Statistik Deskriptif: Pengertian, Rumus, Contoh Analisis

7 min read

Statistik Deskriptif Adalah?✔️ Pengertian✔️ Metode Analisis✔️Rumus✔️ Contoh Statistika Deskriptif dalam Kehidupan Sehari hari✔️

Statistika merupakan ilmu yang mempelajari tentang metode perencanaan, pengumpulan, analisa, serta menginterpretasikan dan mempresentasikan suatu data. Secara umum, statistika dibagi menjadi dua yaitu statistika deskriptif dan statistika inferensial.

Simak materi dasar pengantar statistika deskriptif yang wikistatistika ulas berikut ini sehingga Anda lebih mudah memahami sekaligus menerapkannya dalam kehidupan sehari-hari.

Pengertian Statistik Deskriptif

statistika deskriptif

Statistik deskriptif adalah cara yang digunakan untuk menggambarkan kumpulan data dengan menghasilkan ringkasan tentang sampel data berdasarkan metode pengukuran numerik (Ghozali, 2016). Contoh statistika deskriptif seperti data sensus penduduk mengenai rasio jumlah pria dan wanita di wilayah tertentu.

Tujuan utama dari statistik deskriptif adalah untuk memberikan informasi tentang kumpulan suatu data. Pada contoh data sensus penduduk misalnya, ada ratusan warga yang terdapat di suatu wilayah tertentu. Statistik deskriptif meringkas sejumlah besar data menjadi beberapa bit informasi yang berguna.

Secara umum metode perhitungan pada statistika deskriptif digunakan untuk menjelaskan sebuah keterikatan antara satu variabel dengan lainnya. Sehingga dalam mengamati variabel tersebut kita dapat menentukan sifatnya secara lebih mudah.

Statistik deskriptif bersifat informatif dan dimaksudkan untuk menggambarkan karakteristik sebenarnya dari kumpulan data. Bentuk penyajian data pada statistika deskriptif harus berdasarkan hasil pengambilan data sampel yang ada.

Lalu apa kegunaan statistika deskriptif? Fungsi statistika deskriptif dalam penelitian yaitu untuk menjelaskan berbagai macam kumpulan data secara rinci. Tanpa adanya kegiatan perhitungan seperti ini, tentu kita akan kesulitan menemukan seperti apa pola pola data dalam penelitian.

Kami akan jelaskan seperti apa fundamental dan metode penyajian datanya sehingga bisa diimplementasikan pada kehidupan sehari-hari. Kemudian tidak kalah penting seperti apa implementasinya dalam kegiatan sehari-hari.

Sehingga metode matematis seperti ini bisa relevan dalam kehidupan dan tidak hanya dipelajari sebagai teori saja. Pada segmen selanjutnya kita akan masuk pada materi utama terkait metode numerik ini.

Menurut konsep dasar statistik, terdapat tiga jenis komponen utama dalam statistik deskriptif yaitu distribusi frekuensi, kecenderungan sentral, dan variabilitas kumpulan data. Penjelasan lengkapnya bisa anda simak dibawah ini.

  • Distribusi Frekuensi (Frequency Distribution) : Mencatat seberapa sering data yang muncul.
  • Tendensi Sentral (Central Tendency) : Mencatat titik pusat distribusi data.
  • Variabilitas (Variability) : Mencatat kumpulan data dan tingkat penyebarannya.

Konsep Dasar Statistika Deskriptif

Analisis statistika deskriptif

Setelah mengetahui seperti apa definisi pada bagian pengantar tadi, mari kita masuk konsep dasar analisis statistika deskriptif yaitu rumus, metode dasar dan jenis jenisnya. Jadi kita bisa menerapkan sendiri dalam kehidupan sehari-hari.

Konsep dasar dari analisis statistik deskriptif adalah untuk menjelaskan atau memberikan informasi mengenai karakteristik dari serangkaian data tanpa mengambil kesimpulan umum.

Analisis statistika deskriptif biasanya dilakukan melalui proses penghimpunan, penataan, peringkasan dan penyajian data agar lebih mudah dibaca/ dipahami oleh si pengguna data.

Tujuan utama dari analisis statistika deskriptif yaitu memberikan gambaran mengenai variable dalam penelitian, seperti nilai minimum/ maksimum, nilai rata rata, dan juga nilai standar deviasi.

Melalui proses analisis statistika deskriptif ini kita dapat mengetahui gambaran kondisi dan karakteristik jawaban responden untuk masing-masing konstruk atau variabel yang sedang diamati.

