Pengertian dan Klasifikasi Statistik

Diposting pada

Pengertian-Statistik

Pengertian Statistik

Statistik berasal dari kata state yang artinya negara. Dalam pengertian yang paling sederhana statistic artinya data. Dalam pengertian yang lebih luas, statistik dapat diartikan sebagai kumpulan data dalam bentuk angka maupun bukan angka yang disusun dalam bentuk tabel (daftar) dan atau diagram yang menggambarkan (berkaitan) dengan suatu masalah tertentu. Umumnya suatu data diikuti atau dilengkapi dengan keterangan-keterangan yang berkaitan dengan suatu peristiwa atau keadaan tertentu. Kata statistik juga menyatakan ukuran atau karakteristik pada sampel seperti nilai rata-rata, dan koefisien korelasi.


Statistik adalah kumpulan fakta berbentuk angka yang disusun dalam daftar atau tabel, yang menggambarkan suatu persoalan. Sedangkan Statistika adalah ilmu pengetahuan yang berhubungan dengancara-cara pengumpulan data, pengolahan data, penyajian data, penganalisisan data, penarikan kesimpulan serta membuat keputusan yang cukup beralasan berdasarkan fakta yang ada.  Manfaat statistika sangat banyak kita rasakan dalam kehidupan sehari-hari, seperti penyajian data populasi suatu daerah, komoditas dan hasil produksi, peningkatan SDA dan SDM suatu daerah, dan menampilkan informasi perkembangan Status pada bencana Alam Gempa Bumi yang akurat.


Walaupun terdapat banyak interpretasi terhadap keilmuan Statistik, secara umum  Statistik dapat diartikan sebagai suatu metode yang digunakan untuk pengumpulan dan analisis data, sehingga dapat diperoleh informasi yang berguna. Statistik menyediakan prinsip dan metodologi untuk merancang proses pengumpulan data, meringkas dan menyajikan data yang diperoleh, melakukan inter pretasi serta menganalisis dan mengambil kesimpulan atau generalisasi.


Meskipun lingkup pemakaiannya sangat luas pada dasarnya kebutuhan akan Statistik berawal dari adanya variasi data yang diperoleh dari hasil observasi.pada umumnya, data hasil pengamatan bervariasi karena di alam tidak ada dua individu yang 100 % homogen (persis sama) dan arena adanya kesalahan pengukuran. Selama kedua hal itu masih ada, metode Statistik diperlukan sebagai alat bantu untuk mengatasi ketidak pastian dalam pengambilan keputusan. disamping itu Statistik seringkali dikaitkan dengan keterbatasan biaya waktu dan tenaga yang tersedia.mengamati seluruh object yang terkait sering tidak mungkin, sehingga perlu dilakukan pendugaan karakteristiknya atau dasar sebagian obyek tersebut dalam rangka pendugaan inilah timbul masalah yang pemecahanya memerlkan Statistik.


Baca Juga Artikel Yang Mungkin Berhubungan : Pengolahan Struktur Dan Penyajian Data Dalam Komputer Lengkap


Klasifikasi Statistik

Statistik biasanya dipelajari dari sudut teori atau metodenya. Landasan teoritis yang mendasari ilmunya dipelajari pada teori Statistik, sedangkan prosedur yang sistematis dalam penggunaannya disebutmetode statistika. Berdasarkan aktifitas yang dilakukan, dijabarkan dengan Statistik deskrptif satistik inferensia, sedangkan jika dilihat dari metodenya maka ada dua Statistik didalamnya yakni Statistik parametrik dan satistik nonparametrik.


  • Statistik Deskriptif
    Membahasa cara-cara pengumpulan data, penyederhanaan angka-angka pengamatan yang diperoleh (Meringkas dan Menyajikan), serta melakukan pengukuran pemusatan dan penyebaran untuk memperoleh informasi yang lebih menarik, berguna, dan lebih mudah dipahami. Dengan statistik deskriptif kumpulan data yang dipeoleh akan tersaji dengan ringkas dan rapi serta dapat memberikan informasi initi dari kumpulan data yang ada.


  • Statistik Inferensia
    Membahas cara menganalisis data serta mengambil kesimpulan (yang pada dasarnya berkaitan dengan estimasi parameter dan pengujian hipotesis). Metode ini berkaitan dengan analisis sebagian data sampai ke penarikan kesimpulan mengenai keseluruhan data. Sebagian data yang terkait dengan suatu variable dikenal sebagai sample, sedangkan keseluruhan datanya dalah populasi.


