MIDYEAR PROMO! Segera Beli Paket Premium Belajar Data Science 6 Bulan hanya Rp. 99.000. DAFTAR

Pakai Kode: DQMIDYEAR. Berakhir 0 Days 8 Jam : 58 Menit : 48 Detik

Serba Serbi Pengolahan Data Statistik yang Wajib Diketahui

Belajar Data Science di Rumah 04-Januari-2021
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/0175113fac8740d4c0bfd76c250333ff_x_Thumbnail800.jpg

Pengolahan data statistik merupakan salah satu proses dari suatu penelitian dalam upaya pengumpulan, pengorganisasian, analisis, serta penyajian data yang biasa digunakan dalam masalah ilmiah, industri maupun sosial. Tujuannya untuk menggali informasi dari dibalik sekumpulan data guna memenuhi kebutuhan dalam pengambilan keputusan ilmiah, industri maupun sosial. Cara pengolahan data tergantung pada jenis data yang akan kita olah. Dalam hal ini jenis data yang dimaksud terbagi menjadi dua yakni, kualitatif dan kuantitatif.


Dimana metode pengolahan data kualitatif lebih berfokus pada pemahaman mendalam mengenai karakteristik suatu objek seperti, gender, warna rambut dan warna kulit. Cara kerjanya dengan mengumpulkan data dari atribut fisik yang relevan dengan menggunakan pendekatan eksplorasi dan non-statistik. Oleh karena itu, metode ini sering disebut sebagai metode yang sangat subjektif. Kelemahan metode ini adalah tidak dapat digunakan untuk mengumpulkan seluruh populasi yang lebih luas. Sementara metode pengolahan data kuantitatif berkaitan erat dengan pengolahan data statistik karena lebih berfokus pada data numerik atau data yang terukur seperti, suhu, tinggi badan, dan usia. Karena itu, data kategorik harus diubah terlebih dahulu dalam bentuk numerik dengan melakukan pembobotan pada setiap data kategorik. Cara kerjanya dengan mengumpulkan data yang kemudian diolah dan dihitung menggunakan serangkaian metode statistik, tak heran jika metode ini bersifat lebih objektif. Bersama DQLab artikel ini akan mengulas mengenai serba serbi pengolahan data statistik yang penting diketahui, untuk itu simak terus artikel ini.

1. Metode Pengolahan Data Statistik

Salah satu alasan diperlukannya statistik dalam pengolahan data adalah generalisasi akan parameter suatu populasi yang dapat diambil dengan hanya meneliti sebagian kecil anggota populasi atau sampel. Adapun beberapa metode pengolahan data statistik yang dapat kamu gunakan antara lain, yang pertama adalah metode analisis deskriptif yang digunakan untuk melihat performa data di masa lampau agar dapat mengambil kesimpulan dari data tersebut, metode ini cocok untuk data yang memiliki volume yang sangat besar. Yang kedua adalah metode analisis regresi yang digunakan untuk mengukur hubungan antara variabel dependen dengan variabel independen, metode ini cocok untuk melakukan prediksi dan melihat tren di masa depan. Kemudian metode yang terakhir adalah metode analisis faktor yang digunakan untuk menemukan struktur pokok dari kumpulan variabel-variabel, metode ini cocok digunakan untuk mengolah data yang kompleks seperti status sosial-ekonomi.


Baca juga : Belajar Data Analyst dengan Akses DQLab Module Python for Data Professional Beginner Part 1 Sekarang!


2. Langkah-langkah Pengolahan Data Statistik

Secara umum ketika kita melakukan pengolahan data ada beberapa langkah yang perlu dilalui antara lain, tahap editing yaitu dengan melakukan pengkajian ulang terhadap data yang telah di dapat jika mengalami suatu keraguan akan data tersebut. Berikutnya ada tahap coding yaitu sebuah pengkomputerisasian data dengan cara pembuatan kode agar dapat memudahkan dalam melakukan pengolahan data yang ada, hal ini dilakukan dengan cara memberi kode semua jawaban atau data yang didapat dari responden, Langkah berikutnya adalah tahap tabulasi data, dimana dari semua data yang dimiliki nantinya akan dimasukkan ke dalam sebuah tabel. Setelah itu baru masuk ke tahap analisis data, yaitu tahapan untuk melakukan pengolahan data dengan menggunakan metode statistik. Jika sudah, langkah terakhir adalah tahap interpretasi data dengan melakukan penafsiran agar dapat menarik kesimpulan di balik data-data tersebut.

3. Pengolahan Data Statistik Di Kehidupan Sehari-hari

Statistik selalu berkaitan dengan data, lalu bagaimana agar kita bisa memanfaatkan data tersebut dengan sebaik-baiknya dan untuk apa saja? Untuk itu, berikut ini akan memaparkan penerapan pengolahan data statistik yang paling populer di kehidupan sehari-hari antara lain, untuk prediksi, pengujian kualitas, prakiraan cuaca,kesiagaan keadaan darurat, prediksi wabah penyakit, kampanye politik, asuransi, barang konsumsi, pasar uang dan modal, serta dalam bidang olahraga. Hal tersebut membuktikan bahwa statistik penting dalam kehidupan sehari-hari, begitu juga dengan bidang lainnya dalam mendukung pengambilan keputusan secara tepat dan cepat.


Baca juga : Belajar Data Science dan Lanjutkan Perjalananmu Menjadi Aksara! Yuk, Akses “Data Analyst Python Career Track” Sekarang!

4. Yuk, Belajar Data Science Gratis Sekarang !!!

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 industri data yang sebenarnya! Sign up sekarang untuk #MulaiBelajarData di DQLab!

Simak informasi di bawah ini untuk mengakses gratis module ‘Introduction to Data Science’:

  • Buat Akun Gratis dengan Signup di DQLab.id/signup

  • Akses module Introduction to Data Science

  • Selesaikan modulenya, dapatkan sertifikat & reward menarik dari DQLab

  • Subscribe DQLab.id untuk Akses Semua Module Premium!

Penulis: Rian Tineges

Editor: Annissa Widya Davita


Share

Postingan Terkait

Mulai Bangun Karirmu Bersama DQLab!