1. MAKALAH
Dasar-Dasar Statistika
Ditujukan untuk Memenuhi Tugas Mandiri
Mata Kuliah: Bahasa Indonesia
Dosen Pengampu: Indriya Mulyaningsih. M.pd.
Siti Rita Anita
(14121510622)
Matematika C-II (Dua)
FAKULTAS TARBIYAH
INSTITUT AGAMA ISLAM NEGERI (IAIN)
SYEKH NURJATI CIREBON
2013

2. BAB I
PENDAHULUAN
A. Latar Belakang
Statistik memegang peranan yang penting dalam penelitian, baik dalam
penyusunan model, perumusan hipotesa, dalam pengembangan alat dan
instrumen pengumpulan data, dalam penyusunan desain penelitian, dalam
penentuan sampel dan dalam analisa data. Dalam banyak hal, pengolahan dan
analisa data tidak luput dari penerapan teknik dan metode statistik tertentu,
yang mana kehadirannya dapat memberikan dasar bertolak dalam menjelaskan
hubungan-hubungan yang terjadi. Statistik dapat digunakan sebagai alat untuk
mengetahui apakah hubungan kausalitas antara dua atau lebih variabel benar-
benar terkait secara benar dalam suatu kausalitas empiris ataukah hubungan
tersebut hanya bersifat random atau kebetulan saja.
Statistik telah memberikan teknik-teknik sederhana dalam
mengklasifikasikan data serta dalam menyajikan data secara lebih mudah,
sehingga data tersebut dapat dimengerti secara lebih mudah. Statistik telah
dapat menyajikan suatu ukuran yang dapat mensifatkan populasi ataupun
menyatakan variasinya, dan memberikan gambaran yang lebih baik tentang
kecenderungan tengah-tengah dari variabel.
Statistik dapat menolong peneliti untuk menyimpulkan apakah suatu
perbedaan yang diperoleh benar-benarberbeda secara signifikan. Apakah
kesimpulan yang diambil cukup refresentatif untuk memberikan infrensi
terhadap populasi tertentu.
Teknik-teknik statistik juga dapat digunakan dalam pengujian hipotesa,
mengingat tujuan penelitian pada umumnya adalah untuk menguji hipotesa-
hipotesa yang telah dirumuskan, maka statistik telah banyak sekali menolong
peneliti dalam mengambil keputusan untuk menerima atau menolak suatu
hipotesa. Statistik juga dapat meningkatkan kecermatan peneliti dalam rangka
mengambil keputusan terhadap kesimpulan-kesimpulan yang ingin ditarik.

3. B. Rumusan Masalah
1. Apa yang dimaksud dengan ststistik?
2. Apa ciri-ciri statistic?
3. Bagaimana metode mengolah data yang baik?
4. Skala apa saja yang digunaka dalam statistic?
5. Apa saja data-data yang terdapat dalam statistic?
6. Bagaimana perhitungan statistic?
C. Tujuan
1. Dapat memehami arti dari statistic
2. Dapat mengetahui cirri-ciri statistic
3. Mampu mengolah data dengan baik
4. Mengetahui skala-skala dalam ilmu statistic
5. Mengetahui data-data yang terdapat dalam statistic
6. Dapat memhami perhitungan-perhitungan dalam statistic

