8 Metode Analisis Statistik dan Karakteristiknya

Banyak metode analisis statistik yang dapat digunakan dalam bisnis. Berikut adalah delapan metode analisis statistik yang bisa Anda terapkan.

Bunga Dea Laraswati
Bunga Dea Laraswati

Table of Contents

Metode analisis data yang digunakan pada saat penelitian bergantung pada jenis data dan kebutuhan penelitian. Jenis data ada bermacam-macam, salah satunya adalah data kuantitatif. Untuk menganalisis data jenis ini, metode yang terbaik adalah metode analisis statistik karena statistika amat lekat dengan teknik analisis kuantitatif.

Metode Analisis Statistik dan Karakteristik

Pada dasarnya, metode statistik adalah teknik analisis data yang memanfaatkan pendekatan statistika dan komputasi untuk mendapatkan hasil yang lebih objektif, logis, dan tidak bias. Selain itu, hasilnya juga dapat mewakili populasi karena sampel yang diambil dianggap telah mewakili seluruh populasi. Untuk lebih jelasnya, berikut ini adalah delapan metode analisis statistik yang perlu Anda ketahui.

1. Correlation

Pertama, ada metode analisis korelasi (correlation). Secara sederhana, metode ini bertujuan untuk mengetahui hubungan linear antarvariabel. Apabila ditemukan korelasi, perubahan-perubahan yang terjadi pada salah satu variabel akan menyebabkan perubahan pada variabel lainnya. Ciri khas analisis ini adalah hubungan sebab-akibat antara variabel tersebut.

2. Regression

Analisis regresi adalah metode analisis hipotesis penelitian yang bertujuan untuk menguji ada atau tidaknya pengaruh antara variabel satu dengan lainnya, yang dinyatakan dalam bentuk persamaan matematika (regresi). Ada dua jenis regresi dasar, yaitu regresi linear sederhana dan regresi linear berganda.

3. Linear Regression

Metode statistik adalah metode yang menggunakan statistika data. Pada metode analisis regresi jenis linear sederhana (linear regression), teknik analisis data statistik hanya menggunakan satu variabel independen dan dependen. Variabel independen, misalnya X, digunakan untuk menjelaskan atau memprediksi hasil dari variabel dependen Y.

4. Multiple Linear Regression

Jika ada analisis regresi linear sederhana, ada linear regresi ganda (multiple). Metode linear regresi ganda menggunakan dua variabel, alih-alih hanya satu seperti pada linear sederhana. Metode ini bertujuan untuk mencari pengaruh dari dua, bahkan lebih variabel independen, misalnya variabel bebas atau X, terhadap variabel dependen (variabel terikat Y).

5. Descriptive Analysis

Sesuai namanya, metode analisis statistik jenis descriptive analysis digunakan untuk mendeskripsikan sekumpulan data. Deskripsi tersebut mencakup deskripsi karakteristik dasar, informasi, dan ringkasan data dengan cara rasional. Metode analisis deskriptif menjabarkan data secara kuantitatif. Statistik deskriptif dapat mencakup angka, bagan, tabel, grafik, dan jenis visualisasi data lain yang dapat digunakan untuk menyajikan raw data.

6. Exploratory Analysis

Metode exploratory analysis adalah metode yang menggunakan seperangkat teknik statistik yang bertujuan untuk mencapai pemahaman dasar tentang data. Metode ini memungkinkan untuk mendeteksi karakteristik tak terduga dan outlier. Analisis data eksplorasi harus menjadi tahap pertama dalam setiap analisis data karena dapat mencegah data yang salah atau tak terduga yang diproses secara tidak tepat. Kemudian, tahap selanjutnya baru menggunakan bantuan analisis deskriptif.

Penerapan analisis jenis ini biasanya digunakan untuk mempelajari tren, distribusi, dan bentuk masing-masing indikator. Tujuannya adalah untuk mempelajari normalisasi pada satu set indikator dan jika kriteria ini tidak terpenuhi, analisis ini memberikan panduan tentang jenis transformasi yang harus diserahkan ke data.

7. Predictive Analysis

Analisis prediktif adalah metode analisis statistik yang bertujuan untuk memprediksi peristiwa di masa depan berdasarkan fakta dan history (riwayat) yang telah terjadi. Metode ini cukup rumit karena menggunakan deretan data statistik dan teknik machine learning untuk menentukan kemungkinan hasil dan tren di masa depan berdasarkan data baru dan data historis.

Metode predictive analysis banyak digunakan dalam bidang pemasaran, keuangan, layanan online, provider, dan asuransi. Namun, saat ini telah banyak perusahaan yang juga mulai menerapkan analisis ini untuk meningkatkan keunggulan dan meminimalkan risiko terkait masa depan yang tidak dapat diprediksi.

8. Survival Analysis

Metode analisis statistik yang terakhir adalah survival analysis yang bertujuan untuk menganalisis kelangsungan hidup sesuatu.  Hasil dari analisis ini adalah label 0 atau 1. Misalnya, kelangsungan hidup pasien serangan jantung dapat dilambangkan dengan 0 atau 1. Angka 0 menunjukkan orang yang tidak selamat dan 1 menunjukkan dia selamat.

Hal ini dapat diprediksi dengan input variabel, seperti usia, perokok atau nonperokok, orang hidup perkotaan atau pedesaan, memiliki tekanan darah tinggi atau rendah, dan sebagainya. Contoh penerapan metode analisis jenis survival salah satunya adalah tentang kasus pasien Covid-19.

Kesimpulan

Metode statistik adalah metode yang digunakan untuk menganalisis data kuantitatif memanfaatkan ilmu statistika dan komputasi. Ada delapan metode analisis statistik, yaitu correlation, regression, linear regression, multiple linear regression, descriptive analysis, exploratory analysis, predictive analysis, dan survival analysis.

Tertarik mempelajari metode analisis lebih lanjut? Anda bisa memulainya dengan mempelajari cara mengolah data dan mengikuti kelas data science dari Algoritma Data Science School yang menyediakan beragam kelas mengenai data science sesuai kebutuhan atau level expertise Anda.

Referensi:

  • datasciencecentral - The 10 Statistical Techniques Data Scientists Need to Master (Diakses pada tanggal 27 April 2022)
  • analyticsvidhya - Statistical Analysis of Data for Data Scientists (Diakses pada tanggal 27 April 2022)
  • naukri - Statistical Methods Every Data Scientist Should Know (Diakses pada tanggal 27 April 2022)

Get Free Learning Resources

* indicates required
Insights

Bunga Dea Laraswati

Sr. Writer Algoritma Data Science School