Jenis-jenis Analisis Statistik yang Sering Digunakan

Mengenal jenis-jenis analisis statistik yang sering digunakan untuk mengolah data. Lalu, bagaimana tahap penerapannya?

Bunga Dea Laraswati
Bunga Dea Laraswati

Table of Contents

Di era serba data seperti sekarang, analisis statistik merupakan alat yang ampuh untuk memahami data sehingga proses pengambilan keputusan dapat dilakukan dengan tepat. Ada banyak sekali jenis analisis yang bisa diterapkan pada data. Apa saja? Mari simak penjelasannya dalam ulasan mengenai analisis statistik berikut ini.

Apa Itu Analisis Statistik?

Analisis statistik merupakan suatu proses yang melibatkan pengumpulan, pengelompokan, serta penjabaran data mengikuti prinsip tertentu untuk bisa mengidentifikasi pola maupun tren tertentu. Penerapannya amat luas, mulai dari bisnis, studi populasi, teknik, bahkan genetika. Analisis ini punya beberapa fungsi, seperti untuk merancang prediksi, membuat model, hingga melakukan simulasi.

Mempelajari analisis statistik amatlah penting, terutama di zaman yang begitu mengandalkan data seperti sekarang. Kini, ada banyak sekali perusahaan maupun instansi yang memiliki data dalam skala besar (big data). Nah, untuk bisa memahaminya, Anda bisa menggunakan analisis statistik. Dengan analisis, Anda dapat mengolah data hingga menjadi suatu informasi bermanfaat yang dapat mendukung proses pengambilan keputusan.

7 Jenis Analisis Statistik

Analisis statistik sendiri ada bermacam-macam jenisnya. Hal ini menyesuaikan bidang serta tujuan yang ingin dicapai setelah melakukan analisis. Berikut adalah beberapa jenis analisis statistik yang umum digunakan dalam kehidupan nyata:

1. Analisis statistik deskriptif

Ini merupakan jenis analisis statistik yang paling sederhana. Analisis ini memanfaatkan angka untuk mendeskripsikan kualitas dari suatu kumpulan data. Biasanya, jenis analisis ini akan diikuti oleh analisis lain. Mengawali penelitian Anda dengan analisis deskriptif akan menyederhanakan kumpulan data berskala besar. Dengan begitu, interpretasi data pun menjadi lebih mudah.

Namun, perlu diingat, analisis deskriptif ini kurang cocok untuk menarik kesimpulan dari suatu kumpulan data berskala besar. Ini karena kesimpulan yang ditarik dari analisis deskriptif hanyalah sebagian kecil dari data. Diperlukan analisis yang lebih mendalam untuk bisa mengambil kesimpulan.

2. Analisis statistik inferensial

Selanjutnya ada analisis statistik inferensial. Umumnya, analisis ini digunakan untuk menarik kesimpulan mengenai populasi yang lebih besar dengan berbekal temuan dari penelitian terhadap sampel. Analisis inferensial akan membantu peneliti dalam melakukan validasi atas generalisasi yang dibuat mengenai suatu populasi.

3. Analisis statistik asosiasi

Analisis statistik asosiasi merupakan suatu alat yang digunakan untuk membuat prediksi dengan mengidentifikasi pola sebab-akibat. Peneliti menggunakan analisis ini untuk menemukan hubungan di antara beberapa variabel sekaligus. Ini merupakan analisis tingkat lanjut karena membutuhkan software canggih dan perhitungan matematis yang begitu kompleks.

4. Analisis prediktif

Analisis prediktif menggunakan algoritma statistik yang kuat dan didukung oleh machine learning untuk memprediksi peristiwa dan perilaku di masa depan berdasarkan tren data, baik yang sedang maupun sudah terjadi. Analisis ini sangat bergantung pada berbagai teknik probabilistik seperti data mining, pemodelan prediktif, kecerdasan buatan (AI), hingga simulasi untuk menebak apa yang mungkin terjadi di masa depan.

5. Analisis preskriptif

Analisis statistik preskriptif memanfaatkan machine learning untuk bisa memudahkan proses pengambilan keputusan berbasis data. Jenis analisis ini memadukan penerapan ilmu matematika dan komputasi untuk kemudian menghasilkan beberapa pilihan. Biasanya, analisis preskriptif berangkat dari hasil yang diperoleh dari analisis deskriptif dan prediktif.

6. Exploratory Data Analysis (EDA)

EDA merupakan suatu teknik yang digunakan oleh para data scientists untuk mengenali pola serta tren dalam kumpulan data. Jenis analisis yang satu ini juga dapat digunakan untuk mengetahui hubungan antara sampel dalam suatu populasi, memvalidasi asumsi, menguji hipotesis, hingga menemukan titik data yang hilang.

7. Causal analysis

Sama seperti namanya, causal analysis memanfaatkan data untuk bisa mengetahui sebab-akibat dari suatu situasi. Analisis statistik yang satu ini dapat diterapkan pada penjaminan mutu, investigasi kecelakaan, dan hal lain yang masih berkaitan dengan penyelidikan sebab-akibat dari suatu peristiwa. Pemahaman yang didapat dari analisis dapat digunakan untuk memandu pengambilan keputusan di masa depan.