Prinsip kerja analisis statistika deskriptif dilakukan dengan menyajikan data ke dalam tabel distribusi frekuensi, menghitung nilai rata-rata, skor total, dan tingkat pencapaian responden (TCR) dan kemudian menginterpretasikan data tersebut.

Urutan aktifitas yang dilakukan dalam analisis statistika deskriptif biasanya dimulai dengan kegiatan pengumpulan data, pengelompokan data, pengolahan data dan pengukuran statistik data yang telah dikumpulkan.

Beberapa ukuran statist yang biasa dipakai dalam analisis statistika deskriptif meliputi penyebaran data, pemusatan data, frekuensi data dan juga kecenderungan suatu gugus data yang ada.

Lalu kapan kita membutuhkan analisis statistika deskriptif? Model analisis ini biasanya dibutuhkan ketika kita ingin memberikan gambaran mengenai distribusi dan perilaku data sampel penelitian dengan melihat nilai minimum, nilai maximum, rata – rata (mean), dan standar deviasi dari masing-masing variabel independen dan variabel dependen.

Berikut detail penjelasan dari urutan yang ada pada konsep dasar dalam analisis statistika deskriptif:

a. Pengumpulan dan Pengelompokan Data

Sebelum melakukan aktifitas pengumpulan dan pengelompokan data, terlebih dahulu anda harus mengetahui jenis jenis data berdasarkan sumbernya.

Jika kita tinjau dari sumbernya, data statistik terbagi menjadi 2 yaitu data primer dan data sekunder. Data primer merupakan jenis data yang berasal dari objek penelitian langsung, sedangkan data sekunder merupakan data yang dikumpulkan dari pihak (stakeholder) lain.

Metode pengumpulan data pada statistika deskriptif biasanya dapat dilakukan menggunakan 5 cara yaitu melalui survei, eksperiman, sensus, wawancara (interview) dan juga registrasi. Berikut detail penjelasannya:

  • Survei

Survei merupakan kegiatan pengumpulan data yang dilakukan pada sebagian kecil unit populasi yang ada. Unit yang dijadikan objek survei ini biasanya disebut dengan Sampel.

  • Eksperimen

Metode yang kedua dapat kita kerjakan melalui eksperimen atau percobaan tertentu. Eksperimen sendiri merupakan kegiatan pengumpulan data yang didapatkan dari sebuah percobaan dan pengujian.

  • Sensus

Sensus juga merupakan metode yang bisa anda lakukan dalam pengumpulan data statistika deskriptif. Sensus sendiri merupakan aktifitas pengumpulan data yang dilakukan dengan cara pendataan secara rinci terhadap keseluruhan unit populasi yang ada.

  • Registrasi

Registrasi merupakan salah satu teknik pengumpulan data dalam statistika deskriptif yang bisa anda jadikan pilihan terbaik.

Kegiatan registrasi biasanya dilakukan dengan aktifitas pencatatan data dari sampel secara terus menerus/ berkelanjutan. Misalkan detail data kelahiran, migrasi, kematian, yang dilakukan oleh badan pusat statistik milik pemerintah.

  • Wawancara (Interview)

Selain menggunakan 4 metode diatas, salah satu cara yang efektif untuk mendapatkan data dalam analisis statistika deskriptif ialah melalui wawancara/ interview secara langsung pada sampel yang ada.

Kegiatan wawancara ini bisa langsung dikerjakan dengan wawancara tatap muka secara langsung atau bisa juga melalui pembagian form kuisioner untuk diisi oleh para sampel data.

b. Perhitungan dan Pengukuran Data

rumus statistika deskriptif

Setelah anda melakukan tahapan pengumpulan dan pengelompokan data, selanjutnya anda harus mengolah data tersebut menggunakan beberapa rumus statistika deskriptif yang akan kami jelaskan dibawah ini.

  • Rumus Ukuran Kecenderungan Terpusat

Ukuran kecenderungan terpusat dalam statistika deskriptif dibagi menjadi 3 kelompok data yaitu rata rata (mean), median dan juga modus.

1. Mean (Rata Rata) merupakan nilai yang mewakili keseluruhan kelompok data yang didapatkan dari penjumlahan seluruh nilai dibagi dengan jumlah data yang ada. Rumusnya adalah :rumus ukuran rata rata

Metode dasar dalam perhitungan rata-rata sebenarnya sederhana kita hanya membutuhkan data sesuai rumus tadi. Kemudian kita bisa menyesuaikan kembali sesuai dengan kebutuhan pencarian datanya.

