamulang Akuntansi S-1
Statistik Deskriptif 5
diandalkan, karena hemat secara biaya, tenaga dan waktu.
Adapun
kelemahannya adalah jika sampel tersebut tidak representatif,
sehingga
kesimpulan menjadi tidak sesuai dengan kenyataan atau
penelitian
tersebut bias.
b) Penyusunan Data (Organization of Data)
Dalam penyusuan data ini, merupakan proses lanjutan dari tahap
yang
pertama. Setelah data dikumpulkan, maka data tersebut disusun
dengan rapi
supaya mudah untuk dibaca secara visual. Dalam tahapan ini, ada
tiga cara
yang bisa digunakan, yaitu dengan mengedit, dengan
mengklarifikasi dan
dengan tabulasi data.
Tahapan edit data artinya data diperiksa kembai mengenai
daftar
pertanyaan yang sudah diisi. Gunanya untuk mengetahui apakah
daftar
pertanyaan tersebut sudah diisi dengan sesuai atau belum,
tentunya
disesuaikan dengan tema dalam penelitian tersebut.
Tahapan mengklarifikasi adalah data dipisahkan berdasarkan
sifat-sifat
yang dimiliki oleh data tersebut. Dan tahapan ketiga yaitu
tabulasi data,
artinya data dikelompokkan sesuai dengan sifat dan kaidah data
tersebut,
dan disusun secara distribusi frekuensi, sehingga data tersebut
akan mudah
untuk ditarik kesimpulan.
c) Penyajian Data (Presentation of Data)
Tahap penyajian data artinya data yang telah disusun, bisa
disajikan
dan disebarluaskan dengan mudah secara visual. Dalam hal ini
penyajian
data bisa dengan tabel, diagram, grafik ataupun yang
lainnya.
d) Analisis Data (Analysis of Data)
Setelah data dikumpulkan, kemudian disusun dan disajikan,
langkah
berikutnya adalah di analsisis. Dalam analisis data disini,
digunakan untuk
memperoleh gambaran secara keseluruhan dari data yang sudah
dikumpulkan.
e) Interpretasi Data (Interpretation of Data)
Suatu data secara keseuluruhan tersebut setelah memperoleh
gambaran, maka perlu di interpretasikan dengan baik, agar
memperoleh
suatu kesimpulan yang benar.
4. Kegunaan dan Fungsi Statistik
Statistik itu sendiri memiliki fungsi sebagai alat yang bisa
mempermudah,
terutama dalam pelaku ekonomi dan bisnis, dan khususnya dalam
pengambilan
-
Universitas Pamulang Akuntansi S-1
Statistik Deskriptif 6
keputusan. Sebagai alat bantu tersebut, statistik bisa digunakan
dalam
mengumpulkan data, menyusun data, mengolah data, menyajikan data
sehingga
menampilkan suatu keputusan yang benar. Dalam hal ini maka
kegunaan dan
fungsi statistik adalah sebagai berikut :
a) Statistik bisa dijadikan sebagai pelaku ekonomi dan bisnis,
dengan alih
membantu membuat keputusan dalam memperoleh suatu gambaran
mengenai peritiwa, atau keadaan yang umum maupun khusus.
b) Statistik juga bisa bermanfaat dalam perkembangan dunia
bisnis dan
ekonomi dari waktu ke waktu, mengenai kejadian atau peritiwa
yang akan
dan sedang terjadi.
c) Statistik bisa digunakan untuk menyusun beberapa laporan,
tentunya
dengan data kuantitatif secara ringkas, jelas dan terarah.
d) Statistik juga bisa mengetahui apakah ada gejala dalam
ekonomi dan bisnis
yang berhubungan dengan gejala atau kejadian yang lainnya.
e) Terpenting adalah statistik bisa digunakan dalam menganalisis
pengujian,
dengan menarik kesimpulan yang berarti dalam pengambilan
keputusan
pada kejadian ekonomi dan bisnis, dan bisa meramalkan beberapa
hal yang
akan terjadi di masa yang akan datang, dengan di pertanggung
jawabkan
secara ilmiah.
Di negara Indonesia dalam menangani masalah-masalah yang
berkaitan
dengan statistik, pemerintah membentuk Badan Pusat statistik
(BPS), yaitu suatu
lembaga pemerintah non departemen, dimana bertanggungjawab
langsung
kepada Presiden. Peranan yang harus dijalankan oleh BPS adalah
sebagai
berikut:
a) Menyediakan kebutuhan data bagi pemerintah dan masyarakat,
dalam hal ini,
data didapatkan dari sensus atau survei yang dlakukan sendiri
oleh
departemen atau lembaga pemerintah lainnya sebagai data
sekunder.
b) Membantu kegiatan statistik departemen, lembaga pemerintah
atau institusi
lainnya dalam membangun sistem perstatistikan nasional.
c) Statistik juga mengembangkan dan mempromosikan standar teknis
dan
metodologi statistik serta menyediakan pelayanan pada bidang
pendidikan
dan pelatihan statistik.
d) Membangun kerjasama dengan intitusi nasional dan negara lain
untuk
kepentingan perkembangan satistik Indonesia.
-
Universitas Pamulang Akuntansi S-1
Statistik Deskriptif 7
5. Peran Komputer dalam Statistik
Komputer dapat secara efisien digunakan pada setiap operasi
pengolahan
yang memiliki satu atau lebih karakteristik, yaitu sebagai
berikut:
a. Jumlah input yang besar
Semakin besar jumlah data yang harus diolah untuk menghasilkan
informasi
yang diperlukan, pengolahan dengan komputer menjadi semakin
ekonomis
dibandingkan dengan alat bantu lain.
b. Proyek yang repetitif
Terkait dengan biaya dalam menyiapkan tugas, yang paling
ekonomis
adalah menggunakan komputer untuk proyek-proyek yang
berulang.
c. Diperlukan kecepatan tinggi dalam pengolahan
Semakin besar kebutuhan akan informasi tepat waktu, maka semakin
besar
nilai komputer dibandingkan dengan metode-metode lainnya.
d. Diperlukan ketepatan yang besar
Pengolahan komputer akan cukup tepat jika tugas yang harus
dilaksanakan
sudah disiapkan dengan matang.
e. Mengolah hal-hal kompleks yang memerlukan bantuan
elektronik
Dalam beberapa situasi yng melibatkan jumlah besar variabel
yang
berinteraksi, maka tidak ada alternatif lain selain
komputer.
Dalam dunia komputer, ada beberapa program atau aplikasi yang
bisa
digunakan dalam membantu statistik, antara lain Minitab, SPSS,
STATA, SAS,
EVIEWS dan SEM yang tersedia secara luas dan mudah di dapatkan.
Aplikasi
atau program tersebut digunakan dalam menganalisis statistik
dari data yang
kecil sampai data yang besar atau banyak. Disamping itu, ada
beberapa paket
spreadsheet seperti Microsoft Excel dan Quatropro yang
mempunyai
kemampuan analisis statistik bersifat umum dan terbatas.
Statistik itu sendiri dapat dibedakan menjadi dua macam, yaitu
statistik
deskriptif dan statistik Inferensial. Adapun penjabarannya
adalah :
a) Statistik Deskriptif
Statistika deskriptif bisa dikenal juga sebagai statistik
deduktif, artinya
statistika yang tingkat kegunaannya mencakup cara-cara
mengumpulkan
data, menyusun atau mengatur data, mengolah data, menyajikan
data dan
menganalisis data angka. Dalam hal ini agar bisa memberikan
gambaran
yang teratur, ringkas dan jelas, mengenai keadaan, peristiwa
atau gejala
tertentu sehingga dapat ditarik pengertian atau makna
tertentu.
