Koefisien Korelasi (Correlation Coefficient)

Sebuah koefisien korelasi adalah angka antara -1 hingga 1 yang mengukur sejauh mana kelinieran dua variabel terkait.

Jika ada hubungan linear sempurna dengan kemiringan yang positif antara kedua variabel, maka kita memiliki koefisien korelasi 1. Korelasi positif berarti bahwa apabila salah satu variabel memiliki nilai tinggi, maka variabel yang lain memiliki nilai yang tinggi pula. Begitu juga sebaliknya jika salah satu variabel memiliki nilai rendah, maka variable yang lain memiliki nilai rendah pula. Jika ada hubungan linear sempurna dengan kemiringan negatif antara kedua variabel, kita memiliki koefisien korelasi -1; Korelasi negative berarti bahwa apabila salah satu variabel memiliki nilai tinggi, yang lain memiliki nilai rendah. Begitu juga sebaliknya jika salah satu variabel memiliki nilai rendah, maka variable yang lain memiliki nilai tinggi. Apabila sebuah koefisien korelasi 0 berarti bahwa tidak ada hubungan linear antara variabel-variabel.

Uji-t Data Contoh Berpasangan (Paired Sample t-test)

Uji-t

untuk data contoh berpasangan digunakan untuk menentukan apakah terdapat
perbedaan yang signifikan antara nilai rata-rata hasil pengukuran yang sama,
dimana pengukuran tersebut dibuat berdasarkan dua kondisi yang berbeda. Selain
kedua pengukuran ini dibuat pada setiap unit dalam contoh, uji ini juga didasarkan
pada perbedaan antara dua nilai dari data berpasangan.

Hipotesis
nol biasanya menyatakan perbedaan dalam nilai rata-rata adalah nol. Sebagai
contoh, hasil dari dua jenis kedelai diukur dalam dua puluh tahun
berturut-turut di berbagai bidang tanah pertanian (unit) untuk menyelidiki
apakah salah satu jenis tanaman memberikan hasil yang jauh lebih besar daripada
yang lain dalam rata-rata.

Hipotesis nol untuk
sampel pasangan t-tes

H0: d = μ1 - μ2 = 0, di mana d adalah nilai
rata-rata perbedaan.

Hipotesis nolnya diuji terhadap salah satu hipotesis alternatif
berikut, tergantung pada pertanyaan yang diajukan:

H1:
d = 0

H1: d > 0

H1: d <0

Uji-t
untuk data contoh berpasangan adalah alternatif yang lebih kuat untuk sebuah prosedur
dua data contoh, seperti Uji-t dua data contoh, tetapi hanya dapat digunakan
ketika kita telah dicocokkan data contoh tersebut.

Uji Tanda Peringkat Wilcoxon (Wilcoxon Signed Ranks Test)

Uji ini dirancang untuk menguji

hipotesis tentang lokasi (median) dari suatu distribusi populasi. Seringkali
uji ini dilibatkan penggunaannya untuk data berpasangan. Misalnya, data sebelum
dan setelah, dalam hal ini uji untuk sebuah median memiliki perbedaan rata-rata
adalah nol.

Uji
Tanda Peringkat Wilcoxon tidak
memerlukan asumsi bahwa populasi terdistribusi normal.

Dalam
banyak aplikasi, uji ini digunakan sebagai pengganti uji satu sampel ketika
asumsi normalitas dipertanyakan. Ini
adalah alternatif yang lebih kuat untuk uji tanda, tetapi mengasumsikan bahwa
distribusi probabilitas populasi adalah simetris. Uji ini juga dapat diterapkan
untuk pengamatan dalam sampel data peringkat, yaitu data ordinal dari sebuah
pengukuran langsung.

Uji Wilcoxon Mann-Whitney

Uji Wilcoxon Mann-Whitney adalah salah satu uji yang paling kuat dari uji

nonparametrik untuk membandingkan dua populasi. Hal
ini digunakan untuk menguji hipotesis nol bahwa kedua populasi memiliki fungsi distribusi
yang identik terhadap hipotesis alternatif yang kedua hanya berbeda fungsi
distribusi yang berkaitan dengan lokasi (median), jika sama sekali.



Uji Wilcoxon Mann-Whitney tidak memerlukan
asumsi bahwa perbedaan antara dua sampel terdistribusi normal. Dalam banyak
aplikasi, Uji Wilcoxon Mann-Whitney digunakan
sebagai pengganti dari dua sampel saat asumsi normalitas dipertanyakan.

Uji ini juga dapat diterapkan
ketika pengamatan dalam sampel data peringkat, yaitu berupa data ordinal dari
pengukuran langsung.

