perlu suatu alat pengukur parameteryang akan dipakai dalam analisis selanjutnya.
II.7 Pengantar Statistika
II.7.1 Pengertian Istilah Statistik
Statistik statistic berasal dari kata state yang artinya negara. Disebut Negara karena sejak dahulu kala statistik hanya digunakan untuk kepentingan-
kepentingan negara saja. Kepentingan negara itu meliputi berbagai bidang kehidupan dan penghidupan, sehingga lahirlah istilah statistik yang pemakaiannya
disesuaikan dengan lingkup datanya. Ada kalanya data yang dikumpulkan di lapangan disajikan dalam bentuk
tabel atau diagram dengan uraian yang lebih rinci dan di bagian atas atau bawah dari tabel atau diagram dituliskan judul yang sesuai dengan nama ruang lingkup
data yang diperoleh. Statistik yang fungsinya untuk menyajikan data tertentu dalam bentuk tabel dan diagram ini termasuk statistik dalam arti sempit atau
statistik deskriptif. Statistik deskriptif ialah susunan angka yang memberikan gambaran
tentang data yang disajikan dalam bentuk-bentuk tabel, diagram, histogram, poligon frekuensi, ozaiv ogive, ukuran penempatan median, kuartil, desil, dan
persentil, ukuran gejala pusat rata-rata hitung, rata-rata ukur, rata-rata harmonic, dan modus, simpangan baku, angka baku, kurva normal, korelasi, dan regresi
linier. Sebaliknya, statistik dalam arti luas yaitu salah satu alat untuk mengumpulkan data, mengolah data, menarik kesimpulan dan membuat
keputusan berdasarkan analisis data yang dikumpulkan tadi. Statistik dalam arti
Universitas Sumatera Utara
luas ini meliputi penyajian data, yang berarti meliputi statistik dalam arti sempit. Statistik dalam arti luas ini disebut juga dengan istilah statistika.
II.7.2 Peranan Statistik
Dalam kehidupan sehari-hari di tengah ledakan data, kita tidak dapat melepaskan diri dari data, baik data itu bersifat kuantitatif maupun kualitatif.
Kedua sifat data tersebut dapat dianalisis baik secara kuantitatif maupun kualitatif atau gabungan dari keduanya. Dalam menghadapi data yang berserakan itu, aliran
kuantitatif yang berakar dari paham positivism memandang bahwa data dan kebenaran itu sudah ada di sekitar kita. Kita ditantang untuk mengumpulkannya
melalui teknik pengumpulan data baik melalui pengamatan, wawancara, angket maupun dokumentasi secara objektif. Setelah data itu terkumpul, maka
dilanjutkan dengan mengolah data tersebut dalam bentuk penyajian data. Dalam hal ini statistik deskriptif sangat diperlukan karena peneliti akan dapat
mendeskripsikan data yang dikumpulkan. Pada perkembangan selanjutnya, mungkin peneliti ingin membedakan data berdasarkan rata-rata kelompokinya
atau ingin menghubungkan data yang satu dengan yang lainnya atau ingin meramalkan pengaruh data yang satu dengan yang lainnya sehingga akhirnya
peneliti dapat menarik suatu kesimpulan dari data yang telah dianalisisnya. Jadi, statistika berperan sebagai alat untuk deskripsi, komparasi, korelasi, regresi, dan
komunikasi. a.
Deskripsi yaitu menggambarkan atau menerangkan data seperti mengukur
dampak dan proses pembangunan melalui indikator-indikator ekonomi,
Universitas Sumatera Utara
indeksi harga konsumen, tingkat inflasi, GNP, laporan nota keuangan negara dan sebagainya.
b. Komparasi yaitu membandingkan data pada dua kelompok atau beberapa
kelompok. c.
Korelasi yaitu mencari besarnya hubungan data dalam suatu penelitian.
d. Regresi yaitu meramalkan pengaruh data yang satu terhadap data yang
lainnya, atau untuk estimasi terhadap kecenderungan-kecenderungan peristiwa yang akan terjadi di masa depan.
e. Komunikasi yaitu merupakan alat penghubung antar pihak berupa laporan
data statistik atau analisis statistik sehingga kita maupun pihak lainnya dapat memanfaatkannya dalam membuat suatu keputusan.
