STATISTIKA

1. Data Diskret

1.1. Data diskret adalah jenis data kuantitatif yang hanya mengambil nilai-nilai tertentu atau terpisah, dan tidak dapat mengambil nilai-nilai di antara nilai-nilai tersebut. Data diskret terdiri dari sejumlah terbatas dari nilai-nilai yang dapat diukur, seperti bilangan bulat. Data ini umumnya dihasilkan dari penghitungan jumlah, frekuensi, atau proporsi suatu kejadian atau peristiwa

1.2. Contoh data diskret dalam kehidupan sehari-hari adalah jumlah anak dalam sebuah keluarga, jumlah pengunjung yang masuk ke dalam sebuah museum dalam sehari, jumlah pengunjung dalam sebuah acara olahraga, atau jumlah pasien yang mendaftar di sebuah klinik dalam satu hari. Data diskret dapat dianalisis dengan menggunakan teknik statistik deskriptif seperti mean, median, dan modus untuk menggambarkan data, serta teknik statistik inferensial untuk menarik kesimpulan dari data tersebut. Beberapa contoh teknik inferensial yang umum digunakan untuk data diskret adalah uji chi-square, uji Fisher, atau uji t. Penting untuk memahami jenis data yang diolah karena jenis data yang berbeda memerlukan metode analisis yang berbeda pula

2. Data kotinu

2.1. Data kontinu adalah jenis data kuantitatif yang dapat mengambil nilai-nilai apa pun di antara dua nilai tertentu, dan memiliki rentang nilai yang tak terbatas. Data ini umumnya dihasilkan dari pengukuran yang sangat presisi, seperti waktu, panjang, atau berat. Data kontinu dapat diukur dalam satuan yang berbeda dan dapat memiliki beberapa nilai desimal

2.2. Contoh data kontinu dalam kehidupan sehari-hari termasuk tinggi badan, berat badan, tekanan darah, suhu, atau usia. Meskipun nilai-nilai ini dapat dibulatkan menjadi angka bulat atau bilangan desimal, mereka tetap dianggap sebagai data kontinu karena dapat diukur dalam satuan yang sangat presisi. Data kontinu dapat dianalisis dengan menggunakan teknik statistik deskriptif seperti mean, median, dan standard deviation untuk menggambarkan data, serta teknik statistik inferensial seperti uji t, analisis regresi, atau analisis varians untuk menarik kesimpulan dari data tersebut. Penting untuk memahami jenis data yang diolah karena jenis data yang berbeda memerlukan metode analisis yang berbeda pula

3. Data Primer

3.1. Data primer adalah jenis data yang diperoleh secara langsung dari sumbernya, melalui metode pengumpulan data yang spesifik seperti observasi, wawancara, kuesioner, atau eksperimen. Data ini belum pernah dipublikasikan sebelumnya dan diperoleh secara khusus untuk tujuan penelitian tertentu

3.2. Contoh data primer dalam penelitian bisa berupa data yang dikumpulkan oleh peneliti melalui survei atau observasi, data hasil wawancara dengan responden, data hasil eksperimen laboratorium, atau data hasil pengujian produk baru. Data primer biasanya lebih akurat dan relevan dengan tujuan penelitian daripada data sekunder, karena data ini dikumpulkan secara langsung dari sumbernya. Namun, pengumpulan data primer juga membutuhkan waktu dan biaya yang lebih banyak, dan memerlukan desain penelitian yang baik untuk memastikan validitas dan reliabilitas data. Analisis data primer dapat dilakukan dengan menggunakan berbagai teknik statistik deskriptif dan inferensial, tergantung pada jenis data yang dikumpulkan dan tujuan penelitian yang ingin dicapai

4. Data Sekunder

4.1. Data sekunder adalah jenis data yang telah dikumpulkan oleh pihak lain sebelumnya untuk tujuan tertentu, dan dapat digunakan kembali untuk penelitian lain. Data ini biasanya diperoleh dari sumber seperti jurnal ilmiah, data pemerintah, basis data industri, atau laporan publik

