Perkembangan Ilmu Statistik

Beberapa sumbangan pakar-pakar dalam ilmu statistik antara lain : 

1.  Braham Demoivre (1667-1754) mengembangkan teori galat atau kekeliruan (theory of error)
2.  Tahun 1757, Thomas Simpson menyimpulkan bahwa terdapat suatu distribusi yang berlanjut (continues distribution) dari suatu variabel dalam suatu frekuensi yang banyak 
3. Pierre Simon de Lacplace (1749-1827) mengembangkan konsep demoire dan Simpson ini lebih lanjut, dan menemukan distribusi normal, 
4. Karl Friedrich Gauss (1777-1855) kemudian mengembangkan teknik kuadrat terkecil (least square) simpangan baku, galat baku untuk rata-rata (the standard error of mean) 
5. Distribusi lain, yang tidak berupa kurva normal kemudian ditemukan oleh Francis Galton (1822-1911) dan Karl Pearson (1857-1936) 
6. Pearson (1857-1936) melanjutkan konsep-kosnep Galton dan mengembangkan konsep regresi, korelasi, distribusi chi square dan analisis statistika kualitatif.
7.  Charles Spearman (1863-1945) murid dari Galton dan Leipzig mengembangkan konsep one factor model, yang selanjutnya beliau dijuluki sebagai “the father of factor analysis). 
8. Godfrey Thompson (1881-1955), Cyril Burt (1883-1971), Raymond Cattell (1905-1998), dan Karl Holzinger (1892-1954) memberi kontribusi pada perluasan konsep analisis faktor dari Spearman. 
9. Harold Hotelling (1895-1955) memperluas konsep one faktor model dari Spearman menjadi multiple factor model.
10. Ronald Alylmer Fisher (1890-1962) mengembangkan desain eksperimen, disamping analisis varian dan kovarian, distribusi z, t, uji signifikansi dan teori tentang perkiraan (theory of estimation).
11. Louis Guttman (1916-1987) mengembangkan Skala yang dikenal dengan skala Guttman dan banyak memberikan kontribusi pada analisis faktor. 
12. Rensis Likert (1932) mengembangkan Skala yang kemudian dikenal dengan skala Likert. 
13. Andrey Kolmogorov (1903 – 1987) dan Smirnov (1900-1966) yang hasil karyanya sekarang dikenal dengan kolmogorov smirnov test 
14. Tahun 1937, Jan Tinbergen memperkenalkan ekonomi statistic.
15.  Neyman, J (1938) yang berkontribusi dengan “Theory Of Sampling Human Populations”. 
16. Hansen, M. H., and Hurwitz, W. N (1950) pada “Theory Of Sampling From Finite Populations”
17.  Cochran, W. G. (1953-1963) dan Taro Yamane (1967) yang mengembangkan Sampling Techniques
18.  Joreskog (1973), Kessling (1973), dan Wiley (1973) membentuk kesatuan model yang dikenal dengngan persamaan struktural. Joreskog sendiri memberikan kontribusi pada metode maximum likehood dan para pakar lainnya yang banyak berkontribusi dalam pengembangan ilmu statistik modern.

Sumber: http://teorionline.wordpress.com/tag/perkembangan-ilmu-statistik/

Klasifikasi, Jenis dan Macam Data - Pembagian Data Dalam Ilmu Eksak Sains Statistik / Statistika

A. Jenis Data Menurut Cara Memperolehnya 

1. Data Primer Data primer adalah secara langsung diambil dari objek / obyek penelitian oleh peneliti perorangan maupun organisasi. Contoh : Mewawancarai langsung penonton bioskop 21 untuk meneliti preferensi konsumen bioskop. 

2. Data Sekunder Data sekunder adalah data yang didapat tidak secara langsung dari objek penelitian. Peneliti mendapatkan data yang sudah jadi yang dikumpulkan oleh pihak lain dengan berbagai cara atau metode baik secara komersial maupun non komersial. Contohnya adalah pada peneliti yang menggunakan data statistik hasil riset dari surat kabar atau majalah. 

B. Macam-Macam Data Berdasarkan Sumber Data 

1. Data Internal Data internal adalah data yang menggambarkan situasi dan kondisi pada suatu organisasi secara internal. Misal : data keuangan, data pegawai, data produksi, dsb. 

2. Data Eksternal Data eksternal adalah data yang menggambarkan situasi serta kondisi yang ada di luar organisasi. Contohnya adalah data jumlah penggunaan suatu produk pada konsumen, tingkat preferensi pelanggan, persebaran penduduk, dan lain sebagainya.

