Admin

Statistika Deskriptif dan Statistika Inferensial

Seringkali peneliti ketika dihadapkan dengan Statistika Deskriptif dan Statistika Inferensial sudah pusing dan ga tau harus gimana. Artikel ini khusus untuk kamu yang lagi pusing sama Statistika, khususnya perbedaan Statistika Deskriptif dan Statistika Inferensial.

Statistika Deskriptif dan Statistika Inferensial

Apa itu Statistika?

Statistika adalah kumpulan metode yang membantu kita untuk menggambarkan, meringkas, menginterpretasi, dan menganalisis data. Statistika seringkali dilibatkan dalam mengambil keputusan, baik di ranah Penelitian, Bisnis, Medis, dan lain – lain. Statistika bisa pindah dari ranah penelitian satu ke berbagai bidang penelitian lainnya karena memang sangat luas penggunaanya.

“If experimentation is the Queen of the Sciences, surely statistical methods must be regarded as the Guardian of the Royal Virtue “

(From a letter to Science by Myron Tribus)

Banyak dan begitu beragam para pakar dalam mendefinisikan Statistika. Ada baiknya kamu juga tahu bagaimana Karl Pearson (Tokoh Statistika) menyebut Statistika :

“Statistics is grammar of Science”

Karl Pearson

Pembagian Statistika

Secara umum, Statistika dibagi menjadi sebagai berikut :

Secara umum Statistika dibagi menjadi dua, Statistika Teoritis dan Statistika Terapan. Berbagai macam teori di Statistika dibahas pada Statistika Teoritis (Teoritical Statistics). Bahasan kita kali ini terdapat pada bagian Statistika Terapan, yaitu Statistika Deskriptif vs Statistika Inferensial.

Statistika Deskriptif

Statistika Deskriptif adalah istilah yang digunakan untuk menjelaskan metode terkait penggambaran (describe), peringkasan (summarize), dan penyajian data sehingga dapat memberikan informasi terkait data. Statistika Deskriptif seringkali memberikan insight yang sebelumnya tidak kita ketahui. Hal ini yang membuat Statistika Deskriptif biasanya dilakukan oleh peneliti sebelum melakukan penelitian lebih lanjut dengan data yang ada.

Statistika Deskriptif mencakup

  • Pengukuran Tendensi Sentral (Mean, Median, dan Modus)
  • Pengukuran Variabilitas (Range, Mode, dan Standar Deviasi)

Pembahasan lebih rinci mengenai Pengukuran Tendensi Sentral dan Pengukuran Variabilitas sebenarnya sangat menarik, tunggu artikel dari kami yaa.

Statistika Inferensial

Statistika Inferensial fokus pada pembuatan kesimpulan dan prediksi dari suatu populasi tertentu berdasarkan sampel yang diambil. Statistika Inferensial seringkali digunakan untuk menggali informasi yang tidak dapat dicakup oleh Statistika Deskriptif.

Statistika Inferensial singkatnya mencakup Analisis, Interpretasi Hasil, dan Pengambilan Kesimpulan. Statistika Inferensial seringkali dikaitkan dengan Pengujian Hipotesis yang dilakukan untuk pengambilan keputusan.

Pembahasan Statistika Inferensial bisa sangat luas dan banyak cabangnya, tentu tidak kita bahas disini yaa.

Statistika Deskriptif dan Statistika Inferensial

Kedua Jenis Statistika ini sangat berguna bagi peneliti, karena itu kita perlu tahu perbedaanya. Berikut Exsight sudah rangkumkan untuk kamu.

NoStatistika DeskriptifStatistika Inferensial
1Mengulik info dari data mentah yang mungkin tidak kelihatan kasat mataMembuat kesimpulan/inferensi tentang populasi menggunakan sampel yang tepat
2Menggambarkan keadaan dari data.Menjelaskan peluang terjadinya suatu event/kejadian tertentu
3Dapat dilakukan menggunakan grafik, tabel, chart, dsbDilakukan dengan menggunakan beragam teori, diantaranya peluang.
4Tidak bisa untuk melakukan generalisasi pada data yang lebih luasDapat melakukan generalisasi dari sampel kepada populasi
5Membantu menampilkan data dengan cara dan insight yang berbedaMembantu untuk membandingkan data secara akurat, membuat hipotesis, membuat prediksi, mengetahui akurasi prediksi, dsb

Baca Juga : Mengenal Statistika Nonparametrik

Okey sobat Exsight, itu tadi penjelasan Statistika Deskriptif dan Statistika Inferensial. Jika kamu ada pertanyaan atau kendala, silahkan hubungi Exsight untuk penjelasan lebih lanjut

Sampai jumpa di artikel selanjutnya! Semoga bermanfaat yaa.. semangat menjalani hari dan jangan lupa selalu pakai Aplikasi Original !

Statistika Deskriptif dan Statistika Inferensial Read More »

Top 5 Artikel

2021 Recap: Top 5 Artikel Exsight


2021 merupakan tahun yang menantang buat semua orang, termasuk Exsight. Pandemi belum berakhir, begitu juga visi Exsight. Selama 2021, Exsight terus konsisten mengedukasi & mengajak masyarakat meninggalkan pembajakan aplikasi dan mengkampanyekan aplikasi Open Source di ranah Statistika, Penelitian, dan Data Science.

