Statistik: Pengertian, Konsep, Data, Jenis dan Cara Mengolahnya

Informasi statistik yang diperoleh dari tanggapan survei, wawancara langsung dengan responden, atau teknik pengumpulan data lainnya. Kamu bisa menyimak ulasan statistik pada bagian di bawah ini.

Pengertian Statistik

Kamu pasti akan dapat mengidentifikasi data statistik jika kamu belajar tentang data. Data diproses atau ditampilkan dalam bentuk tabel, diagram, grafik, dan representasi visual lainnya untuk membuat statistik. Statistika adalah ilmu yang mempelajari tentang statistika. Oleh karena itu, statistik masing-masing adalah data dan pengetahuan.

Definisi Statistik

Kamu tidak mungkin memisahkan administrasi data, termasuk statistik, dari kompilasi studi. Ya, statistik adalah komponen penting dari data yang membutuhkan ketelitian ekstra agar akurat. Namun, apakah kamu benar-benar memahami apa itu statistik?

Statistik diartikan sebagai fakta berupa angka yang dikumpulkan, disusun, dan ditabulasikan untuk menunjukkan informasi atau kesimpulan yang berkaitan dengan suatu pokok bahasan dalam Kamus Besar Bahasa Indonesia (KBBI). Statistik juga dapat merujuk pada sekelompok hasil data yang telah dirangkai, dianalisis, dan ditampilkan dalam bentuk grafik, tabel, atau format serupa lainnya.

Kamu kemudian dapat menarik kesimpulan atau mengumpulkan fakta dari sana. Penggunaan statistik, semacam data kuantitatif, tersebar luas di banyak disiplin ilmu, termasuk bisnis, ekonomi, pemasaran, dan manufaktur. Sedangkan statistika adalah ilmu yang mempelajari tentang statistika.

Jenis-jenis Statistik

Pengumpulan data, yang diklasifikasikan ke dalam banyak kategori tergantung pada kriteria tertentu, terkait dengan statistik. Ini adalah beberapa kategori statistik:

1. Mempertimbangkan Orientasi Pembahasan

Statistik dipisahkan menjadi berbagai macam matematika dan diterapkan berdasarkan arah perdebatan. Ada beberapa jenis statistik, termasuk yang menekankan derivasi konseptual, uji normalitas/homogenitas, analisis regresi, kesalahan, dan lain-lain.

Sementara statistik terapan terutama berkaitan dengan pemahaman konsep dan metode statistik yang unik atau digunakan dalam bidang ilmiah tertentu.

2. Tergantung Tahapan dan Tujuan Analisis

Jenis statistik deskriptif dan inferensial dipisahkan berdasarkan analisis fase dan tujuan. Model deskriptif berkaitan dengan tata cara pengumpulan dan penyajian data dalam bentuk tabel, grafik, diagram, mode, leon bet, dan format lainnya, seperti yang telah dikemukakan sebelumnya.

Namun, prediksi umum dan kesimpulan dari berbagai hipotesis yang dihasilkan dari data atau kejadian cenderung disediakan oleh statistik inferensial.

3. Informasi yang diperoleh dari premis persebaran penduduk

Ada statistik parametrik dan statistik non parametrik, keduanya didasarkan pada asumsi distribusi populasi data. Singkatnya, statistik parametrik adalah jenis data yang didasarkan pada model distribusi normal. Sementara itu, pendekatan distribusi bebas digunakan untuk tipe nonparametrik.

4. Tergantung berapa banyak variabel dependen yang ada

Statistik dibagi menjadi kategori univariat dan multivariat berdasarkan jumlah variabel dependen. Data semacam ini, dikenal sebagai statistik univariat, hanya berisi satu variabel dependen. Statistik tipe multivariat memiliki banyak variabel dependen.

Konsep Dasar Statistik

Statistik adalah kumpulan informasi yang mencakup data numerik dan juga data non-numerik yang dimasukkan ke dalam tabel atau grafik untuk mewakili suatu masalah. Lalu apa saja konsep dasar statistik itu?

Data dan Variabel

Variabel adalah objek penelitian, atau apa yang menjadi fokus penelitian, sedangkan data adalah hasil rekaman penelitian, baik berupa fakta maupun angka. Jelas dari pemahaman ini bahwa data dan variabel berbeda satu sama lain.

Misalnya, seorang peneliti mengumpulkan informasi tentang tinggi badan 50 siswa. Data pada ketinggian 50 siswa dikumpulkan dari pengumpulan data ini. Dalam contoh ini, data mengacu pada tinggi badan 50 siswa, sedangkan variabelnya adalah tinggi badan.

Nilai data variabel dalam penelitian tidak boleh kosong (tidak boleh ada nilai yang hilang). Ini mencegah bias mempengaruhi kesimpulan yang ditarik. Namun, nilai yang hilang harus dimasukkan atau diisi, jika ada. Dengan menggunakan analisis regresi khusus dari imputasi nilai yang hilang, misalnya. Itu dapat beralih ke analisis utama setelah memasukkan nilai yang hilang.

Itu dapat beralih ke analisis utama setelah memasukkan nilai yang hilang. Kehadiran nilai outlier, atau pengamatan dalam kumpulan data dengan pola atau skema yang berbeda dari pengamatan lain dalam kumpulan data, merupakan masalah umum selain masalah nilai yang hilang.

Adanya keadaan yang benar-benar luar biasa, seperti cara pandang responden terhadap sesuatu yang menyimpang karena alasan yang tidak diketahui peneliti sendiri, atau kesalahan prosedural dalam pengukuran atau analisis merupakan sumber outlier.

Cook's distance, normalized residuals, scatter plots, boxplots, dan difference-fitted value FITS (DFFITS) semuanya dapat digunakan untuk mengidentifikasi outlier.

Pengumpulan Data

Pengumpulan data adalah proses pengumpulan informasi atau informasi yang diperlukan untuk menjawab pertanyaan.

Misalnya, guru tertarik untuk mempelajari mata pelajaran favorit siswa. Guru harus mengumpulkan informasi tentang jumlah siswa, mata pelajaran, dan nilai mata pelajaran untuk menentukan solusi.

Jadi bagaimana kita mengumpulkan data ini?

Data dapat dikumpulkan dengan menggunakan berbagai teknik, termasuk survei, jajak pendapat, wawancara, dan perhitungan langsung.

Pengolahan Data

Pengolahan data adalah prosedur yang dapat digunakan untuk mengubah data yang belum diproses menjadi informasi yang dapat dipahami. Dibutuhkan pemrosesan untuk mengubah data mentah menjadi informasi yang dapat digunakan karena biasanya berbentuk angka atau catatan yang tidak penting bagi pengguna.

Pengolahan data biasanya dilakukan oleh ilmuwan data atau tim ilmuwan data, dan harus dilakukan dengan benar untuk mencegah kerusakan pada produk akhir atau keluaran data. Data mentah pertama-tama diubah menjadi format yang lebih mudah dipahami (grafik, teks, dan lain sebagainya), menyediakannya dalam bentuk dan konteks yang diperlukan untuk diwujudkan oleh komputer dan digunakan oleh orang-orang di seluruh perusahaan.

Departemen dalam organisasi yang bertugas menjalankan program pemrosesan data sering disebut dengan nama "Pengolahan Data", "Pengolahan Data", dan "Pengolahan Data" (DP) dalam bahasa Inggris.

Interpretasi Data

Data kamu harus ditafsirkan dengan benar agar berguna. Ini akan memudahkan kamu untuk menjamin bahwa Anda mendasarkan keputusan dan tindakan kamu pada informasi yang akurat.

Di dunia saat ini, data ada di mana-mana. Ada dua jenis orang dan organisasi: mereka yang kelebihan beban data atau menyalahgunakannya, dan mereka yang memperoleh keuntungan darinya.

Meninjau proses data dan menarik kesimpulan terkait dengan bantuan teknik analisis yang berbeda adalah interpretasi data. Peneliti dapat mengkategorikan, memanipulasi, dan meringkas data dengan bantuan analisis data untuk menemukan jawaban atas isu-isu penting.

Dalam hal bisnis, penerapan beberapa prosedur adalah interpretasi data. Untuk tujuan memperoleh pengetahuan dan mengidentifikasi pola dan perilaku baru, prosedur ini memeriksa dan merevisi data. Dengan semua informasi yang kamu miliki, kesimpulan ini akan membantu kamu sebagai manajer dalam membuat keputusan berdasarkan angka.

Jenis-jenis Data

Ketika masuk ke jenis-jenis data statistik, sebenarnya ada banyak variasi yang tersedia tergantung pada sifat dan hasil pengukuran. Lihat saja penjelasan di bawah ini.

Data Kuantitatif

Data numerik adalah nama lain untuk informasi kuantitatif. Mengingat itu melambangkan nilai numerik, seperti seberapa banyak atau seberapa sering. Data kuantitatif memberi tahu kita berapa banyak objek tertentu yang ada.

