Persyaratan Pembuatan dan Perpanjang SKCK

Statistik memegang peranan yang penting dalam penelitian, baik dalam penyusunan model, perumusan hipotesa, dalam pengembangan alat dan instrumen pengumpulan data, dalam penyusunan desain penelitian, dalam penentuan sampel dan dalam analisa data. Dalam banyak hal, pengolahan dan analisa data tidak luput dari penerapan teknik dan metode statistik tertentu, yang mana kehadirannya dapat memberikan dasar bertolak dalam menjelaskan hubungan-hubungan yang terjadi. Statistik dapat digunakan sebagai alat untuk mengetahui apakah hubungan kausalitas antara dua atau lebih variabel benar-benar terkait secara benar dalam suatu kausalitas empiris ataukah hubungan tersebut hanya bersifat random atau kebetulan saja.

Statistik telah memberikan teknik-teknik sederhana dalam mengklasifikasikan data serta dalam menyajikan data secara lebih mudah, sehingga data tersebut dapat dimengerti secara lebih mudah. Statistik telah dapat menyajikan suatu ukuran yang dapat mensifatkan populasi ataupun menyatakan variasinya, dan memberikan gambaran yang lebih baik tentang kecenderungan tengah-tengah dari variabel.

Statistik dapat menolong peneliti untuk menyimpulkan apakah suatu perbedaan yang diperoleh benar-benarberbeda secara signifikan. Apakah kesimpulan yang diambil cukup refresentatif untuk memberikan infrensi terhadap populasi tertentu.

Teknik-teknik statistik juga dapat digunakan dalam pengujian hipotesa, mengingat tujuan penelitian pada umumnya adalah untuk menguji hipotesa-hipotesa yang telah dirumuskan, maka statistik telahbanyak sekali menolong peneliti dalam mengambil keputusan untuk menerima atau menolak suatu hipotesa. Statistik juga dapat meningkatkan kecermatan peneliti dalam rangka mengambil keputusan terhadap kesimpulan-kesimpulan yang ingin ditarik.

Penarikan kesimpulan secara statistik memungkinkan peneliti melakukan kegiatan ilmiah secara lebih ekonomis dalam pembuktian induktif. Tetapi harus disadari bahwa statistik hanya merupakan alat dan bukan tujuan dari analisa. Karena itu, janganlah dijadikan statistik sebagai tujuan yang menentukan komponen-komponen peneliti yang lain.

Klasifikasi Data

Berdasarkan jenis perolehannya/pengumpulannya, data diklasifikasikan menjadi 5 macam tipe atau skala, yaitu:

1. Skala Nominal
   Data nominal diperoleh dari hasil observasi atau pengamatan, sehingga hasilnya berbentuk kualitatif. Namun apabila data nominal disimpulkna menjadi data numerik (kuantitatif), maka bilangan bersifat diskrit dan tidak mengenal urutan (artinya: tiap unsurnya tidak mempunyai arti menurut besar atau posisinya), datanya dapat secara bebas disusun tanpa memperhatikan urutan, dan dapat dipertukarkan.
   Contoh: Simbol numerik dari variabel jenis agama: 1= Islam, 2=Kristen, 3= katolik, 4= Hindu, 5= Budha.
   Simbol numeric dari variabel jenis kelamin: 1 = Pria, 2 = Wanita.
   Contoh tersebut menunjukkan bahwa bilangan-bilangan tersebut dapat dipertukarkan sesuai kesepakatan dan tidak akan mempengaruhi urutan skalanya.
   
   
2. Skala Ordinal
   Data ordinal berasal dari pengamatan, observasi, atau angket berskala dari satu variabel. Hasil observasi berbentuk kualitatif dan apabila datanya disimbolkan menjadi data numeric, maka bilangan yang digunakan bersifat diskrit dan mengenal urutan menurut kualitas atributnya.
   Contoh: Data dari variabel motivasi mahasiswa berkuliah. Urutan dimulai dari bilangan 1 sampai 5 untuk menyimbolkan kualitas. 5 = Sangat Bagus, 4 = Bagus, 3 = Sedang, 2 = Jelek, 1 = Sangat Jelek.
   Bilangan pengganti kualitas tersebut mempunyai suatu tingkatan atribut.
   
