GEBYAR DISKON 95%+10%! KEJUTAN SPESIAL KEMERDEKAAN
Belajar Data Science 6 Bulan Bareng Ahli Bersertifikat hanya Rp. 170K 
BURUAN AMBIL
Pendaftaran ditutup dalam 2 Hari 7 Jam 4 Menit 7 Detik 

Pelajari Analisis Statistik dengan Bagaimana Memilih Metode Analisis Statistik yang Tepat

Belajar Data Science di Rumah 14-Oktober-2021
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/120bb2a3af51bcbf285975dfdbd7d96d_x_Thumbnail800.png

Aplikasi analisis statistik terbukti sangat luas dalam berbagai bidang, seperti riset pasar, business intelligence, analisis data, finance, dan lain sebagainya. Analisis statistik adalah studi, ilmu mengumpulkan, mengatur, mengeksplorasi, menerjemahkan, dan menyajikan data untuk menghasilkan pola dan trend. Di era Big Data seperti saat ini, sudah banyak perusahaan yang "melek data", artinya perusahaan-perusahaan tersebut mulai menyadari bahwa data sangat dibutuhkan sebagai dasar pengambilan keputusan. Salah satu alasan perusahaan menggunakan analisis statistik adalah untuk memprediksi trend di masa depan dan meminimalisir risiko.


Analisis statistik merupakan salah satu tahap terpenting dalam proses penelitian. Pada tahap ini, data yang telah terkumpul akan diolah dan dianalisis sedemikian rupa sehingga dapat membantu peneliti menjawab pertanyaan penelitian. Dalam ilmu statistika, analisis statistik memiliki banyak macam metode. Oleh  karena  itu,  pemilihan analisis  statistik  menjadi  hal penting  untuk  menjamin  bahwa  analisis  yang  kita  lakukan  adalah  tepat.  Penggunaan teknik analisis  data  yang  tidak  tepat  dapat  mengakibatkan  pengambilan  keputusan  yang  salah  maupun tertundanya proses penelitian. Artikel ini akan memberikan gambaran umum mengenai bagaimana memilih metode analisis statistik yang tepat bagi penelitianmu. Simak pembahasan berikut ini!



1. Panduan Memilih Analisis Statistik

Pemilihan analisis statistik bergantung pada dua hal utama, yakni tujuan penelitian dan sifat data yang tersedia. 

  • Tujuan penelitian berkaitan erat dengan masalah yang hendak diteliti apakah membandingkan, mengkategorikan/mengelompokkan, menguji adanya hubungan, dan lain sebagainya. 

  • Sifat data berkaitan erat dengan skala yang digunakan, sifat dari distribusi atau sebaran data, cara pengambilan data, maupun keberadaan data pencilan (ekstrim). Berdasarkan hal-hal itulah analisis statistik dapat dipilih dan dilaksanakan, sehingga diperoleh kesimpulan yang valid.

Selain itu terdapat juga beberapa faktor dalam pemilihan analisis statistik seperti, jenis penelitian (deskriptif/inferensial), jenis variabel (terikat/bebas), tingkat pengukuran variabel (nominal, ordinal, interval), banyaknya variabel (satu/lebih dari satu ), perbandingan (komparasi), interaksi, kesesuaian, dan sebagainya.


Baca juga : Pengolahan Data Statistik Parametrik dan Non-Parametrik


2. Banyaknya Variabel: Satu Variabel


No

Pengukuran Variabel

Maksud Statistik

Metode Analisis

1.

Nominal

Tendensi Sentral

Mode (modus)

Dispersi

Frekuensi relative

Frekuensi

Frekuensi relative, persentase

Uji Kesesuaian

Chi Kuadrat

2.

Ordinal



Tendensi Sentral



Median

Dispersi

Deviasi antar kuartil

Frekuensi

Frekuensi relative, presentase

Ujian Kesesuaian

Kolmogorov, Kolmogorov Smirnov

3.

Interval



Tendensi Sentral



Mean

Dispersi

Deviasi Standard

Kesimetrian

Kemiringan

Keruncingan

Kurtosis

Frekuensi

Frekuensi relative, presentase

Uji Kesesuaian

Lilliefors (normalitas)




3. Banyaknya Variabel: Dua atau Lebih Variabel

No

Variabel & Tingkat Pengukuran Variabel

Maksud Statistik

Metode Analisis

1.

