DICARI! YANG MAU BELAJAR DATA SCIENCE DISKON 95%
Belajar Data 6 Bulan BERSERTIFIKAT hanya Rp 149K!

0 Hari 3 Jam 54 Menit 44 Detik

Yuk, Kenali Metode Statistik dan Cara Penyajiannya

Belajar Data Science di Rumah 05-Oktober-2021
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/6101b4d9f60ad285b3211e2e7e272842_x_Thumbnail800.png

Pada masa perkembangan digital kini data scientist merupakan merupakan profesi yang cukup diminati pada masa kini. Keahlian utama yang dimiliki data scientist tentunya adalah data science. Data science merupakan ilmu yang mempelajari tentang data yang mencakup berbagai bidang ilmu pendukung seperti matematika, statistika, pemrograman, ilmu bisnis, sistem informasi, metode statistik, algoritma, jenis data, teknik pengolahan data, dan masih banyak lainnya.


Statistika merupakan ilmu yang berkaitan dengan data. Seringkali banyak orang mengira bahwa statistika dan data science merupakan ilmu yang mirip. Secara garis besar ilmu yang dipelajari hampir sama, namun jangkauannya lebih luas data science dikarenakan kita harus memiliki keahlian programming yang lebih jago. Selain itu dalam data science yang dipelajari tidak hanya tentang statistika, melainkan beberapa bidang ilmu pendukung lainnya pula. Pada artikel kali ini kita akan mengenali beberapa metode statistik serta cara penyajian datanya.


1. Pengertian Metode Statistik

Metode statistik merupakan suatu prosedur atau langkah-langkah yang perlu dilakukan secara bertahap dari awal sampai akhir, mulai dari pengumpulan data, penafsiran data, pengolahan data sampai penyajian data. Penggunaan metode statistik yang tepat dalam penelitian akan sangat berpengaruh pada hasil analisis. Secara umum metode-metode statistik dikelompokkan menjadi dua macam, yaitu statistika deskriptif dan statistika inferensial.


Baca juga : Pengolahan Data Statistik Parametrik dan Non-Parametrik


2. Metode Analisis Statistik Deskriptif

Statistik deskriptif merupakan salah satu metode statistik yang secara garis besar bertujuan mendeskripsikan atau menggambarkan data yang telah dikumpulkan. Metode statistik deskriptif ini memberikan gambaran karakteristik dasar dari data secara sederhana dan tidak digunakan untuk menarik kesimpulan tentang data tersebut. Beberapa contoh yang bisa kita dapatkan dari metode statistik antara lain seperti nilai rata-rata, median, modus, maksimum, minimum dan masih banyak lainnya.


3. Metode Analisis Statistik Inferensia

Pada bagian sebelumnya kita telah mengenali metode analisis statistik deskriptif. Jika pada metode statistik deskriptif kita hanya bisa memberikan gambaran umum dari data tanpa bisa mengambil kesimpulan akhir, maka berbeda dengan metode statistik inferensia dapat menyimpulkan data serta menguji hipotesis. Pada metode statistik inferensia kota dapat menerapkan metode yang bisa digunakan untuk menganalisis data sampel yang mewakili populasi, bahkan bisa sampai peramalan atau penarikan kesimpulan mengenai keseluruhan data.


4. Penyajian Data Metode Statistik

Penyajian data merupakan suatu kegiatan yang membuat laporan hasil analisis agar dapat disampaikan atau dilihat serta mudah dipahami. Terdapat beberapa cara penyajian data deskriptif dalam bentuk grafis seperti histogram, pie chart, poligon, ogive, diagram batang daun. Sedangkan penyajian data secara numerik terdiri dari beberapa bentuk seperti central tendency, dispersion, fractile, kecekungan dan keruncingan. Adapun pada metode statistik inferensia tidak hanya sebatas dalam bentuk tabel dan diagram, melainkan dapat digunakan pula untuk melakukan estimasi dan penarikan kesimpulan melalui beberapa tahap[ uji.


Baca juga : Yuk Pelajari Macam-Macam Metode Analisis Statistika



5. Yuk, Mulai Belajar Statistik untuk Jadi Data Scientist

Profesi data scientist merupakan salah satu profesi yang paling diminati di masa kini. Data scientist memerlukan beberapa keahlian dalam bidang ilmu seperti matematika, statistika, pemrograman, dan ilmu bisnis. Semua itu dapat kita pelajari di DQLab . Caranya sangat mudah, yaitu cukup signup di DQLab.id/signup dan kita bisa mulai dengan belajar gratis di DQLab serta dapat mengakses modul-modul dari bahasa pemrograman R, Python, Excel, dan SQL!



Penulis : Latifah Uswatun Khasanah

Editor : Annissa Widya Davita



Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login