PENELITIAN DAN STATISTIKA

BAB I

Ada sedikit perbedaan dalam diri setiap orang namun perbedaan yang kecil
itu dapat membuat perbedaan yang besar. Perbedaan kecil itu adalah sikap.
Perbedaan besarnya adalah apakah sikap itu positif atau negatif.

Clement Stone

Pembahasan Materi

            Dalam bab ini Anda akan mempelajari tentang pengertian penelitian, langkah-langkah penelitian, pengertian statistik dan statistika, arti dan kegunaan data. Kebutuhan terhadap statistik: menjabarkan dan memahami suatu hubungan, mengambil keputusan yang lebih baik, dan menangani perubahan. Metodologi pemecahan masalah secara statistik, syarat data yang baik, jenis-jenis data, peranan statistik dalam penelitian, jenis-jenis statistik dan peran komputer dalam statistik.

• Pengertian Penelitian

Konsep penelitian telah banyak dikemukakan oleh para ahli menurut sudut pandang yang berbeda-beda. Penelitian atau riset dewasa ini berarti pencarian teori, pengujian teori, atau pemecahan masalah. Ini berarti bahwa masalah itu telah ada dan telah diketahui bahwa pemecahan masalah tersebut sangat diperlukan. Masalah itu bukanlah suatu masalah yang biasa dalam arti bahwa pemecahannya bisa didapatkan langsung. Berikut adalah pengertian ilmiah menurut para ahli:

1. Sedarmayanti (2011: 27): Penelitian termasuk dalam metode ilmiah adalah suatu cara mencari dan mengungkapkan kebenaran dengan ciri objektivitas, karena disini kebenaran yang diperoleh secara konseptual atau deduktif saja tidak cukup, tetapi harus diuji secara empiris.
2. Hermawan (2006: 13): penelitian merupakan suatu investigasi yang terorganisasi untuk menyajikan suatu informasi dalam upaya memecahkan masalah.
3. Kerlinger (2002): Penelitian ilmiah sebagai “penelitian yang sistematis, terkontrol, empiris, dan penyelidikan kritis dari proporsi-proporsi hipotesis tentang hubungan yang diperkirakan antara gejala alam”.
4. Sugiyono (2015: 1): Penelitian merupakan cara ilmiah untuk mendapatkan data dengan tujuan dan kegunaan tertentu.
5. Cresswell (2002): Penelitian adalah proses atau langkah-langkah yang digunakan untuk mengumpulkan dan menganalisis informasi dalam meningkatkan pemahaman peneliti tentang suatu topik atau masalah.
6. Edi Riadi (2016: 2): Penelitian adalah upaya untuk memperoleh penyelesaian (solusi) terhadap permasalahan atau fenomena-fenomena yang terjadi melalui langkah-langkah pengumpulan dan menganalisis data, informasi dan fakta-fakta secara ilmiah.

Penelitian hakikatnya merupakan kegiatan ilmiah untuk memperoleh pengetahuan yang benar tentang suatu masalah. Pengetahuan yang diperoleh berupa fakta-fakta, konsep, generalisasi, dan teori yang memungkinkan manusia dapat memahami fenomena dan memecahkan masalah yang dihadapi. Masalah yang akan dijawab melalui penelitian disebut masalah penelitian. Masalah penelitian bisa muncul disebabkan banyak hal. Masalah muncul karena manusia mengalami kesulitan dalam hidup, yaitu adanya ketidaksesuaian atau kesenjangan antara yang diharapkan dengan kenyataan yang actual (das sein dengan das sollen).

• Langkah-Langkah Penelitian

Penelitian merupakan suatu proses yang terdiri atas beberapa langkah. Langkah ini bukan sesuatu yang sekuensial atau langkah-langkah yang harus diikuti secara kaku. Proses penelitian adalah sesuatu kegiatan interaktif antara peneliti dengan logika, masalah, desain dan interpretasi. Adapun langkah-langkah penelitian adalah sebagai berikut (Arikunto, 2010).

1. Mengidentifikasi Masalah. Kegiatan penelitian dimulai dengan mengidentifikasi isu-isu dan masalah-masalah penting (esensial), hangat (aktual), dan mendesak (krusial) yang dihadapi saat ini, dan yang paling banyak arti atau kegunaannya bila isu atau masalah tersebut diteliti.
2. Merumuskan dan Membatasi Masalah. Perumusan masalah merupakan perumusan dan pemetaan faktor-faktor, atau variabel-variabel yang terkait dengan fokus masalah. Faktor atau variabel tersebut ada yang melatarbelakangi ataupun diakibatkan oleh fokus masalah. Karena faktor atau variabel yang terkait dengan fokus masalah cukup banyak, maka perlu ada pembatasan faktor atau variabel, yaitu dibatasi pada faktor atau variabel-variabel yang dominan.
3. Melakukan Studi Kepustakaan. Studi kepustakaan merupakan kegiatan untuk mengkaji teori-teori yang mendasari penelitian, baik teori yang berkenaan dengan bidang ilmu yang diteliti maupun metodologi. Dalam studi kepustakaan juga dikaji hal-hal yang bersifat empiris bersumber dari temuan-temuan penelitian terdahulu.
4. Merumuskan Hipotesis atau Pertanyaan Penelitian. Hal-hal pokok yang ingin diperoleh dari penelitian dirumuskan dalam bentuk hipotesis atau pertanyaan penelitian. Rumusan hipotesis dibuat apabila penelitiannya menggunakan pendekatan kuantitatif dengan pengolahan data statistik inferensial. Untuk penelitian kuantitatif yang menggunakan pengolahan data statistik deskriptif tidak diperlukan rumusan hipotesis, cukup dengan pertanyaan-pertanyaan pokok, demikian juga dengan penelitian kualitatif (Suharso, 2003).
5. Menentukan Desain dan Metode Penelitian. Desain penelitian berisi rumusan tentang langkah-langkah penelitian, dengan menggunakan pendekatan, metode penelitian, teknik pengumpulan data, dan sumber data tertentu serta alasan-alasan mengapa menggunakan metode tersebut.
6. Menyusun Instrumen dan Mengumpulkan Data. Kegiatan pengumpulan data didahului oleh penentuan teknik, penyusunan dan pengujian instrumen pengumpulan data yang akan digunakan. Dalam pelaksanaan pengumpulan data, selain objektivitas dan keakuratan data yang akan diperoleh, segi-segi legal dan etis dalam proses pelaksanaannya perlu mendapatkan perhatian.
7. Menganalisis Data dan Menyajikan Hasil. Analisis data menjelaskan teknik dan langkah-langkah yang ditempuh dalam mengolah atau menganalisis data. Data kuantitatif dianalisis dengan menggunakan teknik analisis statistik deskriptif, berupa tabel, grafik, profil, bagan, atau menggunakan statistik inferensial berupa korelasi, regresi, perbedaan, analisis jalur, dan lain-lain. Data kualitatif dianalisis menggunakan teknik analisis kualitatif deskriptif naratif-logis.
8. Menginterpretasikan Temuan, Membuat Kesimpulan dan Saran. Hasil analisis data masih berbentuk temuan yang belum diberi makna. Pemberian makna atau arti dari temuan dilakukan melalui interpretasi. Interpretasi dibuat dengan melihat makna hubungan antara temuan yang satu dengan yang lainnya, antara temuan dengan konteks atau hal-hal yang melatarbelakanginya, dengan teori yang mendukungnya ataupun dengan kemungkinan penerapannya. Kesimpulan merupakan penerikan generalisasi dari hasil interpretasi temuan penelitian. Meskipun penelitian kualitatif tidak bersifat generalisasi, tetapi unsur generalisasi ini tetap ada, yaitu menemukan hal-hal yang esensial atau prinsipil dari suatu deskripsi. Terhadap kesimpulan-kesimpulan yang telah dirumuskan, disusunlah implikasi dan rekomendasi atau saran. Implikasi merupakan akibat logis dari temuan-temuan penelitian yang terkandung dalam kesimpulan. Rekomendasi merupakan hal-hal yang sebaiknya dilakukan oleh pihak-pihal terkait dalam memanfaatkan hasil-hasil penelitian.
   • Pengertian Statistik dan Statistika