Melihat Lebih Jauh Makna Dispersi/Variasi

Rata-rata dari serangkaian nilai-nilai observasi tidak dapat diinterpretasikan secara terpisah dari hasil dispersi/variasi nilai-nilai tersebut sekitar rata-ratanya. Bila terdapat keseragaman dalam nilai-nilai observasi Xi, maka dispersi/variasi nilai-nilai tersebut akan sama dengan nol dan rata-ratanya akan sama dengan Xi. Makin besar variasi nilai Xi, makin kurang representatif rata-rata distribusinya.

Contoh : Suatu ketika terjadi persaingan antara 2 orang yaitu A dan B dalam nilai ujian bulanan mata kuliah Statistika selama satu semester. Kemudian pada akhir semester mereka sepakat memperbandingkan nilai mereka dihadapan Ahli Statistik. Nilai mereka disajikan dalam bentuk data berikut :

Mahasiswa Nilai Ujian
A 60 65 50 60 65 60
B 30 90 50 70 60 90

Maka dihitung :

Rata-rata Nilai Mahasiswa A:




Rata-rata Nilai Mahasiswa B :




Ahli Statistik melakukan analisis sebagai berikut :

Rata-rata hasil ujian kedua mahasiswa diatas tidak berbeda. Namun demikian, dispersi hasil ujian mahasiswa B (30 samapai dengan 90) jauh lebih besar dari dispersi hasil ujian mahasiswa A (50 sampai dengan 65). Hal tersebut berarti hasil ujian mahasiswa B kadang-kadang baik dan kadang-kadang buruk sedangkan hasil mahasiswa A jauh lebih konsisten (stabil). Maka dimata Ahli statistik Prestasi mahasiswa A lebih baik dalam arti lebih stabil dibandingkan dengan prestasi mahasiswa B.

Akhirnya, dispersi/variasi nilai observasi distribusi itu sendiri menurut kita sangat penting artinya. Misalnya seorang pengusaha industri yang berminat mengawasi kualitas hasil produknya harus berusaha mencegah terjadinya dispersi/variasi kualitas unit-unit produknay hingga di luar batas-batas tertentu. Hasil produksi yang berkualitas rata-rata tinggi dan seragam selalu lebih baik daripada hasil produksi yang berkualitas rata-rata tinggi tetapi memiliki dispersi/variasi yang besar pula.

Alpha (α)

Para Ahli Statistik menggunakan huruf Yunani alpha (α) untuk menunjukkan probabilitas menolak hipotesis uji statistik ketika pada kenyataannya, bahwa hipotesis tersebut benar. Sebelum melakukan uji statistik apapun, kita harus menetapkan nilai untuk alpha. Bagi kebanyakan psikolog dan ilmuwan lain adalah lazim untuk mengatur alpha (α) pada 0,05.

Hal tersebut adalah sama dengan menyatakan bahwa Anda akan menolak hipotesis jika statistik uji yang diperoleh terjadi hanya 5 dari 100 kali pengambilan contoh acak dari suatu populasi di mana hipotesis benar. Jika statistik uji yang diperoleh mengarahkan anda untuk menolak hipotesis, hal itu menandakan anda percaya bahwa statistik yang diperoleh tidak mungkin terjadi secara kebetulan. Hal ini menegaskan bahwa peluang untuk mendapatkan statistik yang hanya kebetulan, cukup rendah (satu dari dua puluh). Jadi masuk akal untuk menyimpulkan bahwa hasil Anda peroleh tidak terjadi karena kebetulan.

Bisakah Anda melakukan kesalahan?
Tentu
saja bisa, tapi setidaknya Anda tahu seberapa besar probabilitas kesalahan
tersebut. Probabilitas
tersebut persis sama dengan nilai alpha yang anda tetapkan sebelumnya.

Misteri Angka 5

Ketepatan hasil suatu analisis data sangat dipengaruhi oleh keakuratan data yang akan digunakan dalam analisis. Sebaik dan secanggih apapun metode statistik data yang digunakan tetap saja akan menghasilkan kesimpulan yang salah apabila data yang digunakan tidak akurat dan benar.

Oleh karena itu..pengunjung yang baik…

Salah satu menjaga keakuran data statistik ialah kemampuan kita dalam melakukan pembulatan data. Hal ini sepele namun jika salah melakukannya akan mengakibatkan apa yang saya telah uraikan diatas.