C. Klasifikasi Dara Berdasarkan Jenis Datanya 

1. Data Kuantitatif Data kuantitatif adalah data yang dipaparkan dalam bentuk angka-angka. Misalnya adalah jumlah pembeli saat hari raya idul adha, tinggi badan siswa kelas 3 ips 2, dan lain-lain. 

2. Data Kualitatif Data kualitatif adalah data yang disajikan dalam bentuk kata-kata yang mengandung makna. Contohnya seperti persepsi konsumen terhadap botol air minum dalam kemasan, anggapan para ahli terhadap psikopat dan lain-lain. 

D. Pembagian Jenis Data Berdasarkan Sifat Data 

1. Data Diskrit Data diskrit adalah data yang nilainya adalah bilangan asli. Contohnya adalah berat badan ibu-ibu pkk sumber ayu, nilai rupiah dari waktu ke waktu, dan lain-sebagainya. 

2. Data Kontinyu Data kontinyu adalah data yang nilainya ada pada suatu interval tertentu atau berada pada nilai yang satu ke nilai yang lainnya. Contohnya penggunaan kata sekitar, kurang lebih, kira-kira, dan sebagainya. Dinas pertanian daerah mengimpor bahan baku pabrik pupuk kurang lebih 850 ton. 

E. Jenis-jenis Data Menurut Waktu Pengumpulannya 

1. Data Cross Section Data cross-section adalah data yang menunjukkan titik waktu tertentu. Contohnya laporan keuangan per 31 desember 2006, data pelanggan PT. angin ribut bulan mei 2004, dan lain sebagainya. 

2. Data Time Series / Berkala Data berkala adalah data yang datanya menggambarkan sesuatu dari waktu ke waktu atau periode secara historis. Contoh data time series adalah data perkembangan nilai tukar dollar amerika terhadap euro eropa dari tahun 2004 sampai 2006, jumlah pengikut jamaah nurdin m. Top dan doktor azahari dari bulan ke bulan, dll. 

4 Macam Tipe Data Statistik

Pengetahuan mengenai tipe2 data adalah penting di dalam statistika. Terdapat 4 tipe data, diurutkan mulai dari tingkatan terendah hingga tertinggi:

1.Nominal

 Digunakan untuk mengklasifikasikan informasi/data. Contoh:Data jenis kelamin = Laki-laki dan Perempuan. Biasanya, saat analisis data, tipe data spt ini dilambangkan dg bilangan numerik (angka).Laki-laki dilambangkan dengan angka 1, sedangkan perempuan dilambangkan dengan angka 0. Tidak berarti angka 0 lebih rendah dari angka 1, ingat!! cuma melambangkan saja.

2. Ordinal 

Digunakan untuk mengklasifikasikan serta memiliki tingkatan. Tipe data ordinal lebih tinggi dari Nominal karena kemampuannya untuk membentuk tingkatan. Contoh:Jabatan di dalam perusahaan = karyawan, manager, direktur utama. Misal, karyawan dilambangkan dengan 1, manager dg 2, dan direktur utama dengan 3. Pada tipe data ini, angka 1 dianggap lebih rendah dari angka 2, dst. Bisa saja karyawan dilambangkan dengan angka 1, tetapi manager angka 3 dan direktur utama dengan angka 10. Tipe data ini tidak mensaratkan jarak yang sama antar angka yang digunakan sebagai lambang. Yang perlu diperhatikan hanyalah bahwa angka 3 lebih tinggi dari angka 1, angka 10 lebih tinggi dari angka 3.

3. Interval 

Ciri khas dari tipe data ini, selain memiliki kemampuan mengklasifikasikan dan membentuk tingkatan, adalah tidak adanya nilai nol mutlak. Artinya, angka nol yg digunakan bukan berarti tidak ada. Contoh: Derajat suhu. Di dalam skala Celcius misalnya, Nol derajat Celcius bukan berarti tidak ada suhu. Nol derajat itu memiliki suhu, hanya saja dilambangkan dengan nol. Selain itu, jarak antar setiap angka yg digunakan adalah sama. Misal: di dalam kuesioner, ada tingkatan dari TIDAK SETUJU (lambang: 1) s.d. SANGAT SETUJU (lambang: 5). Jarak antara SANGAT SETUJU (5) dg SETUJU (4) adalah 1, yaitu 5-4=1. Jarak antara SETUJU (4) dg RAGU-RAGU (3) juga = 1, yaitu 4-3=1. dst.