Ukuran, berat, tinggi, dan variabel kuantitatif lainnya adalah beberapa contohnya. Berdasarkan kumpulan data, ada dua kategori untuk data kuantitatif.

Data diskrit dan data kontinu adalah dua jenis data kuantitatif yang berbeda. Aplikasi SPSS (Statistical Product and Service Solutions) dapat digunakan untuk melakukan perhitungan secara manual maupun otomatis.

Banyak alat ukur, seperti penggaris, timbangan, stopwatch, termometer, dan lain-lain digunakan untuk mengukur data kuantitatif.

Contoh data kuantitatif yang kerap dijumpai, seperti:

Jumlah orang yang tinggal

Jumlah air (misalnya 1,7 liter)

Berat (dalam gram, kilogram, ton)

Waktu (dalam detik, menit, jam, hari atau tahun)

Suhu (dalam derajat Celcius, Fahrenheit atau Kelvin)

Data Kualitatif

Data kualitatif adalah nama lain dari data kualitatif. karena fakta bahwa itu menggambarkan data dalam hal kategori. Data yang kualitatif bukan numerik.

Variabel kualitatif dalam data ini menggambarkan karakteristik seperti jenis kelamin seseorang, kampung halaman, bahasa, agama, dan lainnya.

Spesifikasi kalimat penjelas mendefinisikan ukuran kategori, meskipun tidak melakukannya secara numerik.

Data yang bersifat kualitatif terkadang dapat dikuantifikasi. Namun, tidak seperti data kuantitatif, nilai ini tidak memiliki arti matematis.

Ilustrasi tabel yang mencantumkan informasi kualitatif adalah:

• tanggal lahir

• olahraga favorit

• kode pos sekolah

• warna mobil di parkiran

• nilai siswa di kelas

Dalam hal ini, kode pos sekolah dan tanggal lahir memiliki nilai kuantitatif tetapi tidak memiliki arti numerik. Data nominal dan ordinal termasuk dalam kategori data kualitatif. Simak terus bagaimana data statistik semacam ini didistribusikan.

Data Sekunder

Peneliti pasti akan menggunakan data sekunder, yaitu informasi yang dikumpulkan melalui sumber primer oleh studi sebelumnya, dalam penyelidikan mereka sendiri. Peneliti yang mengumpulkan data untuk tujuan tertentu kemudian membuatnya tersedia sehingga dapat digunakan oleh peneliti lain adalah sumber dari jenis data ini.

Selain itu, informasi ini mungkin dikumpulkan untuk proyek tanpa tujuan ilmiah yang jelas, seperti sensus nasional. Peneliti menggunakannya untuk menemukan perspektif alternatif pada subjek asli dari penelitian sebelumnya atau untuk memberikan jawaban atas masalah dari penelitian baru.

Data Primer

Semacam data studi yang dikenal sebagai data primer dikumpulkan untuk pertama kalinya dari pengalaman atau kesaksian langsung. Karena data primer adalah nyata dan tidak bias, sering digunakan dalam penelitian. Data primer juga dapat disebut sebagai data mentah atau pengetahuan tangan pertama.

Data primer biasanya dikumpulkan dengan menggunakan berbagai metode, termasuk wawancara pribadi, kuesioner, survei, pemeriksaan fisik, dan observasi. Karena itu, pengambilan sampel dapat digunakan untuk mendapatkan data primer daripada seluruh populasi saat melakukan penelitian kuantitatif, khususnya.

Data primer adalah informasi yang dihasilkan secara mandiri oleh peneliti untuk menjawab pertanyaan yang diajukan oleh rumusan masalah studi.

Metode Pengumpulan Data

Prosedur yang peneliti gunakan untuk memperoleh data merupakan bagian penting dari penelitian. Proses analisis akan menantang jika kesalahan dilakukan selama fase pengumpulan data. Selain itu, jika pengumpulan data tidak dilakukan dengan baik, hasil dan kesimpulan yang ditarik akan membingungkan.

Bergantung pada jenis penelitian yang ingin dilakukan oleh peneliti, setiap penelitian memiliki prosedur pengumpulan data yang unik. Pengumpulan data kuantitatif tentunya akan berbeda dengan pengumpulan data kualitatif. Selain itu, tidak tepat menghubungkan analisis pengumpulan data dengan perolehan data statistik.

Pengumpulan data untuk penelitian tidak boleh sembarangan. Ada prosedur dan metode pengumpulan data yang harus digunakan. Tujuan dari prosedur dan metodologi pengumpulan data adalah untuk mengumpulkan data yang akurat, memastikan validitas temuan dan kesimpulan penelitian.

Observasi

Metode observasi adalah strategi pengumpulan data yang melibatkan pembuatan sejumlah rekaman keadaan atau aktivitas objek sasaran di samping melakukan pengamatan terhadapnya. Praktek observasi juga dapat dilihat sebagai tindakan yang diarahkan pada proses atau objek yang melibatkan penginderaan dan pemahaman fenomena.

Ini dilakukan berdasarkan konsep dan pengetahuan yang sudah diketahui, sehingga banyak informasi dikumpulkan untuk memajukan penelitian yang sedang berlangsung.

Metode observasi adalah cara pengumpulan data yang digunakan untuk memverifikasi validitas desain penelitian yang digunakan. Ini melibatkan mengamati, meninjau, dan hadir di lokasi studi dengan penuh perhatian.

Untuk mengumpulkan data yang diperlukan untuk melakukan studi lebih lanjut, kegiatan observasi ini dilakukan untuk mengolah objek dengan tujuan merasakan dan memahami pengetahuan tentang keberadaan fenomena berdasarkan pengetahuan dan ide yang sudah ada sebelumnya.

Dengan mengamati langsung kejadian atau situasi di lapangan, teknik observasi ini bertujuan untuk memperoleh data. Kamu dapat menggunakan tes, kuesioner, rekaman suara, rekaman gambar, dan alat lainnya untuk melakukan observasi.

Namun, menggunakan instruksi pengamatan, seperti format pengamatan atau blangko yang diatur dengan berbagai elemen yang berkaitan dengan peristiwa atau perilaku yang disebutkan dan akan terjadi, biasanya merupakan cara yang paling efisien untuk melengkapi data.

Wawancara

Akibatnya, ada berbagai cara untuk mengumpulkan data, termasuk wawancara atau metode wawancara. Bagi individu yang ingin mengajukan banyak pertanyaan secara langsung kepada responden dan informan, metode wawancara merupakan metode yang dapat digunakan untuk meneliti data.

Ada beberapa alat yang digunakan dalam prosedur wawancara yang perlu dipahami, termasuk deskripsi penelitian yang disediakan sebagai daftar pertanyaan. Dengan cara berikut mencantumkan berbagai jenis wawancara.

1. Wawancara terpimpin, dimana pertanyaan dapat diajukan sesuai dengan pertanyaan yang telah disiapkan.

2. Prosedur wawancara bentuk bebas di mana pewawancara dan responden bertukar pertanyaan dan jawaban yang mengalir secara organik namun tetap konsisten dengan penelitian dan tujuan.

3. Dengan menggabungkan dua metode wawancara yang pertama, dapat dilakukan wawancara bebas terbimbing. Anda masih bisa memanfaatkan daftar pertanyaan, tapi Anda juga bisa menciptakan lingkungan yang santai untuk wawancara dan menanggapi beberapa tanggapan responden.

Kamu dapat memilih satu wawancara yang digunakan untuk mengumpulkan data survei dari berbagai jenis wawancara yang tersedia. Pastikan melakukan wawancara dengan alat-alat pendukung yang sesuai dengan penelitian, seperti perekam yang sudah disiapkan, dan pertanyaan yang sesuai dengan kecenderungan.

Kuesioner

Kuesioner adalah metode pengumpulan data di mana responden diberikan daftar pertanyaan atau pernyataan tertulis dan diminta untuk menanggapi. Sederhananya, kuesioner adalah alat yang berguna untuk mengumpulkan data ketika peneliti yakin akan variabel yang akan diukur. Plus, perhatikan apa yang diharapkan dari balasan.

Kuesioner juga dapat digunakan jika responden tersebar di wilayah geografis yang luas dan dalam jumlah besar. Bentuk angket meliputi pernyataan dan pertanyaan tertutup dan terbuka. Setelah itu, dapat disampaikan secara pribadi kepada responden, dikirimkan melalui surat, atau dikirim secara online.

Jika ruang lingkup yang cukup sempit digunakan untuk penyelidikan. sehingga tidak memakan waktu terlalu lama untuk menyampaikan kuesioner secara langsung. Akibatnya, tidak perlu mengirimkan survei kepada responden. Komunikasi langsung antara peneliti dan responden akan menghasilkan lingkungan yang menguntungkan. agar responden bersedia memberikan data yang cepat dan akurat.

Uma Sekaran (1992) mengusulkan sejumlah pedoman untuk membuat kuesioner sebagai metode pengumpulan data. Secara khusus, konsep pengukuran, tulisan, dan penampilan fisik.

