Contoh Analisis Statistik: Cara Terbaik untuk Membuat Keputusan Bisnis
Statistika merupakan ilmu tentang cara mengumpulkan dan menganalisis statistik (angka atau tabel yang berisi informasi) hingga menginterpretasikan data. Ilmu ini sangat berkaitan erat dengan data sehingga penerapanya sangat luas, entah itu di rumpun sosial hingga sains dan teknologi. Hal ini disebabkan semua rumpun keilmuan membutuhkan data dan pengolahan data untuk mendukung berbagai kajian dan penelitian yang valid, andal dan dapat diverifikasi secara ilmiah. Melalui pemanfaatan analisis statistik, kita dapat memperoleh berbagai insight entah itu untuk menggambarkan, memprediksi ataupun lain sebagainya. Dengan membuat keputusan berbasis data maka perusahaan dapat menghasilkan keputusan atau strategi bisnis secara efektif karena didasarkan oleh fakta atau data alias kondisi nyata. Dengan demikian, analisis statistik dapat menjadi alat bagi perusahaan dalam rangka menghasilkan keputusan terbaik.
Apa itu Analisis Statistik?
Analisis Statistik merupakan sebuah proses pengumpulan dan analisis sampel data untuk mengungkap pola dan tren serta memprediksi apa yang dapat terjadi selanjutnya untuk membuat keputusan yang lebih baik dan ilmiah karena teruji. Melalui analisis statistik dapat menjadi gambaran yang jelas untuk memahami apa yang terjadi dalam data sehingga dapat membantu menghasilkan keputusan yang tepat.
Pentingnya Analisis Statistik
Analisis Statistik memainkan peranan yang sangat vital dalam mengoptimalkan keputusan dalam sebuah perusahaan. Mulai dari meringkas dan menyajikan data dalam bentuk grafik atau bagan untuk memudahkan pencarian temuan menarik (kunci). Kemudian dapat menggambarkan ukuran penting dalam kumpulan data misalnya dengan rata-rata, median, modus dan sebagainya. Lalu dengan analisis statistik dapat menggambarkan persebaran data apakah mengelompok atau menyebar. Selain itu, melalui analisis statistik juga dapat memprediksi nilai di masa depan berdasarkan perilaku data masa lalu dan dengan dasar pengujian hipotesis sehingga memberikan potensi keakuratan yang lebih besar.
Analisis Data vs Analisis Statistik
Analisis statistik dapat menerapkan metode statistik khusus pada sampel data untuk memahami keseluruhan populasi. Hal ini memungkinkan penarikan kesimpulan tentang pasar tertentu, kohort, dan pengelompokan umum untuk memprediksi perilaku dan karakteristik orang lain secara potensial.
Analisis data adalah proses memeriksa dan membersihkan semua data yang tersedia dan mengubahnya menjadi informasi berguna yang dapat dipahami oleh individu non-teknis. Hal ini sangat penting mengingat bahwa data bisa menjadi tidak berarti jika tidak dipahami oleh mereka yang mengambil keputusan.
Analisis data dapat digunakan sebagai masukan untuk melakukan analisis statistik, karena data dari berbagai sumber dapat digabungkan sebagai cara untuk melakukan proses statistik. Jadi ketika menggunakan alat statistik maka dapat dikatakan sebagai bagian analisis statistik sedangkan jika tidak menggunakan alat statistik misal hanya visualisasi gambar semata maka dapat dikatakan analisis data.
Jenis Analisis Statistik
1. Analisis Statistik Deskriptif
Pada dasarnya, analisis ini berkaitan dengan mengatur dan meringkas data menggunakan angka dan grafik. Hal ini dapat memudahkan sejumlah besar data untuk diinterpretasikan sehingga dapat mudah dipahami, meskipun tanpa membuat kesimpulan di luar analisis atau menguji hipotesis apa pun. Maka dari itu, melalui analisis ini kita mencoba menemukan sebuah nilai yang merepresentasikan kumpulan data lalu menginterpretasikan.
