Analisis Statistik Adalah: Kenali 2 Jenis Analisis Data Ini Agar Tidak Salah Pilih

Analisis statistik digunakan secara luas dalam berbagai bidang, seperti riset pasar, business intelligence, analisis data, finance, dan lain sebagainya. Analisis statistik adalah studi, ilmu mengumpulkan, mengatur, mengeksplorasi, menerjemahkan, dan menyajikan data untuk mengungkap pola dan trend. Di era Big Data seperti saat ini, sudah banyak perusahaan yang "melek data", artinya perusahaan-perusahaan tersebut mulai menyadari bahwa data sangat dibutuhkan sebagai dasar pengambilan keputusan. Salah satu alasan perusahaan menggunakan analisis statistik adalah untuk memprediksi trend di masa depan dan meminimalisir risiko.

Mungkin sebelumnya tidak semua dari sahabat data mengetahui apa itu statistik, dan apa itu analisis statistik. Secara garis besar, pengertian dari statistik adalah hasil data yang ditampilkan dalam bentuk grafik. Sedangkan analisis statistik merupakan proses analisis atau pengolahan statistik. Dari hasil analisis statistik tersebut akan menghasilkan informasi sebagai dasar pembuatan keputusan atau kesimpulan. Jenis metode analisis statistik disesuaikan dengan kebutuhan penelitian dan jenis penelitiannya. Analisis data memiliki dua jenis metode, yaitu analisis non statistik dan analisis statistik. Berbicara tentang statistik, pada artikel kali ini kita akan mengenali beberapa hal terkait analisis statistik. Tanpa lama-lama lagi, simak artikel berikut ini ya!

1. Analisis Data Mengolah Data Menjadi Informasi

Analisis data merupakan sebuah proses pemeriksaan, pembersihan, transformasi dan pemodelan data dengan tujuan menemukan informasi yang bermanfaat, menginformasikan kesimpulan dan mendukung pengambilan keputusan. Dikutip dari pendidikan.co.id, analisis data adalah suatu proses atau upaya mengolah data menjadi informasi baru. Proses ini dibutuhkan agar karakteristik data menjadi lebih mudah dimengerti dan berguna sebagai solusi bagi suatu permasalahan, khususnya yang berkaitan dengan penelitian.

Dari segi dan pendekatan analisis data sendiri memiliki beragam teknik yang digunakan dalam domain bisnis, sains, dan ilmu sosial yang berbeda. Dalam dunia bisnis saat ini, analisis data berperan dalam membuat keputusan yang lebih ilmiah dan membantu bisnis beroperasi lebih efektif karena data yang lebih akurat dan real-time.

Baca juga : Pengolahan Data Statistik Parametrik dan Non-Parametrik

2. Analisis Non-Statistik

Analisis non statistik, dilakukan jika datanya bersifat kualitatif. Data kualitatif merupakan data yang bersifat deskripsi, kata-kata dan tidak dapat diangkakan. Jenis data kualitatif biasanya diolah dan dianalisis berdasarkan isinya. Analisis non statistik sering juga disebut dengan analisis isi (Content Analysis), yang mencakup analisis deskriptif, kritis, komparatif, dan sintesis. 

Analisis kualitatif adalah analisis secara sistematis yang tidak menggunakan model matematika atau statistika. Dengan kata lain analisis ini dilakukan dengan membaca tabel, grafik, atau data lainnya yang sudah tersedia yang diperoleh dari berbagai sumber dengan teknik pengumpulan data tertentu. Tujuan analisis kualitatif adalah untuk menemukan makna dari data-data tersebut.

3. Analisis Statistik

Analisis data statistik menggunakan data kuantitatif, yaitu data yang berupa angka atau bisa diangkakan. Analisis kuantitatif adalah analisis yang menggunakan model matematika atau statistika dalam memproses datanya. Hasil analisis biasanya berupa angka-angka yang akan disajikan dan diuraikan oleh peneliti. Jika data bersifat kuantitatif atau angka, maka model analisis statistik dibedakan menjadi dua macam:

• Analisis Deskriptif

  Teknik analisis data kuantitatif deskriptif dilakukan ketika kita melihat performa data di masa lalu untuk memperoleh suatu kesimpulan. Teknik analisis data kuantitatif ini digunakan ketika kita berhadapan dengan data dalam volume yang sangat besar seperti data sensus penduduk.

• Analisis Inferensial

  Teknik analisis data kuantitatif inferensial menggunakan rumus statistik. Hasil yang diperoleh dari perhitungan tersebut digunakan sebagai dasar untuk membuat kesimpulan yang berlaku secara umum (generalisasi).

4. Pemilihan Analisis Statistik

Pemilihan analisis statistik bergantung pada dua hal utama, yakni tujuan penelitian dan sifat data yang tersedia. 

• Tujuan penelitian berkaitan erat dengan masalah yang hendak diteliti apakah membandingkan, mengkategorikan/mengelompokkan, menguji adanya hubungan, dan lain sebagainya. 

• Sifat data berkaitan erat dengan skala yang digunakan, sifat dari distribusi atau sebaran data, cara pengambilan data, maupun keberadaan data pencilan (ekstrim). Berdasarkan hal-hal itulah analisis statistik dapat dipilih dan dilaksanakan, sehingga diperoleh kesimpulan yang valid.

Selain itu terdapat juga beberapa faktor dalam pemilihan analisis statistik seperti, jenis penelitian (deskriptif/inferensial), jenis variabel (terikat/bebas), tingkat pengukuran variabel (nominal, ordinal, interval), banyaknya variabel (satu/lebih dari satu), perbandingan (komparasi), interaksi, kesesuaian, dan sebagainya.

Baca juga : Yuk Pelajari Macam-Macam Metode Analisis Statistika

5. Tertarik Menjadi Data Scientist? Gabung Sekarang Bersama DQLab!

Analisis statistik dapat digunakan di bidang apapun, salah satunya adalah Data Science. Data Science adalah ilmu yang saat ini banyak diaplikasikan hampir di semua industri. Hal ini terjadi karena produksi data di dunia yang meningkat tajam dari waktu ke waktu, bahkan dalam satu hari dunia dapat memproduksi jutaan data. Salah satu profesi yang berkaitan dengan pengolahan data menggunakan metode statistika adalah Data Scientist. Di abad 21, profesi ini dinobatkan sebagai profesi terseksi di dunia. Tidak heran, profesi ini memiliki peluang kerja yang tinggi dengan gaji fantastis. Oleh karena itu, kini sudah banyak orang yang mulai serius untuk mempelajari Data Science. 

Bagaimana? Tertarik menjadi Data Scientist? Kamu dapat memulai karir Data Scientist dengan kursus online di DQLab loh! Caranya sangat mudah, yaitu cukup SIGN UP di DQLab.id dan nikmati momen belajar gratis bersama DQLab dengan mengakses module gratis dari R, Python atau SQL! Yuk, mulai bangun portofolio datamu!

Penulis: Salsabila Miftah Rezkia

Editor: Annissa Widya Davita