Misalnya nanti hendak mencari sebuah nilai terbanyak dari sebuah variabel kita bisa menghitungnya juga. Dibutuhkan beberapa rumus terapan agar pengguna dapat mendapatkan data lebih jelas.

Dengan menggunakan rumus tersebut kita dapat menemukan frekuensi dari kemunculan data. Sehingga ketika diterapkan dalam perhitungan tertentu bisa mencari titik tengahnya.

2. Median merupakan nilai yang terletak tepat di tengan tengah data yang nilainya telah diurutkan. Jumlah data diatas (kanan) median selalu sama dengan jumlah data yang ada dibawah (kiri) median. rumusnya adalah : median

3. Modus merupakan nilai yang paling sering muncul didalam sekelompok data yang ada.

  • Rumus Ukuran Penyebaran (Variasi)

Jangkauan ukuran penyebaran atau sering dikenal dengan istilah ‘range’ merupakan ukuran dari selisih antara nilai maksimum dengan nilai minimum (simpangan rata rata) pada sekelompok data. Ukuran penyebaran statistik dibagi menjadi beberapa rumus berikut:

1. Simpangan Rata rata (Mean Deviation) dirumuskan dengan : mean diveation

2. Varian atau nilai rata rata jarak kuadrat antara data ke rata rata yang dirumuskan dengan: varian

3. Standar Deviasi (Simpangan Baku) merupakan perhitungan dari akar kuadrat varian : simpangan baku statistika

4. Koefisien Variasi merupakan hasil perbandingan antara nilai simpangan baku dengan nilai rata rata. rumusnya KV = 8/X

Pendekatan seperti ini memang penting untuk diberikan pada para pelajar awam agar mengetahui metodenya. Jika tidak tentu akan kesulitan dalam hal penalaran seperti apa melakukannya.

  • Rumus Ukuran Frekuensi

Pada pengukuran frekuensi statistika desktiptif, kita dapat mencari jumlah maupun presentasi dari sekelompok data yang ada. Rumusnya bisa anda lihat dibawah ini.

1. Jumlah Data, merupakan hasil dari penjumlahan nilai nilai data, dirumuskan dengan: jumlah data

2. Presentase data, merupakan nilai yang disajikan dalam bentuk pecahan perseratus, dirumuskan : presentase data

Dengan memahami beberapa fundamental pada analisis statistika deskriptif diatas, tentu saja kita dapat menjadikannya sebagai salah satu acuan. Sehingga dalam perhitungan matematisnya, dapat mencari hasil secara lebih cepat.

  • Rumus Ukuran Posisi

Rumus ukuran posisi dibagi menjadi 3 bagian yaitu rumus Quartil, Desil dan juga Percentil, detailnya bisa teman teman lihat dibawah ini.

1. Desil dirumuskan dengan : desil

2. Quartil dirumuskan dengan : quartil

3. Percentil dirumuskan dengan : percentil

Penyajian Data Statistika Deskriptif

data statistika deskriptif

Langsung saja kita masuk pada materi bagaimana metode penyajian datanya secara langsung. Apa saja pendekatan dibutuhkan agar para pengguna lebih mudah memahami detail variabelnya. Berikut beberapa gambaran bentuk penyajian data dalam model grafis/ gambar pada statistika deskriptif.

a. Penyajian Data dalam Bentuk Grafis

  • Diagram batang dan daun

Ini adalah bentuk paling sering digunakan karena penjelasannya paling rinci. Jadi data disajikan dalam bentuk datang kemudian di sebelah kiri atau kanan akan diberikan keterangan tambahan.

Bagi orang awam ini adalah metode paling mudah dipahami karena semuanya dijelaskan secara rinci. Sehingga wajar saja ini paling sering digunakan dalam kehidupan sehari-hari.

  • Histogram

Histogram merupakan sebuah bagan batang grafik dari distribusi frekuensi variabel tertentu. Sehingga para pengamat dapat lebih mudah dalam mengetahui seperti apa bentuk variasinya.

  • Pie chart

Ini adalah sebuah tabel berbentuk lingkaran dua dimensi dimana perpotongannya menunjukkan persentase jumlah variabelnya. Sehingga kita dapat melihat bagaimana pembagian frekuensi berdasarkan perpotongan tersebut.

Pie chart juga paling sering digunakan karena ini mampu memberikan informasi secara cepat. Sekilas saja kita mengamati langsung bisa mengerti mana frekuensi paling berpengaruh.

  • Poligon

Poligon ini hampir sama seperti diagram batang daun namun ada bentuk garis patah-patah menunjukkan frekuensi datanya. Sehingga ini juga relatif mudah kita gunakan untuk menjelaskan sebuah detail data.