   
   
3. Skala Kardinal.
   Data cardinal berasal dari hasil menimbang atau menghitung suatu variabel. Data berbentuk kuantitatif bilangan distrik. Data hasil membilang selalu bulat.
   Contoh:
   Data dari variabel jumlah kursi di setiap ruangan kelas.
   Data dari variabel jumlah matakulai yang diampu mahasiswa tiap semester.
   Dari contoh ini terlihat bahwa hasil perhitungan data jelas berupa bulangan numerik bulat.
    
4. Skala Interval
   Data interval berasal dari hasil mengukur suatu variabel. Data diasumsikan berbentuk bilangan continue mempunyai ukuran urutan, seperti dengan data ordinal. Pada skala interval tidak memiliki nol mutlak, artinya jika suatu responden variabelnya bernilai nol bukan berarti tidak memiliki substansi sama sekali. Dapat diartinkan juga titik nol pada skala interval adalah bebas posisinya.
   Contoh: Variabel temperature tiap ruangan: ruangan A diukur suhunya 0ºC, dan ruangan B diukur suhunya 60ºC.
   Contoh ini menunjukkan bahwa rirungan A bukan berarti tidak ada temperature, namun masih mempunyai substansi suhu, karena masih ada suhu negative juga. Dan pada ruangan B bukan berarti 2kali lebih panas dari suhu 30ºC.
   
   
5. Skala Rasio
   Data rasio berasal dari hasil mengukur suatu variabel. Data diasumsikan berbentuk bilangan kontiue hamper sama dengan skala interval,perbedaannya terletak pada titik nol. Pada skala rasio memiliki nilai nol mutlak, artinya jika suatu responden memiliki variabel berniali nol maka tidak memiliki substansi sama sekali.
   Contoh: Variabel massa benda. Bila berbicara mengenai benda, maka suatu benda yang massanya 0 kg berarti benda itu tidak ada barangnya. Massa 6 Kg artinya 2 kali lipat dari massa 3 Kg.

Peran/Fungsi dan Keguanaan Statistika
Statistika digunakan untuk menunjukkan tubuh pengetahuan (body of knowledge) tentang cara-cara pengumpulan data, analisis danpenafsiran data.

Fungsi statistika diantaranya yakni:

1. Statistik menggambarkan data dalam bentuk tertentu
2. Statistik dapat menyederhanakan data yang kompleks menjadi data yang mudah dimengerti
3. Statistik merupakan teknik untuk membuat perbandingan
4. Statistik dapat memperluas pengalaman individu
5. Statistik dapat mengukur besaran dari suatu gejala
6. Statistik dapat menentukan hubungan sebab akibat
   

Sedangkan kegunaan statistika yakni untuk:

1. Membantu penelitian dalam menggunakan sampel sehingga penelitian dapat bekerja efisien dengan hasil yang sesuai dengan obyek yang ingin diteliti
2. Membantu penelitian untuk membaca data yang telah terkumpul sehingga peneliti dapat mengambil keputusan yang tepat
3. Membantu peneliti untuk melihat ada tidaknya perbedaan antara kelompok yang satu dengan kelompok yang lainnya atas obyek yang diteliti
4. Membantu peneliti untuk melihat ada tidaknya hubungan antara variabel yang satu dengan variabel yang lainnya
5. Membantu peneliti dalam menentukan prediksi untuk waktu yang akan datang
6. Membantu peneliti dalam melakukan interpretasi atas data yang terkumpul (M.Subana dkk, 2000;14)
7. Pemerintah menggunakan statistika untuk menilai hasil pembangunan masa lalu dan merencanakan masa mendatang
8. Pimpinan menggunakannya untuk pengangkatan pegawai baru, pembelian peralatan baru, peningkatan kemampuan karyawan, perubahan sistem kepegawaian, dsb.
9. Para pendidik sering menggunakannya untuk melihat kedudukan siswa, prestasi belajar, efektivitas metoda pembelajaran, atau media pembelajaran.
10. Para psikolog banyak menggunakan statistika untuk membaca hasil pengamatan baik melalui tes maupun obserbasi lapangan.
    

