DATA DAN METODE STATISTIKA DALAM PEMBANGUNAN DAERAH

Transkripsi

1 DATA DAN METODE STATISTIKA DALAM PEMBANGUNAN DAERAH Oleh : Teguh Kristianto Dari pengertian sederhana, data adalah keterangan/bahan/informasi, maka kondisinya harus dapat dipertanggung-jawabkan. Kegunaan data pada umumnya adalah sebagai berikut: 1. Mendapatkan satu gambaran mengenai suatu keadaaan, 2. Mendukung pembuatan keputusan atau pemecahan masalah. Peranan data sangat penting, karena data merupakan bahan baku dalam penyusunan statistik/indikator yang digunakan untuk melihat keadaan, memantau, dan mengevaluasi hasil-hasil yang telah dilaksanakan. Penggambaran situasi dan pengambilan keputusan perlu didukung oleh sekelompok data yang representatif, karena data yang tidak representatif akan menghasilkan suatu penggambaran kondisi yang tidak tepat, kesimpulan yang mengandung bias sangat besar dan menyesatkan, serta bila digunakan dalam pembuatan keputusan, maka keputusan tersebut akan menjadi tidak tepat. Oleh karenanya, para pengguna data perlu memahami beberapa persyaratan data yang baik, serta memiliki nilai tambah jika digunakan dalam suatu proses kajian. Adapun beberapa syarat suatu data dikatakan baik, adalah: 1. Data harus objektif Data harus menggambarkan kondisi seperti apa adanya, sesuai dengan apa yang terjadi (as it is). 2. Data harus dapat mewakili (representatif) Bila dalam pemanfaatan data dimungkinkan untuk melakukan suatu penarikan sampel, maka komponen-komponen yang terdapat didalam unit populasinya, harus terwakili dalam sampel. Jika tidak demikian, maka kesimpulan mengenai populasi tersebut akan menjadi tidak sesuai, karena ada komponen di dalam unit populasi yang tidak terikut-sertakan. 3. Data harus memiliki kesalahan baku (standar error) yang kecil (bila suatu data digunakan dalam menyusun suatu perkiraan). Kesalahan baku merupakan simpangan baku suatu perkiraan dan digunakan untuk mengukur tingkat ketelitian. Makin kecil kesalahan baku suatu perkiraan, maka dapat dikatakan makin telitilah perkiraan tersebut. 4. Data harus tepat waktu Sumedang, 7 Juli

2 Syarat data harus tepat waktu merupakan sesuatu yang penting, jika data tersebut akan digunakan sebagai bahan didalam melakukan pengontrolan suatu pelaksanaan dari rencana yang telah ditetapkan. Dengan demikian maka permasalahan yang terjadi dapat terdeteksi dengan segera, dan pada gilirannya koreksi, serta rekomendasi pemecahannya dapat segera dilakukan. 5. Data harus memiliki hubungan dengan persoalan yang akan dipecahkan (relevant) Pada saat suatu kajian dilakukan, seringkali penyusun dihadapkan dalam situasi kebingungan akibat banyaknya data yang terkumpul. Oleh karenanya penyusun perlu mencermatinya dengan melakukan pemilahan akan kebutuhan data, dengan terlebih dahulu mengidentifikasi pokok permasalahan yang sebenarnya. Hal ini merupakan upaya didalam lebih memaksimalkan peran data, dan juga ketepatan kesimpulan dan rekomendasi yang disusun dari suatu proses kajian, dengan didukung oleh data yang sesuai. A. Jenis Data Karakteristik data perlu diperhatikan oleh para pengguna data pada umumnya, hal ini sebagai upaya didalam pemanfaatannya, karena ketika para pengguna memahami karakteristik data, maka metode analisis yang akan digunakan akan dapat disesuaikan, serta hasil kajiannya akan sesuai dengan konteks permasalahan yang sedang dihadapinya. Jadi pada prinsipnya, data dapat dibagi menurut sifat, sumber dan waktu pengumpulannya. Menurut sifatnya, data dibagi menjadi dua, yaitu data kualitatif dan data kuantitatif. Data kualitatif, adalah data yang tidak berbentuk angka, dan menunjukan kualitas sesuatu, seperti sangat baik, baik, sedang, kurang, sangat kurang. Sedangkan data kuantitatif adalah data yang berbentuk angka, dan memiliki besaran yang dapat dihitung/ dikuantifikasi, seperti keterangan tentang jumlah, rata-rata, persentase, dan rasio. Biasanya data kualitatif besarannya kurang kongkrit bila digunakan dalam pembuatan keputusan. Sebagai contoh: terdapat kenaikan permintaan terhadap suatu produk X, maka tindakan yang harus dilakukan adalah meningkatkan produksi produk X. Akan tetapi berapa besar produksi itu harus ditingkatkan, serta berapa besar tingkat kenaikannya belum dapat diketahui. Pernyataan tersebut kurang baik dan tidak memberikan informasi yang kongkret jika digunakan sebagai laporan, walaupun keberadaan informasi tersebut adalah benar adanya. Oleh karennya, maka perlu adanya dukungan informasi yang lebih kongkret, yaitu melalui ketersediaan data kuantitatif. Jadi seyogyanya, suatu laporan perlu didukung oleh ketersediaan data Sumedang, 7 Juli