Eksperimen

Penelitian eksperimen dilakukan untuk memastikan hasil dari suatu tindakan yang disengaja yang dilakukan oleh peneliti.

Eksperimen, istilah yang berasal dari bahasa Latin "ex-periri" (menguji), juga dikenal sebagai eksperimen penelitian. Penelitian eksperimental melibatkan melakukan dan mengamati hal-hal untuk menguji teori atau menemukan hubungan antara penyebab gejala.

Sumber dari semua gejala akan diuji dalam studi eksperimen ini untuk mengidentifikasi penyebab atau variabel independen yang akan mempengaruhi konsekuensi atau variabel dependen.

Penelitian eksperimental sains alam dan psikologi sosial biasanya digunakan untuk memajukan pemahaman di kedua bidang.

Kamus Besar Bahasa Indonesia (KBBI) mendefinisikan penelitian sebagai kegiatan yang melibatkan pengumpulan, pengolahan, analisis, dan penyajian data secara sistematis. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menetapkan prinsip-prinsip umum melalui pemecahan masalah atau pengujian hipotesis.

Sedangkan penelitian eksperimen adalah eksperimen yang direncanakan dan dimaksudkan untuk menunjukkan kebenaran suatu hipotesis.

Studi Kasus

Dalam hal studi metodologi penelitian, harus mengolah sebanyak mungkin informasi tentang topik yang sedang dipelajari agar dapat memberikan penjelasan lengkap tentang semua aspek seseorang, kelompok, atau organisasi peneliti (Mulyana, 2018, hlm. 201).

Kata "kasus" itu sendiri mengacu pada situasi atau masalah nyata yang dihadapi; kondisi unik yang berkaitan dengan seseorang atau barang (KBBI, 2016). Jadi studi kasus adalah upaya untuk mempelajari suatu topik atau kondisi dengan cara mengumpulkan sebanyak mungkin fakta atau potongan data. Informasi ini sering disebut sebagai bukti dalam studi kasus.

Studi kasus, menurut Wahyuningsih (2013, hlm. 3), adalah penyelidikan terhadap “sistem yang terikat” atau “suatu kasus/berbagai kasus” yang terkadang melibatkan pengumpulan data yang luas dan berbagai sumber informasi yang “kaya”. " " dalam satu konteks.

Sistem terikat waktu dan lokasi ini memiliki kasus yang dapat berasal dari program, peristiwa, aktivitas, atau individu. Dengan kata lain, studi kasus adalah studi di mana peneliti menyelidiki fenomena (kasus) tertentu selama periode waktu dan aktivitas tertentu.

Pengolahan Data Statistik

Untuk membuat kesimpulan dari temuan penelitian, pengolahan data statistik melibatkan pengurangan kompleksitas dan mengubah data menjadi format yang lebih sederhana untuk dibaca dan dipahami. Data dapat berupa data numerik atau data non-numerik, dan diproses dengan cara yang berbeda.

Penyajian Data

Metode yang terhubung dengan pengumpulan dan tampilan kumpulan data untuk menawarkan informasi yang bermakna yang dikenal sebagai penyajian data statistik. Membuat data statistik sederhana untuk dipahami dan ditafsirkan akan meningkatkan akurasi penarikan kesimpulan dan pengambilan keputusan berdasarkan fakta.

Data statistik biasanya disajikan dalam salah satu dari dua cara: secara tabular atau grafis. Tampilan tabel data lebih umum. Grafik menampilkan data sebagai grafik visual sementara tabel biasanya menawarkan data sebagai kolom dan baris. Namun jangan kaget jika penggunaan representasi grafis dari data statistik secara konsisten menarik perhatian.

Data dapat disajikan secara grafis dalam berbagai cara, antara lain dengan poligon, histogram, distribusi frekuensi, dan ogif. Hal ini dimaksudkan agar karakteristik dan kecenderungan distribusi data dapat digambarkan melalui tampilan data statistik.

Pengukuran Pemusatan Data

Biasanya, nilai pusat berfungsi untuk mengkarakterisasi kumpulan data. Pengukuran Pemusatan Data adalah nama yang diberikan untuk nomor tersebut. Jumlah ukuran pusat data rata-rata adalah nilai yang mewakili kumpulan data, oleh karena itu harus memenuhi persyaratan yang tercantum di bawah ini.

• Harus mempertimbangkan semua data dalam kelompok data.

• Tidak boleh terpengaruh oleh nilai-nilai ekstrim atau pencilan (outlier).

• Harus stabil dari sampel ke sampel.

• Harus mampu digunakan untuk analisis statistik lebih lanjut.

Rata-rata, median, dan modus adalah tiga pengukuran konsentrasi data yang sering digunakan. Rata-rata (rata-rata) dari tiga pengukuran pemusatan data memenuhi semua kecuali yang kedua dari kriteria yang disebutkan di atas. Angka ekstrim atau outlier memiliki dampak yang signifikan terhadap rata-rata.

Pengukuran Variabilitas Data

Karena tidak mengungkapkan informasi tentang sampel secara keseluruhan, informasi yang diperoleh dengan menilai tendensi sentral saja sudah cukup untuk analisis statistik. Kecenderungan sentral hanya mengungkapkan nilai yang berada di tengah-tengah nilai-nilai lain; itu tidak mengungkapkan seberapa jauh atau seberapa mirip nilai-nilai tersebut di dalam kelompok. Sebagai ilustrasi, coba perhatikan ketiga kelompok data berikut:

A : 25 25 25 25 25 25 25 25 25

B : 21 23 23 24 25 26 26 27 30

C : 6 15 15 21 25 27 30 41 45

Tiga kelompok data yang ada di atas memiliki kualitas data yang berbeda tetapi memiliki rata -rata yang sama. Sementara kelompok data sementara B lebih homogen daripada C, grup data cukup homogen. Pengukuran apa yang harus dilakukan kemudian untuk mendapatkan informasi yang lebih jelas?

Selain tendensi sentral, variabilitas ukuran juga diperlukan untuk memberikan ringkasan yang efektif dari suatu distribusi data atau kumpulan data.

Penyebaran nilai variabel relatif terhadap tendensi sentralnya dalam suatu distribusi—khususnya Mean atau rata-rata—menunjukkan seberapa besar nilai variabel menyimpang atau menyimpang dari tendensi sentralnya. Ini dikenal sebagai variabilitas. Ringkasan variasi, rentang, dan heterogenitas pengukuran suatu kelompok (data) akan disediakan oleh pengukuran variabilitas.

Analisis Korelasi

Apa sebenarnya korelasi itu? Suatu metode analisis yang merupakan bagian dari metodologi pengukuran asosiasi/hubungan (association measure) dikenal dengan analisis korelasi. Serangkaian metode statistik bivariat yang digunakan untuk menilai kekuatan korelasi antara dua variabel secara kolektif disebut sebagai pengukuran asosiasi.

Dua metode korelasi, Korelasi Momen Produk Karl Pearson dan Korelasi Peringkat Spearman, adalah di antara berbagai pendekatan pengukuran asosiasi yang digunakan saat ini. proses menghitung angka untuk menilai derajat atau kekuatan hubungan antar variabel.

Jika satu variabel perilaku mempengaruhi variabel lainnya, maka dua variabel dikatakan berhubungan. Kedua variabel disebut independen jika tidak dipengaruhi. Akibatnya, analisis korelasi tidak memiliki variabel dependen atau entitas dependen.

Analisis Regresi

Analisis regresi, apa itu? Suatu metode atau metodologi yang disebut analisis regresi, yang dinyatakan sebagai persamaan matematis (regresi), digunakan untuk menganalisis hipotesis penelitian dan menentukan apakah ada perbedaan antara satu variabel dengan variabel lainnya.

Regresi dapat dibagi menjadi dua kategori: regresi linier sederhana dan regresi linier multivariat. Jika satu variabel independen digunakan dalam regresi linier dasar untuk menjelaskan atau meramalkan hasil dari variabel dependen Y.

Regresi linier berganda adalah metode untuk menentukan dampak dari dua atau lebih variabel independen (juga dikenal sebagai variabel independen atau X) terhadap variabel dependen (juga dikenal sebagai variabel dependen Y).

Dengan demikian, secara sederhana dapat dikatakan bahwa analisis regresi dasar digunakan jika kita ingin mengetahui apakah satu variabel X tidak berpengaruh terhadap variabel Y. Sementara itu, kita menggunakan analisis regresi linier berganda (multiple) untuk mengetahui pengaruh dua atau lebih X. variabel pada variabel Y.

Analisis Statistik Deskriptif

Tujuan statistik deskriptif adalah membuat data lebih relevan, mudah dibaca, dan dipahami oleh pengguna data. Statistik deskriptif melibatkan pengumpulan, pengorganisasian, meringkas, dan menyajikan data. Tanpa mencoba menggeneralisasikan sampel ke populasi, statistik deskriptif dibatasi untuk menawarkan ringkasan atau deskripsi luas tentang ciri-ciri objek yang sedang dipertimbangkan.

