1

Kegiatan Belajar 1
Ruang Lingkup Statistika

1. Definisi Statistika dan Statistik
Berdasarkan asal katanya, statistika berasal dari kata status dalam Bahasa Latin, state
dalam Bahasa Inggris dan staat dalam Bahasa Belanda. Ketiga kata tersebut memiliki arti
yang sama yaitu “negara”. Oleh karena itu, awal mulanya kata status atau statista hanya
digunakan mencatat kegiatan-kegiatan yang berhubungan dengan urusan negara. Sebagai
contoh, jumlah penduduk pada negara tertentu, jumlah pendapatan dan pengeluaran negara,
jumlah tenaga pendidik pada suatu negara dan kegiatan lainnya yang berhubungan dengan
urusan negara. Melalui uraian tersebut, dapat disimpulkan bahwa definisi awal statistika
adalah data kuantitatif atau kualitatif yang memiliki arti penting bagi suatu negara.
Namun demikian, seiring dengan perkembangan zaman, maka istilah statistika tidak
lagi hanya digunakan untuk mencatat kegiatan-kegiatan yang berhubungan dengan urusan
negara, namun telah digunakan dalam berbagai bidang kehidupan seperti pendidikan,
pertanian, kesehatan, ekonomi dan bidang lainnya. Sebagai contoh dalam bidang
pendidikan, penggunaan statistika terlihat dari hasil belajar siswa. Hasil belajar siswa
diperoleh guru melalui tes atau observasi yang disajikan dalam berbagai bentuk seperti tabel
atau grafik yang dapat digunakan untuk membuat kesimpulan. Oleh karena itu, dapat
didefinisikan bahwa statistika merupakan kegiatan mengumpulkan data, menyajikan data,
menganalisis data serta menginterpretasikan data hasil analisis.

2. Klasifikasi Statistika
Secara umum statistika dapat diklasifikasikan menjadi 2 (dua), yaitu statistika
matematis atau disebut juga statistika matematis dan statistika terapan atau statistika
aplikasi.

2.1 Statistika Teoritis (Matematis)
Statistika teoristis merupakan jenis ilmu statistika yang dipelajari secara mendalam,
mendasar dan sangat teoritis. Oleh karena itu, sangat diperlukan kemampuan matematika
yang baik dalam mempelajari statistika teoritis ini. Melalui statistika teoritis akan dipelajari
dalil-dalil, sifat-sifat dan rumus-rumus serta menciptakan model-model yang bersifat teoritis

2

dan matematis. Sebagai contoh rumus rata-rata, model regresi linear dan model statistika
lainnya.

2.2 Statistika Terapan (Aplikasi)
Berbeda dengan statistika matematis, dalam mempelajari statistika terapan tidak
dibutuhkan kemampuan matematika yang kuat karena statistika terapan hanya mempelajari
teknik penggunaannya. Oleh karena itu juga berbeda dengan statistika teoritis, statistika
terapan tidak mempelajari cara memperoleh rumus-rumus atau aturan-aturan statistika,
melaikan hanya cara menggunakan rumus-rumus atau aturan-aturan yang telah dilahirkan
pada statistika teoritis.

3. Klasifikasi Statistika Berdasarkan Tujuan Pengolahan Data
Lebih lanjut, statistika terapan dapat diklasifikasikan mejadi 2 (dua) kelompok, yaitu
statistika deskriptif dan statistika Inferesial.

