PENGANTAR STATISTIK PENDIDIKAN

PENGANTAR STATISTIK PENDIDIKAN M. Jainuri, S.Pd., M.Pd P2_Pengantar Statistik Pendidikan @ M. Jainuri, S.Pd., M.Pd Statistika dalam Penelitian ❖Pengolahan informasi statistik mempunyai sejarah sejak peradaban manusia. ❖Pada awal zaman Masehi, bangsa-bangsa mengumpulkan data statistik untuk mendapatkan informasi deskriptif mengenai pajak, perang, hasil pertanian, bahkan pertandingan atletik. ❖Pada masa kini, berkembangnya teori peluang yang memungkinkan manusia menggunakan data statistik untuk memprediksi jauh di luar data yang dikumpulkan melalui generalisasi dan peramalan. P2_Pengantar Statistik Pendidikan @ M. Jainuri, S.Pd., M.Pd 2 Statistika dalam Penelitian Mengapa Perlu Statistika? Pengukuran Penilaian dan Evaluasi Pengukuran Penilaian (Assesment) Evaluasi (Evaluation) JANGAN HANYA (Measurrement) adalah adalah kegiatan mengambil BERAKHIR PADA adalah kegiatan kegiatan membandingkan keputusan “ANGKA” TAPI untuk BERI yang MAKNA PADA SETIAP sesuatu dengan ukuran meliputi pengukuran dan menentukan sesuatu HASIL PERHITUNGAN STATISTIK tertentu dan bersifat berdasarkan kriteria baik penilaian kuantitatif. buruk dan bersifat kualitatif P2_Pengantar Statistik Pendidikan @ M. Jainuri, S.Pd., M.Pd Sarana dalam PENELITIAN Perlu olah data dan interpretasi MATKUL PENELITIAN SKRIPSI 3 Statistika dalam Penelitian PENELITIAN Syarat 1. 2. 3. 4. Ilmiah Rasional Empiris Sistematis Metode Pendekatan 1. Kuantitatif 2. Kualitatif 3. Mixed 1. 2. 3. 4. 5. 6. Korelasional Komparasional Eksperimen R&D PTK dll. Statistika 1. Deskriptif 2. Inferensial Sukmadinata: Empiris: Sistematis: Ilmiah: Rasional: penelitian suatu proses pengumpulan, analisis, dan penelitian dilakukan dengan cara-cara yang dapat diamati Penelitiansebagai dilaksanakan menurut pola tertentu, dari yang Penelitian itu didasarkan pada ciri-ciri keilmuan, yaitu Penelitian dilakukan dengan cara-cara yang masuk akal, pengolahan data yang dilakukan secara sistematis dan logis oleh indera manusia, sehingga orang lain dapat mengamati paling sederhana sampai kompleks hingga tercapai tujuan rasional, empiris dan sistematis. sehingga terjangkau oleh penalaran manusia. untuk mencapai tujuan-tujuan tertentu dan mengetahui cara-cara digunakan. secara efektif danyang efisien P2_Pengantar Statistik Pendidikan @ M. Jainuri, S.Pd., M.Pd 4 Statistika dan Metode Ilmiah METODE ILMIAH: Merupakan cara mencari kebenaran, bila ditinjau dari segi penerapannya, resiko untuk melakukan kekeliruan paling kecil. LANGKAH-LANGKAH DALAM METODE ILMIAH: 1. Merumuskan masalah 2. Melakukan studi literatur 3. Membuat dugaan-dugaan, pertanyaan-pertanyaan atau hipotesis 4. Mengumpulkan dan mengolah data, menjawab pertanyaan, dan menguji hipotesis. 5. Mengambil kesimpulan VARIABEL SAMPEL PERAN STATISTIKA INSTRUMEN DATA TEKNIK ANALISIS 5 Konsep Statistika STATISTIKA Kegiatan untuk: ❖ mengumpulkan data ❖ menyusun data ❖ menyajikan data ❖ menganalisis data dengan metode tertentu ❖ menginterpretasikan hasil analisis STATISTIKA DESKRIPTIF: Berkenaan dengan pengumpulan, pengolahan, dan penyajian sebagian atau seluruh data (pengamatan) untuk memberikan informasi tanpa pengambilan kesimpulan STATISTIKA INFERENSIAL: Mencakup semua metode yang berhubungan dengan analisis sebagian data (sampel) dari keseluruhan gugus data induknya (populasi) untuk peramalan (prediksi) atau penarikan kesimpulan. 