STATISTIKA
PENDAHULUAN
Pengertian Statistik
Pengertian
statistik berasal dari bahasa Latin, yaitu status yang berarti negara dan
digunakan untuk urusan negara. Hal ini dikarenakan pada mulanya, statistik
hanya digunakan untuk menggambarkan keadaan dan menyelesaikan masalah yang
berhubungan dengan kenegaraan saja seperti : perhitungan banyaknya penduduk,
pembayaran pajak, gaji pegawai, dan lain sebagainya. Seiring dengan
perkembangan zaman, statistik mulai mencakup hal-hal yang lebih luas.
Cakupan statistik
tidak hanya bertumpu pada angka-angka untuk pemerintahan saja, tetapi telah
mengambil bagian di berbagai bidang kehidupan, termasuk kegiatan berbagai
bidang penelitian, seperti pendidikan dan psikologi, pertanian, sosial, dan
sains. Berikut ini beberapa pengertian statistik sesuai dengan perkembangannya.
Pengertian pertama: statistik adalah sekumpulan angka untuk menerangkan
sesuatu, baik angka yang belum tersusun (masih acak) maupun angka-angka yang
sudah tersusun dalam suatu daftar atau grafik. Berdasarkan pengertian ini,
statistik diartikan dalam arti sempit, yaitu keterangan ringkas berbentuk
angka-angka. Contoh: statistik penduduk, yang berarti keterangan mengenai
penduduk berupa angka-angka dalam bentuk ringkas, seperti jumlah penduduk dan
rata-rata umur penduduk.
Pengertian kedua:
statistik adalah sekumpulan cara dan aturan tentang pengumpulan, pengolahan,
analisis, serta penafsiran data yang terdiri dari angka-angka. Selanjutnya
pengertian ketiga, statistik adalah sekumpulan angka yang menjelaskan
sifat-sifat data atau hasil pengamatan. Berdasarkan pengertian kedua dan ketiga
ini, statistik sudah diartikan dalam arti yang luas dan sudah merupakan suatu
metode atau ilmu, yaitu metode atau ilmu yang mempelajari cara pengumpulan,
pengolahan, penganalisisan, penafsiran, dan penarikan kesimpulan dari data yang
ada. Contoh: Seorang pemilik pabrik bumbu masak merek SEDAP ingin mengetahui
jumlah bungkus bumbu masak merek tersebut yang digunakan tiap rumah tangga per
bulan, di sebuah kelurahan. Di kelurahan tersebut tinggal 2.000 rumah tangga.
Dari 2.000 rumah tangga tersebut dipilih 200 rumah tangga sebagai sampel.
Selanjutnya dari 200 sampel itu, data dikumpulkan, diolah, dan dianalisis.
Akhirnya diketahui bahwa rata-rata jumlah bungkus yang digunakan tiap rumah
tangga setiap bulannya berkisar 20 sampai 25 buah. Statistik dalam arti sempit
mendeskripsikan atau menggambarkan mengenai data yang disajikan dalam bentuk
(1) Tabel dan diagram, (2) Pengukuran tendensi sentral (rata-rata hitung,
rata-rata ukur, dan rata-rata harmonik), (3) Pengukuran penempatan (median,
kuartil, desil, dan presentil), (4) Pengukuran penyimpangan (range, rentangan
antar kuartil, rentangan semi antar kuartil, simpangan rata-rata, simpangan
baku, variansi, koefisien variansi dan angka baku), dan (5) Angka indeks.
