Pengertian Data Statistik Lengkap

Diposting pada

Pengertian Data Statistik, Jenis, Macam & Menurut Para Ahli : Adalah kumpulan data baik berupa bilangan maupun bukan bilangan yang disusun dalam table ataupun diagram yang melukiskan atau menggambarkan suatu persoalaaan.

pengertian-data-statistik


Baca Juga Artikel Yang Mungkin Berhubungan : Pengertian Statistik Lengkap Menurut Para Ahli


Pengertian Data Statistik

Data adalah bentuk jamak dari datum. Data itu sendiri merupakan keterangan-keterangan tentang suatu hal, dapat berupa sesuatu yang diketahui ataupun dianggap. Jadi dapat diartikan bahwa data itu adalah sebagai sesuatu yang diketahui atau yang dianggap (anggapan).


Kata statistik bukan merupakan kata dari bahasa Indonesia asli, secara etimologis kata “statistik” berasal dari kata status (bahasa latin) yang mempunyai persamaan arti dengan kata state (bahasa Inggris) atau kata staat (bahasa Belanda), dan yang dalam bahasa Indonesia diterjemahkan menjadi negara. Pada mulanya, kata “statistik” diartikan sebagai “kumpulan bahan keterangan (data), baik yang berwujud angka (data kuantitatif) maupun yang tidak berwujud angka (data kualitatif), yang mempunyai arti penting dan kegunaan yang besar bagi suatu negara. Namun, pada perkembangan selanjutnya, arti kata statistik hanya dibatasi pada “kumpulan bahan keterangan yang berwujud angka (data kuantitatif)” saja; bahan keterangan yang tidak berwujud angka (data kualitatif) tidak lagi disebut statistik.


Seiring berjalannya waktu kata statistik tidak lagi dibatasi untuk kepentingan-kepentingan Negara saja tapi sudah digunakan dalam keseharian untuk mempermudah masyarakat untuk menganalisis sesuatu yang berkaitan dengan data-data. Sehingga setelah masyarakat memahami statistic dan mulai mempergunakannya dalam kehidupan sehari munculah berbagai macam nama statistik. Statistik yang menjelaskan sesuatu hal biasanya diberi nama statistik mengenai hal yang bersangkutan didalamnya, contohnya kumpulan data yang membahas tentang tingkat produksi suatu perusahaan dinamakan statistik produksi. Banyak persoalan baik itu seperti penelitian ataupun pengamatan yang dinyatakan dalam bentuk bilangan atau angka-angka. Kumpulan angka- angka disusun atau diatur dan disajikan dalam tabel (terkadang dilengkapi dengan gambarbaik berupa iagrm maupun grafik, hal ini dilakukan bertujuan untuk mempermudah menjelaskan isi dari data) seperti berikut mungkin bisa membantu anda memahami statistik lebih lanjut.


Maka dapat disimpulkan bahwa statistik merupakan kumpulan data baik berupa bilangan maupun bukan bilangan yang disusun dalam table ataupun diagram yang melukiskan atau menggambarkan suatu persoalaaan. Kata statistik bisa juga digunakan untuk menyatakan ukuran sebagai wakil dari kumpulan data mengenai sesuatu hal. Ukuran ini didapat berdasarkan perhitungan menggunakan kumpulan sebagian data yang diambil dari keseluruhan tentang persoalan tersebut (misal : persen dan rata-rata).


Baca Juga Artikel Yang Mungkin Berhubungan : Pengertian Analisis Data – Tujuan, Prosedur, Jenis, Kuantitatif, Kuantitatif, Para Ahli


Menurut Para Ahli

  • Menurut Prof.Drs.Sutrisno Hadi,MA, Statistik adalah cara untu mengolah data dan menarik kesimpulan- kesimpulan yang teliti dan keputusan-keputusan yang logik dari pengolahan data.
  • Menurut Prof.Dr.H.Agus Irianto, Statistik adalah sekumpulan cara maupun aturan-aturan yang berkaitan dengan pengumpulan, pengolahan(Analisis), penarikan kesimpulan, atas data-data yang berbentuk angka dengan menggunakan suatu asumsi-asumsi tertentu.
  • Menurut Ir.M.Iqbal hasan,MM, Statistik adalah ilmu yang mempelajari tentang seluk beluk data, yaitu tentang pengumpulan, pengolahan, penganalisisa, penafsiran, dan penarikan kesimpulan dari data yang berbentuk angka.