4.2. Contoh data sekunder dalam penelitian bisa berupa data kependudukan dari Badan Pusat Statistik (BPS), data pasar dari lembaga riset pasar, data kesehatan dari rumah sakit atau lembaga medis, atau data lingkungan dari lembaga lingkungan. Keuntungan utama dari penggunaan data sekunder adalah waktu dan biaya yang lebih efisien dibandingkan dengan pengumpulan data primer, serta ketersediaan data yang lebih luas dan beragam. Namun, kelemahan dari data sekunder adalah terbatasnya kontrol peneliti atas desain dan metode pengumpulan data, dan terkadang kualitas data yang tidak memadai. Analisis data sekunder dapat dilakukan dengan menggunakan berbagai teknik statistik deskriptif dan inferensial, tergantung pada jenis data yang digunakan dan tujuan penelitian yang ingin dicapai. Penting untuk memastikan bahwa data yang digunakan sesuai dengan tujuan penelitian dan memiliki kualitas yang memadai untuk mendapatkan hasil yang akurat dan dapat diandalkan

5. Skala Pengukuran Data

5.1. Skala pengukuran data adalah cara atau metode yang digunakan untuk mengukur atau menyatakan nilai atau kategori dari data yang dikumpulkan dalam suatu penelitian. Skala pengukuran data berguna untuk memudahkan analisis data dan menentukan jenis analisis statistik yang sesuai untuk data yang dikumpulkan

5.2. jenis skala pengukuran data yang umum digunakan: Skala nominal: Skala pengukuran data nominal adalah skala yang digunakan untuk mengklasifikasikan data dalam kategori-kategori yang tidak memiliki tingkatan atau tingkat yang sama. Contohnya, jenis kelamin, status pernikahan, atau warna rambut. Skala ordinal: Skala pengukuran data ordinal adalah skala yang digunakan untuk mengklasifikasikan data dalam kategori-kategori yang memiliki tingkatan atau urutan yang berbeda. Contohnya, tingkat pendidikan (SD, SMP, SMA, dan lain-lain), atau peringkat dalam suatu kompetisi. Skala interval: Skala pengukuran data interval adalah skala yang digunakan untuk mengukur data dalam satuan yang sama dengan interval yang sama, tanpa memiliki nilai nol mutlak. Contohnya, suhu dalam Celsius atau Fahrenheit. Skala rasio: Skala pengukuran data rasio adalah skala yang digunakan untuk mengukur data dalam satuan yang sama dengan interval yang sama dan memiliki nilai nol mutlak. Contohnya, berat badan, tinggi badan, atau waktu. Pemilihan skala pengukuran data yang tepat sangat penting untuk memudahkan analisis data dan interpretasi hasil penelitian secara akurat dan valid. Selain itu, pemilihan skala pengukuran data juga mempengaruhi jenis analisis statistik yang digunakan untuk menganalisis data.

5.3. Skala pengukuran data biasanya digunakan untuk mengelompokkan atau mengklasifikasikan data dalam kategori tertentu, dan untuk mengukur nilai atau besaran dari data yang dikumpulkan dalam suatu penelitian. Skala pengukuran data merupakan bagian penting dari metodologi penelitian, karena akan mempengaruhi jenis analisis statistik yang akan digunakan. Skala pengukuran data digunakan dalam berbagai bidang penelitian seperti ilmu sosial, ekonomi, kedokteran, dan ilmu alam. Skala pengukuran data biasanya digunakan untuk: Mengelompokkan data dalam kategori-kategori tertentu untuk memudahkan analisis, seperti jenis kelamin, agama, atau status perkawinan. Mengukur nilai atau besaran dari data yang dikumpulkan, seperti berat badan, tinggi badan, atau umur. Memperoleh informasi tentang preferensi atau persepsi responden, seperti skala likert untuk mengukur kepuasan pelanggan atau tingkat persetujuan terhadap suatu kebijakan. Mengumpulkan data mengenai pengamatan atau hasil eksperimen, seperti skala pengukuran kinerja pada suatu tugas atau waktu yang diperlukan untuk menyelesaikan suatu aktivitas. Pemilihan skala pengukuran data yang tepat sangat penting untuk memudahkan analisis data dan interpretasi hasil penelitian secara akurat dan valid. Sebagai peneliti, penting untuk mempertimbangkan dengan cermat skala pengukuran data yang digunakan sesuai dengan tujuan penelitian dan karakteristik data yang dikumpulkan