Juga, tahun 2021 menjadi awal bagi Exsight memanjangkan tangan impiannya melalui pembuatan website dan penulisan Artikel. Teramati lebih dari 30.000 views mendarat di website Exsight, terhitung mulai dari masa pembangunan website dari nol di awal tahun. Angka yang bagus untuk sebuah website rintisan.

Berikut kami sajikan untuk anda Top 5 Artikel terurut dari view paling banyak:

1. Penjelasan dan Langkah Mudah Uji Korelasi Spearman Rho di Rstudio

Artikel Statistika ini menjadi artikel paling banyak dikunjungi. Artikel ini membahas lebih lanjut mengenai salah satu uji korelasi, yaitu Korelasi Spearman Rho dan bagaimana cara pengaplikasiannya menggunakan software R.

Korelasi spearman rho adalah metode statistik yang digunakan untuk menguji dugaan tentang adanya hubungan antara variabel apabila datanya berskala ordinal (rangking) atau berskala rasio/interval namun tidak memenuhi asumsi normalitas. Pada uji ini, nilai korelasi tidak dihitung berdasarkan nilai aktual data, melainkan melalui peringkat yang sudah diberikan pada data.

cuplikan tampilan halaman artikel

2. Dua Cara Post Hoc Test Uji Lanjut Anova menggunakan Rstudio

Artikel berikutnya membahas mengenai Uji Lanjut Anova menggunakan Rstudio.

Ada banyak sekali jenis uji lanjut yang dapat digunakan, dua yang paling umum digunakan jika data memenuhi asumsi normalitas adalah Fisher’s LSD test (Uji BNT) dan Tukey’s HSD test (Uji BNJ). Dan jika anova dilakukan menggunakan metode Kruskal Wallis yang artinya data tidak berdistribusi normal, maka uji lanjutnya dapat dilakukan dengan uji Mann Whitney.

cuplikan tampilan halaman artikel

3. 7V Karakteristik Lengkap Big Data

7V karakteristik Big Data. Artikel ini cukup anomali, karena biasanya yang dijelaskan adalah 3V karakteristik Big Data atau 5V Karakteristik Big Data.

Artikel ini menempati urutan ketiga di Top 5 Artikel pada 2021.

cuplikan halaman artikel

4. Ternyata Rstudio Juga Bisa Dark Mode Begini Caranya

Yak! artikel keempat membahas tutorial agar Rstudio mu bisa Dark Mode atau Mode Gelap. Mode Gelap lebih disukai oleh penggemar syntax dan coding lantaran lebih nyaman di mata.

Tidak hanya satu Mode Gelap, artikel ini sekaligus membahas beberapa Mode Gelap yang rekomended untuk digunakan.

cuplikan halaman artikel

5. Run R di Google Colab Ikuti Langkah Mudah Berikut

Hmm artikel di posisi 5 adalah artikel yang view nya melejit setelah dipublish dari dapur Exsight.

Artikel ini membahas tentang cara Run R di Google Colab. Biasanya pengguna Google Colab memakai Python di interface nya, artikel ini memfasilitasi buat kamu pengguna R!

cuplikan halaman artikel

2021 Recap: Top 5 Artikel Exsight Read More »

Loop pada aplikasi rstudio

Panduan Memahami Loop pada Aplikasi Rstudio

Loop secara singkat adalah algoritma pengulangan. Loop pada aplikasi Rstudio biasanya digunakan untuk menuliskan hanya satu kali perintah yang sama, namun akan dieksekusi beberapa kali. Hal ini wajar ditemui di bahasa pemrograman mana saja ya sobb.

Berikut adalah beberapa contohnya:

  1. Menulis angka satu sampai 1.000.000. Pada dasarnya, perintahnya adalah sama yakni menulis angka bertahap satu demi satu. Namun perintah tersebut diulang sebanyak satu juta kali, dengan angka berbeda yang terurut.
  2. Menulis “aku ingin jadi dokter” sebanyak seribu kali. Sejatinya perintahnya adalah sama, yakni menulis kalimat “aku ingin jadi dokter”, hanya saja diulang seribu kali.
  3. Melakukan perkalian pada seluruh isi dalam baris suatu matriks. Sejatinya satu perintah sama berupa perkalian saja, namun diulang untuk semua elemen dalam satu baris matriks.

Semua perintah tersebut, sejatinya satu perintah sama yang diulang beberapa kali sampai sebuah kondisi terpenuhi.

Loop/pengulangan perintah akan terhenti saat kondisi tertentu terpenuhi.

  • Pada contoh pertama, kondisi yang harus terpenuhi adalah tercapai angka 1.000.000
  • Kemudian, pada contoh kedua, kondisi yang harus terpenuhi adalah tertulisnya “aku ingin jadi dokter” sebanyak seribu kali
  • Dan pada contoh ketiga, kondisi yang harus terpenuhi adalah dilakukannya perkalian pada semua elemen dalam baris matriks yang dimaksud

setelah kondisi tersebut terpenuhi, Loop akan terhenti.

