Cara Para Analis Menggunakan Statistika Inferensial dalam Pengambilan Keputusan
Bagaimana cara memprediksi masa depan dengan memiliki dasar jelas? Jawabannya adalah Statistika Inferensial. Yuk, pahami di sini!
Table of Contents
Statistika merupakan ilmu tentang cara mengumpulkan dan menganalisis 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. Kebermanfaatan statistika inilah yang menjadi pendorong berbagai pihak untuk menggunakannya diberbagai pekerjaan di industri masa kini, salah satunya para analis. Statistika yang digunakan para analisis terdiri dari dua bagian yaitu statistika deskriptif (berusaha menggambarkan kondisi data) dan inferensial (berusaha memprediksi data ke depan) dalam rangka pengambilan keputusan yang baik.
Untuk meningkatkan intuisi dan pemahaman Anda mengenai perbedaan kedua bagian statistika ini maka akan diberikan ilustrasi. Statistik inferensial mengambil sampel data acak dari segmen populasi dan membuat kesimpulan tentang populasi secara keseluruhan. Jadi, jika Anda bertanya kepada 100 orang apakah mereka lebih suka Cola A atau Cola B, dan 60 dari mereka memilih Cola A, statistik inferensial didasarkan pada hal itu dan mengasumsikan bahwa hasil survei tersebut akan berlaku untuk populasi peminum soda secara umum. Di sisi lain, statistik deskriptif tidak pernah sejauh itu. Ini memberitahu Anda bahwa, dalam suatu survei yang dilakukan di satu lokasi, 60 persen orang yang disurvei lebih menyukai Cola A, dan hanya itu.
Apa itu Statistika Inferensial?
Seperti sudah disinggung di awal bahwasanya statistika inferensial berkaitan erat dengan “memprediksi data ke depan”. Kemudian definisi secara lengkap Statistika Inferensial adalah sebuah cabang dari statistik yang akan mengambil sampel data acak dari sebagian populasi untuk membuat prediksi, menarik kesimpulan berdasarkan informasi tersebut, dan menggeneralisasi hasilnya untuk mewakili data yang ada. Poin penting untuk memperoleh analisis yang akurat saat menggunakan statistik inferensial adalah mengidentifikasi populasi yang diukur atau dipelajari kemudian memasitkan sampel dapat mewakili populasi dengan baik sehingga dapat digunakan sebagai basis memprediksi, menyimpulkan dan menggeneralisasi.
Jenis Statistika Inferensial
1. Estimasi Parameter
Analisis mengambil sampel dari kumpulan populasi dan menggunakanya untuk membuat tebakan tentang parameter rata-rata populasi. Sederhananya nilai (tunggal) yang berasal dari sampel dan digunakan untuk memperkirakan nilai populasi. Hal ini menggunakan estimator seperti plot probabilitas, metode estimasi Bayesian, regresi peringkat, dan estimasi kemungkinan maksimum.
2. Interval Keyakinan (Confidence Intervals atau CI)
Analis menggunakan interval kepercayaan untuk mendapatkan estimasi interval untuk parameter yang dipilih. Pendekatan ini lebih informatif dibandingkan estimasi parameter sebab menyajikan jangkauan nilai yang kita perkirakan parameter populasinya untuk muncul. Mereka digunakan untuk menemukan margin of error dalam penelitian.
3. Analisis Regresi
Analisis regresi adalah serangkaian proses statistik yang memperkirakan hubungan antara variabel dependen (yang dipengaruhi) dan sekumpulan variabel independen (yang mempengaruhi). Analisis ini menggunakan uji hipotesis untuk menentukan apakah hubungan yang diamati dalam data sampel benar-benar ada dalam populasi.
4. Uji Hipotesis
Analis mencoba menjawab pertanyaan penelitian dengan menggunakan data sampel dan membuat asumsi yang melibatkan parameter populasi. Tes ini menentukan apakah populasi yang diukur memiliki nilai lebih tinggi dari titik data lain dalam analisis. Dalam latihan ini, Anda mencoba mencari margin kesalahan dengan mengalikan kesalahan standar rata-rata dengan skor-z.
Bagaimana Para Analis Menggunakan Statistika Inferensial dalam Pengambilan Keputusan?
Sebelum memahami bagaimana para analis bekerja, kita perlu berkenalan dulu dengan tujuan utama statistik inferensial, yaitu membuat perkiraan tentang kelompok populasi berdasarkan sampel kemudian menguji hipotesis perkiraan tersebut untuk menarik kesimpulan yang melibatkan populasi.
Misalnya, seorang analis data dapat secara acak mengambil sampel sekelompok siswa kelas 11 di wilayah tertentu dan mengumpulkan skor SAT (Tes masuk Kuliah) dan informasi pribadi lainnya. Dengan menggunakan statistik inferensial dan sampel data, peneliti dapat membuat perkiraan dan menguji hipotesis mengenai siswa kelas 11 di seluruh negeri.
Atau seorang konsultan politik dapat mengumpulkan informasi pemilih dari daerah tertentu dan menentukan berapa banyak orang yang memilih setiap calon presiden. Berbekal informasi tersebut, konsultan dapat memproyeksikan bagaimana pemilih akan memilih pertanyaan referendum tertentu.
Analis juga dapat menggunakan statistik inferensial untuk memprediksi film atau acara televisi mana yang memiliki kemungkinan sukses lebih besar. Data yang diambil dari pemutaran uji dan kelompok fokus membantu analis memperkirakan bagaimana pemirsa akan bereaksi terhadap program baru dan potensi pemirsanya secara nasional.
Contoh Statistika Inferensial
Statistik inferensial menggunakan model statistik untuk membantu analis data membandingkan data sampel mereka dengan sampel lain atau penelitian terkait sebelumnya. Sebagian besar analis menggunakan model statistik yang disebut model linier umum, termasuk metode seperti ANOVA (Analysis of Variance), uji-t, analisis regresi, dan lainnya yang menghasilkan probabilitas dan hasil garis lurus atau linier.
Kesimpulan
Kita telah membahas banyak hal mengenai statistika inferensial, merupakan cabang dari statistika yang berfokus pada usaha mengumpulkan sampel data dan menggunakannya untuk memprediksi ataupun mengambil kesimpulan. Statistika inferensial sendiri memiliki 4 jenis berdasarkan metodologi, yaitu Estimasi Parameter, Interval Keyakinan (Confidence Intervals atau CI), Analisis Regresi, dan Uji Hipotesis.
Para analisis membuat perkiraan tentang kelompok populasi berdasarkan sampel kemudian menguji hipotesis perkiraan tersebut untuk menarik kesimpulan yang melibatkan populasi, begitu para analis menggunakan Statistika Inferensial dalam Pengambilan Keputusan. Selain itu, kita juga telah mengetahui contoh statistika inferensial seperti ANOVA (Analysis of Variance), uji-t, analisis regresi, dan lainnya.
Jadi, statistika inferensial telah menjadi alat yang membantu para analis memperkirakan masa depan, mengambil kesimpulan dan sebagainya dalam rangka membantu pengambilan keputusan yang efektif.Jika Anda tertarik mempelajari berbagai skillset masa kini termasuk Statistika Inferensial dan pemanfaatannya lebih lanjut hingga 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!