5.4. Berikut adalah contoh dari beberapa jenis skala pengukuran data: Skala Nominal: Skala ini digunakan untuk mengelompokkan data dalam kategori yang tidak mempunyai urutan atau peringkat tertentu. Contoh dari skala nominal adalah jenis kelamin (laki-laki/perempuan), agama (Islam/Kristen/Hindu/Budha), atau status perkawinan (belum menikah/menikah/bercerai). Skala Ordinal: Skala ini digunakan untuk mengelompokkan data dalam kategori dengan urutan atau peringkat tertentu. Contoh dari skala ordinal adalah tingkat pendidikan (SD/SMP/SMA/Diploma/Sarjana), kelas sosial (rendah/menengah/tinggi), atau tingkat keparahan suatu gejala (ringan/sedang/berat). Skala Interval: Skala ini digunakan untuk mengukur data dalam skala yang mempunyai ukuran atau interval yang sama antara satu titik dengan titik lainnya. Contoh dari skala interval adalah suhu dalam derajat Celsius atau Fahrenheit, atau waktu dalam jam, menit, dan detik. Skala Rasio: Skala ini merupakan jenis skala yang paling lengkap, karena memiliki sifat interval dan memiliki titik nol yang menunjukkan adanya ketiadaan dari suatu variabel. Contoh dari skala rasio adalah berat badan, tinggi badan, atau usia. Pemilihan skala pengukuran data yang tepat sangat penting untuk memudahkan analisis data dan interpretasi hasil penelitian secara akurat dan valid

6. Penerapan data statistika dalam pemerintahan

6.1. Data statistik lebih banyak digunakan oleh instansi pemerintah karena data statistik dapat memberikan informasi yang sangat penting untuk mengambil keputusan dalam berbagai bidang. Instansi pemerintah harus memperoleh data yang akurat dan terpercaya untuk mengambil keputusan yang berkaitan dengan kebijakan publik dan program-program pemerintah. Beberapa alasan mengapa instansi pemerintah lebih banyak menggunakan data statistik adalah:

6.2. Beberapa alasan mengapa instansi pemerintah lebih banyak menggunakan data statistik adalah: Data statistik lebih banyak diguna kan oleh instansi pemeri ntah karena data statis tik dapat memberikan informasi yang sangat penti ng untuk mengambil keput usan dalam berbagai bidan g. Instansi pemerintah harus memperoleh data yang akura t dan terpercaya untuk menga mbil keputusan yang berka itan dengan kebijakan publi k dan program-program pemer intah. Beberapa alasan mengapa inst ansi pemerintah lebih bany ak menggunakan data stat istik adalah: Mendukung kebijakan publ ik: Data statistik memb erikan informasi yang pent ing bagi pemerintah untuk mengetahui kondisi sos ial dan ekonomi mas yarakat, sehingga dapat men gambil keputusan yang tep at dalam merumuskan keb ijakan publik. Pengawasan dan evaluasi pro gram pemerintah: Data sta tistik dapat digunakan untuk mengevaluasi program-program pe merintah dan me mantau perkembangan pr ogram tersebut. Perencanaan pembangunan: Da ta statistik dapat di gunakan untuk merencanakan pe mbangunan di berbagai se ktor, seperti infrastruktur, kesehatan, p endidikan, dan lain-lain. Meningkatkan efisiensi p enggunaan anggaran: Data s tatistik dapat digunakan u ntuk memantau dan m engevaluasi penggunaan a nggaran pemerintah agar l ebih efektif dan efisien. Meningkatkan transparansi: Data statistik dapat membantu meningkatkan transparansi pemerintah dalam menyediakan informasi publik yang akurat dan terpercaya. Oleh karena itu, data statistik sangat penting dalam pengambilan keputusan di instansi pemerintah. Instansi pemerintah harus memperoleh data yang akurat, terpercaya, dan up-to-date agar kebijakan publik yang diambil dapat mencapai tujuan yang diharapkan