Statistik dalam arti luas adalah suatu alat untuk mengumpulkan data, mengolah
data, menarik kesimpulan, membuat tidakan berdasarkan analisis data yang
dikumpulkan atau statistika yang digunakan menganalisis data sampel dan
hasilnya dimanfaatkan untuk generalisasi pada populasi. Selanjutnya, untuk
memperjelas pengertian tersebut di atas, beberapa pengertian yang dikemukakan
oleh beberapa ahli, antara lain: (1) Statistik digunakan untuk membatasi
cara-cara ilmiah untuk mengumpulkan, menyusun, meringkas, dan menyajikan data
penyelidikan. Lebih jauh dinyatakan bahwa statistik merupakan cara untuk
mengolah data dan menarik kesimpulan-kesimpulan yang teliti dan
keputusan-keputusan yang logis dari pengolahan data tersebut (Sutrisno Hadi,
1987), (2) Statistik adalah pengetahuan yang berhubungan dengan cara-cara
pengumpulan data, pengolahan penganalisisannya, dan penarikan kesimpulan berdasarkan
kumpulan data dan analisis yang dilakukan. Statistik adalah metode yang
memberikan cara-cara guna menilai ketidaktentuan dan penarikan kesimpulan yang
bersifat induktif. Berdasarkan pengertian-pengertian mengenai statistik,
terlihat adanya pergeseran pengertian, dari pengertian yang sempit ke
pengertian yang luas. Oleh karena itu, pengertian statistik yang lebih jelas
dan melingkupi pengertian, baik yang sempit maupun yang luas berikut ini.
Statistik adalah ilmu yang mempelajari tentang seluk-beluk data, yaitu tentang
pengumpulan, pengolahan/analisis, penafsiran, dan penarikan kesimpulan dari
data yang berbentuk angka-angka.
Beberapa istilah dasar
Kita sangat akrab
dengan kata “statistik” dalam kehidupan sehari-hari, bahkan di negara kita
terdapat lembaga negara yang bernama Badan Pusat Statistik (BPS). Kita juga
sering mendengar istilah “observasi”, “data”, “sensus”, “sample”, “populasi”
dan lain-lain. Mirip dengan kata statistik, terdapat kata “statistika” seperti
terlihat pada judul bab ini di atas. Berikut definisi beberapa istilah
tersebut:
DATA adalah hasil observasi atau pengamatan yang telah dikumpulan.
Data dapat berupa hasil pengukuran; misalnya data tinggi dan berat badan, hasil
pengelompokan; misalnya jenis kelamin, hasil jawaban responden terhadap suatu
quesioner; misalnya tingkat kepuasan.
POPULASI adalah koleksi lengkap semua elemen yang akan diselidiki.
Suatu koleksi dikatakan lengkap jika ia memuat semua subjek yang akan
diselidiki.
SENSUS adalah koleksi data dari semua anggota dalam populasi.
SAMPEL adalah sebagian koleksi anggota yang dipilih dari
populasi.
STATISTIKA DESKRIPTIF adalah statistika yang berkaitan dengan
analisis dan deskripsi suatu grup sebagai populasinya, tanpa melakukan
penarikan kesimpulan apapun untuk komunitas yang lebih luas dari grup tersebut.
STATISTIKA INFERENSI adalah statistika yang mencoba untuk membuat
suatu
deduksi atau kesimpulan pada populasi dengan menggunakan sampel
dari populasi
tersebut.
Sebagai contoh,
suatu lembaga survey melakukan wawancara terhadap 2350 penduduk Indonesia untuk
mengetahui tingkat kepuasan terhadap kinerja pemerintah. Dalam hal ini sebanyak
2350 penduduk merupakan sampel dan keseluruhan penduduk Indonesia sekitar 230 juta
jiwa adalah populasinya. Kalau tidak salah, setiap 5 tahun sekali pemerintah
melakukan sensus ekonomi atau sensus pertanian. Pada kegiatan sensus semua
kepala keluarga didata dan data yang terkumpul disebut sensus atau data sensus.