Sebetulnya banyak sekali definisi tentang statistik, tetapi tidak ada definisi yang memuaskan. Hal ini disebabkan karena luasnya ruang lingkup statistik. Untuk keperluan praktis, statistik bisa diartikan secara sempit dan luas. Dalam arti sempit, statistik berarti data ringkasan berbentuk angka (kuantitatif). Statistik penduduk, statistik personalia, statistik ekonomi, statistik pendidikan, statistik pertanian dan sebagainya. Dalam arti luas, statistik berarti suatu ilmu yang mempelajari cara pengumpulan, pengolahan/pengelompokkan, penyajian, dan analisis data serta cara pengambilan kesimpulan secara umum berdasarkan hasil penelitian yang tidak menyeluruh. Pengertian ini merujuk pada istilah statistics yang biasanya diterjemahkan dengan istilah statistika. Definisi ini lebih menekankan bahwa metode pengumpulan data secara statistik sangat efisien, maksudnya bisa menghemat tenaga, biaya dan waktu, dan bisa diperoleh dengan tingkat ketelitian yang tinggi. Pada dasarnya statistik diartikan sebagai keterangan-keterangan yang dibutuhkan oleh Negara dan berguna bagi Negara. Perkembangan lebih lanjut menunjukkan bahwa pengertian statistik merupakan suatu kumpulan angka-angka. Berikut ada beberapa pengertian statistik sesuai dengan perkembangannya.

1. Statistik adalah sekumpulan angka untuk menerangkan sesuatu, baik angka yang belum tersusun (masih acak) maupun angka-angka yang sudah tersusun dalam suatu daftar atau grafik. Contoh: statistik penduduk, yang berarti keterangan mengenai penduduk berupa angka-angka dalam bentuk ringkas, seperti jumlah penduduk dan rata-rata umur penduduk.
2. Statistik adalah sekumpulan cara dan aturan tentang pengumpulan, pengolahan, analisis, serta penafsiran data yang terdiri dari angka-angka.
3. Croxton dan Cowden mendefinisikan statistik sebagai metode untuk mengumpulkan, mengolah dan menyajikan, serta menginterpretasikan data yang berwujud angka-angka.
4. Sudjana mendefinisikan statistik sebagai pengetahuan yang berhubungan dengan cara-cara pengumpulan data, pengolahan penganalisisannya, dan penarikan kesimpulan berdasarkan kumpulan data dan penganalisisan yang dilakukan oleh peneliti.
5. Steel dan Torrie mendefinisikan statistik sebagai metode yang memberikan cara-cara guna menilai ketidaktentuan dari penarikan kesimpulan yang bersifat induktif.

Supangat (2007) berpendapat bahwa statistik digunakan untuk menyatakan kumpulan data, bilangan maupun nonbilangan (fakta) yang disusun dalam tabel atau diagram yang melukiskan atau menggambarkan suatu persoalan.  Peneliti kuantitatif bekerja dengan data yang berupa angka-angka. Data tersebut dikumpulkan, diolah, kemudian dianalisis untuk membuat kesimpulan terhadap fenomena yang diselidiki. Proses tersebut harus dilakukan secara benar, karena menyangkut sesuatu yang akan digeneralisasikan pada kelompok yang lebih luas. Ilmu yang mempelajari bagaimana proses tersebut dilakukan disebut statistika. Berikut adalah definisi statistika menurut para ahli:

1. Ferguson (2000: 6): Statistika adalah sebuah cabang ilmu metodologi ilmiah yang mempelajari tentang pengumpulan, pengklasifikasian, dan penafsiran data yang diperoleh melalui survei dan eksperimen.
2. Kerlinger (2005: 185): Statistika adalah teori dan metode analisis data kuantitatif yang diperoleh dari pengamatan sampel dalam rangka untuk mempelajari dan membandingkan sumber varian dari suatu fenomena, untuk membantu membuat keputusan apakah peneliti menerima atau menolak hipotesis hubungan antarfenomena serta untuk membantu dalam membuat kesimpulan yang dapat diandalkan dari pengamatan empiris.
3. Kadir (2015: 6): Statistika adalah ilmu atau metode atau cara untuk mengumpulkan data, mengolah, menyajikan, menganalisis atau interpretasi data, dan menarik kesimpulan berdasarkan data.

Dari definisi-definisi di atas, dapat disimpulkan bahwa statistik adalah ilmu yang mempelajari tentang seluk beluk data, yaitu tentang pengumpulan, pengolahan, penganalisisan, penafsiran, dan penarikan kesimpulan dari yang berbentuk angka-angka. Misalnya, statistik yang diterapkan dalam ilmu ekonomi disebut ekonometrik, dalam biologi disebut biometrik, dalam psikologi disebut psikometrik, dalam teknologi disebut teknometrik, dan dalam sosiologi disebut sosiometrik. Untuk tujuan ini, dalam penerapan metode atau teknik statistik sering dilakukan penyesuaian seperlunya atau harus dikembangkan suatu metode atau teknik yang baru. Oleh karena pada dasarnya suatu riset merupakan kegiatan pengumpulan dan analisis data, maka metode pengumpulan dan analisis data yang dikembangkan oleh para ahli statistik sangat berguna untuk keperluan riset (Hasan, 2006). Dengan demikian dapat dikatakan bahwa, statistika merupakan alat bantu peneliti yang ingin mengungkap dan memecahkan masalah penelitian melalui sekumpulan data kuantitatif dari sampel yang diperoleh dari instrumen penelitian, kemudian dianalisis menggunakan statistik inferensial untuk memperoleh generalisasi dari populasi.

