Makalah Distribusi Frekuensi

BAB I

PENDAHULUAN

A.  Latar Belakang

Dalam melaksanakan kewajibannya seorang Pendidikakan dihadapkan terkait masalah penilaian atau evaluasi. Dalam penentuan sebuah hasil penilaian dapat dilakukan dengan berbagai cara, namun yang paling umum adalah menyatakannya dalam bentuk angka (bilangan).

Dalam suatu penelitian biasanya dilakukan suatu kegiatan pengumpulan data. Data-data ini digunakan untuk mendukung penelitian, dimana hasil penelitian ini bergantung dari banyak dan keetepatan data-data yang berhasil dikumpulkan.

Salah satu cara untuk mengatur atau menyusun data adalah dengan mengelompokkan data-data berdasarkan ciri-ciri penting dari sejumlah data besar, ke dalam beberapa kelas dan kemudian dihitung banyaknya pengamatan yang masuk ke dalam setiap kelas. Susunan demikian ini dalam bentuk tabel yang disebut dengan Distribusi Frekuensi.

B.  Rumusan Masalah

1.    Apa yang di maksud dengan Distribusi Frekuensi?

2.    Bagaimana penyusunan tabel Distribusi Freskuensi?

3.   Bagaimana cara melukis Distribusi Frekuensi dalam bentuk Grafik Poligon, Histogram, dan Kurva?

4.    Apa saja jenis-jenis Distribusi Frekuensi?

C.  Tujuan

1.    Memahami pengertian Distribusi Frekuensi

2.    Memahami langkah-langkan penyusunan tabel Distribusi Frekuensi

3.    Dapat membuat Grafik Poligon, Histogram dan Kurva

4.    Memahami jenis-jenis Distribusi Frekuensi

BAB II

PEMBAHASAN

A.  Pengertian Distribusi Frekuensi

Sebelum kita memahami apa pengertian dari distribusi frekuensi, kita harus mengetahu terlebih dahulu apa pengertian dari variabel. Variabel adalah segala hal yang menjadi objek penelitian. Dalam istilah distribusi variabel merupakan hal yang harus ada sebagai objek dari data yang diteliti. Kata distribusi berasal dari Bahasa inggris distribution, yang berarti penyaluran, pembagian atau pencaran. Jadi, disribusi frekuensi dapat diberi arti penyaluran frekuensi, pembagian frekuensi atau pencaran frekuensi. Dalam statistik, distribusi frekuensi kurang lebih mengandung pengertian: “suatu keadaan yang menggambarkan bagaimana frekuensi dari gejala atau variabel yang dilambangkan dengan angka itu, telah tersalur, terbagi atau terpencar (Sudijono, 2009: 37).

Menurut Ananda dan Fadhli (2018: 51), Distribusi frekuensi adalah alat penyajian data berbentuk kolom dan lajur (tabel), yang didalamnya dibuat angka yang menggambarkan pancaran frekuensi dari variabel yang sedang menjadi objek penelitian.

Dalam buku Statisik dalam penelitian Psikologi dan Pendidikan juga dijelaskan bahwa distribusi frekuensi merupakan suatu cara untuk meringkas serta menyusun sekelompok data mentah (raw data) yang diperoleh dari penelitian, dengan didasarkan pada distribusi (penyebaran) nilai variabel dan frekuensi (banyaknya) individu yang terdapat pada nilai variabel tersebut. (Tulus Winarsunu, 2015: 19)

Dari berbagai pengertian dapat kita pahami bahwa distribusi frekuensi merupakan salah satu bentuk penyajian data berdasarkan pengelompokan-pengelompokan sesuai dengan variabel yang ada. Dengan mengunakan distribusi frekuensi, kita akan lebih mudah membaca sebuah data yang awalnya mentah dan belum terkelompokkan menajadi sebuah data yang sudah tertata berdasarkan variabel tertentu.

B.  Penyusunan Tabel Distribusi Frekuensi

1.    Pengertian tabel distribusi frekuensi

Tabel distribusi Frekuensi adalah alat penyajian data statistik yang terdiri dari baris dan kolom yang memuat angka-angka untuk menggambarkan distribusi atau pembagian frekuensi dari variabel yang sedang menjadi objek penelitian. (Subana, 2000: 41)

Untuk lebih jelasnya, perhatikan tabel distribusi frekuensi berikut ini:

Tabel Nilai Tes Matematika dari 20 Siswa

Nilai	Frekuensi
5 6 7 8	3 4 8 5
Jumlah	20

Dalam tabel distribusi frekuensi diatas, terlihat angka yang menunjukkan variabel, yaitu 5, 6, 7, dan 8. Angka yang menunjukkan frekuensi, yaitu 3, 4, 8, dan 5, sedangkan yang menunjukkan jumlah frekuensi , yaitu 20.

2.    Hal-hal yang perlu diperhatikan dalam tabel distribusi frekuensi

Tabel distribusi Frekuensi disusun bila jumlah data yang akan disajikan cukup banyak, sehingga kalau disajikan dalam tabel biasa menjadi tidak efisisen dan kurang komunikatif. Selain itu, tabel ini juga dibuat untuk persiapan pengujian terhadap normalitas data yang menggunakan kertas peluang normal. Contoh tabel distribusi frekuensi ditunjukkan pada tabel 2.5.

Tabel 2.5 : Distribusi Frekuensi

No. Kelas	Kelas Interval	Frekuensi
1	10 - 19	1
2	20 - 29	6
3	30 - 39	9
4	40 - 49	31
5	50 - 59	42
6	60 - 69	32
7	70 - 79	17
8	80 - 89	10
9	90 - 99	2
Jumlah :		150

a.    Tabel distribusi mempunyai sejumlah kelas. Pada contoh tersebut jumlah kelas intervalnya adalah 9 yaitu nomor 1 s/d 9.

b.    Pada setiap kelas mempunyai kelas interval. Interval nilai bawah dengan atas sering disebut dengan panjang kelas. Jadi panjang kelas adalah jarak antara nilai batas bawah dengan batas atas pada setiap kelas. Batas bawah pada contoh nilai yang ada pada setiap kiri tiap kelas (10, 20, 30, …, 900. Sedangkan batas atas ditunjukkan pada nilai sebelah kanan yaitu 19, 29, 39,…, 100. (angka terakhir mestinya 99, tetapi nilai tertinggi adalah 100), jadi 100 langsung dimasukkan sebagai batas atas.

c.    Setiap kelas interval mempunyai frekuensi ( jumlah). Sebagai contoh pada kelas ke -3, mahasiswa yang mendapat nilai antara 30 – 39 frekuensianya (jumlahnya = 9).

d.   Tabel distribusi frekuensi tersebut bila dibuat menjadi tabel biasa akan memerlukan 150 baris (n=150) jadi akan sangat panjang. (Sugiyono, 2011: 33)

3.    Teknik penyusunan tabel distribusi frekuensi

Berikut ini adalah contoh penyusunan tabel Distribusi Frekuensi dengan menggunakan data nilai ujian matakuliah statistic dari 150 mahasiswa. Berdasarkan data tersebut diatas, maka langkah-langkah yang diperlukan dalam penyusunan tabel distribusi frekuensi adalah sebagai berikut :      

27	79	69	40	51	88	55	48	36	61
53	44	93	51	65	42	58	55	69	63
70	48	61	55	60	25	47	78	61	54
57	76	73	62	36	67	40	51	59	68
27	46	62	43	54	83	59	13	72	57
82	45	54	52	71	53	82	69	60	35
41	65	62	75	60	42	55	34	49	45
49	64	40	61	73	44	59	46	71	86
43	69	54	31	36	51	75	44	66	53
80	71	53	56	91	60	41	29	56	57
35	54	43	39	56	27	62	44	85	61
59	89	60	51	71	53	58	26	77	68
62	57	48	69	76	52	49	45	54	41
33	61	80	57	42	45	59	44	68	73
55	70	39	59	69	51	85	46	55	67

a.    Menghitung Jumlah Kelas Interval.

K = 1 + 3,3 log n = 1 +3,3 log 150 = 1 + 3,3 . 2,18 =8,19

Jadi jumlah kelas interval 8 atau 9. Pada kesempatan ini digunakan 9 kelas.

b.    Menghitung Rentang Data

Yaitu data terbesar dikurangi data yang terkecil kemudian ditambah 1. Data terbesar = 93 dan terkecil = 13. Jadi 93 – 13 = 80 + 1

c.    Menghitung panjang kelas = Rentang dibagi Jumlah Kelas

Yakni : 81 : 9 = 9. Walaupun dari hitungan panjang kelas di peroleh 9, tetapi pada penyusunan tabel ini digunakan panjang kelas 10. Supaya nilai batas bawah semua berakhir nol dan batas atas 9. Hal ini akan lebih komunikatif bila dibandingkan dengan menggunakan panjang kelas 9.

d.   Menyusun interval kelas.

Secara teoritis penyusunan kelas interval dimulai dari data yang terkecil, yaitu 13. Tetapi supaya lebih komunikatif, maka dimulai dengan angka 10, sehingga tabel 2.5 sebagai berikut :

Tabel 2.5 : Penyusunan Tabel Distribusi Frekuensi Dengan Tally

No. Kelas	Kelas Interval	Tally	Frekuensi
1	10 - 19	I	1
2	20 - 29	IIII I	6
3	30 - 39	IIII IIII	9
4	40 - 49	IIII IIII IIII IIIII IIII IIII I	31
5	50 - 59	IIII IIII IIII IIIII IIII IIII IIII IIIII II	42
6	60 - 69	IIIIIIIIIIIIIIII IIII IIII II	32
7	70 - 79	IIII IIII IIII II	17
8	80 - 89	IIII IIII	10
9	90 - 100	II	2
Jumlah :			150

e.    Setelah kelas Interval Tersusun, maka untuk memasukkan data guna mengetahui frekuensi pada setiap kelas interval dilakukan dengan menggunakan tally.

f.     Cara memasukkan tally yang cepat dan tepat.

