Analisis Statistik : Proses Penting Bagi Praktisi Data Industri

Beberapa tahun ini perkembangan perusahaan dan start up terus berkembang dengan berfokus tidak hanya pada satu bidang. Ada di bidang fashion, makanan, teknologi, dan masih banyak lainnya. Berbagai cara dilakukan untuk menarik perhatian konsumen agar berbelanja atau menggunakan produk yang dikeluarkan oleh perusahaan tersebut. Untuk mengetahui trend serta minat konsumen maka salah satu caranya adalah dengan melakukan analisis statistik. Analisis statistik adalah suatu proses menganalisis atau mengolah data yang didapatkan sehingga menghasilkan informasi sebagai pertimbangan pengambilan keputusan bisnis.

Analisis statistik ini tidak bisa dilakukan secara sembarangan. Data yang didapatkan pun perlu diteliti dengan cermat serta dalam proses analisis harus menggunakan metode yang sesuai dengan jenis data serta tujuan analisis. Sebagai contoh dalam perusahaan dengan bidang kuliner, pihak perusahaan akan mendapatkan data pemesanan pelanggan yang bisa didapatkan dari struk pembayaran sehingga mengetahui variasi menu yang paling diminati oleh pelanggan. Setelah data didapatkan dan dianalisis secara statistik maka perusahaan dapat mengetahui jumlah peminat setiap menu bahkan dapat memvariasikan menu yang best seller agar lebih menarik minat pelanggan.

1. Jenis Analisis Statistik

Analisis statistik tentunya digunakan untuk data kuantitatif, yaitu data yang dapat disajikan dalam bentuk angka atau bersifat numerik sehingga biasanya hasil analisis yang digunakan juga berupa angka atau sebagainya. Analisis statistik dibagi menjadi dua jenis yaitu:

1. Analisis deskriptif, bertujuan untuk memberikan informasi umum terkait data yang ada seperti ukuran pemusatan data, ukuran penyebaran data, dan sebagainya. Analisis statistik deskriptif biasanya disajikan dalam bentuk tabel atau diagram

2. Analisis inferensial, bertujuan untuk menganalisis data sampel yang mewakili data populasi sehingga sampai dapat diambil kesimpulan yang dapat digeneralisasi. Analisis statistik inferensial meliputi probabilitas, uji hipotesis, analisis korelasi, analisis regresi dan masih banyak lainnya.

Baca juga : Pengolahan Data Statistik Parametrik dan Non-Parametrik

2. Tools Analisis Statistik

Saat ini proses analisis statistik tidak hanya dilakukan dengan cara manual akan tetapi membutuhkan software atau tools pendukung. Beberapa tools yang sering digunakan dalam analisis statistik antara lain SPSS, R, Minitab, E-View, SAS, Microsoft Office, Lisrel, AMOS, dll. Mungkin beberapa dari kita belum mengenali semua software tersebut. Namun jangan khawatir ya, saat ini pun telah banyak tutorial yang dapat membantu kita untuk mempelajarinya dari awal, bahkan mulai dari cara mendownload, menginstall sampai menggunakan software tersebut.

3. Langkah Analisis Statistik

Segala hal yang kita lakukan untuk mendapatkan hasil akhir yang sesuai dan valid tentunya memerlukan langkah-langkah yang sesuai dengan aturan. Begitu pula dalam analisis statistik, terdapat beberapa langkah yang perlu diikuti, yaitu:

1. Pengumpulan data, langkah ini sebagai tahap awal dalam pencarian informasi penting yang berkaitan dengan kegiatan penelitian

2. Pembersihan data, data yang telah dikumpulkan perlu dibersihkan dan diperiksa kembali untuk memastikan data telah siap untuk dianalisis atau diolah

3. Pengolahan data, proses memperoleh informasi dari data menggunakan rumusan tertentu untuk membantu peneliti dalam mencapai tujuan penelitian

4. Penarikan kesimpulan, dari hasil pengolahan data maka akan diperoleh informasi yang berkaitan dengan tujuan penelitian sehingga dapat diambil kesimpulan apa yang akan digunakan oleh perusahaan atau peneliti

5. Penyajian data, setelah diambil kesimpulan maka kesimpulan tersebut dapat disajikan dengan tampilan yang mudah dipahami oleh penerima informasi

4. Manfaat Analisis Statistik

Analisis statistik secara umum hampir sama dengan beberapa analisis lainnya yaitu memiliki beberapa manfaat seperti mendapatkan hasil pengukuran yang lebih jelas, melakukan proses identifikasi yang lebih andal, dapat dilihat secara visual, mempermudah pengambilan keputusan, dapat mengidentifikasi masalah perusahaan, dapat mengetahui insight dan trend pasar, dapat membuat peramalan atau prediksi di masa mendatang berdasarkan data yang ada, dan tentunya masih banyak manfaat lainnya. 

Baca juga : Yuk Pelajari Macam-Macam Metode Analisis Statistika

5. Coba Yuk, Belajar Statistik di DQLab!

Statistik dapat kita pelajari dimana saja baik itu secara teori maupun praktik. Tapi, di DQLab , kita bisa mencoba keduanya sekaligus. Selain mendapatkan teori kita juga belajar secara live code serta memecahkan beberapa contoh kasus. Selain itu kita juga bisa membuat portofolio dan mendapatkan sertifikat dari hasil belajar kita. Mau tau caranya? Langsung aja coba DQLab.id/signup dan tentunya ada modul gratis loh di DQLab serta dilengkapi dengan bahasa pemrograman penunjang lainnya seperti Python, R, dan SQL.

Penulis : Latifah Uswatun Khasanah

Editor : Annissa Widya Davita