Buat Akun DQLab & Akses Kelas Data Science Python, R, dan Excel GRATIS
 SIGN UP  

Analisis Statistik untuk Penelitian, Yuk Intip Keunggulannya

Belajar Data Science di Rumah 22-Maret-2022
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/6268b1a12d49b4dc2a62f8bf241abc47_x_Thumbnail800.jpg

Analisis statistik adalah teknik interpretasi data menggunakan prosedur dan aturan yang sistematis dan matematis. Tujuan dari analisis statistik adalah untuk menjawab pertanyaan seperti ‘berapa banyak’, ‘berapa lama’, ‘seberapa cepat’, dan ‘seberapa terkait’ berdasarkan data yang telah dikumpulkan menggunakan metode tertentu. Dalam analisis statistik, data direpresentasikan dengan angka, teks, gambar, dan lain sebagainya. Namun, untuk data yang bukan data numerik perlu ditransformasi terlebih dahulu agar dapat dianalisis menggunakan metode statistik. 


Analisis statistik dibagi menjadi tiga kategori, yaitu analisis deskriptif, analisis inferensial, dan analisis asosiasional. Kategori analisis statistik ini memiliki tingkatan kedalaman informasi yang berbeda-beda. Mulai dari informasi dasar hingga informasi kompleks yang membutuhkan metode khusus. Selain itu, kategori-kategori analisis statistik ini juga berdasarkan data yang digunakan, ada data sampel ada juga data populasi.


Analisis statistik banyak dibicarakan, namun apakah kamu tahu apa sebenarnya analisis statistik itu? Apakah kamu tahu jika ada tools khusus yang digunakan untuk analisis statistik? Pada artikel kali ini kita akan membahas beberapa hal terkait analisis statistik seperti kelebihan analisis statistik menggunakan tools dibandingkan dengan analisis statistik secara manual. Jadi tunggu apa lagi? Yuk simak artikel ini sampai akhir!


1. Pengertian Analisis Statistik

Analisis statistik adalah proses pengumpulan dan analisis data untuk mengidentifikasi pola dan trend. Analisis statistik merupakan metode pengolahan angka untuk menghilangkan bias saat mereview informasi. Analisis ini juga dapat dianggap sebagai tools scientific yang dapat menghasilkan informasi sebagai dasar pengambilan keputusan. Seorang ahli statistika menggambarkan analisis statistik sebagai aspek business intelligence yang melibatkan pengumpulan dan pemeriksaan data bisnis untuk mengidentifikasi trend. Menurutnya, analisis statistik memeriksa setiap sampel data tunggal dalam suatu populasi. Untuk melakukan analisis statistik, perlu adanya tools untuk mengurangi kesalahan khususnya human error yang biasa terjadi saat kita melakukan analisis statistik secara manual.


Baca juga : Pengolahan Data Statistik Parametrik dan Non-Parametrik


2. Mengolah Data Menjadi Informasi

statistik

Analisis statistik merupakan sebuah proses pemeriksaan, pembersihan, transformasi dan pemodelan data dengan tujuan menemukan informasi yang bermanfaat, menginformasikan kesimpulan dan mendukung pengambilan keputusan. Proses ini dibutuhkan agar karakteristik data menjadi lebih mudah dimengerti dan berguna sebagai solusi bagi suatu permasalahan, khususnya yang berkaitan dengan penelitian.


Dari segi dan pendekatan analisis statistik sendiri memiliki beragam teknik yang digunakan dalam domain bisnis, sains, dan ilmu sosial yang berbeda. Dalam dunia bisnis saat ini, analisis statistik berperan dalam membuat keputusan yang lebih ilmiah dan membantu bisnis beroperasi lebih efektif karena data yang lebih akurat dan real-time.


3. Meminimalisir Sampling Error

statistik

Kesalahan atau error statistik menggambarkan perbedaan antara nilai yang diperoleh dari proses pengumpulan data dengan nilai yang sebenarnya yang dihitung dari populasi. Dalam statistik, terdapat dua jenis kesalahan yang bisa terjadi. Sampling Error dan Non Sampling Error. Sampling error adalah kesalahan yang muncul dalam suatu proses pengumpulan data akibat digunakannya sebuah sampel dari populasi untuk memperkirakan nilai suatu parameter. Sedangkan non sampling error adalah kesalahan yang terjadi antara nilai yang diperoleh dengan nilai yang sebenarnya bukan dikarenakan populasi, melainkan bisa terjadi baik dalam pengumpulan data dengan pendekatan survei.


Dengan menggunakan analisis statistik, sampling error dapat diminimalisir. Berikut beberapa cara untuk mengurangi sampling error:

  • Sample size, dengan memperbesar ukuran sampel. Semakin besar ukuran sampel, maka nilai sampling error akan semakin turun. Namun cara ini bisa meningkatkan error pada non sampling error. 

  • Sampling design, menggunakan desain sampel yang tepat. Misalnya selain tanpa menambahkan jumlah sampel, sampling error bisa ditekan dengan menggunakan Stratified Random Sampling.

  • Callback, menghubungi kembali responden jika proses pengumpulan data terhenti karena suatu hal.


4. Mempermudah Pengambilan Keputusan

statistik

Salah satu alat yang dianggap bisa membantu proses pengambilan keputusan dalam penelitian adalah analisis statistik. Mengapa? Karena cara kerjanya yang objektif dan apa adanya, membantu dalam mengambil keputusan seobjektif mungkin. Hal ini membantu dalam mengurangi resiko bias dalam membuat keputusan dibanding dengan proses non ilmiah.


Software atau tools analisis statistik dirancang untuk membuat solusi yang lebih mudah dipahami namun tetap menjaga akurasi hasil. Tools analisis statistik secara otomatis akan mendeteksi kapan harus menilai mean atau median secara berkelompok serta mengidentifikasi apakah ada hubungan linier atau non linier pada kumpulan data. Fitur-fitur pada tools analisis data akan mengontrol proses untuk menghindari hilangnya data penting sekaligus menjaga agar hasilnya tetap dapat dipahami.


5. Hasil Prediksi Lebih Akurat

statistik

Untuk mengidentifikasi sebab akibat antar dua variabel, perlu adanya pengujian secara ekstensif mengenai hubungan antara variabel dependen dengan variabel independen. Tools analisis statistik membantu kita untuk membuat keputusan berdasarkan sebab akibat tersebut secara akurat menggunakan algoritma Machine Learning. Analisis statistik akan melakukan pengujian hipotesis dan eksperimen untuk memverifikasi hasil yang didapatkan. Dengan menerapkan analisis sebab akibat serta melakukan verifikasi, kita akan mendapatkan kesimpulan yang berkualitas.

Salah satu contoh analisis statistik adalah menggunakan Data Mining. Data Mining membuat beberapa model untuk mengidentifikasi pola-pola antara atribut yang ada di dalam dataset. Model disini berupa penyajian matematis seperti persamaan linear sederhana atau persamaan kompleks. Secara umum tugas dari Data Mining pun diklasifikasikan menjadi tiga kategori utama yaitu, prediksi (Prediction), asosiasi (Association), dan Clustering.


Baca juga : Yuk Pelajari Macam-Macam Metode Analisis Statistika


6. Belajar Berbagai Tools Analisis Statistik

Di era teknologi, tools analisis statistik sangat beragam, bahkan saat ini Excel sudah bisa digunakan untuk analisis statistik. Namun, jika data yang kita gunakan berukuran besar, kita membutuhkan tools yang lebih powerful agar proses analisisnya tidak memakan waktu yang lama. Tools tersebut adalah bahasa pemrograman seperti R dan Python. Yuk belajar R dan Python bersama DQLab! Klik button di bawah ini untuk mengakses modul gratis dari DQLab dan nikmati belajar menyenangkan dengan modul interaktif dan fasilitas pendukung lainnya. Selamat belajar!


Penulis: Salsabila MR

Editor: Annissa Widya Davita

Postingan Terkait

Sign Up & Mulai Belajar Gratis di DQLab!