Kitadapat menggunakan statistik untuk menyimpulkan hasil yang berarti tentang seluruh ruang lingkup (yaitu populasi) dengan menggunakan ruang lingkup data yang terbatas (yaitu sampel). Bagian statistik ini juga dikenal sebagai statistik inferensial . Hal ini memungkinkan untuk memperluas cakupan temuan kami pada data yang ada. Darisini, kita mungkin dapat memahami mengapa statistik sangat penting bagi kita. Dan mengapa Anda perlu mempelajari statistik. Banyaknya mahasiswa yang selalu meragukan mengapa harus belajar statistika. Poin ini akan membantu anda untuk memastikan tentang " Alasan statistik itu penting ". 2. Kajianpenelitian relevan merupakan kajian mengenai penelitian terdahulu yang relevan (mirip) dengan penelitian yang kita ajukan. Untuk istilah yang digunakan terkadang berbeda-beda antara institusi satu dengan institusi lainnya, contohnya di kampus tempat saya mengajar kajian penelitian relevan menggunakan istilah "telaah pustaka", sedangkan di kampus dimana saya menimba ilmu S1 dan S2 Janu. Unknown mengatakan Uji normalitas dan homogenitas diperlukan ketika kita melakukan analisis statistik inferensial. Mengapa perlu dilakukan, karena beberapa teknik analisis statistik melakukan inferensi dengan berasumsi bahwa data mengikuti distribusi normal dan homogenitas varian antar kelompok. Vay Nhanh Fast Money. Mengapa ? Mengapa belajar statistika? 1 Karena banyak statistika di sekitar Tuntutan pekerjaan dan tuntutan membantu analisis dan Ternyata sangat menyenangkan Apa itu statistika? Statistika digunakan untuk mengukur parameter dari populasi berdasarkan sampel dan menghitung ketidakpastian dalam pengukuran menghitung aspek ketidakpastian ini, statistik memungkinkan kita untuk melihat seberapa jauh hasil pengukuran kita jika dibandingkan dengan keadaan aslinya. Perbedaan statistika vs statistik Perbedaan statistika vs statistik Pengertian statistika adalah sebuah ilmu yang mempelajari bagaimana cara merencanakan, mengumpulkan, menganalisis,cmenginterpretasikan, dan mempresentasikan statistik adalah data-data atau nilai-nilai yang mendeskripsikan keadaan juga dapat diartikan sebagai wakil dari kumpulan data, contohnya rerata mean dan simpangan baku standar deviasi. Jadi perbedaannya jelas, statistika adalah ilmu yang berkaitan dengan data, dan statistik adalah data itu sendiri, yang menjelaskan yang lebih dekat dengan statistik adalah parameter, yaitu data-data atau nilai-nilai yang mendeskripsikan keadaan antara statistik dengan parameter adalah statistik menjelaskan atau menggambarkan sampel, sedangkan parameter menjelaskan atau menggambarkan penjelasan di atas kemudian muncul istilah sampel dan populasi. Populasi population dan sampel sample. Populasi population dan sampel sample. Populasi merupakan semua individu atau unit yang menjadi bagian dari objek penelitian atau sampel merupakan sebagian kecil individu atau unit yang dipilih dari dari populasi. Mengapa kita membutuhkan sampel? Mengapa kita membutuhkan sampel? Karena seringkali, populasi terlalu besar, dan tidak memungkinkan kita untuk melakukan pengukuran pengambilan sampel dilakukan dengan metode tertentu agar sampel dapat benar-benar mewakili populasinya. Estimasi parameter Estimasi parameter Statistika juga digunakan untuk melakukan estimasi, yaitu dengan melakukan pendugaan inferensi saintifik suatu parameter dalam populasi menggunakan data sampel dari populasi adalah pendugaan terhadap parameter disertai error.Statistik dalam hal ini, digunakan