-
Universitas Pamulang Akuntansi S-1
Statistik Deskriptif 8
Dengan kata lain, bahwa statistika deskriptif ini hanya
menggambarkan
atau mendeskripsikan karakteristik atau sifat-sifat yang
dimiliki oleh
sekelompok atau serangkaian data (baik itu data sampel maupun
data
populasi), tanpa melakukan generalisai (yaitu menarik suatu
kesimpulan
umum berdasarkan informasi data sampel yang dikenakan kepada
populasi
induknya).
Statistik deskriptif menjadi bagian cabang yang terpenting dari
ruang
lingkup statitsik, karena dapat digunakan secara terus menerus
dalam bidang
ekonomi, bisnis ataupun yang lain. Statistik deskriptif
merupakan sekumpulan
prosedur dasar atau sebagai metode dalam beberapa hal berikut
ini :
1) Mengumpulkan data
2) Mengorganisasikan data
3) Menyajikan data
4) Menganalisis data
5) Menginterpretasikan data
Kelima dasar tersebut menjadi poin dalam hal menganalisis dan
menafsirkan,
tetapi tidak terdapat dalam menarik kesimpulan secara umum.
Statistik deskriptif terfokuskan dalam membahas mengenai
cara
mengumpulkan data, menyederhanakan angka yang diamati atau
diperoleh,
dalam hal ini meringkas dan menyajikan. Statistik juga melakukan
pengukuran
pemusatan dan penyebaran data, guna memperoleh gambaran atau
informasi
yang lebih menarik dan mudah dipahami.
Statistik deskriptif ini memiliki beberapa kegunaan, khususnya
dalam
penelitian bidang ilmu sosial, adalah sebagai berikut :
1) Dengan adanya statistik, maka pengumpulan data yang diperoleh
akan
tersaji dengan ringkas dan rapi serta dapat memberikan informasi
inti dari
kumpulan data yang ada.
2) Dengan adanya statistik, memungkinkan peneliti menyajikan
ataupun
menggambarkan datanya dengan teknik grafik maupun teknik
numerik.
3) Statistik juga memungkinkan peneliti mengukur dua
karakteristik dari
setiap respondennya dan selanjutnya meneliti hubungan di antara
kedua
karakteristik (variabel) tersebut.
4) Statistik deskriptif memegang peranan penting dalam persiapan
analisis
data. Analisis ini dilakukan sebelum peneliti menerapkan
statistika
-
Universitas Pamulang Akuntansi S-1
Statistik Deskriptif 9
inferensial terhadap data penelitiannya. Istilah lain yang
digunakan untuk
tahap persiapan ini adalah exploratory data analysis.
b) Statistik Inferensial
Kebalikannya dengan statistik deduktif, maka statistik
inferensial juga
bisa dikenal sebagai statistik induktif. Statistika inferensial
adalah ilmu statistik
yang menyediakan aturan atau suatu metode yang digunakan
untuk
meramalkan, menaksir, dan mengambil suatu kesimpulan yang
bersifat
umum. Statistika inferensial bertujuan sebagai alat praduga dari
parameter
populasi dan pengujian hipotesis.
Teori peluang memegang peranan penting dalam statistika
Inferensial.
Statistika inferensial sifatnya lebih mendalam dan merupakan
tindak lanjut dari
statistika deskriptif. Statistika deskriptif merupakan dasar
dari ilmu statistik
secara keseluruhan. Oleh karena itu untuk dapat mempelajari atau
memahami
statistik inferensial, seseorang harus terlebih dahulu
mempelajari statistika
deskriptif dengan baik.
Statistika inferensial akan membahas bagaimana cara
menganalisis
data dengan pengambilan kesimpulan. Statistika inferensial
menjadi sebuah
metode yang berkaitan dengan analisis sebagian data, bahkan
sampai ke
peramalan atau penaksiran dalam menarik kesimpulan di
keseluruhan data
yang akan di teliti. Sebagian data dalam variabel dinamakan
dengan sampel,
kemudian untuk data secara keseluruhan dinamakan dengan
populasi.
Pada statistika inferensial ini akan selalu ada pendugaan
parameter,
ada penduga hipotesis dan menguji hipotesis tersebut sampai
menemukan
kesimpulan yang berlaku secara umum. Ini dinamakan statistik
induktif karena
informasi bisa di tarik kesimpulan dengan data sebagian saja
yang dianggap
sudah mewakili data secara keseluruhan.
c) Statistika Parametrik dan Nonparametrik
Statistika inferensial dibagi menjadi dua macam, yaitu
statistik
parametrik dan statistik non parametrik. Untuk statistika
parametrik
merupakan bagian dari statistika inferensial yang
mempertimbangkan nilai
dari satu atau lebih parameter populasi. Sehubungan dengan
kebutuhan
inferensialnya, pada umumnya statistika parametrik membutuhkan
data yang
berskala pengukuran minimal interval. Selain itu, penurunan
prosedur dan
penetapan teorinya berpijak pada asumsi spesifik mengenai bentuk
distribusi
populasi yang biasanya diasumsikan normal.
-
Universitas Pamulang Akuntansi S-1
Statistik Deskriptif 10
Statistika nonparametrik merupakan bagian dari statistika
inferensial,
yang tidak selalu memperhatikan suatu nilai dari satu atau lebih
parameter
populasi. Pada umunya, suatu validitas dalam statistik
inferensial ini tidak
selalu bergantung pada peluang yang spesifik dari populasi itu
sediri. Statistik
non parametrik ini mampu menyediakan suatu metode yang bisa
menganalisis data berdistribusi yang tidak di asumsikan
berdistribusi normal.
Dalam hal ini data yang sering digunakan dalam statistik non
parametrik
adalah yang berskala ukur nominal dan ordinal.
C. LATIHAN SOAL
Kerjakan soal-soal di bawah ini dengan benar!
1. Jelaskan pendapat anda mengenai definisi statistik!
2. Kenapa ilmu statitsik dibutuhkan dala sebuah penelitian?
Seberapa pentingkah?
Pada poin mana penelitian memang tidak bisa lepas dari
statistik? Jelaskan
pendapat anda!
3. Jelaskan pendapat anda dengan bahasa yang mudah dipahami, apa
yang
dimaksud dengan statistik deskriptif!
4. Jelaskan perbedaannya antara statistik deskriptif dengan
inferensial!
5. Apa kegunaan statistik, jabarkan dengan bahasa anda
sendiri!
6. Apakah badan yang menangani masalah statistik di Indonesia?
Apa peran
badan tersebut?
7. Sebutkan tahapan kegiatan metode statistik!
8. Bagamana peranan komputer dalam statistik?
9. Sebutkan program-program pengolahan data statistik!
10. Jelaskan arti sensus dan sampling!
D. DAFTAR PUSTAKA
Hasan, Iqbal. (2001). Pokok-Pokok Materi Statistik 1 (Statistik
Deskriptif). Jakarta :
PT. Bumi Aksara.
Mangkuatmodjo. (2015). Statistik Deskriptif. Jakarta: Rineka
Cipta.
Supranto. (2008). Statistik Teori dan Aplikasi. Jakarta:
Erlangga.
Sudjana. (2008). Metode Statistika. Bandung : Tarsito
Penerbit.