Pembulatan angka desimal statistik umumnya dilakukan kaidah matematis yang lazim digunakan. Bila kita melakukan pembulatan angka 60,132 hingga dua desimal, maka kita akan memperoleh angka 60,13. Bila angka 71,218 dibulatkan hingga dua desimal, maka kita memperoleh angka 71,22.

Namun perlu perhatian khusus terhadap masalah yang timbul karena pembulatan angka 5. Bila angka 10,25 dibulatkan menjadi satu desimal, maka hasil pembulatannnya menjadi 10,2. Sebaliknya, bila angka 10,15 dibulatkan menjadi satu desimal, maka hasilnya menjadi 10,2.

So..misteri angka 5 ini dapat terungkap dengan kesimpulan bahwa pembulatan yang menyangkut dengan penghilangan angka 5 dilakukan dengan dua cara yaitu bila angka yang terdapat didepan angka 5 adalah angka genap, maka angka 5 harus dihilangkan tanpa mengubah angka yang ada didepan angka 5. Namun bila angka yang terdapat didepan angka 5 adalah angka ganjil, maka dilakukan pembulatan ke atas seperti biasa. Tapi….pembulatan ini hanya dilakukan sekali saja dan tidak dapat dilakukan berkali-kali pada angka yang sama. ..

Pengertian Rata-Rata (Average)

Peringkasan data akan lebih bermakna apabila data yang ringkas tersebut dapat digunakan untuk mengetahui suatu karakteristik/gambaran dari susunan data serta dapat diambil kesimpulan dalam perbandingan dengan susunan data lainnya.

Dalam beberapa hal, para statistisi menggunakan rata-rata (average) dalam mengungkapkan suatu suatu karakteristik/gambaran dari susunan data. Karena rata-rata dianggap memiliki nilai yang cukup representatif bagi penggambaran nilai-nilai yang terdapat dalam data yang bersangkutan dan membandingkannya dengan data lainnya. Rata-rata sedemikian itu dapat dianggap sebagai nilai sentral dan dapat digunakan sebagai pengukuran lokasi sebuah distribusi frekuensi.

Pada hakikatnya, pengertian tentang rata-rata itu sendiri cukup membingungkan bagi sebagian besar orang yang belum pernah mempelajari metode statistik. Bagi mereka, metode menghitung rata-rata hanya satu macam saja. Para statistisi telah memperkenalkan bermacam-macam rata-rata dengan nama-nama yang khas pula. Rata-rata hitung, median, modus, rata-rata ukur dan rata-rata harmonis merupakan jenis rata-rata yang lazim digunakan sebagai pengukuran lokasi atau pengukuran tendensi central (central tendency) dari sebuah sebaran data.

Pengertian Distribusi Frekuensi

Data primer umumnya diperoleh dari hasil pengukuran atau observasi langsung terhadap objek yang menjadi fokus kita. Namun kadang kala kita juga menggunakan data yang diperoleh dari hasil pengumpulan data sekunder yang telah ada. Setelah data terkumpul mulai timbul sebuah pertanyaan yaitu mau diapakan ini data ??

Biasanya dari data primer atau sekunder data dicatat seperti dibawah ini :

53,53 63,14 49,03 55,15 67,79

63,49 58,63 50,84 51,77 41,22

73,55 50,74 56,00 46,98 46,33

62,66 66,60 59,16 50,37 44,32

52,49 53,35 61,61 55,54 50,94

33,38 52,26 47,92 64,00 58,94

34,88 58,87 59,84 56,23 42,59

45,77 63,28 48,75 69,79 56,71

70,51 56,72 66,12 59,06 44,54

48,10 47,83 56,31 51,54 44,88

58,21 44,14 67,48 58,77 53,94

61,50 50,91 34,38 63,85 36,41

57,07 45,51 71,16 55,78 56,57

65,41 69,65 54,96 52,26 45,01

51,61 47,76 29,10 53,02 73,53

44,06 47,54 50,09 39,19 48,97

60,48 74,63 54,31 55,27 44,48

63,48 43,01 52,94 50,75 51,31

40,48 48,67 66,19 57,29 55,05

56,34 32,61 62,98 45,09 37,57

54,09 51,74 35,54 38,87 27,43

51,13 60,36 54,51 52,43 26,87

20,07

Jika data yang kita peroleh hanya dicatat seperti di atas, maka tidak begitu besar kegunaannya bagi pengambaran peristiwa-peristiwa yang bersifat kuantitatif. Ilmu Statistika sebetulnya memberikan cara untuk menganalisa data kuantitatif yang bervariasi. Meskipun demikian, sebelum data tersebut dapat dianalisa secara baik, kesemuanya sebaiknya disusun kedalam bentuk yang mudah dimengerti serta berguna bagi tujuan analisa tersebut.