untuk menentukan nilai estimasi terbaik dari parameter, berdasarkan data sampel yang diambil dari populasi Pengujian hipotesis Statistika juga dapat digunakan untuk menguji hipotesis hypothesis testing merupakan proses menentukan seberapa dekat atau jauh “null hypothesis” kita terhadap populasi “fit” dengan data sampel. Data variable, case, observation, constant. Data variable, case, observation, constant. ka kita melakukan pengambilan data sendiri, data tersebut seringkali kita simpan juga dalam bentuk yang memuat data kita itu, memiliki beberapa bagian antara lain variable, case,observation dan constant. Variabel variable merupakan karakteristik setiap unit atau case adalah individu atau unitnya. Biasa juga disebut observation adalah nilai suatu variabel yang dimiliki oleh kasus unit dataKonstan constant adalah variabel yang memiliki nilai observasi yang sama pada semua kasus. 4 level of data measurement 4 level of data measurement Berdasarkan skala pengukurannya, data dapat dibagi menjadi 4 jenis nominal = Data berjenis kategorikal, merupakan label atas case pada data kita. Pada jenis data ini, setiap data memiliki level atau kelas yang – jenis kelamin pria, peneliti, dokter, pemain sepakbola, dan = Data ordinal memiliki karakteristik yang hampir sama dengan data data ordinal memiliki level, di mana satu kelas memiliki nilai yang lebih tinggi daripada kelas yang bisa melihat adanya perbedaan antar kelas, namun tidak bisa menjelaskan seberapa besar perbedaan – level pendidikan pendidikan dasar, pendidikan menengah, pendidikan tinggi.– kerapatan vegetasi vegetasi rapat, vegetasi = Data interval dan rasio termasuk ke dalam data berupa angka yang memiliki nilai sehingga dapat dibedakan urutan, perbedaan, dan dapat diukur besar interval dicirikan dengan data yang tidak memiliki nilai nol 0 yang bermakna. Nilai nol dalam data ini tidak berarti bahwa tidak ada ada data, tapi memang nilai datanya seperti ambil contoh suhu 0 derajat Celcius dan 5 derajat Celcius. Nilai 0 tidak berarti bahwa tidak ada suhu. Meskipun kita bisa melihat selisih dari dua pengukuran tersebut selisih 5 derajat, kita tidak bisa mengatakan bahwa suhu 5 derajat lebih panas 5 kali lipat dengan suhu 0 derajat. Contoh Data temperatur Celcius, Fahrenheit rasio = Data rasio memiliki karakteristik yang hampir sama dengan data interval. Bedanya, data rasio memiliki nilai 0 yang bermakna. Nilai nol dalam data ini berupa nilai mutlak, dan tidak ada nilai dengan data interval, pada data rasio kita bisa mengatakan bahwa panjang 40cm itu dua kali lipat lebih panjang dari perbedaannya?Contoh data rasio– tinggi badan– berat untuk data kuantitatif, jenis data dapat dibagi lagi yaitu– Kontinyu continue tinggi badan Hitung count jumlah goal yang dicetak seorang pemain bola 1, 5, 10; tidak ada goal– Proporsi proportion persentase penduduk miskin di suatu kota Biner binary; data kehadiran siswa di kelas 1 hadir, dan 0 tidak hadir.Data interval dan rasio termasuk ke dalam data kuantitatif. Mengapa penting memahami level dan tipe data? Mengapa penting memahami level dan tipe data? Alasan pertama, karena metode yang kita gunakan untuk melakukan analisis statistika bergantung pada level dan tipe data yang kita dalam melakukan test klasik classical test dan pemodelan linier linear modeling, kita harus benar-benar memahami kondisi data kita untuk kemudian menentukan metode atau teknik mana yang harus digunakan. Alasan kedua, memahami level dan tipe data akan memudahkan kita