-
Universitas Pamulang Akuntansi S-1
Statistik Deskriptif 11
PERTEMUAN 2
DATA STATISTIK
A. CAPAIAN PEMBELAJARAN
Materi pertemuan ini membahas mengenai data statistik. Setelah
mempelajari
materi ini, mahasiswa mampu memahami dengan baik mengenai data
statistik,
jenis-jenisnya dan bisa menerapkan dengan baik dalam
penelitian.
B. URAIAN MATERI
1. Data
Kata data, berasal dari bahasa latin, yang merupakan bentuk
jamak dari
kata “datum”, yang artinya “sesuatu yang diberikan”. Dalam ilmu
matematika,
data berarti sesuatu yang diketahui atau suatu keterangan. Dalam
ilmu komputer,
data dapat berupa angka, kata-kata, citra dan sebagainya. Dalam
ilmu eksakta,
data adalah suatu hasil pengukuran yang terorganisasi dan
apabila data itu
terorganisasi maka data tersebut akan menjadi informasi. Dalam
statistik, data
dapat didefinisakan sebagai “fakta-fakta atau angka-angka yang
nantinya dapat
diambil kesimpulan”.
Data yang bias apabila digunakan dalam dasar pembuat keputusan,
maka
tentu akan menghasilkan keputusan yang bias juga. Adapun
persyaratan yang
harus dipenuhi dalam data yang baik, adalah sebagai berikut
:
a. Data harus bersifat objektif
Artinya disini bahwa data tersebut harus sesuai dengan keadaan
yang
sebenarnya.
b. Data harus bersifat representatif
Artinya adalah data tersebut harus bisa mewakili dari objek yang
akan di
amati.
c. Data mempunyai kesalahan sampling kecil
Artinya disini adalah apabila suatu estimasi dikatakan baik jika
kesalahan
samplingnya kecil.
d. Data harus tepat waktu
Artinya disini adalah apabila data akan digunakn untuk
pengendalian, maka
data menjadi syarat tepat waktu yang sangat penting agar ada
waktu
-
Universitas Pamulang Akuntansi S-1
Statistik Deskriptif 12
penyesuaian atau melakukan koreksi jika ada penyimpangan
dalam
implementasi.
e. Data harus relevan
Artinya adalah data yang diamati atau diteliti harus ada
hubungannya dengan
masalah yang akan dipecahkan.
2. Pengelompokan Data
a. Berdasarkan Sifatnya
1) Data Diskrit
Data diskrit merupakan data yang satuannya adalah bilangan
bulat,
tidak berbentuk pecahan. Pada dasarnya data diskrit ini di
peroleh dari
hasil pencacahan. Sebagai contoh perhatikan kasus di bawah ini
:
Jika diketahui data dari jumlah mahasiswa, pada Fakultas
Ekonomi terdiri dari 500 mahasiswa, yang meliputi 200
mahasiswa Jurusan Manajemen, 180 mahasiswa Jurusan
Akuntansi dan sisanya 120 adalah mahasiswa Jurusan
Administrasi Perkantoran.
2) Data Kontinu
Berbeda dengan data diskrit, data kontinu merupakan data
yang
satuannya adalah bilangan pecahan. Pada dasarnya data kontinu
ini bisa
diperoleh dari hasil pengukuran. Perhatikan kasus berikut
sebagai contoh
dari data kontinu :
Jika diketahui berat beras yang tidak terpakai berada di
gedung
F, G dan H pada tahun 2019, masing-masing seberat 200,57
ton;
130,98 ton dan 288,20 ton.
b. Berdasarkan Sumbernya
1) Data Intern
Disini yang dimaksud dengan data intern adalah data yang
menggambarkan suatu keadaan atau suatu kegiatan di dalam
lembaga
atau badan tertentu. Contoh kasusnya, perhatikan di bawah ini
:
Diketahui data mahasiswa di dua tahun terakhir yaitu pada
tahun
2018 adalah 120 orang, sedangkan di tahun 2019 sebanyak 150
orang.
-
Universitas Pamulang Akuntansi S-1
Statistik Deskriptif 13
2) Data Ekstern
Kebalikannya dari data intern, data ekstern merupakan data
yang
bisa menggambarkan suatu keadaan atau kegiatan di luar lembaga
atau
badan tertentu. Perhatikan contohnya adalah sebagai berikut
:
Jika diketahui pendapatan per kapita masyarakat adalah
Rp50,5
juta per tahun.
c. Berdasarkan Pengukurannya
1) Data Nominal
Data nominal ini merupakan bagian dari pengukuran skala
nominal,
yang artinya data statistik dimana cara penyusunan angkanya
berdasarkan
beberapa kategori tertentu tanpa memperhatikan urutan. Bisa
dikatakan
bahwa kedudukan satu kategori dengan kategori yang lain akan
setara
atau bernilai sama. Dengan dibantukan pada label, simbol,
ataupun kode,
untuk kategori hanya bertujuan untuk membedakan kategori satu
dengan
kategori yang lain, dan tidak memiliki suatu makna yang
matematis. Hal ini
berarti operasi aritmatika tidak berlaku pada data nominal.
Perhatikan
kasus berikut sebagai contohnya :
Jika ada jenis kelamin, yaitu jenis pria dan wanita, misalkan
pria
diberi kode 1, dan wanita diberi kode 0, atau pun
kebalikannya,
wanita dengan kode 1, dan pria dengan kode 0.
2) Data Ordinal
Data ordinal merupakan bagian dari data hasil pengukuran
skala
ordinal, artinya data statistik yang cara penyusunan angkanya
berdasarkan
beberapa kategori, dengan memperhatikan urutan tertentu. Dengan
kata
lain, dalam data ini memiliki kedudukan ketagori yang tidak
setara, tetapi
sesuai dengan label. Berbeda dengan data nominal, label, kode,
simbol
yang diberikan pada masing-masing merupakan suatu peringkat.
Peringkat
maksudnya adalah urutan dalam penilaian. Data ordinal memiliki
sifat dari
data nominal, dimana operasi arimatika juga tidak berlaku.
Perhatikan
contoh kasus dari data ordinal berikut :
Jika diketahui sampel acak adalah 100 nasabah di BANK ABC,
kemudian diminta untuk penilaian terhadap layanan di BANK
BCA tersebut. Pertanyaanya adalah, bagaimana menurut anda,
mengenai layanan di BANK ABC tersebut?
Opsi jawabannya ada 4, yaitu sebagai berikut :
-
Universitas Pamulang Akuntansi S-1
Statistik Deskriptif 14
Label 1 : Sangat Baik
Label 2 : Baik
Label 3 : Cukup
Label 4 : Kurang Baik
Sebagai contoh, jawaban dari nasabah pertanyaan di atas,
didapat sebagai berikut :
45 nasabah menyatakan sangat baik
25 nasabah menyatakan baik
18 nasabah menyatakan cukup
Sisanya 12 menyatakan kurang baik
3) Data Interval
Ketiga adalah data interval, yang merupakah hasil dari skala
interval.
Data interval merupakan data yang penyusunan angkanya disusun
dengan
jarak yang sama, antara kategori satu dengan kategori lainnya.
Data
interval juga memiliki sifat yang sama dengan data nominal
maupun data
ordinal, bedanya adalah data interval mempunyai karakter pada
jarak,
dimana jarak antara kategori satu sama dengan jarak kategori
yang lain.
Data interval juga termasuk dalam operasi aritmatika tertentu.