3 kuantitatif dan kualitatif, untuk menjadi suatu informasi yang kongkret, dan memiliki nilai tambah. Menurut sumbernya, data dapat dibagi menjadi dua, yaitu data internal dan data eksternal. Data internal adalah data yang dikumpulkan oleh suatu organisasi untuk menggambarkan keadaan atau kegiatan organisasi yang bersangkutan serta berguna untuk keperluan kegiatan harian dan pengawasan internal. Contoh data-data internal adalah data kepegawaian, data keuangan, data produksi, data jumlah pemasaran, dan lainnya. Data eksternal adalah data yang dikumpulkan untuk menggambarkan keadaan atau kegiatan diluar organisasi tersebut. Contoh data eksternal adalah data jumlah penduduk, data pendapatan nasional, data harga-harga, indeks biaya hidup, dan lain sebagainya. Data-data semacam itu biasanya dihasilkan oleh Badan Pusat Statistik, namun dalam pemanfaatannya digunakan oleh unit organisasi lain atau perorangan, sebagai bahan dalam penyusunan suatu laporan ataupun kajian. Jadi baik data internal maupun data eksternal, bisa berupa data primer (data yang dihasilkan dari kegitan pengumpulan langsung dilapangan, seperti sensus maupun survei) dan data sekunder (data yang dihimpun dari penghasil data). Menurut waktu pengumpulannya, data dapat dibagi menjadi dua, yaitu data seketika (cross section data) dan data deret waktu (time series data). Data cross section adalah data yang dikumpulkan pada suatu waktu tertentu, yang menggambarkan kondisi yang terjadi pada saat itu. Contoh data cross section yang sering digunakan adalah Sensus Penduduk yang menggambarkan struktur penduduk pada saat sensus itu dilakukan. Data cross section tidak menggambarkan perubahan-perubahan yang diakibatkan oleh perubahan waktu, sehingga data ini sifatnya statis. Namun demikian data ini bermanfaat sebagai suatu acuan standar untuk melakukan suatu perencanaan lanjutan. Data deret waktu (time series data) adalah data yang dikumpulkan dari waktu ke waktu (misalkan : hari ke hari, minggu ke minggu, bulan ke bulan, atau tahun ke tahun), atau dengan kata lain data ini dikumpulkan berdasarkan periode waktu tertentu. Data deret waktu digunakan untuk melihat perkembangan suatu kegiatan tertentu, misalkan perkembangan produksi, perkembangan pelayanan yang terjadi, perkembangan harga suatu produk tertentu, dan lain sebagainya. Pada sisi lain data deret waktu seringkali digunakan dalam proses peramalan (forecasting), melalui suatu metode atau model tertentu. B. Metode Statistika Pengertian data melalui suatu proses pengumpulan, pengolahan, dan analisis. Oleh karenanya setelah kita memiliki apresiasi terhadap data, maka seharusnya kita juga Sumedang, 7 Juli