• Arti dan Kegunaan Data

Informasi yang didapat dari pengumpulan data dengan metode tertentu menghasilkan apa yang disebut dengan data, data dapat bersifat kuantitatif dan bersifat kualitatif. Informasi kuantitatif berupa angka-angka, sedangkan informasi yang bersifat kualitatif berbentuk selain angka-angka. Analisis terhadap jenis informasi tersebut tidak sama karena keduanya menuntut cara-cara yang sesuai dengan keadaan informasi yang bersangkutan. Statistik dibutuhkan untuk menganalisis dan mengolah informasi yang bersifat kuantitatif (Supranto, 2005). Agar data-data itu menjadi bermakna dan komunikatif, diperlukan jasa statistik untuk menggarapnya sehingga data-data tersebut berubah menjadi bermakna dan komunikatif, dan sekaligus dijamin keakuratannya. Untuk memperoleh gambaran tentang keadaan sosial dan ekonomi, pemerintah harus mengumpulkan data mengenai kegiatan ekonomi (produksi, perdagangan, konsumsi, pendapatan, harga, dan lain-lain) dan kegiatan sosial (pendidikan, kesehatan, kebudayaan, dan lain-lain).

Agar dapat mengetahui perkembangan usahanya, suatu perusahaan, baik yang memproduksi barang maupun yang menjual jasa, harus mengumpulkan data, misalnya data produksi, data hasil penjualan, data personalia, data keuangan (berapa jumlah yang harus dibayar), data peralatan, data mengenai persentase pelanggan yang tidak puas, dan lain sebagainya. Sesuatu yang dianggap juga merupakan data walaupun data seperti itu belum tentu benar, sebab masih merupakan suatu hipotesis yang perlu diuji terlebih dahulu. Di dalam praktek banyak sekali anggapan atau asumsi yang dipergunakan sebagai dasar pembuatan keputusan. Misalnya, karena pemerintah menganggap persediaan beras cukup (hasil produksi padi meningkat), maka diputuskan untuk tidak mengimpor beras; karena menurut anggapan kenaikan harga minyak tidak mempengaruhi harga makanan, maka harga minyak dinaikkan; karena penurunan tarif pajak dianggap dapat meningkatkan penerimaan pajak; maka tarif pajak diturunkan; karena penurunan bunga tabungan deposito tidak mengurangi jumlah penabung, maka bunga deposito diturunkan, dan lain sebagainya.

Kegunaan data pada dasarnya adalah untuk membuat keputusan oleh para pembuat keputusan (decision makers). Siapa saja yang membuat keputusan disebut decision makers. Namun dalam prakteknya, yang dimaksud sebagai decision makers biasanya adalah pimpinan.

• Kebutuhan Terhadap Statistik

Statistik berfungsi membantu kita dan pihak-pihak yang membutuhkan agar dapat membuat kesimpulan yang tepat, akurat, dapat dipertanggungjawabkan secara ilmiah. Dengan demikian, statistik dapat dipandang sebagai alat, cara, sarana, yaitu alat yang digunakan untuk menyelesaikan dan menafsirkan data statistik secara bertanggungjawab, sehingga kesimpulan dan atau keputusan yang dibuat, yang mungkin sekali mempunyai dampak yang tidak kecil, juga merupakan kesimpulan dan keputusan yang dapat dipertanggungjawabkan. Namun kesemuanya itu hanya akan terjadi jika data yang diolah dengan teknik statistik tersebut juga akurat, dalam arti mencerminkan keadaan subjek pemilik data paling tidak mendekati keadaan yang sebenarnya. Ketidakakuratan data akan berarti ketidakakuratan hasil olahan statistik, dan hal itu bukan menjadi tanggungjawab teknik statistik yang digunakan untuk mengolahnya.

Namun demikian, teknik statistik akan mempersoalkan dan sekaligus menuntut pertanggungjawaban keakuratan data yang akan diolahnya. Dengan kata lain, sebelum diolah dengan teknik statistik tertentu, haruslah ada informasi tentang pertanggungjawaban pemerolehan data yang bersangkutan. Kesemuanya itu menjadi lebih penting lagi untuk mendapat perhatian jika pemanfaatan statistik adalah dalam rangkaian kegiatan penelitian, walaupun jasa statistik tidak terbatas hanya untuk menggarap data hasil penelitian. Bagaimanapun juga, merupakan suatu fakta bahwa Anda membutuhkan statistik untuk membantu Anda (1) menjabarkan dan memahami suatu hubungan, (2) mengambil keputusan yang lebih baik, dan (3) menangani perubahan (Siregar, 2004).

• Penjabaran Hubungan Antar Variabel

Banyaknya data kuantitatif yang dikumpulkan, diolah, dan disajikan kepada umum serta para pengambil keputusan dalam suatu organisasi untuk tujuan tertentu telah meningkat dengan sangat cepat. Karena itu, diperlukan suatu kemampuan untuk menyaring jumlah yang begitu besar agar kita dapat mengidentifikasi dan menjabarkan hubungan antar variabel yang kadang-kadang terselubung, tetapi seringkali sangat penting dalam pengambilan keputusan. Contoh berikut mengilustrasikan kebutuhan analisis statistik untuk memahami hubungan-hubungan tersebut (Supranto, 2005):

1. Seorang wiraswasta, dengan mengumpulkan data pendapatan dan biaya, dapat membandingkan hasil pengambilan atas investasi (return on investment) dalam suatu periode dengan data dari periode-periode sebelumnya.
2. Seorang petugas pemerintah atau kesehatan masyarakat dapat menghasilkan kesimpulan mengenai hubungan antara merokok dan/atau tingkat kegemukan dan sejumlah penyakit dengan menerapkan teknik statistik pada sejumlah data masukan.
3. Seorang peneliti pemasaran dapat menggunakan prosedur statistik untuk menjabarkan hubungan antara permintaan suatu produk dengan sejumlah karakteristik seperti pendapatan, ukuran keluarga dan komposisinya, usia, dan latar belakang etnik konsumen suatu produk.
   • Alat Bantu dalam Mengambil Keputusan

Seorang administrator dapat menggukan statistik sebagai alat bantu untuk menghasilkan keputusan yang lebih baik dalam ketidakpastian. Perhatikan contoh-contoh berikut:

1. Misalkan Anda seorang manajer pembelian dari suatu pabrik pengolahan makanan besar mengemas ayam goreng beku. Anda bertanggung jawab atas pembelian 100.000 ekor ayam potong yang sudah dibului. Standar yang ditentukan menyebutkan bahwa berat rata-rata ayam dalam suatu pengiriman harus 1 kg. Truk pemasok akan dibongkar asalkan standar berat dan kualitasnya dipenuhi. Tenaga penjual pemasok menyakinkan Anda bahwa barangnya akan memenuhi standar Anda. Apakah Anda akan menerima muatan dalam truk berdasarkan pernyataan tadi? Mungkin sekali tidak. Tetapi Anda dapat menggunakan teknik inferensi statistik untuk memilih sampel yang tepat, katakanlah 100 ekor dari populasi sebanyak 100.000 ekor ayam. Kemudian Anda dapat menimbang setiap sampel dan menghitung berat rata-rata 100 ekor ayam tersebut. Dengan informasi ini, Anda dapat mengambil keputusan yang lebih baik mengenai akan diterima atau tidaknya muatan tersebut.
2. Misalkan lagi Anda seorang manajer produksi suatu pabrik yang menghasilkan peluru senapan. Diketahui bahwa akan terdapat variasi-variasi tertentu pada peluru yang dihasilkan misalnya, akan ada beberapa variasi dalam pola dan kecepatan tembak tetapi variasi-variasi ini dapat ditoleransi selama mereka tidak melebihi batas tertentu lebih dari 1 persen per satu kali. Dengan menggunakan rencana sampling yang dapat diandalkan mengenai kualitas produksi yang berjalan. Kesimpulan atau penemuan Anda akan didasari pada pengujian penembakan sejumlah kecil peluru yang dipilih secara acak dari hasil produksi.
3. Akhirnya, misalkan manajer Perusahaan Kosmetika “Selalu Cakep”, ibu Nur Azizah, mengiklankan bahwa 90 persen konsumen perusahaan puas dengan produk perusahaannya. Jika Ibu Diah Aryani, seorang aktivis politik, merasa bahwa pernyataan ini berlebihan dan perlu ditindak secara hukum, ia dapat menggunakan teknik penyimpulan statistik untuk memutuskan apakah akan mengajukan tuntutan terhadap ibu Nur Azizah atau tidak.

