Laporan akhir mata kuliah statistik buku panduan alat analisis statistik

LAPORAN AKHIR MATA KULIAH
STATISTIK I
BUKU PANDUAN ALAT ANALISIS STATISTIK
UNTUK MELAKUKAN PENELITIAN
KELAS B SEMESTER II
FAKULTAS EKONOMI JURUSAN AKUNTANSI
Dosen Pembimbing
Afrinda Hajar Maulia, SE., M.Si
UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH BUTON
KOTA BAUBAU
2013
Kelas B Semester II Fakultas Ekonomi Jurusan Akuntansi
Universitas Muhammadiyah Buton

KATA PENGANTAR
Puji syukur kehadirat Allah SWT Yang Maha Mendengar lagi Maha
Melihat dan atas segala limpahan rahmat, taufik, serta hidayah-Nya sehingga
penulis dapat menyelesaikan karya tulis yang berbentuk buku ini sesuai dengan
waktu yang telah direncanakan.
Shalawat serta salam semoga senantiasa tercurahkan kepada baginda Nabi
Besar Muhammad SAW beserta seluruh keluarga dan sahabatnya yang selalu
eksis membantu perjuangan beliau dalam menegakkan Dinullah di muka bumi ini.
Penyusunan buku ini adalah merupakan salah satu syarat untuk memenuhi
tugas final mata kuliah Statistik I semester II .
Dalam buku ini kami mengulas tentang panduan alat analisis Statistik
untuk melakukan penelitian. Tak lupa kami mengucapkan banyak terima kasih
kepada Ibu Afrinda Hajar Maulia, S.E., M.Si yang telah membimbing kami dalam
penyelesaian tugas penyusunan buku ini.
Penulis menyadari bahwa buku ini masih jauh dari kesempurnaan, maka
saran dan kritik yang konstruktif dari semua pihak sangat diharapkan demi
penyempurnaan selanjutnya.
Akhirnya hanya kepada Allah SWT kita kembalikan semua urusan dan
semoga buku ini dapat bermanfaat bagi semua pihak, khususnya bagi penulis dan
para pembaca pada umumnya, semoga Allah SWT meridhoi dan dicatat sebagai
ibadah disisi-Nya, Amin.
Baubau, 21 Juni 2013
Penulis

DAFTAR ISI
KATA PENGANTAR...................................................................................... i
DAFTAR ISI.................................................................................................... ii
BAB I PENDAHULUAN
1.1 Latar Belakang............................................................................................ 1
1.2 Maksud dan Tujuan Penulisan.................................................................... 2
1.3 Ruang Lingkup........................................................................................... 2
BAB II TINJAUAN LITERATUR
2.1 Gambaran Umum Statistik......................................................................... 3
2.2 Teknik Pengumpulan Data Dalam Statistik................................................ 16
2.3 Metode Pengolahan Data Dalam Statistik.................................................. 23
BAB III PEMBAHASAN
3.1 Contoh Kasus Regresi Linear Sederhana................................................... 28
3.2 Contoh Kasus Times Series (Data Berkala)............................................... 34
3.3 Pendekatan Turunan Analisis Times Series dan Regresi Linear................ 40
3.4 Contoh Kasus Indeks Harga....................................................................... 44
BAB IV PENUTUP
4.1 Kesimpulan................................................................................................. 53
4.2 Saran........................................................................................................... 54
DAFTAR PUSTAKA

KELAS B SEMESTER II
FAKULTAS EKONOMI
JURUSAN AKUNTANSI
UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH BUTON

BAB I
PENDAHULUAN
1.1 Latar Belakang
Sadar atau tidak, sebenarnya dalam kehidupan sehari-hari, kita sering
menjumpai informasi-informasi statistik baik yang disajikan lewat media
elektronik maupun lewat media cetak. Informasi-informasi tersebut disajikan
dalam bentuk angka-angka, tabel atau grafis. Informasi seperti laju pertumbuhan
penduduk, hasil pooling tentang cara pemilihan presiden, keadaan penduduk
prasejahtera, pengangguran sarjana, persentase dana pembangunan yang dikorupsi
pejabat, dan sebagainya; merupakan beberapa contoh kecil dari sekian banyak hal
lainnya yang berkaitan dengan pemanfaatan statistik. Dapat dikatakan bahwa
statistik memiliki peran penting dan sudah menjadi bagian dalam kehidupan
manusia modern. Oleh sebab itu pemahaman terhadap statistik menjadi sangat
diperlukan.
Mata kuliah statistik merupakan salah satu mata kuliah yang diajarkan di
perguruan tinggi. Mata kuliah ini diharapkan dapat membantu mahasiswa
menangani informasi yang bersifat kuantitatif. Sebagai calon ilmuwan,
mahasiswa diharapkan memiliki kemampuan dalam menggunakan pendekatan
ilmiah dalam memecahkan masalah. Penelitian akademis -seperti yang diterapkan
dalam penulisan skripsi adalah salah satu kegiatan keilmuan di mana
permasalahan yang ada dipecahkan dengan melalui penggunaan pendekatan
ilmiah. Dalam memecahkan permasalahan maka statsitik dapat berperan sebagai
alat bantu yang dapat digunakan untuk menangani data-data kuantitatif yang
diperoleh dalam penelitian. Dengan kata lain, melalui analisis statistik, dapat
digambarkan situasi, kondisi, atau fakta yang diteliti dan sekaligus dapat diperoleh
suatu kesimpulan yang masuk akal.

1.2 Maksud dan Tujuan Penulisan
Tujuan penulisan makalah ini adalah untuk:
1. Menjelaskan gambaran umum statistik
2. Mengetahui teknik pengumpulan data dalam statistik
3. Mengetahui metode pengumpulan data dalam statistik
1.3 Ruang Lingkup
Dalam buku ini, membahas tentang Pengantar Statistik I sebagai bahan
pengetahuan dasar untuk melakukan penelitian, materi yang dibahas meliputi :
1. Pengertian statistik dan statistika
2. Teknik pengumpulan data
3. Metode pengumpulan data

BAB II
TINJAUAN LITERATUR
2.1 Gambaran Umum Statistik
a. Definisi
Banyak sekali definisi mengenai statistik yang dapat ditemukan dalam
buku-buku teks statistik. Dari sekian banyak definisi tersebut, ada beberapa yang
dapat dikemukakan di sini.
Menurut Thorne (1980:3), statistik adalah seperangkat alat yang
berkepentingan dengan pengumpulan, pengorganisasian, dan analisis fakta-fakta
numerik. Dengan makna yang hampir sama, Pasaribu (1981:22) mengemukakan
bahwa statistik menyediakan berbagai alat dan cara untuk mencari kembali
keterangan yang seolah-olah tersembunyi di dalam angka-angka statistik. Kedua
definisi tersebut menyepakati statistik sebagai suatu “alat” yang digunakan dalam
menangani data kuantitatif.
Definisi yang mengarahkan pada klasifikasi statistik (statistik deskriptif
dan statistik inferensial) dikemukakan oleh McCall (1980:18). Ia mengemukakan
bahwa statistik mempelajari tentang metode mendeskripsikan dan
menginterpretasikan informasi kuantitatif, termasuk teknik mengorganisasi dan
merangkum data, teknik membuat generalisasi (kesimpulan yang berlaku umum)
dan inferensi dari data. Arah pengklasifikasian ini tampak pada istilah
“mendeskripsikan” sebagai “statistik deskriptif” dan menginterpretasikan” sebagai
“statistik inferensial”.
Dari definisi-definisi yang dikemukakan tersebut dapat disimpulkan
bahwa statistik berkaitan dengan cara menangani fakta berupa data kuantitatif
yang diperoleh berdasarkan observasi atau pengukuran sehingga data dapat
dideskripsikan atau ditarik kesimpulan dan akhirnya memungkinkan orang lebih
mudah memahami fakta yang ada.

b. Perbedaan Statistik dan Statisika
Istilah statistik berasal dari bahasa latin “status” yang artinya suatu
negara. Suatu kegiatan pengumpulan data yang ada hubungannya dengan
kenegaraan, misalnya data mengenai penduduk, data mengenai penghasilan dan
sebagainya, yang lebih berfungsi untuk melayani keperluan administrasi.
Secara kebahasaan, statistik berarti catatan angka-angka (bilangan);
perangkaan; data yang berupa angka-angka yang dikumpulkan, ditabulasi,
dikelompokkan, sehingga dapat memberi informasi yang berarti mengenai suatu
masalah, gejala atau peristiwa (depdikbud, 1994).
Menurut Sutrisno Hadi (1995) Statistik adalah untuk menunjukkan kepada
pencatatan angka-angka dari suatu kejadian atau kasus tertentu. Selaras dengan
apa yang didefinisikan oleh Sudjana (1995:2) bahwa statistik adalah kumpulan
fakta berbentuk angka yang disusun dalam daftar atau tabel dan atau diagram,
yang melukiskan atau menggambarkan suatu persoalan.
Statistika beda halnya dengan statistik, statistika yang dalam bahasa
Inggris “statistics” (ilmu statistik), ilmu tentang cara-cara mengumpulkan,
mentabulasi dan menggolongkan, menganalisis dan mencari keterangan yang
berarti dari data yang berupa angka.
Statistika merupakan ilmu pengetahuan yang berhubungan dengan cara-
cara mengumpulkan, menabulasi, menggolong-golongkan, menganalisis, dan
mencari keterangan yang berarti dari data yang berupa bilangan-bilangan atau
angka, sehingga dapat ditarik suatu kesimpulan atau keputusan tertentu.
Selain itu, Statistika juga merupakan cabang ilmu matematika terapan
yang terdiri dari teori dan metode mengenai bagaimana cara mengumpulkan,
mengukur, mengklasifikasi, menghitung, menjelaskan, mensintesis, menganalisis,
dan menafsirkan data yang diperoleh secara sistematis.

