Makalah Statistik deskriptif ~ Inspirasi ilmiah blogger

BAB I

PENDAHULUAN

Statistika adalah bagian dari matematika yang secara khusus membicarakan. Cara-cara pengumpulan, analisis dan penafsiran data. Juga untuk menunjukkan ”body of knowledge” tentang cara-cara “sampling” (pengumpulan data), analisis dan penafsiran sata. Jenis-Jenis Statistika dapat dibedakan/ditinjau dari: Orientasi Pembahasannya: (1). Mathematical Statistics atau Statistika. Teoretis, berorientasi kepada pemahaman model dan teknik statistika secara matematis teoretis; (2). Applied Statistics, berorientasi kepada pemahaman intuitif atas konsep dan teknik statistika serta penggunaannya dalam berbagai bidang. Tahapan atau tujuan analisisnya: (1). Statistika Deskriptif, untuk memperoleh deskripsi tentang ukuran-ukuran data di tangan (baik sampel-statistik maupun populasi parameter); (2). Statistika Inferensial/Indukstif, yakni dari harga statistik digunakan untuk “menaksir” atau menguji hipotesis yang berlaku untuk populasi. Asumsi distribusi populasi data yang dianalisisnya: (1). Statistika Parametrik–model distribusi normal, (2). Statistika Nonparametrik – distribution free statistics. Jumlah dependent variable yang dianalisisnya: (1). Statistika Univariat, dan (2). Statistika Multivariat (dua varaibel terikat atau lebih), berapapun variabel bebasnya. Bidang/kajian dimana statistika itu digunakan, misalnya “statistika” : pertanian,industri, pendidikan, ekonomi, kependudukan, “biostatistics”. (Furqon, 3:2001).

Di bawah ini jenis data menurut skala pengukurannya, antara lain :

Nominal : data yang bisa membedakan. Contohnya : jenis kelamin, agama, etnik, dan pekerjaan.

Ordinal : data yang bisa membedakan dan mengurutkan. Contohnya : golongan pegawai, kasta dan gelar.

Interval : data yang bisa membedakan, mengurutkan, dan menambah atau mengurangi. Contoh : umur, rapor pegawai, nim pegawai, gaji dan jarak rumah dengan kantor.

Ratio : data yang membedakan, mengurutkan, mengurangi dan menambah serta ada nol mutlak. Contoh : berat badan dan tinggi badan.

BAB II

PEMBAHASAN

2.1 Data Deskriptif Dalam Administrasi Publik

Data deskriptif adalah data dengan cara menggambarkan/mendeskripsikan data sebagaimana adanya tanpa bermaksud membuat kesimpulan untuk populasi. Yang termasuk data deskriptif yaitu penyusunan data ke dalam tabel dan grafik, analisis ukuran pemusatan dan penyebaran data.

Keterangan	Umur Resp	Nilai Absolut PR8-PR14
N Valid Missing Mean Std. Error and Mean Median Mode Std. Deviation Variance Range Minimun Maximun Sum Percentiles 25 50 75	3431 0 38.03 185 38.00 40 10.829 117.260 58 15 73 130491 30.00 38.00 45.00	3431 0 17.1463 07044 17.0000 18.00 4.12624 17.026 21.00 7.00 28.00 58829.00 14.0000 17.0000 20.0000

Rentang = nilai max – nilai min

= 73-15 =58 (Range)

Banyaknya kelas interval = 1+(3.3) log n

= 1+(3.3) log 3431

= 1+(3.3) 3,535

= 12,6655 = 13

Panjang kelas = Rentang

Banyak kelas

= 58 = 4,46 dibulatkan 4

Interval	Fi
15 – 18 19 – 22 23 – 26 27 – 30 31 – 34 35 – 38 39 – 42 43 – 46 47 – 50 51 – 54 55 – 58 59 – 62 63 – 66 67 – 70 71 – 74	79 157 223 527 339 454 565 367 257 209 11 2 85 25 28 4

2.2 Taraf Pemusatan

Taraf pemusatan adalah data yang terdiri dari : mean, modus, median, kuartil, tri-rata, rata-rata tengah, desil, dan persentil. Untuk data tidak bergolong dan data bergolong. Contoh data deskriftif.