3.1 Statistika Deskriptif
Statistika deskriptif merupakan bagian statistika yang membahas pengumpulan data
dan penyajian data sehingga dapat memberikan informasi yang berguna dan mudah
dipahami. Secara sederhana statistika deskriptif selalu berhubungan dengan pengumpulan,
pengolahan, dan penyajian Sebagian atau seluruh data (pengamatan) tanpa pengambilan
kesimpulan. Statistika deskriptif hanya mereduksi, menguraikan atau memberikan
keterangan terhadap suatu data, fenomena atau keadaan tanpa menarik kesimpulan tehadap
populasi. Bila data yang dianalisis berupa sampel, maka statistika deskriptif akan
menghasilkan ukuran sampel. Namun sebaliknya bila data yang dianalisis berupa populasi,
maka statistika deskriptif akan menghasilkan ukuran populasi.
Berikut beberapa contoh statistika deskriptif yang digunakan dalam bidang pendidikan
di sekolah:
1. Terdapat 25 guru yang mengajari di SMP Bina Generasi Carong. Sebanyak 15 dari guru
tersebut berjenis kelamin perempuan dan sisanya 10 guru berjenis kelamin laki-laki.
2. Hasil belajar siswa kelas X SMA Bina Generasi Carong pada materi system pencernaan
manusia masih kurang. Hal tersebut terlihat dari nilai ketuntasan siswa. Hanya 45% siswa
yang tuntas pada materi tersebut, sedangkan sisanya 65 belum tuntas.
3. Rata-rata nilai matematika siswa Bina Generasi Carong adalah 8.45 dengan simpangan
baku 2.04.

3

4. Tabel 1 menunjukkan Hasil ujian Matematika siswa kelas VI SD Bina Generasi Carong
pada semester Ganjil Tahun Ajaran 2020/2021.

Tabel 1 Hasil ujian Matematika siswa kelas VI SD Bina Generasi Carong pada semester
Ganjil Tahun Ajaran 2020/2021
No Nilai Frekuensi
1 0 – 10 0
2 11 – 20 0
3 21 – 30 0
4 31 – 40 0
5 41 – 50 0
6 51 – 60 18
7 61 – 70 7
8 71 – 80 5
9 81 – 90 9
10 91 – 100 11
Total 50

Berdasarkan contoh-contoh yang telah diuraikan, maka Adapun kajian atau ruang
lingkup dalam statistika deskriptif adalah:
1. Distribusi frekuensi, tabel dan grafik
2. Ukuran tendensi sentral (ukuran pemusatan data)
3. Ukuran letak
4. Ukuran simpangan
5. Korelasi sederhana

3.2 Statistika Inferensial
Berbeda dengan statistika deskriptif, statistika inferensial merupakan bagian statistika
yang mempelajari analisis data, melakukan prediksi dan menyimpulkan data, fenomena dari
sebuah populasi berdasarkan sebagian data sampel. Secara lebih sederhana, setelah data
dikumpulkan, maka melalui statistika inferensial dilakukan berbagai metode statistik untuk
analisis data, interpretasi data serta pengambilan kesimpulan. Jika sampel yang digunakan
dalam statistika inferensial, maka kesimpulan dapat digeneralisasikan terhadap populasi.
Oleh karena itu, umumnya statistika inferensial meliputi 3 (tiga) kegiatan utama, yaitu
pengujian hipotesis, melakukan prediksi dan mengambil kesimpulan.
Agar dapat memberikan deskripsi yang jelas terhadap statistika inferensial, perhatikan
beberapa contoh berikut ini:

