[LAST CALL!] BANGKITKAN SKILL DATA SAMPAI SUKSES BERKARIR
BELAJAR DATA SCIENCE 6 BULAN CUMA 127 RIBU  | Pakai Kode: DQBANGKIT
KLAIM PROMONYA!
Pendaftaran ditutup dalam 0 Hari 18 Jam 43 Menit 8 Detik 

3 Metode Penting dalam Pengolahan Data Statistika

Belajar Data Science di Rumah 17-Mei-2021
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/ed3c87478c8d095090a85de54dceefa9_x_Thumbnail800.jpg

Di era teknologi, data bukan lagi menjadi barang yang langka, bahkan saat ini data dianggap sebagai bahan bakar yang penting untuk berbagai sektor industri. Di era big data, perusahaan dan organisasi berlomba-lomba untuk mendapatkan data yang bermanfaat bagi "kehidupan" perusahaan maupun organisasi. Untuk mendapatkan insight yang impactful bagi perusahaan, perlu adanya teknik dan metode khusus mulai dari pengambilan data hingga pengolahan dan penyajian hasil analisis. Metode yang biasa digunakan untuk proses pengolahan data adalah metode-metode yang ada dalam bidang statistika. 

Berkembangnya ilmu pengetahuan yang sangat signifikan, menyebabkan munculnya berbagai metode-metode baru di bidang ilmu statistika. Salah satu sifat ilmu statistika adalah fleksibel, artinya ilmu ini dapat digunakan dan diterapkan di berbagai bidang industri. Walaupun ilmu statistika bisa digunakan di berbagai bidang, tetap ada hal penting yang perlu dipertimbangkan seperti jenis data yang digunakan dan asumsi yang harus dipenuhi di beberapa metode. Pada artikel kali ini, DQLab akan menjelaskan metode penting dalam pengolahan data statistika yang sering digunakan di berbagai bidang industri. Penasaran? Yuk simak artikel ini sampai akhir!

1. Rata-Rata dan Standar Deviasi

Istilah mean atau dalam bahasa indonesia biasa dikenal dengan rata-rata adalah jumlah kumpulan angka yang dibagi dengan banyaknya data dalam satu kumpulan. Rata-rata digunakan untuk menentukan trend keseluruhan dari suatu kumpulan data dan memberikan gambaran singkat dari kumpulan data. Kelebihan rata-rata adalah mudah digunakan dan proses penghitungannya tergolong cepat. Dalam beberapa kasus, mean juga  berhubungan erat dengan modus dan median. Kelemahan mean atau rata-rata adalah tidak bisa memberikan nilai yang akurat untuk mengambil keputusan pada data yang memiliki jumlah pencilan tinggi atau distribusi yang tidak simetris (miring). 

Standar deviasi atau dikenal juga dengan simpangan baku dilambangkan dengan huruf yunani sigma. Metode ini didefinisikan sebagai ukuran sebaran data di sekitar mean. Standar deviasi yang tinggi menandakan bahwa data tersebar lebih luas dari mean, sedangkan standar deviasi yang rendah menandakan bahwa data lebih banyak sejajar dengan mean. Dalam pengolahan data, standar deviasi berguna untuk menentukan penyebaran titik data dengan cepat.

Baca juga : Ini yang Akan Kamu Pelajari di Kelas Data Science DQLab!

2. Ukuran Sampel dan Regresi

Saat kita dihadapkan dengan kumpulan data atau populasi yang besar, kita tidak perlu mengumpulkan informasi dari setiap anggota populasi tersebut. Kita bisa menentukan ukuran sampel yang tepat agar hasil yang diperoleh akurat. Salah satu metode untuk menentukan ukuran sampel adalah dengan menggunakan metode proporsi dan standar deviasi. Dengan perhitungan yang tepat, diharapkan semua sampel yang terambil dapat mewakili seluruh anggota populasi.

Metode regresi digunakan untuk menentukan hubungan antara variabel dependen dengan variabel independen yang biasanya digambarkan dalam diagram scatterplot. Garis regresi yang terbentuk pada scatterplot menunjukan kuat atau lemahnya hubungan antar variabel tersebut. Dalam metode regresi, ada beberapa asumsi yang harus dipenuhi, seperti asumsi normalitas, multikolinearitas, homoskedastisitas, dan autokorelasi. Setiap jenis regresi memiliki asumsi masing-masing.

3. Uji Hipotesis

Uji hipotesis juga disebut dengan uji t yang menilai apakah premis tertentu benar atau tidak. Uji hipotesis digunakan dalam segala hal mulai dari bidang sains, penelitian, bisnis, hingga ekonomi. Agar lebih teliti dan akurat, uji hipotesis perlu memperhatikan kesalahan umum, misalnya efek plasebo yang terjadi ketika penguji mengharapkan hasil tertentu. Kesalahan umum lainnya adalah efek hawthorne atau biasa dikenal dengan efek pengamat yang terjadi ketika penguji memiringkan hasil karena sudah teridentifikasi hasilnya.

Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist


4. Yuk Mulai Belajar Menjadi Data Scientist Bersama DQLab!       


Gunakan Kode Voucher "DQTRIAL", dan simak informasi di bawah ini mendapatkan 30 Hari FREE TRIAL:

  1. Buat Akun Gratis dengan Signup di DQLab.id/signup

  2. Buka academy.dqlab.id dan pilih menu redeem voucher 

  3. Redeem voucher "DQTRIAL" dan check menu my profile untuk melihat masa subscription yang sudah terakumulasi. 

  4. Selamat, akun kamu sudah terupgrade, dan kamu bisa mulai Belajar Data Science GRATIS 1 bulan.


    Penulis : Galuh Nurvinda

    Editor : Annissa Widya Davita


      Postingan Terkait

      Sign Up & Mulai Belajar Gratis di DQLab!