Pengumpulan data dengan cara sensus membutuhkan biaya, waktu dan tenaga yang
banyak. Untuk alasan efisiensi, dalam banyak kasus pola atau kelakukan populasi
cukup dipelajari melalui sampelnya. Nantinya, hasil analisis pada sampel ini
digunakan untuk memberikan kesimpulan pada populasi asalnya. Agar dapat
diharapkan kesimpulan yang valid maka sampel yang diambil haruslah
representatif, artinya ia benar-benar mewakili populasinya. Sampel yang tidak
valid akan melahirkan kesimpulan yang menyimpang dari keadaan yang
sesungguhnya. Pemilu atau pilkada di Indonesia dilakukan untuk mengatahui
aspirasi dari semua pemilih. Jadi pemilu merupakan proses sensus untuk populasi
pemilih; walaupun kenyataannya tidak semua data populasi dapat diperoleh karena
banyaknya “golput”. Sedangkan, lembaga survey yang melakukan perhitung cepat
atau “quick count” adalah melakukan proses sampling, artinya data hanya diambil
dari sebagian TPS yang tersebar dengan cara sedemikian rupa sehingga data yang
diperoleh “dipercaya” dapat mewakili para pemilih semuanya. Hasilnya sangat
cepat diperoleh dikarenakan data yang diambil hanya sebagian kecil dari data
sesungguhnya. Keakuratan kesimpulan yang diambil bergantung pada kualitas
sampel yang ambil dan metoda analisis data yang digunakan. Ingat, dalam sistem
sampling terdapat faktor kesalahan yang sudah diperhitungkan sejak awal.
Diantara faktor kesalahan ini adalah sampling error yang merupakan ukuran
peluang ketidakmiripan sampel dengan populasinya. Juga, metoda yang digunakan
dalam melakukan analisis data selalu didasarkan pada teori probabilitas.
Artinya tidak ada kesimpulan apapun dalam statistik yang bersifat eksak;
semuanya mempunyai peluang kejadian sebaliknya. Sangat dimungkinkan beberapa
lembaga survey perhitungan cepat pilkada memberikan kesimpulan yang berbeda
satu sama lainnya; terutama bila kedaan sesungguhnya hanya memberikan selisih
yang sangat tipis. Masih ingat dengan kasus pilkada Jawa Timur beberapa waktu
yang lalu?
Peranan dan
Fungsi Statistik Dalam kehidupan yang modern sekarang ini, dengan ciri utama
adalah globalisasi, statistik tidak diragukan lagi peranannya dalam membantu
memudahkan kehidupan manusia. Lebih jelasnya, peranan statistik antara lain
terlihat dalam kehidupan sehari-hari, dalam kegiatan ilmiah, dan kegiatan
proses belajar mengajar, dan dalam kegiatan ilmu pengetahuan.
1. Dalam kehidupan
sehari-hari
Dalam kehidupan
sehari-hari, statistik memiliki peranan sebagai
penyedia bahan- bahan atau
keterangan-keterangan berbagai hal untuk diolah dan ditafsirkan. Contoh:
angka kenakalan remaja, tingkat biaya hidup, tingkat kecelakaan lalu lintas,
dan tingkat pendapatan.
2. Dalam penelitian
ilmiah
Dalam penelitian
ilmiah, statistik memiliki peranan sebagai penyedia
data untuk mengemukakan atau menemukan
kembali keterangan-keterangan yang seolah-olah tersembunyi dalam angka-angka
statistik
3. Dalam kegiatan
proses belajar mengajar
Dalam kegiatan
proses belajar mengajar, statistik banyak membantu dalam menganalisis soal-soal yang diberikan dalam
kegiatan pembelajaran. Contoh: perbandingan
banyaknya siswa perempuan dan laki-laki di kelas I, rerata prestasi siswa matematika di kelas V, dan
besarnya indeks objektivitas sekolah ’PANCA SAKTI’
dalam mengikuti Ujian Nasional Matematika.
