BEDUG MERIAH Diskon 95%
Belajar Data 6 BULAN Bersertifikat hanya Rp150K!

0 Hari 3 Jam 42 Menit 27 Detik

Mengenal Serba-Serbi Pengolahan Data Statistik Dalam Data Science bersama DQLab

Belajar Data Science di Rumah 07-Juni-2021
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/949862ee879f6813eebe61e637440b84_x_Thumbnail800.jpg

Pengolahan Data Statistik merupakan tahapan yang penting ketika bekerja dengan data. Informasi dari kumpulan data diperoleh dengan melakukan pengolahan data terlebih dahulu. Pengolahan data statistik adalah proses mengolah data dengan menggunakan metode tertentu yang sesuai dengan jenis datanya serta masalah yang ingin diselesaikan. Proses ini harus dilakukan dengan tepat agar dapat memperoleh informasi yang maksimal dan dapat dijadikan pedoman dalam pengambilan keputusan kedepannya.


Statistik sendiri merupakan pilar ilmu yang mendirikan data science. Seperti yang telah banyak diketahui bahwa data science merupakan ilmu yang populer saat ini yang berfungsi untuk pengolahan data yang lebih efektif. Jika ingin melihat bagaimana hasil pengolahan data statistik, kamu bisa mengunjungi website milik Badan Pusat Statistik. Ada banyak macam hasil pengolahan data statistik disana, seperti data ekspor impor, data kependudukan, dan sebagainya yang bisa diakses gratis. Nah, kali ini DQLab akan membahas serba-serbi pengolahan data statistik. Apa saja yang dibahas? Simak dibawah ini, yuk!


1. Perbedaan Statistik Dan Statistika

Statistik dan statistika seringkali dianggap sama padahal keduanya memiliki makna yang berbeda. Statistik adalah data dalam bentuk angka-angka dan lebih mengarah pada hasil pengolahan data. Sedangkan statistika adalah ilmu yang mempelajari data angka tersebut dan lebih merujuk pada cara pengolahan datanya. Statistik bertujuan untuk menginterpretasikan data lebih mudah, memudahkan dalam memahami sebuah penelitian, dan dapat berfungsi sebagai alat bantu dalam pengambilan keputusan. Sementara statistika bertujuan untuk memperoleh gambaran dari sebuah penelitian, memudahkan penelitian dengan data tabel, grafik, dan sebagainya, dan dapat melakukan penarikan kesimpulan dari hasil penelitian.

Baca juga : Ini yang Akan Kamu Pelajari di Kelas Data Science DQLab!


2. Mengenal Jenis Data Statistik

Jenis data statistik adalah hal yang harus diketahui oleh praktisi data agar tepat dalam memilih metode mana yang sesuai untuk diterapkan. Terdapat dua jenis data statistik berdasarkan sifatnya yaitu data kualitatif dan data kuantitatif. Data kualitatif adalah data yang tidak dinyatakan dalam bentuk angka. Data kualitatif dapat berupa teks atau narasi. Sedangkan data kuantitatif adalah data yang dinyatakan dalam bentuk angka-angka (numerik) yang biasanya disajikan dalam tabel. Data kuantitatif diperoleh dari hasil pengukuran atau mengubah data kualitatif menjadi data kuantitatif. Sementara itu, berdasarkan sumbernya data dibagi menjadi data primer dan data sekunder. Data primer adalah data yang dikumpulkan dan diterbitkan oleh badan yang sama. Sedangkan data sekunder adalah data yang diperoleh dari pihak ketiga yaitu penelitian terdahulu seperti dari jurnal, karya ilmiah, buku, dan sebagainya. Kita bisa mendapatkannya di perpustakaan, website, pusat penelitian, dan tempat-tempat lainnya yang menyimpan hasil dari penelitian-penelitian terdahulu. 


3. Seperti Apa Pengolahan Data Statistik?

Sebagai talent data wajib hukumnya memahami seperti apa proses pengolahan data statistik. Proses pengolahan data yang tepat diperlukan agar proses analisis berjalan dengan baik. Dengan begitu akan diperoleh hasil analisis yang berkualitas. Proses pengolahan data meliputi pengumpulan data, editing data, klasifikasi data, dan analisis data. Data dikumpulkan dari berbagai sumber berdasarkan penelitian yang akan dilakukan. Kemudian melakukan editing data yaitu menyortir data apakah data yang dikumpulkan relevan dengan penelitian yang dilakukan atau tidak. Lalu klasifikasikan data sesuai dengan kategori yang ditetapkan. Lakukan analisis data untuk memecahkan masalah penelitian dan kemudian hasilnya disajikan dalam bentuk yang mudah dipahami biasanya dalam bentuk grafik atau plot. 


4. Software Pengolahan Data Statistik

Setiap software pasti memiliki kekurangan dan kelebihan dalam penggunaannya. Terdapat beberapa software yang sering digunakan dalam pengolahan data statistik yaitu Excel, SPSS, R, dan Tableau. Microsoft Excel adalah software pengolah data angka yang menyediakan fungsi-fungsi yang berguna dalam pengolahan data, fitur penyajian data dengan pilihan grafik yang bermacam-macam, serta fitur analisis yaitu Analysis Toolpak. SPSS adalah singkatan dari Statistical Package for the Social Software yang memiliki fitur cukup lengkap untuk analisis data tanpa perlu melakukan coding. R adalah software yang diciptakan untuk statistik dan dapat digunakan untuk analisis data dalam jumlah besar. Pada R terdapat banyak package dan function yang mendukung pengolahan data statistik. Tableau merupakan software yang banyak dipilih dan digunakan untuk melakukan visualisasi data. Banyak pilihan chart yang dapat disesuaikan dengan data yang kita miliki. 

Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist


5. Yuk, Mulai Pelajari Pengolahan Data Statistik Bersama DQLab!

Persiapkan dirimu menjadi talent data yang handal. Oleh karena itu, dalam mempelajari tidak cukup dengan hanya membaca dan memahami prosesnya saja. Kita perlu mempraktikkan sendiri proses pengolahan data statistik dengan data yang riil dan belajar menerapkan metode yang sesuai. Bingung mulai dari mana? Dapatkan modul gratis dengan sign up di DQLab dan pelajari pengolahan data statistik, sekarang! 

Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login