Dengan demikian, di dalamnya terdiri dari sekumpulan prosedur mengenai
bagaimana cara:
1. Mengumpulkan data
2. Meringkas data
3. Mengolah data
4. Menyajikan data
5. Menarik kesimpulan dan interpretasi data berdasarkan kumpulan data dan
hasil analisisnya
c. Fungsi dan Kegunaan Statistik
Statistika digunakan untuk menunjukkan tubuh pengetahuan (body of
knowledge) tentang cara-cara pengumpulan data, analisis dan penafsiran data.
a. Fungsi statistik yaitu :
1. Statistik menggambarkan data dalam bentuk tertentu
2. Statistik dapat menyederhanakan data yang kompleks menjadi data yang
mudah dimengerti
3. Statistik merupakan teknik untuk membuat perbandingan
4. Statistik dapat memperluas pengalaman individu
5. Statistik dapat mengukur besaran dari suatu gejala
6. Statistik dapat menentukan hubungan sebab akibat
b. Kegunaan Statistik
1. Membantu penelitian dalam menggunakan sampel sehingga penelitian
dapat bekerja efisien dengan hasil yang sesuai dengan obyek yang
ingin diteliti
2. Membantu penelitian untuk membaca data yang telah terkumpul
sehingga peneliti dapat mengambil keputusan yang tepat

3. Membantu peneliti untuk melihat ada tidaknya perbedaan antara
kelompok yang satu dengan kelompok yang lainnya atas obyek yang
diteliti
4. Membantu peneliti untuk melihat ada tidaknya hubungan antara
variabel yang satu dengan variabel yang lainnya
5. Membantu peneliti dalam menentukan prediksi untuk waktu yang
akan datang
6. Membantu peneliti dalam melakukan interpretasi atas data yang
terkumpul (M.Subana dkk, 2000;14)
7. Pemerintah menggunakan statistik untuk menilai hasil pembangunan
masa lalu dan merencanakan masa mendatang
8. Pimpinan menggunakannya untuk pengangkatan pegawai baru,
pembelian peralatan baru, peningkatan kemampuan karyawan,
perubahan sistem kepegawaian, dan sebagainya.
9. Para pendidik sering menggunakannya untuk melihat kedudukan
siswa, prestasi belajar, efektivitas metode pembelajaran, atau media
pembelajaran.
10. Para psikolog banyak menggunakan statistik untuk membaca hasil
pengamatan baik melalui tes maupun observasi lapangan.
c. Peranan Statistik
Di dalam penelitian, statistik berperan untuk:
1. Memberikan informasi tentang karakteristik distribusi suatu
populasi tertentu, baik diskrit maupun kontinyu. Pengetahuan
ini berguna dalam menghayati perilaku populasi yang sedang
diamati
2. Menyediakan prosedur praktis dalam melakukan survey
pengumpulan data melalui metode pengumpulan data (teknik
sampling). Pengetahuan ini berguna untuk mendapatkan hasil
pengukuran yang terpercaya

3. Menyediakan prosedur praktis untuk menduga karakteristik
suatu populasi melalui pendekatan karakteristik sampel, baik
melalui metode penaksiran, metode pengujian hipotesis,
metode analisis varians. Pengetahuan ini berguna untuk
mengetahui ukuran pemusatan dan ukuran penyebaran serta
perbedaan dan kesamaan populasi.
4. Menyediakan prosedur praktis untuk meramal keadaan suatu
obyek tertentu di masa mendatang berdasarkan keadaan di
masa lalu dan masa sekarang. Melalui metode regresi dan
metode deret waktu. Pengetahuan ini berguna memperkecil
resiko akibat ketidakpastian yang dihadapi di masa mendatang.
5. Menyediakan prosedur praktis untuk melakukan pengujian
terhadap data yang bersifat kualitatif melalui statistik non
parametrik.
Sementara menurut Sugiyono (2003:12), statistik berperan untuk:
1. Alat untuk menghitung besarnya anggota sampel yang diambil dari
suatu populasi, sehingga jumlah sampel yang dibutuhkan akan lebih
dapat dipertanggungjawabkan
2. Alat untuk menguji validitas dan reliabilitas instrumen sebelum
instrumen tersebut digunakan dalam penelitian
3. Sebagai teknik untuk menyajikan data, sehingga data lebih
komunikatif, misalnya melalui tabel, grafik, atau diagram
4. Alat untuk menganalisis data seperti menguji hipotesis yang diajukan
dalam penelitian.

d. Jenis Statistik Berdasarkan Aktivitas
Dalam definisi sebelumnya disebutkan bahwa statistik berfungsi
mendeskripsikan dan menarik kesimpulan (inferensial). Menurut Horvath
(1985:5), statistik memiliki dua tujuan utama, yaitu mendeskripsikan dan
menarik kesimpulan. Oleh sebab itu dikenal dua jenis statistik, yaitu stastistik
deskriptif dan statistik inferensial.
1. Statistik Deskriptif
Statistik deskriptif berisi teknik untuk mengorganisasi, meringkas/
menyarikan informasi dari data numerik (Horvath, 1985:5). Untuk memberikan
pemahaman tentang apa yang dimaksud dengan statistik deskriptif, maka
perhatikan contoh berikut ini:
Seorang peneliti ingin mengetahui tentang skor hasil belajar metodologi
penelitian dari 300 orang mahasiswa di fakultas X. Data dari 300 orang
mahasiswa tersebut diperoleh dari arsip nilai pada bagian kemahasiswaan.
Si peneliti menyalin nama dan skor masing-masing mahasiswa. Dari contoh
tersebut tentu saja diperoleh 300 skor yang bervariasi dari masing-masing
mahasiswa. Dapat kita bayangkan berapa lembar kertas yang dibutuhkan untuk
menyalin data dari 300 orang mahasiswa tersebut.
Deretan data tersebut, meskipun sudah menyajikan semua data yang
dibutuhkan, namun belum dapat memberikan jawaban secara akurat mengenai
pertanyaan-pertanyaan seperti: Berapa skor rata-rata dari kelompok mahasiswa
tersebut. Apakah rentang skor semua mahasiswa sempit sehingga variasi skor
dapat dikatakan mirip. Atau sebaliknya rentang skor lebar sehingga skor sangat
bervariasi. Skor mana yang dapat diidentifikasikan sebagai kelompok tinggi
dan mana yang masuk dalam kelompok rendah. Informasi-informasi mengenai
pertanyaan-pertanyan tersebut masih membutuhkan perhitungan-perhitungan
tertentu. Perhitungan-perhitungan tersebut itulah yang menjadi kawasan operasi
statistik deskriptif.

2. Statistik Inferensial
Menurut Horvath (1985:6) Statistik inferensial (ada yang menyebut
statistik induktif) adalah kumpulan aturan dan prosedur di mana pernyataan
umum tentang orang atau peristiwa dibuat berdasarkan observasi terhadap jumlah
yang relatif sedikit. Dengan kata lain statistik inferensial ini merupakan
penggeneralisasian penemuan di luar pengamatan yang dilakukan.
Sebagai contoh, seorang peneliti ingin mengetahui bagaimana sikap
mahasiswa IKIP terhadap profesi guru. Berapa jumlah mahasiswa IKIP di
Indonesia? Katakanlah jumlah seluruhnya 10.000 orang. Ini jumlah yang
tidak kecil. Namun dengan menggunakan teknik statistik inferensial,
memungkinkan peneliti untuk mengedarkan angket yang sudah disiapkan
kepada sebagian mahasiswa yang dipilih secara acak (random), katakanlah
500 orang. Melalui analisis data dari angket yang diisi oleh 500 orang
tersebut, diketahui bahwa sikap mereka terhadap profesi guru ternyata rendah.
Apabila prosedur analisis terhadap kelompok kecil sampel ini dilakukan
dengan benar, maka kesimpulan hasil tersebut menjadi berlaku bagi seluruh
mahasiswa IKIP di Indonesia, yaitu semuanya memiliki sikap yang rendah
terhadap profesi guru. Jadi kesimpulan bukan hanya berlaku pada 500 orang
yang dijadikan sampel. Dengan demikian teknik statistik inferensial adalah alat
mengumpulkan suatu fakta mengenai populasi yang besar dengan hanya
menggunakan data dari sampel yang relatif kecil. Itulah sebabnya Horvath
(1985:6) mengatakan bahwa statistik ini merupakan "jantung" dari kegiatan
ilmiah.
e. Jenis Statistik Berdasarkan Metode
Berdasarkan metode, statistik dibagi menjadi statistik parametik dan non-
parametik.
1. Statistik Parametik
Statistika parametrik adalah prosedur yang pengujian yang dilakukan
berlandaskan distribusi. Salah satu karakteristiknya penggunaan prosedur ini

melibatkan asumsi-asumsi tertentu. Contoh dari statistik parametrik adalah
analisis regresi, analisis korelasi, dan analisis varians.
2. Statistik non Parametik
Statistika non parametrik adalah prosedur dimana kita tidak melibatkan
parameter serta tidak terlibatnya distribusi. Contoh : uji keacakan, uji kecocokan
(goodness of fit) dan lain- lain.
Kelebihan statistika non parametrik
a. Asumsi yang digunakan dalam jumlah yang minimum maka kemungkinan
penggunaan secara salah juga kecil.
b. Untuk beberapa prosedur perhitungan dapat dilakukan dengan mudah
secara manual.
c. Konsep-konsep dari prosedur ini menggunakan dasar matematika dan
statistika yang mudah dipahami.
d. Prosedur ini dapat digunakan pada skala ordinal maupun nominal.
Kelemahan dari prosedur statistika non parametrik
a. Jika suatu kasus yang dapat dianalisis dengan statistika parametrik,
kemudian digunakan analisis statistika non parametrik akan
menyebabkan pemborosan informasi.
b. Meskipun prosedur penghitungannya sederhana, perhitungannya
kadang-kadang membutuhkan banyak tenaga dan menjemukan.
Prosedur non parametrik digunakan
a. Bila hipotesis yang harus diuji tidak melibatkan suatu parameter
populasi.
b. Bila skala pengukuran yang disyaratkan dalam statistika parametrik
tidak terpenuhi misalnya skala ordinal dan nominal.