Dengan melihat nilai minimum, nilai maksimum, rata-rata (mean), dan standar deviasi dari masing-masing variabel bebas dan variabel terikat, analisis statistik deskriptif dapat digunakan untuk memberikan gambaran tentang distribusi dan perilaku data sampel penelitian.

Ukuran Pemusatan Data (Mean, Median, Modus)

Ukuran pemusatan data menentukan seberapa besar sekelompok data yang diurutkan akan muncul saat pusat ditampilkan. Data idealnya harus diatur dari kecil ke besar. Mean, median, dan modus kemudian akan dicari sebagai nilai berdasarkan sebaran pusat data. Seperti apa tampilan kumpulan data, median, dan modus? Inilah penjelasannya.

1. Mean

Saat diminta menghitung angka rata-rata, kamu pasti cukup berpengetahuan. Istilah "rata-rata" juga mengacu pada nilai mean kumpulan data. Nilai mean dari satu kumpulan data, satu grup, atau frekuensi dapat dihitung. Data yang diurutkan dan dijumlahkan akan diterima. Data tersebut kemudian akan dipisahkan menurut volumenya.

Ada dua jenis nilai mean: mean populasi dan mean sampling. Rata-rata sampel disebut sebagai statistik, dan rata-rata populasi disebut sebagai parameter. Dalam penggunaannya, akan lebih menantang untuk menentukan rata-rata populasi kecuali jika datanya jarang. Maka dari itu gunakan teknik sampel.

2. Median

Berikutnya adalah media. Angka yang jatuh tepat di tengah data disebut median. Data harus diurutkan dari yang terkecil hingga yang terbesar untuk menghitungnya. Kamu harus memeriksa kemerataan atau peluang data sebelum menghitung median. Karena pendekatan perhitungan yang berbeda, ini cukup signifikan.

3. Modus

Modus nilai adalah metrik lain yang sering digunakan selain nilai mean atau rata-rata. Menemukan nilai yang sering berulang adalah penekanan dari pengukuran pemusatan data tunggal ini. Data tidak perlu diurutkan dari terkecil ke terbesar untuk menemukan nilai modus, berbeda dengan pencarian nilai median. Cukup awasi data dan periksa datum yang sering muncul.

Frekuensi datum yang sering terjadi mudah dihitung. Contoh berikut ini adalah contoh langsung. 2, 2, 1, 5, 3, 2, 1, 3, 3, 1, 3, 1, 4, dan 2 membentuk kelompok data. Kami dapat langsung mengetahui dari statistik bahwa angka tiga paling sering muncul. Kamu juga dapat mengaturnya berdasarkan data yang sudah dikelompokkan untuk mempermudah.

Untuk membandingkan atau mengevaluasi data dengan benar, diperlukan pemahaman menyeluruh tentang ukuran konsentrasi data. Misalnya, kamu perlu mengetahui rata-rata berapa banyak wanita yang tinggal di sana. Mencari nilai rata-rata , nilai tengah, dan nilai yang paling sering muncul—disebut juga mean, median, dan modus—merupakan metode teori dasar untuk mengukur pemusatan data.

Ukuran Variabilitas Data (Rentang, Variansi, Deviasi Standar)

Karena tidak mengungkapkan informasi tentang sampel secara keseluruhan, informasi yang diperoleh dengan menilai tendensi sentral saja tidak cukup untuk analisis statistik. Kecenderungan sentral hanya mengungkapkan nilai yang berada di tengah-tengah nilai-nilai lain; itu tidak mengungkapkan seberapa jauh atau seberapa mirip nilai-nilai tersebut di dalam pengelompokan.

Selain tendensi sentral, ukuran variabilitas juga diperlukan untuk memberikan gambaran yang cukup tentang distribusi data atau pengumpulan data.

Penyebaran nilai variabel relatif terhadap tendensi sentralnya dalam suatu distribusi—khususnya mean atau rata-rata—menunjukkan seberapa besar nilai variabel menyimpang atau menyimpang dari tendensi sentralnya. Ini dikenal sebagai variabilitas. Ringkasan variasi, rentang, dan heterogenitas pengukuran suatu kelompok (data) akan disediakan oleh pengukuran variabilitas.

1. Rentang

Rentang adalah perbedaan antara skor terendah dan tertinggi, atau jarak antara skor terendah dan tertinggi. Reach, distance, spread, dan range adalah nama lain dari range.

Bergantung pada apakah ukuran variabilitas diterapkan pada data dengan skala ordinal, interval, atau rasio, properti yang berbeda berlaku.

2. Variansi

Variansi sama dengan jumlah kuadrat penyimpangan dari rata-rata dibagi dengan n-1 atau kuadrat rata-rata dari setiap skor ke rata-rata. Estimasi bias dan estimasi tidak bias adalah dua jenis varian yang berbeda. Nama lain untuk variasi adalah variance, varians, dan varian. Jenis ukuran variabilitas ini sesuai digunakan untuk data dengan skala interval, dan rasio.

3.Deviasi Standar

Rata-rata penyimpangan setiap angka dari rata-rata dalam satu set data dikenal sebagai deviasi rata-rata. Dispersi (penyebaran) nilai data relatif terhadap rata-rata menurun dengan menurunnya deviasi harga.

A. Deviasi rata-rata titik data tunggal adalah selisih absolutnya dari nilai rata-rata, dikalikan dengan jumlah titik data.

B. Untuk pengelompokan data, deviasi rata-rata adalah penjumlahan simpangan mutlak antara setiap titik data dengan nilai rata-rata, dikalikan dengan nilai frekuensi, dan dibagi dengan jumlah titik data.

Jenis ukuran variabilitas ini sesuai digunakan untuk data dengan skala interval, dan rasio.

Distribusi Frekuensi

Ada banyak pendekatan analisis data yang berbeda yang dapat diterapkan saat melakukan kegiatan penelitian. Distribusi frekuensi merupakan salah satu metode analisis data yang sering digunakan dalam statistik. Teknik analisis data kuantitatif seringkali menggunakan metodologi distribusi frekuensi.

Distribusi frekuensi dapat menjadi pilihan dalam pengolahan data jika peneliti memiliki kumpulan data numerik yang acak, tersebar, dan masih dalam keadaan data mentah.

Deret bilangan tersebut kemudian disebarluaskan dengan mengkategorikannya berdasarkan interval atau kategori tertentu sesuai dengan pembagian frekuensi pemuatan data. Jika kita ingin menggunakan teknik distribusi frekuensi, ada dua jenis data yaitu data individual dan data yang telah dimasukkan ke dalam interval interval.

Distribusi frekuensi menurut Riduwan (2003) adalah pengorganisasian data mulai dari data terkecil hingga terbesar yang mengkategorikan jumlah data ke dalam kelompok yang berbeda. Tujuan penggunaan data yang telah diubah menjadi distribusi frekuensi adalah agar informasi lebih mudah ditampilkan, diinterpretasikan, dan dibaca.

Temuan distribusi frekuensi tersebut nantinya akan digunakan dalam perhitungan statistik, sebagai dasar untuk memilih cara menyusun visualisasi data statistik, dan untuk distribusi kategorikal dalam menarik kesimpulan dari data.

Diagram Batang dan Diagram Lingkaran

Diagram itu apa? Diagram adalah representasi visual dan alat presentasi yang dapat digunakan untuk menampilkan fakta, instruksi, atau informasi spesifik. Diagram menyediakan pemahaman data, instruksi, dan informasi yang mudah oleh orang lain. Bagan batang, bagan garis adalah beberapa contoh diagram yang menampilkan data.

1. Diagram Batang

Jenis diagram yang dikenal sebagai diagram batang menampilkan data sebagai batang atau persegi panjang. Dalam diagram batang, nilai tertentu atau potongan data diwakili oleh pendeknya batang. Diagram batang sering digunakan untuk melacak evolusi nilai data dari waktu ke waktu atau jenis data dengan banyak klasifikasi.

2. Diagram Lingkaran

Diagram lingkaran adalah diagram yang menunjukkan angka atau nilai sebagai lingkaran. Data dipisahkan menjadi beberapa lingkaran, yang masing-masing mewakili nilai yang berbeda.

Analisis Statistik Inferensial

Statistik Inferensial, Apa Itu? Sementara data digunakan untuk memperoleh temuan yang melibatkan sampel dari populasi, statistik inferensial adalah salah satu prosedur analitis yang ada yang digunakan untuk menarik kesimpulan dan menggeneralisasikannya ke populasi.

Pengambilan Kesimpulan dari Sampel ke Populasi

Pendekatan estimasi parameter adalah yang digunakan oleh metode statistik inferensial. Dalam analisis populasi, standar deviasi, modus, median, dan rata-rata dihitung dari temuan sampel menggunakan metode estimasi parameter. Konstruksi rentang populasi yang lebih rendah dan interval kepercayaan digunakan untuk estimasi parameter.