VT=1; interval

VB=1; interval

VT: Variabel Terikat

VB: Variabel Bebas

Hubungan antar variabel:


¡ªKekuatan Hubungan

Korelasi sederhana

¡ªBentuk Hubungan

Regresi sederhana

Prediksi

Regresi sederhana

Sumbangan prediktor

Analisis kebersamaan

2.


VT=1; interval

VB>1; interval



Hubungan antar variabel:


¡ªKekuatan Hubungan

Korelasi ganda, parsial

¡ªBentuk Hubungan

Regresi ganda

Prediksi

Regresi ganda

Sumbangan prediktor

Analisis Kebersamaan

3.


VT=1; interval

VB=1; nominal



Perbedaan efek Variabel bebas



Analisis varian satu jalan

Perbedaan beberapa mean

Uji beda dua mean

4.

VT=1; interval

VB>1; nominal



Perbedaan efek Variabel bebas



Analisis varian multi jalan

Kombinasi VB

Analisis varian multi jalan

Perbedaan beberapa mean

Komparasi ganda (Metode Newman-Keuls Duncan)

5.


VT≥1; interval

VB≥1; ordinal



Perbedaan efek Variabel bebas



Analisis varian multi jalan. Prosedur: ubah data ordinal menjadi nominal

Perbedaan beberapa mean

Komparasi Ganda. Prosedur: ubah data ordinal menjadi nominal

Hubungan rank (jenjang)

Korelasi rank Spearman, korelasi rank Kendall. Prosedur: ubah data interval menjadi ordinal

6.

VT≥1; ordinal

VB≥1; interval



Perbedaan efek Variabel bebas



Analisis varian Friedmann. Prosedur: ubah data interval menjadi nominal

Hubungan rank (peringkat)

Korelasi rank. Prosedur: ubah data interval menjadi ordinal



4. Jenis Penelitian

Dalam memilih analisis statistik, kita juga dapat melihatnya dari apakah hanya penelitian deskriptif atau penelitian yang mengambil suatu kesimpulan (inferensial).

Jenis “ jenis data penelitian dapat digolongkan menjadi dua macam:

  • Data nominal, adalah data yang didapat dari hasil penghitungan dan pengkategorian.

  • Data kontinum, data yang didapat dari pengukuran. Data ini dapat dibagi lagi menjadi tiga macam; nominal, ordinal, dan interval/rasio.


Baca juga : Yuk Pelajari Macam-Macam Metode Analisis Statistika


5. Terapkan Analisis Statistik Tersebut dalam Penelitianmu

Analisis statistik dapat digunakan di bidang apapun, salah satunya adalah Data Science. Data Science adalah ilmu yang saat ini banyak diaplikasikan hampir di semua industri. Hal ini terjadi karena produksi data di dunia yang meningkat tajam dari waktu ke waktu, bahkan dalam satu hari dunia dapat memproduksi jutaan data. Salah satu profesi yang berkaitan dengan pengolahan data menggunakan metode statistika adalah Data Scientist. Di abad 21, profesi ini dinobatkan sebagai profesi terseksi di dunia. Tidak heran, profesi ini memiliki peluang kerja yang tinggi dengan gaji fantastis. Oleh karena itu, kini sudah banyak orang yang mulai serius untuk mempelajari Data Science. 

Bagaimana? Tertarik menjadi Data Scientist? Kamu dapat memulai karir Data Scientist dengan kursus online di DQLab loh! Caranya sangat mudah, yaitu cukup SIGN UP di DQLab.id dan nikmati momen belajar gratis bersama DQLab dengan mengakses module gratis dari R, Python atau SQL! Yuk, mulai bangun portofolio datamu!




Penulis: Salsabila Miftah Rezkia

Editor: Annissa Widya Davita



Mulai Belajar
Data Science Sekarang
Bersama DQLab

Buat Akun Belajarmu & Mulai Langkah
Kecilmu Mengenal Data Science.

Buat Akun Gratis Dengan :

https://dqlab.id/files/dqlab/file/data-web-1/data-user-2/50040333a3a5d46bf130664e5870ebc6/8be7fae4b69abead22aa9296bcab7b4b.jpg Sign-Up dengan Google

https://dqlab.id/files/dqlab/file/data-web-1/data-user-2/50040333a3a5d46bf130664e5870ebc6/d0aa879292fb427c0978d2a12b416e98.jpg Sign-Up dengan Facebook

Atau Buat Dengan :