Adalah dengan cara memberi tanda centang  (√ ) pada setiap angka yang sudah dimasukkan pada setiap kelas, dan mulai data dari awal. Misalnya data yang paling awal adalah angka 27, maka data 27 itu termasuk pada kelas no, 2 yaitu (20-29). Kemudian angka 27 ini diberi tanda centang, yang berarti data tersebut telah dimasukkan ke dalam kelas interval. Selanjutnya angka 53, ternyata angka tersebut masuk pada kelas no, 5 kalau semua angka telah diberi tanda centang, berate semua data telah masuk pada setiap kelas interval. Jumlah tally harus sama dengan jumlah data.

g.    Sesudah frekuensi ditemukan, Maka tally dihilangkan, dan data yang disajikan dengan teknik apapun harus diberi judul. Judul harus singkat, jelas, tetapi semua isi tercermin dari judul.

C.  Histogram, Poligon Frekuensi dan Kurva

1.    Histogram dan Poligon frekuensi

Histogram dan poligon frekuensi adalah dua grafik yang sering digunakan untuk menggambarkan distribusi frekuensi. Histogram merupakan grafik batang dari distribusi frekuensi dan poligon frekuensi merupakan grafik garisnya. (M. Iqbal Hasan, 2013: 45)

Pada histogram, batang-batangnya saling melekat atau berimpitan, sedang pada poligon frekuensi dibuat dengan cara menarik garis dari satu titik tengah batang histogram ke titik tengah batang histogram yang lain. Agar diperoleh poligon tertutup, harus dibuat dua kelas baru dengan panjang kelas sama dengan frekuensi nol pada kedua ujungnya. Pembuatan dua kelas baru itu diperbolehkan karena luas histogram dan poligon yang tertutup sama.

Pada pembuatan histogram digunakan sistem salib sumbu. Sumbu mendatar (sumbu X) menyatakan interval kelas (tepi bawah dan tepi atas masing-masing kelas) dan sumbu tegak (sumbu Y) menyatakan frekuensi.

2.    Kurva Frekuensi

Kurva distribusi frekuensi atau disingkat kurva frekuensi yang telah dihaluskan mempunyai berbagai bentuk dengan ciri-ciri tertentu. bentuk-bentuk kurva frekuensi adalah sebagai berikut:

a.    Simetris atau berbentuk lonceng, ciri-cirinya ialah nilai variabel di samping kiri dan kanan yang berjarak sama terhadap titik tengah (yang frekuensinya terbesar) mempunyai frekuensi yang sama.

b.    Tidak simetris atau condong, ciri-cirinya ialah ekor kurva yang satu lebih panjang daripada ekor kurva lainnya. Jika ekor kurva lebih panjang berada di sebelah kanan kurva disebut kurva condong ke kanan (mempunyai kecondongan positif), sebaliknya disebut condong ke kiri (mempunyai kecondongan negatif).

c.   Bentuk J atau J terbalik, ciri-cirinya ialah salah satu nilai ujung kurva memiliki frekuensi maksimum.

d.   Bentuk U, dengan ciri kedua ujung kurva memiliki frekuensi maksimum.

e.    Bimodal, dengan ciri mempunyai dua maksimal

f.     Multimodal, dengan ciri mempunyai lebih dari dua maksimal

g.    Uniform, terjadi bla nilai-nilai variabel dalam suatu interval mempuyai frekuensi sama.

D.  Jenis-jenis Distribusi Frekuensi

1.    Distribusi Frekuensi Biasa

Distribusi frekuensi biasa adalah distribusi yang hanya berisikan jumlah frekuensi dari setiap kelompok data atau kelas.

Distribusi frekuensi biasa ini juga terbagi lagi menjadi dua jenis, yaitu distribusi frekuensi numerik dan distribusi frekuensi peristiwa atau kategori ()

a.    Distribusi frekuensi numerik

Distribusi frekuensi numerik yaitu distribusi frekuensi yang pembagian kelasnya dinyatakan dalam angka.

Contoh ;

Tabel: Pelamar Perusahan “XYZ” tahun 1990

Umur (tahun)	Frekuensi
20-24 25-29 30-34 35-39 40-44	15 20 9 4 2
Jumlah	50

b.    Distribusi frekuensi kategori

Distribusi frekuensi peristiwa atau kategori yaitu distribusi frekuensi yang pembagian kelasnya diyatakan berdasarkan data atau golongan data yang ada.

Contoh :

Tabel Hasil Pelemparan dadu sebanyak 30 kali

Angka dadu (x)	Banyak Peristiwa (f)
1 2 3 4 5 6	4 6 5 3 8 4
Jumlah	30

2.    Distribusi Frekuensi Relatif

Yang dimaksud dengan distribusi frekuensi relatif, yaitu daftar distribusi frekuensi yang dinyatakan dalam bentuk relatif (persentase), dalam hal ini banyaknya data (frekuensi data) yang terdapat dalam setiap interval kelas dan dinyatakan dalam bentuk persen. Dengan kata lain Frekuensi relatif adalah perbandingan antara frekuensi masing-masing kelas dengan jumlah frekuensi seluruhnya yang dinyatakan dalam persentase. (Andi Supangat, 2010: 26)

Distribusi frekuensi relatif adalah distribusi frekuensi yang berisikan nilai-nilai hasil bagi antara frekuensi kelas dan jumlah pengamatan yang terkandung dalam kumpulan data yang berdistribusi tertentu. pada distribusi frekuensi relatif ini, frekuensi kumulatifnya dirumuskan:

Misalkan distribusi frekuensi memiliki k buah interval kelas dengan frekuensi maasing-masing: f1, f2, . . ., fk maka distribusi yang terbentuk adalah

Frekuensi relatif kadang-kadang dinyatakan dalam bentuk perbandingan, desimal, ataupun persen. Contoh;

Tabel Distribusi Frekuensi Relatif

3.    Distribusi Frekuensi Kumulatif

Distribusi frekuensi kumulatif adalah distribusi frekuensi yang berisikan frekuensi kumulatif. Frekuensi kumulatif adalah frekuensi yang dijumlahkan. (M. Iqbal Hasan, 2013: 53)

Distribusi frekuensi kumulatif memiliki grafik atau kurva yang disebut ogif. Pada ogif dicantumkan frekuensi kumulatifnya dan digunakan nilai batas kelas.

Ada dua macam distribusi frekuensi kumulatif, yaitu kurang dari dan lebih dari.

a.    Distribusi Frekuensi kumulatif kurang dari

Distribusi frekuensi kumulatif kurang dari adalah distribusi frekuensi yang memuat jumlah frekuensi yang memiliki nilai kurang dari nilai batas kelas suatu interval tertentu.

Contoh tabel distribusi frekuensi kumulatif kurang dari

Distribusi Frekuensi biasa		Distribusi Frekuensi Kumulatif kurang dari
Tinggi (cm)	Frekuensi	Tinggi cm	Frekuensi kumulatif
140-144 145-149 150-154 155-159 160-164 165-169 170-174	2 4 10 14 12 5 3	Kurang dari 140 Kurang dari 145 Kurang dari 150 Kurang dari 155 Kurang dari 160 Kurang dari 165 Kurang dari 170 Kurang dari 175	=   0 0 + 2                                             =   2 0 + 2 + 4                                       =   6 0 + 2 + 4 + 10                              = 16 0 + 2 + 4 + 10 + 14                      = 30 0 + 2 + 4 + 10 + 14 + 12              = 42 0 + 2 + 4 + 10 + 14 + 12 + 5        = 47 0 + 2 + 4 + 10 + 14 + 12 + 5 + 3  = 50

b.    Distribusi frekuensi kumulatif lebih dari adalah distribusi frekuensi yang memuat jumlah frekuensi yang memiliki nilai lebih dari nilai batas kelas suatu interval tertentu.

Contoh Tabel Distribusi Frekuensi Kumulatif Lebih dari

Distribusi Frekuensi biasa		Distribusi Frekuensi Kumulatif lebih dari
Tinggi (cm)	Frekuensi	Tinggi cm	Frekuensi kumulati
140-144 145-149 150-154 155-159 160-164 165-169 170-174	2 4 10 14 12 5 3	Lebih dari 140 Lebih dari 145 Lebih dari 150 Lebih dari 155 Lebih dari 160 Lebih dari 165 Lebih dari 170 Lebih dari 175	= 50 50 - 2                                            = 48 50 – 2 - 4                                      = 44 50 – 2 – 4 - 10                              = 34 50 – 2 – 4 – 10 - 14                      = 20 50 – 2 – 4 – 10 – 14 - 12              =  8 50 – 2 – 4 – 10 – 14 – 12 - 5        =  3 50 – 2 – 4 – 10 – 14 – 12 – 5 - 3  =  0

BAB III

KESIMPULAN

Distribusi frekuensi merupakan suatu cara untuk meringkas serta menyusun sekelompok data mentah (raw data) yang diperoleh dari penelitian, dengan didasarkan pada distribusi (penyebaran) nilai variabel dan frekuensi (banyaknya) individu yang terdapat pada nilai variabel tersebut.

Ada beberapa tahap yang harus dilakukan apabila hendak menyusun tabel distribusi frekuensi yaitu:

a.    Menghitung jumlah kelas interval

b.    Menghitung rentang data

c.    Menghitung panjang kelas

d.   Menyusun interval kelas

e.    Memasukkan data, frekuensi serta judul tabel

Selain data dalam bentuk tabel, distribusi frekuensi juga dapat disajikan dalam bentuk Histogram, poligon, dan kurva frekuensi. Histogram digunakan dalam bentuk grafik batang, poligon yaitu titik titik yang menghubungkan titik tengah grafik batang satu dengan yang lain, sedangkan kurva merupakan titik titik yang ditarik dari pertemuan garis koordinat sumbu X dan sumbu Y.

