Statistik

STATISTIK, DATA DAN VARIABEL
1. KONSEPTUAL STATISTIK
 DEFINISI STATISTIK
Secara umum statistik didefnisikan sebagai suatu ilmu pengetahuan yang berkaitan dengan kegiatan mengumpulkan,n mengornasir, mempresentasikan, menganalisis serta menginterpretasikan data dengan tujuan untuk membantu di dalam pengambilan keputusan yang lebih efektif (Lind, 2000)
 JENIS-JENIS STATISTIK
Statistik jika dilihat berdasarkan aplikasinya dibedakan menjadi dua macam yaitu :
Statistik Deskriptif
 Pada dasarnya statistik deskriptif berkaitan dengan metode bagaimana mengorganisir, menyimpulkan dan mempresentasikan data ke dalam suatu cara yang informatif.
 Pada dasarnya statistik dekriptif ini bertujuan untuk menjelaskan atau menggambarkan karakteristik dari data
 Sebagai contoh : misalnya deskriptif tentang variable gaji karyawan PT ANDALUSIA bersarkan pengelompokkannya akan memuat informasi menganai daftar gaji karyawan berdasarkan jenis kelamin, tingkat pendidikan, masa kerja , kepangkatan

Statistik Inferensial
 Statistik inferensial merupakan metode yang digunakan untuk menentukan sesuatu yang berkaitan dengan populasi dengan berdasarkan sample yang digunakan
 Kegiatan yang berkaitan dengan statistik inferensial ini antara lain adalah melakukan peramalan, pengujian, pengambilan keputusan dan sebagainya
 Sebagai contoh : Manajer LABA ingin mengetahui seberapa besar tenaga kerja mempengaruhi barang yang diLABA. Untuk tujuan tersebut akan digunakan sampel dari data penggunaan tenaga kerja dan data total LABA untuk nantinya dilakukan analisis perhitungan dengan formulasi tertentu beserta pengujiannya dengan tujuan untuk membuktikan apakah tenaga kerja sesuai dengan teori akan mempengaruhi total LABA.

2. KONSEPTUAL DATA
 DEFINISI DATA
Data merupakan salah satu komponen yang penting di dalam memecahkan masalah-masalah statistik. Salah sattu kegunaan dari data adalah dapat digunakan untuk menentukan alat analisis statistik apa yang sesuai untuk digunakan Untuk itulah konsep dan pemahaman mengenai data perlu untuk dibahas.

 PENGELOMPOKKAN DATA
a. Data berdasarkan periode waktunya
 Data time series atau data berkala
Yaitu data yang pengamatannya dilakukan dari waktu ke waktu ( satu objek banyak waktu)
Contoh : Laba PT Astra selama periode 2000-2006
 Data Cross Section
Yaitu data yang pengamatannya dilakukan pada satu waktu dengan banyak objek
Contoh : Laba dari perusahaan yang masuk dalam kategori saham BLUE CHIP di Bursa Efek Jakarta pada tahun 2006
 Data Panel/ Pooling data
Yaitu merupakan gabungan antara data time series dan data cross-section. Kasus ini biasa digunakan jika peneliti dihadapkan pada masalah terbatasnya jumlah sample yang terlalu sedikit sehingga untuk menambah jumlah sample dapat dilakukan pooling/panel data.
Contoh : laba perusahaan yang masuk kategori BLUE CHIP di Bursa Efek Jakarta periode 2000-2006 (Blue Chip = Cross section, Periode 2000-2006 = time series)

b. Data berdasarkan sifatnya
 Data kuantitatif
yaitu data yang bersifat numerik (angka)
Contoh : Laba perusahaan, suku bunga, harga saham, inflasi
 Data kualitatif
Yaitu data non numerik yang dikuantitatifkan untuk tujuan penelitian tertentu. Skala pengukuran variabel data kualitatif bisa nominal, ordinal atau persepsi yang dirubah dalam bentuk skala interval.
Contoh :
Pendikan dimana kuantifisir dari data ini dapat dilakukan dengan cara memberikan coding dimana 1 = SD 2 = SMP 3 = SMU 4 = PT/Akedemisi

c. Data berdasarkan cara pengambilannya
 Data primer
Berasal dari sumber asli, dikumpulkan khusus untuk keperluan riset. Kelebihan: data sesuai keinginan peneliti. Kelemahan: pengumpulan data lebih mahal, lama, tidak praktis dibanding data sekunder
 Data sekunder
Dikumpulkan melalui pihak lain, berasal dari sumber internal /eksternal organisasi. Kelebihan: lebih cepat, lebih murah dibandingkan data primer. Kelemahan: tergantung pada keterse-diaan data yang mungkin tidak memenuhi kebutu-han peneliti atau data tidak relevan lagi

3. KONSEPTUAL VARIABEL
 DEFINISI VARIABEL
Variabel diartikan sebagai sesuatu yang memiliki berbagai variasi nilai.
Contoh :
- Variabel deviden perusahaan yang terdaftar di BEJ tahun 2006 akan berisikan informasi mengenai berbagai nilai (jumlah deviden) yang diberikan oleh perusahaan kepada pemegang saham pada tahun 2006.
- Variabel karywan PT ANTAGIN menurut tingakt pendidikan akan berisikan informasi mengenai nama-nama karyawan dengan berbagai tingkat pendidikan terakhir yang ditamatkan yang di dalamnya bisa SD, SMP, SMU, Akademi, PT