4 memiliki apresiasi terhadap statistika, dimana statistika merupakan alat bantu yang seringkali digunakan didalam proses pengumpulan dan analisis data, yang akan dijadikan sebagai bahan informasi. Definisi sederhana mengenai statistika adalah suatu ilmu yang mempelajari cara pengumpulan, pengolahan, penyajian, dan analisis data, serta cara-cara pengambilan kesimpulan dengan mempertimbangkan unsur ketidakpastian berdasarkan konsep peluang (probabilitas). Definisi (statistika) lain yang lebih berorientasi pada teori, adalah Statistics is the science and art of the development and application of the most effective methods of collecting, tabulating, and interpretting quantitative data in such a manner that the fallibility of conclusions and estimates may be assessed by means of inductive reasoning based on the mathematics of probability. Dari definisi mengenai statistika yang telah disebutkan, menunjukkan bahwa ketika kegiatan analisis dan evaluasi dilakukan untuk menghasilkan suatu kesimpulan, dan hasil kesimpulannya akan dijadikan sebagai bahan dalam suatu pengambilan kebijakan, maka statistika menjadi suatu instrumen yang perlu digunakan. Mengapa hal itu menjadi demikian, karena didalam statistika, prosedur penyusunan suatu kesimpulan dilakukan secara runut, dan disesuaikan dengan asumsi-asumsi yang dipersyaratkan. Uraian singkat mengenai definisi statistika, hendaknya cukup untuk memberikan gambaran kepada kita semua, terutama mereka yang seringkali diperhadapkan dalam suatu kegiatan yang berbentuk analisis dan evaluasi, bahwa statistika sebenarnya begitu dibutuhkan, minimal dalam hal pemanfaatan metode-metodenya. Berdasarkan definisi yang disebutkan, telah juga menunjukan bahwa statistika dalam pemanfaatanya tidak hanya digunakan dalam dunia riset saja, akan tetapi juga sudah dan perlu terus ditumbuhkembangkan pemanfaatanya dalam dunia pemerintahan. Namun yang perlu disadari terutama para pengguna dilingkungan pemerintahan, bahwa pemanfaatan statistika tidak mengharuskan untuk memaksakan penggunaan metode-metode yang terlalu rumit, akan tetapi bagaimana kerangka berfikir statistic perlu menjadi sesuatu yang mahfum bagi para aparat pemerintah. C. Istilah Statistika Beberapa definisi dan pengertian dalam statistika yang seringkali digunakan didalam statistika, utamanya beberapa hal yang seringkali dijumpai pada saat pengguna statistika melakukan suatu kajian. 1. Populasi Keseluruhan atau totalitas unit yang akan dijadikan target sasaran didalam suatu kegiatan analisis. Sumedang, 7 Juli

5 2. Sampel Bagian dari totalitas unit (populasi) yang mampu menggambarkan atau memberikan informasi keberadaan dari populasi itu sendiri. 3. Sensus Cara pengumpulan data dan informasi, jika keseluruhan unit didalam populasi dilakukan pengamatan, dengan kata lain sensus dapa dikatakan sebagai suatu pencatatan/ perhitungan yang lengkap. Menurut definisi, sensus memberikan hasil data dengan nilai sebenarnya (true value atau parameter). 4. Sampling Cara pengumpulan data dan informasi dengan hanya melakukan pengambilan sample saja atau tidak secara keseluruhan. Dengan demikian, jika dilakukan sampling maka hasilnya merupakan data dengan nilai perkiraan (estimate value). 5. Survei Pengumpulan data dan informasi untuk menghasilkan data primer melalui prosedur sampling, dimana kuesioner digunakan sebagai alat pengumpulannya. 6. Kuesioner Instrumen yang digunakan dalam mengumpulkan data dan informasi primer, yang terdiri dari serangkaian pertanyaan dan tersusun berurut. 7. Analisis Deskriptif Suatu kegiatan analisis yang dilakukan hanya untuk menggambarkan keberadaan data dan informasi. Dalam analisis deskriptif, upaya pengujian hubungan antar variable belum dilakukan. 8. Analsisi Inferens Suatu kegiatan analisis dimana prosedur pengujian, bakhan metode-metode statistik uji sudah dilakukan, dan dilakukan pengambilan kesimpulan. Beberapa istilah lain akan ditemukan ketika kita menggunakan statistika didalam suatu kegiatan analisis dan evaluasi, namun bagi para pengguna yang awal beberapa istilah diatas dirasakan sudah cukup membantu, dan diharapkan dapat merangsang untuk mengetahui lebih jauh istilah lain dan pemanfaatan statistika didalam setiap kegiatan analisis dan evaluasinya. Perlu menjadi perhatian terutama para penguna pemula, bahwa pemanfaatan statistika tidak perlu harus serumit mungkin, akan tetapi bagaimana suatu permasalahan dapat dicarikan solusinya dengan suatu kekuatan yang dapat dipertanggungjawabkan secara ilmiah. Sumedang, 7 Juli

