Statistik Inferensial: Definisi, Fungsi, dan Jenis-Jenisnya

Statistik inferensial adalah salah satu alat paling penting dalam analisis data. Teknik ini memungkinkanmu untuk mengambil kesimpulan luas dan membuat prediksi berdasarkan data yang terbatas.

Statistik inferensial membantumu memahami perilaku populasi tanpa harus menganalisis tiap anggota. Dari penelitian ilmiah hingga bisnis, statistik inferensial punya peran penting dalam pengambilan keputusan.

Mau tahu lebih banyak soal statistik inferensial? Yuk, simak penjelasannya di bawah ini!

Apa yang Dimaksud dengan Statistik Inferensial?

Dilansir dari cuemath, statistik inferensial adalah cabang statistik yang menggunakan alat-alat analitis untuk membuat kesimpulan tentang suatu populasi berdasarkan sampel data yang diambil dari populasi tersebut. 

Sederhananya, ini adalah cara memahami seluruh populasi hanya dengan melihat sebagian kecil dari mereka. 

Tujuan utama statistik inferensial adalah untuk membuat generalisasi atau prediksi tentang populasi yang lebih besar berdasarkan data sampel. 

Misalnya, jika ingin tahu rata-rata tinggi badan seluruh siswa di sebuah sekolah, kamu tidak perlu mengukur setiap siswa. 

Cukup dengan mengambil sampel beberapa siswa secara acak dan menggunakan statistik inferensial untuk memperkirakan rata-rata tinggi badan seluruh siswa.

Dengan menggunakan statistik inferensial, kamu bisa membuat keputusan yang lebih baik dan lebih tepat berdasarkan data yang terbatas, tanpa harus menganalisis seluruh populasi. 

Ini membuat proses penelitian dan pengambilan keputusan menjadi lebih efisien dan efektif.

Baca Juga: Hipotesis Statistik: Definisi, Langkah Pengujian & Contohnya

Apa Perbedaan Antara Statistik Deskriptif dan Inferensial?

Statistik deskriptif dan inferensial adalah dua cabang utama dalam statistik yang memiliki fungsi dan tujuan berbeda. Berikut adalah beberapa poin yang menggambarkan perbedaanya:

Berdasarkan Tujuan

1. Statistik Deskriptif: Menggambarkan dan meringkas karakteristik data yang terkumpul.
2. Statistik Inferensial: Membuat kesimpulan atau prediksi tentang populasi berdasarkan sampel data.

Berdasarkan Tendensi Sentral

1. Statistik Deskriptif: Menghitung rata-rata, median, dan modus.
2. Statistik Inferensial: Mengestimasi parameter populasi (misalnya, rata-rata populasi)

Berdasarkan Ketidakpastian

1. Statistik Deskriptif: Tidak ada ketidakpastian; hasilnya menggambarkan data yang terkumpul.
2. Statistik Inferensial: Melibatkan ketidakpastian dan memerlukan pengambilan sampel yang representatif agar hasil analisis valid

Mengapa Kamu Membutuhkan Statistik Inferensial?

Statistik inferensial sangat penting karena memungkinkanmu membuat kesimpulan atau prediksi tentang populasi yang lebih besar hanya dengan menganalisis sampel data. 

Berikut beberapa alasan mengapa kamu membutuhkan statistik inferensial:

1. Memahami Populasi dari Sampel Kecil: Membuat kesimpulan tentang populasi dengan menganalisis data sampel yang representatif.
2. Menguji Hipotesis: Menggunakan data sampel untuk menguji dugaan atau hipotesis tentang populasi.
3. Melihat Perubahan dari Waktu ke Waktu: Menganalisis tren dan membuat prediksi dengan metode seperti regresi linier.
4. Pengambilan Keputusan yang Lebih Baik: Membuat keputusan yang lebih tepat dan berdasarkan bukti dalam berbagai bidang.
5. Efisiensi dan Biaya: Menghemat waktu dan biaya dengan mengumpulkan data dari sampel, bukan seluruh populasi.
6. Alat dan Metode: Menggunakan uji Z, uji t, dan regresi linier untuk analisis yang akurat dan berguna.

Jenis-Jenis Statistik Inferensial

Statistik inferensial terdiri dari dua kategori utama: pengujian hipotesis dan analisis regresi. 