Distribusi frekuensi terbagi menjadi tiga jenis yaitu distribusi frekuensi biasa, distribusi frekuensi relatif dan distribusi frekuensi kumulatif. Distribusi frekuensi biasa terdiri dari numerik dan kategori, distribusi frekuensi relatif dalam bentuk persen maupun desimal. Sedangkan distribusi frekuensi kumulatif sendiri terbagi menjadi distribusi frekuensi kumulatif lebih dari dan kurang dari.

Baca juga Makalah Statistik yang lain;

1. Penelitian Kuantitatif
   
2. Memiliki Wawasan dan Kreatifitas Dalam Pemilihan Metode, Media dan Alat Evaluasi Pembelajaran PAI
   
3. Konsep Dasar Statistik Pendidikan
   
4. Data Statistik Pendidikan
5. Makalah Distribusi Frekuensi
   
6. Makalah Grafik dan Kurva
   
7. Pengukuran Tendensial Sentral
   
8. Pengukuran Variabilitas
   
9. Korelasi Bivariate
   
10. Korelasi Multivariate
    
11. Teknik Analisis Komparasional Bivariate

DAFTAR PUSTAKA

Ananda, Rusydi dan Muhammad Fadhli, Statistik Pendidikan, (Medan: CV. Widya Puspita, 2018)

Hasan, M. Iqbal,Pokok-pokok Materi Statistik, (Jakarta: Bumi Aksara, 2013)

Subana, dkk., Statistik Pendidikan (Bandung: Pustaka Setia, 2000)

Sudijono, Anas, Pengantar Statistik Pendidikan, (Jakarta:  PT Grafindo Persada, 2019)

Sugiyono, Statistika untuk penelitian, (Bandung: IKAPI, 2011)

Supangat,Andi,Statistika: Dalam Kajian Deskriptif, Inferensi, dan Nonparametrik, (Jakarta: Kencana Prenada Media, 2010)

Winarsunu, Tulus,Statistik dalam Penelitian Psikologi dan Pendidikan, (Malang: UMM Press, 2015)

Data Statistik Pendidikan

BAB I

PENDAHULUAN

A.    Latar Belakang

Data dan statistik mempunyai hubungan yang sangat erat. Selain itu, keduanya juga mempunyai hubungan yang sangat erat dengan kehidupan manusia sehari-hari, dengan bidang ilmu pengetahuan, baik yang eksakta, sosial, ekonomi, bisnis dan lain-lain. Data dan statistik serta fungsi keduanya, banyak memberikan kegunaan yang sangat tidak ternilai bagi manusia, bagi kita semua.

Dengan data, kita dapat mengetahui gambaran sekarang, masalah apa yang sedang dihadapi, mengapa terjadi masalah-masalah tersebut, serta bagaimana cara pemecahannya. Dengan data, kita dapat memperkirakan, apa yang kira-kira bakal terjadi di masa mendatang. Dengan data, kita pun bisa membuat perencanaan, perkiraan, mengontrol pelaksanaan, mengevaluasi target apakah tercapai atau tidak, dan sebagainya. Dengan adanya data, kita dapat banyak mengetahui tentang berbagai hal. Dengan data, kita bisa mengambil keputusan-keputusan, kebijakan-kebijakan perusahaan, dan sebagainya.Pendeknya, fungsi dan manfaat data sangat penting dan banyak sekali. Sering kali, akan berbahaya jika kita mengambil kesimpulan dan keputusan tanpa didukung oleh data. Orang bilang “Speak with data”, berbicaralah dengan data agar objektif dan lebih akurat.

B.     Rumusan Masalah

1.      Apa Pengertian dari Data Statistik Pendidikan?

2.      Bagaimana Penggolongan Data Statistik Pendidikan?

3.      Apa Saja Sifat Data Statistik Pendidikan?

4.      Berikan Contoh Statistik Dalam Dunia Pendidikan?

5.      Bagaimana Prinsip Pengumpulan Data Statistik Kependidikan?

6.      Bagaimana Cara Mengumpulkan Data Statistik Kependidikan? 

7.      Apa Saja Alat Pengumpulan Data Statistik Kependidikan?

C.    Tujuan

1.      Untuk mengetahui Pengertian dari Data Statistik Pendidikan

2.      Untuk mengetahui Penggolongan Data Statistik Pendidikan

3.      Untuk mengetahui Sifat Data Statistik Pendidikan

4.      Untuk mengetahui Contoh Statistik Dalam Dunia Pendidikan

5.      Untuk mengetahuiPrinsip Pengumpulan Data Statistik pendidikan

6.      Untuk mengetahuiCara Mengumpulkan Data Statistik pendidikan 

7.      Untuk mengetahui Alat Pengumpulan Data Statistik pendidikan

D.    Ruang Lingkup

1.      Pengertian Data Statistik Pendidikan

2.      Penggolongan Data Statistik Pendidikan

3.      Sifat Data Statistik Pendidikan

4.      Beberapa Macam Contoh Statistik Dalam Dunia Pendidikan

5.      Prinsip Pengumpulan Data Statistik pendidikan

6.      Cara Mengumpulkan Data Statistik pendidikan 

7.      Alat Pengumpulan Data Statistik pendidikan

BAB II

PEMBAHASAN

A.    Pengertian Data Statistik Pendidikan

Data merupakan kata jamak dari kata Yunani “datum” yang berarti fakta. Sedangkan data sendiri diartikan kumpulan fakta.( Supardi, Statistik Penelitian Pendidikan, 9) Data statistik adalah sejumlah informasi yang dapat memberikan gambaran tentang suatu keadaan atau masalah, baik yang berupa angka-angka (golongan) maupun yang berbentuk kategori, seperti: baik, buruk, tinggi, rendah, dan sebagainya(Subana, Statistik Pendidikan, 19). Data dikumpulkan dengan metode tertentu, data dapat bersifat kuantitatif dan kualitatif. Data kuantitatif adalah data berupa angka hasil dari suatu pengukuran, observasi, dan membilang yang dapat dianalisis menggunakan metode statistik untuk memperoleh kecenderungan, prediksi hubungan antar variabel, komponen hasil dengan perbandingan kelompok, sehingga dapat ditampilkan dalam data-data statistik. Sedangkan data kualitatif, merupakan data yang bukan berbentuk angka seperti gambar, narasi, transkip dan lain-lain yang diperoleh melalui wawancara mendalam, observasi, analisis dokumen, dan diskusi.(Zaenal Arifin,  Metode statistika parametik & nonparametik,19). Analisis terhadap jenis data tersebut tidak sama karena keduanya menuntut cara-cara yang sesuai dengan keadaan informasi yang bersangkutan. Statistik dibutuhkan untuk menganilisis dan mengolah informasi kuatitatif, agar data-data itu bermakna dan komunikatif, serta terjamin keakuratannya, diperlukan data statistik untuk pengerjaannya. Sebagai contoh, untuk memperoleh gambaran tentang keadaan sosial dan ekonomi, pemerintah harus mengumpulkan data mengenai kegiatan ekonomi (misalnya: produksi, perdagangan, konsumsi, pendapatan, dan harga) dan kegiatan sosial (misalnya: pendidikan, kesehatan, dan kebudayaan).( Zainal Arifin, Teori dan Aplikasi dalam Statistik, 2014. 1).

Agar tidak terjadi kesalahan yang mengakibatkan kerugian besar, data yang baik harus memenuhi beberapa persyaratan berikut ini:

a.       Objektif

Data yang diperoleh dari hasil penelitian harus menggambarkan keadaan sebenarnya. Misalnya apabila dalam sebuah penelitian, jumlah lulusan SLTP yang melanjutkan ke SLTA 60%, data yang dilaporkan harus 60%.

b.      Relevan

Data yang diperoleh harus ada kaitannya dengan permasalahan yang akan diteliti. Misalnya kita ingin mengetahui penyebab hasil penjualan barang menurun maka data yang dianggap relevan untuk dikumpulkan adalah mutu barang, daya beli, pesaing, barang lain yang sejenis, harga barang, biaya, dan lain-lain.

c.       Sesuai Zaman

Data tidak boleh ketinggalan zaman sebab adanya perkembangan waktu dan teknologi menyebabkan suatu kejadian dapat mengalami perubahan dengan cepat.

d.      Representatif

Data yang diperoleh dari hasil penelitian sampel harus memiliki atau menggambarkan keadaan populasinya. Misalnya kita ingin mengetahui minat baca masyarakat maka yang harus diteliti adalah siswa SD, siswa SLTP, siswa SLTA, mahasiswa, dan umum.

e.       Dapat Dipercaya

Sember data harus diperoleh dari sumber yang tepat. Misalnya data tentang harga sayur yang diamb9il dari tukang sayur, data tentang pencari pekerja diambil dari Depnaker, dan sebagainya. 

B.     Penggolongan Data Statistik Pendidikan

Data statistik dapat dibedakan dalam beberapa golongan antara lain (Sudaryono, Teori dan Aplikasi dalam Statistik.10).

1.      Berdasarkan sifatnya

a.     Data Kontinu, merupakan data statistik dimana angka-angkanya sambung menyambung (kontinu).

Contoh: data statistik ukuran baju siswa: 13 - 13,5 - 14 - 14,5 - 15 - 15,5 - 16 – dan seterusnya.

b.      Data Deskrit, metupakan data statistik yang merupakan angka bilangan bulat dan bukan pecahan.

Contoh: data statistik jumlah anggota keluarga 3 – 4 – 5 – 6 – 7 – 8 – 9 dan seterusnya.

2.      Berdasarkan cara penyusunan angka

a.       Data Nominal (hitung), merupakan data statistik di mana penyusunan angkanya berdasarkan klasifikasi/penggolongan tertentu.

