2.1 StatistikaStatistika adalah metode ilmiah yang mempelajari pengumpulan, pengaturan, perhitungan, penggambaran, dan penganalisaan data serta penarikan kesimpulan yang valid berdasarkan penganalisaan yang dilakukan dan pembuatan keputusan yang rasional (menurut Rahayu kariadinata: 2009). Singkatnya, statistika adalah ilmu yang berkenaan dengan data. Atau statistika adalah ilmu yang berusaha untuk mencoba mengolah data untuk mendapatkan manfaat berupa keputusan dalam kehidupan.Istilah statistika (bahasa Inggris: statistics) berbeda dengan statistik (statistic). Statistika merupakan ilmu yang berkenaan dengan data, sedang statistik adalah data, informasi, atau hasil penerapan algoritma statistika pada suatu data. Ada dua hal yang sangat penting dari statistika yaitu:1. Data yang tersedia / data historis.Data merupakan suatu nilai numerik yang diperoleh dari keterangan masa lampau. Diolah menjadi informasi yang nantinya berguna dalam menentukan keputusan. Sedangkan menurut Rahayu kariadinata (2009), Data adalah sejumlah informasi yang dapat memeberikan gambaran tentang sesuatu keadaan atau masalah, baik yang berupa angka-angka, maupun berbentuk kategori, seperti: baik, buruk, tinggi, rendah. Data yang baik harus memenuhi beberapa persyratan berikut, yaitu objektif, relevan, up to date, representatif, dan dapat dipercaya.2. Kriteria Keputusan dan Adanya Keputusan.Dalam Statistika kita sering dihadapkan pada beberapa pilihan. Masing-masing pilihan memiliki nilai/ manfaat dan konsekuensi yang harus diambil atau dengan kata lain kita harus menentukan keputusan. Dari pilihan-pilihan tersebut akan muncul berbagai kriteria keputusan. Sama halnya dengan pilihan, masing-masing kriteria keputusan memiliki manfaat dan akibat bagi kita.Fungsi-fungsi statistika menurut Budiyuwono (1987), diantaranya:1. Menggambarkan data dalam bentuk tertentu. Tanpa adanya statistik, data akan menjadi kabur dan tidak jelas.2. Menyederhakan data (keterangan) yang kompleks menjadi data rata, persentase, dan sebagainya.3. Merupakan teknik untuk membuat perbandingan.4. Memperluas pengalaman individu (dengan cara mempelajari kesimpulan berdasarkan penilaian lain).5. Mengukur besaran suatu gejala.6. Dapat menenutkan hubungan sebab akibat, dapat menentukan sebab-sebab pokok suatu gejala yang selanjutnya digunakan untuk mengadakan prediksi.Manfaat statistika dalam kehidupan sehari-hari sangat beragam sebagai contoh sederhana:1. Bagi ibu-ibu rumah tangga mungkin tanpa disadari mereka telah menerapkan statiska. Dalam membelanjakan uang untuk kebutuhan keluarganya sering melakukan perhitungan untung rugi, berapa jumlah uang yang harus dikeluarkan setiap bulannya untuk uang belanja, listrik, dll.2. Sebagai mahasiswa, selain statistika dipelajari secara formal sebenarnya kita sudah menggunakannya dalam perhitungan Indeks prestasi.3. Dalam dunia bisnis, para pemain saham atau pengusaha sering menerapkan statistika untuk memperoleh keuntungan. Seperti peluang untuk menanamkan saham.4. Sedangkan dalam bidang industri, statistika sering digunakan untuk menentukan keputusan. Contohnya berapa jumlah produk yang harus diproduksi dalam sehari berdasarkan data historis perusahaan, apakah perlu melakukan pengembangan produk atau menambah varian produk, perlu tidaknya memperluas cabang produksi, dll.Kehidupan manusia tidak akan terlepas dari penggunaan statistika apalagi seiring dengan berkembangnya IPTEK, sehingga ditemukannya inovasi-inovasi dalam berbagai bidang, termasuk dalam bidang statistika. Misalnya diciptakannya aplikasi SFSS, Microsoft excel, dan aplikasi yang lainnya agar memudahkan dalam proses statistika. Penggunaan statistika terkadang tidak disadari. Padahal banyak sekali hal-hal yang menggunakan statistika. Jadi, statistika itu sangat penting bahkan dapat berguna dalam menentukan keputusan meskipun kadangkala penggunaannya tidak disadari.2.2 SPSS 16SPSS adalah program aplikasi bisnis yang berguna untuk menganalisa data statistik. Versi terbaru program ini adalah SPSS 20, yang dirilis pada tanggal 16 Agustus 2011. Software SPSS dibuat dan dikembangkan oleh SPSS Inc. yang kemudian diakuisisi oleh IBM Corporation.