Data dibedakan menurut skala yang digunakan pada saat melakukan
pengukuran. Dengan pengukuran dimaksudkan sebagai upaya memberikan angka
numerik terhadap obyek menurut aturan-aturan tertentu. Aturan yang berbeda
akan menghasilkan skala yang berlainan sehingga akan memberikan jenis
pengukuran yang berbeda.
Terdapat empat macam skala pengukuran yang ada yaitu:
1. SKALA NOMINAL
Skala nominal merupakan skala pengukuran yang paling rendah
tingkatannya di antara ke empat skala pengukuran yang lain. Seperti namanya,
skala ini membedakan satu obyek dengan obyek lainnya berdasarkan lambang
yang diberikan. Oleh karena itu data dalam skala nominal dapat dikelompokkan
ke dalam beberapa kategori, dan kepada kategori tersebut dapat diberikan
lambang yang sesuai atau sembarang bilangan. Bilangan yang diberikan tidak
mempunyai arti angka numerik artinya kepada angka-angka tersebut tidak dapat
dilakukan operasi aritmetika, tidak boleh menjumlahkan, mengurangi,
mengalikan, dan membagi. Bilangan yang diberikan hanyalah berfungsi sebagai
lambang yang dimaksudkan hanya untuk membedakan antara data yang satu
dengan data yang lainnya. Contoh : Data mengenai barang-barang yang dihasilkan
oleh sebuah mesin dapat digolongkan dalam kategori cacat atau tidak cacat.
Barang yang cacat bisa diberi angka 0 dan yang tidak cacat diberi angka 1.
Data 1 tidaklah berarti mempunyai arti lebih besar dari 0. Data satu
hanyalah menyatakan lambang untuk barang yang tidak cacat.
Kesimpulan :
Bilangan dalam Skala Nominal berfungsi hanya sebagai lambang untuk
membedakan, terhadap bilangan-bilangan tersebut tidak berlaku hukum
aritmetika, tidak boleh menjumlahkan, mengurangi, mengalikan, maupun
membagi.

Hubungan yang membatasi adalah hubungan sama dengan dan tidak sama
dengan. Statistik yang sesuai dengan data berskala Nominal adalah Statistik Non-
parametrik. Contoh perhitungan statistik yang cocok adalah Modus, Frekuensi
dan Koefisien Kontingensi.
2. SKALA ORDINAL
Skala pengukuran berikutnya adalah skala pengukuran ordinal. Skala
pengukuran ordinal mempunyai tingkat yang lebih tinggi dari skala pengukuran
nominal. Dalam skala ini, terdapat sifat skala nominal, yaitu membedakan data
dalam berbagai kelompok menurut lambang, ditambah dengan sifat lain yaitu,
bahwa satu kelompok yang terbentuk mempunyai pengertian lebih (lebih tinggi,
lebih besar,…) dari kelompok lainnya. Oleh karena itu, dengan skala ordinal data
atau obyek memungkinkan untuk diurutkan atau dirangking.
Contoh :
Sistem kepangkatan dalam dunia militer adalah satu contoh dari data
berskala ordinal Pangkat dapat diurutkan atau dirangking dari Prajurit sampai
Sersan berdasarkan jasa, dan lamanya pengabdian. Jika peneliti merangking data
lamanya pengabdian maka peneliti dapat memberikan nilai 1, 2, 3, … , 4 dan
seterusnya masing-masing terhadap seseorang anggota ABRI yang berpangkat
Prajurit, Kopral, Sersan, dan seterusnya. Berbeda dengan skala nominal, angka
yang diberikan terhadap obyek tidak semata-mata berlaku sebagai lambang tetapi
juga memperlihatkan urutan atau rangking.
Kesimpulan:
Pada tingkat pengukuran ordinal, bilangan yang didapat berfungsi sebagai :
1. lambang untuk membedakan
2. untuk mengurutkan peringkat berdasarkan kualitas yang telah ditentukan
(> atau < ).

Pada tingkat pengukuran ordinal kita bisa mengatakan lebih baik/lebih
buruk, lebih besar/lebih kecil, tetapi tidak bisa menentukan berapa kali lebih
besarnya/lebih buruknya.
Statistik yang sesuai dengan data berskala Ordinal adalah Statistik Non-
parametrik. Contoh perhitungan statistik yang cocok adalah Median, Persentil,
Korelasi Spearman (rs ), Korelasi Thau-Kendall dan Korelasi Thau-Kendall (W).
3. SKALA INTERVAL
Skala pengukuran Interval adalah skala yang mempunyai semua sifat yang
dipunyai oleh skala pengukuran nominal, dan ordinal ditambah dengan satu sifat
tambahan. Dalam skala interval, selain data dapat dibedakan antara yang satu
dengan yang lainnya dan dapat dirangking, perbedaan (jarak/interval) antara data
yang satu dengan data yang lainnya dapat diukur.
Contoh :
Data tentang suhu empat buah benda A, B, C , dan D yaitu masing-masing
20. 30, 60, dan 70 derajat Celcius, maka data tersebut adalah data dengan skala
pengukuran interval karena selain dapat dirangking, peneliti juga akan tahu secara
pasti perbedaan antara satu data dengan data lainnya. Perbedaan data suhu benda
pertama dengan benda kedua misalnya, dapat dihitung sebesar 10 derajat, dan
seterusnya. Namun dalam skala interval, tidak mungkin kita melakukan
perbandingan antara satu data dengan data yang lainnya. Kita tidak dapat
mengatakan bahwa suhu 60 derajat Celcius dari benda C dan 30 derajat Celcius
untuk suhu benda B berarti bahwa benda C 2x lebih panas dari benda B. Hal ini
tidak mungkin karena skala interval tidak mempunyai titik nol yang mutlak. Titik
nol yang tidak mutlak berarti benda dengan suhu nol derajat Celcius bukan
berarti bahwa benda tersebut tidak mempunyai panas.

Kesimpulan :
Bilangan pada skala interval fungsinya ada tiga yaitu :
1. Sebagai lambang untuk membedakan,
2. Untuk mengurutkan peringkat, misal, makin besar bilangannya, peringkat
makin tinggi ( > atau <),
3. Bisa memperlihatkan jarak/perbedaan antara data obyek yang satu dengan data
obyek yang lainnya
Titik nol bukan merupakan titik mutlak, tetapi titik yang ditentukan
berdasarkan perjanjian. Statistik yang sesuai dengan data berskala Interval adalah
Statistik Non-parametrik dan Statistik Parametrik. Contoh perhitungan statistik
yang cocok adalah Rata-rata, Simpangan Baku, dan Korelasi Pearson.
4.SKALA RASIO
Skala rasio merupakan skala yang paling tinggi peringkatnya. Semua sifat
yang ada dalam skala terdahulu dipunyai oleh skala rasio. Sebagai tambahan,
dalam skala ini, rasio (perbandingan) antar satu data dengan data yang lainnya
mempunyai makna.
Contoh :
Data mengenai berat adalah data yang berskala rasio. Dengan skala ini kita
dapat mengatakan bahwa data berat badan 80 kg adalah 10 kg lebih berat dari
yang 70 kg, tetapi juga dapat mengatakan bahwa data 80 kg adalah 2x lebih berat
dari data 40 kg. Berbeda dengan interval, skala rasio mempunyai titik nol yang
mutlak.
Kesimpulan :
Bilangan pada skala Rasio fungsinya ada tiga yaitu :
1. Sebagai lambang untuk membedakan
2. Untuk mengurutkan peringkat, misal, makin besar bilangannya, peringkat
makin tinggi (> atau < ),
3. Bisa memperlihatkan jarak/perbedaan antara data obyek yang satu dengan
data obyek yang lainnya.