Penyusunan data yang paling sederhana adalah dalam bentuk urutan (array). Data disusun teratur dari nilai ujian terkecil hingga nilai ujian tersebar atau sebaliknya. Urutan data diatas dapat disusun sebagai berikut :

20,07 44,88 50,94 55,27 61,50

26,87 45,01 51,13 55,54 61,61

27,43 45,09 51,31 55,78 62,66

29,10 45,41 51,54 56,00 62,98

32,61 45,77 51,61 56,23 63,14

33,88 46,33 51,74 56,31 63,28

34,38 46,98 51,77 56,34 63,48

34,88 47,54 52,26 56,57 63,49

35,54 47,76 52,26 56,71 63,85

36,41 47,83 52,43 56,72 64,00

37,57 47,92 52,49 57,07 65,41

38,87 48,10 52,94 57,29 66,12

39,19 48,67 53,02 58,21 66,19

40,48 48,75 53,35 58,63 66,60

41,22 48,97 53,53 58,77 67,48

42,59 49,03 53,94 58,87 67,79

43,01 50,09 54,09 58,94 69,65

44,06 50,37 54,31 59,06 69,79

44,14 50,74 54,51 59,16 70,51

44,48 50,75 54,96 59,84 71,16

44,54 50,84 55,05 60,36 73,53

44,82 50,91 55,15 60,48 73,55

74,63

Dari urutan (array) diatas, dapat diperoleh informasi bahwa data terkecil adalah 20,07 dan data terbesar adalah 74,63. Jarak antara dari data tersebut adalah 74,63 - 20,07 = 54,56. Jarak (range) adalah beda antara nilai terendah dan nilai tertinggi dalam suatu urutan. Namun perlu diperhatikan urutan itu sendiri bukan merupakan cara penyusunan yang memuaskan guna menggambarkan distribusi data statistik.

Bentuk penyusunan data yang lebih baik lagi dari urutan adalah distribusi frekuensi. Distribusi frekuensi merupakan salah satu bentuk penyusunan data yang teratur dengan menggolongkan besar kecilnya angka-angka yang bervariasi ke dalam kelas-kelas tertentu seperti pada gambar dibawah ini.

Pada umumnya dalam distribusi frekuensi, tiap kelas memiliki 2 batas kelas (class limit). Batas kelas ialah nilai batas tiap kelas dalam sebuah distribusi dan digunakan sebagai pedoman guna memasukkan angka-angka hasil observasi ke dalam kelas-kelas yang sesuai. Contoh pada gambar diatas kelas pertama dari distribusi frekuensi memiliki batas kelas bawah (lower class limit) sebesar 20.00 dan batas kelas atas (upper class limit) sebesar 29.99. Semua nilai yang terletak 19.995 dan 20.005 dicatat menjadi 20.00 karena data tersebut diperhitungkan hingga 2 angka di belakang koma. Secara teoritis, kelas pertama sebetulnya memiliki semua nilai-nilai antara 19.995 dan 29.995 inklusif. Oleh karena itu dua batas tersebut merupakan tepi kelas (class-boundaries) atau batas teorities (true limits). Selain itu didapat pula secara teoritis, interval kelas merupakan lebar dari sebuah kelas dan dihitung dari perbedaan antara kedua tepi kelas diatas yaitu 29.995 – 19.995 = 10. Titik tengah (mid point atau class mark) suatu kelas dihitung dari rata-rata hitung dari kedua batas kelasnya atau tepi kelasnya yaitu (29.995 + 19.995)/2 = 24.995.

Perlu diingat bahwa penyajian data ke dalam distribusi frekuensi membawa suatu konsekuensi logis bahwa ada beberapa informasi yang berasal dari data akan hilang. Karena kita tidak dapat mengatahui secara pasti berapa besar nilai data tersebut. Namun demikian kerugian hilangnya informasi jauh lebih sedikit dibandingkan dengan keuntungan yang diperoleh dari kegunaan distribusi itu sendiri.

Fungsi Grafik Statistik

Grafik ? Pernah dengar kata ini ? Pasti..pernah, sejak kita di bangku SD mungkin kita pernah diberikan materi ini. Namun pernahkah kita memanfaatkan grafik ini dalam aplikasi keseharian kita. Pada sesi ini akan kita bahas mengenai apa fungsi grafik secara statistik.