Pengujian Hipotesis

Pengujian hipotesis adalah pendekatan kedua yang kamu miliki untuk melakukan analisis statistik inferensial. Ini dicapai dengan melakukan tugas perbandingan statistik berdasarkan rata-rata gabungan dari dua sampel.

Dalam bidang penelitian kedokteran, khususnya penelitian farmasi, metode pengujian hipotesis sering digunakan. Semua itu hanya untuk menentukan apakah obat yang ditawarkan berhasil mengobati suatu penyakit atau tidak. Setiap tes yang diberikan kepada siapa pun tidak alami. Oleh karena itu, untuk menentukan apakah suatu pengobatan bermanfaat atau tidak dalam mengobati penyakit di masyarakat, harus dilakukan uji coba obat dengan sampel yang memadai dan acak.

Interval Kepercayaan

Dengan menggunakan sampel dan teknik statistik tertentu, interval kepercayaan (confidence interval) adalah teknik yang digunakan untuk memperkirakan parameter populasi berdasarkan sampel dalam rentang tertentu.

Kami pikir ada parameter populasi yang nilainya tidak diketahui untuk periode waktu ini. Tentu saja, hasilnya akan berbeda, dan untuk mendapatkan estimasi yang lebih akurat, kita harus menghitung variabilitasnya.

Margin of error adalah istilah yang biasanya digunakan untuk menggambarkan variabilitas ukuran ini. Karena menetapkan interval kepercayaan, nilai ini sangat penting.

Statistik yang diterapkan akan menghasilkan nilai estimasi yang berisi parameter populasi dengan mengurangi atau meningkatkan nilai variabilitas. Beginilah perumpamaan interval kepercayaan (interval kepercayaan).

Misalnya, sebuah perusahaan konsultan politik mungkin menggunakan metode statistik untuk memilih 100.000 orang dalam sampel acak untuk memastikan elektabilitas (parameter) calon presiden sebelum pemilihan umum.

Dengan margin of error 5%, sekitar 59% responden memilih kandidat “A”. Oleh karena itu, antara 54 dan 64 persen pemilih memilih kandidat "A", menurut statistik ini.

Saat menggunakan statistik inferensial, interval kepercayaan tidak dapat dipisahkan.

Uji T dan Uji Z

Dua teknik pengujian yang paling penting dalam analisis statistik inferensial adalah uji Student-T atau Student-T Test dan Z-test atau Z-Test.

Metode analisis statistik yang disebut statistik inferensial sering digunakan untuk membandingkan perbedaan perlakuan di antara beberapa kelompok atau pengelompokan.

Statistik probabilitas adalah nama lain untuk statistik inferensial, yang memungkinkan setiap peneliti untuk membenarkan temuan berdasarkan data sampel yang realitasnya kebetulan. Ada dua kategori statistik inferensial: statistik inferensial nonparametrik dan statistik inferensial parametrik.

Distribusi normal dan uji Z, sering dikenal sebagai Uji-Z, berhubungan erat. Dalam statistik, distribusi normal, terkadang dikenal sebagai kurva normal, adalah konsep kunci.

Teori di balik statistik inferensial berpusat pada kurva normal. Hasil pengujian kadang-kadang ditugaskan menggunakan kurva normal. Pengujian hipotesis statistik yang mendekati distribusi normal dapat dilakukan dengan menggunakan teknik Z-Test dan Z-Test.

Data dengan ukuran sampel yang tinggi akan memiliki distribusi yang lebih normal, sesuai dengan batasan teoritis yang diantisipasi. Sampel 30 atau lebih dianggap sebagai sampel besar.

William Sealy Gosset menciptakan Tes Student-T, sering dikenal sebagai Tes T-Student. Dia menulis dengan nama samaran "Mahasiswa" dalam tulisannya, begitulah metode tes kemudian dikenal sebagai Tes Student-T atau Student T-Test.

William Sealy Gosset percaya bahwa distribusi/nilai Z tidak cocok untuk digunakan dengan data dari sampel dengan jumlah kecil, oleh karena itu ia menciptakan Student-T Test, juga dikenal sebagai Student's T-test, yang memiliki distribusi yang lebih mirip dengan normal. distribusi. Ukuran sampel <30 dianggap kecil.

Distribusi T Student adalah distribusi berbeda yang harus digunakan untuk menemukan area dibawah distribusi sampling dan mengidentifikasi area kritis untuk sampel yang lebih kecil dan ketika standar deviasi tidak diketahui.

Distribusi Student-T akan semakin sejajar dengan distribusi normal semakin besar ukuran sampelnya, sehingga metode pengujian ini sebenarnya dapat diterapkan pada sampel yang besar juga.

Tentu saja perhitungan metode t berbeda dengan perhitungan metode Z. Derajat kebebasan adalah seperangkat kondisi baru untuk perhitungan yang harus dipenuhi saat menggunakan metode T.

Lokasi yang tepat dari zona kritis juga bervariasi dengan ukuran sampel karena bentuk yang tepat dari distribusi t berfluktuasi. Sebelum menentukan daerah krusial untuk menentukan alfa, derajat kebebasan, yang sama dengan N-1 dalam kasus rata-rata sampel tunggal, harus dihitung.

Perbedaan lainnya adalah, berbeda dengan wilayah di bawah distribusi sampling, entri dalam tabel adalah skor nyata, yang ditetapkan sebagai t(kritis), yang menandai dimulainya wilayah kritis.

Analisis Anova dan Chi-Square

Uji ANOVA (Analysis of Variance) digunakan untuk membandingkan tiga atau lebih rata-rata populasi. Untuk memastikan apakah ada variasi substansial antara rata-rata populasi, metode uji ANOVA sangat membantu. Bergantung pada jumlah komponen yang diselidiki, statistik ANOVA satu arah (ANOVA satu arah) atau dua arah (ANOVA dua arah) dapat digunakan.

Uji chi-square juga digunakan untuk membandingkan frekuensi yang diamati dengan frekuensi yang diprediksi. Jika ada perbedaan besar antara frekuensi yang diamati dan frekuensi yang diharapkan, dapat ditentukan dengan menggunakan uji chi-square. Dalam pemeriksaan data kategori atau nonparametrik, uji chi-kuadrat sering digunakan.

Penggunaan Statistik dalam Penelitian

Khususnya dalam metodologi penelitian kuantitatif, statistik memainkan peran penting dalam pengembangan model, perumusan hipotesis, pengembangan alat, pengumpulan data instrumen, kompilasi desain penelitian, pemeliharaan sampel, dan pengolahan data.

Perancangan Penelitian

Secara umum, rancangan penelitian dapat dianggap sebagai sketsa atau desain penelitian yang sengaja dibuat. Kerangka penelitian juga dapat dilihat sebagai desain penelitian. Oleh karena itu, proposal penelitian diperlukan sebelum penelitian dilakukan.

Rancangan penelitian dicantumkan dalam isi proposal penelitian, dan dosen atau dosen pembimbing yang memutuskan apakah sudah memadai dan cocok untuk digunakan di lapangan atau masih perlu dimutakhirkan sebelum diajukan.

Dapat dilanjutkan ke tahap penelitian jika tidak diperlukan penyesuaian lebih lanjut. Bahkan, rencana penelitian dibangun untuk menguraikan kerangka khusus yang relevan dengan topik penelitian secara keseluruhan.

Menurut Kerlinger, rancangan penelitian adalah rencana keseluruhan yang terdiri dari proyek-proyek penelitian. Untuk mendapatkan objektivitas dan validitas, peneliti mengembangkan strategi penelitian ini.

Sedangkan menurut Wisadirana, rancangan penelitian banyak digunakan untuk membuat desain analisis data dan mendukung pemilihan sampel.

Pengambilan Sampel

Supardi (1993) mendefinisikan sampling dan sampling strategy sebagai teknik atau pendekatan untuk memilih sampel penelitian.

Hal yang sama dikemukakan oleh Margono (2004) agar sampel dapat mewakili populasi, penarikan dan pengambilan sampel harus dilakukan sesuai dengan besar sampel yang akan digunakan sebagai sumber data yang sebenarnya, dengan memperhatikan sifat dan distribusi penduduk.

Ada prosedur atau tindakan yang harus kita ikuti dengan baik saat melakukan pengambilan sampel. Kemampuan kami untuk mencapai tujuan penelitian kami akan dibantu dengan mengikuti sistematika saat ini. Teknik sampel melibatkan langkah-langkah umum yang tercantum di bawah ini:

1. Mendefinisikan populasi yang akan diamati

2. Menentukan kerangka sampel dan kumpulan semua peristiwa yang dapat terjadi.

3. Menentukan teknik atau metode sampling yang tepat

4. Melakukan pengambilan sampel (pengumpulan data)

5. Melakukan pemeriksaan ulang pada proses sampling

Analisis Data

Seorang praktisi data harus mahir dalam analisis data. Pemikiran kritis dan kemampuan pemecahan masalah yang efektif diperlukan untuk menyelesaikan proses analisis data. Kapasitas untuk memilih teknik analisis data yang tepat diperlukan.

