BEDUG MERIAH Diskon 95%
Belajar Data 6 BULAN Bersertifikat hanya Rp150K!

0 Hari 0 Jam 54 Menit 41 Detik

Jenis Data Analisis Statistik, Tips Tepat Implementasi Metodenya

Belajar Data Science di Rumah 08-Februari-2022
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/9f23683ff2247bb91be3eedb33c3dfa8_x_Thumbnail800.jpg

Analisis statistik adalah sebuah proses pengolahan data yang meliputi pemeriksaan, pembersihan, transformasi, pemrosesan, dan pemodelan data. Tujuannya adalah untuk menemukan informasi yang berguna dan dapat digunakan sebagai dasar dalam pengambilan kesimpulan atau keputusan. Proses ini menerapkan metode atau teknik statistik sesuai dengan data yang dimiliki. Mengapa analisis data itu penting? Tidak semua orang paham membaca data yang sangat banyak dan masih dalam bentuk mentah. Sehingga perlu diubah menjadi bentuk yang mudah dipahami seperti dalam bentuk grafik atau plot.


Seorang peneliti atau praktisi data wajib tahu nih metode apa yang tepat digunakan untuk analisis datanya. Jika kurang tepat penerapannya bisa jadi hasil analisis nantinya kurang optimal atau bahkan tidak sesuai dengan tujuan penelitian. Oleh karena itu, sebelum sampai pada proses pengolahan data, wajib hukumnya untuk memahami jenis-jenis data statistik yang ada. Pemahaman yang baik akan memudahkan dalam menentukan metode apa yang tepat untuk digunakan. Apa saja ya jenis data statistik? Simak Pembahasannya di bawah ini, yuk!


1. Data Berdasarkan Sifatnya

statistik

Data berdasarkan sifatnya dibagi menjadi dua yaitu data kualitatif dan data kuantitatif. Data kualitatif adalah data berupa nama atau label yang mendeskripsikan suatu atribut atau elemen. Data kualitatif umumnya berupa teks atau narasi (non numerik). Data kuantitatif adalah data yang dinyatakan dalam bentuk angka atau numerik. Biasanya berupa jumlah dari hasil observasi. Kedua jenis data ini banyak digunakan dalam penelitian yang berhubungan dengan akademik maupun industri, kesehatan, pemerintahan, dan lain sebagainya. 


Baca juga : Pengolahan Data Statistik Parametrik dan Non-Parametrik


2. Data Berdasarkan Cara Memperolehnya

statistik

Berdasarkan cara memperolehnya, data dibagi menjadi dua yaitu data primer dan data sekunder. Data primer adalah data yang diperoleh langsung dari sumber artinya peneliti sendiri yang melakukan pengumpulan data tanpa pihak ketiga. Contohnya seperti Badan Pusat Statistik yang mengumpulkan data langsung ke sumbernya dan diterbitkan di dalam badan itu sendiri. Sedangkan data sekunder adalah data yang diperoleh dari pihak ketiga. Bisa dari penelitian terdahulu, jurnal, buku, karya ilmiah, dan lainnya. Kedua data ini biasanya digunakan bersamaan dimana data primer berperan sebagai data utama dan data sekunder sebagai data pendukung terhadap data primer.


3. Data Berdasarkan Waktu Pengumpulannya

statistik

Berdasarkan waktu pengumpulannya data dibagi menjadi dua yaitu data cross section dan data time series. Data cross section adalah data yang dikumpulkan pada waktu tertentu yang mendeskripsikan keadaan pada waktu tersebut misalnya data jumlah pasien covid yang meninggal pada bulan Agustus 2021. Sedangkan data time series adalah data yang dikumpulkan dari waktu ke waktu yang menunjukkan perkembangan atau trend suatu hal. Trend yang ditunjukkan berguna untuk forecasting dalam membuat suatu perencanaan. 


4. Data Berdasarkan Skala Pengukurannya

statistik

Data berdasarkan skala pengukurannya dikategorikan sebagai berikut:

  • Data nominal yaitu data yang ditentukan berdasarkan penggolongannya. Data ini bersifat diskrit dan terpisah antara kelompok satu dan lainnya. 

  • Data ordinal yaitu data yang diurutkan berdasarkan atribut tertentu. Data ini juga bersifat diskrit.

  • Data interval yaitu data yang dikelompokkan berdasarkan ukuran yang sama. Data ini bersifat kontinu yang mana memiliki nilai yang tak terbatas dan bisa berupa angka desimal atau koma. 

  • Data rasio yaitu data yang memiliki nilai nol mutlak (true zero). Data ini bersifat kontinu dan tidak memiliki nilai minus. Data rasio disukai data scientist karena dapat menerapkan macam teknik statistik.


Baca juga : Yuk Pelajari Macam-Macam Metode Analisis Statistika


5. Yuk, Belajar Analisis Data Bersama Mentor Data!

Belajar analisis data bisa dari mana saja, bisa dari internet, buku, video tutorial, sampai mengikuti kursus data seperti di DQLab. Mulai dari yang berlatar belakang IT sampai yang non IT bisa banget belajar data di DQLab. Lembaga kursus ini menawarkan kursus data science dengan kurikulum terstruktur dan mentor-mentor data profesional di bidang data. Modul yang berhasil diselesaikan akan mendapatkan sertifikat gratis juga, loh. Jangan juga lewatkan kesempatan berkarir di bidang data, ya! Yuk, gabung sekarang dengan mendaftar di DQLab.id


Penulis: Dita Kurniasari

Editor: Annissa Widya




Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login