  • Menurut Stoel dan Torrie Statistik adalah metode yang memberikan cara-cara guna menilai ketidak tentuan dari penarikan kesimpulan yang bersifat induktif.
  • Menurut Anto dajan Statistik adalah metode/asas-asas mengerjakan/memanipulasi data kuantitatif agar angka-angka tersebut berbicara. Statistik diartikan sebagai data kuantitatif baik yang masih belum tersusun maupun yang telah tersusun dalam bentuk table.
  • Menurut Suntoyo Yitnosumarto, Statistik adalah studi informasi dengan mempergunakan metodologi dan teknik-teknik perhitungan untuk menyelesaikan permasalahan-permasalahan praktis yang muncul di berbagai bidang.

  • Sudjana (1996:7) menjelaskan : Fase statistika dimana hanya berusaha melukiskan atau mengalisa kelompok yang diberikan tanpa membuat atau menarik kesimpulan tentang populasi atau kelompok yang lebih besar dinamakan statistika deskriptif
  • Iqbal Hasan (2001:7) menjelaskan : Statistik deskriptif atau statistik deduktif adalah bagian dari statistik mempelajari cara pengumpulan data dan penyajian data sehingga mudah dipahami. Statistik deskriptif hanya berhubungan dengan hal menguraikan atau memberikan keterangan- keterangan mengenai suatu data atau keadaan atau fenomena. Dengan kata lain, statistik deskriptif berfungsi menerangkan keadaan, gejala, atau persoalan. Penarikan kesimpulan pada statistik deskriptif (jika ada) hanya ditujukan pada kumpulan data yang ada.

  • Bambang Suryoatmono (2004:18) menyatakan Statistika Deskriptif adalah statistika yang menggunakan data pada suatu kelompok untuk menjelaskan atau menarik kesimpulan mengenai kelompok itu saja
  • Pangestu Subagyo (2003:1) menyatakan : Yang dimaksud sebagai statistika deskriptif adalah bagian statistika mengenai pengumpulan data, penyajian, penentuan nilai- nilai statistika, pembuatan diagramatau gambar mengenai sesuatu hal, disini data yang disajikan dalam bentuk yang lebih mudah dipahami atau dibaca.

Baca Juga Artikel Yang Mungkin Berhubungan : Data – Pengertian, Fungsi, Jenis, Sifat, Sumber, Pengumpulan, Pengukuran, Sumber, Para Ahli


Ilmu yang Menggunakan Data Statistik

Statistik adalah ilmu dan seni pengembangan dan penerapan metode yang paling efektif untuk kemungkinan salah dalam kesimpulan dan estimasi dapat diperkirakan dengan menggunakan penalaran induktif berdasarkan matematika probabilitas. (sumber: Statistical Theory in Research, Anderson dan Bancrof)

Di dalam definisi ini ditunjukkan peranan matematika dan probabilitas. Probabilitas selain dipergunakan untuk mengukur tingkat kemungkinan terjadi suatu peristiwa, juga sangat berguna untuk mengukur unsur-unsur ketidakpastian yang bisa menimbul- kan risiko dalam pengambilan keputusan.


Statistika secara luas berarti suatu ilmu yang mempelajari cara pengumpulan, pengolahan/pengelompokan, penyajian dan analisa data serta cara pengambilan kesimpulan secara umum berdasarkan hasil penelitian yang tidak menyeluruh. Definisi ini lebih ditekankan kepada urutan kegiatan dalam memperoleh data sampai data itu berguna untuk dasar pembuatan keputusan.Jadi apabila seseorang memerlukan data untuk dasar pengambilan keputusan, maka data tersebut harus dikumpulkan, diolah, disajikan dan dianalisis, kemudian diambil kesimpulannya. Statistika banyak diterapkan dalam berbagai disiplin ilmu yaitu :


  1. Ilmu-ilmualam (misalnyaastronomidanbiologi)
  2. lmu-ilmusosial (termasuksosiologidanpsikologi
  3. Bidangbisnis, ekonomi, danindustri
  4. Pemerintahanuntukberbagaimacamtujuan; sensuspenduduk
  5. Jaiakpendapatataupoll/’nq (misalnyadilakukansebelumpemilihanumum)
  6. Jajak cepat (perhitungancepathasilpemilu) atauquick count
  7. Di bidangkomputasi, statistikadapat pula diterapkan dalam pengenalan pola maupun kecerdasan buatan.