Contoh: data statistik siswa berdasarkan kelas dan jenis kelamin, dan tingkah laku

b.      Data Ordinal, merupakan data statistik dimana penyusunan angkanya berdasarkan urutan atau kedudukan.

Contoh: data statistik juara pertandingan olah raga (rangking I, rangking II, dan rangking III).

c.       Data Interval, merupakan data statistik yang mempunyai jarak yang sama terhadap hal-hal yang diteliti.

Contoh:    perbedaan nilai rangking I dengan rangking II=40

                 Perbedaan nilai rangking II dengan rangking III=30

                 Perbedaan nilai rangking III dengan rangking IV=20

3.      Berdasarkan bentuk angkanya

a.       Data Tunggal, merupakan data yang angkanya berdiri sendiri atau data yang tidak dikelompokkan serta tidak tergantung terhadap data lainnya.

b.      Data Kelompokan, merupakan data statistik dimana setiap unitnya terdiri dari sekelompok angka dan saling melengkapi.

4.      Berdasarkan sumbernya

a.       Data primer, merupakan data statistik yang diperoleh atau bersumber dari tangan pertama (first hand data) yaitu sumber yang memang benar mewakili atau yang berhak memberikan informasi data.

b.      Data sekunder, merupakan data statistik yang diperoleh dari tangan kedua (second hand data) atau diperoleh bukan dari sumbernya langsung.

5.      Berdasarkan waktu pengumpulannya

a.       Data seketika, merupakan data statistik yang mencerminkan keadaan pada suatu ketika saja (at a point of time). Contoh: data statistik jumlah mahasiswa semester II dan semester IV angkatan tahun 2005/2006 (hanya 1 tahun)

b.      Data urutan waktu, merupakan data statistik yang mencerminkan keadaan dari waktu ke waktu cara berurutan (historical data) atau sering disebut juga data time series.

C.    Sifat Data Statistik Pendidikan

Berulang kali telah dikemukakan bahwa data statistik adalah data yang berwujud angka. Sebagai data angka, data statistik memiliki beberapa sifat tertentu, antara lain adalah:

a.       Data statistik memiliki Nilai Relatif (Relative Value) atau Nilai Semu. Nilai Relatif dari sesuatu angka atau bilangan adalah nilai yang ditunjukkan oleh angka atau bilangan itu sendiri.

Contoh :

Nilai Relatif dari bilangan 5 adalah bilangan 5 itu sendiri.

Nilai Relatif dari bilangan 72 adalah bilangan 72 itu sendiri.

b.      Data statistik memiliki Nilai Nyata (True Value) atau Nilai Sebenarnya. Nilai Nyata dari suatu angka adalah daerah tertentu dalam suatu deretan angka, yang diwakili oleh Nilai Relatif.

Contoh :

1)   Nilai Nyata dari angka 5 adalah daerah antara (5-0,5) sampai dengan (5+0,5). Jadi nilai Nyata dari angka 5 adalah antara 4,5-5,5;

2)   Nilai nyata dari 17,5 adalah daerah antara (17,5-0,05) sampai dengan (17,5-0,05); jadi antara 17,45-17,55.

3)   Nilai Nyata dari 17,58 adalah daerah antara (17,58-0,005) sampai dengan (17,58+0,005); jadi antara 17,575-17,585.

c.       Data statistik memiliki Batas Bawah Relatif, Batas Atas Relatif, Batas Bawah Nyata, dan Batas Atas Nyata.

Contoh :

1)   Kita memiliki bilangan: 40-44

Bilangan 40 itu kita sebut: Batas Bawah Relatif. Bilangan 44 kita sebut Batas Atas Relatif. Batas Bawah Nyatanya adalah 40-0,5=39,5; sedangkan Batas Atas Nyatanya adalah: 44+0,5= 44,50. Selanjutnya, bilangan 40-44 itu kita sebut Nilai Relatif, sedangkan 39,5-44,5 kita sebut Nilai Nyata. Kalau kita buat bagannya adalah:

Batas Bawah Nyata sering dikenal dengan istilah lower limit yang biasa dilambangkan dengan huruf  l (L  kecil). Sedangkan Batas Atas Nyata sering dikenal dengan istilah upper limit lambangnya u (U kecil).

2)      Kita memiliki bilangan 50.

Bilangan 50 ini Batas Bawah Nyatanya (lower limit) = 50-0,5-49,5; Batas Atas Nyatanya (upper limit) = 50+0,5= 50,5; Nilai Nyatanya (True Value) = 49,5-50,5.

d.      Data statistik yang terbentuk data kelompokan, memiliki Nilai Tengah atau Titik Tengah (Midpoint). Yang dimaksud dengan Nilai Tengah dari sederetan bilangan adalah bilangan yang terletak di tengah-tengah deretan bilangan tersebut.

Contoh :

1)      Deretan bilangan 5 6 7 8 9 nilai tengahnya =7, sebab bilangan 7 tersebut merupakan bilangan yang berada ditengah-tengah deretan bilangan itu.

2)      Data kelompokan 50-54 nilai tengahnya = (50+54): 2 = 52 sebab bilangan 52 adalah bilangan yang terletak ditengah-tengah deretan bilangan 50 51 52 53 54.

3)      Data kelompokan 75-80 nilai tengahnya = (75+80):2= 77,5; untuk menjelaskan hal ini periksalah deretan bilangan-bilangan dibawah ini.

e.       Data statistik sebagai data angka, dalam proses perhitungannya tidak menggunakan sistem pecahan, melainkan menggunakan sistem desimal (sistem perpuluhan).

Contoh :

1)      Pecahan 1/2 harus diubah menjadi 0,50

2)      Pecahan 3/8 harus diubah menjadi 0,375

3)      Pecahan 15/72 harus diubah menjadi 0,2083333

4)      Pecahan 1/6 harus diubah menjadi 0,1666666

f.       Data statistik sebagai data angka, dalam proses perhitungannya menggunakan sistem pembulatan angka tertentu. Dalam hitungan ini, perlu dikemukakan bahwa walaupun dalam pembulatan angka yang terletak dibelakang tanda desimal tidak selalu sama, namun pada dasarnya pembulatan tersebut dilakukan sampai dengan tiga buah angka dibelakang tanda desimal, dengan catatan:

1)      Jika setelah tiga angka dibelakang tanda desimal (tanda koma) terdapat bilangan yang besarnya 50 atau kurang dari 50, maka bilangan 50 atau bilangan yang besarnya kurang dari 50 itu dianggap = 0, dan bilangan 0 itu ditambah kepada bilangan nomor tiga yang terletak dibelakang tanda desimal.

Contoh :

a)      0,1134892 dibulatkan menjadi 0,113

b)      0,8105071 dibulatkan menjadi 0,810 atau 0,81 dan seterusnya.

2)      Jika setelah tiga angka dibelakang tanda desimal terdapat bilangan yang besarnya 51 atau lebih dari 51, maka bilangan 51 atau bilangan yang besarnya lebih dari 51 itu dianggap = 1 dan bilangan 1 itu ditambahkan kepada bilangan nomor 3 yang terletak dibelakang tanda desimal.

Contoh :

a)      0,2915167  dibulatkan menjadi 0,292

b)      0,5109865 dibulatkan menjadi 0,511. (Anas Sudijono, Pengantar Statistika Pendidikan, 20-24).

D.    Contoh Statistik Dalam Dunia Pendidikan

Dalam dunia pendidikan dapat kita jumpai bermacam-macam data statistik yang dapat dianalisis dengan teknik statistik. Diantaranya dapat dikemukakan sebagai contoh di sini, misalnya:

a.       Data statistik yang berkaitan dengan prestasi belajar anak didik, seperti:

1)         Nilai hasil ulangan harian (nilai hasil formatif)

2)         Nilai hasil ulangan umum (nilai hasil tes sumatif)

3)         Nilai hasil tes seleksi penerimaan calon siswa atau mahasiswa

4)         Nilai hasil ujian semester dan mid-semester

5)         Nilai hasil Ebtanas

6)         Nilai hasil pekerjaan dirumah

7)         Nilai rapor atau STTB

8)         Sekor hasil tes IQ

9)         Sekor hasil tes kepribadian

10)     Sekor hasil tes penjurusan dan sebagainya.

b.      Data statistik yang berkaitan dengan keadaan anak didik, seperti:

1) Jumlah anak didik secara keseluruhan dari tahun ketahun.

2) Jumlah anak didik ditilik dari segi:

a)      Tingkat atau kelasnya

b)      Fakultas atau jurusannya

c)      Jenis kelaminnya

d)     Daerah asalnya

e)      Sekolah asalnya

f)       Status pekerjaan orang tuanya

g)      Tingkat pendidikan orang tuannya

h)      Agama yang dianutnya, dan sebagainya.

3)      Jumlah lulusan/abiturient/alumnus:

a)      Jumlah anak didik yang berhasil naik tingkat/kelas

b)      Jumlah anak didik yang nerhasil dan tidak berhasil dalam ujian akhir

c)      Jumlah lulusan Sarjana Muda,dari tahun ke tahun

d)     Jumlah lulusan Sarjana, dari tahun ke tahun, dan sebagainya.

c.       Data statistik yang berkaitan dengan staf pengajaran

d.      Data statistik yang berkaitan dengan staf administrasi

e.       Data statistik yang berkaitan dengan anggaran pendapatan dan belanja

f.       Data statistik yang berkaitan dengan bidang perlengkapan

g.      Data statistik yang berkaitan denganbidang kepustakaan

h.      Data statistik tentang angka prestasi anak didik, staf pengajaran dan staf administrasi. Dan sebagainya.