Perhatikan
contoh kasusnya berikut ini :
Data UAS mata kuliah statistik deskriptif dengan pertanyaan
pengajuannya adalah, berapa kali anda bolos kuliah dalam
sebulan? Di ambil data acak 50 mahasiswa dengan hasilnya
adalah sebagai berikut :
30 mahaisiswa menjawal 2 kali bolos
15 mahasiswa 1 kali bolos
15 mahasiswa 4 kali bolos
4) Data Rasio
Terakhir ada yang namanya data rasio, yang merupakan hasil
dari
skala rasio. Data rasio merupakan data yang cara penyusunannya
dengan
membandingkan nilai variabel satu dengan nilai absolut variabel
lainnya,
dalam hal ini adalah variabel pembanding. Data rasio juga
memiliki
karakter yang sama dengan data-data sebelumnya, yaitu nominal,
ordinal
dan interval, bedanya adalah dalam data rasio ini memiliki nilai
0 yang
mempunyai arti. Nol disini berarti tidak ada atau ketiadaan,
misalnya
-
Universitas Pamulang Akuntansi S-1
Statistik Deskriptif 15
penghasilan nol, maka tidak ada penghasilan sepeserpun.
Perhatikan
contoh kasusnya berikut ini :
Apabila diketahui rata-rata tinggi badan mahasiswa Akuntansi
adalah 160 cm, dan rata-rata tinggi badan mahasiswa
Sekretaris
adalah 80 cm, maka dari hasil tersebut bisa disimpulkan
bahwa
rata-rata tinggi badan mahasiswa Akuntansi dua kali
rata-rata
tinggi badan mahasiswa Sekretaris.
d. Berdasarkan Cara Memperolehnya
1) Data Primer
Jenis data dari cara memperolehnya, yang pertama adalah ada
data
primer, artinya data yang caranya dikumpulkan serta diolah
sendiri oleh
suatu lembaga atau individu, dilakukan secara langsung dari
sumber
objeknya. Sebagai contoh kasusnya, perhatikan berikut ini :
Jika anda ingin meneliti bagaimana pelanggan PLN menilai
terhadap layanan dan kualitas PLN di kota X, dengan periode
waktu tertentu. Penelitian ini harus dilakukan secara
langsung,
terhadapn pelanggan PLN yang ada di kota X tersebut.
Misalnya
diambil secara acak yaitu 200 pelanggan. Ternyata hasil dari
penelitian tersebut adalah sebagai berikut :
120 menyatakan pelanggan sangat puas
50 menyatakan pelanggan puas
20 menyatakan pelanggan cukup puas
10 menyatakan pelanggan kurang puas
2) Data Sekunder
Berbeda dengan data primer, untuk data sekunder yaitu data
yang
cara pemerolehannya sudah dalam bentuk jadi, data yang sudah
jadi,
sudah dikumpulkan dan diolah pihak lain, atau bahkan sudah
dipublikasikan oleh pihak terkait. Perhatikan contoh kasusnya
berikut ini :
Jika diketahui data penduduk indonesia adalah sebagai
berikut:
Penduduk Indonesia pada tahun 1990 sebanyak 178,5 juta,
Tahun 2000 sebanyak 205,1 juta dan pada tahun 2010 sebanyak
237,6 juta jiwa. Data tersebut dapat diperoleh dari Badan
Pusat
Statistik Jakarta.
-
Universitas Pamulang Akuntansi S-1
Statistik Deskriptif 16
e. Berdasarkan Waktu Pengumpulannya
1) Data Seketika (Cross Section Data)
Berdasarkan waktu pengumpulannya, data yang pertama adalah
data
seketika, atau yang sering dikenal dengan data scross section.
Data cross
section ini adalah data yang pengumpulannya pada waktu tertentu,
yang
bisa menggambarkan keadaan objek tersebut pada waktu
penelitian
dilakukan. Perhatikan contoh kasus berikut ini :
Pendapatan rata-rata per kapita dalam setahun untuk penduduk
Indonesia adalah 1.789.000 rupiah di tahun 2017.
2) Data Berkala (Time Series Data)
Kebalikannya dengan data sebelumnya, yang kedua berdasarkan
waktu pengumpulan adalah data berkala, atau sering disebut data
time
series. Artinya data yang pengumpulannya dari waktu ke waktu,
yang bisa
menggambarkan tentang perkembangan suatu kejadian tertentu.
Sebagai
contoh, perhatikan kasus di bawah ini :
Data mengenai perkembangan pertumbuhan ekonomi pada
tahun 2015-2018 di Indonesia adalah 7,17 ; 8,20; 7,77 ; 8,98
persen.
2. Populasi dan Sampel
a. Populasi
Dikatakan populasi yaitu suatu wilayah generalisasi yang terdiri
dari
objek atau subjek dimana mempunyai kualitas dan karakteristik
tertentu,
yang ditetapkan peneliti untuk dipelajari dan selanjutnya akan
diratik suatu
kesimpulan. Populasi disini tidak hanya orang saja, tetapi bisa
objek atau
benda alam yang lainnya. Populasi juga bukan hanya sekedar
jumlah yang
ada pada objek, melainkan keseluruhan karakteristik yang
dimiliki oleh objek
yang akan diteliti tersebut.
b. Sampel
Sedangkan sampel merupakan bagian dari populasi, yaitu bagian
dari
jumlah dan karakteristik yang dimiliki oleh populasi. Jika
diketahui populasi
besar, maka peneliti tidak mungkin mempelajari semua yang ada
pada
populasi, sehingga dibutuhkan sampel untuk mewakili. Sampel ini
bisa
dijadikan kesimpulan yang berlaku untuk populasi tersebut. Oleh
karena itu,
sampel yang di ambil dari populasi harus bisa bersifat
representatif, artinya
bisa mewakili sebagai data yang akan di teliti.
-
Universitas Pamulang Akuntansi S-1
Statistik Deskriptif 17
3. Teknik Sampling
Teknik sampling atau yang sering kita dengar adalah teknik
pengambilan
sampel. Dalam menentukan suatu sampel di penelitian tertentu,
ada beberapa
teknik sampling yang harus digunakan dan diperhatikan.
Penjabaran dan
jelasnya adalah sebagai berikut :
a. Probability Sampling
Artinya adalah teknik pengambilan sampel dimana memberikan
peluang yang
sama, untuk setiap bagian populasi yang akan dipilih menjadi
sampel
penelitiannya. Teknik sampel ini dibedakan menjadi :
1) Simple Random Sampling
Teknik random ini sering sekali digunakan dalam penelitian.
Dikatakan simple random sampling disini karena proses
pengambilan
anggota sampel yang ditunjukan dapat dilakukan secara acak,
tanpa
memperhatikan strata di populasi tersebut. Teknik ini dilakukan
apabila
anggota dalam populasi tersebut bersifat homogen.
2) Proportionate Stratified Random Sampling
Artinya dalam teknik ini, penggunaan sampelnya apabila
populasi
tersebut mempunyai anggota atau bagian yang tidak homogen,
dan
berstrata secara proporsional.
3) Disproportionate Stratified Random Sampling
Artinya dalam teknik ini, digunakan untuk menentukkan jumlah
sampe yang jika populasi tersebut berstrata tetapi kurang
proporsional.