II.7.3 Data
Data ialah suatu bahan mentah yang jika diolah dengan baik melalui berbagai analisis dapat melahirkan berbagai informasi. Dengan informasi tersebut,
kita dapat mengambil suatu kesimpulan. Data yang baik tentu saja harus yang mutakhir, cocok relecant dengan
masalah penelitian dari sumper yang dapat dipertanggungjawabkan, lengkap, akurat, objektif, dan konsisten.
Jenis data dapat dibagi atas dua macam, yaitu data dikotomi dan data kontinum.
a. Data Dikotomi
Data dikotomi disebut data deskrit, data kategorik atau data nominal. Data ini merupakan hasil perhitungan, sehingga tidak dijumpai bilangan
pecahan. Data dikotomi adalah data yang paling sederhana yang disusun
Universitas Sumatera Utara
menurut jenisnya atau kategorinya. Bila kita telah memberikan nama kepada sesuatu berarti kita telah menentukan jenis atau kategorinya
menurut pengukuran kita. Dalam data dikotomi setiap data dikelompokkan menurut kategorinya dan diberi angka. Angka tersebut hanyalah label
belaka, bukan menunjukkan tingkatan rangking. Contoh dari data dikotomi: jenis kelamin ada dua yaitu laki-laki diberi angka 1 dan
perempuan diberi angka 2. Angka 2 pada wanita bukan berarti kekuatan wanita sama dengan dua kali laki-laki, tetapi seperti yang disebutkan tadi
bahwa angka-angka tersebut hanyalah label belaka. b.
Data Kontinum Data kontinum terdiri atas tiga macam data yaitu, data ordinal, data
interval, dan data rasio. Ketiga maca data-data tersebut diuraikan seperti berikut ini.
1 Data Ordinal ialah data yang sudah diurutkan dari jenjang yang
paling rendah sampai ke jenjang yang paling tinggi, atau sebaliknya tergantung peringkat selera pengukuran yang subjektif
terhadap objek tertentu. Kita dapat menyatakan bahwa saya lebih suka jeruk A daripada jeruk B meskipun sama-sama tergolong
jenis jeruk. Selanjutnya jeruk B kita beri bobot dan jeruk A kita beri bobot 2. Pembobotan biasanya merupakan urutannya. Oleh
sebab itu, data ordinal disebut juga sebagai data berurutan, data berjenjang, data berpangkat, data tata jenjang, data ranks, dan data
petala, data bertangga atau data bertingkat.
Universitas Sumatera Utara
2 Data Interval mempunyai sifat-sifat nominal dari data ordinal. Di
samping itu ada sifat tambahan lainnya pada data interval yaitu mempunyai nol mutlak. Akibatnya data ini mempunyai skala
interval yang sama jaraknya. Pengukuran interval tidak memberikan jumlah yang absolute dari objek yang diukur.
Contohnya adalah sebagai berikut: Dalam Indeks Prestasi Kumulatif IPK mahasiswa dikenal standar-standar penelitian
sebagai berikut: A = 4, B = 3, C = 2, dan D = 1
3 Data Rasio mengandung sifat-sifat interval, dan selain itu sudah
mempunyai nilai nol mutlak. Contoh dari data rasio di antaranya adalah:
misalnya kita mempunyai data panjang A = 10 m, B = 20 m, C = 30 m, dan D = 40 m. Maka kita dapat menyimpulkan bahwa
panjang D = 4 x A atau 2 x B. Panjang B dapat disebut sebagai 2 x A atau ½ x D. Dan seterusnya.
Data rasio adalah data yang berbentuk angka dalam arti yang sesungguhnya karena dilengkapi
dengan titik Nol absolut mutlak sehingga dapat diterapkannya semua bentuk operasi matematik + , – , x, : . Data rasio bersifat
ekskuisif, mempunyai urutan, mempunyai ukuran baru, dan mempunyai nol mutlak.
