DAFTAR ISI

Pengantar			i
Daftar isi			ii
Daftar Tabel			vii
Daftar Gambar			x
BAB	1	PENDAHULUAN ………………..………………………….	1
		A. Sejarah dan Perkembangan Statistik …………………..	1
		B. Tokoh-tokoh Kontributor Statistika .............................	3
		C. Definisi dan Konsep Statistika Modern………………….	4
		D. Kegunaan Statistik……………………………………........	5
		E. Pembagian Statistik ……………………………………….	7
		F. Statistik dan Komputer……………………………………..	9
		G. Soal Latihan …………………………………………………	11

BAB	2	STATISTIK DAN PENELITIAN ………………………………	12
		A. Pengertian Penelitian ................................................	12
		B. Peranan Statistik dalam Penelitian ……………………..	13
		C. Arti Dan Kegunaan Statistik Bagi Manajer ..................	13
		D. Statistik Sebagai Alat Riset Untuk Pemecahan Masalah Manajemen..............................................................	15
		E. Proses Penelitian…………………………………………	15
		F. Statistika dan Rancangan Penelitian …………………..	17
		G. Latihan ……………………………………………………..	18

BAB	3	DATA DAN PENELITIAN …………………………….......	19
		A. Sumber Data ……………………………………………….....	19
		B. Populasi & Variabel Penelitian …………………………......	20
		C. Jenis-Jenis Data ……………………………………………....	21
		D. Keterkaitan Jenis Data dengan Pemilihan Metode Statistik .................................................................................	25
		E. Soal Latihan ...............................................................	26

BAB	4	DATA DAN INSTRUMEN PENELITIAN…………………….	27
		A. Apakah Instrumen Penelitian itu?……………………….	27
		B. Pengertian Validitas dan Reliabilitas …………………..	28
		C. Uji Validitas menggunakan Korelasi Pearson ...........	30
		D. Uji Validitas dan Reliabilitas Menggunakan Correted Item-Total Correlation ………………………..	32
		E. Pendekatan Uji Validitas dan Reliabilitas dengan Cara Lain ……………………………………………………..................	35
		F. Aplikasi Uji Validitas dan Reliabilitas ………………….	41
		G. Soal Latihan …………………………………………………	53

BAB	5	PROBABILITAS DAN DISTRIBUSI NORMAL …………..	54
		A. Kejadian …………………………………………………….	54
		B. Peluang ……………………………………………………..	55
		C. Distribusi Peluang ………………………………………….	55
		D. Distribusi Binomial …………………………………………	59
		E. Distribusi Poisson & Distribusi Normal ………………….	62
		F. Soal Latihan ………………………………………………...	74

BAB	6	PENGUJIAN HIPOTESIS …………………………………..	79
		A. Pengantar …………………………………………………..	79
		B. Konsep Dasar dan Prosedur …………………………….	80
		C. Langkah-langkah Pengujian Hipotesis ……………….	83
		D. Kesalahan Tipe I dan II ……………………………..........	86
		E. Two Tailed and One Tailed Hypothesis Testing……….	88
		F. Pengujian dengan Nilai Probabilitas (P-Value) ……	95
		G. Soal Latihan ……………………………………………….	98

BAB	7	STATISTIK DESKRIPTIF ……………………………………..	99
		A. Pengertian Statistik Deskriptif ……………………………...	99
		B. Pengaturan Data …………………………………………….	100
		C.Distribusi Frekwensi ……………………………………….....	102
		D. Nilai Tengah (Central Tendency) …………………………	105
		E. Pengukuran Dispersi/Variasi ………………………………	116
		F. Pengukuran Bentuk Sebaran Data ……………………..	122
		G. Analisis Statistik Deskriptif dengan SPSS………………..	128
		H. Grafik .........................................................................	132
		I. Soal Latihan ...............................................................	133

BAB	8	STATISTIK INFERENSIAL .................................................	138
		A. Pengertian Statistik Inferensial ......................................	138
		B. Sumber Data ………………………………………………….	139
		C.Sample dan Teknik Sampling …………………………….	140
		D. Uji Hipotesis ……………………………………………………	144

BAB	9	SAMPEL DAN TEKNIK SAMPLING ……………………..	145
		A. Penjelasan Umum Tentang Sampel ...........................	145
		B. Data Sebagai Bahan Baku Riset Ilmiah .....................	152
		C. Sumber Kesalahan Dalam Sampling .........................	164
		D. Tipe Sampling (Metode Sampling) ............................	168
		E. Metode Pengambilan Sampel Acak Sederhana ......	175
		F. Metode Pengambilan Sampel Acak Sistematis ........	179
		G. Metode Pengambilan Sampel Acak Terstratifikasi ....	184
		H. Metode Pengambilan Sampel Bloking (Cluster Sampling) ..................................................................	192
		I. Metode Pengambilan Sampel Bertahap ...................	195

BAB	10	UJI PERSYARATAN ANALISIS REGRESI …………..……	199
		A. Pengujian Cara Manual …………………………………..	199
		B. Uji Normalitas Data Dengan SPSS ……………………….	215
		C. Uji Homogenitas Data Dengan SPSS ....………………..	218
		D. Uji Linearitas Garis Regresi Dengan SPSS ……………..	221
		E. Soal Latihan ………………………………………………….	227

BAB	11	ANALISIS REGRESI DAN KORELASI SEDERHANA ……	229
		A. Apa itu Analisis Univariate, Bivariate dan Multivariate? …………………………………………………	229
		B. Sejarah Analisis Regresi …………………………………...	230
		C. Jenih Hubungan Antar Variabel …………………………	231
		D. Estimasi dengan Metode Garis Regresi ………………..	234
		E. Metode Kuadrat Terkecil Biasa (Ordinary Least Square Method / OLS) ……………………………………..	237
		F. Analisis Korelasi ……………………………………………..	249
		G. Koefisien Korelasi …………………………………………...	255
		H. Pengujian Hipotesis Regresi Sederhana ………………. I. Soal Latihan ………………………………………………….	257 269