dalam proses visualisasi untuk menampilkan data nominal, kita menggunakan diagram batang atau diagram pie, sedangkan untuk data kuantitatif kita gunakan boxplot atau histogram. Explanatory vs response, dependent vs independent, X vs Y Salah satu penggunaan statistik yang juga paling banyak dilakukan adalah untuk menghubungkan satu variabel dengan variabel yang ini dilakukan dengan menghitung asosiasi antar variabel dan perbedaan diantara grup dalam populasi atau sampel.Seringnya, analisis kita lakukan untuk melakukan prediksi nilai satu variabel, berdasarkan variabel-variable yang yang kita prediksi ini, disebut dengan variabel respon response variable, atau variabel terikat dependent variable atau variabel Y Y variable. Sedangkan variabel yang digunakan untuk melakukan prediksi kita sebut dengan variabel penjelas explanatory variable, atau variabel bebas independent variable atau variabel X X variable. Satu contoh klasik untuk menjelaskan hal ini adalah percobaan menanam kacang yang kita lakukan waktu SD. Percobaan itu kita lakukan dengan menanam kacang di beberapa pot berbeda. Setiap pot kita siram dengan kuantitas air yang berbeda setiap hari. Lalu kita ukur tinggi pohon semua kacang kita. Dalam percobaan tersebut variabel responnya adalah tinggi pohon kacang, dan kuantitas air yang disiram menjadi variabel penjelas. Statistika Deskriptif vs Statistika Inferensial Statistika Deskriptif vs Statistika Inferensial Statistika deskriptif kurang lebih merupakan metode untuk merangkum informasi yang telah kita informasi biasa ditampilkan dalam bentuk grafik atau dalam bentuk nilai rata-rata, persentase dan yang inferensial dilakukan dengan membuat kesimpulan tentang suatu populasi berdasarkan sampel yang ini berkaitan erat dengan proses pendugaan estimasi terhadap parameter seperti yang telah dituliskan di bab-bab atas. Salah satu ilmu penting di era digital transformation adalah ilmu statistika. Statistika merupakan ilmu yang mempelajari cara pengumpulan data, pengolahan data, analisis data, dan penyajian hasil analisis yang dapat digunakan untuk pengambilan keputusan. Ilmu statistika dibagi menjadi dua yaitu statistik deskriptif dan statistik inferensial. Statistik deskriptif adalah metode dan prosedur yang digunakan untuk pengumpulan, pengorganisasian, presentasi dan memberikan karakteristik terhadap himpunan data. Statistik inferensial adalah prosedur yang digunakan untuk mengambil suatu inferensi kesimpulan tentang karakteristik populasi atas dasar informasi yang dikandung dalam sebuah selalu berhubungan dengan data. Data yang belum pernah diproses sama sekali disebut dengan data mentah atau raw data. Umumnya data mentah yang dihasilkan dari sumber yang berbeda tidak lengkap, tidak konsisten, dan rawan kesalahan. Pengolahan awal pada sebuah data merupakan langkah penting dalam machine learning. Pengolahan ini biasa disebut dengan preprocessing data. Preprocessing data membantu machine learning untuk belajar dan bekerja lebih baik dengan menyediakan data yang bersih dari sekumpulan data mentah. Ada banyak teknik preprocessing yang dapat digunakan. Namun, kita harus memahami sifat data sebelum menggunakan teknik preprocessing. Untuk memahami sifat suatu kumpulan data, kita harus memahami ukuran statistik. Nah, kali ini, DQLab akan menjelaskan apa saja ukuran statistik yang harus dipahami sebelum melakukan preprocessing. Jadi, baca artikelnya sampai selesai ya!1. Ukuran Tendensi PusatUkuran tendensi pusat merupakan