Pada contoh pertama di atas, Anda dapat menimbang berat 100.000 ekor ayam untuk menentukan berat rata-rata. Tetapi pendekatan semacam ini mahal dan memakan waktu. Pada contoh kedua, Anda dapat menentukan kualitas produk dengan menguji seluruh peluru yang dihasilkan, tetapi karena pengujian semacam ini merusak, tidak ada lagi yang tertinggal untuk dijual. Dan pada contoh ketiga, Ibu Diah Aryani dapat menguji pernyataan Nur Azizah sebelum memutuskan untuk mengambil tindakan hukum atau tidak.

• Menangani Perubahan

Merencanakan ialah memutuskan sebelumnya serangkaian tindakan di masa yang akan datang; oleh karena itu, perencanaan dan keputusan didasari oleh perkiraan tentang kejadian-kejadian dan/atau hubungan-hubungan di masa yang akan datang. Jadi, pada hakekatnya seseorang perlu melakukan proses atau teknik peramalan untuk memperoleh perkiraan tentang masa depan. Meskipun prosedur statistik jelas tidak akan memungkinkan kita meramal masa depan dengan tepat tanpa kesalahan, terdapat bantuan statistik yang bermanfaat seperti ditunjukkan pada contoh berikut, yang dapat membantu mengukur perubahan ini dan meningkatkan proses peramalan (forecasting):

1. Ahli statistik pemerintah pada waktu-waktu tertentu mengumpulkan data harga 400 jenis barang yang berbeda dari 50 daerah perkotaan untuk menghitung ikhtisar gambaran umum – suatu angka indeks – yang mengukur keseluruhan perubahan tingkat harga antara periode sekarang dan beberapa periode yang lalu. Jadi, seorang pemimpin serikat buruh (atau Anda) dapat menggunakan informasi perubahan tingkat harga dalam menentukan daya beli rupiah sebagai bahan untuk melakukan negosiasi mengenai upah buruh yang baru.
2. Misalkan seorang manajer penjualan mempunyai data penjualan suatu lini produk yang berkembang selam 10 tahun. Jika, setelah mempelajari data deret berkala (time-series) ini, manajer penjualan berkeyakinan bahwa pola masa lalu yang diidentifikasi akan terus bertahan, ia dapat menyusun ramalan penjualan yang akan datang dengan menggunakan prosedur statistik untuk memproyeksikan pola masa lalu ke masa depan. Ia juga dapat mempercepat ramalannya dengan menghitungkan variasi musiman misalnya, penjualan yang lebih tinggi selama bulan Desember dibandingkan Februari.
3. Misalnya saja, seorang manajer personalia telah mencatat bahwa pelamar yang mempunyai nilai tinggi untuk tes ketangkasan manual cenderung berprestasi baik dalam perakitan suatu produk, sedangkan mereka yang lebih rendah nilainya cenderung kurang produktif. Dengan menerapkan teknik statistik yang dikenal sebagai analisis regresi, manajer itu dapat memperkirakan atau meramalkan bagaimana produktivitas seorang pelamar baru dalam pekerjaannya berdasarkan hasil tes.

      Kalau Anda belum memperhatikan, suatu perbandingan (1) bagian di atas mengenai alasan perlunya pengetahuan statistik bagi Anda dengan 2) tujuan dan pengorganisasian buku ini yang dinyatakan sebelumnya akan memperlihatkan sejumlah kesamaan yang dapat diringkas sebagai berikut: Tujuan buku ini adalah untuk membantu Anda memahami hubungan-hubungan dengan lebih baik dan secara lebih efektif menangani kondisi perubahan lingkungan.

• Metodologi Pemecahan Masalah Secara Statistik

Dalam sebagian besar situasi pemecahan masalah secara statistik, lebih tepat jika mengikuti tahapan yang lebih ilmiah. Beberapa langkah diikuti untuk menghasilkan jawaban yang rasional mengenai persoalan statistik, dan jika salah satu langkah diabaikan, maka hasil akhirnya mungkin tidak mampu menjelaskan, tidak tepat, atau mahal padahal sebetulnya tidak perlu mahal. Langkah-langkah dasar dalam pemecahan masalah secara statistik adalah (Wibisono, 2005):

1. Mengidentifikasi masalah atau peluang. Manajer atau staf riset pertama-tama harus memahami dan mendefinisikan masalah atau peluang yang dihadapi secara tepat. Informasi kuantitatif yang bermanfaat dalam hal ini mencakup data yang menggariskan sifat dan luas permasalahan yang akan digarap.
2. Mengumpulkan fakta yang tersedia. Data yang dikumpulkan harus benar, tepat waktu, selengkap mungkin, dan relevan terhadap permasalahan yang ditelaah. Sumber data dapat diklafisikasikan ke dalam kategori internal dan eksternal. Data bisnis dan ekonomi internal dapat ditemukan di bagian akuntansi, produksi serta pemasaran, dan juga di bagian lain dalam organisasi.
3. Mengumpulkan data orisinil yang baru. Dalam banyak hal, data yang diperlukan oleh analisis tidak tersedia dari sumber-sumber lain, sehingga tidak ada alternatif bagi analis kecuali mengumpulkannya sendiri. Ada bermacam-macam metode untuk memperoleh data yang diinginkan, di mana yang umum adalah dengan menggunakan wawancara secara pribadi. Biasanya, pewawancara menanyakan responden dengan pertanyaan-pernyataan yang sudah disiapkan dan tertera pada formulir jadwal wawancara serta mencatat jawabannya pada ruang yang disediakan dalam formulir. Kadang-kadang, wawancara dapat dilakukan melalui telepon.
4. Mengklasifikasikan dan mengikhtisarkan data. Setelah data dikumpulkan, langkah selanjutnya adalah mengorganisasikan atau mengelompokkan data itu untuk tujuan penelaahan. Identifikasi jenis data dengan karakteristik serupa dan mengaturnya ke dalam kelompok atau kelas, disebut klasifikasi. Data produksi dapat diklasifikasikan, misalnya, berdasarkan produk yang dibuat, lokasi pabrik, atau proses produksi yang digunakan.
5. Menyajikan data. Ikhtisar informasi dalam bentuk tabel, grafik, dan ukuran kuantitatif yang penting menyediakan sarana pemahaman masalah, membantu mengidentifikasi hubungan-hubungan, dan membantu para analis menyajikan serta mengkomunikasikan butir-butir penting kepada pihak-pihak yang berkepentingan.
6. Menganalisis data. Mereka yang memecahkan masalah harus menginterprestasikan hasil dari langkah-langkah sebelumnya, menggunakan ukuran deskriptif yang telah dihitung sebagai dasar untuk menarik kesimpulan secara statistik yang mungkin bernilai, dan menggunakan alat bantu statistik yang dapat membantu mencari kemungkinan rangkaian tindakan paling menarik.
   • Syarat Data yang Baik