  • Ogive

Ini paling jarang digunakan karena bentuknya tidak selalu beraturan dan keterangannya sedikit. Ogive adalah sebuah gambar yang dihasilkan oleh perpaduan dari setiap variabel datanya.

Keilima metode penyajian data tersebut tentu saja dapat dijadikan sebagai referensi ketika ingin menggunakannya. Jadi penyampaian datanya dapat dilakukan secara mudah dan pengamat bisa tahu nilai pastinya.

b. Penyajian Data dalam Bentuk Numerik

Ada berbagai macam metode penyajian data baik berdasarkan ukuran pemusatan atau keragaman. Berikut ini akan kami jelaskan apa saja sehingga Anda dapat menjadikannya acuan kalkulasi datanya sendiri.

  • Dispersi

Dispersi merupakan ukuran penyebaran data yang dapat kita jelaskan dalam bentuk tertentu. Sehingga ini bisa memberikan sebuah hasil paling mudah dalam pengamatan menggunakan metode matematis.

Metode ini biasanya digunakan apabila ada beberapa variabel dengan konstanta tertentu. Sehingga dibutuhkan beberapa area penyajian yang dapat memberikan hasil optimal.

  • Tendensi Sentral

Merupakan sebuah bentuk penyajian distribusi data dimana kita menjadikannya sebagai acuan paling penting. Ini adalah bentuk penyajian yang akan menampilkan beberapa bentuk sekaligus.

Sehingga para pengamat dapat mengetahui letak perbedaan dari setiap pengambilan sampelnya. Kemudian karena distribusinya terpusat kita akan mencari seperti apa nilai tengahnya.

  • Skewnes

Ini adalah sebuah ukuran yang digunakan untuk menunjukkan seberapa besar perbedaan datanya. Jadi dalam penelitian kita bisa menggunakannya untuk menentukan apa saja variabel pembedanya.

Apabila skewnes ini diterapkan dalam pengukuran satu variabel dengan konstanta tunggal maka tidak bisa. Harus ada beberapa konstanta lain sebagai pembanding seberapa besar kemiringan atau perbedaannya.

  • Keruncingan

Secara mudahnya ini adalah ketinggian kurva yang menunjukkan nilai tertinggi atau terendah dalam pengambilan data. Tidak ada detail khusus hanya menunjukkan berapa nilai dari keruncingannya.

  • Fractile

Adalah sebuah pecahan yang menunjukkan lokasi tertentu dalam persebaran datanya. Misalnya fractil q1, q2, dan q3 dari keterangan tersebut kita bisa menentukan posisinya di kuartal keberapa.

Dengan memahami seperti apa metode penyajiannya maka kita bisa memberikan keterangan secara optimal. Metode ini tentu saja masih dasar dan dapat dikombinasikan agar memberikan hasil optimal.

Contoh Statistika Deskriptif

Contoh Implementasi paling sederhana dalam penyajian data menggunakan statistika deskriptif bisa kita temui dalam kehidupan sehari-hari misalnya data pemilu. Dari pengambilan sampel tersebut seseorang bisa mengetahui seberapa besar frekuensi datanya.

Jadi nantinya kita bisa memberikan sebuah ulasan lengkap terkait kejadian tertentu. Tentu saja konteks seperti ini perlu dipahami lebih dalam menggunakan contoh soal statistika deskriptif seperti berikut.

1. Contoh Soal Statistika Deskriptif : Perhatikan tabel kumpulan data berikut ini!

contoh soal statistika deskriptif
Via : Saintif.com

Dari keterangan data tersebut tentukan mana warna mobil paling disukai oleh jenis kelamin laki-laki. Kemudian sebutkan berapa tepatnya jumlah laki-laki yang memilih warna tersebut.

Jawaban :

Warna paling disukai adalah putih dengan persentase 24%

Jumlah laki-laki yang memilih warna tersebut = x

X = jumlah keseluruhan responden x 24%

X = 25 x 24/100

X = 6 orang

Jadi jumlah laki-laki yang memilih warna putih sebanyak 6 orang

Dengan memahami bagaimana implementasi tersebut setidaknya Anda bisa paham kapan ini akan digunakan. Sehingga dalam kehidupan sehari-hari kita dapat menerapkan metode statistika deskriptif secara tepat.

Apabila sudah mempelajari berbagai materi tadi tentu Anda sudah siap masuk dalam pembahasan lebih dalam. Sebagai sebuah pengantar ini sudah cukup memberikan foothold terkait materi statistika deskriptif.

5/5 - (1 vote)

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *