PROMO PAYDAY! SERBU PAKET DATA SCIENCE 3 BULAN CUMA 100K!
Diskon Spesial 95% Belajar Data Science Bersertifikat
SERBU DISINI!
Pendaftaran ditutup dalam 0 Hari 20 Jam 51 Menit 39 Detik 

Statistik Parametrik, Teknik Analisis Data yang Umum Digunakan

Belajar Data Science di Rumah 07-Oktober-2022
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/4edfb8d878a6e390046892a4947fbf3d_x_Thumbnail800.jpg

Analisis data merupakan proses pengubahan data mentah menjadi sumber informasi.  Saat ini, data menjadi hal yang sangat penting, terutama dalam proses pengambilan keputusan. Sayangnya, data mentah tidak akan bisa digunakan begitu saja karena tidak bisa didapatkan informasi apapun. Sehingga data tersebut harus diolah terlebih dahulu.


Dalam statistika, setidaknya ada dua kelompok analisis data yang bisa digunakan, yaitu analisis deskriptif yang berguna untuk mendeskripsikan data serta membuat kita lebih mengenal data dan analisis inferensial yang merupakan analisis lanjutan, dimana analisis ini berhubungan dengan hipotesis.


Umumnya, kita akan menggunakan analisis deskriptif terlebih dahulu untuk bisa mengenal data yang kita miliki. Barulah jika analisis deskriptif tidak cukup, maka kita bisa menggunakan analisis lanjutan. Statistika inferensial sendiri jika dilihat dari metode pengolahannya dapat dibagi menjadi statistika parametrik dan non parametrik.


Dalam artikel ini, kita akan fokus membahas tentang statistika parametrik. Yuk, simak pembahasannya!


1. Apa Itu Statistik Parametrik dan Kapan Digunakan?

Teknik Analisis Data


Statistik parametrik merupakan salah satu cara untuk menganalisis data dalam statistika, dimana statistik parametrik baru bisa digunakan jika data yang ada memenuhi asumsi-asumsi yang telah ditentukan. Salah satu asumsi yang harus dipenuhi adalah data harus memiliki distribusi normal atau bisa dikatakan bahwa data harus menyebar dengan mengikuti sebaran normal.


Jika tidak normal bagaimana? Cara pertama yang bisa dicoba adalah dengan melakukan transformasi data hingga data menjadi distribusi normal. Namun jika tidak normal juga, data tidak bisa diolah dengan statistik parametrik dan bisa memanfaatkan statistik non parametrik.


Baca juga: Catat 4 Tips Penting Implementasikan Teknik Analisis Data


2. Hal Penting dalam Statistik Parametrik

Teknik Analisis Data

Dalam statistik parametrik, ada beberapa hal yang terbilang menjadi komponen penting, diantaranya adalah:

  • Pengujian yang relatif sederhana, dimana sebuah hipotesis dibangun dari asumsi bahwa hukum tertentu dapat diterapkan pada populasi.

  • Asumsi, dimana tes parametrik digunakan untuk melihat apakah data memenuhi asumsi yang jelas tentang populasi.

  • Tes dan analisis, tes dilakukan dengan memanfaatkan hipotesis, dan adata bisa dianalisis dengan menggunakan metode statistik.

  • Grafik, data yang ada bisa divisualisasikan ke dalam bentuk grafik 


3. Kelebihan dan Kekurangan Statistik Parametrik

Teknik Analisis Data


Beberapa kelebihan dari statistika parametrik adalah:

  • Syarat syarat parameter dari suatu populasi yang menjadi sampel biasanya tidak diuji dan dianggap memenuhi syarat, pengukuran terhadap data dilakukan dengan kuat.

  • Observasi bebas satu sama lain dan ditarik dari populasi yang berdistribusi normal serta memiliki varian yang homogen.


Tidak hanya memiliki kelebihan tentunya, statistik parametrik juga memiliki kekurangan, diantaranya adalah:

  • Populasi harus memiliki varian yang sama

  • Setidaknya data yang digunakan merupakan data hasil pengukuran, yaitu data dengan skala interval dan rasio.

  • Rata-rata populasi harus normal dan memiliki varian yang sama, dan harus merupakan kombinasi linear dari efek efek yang ditimbulkan.


4. Contoh Statistik Parametrik

Statistik parametrik ini jika dilihat lebih jauh, maka akan terbagi menjadi beberapa metode analisis juga. Namun tetap kembali ke dasar dari statistik parametrik, data harus berdistribusi normal jika ingin menggunakan metode yang ada tersebut.


Beberapa contoh metode statistik parametrik adalah:

  • Uji Z (1 atau 2 sampel)

  • Uji T (1 atau 2 sampel)

  • Korelasi Pearson

  • ANOVA parametrik (One way atau two way)


Baca juga : Langkah-Langkah Menggunakan Teknik Analisis Data Kualitatif


Belajar untuk mengolah data bisa dilakukan oleh siapa saja, meskipun tidak berasal dari background pendidikan STEM (Science Technology, Engineering, & Math). Mengingat kemampuan mengolah data menjadi salah satu kemampuan yang harus kamu kuasai di era perkembangan teknologi digital saat ini. Dengan memiliki kemampuan ini, kamu akan dibutuhkan oleh semua industri. 


Salah satu cara yang bisa kamu lakukan untuk belajar proses pengolahan data jika kamu sudah lulus dari background pendidikan non IT adalah dengan mengambil kursus. Salah satu lembaga kursus yang harus kamu coba adalah DQLab. Tenang saja, DQLab akan membantumu untuk belajar analisis data dari tahap dasar. 


Tunggu apalagi? Yuk langsung bergabung dengan cara signup di DQLab kemudian nikmati pembelajaran modul gratis “Introduction to Data Science with Python” atau “Introduction to Data Science with R”.


Penulis : Gifa Delyani Nursyafitri


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 :