Data yang salah, apabila digunakan sebagai dasar bagi pembuatan keputusan, akan menghasilkan keputusan yang salah. Persyaratan data yang baik, antara lain, objektif, representatif (mewakili), memiliki kesalahan baku yang kecil, tepat waktu, dan relevan. Syarat data yang baik tersebut dapat dijelaskan sebagai berikut:

1. Objektif. Data yang objektif berarti bahwa data harus sesuai dengan keadaan yang sebenarnya (as it is). Misalnya, produksi yang turun dilaporkan naik, ini tidak objektif, harga satu satuan barang Rp 500,- dilaporkan Rp 750,- walaupun ada kuitansi, tetap tidak objektif.
2. Representative (mewakili). Data yang harus mewakili objek yang diamati. Misalnya, jika laporan produksi padi dari suatu daerah hanya didasarkan atas hasil sawah-sawah yang subur saja, ini jelas tidak mewakili; laporan harga yang hanya didasarkan atas pasar-pasar yang murah saja juga tidak mewakili; laporan konsumsi susu hanya dari golongan orang kaya saja juga tidak mewakili.
3. Kesalahan baku (standard error) kecil. Suatu perkiraan (estimate) dikatakan baik (mempunyai tingkat ketelitian yang tinggi) apabila kesalahan bakunya kecil. Ketiga syarat tersebut di atas sering disebut syarat data yang dapat diandalkan (reliable). Sedangkan kedua syarat berikut lebih menunjukkan manfaat atau kegunaannya, yaitu: tepat waktu dan relevan.
4. Tepat waktu. Apabila data akan dipergunakan untuk melakukan pengendalian atau evaluasi, maka syarat tepat waktu ini penting sekali agar sempat dilakukan penyesuaian atau koreksi seperlunya kalau ada kesalahan atau penyimpangan yang terjadi di dalam implementasi suatu perencanaan.
5. Data yang dikumpulkan harus ada hubungannya dengan masalah yang akan dipecahkan. Misalnya, pemerintah mengetahui faktor-faktor yang menyebabkan kemerosotan produksi padi selama beberapa tahun terakhir.
   • Jenis-Jenis Data

Statistik pada hakekatnya merupakan suatu cara untuk mengolah data yang berwujud angka-angka sehingga data itu mampu memberikan informasi secara lebih bermakna. Statistik hanyalah merupakan alat bantu, yaitu alat bantu untuk menafsirkan data dan kemudian untuk mengambil kesimpulan. Data merupakan sesuatu yang harus ada untuk dapat melakukan penghitungan statistik. Dengan cara bagaimana suatu kesimpulan itu didapatkan, lebih banyak akan ditentukan oleh keadaan data yang mendukungnya. Oleh karena itu data yang diperoleh dan akan diolah dengan teknik statistik harus dapat dipertanggungjawabkan. Hanya data yang mewakili informasi tentang subjek yang dapat dipertanggungjawabkan sebagai bahan pengambilan kesimpulan dan pengambilan keputusan.

Oleh karena itu, jika instrumen pengumpul data itu dibuat sendiri oleh peneliti, ia harus telah mengalami uji coba yang baik dan kemudian diketahui kadar validitas dan reliabilitasnya tinggi. Jika pengumpulan data itu mempergunakan instrumen yang telah tersedia, instrumen itu harus telah diketahui dapat dipertanggungjawabkan dan mewakili informasi tentang hal yang diteliti. Jika data yang akan diolah itu berasal dari pihak lain, sebaiknya bagaimana data itu diperoleh dan dengan mempergunakan instrumen apa juga harus diinformasikan. Dengan demikian setelah diolah dengan statistik data itu mampu memberikan kesimpulan yang benar tentang subjek pemberi data yang akan dianalisis. Data dapat dikelompokkan, antara lain, menurut sifat, sumber, cara memperoleh, dan waktu pengumpulan (Partino, 2009).

• Data Menurut Sifatnya

Data menurut sifatnya dibedakan menjadi dua yaitu data kualitatif dan data kuantitatif.  Secara lengkap dijelaskan sebagai berikut:

1. Data kualitatif adalah data yang tidak berbentuk angka (nonnumeric) yang biasanya merupakan data verbal yang diperoleh dari pengamatan, wawancara, atau bahan tertulis. Misalnya, harga daging ayam mahal, penyaluran pupuk berjalan lancar, dan sebagainya.
2. Data kuantitatif adalah data yang dinyatakan dalam bentuk angka. Misalnya, produksi padi meningkat 10 persen, sebanyak 99 persen pupuk telah disalurkan, penduduk Indonesia pada tahun 1999 adalah 200 juta, dan sebagainya. Data kuantitatif dapat dibedakan ke dalam empat macam data yang mempunyai skala tertentu, yaitu:
3. Data nominal adalah angka yang berfungsi hanya sebagai pengganti nama atau sebutan suatu gejala. Skala ini disebut juga skala klasifikasi. Ia merupakan data angka-angka yang dipergunakan untuk mengklasifikasikan suatu benda, sifat, jenis, atau orang. Jadi angka-angka itu hanya merupakan lambang pengkategorian tentang sesuatu yang dikategorikan. Kategorisasi dilakukan dengan membagi suatu golongan ke dalam sub-subgolongan tertentu. Namun setiap sub-golongan itu harus mempunyai hubungan kesamaan (ekuivalen) dalam hal atau sifat yang akan diukur, dan karenanya lambang yang diberikan pada setiap sub golongan itu dapat ditukar-tukar. Misalnya, berdasarkan jenis kelamin manusia dapat dibedakan menjadi pria dan wanita, dapat diklasifikasikan ke dalam lambang-lambang angka, misalnya pria = 1, dan wanita = 2, atau sebaliknya: wanita = 1, dan pria = 2. Karena lambang-lambang angka dalam data yang berskala nominal dapat saling dipertukarkan tanpa mengubah esensi informasi yang dikandung oleh tiap subkategori, jenis statistik yang cocok untuk menggarap data ini adalah statistik deskriptif. Penghitungan statistik itu antara lain dapat berupa penghitungan frekuensi pemunculan, persentase, modus, proporsi, dan lain-lain. Dalam kondisi tertentu, dapat juga digunakan untuk menguji hipotesis, misalnya yang berupa penghitungan Chi Kuadrat atau statistik nonparametrik.
4. Data ordinal adalah angka yang selain berfungsi sebagai pengganti nama atau sebutan suatu gejala juga menunjukkan bahwa masing-masing gejala mempunyai perbedaan intensitas dan atau tinggi-rendah, namun satuan atau unit perbedaannya tidak ada atau tidak jelas, tidak dapat dijelaskan, tidak dapat ditandai, tidak diperhatikan atau diabaikan. Skala ini disebut juga skala peringkat. Ia adalah data yang menunjukkan adanya kategori hubungan tingkatan. Hubungan yang biasa dipergunakan adalah kategori-kategori lebih, misalnya lebih tinggi, lebih besar, lebih rajin, lebih senang, dan sebagainya bergantung sifat hubungan yang dikategorikan. Sebagai contoh misalnya, siswa peringkat I peringkat II peringkat III  peringkat IV, atau dapat juga ditulis: peringkat I/peringkat II/peringkat III/peringkat IV. Data peringkat tersebut dapat dikodekan ke dalam lambang-lambang angka. Namun perbedaan jarak antara tiap peringkat itu tidak diketahui, maka pemberian angka-angka itu sebenarnya tidak mempunyai patokan tertentu, hanya peringkat yang lebih tinggi harus diberi angka yang lebih besar.
5. Data interval adalah data yang mempunyai ciri-ciri skala ordinal, namun jarak antara tiap bilangan itu diketahui. Angka-angka pada skala interval bersifat linier dengan jarak yang pasti dan perbedaan-perbedaan dalam skala itu berada dalam hubungan yang sepadan (isomorfis).
   • Data Menurut Sumbernya