4) Cluster Sampling
Artinya dalam teknik ini, dapat digunakan dalam menentukan
jumlah
sampe jika objek yang akan diteliti mencakup data yang cukup
luas.
b. Nonprobability Sampling
Perbedaannya dengan sebelumnya, bahwa teknik ini merupakan
teknik
pengambilan sampel yang tidak memberi peluang yang sama untuk
setiap
anggota populasi, untuk di pilih menjadi sampel. Teknik ini juga
dibagi menjadi
beberapa jenis sampling, akan dipaparkan sebagai berikut :
1) Sampling Sistematis
Dalam sampling sistematis, disini pengambilan teknik
sampelnya
adalah berdsarkan urutan tertentu dari anggota populasi
tersebut.
-
Universitas Pamulang Akuntansi S-1
Statistik Deskriptif 18
2) Sampling Kuota
Artinya teknik sampel yang digunakan untuk menentukan sampel
dari
populasi, yang mempunyai ciri-ciri tertentu, ini dilakukan
sampai jumlah
sampel terpenuhi atau sesuai dengan penelitian yang
diinginkan.
3) Sampling Insidental
Artinya teknik sampel yang penentuannya berdasarkan
kebetulan,
atau siapa saja yang secara kebetulan bertemu dengan peneliti,
kemudian
dapat digunakan menjadi sampel, tentu jika orang tersebut sesuai
dengan
sumber data yang dibutuhkan.
4) Sampling Pusposive
Artinya teknik sampel yang dalam penentuannya adalah dengan
mempertimbangkan sesuatu, yang sesuai dengan kebutuhan dari
penelitian dan paham mengenai tema yang akan di teliti,
5) Sampling Jenuh
Artinya adalah teknik sampel yang dalam penentuannya adalam
apabila semua populasi digunakan sebagai sampel dalam
penelitian
tersebut.
6) Snowball Sampling
Artinya adalah teknik sampel yang dalam penentuannya awalnya
jumlah sedikit, kemudian sesuai kebutuhan, menjadi bertambah
sampelnya.
4. Variabel Penelitian
Variabel penelitian adalah segala sesuatu yang berbentuk apa
saja, yang
bisa ditetapkan oleh peneliti, untuk bisa dipelajari sehingga
memperoleh
informasi yang dapat ditarik kesimpulan. Hal ini menjadikan
suatu atribut, sifat,
nilai dari objek kegiatan yang memiliki variasi, yang kemudian
ditetapkan peneliti
untuk dipelajari, lalu ditarik kesimpulan. Ada beberapa macam
variabel
penelitian, lebih jelasnya perhatikan berikut ini :
a. Variabel Independen
Variabel independen atau sering disebut sebagai variabel bebas,
artinya
variabel yang mampu mempengaruhi, yang mampu menjadi sebab
perubahan
dari variabel terikatnya, atau variabel lawannya.
-
Universitas Pamulang Akuntansi S-1
Statistik Deskriptif 19
b. Variabel Dependen
Kebalikannya dengan independen, variabel dependen sering
disebut
sebagai variabel terikat, artinya variabel yang dipengaruhi,
yang menjadi
akibat karena variabel bebasnya.
c. Variabel Moderator
Selain dari variabel bebas dan terikat, ada juga yang namanya
variabel
moderator atau variabel moderasi. Artinya variabel yang
digunakan untuk
memperkuat dan memperlemah hubungan antara variabel bebas dan
variabel
terikat. Keberadaan variabel moderator ini lebih kepada variabel
bebas yang
kedua.
d. Variabel Intervening
Variabel intervening merupakan variabel yang secara teoritis
mampu
mempengaruhi hubungan antara variabel bebas dengan variabel
terikat, tetapi
tidak dapat diamati dan tidak dapat diukur.
e. Variabel Kontrol
Variabel kontrol adalah variabel yang dapat dikendalikan,
variabel yang
dibuat konstan, sehingga hubungan variabel bebas terhadap
variabel terikat
tidak dipengaruhi oleh faktor lain yang tidak diteliti. Biasanya
adanya variabel
kontrol digunakan dalam penelitian yang sifatnya
membandingkan.
5. Penyajian Data Statistik
Setelah data dikumpulkan, maka langkah selanjutnya adalah
penyajian
data, sehingga data akan mudah dipahami dengan baik. Penyajian
data menjadi
penting dalam pembuat keputusan di sektor ekonomi dan bisnis,
sebagai acuan
atau dasar dalam pengambilan kesimpulan atas kejadian dan
peristiwa tertentu.
Penyajian data tersebut bisa ditampilkan dengan baik dalam
bentuk tabel, grafik,
diagram atau lainnya sesuai dengan keperluan.
Tabel adalah sekumpulan angka yang disusun sedemikian rupa,
yang
disesuaikan dengan kategori tertentu, sehingga angka tersebut
dalam hal ini
data, akan mudah di amati dan di analisis dengan baik. Sedangkan
diagram atau
grafik adalah gambar yang menunjukan data secara visual berupa
angka, dan
biasanya gambar tersebut berasal dari tabel yang sudah
dihasilkan melalui data
yang ada.
-
Universitas Pamulang Akuntansi S-1
Statistik Deskriptif 20
Penyajian Data Bentuk Tabel
Data-data yang sudah dikumpulkan, kemudian disajikan dengan
baik
dalam salah satu bentuk tabel, dengan klasifikasi sebagai
berikut :
a. Tabel dengan klasifikasi tunggal
b. Tabel dengan klasifikasi ganda
c. Tabel dengan kontingensi
d. Tabel dengan distribusi frekuensi
Sebagai contoh dari penerapan klasifikasi tabel-tabel yang
disebutkan di atas,
maka perhatikan contohnya berikut ini :
a. Tabel Tunggal
Contoh tabelnya adalah sebagai berikut :
Tabel 2.1 Daftar Lulusan Karyawan PT NISAC NEWTON
pada tahun 2018
Pendidikan Banyaknya
SMP 10
SMA 40
Perguruan tinggi 50
Jumlah 100
b. Tabel Ganda
Contoh tabel dengan klasifikasi berganda, perhatikan tabel
berikut ini
mengenai jenis kelamin dan pendidikan.
Tabel 2.2 Daftar Karyawan PT NISAC NEWTON
Berdasarkan Jenis Kelamin dan Pendidikan Tahun 2018
Jenis kelamin Pendidikan Jumlah
SMP SMA PT
Laki-laki 5 40 25 70
Perempuan 15 30 35 80
Jumlah 25 70 60 150
c. Tabel Kontingensi
Contoh penerapan tabel kontingensi dalam tabel mengenai
tingkat
pendapatan terhadap jenis angkutan yang digunakan.
-
Universitas Pamulang Akuntansi S-1
Statistik Deskriptif 21
Tabel 2.3 Daftar Tingkat Pendapatan Keluarga dan Jenis Angkutan
Umum
Tahun 2018
Tingkat Pendapatan
Jenis Angkutan Umum Jumlah
Kereta Api Bus Taksi
Rendah 70 60 20 150
Menengah 40 40 30 110
Tinggi 40 30 40 110
Jumlah 150 130 90 370
d. Tabel Distribusi Frekuensi
Contoh penerapan tabel distribusi frekuensi akan disajikan dalam
nilai UAS
mahasiswa Unpam.
