BELAJAR DATA SERU, AKSES PAKET DATA SCIENCE 6 BULAN 180K!
Diskon Spesial 90% + 50% Belajar Data Science Bersertifikat
DAFTARKAN DIRIMU
Pendaftaran ditutup dalam 1 Hari 0 Jam 54 Menit 51 Detik 

Analisis Statistik : Jenis, Tools, dan Tips Cara Memilihnya

Belajar Data Science di Rumah 25-Januari-2022
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/55176d17b8983b76eccbf5391ef08b66_x_Thumbnail800.jpg

Analisis statistik adalah suatu metode pengolahan data yang diterapkan pada penelitian kuantitatif. Analisis statistik sering dimanfaatkan dalam dunia bisnis untuk menilai performa perusahaan atau bisa juga digunakan untuk analisis manajemen risiko agar dapat mengetahui seberapa besar risiko yang akan dihadapi perusahaan. Selain itu, penerapan analisis statistik yang sering kita jumpai dalam keseharian adalah dalam dunia marketing. Dengan menggunakan analisis statistik maka perusahaan akan mudah mengetahui performa perkembangan produk. 


Selain beberapa contoh penerapan analisis statistik yang telah disebutkan pada bagian sebelumnya, masih banyak pula penerapannya yang digunakan dalam bidang lain seperti bidang manufaktur, perekonomian, kependudukan, dll. Sobat data, perlu diketahui bahwa secara umum analisis statistik terbagi menjadi dua, yaitu analisis statistik deskriptif dan analisis statistik inferensial. Ingin lebih tahu lebih dalam tentang keduanya? Yuk, simak artikel berikut ini, akan diberi penjelasan terkait dua jenis analisis statistik, dan cara memilih analisis statistik yang tepat!


1. Analisis Statistik Deskriptif

Analisis statistik deskriptif adalah teknik analisis yang bertujuan untuk memberikan gambaran umum atau mendeskripsikan data secara keseluruhan tanpa mengambil kesimpulan yang digeneralisasi. Seringkali analisis statistik deskriptif ini digunakan pada data yang berjumlah besar, contohnya adalah data sensus penduduk. Dengan menggunakan statistik deskriptif peneliti dapat melihat jumlah nilai rata-rata, nilai maksimum, standar deviasi, dan beberapa standar pengukuran lainnya.


Baca juga : Pengolahan Data Statistik Parametrik dan Non-Parametrik


2. Analisis Statistik Inferensial 

Analisis statistik inferensial berbeda dengan analisis statistik deskriptif. Pada analisis statistik inferensial ini lebih banyak menggunakan estimasi atau perhitungan matematika atau rumus statistik yang lebih rumit dan mendalam dibandingkan statistik deskriptif. Analisis statistik inferensial ini biasanya digunakan untuk menguji kebenaran suatu teori atau hipotesis yang telah ditetapkan sebelumnya. Selain itu, perbedaan nya dari statistik deskriptif adalah jika pada statistik deskriptif tidak bisa diambil kesimpulan yang bisa digeneralisasi secara umum, maka pada analisis statistik inferensial ini hasil analisisnya dapat diberlakukan sebagai acuan untuk membuat keputusan yang berlaku secara umum.


3. Tools Analisis Statistik

Analisis statistik saat ini sudah sangat sering dijumpai dan telah digunakan pada berbagai macam data, terutama pada data yang bervolume besar atau biasa disebut dengan big data. Untuk mengolah big data menggunakan analisis statistik, tentunya akan sangat merepotkan jika dilakukan dengan cara manual. Oleh karena itu, para peneliti menggunakan tools atau software untuk memudahkan pekerjaan mereka. Tools analisis statistik yang sering digunakan ada yang bersifat open source serta ada pula yang berbayar. Beberapa tools tersebut diantaranya adalah SPSS, R, Minitab, Matlab, Octave, Python, Microsoft Excel, SAS, dan masih banyak lainnya yang dapat digunakan sesuai kebutuhan peneliti.


4. Cara Memilih Analisis Statistik

Pada proses penelitian,setiap  peneliti akan dihadapkan dengan berbagai macam data yang berasal dari berbagai sumber. Selain itu setiap peneliti pun memiliki tujuan penelitian dan kendala yang berbeda-beda. Beberapa situasi dan kondisi yang dihadapi oleh peneliti seringkali membuat bingung dalam proses pemilihan analisis statistik yang tepat. pada umumnya, pemilihan analisis statistik ini mengacu pada dua hal, yaitu:

  • Tujuan penelitian, biasanya terdapat beberapa macam seperti membandingkan, mengelompokkan, merumuskan, menguji, dan sebagainya.

  • Sifat data, baik sifat dari sebaran data atau cara pengambilan data.


Baca juga : Yuk Pelajari Macam-Macam Metode Analisis Statistika


5. Yuk, Kenali dan Pahami Dasar Statistik di DQLab

Statistika merupakan salah satu bagian ilmu dasar yang harus dipelajari oleh data scientist. Dasar-dasar statistik pun harus sudah dipahami oleh para praktisi data untuk mempermudah proses pengolahan data. Dasar-dasar statistik untuk data scientist ini tersedia pula di DQLab. DQLab menyediakan materi berupa modul dan bisa langsung dipelajari secara live code, mulai dari belajar dasar-dasarnya sampai dengan mengerjakan mini project. Cara bergabungnya cukup mudah loh, yaitu langsung saja sign up di DQLab.id/signup dan nikmati modul gratis DQLab


Penulis : Latifah Uswatun Khasanah

Editor : Annissa Widya Davita


Mulai Belajar
Data Science Sekarang
Bersama DQLab

Buat Akun Belajarmu & Mulai Langkah
Kecilmu Mengenal Data Science.

Buat Akun Gratis Dengan :

https://dqlab.id/files/dqlab/file/data-web-1/data-user-2/50040333a3a5d46bf130664e5870ebc6/8be7fae4b69abead22aa9296bcab7b4b.jpg Sign-Up dengan Google

https://dqlab.id/files/dqlab/file/data-web-1/data-user-2/50040333a3a5d46bf130664e5870ebc6/d0aa879292fb427c0978d2a12b416e98.jpg Sign-Up dengan Facebook

Atau Buat Dengan :