Perangkat lunak komputer ini memiliki kelebihan pada kemudahan penggunaannya dalam mengolah dan menganalisis data statistik. Fitur yang ditawarkan antara lain IBM SPSS Data Collection untuk pengumpulan data, IBM SPSS Statistics untuk menganalisis data, IBM SPSS Modeler untuk memprediksi tren, dan IBM Analytical Decision Management untuk pengambilankeputusannya.

Program SPSS banyak diaplikasikan dan digunakan oleh kalangan pengguna komputer di bidang bisnis, perkantoran, pendidikan, dan penelitian. SPSS merupakan software komersial dengan harga lisensi $5,120 USD. SPSS dapat dijalankan di sistem operasi Windows XP, Windows Vista, Windows 7, Mac OS, dan Linux. Untuk menginstall versi terbaru program ini, komputer Windows Anda harus memiliki spesifikasi minimal menggunakan prosesor Intel atau AMD dengan kecepatan 1 GHz, memori (RAM) 1 GB, resolusi monitor 1024768 piksel, dan harddisk dengan kapasitas kosong minimal 800 MB.2.3 Statistika DeskriptifStatistika deskriptif adalah bagian dari ilmustatistikayang hanya mengolah, menyajikandata tanpa mengambil keputusan untukpopulasi. Dengan kata lain hanya melihatgambaran secara umum dari data yang didapatkan.Statistika adalah ilmu yang mempelajari bagaimana merencanakan, mengumpulkan,menganalisis, menginterpretasi, dan mempresentasikandata. Singkatnya, statistika adalahilmu yang berkenaan dengan data.Iqbal Hasan (2004:185) menjelaskan : Analisis deskriptif adalah merupakan bentukanalisis data penelitian untuk menguji generalisasi hasil penelitian berdasarkan satusample. Analisa deskriptif ini dilakukan denganpengujian hipotesis deskriptif. Hasilanalisisnya adalah apakah hipotesis penelitian dapatdigeneralisasikan atau tidak. Jikahipotesis nol (H0) diterima, berarti hasil penelitian dapat digeneralisasikan. Analisisdeskriptif ini menggunakan satu variable atau lebih tapi bersifat mandiri, oleh karena ituanalisis ini tidak berbentuk perbandingan atau hubungan.Iqbal Hasan (2001:7) menjelaskan : Statistik deskriptif atau statistic deduktif adalahbagian dari statistic mempelajari cara pengumpulan data dan penyajian data sehinggamuda dipahami. Statistic deskriptif hanya berhubungan dengan hal menguraikan ataumemberikan keterangan-keterangan mengenai suatu data atau keadaan atau fenomena.Dengan kata statistic deskriptif berfungsi menerangkan keadaan, gejala, atau persoalan.Penarikan kesimpulan pada statistic deskriptif (jika ada) hanya ditujukan pada kumpulandata yang ada. Didasarkan pada ruang lingkup bahasannya statistik deskriptif mencakup :1. Distribusi frekuensi beserta bagian-bagiannya seperti : a. Grafik distibusi (histogram,poligon frekuensi, dan ogif); b. Ukurannilai pusat (rata-rata, median, modus, kuartil dansebagainya); c. Ukuran dispersi (jangkauan, simpanganrata-rata, variasi, simpanganbaku, dan sebagianya); d. Kemencengan dan keruncingan kurva 2. Angka indeks 3.Times series/deret waktu atau berkala 4. Korelasi danregresi sederhanaBambang Suryoatmono (2004:18) menyatakan Statistika Deskriptif adalah statistika yangmenggunakan data pada suatu kelompok untuk menjelaskan atau menarik kesimpulanmengenai kelompok itu sajaUkuran Lokasi: mode, mean, median, dllUkuran Variabilitas: varians, deviasi standar, range, dll

