Data & VariabelA. PengertianData• Data : bentuk jamak dari datum. • Data mrpk keterangan2 ttg suatu hal, dpt berupa sesuatu yg diketahui / dianggap. • Data mrpk kumpulan fakta/angka/segala sesuatu yg dpt dipercaya kebenarannya

dasar menarik suatu kesimpulan. • Data dpt dijumpai di berbagai tempat.

Misalnya dari surat kabar yg terbit setiap hari, akan dijumpai berbagai info mengenai :

o harga sekuritas, o komoditas dagangan,o kurs mata uang asing, o tingkat inflasi yg melanda suatu negara, o nilai UN SMU se DKI Jakarta, o nilai hasil tes formatif dlm bid. Fisika di SMU Ragunan, o prestasi belajar siswa dalam UN IPA, dsb.

VariabelVariabel : karakteristik yg dpt diamati dari sesuatu (objek) & mampu memberikan ber-macam2 nilai/bbrp kategori. Misal : • berat (sebab semua objek beratnya tdk sama &

suatu objek dpt saja ber-ubah2 dari wkt ke wkt)• umur, • nilai, • kemajuan belajar, • jenis kelamin, • kecepatan, • kekuatan.

Pertanyaan : Apakah setiap angka atau bilangan dpt disebut data statistik? Jawab : Tidak. Utk dpt disebut data statistik, angka hrs menunjukkan suatu ciri dari suatu penelitian yg bersifat agregatif, yaitu :a. Pencatatan/penelitian itu boleh hanya

mengenai satu individu saja, akan tetapi pencatatannya hrs dilakukan > 1x.

b. Pencatatan/penelitian hanya dilakukan satu kali saja, tetapi individu yg diteliti harus > 1.

B. Penggolongan Data Statistik1. Ditinjau dari variabel yg diteliti (segi sifat angkanya) :

a. data kontinu • data statistik yg angka2-nya mrpk deretan angka yg

sambung-menyambung. • D.k.l. data yg deretan angkanya mrpk suatu kontinum. Contoh:

1. Data statistik mengenai tinggi badan (dlm ukuran cm): 160-160,1- 160,2-160,3-160,4-160, 5-160,6-160,7 dst.

2. Data statistik mengenai berat badan (dlm ukuran kg): 50-50,1-50,2- 50,3-50, 4-50,5-50,6-50,7-50,8-50,9 dst.

b. Data diskritdata statistik yang tdk mgkn berbentuk pecahan.Contoh:1. Data statistik ttg jumlah anggota

keluarga : : 1 – 2 – 3 – 4 – 5 – 6 – 7 dst.2. Data statistik ttg jml buku2 perpustakaan

: 50 – 125 – 307 – 5113 – 12891- dsb.

2. Ditinjau dari segi cara menyusun angka :

• data statistik yg cara menyusun angkanya didasarkan atas penggolongan/klasifikasi ttt

data nominal

• data statistik yg cara menyusun angkanya didasarkan atas urutan kedudukan (ranking).

data ordinal

• data statistik yg terdapat jarak sama di antara hal- hal yg sedang diselidiki / dipersoalkan

data interval

4. Data

DATA NOMINAL :Data berskala nominal adalah data yang diperoleh dengan cara kategorisasi atau klasifikasi.CIRI : posisi data setara tidak bisa dilakukan operasi matematika (+, -, x, :)CONTOH : jenis kelamin, jenis pekerjaanDATA ORDINAL :Data berskala ordinal adalah data yang dipeoleh dengan cara kategorisasi atau klasifikasi, tetapi di antara data tersebut terdapat hubunganCIRI : posisi data tidak setara tidak bisa dilakukan operasi matematika (+, -, x, :)CONTOH : kepuasan kerja, motivasi

DATA INTERVAL :Data berskala interval adalah data yang diperoleh dengan cara pengukuran, di mana jarak antara dua titik skala sudah diketahui.CIRI : Tidak ada kategorisasi bisa dilakukan operasi matematikaCONTOH : temperatur yang diukur berdasarkan 0C dan 0F, sistem kalender