  • Statistik Parametrik
    Merupakan bagian statistik inferensia yang mempertimbangkan nilai dari satu atau lebih parameter populasi. Sehubungan dengan kebutuhan inferensianya, pada umumnya Statistik parametrik membutuhkan data yang bersekala pengkuran minimal interval. Selain itu penurunan prosedur dan penetapan teorinya berpijak pada asumsi spesifik mengenai bentuk distribusi populasi yang biasanya diasumsikan normal.


  • Statistik Non Parametrik
    Merupakan bagian dari statistik inferensia yang tidak memperhatikan nilai dari satu atau lebih parameter populasi, umumnya validitas pada Statistik nonparametrik tidak tergantung pada model peluang yang spesifik dari populasi. Statistik nonparametrik menyediakan metode statistik untuk menganalisis data yang di distribusikan tidak dapat diasumsikan normal.


Baca Juga Artikel Yang Mungkin Berhubungan : Pengertian Big Data Beserta Kelebihan dan Kekurangannya [Lengkap]


Esensi Statistika

Ada tiga hal yang sangat penting dari statistika yaitu:

  • Data yang tersedia / data historis.
    Merupakan suatu nilai numerik yang diperoleh dari keterangan masa lampau. Diolah menjadi informasi yang nantinya berguna dalam menentukan keputusan
  • Kriteria Keputusan
    Dalam Statistika kita sering dihadapkan pada beberapa pilihan. Masing-masing pilihan memiliki nilai/ manfaat dan konsekuensi yang harus diambil atau dengan kata lain kita harus menentukan keputusan. Dari pilihan-pilihan tersebut akan muncul berbagai kriteria keputusan. Sama halnya dengan pilihan, masing-masing kriteria keputusan memiliki manfaat dan akibat bagi kita
  • Ada Keputusan

Baca Juga Artikel Yang Mungkin Berhubungan : Klasifikasi Data Menurut Jenis, Sifat dan Sumber Data Lengkap


Manfaat Statistika

Manfaat statistika dalam kehidupan sehari-hari sangat beragam sebagai contoh sederhana:

  • Bagi ibu-ibu rumah tangga mungkin tanpa disadari mereka telah menerapkan statiska. Dalam membelanjakan uang untuk kebutuhan keluarganya sering melakukan perhitungan untung rugi, berapa jumlah uang yang harus dikeluarkan setiap bulannya untuk uang belanja, listrik, dll.
  • Sebagai mahasiswa, selain statistika dipelajari secara formal sebenarnya kita sudah menggunakannya dalam perhitungan Indeks prestasi.
  • Dalam dunia bisnis, para pemain saham atau pengusaha sering menerapkan statistika untuk memperoleh keuntungan. Seperti peluang untuk menanamkan saham.
  • Sedangkan dalam bidang industri, statistika sering digunakan untuk menentukan keputusan. Contohnya berapa jumlah produk yang harus diproduksi dalam sehari berdasarkan data historis perusahaan, apakah perlu melakukan pengembangan produk atau menambah varian produk, perlu tidaknya memperluas cabang produksi, dll.

Baca Juga Artikel Yang Mungkin Berhubungan : NEX Data Center Pusat data di Ibukota Indonesia


Jenis-jenis Statistik

Berdasarkan jenisnya, statistik dibedakan menjadi dua, yaitu statistik deskriptif dan statistik inferensial. Statistik deskriptif adalah statistik yang berkenaan dengan metode atau cara mendeskripsikan, menggambarkan, menjabarkan, atau menguraikan data. Statistik deskriptif mengacu pada bagaimana menata atau mengorganisasi data, menyajikan, dan menganalisis data. Menata, menyajikan, dan menganalisis data dapat dilakukan misalnya dengan menentukan nilai rata-rata hitung dan persen / proposisi. Cara lain untuk menggambarkan data adalah dengan membuat tabel, distribusi frekuensi, dan diagram atau grafik (Sugiyono, 2006).


Statistik inferensial adalah 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).


Jenis Data Menurut Cara Memperolehnya

  • 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.
  • 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.

