NAMA : TITANIA WINSLET
JURUSAN : MANAJEMEN IX
DOSEN : Drs. Eko Surono
STIE SANTA URSULA
DAFTAR ISI
Daftar Isi ........................................................................................................................... i
Kata Pengantar .................................................................................................................. ii
BAB I Pendahuluan .......................................................................................................... 1
A. Menjelaskan arti Statistik dan Statistika ...................................................................... 1
B. Menjelaskan penggunaan populasi dan sampel ........................................................... 2
BAB II Penyajian Data ......................................................................................................... 5
KATA PENGANTAR
BAB I
PENDAHULUAN
A. Menjelaskan arti statistik dan statistika
B. Menjelaskan penggunaan populasi dan sampel
A. ARTI STATISTIK DAN STATISTIKA
Tempo dulu statistik hanya digunakan untuk mempergunakan keadaan dan
menyelesaikan problem-problem kenegaraan saja seperti perhitungan banyaknya penduduk,
pembayaran pajak, mencatat perkembangan hasil kebun dan lainnya. Naming, did era
globalisasi in hamper semi bidang menggunakan statistik bergantung pada masalah yang
dijelaskan oleh nama statistik itu sendiri. Misalnya: pendidikan , kedokteran, pertanian,
psikologi, administrasi, sosiologi, teknik, hokum, bisnis, ekonomi bahkan politik.
Pengertian statistik itu sendiri berasal dari kata state (yunani) yaitu negara dan digunakan
untuk urusan negara. Dari uraian ini dapat dikatakan bahwa statistik adalah rekapitulasi
dari fakta yang berbentuk angka-angka disusun dalam bentuk tabel dan diagram yang
mendiskripsikan suatu permasalahan. Adapun jenis tabel, yaitu : tabel biasa, tabel
kontigensi, dan tabel distribusi frekuensi, sedangkan jenis diagram, yaitu: (diagram batang,
diagram garis atau grafik, diagram lambang, diagram pastel, diagram peta dan diagram
pencar).
Statistik bisa digunakan untuk ukuran sebagai wakil dari sekelompok fakta mengenai :
nilai rata-rata mahasiswa, rerata produktivitas kerja perusahaan, presentase keberhasilan
belajar, ramalan kemampuan mahasiswa, memprediksi hasil produksi pertanian dan
sebagainya. Untuk memperoleh sejumlah informasi yang menjelaskan masalah untuk
ditarik kesimpulan yang benar. Harus melalui beberapa proses, yaitu proses penarikan
kesimpulan. Kesemuanya itu memerlukan pengetahuan tersendiri yang disebut statistik.
Dalam perkembangannya untuk menyelesaikan suatu masalah dapat digunakan beberapa
pendekatan antara lain statistika dalam arti sempit dan statistika dalam arti luas (Sutrisno
Hadi, 1994:221).
Statistika dalam arti sempit ialah statistika yang mendiskripsikan atau menggambarkan
tentang data yang disiapkan dalam bentuk tabel, diagram, pengukuran tendensi sentra,
pengukuran penempatan, angka indeks serta mencari kuatnya hubungan dua variabel,
melakukan peramalan dengan menggunakan analisis regresi linier, membuat perbandingan.
Tetapi dalam analisis korelasi, regresi maupun komparatif tidak perlu menggunakan uji
signifikansi lagi pula tidak bermaksud membuat generalisasi
Statistika dalam arti luas disebut juga dengan statistika inferensia/ statistika probabilitas
ialah suatu alat pengumpul data, pengolah data, menarik kesimpulan, membuat tindakan
berdasarkan menganalisis data sampel dan hasilnya dimanfaatkan untuk populasi. Hal ini
sesuai dikatakan oleh Sudjana (1992:3) bahwa :
“Statistika adalah ilmu terdiri dari teori dan metoda yang merupakan cabang dari
matematika terapan dan membicarakan tentang: bagaimana mengumpulkan data,
bagaimana meringkas data, mengolah dan menyajikan data, bagaimana menarik
kesimpulan dari hasil analisis, bagaimana menentukan keputusan dalam batas-batas resiko
tertentu berdasarkan strategi yang ada.
