A. PENGERTIAN STATISTIK  

Statistik berasal dari kata “State” yang 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. Statistik lahir pada awal dekade tahun 1600 seorang ahli matematika Blaise Pascal yang menemukan teori peluang atau teori probabilitas. Tulus Winarsunu, (2017: 1) mengartikan Statistik adalah metode dan prosedur yang digunakan untuk melakukan pengumpulan, pengolahan, penafsiran dan penarikan keismpulan pada data hasil-hasil penelitian.  Sedangkan menurut Fajri Ismail (2018:6) statistik adalah kumpulan atau himpunan angka angka baik yang belum tersusun maupun yang sudah dan disajikan dalam bentuk tabel atau grafik. 

Statistik terbagi menjadi dua: Statistik Deskriptif dan Statistik Induktif (Inferensial). Statistik Deskriptif adalah statistik yang mengumpulkan, mengolah, menganalisi data, menyajikan data observasi dalam bentuk tabel, grafik, chart, dan gambar agar orang lain  mudah memahami gambaran karakteristik  obyek data tersebut (Alghifari, 2016: 4). Menurut Fajri Ismail (2018: 11) karakteristik statistik deskriptif mencakup:
  • Penyajian data berupa tabel dan  grafik atau diagram.
  • Pengukuran data menggunakan ukuran pemusatan data (mean, median, modus, kuartil, persentil, dll) dan ukuran penyebaran data (simpangan, simpangan rata-rata, varian, standar deviasi, dll).
  • Mengukur kenormalan berdasarkan kemencengan data (skewness) dan keruncingan data (kurtosis).
Statistik Induktif (Inferensial ) adalah statistik yang memiliki estimasi sebagai perkiraan nilai dari populasi yang diwakili oleh sampel, hipotesis sebagai dugaan awal penelitian dengan tujuan membuat kesimpulan atau prediksi dari dua variabel atau lebih (Ismail, 2018 :12).  Menurut Al Ghifari (2016 : 4) statistik induktif merupakan kegiatan menganalisis dan  menginterpretasikan data untuk penarikan kesimpulan berkenaan dengan data tersebut. Statistik Induktif/ Inferensial terbagi menjadi 2 macam: Statistik Parametrik dan Non Parametrik. Statistik Non Parametrik tidak membutuhkan uji prasyarat dalam analisis datanya, sedangkan statistik parametrik membutuhkan uji persyaratan dan asumsi dalam analisis datanya.

B. HIPOTESIS

Hipotesis adalah jawaban sementara terhadap rumusan masalah penelitian yang didasarkan pada teori yang relevan (Sugiono, 2019). Hipotesis terdiri dari 2 macam: 
𝐻0 : Hipotesis yang belum diyakini peneliti terhadap teori yang dipakai. Misal ; tidak ada, tidak ada perbedaan, tidak ada hubungan, tidak ada pengaruh, dll.
𝐻1 : Hipotesis yang telah diyakini peneliti terhadap teori yang dipakai. Misal ; ada, ada perbedaan, ada hubungan, ada pengaruh, dll
Hipotesis 𝐻0 dan 𝐻1 masing-masing terbagi menjadi Hipotesis terarah dan hipotesis tidak terarah. (Subana dkk, 2020). Penggunaan hipotesis terarah maupun tidak terarah akan berpengaruh terhadap teknik analisis data.

Contoh Hipotesis terarah ; 
𝐻0 : Tidak ada korelasi antara motivasi orang tua dengan keinginan anak belajar 
𝐻1 : Terdapat korelasi antara motivasi orang tua dengan keinginan anak belajar 
𝐻0 : Kebiasan bermain gadget tidak berpengaruh terhadap sikap sosial anak
𝐻1 : Kebiasan bermain gadget berpengaruh terhadap sikap social anak.
𝐻0 : Model pembelajaran A tidak lebih baik dari pada model pembelajaran B. 
𝐻1 : Model pembelajaran A lebih baik dari pada model pembelajaran B.

Contoh Hipotesis tidak terarah ; 
𝐻0 : Tidak ada perbedaan hasil belajar siswa yang ikut Bimbel dengan siswa yang belajar mandiri
𝐻1 : Terdapat perbedaan hasil belajar siswa yang ikut Bimbel dengan siswa yang belajar mandiri

C. TARAF SIGNIFIKANSI

Taraf signifikansi yaitu suatu taraf pengujian kumpulan data dalam rangka pembuktian hipotesis yang umumnya diungkapkan dalam bentuk persen.  Menurut Subana, dkk, taraf signifikansi yang umum digunakan untuk bidang pendidikan yaitu;  𝜶=𝟎,𝟎𝟓 , 𝜶=𝟎,𝟎𝟏 atau 𝜶=𝟎,𝟏𝟎. Misalnya dalam penelitian bidang pendidikan menetapkan 𝜶=𝟎,𝟎𝟓 (5%), maka hasil penelitian tersebut memiliki tingkat kepercayaan 95%. Artinya jika hasil penelitian  diujicobakan kepada 100 orang, maka sejumlah 95 kali berhasil, dan 5 kali meleset. 

