Analisis Statistik vs Analisis Non Statistik, Apa Bedanya?

Analisis statistik vs analisis non statistik, merupakan dua jenis analisis data yang sering digunakan dalam perusahaan. Apa saja perbedaannya?

Bunga Dea Laraswati
Bunga Dea Laraswati

Table of Contents

Analisis data memiliki dua pendekatan utama yang sering digunakan. Ada pendekatan analisis statistik dan analisis non statistik. Penggunaan keduanya berbeda-beda, tergantung pada kebutuhan perusahaan. Lantas, apa perbedaan dari kedua metode analisis tersebut? Apa saja yang perlu diperhatikan? Simak ulasannya berikut ini!

Pengertian Analisis Statistik

Analisis data statistik merupakan bagian penting dalam proses analisis data. Hasilnya merupakan interpretasi data dalam pola maupun tren. Analisis ini dapat digunakan untuk mengumpulkan interpretasi riset, statistik model, dan sebagai bagian dari survei yang dilakukan oleh perusahaan.

Analisis statistik menggunakan data dalam bentuk kuantitatif. Dalam artian, data tersebut berupa angka maupun data lain yang dapat dijadikan angka. Hasilnya pun juga berupa angka. Dalam konteks business intelligence (BI), analisis statistik mengumpulkan setiap sampel data, misalnya total populasi.

Tujuan akhir dari analisis statistik adalah untuk mengidentifikasi tren. Misalnya saja pada sektor retail yang digunakan untuk menentukan pola data unstructured maupun semi-structured konsumen guna meningkatkan kepuasan konsumen. Adapun langkah-langkah yang perlu diperhatikan dalam menganalisis statistik adalah:

  • Menggambarkan kemurnian data untuk dianalisis;
  • Data didasarkan pada populasi dan keterhubungannya;
  • Validitas model;
  • Menyediakan analisis prediktif.

Adapun beberapa software bisa Anda gunakan untuk analisis statistik, di antaranya IBM SPSS Statistic, RMP, dan Stata.

Pengertian Analisis Non Statistik

Selanjutnya, ada analisis non statistik. Analisis ini bisa diartikan dengan membandingkan dan menganalisis variabel dalam bentuk yang lebih variatif. Dengan kata lain, variabel yang akan dianalisis bersifat kualitatif atau bukan angka. Untuk melakukannya, setidaknya harus ada beberapa jumlah sampel, mulai dari variabel terpilih hingga hasil akhir.

Dalam perusahaan, analisis non statistik dipakai untuk melihat apa saja yang diperlukan oleh konsumen. Strategi apa yang akan dilakukan juga penting, terutama untuk memetakan pemasaran di kemudian hari.

Perbedaan Analisis Statistik dan Non Statistik

Perbedaan mengenai analisis statistik dan analisis non statistik dapat dilihat dari beberapa kriteria tertentu, baik itu dari keberadaan data yang digunakan dalam proses analisis, fokus, model data, distribusi data, dan pembatasan model data. Jika merujuk dari laman ResearchGate, berikut perbedaan di antara kedua tipe analisis berdasarkan lima indikator yang ada.

1. Fokus

Perbedaan yang pertama terletak pada fokus yang ada. Untuk analisis statistik, berfokus pada verifikasi dari informasi yang didapatkan. Dengan kata lain, ini tentu harus menguji hipotesis yang ada dengan baik. Termasuk juga tingkatan-tingkatan yang signifikan. Beda halnya dengan analisis non statistik yang menitikberatkan pada pengumpulan dan menemukan data atau dikenal knowledge discovery. Tentu, ini akan mengesampingkan hipotesis terlebih dahulu. Pada tingkat tertentu, biasanya menggunakan teknik black box untuk memecahkan permasalahan.

2. Ukuran data set

Kedua, mengenai ukuran data set yang akan diamati. Analisis statistik dapat menampung data sebanyak mungkin sebagai variabel yang akan diamati dan diteliti, misalnya jumlah data ada ribuan dan hanya terbatas pada data dengan atribusi angka saja. Kemudian, analisis non statistik bisa lebih dari jumlah analisis statistik. Bahkan, Anda bisa mendapatkan data dalam jumlah jutaan, termasuk juga atribusinya yang beragam. Jadi, tidak terbatas hanya data berupa angka saja, tetapi juga data dalam bentuk lain.

3. Kemurnian data

Indikator yang ketiga bisa dilihat dari segi kemurnian data yang dimiliki. Data pada analisis statistik terdistribusikan dengan normal. Adapun strukturnya haruslah merepresentasikan dengan model yang linear. Sedangkan pada analisis non statistik, datanya tidaklah linear. Data tersebut terdiri dari banyak informasi. Hal itu karena data-data yang terkumpul bukan berbentuk angka. Dengan kata lain, jumlahnya pun sangat banyak.

4. Model data

Keempat, selain mengenai kemurnian data dan distribusinya, perbedaan analisis statistik dan analisis non statistik juga dilihat dari model data. Pada umumnya, analisis yang bersifat statistik cenderung memiliki data yang linear, yakni data dipengaruhi oleh berapa banyak outliers yang ada. Analisis dengan sifat non statistik tidaklah linear. Selain itu, model data yang ada pun tidak dipengaruhi oleh banyaknya outliers.

5. Batasan model data

Perbedaan terakhir atau kelima ialah terkait dengan batasan model data. Metode analisis statistik cenderung bergantung pada konsiderasi dan biasanya tidak linear, multicollinearity, dan sebagainya. Sedangkan data di analisis non statistik dihitung berdasarkan informasi, yakni mana yang menjadi bagian penting dan tidak saat dianalisis.

Kesimpulan

Kini, Anda sudah mengetahui perbedaan antara analisis statistik dengan analisis non statistik. Masing-masing metode dapat digunakan berdasarkan kebutuhan dan strategi perusahaan. Ada yang hanya menggunakan salah satunya dan tidak jarang pula ada yang menggabungkan penggunaan keduanya.

Apa pun analisis yang dipakai, baik analisis statistik maupun analisis non statistik, pastikan perusahaan Anda memiliki seorang data analyst dan data scientist yang mumpuni dan bisa diandalkan. Jika Anda ingin meningkatkan skill di bidang data science dan pengolahan data, bisa mengikuti kursus dan pelatihan yang diselenggarakan oleh Algoritma Data Science School. Ada berbagai modul pembelajaran dan materi yang bisa didapatkan sesuai keperluan dan kepentingan Anda.

Referensi:

  • accountingtools - Non-Statistical Sampling Definition (diakses pada 21 Juni 2022)
  • techtarget - Definition Statistical Analysis (diakses pada 21 Juni 2022)
  • researchgate - Comparison Of Statistical Analysis And Non-Statistical Data Mining Techniques (diakses pada 21 Juni 2022)

Get Free Learning Resources

* indicates required
Insights

Bunga Dea Laraswati

Sr. Writer Algoritma Data Science School