Dengan demikian dapat dikatakan bahwa, statistika adalah suatu ilmu pengetahuan yang
berhubungan data statistik dan fakta yang benar atau suatu kajian ilmu pengetahuan yang
dengan teknik pengumpulan data, teknik pengolahan data, teknik analisis data, penarikan
kesimpulan, dan pembuatan kebijakan yang cukup kuat alasannya berdasarkan data dan
fakta yang benar.
B. Populasi dan Sampel
Sugiyono (1997:57) memberikan pengertian bahwa “populasi adalah wilayah generalisasi
yang terdiri dari obyek atau subyek yang menjadi kuantitas dan karakteristik tertentu yang
ditetapkan oleh peneliti untuk dipelajari dan kemudian ditarik kesimpulan. Nazir
(1983:327) mengatakan bahwa “Populasi adalah berkenaan dengan data bukan orang atau
bendanya “Nawawi” (1985:141) menyebutkan bahwa “Populasi adalah totalitas semua nilai
yang mungkin, baik hasil menghitung ataupun pengukuran kuantitatif maupun kualitatif
dari pada karakteristik tertentu mengenai sekumpulan objek yang lengkap. “Sedangkan
Riduwan dan Tita Lestari (1997:3) mengatakan bahwa “Populasi adalah keseluruhan dari
karakteristik atau unit hasil pengukuran yang menjadi objek penilitian.”
Dari beberapa pendapatan di atas dapat ditarik kesimpulan bahwa “Populasi merupakan
objek atau subjek yang berada pada suatu wilayah dan memenuhi syarat-syarat tertentu
berkaitan dengan masalah penelitian.
Ada dua jenis populasi yaitu populasi terbatas dan populasi tidak terbatas (tak terhingga).
a. populasi Terbatas
Populasi terbatas adalah mempunyai sumber data yang jelas batasnya secara
kuantitatif sehingga dapat dihitung jumlahnya.
Contoh:
1) Jumlah Penduduk Kota Bandung 2.500.000 jiwa
2) Jumlah 500 mahasiswa yang mendapat biasiswa program JPS di Sumatera
Barat.
3) Jumlah 1.490 guru SD di Yogyakarta mengikuti prajabatan
b. Populasi Tak terbatas (Tak Terhingga)
Populasi tak terbatas yaitu sumber datanya tidak dapat ditentukan batas-batasnya
sehingga relatif tidak dapat dinyatakan dalam bentuk jumlah. Contoh (1) Penelitian
mencari logam mulia, di suatu daerah ada beberapa warga mendulang emas
diruangan bawah tanah sebagai mata pencariannya, kemudian mereka mengambil
beberapa logam yang mengandung emas sampai tak terhingga kali pengambilan,
maka setiap kali pengambilan batu akan mendapatkan logam yang mengandung
emas yang tak terhingga banyaknya atau ukurannya. (2) Suatu percobaan seorang
bandar akan melemparkan sepasang dadu sampai tak terhingga kali lemparan, maka
setiap kali mencatat sepasang bilangan yang muncul akan mendapatkan sepasang
nilai yang tak terhingga pula (3) Meneliti berapa liter pasang surut air laut pada
bulan purnama dan lain sebagainya.
Berdasarkan sifatnya, populasi dapat digolongkan menjadi populasi homogen dan
populasi heterogen
1) Populasi Homogen adalah sumber data yang unsurnya memiliki sifat yang sama
sehingga tidak perlu mempersoalkan jumlahnya secara kuantitatif.
2) Populasi Heterogen adalah sumber data yang unsurnya memiliki sifat atau
batas-batasnya, baik secara kualitatif maupun kuantitatif.