4. Dalam kegiatan
ilmu pengetahuan
Dalam ilmu
pengetahuan, statistik memiliki peranan sebagai sarana analisis dan interpretasi dari data kuantitatif ilmu
pengetahuan, sehingga diperoleh suatu kesimpulan
dari berbagai data tersebut. Semakin pentingnya peranan statistik pada berbagai bidang dalam kehidupan modern,
menimbulkan berbagai macam cabang ilmu
baru yang merupakan gabungan antara ilmu tersebut dengan statistik atau penerapan statistik dalam ilmu tersebut.
Cabang-cabang ilmu baru tersebut, antara lain:
(1) ekonometrika, merupakan gabungan antara ilmu ekonomi dengan statistik; (2) sosiometri, merupakan gabungan
antara ilmu sosiologi dengan statistik; dan (3) psikometri, merupakan gabungan antara ilmu psikologi dengan
statistik.
Statistik perlu diketahui dan dipelajari karena statistik berperan
sebagai alat bantu dalam hal-hal berikut ini.
1. Menjelaskan
hubungan antara variabel-variabel
Variabel atau
peubah merupakan sesuatu yang nilainya bervariasi (tidak tetap), seperti harga, produksi, hasil penjualan, umur,
dan tinggi. Dengan menggunakan statistik, variabel-variabel
tersebut dapat dijelaskan hubungannya. Misalnya, hubungan antara hasil tes seleksi dengan indeks prestasi
siswa, kecepatan membaca dengan ketelitian menghitung.
Analisis korelasi dan regresi mampu memberikan jawaban yang terbaik.
2. Membuat rencana
dan ramalan
Rencana dan
ramalan merupakan dua hal yang diperlukan dalam pelaksanaan sesuatu, sehingga dapat diperoleh hasil yang baik
dan berkualitas. Oleh karena itu, rencana dan ramalan
harus baik pula. Dengan statistik, rencana dan ramalan dapat dibuat sebaik mungkin.
3. Mengatasi berbagai
perubahan
Perubahan-perubahan
yang terjadi dalam suatu pengambilan keputusan, tidak mungkin dapat diabaikan atau dihindarkan, supaya pihak-pihak
lain tidak ada yang dirugikan. Dengan
statistik, perubahan-perubahan yang mungkin terjadi dapat diantisipasi sedini mungkin. Sebagai
contoh, ketua Serikat Pekerja ingin mengadakan perjanjian
dengan pimpinan sebuah perusahaan. Agar upah riil tidak mengalami perubahan dan buruh tidak dirugikan maka
ketua serikat pekerja perlu memperhatikan perkembangan
indeks harga yang menyangkut perubahan seluruh harga barang untuk periode saat itu dari periode
sebelumnya. Perhitungan angka indeks dapat memberikan
jawabannya.
4. Membuat keputusan
yang lebih baik
Keputusan yang
baik dan rasional amat diperlukan dalam menjaga kelancaran sebuah aktivitas kerja supaya kelestarian dari
sebuah usaha dapat terjamin. Dengan statistik, keputusan
yang baik dan rasional dapat dihasilkan. Sebagai contoh, seorang kepala sekolah dihadapkan pada kondisi yang tidak
menentu dari prestasi para siswanya. Kepala
sekolah harus dapat mengambil sikap atau tindakan tertentu, misalnya melihat grafik perkembangan siswanya, memotivasi
para guru untuk bekerja lebih giat, memperbaiki
kualitas soal ujian berdasarkan analisis validitas butir, dan lain sebagainya yang terfokus pada analisis data.
Teori keputusan dan uji hipotesis dapat membantu
pelaksanaannya.
Statistik mempunyai fungsi, antara lain sebagai:
1. Bank data untuk
menyediakan data untuk diolah dan diinterpretasikan agar dapat digunakan untuk menerangkan keadaan yang
perlu diketahui atau diungkap.
2. Alat quality
control untuk membantu standardisasi dan sekaligus sebagai alat pengawasan.
3. Alat analisis,
merupakan suatu metode penganalisisan data.
