Apa itu Analisis Statistik? Definisi, Jenis, Metode & Proses

Analisis data memiliki beberapa metode yang berbeda, hal ini dapat dilihat dari jenis datanya apakah data numerik atau kategorik. Pada kesempatan kali ini, kita akan membahas mengenai analisis data numerik atau disebut analisis statistik.

Analisis statistik adalah proses mengumpulkan, mengolah, dan menafsirkan data numerik untuk menemukan pola dan menarik kesimpulan.

Analisis statistik merupakan tahapan penting dalam mengelola data numerik dalam berbagai bidang, seperti data perusahaan, penelitian maupun kepentingan akademis.

Penasaran mengenai analisis statistik lebih lanjut? Apa saja jenis dan metode analisis statistik? Bagaimana langkah analisis statistik? Yuk simak penjelasan lengkapnya berikut ini.

Apa itu Analisis Statistik?

Tunggu dulu Sobat MinDi, sebelum kita melangkah lebih jauh, pertama-tama yuk pahami dulu apa itu analisis statistik melalui beberapa pengertian berikut ini.

Dikutip dari Coursera, Analisis statistik adalah proses mengumpulkan dan menganalisis sejumlah data numerik untuk mengidentifikasi tren dan mengembangkan wawasan yang berharga. 

Dalam dunia profesional, proses analisis statistik mencakup mengambil data mentah dan menemukan korelasi antara variabel-variabel untuk mengungkap pola dan tren yang relevan bagi para pemangku kepentingan. 

Analisis statistik tidak hanya melibatkan pengumpulan dan analisis data, tetapi juga penerapan berbagai teknik matematika dan statistik untuk menginterpretasikan data tersebut. 

Analisis statistik dapat membantu mengidentifikasi penyebab masalah, meramalkan tren masa depan, dan memberikan rekomendasi yang berbasis data. 

Hal ini sangat penting dalam banyak industri, mulai dari kesehatan hingga pemasaran, yang memerlukan keputusan berbasis data untuk meningkatkan efisiensi operasional, meningkatkan keuntungan, dan mendukung inovasi.

Apa saja Jenis Analisis Statistik?

Penasaran apa saja jenis analisis statistik yang dapat digunakan untuk memproses data? Yuk simak penjelasan lengkapnya berikut ini.

1. Analisis Statistik Deskriptif 

Analisis statistik deskriptif adalah pendekatan yang digunakan untuk meringkas, menggambarkan, dan memahami karakteristik utama dari sekumpulan data. 

Tujuan utamanya untuk memberikan gambaran umum mengenai distribusi dan pola data tanpa mencoba untuk membuat kesimpulan atau inferensi tentang populasi yang lebih luas. 

Analisis ini merupakan langkah pertama dalam analisis data, yang membantu dalam mengenali pola dan menentukan langkah analisis lebih lanjut.

Analisis deskriptif digunakan dalam banyak bidang, termasuk bisnis, kesehatan, dan ilmu sosial, untuk memberikan ringkasan data yang cepat dan mudah dimengerti. 

Misalnya, dalam bisnis, rata-rata penjualan bulanan dapat memberikan gambaran umum tentang kinerja perusahaan, sedangkan dalam kesehatan, distribusi usia pasien dapat membantu dalam perencanaan layanan kesehatan.

2. Analisis Statistik Inferensial

Analisis statistik inferensial adalah teknik yang digunakan untuk membuat generalisasi atau kesimpulan tentang populasi berdasarkan sampel data. 

Analisis ini melibatkan penggunaan probabilitas untuk menentukan seberapa mungkin kesimpulan yang dibuat dari sampel dapat digeneralisasikan ke populasi yang lebih besar. 

Analisis ini penting untuk penelitian karena membantu pengambilan keputusan dan pembuatan prediksi berdasarkan data sampel.

Analisis inferensial digunakan secara luas dalam penelitian untuk menguji hipotesis, membuat prediksi, dan membuat generalisasi tentang populasi dari sampel. 

Dalam bisnis, analisis inferensial dapat digunakan untuk menguji efektivitas strategi pemasaran, sedangkan dalam kesehatan, ini dapat digunakan untuk menentukan efektivitas perawatan medis.

3. Analisis Statistik Asosiatif 

Analisis statistik asosiatif adalah teknik yang digunakan untuk mengeksplorasi dan menentukan hubungan atau asosiasi antara dua atau lebih variabel. 

Tujuannya untuk memahami sejauh mana variabel-variabel ini berkaitan satu sama lain dan bagaimana perubahan dalam satu variabel dapat mempengaruhi variabel lain.

Analisis asosiatif digunakan untuk memahami dan memprediksi hubungan antara variabel. Dalam bisnis, analisis asosiatif dapat digunakan untuk menganalisis hubungan antara pengeluaran iklan dan penjualan. 