4

1. Jumlah seluruh siswa SMP Bina Generasi Carong adalah 1000 siswa. Namun, hasil
belajar seluruh siswa tersebut dapat ukur melalui sampel yang hanya berjumlah 10% dari
dari total populasi tersebut yaitu 100 siswa secara acak atau random. Melalui 100 sampel
siswa tersebut diperoleh rata-rata hasil belajar siswa sebesar 74 dan simpangan baku
2.34. Nilai rata-rata dan varian tersebut dapat digunakan untuk memprediksi rata-rata
atau varian populasi seluruh siswa SMP Bina Generasi Carong.
2. Seorang peneliti ingin membadingkan model pembelajaran problem-based learning dan
project-based learning pada materi system pernafasan manusia terhadap hasil belajar
siswa di kelas X SMA Bina Generasi Carong yang berjumlah 8 kelas (rombel). Peneliti
menggunakan 2 dari 8 kelas sebagai sampel, yaitu kelas X-1 dan X-4. Materi system
pernafasan manusia pada kelas X-1 diajarkan menggunakan model pembelajaran
problem-based learning, sedangkan pada kelas X-4 menggunakan model pembelajaran
project based learning. Setelah proses pembelajaran diperoleh bahwa terdapat
perbedaan yang signifikan antara hasil belajar siswa pada kelas X-1 dan X-4. Rata-rata
hasil belajar siswa pada kelas X-4 sebesar 84 lebih besar dari rata-rata hasil belajar
siswa pada kelas X-1 yang hanya sebesar 65. Perbedaan hasil belajar tersebut dapat
digunakan untuk memprediksi keseluruhan populasi yang berjumlah 8 kelas (rombel).

Kedua contoh yang telah diuraikan diatas menunjukkan bahwa hasil analisis data pada
statistika inferensial dapat digunakan oleh peneliti untuk menyimpulkan dan
mengeneralisasikan hasil penelitian dari beberapa sampel kepada seluruh populasi.
Kemampuan statistika inferensial dalam mengeneralisasikan memungkinkan seseorang
untuk dapat berkerja dengan efektif dan efesien. Oleh karena itu, ruang lingkup bahasan
statistika inferensial antara lain:
1. Regresi linear sederhana dan pengujian signifikansi
2. Pengujian rata-rata
3. Regresi linear sederhana
4. Varian
5. Kovarian
6. Uji tanda
7. Uji ranking
8. Uji median

5

4. Klasifikasi Statistika Berdasarkan Bentuk Parameter
Selain berdasarkan tujuan pengolahan data, statistika juga dapat diklasifikasikan
berdasarkan bentuk (distribusi) populasi atau parameter menjadi 2 (dua) jenis, yaitu statistika
parametrik dan statistikan nonparametric. Statistika parametrik merupakan statistika yang
mengasumsikan populasi berdistribusi normal dengan varian yang homogen. Oleh karena itu,
statistika parametrik berhubungan dengan inferensi statistik yang membahas parameter-
parameter populasi; jenis data interval atau rasio; distribusi data normal atau mendekati
normal.
Sebaliknya, statistic nonparametric merukapan statistika yang mengasumsikan
parameter populasinya tidak mengikuti model distribusi tertentu serta memiliki varian yang
tidak harus homogen. Oleh karena itu, statistika nonparametric berhubungan dengan
inferensi statistik yang membahas parameter-parameter populasi; jenis data nominal atau
ordinal; distribusi data tidak diketahui atau tidak normal. Statistika nonparametric disebut juga
statistika yang bebas distribusi.

5. Klasifikasi Statistika Berdasarkan Variabel
Selain beberapa kelasifikasi yang telah diuraikan sebelumnya, statistika juga dapat
diklasifikasikan berdasarkan variabel. Berdasarkan variabelnya, statistika dapat dibedakan
menjadi 2 (dua), yaitu statistika univariat dan multivariat. Statistika univariat hanya
melibatkan analisis 1 variabel terikat. Namun demikian, analisis univariat dapat dilakukan
untuk 2 variabel terikat, tetapi analisis tetap dilakukan secara terpisah atau masing-masing
untuk setiap variabel terikan. Contoh statistika univariat adalah hubungan antara motivasi
dan hasil belajar siswa.
Selanjutnya, statistika multivariat analisis statistika yang melibatkan paling sedikit 2
variabel secara bersamaan. Sebagai contoh, pengaruh motivasi dan social ekonomi orang
tua terhadap hasil belajar siswa.

DAFTAR PUSTAKA
Hamid, M. A., Nar, H., Kartono, Suwarno. 2013. Statistika Pendidikan. Tangerang Selatan:
Universitas Terbuka.