Data Statistika

Data dan statistik mempunyai hubungan yang sangat erat. Selain itu, keduanya juga mempunyai hubungan yang sangat erat dengan kehidupan manusia sehari-hari, dengan bidang ilmu pengetahuan, baik yang eksakta, sosial, ekonomi, bisnis dan lain-lain. Data dan statistik serta fungsi keduanya, banyak memberikan kegunaan yang sangat tidak ternilai bagi manusia, bagi kita semua.

Data, Kegunaan Dan Fungsinya

Anda sebagai individu, seorang manajer, atau mungkin seorang pengusaha, menginginkan untuk:

a.  Mengetahui siapa saja yang akan pensiun tahun depan, dari bagian mana, apa jabatannya, berapa pesangon yang akan didapat, dan sebagainya. Tujuannya adalah antara lain:

·         Mempersiapkan dana, berapa besarnya untuk pembayaran pesangon mereka.

·         Mempersiapkan penerimaan karyawan baru untuk mengganti karyawan yang bakal pensiun tersebut (walaupun tidak semua).

Untuk maksud tersebut, Anda memerlukan data berupa data pegawai, yang mungkin cukup didapat dari dalam perusahaan sendiri.

b.  Mengetahui tingkat kepuasan konsumen produk yang anda pasarkan, bagaimana respon mereka terhadap mutu produk Anda, harga, pelayanan dan sebagainya. Untuk inipun, Anda perlu data, malah mungkin data tersebut perlu dikumpulkan di lapangan melalui survei (terlepas dari apakah dilakukan sendiri atau dengan membayar lembaga riset yang Anda percayai).

c. Mengetahui apakah proses produksi saat ini masih terkendali atau tidak. Berapa persen dari produksi yang tertolak karena dianggap cacat, lengkap dengan perinciannya per mesin, per lokasi, kapan, mengapa dan lain-lain. Untuk inipun, Anda memerlukan data (yang didapat dari bagian produksi).

d.  Mengetahui perkembangan perekonomian (trend) untuk jangka waktu tertentu, pertumbuhan penduduk penduduk, pendapatan nasional dan sebagainya . Termasuk juga mengetahui faktor-faktor atau variabel yang mempengaruhi pertumbuhan ekonomi.

Dari contoh-contoh tersebut diatas, kita mengetahui betapa pentingnya data. Dengan data, kita mengetahui gambaran perusahaan sekarang, masalah apa yang sedang dihadapi, mengapa terjadi masalah-masalah tersebut, bagaimana cara pemecahannya. Dengan data, kita dapat meramal atau memperkirakan, apa yang kira-kira bakal terjadi di masa mendatang. Dengan data, kita pun bisa membuat perencanaan, peramalan, mengontrol pelaksanaan, mengevaluasi target apakah tercapai atau tidak, dan sebagainya. Dengan adanya data, kita dapat banyak mengetahui tentang berbagai hal. Dengan data, kita bisa mengambil keputusan-keputusan, kebijakan-kebijakan perusahaan, dan sebagainya. Pendeknya, fungsi dan manfaat data sangat penting dan banyak sekali. Sering kali, akan berbahaya jika kita mengambil kesimpulan dan keputusan tanpa didukung oleh data. Orang bilang ”Speak with data”, berbicaralah dengan data agar objektif dan lebih akurat. Sebenarnya apa itu data?

A. Pengertian Data

Data adalah sejumlah informasi yang dapat memberikan gambaran tentang suatu keadaan atau masalah, baik yang berupa angka-angka ( golongan ) maupun yang berbentuk kategori seperti baik, buruk, tinggi, rendah dan sebagainya. Sedangkan Data statistik adalah sejumlah informasi yang dapat memberikan gambaran tentang suatu keadaan atau masalah yang berupa angka atau bilangan yang telah memenuhi persyaratan tertentu yaitu bahwa angka tadi haruslah menunjukkan suatu ciri dari suatu penelitian yang bersifat agregatif , serta mencerminkan suatu kegaiatan dalam bidang atau lapangan tertentu.