4. Pemecahan masalah
dan pembuatan keputusan, sebagai dasar penetapan kebijakan dan langkah lebih lanjut untuk
mempertahankan, mengembangkan perusahaan dalam perolehan
keuntungan.
C. Pembagian Statistik
Berdasar Cara Pengolahan Datanya Berdasar atas cara pengolahan datanya, statistik dapat dibagi atas dua
bagian.
1. Statistik
deskriptif
Statistik
deskriptif adalah bagian dari statistik yang mempelajari cara pengumpulan dan penyajian data sehingga mudah
dipahami. Statistik deskriptif hanya berhubungan dengan hal menguraikan atau memberikan keterangan-keterangan
mengenai suatu data atau keadaan
atau fenomena. Dengan kata lain, statistik deskriptif hanya berfungsi menerangkan keadaan, gejala, atau
persoalan. Beberapa contoh pernyataan yang
termasuk dalam cakupan statistik deskriptif, antara lain:
a. Sekurang-kurangnya
15 % dari kebakaran yang terjadi di kota “Payakumbuh“, yang dilaporkan tahun lalu diakibatkan oleh
tindakan-tindakan sengaja yang tidak bertanggung
jawab.
b. Sebanyak 25 % di
antara semua pasien yang menerima suntikan obat tertentu, ternyata kemudian menderita efek samping
obat tersebut.
c. Penarikan
kesimpulan pada statistik deskriptif (apabila ada) hanya ditujukan pada kumpulan data yang ada, didasarkan atas ruang
lingkup bahasannya.
2. Statistik Inferensial
Statistik inferensial adalah serangkaian teknik yang digunakan
untuk mengkaji, menaksir dan mengambil kesimpulan sebagaian data (data sampel)
yang dipilih secara acak dari seluruh data yang menjadi subyek kajian
(populasi). Statistik inferensial berhubungan dengan pendugaan populasi dan
pengujian hipotesis dari suatu data atau keadaan atau fenomena. Dengan kata
lain, statistik inferensial berfungsi meramalkan dan mengontrol keadaan atau
kejadian. Berikut ini beberapa contoh pernyataan yang termasuk dalam cakupan
statistik inferensial.
a. Akibat penurunan produksi minyak oleh negara-negara penghasil
minyak dunia, diramalkan harga minyak akan menjadi dua kali lipat pada
tahun-tahun mendatang.
b. Dengan mengasumsikan bahwa kerusakan tanaman kopi “Toraja“
kurang dari 30 % akibat musim dingin yang lalu, maka harga kopi jenis tersebut
di akhir tahun nanti tidak akan lebih dari 2.500 rupiah per satu kilogramnya.
Penarikan kesimpulan pada statistik inferensial ini merupakan
generalisasi dari suatu populasi berdasarkan data (sampel) yang ada. Berdasar
atas ruang lingkup bahasannya, maka statistik inferensial mencakup hal-hal
berikut ini.
1) Probabilitas atau teori kemungkinan
2) Distribusi teoretis
3) Samnpling dan sampling distribusi
4) Pendugaan populasi atau teori populasi
5) Uji hipotesis rerata
6) Analisis korelasi dan uji signifikansi
7) Analisis regresi untuk peramalan
8) Analisis varians; dan
9) Analisis kovarians
D. Pembagian Statistik
Berdasarkan Ruang Lingkup Penggunaannya Berdasar atas ruang lingkup
penggunaannya atau disiplin ilmu yang menggunakannya, statistik dapat dibagi
atas beberapa macam.
1. Statistik
pendidikan adalah statistik yang diterapkan atau digunakan dalam bidang ilmu pendidikan.
2. Statistik
perusahaan adalah statistik yang diterapkan atau digunakan dalam bidang perusahaan.
3. Statistik ekonomi
adalah statistik yang diterapkan atau digunakan dalam bidang ilmu ekonomi
4. Statistik
pertanian adalah statistik yang digunakan atau diterapkan dalam bidang ilmu pertanian.