6 Data Secara umum data adalah sejumlah informasi yang dapat memberikan gambaran tentang suatu keadaan atau masalah, maupun berbentuk DATA KUALITATIF: baik yang berupa angka-angka DATA kategori. Data yang dinyatakan dalam DATA bentuk bukan angka. Contoh: jenis pekerjaan, status marital, tingkat kepuasan kerja, dsb. DATA KUANTITATIF: Data yang dinyatakan dalam bentuk angka. Contoh: lama bekerja, jumlah gaji, usia, hasil ulangan, dsb. KUALITATIF SKALA DATA NOMINAL ORDINAL P2_Pengantar Statistik Pendidikan @ M. Jainuri, S.Pd., M.Pd KUANTITATIF INTERVAL RASIO 7 Skala Pengukuran Data DATA NOMINAL: Data berskala nominal adalah data yang diperoleh dengan cara kategorisasi atau klasifikasi. CIRI: sebagai tanda (simbol), membedakan, posisi data setara, tidak bisa dilakukan operasi matematika (+, -, x, :) CONTOH: jenis kelamin, jenis pekerjaan, nilai pada mata uang, dll. DATA ORDINAL: Data berskala ordinal adalah data yang diperoleh dengan cara kategorisasi atau klasifikasi, tetapi di antara data tersebut terdapat hubungan. CIRI: memiliki ciri data nominal, posisi data tidak setara, tidak bisa dilakukan operasi matematika (+, -, x, :) CONTOH: kepuasan kerja, motivasi, sikap, dll. DATA INTERVAL: Data berskala interval adalah data yang diperoleh dengan cara pengukuran, di mana jarak antara dua titik skala sudah diketahui. CIRI: memiliki ciri data ordinal, tidak ada kategorisasi, bisa dilakukan operasi matematika CONTOH: temperatur yang diukur berdasarkan 0C dan 0F, sistem kalender DATA RASIO: Data berskala rasio adalah data yang diperoleh dengan cara pengukuran, di mana jarak antara dua titik skala sudah diketahui dan mempunyai titik 0 absolut. CIRI: memiliki ciri data interval, tidak ada kategorisasi, memiliki nilai nol mutlak, bisa dilakukan operasi matematika CONTOH: gaji, skor ujian, jumlah buku, berat badan, tinggi badan, dll. P2_Pengantar Statistik Pendidikan @ M. Jainuri, S.Pd., M.Pd 8 Prosedur Pengolahan Data PARAMETER Berdasarkan parameter yang ada statistik dibagi menjadi: Parameter adalah ukuran ukuran deskriptif Statistik adalah deskriptif dari populasi dari sampel ❖ Statistik PARAMETRIK: berhubungan dengan inferensi statistik yang membahas parameter-parameter populasi; jenis data interval atau rasio; distribusi data normal atau mendekati normal. ❖ Statistik NONPARAMETRIK: inferensi statistik membahas parameterparameter populasi; jenis data nominal atau ordinal; distribusi data tidak diketahui atau tidak normal JUMLAH VARIABEL Berdasarkan jumlah variabel dibagi menjadi: ❖ ❖ ❖ Analisis UNIVARIAT: hanya ada 1 pengukuran (variabel) untuk n sampel atau beberapa variabel tetapi masing-masing variabel dianalisis sendiri-sendiri. Analisis BIVARIAT Contoh: korelasi motivasi dengan pencapaian akademik Analisis MULTIVARIAT: dua atau lebih pengukuran (variabel) untuk n sampel di mana analisis antar variabel dilakukan bersamaan. Contoh: pengaruh motivasi terhadap pencapaian akademik yang dipengaruhi oleh faktor latar belakang pendidikan orang tua, faktor sosial ekonomi, faktor sekolah. 9 P2_Pengantar Statistik Pendidikan @ M. Jainuri, S.Pd., M.Pd Statistika Pendidikan Subana, dkk (2005:15): Statistika pendidikan merupakan statistik yang membahas tentang prinsip-prinsip, metode, dan prosedur pengumpulan data, menganalisis, dan interprestasi sekumpulan data pada dunia pendidikan. 10 Statistik Pendidikan Data statistik yang banyak ditemukan/ dianalisis pada dunia pendidikan: ❑ Data hasil belajar (nilai ulangan, nilai rapor, IQ, dsb). ❑ Data gambaran tentang siswa, lulusan, guru dan pegawai (jumlah siswa, lulusan yang melanjutkan studi, guru berkualifikasi, dsb.). ❑ Data tentang anggaran pendidikan (belanja rutin pegawai, dana kesiswaan, dsb). ❑ Data tentang kepustakaan, administrasi da perlengkapan (jumlah buku, jumlah sarana, media, dsb). 11 P2_Pengantar Statistik Pendidikan @ M. Jainuri, S.Pd., M.Pd 12