Penelitian yang bersifat agregatif artinya :

a.       Bahwa penelitian itu boleh hanya mengenai satu individu saja akan tetapi pencatatannya harus dilakukan lebih dari satu kali

b.      Bahwa penelitian atau pencatatan hanya dilakukan satu kali saja, tetapi individu yang diteliti harus lebih dari Satu

Agar tidak terjadi kesalahan yang mengakibatkan kerugian besar, data yang baik harus memenuhi beberapa persyaratan berikut ini :

·         Objektif

            Data yang diperoleh dari hasil penelitian harus menggambarkan keadaan sebenarnya. Misalnya apabila dalam sebuah penelitian, jumlah lulusan SLTP yang melanjutkan ke SLTA 60 % data yang akan dilaporkan harus 60 %

·         Relevan

Data yang diperoleh harus ada kaitannya dengan permasalahan yang akan diteliti. Misalnya kita ingin mengetahui penyebab hasil penjualan menurun maka data yang dianggap relevan untuk dikumpulkan adalah mutu barang, daya beli, pesaing, barang lain yang sejenis, harga barang, biaya advertensi dan lain-lain

·         Sesuai dengan zaman ( Up to Date )

Data tidak boleh tertinggal zaman ( usang ) sebab adanya perkembangan waktu dan teknologi menyebabkan suatu kejadian dapat mengalami perubahan dengan cepat

·         Representatif

Data yang diperoleh dari hasil penelitian sampel harus memiliki atau menggambarkan keadaan populasinya. Misalnya kita ingin mengetahui minat baca masyarakat  maka yang harus diteliti adalah siswa SD, siswa SLTP, siswa SLTA, mahasiswa dan umum

·         Dapat dipercaya

Sumber data ( narasumber ) harus diperoleh dari sumber yang tepat. Misalnya data tentang harga sayur diambil dari tukang sayur, datang tentang pencari pekerja diambil dari depnaker dan sebagainya.

 B. Macam- Macam Data

Data dapat dibagi dalam kelompok tertentu berdasarkan kriteria yang menyertainya, misalnya menurut susunan, sifat, waktu pengumpulan, dan sumber pengambilan.

1.    Pembagian Data Menurut Susunannya

Menurut susunannya, data dibagi atas data acak atau tunggal dan data berkelompok.

a.       Data acak atau data tunggal

Adalah data yang belum tersusun atau dikelompokkan ke dalam kelas-kelas interval.

            Contoh:

Data  hasil  pengukuran  tinggi  mahasiswa  Prodi  Pend. Matematika Univ.PGRI Palembang (dalam cm) adalah sebagai berikut:

155      152      157      155      159      160      155      154

153      150      162      165      160      157      150      170

165      160      165      162      159      154      152      151     

155      171      169      162      167      160      158      163     

149      154      153      167      158      166      168      153

      b.   Data     berkelompok

Adalah data yang sudah tersusun atau dikelompokkan ke dalam kelas-kelas interval. Data kelompok disusun dalam bentuk distribusi frekuensi.

Contoh:

Data nilai  dan jumlah mahasiswa  yang mengikuti mata kuliah kalkulus I di semester IB Prodi P.Matematika Univ.PGRI Palembang adalah sebagai berikut

TABEL 1.1

NILAI MATA KULIAH KALKULUS MAHASISWA SEMESTER 2B

PRODI PENDIDIKAN MATEMATIKA JURUSAN PMIPA

Nilai	Turus	Frekuensi
31 – 40	III	3
41 – 50	IIII	5
51 – 60	IIII  IIII	10
61 – 70	IIII  IIII  IIII	15
71 – 80	IIII  II	7

Sumber: Data fiktif

         2.    Pembagian Data Menurut Sifatnya

Menurut sifatnya, data dibagi atas data kualitatif dan data kuantitatif.

a.       Data Kualitatif

Adalah data yang tidak berbentuk bilangan

Contoh: Warna, jenis kelamin. ( merah, pria )

b.         Data Kuantitatif

Adalah data yang berbentuk bilangan

Contoh: Tinggi, umur, jumlah. ( 170 cm, 41 tahun, 25 buah )

        3.    Pembagian Data Menurut Waktu Pengumpulannya

Menurut waktu pengumpulannya , data dibagi atas:

            a.       Data Berkala

 Adalah data yang terkumpul dari waktu ke waktu untuk memberikan gambaran perkembangan suatu kegiatan.