Semua data kuantitatif dapat disajikan dalam bentuk tabel atau grafik. Penyajian data dalam bentuk grafik umumnya lebih menarik perhatian dan mengesankan. Bayangkan jika kamu seorang pimpinan baik itu perusahaan atau organisasi yang sibuk dan kurang memiliki waktu untuk membaca data, maka grafik statistik ini umumnya sangat membantu. Oleh karena itu oleh para marketer yang menghadapi konsumen yang memiliki sedikit waktu untuk fokus biasanya menggunakan grafik statistik dalam iklannya. Marketer biasanya memfungsikan grafik statistik sebagai alat untuk memberikan kesan yang mendalam terhadap ciri-ciri produk/jasa yang diiklankan.

Penyajian data secara grafis hanya bersifat approsimatif , simpel, mudah dan menarik. Sehingga jika kamu ingin melakukan analisis dan interpretasi mendalam seperti uji hipotesis maka tidak dapat dilakukan dengan menggunakan data grafik. Oleh karena itu penulis menganjurkan untuk menggunakan data yang ada dalam tabel statistik referensi yang pernah kita bahas pada sesi sebelumnya. (AWK)

Tabel Referensi dan Tabel Ikhtisar

Tahukah kamu bahwa tabel statistik ada 2 kategori ? Ya..dalam statistik kita mengenal 2 jenis tabel yaitu tabel referensi (reference table) dan tabel ikhtisar (summary table). Tabel referensi sebenarnya memiliki karakteristik khusus yaitu tabel ini bersifat gudang seluruh data. Hal ini wajar karena tabel referensi memuat semua data-data yang terperinci dan disusun untuk kepentingan referensi. Tabel-tabel yang terdapat dalam sensus umumnya merupakan tabel referensi. Fungsi tabel seperti itu bersifat umum sekali karena data-datanya dapat digunakan sebagai input dari berbagai analisis statistik. Gambar dibawah ini merupakan contoh dari tabel referensi.

Selain itu dikenal pula tabel ikhtisar yang terkenal dengan tabel naskah (text table). Tabel ini umumnya berbentuk singkat, sederhana dan mudah dimengerti. Fungsi tabel sedemikian itu ialah memberikan gambaran yang sistematis tentang peristiwa yang merupakan hasil penelitian atau observasi. Tabel ikhtisar biasanya datanya diambil dari tabel referensi. Gambar dibawah ini merupakan contoh dari tabel ikhtisar.

5 Langkah Jitu yang Menentukan…

Pernahkah kamu menghadapi dosen pembimbing dalam bidang skripsi atau tesis ? Yup..pernah. Biasanya dosen pembimbing acap kali memberikan arahan langkah jitunya yang selalu diikuti oleh setiap mahasiswa bimbingannya..apakah itu..?

5 langkah jitu …merupakan langkah dasar dalam melakukan suatu penelitian/skripsi/tesis maupun pemecahan masalah lainnya menggunakan statistik sebagai metodenya. Langkah dasar itu diantaranya adalah :

1) Perencanaan penelitian

2) Pengumpulan data atau fakta

3) Pengolahan dan penataan data

4) Penyajian data ke dalam bentuk tabel dan grafik.

5) Analisa dan intrepretasi data.

Berikut ini adalah bagan metode penelitian berdasarkan 5 langkah jitu diatas.

Asal Muasal Penggunaan Metode Statistik

Mengetahui sejarah pengunaan metode statistik menjadi hal yang sangat menarik bagi setiap pembelajar. Selain itu juga hal tersebut menjadi bagian yang tidak terpisahkan dalam memahami statistik secara utuh.

Pengunjung sekalian, tahu kah kamu ? bahwa pengunaan metode statistik dalam penelitian ilmiah sebetulnya dimulai sejak tahun 1880 yang dirintis oleh F. Galton. Dia mencoba melakukan korelasi didalam penelitian ilmu hayat. Pada jaman itu, penggunaan metode statistik dalam penelitian ilmu hayat dan sosial sangat tidak lazim dilakukan. Bahkan pada abad ke-19, acapkali terjadi kecaman-kecaman pedas kepada siapa saja yang menggunakannya. Salah satunya adalah Karl Pearson yang mempelopori pengunaan metode statistik dalam berbagai penelitian biologinya maupun pemecahan persoalan yang bersifat sosio-ekonomis.

Singkatnya metode statistik moderen yang dikenal saat ini merupakan produk pengembangan statistik yang digunakan dalam penelitian ilmiah baik di bidang biologi, pertanian dan ekonomi pada waktu itu. Kemudian terjadi kemajuan yang pesat sejak tahun 1918-1935 dimana ketika itu R. Fisher memperkenalkan analisa ragam ke dalam literatur statistik.

