STATISTIKA SEBAGAI PEMECAH MASALAH

2.1 POLA BERFIKIR STATISTIKA

Filosofi pikir untuk keilmuan statistika yang benar tidak hanya mengolah data dan tidak sekedar menjalankan aplikasi analisis data. Dalam statistika alur dan metodologi berfikir keilmuannya sudah ada dalam kehidupan kita sehari-hari bahkan pola Dalam berfikir untuk memutuskan suatu tindakan yang kita ambil pun sudah menggunakannya. Setiap saat kita akan menginput data yang sangat berlimpah ke dalam otak kita kemudian otak mengolah dan menganalisisnya, hasil analisis inilah yang akan dijadikan sebagai dasar kita membuat keputusan.

1.       Statistika dikumpulkan dari :

a.       Survey/eksperimen

·         Pengamatan tak lengkap (acak)

·         Bukan kepastian

·         Desain harus benar

·         Masih bisa di uji

Dalam konteks ini bahwa semua subjek itu tidak dikumpulkan kalau kita melakukan suatu eksperimen tidak semua orang harus ikut dalam eksperimen tersebut, sehingga bukan kapastian dalam artian kalau si A yang melakukan survey maka bisa jadi yang ke ambil objek 1, 2, dan 3. Jika si B yang mengambil survey yang keambil objek 10, 11, dan 12. Akan tetapi itu bisa dibuktikan secara matematik bahwa itu bisa dilakukan untuk melakukan inferensia yang nantinya bisa didiskusikan lagi. Desainnya juga harus benar jika melakukan survey, misalkan kita mau mencari rata – rata tinggi mahasiswa universitas X, dalam mencari kebenarannya yaitu tinggi rata – rata seluruh mahasiswa di universita X. tidak mungkin mengukur setiap tinggi mahasiswa, maka dari itu kita lakukakn sampling. Kalau melakukan survey di universitas X hanya di fakultas teknik saja tentu desainnya tidak benar, karena rasio jenis kelamin fakultas teknik itu berbeda dengan rasio jenis kelamin fakultas lain. Secara rata – rata, jika kita melakukan sampling di fakultas teknik saja tentunya desainnya tidak benar sehingga survey masih bisa di uji.

b.      Sensus

·         Pengamatan lengkap

Setiap objek itu benar – benar dikumpulkan tidak ada yang menggunakan sampling. Jika ingin mengetahui penduduk di Indonesia dari sabang sampai merauke setiap orang harus di data dan diamati dimasukkan kedalam pengamatan atau melalui sensus. karena sensus biayanya besar maka diadakan disetiap Negara hanya sepuluh tahun sekali.

2.       Kepercayaan orang mengenai statistika

Dalam riset atau konteks yang sangat luas kepercayaan orang mengenai statistika, yaitu :

a)      There are lies damned lies and statistics ( Disraeli, mantan PM Inggris )

Artinya ada kebohongan diatas kebohongan itu jadi besar, diatas kebohongan yang besar ada statistic.

b)      You can prove anything with statistics

Supaya kepercayaan orang mengenai statistika bisa kita luruskan tidak lain, karena memahami seperti ilmi statistika itu apa dan perlunya komunikasi antara statistikawan dengan orang – orang lain diluar statistika. Perlunya komunikasi dan pengertian ini dapat membuat statistika sebagai ilmu yang mampu mendudukkan perkara pada tempatnya.

3.       Pembuktian statistika

Dalam melakukan penelitian statistika yang harus dibuktikan yaitu :

a.       Riset yang mengevaluasi hipotesis memerlukan analisa statistika yang sesui

b.      Informasi numeric seringkali merupakan contoh sample dari populasi

c.       Kesimpulan/inferensia (inferences) dari contoh didasarkan pada ketidakpastian (uncertainty)

d.      Statistika tidak bisa membuktikan (prove) tapi hanya memberikan petunjuk/tuntunan mengenai konklusi yang paling bisa diterima

4.       Peran statistika

a.       Meringkas informasi (deskriptif)

Bisa dikatakan mengambil inti dari semua data yang ada. Banyak sekali cara meringkas baik secara numeric maupun visual.

b.      Memodelkan situasi yang mengandung ketidakpastian (baca: mencari pola)

-           Memungkinkan kesimpulan diambil berdasarkan informasi tidak lengkap

-           Memodelkan hbungan antar peubah

-           Memodelkan keragaman dalam pengamatan

c.       Mengambil keputusan berdasarkan informasi

Guna dari statistika menuntun orang yang mengambil keputusan peluang yang meleset.

d.      Mendukung penyelidikn dalam konteks luas

Penyelidikan ilmiah, sosiologi, dan criminal.

           

5.       Komponen dari analisis statistika

a.       Formulasi Masalah

Langkah pertama dalam berfikir statistika yaitu :

1.      A weel – defined problem is half solved

Jika masalahnya ketahuan maka tinggal mencari solusi saja. Tapi kalau masalahnya tidak diketahui sampai kapanpun tidak akan terpecahkn masalah tersebut.

2.      Titik lemah dalam penyelesaian masalah atau riset

3.      Latar belakang

4.      Tujuan

5.      Permulasi hipotesis

6.      Factor contributor

7.      Apakah eksperimen (lanjutan) diperlukan

b.      Mengidentifikasi teknik dan model yang sesuai

c.       Menentukan apa, bagaimana, dan seberapa banyak data untuk dikumpulkan

d.      Menganalisis dan menafsirkan data

e.       Membuat keputusan

f.       Validasi model

g.       Presentasi informasi dan hasil (kesimpulan)

h.      Pengulangan langkah

2.2  INTERPRETASI/GALAT (error)

Apabila kita melakukan uji hipotesis, maka yang akan membuat galat (error) dengan peluang tertentu. Ada 2 jenis galat yaitu tipe 1 dan tipe 2 tidak bisa kita “ nolkan”. Mengurangi peluang membuat salah satu galat akan menaikkan yang lain.

Hipotesis nol: hipotesis dimana kalkulasi test statistic bisa dilakukan. Atau (dalam konteks umum) hipotesis yang ingin kita tolak.

·         Galat tipe 1: hipotesis nol kita tolak, ternyata benar.

·         Galat tipe 2: hipotesis nol tidak kita tolak, ternyata salah. Misalkan kita mau jalan-jalan keluar rumah.

Masalah                 :  bawa payung enggak ya? (hujan atau tidak).

Hipotesis nol          :  cuaca cerah.

Pengujian               : liat awan (dulu masih bisa).

      Setelah melihat awan, kita ambil keputusan:

Galat tipe 1                        : kita putuskan bahwa payung (cuaca akan hujan) ternyata tetap                                                   cerah.

Galat tipe 2                        : kita putuskan tidak bawa payung (cuaca tetap carah) ternyata                                                      hujan.

Diluar kedua galat ini, keputusan kita tepat, kalau kita melakukan pengujian hipotesis dengan taraf signifikasi 5% (0,05) itu artinya peluang kita membuat galat tipe 1 itu 5%. Interpretasi lain? Karena 5% itu 1/30, kita ekspek dari 20 kali melakukan uji hipotesis satu kali keputusan salah.  Haruskah 5% ? tidak, tergantung konteks eksperimen “ High – inroughput” dan “ Engineering”. Galat tipe 2 tidak bisa dikontrol secara langsung kecuali kalau kita punya target (hipotesis alternative).