Dalam ilmu sosial, analisis ini dapat membantu memahami hubungan antara pendidikan dan pendapatan. Dalam kesehatan, analisis asosiatif digunakan untuk mengeksplorasi hubungan antara gaya hidup dan risiko penyakit.

4. Analisis Prediktif 

Analisis prediktif menggunakan metode data historis dan teknik statistik untuk memprediksi hasil atau tren masa depan. 

Analisis ini melibatkan penggunaan model statistik, algoritma pembelajaran mesin, dan teknik data mining untuk mengidentifikasi pola dan hubungan dalam data yang dapat digunakan untuk membuat prediksi.

Analisis prediktif digunakan dalam berbagai bidang untuk membuat prediksi yang membantu dalam pengambilan keputusan. Misalnya, dalam bisnis, analisis ini dapat digunakan untuk memprediksi penjualan, permintaan pasar, dan perilaku pelanggan. 

Dalam bidang kesehatan, analisis prediktif dapat membantu dalam memperkirakan risiko penyakit dan merencanakan intervensi medis.

5. Analisis Preskriptif

Analisis preskriptif adalah metode yang memprediksi hasil masa depan tetapi juga merekomendasikan tindakan terbaik yang harus diambil untuk mencapai hasil yang diinginkan. 

Analisis ini menggabungkan teknik analisis prediktif dengan simulasi dan optimasi untuk memberikan rekomendasi yang dapat membantu dalam pengambilan keputusan.

Analisis preskriptif digunakan untuk memberikan rekomendasi tindakan yang spesifik dan strategis. 

Dalam bisnis, analisis ini dapat digunakan untuk mengoptimalkan rantai pasokan, merencanakan jadwal produksi, dan menentukan strategi pemasaran yang paling efektif. Dalam bidang kesehatan, analisis preskriptif dapat membantu dalam merancang intervensi medis yang optimal dan mengalokasikan sumber daya secara efisien.

6. Analisis Data Eksploratif 

Analisis data eksploratif (EDA) adalah pendekatan yang digunakan untuk menganalisis data secara visual dan statistik untuk menemukan pola, anomali, dan hubungan yang tidak terduga. 

EDA adalah langkah awal dalam analisis data yang membantu dalam memahami struktur data sebelum melakukan analisis yang lebih mendalam.

Analisis data eksploratif digunakan untuk mendapatkan wawasan awal tentang data dan mengidentifikasi area yang memerlukan analisis lebih lanjut. 

Dalam penelitian, EDA membantu peneliti memahami data mereka dan merumuskan hipotesis. Dalam bisnis, analisis ini membantu dalam mengidentifikasi tren awal dan peluang yang dapat dieksplorasi lebih lanjut.

7. Analisis Kausal 

Analisis kausal adalah metode yang digunakan untuk menentukan hubungan sebab-akibat antara variabel. 

Tujuan utamanya untuk memahami bagaimana satu variabel mempengaruhi variabel lainnya serta memastikan bahwa hubungan tersebut bukan sekadar korelasi tetapi kausalitas sejati.

Analisis kausal digunakan untuk memahami dan mengidentifikasi hubungan sebab-akibat yang sebenarnya. Dalam bidang kesehatan, analisis ini dapat digunakan untuk menentukan efek pengobatan atau intervensi medis. 

Dalam kebijakan publik, analisis kausal membantu dalam mengevaluasi dampak program pemerintah dan merumuskan kebijakan yang efektif. Dalam bisnis, analisis ini membantu dalam memahami dampak dari strategi pemasaran dan keputusan operasional.

Dengan memahami berbagai jenis analisis statistik ini, peneliti dan profesional dapat memilih metode yang tepat untuk membuat keputusan yang lebih informatif berdasarkan data.

Baca Juga: Apa itu Analisis Komparatif? Pengertian, Metode & Contohnya

Apa saja Metode Analisis Statistik?

Dalam proses analisis statistik, seorang data analyst memerlukan beberapa metode untuk mendukung proses analisis data. Lantas apa saja metode analisis statistik yang umum digunakan?

Yuk simak beberapa metode analisis statistik yang perlu Sobat MinDi pahami berikut ini.

1. Mean (Rata-rata)

Mean, atau rata-rata, adalah salah satu ukuran tendensi sentral yang paling umum digunakan dalam statistik. 

Mean adalah nilai yang diperoleh dengan menjumlahkan semua nilai dalam sebuah kumpulan data dan kemudian membaginya dengan jumlah nilai tersebut. Mean merupakan metode umum untuk mengetahui posisi pusat data.