BAB	12	ANALISIS REGRESI DAN KORELASI GANDA …………	271
		A. Pengertian Analisis Regresi dan Korelasi Ganda ……..	271
		B. Model Umum Regresi Ganda ……………………………..	272
		C.Contoh Aplikasi Pengujian Hipotesis .…………………..	276
		D. Pengujian Hipotesis Regresi Berganda…….…………..	279
		E. Soal Latihan …………………………………………………	297

BAB	13	ANALISIS REGRESI DAN KORELASI MULTIVARIATE ….	299
		A. Pengertian Multivariate Analisis dan Model Umum Regresi .........................................................................	299
		B. Uji Multikolinearitas ……………………………………….....	300
		C.Uji Autokorelasi .............................................................	304
		D. Uji Heteroskedastisitas ...................................................	307
		E. Soal Latihan …………………………………………..	315

BAB	14	ANALISIS MULTIVARIAT LANJUTAN ........................	316
		A. Pengertian Multivariat Lanjutan .....................................	316
		B. Analisis Jalur .............................................................	323
		C. Structural Equation Modelling (SEM) .............................	331
		D. Soal Latihan ....................................................................	333

BAB	15	STATISTIK NON PARAMETRIK ........................................	344
		A. Statistik Non Parametrik Dalam Penelitian ……………...	344
		B. Pedoman Umum Memilih Statistik Non Parametrik ……	345
		C.Kelebihan & Kekurangan Metode Non Parametrik .....	348
		D. Statistik Non Parametrik dan SPSS ................................	348
		E. Contoh Pengujian Hipotesis Non Parametrik ................	349
		F. Soal latihan ..................................................................	390
DAFTAR PUSTAKA			400
LAMPIRAN-LAMPIRAN

DAFTAR TABEL

3.1.	Skala Likert ………………………………………………………..	22
3.2.	Jenis data dan pemilihan metode statistic ……………….	25
4.1.	Interpretasi Nilai Alpha Terhadap Reliabilitas……………	29
4.2.	Tabel Bantu Data Skor Item …………………………………	36
4.3.	Uji Validitas ……………………………………………………..	39
4.4.	Tabel Variabel Kinerja Dosen…………………………………	41
6.1.	Kesalahan Hipotesis ...........................................................	87
6.2.	Pedoman Probabilitas Distribusi Dalam Pengujian Hipotesis ………………………………………………............................	88
6.3.	Formulasi Statistik Pengujian Hipotesis ……………………..	90
6.4.	Nilai Alpha dan Z Istimewa……………………………………	90
7.1.	Data Mentah (raw data) Penjualan Mobil 20 Kantor Cabang PT. Mobilindo Benbela ……………………………..	101
7.2.	Tabel Bantu Statistik Deskriptif ………………………………..	104
7.3.	Jumlah Order Penyemprotan Anti Rayap (Fumigasi) PT. Fogerindo terhadap hotel-hotel Berbintang di Jakarta Periode Januari – September 2006 …………………………...	108
7.4.	Jumlah Order Penyemprotan Anti Rayap (Fumigasi) PT. Fogerindo terhadap hotel-hotel Berbintang di Jakarta Periode Januari – Oktober 2006 ………………………………............	108
7.5.	Distribusi Pendapatan menurut Distribusi Normal…………..	123
10.1.	Luas Wilayah Kurva Normal Baku ……………………………..	205
10.2.	Tabel Bantu Uji Normalitas X²-Test dengan Pendekatan Kurva Normal Standard …………………………………………	207
10.3.	Ringkasan Hasil Analisis Linearitas Garis Regresi ……………	226
10.4.	Ringkasan Hasil Analisis Linearitas Garis Regresi ……………	227
11.1.	Nilai Penyimpangan Absolut dari Dua Grafik ………………	239
11.2.	Jumlah Nilai Absolute Error dari Dua Grafik .........................	239
11.3.	Hasil Least Square (Kuadrat Terkecil) dari Dua Estimator ...	240
11.4.	Biaya Perawatan tahunan Truk PT. Transportindo Perkasa	241
11.5.	Biaya Riset dan pengembangan Profit Tahunan PT. X ..........	243
11.6.	Menghitung Nilai Pembilang (Numerator) .............................	246
11.7.	Ilustrasi Korelasi Sempurna Variabel X dan Y .......................	251
11.8.	Ilustrasi Korelasi Nol antara Variabel X dan Y ......................	253
11.9.	Hubungan Biaya R & D Annual Profit ....................................	255
11.10.	Interpretasi Koefisien Korelasi ...............................................	256
11.11.	Biaya Riset dan Pengembangan Pofit Tahunan PT. X ........	257
12.1.	Biaya promosi & Jumlah Sales dengan Banyaknya Penjualan Selama 10 Tahun ..................................................	272
12.2.	Biaya promosi & Jumlah Sales dengan Banyaknya Penjualan Selama 10 Bulan ...................................................	279
12.3.	Tabel Bantu Metode Matriks ..............................................	283
13.1.	Rincian Skor Variabel X1-X5 dan Y dari 15 Responden ......	300
13.2.	Ringkasan Hasil Analisis Multikoleniaritas & Simpulannya Berdasarkan Koefisien Alpha .................................................	303
13.3.	Hasil Analisis Multikoleniaritas & Simpulannya Berdasarkan Koefisien F ................................................................................	303
13.4.	Ringkasan Hasil Analisis Heterokedastisitas dan Simpulannya Berdasarkan Koefisien Alpha ......................	314
13.5.	Hasil Analisis Heteroskedastisitas Berdasarkan Koefisien F...	315
14.1.	Kesalahan di dalam Uji Hipotesis ........................................	318
14.2.	Jenis Teknik Multivariat Dependen ....................................	320
14.3.	Jenis Teknik Multivariat Interdependen	322
14.4.	Jenis SEM dan Contoh Software yang Sesuai	335
15.1.	Jenis Data dan Pemilihan Metode Statistik Parametrik dan Non-Parametrik ..........................................................	345