1. Taraf pemusatan untuk data deskriftif :

Contoh :

Inteval	Titik tengah	Fi	Fixi
15 – 18 19 – 22 23 – 26 27 – 30 31 – 34 35 – 38 39 – 42 43 – 46 47 – 50 51 – 54 55 – 58 59 – 62 63 – 66 67 – 70 71 – 74	16,5 20,5 24,5 28,5 32,5 36,5 40,5 44,5 48,5 52,5 56,5 60,5 64,5 68,5 72,5	79 157 223 527 339 454 565 367 257 209 11 2 85 25 28 4	1303,5 3218,5 5463,5 15019,5 11017,5 16571 22882,5 16331,5 12464,5 10972,5 6328 5142,5 1612,5 1918 290
Jumlah	-	3431	130535,5

a. Mean (rata-rata)

∑ Xi

Me = ————

Ket :

Me = Mean (rata-rata)

∑ = Epsilon (baca jumlah)

Xi = Nilai x ke i samapi ke n

n = jumlah

Jawabannya : Me = 130491

3431

= 38.03

b. Modus (Mo) : Nilai pengamatan yang sering muncul (mode)

b₁

Mo = b + p ( ————– )

b₁ + b₂

Mo = Modus

b = Batas Bawah Kelas interval frek. Terbanyak

p = Panjang Kelas interval dengan frekuensi terbanyak

b₁ = Frekuensi pada kelas modus (frekuensi pada kelas interval terbanyak)

dikurangi frekuensi kelas interval terdekat sebelumnya.

B₂ = Frekuensi kelas modus dikurangi frekuensi kelas interval berikutnya.

Kelas modus = kelas ke lima (f-nya terbesar = 565)

b = 39 – 0,5 = 38,5

b₁ = 565 – 454 = 111 (f kelas modus sebelumnya, dikurang f kelas sebelumnya)

b₂ = 565 – 367 = 198 (f kelas berikutnya, setelah kelas pada f )

111

Mo = 38,5 + 4 (————– ) = 39.93 = 40

111 + 198

c. Median (Md) : Nilai yang membagi dua data pengamatan yang sama banyaknya.

n + 1

Md = ———– ç (untuk pengamatan ganjil)

Xn + Xn + 2

Md = ——————– ç (untuk pengamatan genap), atau

Md = Letak nilai yang ke-2 (n + 1)/4 è Membesar ke – 2

Interval	Fi	Fk
15 – 18 19 – 22 23 – 26 27 – 30 31 – 34 35 – 38 39 – 42 43 – 46 47 – 50 51 – 54 55 – 58 59 – 62 63 – 66 67 – 70 71 – 74	79 157 223 527 339 454 565 367 257 209 11 2 85 25 28 4	79 236 459 986 1325 1779 2344 2711 2968 3177 3289 3374 3399 3427 3431

1/2 n – Fk

Md = b + p (—————)

Dimana :

Md = Median.

b = Batas bawah, dimana median akan terletak

n = Banyaknya data/jumlah sampel

Fk = Jumlah semua frekuensi sebelum kelas mengandung median

f = Frekuensi kelas median

Dik :

a. Kelas median = kelas ke enam (f-nya 3431+1/2 = 1716 )

b. b = 35 – 0,5 = 34,5

c. Fk = 1325

d. f = 454

1715,5 – 1325

Md = 34,5 + 4 ( ——————— ) = 37,94

454

2.3 Taraf penyebaran

Taraf Penyebaran adalah data yang terdiri dari : rentangan, sebaran tengah, variansi dan simpangan baku. Untuk data tidak bergolong dan data bergolong.

1. Varians

Rata-rata dari selisih kuadrat tersebut merupakan suatu ukuran penyimpangan yang biasa disebut dengan varians dari observasi. Simbol varians pada ukuran populasi adalah (dibaca: sigma kuadrat) dan pada ukuran sampel adalah s².

