Pengertian Statistik

 

Pengertian Statistik

 S tatis tatis tik a/S a/S ta tatis tis tik yaitu merupakan suatu ilmu yang y ang mempelajari tentang cara  – cara pengumpulan data, penyajian data, dan juga analisis dan interpretasi tentang data tersebut. Pengertian Statistik Deskriptif  yaitu merupakan metode  – metode yang juga berkaitan  S tatis tatis tik des k r i ptif  yaitu dengan pengumpulan dan Penyajian suatu gugus data sehingga dapat memberikan informasi yang berguna.

Statistik Deskriptif juga merupakan metode yang sangat sederhana. Metode ini hanya mendeskripsikan kondisi dari data yang sudah s udah anda miliki Dan menyajikannya dalam bentuk tabel diagram grafik dan bentuk lainnya yang disajikan dalam uraian  – uraian singkat dan juga terbatas. Statistika deskriptif memberikan informasi hanya mengenai data yang dipunyai dan tidak sama sekali untuk menarik men arik iferensia atau kesimpulan apapun tentang data  – data tersebut. Penyajian data kategori deskriptif dapat berbentuk grafis dan numerik, yaitu antara lain : 1. Penyajian Data Dalam Bentuk Grafis Penyajian data dalam bentuk grafis terdiri dari beberapa macam  – macam, yaitu antara lain :  



Pertama, Histogram Histogram :  :

Histogram yaitu merupakan grafik dari distribusi frekuensi suatu sua tu variabel. Tampilan histogram berupa balok. Penyajian data ini terdiri dari dua sumbu utama dengan 900 dimanajarak sebagai X dan sebagai ordinat Y. Lebar balok sudut yaitu merupakan dari absis batas sumbu k elas interval, kelas sedangkan tinggi balok menunjukkan besarnya frekuensi.

 

 



Kedua, Pie C hart  hart  :   : 

Pie Chart / Diagram kue adalah sebuah lingkaran yang dibagi menjadi beberapa sektor. Tiap sektor dapat menyatakan besarnya presentase pres entase atau bagian untuk masing-masing kelompok.

 



Ketiga, Poligon Poligon :  :

Poligon yaitu merupakan grafik dari distribusi frekuensi tergolong suatu variabel. Tampilan poligon juga berupa garis  – garis patah yang diperoleh dengan cara menghubungkan puncak masing  – masing nilai tengah kelas. Poligon sangat baik digunakan untuk membandingkan bentuk dari dua distribusi.

 



Keempat, Ogive Ogive :  :

Ogive yaitu merupakan bentuk gambar dari distribusi frekuensi kumulatif suatu variabel. Untuk suatu tabel distribusi frekuensi, dapat juga dibuat ogive positif dan ogive negatifnya.

 

 

 



Kelima, Diagram Batang Daun (S tem and Lea L eaf) f)  :   : 

Diagram Batang Daun (Stem and Leaf) juga sama dengan histogram, hanya saja informasi yang diperoleh lebih baik karena diagram batang daun memperlihatkan nilai  – nilai hasil pengamatan asli. Dalam diagram ini ditampilkan bilangan  – bilangan yang juga sebagai batang dan disebelah kananya ditulis bilangan sisanya.

2. Penyajian Data Numerik Penyajian data secara numerik terdiri dari beberapa macam  – macam, yaitu antara lain :  

Pertama, Central Tredency.

   

Kedua, Dispersion / pencaran. Ketiga, Fractile. Keempat, Skewness. Kelima, Pengukuran Keruncingan.







 



 



https://rumus.co.id/statistik-deskriptif/  https://rumus.co.id/statistik-deskriptif/ 

 