D. TABEL DISTRIBUSI
Degree of Freedom ini adalah banyaknya pengamatan bebas dari total pengamatan N atau jumlah total observasi dikurangi jumlah batasan independen yang dikenakan pada observasi. Derajat kebebasan adalah total pengamatan (N) dikurangi banyaknya parameter yang ditaksir atau df = N – banyaknya parameter yang ditaksir (k). (Gujarati). Misalnya: “Pengaruh Strategi Pembelajaran Active Learning untuk Meningkatkan Kepercayaan diri Siswa Pada Mata Pelajaran Psikologi”. Diketahui n = 20, dan k = 3, df = 20 -3 = 17 dan taraf signifikansi α=0,05. Maka cara mencari nilai distribusi t tabel adalah seperti gambar berikut:

E. PROSEDUR UJI HIPOTESIS

Uji Hipotesis merupakan pembuktian terhadap pernyataan tentang sifat populasi (Alghifari,2015). Terdapat 5 (lima) langkah dalam prosedur uji hipotesis: 
1. Merumuskan Hipotesis
2. Menentukan Taraf Signifaknasi (𝛼)
3. Menentukan Nilai Statistik
4. Pengambilan Keputusan
5. Kesimpulan
Contoh Pengujian Hipotesis:
Misalkan akan diteliti  tentang gaji rata rata guru honorer di kota tertentu. Apakah Gaji rata-rata bulanan guru honorer di Kota tersebut lebih  dari 1.000.000,- Penelitian menggunakan 42 sampel guru. 
Penyelesaian: 
1. Merumuskan Hipotesis.
𝐻0 : Gaji rata-rata bulanan guru honorer di Kota A ≤ 1.000.000
𝐻1 : Gaji rata-rata bulanan guru honorer di Kota A > 1.000.000
2. Menentukan taraf signifikansi: 𝛼=0,05
3. Menentukan nilai statistik: Karena sampel lebih dari 30 (n>30) maka menggunakan uji Z. Misalkan  nilai statistik 

4. Pengambilan Keputusan:  
    Karena 
5. Kesimpulan: Gaji rata-rata bulanan guru honorer di Kota A lebih dari Rp. 1.000.000,-

F. UJI NORMALITAS

Uji normalitas ialah pengujian yang menganalisis nilai residual bersifat normal atau tidak. Uji normalitas merupakan syarat untuk uji statistik parametrik. Uji Normalitas terbagi menjadi 3 (tiga) :
  1. UJI KOLMOGOROV-SMIRNOV : Uji untuk data tunggal dan bukan interval
  2. UJI LILLIEFORS :  Data tunggal, skala rasio atau interval, sampel kecil
  3. UJI KAI-KUADRAT : Data interval atau kelompok dan sampel n>30
Contoh Uji Normalitas:
Misalkan akan diuji data hasil belajar dari 20 siswa apakah berdistribusi normal atau tidak. Akan digunakan uji liliefors untuk jenis uji normalitasnya.  Adapun datanya adalah: 35, 37, 40, 50, 40, 50, 57, 52, 59, 63, 68, 70, 73, 75,
78, 70, 70, 81, 90, 84. 

Penyelesaian: 
1. Merumuskan Hipotesis.
𝐻0 : Data berdistribusi normal 
𝐻1 : Data tidak berdistribusi normal 
2. Menentukan taraf signifikansi: 𝛼=0,05
3. Menentukan nilai statistik 𝐿_ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔. Berdasarkan hasil perhitungan (manual) didapatkan 𝐿_ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔=0,10.  dan 𝐿_𝑡𝑎𝑏𝑒𝑙=0,19.
4. Pengambilan Keputusan:  Karena  𝐿_𝐻𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔<𝐿_𝑡𝑎𝑏𝑒𝑙  (0,10<0,"19"), maka menerima 𝐻_0 dan menolak 𝐻_1
5. Kesimpulan: Data hasil belajar siswa berdistribusi nomral. 

G. UJI HOMOGENITAS

Uji Homogenitas adalah pengujian yang mendekteksi informasi data penelitian dari masing-masing kelompok data mempunyai variasi atau keragaman nilai yang sama. Uji homogenitas merupakan salah satu syarat dalam uji statistik parametrik seperti; uji t, regresi, dan anava. Menurut Fajri Ismail (2018), macam-macam uji homogenitas terdiri dari 2 macam, yaitu: 
Contoh Uji Homogenitas:
Misalkan akan diuji data penelitian dari hasil skor dua model pembelajaran A dan B. Akan diuji apakah kedua kelompok tersebut memeliki varians yang sama atau tidak. Adapun data skornya adalah sebagai berikut:
Penyelesaian:  Menggunakan uji Fisher
1. Merumuskan Hipotesis.
𝐻0 : Data skor kelompok A dan B memiliki varians sama atau homogen
𝐻1 : Data skor kelompok A dan B tidak memiliki varians sama atau heterogen
2. Menentukan taraf signifikansi: 𝛼 = 0,05

3. Menentukan nilai statistik 𝐹_ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔. Berdasarkan hasil perhitungan (manual) didapatkan 𝐹ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 = 1,95.  dan 𝐹𝑡𝑎𝑏𝑒𝑙 = 3,1.

4. Pengambilan Keputusan:  Karena  𝐹𝐻𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 < 𝐹𝑡𝑎𝑏𝑒𝑙  (1,95 < 3,1), maka menerima 𝐻0 dan menolak 𝐻1.

5. Kesimpulan: Data skor kelompok A dan B memiliki varians sama atau homogen. 


VIDEO PEMBELAJARAN MATERI DI ATAS


DAFTAR PUSTAKA

Algifari, 2016. "Statistik Induktif untuk Ekonomi dan Bisnis“ Edisi-3. Yogyakarta: UPP STIM YKPN. 

Ismail, Fajri. 2018. "Statistik untuk Penelitian Pendidikan dan Sosisal". Jakarta: Prenada Media Group. Sugiono, 2021."Statistik Untuk Penelitian". Bandung: Alfabeta.

Winarsunu, Tulus. 2017. "Statistik dalam Penelitian Psikologi dan Pendidikan". Malang. UNMU 3.