4. Rasio 

Memiliki kemampuan dari ketiga tipe data sebelumnya, dan angka nol dianggap mutlak. Contoh: data berat badan (kg). Angka Nol kg berarti memang tidak ada berat. Tipe data nominal dan ordinal sering digunakan pada metode statistika nonparametrik. Sedangkan tipe data interval dan rasio cocok untuk digunakan pada metode statistika parametrik, asal asumsi yang dibutuhkan oleh metode statistika parametrik yang bersangkutan dapat dipenuhi.

Sumber : http://sainsmatika.blogspot.com/2012/02/pengertian-statistik-dan-statistika.html, http://id.wikipedia.org/wiki/Statistika

STATISTIKA DESKRIPTIP DAN STATISTIKA INFERNSIAL

A. Statistika deskriptif

Statistik deskriptif merupakan penjelasan mengenai pengertian statistk menurut para ahli:

1.Sudjana (1996:7) menjelaskan : Fase statistika dimana hanya berusaha melukiskan atau mengalisa kelompok yang diberikan tanpa membuat atau menarik kesimpulan tentang populasi atau kelompok yang lebih besar dinamakan statistika deskriptif. 

2.Iqbal Hasan (2001:7) menjelaskan : Statistik deskriptif atau statistik deduktif adalah bagian dari statistik mempelajari cara pengumpulan data dan penyajian data sehingga mudah dipahami. Statistik deskriptif hanya berhubungan dengan hal menguraikan atau memberikan keterangan-keterangan mengenai suatu data atau keadaan atau fenomena. Dengan kata lain, statistik deskriptif berfungsi menerangkan keadaan, gejala, atau persoalan. Penarikan kesimpulan pada statistik deskriptif (jika ada) hanya ditujukan pada kumpulan data yang ada. Didasarkan pada ruang lingkup bahasannya statistik deskriptif mencakup :

• *Distribusi frekuensi beserta bagian-bagiannya seperti : 
• o Grafik distribusi (histogram, poligon frekuensi, dan ogif);
• o Ukuran nilai pusat (rata-rata, median, modus, kuartil dan sebagainya);
• o Ukuran dispersi (jangkauan, simpangan rata-rata, variasi, simpangan baku, dan sebagianya);
• o Kemencengan dan keruncingan kurva 
• * Angka indeks 
• * Times series/deret waktu atau berkala
• * Korelasi dan regresi sederhana. 

3.Bambang Suryoatmono (2004:18) menyatakan Statistika Deskriptif adalah statistika yang menggunakan data pada suatu kelompok untuk menjelaskan atau menarik kesimpulan mengenai kelompok itu saja

• Ukuran Lokasi: mode, mean, median, dll

• Ukuran Variabilitas: varians, deviasi standar, range, dll 

• Ukuran Bentuk: skewness, kurtosis, plot boks. 

4.Pangestu Subagyo (2003:1) menyatakan : Yang dimaksud sebagai statistika deskriptif adalah bagian statistika mengenai pengumpulan data, penyajian, penentuan nilai-nilai statistika, pembuatan diagramatau gambar mengenai sesuatu hal, disini data yang disajikan dalam bentuk yang lebih mudah dipahami atau dibaca. Statistika deskriptif merupakan metode-metode yang berkait dengan pengumpulan dan penyajian sekumpulan data, sehingga dapat memberikan informasi yang berguna. Perlu kiranya dimengerti bahwa statistika deskriptif memberikan informasi hanya mengenai data yang dipunyai dan sama sekali tidak menarik kesimpulan yang lebih banyak dan lebih jauh dari data yang ada. Kegiatan memeriksa sifat-sifat penting dari data yang ada itu disebut analisis data secara pemerian (deskripsi). Karenanya bagian statistika demikian dinamakan Statistika Deskriptif atau Statistika Perian. Penyusunan tabel, diagram, modus, kuartil, simpangan baku termasuk dalam kategori statistika deskriptif. Kegiatan itu dilakukan melalui: 

• a. Pendekatan aritmetika yaitu pendekatan melalui pemeriksaan rangkuman nilai atau ukuran-ukuran penting dari data. Yang dimaksud rangkuman nilai di sini ialah penyederhanaan kumpulan nilai data yang diamati ke dalam bentuk nilai-nilai tertentu. Setiap rangkuman nilai ini disebut statistik. Jadi, statistik menerangkan sifat kumpulan data dalam bentuk nilai yang mudah dipahami, sedangkan statistika adalah suatu ilmu tentang sekumpulan konsep serta metode yang dapat digunakan untuk mengumpulkan, menyajikan dan menganalisis data serta menarik kesimpulan berdasar hasil analisis data tersebut. 
• b. Pendekatan geometrik, yaitu melalui penyajian data dalam bentuk gambar berupa grafik atau diagram. Kedua pendekatan mengakibatkan pembedaan dalam penyajian datanya. Penyajian data pertama menekankan angka-angka dan yang kedua menekankan pada gambar.