nilai tunggal yang menggambarkan sekumpulan data dengan mengidentifikasi nilai pusat dalam kumpulan data tersebut. Ukuran tendensi pusat dibagi menjadi tiga ukuran yaitu ukuran distributif, aljabar dan holistik. Ukuran distributif digunakan untuk kumpulan data tertentu dengan membagi data menjadi subset yang lebih kecil, menghitung ukuran untuk setiap subset dan kemudian menggabungkan hasilnya sebagai nilai pengukuran untuk seluruh data. Contohnya, penjumlahan dapat dihitung untuk setiap subset data yang lebih kecil kemudian digabungkan untuk mendapatkan penjumlahan akhir dari keseluruhan data. Contoh lain dari ukuran distributif adalah menghitung nilai maksimal dan nilai minimal. Ukuran aljabar merupakan ukuran yang menerapkan fungsi aljabar ke satu atau lebih ukuran distributif. Ukuran aljabar yang paling umum dan paling populer adalah mean rata-rata. Rumus mean adalahSigma Xi adalah jumlah keseluruhan data dan N adalah banyaknya data. Beberapa nilai dalam himpunan dapat dikaitkan dengan bobot. Bobot mencerminkan signifikansi, kepentingan, atau frekuensi kejadian yang disisipkan pada masing-masing data. Dalam kasus ini, mean yang digunakan adalah weighted mean atau rata-rata tertimbang. Rumus weighted mean didefinisikan sebagai berikutUkuran holistik merupakan ukuran yang dapat dihitung pada seluruh kumpulan data secara keseluruhan. Ukuran ini tidak dapat dihitung dengan membagi data menjadi subset dan menggabungkan nilai yang diperoleh sebagai nilai keseluruhan data. Ukuran holistik paling populer yang digunakan untuk memahami ukuran tendensi pusat dari data adalah median dan Juga Teknik Pengolahan Data Yuk Pelajari Teknik Pengolahan Data yang Tepat Sesuai Tujuan Penelitianmu!2. Fungsi Ukuran Tendensi PusatSetelah mempelajari metode untuk menghitung ukuran tendensi pusat, sekarang kita akan belajar alasan mengapa kita harus memahami metode tersebut. Fungsi ukuran tendensi pusat adalah untuk melihat kecenderungan data skewness dan melihat adanya missing value pada kumpulan adalah asimetri dalam distribusi data pada statistik. ada dua jenis skewness yaitu positive skewness dan negative skewness. Suatu grafik distribusi dikatakan memiliki positive skewness apabila frekuensi data bernilai rendah lebih banyak dan mendominasi seluruh kumpulan data. pada keadaan ini nilai modus Alasan kedua mengapa kita harus memahami metode ukuran tendensi pusat adalah untuk mengidentifikasi adanya missing value. Kumpulan data mentah bisa saja berisi banyak kesalahan dan missing value yang dapat mengubah model sehingga hasil analisis tidak sesuai. Untuk mengatasi masalah ini, nilai-nilai yang mewakili tendensi pusat dari kumpulan data umumnya digunakan untuk mengisi nilai-nilai yang hilang karena nilai-nilai tersebut diasumsikan untuk memberikan gambaran mengenai sifat Ukuran Penyebaran DataUkuran sebaran data merupakan metode untuk mendeskripsikan besarnya sebaran data. Ukuran paling populer untuk mengukur penyebaran data adalah range, kuartil, interkuartil dan simpangan baku atau standar deviasi. Range merupakan perbedaan antara nilai terbesar atau nilai maksimum dan nilai terkecil atau terendah dari kumpulan data. Kuartil adalah persentil ke-k dari kumpulan data Ada tiga kuartil berbeda untuk tiga nilai k yaitu kuartil Pertama k = 25, median k=50, dan kuartil ketiga k=75. Kuartil pertama adalah titik yang mencakup 25% data kebawah pada kumpulan data. Median atau kuartil kedua adalah nilai tengah kumpulan data dan 50% dari sekumpulan