Pada abad ke-20, metode statistik merupakan bidang pengetahuan yang sedang mengalami pertumbuhan yang pesat. Metodenya berkembang seiringan dengan penemuan-penemuan penting yang pesat oleh para matematisi dan statistisi guna menjawab persoalan-persoalan yang dihadapi. Sehingga menjadikan metode statistik menjadi ilmu penegtahuan yang mempengaruhi setiap aspek kehidupan manusia moderen.

Perencanaan dan evaluasi hasil penelitian secara statistik di bidang teknologi memungkinkan kita melakukan perbaikan dan penyempurnaan terhadap hasil penemuan yang berguna bagi umat manusia.

Percobaan (Eksperimen)

Percobaan (Eksperimen) adalah suatu proses atau hasil kajian yang dalam pengumpulan data, hasilnya yang tidak diketahui. Dalam statistik, istilah ini biasanya terbatas pada situasi di mana peneliti memiliki kontrol atas beberapa kondisi di mana suatu percobaan berlangsung.

Contoh
Sebelum memperkenalkan terapi obat baru untuk mengurangi tekanan darah tinggi, pabrik melakukan percobaan untuk membandingkan efektivitas obat baru dengan resep obat yang ada saat ini. Subjek baru yang didiagnosa diambil dari sekelompok praktek umum setempat. Setengah dari mereka dipilih secara acak untuk menerima obat baru, sisanya menerima obat yang ada sekarang. Jadi, para peneliti memiliki kontrol atas jenis subyek diambil dan merupakan cara di mana mereka dialokasikan untuk dilakukan perlakuan.

Statistika Inferensia

Statistika Inferensia memanfaatkan informasi dari sampel untuk menarik kesimpulan tentang populasi dari mana sampel diambil.

Data Ordinal

Satu set data dikatakan data ordinal jika nilai-nilai / pengamatan data tersebut dapat diperingkatkan atau memiliki skala peringkat. Anda dapat menghitung dan mengurutkan, tapi tidak dapat diukur.

Kategori untuk suatu set data ordinal memiliki suatu urutan yang alami, misalnya, misalkan sekelompok orang diminta untuk merasakan varietas rasa biskuit dan mengklasifikasikan setiap biskuit pada peringkat skala 1 sampai 5, yang menunjukkan sangat tidak suka, tidak suka, netral, suka , sangat suka. Peringkat 5 menunjukkan lebih tinggi daripada peringkat 4.

Namun, perbedaan antara titik pada skala tidak harus selalu sama. Misalnya, perbedaan dalam kenikmatan dinyatakan dengan memberikan nilai dari 2 lebih dari 1 mungkin akan jauh lebih sedikit daripada perbedaan dalam kenikmatan dinyatakan dengan memberikan peringkat 4 dan bukan 3.

Data Nominal

Satu set data dikatakan data nominal jika nilai/pengamatan data tersebut dapat diberi kode dalam bentuk angka di mana angka-angka tersebut hanya label. Anda dapat menghitung tetapi tidak dapat diurutkan atau diukur. Sebagai contoh, dalam sebuah kumpulan data, laki-laki dapat dikodekan dengan 0, perempuan dengan 1; status perkawinan seorang individu dapat dikodekan sebagai Y jika menikah, N jika tidak menikah.

Data Kategorik

Satu set data dikatakan data kategori jika nilai-nilai atau pengamatan data tersebut dapat diurutkan sesuai dengan kategori. Masing-masing nilai dipilih dari seperangkat kategori yang tidak tumpang tindih. Sebagai contoh, sepatu di lemari dapat diurutkan menurut warna: karakteristik 'warna' dapat memiliki kategori yang tidak tumpang tindih 'hitam', 'cokelat', 'merah' dan 'lain'. Orang mempunyai karakteristik 'jender' dengan kategori 'laki-laki' dan 'wanita'.

Kategori harus dipilih hati-hati karena pilihan yang buruk dapat merugikan hasil penyelidikan. Setiap nilai yang harus memiliki satu dan hanya satu kategori, dan tidak boleh ada keragu-raguan tentang masuk dalam kategori yang mana.

Respon Ayah dan Keluarga

Reaksi orangtua dan keluarga terhadap bayi yang baru lahir, berbeda-beda. Hal ini dapat disebabkan oleh berbagai hal, diantaranya reaksi emosi maupun pengalaman. Masalah lain juga dapat berpengaruh, misalnya masalah pada jumlah anak, keadaan ekonomi, dan lain-lain. Respon yang mereka perlihatkan pada bayi baru lahir, ada yang positif dan ada juga yang negatif.