4. Rasio (perbandingan) antar satu data dengan data yang lainnya dapat
diketahui dan mempunyai arti. Titik nol merupakan titik mutlak.
Statistik yang sesuai dengan data berskala Rasio adalah Statistik
Nonparametrik dan Statistik Parametrik. Contoh perhitungan statistik yang cocok
adalah Rata-rata kur, Koefisien Variasi dan statistik-statistik lain yang menuntut
diketahuinya titik nol mutlak.
f. Data
Ada beberapan pengertian dalam statistik deskriptif dan statistik
inferensial :
- Sampel : serangkaian observasi yang dilakukan terhadap sebagian
dari obyek untuk memperoleh gambaran mengenai obyek itu sendiri.
- Populasi : keseluruhan obyek yang tidak seluruhnya diobservasi
tetapi merupakan obyek penyelidikan
- Data : sesuatu yang diketahui dan dapat memberikan gambaran
tentang sesuatu keadaan atau permasalahan
- Parameter : semua karakteristik yang dimiliki oleh populasi (diukur
dari seluruh anggota populasi)
- Variabel : karakteristik yang dimiliki oleh sampel
Pembagian Data
1. Data menurut sifatnya dibagi menjadi :
a. Data Kualitatif : data yang tidak berbentuk angka
b. Data Kuantitatif : data yang berbentuk angka
2. Data menurut sumbernya dibagi menjadi :
a. Data internal : data yang menggambarkan keadaan di dalam suatu
organisasi
b. Data eksternal : data yang menggambarkan keadaan di luar suatu
organisasi

3. Data menurut cara memperolehnya dibagi menjadi :
a. Data primer : data yang dikumpulkan sendiri langsung dari
obyeknya
b. Data sekunder : data yang sudah dikumpulkan dan diolah sendiri
oleh pihak lain
4. Data menurut waktu pengumpulannya dibagi menjadi :
a. Data cross section : data yang dikumpulkan pada suatu waktu tertentu
b. Data time series : data yang dikumpulkan dari waktu ke waktu untuk
memberikan gambaran tentang perkembangan suatu keadaan dari
waktu ke waktu
2.2 Teknik Pengumpulan Data Dalam Statistik
Data adalah suatu catatan atau gambaran atas kumpulan fakta yang kita
hadapi sehingga menghasilkan suatu kesimpulan dalam menarik suatu keputusan.
Data merupakan bentuk jamak dari kata datum, berasal dari bahasa latin yang
berarti "sesuatu yang diberikan". Dalam penggunaan sehari-hari data berarti suatu
pernyataan yang diterima secara apa adanya. Pernyataan ini adalah hasil
pengukuran atau pengamatan suatu variabel yang bentuknya dapat berupa angka,
kata-kata, atau citra.
Pengumpulan data dilakukan untuk memperoleh informasi yang
dibutuhkan dalam rangka mencapai tujuan penelitian. Tujuan yang diungkapkan
dalam bentuk hipotesis merupakan jawaban sementara terhadap petanyaan
penelitian. Jawaban itu masih perlu diuji secara empiris, dan untuk maksud inilah
dibutuhkan pengumpulan data. Data yang dikumpulkan ditentukan oleh variabel-
variabel yang ada dalam hipotesis. Data itu dikumpulkan oleh sampel yang telah
ditentukan sebelumnya. Sampel tersebut terdiri atas sekumpulan unit analisis
sebagai sasaran penelitian. Untuk mengumpulkan data dari suatu sampel
penelitian, dapat dilakukan dengan teknik-teknik tertentu sesuai dengan
tujuannya.

Macam-macam Teknik Pengumpulan Data
a. Angket (Kuesionare)
Angket adalah daftar pertanyaan yang diberikan kepada responden untuk
menggali data sesuai dengan permasalahan penelitian. Menurut Masri
Singarimbum, pada penelitian survei, penggunaan angket merupakan hal yang
paling pokok untuk pengumpulan data di lapangan. Hasil kuesioner inilah yang
akan diangkakan (kuantifikasi), disusun tabel-tabel dan dianalisa secara statistik
untuk menarik kesimpulan penelitian.
Tujuan pokok pembuatan kuesioner adalah (a) untuk memperoleh
informasi yang relevan dengan masalah dan tujuan penelitian, dan (b) untuk
memperoleh informasi dengan reliabel dan validitas yang tinggi. Hal yang perlu
diperhatikan oleh peneliti dalam menyusun kuesioner, pertanyaan-pertanyaan
yang disusun harus sesuai dengan hipotesa dan tujuan penelitian.
Menurut Suharsimi Arikunto, sebelum kuesioner disusun memperhatikan
prosedur sebagai berikut:
1) Merumuskan tujuan yang akan dicapai dengan kuesioner.
2) Mengidentifikasikan variabel yang akan dijadikan sasaran kuesioner.
3) Menjabarkan setiap variabel menjadi sub-sub variabel yang lebih
spesifik dan tunggal.
4) Menentukan jenis data yang akan dikumpulkan, sekaligus unit
analisisnya.
Hal lain yang perlu diperhatikan dalam penyusunan kuesioner, antara lain:
1) Pertanyaan-pertanyaan yang disusun dalam kuesioner juga harus
sesuai dengan variabel-variabel penelitian, yang biasanya sudah
didefinisikan dalam definisi operasional, yang mengandung indikator-
indikator penelitian sesuai dengan permasalahan penelitian.
2) Tiap pertanyaan dalam kuesioner adalah bagian dari penjabaran
definisi operasional, sehingga dapat dianalisa dengan tepat untuk
menjawab permasalahan penelitian.

Dalam kuesioner, pertanyaan-pertanyaan yang diajaukan biasanya
pertanyaan mengenai hal-hal sebagai berikut:
1) Pertanyaan tentang fakta. Misalnya umur, pendidikan, status dan
agama
2) Pertanyaan tentang pendapat dan sikap, yang menyangkut masalah
perasaan dan sikap respondsen tentang sesuatu
3) Pertanyaan tentang informasi. Pertanyaan yang menyangkut apa yang
diketahui oleh responden
4) Pertanyaan tentang persepsi diri. Responden menilai perilakunya diri
dalam hubungannya dengan orang lain.
Ditinjau dari segi cara pemakain kuesioner, ada beberapa cara yang bisa
dilakukan oleh peneliti, antara lain:
1) Kuesioner digunakan dalam wawancara tatap muka dengan
responden
2) Kuesioner diisi sendiri oleh responden
3) Wawancara melalui telepon
4) Kuesioner dikirim melalui pos.
Ada beberapa hal yang perlu diperhatikan dalam membuat angket, antara
lain:
1) Pakailah bahasa yang sederhana yang dapat dipahami oleh responden.
2) Pakailah kalimat yang pendek yang mudah difahami.
3) Jangan terlampau cepat menganggap bahwa responden telah memiliki
pengetahuan atau pengalaman tentang masalah penelitian.
4) Lindungi harga diri responden.
5) Bila ingin menanyakan suatu perasaan atau tanggapan yang
menyenangkan atau tidak menyenangkan, tanyakan terlebih dahulu
hal-hal yang menyenangkan.
6) Pertimbangkan pertanyaan bersifat langsung atau tidak langsung.
7) Tentukan pertanyaan terbuka atau tertutup.

8) Masukkan hanya satu buah pikiran dalam tiap pertanyaan.
9) Rumusan pertanyaan jangan sampai memalukan responden. (lihat,
Nasution, 2006:135-137)
Contoh Angket
1) Angket Terbuka, yaitu angket dimana responden diberi kebebasan
untuk menjawab
Contoh:
Metode apa yang digunakan oleh Bapak/ibu dalam pengajaran PAI
dikelas
a......................
b......................
c......................
d......................
2) Angket Tertutup, apabila jawaban pertanyaan sudah disediakan oleh
peneliti.
Contoh:
Apakah Bapak/Ibu senantiasa memeriksa hasil pekerjaan anak dikelas
a. Selalu
b. Sering
c. Jarang sekali
3) Angket semi terbuka, yaitu jawaban pertanyaan sudah diberikan oleh
peneliti, tetapi diberi kesempatan untuk menjawab sesuai kemauan
responden
Contoh:
Apa metode yang Bapak/ibu gunakan dalam pengajaran PAI
a. Diskusi
b. Ceramah
c. ............

b. TES
Tes adalah serentetan pertanyaan atau latihan serta alat lain yang digunakan
untuk mengukur keterampilan, pengetahuan intelegensi, kemampuan atau bakat
yang dimiliki oleh individu atau kelompok.
Ditinjau dari sasaran atau obyek yang akan dievaluasi, ada beberapa macam
tes dan alat ukur.
1) Tes kepribadian atau personality test, yaitu tes yang digunakan untuk
mengungkap kepribadian seseorang, seperti self–concept, kreativitas,
disiplin, kemampuan khusus, dan sebagainya.
2) Tes bakat atau abtitude test, yaitu tes yang digunakan untuk mengukur
atau mengetahui bakat seseorang.
3) Tes intelegensi atau intellegence test, yaitu tes yang digunakan untuk
mengadakan estimasi atau perkiraan terhadap tingkat intelektual
seseorang dengan cara memberikan berbagai tugas kepada orang yang
akan diukur intelegensinya.
4) Tes sikap atau attitude test, yang sering disebut dengan istilah kala sikap,
yaitu alat yang digunakan untuk mengadakan pengukuran terhadap
berbagai sikap seseorang.
5) Tes minat atau measures test yaitu tes yang digunakan untuk menggali
minat seseorang terhadap sesuatu.
6) Tes prestasi atau achievement test yaitu tes yang digunakan untuk
mengukur pencapaian seseorang setelah mempelajari sesuatu.
c. Wawancara
Wawancara merupakan proses komunikasi yang sangat menentukan dalam
proses penelitian. Dengan wawancara data yang diperoleh akan lebih mendalam,
karena mampu menggali pemikiran atau pendapat secara detail. Oleh karena itu
dalam pelaksanaan wawancara diperlukan keterampilan dari seorang peneliti
dalam berkomunikasi dengan responden. Seorang peneliti harus memiliki

keterampilan dalam mewawancarai, motivasi yang tinggi, dan rasa aman, artinya
tidak ragu dan takut dalam menyampaikan wawancara. Seorang peneliti juga
harus bersikap netral, sehingga responden tidak merasa ada tekanan psikis dalam
memberikan jawaban kepada peneliti.
Secara garis besar ada dua macam pedoman wawancara, yaitu:
1) Pedoman wawancara tidak terstruktur, yaitu pedoman wawancara yang
hanya memuat garis besar yang akan ditanyakan. Dalam hal ini perlu
adanya kreativitas pewawancara sangat diperlukan, bahkan pedoman
wawancara model ini sangat tergantung pada pewawancara.
2) Pedoman pewawancara terstruktur, yaitu pedoman wawancara yang
disusun secara terperinci sehingga menyerupai chek-list. Pewawancara
hanya tinggal memberi tanda v (check).
Dalam pelaksanaan penelitian di lapangan, wawancara biasanya
wawancara dilaksanakan dalam bentuk ”semi structured”. Dimana interviewer
menanyakan serentetan pertanyaan yang sudah terstruktur, kemudian satu persatu
diperdalam dalam menggali keterangan lebih lanjut. Dengan model wawancara
seperti ini, maka semua variabel yang ingin digali dalam penelitian akan dapat
diperoleh secara lengkap dan mendalam.
Menurut Nasution, ada beberapa hal yang dapat ditanyakan dalam
wawancara, antara lain: pengalaman, pendapat, perasaan, pengetahuan,
pengeinderaan dan latar belakang pendidikan.
Dalam pelaksanaan wawancara, sering kita temukan di lapangan adanya
perbedaan persepsi pandangan tentang hal-hal tertentu yang berkaitan dengan
masalah penelitian, antara peneliti dengan orang yang diwawancarai. Berdasar hal
tersebut, yang perlu diketahui bahwa dalam penelitian kualitatif naturalistik, ada
dua istilah yaitu informasi emic dan etic. Informasi emic adalah informasi yang
berkaitan dengan bagaimana pandangan responden terhadap dunia luar berdasar
perspektifnya sendiri, sedangkan yang berdasar perspektif peneliti disebut
informasi etic.