Rumusnya:

Contohnya:

Jika kita memiliki data penjualan bulanan sebagai berikut: 100, 150, 200, 250, dan 300, maka mean-nya adalah:

Mean digunakan untuk memberikan gambaran umum tentang pusat dari sekumpulan data. Dalam analisis data deskriptif, mean membantu menyederhanakan data menjadi satu nilai yang representatif, yang memudahkan pemahaman tentang tren umum atau kecenderungan dari data tersebut. 

Dalam konteks bisnis, mean sering digunakan untuk menghitung rata-rata penjualan, pendapatan, atau biaya, yang membantu dalam perencanaan anggaran dan pengambilan keputusan. 

Dalam penelitian ilmiah, mean digunakan untuk merangkum hasil eksperimen atau studi, memungkinkan peneliti untuk melihat nilai tengah dari pengukuran mereka. 

Selain itu, mean juga digunakan dalam statistik populasi untuk menggambarkan karakteristik umum dari populasi berdasarkan sampel yang diambil.

2. Standar Deviasi

Standar deviasi adalah metode untuk mengukur dispersi atau sebaran data dari rata-ratanya. 

Metode ini menunjukkan seberapa jauh data tersebar dari mean. Semakin kecil standar deviasi, semakin dekat data dengan mean; semakin besar standar deviasi, semakin besar variasi data.

Rumusnya:

Contohnya:

Jika kita memiliki data nilai ujian sebagai berikut: 85, 90, 92, 88, dan 91, maka kita pertama-tama menghitung mean:

Standar deviasi digunakan untuk mengukur seberapa tersebar data dari rata-ratanya. Ini memberikan wawasan tentang variabilitas atau keragaman dalam dataset, yang penting untuk memahami tingkat konsistensi atau penyebaran data. 

Dalam dunia keuangan, standar deviasi digunakan untuk mengukur volatilitas investasi, membantu investor dalam menilai risiko yang terkait dengan aset tertentu. 

Dalam kontrol kualitas, standar deviasi membantu mengidentifikasi variasi dalam proses produksi, yang penting untuk memastikan konsistensi produk. 

Peneliti juga menggunakan standar deviasi untuk menggambarkan sebaran data dalam studi, yang membantu menginterpretasikan hasil dan mengidentifikasi outlier atau anomali dalam data.

3. Regression (Regresi)

Regresi adalah teknik statistik yang digunakan untuk memodelkan dan menganalisis hubungan antara satu variabel dependen (tergantung) dan satu atau lebih variabel independen (bebas). 

Tujuannya untuk memahami bagaimana variabel independen mempengaruhi variabel dependen dan untuk memprediksi nilai variabel dependen berdasarkan variabel independen.

Ada beberapa jenis analisis regresi yang perlu Sobat MinDi pahami, sebagai berikut:

1. Regresi Linier Sederhana: Menganalisis hubungan antara satu variabel independen dan satu variabel dependen dengan menggunakan garis lurus.
2. Regresi Linier Berganda: Menganalisis hubungan antara beberapa variabel independen dan satu variabel dependen.
3. Regresi Logistik: Digunakan untuk model hubungan antara variabel dependen biner (dua kategori) dan satu atau lebih variabel independen.

Contohnya:

Jika kita ingin menganalisis hubungan antara jumlah jam belajar (x) dan nilai ujian (y), kita dapat menggunakan regresi linier untuk menentukan perubahan dalam jumlah jam belajar mempengaruhi nilai ujian.

Analisis regresi digunakan untuk menganalisis dan memodelkan hubungan antara variabel dependen dan satu atau lebih variabel independen. 

Dalam prediksi, regresi membantu meramalkan nilai variabel dependen berdasarkan perubahan dalam variabel independen, yang sangat berguna dalam berbagai bidang seperti ekonomi, bisnis, dan ilmu sosial. 

Misalnya, dalam bisnis, regresi dapat digunakan untuk memprediksi penjualan berdasarkan faktor-faktor seperti anggaran pemasaran dan harga produk. 

Dalam penelitian ilmiah, regresi membantu dalam memahami pengaruh variabel independen terhadap hasil eksperimen. 

Regresi juga digunakan dalam analisis risiko untuk mengidentifikasi faktor-faktor yang mempengaruhi hasil keuangan atau kesehatan, yang kemudian digunakan untuk membuat keputusan strategis atau kebijakan.

Dengan memahami metode-metode analisis statistik ini, kita dapat menganalisis data dengan lebih baik, menemukan wawasan yang berarti, dan membuat keputusan yang lebih informatif berdasarkan data.

Bagaimana Proses Analisis Statistik?

Sobat MinDi penasaran mengenai bagaimana proses analisis statistik? Menurut Indeed, ada 5 tahapan proses analisis statistik yang perlu Sobat MinDi pahami sebagai berikut.

1. Pengumpulan Data

Pengumpulan data adalah tahap pertama dalam proses analisis statistik, di mana informasi yang relevan dan dibutuhkan untuk analisis dikumpulkan dari berbagai sumber. 