Hasil analisis sangat dipengaruhi oleh penerapan teknik analisis data yang tepat. Hasil yang dibutuhkan mungkin tidak diperoleh jika Anda menggunakan metodologi analisis data yang salah, yang jelas akan mengakibatkan waktu dan tenaga terbuang sia-sia.

Memproses data dengan maksud untuk menemukan informasi yang relevan yang dapat menjadi dasar pengambilan keputusan untuk mengatasi masalah yang dikenal sebagai analisis data.

Untuk mengekstrak informasi penting dari data, metode analitik ini mengelompokkan data berdasarkan propertinya, melakukan pembersihan data, mengubah data, dan membangun model data.

Ingatlah bahwa setelah melalui prosedur ini, data harus disajikan dengan cara yang menarik dan mudah dipahami secara visual, biasanya dalam bentuk grafik atau plot.

Saat ini, teknologi digunakan di hampir semua aktivitas kita. Teknologi ini tidak diragukan lagi terhubung dengan data, yang akan terus berkembang. Data hanya akan terbuang sia-sia jika dibiarkan menumpuk.

Namun, data dapat dimanipulasi dan dimanfaatkan untuk menghasilkan informasi yang berarti. Oleh karena itu, analisis data merupakan tahapan penting dalam pengolahan data. Ada banyak metode atau strategi yang dapat diterapkan dalam analisis data.

Interpretasi Hasil

Data kamu harus ditafsirkan dengan benar agar berguna. Ini akan memudahkan kamu untuk menjamin bahwa kamu mendasarkan keputusan dan tindakan kamu pada informasi yang akurat.

Di dunia saat ini, data ada di mana-mana. Ada dua jenis orang dan organisasi: mereka yang kelebihan beban data atau menyalahgunakannya, dan mereka yang memperoleh keuntungan darinya.

Meninjau proses data dan menarik kesimpulan terkait dengan bantuan teknik analisis yang berbeda adalah interpretasi data. Peneliti dapat mengkategorikan, memanipulasi, dan meringkas data dengan bantuan analisis data untuk menemukan jawaban atas isu-isu penting.

Dalam hal bisnis, penerapan beberapa prosedur adalah interpretasi data. Untuk tujuan memperoleh pengetahuan dan mengidentifikasi pola dan perilaku baru, prosedur ini memeriksa dan merevisi data. Dengan semua informasi yang kamu miliki, kesimpulan ini akan membantu kamu sebagai manajer dalam membuat keputusan berdasarkan angka.

Aplikasi Statistik dalam Berbagai Bidang

Pada dasarnya, statistika adalah studi tentang pengumpulan data, pengolahan data, analisis data, dan membuat penilaian berdasarkan hasil analisis. Sebagai alat untuk pengambilan keputusan, statistik memberikan tujuan tersendiri. Penilaian yang tepat tidak dapat diambil tanpa analisis data yang akurat.

Statistik digunakan dalam berbagai cara yang secara langsung berhubungan dan bermanfaat bagi banyak aspek kehidupan manusia. Tentu saja, ada penerapan statistik di luar ilmu sosial. Baik dalam ilmu pengetahuan maupun disiplin ilmu bisnis, industri, dan ekonomi, statistik sering digunakan. Perkembangan statistik di banyak sektor adalah sebagai berikut:

Statistik dalam Ekonomi dan Bisnis

Badan Pusat Statistik (BPS) adalah organisasi di Indonesia yang mengkhususkan diri pada bidang statistik. Sensus ekonomi yang dilakukan BPS setiap sepuluh tahun sekali merupakan bentuk penelitian rutin. Sensus mencoba menilai perkembangan ekonomi Indonesia. Informasi yang diperoleh dari hasil sensus dapat digunakan untuk menggambarkan keadaan perekonomian Indonesia yang terus berkembang atau bahkan menyusut. Selain itu, data ini dapat digunakan sebagai standar untuk mengkontraskan ekonomi Indonesia dengan negara-negara lain di dunia.

Statistik memainkan peran penting dalam perekonomian negara. Peran penting ini berkaitan dengan pengumpulan data ekonomi umum. Posisi tersebut terutama membutuhkan pengetahuan tentang hal-hal berikut.

1. Kebijakan pemerintah terhadap inflasi

2. Penurunan angka kemiskinan

3. Pemerataan pendidikan dan pendapatan masyarakat

4. Peningkatan kesejahteraan masyarakat

5. Perkembangan harga-harga barang kebutuhan pokok

6. Perkembangan permintaan komoditi tertentu

7. Tingkat pengangguran dan kemiskinan masyarakat

8. Jumlah uang beredar di masyarakat

10. Persentase pertumbuhan ekonomi.

Proses inovasi pengembangan perusahaan dan industri sangat bergantung pada statistik. Misalnya, mencapai kinerja yang mampu bersaing dengan keunggulan bersaing, statistik sebagai metode merupakan kunci keberhasilan dalam memecahkan atau memperoleh solusi atas permasalahan yang dihadapi dalam dunia bisnis dan industri.

Statistik digunakan di hampir semua aspek bisnis dan industri untuk membuat dan mengevaluasi data guna mendukung pengambilan keputusan strategis dan manajerial.

Inovasi telah muncul sebagai perhatian utama dalam pengembangan bisnis dan industri di masa keunggulan dan persaingan yang ketat. Kemampuan untuk bersaing dengan pihak luar, atau paling tidak, mengikuti, membutuhkan kemampuan untuk berinovasi. Inovasi adalah proses pengembangan dan komersialisasi produk baru untuk mendapatkan keunggulan kompetitif.

Statistik dalam Sains dan Teknik

Matematika adalah salah satu disiplin ilmu yang juga menganalisis statistik, bersama dengan pemrograman dan ilmu data. Akibatnya, ini dapat dilihat sebagai salah satu dasar kebangkitan sains data sebagai salah satu profesi sains modern yang paling menguntungkan.

Seiring dengan munculnya big data, permintaan akan sumber daya manusia yang terampil di bidang ilmu data semakin meningkat. Namun, ketersediaan sumber daya manusia tidak sesuai dengan kebutuhan mereka. Seorang ilmuwan data lebih terampil dalam pemrograman daripada ahli statistik mana pun dan lebih terampil dalam statistik daripada pemrogram mana pun, menurut Josh Wills, mantan kepala teknik di Slack.

Dengan kata lain, statistik adalah elemen penting yang menjadi standar dalam ilmu data.

Statistik dalam Kesehatan dan Medis

Berikut ini adalah aplikasi statistik dalam bidang medis:

- Mengukur peristiwa penting atau peristiwa sosial yang signifikan.

- Menilai keadaan kesehatan masyarakat dan menyadari masalah kesehatan yang ada di antara kelompok masyarakat yang beragam.

- Membandingkan status kesehatan masyarakat saat ini dengan masyarakat di masa lalu atau status kesehatan masyarakat dari satu lokasi ke lokasi lain.

- Menentukan kondisi kesehatan masyarakat di masa depan.

- Evaluasi terhadap program atau pelayanan kesehatan yang sedang dilaksanakan, termasuk alur, keberhasilan, dan kegagalannya.

- Persyaratan untuk mengevaluasi persyaratan layanan kesehatan masyarakat dan menetapkan tujuan yang jelas.

- Persyaratan untuk mempelajari lingkungan, keluarga berencana, dan isu-isu yang berhubungan dengan kesehatan.

- Sistem untuk mengatur dan mengelola perawatan kesehatan.

- Persyaratan untuk liputan media ilmiah.

Statistik dalam Sosial dan Humaniora

Ilmuwan memanfaatkan statistik dalam ilmu sosial dan ilmu alam untuk setidaknya tiga alasan, khususnya:

- Pengumpulan data (melalui survei atau eksperimen)

Empat metode pengumpulan data yang mungkin: pendaftaran, sensus, survei, dan eksperimen. Namun, biasanya ada dua metode yang digunakan dalam statistik untuk mengumpulkan data: sensus dan survei.

Sensus adalah teknik pengumpulan data secara menyeluruh dimana setiap komponen populasi yang diteliti ditempatkan dan dihitung satu per satu. Sementara survei adalah sarana pengumpulan data, bagian penyusun populasi adalah data yang dikumpulkan.

Tantangan untuk menyeimbangkan tenaga kerja, uang, dan waktu untuk mendapatkan data yang benar meningkat karena semakin banyak jenis data yang dibutuhkan dalam sebuah proyek. Karena itu, survei lebih sering digunakan dalam penelitian.

- Pengujian hipotesis

Sebuah proposisi diuji dengan menggunakan metode statistik dalam uji hipotesis, dan temuan uji tersebut kemudian dinyatakan signifikan secara statistik. Komponen statistik inferensial adalah pengujian hipotesis.