Tahapan dalam Analisis Statistik

Untuk melakukan analisis statistik sebenarnya bergantung pada jenis data yang sedang Anda teliti. Namun, secara garis besar, berikut adalah tahapan utama dalam melakukan analisis statistik:

1. Data collection

Langkah pertama dalam analisis statistik adalah data collection atau pengumpulan data. Anda bisa mengambil data dari sumber primer maupun sekunder. Dengan syarat, semuanya masih berkaitan dengan tujuan penelitian Anda. Bisa juga dengan memilih data dari sampel yang mewakili populasi.

2. Data organization

Setelah data terkumpul, langkah selanjutnya yang harus dilakukan adalah data organization. Tahapan ini terkadang disebut dengan pembersihan data karena melibatkan proses identifikasi dan penghapusan data (baik itu data ganda maupun data yang tidak relevan). Data organization amat penting karena bisa memengaruhi hasil analisis statistik Anda nantinya.

3. Data presentation

Tahapan ini sebenarnya merupakan perpanjangan dari data organization. Sebab, data presentation atau penyajian data melibatkan pengaturan struktur data untuk memudahkan Anda dalam menganalisis data. Pada tahap data presentation ini, Anda dapat menggunakan alat statistik deskriptif untuk meringkas data.

4. Data analysis

Data analysis merupakan proses yang melibatkan data manipulation agar Anda dapat mengidentifikasi pola, tren, dan hubungan antar variabel dengan mudah. Tahapan ini dapat dilakukan dengan analisis statistik inferensial dan/atau asosiasi. Biasanya, data scientist juga memanfaatkan aplikasi seperti spreadsheet untuk automasi analisis data. Selain efisien dari segi waktu, hal ini juga dapat meminimalisir risiko human error.

5. Data interpretation

Tahapan terakhir dalam analisis data statistik adalah data interpretation. Tahap interpretasi data memberikan konklusi atas tujuan analisis. Setelah analisis, Anda dapat menyajikan hasilnya sebagai laporan tertulis. Bisa juga dalam bentuk visual (data visualization) seperti bagan atau diagram untuk memudahkan pembacaan data.

Metode Analisis Statistik Umum Digunakan

Dalam praktiknya, terdapat setidaknya empat metode analisis statistik umum yang bisa diterapkan, yaitu:

1. Mean

Mean merupakan nilai rata-rata dari suatu kumpulan data. Untuk bisa mengetahui mean, Anda perlu tahu jumlah nilai, kemudian membaginya dengan jumlah item yang ada dalam data tersebut. Ini merupakan metode analisis statistik yang paling sederhana. Menghitung mean akan membantu Anda menentukan titik tengah dari suatu kumpulan data.

2. Standar deviasi

Standar deviasi atau SD merupakan metode analisis statistik umum yang digunakan untuk menentukan dispersi titik data. Menghitung SD akan membantu Anda mengetahui penyebaran data di sekitar mean. Jika SD terlihat tinggi, maka data tersebar jauh dari rata-rata. Sementara SD yang rendah menunjukkan bahwa persebaran data cenderung mendekati mean. Rumus menghitung standar deviasi adalah sebagai berikut:

σ2 = Σ(x − μ)2/n

  • σ: standar deviasi
  • Σ: jumlah data
  • X: nilai dari set data
  • μ: mean atau rata-rata data
  • n: jumlah titik data dalam populasi

3. Regresi

Metode analisis statistik selanjutnya adalah regresi. Nah, regresi sendiri merupakan suatu metode statistik yang digunakan untuk mencari hubungan antara variabel dependen dan variabel independen. Regresi akan membantu Anda melacak bagaimana perubahan dalam satu variabel dapat memengaruhi perubahan pada variabel. Regresi akan menunjukkan apakah hubungan antara dua variabel bersifat lemah, kuat, atau justru bervariasi dalam selang waktu tertentu. Rumusnya adalah:

Y = a + b(x)

  • Y: variabel independen atau data yang digunakan untuk memprediksi variabel dependen
  • x: variabel dependen, variabel yang ingin Anda ukur
  • a: perpotongan y atau nilai y ketika x sama dengan nol
  • b: kemiringan grafik regresi

4. Pengujian hipotesis

Terakhir ada pengujian hipotesis. Metode analisis statistika yang satu ini digunakan untuk menguji kesimpulan dari analisis terhadap kumpulan data tertentu. Caranya adalah dengan membandingkan kesimpulan dan asumsi tertentu. Hasil pengujian dapat membatalkan kesimpulan, yang kemudian disebut hipotesis 0. Segala sesuatu yang melanggar hipotesis 0 disebut hipotesis 1.

Kesimpulan

Sekarang ini, data telah menjadi suatu sumber daya yang begitu berharga. Untuk itu, penting bagi Anda mengetahui cara mengolah data agar bisa menjadi informasi yang bermanfaat dan dapat mendukung proses pengambilan keputusan. Analisis statistik membantu Anda untuk dapat mengolah data sedemikian rupa hingga menghasilkan suatu kesimpulan berbasis fakta.

Mempelajari data dan teknik analisisnya akan membantu Anda melangkah lebih jauh lagi, entah itu sebagai individu atau untuk mengembangkan bisnis. Untuk itu, Algoritma Data Science School menghadirkan kelas data science dengan materi yang menyeluruh dan berbagai level keahlian. Anda juga bisa menemukan corporate training untuk mengembangkan skill karyawan. Informasi mengenai materi, kelas, dan pendaftaran dapat diakses di sini!

Insights

Bunga Dea Laraswati

Sr. Writer Algoritma Data Science School


Upcoming Workshop