DATA RASIO :Data berskala rasio adalah data yang diperoleh dengan cara pengukuran, di mana jarak antara dua titik skala sudah diketahui dan mempunyai titik 0 absolut.CIRI : tidak ada kategorisasi bisa dilakukan operasi matematikaCONTOH : gaji, skor ujian, jumlah buku

3. Penggolongan Data Berdasarkan Bentuk Angka

• data statistik yg masing2 angkanya mrpkn satu unit (satu kesatuan, tdk dikelompokkan)

a. data tunggal (ungrouped data)

• data statistik yg tiap2 unitnya terdiri dari sekelompok angka.

b. data kelompok

4. Penggolongan Data Statistik Berdasarkan Sumbernya

• data statistik yg diperoleh/bersumber dari tangan pertama (first hand data).

a. data primer

• data statistik yg diperoleh dari tangan kedua (second hand data).

b. data sekunder

5. Penggolongan Data Statistik Brdasarkan Waktu Pengumpulannya

• data statistik yg mencerminkan keadaan pd satu waktu saja (at a point time).

a. data seketika (cross section data)

• data statistik yg mencerminkan keadaan / perkembangan mengenai sesuatu hal, dari satu alokasi waktu ke waktu yang lain scr berurutan.

b. data urutan waktu (historical data)

C. Pengumpulan Data• Data statistik dpt dikumpulkan dengan

menggunakan prosedur yg sistematis. • Pengumpulan data dimaksudkan sbg

pencatatan peristiwa / karakteristik dari sebagian / seluruh elemen populasi.

• Pengumpulan data dibedakan atas bbrp jenis berdasarkan karakteristiknya, yaitu:

(1) berdasarkan jenis cara pengumpulannya; (2) berdasarkan banyaknya data yg diambil.

• Berdasarkan jenis cara pengumpulannya, dibagi atas beberapa cara, yakni:

(a) pengamatan (observasi), (b) penelusuran literatur, (c) penggunaan kuesioner, (d) wawancara (interviu).

• Berdasarkan banyaknya data yg diambil, dibedakan atas dua cara, yakni:

(a) sensus (b) sampling.

• Sehub. dg hal tsb, maka utk memperoleh kesimpulan yg tepat & benar, mk data yg dikumpulkan dlm pengamatan hrs nyata & benar.

• Syarat data yg baik :(a) objektif ( sesuai dg keadaan

sebenarnya), (b) representative, (c) up to date, (d) relevan dg masalah yg akan dipecahkan.

D. Pengolahan Data• Data yg tlh dikumpulkan (raw score) kmd

diolah. • Pengolahan data : proses utk memperoleh data

ringkasan dari data mentah dg menggunakan cara / rumus ttt.

jumlah (total), rata-rata, persentase, dsb

E. Penyajian Data• Data yg sdh diolah, agar mudah dibaca &

dimengerti oleh orang lain / pengambil keputusan, perlu disajikan ke dlm bentuk2 ttt.

• Penyajian data memiliki fungsi : (1) menunjukkan perkembangan suatu

keadaan, (2) mengadakan perbandingan pada suatu

waktu. • Selanjutnya penyajian data dpt dilakukan

melalui tabel & grafik.

F. Variabel

• variabel yg dpt ditentukan nilainya dlm jarak jangkau ttt dg desimal yg tdk terbatas.

1. Variabel Kontinu

• konsep yg nilainya tdk dpt dinyatakan dlm bentuk pecahan / desimal.

• sering juga dinyatakan sbg variabel kategori.

2. Variabel Diskrit

• Apabila ada hub. antara dua variabel, misalnya antara variabel Y & variabel X, & jk variabel Y disebabkan oleh variabel X, mk variabel Y adalah variabel dependen & variabel X adalah variabel bebas.

3. Variabel Dependen & Variabel Bebas

• variabel yg dimanipulasikan oleh peneliti.

4. Variabel Aktif

• variabel2 yg tdk dpt / sukar dimanipulasikan .

5. Variabel Atribut