Pengolahan Data Statistik Inferensial pada Penelitian

A. Definisi Statistik Inferensial

Statistik inferensial adalah teknik statistik yang digunakan untuk menganalisis data sampel dan hasilnya diberlakukan untuk populasi. Dalam pengertian ini, sampel mewakili sebuah populasi. Populasi harus jelas dan pengambilan sampel dilakukan secara acak (random). Statistik inferensial biasa disebut juga sebagai statistik probabilitas. Hal ini dikarenakan kesimpulan yang diberlakukan untuk populasi berdasarkan data sampel itu kebenarannya bersifat peluang (probability) (Sugiyono, 2010). Jadi, setiap data sampel bisa mempunyai peluang kesalahan dan kepercayaan (kebenaran) yang disebut dengan taraf signifikan. Dalam penelitian sosial biasa digunakan taraf signifikan 5%, yang berarti peluang kebenarannya 95% sedangkan 5% untuk peluang kesalahan. Dalam penelitian ilmu alam (sains) biasa digunakan taraf signifikan 1%, yang berarti peluang kesalahan hanya 1% sedangkan peluang kebenarannya 99%.

Pengujian taraf signifikansi ini disesuaikan dengan teknik analisis yang digunakan, misalnya dengan uji-t, uji-F dan sebagainya. Jadi, signifikansi adalah kemampuan untuk mengeneralisasikan data dengan taraf kesalahan tertentu. Di dalam statistik inferensial kegiatan penting yang dilakukan adalah uji beda atau uji hubungan antara dua variabel.

B. Klasifikasi Metode Statistik Inferensial

Berdasarkan parameter yang ada dan untuk kepentingan pengambilan keputusan atas masalah, statistik inferensial dibagi menjadi statistik parametrik dan statistik non-parametrik. Statistik parametrik membahas parameter populasi seperti rata-rata, simpangan baku,varians dan sebagainya. Statistik non-parametrik tidak membahas parameter populasi tetapi menguji distribusi. Berdasarkan jumlah variabel statistik inferensial dibagi menjadi analisis univariat dan analisis multivariat. Analisis univariat yaitu hanya terdapat satu variabel yang diukur untuk n sampel atau pengukuran beberapa variabel namun masing-masing variabel dianalisis tersendiri. Analisis multivariat yaitu terdapat dua atau lebih variabel yang diukur untuk n sampel di mana analisis antar variabel dilakukan bersamaan (Santosa, 2014).

C. Statistik Parametrik

Telah disingguh sebelumnya tentang statistik parametrik, pada bagian ini akan dijelaskan secara rinci. Statistik parametrik adalah prosedur statistik yang digunakan untuk menguji parameter populasi melalui statistik atau menguji ukuran populasi melalui data sampel (Sugiyono, 2010). Secara umum statistik parametrik digunakan untuk data yang jumlahnya besar yaitu di atas 30, distribusi data normal atau dapat dianggap normal, dan data bertipe interval atau rasio. Data hasil statistik parametrik dianggap data yang lebih kuat dibandingkan data statistik non-parametrik. Oleh sebab itu, dalam penelitian selalu diutamakan pengujian statistik parametrik.

Pengujian statistik parametrik harus terpenuhi beberapa asumsi di antaranya:

1. data yang akan dianalisis harus berdistribusi normal,

2. penggunaan salah satu test mengharuskan dua sata kelompok atau lebih yang harus diuji homogen,

3. dalam uji regresi harus terpenuhi asumsi linieritas (Sugiyono, 2010).

Namun, jika data tidak memenuhi syarat untuk pengujian statistik parametrik, peneliti dapat menggunakan alternatif pengujian statistik non-parametrik.

D. Statistik Non-Parametrik

Statistik non-parametrik adalah salah satu alternatif yang digunakan peneliti ketika data tidak memenuhi asumsi statistik parametrik karena di dalam statistik non-parametrik data tidak harus berdistribusi normal. Statistik parametrik ini tidak membahas parameter populasi melainkan hanya menguji distribusi. Secara umum ciri-ciri dari statistik non-parametrik adalah jenis data nominal atau ordinal, serta distribusi data tidak diketahuai atau tidak normal (Santosa, 2014).

E. Penggunaan Statistik Parametrik dan Non-Parametrik untuk Menguji Hipotesis

Penggunaan statistik parametrik dan non-parametrik di dalam pengujian hipotesis harus disesuaikan dengan jenis data dan asumsi yang harus dipenuhi. Selain itu, peneliti juga harus memperhatikan bentuk hipotesis yang diajukan di dalam penelitiannya. Terkait dengan jenis data, statistik parametrik biasanya untuk data interval dan rasio sedangkan statistik non-parametrik untuk data nominal dan ordinal. Pada statistik parametrik data harus berdistribusi normal sedangkan pada statistik non-parametrik data tidak harus normal. Berikut bagan keterkaitan antara jenis data dan metode statistik yang digunakan.

Sumber Gambar: Santosa, 2014: 8

Terkait dengan pengujian hipotesis, maka bentuk hipotesis dapat dibedakan menjadi tiga yaitu hipotesis deskriptif, hipotesis komparatif, hipotesis asosiatif. Penggunaan statistik parametrik dan non-parametrik untuk menguji hipotesis dapat digambarkan sebagai berikut.