Subana (2000:25) mengatakan bahwa “Hasil dari objek pada populasi yang diteliti
harus dianalisis untuk ditarik kesimpulan dan kesimpulan itu berlaku untuk seluruh
populasi”
Dalam melaksanakan penelitian, walaupun tersedia populasi yang terbatas dan
homogen, adakalanya peneliti tidak melakukan pengumpulan data secara populasi,
tetapi mengambil sebagian dari populasi yang dianggap mewakili populasi. Hal ini
berdasarkan pertimbangan yang logis, seperti kepraktisan, keterbatasan biaya,
waktu, tenaga dan adanya percobaan yang bersifat merusak.
Contoh : (1) Untuk mengetahui kekuatan pisau baja pemotong kain, kita tidak perlu
menerapkan setiap pabrik tekstil diteriksa dan diuji kekuatan pisaunya (2) Untuk
mengetahui daya tahan lampu pijar merek tertentu, kita tidak perlu menggunakan
semua produk keluaran pabrik tersebut.
Dengan meneliti secara sampel diharapkan hasil yang telah diperoleh akan
memberikan kesimpulan dan gambaran yang sesuai dengan karakteristik populasi.
Jadi, hasil kesimpulan dari penelitian sampel dapat digeneralisasikan terhadap
populasi.
Suharsimi Arikunto (1998:117) Mengatakan bahwa “ Sampel adalah bagian dari
populasi. Sampel penelitian adalah sebagian dari populasi yang diambil sebagai
sumber data dan dapat mewakili seluruh populasi.” Sugiyono (1997:57)
memberikan pengertian bahwa “Sampel adalah sebagian dari jumlah dan
karakteristik yang dimiliki oleh populasi. Dari beberapa pendapat tersebut dapat
ditarik kesimpulan bahwa “Sampel adalah bagian dari populasi yang mempunyai
ciri-ciri atau benda akan diteliti. Karena tidak semua data dan informasi akan
diproses dan tidak semua orang atau benda akan dteliti melainkan cukup dengan
menggunakan sampel yang mewakilinya. Dalam hal ini sampel harus representatif
disamping itu peneliti wajib mengerti tentang besar ukuran sampel, teknik
sampling, dan karakteristik populasi dalam sampel.
Ada beberapa keuntungan menggunakan sampel, antara lain :
1. Memudahkan peneliti karena jumlah sampel lebih sedikit dibandingkan
dengan menggunakan populasi, selain itu bila populasinya terlalu besar
dikhawatirkan akan terlewati.
2. Peneliti lebih efisiensi
3. Lebih teliti dan cermat dalam pengumpulan data, artinya jika subjeknya
banyak dikhawatirkan adanya bahaya bisa dari orang yang mengumpulkan
data, karena sering dialami oleh staf bagian pengumpulan data mengalami
kelelahan sehingga pencatatan data tidak akurat.
4. Penelitian lebih efektif, jika penelitian bersifat destruktif (merusak) yang
menggunakan spesemen akan hemat dan bisa dijangkau tanpa merusak semua
bahan yang ada serta bisa digunakan untuk menjaring populasi yang ada serta
bisa digunakan untuk menjaring populasi yang jumlahnya banyak. Sedangkan
besar kecilnya sampel yang diambil akan dipengaruhi oleh beberapa faktor
antara lain: besar biaya yang bersedia, tenaga yang ada, waktu dan kesempatan
peneliti, serta peralatan yang digunakan dalam pengambilan sampel.
