Dasar-Dasar Statistika: Konsep, dan Mengenal Jenis Data

Konsep Dasar Statistika

Apa perbedaan tentang statistik dan statistika?
Statistik adalah ilmu yang mempelajari pengumpulan, analisis, interpretasi, dan penyajian data. Sedangkan statistika adalah kumpulan data yang telah dikumpulkan dan diolah menggunakan metode statistik. Jadi, perbedaannya adalah statistik mengacu pada ilmu, sedangkan statistika mengacu pada data yang telah dihasilkan melalui aplikasi metode statistik.

Pentingnya statistika dalam analisis data karena statistika menyediakan berbagai metode untuk mengatur dan meringkas data yang kompleks menjadi bentuk yang lebih mudah dipahami. Contohnya, statistika membantu menghitung nilai rata-rata, median, modus, standar deviasi, dan lainnya untuk memberikan gambaran umum tentang data. Serta statistika menyediakan metode ilmiah untuk menguji hipotesis dan menarik kesimpulan yang valid dari data. Dengan statistika, kita dapat menentukan apakah hasil yang diperoleh dari data benar-benar signifikan atau hanya kebetulan.
Contoh Penerapan Statistika dalam Analisis Data:
- Dalam bidang bisnis: Statistika digunakan untuk menganalisis penjualan, pangsa pasar, dan perilaku konsumen untuk membuat strategi bisnis yang lebih efektif.
- Dalam bidang kesehatan: Statistika digunakan untuk menganalisis data pasien, seperti tingkat kesembuhan dan efek samping obat, untuk meningkatkan kualitas layanan kesehatan.
- Dalam bidang ilmu sosial: Statistika digunakan untuk menganalisis data survei, penelitian eksperimen, dan studi observasi untuk memahami perilaku manusia dan masyarakat.

Perbedaan Statistika Deskriptif dan Statistika Inferensial

* Statistika Deskriptif
Statistika deskriptif berfokus pada penggambaran data dengan cara meringkas dan menyajikannya dalam bentuk tabel, grafik, dan statistik ringkasan. Tujuan utama statistika deskriptif adalah untuk: 1).Meringkas data: Menghitung nilai rata-rata, median, modus, standar deviasi, dan lainnya untuk memberikan gambaran umum tentang data. 2).Menyajikan data: Membuat tabel, grafik, dan diagram untuk memvisualisasikan data dan membuatnya lebih mudah dipahami. 3).Menganalisis data: Menemukan pola, tren, dan hubungan yang tersembunyi di dalam data.
Contoh Statistika Deskriptif: 1).Menghitung nilai rata-rata tinggi badan siswa di sebuah kelas. 2).Membuat diagram batang untuk menunjukkan distribusi usia karyawan di sebuah perusahaan. 3).Menganalisis tren penjualan produk selama beberapa tahun terakhir.

* Statistika Inferensial
Statistika inferensial memanfaatkan data sampel untuk menarik kesimpulan tentang populasi yang lebih luas. Tujuan utama statistika inferensial adalah untuk: 1).Menguji hipotesis: Membuat pernyataan tentang populasi dan kemudian menggunakan data sampel untuk menguji apakah pernyataan tersebut benar atau tidak. 2).Menarik kesimpulan: Menarik kesimpulan umum tentang populasi berdasarkan data sampel yang diperoleh. 3).Membuat prediksi: Memperkirakan nilai variabel di masa depan berdasarkan data yang tersedia di masa sekarang.
Contoh Statistika Inferensial: 1).Melakukan survei terhadap 100 orang untuk mengetahui pendapat mereka tentang suatu produk dan kemudian menggunakan hasil survei tersebut untuk menarik kesimpulan tentang pendapat seluruh penduduk di suatu negara. 2).Menganalisis data hasil penelitian eksperimen untuk mengetahui apakah ada hubungan sebab akibat antara dua variabel. 3).Memprediksi penjualan produk di masa depan berdasarkan data penjualan di masa lalu.

Berikut adalah contoh penggunaan statistika dalam bidang ilmu sosial.
Statistika digunakan dalam ilmu sosial untuk menganalisis data survei, penelitian eksperimen, dan studi observasi untuk memahami perilaku manusia dan masyarakat. Contohnya, statistika digunakan untuk menganalisis data survei tentang pendapat masyarakat terhadap suatu kebijakan pemerintah.

Mengenal Jenis Data

Pengertian Data
Data pada dasarnya adalah kumpulan fakta yang berupa angka, kata-kata, simbol, gambar, atau elemen lainnya.  Informasi ini didapatkan melalui proses pencarian dan pengamatan yang cermat berdasarkan sumber tertentu.  Data sendiri belum memiliki arti penting, namun  ketika diolah dan dianalisis, maka data tersebut bisa menjadi informasi yang berguna untuk berbagai keperluan. Data berdasarkan jenisnya terbagi atas 2 jenis beserta tingkat skalanya, yaitu:
1. Data Kualitatif
Data yang dinyatakan dalam bentuk bukan angka. Contohnya jenis pekerjaan, status marital, dan tingkat kepuasan kerja.

Tingkat skala :

* Data Nominal : Data berskala nominal adalah data yang diperoleh dengan cara kategorisasi atau klasifikasi. Dengan posisi data setara dan tidak bisa dilakukan operasi matematika. Contohnya, jenis kelamin dan jenis pekerjaan.
* Data Ordinal : Data berskala ordinal adalah data yang diperoleh dengan cara kategorisasi atau klasifikasi, tetapi diantara data tersebut terdapat hubungan. Dengan posisi data tidak setara dan tidak bisa dilakukan operasi matematika. Contohnya, kepuasan kerja dan motivasi.

2. Data Kuantitatif
Data yang dinyatakan dalam bentuk angka. Contohnya, lama bekerja, jumlah gaji, usia, dan hasil ulangan.

Tingkat Skala :

* Data Interval : Data berskala interval adalah data yang diperoleh dengan cara pengukuran, di mana jarak antara dua titik skala sudah diketahui tanpa adanya nilai 0 absolut. Dengan tidak ada kategorisasi dan bisa dilakukan operasi matematika. Contohnya, temperatur yang diukur  berdasarkan C dan F.
* Data Rasio : Data berskala ordinal adalah data yang diperoleh dengan cara kategorisasi atau klasifikasi, tetapi diantara data tersebut terdapat hubungan. Dengan tidak ada kategorisasi dan bisa dilakukan operasi matematika. Contohnya, gaji, jumlah buku, dan berat badan.