Langsung ke konten utama

Makna Kata: Statistika dan Statistik, Apa Bedanya?


Ada sebuah kelucuan pagi ini, yang menurut saya menarik untuk dibagi. Di busway pagi tadi, seorang penumpang di samping saya sedang asyik membaca sebuah koran olahraga. Saya yang sesekali mengintip apa yang sedang dibacanya itu seketika tertawa, saat melihat sebuah tabel yang terletak di pinggir kanan halaman yang sedang dibacanya. Tabel itu memuat informasi mengenai klasemen sementara sebuah kompetisi lokal yang konon kabarnya tidak diakui lagi eksistensinya oleh FIFA.

Hal yang membuat saya tertawa bukan nasib kompetisi yang kini mirip liga antar kampung itu, tetapi header tabel yang memuat kata "STATISTIKA". Melihat kata itu, ingatan saya kembali tertuju pada pengalaman seorang mahasiswa jurusan Statistika Institut Pertanian Bogor (IPB) di atas KRL ekonomi─tentu saja pengalaman ini tidak terjadi di atas gerbong─yang sedang ditumpanginya. Di atas kereta, dalam perjalanan menuju Kampus Darmaga, dia ditanya oleh seorang lelaki paruh baya perihal di jurusan mana sang mahasiswa sedang berkuliah. Dengan penuh rasa bangga sang mahasiswa menjawab, “Jurusan Statistika Pak”. Mendengar jawaban sang mahasiswa, lelaki paruh baya itu mengangguk antusias, seraya berucap, “Ohhh, yang ngurusin skor sepak bola itu ya?”. Mendengar ucapan lelaki paruh baya itu sang mahasiswa hanya tersenyum kecut, sembari berucap, ”Iya, salah satunya”. Meskipun dia tahu, apa yang dikatakan oleh lelaki paruh baya itu sebetulnya amat sedikit nilai ketepatannya. Lebih tepatnya, sebuah kekeliruan.

Kekeliruan dalam memahami makna kata statistika dan statistik memang lazim terjadi di masyarakat kita. Makna kedua kata ini, begitu pula dengan perbedaan keduanya adalah sesuatu yang kabur pada banyak orang, meskipun telah digunakan secara luas dan sering didengar. Karenanya, tulisan ini bertujuan untuk sedikit meluruskan pemaknaan keliru terhadap kedua kata itu. Dan semoga dengan membaca tulisan ini, Anda bisa memahami kenapa penggunaan kata “STATISTIKA” pada kasus di atas saya sebut sebagai sebuah kelucuan dan membuat saya sedikit tertawa ketika membacanya.
*****
Kata statistika dan statistik sejatinya adalah kata serapan dari bahasa Inggris, yakni kata statistics dan statistic. Dua kata ini memiliki makna yang sangat berbeda, meskipun hanya dibedakan oleh kehadiran huruf ‘s’ pada bagian akhir salah satu kata.

Kata statistika (statistics) dapat dimaknai sebagai suatu ilmu yang mempelajari segala hal terkait bagaimana merencanakan, mengumpulkan, menganalisis, menginterpretasi, dan mempresentasikan data. Jadi, statistika adalah sebuah ilmu yang berkaitan dengan data, sama seperti matematika (mathematics)ekonometrika (economterics)ekonomika (economics), serta ilmu-ilmu yang lain. Karenanya, kata statistika tidak tepat dan keliru jika digunakan pada header tabel yang memuat informasi mengenai daftar klasemen sementara sebuah liga sepokbola seperti yang saya kisahkan di atas. Dan tentu saja ini adalah sebuah kelucuan. Karena statistika sebagai ilmu sama sekali tidak ada hubungannya dengan daftar klasemen sebuah turnamen sepakbola.

Sementara itu, kata statistik (statistic) dapat dimaknai sebagai informasi atau data. Data yang dimaksudkan di sini biasanya merujuk pada informasi kuantitatif berupa angka (number) yang dikumpulkan (collect) melalui kegiatan pengumpulan data seperti sensus atau survei, misalnya pada frasa ‘Badan Pusat Statistik (BPS)’. Jadi, makna kata statistik pada tabel yang memuat informasi kuantitatif mengenai klasemen sementara La Liga atau English Premier League (EPL) adalah data. Begitupula dengan statistik yang menyajikan informasi kuantitatif mengenai jalannya pertandingan antara Manchester United versus Newcastle United tempo hari─seperti jumlah gol, tendangan ke gawang, tendangan melenceng, jumlah kartu kuning atau merah─maknanya juga data.