Ukuran Bentuk: skewness, kurtosis, plot boksPangestu Subagyo (2003:1) menyatakan : Yang dimaksud sebagai statistika deskriptifadalah bagian statistika mengenai pengumpulan data, penyajian, penentuan nilai-nilaistatistika, pembuatan diagramatau gambar mengenai sesuatuhal, disini data yangdisajikan dalam bentuk yang lebih mudah dipahami atau dibaca.Sudjana (1996:7) menjelaskan : Fase statistika dimana hanya berusaha melukiskan ataumengalisa kelompok yang diberikan tanpa membuat atau menarik kesimpulan tentangpopulasi atau kelompok yanglebih besar dinamakan statistika deskriptif.Statistik Deskriptif dapat dinyatakan dengan frekuensi, mode, dan keragaman (variability)

a.Frekuensi (F)Biasanya dinyatakan dengan persentase, bentuk yang tepat dalam menampilkan data frekuensi adalah diagram dan grafik.Pada sampel di bawah ini kita lihat data perolehan suara pada pemilihan walikota kota A, dengan jumlah suara yang diperoleh bapak Mamat memimpin dengan 38,89%.

Data ini akan lebih menarik jika disajikan dalam bentuk diagram batang (histogram) distribusi frekuensi suara pada pemilihan walikota kota A.

b.Mode dan MedianMode adalah nilai yang paling sering muncul, ia menyatakan jumlah kategori yang paling sering muncul pada suatu kasus. Ketika anda membagikan kuesioner kepada karyawan kantor untuk memilih apa yang paling suka mereka lakukan di waktu luang, jika sebagian besar menjawab mendengarkan musik, maka mendengarkan musik adalah mode. Mode cocok untuk diterapkan pada data yang bersifat nominal. (lihat chapter tipe data statistik disini >>>)Median adalah nilai tengah, ia merupakan titik tengah pembagi data. Contoh berikut dapat mendeskripsikan median yang biasa digunakan untuk data-data ordinal.c.Mean (M)Mean merupakan rataan dari skor yang diukur, menghitung mean untuk variable X dapat menggunakan rumus:

Fosfat yang dihasilkan dari limbah deterjen merk A, B, C, D, dan E adalah berturut-turut 43, 42, 31,32,37, hitunglah mean;

d.Variabilitas/DispersiSalah satu teknik untuk mengelompokkan data pada teknik statistik deskriptif adalah menghitung dispersi atau variabilitas. Tiga cara menghitung variabilitas antara lain:

Contoh perhitungan keragaman dan standar deviasi dapat kita lihat di bawah ini:*** berikut ini diberikan data hasil ujian statistik dasar untuk 10 mahasiswa di perguruan tinggi LOLipop dengan data yang diberikan sebagai berikut:

*** Menghitung Nilai Rataan:

*** Menghitung Keragaman (variance):*** Menghitung Standar Deviasi:

Menjalankan statistik deskriptif pada SPSS dapat melalui menubar analyse descriptive statistic descriptives.(yos)