Baca Juga Artikel Yang Mungkin Berhubungan : Materi Tentang Data Mining Lengkap


Macam Data Statistik

Statistik dapat dibedakan menjadi dua, yaitu statistik deskriptif dan statistik inferensial. Selanjutnya statistik inferensial dapat dibedakan menjadi statistik parametris dan non parametris. Statistik deskriptif adalah statistik yang digunakan untuk meng- gambarkan atau menganalisis suatu statistik hasil penelitian tetapi tidak digunakan untuk membuat kesimpulan yang lebih luas (generalisasi/inferensi). Sedangkan statistik inferensial adalah statistik yang digunakan untuk menganalisis data sampel dan hasilnya akan digeneralisasikan untuk populasi di mana sampel diambil.

Statistik parametris digunakan untuk menganalisis data interval atau rasio yang diambil dari populasi yang berdistribusi normal. Sedangkan statistik non-parametris digunakan untuk menganalisis data nominal dan ordinal dari populasi yang bebas distribusi.


Menurut Sumber dan Pengguna

  1. Data Internal
    Yaitu data yang menggambarkan keadaan atau kegiatan suatu badan yang dikumpulkan sendiri dan hasil datanya digunakan oleh badan itu sendiri.
    Contoh:
    – Data pengeluaran keuangan untuk membayar biaya produksi perusahaan tekstil
    – Data hasil produksi pabrik mie “sedaap”
  2. Data Eksternal
    Yaitu data yang menggambarkan keadaan atau kegiatan di luar badan dan data tersebut tidak terdapat dalam aktivitas intern suatu badan.
    Contoh:
    – Bagi perusahaan “LG”, data daya beli masyarakat terhadap barang produksinya (seperti TV “Turbo Swing”) adalah data eksternal perusahaan tersebut
    – Data tingkat kepuasan masyarakat terhadap barang produksi menjadi tolok ukur dalam mengembangkan daerah pemasaran

Menurut Cara Memperoleh

  1. Data Primer
    Yaitu data yang dikumpulkan dan diolah sendiri oleh suatu badan secara langsung serta diterbitkan oleh badan itu pula.
    Contoh:
    – Sensus penduduk oleh BPS, dihasilkan data primer langsung dari penduduk
    – Data pengeluaran beras di gudang penyimpanan BULOG
  2. Data Sekunder
    Yaitu data yang dilaporkan oleh suatu badan sedang badan ini tidak secara langsung mengumpulkan sendiri tapi diperoleh dari pihak lain yang telah mengumpulkannya.
    Contoh:
    – Data kenaikan atau penurunan nilai tukar rupiah terhadap mata uang asing dari BEJ
    – Pemeriksaan dan pendataan ulang barang impor di pelabuhan dari pihak bea cukai

Menurut Sifat

  1. Data Kualitatif
    Yaitu kemungkinan observasi yang tidak dinyatakan dengan angka-angka.
    Contoh:
    – Nilai rupiah sangat kuat
    – Pengangguran dan kemiskinan meningkat tajam
  2. Data Kuantitatif
    Yaitu serangkaian observasi atau pengajaran yang dapat dinyatakan dengan angka-angka.
    Contoh:
    – Nilai rupiah Rp 9.250,00 per US$ di akhir tahun 2006
    – Jumlah pengungsi akibat banjir di Jakarta sebanyak 1423 jiwa

Data kuantitatif terbagi atas:

  • a. Data Diskrit
    Yaitu data yang hanya mempunyai sejumlah terbatas nilai-nilai.
    Contoh:
    – Jumlah mahasiswa di sebuah universitas
    – Banyaknya masyarakat yang memakai kendaraan roda dua di daerah Purwokerto
  • b. Data Kontinu
    Yaitu data yang secara teoritis dapat menjalani setiap nilai. Disebut juga nilai pengamatan kuantitatif kontinyu.
    Contoh:
    – Pengukuran debit air di bendungan
    – Pengukuran tingkat curah hujan di daerah Bandung