Tabel 2.4 Nilai UAS Statistik Deskriptif Mahasiswa FE Unpam
Semester Ganjil 2019/2020
Nilai Statistik Deskriptif Banyak Mahasiswa (f)
20 – 29 3 30 – 39 5 40 – 49 10 50 – 59 15 60 – 69 9 70 – 79 8 80
– 89 5
Jumlah 55
Penyajian Data Bentuk Grafik atau Diagram
Data yang sudah dikumpulkan dengan baik, selain disajikan dalam
tabel,
ternyata bisa disajikan dalam bentu diagram maupun grafik. Ada
beberapa jenis
diagram yang perlu dipahami, yaitu sebagai berikut :
a. Diagram Batang
b. Diagram Lingkaran
c. Diagram Lambang
d. Diagram Garis
Contoh penerapan dari keempat diagram di atas, akan dijelaskan
dalam
penjabaran di bawah ini.
-
Universitas Pamulang Akuntansi S-1
Statistik Deskriptif 22
a. Diagram Batang
Daftar Pegawai di Perusahaan Nisac Newton
0
10
20
30
40
50
60
SD SMP SMA PT
Ban
yakn
ya P
eg
aw
ai
Pendidikan
Gambar 2.1 Grafik Daftar Pegawai Nisac Newton
b. Diagram Lambang
Daftar Pegawain Di Nisac Newton Sesuai Pendidikan
Tahun 2018
SD :
SMP :
SMA :
PT :
( = 10 orang)
Gambar 2.2 Lambang Daftar Pegawain Nisac Newton
-
Universitas Pamulang Akuntansi S-1
Statistik Deskriptif 23
c. Diagram Lingkaran
Diagram lingkaran ini di adopsi dari diagram batang, perhatikan
contoh
penerapan diagram lingkaran berikut ini :
Gambar 2.3 Diagram Lingkaran Pegawai Perusahaan XYZ
d. Diagram Garis
Diagram garis ini juga bisa dibuat berdasarkan tabel, perhatikan
contoh tabel
berikut yang akan dirubah menjadi diagram garis.
Tabel 2.5 Daftar Impor Indonesia
Tahun 2006-2010
Tahun Nilai Impor
2006 100.798,6 2007 114.100,9 2008 137.020,4 2009 116.510,0 2010
157.779,1
Berdasarkan data tabel yang disajikan di atas, maka penyajian
dalam
diagram garisnya menjadi sebagai berikut :
-
Universitas Pamulang Akuntansi S-1
Statistik Deskriptif 24
Gambar 2.4 Nilai Impor Indonesia 2006-2010
C. LATIHAN SOAL
Kerjakan soal berikut ini dengan teliti dan benar!
1. Jelaskan pendapat anda, apakah yang dimaksud dengan data
statistik?
Seberapa besar pengaruhnya suatu data dalam penelitian?
2. Ada beberapa jenis data statistik, jelaskan kegunaan dan
kapan kita harus
menggunakan data tersebut! Asumsikan secara ilmiah!.
3. Dalam ruang lingkup akuntansi, data apa yang cocok untuk
penelitian anda?
Sesuaikan dengan konsentrasi anda!.
4. Menurut pendapat anda, permasalahan apa yang sering terjadi
dalam proses
pengambilan data penelitian?
5. Kenapa kita harus memahami data statistik dengan baik?
Jabarkan asumsi
anda secara ilmiah!
6. Apakah kita bisa menggunakan dua data atau lebih dalam
penelitian? Jelaskan
alasannya!
D. DAFTAR PUSTAKA
Mangkuatmodjo. (2015). Statistik Deskriptif. Jakarta: Rineka
Cipta.
Subagyo, Pangestu. (2003). Statistik Deskriptif. Yogyakarta :
BPFE-Yogyakarta
Sudjana. (2008). Metode Statistika. Bandung: Tarsito Penerbit
Bandung.
Supranto. (2008). Statistik Teori dan Aplikasi. Jakarta:
Erlangga.
Walpole. (1992). Pengantar Statistika. Jakarta: Gramedia Pustaka
Utama.
-
Universitas Pamulang Akuntansi S-1
Statistik Deskriptif 25
PERTEMUAN 3
SKALA PENGUKURAN DATA
A. CAPAIAN PEMBELAJARAN
Setelah mempelajari materi pertemuan 3 ini, mahasiswa mampu
memahami
dengan baik dari konsep dari skala pengukuran data, jenis data
dan mampu
menerapkannya dalam ruang lingkup statistik.
B. URAIAN MATERI
1. Skala dan Pengukuran
Secara garis besar, skala bisa diartikan suatu titik atau garis,
yang berderet
dan mempunyai jarak sama, dan dapat digunakan dalam mengukur
tingkatan
tertentu. Skala menjadi suatu prosedur dalam memberikan angka
dan simbol
pada beberapa ciri dari suatu objek tertentu. Skala menjadi
suatu alat dalam
membandingkan individu terkait dengan variabel minat yang
dipelajari.
Sedangkan pengukuran sendiri artinya suatu proses yang bersifat
deduktif,
dimana seorang peneliti awalnya bersifat konstruk, ide maupun
konsep,
kemudian mampu menyusun alat ukur dengan mengamati secara
empiris.
Proses pengukuran dibagi menjadi dua tahap, antara lain
konseptualisasi dan
operasionalisasi. Tahapan pertama yang merupakan konsep dari
variabel yang
ada di dalam hipotesis suatu penelitian.
Konseptualisasi merupakan suatu proses sebagai pemilihan konsep
yang
memberi definisi secara teoritis. Definisi yang baik, memang
harus memiliki
makna yang jelas dan khusus. Tahapan berikutnya adalah
operasionalisasi,
sebagai upaya menyusun definisi secara operasional dari konsep
yang
diharapkan. Bisa dijelaskan bahwa definisi operasional merupakan
batasan atas
makna tertentu dalam bentuk cara, prosedur maupun instrumen
pengukuran.
Operasionalisasi ini dapat dilakukan karena sebuah teori, dimana
menjadi
salah satu sumber untuk menyusun hipotesis, yang notabenya
bersifat abstrak,
dari rangkaian asumsi dan sebab akibat. Dalam hal ini, peneliti
membutuhkan
beberapa aturan sebagai prosedur dalam mengamati suatu variabel
yang akan di
teliti secara empiris. Empiris disini artinya peneliti harus
secara nyata mengukur
variabel, dan mengacu pada indikator yang digunakan dalam
mengamati variabel
suatu penelitian.
-
Universitas Pamulang Akuntansi S-1
Statistik Deskriptif 26
Prinsip pengukuran itu sendiri dibagi menjadi dua prinsip, yaitu
prinsip
eksklusif dan prinsip ekshaustif. Prinsip eksklusif artinya
kasus tidak bisa memiliki
nilai dalam kategori tertentu lebih dari satu variabel yang
sama. Sedangkan
ekshaustif artinya nilai atau kategori dapat tersedia dalam
variabel yang
mencakup dari setiap kasus.
Ada 3 kata kunci utama yang dibutuhkan dalam memberikan suatu
definisi
terhadap konsep pengukuran, yaitu ada angka, aturan dan
penetapan. Dalam hal
ini dikatakan pengukuran itu baik, jika pengukuran tersebut
memiliki sifat
isomorphism secara nyata. Artinya ada kesamaan yang erat antara
realitas sosial
yang akan diteliti terhadap nilai yang diperoleh setelah
dilakukan pengukuran.
Oleh karena itu, dalam instrumen pengukur, akan dipandang baik
apabila hasil
dair pengukuran tersebut bisa di reflesikan dengan tepat secara
realitas terhadap
fenoma yang akan di ukur.
2. Konsep Dasar Proses Pengukuran
a. Konstanta dan Variabel
Konsep menjadi sebuah ide dimana harus diwujudkan, bisa ke
bentuk
simbol maupun kata, sebuah konsep juga mempunyai serangkaian
nilai,
serta konsep yang mewakili gejala tidak variasi. Konsep dalam
proses
pengukuran, tidak terlepas dari suatu konstanta dan variabel.