5. Statistik
kesehatan adalah statistik yang digunakan atau diterapkan dalam bidang ilmu kesehatan.
6. Statistik sosial
adalah statistik yang diterapkan atau digunakan dalam bidang ilmu sosial.
E. Pembagian Statistik Berdasarkan Bentuk Parameternya Berdasar
atas bentuk parameternya (data yang sebenarnya), statistik dapat dibagi atas
dua bagian.
1. Statistik
parametrik
Statistik
parametrik adalah bagian statistik yang parameter populasinya mengikuti suatu
distribusi tertentu, seperti distribusi normal dan memiliki varians yang homogen.
2. Statistik
nonparametrik
Statistik
nonparametrik adalah bagian statistik yang parameter populasinya tidak mengikuti suatu distribusi tertentu atau
memiliki distribusi yang bebas dari persyaratan,
dan variansnya tidak perlu homogen.
SKALA PENGUKURAN
1. SKALA PENGUKURAN
Pengukuran
merupakan aturan-aturan pemberian angka untuk berbagai objeksedemikian rupa
sehingga angka ini mewakili kualitas atribut. Terdapat empat jenisskala yang
dapat digunakan untuk mengukur atribut, yaitu: skala nominal, skala ordinal,skala
interval, dan skala ratio.
a. Skala nominal Merupakan
salah satu jenis pengukuran dimana angka dikenakan untuk objek atau kelas objek untuk tujuan
identifikasi. Nomor jaminan social seseorang, nomor
punggung pemain sepakbola, loker, dan lain-lain adalah suatu skala nominal. Demikian juga, jika dalam suatu penelitian
tertentu pria diberikan kode 1 dan wanita mendapat
kode 2, untuk mengetahui jenis kelamin seseorang adalah melihat apakah orang ini berkode 1 atau 2.
Angka-angka tersebut tidak mewakili hal lain kecuali jenis kelamin seseorang. Wanita, meskipun
mendapat angka yang lebih tinggi, tidak berarti “lebih baik” dibanding pria, atau “lebih banyak” dari pria. Kita
boleh saja membalik prosedur
pemberian kode sehingga wanita berkode 1 dan pria berkode 2.
b. Skala ordinal
Merupakan salah satu jenis pengukuran dimana angka dikenakan
terhadap data berdasarkan urutan dari objek. Disini angka 2 lebih besar dari 1,
bahwa angka 3 lebih besar dari 2 maupun 1. Angka 1, 2, 3, adalah berurut, dan
semakin besar angkanya semakin besar propertinya. Contoh, angka 1 untuk
mewakili mahasiswa tahun pertama, 2 untuk tahun kedua, 3 untuk tahun ketiga,
dan 4 untuk mahasiswa senior. Namun kita juga bisa memakai angka 10 untuk
mewakili mahasiswa tahun pertama, 20 untuk tahun kedua, 25 untuk tahun ketiga,
dan 30 untuk mahasiswa senior. Cara kedua ini tetap mengindikasikan level kelas
masing-masing mahasiswa dan relative standing dari dua orang, yaitu siapa yang
terlebih dahulu kuliah.
c. Skala interval
Merupakan salah satu jenis pengukuran dimana angka-angka yang
dikenakan memungkinkan kita untuk membandingkan ukuran dari selisih antara
angka-angka. Selisih antara 1 dan 2 setara dengan selisih antara 2 dan 3,
selisih antara 2 dan 4 dua kali lebih besar dari selisih antara 1 dan 2. Contoh
adalah skala temperature, misalnya temperature yang rendah pada suatu hari
adalah 40o F dan temperature yang tinggi adalah 80o F. Disini kta tidak dapat
mengatakan bahwa temperature yang tinggi dua kali lebih panas dibandingkan
temperature yang rendah karena jika skala Fahrenheit menjadi skala Celsius,
dimana C = (5F – 160) / 9, sehingga temperature yang rendah adalah 4,4o C dan
temperature yang tinggi adalah 26,6o C.
d. Skala ratio
Merupakan salah satu jenis pengukuran yang memiliki nol alamiah
atau nol absolute, sehingga memungkinkan kita membandingkan magnitude
angka-angka absolute. Tinggi dan berat adalah dua contoh nyata disini.