2. Simpangan baku

Akar dari varians dinamakan standar deviasi atau simpangan baku. Standar deviasi merupakan ukuran simpangan yang sering digunakan dalam analisa. Nilai standar deviasi pada dasarnya menggambarkan besaran sebaran suatu kelompok data terhadap rata-ratanya atau dengan kata lain gambaran keheterogenan suatu kelompok data. Formula standar deviasi adalah sebagai berikut.

3. Varians untuk data berkelompok

Standar deviasi dapat mengukur keheterogenan atau variasi suatu kelompok data. Namun jika kita ingin membandingkan dua kelompok data yang mempunyai ukuran yang berbeda, standar deviasi tidak dapat digunakan artinya standar deviasi yang lebih besar tidak selalu berarti kelompok data tersebut lebih heterogen Untuk keperluan perbandingan dua kelompok data tanpa melihat ukuran satuannya, maka dapat digunakan suatu ukuran variasi yang dinamakan koefisien variasi (CV).

4. Ukuran nilai jarak (range)

Ukuran dispersi yang paling sederhana pada suatu data numerik mungkin dengan cara menghitung selisih nilai terbesar (nilai maksimum) dengan nilai terkecil (nilai minimum). Cara ini dikenal dengan sebutan Range.

Range = Nilai maksimum – Nilai minimum.

Range = 73 – 15 = 58

2.4 Data Komparatif Dalam Administrasi Publik

Data komparatif adalah jenis data yang digunakan untuk menganalisa penelitian dilapangan, yaitu sifatnya membandingkan fenomena yang terjadi antara kelompok. Di bawah ini contoh data komparatif mengenai klasifikasi pelayanan publik yang dipengaruhi oleh tingkat Pendidikan.

Tabel 1

PENDIDIKAN	KLASIFIKASI PELAYANAN PUBLIK
PENDIDIKAN	Kurang baik (< 40 %)	Sedang (40-59 %)	Baik (60-79 %)	Baik sekali (80 % <)	Total
SD ke bawah	17 (5,61 % )	121 (7,52%)	112 (8,75%)	12 (5,02%)	262 (7,64%)
SLTP	53 (17,49% )	231 (14,36)	165 (12,90%)	40 (16,74%)	489 (14,25%)
SLTA	153 ( 50,49 % )	765 (47,55%)	598 (46,72%)	117 (48,95%)	1633 (47,60%)
D4 s/d D1	27 ( 8,91 % )	144 (8,95%)	139 (10,85%)	22 (9,20%)	332 (9,68%)
S-1	53 ( 73,49 % )	316 (19,64)	245 (19, 14%)	47 (19,67%)	661 (19,26%)
S-2 Ke atas	0 ( 0 % )	32 (1,99%)	21 (1,64%)	1 (0,42)	54 (1,57%)
Total	303 ( 100,0 %)	1609 ( 100,0 %)	1280 (100,0 %)	239 ( 100,0 %)	3431 ( 100,0 %)

Klasifikasi Pelayanan Publik dipengaruhi oleh tingkat Pendidikan

Dari tabel tersebut dapat kita ketahui bersama bahwa klasifikasi pelayanan publik itu dipengaruhi oleh tingkat pendidikan yang berbeda. Jadi pengelompokkan kategori pelayanan publik itu tergolong baik sekali di tingkat Sekolah Dasar namun kurang baik menurut penilaian Sekolah Menengah Pertama. Beda halnya juga ditingkat Sekolah Menengah Atas (SMA/SLTA) yang menilai pelayan publik itu juga baik sekali sama dengan Sekolah Dasar. Kemudian pada tingkat D3-D4 yang menilai pelayan dalam kategori baik saja. Kemudian yang menilai pelayanan publik berada pada kategori kurang baik. Dan yang terakhir S-2 ke atas itu yang mengkategorikan pelayanan publik baik sekali. Jadi kesimpulannya, pelayanan di Papua menurut tingkat pendidikan itu berbeda dan banyak yang memilih baik sekali yaitu pada tingkat SD, SLTA, dan S-2.

