Pelajari Jenis-Jenis Data Statistik dan Metode Pengolahan Data yang Digunakan

Dalam ilmu statistik, jenis data memainkan peran yang sangat penting dan krusial untuk menerapkan pengukuran statistik dengan benar sehingga hasil asumsi atau pengolahan data lebih akurat. Oleh karena itu, sebelum menggunakan suatu metode statistik, kita perlu memahami analisis data apa yang dibutuhkan karena setiap jenis data memerlukan treatment yang berbeda. Dalam dunia data science, saat kita akan melakukan analisis data eksplorasi, kita wajib memahami tipe data yang kita gunakan karena kita membutuhkan pengukuran statistik tertentu sesuai dengan jenis datanya. Pengukuran statistik ini dikenal juga dengan skala pengukuran.

Secara umum, pengertian data adalah informasi aktual yang kita kumpulkan dalam sebuah studi. Data digunakan dalam kehidupan sehari-hari, bahkan dalam kegiatan sederhana sekalipun. Misalnya, kita ingin menanyakan jumlah saudara yang dimiliki oleh beberapa teman. Mereka akan menjawab memiliki 1, 2, 3, bahkan mungkin tidak memiliki saudara. Jumlah saudara ini merupakan suatu data atau informasi yang kita kumpulkan dari pertanyaan sederhana tersebut. Data tidak selalu berbentuk angka. Misalnya kita ingin mencatat pendidikan terakhir wali murid di suatu sekolah. Kita akan mendapatkan data berupa jenjang pendidikan terakhir tiap wali murid, seperti SD, SMP, SMA, S1, bahkan tidak bersekolah. Seperti yang telah dijelaskan di awal, ada beberapa jenis data dan cara penanganan tiap data berbeda-beda. Pada artikel kali ini kita akan membahas jenis-jenis data tersebut dan bagaimana cara mengolahnya. Jadi tunggu apa lagi? Let"s get started!

1. Data Numerik

Data numerik diartikan sebagai ukuran, seperti tinggi badan, berat badan, IQ, tekanan darah, jumlah saham, jumlah apel, dan lain sebagainya. Para ahli statistik juga menyebut data numerik sebagai data kuantitatif. Data numerik dibagi menjadi dua jenis, yaitu data diskrit dan data kontinu. Data diskrit mewakili item yang dapat dihitung. Contohnya adalah jumlah buku di perpustakaan ada 1000, jumlah mobil yang dimiliki ayah adalah 2, dan lain sebagainya. Data kontinu mewakili sebuah pengukuran yang kemungkinan nilainya tidak dapat dihitung dan hanya bisa dijelaskan menggunakan interval. Misalnya tinggi sebuah tiang bendera adalah 3,5 meter, berat badan kucing adalah 3,8 kg.

Baca juga : Pengolahan Data Statistik Parametrik dan Non-Parametrik

2. Data Kategorik

Data kategorik mewakili karakteristik pada data seperti jenis kelamin seseorang, status perkawinan, hobi, pekerjaan, dan lain sebagainya. Data numerik dapat dikonversi menjadi data numerik, misalnya nilai 0 mewakili jenis kelamin perempuan dan nilai 1 mewakili jenis kelamin laki-laki. Namun, angka ini hanya menjadi simbol saja sehingga tidak bisa mengaplikasikan operasi matematika pada angka tersebut. Nama lain untuk data kategorik adalah data kualitatif, atau beberapa orang juga menyebut sebagai yes or no data.

3. Analisis Data Numerik

Analisis data numerik dapat dilakukan dengan menggunakan dua metode analisis statistik, yaitu metode analisis deskriptif dan analisis inferensial. Metode analisis deskriptif digunakan untuk mengidentifikasi central tendency seperti rata-rata (mean), nilai tengah (median), dan nilai yang sering muncul (modus) pada kumpulan data. Sedangkan metode analisis inferensial digunakan untuk menganalisis SWOT, tend, dan pola tersembunyi yang ada pada data.

4. Analisis Data Kategorik

Data kategorik lebih mudah dibaca dalam bentuk visual. Oleh karena itu, sebagian besar jenis data ini divisualkan dalam bentuk line chart, pie chart, bar chart, dan lain sebagainya. Dalam analisis deskriptif, data ini dapat digunakan untuk melihat bagaimana karakteristik dari kumpulan data dengan variabel tertentu. Misalnya, kita bisa menghitung berapa rasio siswa laki-laki dan perempuan dalam satu kelas. Selain itu, data ini juga bisa dikelompokkan menggunakan metode clustering.

Baca juga : Yuk Pelajari Macam-Macam Metode Analisis Statistika

5. Belajar Mengolah Data

Di era big data, teknik mengolah data merupakan skill yang banyak dicari hampir di semua sektor industri. Hal ini karena hampir semua industri sudah menggunakan data dalam kehidupan sehari-hari. Fenomena ini menyebabkan recruitment pengolah data terus meningkat dan diprediksi memiliki prospek karir yang menjanjikan. Ingin berkarir di dunia pengolahan data? Yuk mulai belajar memahami berbagai metode dan tools pengolahan data bersama DQLab! Klik button di bawah ini untuk mengakses modul olah data dan tools yang banyak digunakan di dunia industri dan nikmati proses belajar menyenangkan dan anti ribet!

Penulis: Galuh Nurvinda K

Editor: Annissa Widya Davita