d. Dokumen
Data dalam penelitian kualitatif kebanyakan diperoleh dari sumber
manusia atau human resources, melalui observasi dan wawancara. Sumber lain
yang bukan dari manusia (non-human resources), di antaranya dokumen, foto dan
bahan statistik. Dokumen terdiri bisa berupa buku harian, notula rapat, laporan
berkala, jadwal kegiatan, peraturan pemerintah, anggaran dasar, rapor siswa,
surat-surat resmi dan lain sebagainya.
Selain bentuk-bentuk dokumen tersebut di atas, bentuk lainnya adalah foto
dan bahan statistik. Dengan menggunakan foto akan dapat mengungkap suatu
situasi pada detik tertentu sehingga dapat memberikan informasi deskriptif yang
berlaku saat itu. Foto dibuat dengan maksud tertentu, misalnya untuk melukiskan
kegembiraan atau kesedihan, kemeriahan, semangat dan situasi psikologis lainya.
Foto juga dapat menggambarkan situasi sosial seperti kemiskinan daerah kumuh,
adat istiadat, penderitaan dan berbagai fenomena sosial lainya.
Selain foto, bahan statistik juga dapat dimanfaatkan sebagai dokumen yang
mampu memberikan informasi kuantitatif, seperti jumlah guru, murid, tenaga
administrasi dalam suatu lembaga atau organisasi. Data ini sangat membantu
sekali bagi peneliti dalam menganalisa data, dengan dokumen-dokumen
kuantitatif ini analisa data akan lebih mendalam sesuai dengan kebutuhan
penelitian.
d. Observasi
Agar observasi yang dilakukan oleh peneliti memperoleh hasil yang
maksimal, maka perlu dilengkapi format atau blangko pengamatan sebagai
instrumen. Dalam pelaksanaan observasi, peneliti bukan hanya sekedar mencatat,
tetapi juga harus mengadakan pertimbangan kemudian mengadakan penilaian ke
dalam suatu skala bertingkat.
Seorang peneliti harus melatih dirinya untuk melakukan pengamatan.
Banyak yang dapat kita amati di dunia sekitar kita dimanapun kita berada. Hasil

pengamatan dari masing-masing individu akan berbeda, disinilah diperlukan sikap
kepekaan calon peneliti tentang realitas diamati. Boleh jadi menurut orang lain
realitas yang kita amati, tidak memiliki nilai dalam kegiatan penelitian, akan tetapi
menurut kita hal tersebut adalah masalah yang perlu diteliti.
Observasi dapat dilakukan dengan dua cara, yaitu observasi partisipasi
dan non-partisipan. Observasi partisipasi dilakukan apabila peneliti ikut terlibat
secara langsung, sehingga menjadi bagian dari kelompok yang diteliti. Sedangkan
observasi non- partisipan adalah observasi yang dilakukan dimana peneliti tidak
menyatu dengan yang diteliti, peneliti hanya sekedar sebagai pengamat.
Menurut Nasution, ada beberapa hal yang perlu diperhatikan dalam
melakukan observasi, antara lain:
1) Harus diketahu dimana observasi dapat dilakukan, apakah hanya
ditempat-tempat pada waktu tertentu atau terjadi di berbagai lokasi
2) Harus ditentukan siapa-siapa sajakah yang dapat diobservasi, sehingga
benar-benar representatif
3) Harus diketahui dengan jelas data apa yang harus dikumpulkan
sehingga relevan dengan tujuan penelitian.
4) Harus diketahui bagaimana cara mengumpulkan data, terutama
berkaitan dengan izin pelaksanaan penelitian.
5) Harus diketahui tentang cara-cara bagaimana mencatat hasil observasi.
2.3 Metode Pengolahan Data Dalam Statistik
Analisis data disebut juga pengolahan data dan penafsiran data. Analisis
data adalah rangkaian kegiatan penelaahan, pengelompokan, sistematisasi,
penafsiran dan verifikasi data agar sebuah fenomena memiliki nilai sosial,
akademis dan ilmiah.
Dalam penelitian, ketika peneliti sudah selesai dalam mengumpulkan data
maka langkah yang selanjutnya adalah menganalisis data yang telah diperoleh
tersebut. Analisis data ini perlu dilakukan karena untuk mereduksi data menjadi

perwujudan yang lebih dapat dipahami dan diinterpretasikan dengan cara tertentu
sehingga hubungan dari masalah penelitian dapat ditelaah serta diuji (Silalahi,
2006:304). Sehingga dapat dikatakan pula bahwa data ini perlu dianalisis agar
berbagai data yang telah diperoleh dapat disederhanakan sehingga nantinya akan
dapat lebih mudah untuk dipahami.
Metode analisis data ini terbagi menjadi dua yaitu metode analisis
kuantitatif dan metode analisis kualitatif (Silalahi, 2006:304). Analisis kuantitatif
ini menggunakan data statistik dan dapat dilakukan dengan cepat, sementara
analisis kualitatif ini digunakan untuk data kualitatif yang data yang digunakannya
adalah berupa catatan-catatan yang biasanya cenderung banyak dan menumpuk
sehingga membutuhkan waktu yang cukup lama untuk dapat menganalisisnya
secara seksama (Silalahi, 2006:305).
Metode kuantitatif ini menggunakan statistik sebagai alat analisis datanya
(Silalahi, 2006:305). Statistik ini diartikan sebagai metode pengetahuan yang
berhubungan dengan cara-cara penafsiran dan penarikan kesimpulan berdasarkan
kumpulan data yang telah diperoleh sebelumnya melalui observasi dan
penganalisaan yang dilakukan melalui aturan-aturan dan prosedur-prosedur
tertentu.
Fungsi utama dari statistik adalah memanipulasikan dan meringkaskan
data yang berupa angka serta membandingkan hasil yang diperoleh dengan
kebetulan-kebetulan yang telah diperkirakan. Analisis data kuantitatif dan
statistik ini mampu memperlihatkan hasil-hasil pengukuran yang cermat karena
perhitungannya yang matematis. Namun kemudian hal ini tidak berarti bahwa
kecermatan tersebut merupakan jaminan dalam keabsahannya atau validitasnya.
Dalam statistik ini terdapat pilihan uji statistik dimana data ini dapat
dipilah-pilah berdasarkan tujuan penelitiannya (Silalahi, 2006:306). Jika
penelitiannya bertujuan untuk mengetahui status dan mendeskripsikan suatu
fenomena berdasarkan data yang terkumpul, maka analisis data yang digunakan
adalah analisis deskriptif sehingga tabel yang nantinya disusun hanyalah memuat
satu variabel pengamatan saja. Sementara itu, jika penelitiannya bertujuan agar
dapat mengetahui hubungan antara dua fenomena baik asosiasi sejajar ataupun

hubungan kausal maka bentuk analisis datanya adalah analisis korelasional dan
tabel yang digunakan ini akan memuat dua atau lebih variabel pengamatan yang
disusun dalam satu tabel yang juga disebut sebagai tabel silang.
Kemudian, pilihan penggunaan uji statistik ini ditentukan oleh tujuan
penelitian, tipe hipotesis dan tingkat data (Silalahi, 2006:307). Pertama,
berdasarkan tujuan penelitiannya, pilihan metode statistik yang digunakan dapat
untuk tujuan deskripsi dan inferensi. Lalu, jika berdasarkan tingkat data, yakni
data bisa saja berbentuk nominal, ordinal dan interval atau rasio; atau kualitatif
dan kuantitatif, disktrit atau kontinu. Ketiga adalah berdasarkan tipe hipotesis,
dimana tipe hipotesis dalam penelitian sosial ini dapat dibedakan menjadi dua
yaitu hipotesis perbedaan, baik hipotesis perbedaan antara sampel maupun antara
variabel dan hipotesis asosiasi antara variabel. Tiap-tiap tipe hipotesis ini
menggunakan uji statistik tertentu.
Analisis dalam statistik ini terbagi menjadi dua yaitu statistik deskriptif
dan statistik inferensial (Silalahi, 2006:308). Statistik deskriptif adalah prosedur-
prosedur dalam mengorganisasikan dan menyajikan informasi dalam bentuk yang
dapat digunakan dan dapat lebih dimengerti. Statistik deskriptif ini digunakan
ketika penelitian itu bertujuan untuk memaparkan data hasil penelitian. Dalam
metode kuantitatif ini, data yang sudah tersusun dalam tabel adalah dasar dalam
analisis deskriptif. Berikutnya adalah statistik inferensial yang merupakan metode
analisis yang digunakan untuk mengetahui atau mengukur derajat hubungan
ataupun perbedaan antara dua variabel (Silalahi, 2006:309). Statistik inferensial
ini digunakan ketika penelitian bertujuan untuk menganalisis hubungan antara
variabel ataupun menguji hipotesis aosiasi (Silalahi, 2006:308). Terdapat dua
pilihan dalam penggunaan statistik inferensial yaitu analisis statistik parametrik
dan analisis statistik non-parametrik (Silalahi, 2006:309). Statistik parametrik ini
digunakan apabila sampel ditarik secara acak dan data tersebar secara normal dan
data hasil pengukurannya adalah interval, sementara statistik non-parametrik
digunakan ketika sebaran datanya bersifat normal meskipun sampelnya ditarik
secara acak dan data original nya diperoleh melalui pengukuran nominal ataupun
ordinal demi mendapatkan kesimpulan yang sah (Silalahi, 2006:310).