Tabel 2

Pendidikan	Klasifikasi Pelayanan Publik	fo	Fh	(fo-fh)	(fo-fh)²	(fo-fh)² ──────── fh
SD kebawah	Krang baik	17	23,14	-6,14	37,7	1,629196197
	Sedang	121	122,87	-1,87	3,4969	0,028460161
	Baik	112	97,74	14,26	203,35	2,080495191
	Baik sekali	12	18,25	-6,25	39,063	2,140410959
SLTP	Krang baik	53	43,18	9,82	96,432	2,233265401
	Sedang	231	229,32	1,68	2,8224	0,012307692
	Baik	165	182,43	-17,43	303,8	1,665323138
	Baik sekali	40	34,06	5,94	35,284	1,035924839
SLTA	Krang baik	153	144,21	8,79	77,264	0,535774912
	Sedang	765	765,81	-0,81	0,6561	0,00085674
	Baik	598	609,22	-11,22	125,89	0,206638653
	Baik sekali	117	133,75	-16,75	280,56	2,097663551
D4 s/d D1	Krang baik	27	29,32	-2,32	5,3824	0,183574352
	Sedang	144	155,69	-11,69	136,66	0,877744878
	Baik	139	123,86	15,14	229,22	1,850634587
	Baik sekali	22	23,13	-1,13	1,2769	0,055205361
S-1	Krang baik	53	58,37	-5,37	28,837	0,49403632
	Sedang	316	309,98	6,02	36,24	0,116912059
	Baik	245	246,6	-1,6	2,56	0,010381184
	Baik sekali	47	46,04	0,96	0,9216	0,020017376
S-2 keatas	Krnag baik	0	0	0	0	0
	Sedang	32	25,32	6,68	44,622	1,762338073
	Baik	21	20,14	0,86	0,7396	0,036722939
	Baik sekali	1	3,76	-2,76	7,6176	2,025957447
Total	-	3431	-	-	-	21,09984201

BAB III

PENUTUP

3.1 Kesimpulan

Statistik adalah kumpulan data, bilangan maupun non bilangan yang disusun dalam table dan atau diagram yang melukiskan suatu persoalan. Sedangkan Statistika adalah pengetahuan yang berhubungan dengan cara-cara pengumpulan data, pengolahan atau penganalisaannya dan penarikan kesimpulan berdasarkan kumpulan data dan penganalisaan yang dilakukan.

Ukuran statistik deskriptif dapat digolongkan menjadi dua kelompok, yaitu ukuran pemusatan dan ukuran penyebaran. Ukuran pemusatan terdiri dari rata-rata (mean), median, modus, kuartil, tri-rata, rata-rata tengah desil, dan presentil. Untuk data tidak bergolong dan bergolong. Sedangkan ukuran penyebaran terdiri dari varians, simpangan baku, koefisien variasi, dan nilai jarak (range). Ukuran-ukuran statistik deskriptif tersebut akan dijelaskan penggunaannya baik untuk data tunggal maupun data berkelompok.

3.2 Saran

Semoga makalah ini dapat bermanfaat bagi mahasiswa pascasarjana pendidikan IPS pada umumnya dan pada pembaca khususnya.

DAFTAR PUSTAKA

Aty Heawati,Modul 9 Analisis Asosiatif.

Penyajian data untuk statistic PDF.

Prof.DR. Suyono. Statistik untuk penelitian.2012

Rihandoyo. 2009. Alat Uji ipotesis Penelitian Sosial Non Parametrik. Jurusan Administrasi Negara FISIP UNDIP

Viciwati.M.Si.Statistika ,pengenbangan bahan ajar.

About Admin MC3

This is dummy text. It is not meant to be read. Accordingly, it is difficult to figure out when to end it. But then, this is dummy text. It is not meant to be read. Period.

Inspirasi ilmiah blogger

Makalah Statistik deskriptif

About Admin MC3

Related Post