Macam Data Berdasarkan Sumber Data

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

Klasifikasi Data Berdasarkan Jenis Datanya

  • 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.
  • 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.

Pembagian Jenis Data Berdasarkan Sifat Data

  • 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.
  • 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.

Jenis Data Menurut Waktu Pengumpulannya

  • 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.
  • 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.

Jenis data menurut tingkatan pengukuran

  • Data Rasio
    Data rasio adalah tingkatandatayangpalingtinggi. Datarasiomemiliki jarak antar nilai yang pasti dan memiliki nilai nol mutlak yang tidak dimiliki oleh jenis-jenis data lainnya. Contoh dari data rasio diantaranya: berat badan, panjang benda, jumlah satuan benda. Jikakita memiliki10 bola maka ada perwujudan 10 bola itu, dan ketika ada seseorang memiliki 0 bola maka seseorang tersebut tidak memiliki bola satupun. Data rasio dapat digunakan dalam komputasi matematik, misalnya A memiliki 10 bola dan B memiliki8 bola, makaA memiliki2 bola(10-8) lebih banyak dariB.

  • Data Interval
    Data interval mempunyai tingkatan lebih rendah dari data rasio. Data rasio memiliki jarak data yang pasti namun tidak memiliki nilai nol mutlak. Contoh dari data interval ialah hasil dari nilai ujian matematika. Jika A mendapat nilai 10 dan B mendapat nilai 8, maka dipastikan Amempunyai 2 nilai lebih banyakdari


  • Data Ordinal
    Data ordinal pada dasarnya adalah hasil dari kuantifikasi data kualitatif. Contoh dari data ordinal yaitu penskalaan sikap individu. Penskalaan sikap individu terhadap sesuatu bisa diwujudkan dalam bermacam bentuk, diantaranya yaitu: dari sikap Sangat Setuju (5), Setuju (4), Netral (3), Tidak Setuju (2), dan Sangat Tidak Setuju (1). Pada tingkatan ordinal ini data yang ada tidak mempunyai jarak data yang pasti , misalnya: Sangat Setuju (5) dan Setuju (4) tidak diketahui pasti jarak antar nilainya karena jarak antara Sangat Setuju(5) danSetuju(4) bukan 1 satuan (5-4).


  • Data Nominal
    Data nominal adalah tingkatan data paling rendah menurut tingkat pengukurannya. Data nominal ini pada satu individu tidak mempunyai variasi sama sekali, jadi 1 individu hanya punya 1 bentuk data. Contoh data nominal diantaranya yaitu: jenis kelamin, tempat tinggal, tahun lahir dll. Setiap individu hanya akan mempunyai 1 data jenis kelamin, laki-laki atau perempuan. Data jenis kelamin ini nantinya akan diberi label dalam pengolahannya, misalnya perempuan =1, laki-laki =2.


Baca Juga Artikel Yang Mungkin Berhubungan : Pengertian Basis Data Menurut Para Ahli Yang Harus Anda ketahui | Ayok Sinau


Statistik dengan Bisnis

Beberapa peranan statistik dalam menajemen lembaga-lembaga bisnis, yaitu sebagai :

  1. Perumusan perencanaan
  2. Alat kontrol, dan
  3. Dasar evaluasi hasil kerja

Perumusan perencanaan. Data diperlukan dalam proses perencanaan agar apa yang direncanakan sesuai dengan kemampuan yang ada. Suatu perencanaan yang tidak sesuai dengan kemampuan yang ada merupakan perencanaan yang sukar dilaksanakan. Data hasil ramalan akan memberikan gambaran mengenai sesuatu di masa yang akan datang termasuk gambaran tentang kemampuan. Misalnya, perencanaan produksi harus selalu disesuaikan dengan kemampuan menjual yang dicerminkan dengan ramalan penjualan, perencanaan daerah pemasaran harus disesuaikan dengan daya beli masyarakat setempat yang tercermin dalam ramalan daya beli.


Dengan statistik, rencana dan ramalan dapat dibuat sebaik mungkin. Hal ini disebabkan karena statistk dengan analisis korelasinya akan mempertimbangkan seberapa besar hubungan antara masing-masing variabel yang akan diramalkan dan faktor- faktor yang mempengaruhinya. Disamping itu, dengan statistik perubahan yang akan terjadi dapat diatasi sedini mungkin. Para manajer juga dapat mengambil keputusan yang lebih baik dengan data statistik karena gambaran tentang kemampuan perusahaan bisa diketahui trend-nya.