Berkaitan dengan teknik pengambilan sampel Nasution (1991 : 135) bahwa, :Mutu
penelitian tidak selalu ditentukan oleh besarnya sampel, akan tetapi oleh kokohnya
dasar-dasar teorinya oleh desain penelitiannya, serta mutu pelaksanaan dan
pengolahaannya”
BAB II
PENYAJIAN DATA
Tabel Biasa
Tabel biasa sering digunakan untuk bermacam-macam keperluan baik bidang ekonomi,
sosial, budaya dan lain-lain untuk menginformasikan data dari hasil penelitian atau hasil
penyelidikan, contoh :
Judul Tabel
JUDUL KOLOM
JUDUL BARIS
SEL-SEL SEL-SEL SEL-SEL
SEL-SEL SEL-SEL SEL-SEL
SEL-SEL SEL-SEL SEL-SEL
Tabel Kontigensi
Tabel Kontigensi digunakan khusus data yang terletak antara baris dan kolom berjenis
variabel kategori. Contoh :
TABEL
DISTRIBUSI MENDALI KEJUARAAN DUNIA ATLETIK 2001
Negara Emas Prk Prg Total Negara Emas Prk Prg Total
As 9 5 5 5 Swiss 5 5 5 5
Rusia 6 7 5 8 Jepang 2 5 6 6
Kenya 3 6 4 7 Spanyol 1 5 7 8
Jerman 2 5 2 2 Swedia 8 7 9 9
Maroko 2 7 1 9 Austria 7 8 10 1
Tabel Distribusi Frekuensi
Distribusi frekuensi adalah penyusunan suatu data mulai dari terkecil sampai
terbesar yang membagi banyaknya data ke dalam beberapa kelas. Kegunaan data yang
masuk dalam distribusi frekuensi adalah untuk memudahkan data dalam penyajian, mudah
dipahami dan mudah dibaca sebagai bahan informasi, pada gilirannya digunakan untuk
perhitungan membuat gambar statistik dalam berbagai bentuk penyajian data.
Distribusi frekuensi terdiri dari dua yaitu distribusi frekuensi kategori dan distribusi
frekuensi numerik.
Distribusi freskuensi kategori ialah distribusi frekuensi yang pengelompokan datanya
disusun berbentuk kata-kata atau distribusi frekuensi yang penyatuan kelas-kelasnya
didasarkan pada data kategori. Sedangkan distribusi numerik ialah distribusi frekuensi yang
penyatuan kelas-kelasnya
Tabel Distribusi Frekuensi
a. Contoh Distribusi Frekuensi Kategorik
TABEL
Jenis Diklat Frekuensi
Adum
Adumia
Spama
1.500
1.200
750
Jumlah 3.450
b. Contoh Distribusi Frekuensi Numerik
TABEL
Nilai Frekuensi Frekuensi
27 - 33 1
41 - 47 13
54 - 61 13
Jumlah 27
Sebelum melangkah kepada pembahasan lanjutan, maka terlebih dahulu dikupas mengenai
beberapa istilah yang berhubungan dengan distribusi frekuensi numerik .
Interval kelas adalah sejumlah nilai variabel yang ada dalam batas kelas tertentu. Misalnya
lihat Tabel yang berisikan 3 interval. Nilai interval kelas pertama dan 27 – 33 yang
bermakna bahwa di dalam interval kelas tersebut terdapat nilai antara 41 – 47 artinya
terdapat sejumlah nilai antara 54 – 61 sebanyak 13 orang, dan seterusnya sampai pada nilai
interval kelas 54 – 61 terdapat 13 orang.
Batas Kelas ialah suatu nilai yang membatasi kelas pihak satu dengan pihak kelas yang
lain. Batas kelas ini kegunaannya waktu pembuatan histogram. Pada nilai interval kelas
pertama yaitu angka 60 sampai 65. Nilai 65 adalah ujung atas interval kelas pertama,
sedangkan nilai 66 adalah ujung bawah interval kelas kedua. Apabila ujung atas interval
kelas pertama ditambah ujung bawah interval kedua dan dikalikan setengah, maka hasil
tersebut dinamakan batas 0,005 tergantung ketelitian data yang dibuat oleh peneliti dan
ujung kelas atas ditambah 0,5 : 0,05; bahkan 0,005, maka nilai itu dinamakan batas kelas.
Teknik Pembuatan Distribusi Frekuensi
Langkah-langkah teknik pembuatan distribusi frekuensi dilakukan sebagai berikut :
a) Urutkan data dari terkecil sampai terbesar
b) Hitungkan jarak atau rentangan (R)
Rumus R = data tertinggi – data terendah
c) Hitung jumlah kelas (K) dengan Sturges:
Rumus: Jumlah kelas (K) = 1 + 3,3 log n
N = jumlah data
d) Hitung panjang kelas interval (P) Rumus: P = Rentangan (R)
Jumlah Kelas (K1)
e) Tentukan batas data terendah atau ujung data pertama, dianjurkan menghitung kelas
interval, caranya menjumlahkan ujung bawah kelas sampai pada data akhir
f) Buat tabel sementara dengan cara dihitung satu demi satu yang sesuai dengan
urutan interval kelas.