Konstanta
merupakan suatu lambang untuk menyatakan objek yang sama
secara
keseluruhan. Sebagai contoh, konsep konstanta adalah tipe ideal
keluarga,
dalam birokrasi maupun revolusi.
Konsep yang kedua adalah variabel, artinya sesuatu yang
merupakan
unsur dalam menentukan perubahan tertentu. Sebagai contoh
misalnya
pengukuran, kepadatan penduduk ataupun yang lainnya. Dalam
ruang
lingkup ilmu sosial, penelitian lebih diarahkan pada konsep
variabel,
maksudnya pemahaman terhadap perubahan itu sendiri.
Dalam pengamatan suatu variabel, peran statistik bisa menjadi
alat
bantu yang berharga, tentunya tidak hanya menyajikan data saja,
tetapi
mampu menganalisis dan menginterpretasikan data bahkan menarik
suatu
kesimpulan yang baik. Data mengenai perubahan variabel, bisa
diperoleh
melalui pengamatan terhadap suatu kasus.
-
Universitas Pamulang Akuntansi S-1
Statistik Deskriptif 27
b. Variabel Kuantitatif dan Kualitatif
Terkait dengan konsep variabel yang banyak diamati dalam
lingkup
sosial, dapat dibagi menjadi dua jenis variabel, yaitu variabel
kuantitatif dan
variabel kualitatif. Penjabarannya adalah sebagai berikut :
1) Variabel Kuantitatif
Artinya suatu variabel yang hasil dari pengamatan dapat
bervariasi
dalam hal jumlah, tentunya dalam melakukan suatu penelitian.
Yang
termasuk dalam variabel kuantitaif adalah angka kelahiran,
angka
kematian, angka penduduk indonesia dan sebagainya. Lebih
sederhana
lagi, misal variabel usia, tinggi badan, berat badan ataupun
yang lainnya.
2) Variabel Kualitatif
Kebalikannya dari variabel kuantitatif, kualitatif artinya
variabel
yang hasil pengamatannya bervariasi dalam jenis, bukan jumlah
atau
tingkatan. Sebagai contoh variabel cara pengolahan sampah,
status
perkawainan, jenis agama dan lain-lain. Variabel kualitatif itu
unik, tidak
bisa di rubah ke angka, maksudnya adalah simbol angka dalam
variabel
ini hanya digunakan untuk kebutuhan identifikasi saja. Contoh
simbol
angka 1 untuk wanita, dan angka 2 untuk laki-laki.
c. Variabel Diskrit dan Kontinu
Variabel diskrit dan kontinu termasuk dalam variabel jenis
kuantitatif.
Bisa dijabarkan bahwa variabel kuantitatif ternyata masih ada
lagi di
dalamnya, yaitu diskrit dan kontinu. Penjelasannya adalah :
1) Variabel Diskrit
Artinya disini adalah suatu variabel yang bersifat
kuantitatif,
dimana jumlah nilai atau suatu kategori yang bisa dihitung, dan
bentuknya
adalah bilangan bulat. Sebagai contoh adalah banyaknya anak
dalam
satu keluarga, banyaknya kecelakaan dalam satu tahun di
Jakarta
ataupun yang lainnya.
2) Variabel Kontinu
Artinya suatu variabel yang bersifat kuantitatif, dimana
hasil
pengamatannya adalah salah satu dari keseluruhan dari suatu
garis
interval. Dalam hal ini tidak hanya bilangan bulat, tetapi bisa
merupakan
bilangan pecahan. Sebagai contoh adalah variabel umur yang
satuannya
bersifat bulan atau tahun.
-
Universitas Pamulang Akuntansi S-1
Statistik Deskriptif 28
3. Skala Pengukuran
Dalam skala pengukuran, tidak terlepas dari yang namanya
kuantifikasi.
Umumnya dengan membedakan antara kuantifikasi dalam kategori
yaitu data
nominal, dan kuantifikasi dalam pengukuran, dalam hal ini adalah
data ordinal,
data interval, serta data rasio. Skala-skala pengukuran tersebut
adalah berbeda,
dalam hal derajat kuantifikasi, terhadap variabelnya.
Oleh karena itu, materi ini akan terfokus pada skala pengukuran
nominal,
skala ordinal, skala interval ataupun skala rasio. Setelah
menetapkan skala
pengukuran, kemudian bisa dilanjutkan dengan teknik atau
prosedur statistik
selanjutnya. Skala pengukuran adalah suatu aturan yang digunakan
dalam
mengkuantifikasikan jenis data dalam suatu pengamatan variabel.
Ini menjadi
penting, karena perbedaan jenis data berpengaruh dalam memilih
uji dan alat
dalam statistik. Jika ada hasil yang tidak sesuai, yaitu antara
skala pengukuran
terhadap alat uji statistik yang digunakan dalam penelitian,
maka akan dihasilkan
kesimpulan yang bias.
a. Skala Nominal
Pertama dijelaskan bahwa skala nominal adalah memungkinkan
untuk
peneliti dapat menempatkan subjek, dari beberapa kategori atau
kelompok
tertentu. Dalam hal ini, skala nominal biasanya digunakan
untuk
mengklasifikasikan sesuatu hal tetapi tidak memiliki arti,
seperti profesi, jenis
kelamin, agama, dan lain-lain. Skala pengukuran ini adalah
skala
pengukuran yang paling rendah. Variabel berskala nominal adalah
variabel
kualitatif yang kategorinya taidak memiliki urutan implisit.
Walaupun kadang-
kadang kita memberikan nilai numerik, nilai itu tidak ada
artinya.
Satu-satunya cara menarik kesimpulan dari variabel nominal
adalah
dengan menghitung angka observasi dari setiap kategorinya yang
disajikan
ke bentuk tabel frekuensi absolut maupun relatif dan diagram
batang.
Sebagai contoh yaitu jenis kelamin merupakan variabel yang
terdiri dari dua
kategori, yaitu perempuan dan laki-laki. Bisa dinyatakan dengan
angka yaitu
1 untuk perempuan, dan 2 untuk laki-laki, artinya bukan berarti
laki-laki lebih
baik atau lebih besar dari perempuan.
b. Skala Ordinal
Kedua adalah skala ordinal atau ordinal scale. Disini yang
dimaksud
dengan skala ordinal adalah suatu pengukuran yang tidak
hanya
mengkategorikan variabel dengan menunjukkan perbedaan, antara
berbagai
-
Universitas Pamulang Akuntansi S-1
Statistik Deskriptif 29
kategori, tetapi harus mengurutkan ke beberapa cara. Skala
ordinal ini
mampu memberikan informasi mengenai jumlah yang relatif
karakteristik
berbeda, baik dimiliki oleh objek maupun individu tertentu.
Skala ordinal pada umumnya banyak menggunakan skala likert.
Skala
likert sendiri adalah skala pengukuran yang digunakan untuk
mengukur
sikap tertentu, baik pendapat maupun persepsi seseroang
maupun
kelompok dalam fenomena sosial untuk penelitian.
Sebagai contoh adalah pada sebuah penelitian mengenai
tingkat
kepuasan kepemilikan mobil merek ABCD, peneliti memberikan
pernyataan
sebagai berikut: “Saya merasa puas dengan fasilitas mobil ini.”