Selain itu, dalam konteks statistika (ilmu statistik) kata statistik (statistic) dimaknai sebagai informasi yang diperoleh dari sampel─bagian atau subset dari populasi─yang merupakan penduga (estimator) dari karakteristik populasi (parameter) yang biasanya tidak diketahui secara pasti nilainya. Singkat kata, semua informasi kuantitatif mengenai karakteristik populasi seperti rata-rata dan proporsi yang diperoleh dari sampel disebut statistik. [*]
Semoga mencerahkan.

Komentar

Postingan populer dari blog ini

Bisakah R2 (baca: R kuadrat) Bernilai Negatif?

Koefisien determinasi (R2) merupakan ukuran kecocokan hasil estimasi sebuah model regresi linier dengan data yang dimodelkan, atau biasa disebut ukuran goodness of fit dari sebuah model regresi linier. Dengan lain perkataan, R2 menunjukkan seberapa dekat garis regresi yang diestimasi dengan data yang sebenarnya atau seberapa besar proporsi variasi variabel respon yang dapat dijelaskan oleh garis regresi. Ukuran ini dapat digunakan jika semua asumsi terkait residual telah terpenuhi. Bisakah R2 Bernilai Negatif? Pada dasarnya, R2 tidak pernah bernilai negatif, kecuali model regresi yang digunakan tanpa intersep. Jika model regresi yang digunakan tanpa intersep, maka R2 tidak bermakna meskipun bernilai positif. Kelemahan mendasar dari  R2 adalah nilainya yang selalu bertambah ketika dilakukan penambahan variabel bebas ke dalam model, meskipun variabel tersebut tidak begitu penting dalam menjelaskan variabel respon (tidak signifikan). Untuk mengatasi hal ini digunakan R

Kesalahan Spesifikasi Model: Penyebab dan Solusi

Dalam ekonometrika, ketika kita bekerja dengan model-model struktural, yakni model dimana hubungan antara variabel dalam model didasarkan pada suatu kerangka teori ekonomi, keselahan spesifikasi model kerap kali terjadi. Hal ini merupakan masalah serius yang sering terjadi pada penelitian yang menggunakan model ekonometrik, khususnya regresi, sebagai  alat analisis. Kesalahan spesifikasi menyebabkan model yang dihasilkan tidak dapat digunakan untuk kepentingan analisis karena dapat menyesatkan ( misleading ). Sedikitnya,  ada dua gejala yang dapat dijadikan acuan untuk mengetahui kalau model yang kita gunakan mengalami kesalahan spesifikasi. Dua gejala tersebut adalah sebagai berikut: 1.   Hasil running model menunjukkan tanda koefisien regresi yang merepresentasikan arah hubungan antara variabel  penjelas dan variabel respon berseberangan atau tidak sesuai dengan teori.  Meski tidak selalu merupakan gejala terjadinya kesalahan spesifikasi, kehadiran gejala ini me

Di Balik Penurunan Jumlah Petani Gurem

Hingga kini, kemiskinan di Indonesia masih menjadi fenomena sektor pertanian. Secara faktual, sebagian besar penduduk miskin tinggal di desa dan bekerja sebagai petani dan buruh tani. Ditengarai, salah satu penyebab kemiskinan masih berpusat di sektor pertanian adalah penguasaan lahan pertanian oleh petani yang kian sempit. Skala usaha yang kecil mengakibatkan pendapatan dari kegiatan usaha tani tidak mencukupi untuk memenuhi kebutuhan hidup meski kegiatan usaha tani yang dijalankan sebetulnya cukup menguntungkan. Alhasil, kesejahteraan pun begitu sulit direngkuh. Kemarin (2 Desember), Badan Pusat Statistik (BPS) telah merilis jumlah petani gurem hasil Sensus Pertanian tahun 2013 (disingkat ST2013). Menurut BPS, petani gurem didefinisikan sebagai rumah tangga pertanian yang mengusahakan lahan pertanian kurang dari setengah hektar. BPS mencatat, jumlah petani gurem pada Mei 2013 sebanyak 14,25 juta rumah tangga atau sekitar 55,33 persen dari sekitar 26 juta rumah tangga