Hipotesis adalah klaim yang masuk akal masih dipertanyakan. Kita dapat secara sistematis mengumpulkan data dan menjalankan eksperimen untuk membuktikan klaimnya tanpa keraguan. Kita dapat memutuskan apakah hipotesis harus diterima (data tidak memberikan bukti untuk ditolak) atau ditolak (data memang memberikan bukti untuk menolak hipotesis) dengan melakukan uji statistik terhadap hipotesis tersebut.

- Pengembangan teori

Penelitian akan memulai babak baru pengembangan teori, menjadikan penelitian sebagai prosedur metode untuk pengembangan teori. Karena tujuan penelitian adalah untuk membuat kita terbuka terhadap ide-ide baru untuk pengembangan, dengan memperhatikan dan memantau fenomena baru yang berbeda dari norma, hipotesis baru dapat dimunculkan.

Contoh itu, jelas temuan penelitian ini akan menghasilkan teori-teori baru yang berharga jika banyak orang yang melakukan penelitian di bidang sosial. Perkembangan teori-teori baru ini kemudian dapat digunakan untuk menjelaskan berbagai kesepakatan, perbedaan, dan persoalan. Jika penelitian ilmu sosial terus menambah jam terbang, ini mungkin terjadi.

Jika penelitian sosial dilakukan, maka akan diperoleh pengalaman-pengalaman baru yang mungkin bervariasi. Hipotesis yang sama sekali baru dapat dikembangkan dari pertemuan baru yang menyimpang dari apa yang biasanya dibayangkan.

Pengalaman ini berkembang menjadi postulat, yang merupakan asumsi dasar atau pilar penalaran atau premis dari rantai penalaran yang tidak selalu terbukti sampai bukti tambahan disajikan.

Perangkat Lunak Statistik

Software statistik, juga dikenal sebagai statistik analisis perangkat lunak, mengacu pada teknologi yang membantu mengumpulkan dan menganalisis data dengan landasan statistik sehingga penelitian dapat memperoleh wawasan tentang pola dan tren.

Excel

Microsoft Excel merupakan salah satu program yang dapat digunakan untuk analisis statistik. Banyak baris, kolom, dan sel membentuk perangkat lunak ini, yang juga memiliki banyak rumus mulai dari rumus statistik hingga rumus matematika keuangan dan seterusnya. Rumus ini, juga disebut sebagai formula, memungkinkan kita melakukan perhitungan yang rumit hanya dengan menggunakan satu baris rumus.

Program berbasis spreadsheet bernama Microsoft Excel, atau hanya Excel, digunakan untuk mengatur data dan angka menggunakan berbagai rumus dan fungsi yang dapat diakses. Excel adalah program spreadsheet lain yang sangat ampuh dalam kategorinya. Excel digunakan untuk hampir semua tujuan di berbagai sektor bisnis dan untuk perusahaan dengan berbagai ukuran untuk melakukan analisis keuangan atau analisis data. Microsoft Excel memiliki berbagai fitur, termasuk operasi dasar Excel, rumus kompleks, dan pintasan yang dapat digunakan untuk meningkatkan fungsionalitas.

Oleh karena itu, tidak mengherankan jika Microsoft Excel memiliki pendukung yang kuat dari hampir semua industri, termasuk bisnis kecil dan besar.

SPSS

Kumpulan data besar dapat diproses dengan cepat oleh program SPSS IBM untuk menghasilkan wawasan untuk pengambilan keputusan penelitian. Menurut situs web IBM, 81% pengulas menganggap SPSS mudah digunakan, memberikannya pilihan yang sangat baik untuk ahli statistik dan pengguna baru.

Untuk mengaktifkan laporan yang lebih akurat, itu juga dapat memperkirakan dan mengidentifikasi nilai yang hilang dalam kumpulan data.

Dengan lisensi pengguna sebanyak yang diperlukan, SPSS dirancang untuk menangani volume data yang besar dan dapat diskalakan serta gesit.

Karena sistemnya open source, pengguna memiliki opsi untuk membuat aplikasi kustom mereka sendiri atau menggunakan lebih dari 100 ekstensi gratis yang tersedia dari IBM Extension Hub untuk memperluas sintaks SPSS dengan R dan Python.

R dan Python

Tentu saja, kamu harus terlebih dahulu berlatih masing-masing bahasa pemrograman ini untuk menentukan mana yang terbaik untuk kamu pelajari.

Dalam skenario ini, python dan R, pengembang biasanya menggunakan bahasa python untuk masalah yang melibatkan penerapan program atau hasil dari pemrograman analisis data yang menerapkan teknik statistik ke dasbor atau aplikasi berbasis data.

Python adalah bahasa pemrograman yang harus menjadi alat yang terintegrasi dengan setiap langkah alur kerja agar dapat digunakan dalam produksi. Meskipun R dikembangkan untuk digunakan dalam penelitian dan karena itu sangat baik untuk analisis data eksplorasi, penggunaannya dalam bisnis telah meningkat pesat dalam beberapa tahun terakhir.

Kemampuan Python untuk digunakan secara luas dalam pembuatan skrip, bahkan sebagai bahasa lem atau bahasa komputer yang dapat digunakan untuk menyatukan berbagai komponen perangkat lunak, berguna untuk ilmu data.

Bahasa pemrograman seperti Python dan R berguna untuk ilmu data dan memiliki beberapa keunggulan. Dimulai dengan proses pengumpulan data, Python menawarkan pustaka yang kuat untuk pengumpulan data melalui perayapan dan pengikisan, khususnya pustaka tweepy dan scrapy.

Selain itu, R menawarkan keunggulan yang sebanding dengan Python dalam hal pustaka yang komprehensif, khususnya untuk visualisasi data dan analisis data.

SAS

Pengguna dapat menggunakan alat dan proses untuk analisis statistik dan visualisasi data pada platform berbasis cloud ini. diperlukan untuk memenuhi persyaratan analitis tertentu. Ini sebagian besar digunakan untuk pemodelan statistik, melihat tren dan pola dalam data, dan membantu dalam pengambilan keputusan oleh analis bisnis, ahli statistik, ilmuwan data, peneliti, dan ilmuwan lainnya.

Dengan melakukan beberapa tugas sekaligus, efektivitas dan stabilitas program ditingkatkan. Pengguna dapat merancang grafik bawaan dan statistik yang tak terhitung jumlahnya yang dapat dikonfigurasi sepenuhnya. Pengguna SAS diizinkan untuk bereksperimen dan memprogram menggunakan antarmuka pengguna atau bahasa pengkodean yang mereka pilih.

Etika dalam Penggunaan Statistik

Dalam statistik perlu mengedepankan banyak hal terutama memakai etika dalam penggunaan statistik. Mari bahas lebih dalam mengenai etika dalam statistik.

Kode Etik Statistik

Statistik yang mandiri, tidak terpengaruh, dan tidak terpengaruh oleh pihak manapun; statistik yang menjamin kerahasiaan data individu; statistik yang tidak memihak dan dapat digunakan oleh semua pihak; statistik yang memenuhi norma, standar, prosedur, dan kriteria yang berlaku untuk setiap kegiatan statistik; dan statistika yang menganut kode etik statistika merupakan prinsip dan norma dasar yang harus dipatuhi dalam setiap kegiatan statistika; (l) Statistik yang mudah dipahami; (m) Statistik dibuat tanpa membebani responden.

Kejujuran dan Integritas dalam Pelaporan Data

Bertanggung jawab atas semua pekerjaan yang menyandang nama kamu, ungkapkan data dan contoh relevan yang digunakan dalam penelitian kamu, serta statistik dan asumsi yang mendasarinya. Kamu juga harus mengidentifikasi dengan jelas sumber intelektual yang menginformasikan tulisan kamu.

Memahami aturan yang mengatur subjek perlindungan, menjauhi penggunaan peserta penelitian dalam jumlah berlebihan, memastikan privasi dan kerahasiaan sesuai dengan persyaratan hukum, mencegah atau membatasi penipuan, dan masalah lainnya.

Pengamanan dan Privasi Data

Hormati sudut pandang yang berbeda dan akui kesalahan secara terbuka; jika ditemukan kesalahan, selidiki dan telusuri prosedur yang digunakan; menyesali semua jenis kesalahan; melarang plagiarisme, pemalsuan data, atau pemalsuan; menjauhkan diri dari pembalasan; atau secara terbuka mengakui keahlian mereka yang secara ilmiah dapat menunjukkan kesalahan.

Tantangan dalam Analisis Statistik

Saat ini, data dipandang sebagai bahan bakar baru dan merupakan sesuatu yang dibutuhkan seluruh dunia. Jumlah data yang dihasilkan secara global saat ini adalah 2,5 triliun byte, sangat besar bukan? Informasi ini dikumpulkan dari berbagai sumber, termasuk media sosial, data perdagangan, manufaktur dan transaksi penjualan, dan banyak lagi.

Padahal, ada sumber data lain yang bisa digunakan, seperti kunjungan website dan klik link. Sistem atau aplikasi pengolah data pertama-tama harus dapat membaca dan memproses data yang tidak terstruktur, yang saat ini lebih umum daripada angka yang tertata rapi seperti yang terlihat di spreadsheet.