4. BAB II
KAJIAN TEORI
1. Pengertian Statistika
Menurut Sudjana, (1992: 3) mengatakan bahwa statistic adalah ilmu yang
terdiri dari teori dan metoda yang merupakan cabang dari matematika terapan
dan membicarakan tentang baggaimana mengumpulkan data, meringkas data,
mengolah dan menyajikan data, menarik kesimpulan dari hasil analisis,
menentukan keputusan dalam batas-batas resiko tertentu berdasarkan resiko
yang ada.
Statistic adalah suatu ilmu pengetahuan yang berhubungan data statistic
dan fakta yang benar atau suatu kajian ilmu pengetahuan yang dengan teknik
pengumpulan data, penglahan data, analisis data, penarikan kesimpulan, dan
pembuatan kebijakan yang cukup kuat alasanya berdasarkan data fakta yang
benar.1
Pada prinsipnya statistic diartikan sebagai kegiatan untuk mengumpulkan
data, meringkas/menyajikan data, menganalisa data dengan metode tertentu,
dan menginterpretasikan hasil analisis tersebut.2
2. Pembagian Statistika
A. Staistik Deskriptif
Staistik deskriptif adalah bagian dari statistic yang mempelacari cara
pengumpulan dan penyajian data sehingga mudah dipahami.3
Statistika deskriptif adalah teknik statistik yang memberikan informasi
hanya mengenai data yang dimiliki dan tidak bermaksud untuk menguji
hipotesis dan kemudian menarik inferensi yang digeneralisasikan untuk data
yang lebih besar atau populasi. Statistik deskriptif “hanya” dipergunakan untuk
menyajikan dan menganalisis data agar lebih bermakna dan komunikatif dan
disertai perhitungan-perhitungan “sederhana” yang bersifat lebih memperjelas
1
Riduwan, Dasar-Dasar Statistika (Bandung: Alfabeta, 2003), halaman 3.
2
Singgih Santoso, Statistik Parametrik (Jakarta: Elexmedia Komputindo, 2002), halaman 2.
3
M. Iqbal Hasan, Statistika deskriftif , (Jakarta: Bumi Aksara, 2003), halaman 6.

5. keadaan dan atau karakteristik data yang bersangkutan. (Burhan Nurgiyantoro
dkk, 2000: 8).
Ukuran statistik yang lazim digunakan untuk mendeskripsikan
karakteristik sampel ialah ukuran kecenderungan sentral, Ukuran variasi ,
ukuran letak, dan koefisien korelasi. Sekalipun statistika deskriptif ini hanya
menyajikan karakteristik sampel, namun statistika deskriptif merupakan dasar
untuk mengkaji dan melakukan inferensi karakteristik populasi.
B. Statistic Inferensial
Statistik inferensial adalah bagian dari statistic yang mempelajari
mengeni penafsiran dan penarikan kesimpulan yang berlaku secara umum
dari data yang telah tersedia.4
Statistika inferensial adalah statistik yang berkaitan dengan analisis data
(sampel) untuk kemudian dilakukan penyimpulanpenyimpulan (inferensi)
yang digeneralisasikan kepada seluruh subyek tempat data yang diambil
(populasi). (Burhan Nurgiyantoro dkk, 2000: 12).
Statistika inferensial atau statistika induktif bertujuan menyajikan,
menganalisa data dari suatu kelompok untuk ditarik kesimpulan-
kesimpulan, prinsip-prinsip tertentu yang berlaku bagi kelompok yang
lebih besar (populasi) disamping berlaku bagi kelompok yang
bersangkutan (sampel).
Statistika inferensial merupakan langkah akhir dari tugas statistika
karena dalam setiap penelitian kesimpulan inilah yang diinginkan.
Statistika inferensial harus berdasar pada statistika deskriptif, sehingga
kedua-duanya harus ditempuh secara benar agar kita mendapatkan
kegunaan maksimal dari statistika ini.
Yang merupakan bagian dari statistic inferensial yaitu:
1) Statistika parametrik adalah suatu ukuran tentang parameter, artinya
ukuran seluruh populasi dalam penelitian yang harus diperkirakan dari
apa yang terdapat di dalam sampel (karakteristik populasi). Satu syarat
4
Ibid, Hal 7