Respon Positif
Respon positif dapat ditunjukkan dengan:

1. Ayah dan keluarga menyambut kelahiran bayinya dengan bahagia.
2. Ayah bertambah giat bekerja untuk memenuhi kebutuhan bayi dengan baik.
3. Ayah dan keluarga melibatkan diri dalam perawatan bayi.
4. Perasaan sayang terhadap ibu yang telah melahirkan bayi.

Respon Negatif
Respon negatif dapat ditunjukkan dengan:

1. Kelahiran bayi tidak dinginkan keluarga karena jenis kelamin yang tidak sesuai keinginan.
2. Kurang berbahagia karena kegagalan KB.
3. Perhatian ibu pada bayi yang berlebihan yang menyebabkan ayah merasa kurang mendapat perhatian.
4. Faktor ekonomi mempengaruhi perasaan kurang senang atau kekhawatiran dalam membina keluarga karena kecemasan dalam biaya hidupnya.
5. Rasa malu baik bagi ibu dan keluarga karena anak lahir cacat.
6. Anak yang dilahirkan merupakan hasil hubungan zina, sehingga menimbulkan rasa malu dan aib bagi keluarga.

Perilaku orang tua yang dapat mempengaruhi ikatan kasih sayang antara orang tua terhadap bayi baru lahir, terbagi menjadi:

1. Perilaku memfasilitasi.
2. Perilaku penghambat.

Perilaku Memfasilitasi

1. Menatap, mencari ciri khas anak.
2. Kontak mata.
3. Memberikan perhatian.
4. Menganggap anak sebagai individu yang unik.
5. Menganggap anak sebagai anggota keluarga.
6. Memberikan senyuman.
7. Berbicara/bernyanyi.
8. Menunjukkan kebanggaan pada anak.
9. Mengajak anak pada acara keluarga.
10. Memahami perilaku anak dan memenuhi kebutuhan anak.
11. Bereaksi positif terhadap perilaku anak.

Perilaku Penghambat

1. Menjauh dari anak, tidak memperdulikan kehadirannya, menghindar, menolak untuk menyentuh anak.
2. Tidak menempatkan anak sebagai anggota keluarga yang lain, tidak memberikan nama pada anak.
3. Menganggap anak sebagai sesuatu yang tidak disukai.
4. Tidak menggenggam jarinya.
5. Terburu-buru dalam menyusui.
6. Menunjukkan kekecewaan pada anak dan tidak memenuhi kebutuhannya.

Respon orang tua terhadap bayinya dipengaruhi oleh 2 faktor, yaitu:

1. Faktor internal.
2. Faktor eksternal.

Faktor Internal
Yang termasuk faktor internal antara lain genetika, kebudayaan yang mereka praktekkan dan menginternalisasikan dalam diri mereka, moral dan nilai, kehamilan sebelumnya, pengalaman yang terkait, pengidentifikasian yang telah mereka lakukan selama kehamilan (mengidentifikasikan diri mereka sendiri sebagai orang tua, keinginan menjadi orang tua yang telah diimpikan dan efek pelatihan selama kehamilan.

Faktor Eksternal
Yang termasuk faktor eksternal antara lain perhatian yang diterima selama kehamilan, melahirkan dan postpartum, sikap dan perilaku pengunjung dan apakah bayinya terpisah dari orang tua selama satu jam pertama dan hari-hari dalam kehidupannya.

Kondisi yang Mempengaruhi Sikap Orang Tua Terhadap Bayi

1. Kurang kasih sayang.
2. Persaingan tugas orang tua.
3. Pengalaman melahirkan.
4. Kondisi fisik ibu setelah melahirkan.
5. Cemas tentang biaya.
6. Kelainan pada bayi.
7. Penyesuaian diri bayi pascanatal.
8. Tangisan bayi.
9. Kebencian orang tua pada perawatan, privasi dan biaya pengeluaran.
10. Gelisah tentang kenormalan bayi.
11. Gelisah tentang kelangsungan hidup bayi.
12. Penyakit psikologis atau penyalahgunaan alkohol dan kekerasan pada anak.