DAFTAR GAMBAR

1.1.	Pembagian Statistik………………………………………………………...	9
2.1.	Sebelas Tahapan dalam Penelitian ……………………………………	16
2.2.	Proses Penelitian ……………………………………………………………	17
2.3.	Hubungan Statistik Dengan Pembagian Rancangan Penelitian ..	18
3.1.	Jenis-Jenis Data …………………………………………………………….	21
3.2.	Contoh Nilai Ujian ………………………………………………………….	25
5.1.	Bar dan Pie Chart Distribusi Peluang dari sekeping uang logam yang di tos ………………………………………………………….	56
5.2.	Bar dan Pie Chart Distribusi Peluang dari dua keeping mata uang logam yang di tos …………………………………………………..	56
5.3.	Bar dan Pie Chart Distribusi Peluang dari tiga mata uang logam yang di tos ………………………………………………………….	57
5.4.	Bar dan Pie Chart Distribusi Peluang dari empat mata uang logam yang di tos…………………………………………………...	57
5.5.	Bar dan Pie Chart Distribusi Peluang dari lima mata uang logam yang di tos ………………………………………………………….	58
5.6.	Bar dan Pie Chart Distribusi Peluang dari enam mata uang logam yang di tos ………………………………………………………….	58
5.7.	Distirbusi Probabilitas Normal denga mean yang sama tapi berbeda standar deviasinya ………………………………………...	63
5.8.	Distirbusi Probabilitas Normal denga mean yang berbeda tapi sama standar deviasinya …………………………………………...	63
5.9.	Tiga distribusi probabilitas normal ………………………………………	64
5.10.	Distribusi Probabilitas ………………………………………………………	65
5.11.	Distribusi Probabilitas ………………………………………………………	65
5.12.	Distribusi Probabilitas ………………………………………………………	66
5.13.	Figure Normal Distribution Ilustrating Coparability of Z Values and Standard Deviation …………………………………………………....	67
5.14.	Grafik Probabilitas Jumlah Karyawan Yang Bergaji di atas Rp. 4.500.000,- ………………………………………………………………	68
5.15.	Grafik Probabilitas Jumlah Karyawan Yang Bergaji antara Rp. 3.500.000,- s/d Rp. 4.500.000,- ………………………………………	70
5.16.	Grafik Probabilitas Jumlah Karyawan Yang Bergaji dibawah atau sama dengan Rp. 4.000.000,- ……………………………………...	71
5.17.	Grafik Probabilitas Jumlah Karyawan Yang Bergaji dibawah atau sama dengan Rp. 4.250.000,- ……………………………………...	73
5.18.	Grafik Probabilitas Jumlah Orang Yang Mendapatkan Nilai 8 Ke atas ……………………………………………………………………..	74
6.1.	Probalitas Nilai Rata-rata Sampel (0,0409 inches) ….........................	82
6.2.	Wilayah Yang Signifikan dan Tidak Signifikan pada Level 5% …….....	85
6.3.	Tiga Perbedaan Signifikan Level ……………………………………….....	87
6.4.	Pengujian Dua Sisi atau Dua Ekor (Two-tailed) ………………………...	88
6.5.	Pengujian Sisi Kiri (Left-tailed) ……………………………………………	89
6.6.	Pengujian sisi kanan (Right-tailed) ……………………………………....	89
6.7.	Pengujian Dua Sisi (Two-Tailed Test) …………………………………….	93
6.8.	Uji Hipotesis Satu Sisi ……………………………………………………..	95
6.9.	Uji Hipotesis Dua Sisi ……………………………………………………...	97
6.10	Mencari p Value pada Pengujian Hipotesis Dua Sisi ……………….....	97
7.1.	Grafik Histogram dan Bar Chart Pie Chart ……………………………....	104
7.2.	Kurva Ogive ………………………………………………………………….	105
7.3.	Kurva Simetris ……………………………………………………………….	123
7.4.	Kurva Menceng Ke Kanan ………………………………………………...	123
7.5.	Kurva Menceng Ke Kiri ……………………………………………………..	124
7.6.	Sk = positif, > mo > md ......................................................................................	125
7.7.	Sk = negatif, < mo < md.......................................................................................	125
7.8.	Sk = 0, = mo = md...................................................................................................	125
7.9.	Tiga Bentuk Kurtosis ………………………………………………………..	126

BAB 1

PENDAHULUAN

Bab ini akan membahas pengertian dasar statistik dengan sub-sub pokok bahasan sebagai berikut :

Sub Bab	Pokok Bahasan
A.	Sejarah dan Perkembangan Statistik
B.	Tokoh-tokoh Kontributor Statistika
C.	Definisi dan Konsep Statistik Modern
D.	Kegunaan Statistik
E.	Pembagian Statistik
F.	Statistik dan Komputer
G.	Soal Latihan

A. Sejarah dan Perkembangan Statistik

Penggunaan istilah statistika berakar dari istilah-istilah dalam bahasa latin modern statisticum collegium (“dewan negara”) dan bahasa Italia statista (“negarawan” atau “politikus”). Istilah statistik pertama kali digunakan oleh Gottfried Achenwall (1719-1772), seorang guru besar dari Universitas Marlborough dan Gottingen.