Menurut Waktu Pengumpulannya

  1. Data Cross Section
    Yaitu data yang dikumpulkan pada suatu waktu tertentu yang bisa menggambarkan keadaan atau kegiatan pada waktu tersebut.
    Contoh:
    – Data jumlah TKI yang meninggal pada tahun 2006 akibat kekerasan menggambarkan kurangnya perlindungan keselamatan TKI di luar negeri
    – Bencana meluasnya lumpur lapindo menandakan kurang seriusnya pemerintah dalam menangani korban bencana tersebut.
  2. Data Time Series
    Yaitu data yang dikumpulkan dari waktu ke waktu sehingga ada perkembangannya (trend) yang menunjukkan arah secara umum. Garis trend sangat berguna untuk membuat ramalan (forecasting) yang dibutuhkan bagi perencanaan.
    Contoh:
    – Data persebaran penduduk di Indonesia dibutuhkan untuk perencanaan transmigrasi sebagai upaya pemerataan jumlah persebaran di tiap daerah
    – Data tingkat curah hujan tiap tahunnya dibutuhkan untuk mengantisipasi datangnya tanah longsor atau banjir

Baca Juga Artikel Yang Mungkin Berhubungan : Pengertian Sensus Penduduk


Statistik dengan Bisnis

Beberapa peranan statistik dalam menajemen lembaga-lembaga bisnis, yaitu sebagai :

  1. Perumusan perencanaan
  2. Alat kontrol, dan
  3. Dasar evaluasi hasil kerja

Perumusan perencanaan. Data diperlukan dalam proses perencanaan agar apa yang direncanakan sesuai dengan kemampuan yang ada. Suatu perencanaan yang tidak sesuai dengan kemampuan yang ada merupakan perencanaan yang sukar dilaksanakan. Data hasil ramalan akan memberikan gambaran mengenai sesuatu di masa yang akan datang termasuk gambaran tentang kemampuan. Misalnya, perencanaan produksi harus selalu disesuaikan dengan kemampuan menjual yang dicerminkan dengan ramalan penjualan, perencanaan daerah pemasaran harus disesuaikan dengan daya beli masyarakat setempat yang tercermin dalam ramalan daya beli.


Dengan statistik, rencana dan ramalan dapat dibuat sebaik mungkin. Hal ini disebabkan karena statistk dengan analisis korelasinya akan mempertimbangkan seberapa besar hubungan antara masing-masing variabel yang akan diramalkan dan faktor- faktor yang mempengaruhinya. Disamping itu, dengan statistik perubahan yang akan terjadi dapat diatasi sedini mungkin. Para manajer juga dapat mengambil keputusan yang lebih baik dengan data statistik karena gambaran tentang kemampuan perusahaan bisa diketahui trend-nya.


Data statistik dapat digunakan untuk mengetahui besarnya produksi yang dihasilkan oleh perusahaan, jumlah penjualan, persentase barang yang laku dan barang yang tidak laku, lama waktu yang diperlukan untuk mengerahkan produk, frekuensi pembelimembeli produk, serta tingkat kepuasaan konsumen terhadap produk yang dihasilkan oleh suatu perusahaan. Data statistik tersebut sangat diperlukan oleh pimpinan perusahaan atau para manajer dalam membuat suatu keputusan.

Tidak semua data bisa dipakai sebagai dasar pengambilan keputusan oleh manajer perusahaan, karena data itu sendiri memiliki syarat-syarat tertentu untuk dapat dikatakan sebagai data yang baik dan layak untuk dijadikan dasar dalam analisis statistik nantinya. Data yang salah apabila digunakan sebagai dasar pengambilan keputusan maka keputusan yang diambil juga akan


salah. Menurut J. Suprantoada,lima syarat yang harus dipenuhi oleh suatu data agar bisa dikatakan sebagai data yang baik, yaitu obyektif, representatif (mewakili), kesalahan baku (standarbaku) kecil, tepat waktu (up to date), dan relevan. Berbagai penggunaan statistik dalam berbagai bidang dengan gambaran permasalahan yang dapat diselesaikan ditampilkan pada Tabel dibawah ini :


Pengguna

Statistika

Masalah yang Dihadapi
Manajemen1. Penentuan struktur gaji, pesangon, dan tunjangan karyawan.

