Mengenal Konsep dan Penggunaan Metode Statistik dalam Analisis Data

Di era transformasi digital seperti saat ini, informasi dan data tidak lagi menjadi hal yang langka karena hanya bermodalkan koneksi internet saja kita sangat mudah mendapatkan informasi dan data dengan cepat. Melimpahnya informasi dan data tersebut sering disebut sebagai fenomena Big Data. Big Data memiliki dampak negatif apabila kita tidak bisa memanfaatkan volume data tersebut. Oleh karena itu, diperlukan penyaringan informasi melalui volume data yang luar biasa tersebut agar bisa lebih bermanfaat khususnya bagi lini bisnis dengan baik dan benar. Tetapi untuk memilah-milah semua informasi ini, kamu memerlukan metode statistik untuk analisis data yang tepat.

Analisis data merupakan kegiatan wajib yang harus dilalui oleh seorang analis untuk mendapatkan hasil penelitian sesuai dengan fenomena yang ditemukan di lapangan. Proses analisis data tentunya membutuhkan konsentrasi yang tinggi, fokus yang lebih, rasa curiosity atau keingintahuan yang besar akan suatu data dan wawasan teori yang luas sesuai dengan kebutuhan topik penelitian. Namun pada prinsipnya, analisis data memegang peranan penting dalam menghasilkan sebuah insight yang valuable. Beragam jenisnya sebuah data, membuat jenis dari metode analisis data atau statistik juga turut beragam. Metode statistik sendiri memiliki pengertian yaitu prosedur atau langkah yang dilakukan secara bertahap mulai dari pengumpulan data sampai penyajian data. Pemilihan metode statistik yang tepat akan sangat berpengaruh kepada hasil analisis. Begitu pula sebaliknya, jika kita salah memilih metode statistik yang tidak sesuai dengan data yang kita gunakan maka hasil analisis pun akan diragukan. Nah, pada artikel kali ini kita akan mengenali mulai dari definisi ilmu statistik itu sendiri hingga apa saja jenis metode yang dimiliki. Stay tune and keep scrolling on this article, guys!

1. Definisi Ilmu Statistika

Dilansir dari UCI Department of Statistics, statistika adalah cabang ilmu matematika yang berkaitan dengan mengembangkan dan mempelajari metode untuk mengumpulkan, menganalisis, menafsirkan, dan menyajikan data empiris. Pada umumnya sebagian besar orang tidak dapat membedakan antara statistik dan statistika. Statistik merupakan karakteristik yang diukur dari sampel. Karakteristik di sini dapat berupa means, varian atau standar deviasi. Sedangkan statistika adalah sebuah ilmu yang berkaitan dengan data, sama seperti matematika, ekonometrika, ekonomi, serta ilmu-ilmu yang lain.

Kata statistik (statistic) adalah informasi atau data. Data yang dimaksudkan disini biasanya merujuk pada informasi kuantitatif berupa angka yang dikumpulkan melalui kegiatan pengumpulan data misalnya sensus atau survei. Selain itu, dalam statistika, kata statistik dimaknai sebagai data, informasi, atau hasil penerapan algoritma statistika pada suatu data informasi yang diperoleh dari sampel atau bagian dari populasi yang biasanya tidak diketahui secara pasti nilainya. Secara sederhana, semua informasi kuantitatif mengenai karakteristik populasi seperti rata-rata dan proporsi yang diperoleh dari sampel disebut statistik.

Baca juga : Pengolahan Data Statistik Parametrik dan Non-Parametrik

2. Istilah-istilah dalam Statistik

Datum atau Data: Kumpulan fakta atau informasi, seperti nilai atau pengukuran berupa angka atau kata-kata yang diperoleh dari suatu pengamatan yang belum memiliki makna dan masih memerlukan suatu pengolahan.

Informasi: Hasil dari data yang sudah diolah atau dianalisis.

Populasi: Sekelompok manusia, komunitas, atau keseluruhan pengamatan yang diteliti dan memiliki karakteristik tertentu.

Sampel: Himpunan yang mewakili populasi atau bagian dari populasi yang dapat mewakili objek yang akan diteliti.

Sampling: Proses pemilihan sejumlah objek/individu dari kelompok/populasi

Parameter: Karakteristik numeric dari populasi seperti rata-rata populasi atau standar deviasi populasi.

Statistik: Karakteristik numeric dari sampel seperti rata-rata sampel atau standar deviasi sampel.

Variabel/Peubah: Sebuah simbol yang biasanya dinotasikan dengan huruf alphabet dan mencakup nilai yang berubah-ubah dari sebuah permasalahan yang diteliti. Misalnya Harga, Umur dan lain sebagainya.

Probabilitas: Suatu nilai yang digunakan untuk mengukur tingkat terjadinya suatu kejadian yang acak. Probabilitas sering disebut peluang atau kemungkinan. Secara sederhana probabilitas merupakan ukuran kemungkinan suatu peristiwa dapat terjadi dari sejumlah total kemungkinan.