2.4 Uji NormalitasData klasifikasi kontinue, data kuantitatif yang termasuk dalam pengukuran data skala interval atau ratio, untuk dapat dilakukan uji statistik parametrik dipersyaratkan berdistribusi normal. Pembuktian data berdistribusi normal tersebut perlu dilakukan uji normalitas terhadap data. Uji normalitas berguna untuk membuktikan data dari sampel yang dimiliki berasal dari populasi berdistribusi normal atau data populasi yang dimiliki berdistribusi normal. Banyak cara yang dapat dilakukan untuk membuktikan suatu data berdistribusi normal atau tidak. Metode klasik dalam pengujian normalitas suatu data tidak begitu rumit. Berdasarkan pengalaman empiris beberapa pakar statistik, data yang banyaknya lebih dari 30 angka (n > 30), maka sudah dapat diasumsikan berdistribusi normal. Biasa dikatakan sebagai sampel besar. Namun untuk memberikan kepastian, data yang dimiliki berdistribusi normal atau tidak, sebaiknya digunakan uji statistik normalitas. Karena belum tentu data yang lebih dari 30 bisa dipastikan berdistribusi normal, demikian sebaliknya data yang banyaknya kurang dari 30 belum tentu tidak berdistribusi normal, untuk itu perlu suatu pembuktian. Pembuktian normalitas dapat dilakukan dengan manual, yaitu dengan menggunakan kertas peluang normal, atau dengan menggunakan uji statistik normalitas. Banyak jenis uji statistik normalitas yang dapat digunakan diantaranya Kolmogorov Smirnov, Lilliefors, Chi-Square, Shapiro Wilk atau menggunakan soft ware computer. Soft ware computer dapat digunakan misalnya SPSS, Minitab, Simstat, Microstat, dsb. Pada hakekatnya soft ware tersebut merupakan hitungan uji statistik Kolmogorov Smirnov, Lilliefors, Chi-Square, Shapiro Wilk, dsb yang telah diprogram dalam soft ware komputer. Masing-masing hitungan uji statistik normalitas memiliki kelemahan dan kelebihannya, pengguna dapat memilih sesuai dengan keuntungannya. Di bawah disajikan beberapa cara untuk menguji suatu data berdistribusi normal atau tidak.2.5 Uji HomogenitasPengujian homogenitas dimaksudkan untuk memberikan keyakinanbahwa sekumpulan data yang dimanipulasi dalam serangkaian analisismemang berasal dari populasi yang tidak jauh berbeda keragamannya.Khusus untuk studi korelatif yang sifatnya prediktif, model yang digunakan harus fit(cocok)dengan komposisidan distribusi datanya. Goodness of fitmodel tersebut secara statistika dapat diuji setelah model prediksi diperoleh dari perhitungan. Model yang sesuai dengan keadaan data adalah apabila simpangan estimasinya mendekati 0. Untuk mendeteksi agar penyimpangan estimasi tidak terlalu besar, maka homogenitas variansi kelompok-kelempok populasi dari mana sampel diambil, perlu diuji. Pengujian homogenitas varians suatu kelompok data, dapat dilakukan dengan cara: 1) Uji F dan 2) Uji Bartlett.

2.6 Faktor Pertumbuhan KarangKerang adalah hewan air yang termasuk hewan bertubuh lunak (moluska). Pengertian kerang bersifat umum dan tidak memiliki arti secara biologi namun penggunaannya luas dan dipakai dalam kegiatan ekonomi. Dalam pengertian paling luas, kerang berarti semua moluska dengan sepasang cangkang (lihat Bivalvia). Dengan pengertian ini, lebih tepat orang menyebutnya kerang-kerangan dan sepadan dengan arti clam yang dipakai di Amerika. Contoh pemakaian seperti ini dapat dilihat pada istilah kerajinan dari kerang. Kata kerang dapat pula berarti semua kerang-kerangan yang hidupnya menempel pada suatu obyek. Ke dalamnya termasuk jenis-jenis yang dapat dimakan, seperti kerang darah dan kerang hijau (kupang awung), namun tidak termasuk jenis-jenis yang dapat dimakan tetapi menggeletak di pasir atau dasar perairan, seperti lokan dan remis. Kerang juga dipakai untuk menyebut berbagai kerang-kerangan yang bercangkang tebal, berkapur, dengan pola radial pada cangkang yang tegas. Dalam pengertian ini, kerang hijau tidak termasuk di dalamnya dan lebih tepat disebut kupang. Pengertian yang paling mendekati dalam bahasa Inggris adalah cockle. Dalam pengertian yang paling sempit, yang dimaksud sebagai kerang adalah kerang darah (Anadara granosa), sejenis kerang budidaya yang umum dijumpai di wilayah Indo-Pasifik dan banyak dijual di warung atau rumah makan yang menjual hasil laut. Pertumbuhankerang sangatlah dipengaruhi oleh faktor-faktor alam sebagai parameternya antara lain biologis,fisikadan kimia. Beberapa faktor itu adalah suhu perairan,salinitas, suplai makanan yang cukup dan persentase unsur kimia dilaut. Suhu menjadi faktor yang mampu mempengaruhi pertumbuhankerang, karena pada musim panas, saat suhu naik,kerang dapat tumbuh secara maksimal. Namun saat suhu dansalinitassepanjang tahun stabil dengan lingkungan yang ideal, maka pertumbuhannya akan stabil pula.