   

 Contoh:

     Data perkembangan harga 9 macam bahan pokok selama 10 bulan terakhir yang dikumpulkan setiap bulan.

                b.      Data Cross Section

     Adalah data yang terkumpul pada suatu waktu tertentu untuk memberikan gambaran perkembangan keadaan atau kegiatan pada waktu itu.

Contoh:

Data sensus penduduk 1990.

      4.     Pembagian Data Menurut Sumber Pengambilannya

Menurut sumber pengambilannya, data dibedakan atas:

a.       Data Primer

Adalah data yang diperoleh atau dikumpulkan oleh orang yang melakukan penelitian atau yang bersangkutan yang memerlukannya. Data primer disebut pula data asli atau data baru.

b.      Data Sekunder

Adalah data yang diperoleh atau dikumpulkan dari sumber-sumber yang telah ada. Data itu biasanya diperoleh dari perpustakaan atau dari laporan-laporan peneliti yang terdahulu. Data sekunder disebut juga data tersedia.

      5.    Pengambilan Data Menurut Skala Pengukurannya

Skala pengukuran adalah peraturan penggunaan notasi bilangan dalam pengukuran. Menurut skala pengukurannya, data dapat dibedakan atas:

1. Data Nominal

Adalah data yang diberikan pada objek atau kategori yang tidak menggambarkan kedudukan objek atau kategori tersebut terhadap objek atau kategori lainnya, tetapi hanya sekadar label atau kode saja. Data ini hanya mengelompokkan objek kategori ke dalam kelompok tertentu. Data ini memiliki dua ciri yaitu:

                          i.      Kategori data bersifat saling lepas (satu objek hanya masuk pada kelompok saja);

                        ii.      Kategori data tidak disusun secara logis.

Contoh: Jenis kelamin manusia:  1  untuk pria

                                             0  untuk wanita

      b.   Data Ordinal

Adalah data yang penomoran objek atau kategorinya disusun menurut besarnya, yaitu dari tingkat terendah ke tingkat tertinggi atau sebaliknya dengan jarak/rentang yang tidak harus sama. Data ini memiliki ciri seperti pada ciri data nominall ditambah satu ciri lagi, yaitu kategori data dapat disusun berdasarkan urutan logis dan sesuai dengan besarnya karakteristik yang dimiliki.

Contoh:

Mengubah nilai ujian ke nilai prestasi, yaitu :

·         Nilai A adalah dari 80 – 100

·         Nilai B adalah dari 65 – 79

·         Nilai C adalah dari 55 – 64

·         Nilai D adalah dari 45 – 54

·         Nilai E adalah dari   0 – 44

      c.   Data Interval

Adalah data di mana objek/kategori dapat diurutkan berdasarkan suatu atribut yang memberikan informasi tentang interval antara tiap objek/kategori sama. Besarnya interval dapat ditambah atau dikurangi. Data ini memiliki ciri sama dengan ciri pada data ordinal ditambah satu ciri lagi, yaitu urutan kategori data mempunyai jarak yang sama.

Contoh:            A          B          C          D         E

            1          2          3          4          5

Interval A sampai C adalah 3 – 1 = 2. Interval C sampai D adalah 4 – 3 = 1. Kedua interval ini dapat dijumlahkan menjadi 2 + 1 = 3. Atau interval antara A dan D adalah 4 – 1 = 3. Pada data ini yang dijumlahkan bukanlah kuantitas atau besaran, melainkan interval dan tidak terdapat titik nol absolut.

      d.  Data Rasio

Adalah data yang memiliki sifat-sifat data nominal, data ordinal, dan data interval, dilengkapi dengan titik nol absolut dengan makna empiris. Karena terdapat angka nol maka pada data ini dapat dibuat perkalian atau pembagian. Angka pada data menunjukkan ukuran yang sebenarnya dari objek/kategori yang diukur.

Contoh:

A dan B adalah dua orang mahasiswa Universitas PGRI Palembang yang nilai mata kuliah Statistik Dasar masing – masing 60 dan 90. Ukuran rasionya dapat dinyatakan bahwa nilai B adalah nilai 1,5 kali nilai A