Hipotesis: Jawaban sementara terhadap masalah yang masih bersifat praduga karena masih harus dibuktikan kebenarannya. Hipotesis ilmiah mencoba mengutarakan jawaban sementara terhadap masalah yang akan diteliti 

Statistika Parametrik: Statistika yang menggunakan data interval dan rasio berdasarkan fakta yang bersifat pasti dan berdasarkan sampel. Data diambil dengan memberi peluang yang sama atau independen, serta tidak bias. 

Statistika Non-Parametrik: Statistika yang tidak memerlukan pembuatan asumsi tentang bentuk distribusi atau bebas distribusi, sehingga tidak memerlukan asumsi terhadap populasi yang akan diuji

3. Metode Statistik

Pada awalnya, ketika kita mendapatkan data, sebelum kita menerapkan algoritma terbaik dan membuat beberapa prediksi, langkah pertama kita harus mencoba membaca dan memahami data dengan menerapkan metode statistik. Dengan melakukan ini, kita dapat memahami jenis data distribusi apa yang dimiliki.

Hal lain yang perlu diperhatikan sebelum memilih suatu metode statistik, kita perlu memahami karakteristik dari data tersebut apakah data berskala nominal, ordinal, interval ataukah rasio. Karakteristik data juga dapat dilihat dari pola data tersebut apakah mengikuti pola distribusi normal atau tidak. Karakteristik data yang berbeda akan mempengaruhi pemilihan teknik analisis data yang berbeda pula. 

Metode statistik pada umumnya dibedakan menjadi dua jenis yaitu statistik deskriptif dan statistik inferensial. Statistik deskriptif adalah bagian dari ilmu statistika yang hanya mengolah, menyajikan data tanpa mengambil keputusan mengenai populasi. Statistika deskriptif berhubungan dengan deskripsi data, misalnya dari menghitung rata-rata dan varian dari data mentah, mendeskripsikan menggunakan tabel-tabel atau grafik sehingga data mentah lebih mudah dibaca dan lebih bermakna. Sedangkan statistik inferensial merupakan proses penarikan kesimpulan secara induktif. Ilmu statistik ini bertujuan untuk mengambil kesimpulan data populasi berdasarkan sebagian data yang disebut sampel.

4. Kesalahan dalam Pengumpulan Data

Pengumpulan data dapat dibedakan menjadi beberapa jenis seperti berdasarkan karakteristik dan berdasarkan banyaknya data yang diambil. Berdasarkan karakteristiknya, pengumpulan data dapat dilakukan dengan Observasi atau pengamatan secara langsung, penelusuran literature, penggunaan kuesioner, dan wawancara. Jika dilihat berdasarkan banyaknya data yang diambil, terdapat dua metode pengumpulan data yaitu Sensus dan Sampling. Sensus adalah cara pengumpulan data dengan mengambil anggota populasi secara keseluruhan. Dan Sampling adalah cara pengumpulan data dengan mengambil sebagian saja dari anggota populasi untuk diselidiki. 

Validitas suatu data merupakan hal yang penting untuk diperhatikan. Meminimalisir potensi kesalahan dalam pengumpulan data adalah hal yang wajib dilakukan karena kesalahan ini dapat kita kendalikan. Terdapat beberapa faktor utama yang harus kita waspadai agar tidak terjadi kesalahan dalam pengumpulan data, yaitu:

• Kesalahan pengambilan sampel. Jenis kesalahan ini muncul karena sangat tidak mungkin bahwa kita memiliki sampel yang benar-benar representatif, bahkan ketika metode sampling acak (random) digunakan.

• Kesalahan non sampel (non-sampling error). Kesalahan ini sangat terkait dengan proses pengambilan sampel dan masalah generalisasi atau validitas eksternal temuan. 

Baca juga : Yuk Pelajari Macam-Macam Metode Analisis Statistika

5. Belajar Metode Statistik Menggunakan Python dan R Bersama DQLab

Secara garis besar dalam Big Data akan ditemukan sekumpulan data dalam jumlah yang sangat banyak untuk dapat diolah dengan tepat dan menghasilkan informasi yang aktual untuk kebutuhan bisnis. Untuk bisa menemukan cara yang tepat dalam mengolah data, seseorang perlu memiliki kemampuan dan ketangkasan dalam ilmu Data Science.

Belajar metode statistik merupakan langkah awal yang tepat untuk memulai karir sebagai seorang Data Scientist. Bagi kamu pemula yang ingin belajar seputar dasar statistik dengan pemrograman Python atau R tetapi bingung harus mulai belajar dari mana, DQLab adalah pilihan yang tepat! Dengan materi-materi yang ditawarkan sangat lengkap dan sesuai dengan kebutuhan industri, disusun oleh mentor-mentor yang kompeten di bidangnya dari perusahaan unicorn dan startup. Jadi tunggu apalagi? Buruan SIGN UP di DQLab.id sekarang juga!

Penulis: Salsabila Miftah Rezkia

Editor: Annissa Widya Davita