PROMO PUNCAK LEBARAN DISKON 99%
Belajar Data Science 6 Bulan BERSERTIFIKAT hanya Rp 99K!

0 Hari 3 Jam 9 Menit 32 Detik

Metode Pengolahan Data : Kenali Perbedaan Statistika Deskriptif dan Inferensia

Belajar Data Science 18-Januari-2021
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/49aa5bf60391430d6b1c606a8cb1626b_x_Thumbnail800.jpg

Metode pengolahan data merupakan hal yang utama dan sangat krusial dalam proses analisis data. Metode pengolahan data dapat menentukan bagaimana kesimpulan akhir dari data tersebut. Metode data yang kurang tepat akan membuat data menjadi kurang powerful. Pada dasarnya tidak ada metode yang terbaik untuk semua jenis data, semua metode akan menjadi terbaik ketika digunakan untuk data yang tepat sehingga kita perlu untuk memilih metode mana yang sesuai dengan data yang dimiliki.

Secara umum metode pengolahan data terbagi menjadi 2, untuk memilih metode mana yang tepat untuk digunakan maka harus disesuaikan dengan data yang dimiliki dan juga tujuan yang ingin dicapai. Misalkan kita hanya ingin mendapatkan gambaran umum dari data, namun kita memilih menggunakan metode yang digunakan untuk peramalan, tentunya hal tersebut akan kurang cocok.

Dalam artikel ini kita akan membahas lebih lanjut mengenai metode pengolahan data yang ada, termasuk juga membahas mengenai perbedaan antara metode statistika deskriptif dan statistika inferensia. Udah mulai penasaran kan? Yuk simak ulasannya!

1. Pengertian Metode Pengolahan Data

Secara umum, metode pengolahan data merupakan prosedur-prosedur atau cara dari proses penyajian dan penafsiran data. Penyajian data meliputi proses pengumpulan data, pengorganisasian data, peringkasan data, dan juga penyajian data. Sedangkan untuk penafsiran data meliputi proses pendugaan (hipotesis), kemudian pengujian hipotesis, lalu yang terakhir proses penarikan kesimpulan atau biasa dikenal dengan generalisasi. Metode pengolahan data ini yang akan mempengaruhi hasil dari penarikan kesimpulan akhir.

Baca juga : Ini yang Akan Kamu Pelajari di Kelas Data Science DQLab!

2. Jenis Metode Pengolahan Data

Metode pengolahan data yang ada kemudian terbagi menjadi 2 bagian utama, yaitu pengolahan data menggunakan statistika deskriptif dan pengolahan data menggunakan statistika statistika inferensia. Statistika deskriptif merupakan metode pengolahan data  yang bertujuan untuk memberikan gambaran umum dari data yang dimiliki. Umumnya, metode ini digunakan di awal sebelum melakukan analisis lebih lanjut, namun ada juga analisis yang hanya membutuhkan metode ini.

A Simple Trick to Understand the t-test | by Miroslav Tushev | Medium

Sementara untuk metode pengolahan data selanjutnya, yaitu statistika inferensia, digunakan untuk melakukan analisis lebih lanjut seperti peramalan, pendugaan hipotesis, serta penarikan kesimpulan. Sehingga untuk metode pengolahan ini digunakan lebih ke arah proses generalisasi.

3. Contoh Penggunaan Metode Statistika Deskriptif dan Statistika Inferensia

Nah, agar lebih memahami perbedaannya, di poin ini kita akan membahas contoh penggunaan dari kedua metode ini. Untuk metode statistika deskriptif sendiri lebih sering digunakan untuk membuat summary mengenai data dalam bentuk tabel seperti berapa jumlah data, rata-rata dari data, median data, modus data, nilai standar deviasi dan variansi, nilai maksimum dan minimum, dan hal-hal lain yang bertujuan untuk lebih mengenal data. Selain itu, statistika deskriptif juga banyak digunakan dalam bentuk visualisasi, seperti dengan histogram, pie chart, line chart, dan lain sebagainya.

Sementara untuk penggunaan metode pengolahan data dengan statistika inferensia lebih ke arah pengujian dari hipotesis dengan menggunakan T-Test, F-Test, dan lain sebagainya. Statistika inferensia juga biasanya digunakan dalam hal pendugaan parameter, dimana biasanya nilai dari statistik nya diketahui. Selain itu, statistika inferensia juga dapat digunakan untuk melakukan peramalan dengan menggunakan regresi, dan metode lainnya.

Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist

4. Mulai Terapkan Ilmunya dengan Belajar Data Science bersama DQLab!

Tidak memiliki background IT? Jangan khawatir, kamu tetap bisa menguasai Ilmu Data Science untuk siap berkarir di revolusi industri 4.0. Bangun proyek dan portofolio datamu bersama DQLab untuk mulai berkarir di industi masa kini! Sign up sekarang untuk #MulaiBelajarData di DQLab!


Penulis : Gifa Delyani Nursyafitri

Editor : Annissawd


Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login