Universitas Sumatera Utara
II.7.4 Pengujian Hipotesis
Istilah hipotesis berasal dari bahasa Yunani, yaitu dari kata hupo dan thesis. Hupo artinya sementara, atau kurang kebenarannya atau masih lemah
kebenarannya. Sedangkan thesis artinya pernyataan atau teori. Karena hipotesis adalah pernyataan sementara yang masih lemah kebenarannya, maka perlu diuji
kebenarannya. Untuk menguji kebenaran sebuah hipotesis digunakan pengujian
yang disebut pengujian hipotesis atau pengetesan hipotesis testing hypothesis.
Pengujian hipotesis akan membawa kepada kesimpulan untuk menolak atau menerima hipotesis. Dengan demikian kita dihadapkan pada dua pilihan.
Agar pemilihan kita lebih terinci dan mudah, maka diperlukan hipotesis alternative yang selanjutnya disingkat H
a
dan hipotesis nol null yang selanjutnya disingkat H
. H
a
cenderung dinyatakan dalam kalimat positif, sedangkan H dinyatakan dalam kalimat negatif.
Contohnya: 1.
H
a
: Terdapat hubungan fungsional yang positif antara variabel X dengan Y. H
: Tidak terdapat hubungan fungsional yang positif antara variabel X dengan Y.
2. H
a
: Terdapat perbedaan motivasi kerja antara pria dengan wanita. H
: Tidak terdapat perbedaan motivasi kerja antara pria dengan wanita. Dalam pengujian hipotesis akan terjadi dua macam kesalahan yaitu:
1. Kesalahan tipe 1 yaitu menolak hipotesis yang seharusnya tidak ditolak.
2. Kesalahan tipe 2 yaitu tidak menolak hipotesis yang seharusnya ditolak.
Ketika merencanakan pengujian hipotesis, kedua tipe kesalahan tersebut hendaklah dibuat sekecil mungkin. Kedua tipe kesalahan tersebut dinyatakan
Universitas Sumatera Utara
dalam peluang supaya penilaian dapat dilakukan. Peluang ini juga sekaligus merupakan besarnya risiko kesalahan yang ingin kita hadapi. Peluang melakukan
kesalahan t ipe 1 biasanya dinyatakan dengan α baca alpha. Dan peluang
melakukan kesalahan tipe 2 biasanya dinyatakan dengan lambang β baca beta. Oleh karena itu kesalahan tipe 1 disebut juga dengan kesalahan α, dan kesalahan
tipe 2 disebut juga dengan kesalahan β. Α disebut juga taraf signifikansi, taraf arti, taraf nyata,, atau probability p, taraf kesalahan, dan taraf kekeliruan.
Taraf signifikansi dinyatakan dalam dua atau tiga decimal atau dalam persen. Lawan dari taraf signifikansi atau tanpa kesalahan ialah taraf kepercayaan.
Jika taraf signifikansi = 5, maka dengan kata lain dapat disebutkan taraf kepercayaan = 95. Dalam penelitian sosial, besarnya α biasanya diambil 5
atau 1 0.05 atau 0.01. penentuan besarnya α tergantung pada keinginan peneliti sebelum analisis statistik dilakukan.
Arti α = 0.01 ialah kira-kira 1 dari 100 kesimpulan akan menolak hipotesis yang seharusnya diterima, atau dengan kata lain kira-kira 99 percaya
bahwa kita telah membuat kesimpulan yang benar. Sebelum mengadakan pengujian hipotesis, maka asumsi-asumsi yang
berlaku hendaklah dipenuhi terlebih dahulu. Asumsi-asumsi yang diperlukan sebelum melakukan pengujian hipotesis adalah:
1. Nyatakanlah dengan tegah bahwa data yang akan diuji tersebut berasal
dari sampe atau populasi. 2.
Data yang diuji berdistribusi normal.
Universitas Sumatera Utara
II.8 Kerangka Pemikiran