6 D. Validasi Data Pada bagian sebelumnya telah dijelaskan beberapa pengertian yang berhubungan dengan data, meliputi : definisi, karakteristik, dan beberapa persyaratan suatu data dikatakan baik, serta statistika sebagai suatu alat bantu dalam kegiatan analisis dan evaluasi. Proses analisis dan evaluasi pada dasarnya akan dapat berjalan dengan baik, jika bahan dasar berupa data dan informasi yang dibutuhkan tersedia. Sehingga metode analisis yang akan digunakan tinggal menyesuaikan dengan tujuan dan sasaran suatu analisis dilakukan. Untuk itu bagi penyusun dituntut untuk dapat melakukan penilihan metode yang sesuai dengan situasi data dan kebutuhan yang terjadi. Dalam pemilihan metode analisis yang akan digunakan, para penyusun biasanya tidak terlalu banyak menemui kendala, para penyususn tinggal melakukan penyesuaian dengan bantuan referensi yang telah tersedia. Yang seringkali menjadi kendala bagi para penyusun analisis adalah ketika diperhadapkan dengan kondisi untuk melakukan pemilihan terhadap serangkaian data dengan kriteria yang hampir sama. Sebagai misal, data jumlah penduduk dapat disajikan melalui Sensus Penduduk, Survei Sosial Ekonomi Nasional, SUPAS, maupun Proyeksi. Pada kondisi yang demikian penyusun analisis tidak diharuskan untuk menguji keabsahan data dari setiap sumber, karena para penyusun dikatagorikan hanya sebagai pengguna saja, dan bukan penghasil data. Untuk itu data yang tersaji perlu diasumsikan benar keberadaannya, walaupun untuk satu item data yang sama menghasilkan nilai data yang berbeda. Mengapa demikian, karena setiap sumber data memanfaatkan metode pengumpulan dan pengolahan data yang spesifik. Sebagaimana telah diuraikan pada bagian sebelumnya, dimana suatu proses analisis harus ditunjang oleh data yang benar, karena jika data yang digunakan tidak mengandung kebenaran, maka kesimpulan akhir yang dihasilkan akan menjadi terlalu bias, bahkan mungkin akan dapat menyesatkan. Menyikapi hal tersebut maka upaya melakukan validasi data perlu mendapat perhatian yang serius, terutama oleh para pengguna data. Dalam melakukan validasi data, terutama data-data pembangunan, para pengguna tidak diharuskan untuk melakukan pengujian terhadap setiap variable data yang akan digunakan, karena data-data tersebut memanfaatkan metode yang spesifik dengan asumsi yang jelas. Artinya bila terjadi perbedaan untuk satu item yang sama, maka para pengguna tidak boleh menyalahkan yang satu dan membenarkan yang lain, selama metode pengumpulan dan pengolahannya telah menggunakan kaidah statistika yang benar. Untuk itu pelaksanaan validasi data bagi para pengguna harus diarahkan pada upaya meningkatkan nilai tambah data tersaji, dengan menyesuaikan kebutuhan analisi yang dilakukan dengan keberadaan data itu sendiri. Sumedang, 7 Juli

7 Secara sederhana pengertian validasi data adalah upaya untuk lebih meningkatkan efektifitas dan efisiensi data yang akan digunakan dalam suatu proses penyusunan analisis. Ini mengandung arti bahwa hasil akhir suatu proses analisis, errornya perlu diminimalisir melalui pemanfaatan data yang sesuai dengan kebutuhan analisisnya. Dalam melakukan validasi data, maka beberapa hal hal perlu diperhatikan ketika suatu proses analisis dilakukan, yaitu : 1. Identifikasi kebutuhan data Dengan melakukan identifikasi secara cermat, maka kebutuhan data akan dapat diketahui secara pasti. 2. Mencantumkan sumber data Dengan selalu mencantumkan sumber data, maka analis tidak akan dipersalahkan bila terjadi perbedaan data, karena data tersebut berasal dari sumber yang demikian. 3. Konsistensi penggunaan Bila dalam suatu proses analisis diharuskan menggunakan lebih dari satu sumber data, maka pengunaannya harus disesuaikan dengan tujuan awal analisis yang dilakukan. 4. Metode analisis Metode analsisi perlu dipersiapkan secara jelas, sehingga tidak akan terjadi pemaksaan data terhadap metode analisis, yang pada gilirannya akan mempersalahkan keberadaan data itu sendiri. 5. Tidak boleh ada dikotomi pemanfaatan Jika kondisi ril data menunjukan kekurangan, maka tidak boleh digunakan alternative data lainnya yang menunjukan peningkatan. Sumedang, 7 Juli