Konsep Dasar Statistika

Pernah dengan istilah “data tidak pernah bohong?” Nah, di balik semua data yang kita lihat setiap hari mulai dari hasil survei, nilai ujian, sampai statistik media sosial, ada ilmu yang membantu kita memahami manknanya, yaitu Statistika. Ilmu ini bukan cuma soal angka, tapi tentang bagaimana cara kita mengolah indormasi supaya bisa menarik kesimpulan yang masuk akal. Di blog ini, kita akan bahas konsep dasar statistika secara ringan dan mudah agar kamu gak lagi merasa alergi sama angka dan grafik.

Pengertian Statistik dan Statistika

Statistik

• Kumpulan data: Merupakan angka-angka, pengukuran, atau inormasi menarik yang dikumpulkan dari satu populasi atau sampel.
• Hasil: Dapat berupa jumlah, rata-rata, persentase, atau gambaran karakteristik tertentu dari suatu fenomena.
• Contoh: Data jumlah penduduk suatu wilayah atau tingkat inflasi yang merupakan hasil survei.

Statistika

• Ilmu atau proses: Bidang ilmu yang mencakup serluruh metode dan teknik dalam pengolahan data.
• Tujuan: membantu dalam merencanakan pengumpulan data, menghitung, menganalisis, dan menarik kesimpulan yang dapat dipertanggungjawabkan.
• Contoh: Proses merencanakan survei untuk mendapatkan data usia, metode wawancara untuk mengumpulkan data, serta penggunaan teknik regresi linier untuk menganalisis data hasil survei.

Perbedaaan sederhanya Statistik (Data) adalah angka-angka yang Anda lihat atau gunakan. sedangkan Statistika (Ilmu) adalah cara atau metode ilmiah untuk mendapatkan dan memahami angka-angka tersebut.

Macam-macam Data

Pengertian Data

data adalah fakta mentah, sperti angka, kata, gambar, atau simbol, yang dapta diolah untuk menghasilkan informasi.

Karekteristik data

• Fakta mentah : Data adalah informasi dasar yang belum diolah atau diinterpretasikan secara mendalam.
• Beragam bentuk : Data dapat berupa angka (kuantitif), deskriptif (kualitatif), gambar, suarra, atau teks.
• Dapat diukur : Data kuatitatif bisa diukur dengan satuan tertentu (misalnya, meter, kilogram), sedangkan data kualitatif bersifat deskriptif.
• Representasi objek : Data mempresentasikan atau menggambarkan suatu objek, kejadian, atau fenomena dalam konteks tertentu.

Terdapat 4 macam dara yaitu :

• Data berdasarkan sifatnya
  • Data Kuantitatif: Data berbentuk angak yang dapat diukur dan dihitung, seperti pendapatan, umur, atau jumlah produkterjual.
    • Rata-rata nilai UAS statistik 75, Jumlah mahasiswa 2025/2026 adalah 82 orang, 30 mahasiswa berasal dari luar kota
  • Data Kualitatif: Data berbentuk deskripsi atau narasi yang tidak dapat diukur secara numerik, sperti opini, persepsi, atau hasil wawancara.
    • Jenis kelamin, warna kasukaan dan brand yang diminati, harga beras meningkat, merek komputer, warna rambut, dll.
• Data berdasarkan sumbernya
  • Data Premier: Data yang dikumpulkan dan diolah sendiri oleh suatu organisasi atau peneliti sendiri.
    • Wawancara, melakukan observasi, memberikan kuesioner.
  • Data Sekunder: Data yang diperoleh dalam bentuk jadi yang telah diolah dari pihak lain, atau data yang sudah diolah.
    • Nilai ipk semester 1 yang akan digunakan sebagai patokan untuk nilai ipk semester 2, Laporan akademik
• Data berdasarkan bentuknya
  • Data Diskrit: Data yang dapat dihutung dan merupakan data numerik yang menyangkut bilangan bulat.
    • Jumlah anak kandung ada 3, jumlah mobil ada 3, jumlah dosen ada 20.
  • Data Kontinu: Data yang memiliki nilai atau yang berasal dari hasil pengukuran dalam rentang waktu tertentu, seperti tinggi badan, berat badan, luas rumah.
    • Berat badan, luas rumah, tinggi badan.
• Data berdasarkan waktunya
  • Data Seketika: Data yang diperoleh dalam satu waktu tertentu, dan hanya memiliki kondisi saat itu, data yang tidak bisa diulang.
    • Jumlah mahasiswa menejemen semester 4 tahun 2024 adalah 80 orang, hari ini selasa, 12 oktober belajar statistika.
  • Data Berkala: Data yang dikumpulkan dari waktu ke waktu yang menggambarkan perkembangan.
    • Jumlah mahasiswa manajemen dari tahun 2021-2024 yaitu 400 orang, nilai statistika tiap semester, jumlah dosen tetap setiap semester.

SKALA PENGUKURAN

Skala pengukuran data bisa diartikan sebagai prosedur pemberian angaka pada suatu objek agar dapat menyatakan karakteristik dari objek tersebut (Riduwan dan Akdon, 2007)

Terdapat 4 macam skala pengukuran data yaitu :

1. Skala Nominal:
   • Data yang hanya sebagai label atau nama, tidak memiliki tingkatan, tidak dapat dihitung(+ dan -)
   • Jenis kelamin, agama, warna, jenis ternak, jenis pekerjaan, status perkawinan.
2. Skala Ordinal:
   • Data yang dikelompokan kedalam kategori yang terdapat tingkatan, dan bisa digunakan untuk membandingkan lebih tinggi / lebih rendah. Tetapi tidak bisa menggunakan opersai matematika.
   • Tingkat pendidikan, Tingkat kepuasan, pengisian kusioner, tingkat kesulitan mata kuliah
3. Skala Interval:
   • Sekala yang mengurutkan data dan memiliki jarak antar nilai yang sama, tetapi nilai 0 tidak mutlak
   • Nilai ujian statistika 70, 89, 90 memiliki selisih 10 point. Nilai tugas 1 mendapatkan nilai 0.
4. Skala Rasio:
   • Skala yang menguruktan data dan memiliki jarak anta nilai yang sama, dan nilai 0 mutlak, dan bisa dilakukan operasi matematika.
   • Berat badan mahasiswa 50kg, 60kg, 70kg, selisihnya 10kg. Sisa tabungan tahun 2023 adalah 0. Berat badan si C 2 kali berat badan si A