TABEL
Interval Rincian Frekuensi (f)
Jumlah
Keadaan Kelompok
Pengukuran tendensi sentral dan ukuran penempatan. Pengukuran tendensi sentral dan
ukuran penempatan digunakan untuk menjaring data yang menunjukkan pusat atau
pertengahan dari gugusan data yang menyebar. Harga rata-rata dari kelompok data itu,
diperkirakan dapat mewakili seluruh harga data yang ada dalam kelompok tersebut. Ukuran
harga data yang ada dalam kelompok tersebut. Ukuran data sampel dinamakan statistik
sedangkan ukuran populasi dinamakan parameter.
Pengukuran tendensi sentral, terdiri dari :
a. Rata-rata hitung
b. Rata-rata ukur
c. Rata-rata harmonik
d. Modus
Ukuran penempatan, terdiri dari :
a. Median
b. Kuartil
c. Desil
d. Persentil
Agar lebih jelas diuraikan sebagai berikut :
a. Rata-rata Hitung (Mean)
Rata-rata hitung atau disingkat dengan (Mean). Penggunaan rata-rata hitung untuk
sampel bersimpul ( X dibaca: eks bar atau eks garis) dan populasi ự (dibaca: myu
atau mu). Perhitungan mean dibagi dua yaitu : mean data tunggal dan mean data
kelompok.
Mean Data Tunggal
Data yang dipakai untuk menghitung mean tunggal hanya sedikit jumlahnya,
perhitungannya dengan cara menunjukkan semua nilai data dibagi banyak data
dijabarkan dengan rumus :
x = Σxi x = Mean
n Σxi = Jumlah tiap data
n = Jumlah data
Mean Data Kelompok
Jika data yang sudah dikelompokkan dalam distribusi frekuensi, maka data tersebut
akan berbaur sehingga keaslian dat itu akan hilang bercampur dengan data lain
menurut kelasnya, hanya dalam perhitungan mean kelompok diambil titik
tengahnya yaitu setengah dari jumlah ujung bawah kelas dan ujung atas kelas untuk
mewakili setiap kelas interval. Hal ini dimaksudkan untuk menghindari
kemungkinan data yang ada disetiap interval mempunyai nilai yang lebih besar atau
lebih kecil dari titik tengah. Perhitungan data mean kelompok dapat dicari dengan
rumus:
x = Σ(ti.fi) x = Mean
Σfi ti = Titik tengah
Σfi = Jumlah Frekuensi
Pengukuran Penyimpangan
Penyajian data baik berupa penyelidikan, riset, maupun teknologi selalu membutuhkan
informasi yang lebih banyak lagi. Untuk lebih sedap dan nyamannya informasi data perlu
dibumbui dengan perhitungan simpangan baku dan variasi. Karena dengan menggunakan
pengukuran gejala pusat saja cenderung menghasilkan kesimpulan yang sama tetapi
mempunyai simpangan dan variasi yang berbeda misalnya, diambil nilai UTS dari dua
kelas A dan kelas B masing-masing 10 mahasiswa mata kuliah statistika terapan diperoleh
data;
Kelas A : 90, 80, 70, 90, 100, 50, 70, 75, 70
Kelas B : 80, 75, 95, 75, 70, 95, 60, 85, 60
Nilai rata-rata Kelas A dan Kelas B = 77,5 tetapi simpangan baku Kelas A dan Kelas B
berbeda yaitu kelas A = 13,99, Kelas B = 12,3.