Gottfried Achenwall (1749) menggunakan Statistik dalam bahasa Jerman untuk pertama kalinya sebagai nama bagi kegiatan analisis data kenegaraan, dengan mengartikannya sebagai “ilmu tentang negara/state”. Pada awal abad ke-19 telah terjadi pergeseran arti menjadi “ilmu mengenai pengumpulan dan klasifikasi data”. Sir John Sinclair memperkenalkan nama dan pengertian statistics ini ke dalam bahasa Inggris.

E.A.W. Zimmerman mengenalkan kata statistics ke negeri Inggris. Kata statistics dipopulerkan di Inggris oleh Sir John Sinclair dalam karyanya: Statistical Account of Scotland 1791-1799. Namun demikian, jauh sebelum abad XVIII masyarakat telah mencatat dan menggunakan data untuk keperluan mereka. Pada awalnya statistika hanya mengurus data yang dipakai lembaga-lembaga administratif dan pemerintahan. Pengumpulan data terus berlanjut, khususnya melalui sensus yang dilakukan secara teratur untuk memberi informasi kependudukan yang selalu berubah.

Dalam bidang pemerintahan, statistik telah digunakan seiring dengan perjalanan sejarah sejak jaman dahulu. Kitab perjanjian lama (old testament) mencatat adanya kegiatan sensus penduduk. Pemerintah kuno Babilonia, Mesir, dan Roma mengumpulkan data lengkap tentang penduduk dan kekayaan alam yang dimilikinya. Data yang berhasil dikumpulkan pada saat itu sangat berguna untuk keperluan penarikan pajak dan rekrutmen tentara.

Pada abad pertengahan, pemerintah Inggris mulai melakukan pendaftaran lahan yang dimiliki oleh penduduk. Pada tahun 762 Masehi, Chralemagne meminta deskripsi yang lengkap tentang kepemilikan gereja. Baru pada awal abad IX, secara statistik dia berhasil menyelesaikan pekerjaan pembagian lahan untuk dipasang patok pada setiap luas kepemilikan lahan. Sekitar tahun 1086 Raja William the Conqueror meminta penulisan buku Domesday Book, sebuah buku yang mencatat tentang kepemilikan, luas serta nilai kekayaan lahan di Inggris. Domesday Book merupakan karya statistik yang pertama bagi Inggris.

Sejarah juga mencatat, karena Raja Henry VII khawatir akan terjadi wabah penyakit menular, maka pada tahun 1532 Inggris mulai mewajibkan mencatat setiap peristiwa kematian penduduknya. Hampir pada waktu yang bersamaan, Perancis mulai mewajibkan pegawai pemerintah untuk mencatat setiap peristiwa pembaptisan di gereja-gereja, kematian dan perkawinan. Selama meledaknya wabah penyakit menular pada akhir tahun 1500-an, pemerintah Inggris mulai menerbitkan angka statistik kematian secara berkala per minggu. Praktek semacam ini terus berjalan, dan pada tahun 1632 terbit buku Bills of Mortality yang isinya berupa catatan angka kelahiran dan kematian penduduk berdasarkan jenis kelamin. Pada tahun 1662 Kapten John Graunt menggunakan buku ini selama 30 tahun untuk memprediksi jumlah orang yang akan mati dari berbagai penyakit dan proporsi kelahiran laki-laki vs perempuan yang dapat diharapkan. Graunt kemudian menyimpulkan temuannya dalam sebuah karya yang berjudul Natural and Political Observation Made Upon the Bills of Mortality dan menjadikannya sebagai pelopor dalam analisis statistik. Untuk prestasinya dalam memprediksi kejadian yang akan datang dengan menggunakan data waktu lampau, Graunt dianugerahi gelar kehormatan sebagai anggota keluarga kerajaan (Original Royal Society).

Pada abad ke-19 dan awal abad ke-20 statistika mulai banyak digunakan dalam bidang matematika, terutama probabilitas. Statistika inferensial, cabang statistika yang pada saat ini sangat luas digunakan untuk mendukung metode ilmiah, dikembangkan pada paruh kedua abad ke-19 dan awal abad ke-20 oleh Ronald Fisher (peletak dasar statistika inferensial), Karl Pearson (metode regresi linear), dan William Sealey Gosset (meneliti problem sampel berukuran kecil). Penggunaan statistika pada masa sekarang dapat dikatakan telah menyentuh semua bidang ilmu pengetahuan, mulai dari astronomi hingga linguistika. Bidang-bidang ekonomi, biologi dan cabang-cabang terapannya, serta psikologi banyak dipengaruhi oleh statistika dalam metodologinya. Akibatnya lahirlah ilmu-ilmu gabungan seperti ekonometrika, biometrika (biostatistika), dan psikometrika.

Perkembangan statistik di Eropa mulai signifikan pada abad pertengahan, namun di Amerika baru pada tahun 1790. Peraturan Pemerintah Federal AS mengharuskan sensus dilakukan setiap 10 tahun. Menurut Levine dan Barenson (1996:2) secara historis, pertumbuhan dan perkembangan statistika modern dapat diruntut dari dua fenomena secara terpisah, yaitu adanya kebutuhan pemerintah untuk mengumpulkan data tentang kependudukan dan adanya perkembangan teori matematika probabilitas.