E.     Prinsip Pengumpulan Data Statistik Pendidikan

Prinsip umum yang harus dipegang oleh siapa saja yang bermaksud menghimpun data statistik (termasuk di dalamnya data statistik pendidikan) ialah “dengan waktu, tenaga, biaya, dan alat yang sehemat mungkin, dapat dihimpun data yang lengkap, tepat, dan dapat dipercaya” adalah:

a.       Lengkapnya data

Dalam pengumpulan data statistik kita harus berupaya semaksimal mungkin untuk dapat menghimpun data yang selengkap-lengkapnya, dan bukan data yang sebanyak-banyaknya, sebab data yang banyak belum merupakan jaminan bahwa data tersebut cukup lengkap. Kata “lengkap” di sini mengadung pengertian bahwa volume data sebagaimana yang direncanakan, dapat dicapai dengan sebaik-baiknya; tidak ada data yang tercecer atau terlupakan untuk dihimpun sehingga mengakibatkan kesulitan dalam penganalisaannya.  Agar tercapai diperlukan adanya perencanaan yang tuntas.

b.      Tepatnya data

Data yang dihimpun hendaknya merupakan data yang tepat, yakni tepat dalam hal:

1)      Jenis atau macam datanya,

2)      Waktu pengumpulannya,

3)      Kegunaan atau relevansinya,

4)      Alat atau instrumen yang dipergunakan untuk menghimpun data.

c.       Kebenaran data yang dihimpun

Data yang dihimpun hendaklah data yang benar-benar dapat dipercaya atau dapat dijamin akan kesahinannya.  Ini artinya disamping data itu merupakan data yang benar (bukan data palsu atau data yang dipalsukan), juga merupakan data yang bersumber dari pihak yang memang berkompeten untuk dimintai datanya.  Jika tidak,  Jika tidak, kesimpulan yang akan ditarik dengan berdasarkan pada data tersebut akan menjadi jauh menyimpang dari keadaan yang sebenarnya atau tidak sesuai dengan kenyataan yang ada. (Anas Sudijono, Pengantar Statistika Pendidikan. 2012. 26-28).

F.     Cara Pengumpulan Data Statistik Pendidikan 

Data statistik dapat dikumpulkan dengan menggunakan prosedur yang sistematis. Pengumpulan data dimaksudkan sebagai pencatatan peristiwa atau karakteristik dari sebagian atau seluruh elemen populasi. Berdasarkan jenis cara pengumpulannya, ada beberapa cara pengumpulan data, yaitu sebagai berikut. (Sogyarto Mangkuatmodjo, Pengantar Statistik. 1997, 17).

Ditinjau dari segi luasnya elemen yang menjadi objek penelitian, pengumpulan data statistik kependidikan dapat dilakukan dengan dua macam cara, yaitu: sensus dan Sampling.

a.       Sensus

Sensus ialah cara mengumpulkan data dengan jalan mencatatat atau meneliti seluruh elemen yang menjadi objek penelitian. Dengan kata lain sensus adalah pencatatan data dengan secara menyeluruh terhadap elemen yang menjadi objek penelitian tanpa terkecuali. Kumpulan dari seluruh elemen itu lazim disebut populasi atau universe. Jadi, pengmpulan data secara sensus objek penelitiannya disebut dengan populasi.

Keuntungan: hasil yang diperoleh merupakan nilai karakteristik yang sebenarnya (true value) karena sasaran penelitia nmencakup seluruh objek yang berada dalam populasi.

Kelemahan: sensus merupakan cara pengumpulan data yang banyak memakan waktu, tenaga, biaya dan peralatan.

b.      Sampling

Sampling adalah cara untuk menentukan sampel yang jumlahnya sesuai dengan ukuran sampel yang jumlahnya sesuai dengan ukuran sampel yang akan dijadikan sumber data yang sebenarnya, dengan memperhatikan sifat-sifat dan penyebaran populasi agar diperoleh sampel yang representative. ( Sugiyono, Metode Penelitian Administrasi, 125).

1.      Probability Sampling

Probability sampling adalah teknik pengambilan sampel yang memberikan peluang yang sama bagi setiap unsure (anggota) populasi untuk dipilih menjadi anggota sampel. Teknik ini meliputi:

1)      Simple Random Sampling 

Dikatakan simple (sederhana) karena pengambilan anggota sampel dari populasi dilakukan secara acak tanpa memperhatikan strata yang ada dalam populasi itu. Cara demikian dilakukan bila anggota populasi dianggap homogeny. Pengambilan sampel acak sederhana dapat dilakukan dengan cara undian, memilih bilangan dari daftar bilangan secara acak dan sebagainya.

2)      Proportionate Stratified Random Sampling 

Teknik ini digunakan bila populasi mempunyai anggota/unsur yang tidak homogen dan berstrata secara proporsional. Suatu organisasi yang mempunyai pegawai dari latar belakang pendidikan yang berstrata, maka populasi pegawai itu berstrata. Misalnya jumlah pegawai yang lulus S1 = 45, S2 = 30, STM = 800, ST = 900, SMA = 400, SD = 300. Jumlah sampel yang harus diambil meliputi strata pendidikan tersebut. Jumlah sampel dan teknik pengambilan sampel.

3)      Disproportionate Stratified Random Sampling 

Teknik ini digunakan untuk menentukan jumlah sampel, bila populasi berstrata tetapi kurang proporsional. Misalnya pegawai dari unit kerja tertentu mempunyai: 3 orang lulusan S3, 4 orang lulusan S2, 90 orang S1, 800 orang SMU, 700 orang SMP, maka tiga orang lulusan S3 dan 4 orang S2 itu diambil semuanya sebagai sampel, karena dua kelompok ini terlalu kecil bila dibandingkan dengan kelompok S1, SMU, dan SMP.

4)      Cluster Sampling (Area Sampling)

Teknik sampling daerah digunakan untuk menentukan sampel bila obyek yang akan diteliti atau sumber data sangat luas, missal penduduk dari suatu Negara, propinsi atau kabupaten. Untuk menentukan penduduk mana yang akan dijadikan sumber data, maka pengambilan sampel ditetapkan secara bertahap dari wilayah yang luas (Negara) sampai ke wilayah terkecil (kabupaten). Setelah terpilih sampel terkecil, kemudian baru dipilih sampel secara acak. Misalnya di Indonesia terdapat 30 propinsi, dan sampelnya akan menggunakan 15 propinsi, maka pengambilan 15 propinsi itu dilakukan secara random. Tetapi perlu diingat, karena propinsi-propinsi di Indonesia itu berstrata (tidak sama) maka pengambilan sampelnya perlu menggunakan stratified random sampling. Propinsi di Indonesia ada yang penduduknya padat, ada yang tidak; ada yang mempunyai hutan banyak ada yang tidak, ada yang kaya bahan tambang ada yang tidak. Karakteristik semacam ini perlu diperhatikan sehingga pengambilan sampel menurut strata populasi itu dapat ditetapkan. Teknik sampling daerah ini sering digunakan melalui dua tahap, yaitu tahap pertama menentukan sampel daerah, dan tahap kedua menentukan orang-orang yang ada pada daerah itu secara sampling juga.

2.      Nonprobability Sampling 

Nonprobability sampling adalah teknik pengambilan sampel yang tidak member peluang/kesempatan sama bagi setiap unsur atau anggota populasi untuk dipilih menjadi sampel. Teknik ini meliputi:

1)      Sampling Sistematis 

Sampling sistematis adalah teknik pengambilan sampel berdasarkan urutan dari anggota populasi yang telah diberi nomor urut. Misalnya anggota populasi yang terdiri dari 100 orang. Dari semua anggota itu diberi nomor urut, yaitu nomor 1 sampai dengan nomor 100. Pengambilan sampel dapat dilakukan dengan mengambil nomor ganjil saja, genap saja, atau kelipatan dari bilangan tertentu, misalnya kelipatan dari bilangan lima. Untuk ini maka yang diambil sebagai sampel adalah nomor 1,5,10,15,20, dan seterusnya sampai 100.

2)      Sampling Kuota 

Sampling kuota adalah teknik untuk menentukan sampel dari populasi yang mempunyai ciri-ciri tertentu sampai jumlah (kuota) yang diinginkan. Sebagai contoh, akan melakukan penelitian tentang pendapat masyarakat terhadap pelayanan masyarakat dalam urusan Ijin Mendirikan Bangunan (IMB). Jumlah sampel yang ditentukan 500 orang. Kalau pengumpulan data belum memenuhi kuota 500 orang tersebut, maka penelitian dipandang belum selesai.Bila pengumpulan data dilakukan secara kelompok yang terdiri atas 5 orang pengumpul data, maka setiap anggota kelompok harus dapat menghubungi 100 orang anggota sampel, atau 5 orang tersebut harus dapat mencari data dari 500 anggota sampel.

3)      Sampling Insidental 

Sampling insidental adalah teknik penentuan sampel berdasarkan kebetulan, yaitu siapa saja yang secara kebetulan/insidental bertemu dengan peneliti dapat digunakan sebagai sampel, bila dipandang orang yang kebetulan ditemui itu cocok sebagai sumber data.

4)      Sampling Purposive 

Sampling purposive adalah teknik penentuan sampel dengan pertimbangan tertentu. Misalnya akan melakukan penelitian tentang kualitas makanan, maka sampel sumber datanya adalah orang yang ahli makanan, atau penelitian tentang kondisi politik di suatu daerah, maka sampel sumber datanya adalah orang yang ahli politik. Sampel ini lebih cocok digunakan untuk penelitian kualitatif, atau penelitian-penelitian yang tidak melakukan generalisasi.

5)      Sampling Jenuh 

Sampling jenuh adalah teknik penentuan sampel bila semua anggota populasi digunakan sebagai sampel. Hal ini sering dilakukan bila jumlah populasi relative kecil, kurang dari 30 orang, atau penelitian yang ingin membuat generalisasi dengan kesalahan yang sangat kecil. Istilah lain sampel jenuh adalah sensus, dimana semua anggota populasi dijadikan sampel.