Apabila seorang dosen memutuskan tidak demikian nilai berdasarkan nilai rata-rata dan
jumlah data saja untuk diberi ranking, maka hal itu kurang adil. Karena realitas
menunjukkan tidak demikian kenyataannya, nilai UTS kelas A terletak antara 50 – 100 dan
nilai UTS kelas B terletak antara 60 – 95. Hal ini dapat ditarik kesimpulan bahwa nilai UTS
kelas B lebih merata dari pada nilai UTS Kelas A. Nilai Kelas A lebih tinggi dari kelas B,
oleh sebab itu digunakan ukuran yang menunjukkan derajat atau tinggi rendahnya
penyimpangan antar data tersebut. Sehingga ukuran simpangan itu, sangat penting. Artinya
kita bisa mengetahui derajat perbedaan data yang satu dengan data yang lainnya.
Pengukuran penyimpangan yaitu suatu ukuran yang menunjukkan tinggi rendahnya
perbedaan data yang diperoleh dari rata-ratanya.
Pengukiran penyimpangan akan membahas rentangan (range), rentangan antar kuartil,
rentangan semi antar kuartil, simpangan rata-rata simpangan baku, varians, koefisien
varians, dan angka baku.
a. Rentangan (Range)
Rentangan ialah tertinggi dikurangi data terendah ditulis:
Rumus : R = data tertinggi – data terendah
Contoh : Data nilai UAS Statistik
Kelas A : 90, 80, 70, 90, 100, 50, 70, 75, 70
Kelas B : 80, 75, 95, 75, 70, 95, 60, 85, 60
Langkah – langkah menjawab
Urutkan dulu kemudian dihitung rentangannya
Kelas A : 90, 80, 70, 90, 100, 50, 70, 75, 70
Kelas B : 80, 75, 95, 75, 70, 95, 60, 85, 60
Rentangkan kelas A : 100 – 50 = 50
Rentangkan kelas B : 95 – 60 = 35
Contoh :
Di ketahui data prestasi Pegawai :
Bagian C : 45, 50, 60, 65, 75, 80
Bagian J : 45, 49, 55, 60, 75, 80
Bagian D : 45, 48, 50, 52, 60, 80
Bagian W : 45, 48, 54, 70, 80, 46
Keempat data prestasi pegawai menunjukkan nilai rentangan yang sama, yaitu 35 tetapi
penyebaran variasi berbeda.
b. Rentangan Antar Kuartil (RAK)
Rentangan Antar Kuartil yaitu selisih antara kuartil ketiga dengan kuartil pertama
ditulis dengan rumus :
RAK = K3 – K1
Contoh:
Diketahui : data seperti (TABEL 45)
K1 = 72,67 : K3 = 82,47
RAK = 82,47 – 72,67 = 9,8
Dapat ditarik kesimpulan bahwa 50% nilai tersebut paling rendah 72,67 dan paling
tinggi 82,47 dengan perbedaan paling tinggi 9,8
BAB III
HIPOTESIS PENELITIAN
A. KONSEP HIPOTESIS
Semula istilah hipotesis dari bahasa Yunani yang mempunyai dua kata ialah Hupo
(sementara) dan Thesis (pernyataan atau teori). Karena hipotesis merupakan pernyataan
sementara yang masih lemah kebenarannya. Maka perlu diuji kebenarannya. Kemudian
para ahli menafsirkan arti hipotesis adalah sebagai dugaan terhadap hubungan antara
dua variabel atau lebih. Selanjutnya Sudjana mengartikan hipotesis adalah asumsi atau
dugaan mengenai satu hal yang dibuat untuk menjelaskan hal itu yang sering dituntut
untuk melakukan pengecekannya. Hal ini jelas bahwa Sudjana mengatakan asumsi atau
dugaan yang bersifat umum sedangkan Kerlinger dan Tuckman lebih khusus lagi
mengenai arti hipotesis menjadi dugaan antara dua variabel atau lebih.
Atas dasar difinisi di atas, sehingga dapat diartikan bahwa hipotesis adalah jawaban
atau dugaan sementara yang harus diuji lagi kebenarannya.
Hipotesis penelitian adalah hipotesis kerja, yaitu hipotesis yang dirumuskan untuk
menjawab permasalahan dengan menggunakan teori-teori yang ada hubungannya
(relevan) dengan masalah penelitian dan belum berdasarkan fakta serta dukungan data
yang nyata di lapangan hipotesis alternatif (Ha) dirumuskan dengan kalimat positif.