Data menurut sumbernya mengacu kepada sumber perolehan data, yakni eksternal dan internal. Data internal adalah yang bersumber dari keadaan atau kegiatan suatu organisasi atau kelompok. Misalnya, data penjualan dan data produksi suatu perusahaan. Data eksternal adalah data yang bersumber dari luar suatu organisasi atau kelompok. Misalnya, suatu perusahaan mencari data mengenai daya beli konsumen kepada kantor pusat statistik setempat.

• Data Menurut Cara Memperolehnya

Berdasarkan cara memperolehnya, data dibedakan antara data primer dan data sekunder. Data primer adalah data yang dikumpulkan dan diolah sendiri oleh suatu organisasi atau perorangan langsung dari objeknya. Misalnya, suatu perusahaan ingin mengetahui konsumsi rata-rata susu penduduk di suatu daerah dengan cara melakukan wawancara langsung kepada penduduk setempat. Data sekunder adalah data yang diperoleh dalam bentuk jadi dan telah diolah oleh pihak lain, yang biasanya dalam bentuk publikasi.

1.7.4.   Data Menurut Waktu Pengumpulannya

Berdasarkan waktu pengumpulannya, data dibedakan sebagai data cross section dan berkala (times series). Data cross section adalah data yang dikumpulkan dalam suatu periode tertentu, biasanya menggambarkan keadaan atau kegiatan dalam periode tersebut. Misalnya, hasil sensus penduduk tahun 2012 menggambarkan keadaan Indonesia pada tahun 2012 menurut umur, jenis kelamin, agama, tingkat pendidikan, dan sebagainya. Data berkala adalah data yang dikumpulkan dari waktu ke waktu. Misalnya, perkembangan produksi padi selama lima tahun terakhir, perkembangan Sembako selama 10 bulan terakhir, perkembangan penjualan produk suatu perusahaan selama 2 tahun terakhir, dan sebagainya. Data ini sering juga disebut sebagai data historis.

• Peranan Statistik Dalam Penelitian

Dalam proses penelitian, penelitian itu dimulai dengan adanya masalah. Masalah merupakan penyimpangan antara yang diterapkan dengan yang terjadi. Masalah tersebut selanjutnya ingin dipecahkan oleh peneliti melalui penelitian. Untuk membuktikan kebenaran jawaban yang masih sementara, maka peneliti mengumpulkan data pada obyek tertentu. Karena obyek sebagai populasi terlalu luas, maka peneliti menggunakan sampel yang diambil dari populasi tersebut. Untuk dapat mengumpulkan data dengan teliti, maka peneliti perlu menggunakan instrumen penelitian atau  alat ukur. Instrumen yang baik adalah instrumen yang valid dan reliabel. Data yang telah dikumpulkan oleh peneliti dari populasi atau sampel yang ditetapkan selanjutnya dideskripsikan melalui penyajian data.

Proses penelitian selanjutnya adalah melakukan analisis data. Analisis data dilakukan terutama untuk menjawab rumusan masalah, dan menguji hipotesis yang telah diajukan. Terdapat dua macam hipotesis: (1) hipotesis penelitian, merupakan jawaban sementara terhadap rumusan masalah. (2) hipotesis statistik merupakan dugaan keadaan populasi dengan menggunakan data sampel. Dengan demikian penelitian yang melakukan pengujian hipotesis statistik adalah penelitian yang menggunakan data sampel. Ciri khas adanya pengujian hipotesis statistik adalah adanya taraf kesalahan yang ditetapkan, atau taraf signifikansi. Pengujian hipotesis statistika melalui data sampel menggunakan dua hipotesis dan sering dinyatakan sebagai hipotesis nol dan hipotesis satu (hipotesis alternatif). Peneliti perlu cermat serta menyediakan alasan yang layak untuk menentukan jenis parameter yang digunakan untuk menjabarkan hipotesis penelitian ke dalam hipotesis statistika. Setelah analisis data dilakukan, sehingga dapat dibuat keputusan yang diajukan diterima atau ditolak, maka kegiatan penelitian selanjutnya adalah melakukan pembahasan.

Pembahasan merupakan pencandraan terhadap hasil penelitian maupun analisis dengan menggunakan berbagai referensi, sehingga hasil penelitian maupun analisisnya akan lebih dapat diyakini oleh pihak-pihak lain. Langkah terakhir dari proses penelitian adalah membuat kesimpulan dan memberikan saran-saran. Kesimpulan ini merupakan jawaban terhadap rumusan masalah penelitian dengan menggunakan data yang telah diperoleh. Dengan demikian peranan statistik dalam penelitian adalah sebagai (Gunawan, 2004):

1. Alat untuk menghitung besarnya anggota sampel yang diambil dari suatu populasi. Dengan demikian jumlah sampel yang diperlukan lebih dapat dipertanggungjawabkan.
2. Alat untuk menguji validitas dan reliabilitas instrumen. Sebelum instrumen digunakan untuk penelitian, maka harus diuji validitas dan reliabilitasnya terlebih dahulu.
3. Teknik-teknik untuk menyajikan data, sehingga data lebih komunikatif. Teknik-teknik penyajian data antara lain: tabel, grafik, dan diagram lingkaran.
4. Alat untuk analisis data seperti menguji hipotesis penelitian yang diajukan. Dalam hal ini statistik yang digunakan antara lain: korelasi, regresi, t-test, anova, anakova, analisis multivariat, dan lain-lain.
   • Jenis-Jenis Statistik

Berdasarkan jenisnya, statistika dibedakan menjadi dua, yaitu statistik deskriptif dan statistik inferensia. Dijelaskan sebagai berikut:

1. Statistik deskriptif adalah statistika yang berkenaan dengan metode atau cara mendeskripsikan, menggambarkan, menjabarkan, atau menguraikan data. Statistik deskriptif mengacu pada bagaimana mengatur atau mengorganisasi data, menyajikan, dan menganalisis data. Kegiatan tersebut dapat dilakukan misalnya dengan menentukan nilai rata-rata hitung, median, modus, variansi, standar deviasi, dan proporsi. Cara lain untuk mengggambarkan data adalah dengan membuat tabel, distribusi frekuensi, dan diagram atau grafik.
2. Statistik inferensial adalah statistika yang berkenaan dengan cara penarikan kesimpulan berdasarkan data yang diperoleh dari sampel untuk menggambarkan karakteristik atau ciri dari suatu populasi. Dengan demikian dalam statistik inferensia dilakukan suatu generalisasi (membuat universal) dari hal yang bersifat khusus (kecil) ke hal yang lebih umum (luas). Pada statistika inferensia umumnya dilakukan pengujian hipotesis dan pendugaan mengenai karakteristik dari suatu populasi, seperti mean dan standar deviasi.

Terdapat hubungan yang sangat erat antara statistik deskriptif dengan statistika inferensia, yaitu bahwa pada umumnya statistik deskriptif senantiasa mengawali atau mendahului tahapan statistik inferensia, karena sebelum dilakukan penarikan kesimpulan mengenai suatu keadaan yang sedang diteliti, maka datanya harus diuraikan terlebih dahulu dalam bentuk statistik deskriprif sehingga diperoleh kesimpulan yang akurat guna memperoleh manfaat secara maksimal. Jadi antara statistik deskriptif dan statistik inferensia, diibaratkan sebagai sebuah mata uang logam yang mempunyai dua sisi, di mana dua sisi itu tidak dapat dipisahkan. Oleh karena itu, untuk memperoleh hasil penelitian yang baik, maka proses dan perhitungan statistika deskriptif dan statistik inferensia harus dilakukan dengan baik dan benar. Jika didasarkan atas ruang lingkup penggunaannya atau disiplin ilmu yang menggunakannya, statistik dapat dibagi atas beberapa macam, yaitu sebagai berikut (Iqbal Hasan, 2002):

1. Statistik sosial: statistik yang diterapkan atau digunakan dalam ilmu-ilmu sosial atau ilmu-ilmu humaniora.
2. Statistik pendidikan: statistik yang diterapkan atau digunakan dalam ilmu dan bidang pendidikan.
3. Statistik ekonomi: statistik yang diterapkan atau digunakan dalam ilmu-ilmu ekonomi dan manajemen.
4. Statistik pertanian: statistik yang digunakan atau diaplikasikan dalam ilmu-ilmu pertanian.

Sedangkan didasarkan pada bentuk parameternya (data yang sebenarnya), statistik dapat dibagi dua, yaitu:

1. Statistik parametrik : adalah bagian statistik yang parameter dari populasinya mengikuti suatu distribusi tertentu, misalnya distribusi normal dan memiliki varians yang homogen.
2. Statistik nonparametrik : adalah bagian statistik yang parameter dari populasinya tidak mengikuti suatu distribusi tertentu atau memiliki distribusi yang bebas dari persyaratan dan variansnya tidak perlu homogen.

Dalam penelitian kuantitatif, teknik analisis statistika parametrik maupun statistika non parametrik digunakan untuk menguji hubungan (assosiatif) dan menguji perbedaan (comparative).

Selanjutnya berdasarkan orientasi pembahasan, statistika dibedakan menjadi dua yaitu: statistika matematika dan statistika terapan. Statistika matematika adalah statistika teoretis dan lebih berorientasi kepada pemahaman model dan penurunan konsep dan rumus-rumus statistika secara matematis – teroretis, misalnya model dan penurunan rumus-rumus dalam analisis regresi, statistik uji-t, model stokastik, kemiringan, ketajaman, ekspektasi, galat, estimasi, dan lain-lain. Sedangkan statistika terapan lebih berorientasi kepada pemahaman konsep dan teknik-teknik statistika serta penggunaan atau terapannya dalam berbagai bidang.

Berdasarkan  jumlah variabel terikat (independent variable), statitiska dapat dibedakan menjadi statistika univariat dan statistika multivariate. Teknik analisis statistika yang melibatkan hanya satu variabel tak bebas (criterion variable) termasuk ke dalam statistika univariat, sedangkan teknik statistika yang melibatkan lebih dari satu variabel tak bebas termasuk ke dalam statistika multivariat.

• Peran Komputer dalam Statistik

Dewasa ini penghitungan-penghitungan angka untuk berbagai keperluan akan menjadi lebih mudah, cepat, dan dengan hasil yang dapat dipertanggung-jawabkan melalui perhitungan yang dilakukan dengan mempergunakan komputer. Perhitungan dengan menggunakan program komputer terlihat lebih efektif dan efisien, maka disarankan mempergunakan komputer untuk melakukan perhitungan yang dalam hal ini adalah perhitungan-perhitungan analisa statistik. Data-data angka hasil penelitian yang diolah pada umumnya relatif banyak, walaupun dalam hal ini akan bergantung pada jumlah variabel dan individu subyek penelitian, maka ia akan lebih cepat dan tepat jika dilakukan dengan memanfaatkan jasa komputer.

Namun untuk mahasiswa yang baru berada dalam tahap belajar statistik diharapkan terlebih dahulu mempelajari berbagai tahap penghitungan sebagaimana yang dikemukakan dalam buku ini yang bersifat manual. Melalui cara ini diharapkan mahasiswa atau siapa saja yang berminat, dapat memahami konsep dan penggunaan setiap jenis statistik, rumus-rumus, langkah-langkah penghitungan tiap rumus untuk mendapatkan hasil akhir dan lain sebagainya. Dengan pemahaman itu diharapkan mahasiswa dapat memilih jenis teknik statistik tertentu yang sesuai untuk mengolah data yang dimiliki sesuai dengan kebutuhan dan tujuan penelitian. Jika belum memahami konsep berbagai teknik statistik atau inferensia dan penerapan berbagai rumusnya tetapi langsung memanfaatkan jasa komputer – yang tidak harus dilakukannya sendiri, tetapi hanya meminta jasa orang lain untuk mengerjakannya- pada umumnya kita mengalami kesulitan.