data berada pada rentang ini. Kuartil Ketiga adalah titik yang mencakup 75% keatas dari keseluruhan data. Interquartile atau biasa dikenal dengan interquartile range IQR merupakan Selisih antara kuartil ketiga Q3 dan kuartil pertama Q1. Standar deviasi merupakan metode untuk mengukur sebaran data di sekitar rata-rata suatu data. Jika sebaran data semakin lebar, maka nilai standar deviasi semakin kecil, begitu pula sebaliknya. Standar deviasi didefinisikan sebagai berikutPengolahan data pada ilmu statistika merupakan salah satu langkah penting dalam ilmu data science. Keahlian statistik dan ilmu data science merupakan kombinasi yang "mahal" dan banyak dibutuhkan. Data science saat ini merupakan ilmu yang paling banyak dicari karena dapat digunakan di berbagai aspek dan industri. Oleh karena itu, belajar data science sama pentingnya dengan belajar Juga Metode Pengolahan Data Yuk Pelajari Natural Language Processing untuk Mempermudah Proses Pengolahan Data Text!4. Yuk, Mulai Belajar Data Science bersama DQLab secara GRATIS!Tidak memiliki background IT? Jangan khawatir, kamu tetap bisa menguasai Ilmu Data Science untuk siap berkarir di revolusi industri Bangun proyek dan portofolio datamu bersama DQLab untuk mulai berkarir di industi! Sign up sekarang untuk MulaiBelajarData di DQLab!Simak informasi di bawah ini untuk mengakses gratis module "Introduction to Data Science"Buat Akun Gratis dengan Signup di module Introduction to Data ScienceSelesaikan modulenya, dapatkan sertifikat & reward menarik dari DQLabSubscribe untuk Akses Semua Module Premium!Penulis Galuh Nurvinda KurniawatiEditor Annissa Widya Davita Halo Edufrens, kamu pernah gak sih merasakan malas belajar? Pastinya pernah merasakan semua kan ya. Apalagi kalau mempelajari pelajaran yang tergolong sulit dan tidak menyenangkan, seperti statistika. Rasanya benar-benar malas dan mungkin menjadi momok yang membuatmu takut. Namun, kamu tetap harus dan wajib untuk belajar karena itu memanglah tugas utama sebagai seorang pelajar. Nah, terus bagaimana ya caranya agar belajar dengan pelajaran yang sulit itu tidak menjadi momok untuk kamu takuti. Pada kesempatan pembahasan kali ini, kita akan membahas bagaimana sih cara belajar statistika yang mudah dan menyenangkan? Langsung saja simak pembahasannya berikut ini ya Edufrens! APA ITU STATISTIKA? Sebelum melakukan pembahasan mengenai cara belajar statistika yang mudah dan menyenangkan, kamu sebenarnya tau gak sih apa itu statistika? Apa saja manfaat atau penerapan statistika dalam kehidupan sehari-hari masyarakat? Jadi, statistika secara umum merupakan suatu kumpulan data yang berbentuk angka dan tersusun dalam bentuk diagram atau tabel. Statistika ini isinya memiliki fungsi untuk menjelaskan mengenai suatu permasalahan tertentu, misalnya seperti prediksi cuaca, kasus kesehatan, dan lain-lain. Namun arti statistik secara spesifik yaitu sekumpulan metode dan aturan mengenai pengumpulan, analisis, pengolahan, dan penafsiran data dari angka-angka. Fungsinya ialah sebagai bahan untuk menjelaskan hasil pengamatan dalam bentuk data. Mungkin sebagian besar orang memiliki anggapan bahwa mempelajari statistika tidaklah terlalu penting. Selain itu, statistika juga terlalu rumit dan ribet sehingga orang malas mempelajarinya. Dibalik perspektif mayoritas orang terhadap statistika, ternyata belajar statistika itu sangat penting loh. Oleh karena itu, mengetahui cara belajar statistika wajib banget hukumnya untuk kalian semua ketahui! Berikut