6)      Snowball Sampling 

Snowball sampling adalah teknik penentuan sampel yang mula-mula jumlahnya kecil, kemudian membesar. Ibarat bola salju yang menggelinding yang lama-lama menjadi besar. Dalam penentuan sampel, pertama-tama dipilih satu atau dua orang, tetapi karena dengan dua orang ini belum merasa lengkap terhadap data yang diberikan, maka peneliti mencari orang lain yang dipandang lebih tahu dan dapat melengkapi data yang diberikan oleh dua orang sebelumnya. Sehingga jumlah sampel semakin banyak. Pada penelitian kualitatif banyak menggunakan sampel purposive dan snowball. Misalnya akan meneliti siapa provokasi kerusuhan/jaringan teroris maka akan cocok menggunakan purposive dan snowball sampling.

Kebaikan : pekerjaan pengumpulan data dapat dilaksanakan dengan waktu, tenaga, biaya dan alat yang relative lebih kecil jika dibandingkan dengan sensus.

Kelemahan : jika sampel tersebut tidak bersifat repsentatif, maka kesimpulan yang dikenakan terhdap populasi tidak sesuaidengan kenyataan yang terdapat dalam populasi.

Jika ditinjau dari segi bentuk pelaksanaan kegiatan pengumpulan datanya, pengumpulan data statistik kependidikan dapat berbentuk:

a.       Pengamatan mendalam (systematic observation), yaitu pengamatan terhadap objek yang akan dicatat datanya, dengan persiapan yang matang, dilengkapi dengan instrument tertentu.

b.      Wawancara mendalam (systematic interview), yaitu pengumpulan data berbentuk pengajuan pertanyaan secaralisan, dan pertanyaan yang diajukan dalam wawancara itu telah dipersiapkan secara tuntas, dilengkapi dengan instrumennya.

c.       Angket, yaitu cara pengumpulan data berbentuk pengajuan pertanyaan tertulis melalui sebuah daftar pertanyaan yang sudah dipersiapkan.

d.      Pemeriksaan dokumentasi (studi dokumenter), dilakukan dengan meneliti bahan dokumentasi yang ada dan mempunyai relevansi dengan tujuan pendidikan.

e.     Tes, seperti: tes hasil belajar, tes kepribadian, tes kecerdasan, tes minat dan perhatian, dan sebagainya.( Anas Sudijono, Pengantar Statistika Pendidikan, 28-30). 

G.    Alat Pengumpulan Data Statistik Pendidikan

Diantara alat yang biasa digunakan dalam pekerjaan pengumpulan data statistik kependidikan, dapat dikemukakan di sini  misalnya:

a.       Daftar atau Daftar Cek (Check List)

b.      Skala Bertingkat (Rating Scale)

c.       Pedoman Wawancara (Interview Guide)

d.      Questionnaire (daftar pertanyaan yang setiap pertanyaan nya sudah disediakan jawabannya untuk dipilih, atau disediakan tempat untuk mengisi jawabannya).( Subana, Statistik Pendidikan, 2015. 28).

Dengan harapan seperti itu, lebih lanjut kita akan memasuki permasalahan pertama dalam statistik, yaitu permasalahan tentang Distribusi Frekuensi seperti disajikan pada bab berikutnya.

H.    Pengolahan Data

Data yang telah dikumpulkan (data mentah) kemudian diolah. Pengolahan data dimaksudkan sebagai suatu proses untuk memperoleh data ringkasan dari data mentah dengan menggunakan cara atau rurmus tertentu. Data ringkasan yang diperoleh dari pengolahan data itu dapat berupa jumlah (total), rata-rata (average), presentase (presentage), dan sebagainya. (Iqbal Hasan, 1999, 17)

Contoh :

Data mentah, misalnya modal sebuah perusahaan, di dalamnya bergabung tujuh orang (X) dengan modal masing-masing:

X1 = 15 juta, X2 = 7 juta, X3 = 11 juta, X4 = 13 juta

X5 = 9 juta, X6 = 14 juta, dan X7 = 8 juta.

Pengelolahan data

1)      Jumlah modal   = X1 + X2 + X3 + X4 + X5 + X6 + X7

                                    = 15 + 7 + 11 + 13 + 9 + 14 + 8

                                   = 77 juta 

2)      Rata-rata         =   == 11 juta

3)      Presentase orang dengan modal lebih dari 10 juta rupiah adalah  = 

I.       Analisis Data

Dalam buku Statistik Teori dan Aplikasi, disebutkan bahwa analisis memiliki 3 arti, yaitu sebagai beriku.

1)      Membandingkan dua hal atau dua nilai variabel untuk mengetahui selisinya (X – Y) atau rasionya (X) kemudian menyimpulkan.

2)      Meguraikan atau memecahkan suatu keseluruhan menjadi komponen-komponen yang lebih kecil, sesuai dengan tujuan analisis, agar dapat :

a)      Mengetahui bagian yang memiliki sifat menonjol atau mempunyai nilai ekstrem.

b)      Melakukan perbandingan antarbagian dengan menggunakan nilai rasio atau selisih.

c)      Melakukan perbandingan antara bagian dengan keseluruhan, dengan memakai proposi (%), lalu menyimpulkan.

3)      Memperkirakan atau memperhitungkan besar pengaruh secara kuantitatif dari perubahan suatu keajaiban terhadap suatu kejadian lainnya, kemudian meramalkan.

Contoh :

Ada dua orang karyawan, yaitu A dan B. dalam waktu yang sama A dapat menghasilkan pekerjaan sebanyak 150 unit, sedangkan B hanya 100 unit. Selisih kerja A dan B = (150 – 100) unit = 50 unit. Rasio kerja A dan B =  unit = 1,5.

Kesimpulan :

A lebih berprestasi daripada B, sebab hasil kerja A 50 unit lebih besar daripada kerja B. A lebih berprestasi daripada B sebesar 1,5 kali. (1qbal Hasan, 1999, 31)

J.      Pembagian Data

Data dapat dibagi dalam kelompok tertentu berdasarkan kriteria yang menyertainya, misalnya menurut susunan, sifat, waktu pengumpulan, dan sumber pengambilan.

1.      Pembagian data menurut susunanya

Menurut susunannya, data dibagi atas data acak atau tunggal dan data berkelompok.

a.       Data acak data tunggal

Data acak atau tunggal adalah data yang belum tersusun atau dikelompokkan ke dalam kelas-kelas interval.

b.      Data berkelompok

Data berkelompok adalah data yang sudah tersusun atau dikelompokkan kedalam kelas-kelas interval. Data kelompok disusun dalam bentuk distribusi  frekuensi. (mengenai distribusi frekuensi akan dibahas lebih lanjut pada bab 3)

2.      Pembagian data mnurut waktu pengumpulannya

Menurut waktu pengumpulannya, data dibagi atas data berkala dan data cross section.

a.       Data berkala

Data berkala adalah data yang terkumpul dari waktu ke waktu untuk memberikan gambaran perkembangan suatu kegiatan.

Contoh :

Data perkembagan harga 9 macam bahan pokok selama 10 bulan terakhir yang dikumpulkan setiap bulan

b.      Data cross section

Data cross  section adalah data yang terkumpulkan pada suatu waktu tertentu untuk memberikan gambaran perkembangan keadaan atau kegiatan pada waktu itu.

Contoh :

Data sensus penduduk 1990.

3.      Pembagian data menurut sumber pengambilannya

Menurut sumber pengambilannya, data dibedakan atas dua, yaitu data primer dan data sekunder.

a.       Data primer

Data primer adalah data yang diperoleh atau dikumpulkan oleh orang yang melakukan penelitian atau yang bersangkutan yang memerlukannya. Data primer disebut juga data asli atau data baru.

b.      Data sekunder

Data sekunder adalah data yang diperoleh atau dikumpulkan dari sumber – sumber yang telah ada. Data itu biasannya diperoleh dari perpustakaan atau dari laporan-laporan peneliti yang terdahulu. Data sekunder disebut juga data tersedia. (Iqbal Hasan, 1999, 33)

Baca juga artikel yang lain;

1. Konsep Dasar Psikologi
2. Metode Kajian Psikologi
3. Konsep Dasar Puasa Sunnah
4. Menonton Telivisi dan Pembentukan Karakter
5. Budaya Membaca dan Budaya Menonton TV
6. Perbedaan Sekolah dan Madrasah
   
7. Gejala Kejiwaan Manusia
   
8. Penelitian Kuantitatif
   
9. Memiliki Wawasan dan Kreatifitas Dalam Pemilihan Metode, Media dan Alat Evaluasi Pembelajaran PAI
   
10. Konsep Dasar Statistik Pendidikan
    
11. Data Statistik Pendidikan

BAB III

PENUTUP

A.    Kesimpulan

1.      Data merupakan kata jamak dari kata Yunani “datum” yang berarti fakta. Sedangkan data sendiri diartikan kumpulan fakta. Data statistik adalah sejumlah informasi yang dapat memberikan gambaran tentang suatu keadaan atau masalah, baik yang berupa angka-angka (golongan) maupun yang berbentuk kategori, seperti: baik, buruk, tinggi, rendah, dan sebagainya. Data statisti harus objektif, relevan, sesuai zaman, representatif, dan dapat dipercaya.

2.      Data statistik dapat dibedakan dalam beberapa golongan antara lain:

a)      Berdasarkan sifatnya terdiri dari Data Kontinu dan Data Deskrit,

b)      Berdasarkan cara penyusunan angka terdiri dari Data Nominal (hitung), Data Ordinal, dan data interval.

c)      Berdasarkan bentuk angkanya terdiri dari data tunggal dan data kelompokan.

d)     Berdasarkan sumbernya terdiri dari data primer dan data sekunder.

e)      Berdasarkan waktu pengumpulannya terdiri dari data seketika dan data urutan waktu.

