26 Feb 2016

TUGAS II STATISTIKA DASAR


TUGAS II
STATISTIKA DASAR
  
Disusun Untuk Memenuhi Tugas Mata Kuliah Statistika Dasar

Dosen Pengampu : Dr. Nonoh Siti Aminah, M.Pd








Disusun Oleh:

Dwi Putri Sabariasih                              K2311022
Emilia Nur Hayati                                  K2311025
Muh. Ardian Y A W                             K2311050


PENDIDIKAN FISIKA
UNIVERSITAS SEBELAS MARET
FAKULTAS KEGURUAN DAN ILMU PENDIDIKAN
PENDIDIKAN FISIKA
2012


Pengelompokan Data Statistika
Statistika adalah pengetahuan yang berhubungan dengan cara penyusunan data, penyajian data, dan penarikan kesimpulan mengenai suatu keseluruhan berdasarkan data yang ada pada bagian dari keseluruhan tadi. Dalam statistika berdasarkan bentuk dan sifatnya, data dibedakan menjadi 2 macam, yaitu :
  1. Data Kualitatif
Data kualitatif adalah data yang dinyatakan dalam bentuk angka. Data kualitatif diperoleh melalui berbagai macam teknik pengumpulan data misalnya wawancara, analisis dokumen, diskusi terfokus, atau observasi yang telah dituangkan dalam catatan lapangan (transkrip). Bentuk lain data kualitatif adalah gambar yang diperoleh melalui pemotretan atau rekaman video. Contohnya, data produksi kopi selama 4 tahun, data nilai siswa kelas 9, dan data jumlah penduduk miskin di Indonesia.
            Data kuantitatif  dapat digolongkan menjadi 2 jenis pula, yaitu :
a.       Data nominal
Pada data ini tidak ada asumsi tentang jarak dan urutan antarkategori. Dasar penggolongannya adalah ketidaktumpangtindihan dan ketuntasan. Perbedaan kategori obyek hanya menunjukan perbedaan kualitatif. Walaupun data nominal dapat dinyatakan dalam bentuk angka, namun angka tersebut tidak memiliki urutan atau makna matematis sehingga tidak dapat dibandingkan.
Logika perbandingan “>” dan “<” tidak dapat digunakan untuk menganalisis data nominal. Operasi matematika seperti penjumlahan (+), pengurangan (-), perkalian (x), atau pembagian (:) juga tidak dapat diterapkan dalam analisis data nominal.
Misalnya, jenis kelamin dan agama.





Contoh tabel data nominal, yaitu sebagai berikut:
Variable
N
%
Kejadian Infeksi
Infeksi
Tidak infeksi
Kepatuhan Pencegahan Infeksi
Patuh
Tidak patuh
Pendidikan
≤ D1
≥ D3
Pengetahuan
Baik
Kurang
Ketrampilan
Baik
Kurang


23
47

40
30

14
56

53
17

41
29

32,86
67,14

57,14
42,86

20,00
80,00

75.71
24,29

58,57
41,43



b.      Data ordinal
            Data ordinal mempunyai 2 karakteristik, yaitu dapat dilakukan klasifikasi pengamatan dan dapat dilakukan pengurutan pengamatan.
            Setiap data ordinal memiliki tingkatan tertentu yang dapat diurutkan mulai dari yang terendah sampai tertinggi atau sebaliknya. Namun demikian, jarak atau rentang antar jenjang yang tidak harus sama. Dibandingkan dengan data nominal, data ordinal memiliki sifat berbeda dalam hal urutan. Terhadap data ordinal berlaku perbandingan dengan menggunakan fungsi pembeda yaitu  “>” dan “<”. Walaupun data ordinal dapat disusun dalam suatu urutan, namun belum dapat dilakukan operasi matematika ( +, – , x , : ). Misalnya, tingkat pendidikan dan golongan PNS.





Contoh tabel data ordinal yaitu sebagai berikut:
Aspek kepuasan kerja
Tingkat kepuasan
Gaji
37,58
Intensif
57,18
Transportasi
68,60
Perumahan
48,12
Hubungan kerja
54,00

  1. Data Kuantitatif
Data kuantitatif adalah data yang dinyatakan dalam bentuk bukan angka. Sesuai dengan bentuknya, data kuantitatif dapat diolah atau dianalisis menggunakan teknik perhitungan matematika atau statistika. Contohnya, data status perkawinan, data kepuasan pelayanan kamar, dan data tingkat pendidikan.
Secara kuantitatif, data dapat digolongkan menjadi 2 jenis yaitu, data interval dan data rasio.
a.         Data interval
Data interval mempunyai 3 karakteristik, yaitu dapat dilakukannya klasifikasi pengamatan, dapat dilakukan pengurutan data, dan terdapat satuan pengukuran.
              Kelebihan sifat data interval dibandingkan dengan data ordinal adalah memiliki sifat kesamaan jarak (equality interval) atau memiliki rentang yang sama antara data yang telah diurutkan. Karena kesamaan jarak tersebut, terhadap data interval dapat dilakukan operasi matematika penjumlahan dan pengurangan ( +, – ). Namun demikian masih terdapat satu sifat yang belum dimiliki yaitu tidak adanya angka Nol mutlak pada data interval.
 Misalnya, Kecerdasaran intelektual yang dinyatakan dalam IQ. Rentang IQ 100 sampai  110 memiliki jarak yang sama dengan 110 sampai  120. Namun demikian tidak dapat dinyatakan orang yang memiliki IQ 150 tingkat kecerdasannya 1,5 kali dari urang yang memiliki IQ 100. Selain itu, terdapat asumsi yang kuat bahwa skor tes prestasi belajar (misalnya IPK mahasiswa dan hasil ujian siswa) dapat dikatakan sebagai data interval.
           
            Contoh tabel data Interval
No kelas
Kelas interval
Frekuensi
1
10-19
1
2
20-29
6
3
30-39
9
4
40-49
31
5
50-59
42
6
60-69
32
7
70-79
17
8
80-89
10
9
90-99
2
Jumlah
150

b.                  Data rasio
              Data rasio mempunyai 4 karakteristik, yaitu dapat dilakukan klasifikasi pengamatan, dapat dilakukan pengurutan pengamatan, terdapat satuan pengukuran, dan dapat dilakukan perbandingan pengukuran.
              Pada data rasio, terdapat nilai nol mutlak sehingga dapat diterapkannya semua bentuk operasi matematik ( + , – , x, : ). Misalnya, Data hasil pengukuran berat suatu benda yang dinyatakan dalam gram memiliki semua sifat-sifat sebagai data interval dan panjang suatu benda yang dinyatakan dalam ukuran meter.

              
               Pembahasan Tugas 1 :
Jumlah penduduk miskin menurut pulau pada bulan september 2011

Pulau
Jumlah penduduk miskin(000)
Desa
Kota
Desa dan Kota
Sumatra
2,045.34
4,273.53
6,318.87
Jawa
7,527.73
9,216.68
16,744.41
Bali dan Nusa Tenggara
645.32
1,420.50
2,065.82
Kalimantan
266.03
705.86
971.88
Sulawesi
354.15
1,798.00
2,152.15
Maluku dan Papua
116.01
1,520.99
1,637.00
Indonesia
18.935,56
10.954,58
29.890,14
                        Sumber: Diolah dari data Susenas September 2011

            Tabel diatas merupakan salah satu contoh data kuantitatif yang tergolong dalam data rasio. Mengapa? Karena terdapat nilai nol mutlak sehingga dapat diterapkan semua bentuk operasi matematik.



Buku Referensi
Budiyono.2009.Statistika untuk Penelitian.Surakarta: UNS Press