ini adalah ulasan mengapa mempelajari statistika itu begitu penting. PENTINGNYA MEMPELAJARI STATISTIK Pertama, karena kegiatan sehari-hari kita banyak yang memanfaatkan penggunaan statistika. Seperti misalnya jurnal ilmiah, hasil penelitian, infografis, prakiraan cuaca, dan suatu game tentang analisis sepak bola. Bagi kamu penggemar sepak bola mungkin pernah bermain game menjadi suatu manajer tim. Tentu perlu adanya analisis untuk dapat meraih banyak poin dan menjadi juara. Nah kaitannya dengan hal tersebut, statistika memiliki peran dalam melakukan analisis. Setidaknya, dengan memahami statistika, pengetahuan kamu lebih terstruktur dan menjadi lebih mudah menangkap informasi-informasi tersebut. Kedua, membantu dalam melancarkan pekerjaan. Ketika menjalani profesi tertentu seperti misalnya marketing, tentu sering melakukan kegiatan presentasi dan promosi terkait produk atau jasa. Sebelum melakukan hal tersebut, perlu mengetahui secara pasti produk atau jasa yang mereka tawarkan. Selain itu, perlu adanya kemampuan untuk menganalisis secara kuat terhadap suatu data yang tersedia dari perusahaan. Setiap saat ada banyak data yang masuk dan itu perlu bantuan dari ilmu statistika. Dengan statistika, data yang mereka hasilkan akan terlihat secara jelas dan terstruktur sehingga mudah untuk memahaminya. Pekerjaan akan lebih mudah dan mendapatkan hasil yang lebih maksimal kedepannya. Ketiga, ternyata belajar statistika sangat menyenangkan. Mendengar kata statistika, apa yang ada dalam benakmu? Pasti banyak yang beranggapan bahwa statistika sesuatu yang menakutkan dan menjadi momok. Namun, ternyata ada cara belajar statistika yang membuat merasa nyaman dan lebih menyenangkan. Setelah kamu benar-benar mulai mempelajari statistika, cobalah untuk memikirkan statistika itu layaknya sebuah permainan. Statistika adalah permainan yang menggunakan data berupa angka. Jangan berpikiran terlebih dahulu tentang bagaimana susahnya mengerjakan soal-soal statistika. Dengan demikian, cara belajar statistika yang kamu lakukan mungkin menjadi lebih menyenangkan dan mudah untuk memahaminya. Jika cara belajar statistika tadi menurutmu masih kurang mengena, maka coba simak ulasan cara belajar statistika dengan mudah berikut ini. CARA BELAJAR STATISTIKA DENGAN MUDAH 1. Niat yang kuat mempelajari statistika Saat kamu ingin melakukan segala kegiatan, tentu harus beriringan dengan niat yang besar. Niat merupakan langkah awal untuk menjalani segala hal. Tanpa adanya niat, mungkin hasil dari kegiatan yang kamu lakukan akan terasa kurang maksimal. Hal itu juga berlaku saat ingin mempelajari statistika. Dalam belajar statistika, jika tidak ada niat yang besar kamu akan merasa kesulitan dan malas untuk memulai melakukannya. Mungkin akan sulit untuk memahami materi yang terdiri dari banyaknya rumus hitungan. Faktor lain yang bisa muncul jika belajar statistika tidak berlandaskan niat, yaitu apa yang dipelajari susah untuk paham dan mudah merasa bosan. Oleh karena itu, pastikan terlebih dahulu kamu memiliki niat yang besar sebelum benar-benar belajar statistika. 2. Belajar secara rutin dan terjadwal Untuk dapat memahami atau menguasai materi pembelajaran, kamu perlu belajar secara rutin dan terjadwal. Belajar statistik secara teratur walaupun hanya beberapa jam saja perhari, lebih efektif daripada belajar lama tapi tidak berlangsung secara rutin. Karena belajar secara rutin mampu menjaga ingatan terhadap apa yang telah kamu pelajari. Akan lain cerita jika kamu tidak belajar secara rutin, maka kemungkinan mudah lupa dengan materi yang dipelajari. 