Selain metode analisis kuantitatif, terdapat pula metode analisis kualitatif.
Analisis data kualitatif ini dilakukan apabila data empiris yang digunakan adalah
data kualitatif yang berupa kata-kata dan tidak dapat dikategorisasikan (Silalahi,
2006:311).
Menurut Miles dan Huberman dalam Silalahi (2006:311), kegiatan analisis
kualitatif ini terdiri dari tiga alur kegiatan yang terjadi secara bersamaan yaitu
reduksi data, penyajian data, dan penarikan kesimpulan atau klarifikasi. Dalam
reduksi data ini terdapat proses pemilihan, penyederhanaan, pengabstraksian dan
transformasi data kasar yang muncul dari catatan-catatan tertulis yang ada di
lapangan. Reduksi data ini merupakan suatu bentuk analisis yang digunakan
dalam rangka untuk menajamkan, menggolongkan, mengarahkan, membuang
yang tidak perlu serta mengorganisasikan data sehingga nantinya kesimpulan
dapat ditarik secara tepat dan diverifikasi (Silalahi, 2006:312).
Selanjutnya dalam analisis data kualitatif adalah penyajian data dimana ini
berarti sebagai sekumpulan informasi yang tersusun yang memberi kemungkinan
akan adanya penarikan kesimpulan dan pengambilan tindakan tertentu (Silalahi,
2006:312). Penyajian data kualitatif ini dapat dilakukan dalam berbagai jenis
matriks, grafik, jaringan dan bagan, sehingga kemudian penganalisis dapat
melihat apa yang sedang terjadi dan kemudian dapat menentukan apakah menarik
kesimpulan sudah benar ataukah harus terus melakukan analisis demi
mendapatkan kesimpulan yang valid (Silalahi, 2006:313).
Alur kegiatan yang ketiga dalam analisis data kualitatif adalah menarik
kesimpulan atau verifikasi. Menarik suatu kesimpulan ini dilakukan oleh peneliti
melalui data-data yang terkumpul dan kemudian kesimpulan tersebut akan
diverifikasi atau diuji kebenarannya dan validitasnya (Silalahi, 2006:313).
Selain metode-metode yang telah diutarakan di atas, menurut Blaxter,
Hughes & Tight, terdapat lima teknik mengelola data (2001:308-309). Pertama
adalah pemberian kode dimana proses memberikan kode pada data ini dapat
bermanfaat dalam menyederhanakan dan menstandarkan data. Kedua adalah
pemberian anotasi yang berarti pengubahan bahan-bahan tertulis dengan
menambahkan catatan atau komentar, ketiga adalah pemberian label yang

biasanya dilakukan pada pernyataan dengan kata-kata yang signifikan. Keempat
adalah seleksi yang merupakan proses memilih item-item yang menarik yang
dapat mewakili argumentasi peneliti. Terakhir adalah rangkuman yang merupakan
ringkasan dari keseluruhan data.
Dalam penelitian, setelah peneliti selesai mengumpulan data-data yang
diperlukan maka langkah berikutnya adalah menganalisis data tersebut. Proses
analisis data melewati tahap pengolahan data terlebih dahulu. Data yang
diperoleh, baik itu data kuantitatif maupun kualitatif biasanya masih dalam
kondisi “berantakan” sehingga perlu dikelompokkan dalam tahap pengolahan
data. Pada dasarnya penelitian merupakan proses transformasi data ke dalam
proses pemahaman lebih lanjut melalui beragam teknik analisis data. Analisis data
merupakan tahapan penting dimana data yang telah dikumpulkan bertransformasi,
dari tulisan-tulisan, baik berupa transkrip wawancara atau catatan-catatan
pengamatan, menjadi data yang mengandung interpretasi dan pemahaman peneliti
serta keterkaitan dengan teori dan substansi topik penelitian.
Teknik menganalisis data yang dapat digunakan peneliti ini bergantung
pada data yang diperolehnya. Jika data-data yang diperoleh merupakan data yang
berupa angka maka digunakanlah analisis kuantitatif namun jika data yang
diperoleh berupa kata-kata maka digunakanlah analisis kualitatif. Dalam
menganalisis data ini peneliti haruslah cermat dalam memilah-milah data sehingga
nantinya kesimpulan yang dibuat akan valid dan sesuai dengan data yang telah
diperoleh.

BAB III
PEMBAHASAN
3.1 Contoh Kasus Regresi Linear Sederhana
Regresi linear sederhana adalah metode statistik yang berfungsi untuk
menguji sejauh mana hubungan sebab akibat antara variabel faktor penyebab (X)
terhadap variabel akibatnya (Y).
Model persamaan regresi linear sederhana adalah sebagai berikut :
Keterangan:
Y = Variabel dependen (nilai yang diprediksikan)
X = Variabel independen
a = Konstanta (nilai Y apabila X = 0)
b = Koefisien regresi (nilai peningkatan jika bernilai positif ataupun penurunan
jika bernilai negatif)
Untuk menentukan nilai a dan b dengan mengunakan rumus :
Y = a + bX

Berikut ini adalah langkah – langkah dalam melakukan analisis regresi
linear sederhana yaitu :
1. Tentukan dari tujuan melakukan analisis regresi sederhana
2. Identifikasi variabel faktor penyebab dan variabel akibat
3. Lakukan pengumpulan data
4. Hitung X2
, Y2
, dan XY dan total dari masing – masing
5. Hitung a dan b berdasarkan rumus di atas
6. Buatkan model persamaan regresi linear sederhana
7. Lakukan prediksi atau peramalan terhadap variabel faktor penyebab
variabel akibat
Contoh kasus yang diambil adalah nilai kualitas layanan dan nilai rata-
rata penjualan barang di sebuah toko. Dengan analisis X adalah nilai kualitas
layanan dan Y adalah penjualan barang. Data X dinilai dengan menggunakan
kuesioner. Jumlah responden sebanyak 30 orang.
Dengan menggunakan trend regresi linear sederhana, kita dapat membuat
analisis hubungan data X dan data Y. Setelah membuat tabel frekuensi untuk X
dan Y, selanjutnya dibuat tabel penolong untuk menghitung persamaan regresi
dan korelasi sederhana.
Penyelesaiannya mengikuti langkah – langkah dalam analisis regresi linear
sederhana sebagai berikut :

3.2 Contoh Kasus Time Series (Data Berkala)
Data Berkala (Time Series) adalah data yang disusun berdasarkan urutan
waktu atau data yang dikumpulkan dari waktu ke waktu.
Dengan menggunakan metode kuadrat terkecil dengan rumus :
Dimana Y adalah data tahunan
Jika n bernilai ganjil, maka X = {.......,-3, -2, -1, 0, 1,2,3,.....}
Jika n bernilai genap, maka X = {....-5, -3, -1, 1, -3,-5,.........}
Untuk menentukan nilai a dan b menggunakan rumus :
Contoh kasus n bernilai ganjil :
Tabel Data Penjualan Kendaraan Tahun 2007 - 2011
No Tahun Penjualan Kendaraan (Jutaan)
1. 2007 170
2. 2008 190
3. 2009 225
4. 2010 250
5. 2011 325
Selanjutnya dibuat tabel bantuan untuk menghitung trend Y
Contoh kasus n bernilai genap :
Tabel Data Penjualan Kendaraan Tahun 2007 - 2012
Y = a + bX

No Tahun Penjualan Kendaraan (Jutaan)
1. 2007 150
2. 2008 179
3. 2009 190
4. 2010 225
5. 2011 250
6. 2012 325
Selanjutnya dibuat tabel bantuan untuk menghitung trend Y
3.3 PendekatanTurunan Analisis Time Series dan Regresi Linear
Analisis trend merupakan suatu metode analisis yang ditujukan untuk
melakukan suatu estimasi atau peramalan pada masa yang akan datang. Untuk

melakukan peramalan dengan baik maka dibutuhkan berbagai macam informasi
(data) yang cukup banyak dan diamati dalam periode waktu yang relatif cukup
panjang, sehingga dari hasil analisis tersebut dapat diketahui sampai berapa besar
fluktuasi yang terjadi dan faktor-faktor apa saja yang mempengaruhi terhadap
perubahan tersebut. Secara teoristis, dalam analisis time series yang paling
menentukan adalah kualitas atau keakuratan dari informasi atau data-data yang
diperoleh serta waktu atau periode dari data-data tersebut dikumpulkan.
Jika data yang dikumpulkan tersebut semakin banyak maka semakin baik
pula estimasi atau peramalan yang diperoleh. Sebaliknya, jika data yang
dikumpulkan semakin sedikit maka hasil estimasi atau peramalannya akan
semakin jelek.
Metode yang digunakan untuk analisis time series adalah Metode Garis
Linier Secara Bebas (Free Hand Method), Metode Setengah Rata-Rata (Semi
Average Method), Metode Rata-Rata Bergerak (Moving Average Method) dan
Metode Kuadrat Terkecil (Least Square Method). Dalam hal ini akan lebih
dikhususkan untuk membahas analisis time series dengan metode kuadrat terkecil
yang dibagi dalam dua kasus, yaitu kasus data genap dan kasus data ganjil.
Secara umum persamaan garis linear dari analisis time series adalah :
Y = a + b X
Keterangan :
Y adalah variabel yang dicari trendnya
X adalah variabel waktu (tahun)
Sedangkan untuk mencari nilai konstanta (a) dan parameter (b) adalah :
a = ΣY / N
b =ΣXY / ΣX2
Contoh Kasus Data Ganjil :
Tabel :
Volume Penjualan Barang “X” (dalam 000 unit)

Tahun 1995 sampai dengan 2003
Tahun Penjualan (Y) X XY X2
1995 200 - 4 - 800 16
1996 245 - 3 - 735 9
1997 240 - 2 - 480 4
1998 275 - 1 - 275 1
1999 285 0 0 0
2000 300 1 300 1
2001 290 2 580 4
2002 315 3 945 9
2003 310 4 1.240 16
Jumlah 2.460 775 60
Untuk mencari nilai a dan b adalah sebagai berikut :
a = 2.460 / 9 = 273,33
b = 775 / 60 = 12,92
Persamaan garis linearnya adalah : Y = 273,33 + 12,92 X. Dengan menggunakan
persamaan tersebut, dapat diramalkan penjualan pada tahun 2010 adalah :
Y = 273,33 + 12,92 (untuk tahun 2010 nilai X adalah 11),
sehingga : Y = 273,33 + 142,12 = 415,45
artinya penjualan barang “X” pada tahun 2010 diperkirakan sebesar 415.450 unit
Contoh Kasus Data Genap :
Tabel :
Volume Penjualan Barang “X” (dalam 000 unit) Tahun 1995 sampai dengan 2002

1995 200 - 7 - 1.400 49
1996 245 - 5 - 1.225 25
1997 240 - 3 - 720 9
1998 275 - 1 - 275 1
1999 285 1 285 1
2000 300 3 900 9
2001 290 5 1.450 25
2002 315 7 2.205 49
Jumlah 2.150 1.220 168
a = 2.150 / 8 = 268,75
b = 1.220 / 168 = 7,26
Persamaan garis linearnya adalah : Y = 268,75 + 7,26 X.
Berdasarkan persamaan tersebut untuk meramalkan penjualan pada tahun 2008
adalah :
Y = 268,75 + 7,26 (untuk tahun 2008 nilai X adalah 19),
sehingga : Y = 268,75 + 137,94 = 406,69
artinya penjualan barang “X” pada tahun 2008 diperkirakan sebesar 406,69 atau
406.690 unit.
Selain dengan menggunakan metode tersebut di atas, juga dapat dipakai
dengan metode sebagai berikut :
Tabel :

Volume Penjualan Barang “X” (dalam 000 unit) Tahun 1995 sampai dengan 2002
1995 200 - 3 - 700 12,25
1996 245 - 2 ½ - 612,5 6,25
1997 240 - 1 ½ - 360 2,25
1998 275 - ½ - 137,5 0,25
1999 285 ½ 142,5 0,25
2000 300 1 ½ 450 2,25
2001 290 2 ½ 725 6,25
2002 315 3 ½ 1102,5 12,25
Jumlah 2.150 610,0 42,00
a = 2.150 / 8 = 268,75
b = 610 / 42 = 14,52
Persamaan garis linearnya adalah : Y = 268,75 + 14,52 X.
Berdasarkan persamaan tersebut untuk meramalkan penjualan pada tahun 2008
adalah :
Y= 268,75 + 14,52 (untuk tahun 2008 nilai X adalah 9½),
sehingga : Y = 268,75 + 137,94 = 406,69
artinya penjualan barang “X” pada tahun 2008 diperkirakan sebesar 406.690 unit.
3.4 Contoh Kasus Indeks Harga
Angka indeks adalah ukuran statistik yang biasanya digunakan untuk
menyatakan perubahan-perubahan relatif (perbandingan) nilai suatu variabel

tunggal atau nilai sekelompok variabel. Perubahan relatif dinyatakan dalam
bentuk persentase. Angka indeks yang dinyatakan dalam persentase (biasanya
persentase tidak dinyatakan atau tidak ditulis), akan tetapi setiap angka indeks
selalu dibaca dalam persen.
Contoh 1 :
Rata-rata harga per kg beras di kota “Z” pada tahun 2001 dan tahun 2002 masing-
masing adalah Rp. 777,00 dan Rp. 881,00. Apabila kita bandingkan harga beras
pada tahun 2002 dengan tahun 2001, akan kita dapatkan angka indeks sebagai
berikut :Angka Indeks = Rp. 881/Rp.777 x 100% = Rp. 113,38. Angka Indeks
sebesar 113, 38 memiliki makna bahwa rata-rata harga per kg beras di tahun 2002
lebih tinggi atau mengalami kenaikan sebesar 13,38% (=113,38 – 100) dari rata-
rata harga per kg beras di tahun 2001.
Contoh 2 :
Sebuah grosir beras ingin mengetahui perubahan nilai penjualan beras selama 5
tahun terakhir, sedangkan data penjualan yang dimilikinya sebagai berikut :
Tahun Nilai Penjualan (Jutaan Rp)
2004 300
2005 250
2006 350
2007 400
2008 425
Perkembangan perubahan penjualan setiap tahun dapat dihitung dengan
angka indeks sebagai berikut :
Penyelesaian :

Tahun
Nilai Penjualan (Jutaan
Rp)
Angka Indeks
2004 300 Tahun dasar = 100
2005 250 250/300 x 100 = 83,33
2006 350 350/300 x 100 = 116,6
2007 400 400/300 x 100 = 133,33
2008 425 425/300 x 100 = 141,6
Berdasarkan tabel di atas, perkembangan nilai penjualan beras sebagai
berikut :
Tahun 2004 sebagai tahun dasar diberi nilai 100. Tahun 2005 angka indeks
83,33 berarti nilai penjualan turun sebesar 16,67% dari nilai penjualan
pada tahun 2004. Tahun 2006 angka indeks 116,6 berarti nilai penjualan
naik sebesar 16,6% dari nilai penjualan pada tahun 2004. Tahun 2007
angka indeks 133,3 berarti nilai penjualan naik sebesar 33,3% dari nilai
penjualan pada tahun 2004. Tahun 2008 angka indeks 141,6 berarti nilai
penjualan naik sebesar 41,6% dari nilai penjualan pada tahun 2004
Contoh 3 :
Harga eceran rata-rata empat bahan pokok di kota “C” tahun 2007 – 2008,
disajikan pada tabel di bawah ini:

Bahan Pokok
Harga Rata – rata (Rp/Kg)
2007 2008
Beras 472,42 531,67
Gula 654,17 670,83
Minyak
Goreng
650,00 650,00
Garam 196,87 358,33
Total 1.973,46 2.110,83
Perubahan harga rata-rata gabungan ke empat bahan pokok tersebut, dapat dilihat
melalui indeks harga gabungan sebagai berikut :
Indeks harga rata-rata gabungan tahun 2007/2008,
2.110,83/1.973,46 x 100 = 106,96
Indeks harga rata-rata gabungan pada tahun 2008 dengan tahun dasar 2007 =
106,96 memiliki arti bahwa harga rata-rata gabungan per kg keempat bahan
pokok tersebut naik sebesar = 6,96% (106,96 – 100) dari harga rata-rata gabungan
pada tahun 2007.
Jenis-Jenis Angka Indeks :
1. Indeks harga (price indeks), adalah angka yang dapat dipakai untuk
melihat perubahan mengenai harga-harga barang, baik harga sejenis

barang maupun sekelompok barang dalam dalam waktu dan tempat yang
sama atau berlainan.
2. Indeks kuantitas (quantity indeks), adalah angka yang dapat dipakai untuk
melihat perubahan mengenai kuantitas sejenis barang atau sekelompok
barang yang dihasilkan (diproduksi), dijual, dikonsumsi, diekspor dan
sebagainya dalam waktu yang sama atau berlainan.
3. Indeks nilai (value indeks), adalah angka yang dapat dipakai untuk melihat
perubahan nilai uang dari suatu barang yang diproduksi, diekspor,
diimpor, dikonsumsi dan sebagainya dalam waktu dan tempat yang sama
atau berlainan. Nilai ini dapat diperoleh dari hasil perkalian antara harga
dengan kuantitas, contohnya :
a. Indeks biaya hidup, merupakan nilai pengeluaran konsumsi setiap
keluarga, yang tak lain dari hasil perkalian antara harga dan kuantitas
barang yang dikonsumsi.
b. Indeks nilai produksi, yang tak lain merupakan hasil perkalian antara
harga dan kuantitas barang yang diproduksi.
Angka Indeks Relatif
Angka indeks relatif, merupakan hasil perhitungan indeks yang terdiri dari
satu macam barang saja. Misalnya indeks harga minyak goreng, indeks harga
beras, indeks kuantitas beras, dan sebagainya.
Rumus untuk menghitung Angka Indeks Harga (P)
P (n10) = Pn x 100