Meskipun ada kubu yang menganggap statistika sebagai cabang dari matematika, tetapi orang lebih banyak menganggap statistika sebagai bidang yang banyak terkait dengan matematika melihat dari sejarah dan aplikasinya. Di Indonesia, kajian statistika sebagian besar masuk dalam fakultas matematika dan ilmu pengetahuan alam, baik di dalam departemen itu sendiri.

Pada saat ini, data digunakan untuk berbagai keperluan seperti pengalokasian dana dari pemerintah dalam penyusunan Anggaran Pendapatan dan Belanja Negara (APBN). Sejarah dan perkembangan teori statistik telah melalui perjalanan yang panjang. Pada perkembangannya sekarang, analisis statistic telah digunakan dalam berbagai bidang ilmu dan profesi, termasuk dalam penelitian bisnis dan manajemen.

B. Tokoh-tokoh Kontributor Statistika

Sejarah telah mencatat beberapa kontributor Statistika, diantaranya :

· Carl Gauss

Johann Carl Friedrich Gauß (juga dieja Gauss) (lahir di Braunschweig, 30 April 1777 meninggal di Göttingen, 23 Februari 1855 pada umur 77 tahun) adalah matematikawan, astronom, dan fisikawan Jerman yang memberikan beragam kontribusi; ia dipandang sebagai salah satu matematikawan terbesar sepanjang masa selain Archimedes dan Isaac Newton.

Dilahirkan di Braunschweig, Jerman, saat umurnya belum genap 3 tahun, ia telah mampu mengoreksi kesalahan daftar gaji tukang batu ayahnya. Menurut sebuah cerita, pada umur 10 tahun, ia membuat gurunya terkagum-kagum dengan memberikan rumus untuk menghitung jumlah suatu deret aritmatika berupa penghitungan deret 1+2+3+...+100. Meski cerita ini hampir sepenuhnya benar, soal yang diberikan gurunya sebenarnya lebih sulit dari itu.

Gauss ialah ilmuwan dalam berbagai bidang: matematika, fisika, dan astronomi. Bidang analisis dan geometri menyumbang banyak sekali sumbangan-sumbangan pikiran Gauss dalam matematika. Kalkulus (termasuk limit) ialah salah satu bidang analisis yang juga menarik perhatiannya.

· Blaise Pascal

Blaise Pascal (lahir di Clermont-Ferrand, Perancis, 19 Juni 1623 – meninggal di Paris, Perancis, 19 Agustus 1662 pada umur 39 tahun) berasal dari Perancis. Minat utamanya ialah filsafat dan agama, sedangkan hobinya yang lain adalah matematika dan geometri proyektif. Bersama dengan Pierre de Fermat menemukan teori tentang probabilitas. Pada awalnya minat riset dari Pascal lebih banyak pada bidang ilmu pengetahuan dan ilmu terapan, di mana dia telah berhasil menciptakan mesin penghitung yang dikenal pertama kali. Mesin itu hanya dapat menghitung.

· Karl Pearson

Karl Pearson (27 Maret 1857 – 27 April 1936) adalah kontributor utama perkembangan awal statistika hingga sebagai disiplin ilmu tersendiri. Ia mendirikan Departemen Statistika Terapan di University College London pada tahun 1911; yang mana merupakan jurusan statistika pertama kali untuk tingkat universitas di dunia.

Pearson menikah dengan Maria Sharpe pada tahun 1890, dan membuahkan 3 anak. Puteranya Egon Sharpe Pearson, menjadi penggantinya sebagai Ketua Departemen Statistika Terapan di University College.

· Sir Ronald Fisher

Sir Ronald Aylmer Fisher, FRS (17 Februari 1890 – 29 Juli 1962) adalah pakar statistika, pertanian eksperimental, dan genetika kuantitatif asal Inggris. Fisher adalah pemberi landasan bagi banyak statistika modern, khususnya di bidang statistika inferensi, yang mempelajari teori estimasi dan uji hipotesis. Ia juga dikenal sebagai orang yang mampu menyatukan dua kutub perdebatan di awal perkembangan genetika modern: antara kutub genetika kuantitatif dan genetika kualitatif (genetika Mendel).

Richard Dawkins, tokoh pendukung neo-Darwinisme dan ateisme, menyebutnya sebagai "Pengganti Darwin terbesar", dan ahli sejarah statistika Anders Hald menyebut “Fisher” adalah seorang jenius yang dengan sendirian menciptakan dasar-dasar ilmu statistik modern".

Beberapa tokoh kontributor statistika lainnya :

· Sir Francis Galton

· William Sealey Gosset (dikenal dengan sebutan "Student")

· Gertrude Cox

· Charles Spearman

· Pafnuty Chebyshev

· Aleksandr Lyapunov

· Isaac Newton

· Abraham De Moivre

· Adolph Quetelet

· Florence Nightingale

· John Tukey

· George Dantzig

· Thomas Bayes

· Andi Hakim Nasution

C. Definisi dan Konsep Statistik Modern

Statistika adalah ilmu yang mempelajari bagaimana merencanakan, mengumpulkan, menganalisis, menginterpretasi, dan mempresentasikan data. Singkatnya, statistika adalah ilmu yang berkenaan dengan data. Istilah 'statistika' berbeda dengan 'statistik' (statistic). Statistika merupakan ilmu yang berkenaan dengan data, sedang statistik adalah data, informasi, atau hasil penerapan algoritma statistika pada suatu data. Dari kumpulan data, statistika dapat digunakan untuk menyimpulkan atau mendeskripsikan data; ini dinamakan statistika deskriptif. Sebagian besar konsep dasar statistika mengasumsikan teori probabilitas. Beberapa istilah statistika antara lain: populasi, sampel, unit sampel, dan probabilitas.