Respon Antara Ibu dan Bayi Sejak Kontak Awal Hingga Tahap Perkembangannya

1. Touch (Sentuhan). Ibu memulai dengan sebuah ujung jarinya untuk memeriksa bagian kepala dan ekstremitas bayinya. Perabaan digunakan sebagai usapan lembut untuk menenangkan bayi.
2. Eye to Eye Contact (Kontak Mata). Kesadaran untuk membuat kontak mata dilakukan kemudian dengan segera. Kontak mata mempunyai efek yang erat terhadap perkembangan dimulainya hubungan dan rasa percaya sebagai faktor yang penting dalam hubungan manusia pada umumnya.
3. Odor (Bau Badan). Indera penciuman pada bayi baru lahir sudah berkembang dengan baik dan masih memainkan peran dalam nalurinya untuk mempertahankan hidup. Indera penciuman bayi akan sangat kuat, jika seorang ibu dapat memberikan bayinya Asi pada waktu tertentu.
4. Bodi Warm (Kehangatan Tubuh). Jika tidak ada komplikasi yang serius, seorang ibu akan dapat langsung meletakkan bayinya di atas perut ibu, baik setelah tahap kedua dari proses melahirkan atau sebelum tali pusat dipotong. Kontak yang segera ini memberi banyak manfaat baik bagi ibu maupun si bayi yaitu terjadinya kontak kulit yang membantu agar si bayi tetap hangat.
5. Voice (Suara). Respon antara ibu dan bayi berupa suara masing-masing. Orang tua akan menantikan tangisan pertama bayinya. Dari tangisan itu, ibu menjadi tenang karena merasa bayinya baik-baik saja (hidup). Bayi dapat mendengar sejak dalam rahim, jadi tidak mengherankan jika ia dapat mendengarkan suara-suara dan membedakan nada dan kekuatan sejak lahir, meskipun suara-suara itu terhalang selama beberapa hari oleh sairan amniotik dari rahim yang melekat dalam telinga.
6. Entrainment (Gaya Bahasa). Bayi baru lahir menemukan perubahan struktur pembicaraan dari orang dewasa. Artinya perkembangan bayi dalam bahasa dipengaruhi kultur, jauh sebelum ia menggunakan bahasa dalam berkomunikasi. Dengan demikian terdapat salah satu yang akan lebih banyak dibawanya dalam memulai berbicara (gaya bahasa). Selain itu juga mengisyaratkan umpan balik positif bagi orang tua dan membentuk komunikasi yang efektif.
7. Biorhythmicity (Irama Kehidupan). Janin dalam rahim dapat dikatakan menyesuaikan diri dengan irama alamiah ibunya seperti halnya denyut jantung. Salah satu tugas bayi setelah lahir adalah menyesuaikan irama dirinya sendiri. Orang tua dapat membantu proses ini dengan memberikan perawatan penuh kasih sayang secara konsisten dan dengan menggunakan tanda keadaan bahaya bayi untuk mengembangkan respon bayi dan interaksi sosial serta kesempatan untuk belajar.

Referensi
Ambarwati, 2008. Asuhan Kebidanan Nifas. Yogyakarta: Mitra Cendikia. (hlm: 65-71).
Bahiyatun. 2009. Buku Ajar Asuhan Kebidanan Nifas Normal. Jakarta: EGC. (hlm: 55-56). books.google.co.id/books?id=ZkPup-5Ozy8C&pg=PA54&lpg=PA54&dq=pengertian+bounding+attachment&source=….
Desty, dkk. 2009. Respon Orang Tua Terhadap Bayi Baru Lahir. Akademi Kebidanan Mamba’ul ‘Ulum Surakarta.
Saleha, 2009. Asuhan Kebidanan Pada Masa Nifas. Jakarta: Salemba Medika (hlm: 45-48).
Suherni, 2007. Perawatan Masa Nifas. Yogyakarta: Fitramaya. (hlm: 66-67).

Arti Statistik

Pada awalnya jaman romawi, kata “statistik” diartikan sebagai informasi-informasi yang dibutuhkan oleh negara dan berguna bagi negara. Informasi tersebut dipergunakan oleh negara untuk memperlanjar penarikkan pajak dan memobilisasi rakyat untuk bergabung dalam angkatan perang. Biasanya sitiap akhir bulan desember, Caesar Agustus dari kerajaan romawi mengeluarkan sebuah peraturan yaitu bahwa setiap orang wajib kembali ke kota masing-masing tempat awalnya dan melakukan registrasi. Registrasi yang diterapkan tersebut berupa pencatatan informasi dari seluruh rakyat berupa nama, usia, jenis kelamin, pekerjaan, dan jumlah keluarga. Hal tersebut sebenarnya dikenal sebagai data sensus pada saat ini.

Lambat laun, kemudian “statistik” diartikan sebagai sebuah data kuantitatif baik yang sudah tersusun dalam bentuk tabel atau belum tersusun. Kemudian “statistik” dikenal sebagai kumpulan data yang berisikan angka-angka. Hingga kini pengertian tersebut masih populer dan tetap melekat dalam pikiran orang awam.