Perbedaan Statistik Deskriptif Dengan Statistik Inferensial Pengertian statistik deskriptif berbeda dengan statistik inferensial. Pada statistik deskriptif penelitian hanya menggambarkan keadaan data apa adanya melalui parameter-parameter seperti mean, median, modus, distribusi frekuensi dan ukuran statistik lainnya. Pada statistika deskriptif, yang perlu disajikan adalah: 1. Ukuran pemusatan data (measures (measures of central tendency). Ukuran pemusatan data yang sering digunakan adalah distribusi frekuensi. Ukuran statistik ini cocok untuk data nominal dan data ordinal (data kategorik). Sementara nilai mean mean  adalah ukuran pemusatan d data ata yang cocok untuk data continuous continuous.. Ukuran deskriptif lain untuk pemusatan data adalah median (nilai tengah) dan modus (nilai yang paling sering muncul). 2. Ukuran penyebaran data (measures (measures of spread ). ). Ukuran penyebaran data yang sering digunakan adalah standar deviasi. Ukuran penyebaran data ini cocok digunakan untuk data numerik atau continuous continuous.. Sementara untuk data kategorik, nilai range range merupakan  merupakan ukuran yang cocok. Sedangkan penelitian inferensial adalah proses pengambilan kesimpulankesimpulan berdasarkan data sampel yang lebih sedikit menjadi kesimpulan yang lebih umum untuk sebuah populasi. Penelitian inferensial diperlukan jika peneliti memiliki keterbatasan dana sehingga untuk lebih efisien penelitian dilakukan dengan mengambil jumlah sampel yang lebih sedikit dari populasi yang ada. Pada penelitian inferensial, dilakukan prediksi. Statistik inferensial membutuhkan pemenuhan asumsi-asumsi. Asumsi paling awal yang harus dipenuhi adalah sampel diambil secara acak dari populasi. Hal tersebut diperlukan karena pada statistika inferensial perlu keterwakilan sampel atas populasi. Asumsi-asumsi lain yang perlu dipenuhi mengikuti alat analisis yang digunakan. Jika yang digunakan adalah analisis regresi, maka asumsi-asumsi data harus memenuhi asumsi analisis regresi. Metode analisis statistik yang digunakan dalam statistik inferensial adalah Ttest, Anova, Anacova, Analisis regresi, Analisis jalur, Structural Structural equation modelling   (SEM) (SEM) dan metode analisis lain tergantung tujuan penelitian. Dalam statistik inferensial harus ada pengujian hipotesis yang bertujuan untuk melihat apakah ukuran statistik yang digunakan dapat ditarik menjadi kesimpulan yang lebih luas dalam populasinya. Ukuran-ukuran statistik tersebut dibandingkan dengan pola distribusi populasi sebagai normanya. Oleh sebab itu, mengetahui pola distribusi data sampel menjadi penting dalam statistik inferensial. Contoh yang baik untuk statistik inferensial adalah pada pemilu presiden 2014. Berbagai lembaga survei melakukan quick count  untuk mengetahui secara cepat kandidat presiden mana yang akan mendapatkan suara rakyat

 

lebih banyak. Lembaga survei tersebut mengambil sebagian sampel TPS (Tempat Pemungutan Suara) dari total TPS populasi. Hasil sampel TPS tersebut digunakan untuk generalisasi terhadap keseluruhan TPS. Katakanlah diambil 2.000 sampel TPS dari 400.000 populasi TPS yang ada. Hasil dari 2.000 TPS adalah statistik deskriptif. Sedangkan jika kita mengambil kesimpulan terhadap 400.000 TPS adalah statistik inferensial.Kekuatan statistik inferensial tergantung pada teknik pengambilan sampel dan proses randomisasi. Jika proses randomisasi dilakukan dengan benar, maka sampel yang lebih sedikit dapat memprediksi nilai populasi dengan baik. Dengan demikian dapat menghemat anggaran pengambilan / pengumpulan data. Di industri manufaktur, statistik inferensial sangat berguna. Manajemen dapat mengetahui dan mengontrol berapa produk yang di luar standar atau cacat dengan hanya mengambil beberapa sampel produk. Bayangkan jika manajemen perusahaan harus memeriksa semua produk hanya untuk mengetahui berapa yang cacat. Tentu akan menghabiskan waktu dan biaya yang tidak sedikit. Terlebih jika harus memeriksa semua produk yang dikemas. Tentu tidak efektif dan efisien. Untunglah ada Six Sigma, salah satu tool  yang digunakan terkait hal ini. Prinsip Six Sigma menggunakan statistik inferensial yaitu mengambil sampel produk dan mengukur sigma atau standar deviasi (ukuran keragaman) dari produk. Jumlah produk yang cacat tidak boleh melebihi standar yang ditetapkan. http://www.en.globalstatistik.com/pengertian-statistik-deskriptif-dan-statistikinferensial/   inferensial/