Statistika banyak diterapkan dalam berbagai disiplin ilmu, baik ilmu-ilmu alam (misalnya astronomi dan biologi maupun ilmu-ilmu sosial (termasuk sosiologi dan psikologi), maupun di bidang bisnis, ekonomi, dan industri). Statistika juga digunakan dalam pemerintahan untuk berbagai macam tujuan; sensus penduduk merupakan salah satu prosedur yang paling dikenal. Aplikasi statistika lainnya yang sekarang popular adalah prosedur jajak pendapat atau polling (misalnya dilakukan sebelum pemilihan umum), serta jajak cepat (perhitungan cepat hasil pemilu) atau quick count. Di bidang komputasi, statistika dapat pula diterapkan dalam pengenalan pola maupun kecerdasan buatan.

Diekhoff (1996: 2) mendefinisikan statistik sebagai berikut: “Statistics are procedures used to organized, condense and analyse data so as to answer question about the case represented by those data”. Definisi ini mengandung dua istilah: data dan case. Sedangkan Berenson dan Levine (1996:2) mendefinisikan Modern Statistics sebagai usaha mengumpulkan, menyajikan, mendeskripsikan dan mengkaraterisasikan informasi untuk membantu analisis data dan proses pengambilan keputusan.

D. Kegunaan Statistik

Rubin dan Levin (1991:3) mengutip pernyataan Benjamin Disraeli yang menggelitik peminat statistika, sebagai berikut : There are three kinds of lies : lies, damned lies and statistics”. Ada tiga jenis kebohongan, yaitu : kebohongan sesungguhnya, kebohongan dibawah sumpah dan kebohongan statistik. Selanjutnya dikutip pendapat Darrell Huff dalam bukunya How To Lie with Statistics. Ungkapan Huff selengkapnya : “The crooks already know these tricks, honest men must learn them in self-defense”. Tujuan pengutipan buku-buku tersebut adalah untuk menjelaskan bahwa banyak penggunaan statistic yang tidak benar, baik karena sengaja tidak jujur, minim pengetahuan tentang statistic atau sengaja menyesatkan pengguna data. Namun demikian, Newbold (1991 : 1), menyebutkan “Statistics is not irrelevant”, yang kira-kira dapat diartikan secara bebas “Statistik bukannya tidak relevan atau tidak penting”. Dia mencontohkan bahwa pada saat sekarang ini statistic telah merambah ke berbagai sektor kehidupan bisnis dan ekonomi sehari-hari. Seabad yang lalu, H.G. Wells juga pernah mengingatkan “Statistical thinking will one day be as necessary for efficient citizenship as the ability to read and write”. Wells mengatakan seabad yang lalu bahwa suatu hari cara berfikir dan kemampuan dalam statistic akan diperlukan oleh masyarakat yang efisien sebagaimana mereka memerlukan kemampuan membaca dan menulis.

Jika Anda ingin menyewa tukang kayu untuk membangun kitchen sets, Anda akan pilih tukang mana jika dihadapkan pada dua pilihan: pertama seorang tukang kayu yang hanya memiliki peralatan palu dan gergaji atau kedua seseorang yang memiliki peralatan yang lebih lengkap di dalam mobil khusus kerjanya? Untuk membuat kitchen set yang bagus tentu seorang tukang memerlukan peralatan yang lebih lengkap. Peralatan yang lebih lengkap tentu dapat diketahui dari data kualitas dan jumlah peralatan yang dimiliki seorang tukang kayu. Itulah kira-kira peranan statistic secara amat sederhana dalam menentukan sebuah keputusan.

Konsep Total Quality Management (TQM) oleh Edward Demming, menggunakan statistical thinking : as thought processes that focus on ways to understand, manage and reduce variation. Aplikasi statistik yang terkenal dalam bidang industri dalam upaya pengendalian kualitas diantaranya Statistical Proces Control (SPC) dan Statistical Quality Control (SQC).

Bebebarapa ilmu pengetahuan menggunakan statistika terapan sehingga mereka memiliki terminologi yang khusus. Disiplin ilmu tersebut antara lain:

· Aktuaria (penerapan statistika dalam bidang asuransi)

· Biostatistika atau biometrika (penerapan statistika dalam ilmu biologi)

· Statistika bisnis

· Ekonometrika

· Psikometrika

· Statistika sosial

· Statistika teknik atau teknometrika

· Fisika statistik

· Demografi

· Eksplorasi data (pengenalan pola)

· Literasi statistik

· Analisis proses dan kemometrika (untuk analisis data kimia analis dan teknik kimia)

Statistika memberikan alat analisis data bagi berbagai bidang ilmu. Kegunaannya bermacam-macam: mempelajari keragaman akibat pengukuran, mengendalikan proses, merumuskan informasi dari data, dan membantu pengambilan keputusan berdasarkan data. Statistika, karena sifatnya yang objektif, sering kali merupakan satu-satunya alat yang bisa diandalkan untuk keperluan-keperluan di atas.

Dalam lingkup bisnis dan manajemen, statistik diantaranya dapat diterapkan dalam ilmu :

1. Manajemen Pemasaran,

2. Manajemen Keuangan,

3. Manajemen Produksi/Operasi,

4. Manajemen Keuangan,

5. Manajemen Sumber Daya Manusia,

6. Akuntansi Manajemen.

E. Pembagian Statistik

Secara umum pembagian statistik dapat dikelompokkan menjadi dua bagian, yaitu :

1. Statistik Deskriptif

Statistik deskriptif adalah bagian statistic yang berusaha menjelaskan bagaimana data dikumpulkan dan diringkas lalu dipresentasikan. Berbagai gambaran karakteristik data yang berasal dari suatu populasi atau sampel biasanya disajikan dalam bentuk distribusi frekuensi, central tendensi, dispersi dan grafik. Menurut Levine dan Barenson (1996:3) disebutkan bahwa ”descriptive statistics can be defined as those methods involving the collection, presentation, and characterization of a set of data in order to describe properly the various features of that set of data”.