7. Penerapan data statistika dalam industri

7.1. data statistik bisa digunakan dalam perindustrian untuk membantu perusahaan dalam berbagai hal, seperti: Peningkatan kualitas produk: Data statistik dapat digunakan untuk memonitor dan menganalisis kualitas produk, sehingga perusahaan dapat meningkatkan kualitas produk untuk memenuhi kebutuhan pelanggan dan persaingan pasar. Pengendalian proses produksi: Data statistik dapat digunakan untuk mengontrol proses produksi, mengidentifikasi dan memperbaiki masalah produksi, serta meningkatkan efisiensi proses produksi. Peramalan permintaan: Data statistik dapat digunakan untuk meramalkan permintaan pasar, sehingga perusahaan dapat merencanakan produksi dan persediaan yang tepat. Analisis biaya dan keuntungan: Data statistik dapat digunakan untuk menganalisis biaya produksi, keuntungan, dan margin keuntungan, sehingga perusahaan dapat mengambil keputusan yang lebih baik dalam hal harga, produksi, dan pengeluaran. Pengembangan strategi pemasaran: Data statistik dapat digunakan untuk menganalisis tren pasar dan perilaku pelanggan, sehingga perusahaan dapat mengembangkan strategi pemasaran yang efektif untuk meningkatkan penjualan dan pangsa pasar. Dalam industri, penggunaan data statistik sangat penting untuk meningkatkan efisiensi, kualitas, dan daya saing perusahaan. Dengan memanfaatkan data statistik secara tepat, perusahaan dapat memperoleh keuntungan yang lebih besar dan dapat mempertahankan keberlangsungan usahanya di pasar yang semakin kompetitif.

8. PENGERTIAN DASAR STATISTIKA

8.1. Statistika adalah ilmu yang berkaitan dengan pengumpulan, analisis, interpretasi, dan presentasi data. Secara umum, statistika digunakan untuk memahami fenomena dalam populasi berdasarkan informasi yang diperoleh dari sampel.

8.2. statistika terbagi menjadi dua cabang utama, yaitu statistika deskriptif dan statistika inferensial. Statistika deskriptif digunakan untuk menggambarkan dan meringkas data, sedangkan statistika inferensial digunakan untuk membuat kesimpulan dan melakukan prediksi berdasarkan sampel yang diambil dari populasi.

9. PENGGUNAAN STATISTIKA

9.1. Penggunaan statistika sangat luas dan diterapkan di berbagai bidang, seperti ekonomi, bisnis, kedokteran, ilmu sosial, dan masih banyak lagi. Dalam dunia modern, statistika juga digunakan dalam analisis data besar (big data) dan kecerdasan buatan (artificial intelligence) untuk mengambil keputusan yang lebih tepat dan akurat.