Data statistik dapat digunakan untuk mengetahui besarnya produksi yang dihasilkan oleh perusahaan, jumlah penjualan, persentase barang yang laku dan barang yang tidak laku, lama waktu yang diperlukan untuk mengerahkan produk, frekuensi pembelimembeli produk, serta tingkat kepuasaan konsumen terhadap produk yang dihasilkan oleh suatu perusahaan. Data statistik tersebut sangat diperlukan oleh pimpinan perusahaan atau para manajer dalam membuat suatu keputusan.

Tidak semua data bisa dipakai sebagai dasar pengambilan keputusan oleh manajer perusahaan, karena data itu sendiri memiliki syarat-syarat tertentu untuk dapat dikatakan sebagai data yang baik dan layak untuk dijadikan dasar dalam analisis statistik nantinya. Data yang salah apabila digunakan sebagai dasar pengambilan keputusan maka keputusan yang diambil juga akan


salah. Menurut J. Suprantoada,lima syarat yang harus dipenuhi oleh suatu data agar bisa dikatakan sebagai data yang baik, yaitu obyektif, representatif (mewakili), kesalahan baku (standarbaku) kecil, tepat waktu (up to date), dan relevan. Berbagai penggunaan statistik dalam berbagai bidang dengan gambaran permasalahan yang dapat diselesaikan ditampilkan pada Tabel dibawah ini :

Pengguna

Statistika

Masalah yang Dihadapi
Manajemen 1. Penentuan struktur gaji, pesangon, dan tunjangan karyawan.2. Penentuan jumlah persediaan barang, barang dalam proses, dan barang jadi.

3. Evaluasi produktivitas karyawan.

4. Evaluasi kinerja perusahaan.

Akuntansi 1. Penentuan standar audit barang dan jasa.2. Penentuan depresiasi dan apresiasi barang dan jasa.

3. Analisis rasio keuangan perusahaan

Pemasaran 1. Penelitian dan pengembangan produk.2. Analisis potensi pasar, segmentasi pasar dan diskriminasi pasar.

3. Ramalan penjualan.

4. Efektivitas kegiatan promosi penjualan.

Keuangan 1. Potensi peluang kenaikan &penurunan harga saham, suku bunga & reksadana.2. Tingkat pengembalian investasi beberapa sektor ekonomi.

3. Analisis pertumbuhan laba dan cadangan usaha.

4. Analisis resiko setiap usaha.

EkonomiPembangunan 1.  Analisis pertumbuhan ekonomi, inflasi dan suku bunga.2.  Pertumbuhan penduduk dan tingkat pengangguran serta kemiskinan.

3.  Indeks harga konsumen dan perdagangan besar.

Agribisnis 1.  Analisis produksi tanaman, ternak, ikan dan kehutanan.2.  Kelayakan usaha dan skala ekonomi.

3.  Manajemen produksi agribisnis.

4.  Analisis ekspor dan impor produk pertanian.


Baca Juga Artikel Yang Mungkin Berhubungan : Perngertian,Perbedaan Data dan Informasi Beserta Contohnya


Pembagian dalam Statistik

  • Statistik Deskriptif (descriptive statistics) bagian dari ilmu statistik hanya terbatas untuk menggambarkan dan mendeskripsikan serta menganalisis suatu kelompok yang menjadi objek penelitian tanpa melakukan gene-ralisasi atau melakukan penarikan kesimpulan  atau inferensi tentang kelompok yang lebih besar. Statistik deskriptif juga disebut statistikdeduktif

  • Statistik Induktif atau Statistik Inferensi (Inferntial Statistics). Jika sebuah sampel yang representatitive diambil dari suatu populasi, menunjukkan  adanya sifat/karakteristik yang ada pada sampel tersebut, maka kesimpulan tentang populasi dapat ditarik dari analisis sampel tersebut.


Baca Juga Artikel Yang Mungkin Berhubungan : Database


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 dating
  6. Membantu peneliti dalam melakukan interpretasi atas data yang terkumpul (M.Subana dkk, 2000;14)
  7. Pemerintah menggunakan statistika 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, dsb.
  9. Para pendidik sering menggunakannya untuk melihat kedudukan siswa, prestasi belajar, efektivitas metoda pembelajaran, atau media pembelajaran.
  10. Para psikolog banyak menggunakan statistika untuk membaca hasil pengamatan baik melalui tes maupun obserbasi lapangan.