6. umum yang harus dipenuhi apabila seorang peneliti akan
menggunakan statistika parametrik, yaitu normalitas distribusi.
2) Statistika non parametrik yaitu statistik yang tidak memperhatikan nilai
dari satu parameter populasi atau lebih. Statistik non parametrik
digunakan karena analisis parametrik tidak konsisten lagi sehingga
tidak terikat atau terbebas dari model distribusi dan sampelnya relatif
kecil. Pada umumnya validitas pada statistika non parametrik tidak
bergantung pada model peluang yang spesifik dari populasi. Data yang
dibutuhkan lebih banyak berskala ukuran nominal atau ordinal.
3. Landasan Kerja Statistik
Ada tiga jenis landasan kerja statistic, menurut Sutrisno Hadi (1994: 222-223)
A. Variansi : Didasarkan atas kenyataan bahwa seorang peneliti selalu
menghadapi persoalan dan gejala yang bermacam-macam (varian) baik
dalam bentuk tingkatan dan jenisnya.
B. Reduksi : Hanya sebagian dan seluruh kejadian yang berhak diteliti
(sampling)
C. Generalisasi : Sekalipun penelitian dilakukan terhadap sebagain atau
seluruh kejadian yang hendak diteliti, namun kesimpulan dan penelitian
ini akan diperuntukkan bagi keseluruhan kejadian atau gejala yang
diambil.
4. Ciri-Ciri Pokok Statistik
Ada ciri-ciri pokok atau karakteristik statistic menurut Riduwan (2003: 4-5)
A. Statistik berkerja dengan angka
1) Angka statistic sebagai jumlah atau frekuensi angka sebagai nilai atau
harga, pengertian ini mengandung arti bahwa statistic adalah sebagai
data kuantitatif.
2) Angka statistic sebagai nilai mempunyai arti data kualitatif yang
diujudkan dalam angka.

7. B. Statistic bersifat objektif
Statistik bekerja dengan angka sehingga mempunyai sifat objektif, artinya
angka statistic dapat digunakan sebagai alat pencari fakta, pengungkapan
kenyataan yang ada dan memberikan keterangan yang benar, kemudian
menentukan kebijakan sesuai fakta dan temuannya yang diungkapkan apa
adanya.
C. Statistic bersifat universal
Statistik tidak hanya digunakan dalam salah satu disiplin ilmu saja, tetapi
dapat digunakan secara umum dalam berbagai bentuk disiplin ilmu
pengetahuan dengan penuh keyakinan.
5. Data Statistik
Data ialah bahan mentah yang perlu diolah sehingga menghasilkan
informasi atau keterangan, baik kualitatif maupun kuantitatif yang
menunjukan fakta.5
Data statistic dapat dikumpulkan dengan menggunakan
prosedur yang sistematis. Dalam pengumpulan data dapat dibedakan menjadi
dua jenis menurut M. Iqbal Hasan (2003: 17-18) yaitu: Berdasarkan jenis cara
pengumpulannya yaitu pengmatan, penelusura (literature), penggunaan
kuesioner (angket), dan wawancara. Berdasarkan banyaknya data yang
diambil yaitu sensus, dan sampling (pengumpulan data dengan mengambil
sebagian dari elemen atau anggota populasi untuk diselidiki).
Terdapat dua jenis data yaitu data kualitatif dan data kuantitatif, data
kualitatif yaitu data yang berhubungan dengan kategorisasi, karakteristik
berwujud pernyataan atau berupa kata-kata. Sedangkan data kuantitatif yaitu
data yang berwujud angka-angka.
Selain pembagian tersebut, ada yang membagi data menjadi data primer dan
data sekunder. Data primer adalah data yang diperoleh langsung dari
sumbernya, misal melalui wawancara, penyebaran kuesioner, pengukurn
langsung, dan lain lain. Sedangkan data sekunder adalah data yang diambil/
5
Riduwan, Dasar-Dasar Statistika (Bandung: Alfabeta, 2003), halaman 31.

8. disadur dari pihak lain, misal diambil dari koran, jurnal, penelitian/ publikasi
pihak lain, dan lain-lain.
6. Jenis Skala Pengukuran
Skala pengukuran bertujuan untuk mengklasifikasikan variable yang akan
diukur agar tidak terjadi kesalahan dalam menentukan analisis data dan
langkah penelitian selanjutnya.6
Menurut Ridwan (1997:32-33) menerangkan
bahwa ada empt jenis skala pengukura yaitu:
1) Skala nominal yaitu skala yang paling sederhana disusun menurut jenis
atau fungsi bilangan hanya sebagai symbol untuk membedakan sebuah
karakteristik dengan karakteristik lainnya. Adapun cirri-ciri skala nominal
antara lain: hasil perhitungan tidak dijumpai bilangan pecahan, angka yang
tertera hanya label saja, tidak mempunyai urutan, tidak mempunyai ukuran
baru, dan tidak mempunyai nol mutlak.
Contoh skala nominal :
No. Jenis Kendaraan Jumlah (Unit)
1. Peugeuot 1,367
2. Toyota 68,638
3. Isuzu 20,521
4. Daihatsu 15,721
5. BMW 1,515
2) Skala ordinal yaitu skala yang berdasarkan pada rangking atau urutan, dari
jenjang yang tertinggi sampai jenjang yang terendah, atau sebaliknya.
Contoh skala ordinal:
No. Jenis Kendaraan Jumlah (Unit)
1. Toyota 68,638
2. Isuzu 20,521
3. Daihatsu 15,721
6
M. Iqbal Hasan, Statistika deskriftif , (Jakarta: Bumi Aksara, 2003), halaman 32

9. 4. BMW 1,515
5. Peugeuot 1,367
3) Skala interval yaitu skala yang menunjukan jarak antara satu data dengan
yang lain dan mempunyai bobot yang sama. Contoh skala interval yaitu:
Suhu udara dapat berkisar antara -4° hingga 40° C. Jika termometer
menunjukkan 0° C, bukan berarti tidak ada suhu, tetapi hanya sebagai
penunjuk bahwa suhu saat itu tergolong rendah.
4) Skala ratio yaitu skala pengukuran yang mempunyai niali nol mutlak dan
mempunyai jarak yang sama. Misalnya umur manusia dan ukuran
timbangan keduanya tidak memiliki angka nol negative, artinya seseorang
tidak dapat berumur dibawah nol tahun, dan timbangan harus memiliki
angka diatas nol. Contoh skala rasio yaitu:
Jumlah komponen mesin yang diproduksi per batch adalah 1.000.000
komponen. Bila dalam suatu batch menunjukkan angka produksi 0, maka
artinya adalah pada saat itu tidak dilakukan proses produksi sehingga tidak
ada output produksi.
7. Istilah-Istilah dalam Statistik
A. Rentang (range) yaitu suatu perangkat data yang biasanya dilambangkan
dengan huruf R. Rumusnya adalah :
Rentang = data terbesar – data terkecil
B. Panjang Kelas atau interval menunjukkan banyak angka (nilai) yang
tercakup oleh suatu interval. Panjang kelas dapat ditentukan dengan
beberapa cara. Salah satu cara yang dapat membantu menentukan panjang
kelas adalah rumus yang diusulkan oleh Sturgess, yaitu
K = I + 3,3 log n
C. Banyak kelas menunjukkan jumlah interval kelas yang diperlukan untuk
mengelompokkan suatu perangkat data. Banyak kelas selalu berbentuk
bilangan bulat dan sebaiknya berkisar antara 5 sampai 20.

10. D. Frekuensi setiap kelas dapat diperoleh dengan cara turus (tally) setiap nilai
yang ada pada interval kelas masing-masing dan kemudian menjumlahkan
banyaknya turus yang didapat. Batas bawah suatu kelas skor (niali)
terkecil (terendah) pada kelas itu, sedangkan batas atas suatu kelas adalah
skor terbesar atau tertinggi pada kelas yang bersangkutan.
E. Simpangan Rata-Rata (Mean Deviation) yaitu jumlah nilai mutlak dari
selisih semua nilai dengan nilai rata-rata dibagi banyaknya data.
F. Varians (Variance) yaitu rata-rata hitung deviasi kuadrat setiap data
terhadap rata-rata hitungnya
G. Standar Deviasi yaitu akar kuadrat dari varians dan menunjukkan standar
penyimpangan data terhadap nilai rata-ratanya.
H. Jangkauan kuartil dan jangkauan persentil 10-90. Jangkauan kuartil
disebut juga simpangan kuartil atau semi antar kuartil atau deviasi kuartil
sedangkan jangkauan persentil 10-90 disebut juga rentang persentil 10-90.
8. Karakteristik utama statistika
A. Distribusi data (distribusi frekuensi)
Distribusi frekuensi yaitu penyusunan suatu data mulai yang terkecil
sampai yang terbesar yang membagi banyaknya data kedalam beberapa
kelas.7
Menurut Riduwan (2003: 66), distribusi frekuensi terdiri dari dua
yaitu:
1) Distribusi frekunsi katagori, yaitu distribusi frekuensi yang
pengelompokan datanya disusun berbentuk kata-kata atau distribusi
frekuensi yang penyatuan kelas-kelasnya didasarkan pada data
katagori (kualitatif)
2) Distribusi frekuensi numeric, yaitu distribusi frekuensi yang
penyatuan kelas-kelasnya disusun secara interval yang didasarkan
pada angka-angka kuantitatif.
B. Ukuran pemusatan yaitu salah satu aspek yang paling penting untuk
menggambarkan distribusi data adalah nilai pusat pengamatan. Contoh
7
Ibid, hal 66

11. dari ukuran pemusatan yaitu rata-rata, median, modus, kuartil, dll.
Karakteristik yang penting untuk ukuran pemusatan yang baik yaitu:
1) Harus mempertimbangkan semua gugus data
2) Tidak boleh terpengaruh oleh nilai-nilai ekstrim.
3) Harus stabil dari sampel ke sampel.
4) Harus mampu digunakan untuk analisis 11amper11en lebih lanjut.
9. Manfaat dan Kegunaan Statistik
Manfaat dan kegunaan staistika menurut Riduwan dan Sunarto (2007: 5-6)
yaitu sebagai berikut:
A. Komunikasi. Adalah sebagai penghubungan beberapa pihak yang
menghasilkan data statistic atau berupa analisis statistic sehingga beberapa
pihak tersebut akan dapat mengambil keputusan melalui informasi
tersebut.
B. Deskripsi. Merupakan penyajian data dan mengilustrasikan data, misalnya
mengukur tingkat kelulusan siswa, laporan keuangan, tingkat inflasi,
jumlah penduduk, dan seterusnya.
C. Regresi. Adalah meramalkan pengaruh data yang satu dengan data yang
lainnya dan untuk menghadapi gejala-gejala yang akan dating.
D. Korelasi. Untuk mencari kuatnya atau besarnya hubungan data dalam
suatu peneltian
E. Komparasi yaitu membandingkan data dua kelompok atau lebih.
Sedangkan menurut Sugiyono (2003:12), statistika berperan sebagai:
A. Alat untuk menghitung besarnya anggota sampel yang diambil dari suatu
populasi, sehingga jumlah sampel yang dibutuhkan akan lebih dapat
dipertanggungjawabkan.
B. Alat untuk menguji validitas dan reliabilitas 11amper11ent sebelum
11amper11ent tersebut digunakan dalam penelitian.
C. Sebagai teknik untuk menyajikan data, sehingga data lebih komunikatif,
misalnya melalui 11ampe, grafik, atau diagram.

12. D. Alat untuk menganalisis data seperti menguji hipotesis yang diajukan
dalam penelitian.
10. Pengukuran Tendensi Sentral dan Ukuran Penempatan
Pengukuran tendensi sentral dan ukuran penempatan digunakan untuk
menjaring data yang menunjukan pusat atau pengetahuan dari gugus data yang
menyebar.8
A. Ukuran tendensi sentral terdiri dari:
1) Rata-rata hitung (Mean) atau nilai rata-rata merupakan metode yang
paling banyak digunakan untuk menggambarkan ukuran tendensi
sentral. Untuk mean (rata-rata) data tunggal dihitung dengan
menjumlahkan semua nilai data pengamatan kemudian dibagi dengan
banyaknya data.
=
Sedangkan untuk menghitung mean (rata-rata) data berkelompok
menggunakan rumus:
=
2) Rata-rata ukur yaitu untuk mencari rata-rata kenaikan dalam bentuk
persentase, perbandingan tiap data berurutan yang 12amper tetap atau
secara tetap, menghitung rata-rata terhadap persentase atau ratio
perubahan suatu gejala pada data tertentu. Rata-rata ukur untuk data
tunggal menggunakan dengan rumus:
– 100
Untuk data berkelmpok menggunakan rumus:
3) Rata-Rata Harmonik yaitu jumblah data dibagi jumblah satu persetiap
data. Rata-rata harmonic ini jarang digunakan untuk hitungan rata-rata,
8
Ibid hal 101

13. namun untuk data bersifat khusus rata-rata harmonic ini sangat
diperlukan. Rumus yang digunaka untuk menghitung rata-rata
harmonic data tunggal yaitu:
Sedangkan untuk data berkelmpok menggunakan rumus:
4) Modus atau mode (Mo) ialah nilai dari beberapa data yang mempunyai
ferkunsi tertinggi baik data tunggal maupun data berkelompok atau
dapat pula diartikan sebagai data yang sering muncul.9
Cara
menghitung modus data tunggal sangat sederhana, yaitu dengan
mencari nilai yang sering muncul diantara sebaran data. Sedangkan
untuk mencari modus data berkelompok yaitu menggunakan rumus:
Mo =
Keterangan:
Lo : Tepi bawah kelas modus
d1 : Selisih frekunsi kelas modus dengan frekuensi kelas sebelum kelas
modus
d2 : Selisih frekunsi kelas modus dengan frekuensi kelas setelah kelas
modus
C : Panjang interval kelas
B. Menghitung Ukuran Penempatan
1) Median ialah nilai tengah dari gugus data yang telah diurutkan
(disusun) dari data yang terkecil sampai data yang terbesar atau
sebbaliknya. Terdapat dua perhitungan untuk menentukan median yaiti
median data tunggal dan median data kelompok, untuk mencari
9
Riduwan, Dasar-Dasar Statistika, (Bandung: Alfabeta, 2002), hal 115

14. median data tunggal yaitu dengan mengurutkan data tersebut dari yang
terkecil sampai data terbesar atau sebaliknya kumudia posisi median
dicari dengan menggunakan rumus:
n : banyaknya data
Sedangkan untuk median data berkelompok perlu dibuat susunan
distribusi frekuensi terlebih dahulu dengan cara mengurutkan data
terkecil sampai data terbesar atau sebaliknya, kemudian menghitung
rentangan ( R ), jumlah kelas ( K ), dan panjang interval kelas ( P ).
Dengan menggunaka rumus:
Me =
Ket:
L2 : tepi bawah kelas median
f2 : frekuensi kelas median
∑f2 : jumblah frekunsi sebelum kelas median
N : Jumblah data (∑f )
C : Panjang interval kelas
2) Kuartil ialah nilai atau angka yang membagi data dalam tiga bagian
yang sama, setelah itu disusun dari data terkecil sampai data terbesar
atau sebaliknya. Ada tiga bentuk kuartil yaitu kuartil atas (Q1), kuartil
tengah (Q2) dan kuartil bawah (Q3). Untuk mencari kuartil data
tunggal yaitu denggan cara menyususun atau mengurutkan data
terkecil sampai data terbesar kemudian posisi kuartil dicari dengan
rumus:
(n+1)

15. (n+1)
(n+1)
Sedangkan untuk mencari kuartil data berkelompok harus dibuat
sususna distribusi frekuensi kelompok terlebih dahulu, hal ini untuk
mempermudah perhitungan. Cara menghitung kuartil data
berkelompok perlu dibuat susunan distribusi frekuensi terlebih dahulu
dengan cara mengurutkan data terkecil sampai data terbesar atau
sebaliknya, kemudian menghitung rentangan ( R ), jumlah kelas ( K ),
dan panjang interval kelas ( P ).10
Dengan menggunaka rumus:
Q1= Bb + P
Q2= Bb + P
Q3= Bb + P
3) Desil ialah nilai atau angka yang membagi data menjadi 10 bagian
yang sama, setelah disusun dari data yang terkecil sampai data yang
terbesar atau sebalknya.11
Cara mencari desil 15amper sama dengan
mencari nilai kuartil, bedanya hanya pada pembagiannya saja. Untuk
mencari desil data tunggal yaitu denggan cara menyususun atau
mengurutkan data terkecil sampai data terbesar kemudian posisi desil
dicari dengan rumus:
Posisi DS1 = 1/10 (n+1) Posisi DS6 = 6/10 (n+1)
Posisi DS2 = 2/10 (n+1) Posisi DS7 = 7/10 (n+1)
Posisi DS3 = 3/10 (n+1) Posisi DS8 = 8/10 (n+1)
Posisi DS4 = 4/10 (n+1) Posisi DS9 = 9/10 (n+1)
10
Ibid hal 127
11
Ibid hal 133
Keterangan:
Bb : batas bawah sebelum nilai kuartil
P : Panjang kelas
n : Jumlah data
f : banyaknya frekunsi
Jf : Jumblah dari semua frekunsi
kumulatif

16. Posisi DS5 = 5/10 (n+1) (Dimana n = jumlah data)
Untuk mencari desil data berkelompok harus dibuat sususna distribusi
frekuensi kelompok terlebih dahulu, hal ini untuk mempermudah
perhitungan. Cara menghitung desil data berkelompok perlu dibuat
susunan distribusi frekuensi terlebih dahulu dengan cara mengurutkan
data terkecil sampai data terbesar atau sebaliknya, kemudian
menghitung rentangan ( R ), jumlah kelas ( K ), dan panjang interval
kelas ( P ).12
Dengan menggunaka rumus:
DS data ke-x = Bb + P
–
, x= 1-9
4) Presentil adalah fraktil yang membagi seperangkat data yang telah
terurut menjadi seratus bagian yang sama.13
Cara mencari presentil
data tunggal yaitu menggunakan rumus:
Pi = nilai ke , i= 1,2,3,…,99
Untuk presentil data kelompok menggunakan rumus:
Ps data ke-x = Bp + P
–
, x= 1-99
12
Ibid hal 127
13
M. Iqbal Hasan, Statistika deskriftif , (Jakarta: Bumi Aksara, 2003), halaman 86

17. BAB III
PENUTUP
A. Kesimpulan
Dari penjabaran pada bab sebelumnya maka dapat disimpulkan bahwa:
1. 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.
2. Statistik berbeda dengan statistika, perbedaannya yakni statistik
menunjukkan pencatatan angka-angka suatu kejadian, sedangkan statistika
adalah ilmu tentang cara-cara mengumpulkan, mentabulasi dan
menggolongkan, menganalisis dan mencari keterangan yang berarti dari
data yang berupa angka.
3. Secara menyeluruh, peran dan fungsi statistika digunakan untuk
menunjukkan tubuh pengetahuan (body of knowledge) tentang cara-cara
pengumpulan data, analisis dan penafsiran data.
4. Pengklasifikasian statistika dilihat dari isi yang dipelajari yang terbagi
menjadi statistika teoritis dan terapan, sedangkan dari aktifitas yang
dilakukan yakni statistika deskriptif dan statistika inferensial. Dalam
penerapannya, statistika menggunakan istilah-istilah umum yang sering
digunakan dalam rumus statistik.
5. Jenis data statistik terbagi dua yakni data kualitatif dan kuantitatif. Jenis
data tersebut dianalisis dengan menggunakan skala pengukuran, yakni skala
nominal, ordinal, interval, dan rasio. Dengan menggunakan skala tersebut,
maka data statistik dapat dilihat ukuran hasilnya.
6. Pengukuran tendensi sentral dan ukuran penempatan digunakan untuk
menjaring data yang menunjukan pusat atau pengetahuan dari gugus data
yang menyebar.

18. Daftar Pustaka
Aksin, Nur dan Miyanto. 2011. Detik-Detik Ujian Nasional Matematika. Klaten::
Intan Pariwara.
Faslah, Asrony. 2011. Html. Konsep-dasar-statistik-341504. (Diunduh tanggal 30
Mei 2013 jam 15.16)
Iqbal, M. Hasan. 2003. Statistika deskriftif. Jakarta: Bumi Aksara.
Riduwan. 2002. Dasar-Dasar Statistika. Bandung: Alvabeta.
Santoso, Singgih. 2002. Statistik Parametrik. Jakarta : Elexmedia Komputindo.
Sudjana. 1992. Metoda Statistika. Bandung: Tarsito.
Sunarto. 2007. Pengantar Statistika. Bandung: Alvabeta.