 PENGELOMPOKKAN VARIABEL
a. Data berdasarkan periode fungsinya
 Variabel bebas (Predictor atau independent variable)
Yaitu variabel yang nilainya mempengaruhi perilaku dari variabel terikat (variabel dependent)
Contoh : dalam kasus konsumsi dan uang saku variabel bebasnya adalah uang saku sebab besar kecilnya konsumsi dipengaruhi oleh uang saku .
 Variabel terikat (Criterion atau dependent variable)
Yaitu variabel yang nilainya dipengaruhi oleh variabel bebas (variabel independent)
Contoh : dalam kasus konsumsi dan uang saku, variabel terikatnya adalah konsumsi sebab besar kecilnya konsumsi dipengaruhi oleh uang saku .
 Variabel moderating (moderating variable)
Yaitu variabel yang memoderat (mempengaruhi) hubungan antara variabel terikat dan variabel bebas.
Contoh ; jenis kelamin dianggap sebanyak factor yang mempengaruhi hubungan antara uang saku dengan tingkat knsumsi karena diasumsikan bahwa konsumsi perempuan lebih tinggi dibandingkan dengan laki-laki. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa gender merupakan variabel moderating
 Variabel Intervening
Yaitu variabel yang kedudukannya berada diantara variabel bebas dan variabel terikat atau dengan kata lain variabel yang menjadi perantara untuk melihat hubungan tidak langsung (indirect effect) antara variabel bebas dengan variabel terikat.
Contoh : Besar kecilnya konsumsi seorang mahasiswa dipengaruhi oleh besar kecilnya uang saku dan besar kecilnya uang saku dipengaruhi besar kecilnya gaji orang tua. Dalam grafik fungsi dari variabel dapat dilihat sebagai berikut :

dimana :
Gaji orang tua adalah variabel independen (variabel bebas)
Uang saku mahasiswa adalah variabel intervening
Konsumsi mahasiswa adalah variable dependent (Variabel terikat)
Jenis kelamin adalah variabel moderating

b. Variabel berdasarkan sifatnya
 Variabel Kontinyu
Yaitu variabel yang nilainya bisa dalam bentuk pecahan
Contoh : kurs, laba sebelum pajak, tingkat suku bunga
 Variabel Diskrit
Yaitu variabel yang nilainya tidak bisa dalam bentuk pecahan
Contoh : Jumlah karyawan (orang), Jumlah angota keluarga

c. Variabel berdasarkan Skala Pengukurannya
Skala Nominal
 Skala nominal adalah skala pengukuran variabel yang paling rendah tingkatannya. Nilai pada variabel hanya berupa kategori/label saja atau dengan kata lain nilai pada variabel tidak dapat dibandingkan
Contoh : Status kawin terdiri dari tiga kategori yaitu tidak kawin, kawin dan cerai. Penentuan nilai untuk katogori tersebut bebas missal 1=belum kawin, 2=kawin dan 3=cerai. Hal ini disebabkan nilai pada variabel tersebut tidak dapat diperbandingkan apakah lebih tinggi atau lebih rendah karena makna angka pada variabel hanya merupakan coding saja.

Skala Ordinal
 Skala ordinal memiliki tingkatan diatas skala ordinal. Nilai pada variabel selain berupa kategori juga dapat dibandingkan apakah preferensinya lebih tinggi atau lebih rendah. Satu ciri utama dari skala ordinal ini adalah nilai pada variabel tidak dapat dihitung jaraknya (distance) yaitu ditambah, dikurangi, dikali atau dibagi.
Contoh :
Tingkat pendidikan dimana
1=SD 2=SMP 3=SMU 4 = Diploma 5=PT
Seseorang yang memiliki pendidikan SMU (3) memiliki order lebih tinggi dibandingkan yang memiliki pendidikan SD (1). Namun nilai pada variabel tidak dapat dicari jaraknya misal SD (1) + SMU (3) = PT (4)

Skala Interval
 Nilai pada skala interval selain dapat dibandingkan juga dapat dihitung distance (jaraknya) namun nilai nol (0) pada skala ini bersifat relatif (tidak absolut)
Contoh :
Temperatur adalah salah satu contoh skala interval
Dimana 25oC lebih panas dibandingkan dengan 20oC. Selisih suhu dikedua tempat tersebut 5oC dan 0oC adalah titik beku
Contoh lain dari skala interval misalnya mengenai perspesi konsumen terhadap pelayanan hotel .
Bagaimanakah sikap dari pelayan hotel saat anda menginap ?
1=sangat buruk 2 = cukup 3=sangat baik

Skala Rasio
 Skala rasio hampir memiliki definisi yang hampir sama dengan skala interval yaitu nilai pada variabel dapat dibandingkan, dapat dihitung jaraknya (ditambah, dikurangi, dikali dan dibagi) tetapi nilai nol (0) pada skala rasio bersifat absolut.
Contoh ;
Usia, lama bekerja, pendapatan, penjualan, biaya, keuntungan merupakan skala rasio.