PROMO 10.10 BEJIBUN, MANTUL!
Belajar Data Science 6 BULAN Bersertifikat hanya Rp 100K!
0 Hari 2 Jam 18 Menit 34 Detik

Kenali Pembagian Data Statistik Berdasarkan Jenisnya

Belajar Data Science di Rumah 28-Oktober-2021
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/bb2fac5bad9e3aec0b79b1d785baca50_x_Thumbnail800.png

Statistika merupakan salah satu ilmu yang sangat erat kaitannya dengan data, mulai dari awal proses pengumpulan data hingga mendapatkan kesimpulan. Tidak jarang, jika seseorang berbicara tentang data, hal yang pertama terlintas di pikirannya adalah Statistika. Di dalam perkembangan Data Science, Statistika juga menjadi salah satu ilmu yang mendasari adanya Data Science. Sehingga ketika seseorang ingin menguasai Data Science, maka paling tidak mereka harus menguasai basic dari ilmu Statistika terlebih dahulu.


Metode Statistika akan sangat dibutuhkan untuk mengolah data, sehingga bisa didapatkan kesimpulan terbaik. Data yang ada di dalam Statistika kemudian terbagi menjadi data berdasarkan jenis, skala data, sumber, dan juga waktu pengumpulannya. Kali ini, kita akan banyak membahas tentang pembagian data statistik berdasarkan jenisnya, penasaran kan? Check this out!


1. Data Kualitatif

Data statistik berdasarkan jenisnya terbagi menjadi data kualitatif dan data kuantitatif. Data kualitatif merupakan data yang berbentuk non angka dan biasanya akan sulit untuk diubah menjadi angka. Data kualitatif biasanya akan berskala kategorik, yaitu nominal atau ordinal. Di penelitian ilmu sosial, data kualitatif akan digunakan untuk melakukan penelitian yang mendalam dengan pendekatan tertentu ke narasumber. Semakin dekat ke narasumber, maka akan semakin banyak data yang bisa dikumpulkan.


Baca juga : Pengolahan Data Statistik Parametrik dan Non-Parametrik


2. Data Kuantitatif

Data kuantitatif merupakan kebalikan dari data kualitatif, dimana datanya berbentuk angka atau numerik. Sehingga skala data yang digunakan dalam data ini adalah rasio dan interval. Data kuantitatif umumnya lebih sering digunakan untuk penelitian eksakta, yang tidak memerlukan penelitian yang mendalam serta pendekatan khusus kepada masyarakat, serta keadaan masyarakat bisa digambarkan hanya dengan data yang berbentuk angka. Data kuantitatif terbagi lagi menjadi data diskrit dan juga kontinu.


3. Data Diskrit

Data diskrit merupakan data yang hanya mengambil satu nilai tertentu yang tidak memuat data dalam bentuk interval. Disebut sebagai data diskrit karena data ini memiliki titik tetap dan tidak ada ukuran peralihan yang digunakan. Umumnya, data yang digunakan merupakan data yang berbentuk bilangan bulat dan bukan merupakan hasil pengukuran. Contoh nya adalah data hasil pelemparan dadu (1, 2, 3, 4, 5, dan 6), jumlah pasien di rumah sakit tertentu, dll.


4. Data Kontinu

Data kontinu merupakan data yang memiliki interval atau rentang tertentu, sehingga data kontinu memiliki kemungkinan jumlah nilai yang tidak terbatas dan dapat dibagi menjadi bagian bagian yang lebih detail.  Data hasil pengukuran akan termasuk sebagai bagian dari data kontinu. Contoh data kontinu adalah hasil pengukuran suhu, pengukuran tinggi badan dan berat badan, dan data lain yang didapatkan dengan cara diukur.


Baca juga : Yuk Pelajari Macam-Macam Metode Analisis Statistika


5. Nikmati Modul R Gratis di DQLab, Yuk!

R  merupakan software yang sengaja diciptakan untuk mempermudah pekerjaan Statistician. Ada banyak function dan juga library yang tersedia di R. Belakangan ini, software R juga banyak digunakan oleh Data Scientist. Tentu saja hal ini tidaklah mengherankan karena pekerjaan Data Scientist akan berhubungan erat dengan Statistika. Jika kamu tertarik untuk mempelajari R secara gratis, DQLab memiliki free modul yang bisa kamu nikmati loh, yaitu modul œIntroduction to Data Science with R. Modul ini berisi hal-hal basic tentang R, sehingga sangat cocok untuk dipelajari oleh pemula. Tunggu apa lagi, buruan sign up dan nikmati free modulnya!


Penulis : Gifa Delyani Nursyafitri



Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login