Walaupun peranan metode statistic deskriptif sangat penting dalam penyajian dan karakterisasi data, namun perkembangan metode statistik inferensial sejalan dengan perkembangan teori probabilitas menjadikan penggunaan statistic dapat diterapkan pada bidang yang lebih luas dalam berbagai bidang penelitian pada saat ini.

2. Statistik Inferensial

Awal mula statistika probabilitas dapat ditelusuri dari pertengahan abad XVII dimana terjalin hubungan yang akrab antara ahli matematika Pascal dengan penjudi ulung Chevalier de Mere dalam penelitian tentang peluang memenangkan permainan pada arena perjudian. Tokoh selanjutnya sebagai kontributor statistic inferensial adalah ahli matematika Bernouli, DeMoivre, dan Gauss. Namun perkembangan sangat berarti baru terjadi pada abad XX ini, dengan kontribusi para ahli matematika seperti Pearson, Fisher, Gosse, Neyman, Wald dan Tukey.

Statistik Inferensial yaitu bagian statistic yang bertujuan menganalisis data, kemudian menginterprestasikan atau membuat kesimpulan hasil analisis tersebut. Kata inferensial berasal dari bahasa Inggris to infere, yang artinya menyimpulkan. Misalkan keadaan cuaca hari berawan dan matahari tertutup awan, maka dapat disimpulkan bahwa akan segera turun hujan. Jadi kesimpulan dibuat berdasarkan fakta atau data yang ada. Statistik inferensial mengambil peran yang lebih banyak dan penting dibanding statistik deskriptif.

Levine dan Barenson (1996:3) mendefinisikan statistika inferensial sebagai metode yang memungkinkan membuat estimasi karakteristik populasi atau membuat keputusan mengenai populasi hanya berdasarkan hasil dari sampel. Selengkapnya dinyatakan : ”Inferential statistics can be defined as those methods that make possible the estimation of a characteristic of population or making the decision concerning a population based only on sampel results”.

Selanjutnya Rubin dan Levin (1991:3) menjelaskan statistik enferensial adalah upaya melakukan generalisasi kesimpulan atas populasi. Metode dan teknik statistik inferensial dapat digunakan dalam cabang statistika yang disebut Decision Theory.

Untuk mengklarifikasi definisi tersebut, diperlukan definisi lebih lanjut mengenai hal-hal berikut :

1. Populasi (universe) adalah total item atau objek yang menjadi perhatian penelitian.

2. Sampel (contoh) adalah bagian dari populasi yang dipilih untuk keperluan analisis.

3. Parameter adalah jumlah ukuran yang dihitung untuk menjelaskan karakteristik seluruh populasi.

4. Angka atau nilai statistik adalah jumlah ukuran yang dihitung untuk menjelaskan karakteristik dari sampel populasi.

Statistik inferensial dibagi menjadi dua, yaitu Statistik Parametrik dan Non-parametrik.

a. Statistik Parametrik.

Statistik paramterik digunakan untuk data sampel yang berdistibusi normal. Oleh karenanya, untuk menggunakan statistik parametrik terlebih dahulu harus dilakukan uji normalitas sebaran data. Jika distribusi data bersifat normal, maka analisis dapat menggunakan statistik parametrik. Jika sebaran data tidak terdistribusi secara normal, maka dapat digunakan statistik non-parametrik.

Pengujian yang dapat dilakukan pada statistik parametrik diantaranya :

Uji perbedaan

Tujuannya untuk mengetahui apakah sebuah data sampel berbeda nyata dengan sampel yang lain. Pengujian yang digunakan adalah: independent sampel t test, paired sampel test dan one sampel test.

Uji Asosiasi

Tujuannya untuk mengetahui apakah dua variabel (bebas dan independent) memiliki hubungan timbal balik (asosiatif/korelatif) atau tidak. Pengujian yang digunakan adalah: korelasi, regresi dan crosstab.

Analisis multivariate.

Tujuannya untuk mengetahui bagaimana struktur data variabel yang banyak Pengujian yang digunakan adalah: analisis diskriminan dan analisis faktor.

b. Statistik Non-Parametrik.

Statistik non-paramterik digunakan pada kondisi-kondisi penelitian tertentu saja, seperti : data tidak terdistribusi secara normal dan jumlah sampel kecil (< 30). Statistik non parametrik sifatnya terlalu sederhana, sehingga kadang hasilnya dapat diragukan. Pengujian yang dapat dilakukan pada statistik parametrik diantaranya : Sign Test, U-test, dll.

Sumber : Dari berbagai literatur, diolah oleh penulis.

Gambar 1.1. Pembagian Statistik.

F. Statistik dan Komputer

Telah lebih dari dua dasawarsa ilmu statistic berubah secara drastis seiring perkembangan program lunak (software) komputer, khususnya program untuk analisis statistic. Pada era 1980-an software statistic mengalami revolusi teknologi tercepat. Perkembangan penggunaan komputer pribadi juga memicu pembuatan software statistic. Program-program statistic yang terkenal diantaranya : SAS, SPSS dan MINITAB.