3.      Sifat Data Statistik Pendidikan antara lain:

1)      Data statistik memiliki Nilai Relatif (Relative Value) atau Nilai Semu.

2)      Data statistik memiliki Nilai Nyata (True Value) atau Nilai Sebenarnya.

3)      Data statistik memiliki Batas Bawah Relatif, Batas Atas Relatif, Batas Bawah Nyata, dan Batas Atas Nyata.

4)      Data statistik yang terbentuk data kelompokan, memiliki Nilai Tengah atau Titik Tengah (Midpoint).

5)      Data statistik sebagai data angka, dalam proses perhitungannya tidak menggunakan sistem pecahan, melainkan menggunakan sistem desimal (sistem perpuluhan).

6)      Data statistik sebagai data angka, dalam proses perhitungannya menggunakan sistem pembulatan angka tertentu.

4.      Beberapa Macam Contoh Statistik Dalam Dunia Pendidikan

a)      Data statistik yang berkaitan dengan prestasi belajar anak didik, seperti:

·         Nilai hasil Ebtanas

·      Nilai rapor atau STTB

·      Sekor hasil tes IQ

b)      Data statistik yang berkaitan dengan keadaan anak didik, seperti:

·         Jumlah anak didik secara keseluruhan dari tahun ketahun

·         Jumlah anak didik ditilik dari segi berbagai macam

·         Jumlah lulusan/abiturient/alumnus

5.      Prinsip Pengumpulan Data Statistik Kependidikan

a)      Lengkapnya data

b)      Tepatnya data

c)      Kebenaran data yang dihimpun

6.      Cara mengumpulkan data Statistik Kependidikan 

1)      Sensus

2)      Sampling

6. Alat Pengumpulan Data Statistik Kependidikan

a)      Daftar atau Daftar Cek (Check List)

b)      Skala Bertingkat (Rating Scale)

c)      Pedoman Wawancara (Interview Guide)

d)     Questionnaire

DAFTAR PUSTAKA

Arifin, Z. 2014. Teori dan Aplikasi dalam Statistik. Yogyakarta: CV Andi Offset.

Subana. 2015. Statistik Pendidikan. Bandung: Pustaka Setia.

Sujiono, A. 2012. Pengantar Statistik Pendidikan. Jakarta: Raja Grafindo.

Sugiyono. 1998. Metode Penelitian Administrasi. Bandung: CV Alfabeta.

Supardi. 2007. Statistik Penelitian Pendidikan, Jakarta: Raja Grafindo Persada.

Mangkuatmodjo, Sogyarto. 1997. Pengantar Statistik. Jakarta: PT Rineka Cipta.

Konsep Dasar Statistik Pendidikan

BAB I

PENDAHULUAN

A.    Latar Belakang Masalah

Statistika banyak diterapkan dalam berbagai disiplin ilmu, baik ilmu-ilmu alam (misalnya astronomi dan biologi maupun ilmu-ilmu sosial (termasuk sosiologi dan psikologi), maupun di bidang bisnis, ekonomi, dan industri). Statistika juga digunakan dalam pemerintahan untuk berbagai macam tujuan; sensus penduduk merupakan salah satu prosedur yang paling dikenal. Aplikasi statistika lainnya yang sekarang popular adalah prosedur jajak pendapat atau polling (misalnya dilakukan sebelum pemilihan umum), serta jajak cepat (perhitungan cepat hasil pemilu) atau quick count. Di bidang komputasi, statistika dapat pula diterapkan dalam pengenalan pola maupun kecerdasan buatan.

B.     Rumusan Masalah

1.      Bagaimanakah pengertian data statistik?

2.      Seperti apakah penggolongan data statistik?

3.   Bagaimanakah Ciri khas statistik?

4.   Bagaimanakah Permasalahan statistik?

5.   Bagaimanakah pengertian statistik pendidikan?

6.   Bagaimanakah fungsi dan kegunaan Statistik dalam dunia pendidikan?

C.    Manfaat

1.      Mengetahui pengertian data statistik.

2.      Mengetahui penggolongan data statistik.

3.   Mengetahui Ciri khas dari statistik

4.   Mengetahui Permasalahan Statistik

5.   Mengetahui pengertian statistik pendidikan

6.   Mengetahui fungsi dan kegunaan Statistik dalam dunia pendidikan

                                                                                                 

BAB II

PEMBAHASAN

A.   Pengertian Statistik

Secara etimologis kata” statistik” berasal dari kata status (bahasa latin) yang mempunyai persamaan arti degan kata staat (bahasa belanda), dan yang dalam bahasa indonesia diterjemahkan menjadi negara. Pada mulaya kata “statistik” diartikan sebagai “kumpulan bahan keteragan (data), baik yang berwujud angka (data kuantitatif) maupun yang tidak berwujud angka (data kualitatif), yaang mempuyai arti penting dan kegunaan yang besar bagi suatu negara.  Namun, pada perkembangan selanjutnya, arti kata statistik hanya dibatasi pada “ kumpulan bahan keterangan yang berwujud angka (data kuantitatif)” saja;bahan keterangan yang tidak berwujud angka (data kualitatif) tidak lagi disebut statistik.[1]

Dalam kamus bahasa inggris akan kita jumpai kata statistics dan kata statistic. Kedua kata itu mempunyai arti berbeda. Kata statistics artinya “ilmu statistik”, sedang kata statistic  diartikan sebaagai “ukuran yang diperoleh atau berasal dari sampel,” yaitu sebagai lawan dari kata “parameter”yang berarti   “ukura uang diperoleh atau berasal dari populasi”.

Ditinjau dari segi terminologi statistik adalah kumpulan data dalam bentuk angka yang disusun dalam bentuk table (daftar) dan atau diagram yang menggambarkan atau berkaitan dengan suatu masalah tertentu. Contoh: statistik penduduk adalah kumpulan angka-angka yang berkaitan dengan masalah penduduk, statistik ekonomi adalah kumpulan angka-angka yang berkaitan dengan masalah ekonomi. Dalam hal ini statistik juga bisa diartikan sebagai deretan atau kumpulan angka yang menunjukkan keterangan mengenai cabang kehidupan tertentu, contohnya: statistik penduduk, statistik pertanian, statistik pendidikan,statistik keagamaan dan sebagainya.

B.  Penggolongan Statistik

Berdasarkan  tingkat pekerjaannya (tahapan yang ada dalam kegiatan statistik), statistik sebagai ilmu pengetahuan dapat dibedakan menjadi dua golongan, yaitu statistik deskriptif dan statistik inferensial. [2]

Statistik Deskriptif ,  yang lazim dikenal pua dengan istilah Staistik Deduktif,  Statistik Sederhana, dan Descriptive Statistics, adalah statistik yang tingkat pekerjaannya mencakup cara-cara menghimpun, menyusun atau mengatur, mengolah, menyajikan dan menganalisis data angka, agar dapat memberikan gambaran yang teratur, ringkas, dan jelas mengenai suatu gejala, peristiwa atau keadaan. Dengan kata lain, Statistik Deskriptif adalah statistik yang mempunyai tugas mengorganisasi dan menganalisis data angka, agar dapat memberikan gambaran secara teratur, ringkas,  dan jelas, mengenai sesuatu gejala, peristiwa atau keadaan, sehingga dapat ditarik pengertian atau makna tertentu.

Statistik Inferensial, yang lazim dikenal pula dengan istilah Statistik Induktif. Statistik Lanjut, Statistik Mendalam atau Inferensial Statistics, adalah statistik yang menyediakan aturan atau cara yang dapat dipergunakan sebagai alat dalam rangka mencoba menarik kesimpulan yang bersifat umum, dari sekumpulan data yang telah disusun dan diolah. Selain itu, Statistik Inferensial juga menyediakan aturan tertentu dalam rangka penarikan kesimpulan ( conclusion), penyusunan atau pembuatan ramalan (prediction), penaksiran (estimation) dan sebagainya. Dengan demikian, Statistik Inferensial sifatnya lebih mendalam dan merupakan tindak lanjut dari Sstatistik Deskriptif. Statistik Deskriptif pada dasarnya merupakan fundamen dari ilmu statistik secara keseluruhan, ia merupakan dasar dan tulang punggung dari seluruh struktur ilmu statistik. Karena itu untuk dapat mempelajari atau memahami Statistik Inferensial, seseorang harus lebih dahulu mempelajari Statistik Deskriptif.

C.  Ciri Khas Statistik

Pada dasarnya Statistik sebagai ilmu pengetahuan memiliki tiga ciri khusus, yaitu:[3]

1.      Statistik selalu bekerja dengan angka atau bilangan (dalam hal ini adalah data kuantitatif). Dengan kata lain, untuk dapat melaksanakan tugasnya statistik memerlukan bahan keterangan yang sifatnya kuantitatif. Sehubungan dengan itu, jika statistik dikehendaki untuk dipergunakan sebagai alat analisis bagi data kualitatif (yaitu bahan keterangan yang tidak berwujud angka atau bilangan), maka terlebih dahulu data kualitatif tersebut harus diubah atau dikonversikan menjadi data kuantitatif. Proses pengubahan data kualitajif menjadi data kuantitatif itu dikenal dengan istilah: proses kuantifikasi.

Contoh: “Pandai”, “Cukup” dan “Kurang” merupakan bahan keterangan yang bersifat kualitatif mengenai prestasi belajar siswa. Untuk dapat dianalisis secara statistik, data kualitatif tersebut harus dikonversikan menjadi data kuantitatif; misalnya: yang disebut siswa “pandai” adalah mereka yang nilainya 80-100, “cukup” = 60-79; “kurang” = 30-59, “gagal” =0-29. Atau: siswa yang “pandai” = 5 orang; “cukup” : 30 orang; “kurang” = 3 orang, dan seterusnya.