Di dalam penelitian, statistika berperan untuk:

1. Memberikan informasi tentang karakteristik distribusi suatu populasi tertentu, baik diskrit maupun kontinyu. Pengetahuan ini berguna dalam menghayati perilaku populasi yang sedang diamati
2. Menyediakan prosedur praktis dalam melakukan survey pengumpulan data melalui metode pengumpulan data (teknik sampling). Pengetahuan ini berguna untuk mendapatkan hasil pengukuran yang terpercaya
3. Menyediakan prosedur praktis untuk menduga karakteristik suatu populasi melalui pendekatan karakteristik sampel, baik melalui metode penaksiran, metode pengujian hipotesis, metode analisis varians. Pengetahuan ini berguna untuk mengetahui ukuran pemusatan dan ukuran penyebaran serta perbedaan dan kesamaan populasi.
4. Menyediakan prosedur praktis untuk meramal keadaan suatu obyek tertentu di masa mendatang berdasarkan keadaan di masa lalu dan masa sekarang. Melalui metode regresi dan metode deret waktu. Pengetahuan ini berguna memperkecil resiko akibat ketidakpastian yang dihadapi di masa mendatang.
5. Menyediakan prosedur praktis untuk melakukan pengujian terhadap data yang bersifat kualitatif melalui statistik non parametrik.
   

Klasifikasi Statistika

Berdasarkan Aktivitas

1. Statistika deskriptif : membahas tentang cara-cara pengumpulan data, penyederhanaan angka pengamatan yang diperoleh, serta melakukan ukuran pemusatan dan penyebaran untuk memperoleh informasi yang menarik, berguna, dan mudah dipahami. Dengan kata lain, statistika deskriptif adalah penggambaran data yang telah dikumpulkan.
   
   
2. Statistika inferensia : cara menganalisis data serta mengambil kesimpulan (terkait dengan estimasi parameter dan pengujian hipotesis). Statistika inferensia berkaitan dengan analisis sebagian data sampai ke peramalan atau penarikan kesimpulan mengenai keseluruhan data.

Berdasarkan Metodenya

1. Statistika Parametrik : bagian dari statistika inferensia yang mempertimbangkan nilai dari satu satu lebih parameter populasi seperti rata-rata hitung, standar deviasi, dan korelasi. Karakteristik dari parametrik antara lain : memperthitungkan nilai yang ada di populasi, datanya berskala minimal interval, bentuk variabelnya kontinyu, serta datanya terdistribusi secara normal. Contoh dari statistika parametrik antara lain: uji t, uji z, serta korelasi pearson.
2. Statistika Non Parametrik : bagian dari statistika inferensia yang tidak memperhatikan nilai dari satu atau lebih parameter populasi. Karakteristik dari non parametrik antara lain; datanya berskala ukur nominal atau ordinal, variabelnya diskret, dan biasanya untuk menguji sampale yang relatif kecil (kurang dari 30). Contoh dari statistika non parametrik antara lain uji chi square, uji wilcoxon, serta uji spearman.

Konsep Dasar Statistika

Bentuk klasifikasi	Variabel	Contoh
Berdasarkan bulat atau tidaknya nilai yang diperoleh	Variabel diskret variabel kontinu	Jumlah mahasiswa yang terdaftar dalam tutorial online, variasi nilainya 15, 20, 50. Jumlah kendaraan yang parkir pada hari Minggu, variasi nilainya 12, 24, 40 berat gula pasir, dengan variasi nilai 2 kg; 2,5 kg, 3,7kg, Indeks prestasi kumulatif (IPK) dengan variasi nilai 2; 2,5; 3,75
berdasarkan bentuk angka atau tidaknya nilai yang diperoleh	variabel kuantitatif variabel kualitatif	usia dengan variasi nilai 15 tahun, 20 tahun. jumlah konsumsi buah dalam seminggu, dengan variasi nilai 3 buah, 5 buah jenis kelamin dengan variasi nilai laki-laki dan perempuan. Lokasi tempat tinggal mahasiswa, dengan variasi nilai Jawa, Sumatera, Kalimantan

Konsep Dasar Statistika

Bentuk klasifikasi	Data	Contoh
Berdasarkan metode pengumpulan	Primer Sekunder	Transkip wawancara Data BPS
Berdasarkan sifatnya	Kualitatif Kuantitatif	jenis kendaraan, persepsi mahasiswa besaran penghasilan, usia
Berdasarkan sumbernya	Internal eksternal	jumlah dosen yang ada di FISIP UT jumlah perguruan tinggi terakreditasi yang ada di Dikti
Berdasarkan waktu pengumpulan	Time series Cross section	jumlah mahasiswa yang registrasi dari tahun 2009 hingga tahun 2014 jumlah mahasiswa yang registrasi pada semester 2014.1