PROMO BACK TO SCHOOL, HEMATNYA SERU! DISKON 95% + Cashback*
Cuma Rp 159K bisa belajar data science 6 bulan
BURUAN SERBU!
Pendaftaran ditutup dalam 1 Hari 18 Jam 28 Menit 52 Detik 

4 Metode Paling Penting dalam Pengolahan Data Statistik

Belajar Data Science di Rumah 15-Juni-2021
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/d359f313320388a93829aa6bf8cb04c8_x_Thumbnail800.jpg

Sebelum melakukan analisis data, pengolahan data statistik merupakan langkah pertama yang paling tepat. Hal ini dilakukan agar data yang kita gunakan benar-benar yang paling relevan dengan problem yang ingin kita pecahkan dan data tersebut dapat menghasilkan sebuah informasi yang memiliki impact. Oleh karena itu, dibutuhkan metode untuk menguak insight di balik data-data yang melimpah tersebut dengan alat analisis statistik yang tepat, dan cara pengolahan tiap data itu berbeda-beda tergantung pada jenis data yang akan kita olah. Adapun metode yang dapat digunakan untuk pengolahan data adalah dengan menggunakan metode pengolahan data dalam bidang statistik.


Kehadiran metode-metode statistik terbaru merupakan suatu perwujudan sekaligus pembuktian perkembangan ilmu pengetahuan khususnya di bidang statistik yang signifikan. Kefleksibelan dari statistika membuat bidang keilmuan ini banyak diterapkan di berbagai bidang keilmuan lainnya. Meskipun begitu, tetap diperlukan hal-hal yang perlu dipertimbangkan salah satunya adalah metode-metode paling penting yang dapat digunakan dalam pengolahan data statistik. Jangan khawatir, karena bersama DQLab artikel ini akan membahas 4 metode paling penting dalam pengolahan data statistik. Jadi, simak terus artikel dibawah ini sampai selesai, ya!


1. Regresi

Dengan regresi kita dapat memodelkan hubungan antara variabel dependen dan penjelasan, yang biasanya dipetakan pada data sebar. Dengan menggunakan garis regresi dapat terlihat biasanya dari grafik scatterplot apakah hubungan-hubungan antar variabel tersebut kuat atau lemah. Terdapat tiga jenis analisis regresi yang pertama adalah analisis regresi linear sederhana, dalam regresi ini terdiri dari satu variabel dependen dan satu variabel independen, dimana variabel independen ini akan digunakan untuk menjelaskan atau memprediksi hasil dari variabel dependen. Yang kedua analisis regresi linear berganda, dimana untuk memprediksi nilai dependen atau yang lebih dikenal dengan variabel Y memerlukan variabel independen atau yang lebih dikenal dengan variabel X. Yang ketiga analisis regresi logistik, yang merupakan metode regresi paling rumit karena digunakan untuk menentukan probabilitas dari suatu kejadian, seperti ya atau tidak, hidup atau mati, dan lain sebagainya.


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


2. Standar Deviasi

Standar deviasi adalah ukuran penyebaran data di sekitar nilai mean. Dimana standar deviasi yang tinggi menandakan bahwa data tersebar lebih luas dari nilai mean, sedangkan standar deviasi yang rendah menandakan bahwa data lebih banyak sejajar dengan nilai mean. Dalam pengolahan data, standar deviasi berguna untuk menentukan penyebaran titik data dengan cepat. Dalam pembentukan rumus standar deviasi didasarkan pada rumus variansi. Sebab, standar deviasi adalah akar kuadrat dari variansi. Dalam mencari variansi, selisih dari tiap elemen data dengan mean data dihitung. Tak hanya itu, standar deviasi juga dapat memberikan gambaran nilai ketidakpastian saat melakukan pengukuran berulang. Sehingga, rumus ini bisa mempermudah seseorang ketika melakukan sebuah penelitian.


3. Penentuan Ukuran Sampel

Ketika kita sedang melakukan penelitian dengan jumlah data yang besar atau populasi data yang besar. Kita tidak selalu perlu mengumpulkan informasi dari tiap-tiap data anggota populasi tersebut. Kita cukup menggunakan sampel yang dapat mewakili populasi tersebut. Caranya bagaimana ? yaitu dengan menentukan ukuran yang tepat untuk kita ambil sebagai sampel. Dengan menggunakan proporsi dan metode deviasi standar, kita dapat secara akurat menentukan ukuran sampel yang tepat yang kita butuhkan untuk membuat pengumpulan data kita secara statistik.


4. Pengujian Hipotesis

Pengujian hipotesis atau sering disebut uji-t merupakan pengujian terhadap suatu pernyataan dengan menggunakan metode statistik sehingga hasil pengujian tersebut dapat dinyatakan signifikan secara statistik. Dengan menggunakan pengujian hipotesis kita dapat menilai suatu premis tertentu apakah sudah benar dan tepat untuk kumpulan atau populasi data kita. Untuk melakukan pengujian hipotesis terdapat beberapa tahapan yang harus kita lakukan yaitu menetapkan hipotesis, menentukan kriteria pengujian, melakukan pengujian hipotesis, menentukan tingkat signifikan dan titik kritis, serta penarikan kesimpulan. 


Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist


5. Yuk, Lakukan Pengolahan Data Statistik dengan Microsoft Excel dari Modul DQLab

Kamu bukan lulusan STEM (Science, Technology, Engineering, Math)? Tapi, memiliki passion di bidang Data Science? Mencoba belajar otodidak dari internet tapi malah overdosis informasi? Jika iya, jangan khawatir karena kamu bisa mulai ikutan kursus Data Science bersama DQLab yang akan memberikan materi yang lebih terstruktur dan terukur. Selain itu kamu tidak perlu bingung dengan urusan waktu, karena dengan kursus data science online waktu belajar kamu bisa lebih fleksibel dan dapat diakses dimanapun dan kapanpun. 


Materi-materi yang ditawarkan lengkap dan sesuai dengan kebutuhan industri, disusun oleh mentor-mentor yang kompeten di bidangnya dari perusahaan unicorn dan startup. Jadi, jangan khawatir, kamu bisa mulai kursus data science online bersama DQLab! Sign up sekarang di DQLab.id atau klik button dibawah ini untuk nikmati pengalaman belajar yang seru dan menyenangkan!


Penulis: Rian Tineges

Editor: Annissa Widya Davita


Postingan Terkait

Sign Up & Mulai Belajar Gratis di DQLab!