Sumber data ini bisa berasal dari survei, eksperimen, observasi, atau data sekunder seperti laporan dan basis data yang sudah ada.

Pengumpulan data adalah langkah awal yang sangat penting karena kualitas analisis bergantung pada kualitas data yang dikumpulkan. Metode pengumpulan data yang tepat harus dipilih berdasarkan tujuan penelitian dan jenis data yang diperlukan.

Dalam penelitian ilmiah, pengumpulan data sering melibatkan desain eksperimen yang hati-hati untuk memastikan bahwa data yang diperoleh akurat dan dapat diandalkan. 

2. Organisasi Data 

Setelah data dikumpulkan, langkah selanjutnya adalah mengorganisasikannya agar lebih mudah dianalisis.

Organisasi data adalah proses mengatur dan menstrukturkan data yang telah dikumpulkan sehingga siap untuk dianalisis. Ini mencakup pembersihan data, pengkodean, dan penyusunan data ke dalam format yang terstruktur.

Pengorganisasian data yang baik memastikan bahwa data akurat dan siap untuk analisis statistik, serta mengurangi kemungkinan kesalahan dalam tahap analisis selanjutnya.

3. Penyajian Data 

Penyajian data adalah proses menampilkan data dalam format visual yang memudahkan pemahaman dan interpretasi. Proses ini mencakup penggunaan grafik, diagram, tabel, dan infografis.

Penyajian data bertujuan untuk mengkomunikasikan informasi secara efektif melalui visualisasi. 

Penyajian data yang baik membantu pemangku kepentingan memahami hasil analisis dengan cepat dan membuat keputusan yang tepat berdasarkan data.

4. Analisis Data 

Analisis data adalah proses menggunakan teknik statistik untuk memproses dan mengevaluasi data yang telah dikumpulkan dan diorganisir. Hal ini melibatkan penggunaan metode statistik deskriptif, inferensial, dan asosiatif.

Analisis data memberikan wawasan yang mendalam tentang pola dan tren dalam data, yang membantu analyst menjawab pertanyaan penelitian dan menarik kesimpulan yang valid.

5. Interpretasi Data 

Interpretasi data adalah proses menafsirkan hasil analisis statistik untuk menarik kesimpulan dan membuat rekomendasi. Proses ini melibatkan menghubungkan temuan dengan tujuan penelitian dan konteks yang lebih luas.

Pada tahap interpretasi, hasil analisis statistik diubah menjadi wawasan yang dapat diambil tindakan.

Hasil yang diinterpretasikan kemudian dikomunikasikan kepada pemangku kepentingan melalui laporan, presentasi, atau publikasi, disertai dengan rekomendasi untuk tindakan lebih lanjut.

Dengan mengikuti lima tahapan ini, proses analisis statistik dapat dilakukan secara sistematis dan menyeluruh, menghasilkan wawasan yang berharga yang dapat digunakan untuk membuat keputusan yang berbasis data.

Baca Juga: Teknik Analisis Data Kualitatif: Definisi Hingga Langkahnya

Ingin Belajar Analisis Statistik? Yuk Ikuti Bootcamp Dibimbing.id

Sobat MinDi, itulah beberapa pembahasan mengenai analisis statistik mulai dari pengertian, jenis, metode hingga proses analisis statistik yang tepat.

Kesimpulannya, analisis statistik adalah interpretasi dari hasil analisis data yang mengidentifikasi pola, hubungan, dan wawasan yang dapat digunakan untuk mendukung pengambilan keputusan.

Tertarik belajar analisis statistik lebih lanjut? Berkeinginan berkarir di bidang analyst data perusahaan? Bingung harus mulai dari mana?

Yuk ikuti Bootcamp Business Intelligence Dibimbing.id, sebuah bootcamp terbaik dengan pembelajaran inovatif dan intensif. Bootcamp ini didampingi oleh mentor profesional dan terbaik yang bakal bantu kamu jadi BI Analytics sukses.

Belum memiliki pengalaman tentang Business Intelligence sama sekali?

Tenang saja, dibimbing.id siap bimbing kamu mulai dari nol, dengan kurikulum terlengkap, update serta beginner friendly. 

Sebanyak 94% alumni bootcamp dibimbing.id telah berhasil mendapatkan kerja sesuai bidang mereka. Nah, jangan khawatir nganggur setelah lulus bootcamp ya, dibimbing.id juga menyediakan job connect ke 570+ hiring partner khusus buat Sobat MinDi.

Tunggu apalagi? buruan konsultasi di sini, apapun tujuan karirmu dibimbing.id siap #BimbingSampeJadi karir impianmu.

Reference:

1. What Is Statistical Analysis? Definition, Types, and Jobs - Buka
2. 7 Types of Statistical Analysis Techniques (And Process Steps) - Buka