3. Jangan malu bertanya Saat kamu mendapatkan kesempatan untuk bertanya dengan guru, teman, orang tua, atau siapapun itu, janganlah malu untuk bertanya. Seperti kata pepatah, malu bertanya sesat di jalan. Kamu wajib mengambil kesempatan tersebut untuk bertanya, sampai benar-benar paham terkait materi pelajaran. Orang-orang sekitar kamu mungkin saja dapat membantu, namun terkadang kamu malu untuk bertanya atau meminta bantuan. Oleh karena itu, mulai sekarang jangan malu bertanya lagi ya! Percayalah, usaha yang kamu lakukan tidak akan mengkhianati hasil yang akan kamu dapatkan. 4. Terus giat berlatih Jangan malas untuk terus berlatih kuis, soal, dan pembahasan statistika. Dengan sering berlatih, maka kamu akan terbiasa menghadapi materi statistika tersebut. Berlatih soal bisa dengan melihat modul atau melalui bimbel online. Saat ini banyak bimbel online yang menyediakan latihan soal beserta pembahasannya sesuai dengan berbagai mata pelajaran. 5. Jangan terlalu menghafal rumus Statistik memang identik dengan rumus dan angka. Namun bukan berarti kamu harus selalu menghafalkan angka dan rumus yang ada ya. Karena pasti jika semua kamu hafalkan, justru akan berpotensi membuatmu lupa. CARA BELAJAR STATISTIKA DENGAN MENGIKUTI BIMBEL ONLINE Nah kalau kamu masih merasa cara belajar statistika diatas kurang berkenan, ada cara yang bisa membuatmu lebih mudah memahami statistika. Kira-kira gimana ya caranya? Kamu bisa mengikuti bimbel online yang tersedia pada aplikasi Widya Edu. Kamu bisa mendapatkan aplikasi Widya Edu dengan mengunduhnya melalui play store dan app store. Kenapa sih harus banget download aplikasi Widya Edu, memang apa manfaatnya? Jadi, aplikasi Widya Edu merupakan salah satu platform pembelajaran interaktif. Pembelajaran online interaktif hemat kuota, dilengkapi dengan materi, kuis, dan pembahasan soal bersama tutor-tutor unggul dari perguruan tinggi terbaik Indonesia. Dalam aplikasi Widya Edu terdapat beberapa layanan unggulan lainnya, seperti live tutoring, kelas gratis, kelas intensif, dan kelas privat. Kamu akan lebih mudah untuk memahami materi pembelajaran karena bisa berinteraksi secara langsung melalui fitur chat yang tersedia. Itu tadi merupakan beberapa cara belajar statistika rekomendasi dari penulis, yang bisa kamu coba dari sekarang. Jangan lupa, download aplikasi Widya Edu sekarang juga! Kontributor Karina Septiani Marzuni Halo teman-teman apakah kalian pernah melakukan kegiatan penelitian baik dalam skala kecil maupun skala besar?Jika iya, tentunya dalam kegiatan penelitian tersebut kita pasti menjumpai tahapan pengolahan atau analisis data. Jika penelitian kita bersifat kuantitatif, atau datanya dapat disajikan dan diolah dalam bentuk angka, maka umumnya kita menggunakan analisis statistik. Analisis statistik merupakan proses analisis atau pengolahan data secara statistik menggunakan dasar ilmu untuk mengumpulkan, mengatur, mengeksplorasi, menerjemahkan dan menyajikan data untuk menghasilkan pola atau trend beberapa dari kita sering mendengar istilah statistik dan statistika. Walau keduanya memiliki kata yang hampir mirip namun memiliki perbedaan makna. Statistik merupakan kumpulan data atau informasi. Sedangkan statistika merupakan ilmu yang mempelajari tentang statistik mulai dari cara mengumpulkan, cara mengolah serta cara menarik kesimpulan dari data. Pada artikel kali ini kita akan mengenali beberapa