2. Analisis Statistik Inferensial
Analisis statistik inferensial pada dasarnya digunakan ketika inspeksi setiap unit dari populasi tidak dapat dicapai, oleh karena itu kita akan menggunakan sampel untuk mengekstrak kesimpulan dengan menerapkan probabilitas dan membuat generalisasi tentang keseluruhan data, dan juga dapat membuat kesimpulan sehubungan dengan hasil di masa mendatang di luar data yang tersedia. Analisis ini memerlukan metode yang melibatkan teori pengambilan sampel, berbagai uji signifikansi, kontrol statistik, dll.
3. Analisis Prediktif
Analisis prediktif diterapkan untuk membuat prediksi peristiwa masa depan, atau apa yang mungkin terjadi selanjutnya, berdasarkan fakta dan angka saat ini dan masa lalu. Secara umum analisis ini sering menggunakan teknik statistik dan algoritma Machine Learning untuk menggambarkan berbagai hal di masa depan dengan data yang tersedia saat ini.
4. Analisis Preskriptif
Analisis preskriptif memeriksa data Untuk mengetahui apa yang harus dilakukan, ini banyak digunakan dalam analisis bisnis untuk mengidentifikasi tindakan terbaik untuk suatu situasi. Pada dasarnya, ini berfokus pada menemukan saran optimal untuk proses pengambilan keputusan.
5. Analisis Data Eksplorasi atau Exploratory Data Analysis (EDA)
Analisis ini umumnya merupakan langkah pertama dari proses analisis data yang dilakukan sebelum teknik analisis statistik lainnya. EDA tidak digunakan sendiri untuk memprediksi atau menggeneralisasi, melainkan EDA membuat pratinjau data dan membantu mendapatkan beberapa wawasan penting ke dalamnya. Metode ini sepenuhnya berfokus pada analisis pola dalam data untuk mengenali potensi hubungan.
6. Analisis Kausal
Secara umum, analisis kausal membantu dalam memahami dan menentukan alasan dibalik “mengapa” hal-hal terjadi, atau mengapa hal-hal seperti itu muncul. Misalnya, dalam lingkungan bisnis saat ini, banyak ide, atau bisnis yang gagal karena beberapa peristiwa terjadi, dalam kondisi itu, analisis kausal mengidentifikasi akar penyebab kegagalan, atau hanya alasan dasar mengapa sesuatu bisa terjadi.
7. Analisis Mekanistik
Analisis mekanistik adalah jenis analisis yang paling tidak umum dibandingkan analisis statistik di atas. Namun demikian, analisis ini layak digunakan dalam proses analitik Big Data dan Ilmu Biologi. Analisis ini digunakan untuk memahami dan menjelaskan bagaimana sesuatu terjadi daripada bagaimana hal-hal spesifik akan terjadi secara tersembunyi.
Contoh Analisis Statistik
Kita menyadari analisis statistik merupakan topik yang cukup rumit untuk dipahami sehingga kita akan membahas dari contoh sederhana yang terdapat di kehidupan nyata. Misalkan Anda memiliki toko waralaba gym kesehatan dan kebugaran baru yang populer. Meskipun demikian, Anda memperoleh temuan bahwa terjadi penurunan yang stabil pada anggota baru, serta anggota yang membatalkan kontrak mereka. Anda yakin bahwa anggota baru dan kegiatan membatalkan kontrak ngegym di tempat Anda memiliki hubungan yang erat.
Tentu saja dalam statistik kita tidak boleh hanya menduga (berhipotesis) melainkan diperlukan uji hipotesis. Anda akan mengumpulkan data dari dua variabel yang terkait anggota baru dan perpanjangan kontrak. Kemudian Anda memasukan data dalam perangkat lunak yang dapat menjalankan berbagai metode analisis statistik.