Baca Juga Artikel Yang Mungkin Berhubungan : Pengertian Quality Assurance (QA) Beserta Tugas dan Tanggung Jawabnya


Penggunaan Statistika di Bidang Ilmu

Kegunaan statistik dalam bidang ilmu manajemen

  1. Penentuan struktur gaji
  2. Penentuan jumlah persedian barang
  3. Evaluasi produktivitas karyawan
  4. Evaluasi kinerja karyawan
  5. Penentuan jumlah pesangon dan tunjangan karyawan.

Kegunaan statistik dalam bidang ilmu ekonomi pembangunan

  1. Analisis pertumbuhan ekonomi, inflasi, dan suku bunga
  2. Untuk mengetahui masalah pertumbuhan penduduk dengan sensus penduduk
  3. Mempermudah kita dalam menyederhanakan atau membuat hipotesis terhadap kasus kasus yang terjadi dalam ekonomi
  4. Membantu perhitungan cepat dalam Pemilu
  5. Menganalisis pengangguran dan kemiskinan

Kegunaan statistik dalam bidang ilmu akuntansi

  1. Penentuan standar audit barang dan jasa
  2. Penentu depresiasi barang dan jasa
  3. Analisis rasio keuangan
  4. Untuk menghitung penyusutan aktiva tetap secara mathematis
  5. Cara menangani dan meringkas atau mengumpulkan hasil perkembangan suatu perusahaan atau keuangan.
  6. Mempersiapkan sejumlah persediaan agar dapat selalu menyesuaikan dengan perubahan situasi

Kegunaan statistik dalam bidang pemasaran:

  1. Mengetahui preferensi konsumen
  2. Penelitian dan pengembangan produk
  3. Analisis potensi pasar, segmentasi dan diskriminasi pasar
  4. Ramalan penjualan
  5. Efektifitas kegiatan promosi penjualan
  6. dan penetapan harga.

Kegunaan statistik dalam bidang ilmu keuangan

  1. Tingkat pengembalian investasi
    misalnya : saham, reksa dana, valuta asing dan lain-lain
  2. Analisis pertumbuhan laba
  3. Untuk meramalkan perkembangan ekonomi
  4. Untuk mengetahui keuntungan yang diperoleh oleh suatu perusahaan
  5. Mempermudah dalam memperoleh keuangan

Kegunaan ststistik dalam bidang ilmu agribisnis

  1. Analisis produksi tanaman, ternak, ikan dan lain-lain
  2. Kelayakan usaha dan skala ekonomi
  3. Manajemen produksi agribisnis
  4. Analisis ekspor impor produksi pertanian
  5. Analisis penelitian

Baca Juga Artikel Yang Mungkin Berhubungan : Pengertian, Tujuan dan Jenis Algoritma Kriptografi Lengkap


Peranan Statistika

  • Memberikan informasi tentang karakteristik distribusi suatu populasi tertentu, baik diskrit maupun kontinyu. Pengetahuan ini berguna dalam menghayati perilaku populasi yang sedang diamati
  • Menyediakan prosedur praktis dalam melakukan survey pengumpulan data melalui metode pengumpulan data (teknik sampling). Pengetahuan ini berguna untuk mendapatkan hasil pengukuran yang terpercaya
  • 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.
  • 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.
  • Menyediakan prosedur praktis untuk melakukan pengujian terhadap data yang bersifat kualitatif melalui statistik non parametric, Sementara menurut Sugiyono (2003:12), statistika berperan untuk:
  • Alat untuk menghitung besarnya anggota sampel yang diambil dari suatu populasi, sehingga jumlah sampel yang dibutuhkan akan lebih dapat dipertanggungjawabkan
  • Alat untuk menguji validitas dan reliabilitas instrumen sebelum instrumen tersebut digunakan dalam penelitian
  • Sebagai teknik untuk menyajikan data, sehingga data lebih komunikatif, misalnya melalui tabel, grafik, atau diagram
  • Alat untuk menganalisis data seperti menguji hipotesis yang diajukan dalam penelitian.