B. Statistika interferensial

Statistik inferensial merupakan kebalikan dari statistika deskriptip, statistika infrensial merupakan statistik yang berkenaan dengan cara penarikan kesimpulan berdasarkan data yang diperoleh dari sampel untuk menggambarkan karakterisktik atau ciri dari suatu populasi. Dengan demikian dalam statistik inferensial dilakukan suatu generalisasi (perampatan atau memperumum) dan hal yang bersifat khusus (kecil) ke hal yang lebih luas (umum). Oleh karena itu, statistik inferensial disebut juga statistik induktif atau statistik penarikan kesimpulan. Pada statistik inferensial biasanya dilakukan pengujian hipotesis dan pendugaan mengenai karakteristik (ciri) dari suatu populasi, seperti mean dan Uji t (Sugiyono, 2006). Statistika inferensi, yang berupa kajian tentang penarikan kesimpulan mengenai keseluruhan objek yang menjadi perhatian namun hanya atas dasar data sebagian objek inilah yang disebut Statistika Inferensial atau Statistika Induktif. Dengan demikian, Statistika Inferensial menyimpulkan makna statistik yang telah dihitung, dianalisis atau disajikan grafik atau diagramnya tersebut. Penarikan kesimpulan tentang keseluruhan populasi populasi didasarkan atas pengamatan terhadap salah satu bagian populasi disebut induksi atau generalisasi. Proses induksi atau genarilsasi dalam srtatistika induktif dapat ditemuai dalam berbagai kegiatan ilmiah dan juga dalam kehidupan sehari-hari. Misalnya seorang anak kecil sering melihat balok-balok kayu dapat terbakar, maka ia akan menarik kesimpulan bahwa semua balok kayu dapat terbakar.

Sumber:http://sainsmatika.blogspot.com/2012/02/pengertian-statistik-dan-statistika.html

Pengertian Statistika dan Perbedaan Statistik dan Statistika

Dari Wikipedia bahasa Indonesia, ensiklopedia bebas 

Statistika adalah ilmu yang mempelajari bagaimana merencanakan, mengumpulkan, menganalisis, menginterpretasi, dan mempresentasikan data. Singkatnya, statistika adalah ilmu yang berkenaan dengan data. Istilah 'statistika' (bahasa Inggris: statistics) berbeda dengan 'statistik' (statistic). Statistika merupakan ilmu yang berkenaan dengan data, sedang statistik adalah data, informasi, atau hasil penerapan algoritma statistika pada suatu data. Dari kumpulan data, statistika dapat digunakan untuk menyimpulkan atau mendeskripsikan data; ini dinamakan statistika deskriptif. Sebagian besar konsep dasar statistika mengasumsikan teori probabilitas. Beberapa istilah statistika antara lain: populasi, sampel, unit sampel, dan probabilitas.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. 

Kebanyakan masyarakat menganggap bahwa statistic dan statistika adalah sama. Ada beberapa hal yang arus dijelaskan lebih terperinci untuk membedakan statistik dan statistika. Berikut adalah penjelasan lebih terperinci mengenai pengrtian statistic dan statistika. 

Membedakan pengertian statistik dan statistika:

A. Pengertian statistic 

 Kata statistic bukan merupakan kata dari bahasa Indonesia asli, secara etimologis kata "statistik" berasal dari kata status (bahasa latin) yang mempunyai persamaan arti dengan kata state (bahasa Inggris) atau kata staat (bahasa Belanda), dan yang dalam bahasa Indonesia diterjemahkan menjadi negara. Pada mulanya, kata "statistik" diartikan sebagai "kumpulan bahan keterangan (data), baik yang berwujud angka (data kuantitatif) maupun yang tidak berwujud angka (data kualitatif), yang mempunyai 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. Seiring berjalannya waktu kata statistic tidak lagi dibatasi untuk kepentingan-kepentingan Negara saja tapi sudah digunakan dalam keseharian untuk mempermudah masyarakat untuk menganalisis sesuatu yang berkaitan dengan data-data. Sehingga setelah masyarakat memahami statistic dan mulai mempergunakannya dalam kehidupan sehari munculah berbagai macam nama statistic. Statistic yang menjelaskan sesuatu hal biasanya diberi nama statistic mengenai hal yang bersangkutan didalamnya, contohnya kumpulan data yang membahas tentang tingkat produksi suatu perusahaan dinamakan statistic produksi. Banyak persoalan baik itu seperti penelitian ataupun pengamatan yang dinyatakan dalam bentuk bilangan atau angka-angka. Kumpulan angka-angka disusun atau diatur dan disajikan dalam tabel (terkadang dilengkapi dengan gambarbaik berupa iagrm maupun grafik, hal ini dilakukan bertujuan untuk mempermudah menjelaskan isi dari data) seperti berikut mungkin bisa membantu anda memahami statistic lebih lanjut.

B. Pengertian statistika  

Dari data hasil penelitian sering kali diminta suatu uraian, penjelasan atau kesimpulan tentang persoaalan yang ditelit. Sebelum kesimpulan dibuat, keterangan data yang yang telah terkumpul itu terlebih dahulu dipelajari, dianalisis atau diolahdan berdasarkan pengolahan ini baru dibuat kesimpulan. Dari pernyataan diatas tersirat bahwa statistika merupakan pengetahuan yang berhubungan dengan cara-cara pengumpulan data, pengolahan atau penganalisiannya dan penarikan kesimpulan berdasarkan kumpulan data dan penganalisian yang dilakukan. Maka dari definisi diatas dapat kita simpulkan bahwa ruang lingkup sttistika lebih luas daripada statistic serta statistika mencangkup statistic, atau dapat kita analogikan ibarat computer, suatu keutuhan computer merupakan statistika sedangkan alat-alat penyusun dari computer ( LCD, mouse, CPU, keyboard, dll) merupakan statistika.

Sember:  http://id.wikipedia.org/wiki/Statistika, http://sainsmatika.blogspot.com/2012/02/pengertian-statistik-dan-statistika.html
            

Sejarah Statistika

Penggunaan istilah statistika berakar dari istilah istilah dalam bahasa latin modern statisticum collegium ("dewan negara") dan bahasa Italia statista ("negarawan" atau "politikus").

Gottfried Achenwall (1749) menggunakan Statistik dalam bahasa jerman untuk pertama kalinya sebagai nama bagi kegiatan analisis data kenegaraan, dengan mengartikannya sebagai "ilmu tentang negara (state)". Pada awal abat ke-19 telah terjadi pergeseran arti menjadi "ilmu mengenai pengumpulan dan klasifikasi data". Sir John Sinclair memperkenalkan nama (Statistics) dan pengertian ini ke dalam bahasa inggris. Jadi, statistika secara prinsip mula-mula hanya mengurus data yang dipakai lembaga-lembaga administratif dan pemerintahan. Pengumpulan data terus berlanjut, khususnya melalui sensus yang dilakukan secara teratur untuk memberi informasi kependudukan yang berubah setiap saat.

Pada abad ke-19 dan awal abad ke-20 statistika mulai banyak menggunakan bidang-bidang dalam matematika, terutama peluang. Cabang statistika yang pada saat ini sangat luas digunakan untuk mendukung metode ilmiah ,statistika inferensi , dikembangkan pada paruh kedua abad ke-19 dan awal abad ke-20 oleh Ronald Fisher (peletak dasar statistika inferensi),Karl Peason (metode regresi linier), dan Willeam Sealey Gosset (meneliti problem sample berukuran kecil). Penggunaan statistika pada masa sekarang dapat dikatakan telah menyentuh semua bidang ilmu pengetahuan, mulai dari Astronomi hingga linguistika.Bidang-bidang ekonomi , biologi , dan cabang-cabang terapannya, serta psikologi banyak dipengaruhi oleh statistika dalam metodologinya . Akibatnya lahirlah ilmu-ilmu gabungan seperti ekonometrika, biometrika(biostatistika), dan psikometrika .

Meskipun ada pihak yang menganggap statistika sebagai cabang dari matematika, tetapi sebagian pihak lainnya menganggap statistika sebagai bidang yang banyak terkait dengan matematika melihat dari sejarah dan aplikasinya. Di Indonesia, kajian statistika sebagian besar masuk dalam fakultas matematika dan ilmu pengetahuan,  baik di dalam departemen tersendiri maupun tergabung dengan matematika.

Sumber: http://id.wikipedia.org/wiki/Statistika