Peran Data & Statistika dalam Ilmu Ekonomi

Tidak bisa dipungkiri bahwa data dan statistika memiliki peran sentral dalam kajian ilmu ekonomi. Kedua konsep ini bukan sekadar elemen tambahan, melainkan fondasi yang memungkinkan inovasi dan perkembangan bisnis. Mari kita telaah lebih lanjut.

Definisi dan Ragam Statistika

Statistika memiliki peran vital dalam mendukung proses pengambilan keputusan. Ini karena statistika adalah alat metodologis yang digunakan untuk merumuskan informasi bermanfaat berdasarkan data yang tersedia. Proses pengambilan keputusan melalui statistika melibatkan pengumpulan, pengorganisasian, penyajian, dan analisis data. Melalui proses ini, statistika membantu membuat pengambilan keputusan menjadi lebih efektif.

Secara garis besar, statistika terbagi menjadi dua jenis, yakni statistika deskriptif dan statistika inferensial.

Statistika deskriptif merangkum informasi penting dari kumpulan data, mencakup pengumpulan, pengorganisasian, dan penyajian data melalui grafik, tabel, dan sebagainya.

Misalnya, seorang guru memiliki data hasil ujian dari 100 siswa dan menggunakan statistika deskriptif untuk merangkum data tersebut. Dengan demikian, ia dapat mengevaluasi kinerja siswa secara keseluruhan serta distribusi nilai yang diperoleh siswa.

Sementara itu, statistika inferensial mengacu pada penarikan kesimpulan tentang populasi berdasarkan data sampel. Populasi merujuk pada seluruh kumpulan objek, sementara sampel adalah sebagian dari populasi.

Sebagai contoh, seseorang ingin menyelidiki perilaku merokok di sebuah sekolah, sehingga ia melakukan survei terhadap 50 siswa. Seluruh siswa di sekolah tersebut merupakan populasi, sedangkan siswa yang menjadi responden survei adalah sampel.

Dalam konteks ini, terdapat dua jenis deskripsi numerik dalam statistika.

Deskripsi numerik tentang populasi disebut parameter populasi, sedangkan deskripsi numerik tentang sampel disebut statistik sampel.

Misalnya, rata-rata uang saku mingguan dari keseluruhan siswa di suatu sekolah adalah Rp250.000. Namun, survei terhadap 100 siswa menunjukkan bahwa rata-rata uang saku mingguan yang mereka terima adalah Rp200.000. Rata-rata uang saku mingguan sebesar Rp250.000 diperoleh dari populasi, sehingga disebut parameter populasi, sedangkan rata-rata sebesar Rp200.000 diperoleh dari sampel, sehingga disebut statistik sampel.

Jenis Data

Dalam dunia statistika, data terbagi menjadi dua jenis utama, yaitu data kuantitatif dan data kualitatif.

Data kuantitatif mengandung informasi dalam bentuk angka atau bilangan. Data ini berguna untuk menggambarkan atau mengukur suatu fenomena atau karakteristik dalam bentuk kuantitas. Sebagai contoh, data kuantitatif bisa berupa jumlah anak dalam sebuah keluarga, harga barang di pasar, berat badan seseorang, dan lain sebagainya. Data kuantitatif memungkinkan analisis statistik dan pemrosesan matematis untuk mendapatkan pemahaman yang lebih mendalam tentang topik atau masalah yang sedang diteliti.

Di sisi lain, data kualitatif berisi informasi verbal atau non-numerik. Ini bisa berupa jenis tumbuhan, etnis, nama sekolah, dan lainnya. Sebagai contoh, untuk membedakan jenis data kuantitatif dan kualitatif, seorang guru membuat daftar nama siswa beserta nilai ujian mereka. Nama siswa dalam daftar tersebut adalah data kualitatif karena berupa informasi verbal, sedangkan nilai ujian siswa adalah data kuantitatif karena berisi informasi numerik.

Variabel

Saat melakukan investigasi statistik, fokus utama adalah pada orang, objek, atau peristiwa dengan karakteristik tertentu. Karakteristik yang menjadi perhatian ini disebut variabel. Variabel terbagi menjadi dua jenis, yaitu variabel kualitatif dan variabel kuantitatif.

Variabel kualitatif dijelaskan secara verbal atau non-numerik, seperti jenis kelamin, ras, atau jenis pekerjaan. Sementara variabel kuantitatif dijelaskan dalam bentuk numerik atau bilangan, dan dibagi menjadi variabel diskrit dan variabel kontinu.

Variabel diskrit memiliki karakteristik berupa bilangan bulat yang diperoleh dari hasil perhitungan, misalnya jumlah anak. Sedangkan variabel kontinu memiliki karakteristik berupa bilangan riil yang diperoleh dari hasil pengukuran, seperti berat badan atau tinggi badan.

Skala Pengukuran

Pembahasan tentang data dan statistika juga mencakup skala pengukuran. Dalam memilih metode statistika yang sesuai untuk menganalisis data, penting untuk memahami perbedaan antara skala pengukuran. Skala pengukuran data diklasifikasikan menjadi empat kategori utama, yaitu nominal, ordinal, interval, dan rasio.

Skala nominal adalah skala pengukuran paling rendah di antara keempatnya. Skala ini hanya melibatkan pengelompokan atau kategorisasi data, dengan memberikan nama atau label untuk membedakan antara kategori atau kelompok data. Contoh data berskala nominal adalah jenis kelamin atau etnis, yang diberikan label atau kode untuk membedakan antara kategori tersebut.

Skala ordinal mencerminkan tingkat pengukuran yang lebih kuat daripada skala nominal. Dalam skala ordinal, data dapat dikategorikan dan diurutkan berdasarkan karakteristik tertentu, tetapi perbedaan antara nilai-nilai tersebut tidak dapat ditentukan. Contoh data berskala ordinal adalah skala penilaian, seperti “baik sekali”, “cukup baik”, “biasa saja”, atau “buruk”.

Skala interval memungkinkan untuk membedakan nilai setiap data, selain dari kategorisasi dan penempatan dalam urutan tertentu. Dalam skala ini, titik nol bukanlah titik mutlak yang menyatakan ketiadaan dari objek yang diukur. Contoh data berskala interval adalah suhu ruangan, di mana suhu 0°C tidak berarti ketiadaan suhu, dan perbedaan antara suhu 40°C dan 20°C tidak menunjukkan dua kali lipat dari suhu.

Terakhir, skala rasio adalah tingkat pengukuran paling kuat. Data dalam skala ini memiliki semua karakteristik skala sebelumnya dan juga memungkinkan perbandingan (rasio) antara setiap nilai. Contoh data berskala rasio adalah berat badan, di mana perbedaan antara 60 kg dan 50 kg dapat diinterpretasikan sebagai 10 kg lebih berat, dan perbedaan antara 60 kg dan 30 kg dapat diinterpretasikan sebagai dua kali lipat.

Demikianlah, data dan statistika merupakan elemen esensial dalam ilmu ekonomi. Keduanya saling terkait dan tak dapat dipisahkan dalam pembelajaran dan pengembangan pemahaman tentang berbagai aspek ekonomi.