Sebagian besar metodologi statistik yang dipelajari dikembangkan secara parametrik seperti analisis regresi linier, analisis variansi, pengujian hipotesis, dan selang kepercayaan.
Sedangkan metodologi statistik yang rumusannya dibuat tanpa adanya asumsi bentuk distribusi dinamakan statistik non parametrik.
2.2 Statistik Parametrik
Suatu tes statistik parametrik adalah suatu tes yang modelnya menetapkan adanya syarat- syarat tertentu tentang parameter populasi yang merupakan sumber sampel penelitinya.
Syarat-syarat itu biasanya tidak diuji dan dianggap sudah dipenuhi. Seberapa jauh makna hasil suatu tes parametrik bergantung pada validitas anggapan-anggapan tadi. Tes-tes
parametrik juga menuntut bahwa skor-skor yang dianalisis merupakan hasil suatu pengukuran yang sedikitnya berkekuatan sebagai skala interval Siegel, Sidney,1986:38.
Pada statistik parametrik, pengujian hipotesis uji parametrik atau aturan pengambilan keputusan dipengaruhi oleh asumsi-asumsi tertentu. Misalnya, distribusi
probabilitas untuk pengambilan sampel dan bentuk varians. Asumsi untuk distribusi misalnya distribusi normal, binomial, distribusi F, dan distribusi student t. Asumsi untuk varians,
misalnya memiliki varians yang homogen, seperti pada korelasi dan regresi. Asumsi-asumsi tersebut tidak diuji lagi sudah dianggap sudah terpenuhi Iqbal, Hasan, 2002.
2.3 Statistik Nonparametrik
Metode nonparametrik pertama kali digunakan ketika J.Arbuthnot 1710 mengetahui bahwa pada tahun 1629 sampai tahun 1710 jumlah laki-laki yang diberi nama baptis di London
melebihi jumlah wanita. Ia memandang hal ini sebagai kenyataan yang kuat bahwa probabilita dari setiap kelahiran bayi laki-laki atau wanita tidak tepat sama, suatu
ketidakcocokan yang dianggap oleh Arbuthnot berasal dari sesuatu yang aneh Sprent, 1991.
Statistik nonparametrik disebut juga statistik bebas sebaran. Statistik nonparametrik tidak mensyaratkan bentuk sebaran parameter populasi. Statistik nonparametrik dapat
digunakan pada data yang memiliki sebaran normal atau tidak. Statistik nonparametrik biasanya digunakan untuk melakukan analisis pada data nominal atau ordinal.
Universitas Sumatera Utara
Metode statistik nonparametrik merupakan metode statistik yang dapat digunakan dengan mengabaikan asumsi-asumsi yang melandasi penggunaan metode statistik parametrik,
terutama yang berkaitan dengan distribusi normal. Nama lain yang sering digunakan untuk statistik nonparametrik adalah statistik bebas distribusi. Contoh regresi nonparametrik adalah
uji tanda sign test, uji jenjang bertanda wilcoxon, metode theil, metode deret fourer, uji square, uji mann-whitney dan lain- lain.
Perbandingan statistik nonparametrik dan statistik parametrik. Kekurangan dan kelebihan setiap pemilihan prosedur pengujian data, apakah itu menggunakan nonparametrik
atau parametrik memiliki kelebihan dan kekurangan masing-masing. Berikut adalah kelebihan dan kekurangan masing-masing prosedur :
Kelebihan statistik nonparametrik adalah sebagai berikut Tavi, Supriana,2010: 1.
Asumsi –asumsi dalam statistik nonparametrik relatif lebih longgar. Jika pengujian data menunjukkan bahwa salah satu atau beberapa asumsi yang mendasari uji statistik
parametrik misalnya mengenai sifat distribusi data, tidak terpenuhi, maka statistik nonparametrik lebih sesuai diterapkan dibandingkan statistik parametrik.
2. Perhitungan-perhitungan dapat dilakukan dengan cepat dan mudah, sehingga hasil
penelitian dapat dengan cepat diselesaikan. 3.
Untuk memahami konsep-konsep dan metode-metodenya tidak memerlukan dasar matematika yang mendalam.
4. Uji-uji pada statistik nonparametrik dapat diterapkan jika kita menghadapi
keterbatasan data yang tersedia, misalnya jika data telah diukurmenggunakan skala pengukuran yang lemah.
5. Efisiensi statistik nonparametrik lebih tinggi jika dibandingkan dengan metode
parametrik untuk jumlah sampel yang sedikit. 6.
Asumsi yang digunakan minimum sehingga mengurangi kesalahan penggunaan. 7.
Dapat diterapkan pada skala peubah kualitatif nominal dan ordinal.
Kekurangan statistik nonparametrik dibandingkan dengan statistik parametrik ialah : 1.
Bila digunakan pada data yang dapat diuji menggunakan statistika parametrik maka hasil pengujian menggunakan statistika nonparametrik menyebabkan pemborosan
informasi.
Universitas Sumatera Utara
2. Pekerjaan hitung menghitung aritmetik karena memerlukan ketelitian terkadang
menjemukan. 3.
Jika jumlah sampel besar, tingkat efisiensi nonparametrik relatif lebih rendah dibandingkan dengan metode parametrik.
4. Statistik nonparametrik tidak dapat digunakan untuk membuat prediksi peramalan.
2.4 Data