Komputer tidak menunjukkan tahap-tahap penghitungan, tetapi langsung menunjukkan hasil akhir yang diminta, sehingga hasil perhitungan yang diberikan bisa saja menjadi tidak komunikatif. Setelah memahami berbagai konsep rumus dan perhitungannya barulah mahasiswa lebih disarankan memanfaatkan jasa komputer, sehingga baik perhitungan secara manual maupun menggunakan komputer dapat melakukannya. Pada kenyataan, komputer dapat secara efisien digunakan pada setiap operasi pengolahan yang memiliki satu atau lebih karakteristik berikut:

1. Jumlah masukan (input) yang benar. Semakin besar jumlah data yang harus diolah untuk menghasilkan informasi yang diperlukan, pengolahan dengan komputer menjadi semakin ekonomis dibandingkan dengan metode-metode lainnya.
2. Proyek yang repetitif. Sehubungan dengan biaya yang terlibat dalam menyiapkan tugas untuk pengolahan komputer, maka seringkali yang paling ekonomis ialah menggunakan komputer untuk proyek-proyek yang repetitif.
3. Diinginkan dan diperlukan kecepatan tinggi dalam pengolahan. Semakin besar kebutuhan akan informasi yang tepat waktu, semakin besar nilai komputer dibandingkan dengan metode-metode lainnya (yang lebih lambat).
4. Diinginkan dan diperlukan ketepatan yang lebih besar. Pengolahan komputer akan cukup tepat jika tugas yang harus dilaksanakan telah disiapkan dengan matang.
5. Mengolah hal-hal kompleks yang memerlukan bantuan elektornik. Dalam beberapa situasi yang melibatkan sejumlah besar variabel yang berinteraksi, maka tidak ada alternatif lain selain komputer. Misalnya, pengambilan keputusan dengan alat statistik seperti pemrograman linear dan simulasi biasanya menggunakan komputer.

Ada banyak teknik statistik yang mennggunakan sejumlah besar data masukan yang repetitive, dan menghasilkan informasi yang memerlukan ketepatan waktu dan ketelitian (akurasi). Misalnya, perhitungan melelahkan yang diperlukan untuk melakukan prosedur analisis varians, seperti yang diuraikan nanti, pada saat sebagian besar sudah ditangani oleh komputer. Meskipun contoh persoalan telah kita sederhanakan dengan mengurangi jumlah perhitungan yang diperlukan, namun tetap saja masih memerlukan berjam-jam untuk melakukan aritmatika dengan kalkulator meja (Prabawati, 2009). Sebuah komputer dapat melakukan tugas yang repetitif ini dengan sejumlah masukan data yang lebih besar dalam waktu kurang dari semenit. Dengan sebuah komputer, telah terbuka jalan bagi penerapan teknik-teknik yang sebelumnya terbatas penggunaannya karena banyaknya perhitungan yang diperlukan.

Ada beberapa paket program statistik seperti Minitab, SAS, SPSS, dan SYSTAT yang tersedia secara luas. Paket-paket program tersebut dapat digunakan untuk menangani analisis statistik dari data set yang berukuran kecil maupun besar. Selain itu perlu diketahui bahwa SPSS for Windows ada banyak versi. SPSS itu sendiri semula kependekan dari Statistical Package for the Social Sciences, kini memiliki kepanjangan Statistical Product and Service Solutions. Versi-versi SPSS itu misalnya SPSS 6.0, 7.5, 8.0, 9.0, 10.0, dan sekarang 24.00. Versi-versi yang lebih kemudian biasanya diprogram secara lebih lengkap dan dengan tampilan yang agak berbeda. Pertengahan tahun 2016, SPSS kembali meluncurkan versi terbaru SPSS 24. Tentunya SPSS 24 sebagai successor menjanjikan berbagai keunggulan dibanding dengan varian-varian ancestor-nya.

Dewasa ini statistika telah berkembang menjadi dua ilmu, yaitu statistika murni dan statistik terapan. Statistika murni lebih mengutamakan pada analisis dan pengembangan konsep-konsep statistik, dalil, rumus baru, dan lain sebagainya. Sedangkan statistika terapan lebih mengutamakan penerapan dari konsep-konsep statistika pada masalah riil, seperti pendidikan, teknologi, sosial, dan lain-lainnya.

Ringkasan

Istilah statistik dan statistika sering digunakan secara bergantian meskipun sebenarnya sangat berbeda. Statistik mempunyai berbagai macam tambahan nama di belakangnya bergantung dari sudut mana digunakannya. Statistik mempunyai peranan sebagai alat deskripsi maupun inferensia baik bagi peneliti, pemimpin atau manajer, dan administrator, karena itu perlu dipahami secara mendalam.

Jenis data statistik ada dua yaitu dikotomi dan kontinum. Data kontinum terdiri atas: data ordinal, data interval, dan data rasio. Semakin tinggi tingkatannya, semakin tinggi pula keterandalan pengukurannya. Data dikotomi berkenaan dengan hasil perhitungan, sehingga tidak ada bilangan pecahan, sedangkan data kontinum berkenaan dengan hasil pengukuran, sehingga ditemukan bilangan pecahan. Jenis dan tingkatan data ini menentukan teknis analisis statistik yang cocok digunakan.

Data yang tertinggi tingkatannya adalah rasio dan yang terendah adalah nominal, data itu dapat diskala, sehingga disebutlah skala nominal, skala ordinal, skala interval, dan skala rasio.Tingkatan yang tertinggi jika perlu dapat diturunkan ke tingkatan yang lebih rendah. Tetapi sebaliknya tingkatan yang lebih rendah tidak dapat dinaikkan ke tingkat yang lebih tinggi.

Evaluasi Mandiri

1. Sebutkan paling sedikit lima jenis data yang diperlukan oleh perusahaan.
2. Sebutkan syarat data yang baik. Apa akibatnya kalau data yang dipergunakan sebagai dasar pembuatan keputusan adalah data yang salah?
3. Mengapa ilmu statistik sangat berguna untuk keperluan penelitian? Pada tahap pelaksanaan penelitian yang mana, ilmu statistik diperlukan? uk perusahaan!
4. Jelaskan perbedaan arti statistik dan statistika.
5. Sebutkan jenis data menurut sumbernya dan berikan contoh-contohnya!
6. Sebutkan jenis data menurut cara memperolehnya dan berikan contoh-contohnya!
7. Sebutkan jenis data menurut waktu pengumpulannya dan berikan contoh-contohnya!
8. Departemen perindustrian melaporkan bahwa pada tahun 2017 dari sejumlah perusahaan yang mendaftar untuk memperoleh sertifikat ISO 9001:2015, 23 berasal dari perusahaan manufaktur skala besar, 18 berasal dari perusahaan jasa, dan 30 dari bisnis berskala kecil. Dari informasi tersebut termasuk jenis data apakah menurut Anda, kualitatif atau kuantitatif?
9. Berikan penjelasan singkat apa yang dimaksud dengan :

• Statistika deskriptif dan Statistik inferensia
• Data kuantitatif dan Data kualitatif
• Data nominal, Data interval dan data Ordinal
• Populasi dan sampel.

10. Jelaskan peran komputer dalam analisis data statistik?

Dunia adalah ladang akhirat. Semegah apapun rumah kita, hakikatnya itu hanyalah
gubuk tempat kita berteduh dari teriknya mentari. Tempat kita melepas lelah dari kerja keras. Namun kita sering lupa. Kita tiap hari pergi ke sawah hanya untuk memperindah gubuk, tanpa mengurus tanaman yang ada di sekitarnya. Begitu waktu panen tiba, barulah kita terperangah dan menyesal, betapa bodohnya kita, yang tiap hari hanya  sibuk mempercantik gubuk, sementara tanaman tak pernah terurus.

Ahmad Rifa’i Rif’an