Pilihan
jawaban ada 4, yaitu bisa sangat puas, bisa puas saja, tidak
puas atau
bahkan sangat tidak puas.
Contoh yang lain adalah dalam pemilihan terhadap
masing-masing
jawaban untuk tanggapan responden atas dimensi kualitas layanan
(variabel
X) dan kepuasan tamu (variabel Y) diberi skor sebagai
berikut:
Sangat setuju dengan bobot nilai 5
Setuju dengan bobot nilai 4
Kurang setuju dengan bobot nilai 3
Tidak setuju dengan bobot nilai 2
Sangat tidak setuju dengan bobot nilai 1
Kemudian, setelah mendapatkan jumlah bobot yang ideal
(kreterium)
pada semua item, maka penelitian pada umumnya membuat kategori
dari
hasil skala likert sebagai berikut ini :
Sangat setuju untuk tingkat sangat tinggi
Setuju untuk tingkat tinggi
Kurang setuju untuk tingkat sedang
Tidak setuju untuk tingkat rendah
Sangat tidak setuju untuk tingkat sangat rendah
c. Skala Interval
Skala interval (interval scale) dalam hal ini merupakan skala
yang
mempunyai karakteristik yang sama, yang dimiliki oleh skala
nominal dan
skala ordinal, dengan tambahan dimana dengan interval yang
tetap, akan
-
Universitas Pamulang Akuntansi S-1
Statistik Deskriptif 30
memungkinkan untuk melakukan operasi aritmatika tertentu,
terhadap data
yang dikumpulkan dari responden tersebut. Dalam hal ini, skala
interval
dapat menentukan suatu perbedaan, urutan maupun suatu
kesamaan
besaran perbedaan dalam variabel tertentu.
Dalam skala interval, peneliti bisa menunjukkan bahwa suatu
kasus
tersebut kurang atau lebih dibandingkan dengan kasus yang lain.
Peneliti
juga bisa menentukan seberapa besar kekurangan dan kelebihan
tersebut.
Skala interval juga dapat menunjukkan jarak antar kategori yang
terdapat
dalam beberapa alternatif jawaban.
Sebagai contoh dalam skala interval yaitu pada suhu udara,
artinya
apabila suhu udaranya adalah tinggi yaitu 30 oC, tetapi hari
sebelumnya
hanya 24 oC, maka bisa dinyatakan bahwa hari ini lebih panas
daripada hari
sebelumnya. Dapat juga mengatakan bahwa hari ini lebih panas 6
oC
daripada hari sebelumnya.
Dengan demikian, peneliti dapat menggunakan simbol angka,
jika
mempunyai arti, oleh karena itu angka bisa mencerminkan adanya
kejadian
atau peristiwa yang bisa di ukur. Disamping itu, skala interval
mempunyai
keterbatasan, karena pada titik awal pada skala pengukuran tidak
diketahui.
Disini berarti peneliti tidak bisa menentukan dimana titik 0
berada.
Jika ada kasus suhu udara, yaitu 0 oC maka bisa diartikan bahwa
suhu
tersebut kondisi airnya adalah membeku, namun lain halnya, tidak
bisa
diartikan sebagai kondisi yang tidak ada panas. Dan tidak bisa
diketahui
dimana titik awal skala pengukuran, yang akhirnya peneliti tidak
bisa
membandingkan rasio dalam beberapa pengamatan.
d. Skala Rasio
Seperti dipaparkan di atas, bahwa skala interval dibatasi dengan
tidak
adanya nilai 0 yang bermakna, sebaliknya skala rasio memiliki
nilai 0 yang
bermakna. Dalam hal ini, karena skala rasio memiliki nilai 0
yang bisa
menyatakan bahwa tidak adanya suatu jumlah yang bisa di amati
dalam
suatu variabel.
Adanya titik 0 mutlak, memungkinkan peneliti melakukan
perbandingan
antar kategori dalam variabel yang akan di teliti. Sebagai
contoh adalah jika
ingin membandingkan berat badan manusia misalnya 50 kg, dengan
satunya
adalah 35 kg. Artinya berat badan manusia pertama lebh berat 15
kg dari
-
Universitas Pamulang Akuntansi S-1
Statistik Deskriptif 31
yang kedua. Contoh kasus lain adalah angka kelahiran menurut
usia, dan
angka melek uruf dan sebagainya.
Skala rasio memang mempunyai semua sifat skala interval
ditambah
satu sifat yaitu memberikan keterangan tentang nilai absolut
dari objek yang
diukur. Skala rasio adalah suatu skala pengukuran yang ditujukan
pada hasil
pengukuran yang bisa dibedakan, diurutkan, dan mempunyai jarak
tertentu,
serta dapat dibandingkan.
Dari penjelasan di atas mengenai ke empat skala pengukuran,
semuanya bisa
digunakan dalam ilmu sosial. Sebagai sebuah pemahaman mengenai
perbedaan ke
empat skala tersebut harus mutlak dibutuhkan. Ada beberapa yang
perlu
diperhatikan mengenai keempat skala pengukuran di atas adalah
sebagai berikut :
a. Untuk variabel yang bersifat kualitatif, semestinya harus
selalu dikur
menggunakan skala nominal. Hal ini karena interpretasi
kuantitatif tidak bisa
dilakukan pada skala jenis ini.
b. Untuk skala ordinal, skala interval maupun skala rasio
merupakan skala yang
sesuai untuk variabel kuantitatif. Tetapi setiap skala tersebut
mempunyai variasi
dalam derajat penggambaran besaran suatu variabel tersebut.
c. Untuk skala ordinal sendiri memiliki paling sedikit
informasi, hal ini karena ordinal
hanya menunjukan suatu peringkat dari kategori tertentu.
d. Untuk skala interval yang bisa digunakan untuk menetapkan
jarak antara dua
kategori, namu letak titik awal dari skala ini tidak
diketahui.
e. Untuk skala rasio merupakan skala yang variabel bersifat
kuantitatif yang paling
informatif. Dalam hal ini, titik awal suatu pengukuran sudah
diketahui, sehingga
bisa melakukan suatu perbandingan diantara kategori
pengukuran.
-
Universitas Pamulang Akuntansi S-1
Statistik Deskriptif 32
Tabel 3.1 Ringkasan skala pengukuran dan operasi matematika yang
diizinkan:
Skala Definisi Level Operasi Aritmetik
Contoh
Nominal Data Kategori Mutually exclusive =, ≠, menghitung
Jenis Kelamin
Wana Kulit
Tipe penggunaan lahan
Ada atau tidak jalan ke kota
Ordinal Data yang hanya bisa diurutkan dari kecil ke besar
atau sebaliknya
Mutually exclusive
Urutannya pasti
=, ≠
Status sosial ekonomi keluarga
Peringkat Kelas
Pangkat/Jabatan/Golongan
Interval Selain mencakup karakateristik Nomina dan Ordinal, juga
sudah bisa
dilakukan operasi penjumlahan karena jarak
antara datanya sudah jelas. Tidak mempunyai nilai nol
mutlak
Mutually exclusive
Urutannya Pasti Jarak antara kode
sama
=, ≠, , +, –
Suhu (Celsius & Fahrenheit)
IQ (tingkat kecerdasan)
Rasio Mencakup karakteristik Interval dan mempunyai nilai
nol mutlak
Mutually exclusive
Urutannya Pasti Jarak antara kode
sama
Terdapat nilai nol mutlak
=, ≠, , +, -, x, ÷
Suhu (Kelvin)
Waktu