macam dan peranan statistika serta langkah-langkah analisis statistika1. Macam-macam StatistikaStatistika secara umum terbagi menjadi dua macam, yaitu Statistika deskriptif merupakan statistika yang digunakan untuk memberikan gambaran data dan menganalisa hasil penelitian namun tidak sampai menarik kesimpulan dari data tersebut, akan tetapi hanya menunjukkan distribusi dari data tersebut yang dapat disajikan dalam bentuk tabel, diagram, grafik serta menentukan nilai rata-rata, median, modus, varians, dan inferensial merupakan statistika yang digunakan untuk menganalisis data menggunakan sampel yang mana sampel tersebut dipilih benar-benar mewakili karakteristik dari populasi sehingga hasil analisis dapat digeneralisasi. Pada statistika inferensial sendiri terdiri menjadi dua macam, yaitu statistika parametrik dan statistika non juga Pengolahan Data Statistik Parametrik dan Non-Parametrik2. Peranan Analisis StatistikSeperti yang telah diketahui sebelumnya bahwa statistika merupakan kumpulan data atau informasi yang digunakan oleh peneliti. Pada awal data itu didapatkan ,kita tidak memiliki informasi yang berarti. Namun, setelah dilakukan proses analisis statistik maka data yang awalnya tidak berarti apa-apa itu dapat menjadi kesimpulan yang digunakan untuk pertimbangan bisnis. Oleh karena itu peran analisis statistik sangat diperlukan terutama di era perkembangan digitalkini yang dapat membantu berbagai Jenis Data dalam StatistikKetika melakukan penelitian tentunya kita membutuhkan data yang akan kita gunakan dalam proses analisis data. Namun apakah kalian tahu bahwa secara umum data terbagi menjadi dua jenis, yaitu data kualitatif dan data kualitatif, merupakan data yang tidak dapat disajikan atau diolah secara numerik. Data kualitatif memiliki karakteristik data berupa kalimat, gambar, video dan masih banyak lainnya. Dengan karakteristik data yang seperti itu maka umumnya data kualitatif ditujukan untuk menunjukkan kualitas atau perkembangan kuantitatif, merupakan data yang dapat diolah dan disajikan secara numerik atau berbentuk angka. Secara garis besar, data kuantitatif terbagi menjadi dua macam yaitu data diskrit dan data kontinu4. Langkah Analisis StatistikProses analisis statistik memiliki beberapa tahapan atau langkah yang perlu dilakukan secara berurutan agar hasilnya lebih akurat dan meyakinkan. Beberapa langkah analisis statistik antara lainpenyusunan data, data yang telah didapatkan harus dikumpulkan dan diperiksa kembali apakan sesuai dengan yang dibutuhkanklasifikasi data, pengelompokkan atau penggolongan data berdasarkan aturan klasifikasi yang telah ditentukan data, proses analisis data yang bertujuan untuk menguji hipotesis yang telah dirumuskaninterpretasi hasil pengolahan data,berupa kegiatan menarik kesimpulan yang berisi inti dari keseluruhan hasil analisis dataBaca juga Yuk Pelajari Macam-Macam Metode Analisis Statistika5. Yuk, Mulai Belajar Statistik untuk Jadi Data ScientistProfesi data scientist merupakan salah satu profesi yang paling diminati di masa kini. Data scientist memerlukan beberapa keahlian dalam bidang ilmu seperti matematika, statistika, pemrograman, dan ilmu bisnis. Semua itu dapat kita pelajari di DQLab . Caranya sangat mudah, yaitu cukup signup di dan kita bisa mulai dengan belajar gratis di DQLab serta dapat mengakses modul-modul dari bahasa pemrograman R, Python, Excel, dan SQL!Penulis Latifah Uswatun KhasanahEditor Annissa Widya Davita

mengapa kita harus belajar statistika