Secara statistik hipotesis diartikan sebagai pernyataan mengenai keadaan populasi
(parameter) yang akan diuji kebenarannya berdasarkan data yang diperoleh dari sampel
penelitian. Dengan demikian dalam perhitungan statistik yang diuji adalah Hipotesis
Nol (Ho). Jadi, hipotesis nol adalah pernyataan tidak adanya hubungan, pengaruh, atau
perbedaan antara parameter dan statistik. Hipotesis Nol (Ho) dirumuskan dengan
kalimat negatif.
Perlu diperhatikan bagi pembaca, bahwa setiap penelitian tidak harus berhipotesis,
tetapi setiap penelitian harus dirumuskan masalahnya. Adanya hipotesis dinyatakan
berdasarkan pada rumusan masalah penelitian yang diajukan. Agar rumusan masalah
dapat terjawab dan hipotesis dapat teruji berdasarkan data yang ditumpulkan oleh
peneliti. Sehingga keduanya harus dirumuskan dengan menggunakan kalimat yang
jelas, tidak menimbulkan banyak dirumuskan dalam bentuk kalimat tanya dan hipotesis
dalam bentuk kalimat pernyataan.
B. MACAM – MACAM PERMASALAHAN PENELITIAN
Penelitian pada tingkat eksplanasi dibagi menjadi tiga, yaitu : deskriptif,
komparatif, dan asosiatif. Penelitian tingkat eksplanasi paling sederhana ialah deskriptif
misalnya seorang peneliti ingin mengetahui dalam masalah produktifitas karyawan,
disiplin pegawai, minat pegawai, tingkat motivasi kerja pegawai, peran pimpinan,
kemampuan kerja pegawai, prestasi belajar, tingkat keberhasilan, analisa pembayaran
pajak dan lain-lain. Masing-masing hanya berkenaan dengan satu variabel saja, dan
tidak menghubungkan atau membandingkan dengan variabel lain, penelitian deskriptif
hanya menggambarkan tentang sampai atau populasi. Penelitian bentuk deskriptif ini
hasilnya tidak dapat digunakan generalisasi pada populasi ataupun tidak dapat
digunakan untuk mengontrol pada populasi.
Berdasarkan uraian di atas, maka permasalahan penelitian diuraikan sebagai
berikut:
a. Permasalahan yang bersifat deskriptif yaitu permasalahan yang tidak
membandingkan dan menghubungkan dengan variabel lain hanya menggambarkan
variabel saja.
b. Permasalahan bersifat komparatif adalah permasalahan yang menggambarkan
perbedaan karakteristik dari dua variabel atau lebih.
c. Permasalahan bersifat asosiatif ialah hubungan yang bersifat kebersamaan antara
dua variabel atau lebih. Adapun menurut sifat hubungannya terdiri dari tiga jenis
yaitu :
1. Hubungan simentris ialah hubungan yang bersifat kebersamaan antara dua variabel
atau lebih. Adapun menurut sifat hubungannya terdiri dari tiga jenis yaitu :
a. Adakah hubungan antara poster tubuh seorang dengan gaya kepemimpinan?
b. Adakah hubungan antara keaktifan mengikuti kegiatan organisasi dengan tingginya
prestasi belajar ?
2. Hubungan Sebab Akibat (Kausal) ialah hubungan yang bersifat mempengaruhi
antara dua variabel atau lebih.
C.
BAB IV
KESIMPULAN DAN SARAN
DAFTAR PUSTAKA
Al Rasyid, Harun. 1994. Statistik Sosial. Bandung: Program Pasca Sarjana Universal
Pandjajaran
Graft, John L. (Tanpa tahun) Statisticals and data Analysis for social Workers. F.E.
Peacock Publishers, Inc Itasca, Illinois 60143. University of lowa USA
Riduwan 1997. Dasar – Dasar Statistik, Bandung alfabeta
Sugiyono 2000. Statistik untuk penelitian Bandung : Alfabeta