Metode-metode ini sering digunakan untuk membuat generalisasi dari hasil sampel kecil ke populasi yang lebih besar. Berikut penjelasan singkat tentang setiap jenis:

1. Pengujian Hipotesis (Hypothesis Testing)

Mengutip dari Questionpro, pengujian hipotesis adalah metode untuk menguji apakah ada cukup bukti dalam sampel data guna mendukung atau menolak hipotesis tertentu tentang populasi. 

Berikut beberapa uji statistik yang sering digunakan:

Uji Z (Z Test)

Ini digunakan saat data berdistribusi normal dan ukuran sampel minimal 30. Ini membandingkan rata-rata sampel dengan rata-rata populasi ketika varians populasi diketahui.

Contoh: Menguji apakah rata-rata tinggi badan siswa di suatu sekolah berbeda dari rata-rata nasional.

Uji t (T Test)

Digunakan saat ukuran sampel kurang dari 30 dan data berdistribusi t. Ini membandingkan rata-rata sampel dengan rata-rata populasi ketika varians populasi tidak diketahui.

Contoh: Menguji apakah rata-rata gaji karyawan di suatu perusahaan berbeda dari rata-rata industri.

Uji F (F Test)

Digunakan untuk membandingkan varians antara dua sampel atau populasi.

Contoh: Menguji apakah varians nilai ujian matematika antara dua kelas berbeda secara signifikan.

ANOVA (Analysis of Variance)

Digunakan untuk membandingkan rata-rata lebih dari dua kelompok.

Contoh: Menguji apakah rata-rata penjualan di tiga cabang toko berbeda.

Interval Kepercayaan (Confidence Intervals):

Digunakan untuk memperkirakan parameter populasi dengan rentang nilai yang diharapkan mengandung parameter sebenarnya.

Contoh: Menyatakan bahwa kita 95% yakin rata-rata tinggi badan siswa adalah antara 150 cm dan 160 cm.

2. Analisis Regresi (Regression Analysis)

Analisis regresi digunakan untuk menghitung bagaimana satu variabel berubah terhadap variabel lainnya. Beberapa model regresi yang sering digunakan antara lain:

Regresi Linear Sederhana (Simple Linear Regression)

1. Mengukur hubungan linear antara dua variabel.
2. Contoh: Memprediksi berat badan berdasarkan tinggi badan.

Regresi Linear Berganda (Multiple Linear Regression)

1. Mengukur hubungan antara satu variabel dependen dan beberapa variabel independen.
2. Contoh: Memprediksi harga rumah berdasarkan ukuran, lokasi, dan jumlah kamar.

Regresi Logistik (Logistic Regression)

1. Digunakan untuk memprediksi hasil biner (misalnya, ya/tidak).
2. Contoh: Memprediksi apakah seseorang akan membeli produk berdasarkan usia dan pendapatan.

Regresi Nominal dan Ordinal

1. Digunakan untuk variabel kategoris.
2. Contoh: Memprediksi tingkat kepuasan pelanggan (rendah, sedang, tinggi) berdasarkan layanan yang diterima.

Baca Juga: Materi Statistika: Pengertian, Perkembangan hingga Jenisnya

Kesimpulan 

Itulah penjelasan mendalam mengenai statistik inferensial. Dapat disimpulkan bahwa statistik inferensial adalah metode penting untuk membuat prediksi dari populasi berdasarkan sampel data.

Selain memahami konsep statistik inferensial, seorang peneliti atau analis data juga harus menguasai berbagai keterampilan lainnya.

Jangan khawatir, meskipun banyak yang harus dipelajari, kamu bisa meningkatkan kemampuanmu lewat Bootcamp Data Science Dibimbing.id.

Di bootcamp ini, kamu akan belajar semua hal tentang ilmu data lainnya bersama mentor ahli di industri.

Selain itu, kamu juga akan mendapatkan pengalaman langsung melalui proyek-proyek nyata selama program berlangsung.

Bukan hanya itu, kamu juga akan dijamin mendapatkan pekerjaan lewat koneksi ke lebih dari 700+ perusahaan.

Jadi, segera daftarkan dirimu dan tingkatkan keahlian di bidang ilmu data bareng Dibimbing.id!

Referensi

1. Inferential Statistics [Buka]
2. Inferential Statistics | An Easy Introduction & Examples [Buka]
3. Inferential Statistics: Definition, Types + Examples [Buka]