Sebagai contoh kita akan menggunakan Analisis regresi linier sehingga menggunakan rumus regresi sebagai model analisis. Analisis regresi akan digunakan dalam kasus ini untuk memvisualisasikan tren data, yang akan membantu membuktikan hubungan antara penurunan anggota baru dan pembatalan kontrak gym.
Setelah selesai, Anda akan dapat melihat apakah penuruan jumlah anggota baru berdampak negatif pada kesehatan dan kebugaran gym Anda. Semisal kita sudah berhasil memperoleh hasil yang menyatakan hubunganya negatif alias penurunan anggota baru menyebabkan penurunan kontrak di gym Anda, maka perlu melakukan pengujian dan analisis statistik lanjutan untuk menemukan penyebabnya, misalnya karena meningkatnya popularitas peralatan olahraga di rumah, menurunya pendapatan masyarakat dan sebagainya.
RStudio Analisis Statistik Software Terbaik
Kita menyadari saat ini telah muncul begitu banyak software analisis statistik yang mungkin membuat kita binggung untuk memilihnya. Sebenarnya setiap software memiliki keunikan atau karakteristiknya masing-masing. Salah satu rekomendasi software analisis statistik yang populer, yaitu Rstudio, sebuah software yang dibangun berdasarkan bahasa pemrograman R.
RStudio direkomendasikan sebab melalui software inilah yang menyediakan end-to-end analisis statistik, mulai dari kemudahan dalam mengimport data hingga mempublikasi di internet secara gratis melalui Rpubs. Meskipun tantangan analisis statistik menggunakan RStudio adalah mesti menuliskan kode manual bukan langsung klik dan sebagainya, tetapi software RStudio ini memiliki dokumentasi yang sangat lengkap dan contoh penggunaannya serta dukungan komunitas yang aktif.
Selain itu, kode yang sudah kita tuliskan nantinya dapat disimpan untuk digunakan kembali di proyek lainnya sehingga relatif hanya agak sulit di awal, seiring berjalannya waktu ketika sudah banyak dokumentasi maka kita tinggal copy-paste kode tersebut. Alasan terakhir mengapa merekomendasikan RStudio karena ketersediaan berbagai fitur untuk menyesuaikan (kustomisasi) pada berbagai alat, kebutuhan, kegunaan dan sebagainya.
Kesimpulan
Kita telah membahas banyak hal terkait analisis statistik, sebuah proses pengumpulan dan analisis sampel data untuk mengungkap pola dan tren serta memprediksi apa yang dapat terjadi selanjutnya untuk membuat keputusan yang lebih baik dan ilmiah karena teruji. Analisis statistik sangat penting karena perusahaan dapat memperoleh insight yang berguna dalam pembuatan keputusan perusahaan.
Kemudian kita juga membahas perbedaan analisis statistik dan analisis data, yang terletak pada apakah digunakan atau tidak alat statistiknya. Kita juga sudah membahas berbagai jenis analisis statistik seperti analisis statistik Deskriptif, Inferensial, Prediktif, Preskriptif, Analisis Data Eksplorasi, Kausal hingga terakhir Mekanistik. Kita juga sudah membahas contoh analisis statistik dengan menggunakan Regresi.
Terakhir kita membahas RStudio sebagai rekomendasi software terbaik untuk analisis statistikTentunya kita sudah menyadari dengan analisis statistik, perusahaan dapat memperoleh banyak insight yang berguna dalam membuat keputusan atau strategi bisnis yang tepat. Anda dapat mempelajari hingga menguasai analisis statistik dan salah satu alat terbaik dalam analisis statistik, yakni RStudio.
Melalui keahlian data dan pemanfaatannya dapat membantu Anda berkarir di dunia data menjadi seperti Data Analyst dan Data Scientist handal, Anda dapat mengikuti Bootcamp Algoritma Data Science yang memiliki serangkaian program yang dapat membantu Anda menguasai dunia data di industri yang Anda minati. Yuk, bergabung bersama Algoritma sekarang!