PROMO 10.10 BEJIBUN, MANTUL!
Belajar Data Science 6 BULAN Bersertifikat hanya Rp 100K!
0 Hari 2 Jam 33 Menit 27 Detik

Jenis Aplikasi Statistik yang Mempermudah Proses Analisis Statistik

Belajar Data Science di Rumah 11-Februari-2022
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/cd634934f1068a98dfc9d0fa2647637d_x_Thumbnail800.jpg

Tahukah kamu perbedaan statistik dan statistika? Kedua istilah ini seringkali dianggap sama, padahal mempunyai pengertian yang berbeda. Statistika merupakan ilmu atau metode yang mempelajari bagaimana mengumpulkan, merancang, menginterpretasi data dan analisis data. Sedangkan statistik adalah hasil data yang disajikan dalam bentuk tabel atau grafik. Singkatnya, statistika adalah ilmunya dan statistik merupakan datanya. Tujuan statistika dan statistik juga ada perbedaannya. Statistik bertujuan untuk memperoleh gambaran akan data yang sudah diolah sebelumnya. Di sisi lain, statistika secara umum bertujuan mengolah data acak menjadi sebuah data statistik yang mudah dipahami.


Data statistik dibagi menjadi beberapa kategori yaitu data berdasarkan sifatnya, data berdasarkan cara memperolehnya, data berdasarkan skala pengukuran, dan data berdasarkan waktu pengumpulannya. Kategori data berdasarkan sifatnya terdiri dari data kualitatif dan data kuantitatif dimana keduanya termasuk yang sering digunakan dalam penelitian statistik. Kemajuan teknologi saat ini sangat membantu aktivitas manusia menjadi lebih efisien, begitu juga dengan melakukan analisis statistik. Ada beberapa aplikasi yang dapat digunakan untuk analisis statistik agar prosesnya lebih efektif. Apa saja? Yuk, simak di bawah ini!


1. SPSS


SPSS (Statistical Package for the Social Science) adalah aplikasi yang sudah tidak asing lagi ketika berkaitan dengan data statistik. SPSS merupakan aplikasi statistik yang digunakan untuk melakukan analisis statistik interaktif atau batch. Biasanya aplikasi ini digunakan untuk ilmu sosial saja, namun seiring waktu aplikasi ini digunakan berbagai disiplin ilmu. Beberapa keunggulan SPSS yaitu antara lain sebagai berikut:

  • Data editor digunakan untuk pengolahan data.

  • Viewer untuk mempermudah melihat hasil pengolahan, editing, dan distribusi ke aplikasi lainnnya.

  • Multidimensional Pivot Table untuk mempermudah eksplorasi tabel.

  • High-resolution graphics

  • Database yang mempermudah akses informasi kembali.

  • Mampu melakukan analisis lebih dari satu file data di waktu yang bersamaan


Baca juga : Pengolahan Data Statistik Parametrik dan Non-Parametrik


2. PSPP


PSPP merupakan aplikasi statistik alternatif dari SPSS. Fitur analisis statistik mirip dengan SPSS. Orang yang terbiasa menggunakan SPSS akan familiar dengan PSPP karena memiliki tampilan yang serupa. Kemampuan yang dimiliki PSPP memungkinkan kita untuk melakukan berbagai macam transformasi data, komputasi statistik seperti statistik deskriptif, pengujian dengan metode statistik parametrik, dan lain sebagainya. Beberapa fitur yang ada pada PSPP untuk analisis statistik yaitu antara lain one way Anova, t-test, non parametric test, linear regression, dan berbagai macam pilihan chart atau grafik.


3. SCI Labs


SCI Labs adalah software yang digunakan untuk analisis data bersifat open source dibawah lisensi GPL. SCI Labs memberikan komputasi berkualitas tinggi, statistik, dan pemodelan secara gratis. Biasanya software ini digunakan para ahli data untuk melakukan perhitungan statistik di industri. Interface dan fungsionalitas yang tinggi mampu melakukan analisis yang menggunakan big data. Beberapa fitur yang terdapat pada SCI Labs adalah descriptive statistics, standard deviation, variance analysis, data analysis dan modeling, regression test, SCI histplot, frequency distribution test, probability test, basic statistics function, dan linear and non linear modeling. 


4. RStudio


RStudio merupakan IDE untuk menjalankan bahasa pemrograman R. Aplikasi ini diciptakan untuk mempermudah proses analisis statistik. Bahasa pemrograman R adalah turunan dari bahasa SS dan R banyak digunakan para ahli statistik untuk mengembangakan software statistik dan analisis data. Package dan library yang disediakan juga banyak dan sangat mendukung analisis hingga memvisualisasikan data hasil analisis. Beberapa diantaranya yaitu ggplot2 untuk visualisasi data, tidyverse untuk data science, tidyr untuk memudahkan manajemen data, dan dplyr yang berfokus pada data frame. R mempunyai komuitas yang luas, bahkan ada komunitas R khusus wanita, loh. R ini juga populer digunakan oleh Data Scientist. 


Baca juga : Yuk Pelajari Macam-Macam Metode Analisis Statistika


5. Yuk, Belajar R dari Nol Sampai Mahir Bersama DQLab!

Bahasa R bisa dipelajari siapa saja baik yang punya background IT maupun non IT. Bahasa pemrograman R menjadi salah satu skill wajib jika ingin berkarir di bidang data. Yup, selain matematika, statistik, serta kemampuan analisis yang kuat, pemrograman juga wajib dikuasai. Kemudahan bertukar informasi saat ini memudahkan kita untuk belajar dari mana saja dan kapan saja. Selain dari buku-buku, belajar R bisa juga dari internet. Kursus data science online pun banyak menjamur dengan biaya terjangkau. Salah satu kursus data science dengan banyak benefit menarik yaitu DQLab. Pembelajaran yang insentif bersama mentor data dapat menjadi langkah awal dalam menggapai karir impian. Yuk, belajar R gratis bersama DQLab.id!


Penulis: Dita Kurniasari

Editor: Annissa Widya




Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login