Seseorang yang memiliki berat 100 kg boleh dikatakan dua kali lebih berat
dibandingkan seseorang yang memiliki berat 50 kg, dan seseorang yang memiliki
berat 150 kg tiga kali lebih berat dibandingkan seseorang yang beratnya 50 kg.
Dalam skala ratio nol memiliki makna empiris absolute yaitu tidak satu pun dari
property yang diukur benar-bnar eksis.
2. TEKNIK PENSKALAAN
Terdapat beberapa cara untuk mengukur sikap, diantaranya adalah
self-report. Self report merupakan metode penilaian sikap dimana responden
ditanya secara lansung tentang keyakinan atau perasaan mereka terhadap suatu
objek atau kelas objek.
a. Skala Likert summated ratings
Merupakan teknik self report bagi pengukuran sikap dimana subjek
diminta untuk mengindikasikan tingkat kesetujuan atau ketidaksetujuan mereka
terhadap masingmasing pernyataan. Skala likert adalah salah satu teknik
pengukuran sikap yang paling sering digunakan dalam riset pemasaran. Dalam
pembuatan skala likert, periset membuat beberapa pernyataan yang berhubungan
dengan suatu isu atau objek, lalu subjek atau responden diminta untuk
mengindikasikan tingkat kesetujuan atau ketidaksetujuan mereka terhadap
masing-masing pernyataan. Contoh:
Merupakan salah satu teknik self report untuk pengukuran sikap
dimana subjek diminta memilih satu kata sifat atau frase dari sekelompok
pasangan kata sifat atau pasangan frase yang disediakan yang paling mampu
menggambarkan perasaan mereka terhadap suatu objek. Misalnya kita kembali
menggunakan persoalan pengukuran sikap terhadap bank. Periset perlu membuat
daftar pasangan kata sifat atau pasangan frase berkutub-dua. Skala yang telah
dibuat kemudian disebarkan pada suatu sampel responden. Setiap responden
diminta membaca seluruh frase berkutupdua dan menandai sel yang paling mampu
menggambarkan perasaannya. Responden biasanya diberi tahu bahwa sel-sel ujung
adalah sel-sel objek paling deskriptif, sel tengah adalah sel netral, dan
sel-sel antara sebagai sel agak deskriptif serta sel cukup deskriptif. Jadi
sebagai contoh, jika seorang responden merasa bahwa pelayanan bank A
berkualitas sedang, maka dia akan menandai sel keenam dari kiri.
Contoh:
Pelayanan tidak berkualitas :----:----:----:----:----:----:----:
Pelayanan berkualitas
Lokasi tidak menyusahkan :----:----:----:----:----:----:----:
Lokasi menyusahkan
Jam kerja menyusahkan :----:----:----:----:----:----:----: Jam
kerja tidak menyusahkan
Suku bunga kredit tinggi :----:----:----:----:----:----:----: Suku
bunga kredit rendah
Churchill, Gilbert A. 2005. “Dasar-Dasar Riset Pemasaran”, Edisi
4, Jilid I,
Alih Bahasa Oleh Andriani, Dkk, Penerbit Erlangga, Jakarta.
Hasan, I. (2005). Pokok-pokok materi statistik 1. Edisi kedua.
Jakarta: PT. Bumi Aksara.
Shavelson, R. J. (1996). StatisticlRreasoning for the Behavioral
Sciences. Boston: Allyn and Bacon.
Tidak ada komentar:
Posting Komentar