2. Statistik bersifat objektif. Ini mengandung pengertian bahwa statistik selalu bekerja menurut objeknya, atau bekerja menurut apa adanya. Kesimpulan yang dihasilkan dan ramalan yang dikemukakan oleh statistik sebagai ilmu pengetahuan semata-mata didasarkan data angka yang dihadapi dan diolah, dan bukan didasarkan pada subjektivitas atau pengaruh luar lainnya. Itulah sebabnya mengapa statistik sering dikatakan sebagai “alat penilai kenyataan”.

3.  Statistik bersifat universal. Ini mengandung pengertian bahwa ruang lingkup atau ruang gerak dan bidang garapan statistik tidaklah sempit. Statistik dapat digunakan dalam hampir semua cabang kegiatan hidup manusia. Dapat disebutkan di sini misalnya, dalam bidang perekonomian dikenal adanya Statistik, Perdagangan, Statistik Pertanian dan sebagainya; dalam bidang Kependudukan kita kenal adanya Statistik Kelahiran, Statistik Nikah, Talak, Cerai dan Rujuk, Statistik Kematian, dan sebagainya; demikian pula kita mengenal adanya Statistik Kriminalitas, Statistik Kecelakaan Lalu-Lintas, Statistik Psikologi dan Pendidikan, dan sebagainya.

D.    Permasalahan Statistik

Hananto Sigit, B. St., dalam bukunya Statistik Suatu Pengantar (1966) mengemukakan ada  tiga permasalahan dasar dalam statistik, yaitu: (1) Permasalahan tentang Rata-rata (Average), (2) Permasalahan tentang Pemencaran atau Penyebaran (Variability atau Dispersion), dan (3) Permasalahan tentang Saling-Hubungan (Korelasi)[4].

Menurut Hananto Sigit, kita tidak perlu berpikir jauh-jauh dan mendalam jika kita ingin tau apa persoalaan statistik yang sebenernya itu. Pada dasarnya setiap orang, baik sadar maupun tidak, telah berfikir mengunakan ide-ide statistik (statistical ideas). Betapa tidak, kira sering mengunakan pengertian “rata-rata” (average) dalam kehidupan sehari-hari. Seorang guru akan mengambil milai rata-rata yang diperoleh murudnya untuk mengetahui bagaimana kualitas muridnya; seorang produsen Antara lain akan mengunakan angka rata-rata penghasilan produk suatu daerah untuk mengetahui apakah kira-kia marketing hasil produknya bias berhasil; seorang sarjana ekonomi akan mengunakan pendapatan nasional per kapita untuk mengetahui bagaimana keadaan kehidupan masyarakat suatu Negara. Semua telah mengenal konsep “rata-rata” ini baik dugunakan untk tujuan tinggi dan muluk ataupun untuk hal yang sepele dan sederhana.

Suatu pengelolaan statistic lainya adalah apa yang di kenal dengan nama “disperse” (dispersion) atau “variabilitas”. Seorang guru mungkin akan berkata bahwa kepandaian muridnya dari kelas A adalah lebih merata (homogen) daripada murid kelas B. Dalam hal ini murid kelas B perbedaan kepandaiannya satu dengan lainya lebih tajamdaripada antar murid dengan kelas A.

E.     Pengertian Statistik Pendidikan

Pada pembicaraan di muka telah di jelaskan bahwa istilah satatistik dapat diberi pengertian sebagai data statistik, kegiatan statistik, metode statistik dan ilmu statistik. Kata “statistik” dalam istilah “Staistik Pendidikan” dalam buku ini adalah statistik dalam pengertian sebagai Ilmu Pengetahuan, yaitu Ilmu Pengetahuan yang membahas atau mempelajari dan mengembangkan prinsip-prinsip, metode dan prosedur yang perlu ditempuh atau dipergunakan,dalam rangka pengumpulan, penyusunan, penyajian, penganalisisan bahan keterangan yang berwujud angkamengenahi hal-hal yang berkaitan dengan pendidikan (kususnya proses belajar-mengajar), dan penarikan kesimpulan pembuatan perkiraan serta ramalan secara ilmiah (dalam hal ini secara matematik) atas dasar kumpulan bahan keterangan yang berwujud angka tadi.

Telah di jelaskan bahwa istilah statistik dapat di beri pengertian sebagai data statistik, statistik pendidikan yaitu ilmu pengetahuan yang membahas atau mempelajari dan mengembangkan prinsip-prinsip, metode dan prosedur yang perlu di tempuh atau dipergunakan, dalam rangka megumpulkan, penyusunan, penyajian, penganalisisan bahan keterangan yang berwujud angka[5].

Istilah statistik pendidikan diartikan sebagai ilmu pengetahuan (cabang statistika) didalamnya banyak dibahas dan dikembangkan prinsip metode dan prosedur yang digunakan sebagai cara pengumpulan analisis serta mempretasikan sekumpulan data yang berhubungan dengan dunia pendidikan.

F.     Fungsi dan kegunaan Statistik dalam dunia pendidikan

Kemajuan atau perkembangan anak didik setelah mereka menempuh proses pendidikan dalam jangka waktu tertentu sebenarnya yang bersifat kualitatif, akan tetapi diubah menjadi data yang bersifat kuantitatif karena dalam kegiatan pernilaian hasil pendidikan cara yang paling umum adalah dengan menggunakan data kuantitatif, maka tidak perlu diragukan lagi bahwa statistik dalam hal ini akan mempunyai fungsi yang sangat penting sebagai alat bantu, yaitu alat bantu untuk memperoleh, menganalisis dan menyimpulkan hasil yang telah di capai dalam kegiatan penilaian tersebut[6].

a.    Memperoleh gambaran baik, gambaran secara khusus maupun gambaran secara umum tentang suatu gejala,keadaan atau peristiwa.

b.      Mengikuti perkembangan atau pasang surut mengenai gejala keadaan atau peristiwa tersebut, dari waktu ke kewaktu.

c.      Melakukan pengujian, apakah gejala yang satu berbeda dengan gejala yang lain ataukah tidak, jika terdapat perbedaan apakah perbedaan itu merupakan perbedaan yang berarti (menyakinkan) ataukah perbedan itu terjadi hanya secara kebetulan saja.

d.      Mengetahui, apakah gejala yang satu ada hubungannya dengan gejala yang lain.

e.      Menyusun laporan yang berupa data kuantitatif dengan teratur, ringkas dan jelas.

f.   Manarik kesimpulan secara logis, mengamil keputusan secara tepat dan mantap, serta dapat memperkirakan atau meramalkan hal-hal yang mungkin terjadi di masa mendatang, dan langkah konkret apa yang kemungkinan perlu dilakukan oleh seorang pendidik[7].

Baca juga artikel yang lain;

1. Konsep Dasar Psikologi
2. Metode Kajian Psikologi
3. Konsep Dasar Puasa Sunnah
4. Menonton Telivisi dan Pembentukan Karakter
5. Budaya Membaca dan Budaya Menonton TV
6. Perbedaan Sekolah dan Madrasah
   
7. Gejala Kejiwaan Manusia
   
8. Penelitian Kuantitatif
   
9. Memiliki Wawasan dan Kreatifitas Dalam Pemilihan Metode, Media dan Alat Evaluasi Pembelajaran PAI
   
10. Konsep Dasar Statistik Pendidikan
    
11. Data Statistik Pendidikan

BAB III

PENUTUP

A.    Kesimpulan

Data merupakan hal yang vital saat menganalisis sesuatu, tanpanya kita tidak dapat mengumpulkan, mendeskripsikan, menganalisis, serta menyajikan sesuatu. Data merupakan keterangan yang benar dan nyata tentang sesuatu yang butuh di proses lebih jauh. Maka statistik membutuhkan data sebagai bahan kajian dan analisis.

Dalam data statistik terbagi menjadi :

a.         Data Diskrit (data anumeration)

Angka-angka yang tidak memiliki desimal atau pecahan di antara dua bilangan bulatnya, diperoleh dari menghitung.

b.         Data Kontinue (data measurement)

Kumpulan angka- angka yang masih dimungkinkan memiliki bilangan desimal atau pecahan di antara dua bilangan bulatnya yang banyaknya tak terhingga, biasanya didapatkan dari proses pengukuran.

Dalam makalah ini telah dijelaskan pengertian statistik, penggolongan statistik, ciri khas statistik dan permasalahan statistik kemudian pengertian dari statistik pendidikan itu sendiri serta fungsi dan kegunaan statistik dalam dunia pendidikan. Hal ini dapat memberi bekal terhadap pembaca tentang bagaimana konsep  dasar statistik itu sendiri maupun sebagai penghantar kita untuk dapat lebih memahami apakah statistik itu dan apa kegunaannya. Dengan memahami makalah ini pembaca dapat mudah memahami bab statistik lainnya atau tingkat selanjutnya.   

B.     Saran

Dalam penulisan makalah ini penulis menyaranka agar semua mahasiswa memahami arti penting statistika khususnya dalam dunia pendidikan sendiri karena statistika sangat berpengaruh besar dalam dunia pendidikan.

DAFTAR PUSTAKA

Siregar, Syofian, M.M. 2010. Statistika Deskriptif.Bandung:Rajawali press.

Drs. Subana, M.Pd. statistik pendidikan cet 5.Jakarta : CV Pustaka Setia.

Anas Sudijono, 2015. Pengantar Statistik Pendidikan.Jakarta: PT RajaGrafindo Persada.

[1] Anas Sudijono, Pengantar Statistik Pendidikan. (Jakarta: PT RajaGrafindo Persada, 2015), hal 1.

[2] Ibid, hal 4.

[3] Ibid, hal 5.

[4] Siregar, Syofian, M.M. 2010. Statistika Deskriptif.Bandung:Rajawali press. Hlm.219

[5] Ibid.hlm222

[6] Drs. Subana, M.Pd. statistik pendidikan cet 5.Jakarta : CV Pustaka Setia. Hlm 12

[7] Ibid. hlm 14