Saat ini, data dipandang sebagai bahan bakar baru dan sesuatu yang dibutuhkan seluruh dunia. Jumlah data yang dihasilkan secara global saat ini adalah 2,5 triliun byte, sangat besar bukan? Informasi ini dikumpulkan dari berbagai sumber, termasuk media sosial, data perdagangan, manufaktur dan transaksi penjualan, dan banyak lagi.

Padahal, ada sumber data lain yang bisa digunakan, seperti kunjungan website dan klik link. Sistem atau aplikasi pengolah data terlebih dahulu harus dapat membaca dan memproses data yang tidak terstruktur, yang saat ini lebih umum daripada angka yang tersusun rapi seperti yang terlihat di spreadsheet.

Data yang Tidak Lengkap

Kendala tidak lengkap dan kualitas data adalah rintangan pertama dalam pengolahan data. Informasi yang tersedia saat ini seringkali tidak mencukupi, salah, atau mengandung informasi palsu. Ini dapat mengakibatkan analisis dan penilaian yang buruk.

Cara mengatasinya adalah sebelum menjalankan analisis, rapikan data. Ini mencakup penanganan angka yang hilang, standarisasi data, dan penghapusan data yang salah.

Verifikasi dan validasi data untuk memastikan kualitasnya tinggi sebelum menggunakannya.

Data yang Tidak Akurat

Sumber apa pun, termasuk sumber primer dan sekunder, dapat digunakan untuk pengumpulan data. Bagaimana mengumpulkan data yang tepat untuk proses ini agar menghasilkan hasil yang dapat diandalkan adalah kesulitannya. Oleh karena itu, sangat penting untuk mendapatkan data yang akurat untuk menghasilkan hasil yang dibutuhkan.

Memilih metode pengumpulan data yang tepat adalah jawaban yang dapat digunakan untuk mengatasi masalah ini. Data dapat dikumpulkan dengan berbagai cara, antara lain melalui observasi, survei, wawancara, forum diskusi kelompok, dan lain-lain.

Data yang Tidak Representatif

Kesimpulan yang tidak berdasar dan pengambilan keputusan yang buruk mungkin dihasilkan dari pola yang tidak signifikan atau insidental.

Cara mengatasinya adalah gunakan algoritma yang sesuai untuk data yang tersedia. Algoritma yang tidak tepat dapat menyebabkan hasil yang tidak akurat. Sebelum menarik kesimpulan, pertimbangkan konteks data dan jalankan uji statistik pada hipotesis. Professional data mining harus secara teratur menilai temuan mereka mengingat kesulitan-kesulitan ini untuk meningkatkan kualitas dan kedalaman penelitian mereka.

Kesalahan Pengambilan Sampel

Kesalahan dalam penga,nilan sampel sehingga menyebabkan data yang terduplikat. Data duplikat adalah hasil pengumpulan data yang sering dari banyak sumber. Artinya, ada dua atau lebih data yang identik dalam dataset yang sama.

Hasil temuan pengolahan data keluaran akan kurang akurat akibatnya. Data duplikat tidak hanya menghabiskan banyak ruang penyimpanan tetapi juga berdampak pada hasilnya. Akibatnya, kita harus mencari dataset untuk data duplikat dan menghapus salah satunya.

Trend Statistik

Tren statistik adalah teknik analisis statistik yang biasa digunakan untuk membuat perspektif historis atau prakiraan. Untuk membuat presentasi yang baik, beberapa jenis informasi (data) yang berbeda harus digunakan, dan itu harus dikumpulkan dalam jangka waktu yang lama sehingga hasil analisis dapat mengungkapkan beberapa fluktuasi yang signifikan dan faktor-faktor spesifik yang menyebabkan presentasi tersebut gagal mengubah

Perkembangan Teknik Analisis Statistik

Menggunakan metode analisis data yang digunakan Google untuk menjadikan pusat datanya lebih efektif. Google dapat merampingkan operasi dan mengurangi penggunaan energi dengan menganalisis data tentang suhu, kelembapan, dan penggunaan listrik di pusat data.

Teknik analisis data menjadi semakin penting sebagai hasil kemajuan teknologi dan digitalisasi di berbagai bidang, termasuk bisnis, kesehatan, dan pendidikan.

Metode analisis data yang benar dapat membantu kita mengungkap pola, tren, dan koneksi tersembunyi dalam data. bahkan set data yang sangat besar.

Business intelligence mendapat manfaat lebih banyak dari analisis data statistik daripada sebagian besar jenis analisis data lainnya. Itu juga disebut "analisis deskriptif." Menggunakan berbagai teknik penelitian kuantitatif, kamu dapat mengumpulkan dan memeriksa berbagai jenis data untuk mencari tren dan pola penting.

Analisis data statistik sering digunakan untuk menganalisis data observasi dan survei, tetapi juga dapat digunakan untuk menganalisis banyak KPI bisnis lainnya.

Analisis data statistik sudah mulai diterapkan di berbagai teknologi, khususnya media sosial, selain digunakan oleh berbagai bisnis. Misalnya, menawarkan kemampuan analitik untuk menentukan berapa banyak lalu lintas yang berasal dari media sosial, seperti berapa banyak suka, pengikut, dan lain sebagainya.

Mengingat fakta bahwa setiap metode dapat dibangun untuk menjadi solusi untuk masalah tertentu, statistik menunjukkan bahwa sains mudah dikembangkan.

Tren Penggunaan Statistik di Era Big Data

Big Data telah banyak digunakan dalam tren data saat ini, terutama selama periode digitalisasi. Saat ini, bisnis dan masyarakat semakin bergantung pada produsen data lain untuk penyediaan data dan informasi yang andal dan berkualitas tinggi.

Data besar sebenarnya dapat mendorong pengiriman data statistik yang lebih cepat, lebih beragam, dan lebih terperinci. Janji big data telah diakui secara resmi oleh komunitas statistik global.

Di era digital saat ini, analitik big data menjadi hal yang krusial bagi perkembangan organisasi dan bisnis. Alasan utamanya adalah bahwa analisis data akan memungkinkan pengungkapan pola dan tren terbaru setiap hari.

Jika profesional SDM ingin memahami laju perubahan dan pola produktivitas kandidat dan pekerja serta mengidentifikasi solusi untuk mereka, informasi ini akan sangat membantu.

Perkembangan Bidang Statistik di Masa Depan

Kita sering menggunakan statistik dalam kehidupan sehari-hari kami bahkan tanpa menyadarinya. bahkan dalam situasi sederhana seperti pekerjaan rumah, kantor, atau tempat lain. Banyak bidang, termasuk ilmu alam, menggunakan statistik secara ekstensif.

Sensus penduduk merupakan salah satu dari sekian banyak kegunaan statistik di sektor publik. Penggunaan statistik umum lainnya saat ini termasuk penghitungan cepat (penghitungan cepat hasil pemilu), polling, atau metode polling (seperti yang digunakan sebelum pemilihan umum). Statistik dapat digunakan dalam pemrosesan untuk deteksi pola dan kecerdasan buatan.

Penerapan statistika dalam kehidupan kita sehari-hari dapat meningkat. Ini terbukti dari penggunaan statistik kami di dalam organisasi. Misalnya, sebuah perusahaan besar membutuhkan gelar dalam bidang statistik. Khusus untuk menganalisis pasar dan meramalkan tahun-tahun mendatang menggunakan data statistik. Profesi ini tidak diragukan lagi sulit, membutuhkan pengetahuan khusus yang diperoleh melalui studi di perguruan tinggi. Akibatnya, ahli statistik mendapat gaji besar.

Untuk memudahkan pengelolaan data kependudukan, statistik di sektor publik juga membutuhkan pengelolaan data. pertimbangkan estimasi dan analisis populasi, penelitian akademik, indeks kesejahteraan, dan anggaran pemerintah sebagai contoh. Selain itu, sambil mengidentifikasi wilayah, menghitung jumlah sekolah, dan membuat katalog sumber daya alam. Pemerintah dapat menentukan kebutuhan siswa sekolah dasar dengan memahami dan mengumpulkan data penduduk usia 7 sampai 12 tahun yang merupakan salah satu aplikasi nyata dari ilmu statistika ini.

Statistik akan diperlukan di masa mendatang untuk mengelola data dalam jumlah besar. Tentu saja, mengelola data untuk suatu negara, apalagi seluruh dunia, bukanlah hal yang sederhana. Untuk mengelola data ini, diperlukan pemahaman statistik dan keahlian pemrosesan. Analisis data diperlukan untuk pemrosesan data berskala besar (big data). Selain itu, volume data dalam skala global.

Nah, demikianlah penjelasan lengkap dan menyeluruh mengenai statistik. Semoga kamu semakin paham dan semakin mengerti pentingnya ilmu statistik ini apalagi dapat dimanfaatkan di kehidupan sehari-hari kita.