P0
Keterangan :
Pn = Harga barang pada waktu atau periode n
P0 = Harga barang pada waktu atau periode dasar 0
P (n10) = Angka indeks harga barang pada waktu n dengan waktu dasar 0
Contoh 4 :
Jenis Bahan Pokok
Harga
2007 2008
Beras (Kg) 472,42 531,67
Ikan Asin (Kg)
2.633,3
0
3.133,33
Minyak Goreng (Btl) 45,83 650,00
Gula Pasir (Kg) 654,17 670,83
Garam (Kg) 250,00 258,33
Sabun Cuci (Batang) 300,00 308,33
Tekstil (Mtr)
1.000,0
0
1.300,00
Batik Kasar (Helai)
5.500,0
0
8.500,00
Minyak Tanah (Ltr) 200,00 200,00
Hitunglah :
a. Indeks harga eceran rata-rata beras pada tahun 2008 dengan waktu dasar tahun
2007.
b. Indeks harga rata-rata gula pasir pada tahun 2008 dengan waktu dasar tahun
2007.
Penyelesaian :

Untuk beras
P (08,07) = P08 x 100
P07
P (08,07) = 531,67 x 100 = 112,42
472,92
Jadi, indeks harga eceran rata-rata beras pada tahun 2008 dengan tahun 2007
sebagai tahun dasar adalah 112,42%. Artinya, harga eceran rata-rata per kg beras
di kota “X” pada tahun 2008 mengalami kenaikan sebesar 12,42% dibandingkan
tahun 2007.
Untuk gula pasir
P (08,07) = P08 x 100
P07
P (08,07) = 670,83 x 100 = 102,54
654,17
Jadi, indeks harga eceran rata-rata gula pasir pada tahun 2008 dengan tahun 2007
sebagai tahun dasar adalah 102,54%. Artinya, harga eceran rata-rata per kg gula
pasir di kota “X” pada tahun 2008 mengalami kenaikan sebesar 2,54%
dibandingkan tahun 2007.
Rumus untuk menghitung Angka Indeks Kuantitas (Q)

Q (n10) = Qn x 100
Q0
Keterangan :
Qn = Kuantitas barang pada waktu atau periode n
Q0 = Kuantitas barang pada waktu atau periode dasar 0
Q (n10)= Angka indeks kuantitas pada waktu n dengan waktu dasar 0
Contoh 5 :
Jenis Bunga
Banyaknya Produksi (Ton)
2004 2005 2006 2007
Bawang Merah 14.684 13.096 18.427 20.875
Bawang Putih 4.979 8.266 14.303 15.931
Bawang Daun 652 785 1.276 1.294
Kentang 2.261 2.962 4.236 5.107
Kubis 14.787 24.956 40.968 54.415
Sawi 5.743 4.268 10.146 13.882
Kacang Merah 159 3.357 8.075 17.051
Berdasarkan data di atas, hitunglah indeks produksi kentang Propinsi “A” pada
tahun 2007 dengan tahun dasar 2006.
Penyelesaian :

Diketahui,
Qn = Q07 = 5.107
Qn = Q06 = 4.236
Maka,
Q (07,06) = Q07 x 100
Q06
P (07,06) = 5.107 x 100 = 120,56
4.236
Jadi, indeks rata-rata produksi kentang Propinsi “X” pada tahun 2007 dengan
tahun 2006 sebagai tahun dasar adalah 120,56%. Artinya, produksi kentang
Propinsi “X” pada tahun 2007 mengalami kenaikan sebesar 20,56% dibandingkan
tahun 2006.
Angka Indeks Harga Paasche
Keterangan :
Pn = Harga barang pada tahun n
P0 = Harga barang pada tahun dasar 0
Qn = Kuantitas barang pada tahun n
IP = Angka Indeks Paasche
Contoh 6:

Data mengenai harga dan kuantitas produksi 4 jenis barang di Propinsi “B”
disajikan dalam tabel berikut ini :
Jenis Barang
Harga/Unit (Rp) Kuantitas Produksi (Unit)
2007 2008 2007 2008
A 500 525 2 4
B 800 900 5 6
C 600 700 3 4
D 300 400 10 15
Hitunglah indeks harga agregatif (gabungan) tertimbang barang-barang tersebut
pada tahun 2008 dengan tahun dasar 2007 dengan metode Paasche
Penyelesaian:
Jenis
Barang
Harga/Unit
(Rp)
Kuantitas
Produksi (Unit)
PnQn P0Qn
2007 2008 2007 2008
(P0) (Pn) (Q0) (Qn)
A 500 525 2 4 2.100 2.000
B 800 900 5 6 5.400 4.800
C 600 700 3 4 2.800 2.400
D 300 400 10 15 6.000 4.500
Total
16.30
0
13.700
I L = 16.300 x 100 = 118,97
13.700
BAB IV

PENUTUP
4.1 Kesimpulan
Statistik berarti ilmu yang mempelajari cara pengumpulan,
pengolahan/pengelompokan, penganalisisan, dan penyajian data untuk dapat
mengambil keputusan yang efektif.
Statistik Deskriptif adalah statistik yang berkaitan dengan cara
pengumpulan, pengolahan dan penyajian data ke dalam suatu cara yang
informatif sehingga data mudah dipahami. Ruang lingkup bahasannya adalah
Distribusi Frekuensi, Ukuran Pemusatan & Dispersi, Angka Indeks, Data
Berkala, Serta Korelasi & Regresi Sederhana.
Statistik Inferensial adalah metode yang digunakan untuk menentukan
sesuatu yang berkaitan dengan populasiberdasarkan sampel yang digunakan. Jadi
statistik ini berfungsi untuk peramalan, pengujiannya dan pengambilan keputusan
dari suatu keadaan atau kejadian. Ruang lingkup bahasannya adalah Probabilitas,
Distribusi Teoritis, Pendugaaan Populasi, Uji Hipotesis, dan Analisis Regresi &
Korelasi.
Dalam penelitian, setelah peneliti selesai mengumpulan data-data yang
diperlukan maka langkah berikutnya adalah menganalisis data tersebut. Analisis
data merupakan tahapan penting dimana data yang telah dikumpulkan
bertransformasi, dari tulisan-tulisan, baik berupa transkrip wawancara atau
catatan-catatan pengamatan, menjadi data yang mengandung interpretasi dan
pemahaman peneliti serta keterkaitan dengan teori dan substansi topik penelitian.
Teknik menganalisis data yang dapat digunakan peneliti ini bergantung
pada data yang diperolehnya. Jika data-data yang diperoleh merupakan data yang
berupa angka maka digunakanlah analisis kuantitatif namun jika data yang
diperoleh berupa kata-kata maka digunakanlah analisis kualitatif. Dalam
menganalisis data ini peneliti haruslah cermat dalam memilah-milah data sehingga
nantinya kesimpulan yang dibuat akan valid dan sesuai dengan data yang telah
diperoleh.

4.2 Saran
Pada umumnya mahasiswa kurang berminat mempelajarinya karena
pelajaran statistik adalah pelajaran yang “menggentarkan”, ada benarnya. Ini
mungkin terjadi karena adanya anggapan bahwa dengan mempelajari statistik
maka seseorang harus benar-benar memiliki kemampuan matematika yang kuat.
Tentu saja, jika yang dipelajari adalah statistika teoritis atau statistika matematis.
Namun, untuk belajar statistika terapan - khusus untuk kepentingan penelitian
ilmiah- seseorang tidak perlu memiliki latar yang kuat di bidang matematika.
Cukup dengan mengetahui prinsip-prinsip dasar aritmatika, seperti penjumlahan,
pengurangan, perkalian, pembagian, dan penarikan akar. Tepat sekali apa yang
dikatakan Pasaribu (1981:6) bahwa kuliah statistik (di jurusan non-statistik)
bukan dimaksudkan untuk menjadikan seseorang sarjana statistik, tapi untuk
kepentingan memberikan pengetahuan yang dbutuhkan dalam kegiatan penelitian.
DAFTAR PUSTAKA

Dr. Amudi Pasaribu, M.Sc., Ph.D, 1981, Pengantar Statistik, Jakarta : Ghalia
Indonesia, Cetakan Keempat
Ir. Sahibu Munir, S.E., Mec., 2007, Modul I : Statistik I, Universitas Mercu Buana
Bungin, Burhan. 2006. Metode Penelitian Kuantitatif Komunikasi, Ekonomi, dan
Kebijakan Publik serta Ilmu-ilmu Sosial Lainnya. Jakarta. Prenada Media Group.
Hadi, S. 1995. Statistik 1, 2, 3, Yogyakarta. Andi Offset
Nazir, Mohamad. 1983. Metode Penelitian. Jakarta. Ghalia Indonesia.
Sudjana. 1992. Metoda Statistika (Edisi ke 5). Bandung: Tarsito
Sugiyono. 2003. Statistika untuk Penelitian, Bandung. Alfabeta
Susetyo, Budi. 2010. Statistika Untuk Analisis Data Penelitian. Bandung. PT.
Refika Aditama.
Walpole, R.E. 1992. Pengantar Statistika. Jakarta. PT Gramedia Pustaka Utama.
Silalahi, U. (2006). Metode Penelitian Sosial. Bandung ; Unpar Press.

Laporan akhir mata kuliah statistik buku panduan alat analisis statistik

Empfohlen

Empfohlen

Weitere ähnliche Inhalte

Was ist angesagt?

Was ist angesagt? (20)

Ähnlich wie Laporan akhir mata kuliah statistik buku panduan alat analisis statistik

Ähnlich wie Laporan akhir mata kuliah statistik buku panduan alat analisis statistik (20)

Kürzlich hochgeladen

Kürzlich hochgeladen (20)

Laporan akhir mata kuliah statistik buku panduan alat analisis statistik