2. Penentuan jumlah persediaan barang, barang dalam proses, dan barang jadi.

3. Evaluasi produktivitas karyawan.

4. Evaluasi kinerja perusahaan.

Akuntansi1. Penentuan standar audit barang dan jasa.

2. Penentuan depresiasi dan apresiasi barang dan jasa.

3. Analisis rasio keuangan perusahaan

Pemasaran1. Penelitian dan pengembangan produk.

2. Analisis potensi pasar, segmentasi pasar dan diskriminasi pasar.

3. Ramalan penjualan.

4. Efektivitas kegiatan promosi penjualan.

Keuangan1. Potensi peluang kenaikan &penurunan harga saham, suku bunga & reksadana.

2. Tingkat pengembalian investasi beberapa sektor ekonomi.

3. Analisis pertumbuhan laba dan cadangan usaha.

4. Analisis resiko setiap usaha.

Ekonomi

Pembangunan

1.  Analisis pertumbuhan ekonomi, inflasi dan suku bunga.

2.  Pertumbuhan penduduk dan tingkat pengangguran serta kemiskinan.

3.  Indeks harga konsumen dan perdagangan besar.

Agribisnis1.  Analisis produksi tanaman, ternak, ikan dan kehutanan.

2.  Kelayakan usaha dan skala ekonomi.

3.  Manajemen produksi agribisnis.

4.  Analisis ekspor dan impor produk pertanian.



Baca Juga Artikel Yang Mungkin Berhubungan : Sistem Informasi Geografi


Macam-Macam Data

Pengumpulan Data.

Pengumpulan data dapat dibedakan atas beberapa jenis berdasarkan karakteristiknya, yaitu :

  1. Pengamatan (Observasi).
    Pengamatan atau peneliti lapangan ini adalah cara pengumpulan data dengan terjun langsung atau melihat langsung ke lapangan(laboratorium) terhadap objek yang diteliti(populasi).
  2. Penelusuran Litelatur.
    penelusuran litelatur atau Pengamatan tidak langsung iyalah cara pengumpulan data dengan menggunakan sebagaian ataupun semua data yang ada(laporan data) dari peneliti sebelumnya.
  3. Penggunaan Kuesioner(angket).
    penggunaan Kuesioner iyalah cara pengumpulan data dengan menggunakan daftar pertanyaan(angket) ataupun daftar isian terhadap objek yang diteliti(Populasi).
  4. Wawancara(interview).
    wawancara iyalah cara pengumpulan data dengan langsung mengadakan banyak pertanyaan kepada objek yang diteliti atau pada perantara yang mengetahui dari objek yang diteliti.

Berdasarkan Banyaknya Data Yang Diambil.


Dikenal dua cara pengumpulan data yaitu :

  1. Sensus.
    Sensus iyalah cara pengumpulan data dengan mengambil anggota populasi secara keseluruh untuk diselidiki, Data yang diambil melalui pengumbulan data sensus ini adalah data sebenarnya(true value) atau parameter.
  2. Sampling.
    Sampling iyalah cara pengumpulan data dengan mengambil sebagian saja dari anggota populasi untuk diselidiki. data yang diperoleh dari pengumpulan data sampling ini disebut dengan “statistic” tanpa(s) atau “perkiraan (estimate value)”

Pengoalahan Data

Data yang telah dikumpulkan(data mentah) yang kemudian akan diolah, penguolah dimaksud iyalah sebagai suatu proses untuk memperoleh data ringkasan  dari data mentah tersebut dengan menggunakan rumus tertentu.


Penyajian Data.

Agar data yang diolah dapat dibaca serta dimengerti oleh orang lain , maka perlu disajikan kedalam bentuk bentuk tertentu.
Penyajian data memiliki fungsi antara lain :

  • Menunjukan perkembangan suatu keadaan.
  • Mengadakan perbandingan pada suatu waktu. Penyajuan data dapat dilakukan melalui tabel ataupun Grafik.