Berikut ini adalah berbagai perangkat lunak statistika yang banyak dikenal pada saat ini:

No	PRODUK	Windows	Mac OS	Linux		BSD	Unix
1	AcaStat	Ya	Tidak	Tidak	Tidak		Tidak
2	ADaMSoft	Ya	Ya	Ya	Ya		Ya
3	Analyse-it	Ya	Tidak	Tidak	Tidak		Tidak
4	Auguri	Ya	Tidak	Tidak	Tidak		Tidak
5	BioStat	Ya	Tidak	Tidak	Tidak		Tidak
6	BMDP	Ya
7	BrightStat	Ya	Ya	Ya	Tidak		Ya
8	Dataplot	Ya	Ya	Ya	Ya		Ya
9	EasyReg	Ya	Tidak	Tidak	Tidak		Tidak
10	Epi Info	Ya	Tidak	Tidak	Tidak		Tidak
11	EViews	Ya	Tidak diteruskan (1.1)	Tidak	Tidak		Tidak
12	GAUSS	Ya	Ya	Ya	Tidak		Ya
13	Golden Helix	Ya	Ya	Ya	Tidak		Ya
14	GraphPad Prism	Ya	Ya	Tidak	Tidak		Tidak
15	gretl	Ya	Ya	Ya	Tidak		Tidak
16	JMP	Ya	Ya	Ya	Tidak		Ya
17	JHepWork	Ya	Ya	Ya	Ya		Ya
18	MacAnova	Ya	Ya	Ya	Ya		Ya
19	Maple	Ya	Ya	Ya	Templat:?		Ya
20	Mathematica	Ya	Ya	Ya	Tidak		Ya
21	MedCalc	Ya	Tidak	Tidak	Tidak		Tidak
22	Minitab	Ya	Tidak diteruskan	Tidak	Tidak		Tidak
23	modelQED	Ya	Tidak	Tidak	Tidak		Tidak
24	NCSS	Ya	Tidak	Tidak	Tidak		Tidak
25	NumXL	Ya	Tidak	Tidak	Tidak		Tidak
26	OpenEpi	Ya	Ya	Ya	Ya		Ya
27	Origin	Ya	Tidak	Tidak	Tidak		Tidak
28	Partek	Ya	Tidak	Ya	Tidak		Tidak
29	Primer	Ya	Tidak	Tidak	Tidak		Tidak
30	PSPP	Ya	Ya	Ya	Ya		Ya
31	R Commander	Ya	Ya	Ya	Ya		Ya
32	R	Ya	Ya	Ya	Ya		Ya
33	RATS	Ya	Ya	Ya	Tidak		Ya
34	RKWard	Tidak	Tidak	Ya	Tidak		Ya
35	Sage	Tidak	Ya	Ya	Tidak		Ya
36	SalStat	Ya	Ya	Ya	Ya		Ya
37	SAS	Ya	Tidak diteruskan	Ya	Tidak		Ya
38	SciPy
39	SHAZAM	Ya	Tidak	Tidak	Tidak		Tidak
40	SOCR	Ya	Ya	Ya	Ya		Ya
41	SOFA	Ya	Ya	Ya	Ya		Ya
42	SPlus	Ya	Tidak	Ya	Tidak		Ya
43	SPSS	Ya	Ya	Ya	Tidak		Tidak
44	Stata	Ya	Ya	Ya	Tidak		Ya
45	Statgraphics	Ya	Tidak	Tidak	Tidak		Tidak
46	STATISTICA	Ya	Tidak	Tidak	Tidak		Tidak
47	Statistix	Ya	Tidak	Tidak	Tidak		Tidak
48	StatIt	Ya	Tidak	Tidak	Tidak		Tidak
49	StatPlus	Ya	Ya	Tidak	Tidak		Tidak
50	StatsDirect	Ya	Tidak	Tidak	Tidak		Tidak
51	SYSTAT	Ya	Tidak	Tidak	Tidak		Tidak
52	Total Access Statistics	Ya	Tidak	Tidak	Tidak		Tidak
53	Unistat	Ya	Tidak	Tidak	Tidak		Tidak
54	VisualStat	Ya	Tidak	Tidak	Tidak		Tidak
55	WinPepi	Ya	Tidak	Tidak	Tidak		Tidak
56	WinSPC	Ya	Tidak	Tidak	Tidak		Tidak
57	XLStat	Ya	Ya	Tidak	Tidak		Tidak
58	XploRe	Ya	Tidak	Ya	Tidak		Ya
59	Zaitun Time Series	Ya	Tidak	Tidak	Tidak		Tidak

G. Soal Latihan.

1. Jelaskan sejarah perkembangan ilmu statistik.

2. Tokoh statistika siapa yang paling Anda kagumi? Mengapa?

3. Apa yang dimaksud dengan statistika modern? Jelaskan!

4. Jelaskan kegunaan mempelajari statistika!

5. Jelaskan pembagian statistika!

6. Apakah perbedaan statistik deskriptif vs inferensial? Jelaskan!

7. Apakah perbedaan mendasar antara statistika parametrik dan non parametrik?

8. Program komputer statistik apa saja yang pernah Anda dengar atau ketahui?

Bahan Bacaan :

1. Berenson L. Mark and Levine M. David (1996), Basic Business Statistics, Concepts and Application, 6^th Edition, Prentice-Hall International Edition, USA.

2. Levin I. Richard and Rubin S. David (1991), Statistics for Management, 5^th Edition, Prentice-Hall International Edition, USA.

3. Newbold Paul (1991), Statistics for Business and Economics, 3^rd Edition, Prentice-Hall International Edition, USA.

4. Wikipedia

Selasa, 01 Oktober 2013

Serial Buku : Statistika Penelitian Manajemen dengan Program SPSS. Penulis : Prof. Dr. Siswoyo Haryono, MM, MPd. Penerbit PT. Intermedia Personalia Utama, Jakarta (Anggota IKAPI) ISBN 9786029844917, Tahun 2013, Jumlah halaman 390.

Tidak ada komentar:

Posting Komentar