10. CAABANG UTAMA STAISTIKA

10.1. STATISTIKA DESKRIPTIF

10.1.1. 1. Tujuan: Statistika deskriptif digunakan untuk menggambarkan dan meringkas data yang ada 2. Jenis data: Statistika deskriptif hanya digunakan untuk data yang sudah dikumpulkan dan tersedia 3. Ukuran pemusatan dan penyebaran: Statistika deskriptif memberikan informasi tentang ukuran pemusatan (seperti rata-rata, median, dan modus) dan ukuran penyebaran (seperti rentang, simpangan baku, dan kuartil) dari data yang ada 4. Metode analisis: Statistika deskriptif menggunakan metode grafik dan tabel untuk menggambarkan data dan memperoleh informasi tentang distribusi data 5. Populasi: Statistika deskriptif dapat diterapkan pada seluruh populasi yang ada Contoh: Statistika deskriptif dapat digunakan untuk menggambarkan data dari sekelompok siswa dalam sebuah kelas,

10.2. STATISTIKA INFERENSIAL

10.2.1. 1.Tujuan statistika inferensial digunakan untuk membuat kesimpulan dan melakukan prediksi berdasarkan sampel yang diambil dari populas 2.Jenis data : statistika inferensial digunakan untuk mengambil kesimpulan dari data yang diambil dari sampel dan kemudian diterapkan pada populasi 3. Ukuran pemusatan dan penyebaran:statistika inferensial mencari tahu apakah perbedaan antara dua atau lebih kelompok data signifikan atau tidak 4. Metode analisis:statistika inferensial menggunakan uji hipotesis, regresi, dan analisis varians untuk mencari hubungan antara dua variabel atau lebih 5. Populasi:statistika inferensial hanya dapat diterapkan pada sampel yang diambil dari populasi contoh : statistika inferensial dapat digunakan untuk mengambil kesimpulan apakah program pembelajaran yang baru efektif dalam meningkatkan nilai rata-rata siswa di seluruh sekolah

11. Data Kualitatif

11.1. Data ku alitatif ad alah da ta ya ng be rupa de skripsi at au na rasi te ntang si fat at au ku alitas su atu fe nomena. Da ta in i ti dak da pat di ukur de ngan an gka at au st atistik, dan b iasanya d iperoleh m elalui m etode o bservasi, w awancara, a tau p engamatan p artisipan. Data k ualitatif s ering d igunakan d alam p enelitian s osial d an i lmu h umaniora u ntuk m emahami pengalaman, pandangan, atau persepsi individu atau kelompok tentang suatu fenomena. Data ini mencakup informasi tentang konsep, ide, nilai, keyakinan, sikap, dan pengalaman subjektif yang sulit diukur dengan angka atau statistik.

11.2. Contoh data kualitatif dalam penelitian sosial dapat berupa transkrip wawancara, catatan lapangan dari pengamatan partisipan, atau dokumen yang dihasilkan oleh kelompok atau individu. Data kualitatif juga dapat dianalisis dengan menggunakan teknik analisis kualitatif seperti analisis isi, analisis naratif, atau analisis tematik untuk mengidentifikasi pola dan tema yang muncul dari data.

12. Data Kuantitatif

12.1. Data kuantitatif adalah data yang dapat diukur dengan angka atau statistik, dan biasanya diperoleh melalui pengumpulan data dengan menggunakan instrumen seperti kuesioner, tes, atau pengamatan. Data kuantitatif mencakup informasi tentang jumlah, frekuensi, ukuran, atau tingkat yang dapat diukur atau dihitung. Data kuantitatif sering digunakan dalam penelitian ilmiah, bisnis, dan keuangan, serta dalam pengambilan keputusan. Data ini dapat dianalisis dengan menggunakan teknik analisis kuantitatif seperti statistik deskriptif, inferensial, regresi, dan analisis varians untuk mengevaluasi hubungan antara variabel atau menganalisis perbedaan antara kelompok

12.2. Contoh data kuantitatif dalam penelitian ilmiah dapat berupa data biologis seperti tinggi, berat badan, tekanan darah, atau kadar hormon dalam darah. Sedangkan dalam penelitian bisnis, data kuantitatif dapat berupa data penjualan, data keuangan, atau data pasar yang dapat diukur dengan angka

12.3. Dalam analisis data kuantitatif, data dapat diwakili dalam bentuk tabel, grafik, atau diagram untuk memudahkan pemahaman dan analisis