1. Tabel Data.

Tabel Data iyalah penyajuan data dalam bentuk kumpulan angka yang disusun menurut kategori-kategori tertentu, dalam suatu daftar.

berdasarkan pengaturan data , tabel dapat dibedakan atas beberapa jenis yaitu:

  1. Tabel Frekuensi.
    Tabel Frekuensi iyalah tabel yang menunjukan atau memuat banyaknya kejadian ataupun Frekuensi dari suatu kejadian.
  2. Tabel Klasifikasi.
    Tabel Klasifikasi iyalah tabel yang menunjukan atau memuat pengelompokan data.
  3. Tabel Kontigen.
    Tabel kontigen iyalah tanel yang menunjukan atau memuat data dengan sesuai serta rinciannya.
  4. Tabel Kolerasi.
    Tabel Kolerasi iyalah tabel yang menunjukan atau memuat adanya korelasi (hubungan) antara data yang disajikan.

2. Grafik Data.

Grafik data atau disebut juga dengan diagram , iyalah penyajian data dalam bentuk gambar-gambar. Grafik biasanya berasal dari tabel. Grafik data sebenarnya iyalah penyajian data secara visual dari data bersangkutan.

Grafik data dibedakan atas beberapa jenis yaitu :

  1. Piktogram .
    Iyalah grafik data yang menggunakan gambar ataupun lambang dari data itu sendiri dengan skala tertentu.
  2. Grafik Batang atau Balok.
    iyalah grafik data berbentuk persegi panjang yang lebarnya sama dan dilengkapi dengan skala atau ukuran dengan data yang bersangkutan.
  3. Grafik Garis.
    Iyalah grafik data berupa garis, yang diperoleh dari beberapa ruas garis yang menghubungkan titik-titik pada bidang bilangan(sistem Salib Sumbu).
  4. Grafik Lingkaran.
    iyalah data yang berupa lingkaran yang telah dibagi menjadi juring-juring sesuai dengan data tersebut.
  5. Kartogram.
    atau peta statistik iyalah grafik data yang berupa peta yang menunjukan kepadatan penduduk, curah hujan , hasil pertanian dan lain-lain.

Baca Juga Artikel Yang Mungkin Berhubungan : √ 22 Konsep Geografi : Contoh, Prinsip, Dan Aspeknya [LENGKAP]


Jenis-Jenis Data

Data dalam statistik dapat dibagi menjadi 3 kelompok, yaitu :

  • Berdasarkan sumber data terbagi data primer dan data sekunder.
  • Berdasarkan jenis data, terbagi menjadi Data Kualitatif dan Kuantitatif, data kuantitatif terbagi menjadi data Diskret dan Kontinu.
  • Berdasarkan skala pengukuran, terbagi menjadi Data Nominal, Data Ordinal, Data Interval dan Data Rasio.

Jenis Data


Data Berdasarkan Skala

  • Pengukuran Data Nominal :
    Data berskala nominal adalah data yang diperoleh dengan cara kategorisasi atau klasifikasi. Ciri-cirinya adalah posisi data setara tidak bisa dilakukan operasi matematika (+, -, x, :). Contoh : jenis kelamin, jenis pekerjaan.
  • Data Ordinal :
    Data berskala ordinal adalah data yang dipeoleh dengan cara kategorisasi atau klasifikasi, tetapi di antara data tersebut terdapat hubungan. Ciri-cirinya adalah posisi data tidak setara dan tidak bisa dilakukan operasi matematika (+, -, x, :). Contoh : kepuasan kerja, motivasi.
  • Data Interval :
    Data berskala interval adalah data yang diperoleh dengan cara pengukuran, dimana jarak antara dua titik skala sudah diketahui. Ciri-cirinya adalah tidak ada kategorisasi dan bisa dilakukan operasi matematika. Contoh : temperatur yang diukur berdasarkan 0C dan 0F, sistem kalender.
  • Data Rasio :
    Data berskala rasio adalah data yang diperoleh dengan cara pengukuran, dimana jarak antara dua titik skala sudah diketahui dan mempunyai titik 0 absolut. Ciri-cirinya adalah tidak ada

kategorisasi dan bisa dilakukan operasi matematika. Contoh : gaji, skor ujian, jumlah buku.


Daftar Pustaka
Djarwanto. 1982. Statistik Sosial Ekonomi. Yogyakarta: Bagian Penerbit Fakultas Ekonomi UGM.
Rasyad, Rasdihan. 2003. Metode Statistik Deskriptif Untuk Umum. Jakarta: PT Grasindo.