Macam – Macam Loop pada Aplikasi Rstudio


Setidaknya ada Tiga Jenis Loop di R. Ketiganya bisa membuat pekerjaan menggunakan Aplikasi R menjadi lebih efisien.

Ketiga jenis Loop itu adalah Loop “For”, Loop “While”, dan Loop “Repeat”.

Ketiganya bekerja dengan cara yang berbeda, berikut gambar singkatnya

Loop “For”


Loop For cukup sering digunakan dalam penyusunan syntax untuk analisis data secara luas.

Hal ini karena tipe loop ini cukup praktis dalam penggunaanya.

Sebelum lebih lanjut membahas teknis kinerja Loop For, perlu diketahui bahwa Loop For bekerja dengan cara meng-iterasi perintah Loop melalui sebuah urutan item (sequence).

loop for rstudio
Simulasi Loop For

Dari simulasi diatas, dapat kita lihat urutan kinerja dari Loop For.

  1. Memasuki loop. Perlu diingat bahwa kinerja R adalah berbasis baris, dari atas ke bawah. Jadi Loop For hanya akan bekerja saat program R sudah akan memasuki Loop For ini sob.
  2. Apakah item terakhir sudah tercapai. Lagi, Loop ini bekerja berdasarkan sequence. Maka langkah berikutnya adalah memastikan item dalam sequence tersebut masih tersisa. Loop hanya akan berhenti setelah semua item dilalui.
  3. Jalankan perintah Loop. Jika masih ada item dalam sequence, maka perintah Loop akan dijalankan. Jika semua item sudah dilelui Loop, maka Loop akan terhenti.

Contoh :

Dalam contoh ini, kita akan membuat Loop untuk mencetak angka dari 1 sampai 100 dengan perintah print.

#for
for(i in 1:100){ #ini adalah sequence
print(i) #ini adalah perintah Loop
}

Lagi, Loop adalah algoritma pengulangan. Dalam contoh ini, perintah yang diulang adalaah perintah print.

Perintah tersebut akan diulang pada semua item dalam sequence.

Berikut perinciannya :

  1. Memasuki Loop. Yap, langkah pertama tentu menunggu program R sampai di awal Loop (biasanya sebelum Loop ada perintah lain yang sudah disusun pengguna R)
  2. Apakah item terakhir sudah tercapai. Perlu diketahui, karena Loop For bekerja berbasis sequence (urutan item) maka akan dieksekusi dari urutan yang paling awal sampai item urutan paling akhir.
  3. Jalankan perintah Loop.

Dalam contoh ini, sequence yang ada adalah urutan 1 sampai 100.

Maka, untuk setiap item akan dijalankan perintah (dalam hal ini print) sampai item dalam sequence habis.

Lebih detailnya sebagai berikut :

  • awalnya print(i) akan menjadi print(1). Karena item pertama dalam sequence tersebut adalah 1.
  • Lalu lanjut lagi sesuai alur pada gambar Simulasi Loop For, maka ia akan kembali mengecek apakah item sudah sampai yang terakhir.
  • Karena setelah 1 masih ada 2,3,4,..100 maka Loop akan terus berulang dan menjalankan perintah yang sama. Sampai Item terakhir (100) selesai dieksekusi.
  • Maka Loop akan melanjutkan perintah print(i) menjadi print(2), lalu print(3), print(4), print(5), print(6), dst sampai print(100).

Berikut adalah hasil dari Loop For pada contoh ini :

Hasil Loop For

Loop “while”


Berbeda dengan cara kerja Loop For, konsep kerja Loop While didasarkan pada evaluasi kondisi. Perintah pada Loop While hanya akan dieksekusi jika kondisi tersebut terpenuhi.

loop while rstudio
Simulasi Loop While

Dari gambar diatas, berikut alur kerja Loop While:

  1. Memasuki Loop. Lagi, langkah pertama adalah menunggu program R sampai di muka Loop.
  2. Apakah kondisi terpenuhi. Karena Loop While bekerja berbasis kondisi tertentu, maka perintah yang ada dalam Loop While hanya akan dijalankan jika kondisi tersebut terpenuhi.
  3. Jalankan perintah Loop.

Contoh:

#while

i <- 1 #inisialisasi nilai i
while(i <= 100) #kondisi
{print(i) #perintah while
i=i+1} #update nilai i

Berikut adalah penjelasan dari contoh praktik Loop While diatas:

  • i merupakan nilai inisialisasi (awal), sehingga kita bisa membuat suatu kondisi.
  • kondisi diatas adalah while (selagi) nilai i kurang dari atau sama dengan 100. Hal ini karena kita hendak mencetak angka dari 1 sampai 100.
  • i=i+1 merupakan cara mengupdate nilai i, agar berurutan bertambah 1 nilainya. Jika i di awal bernilai 1, maka i berikutnya bernilai 2,3,4, dan seterusnya.
  • Jadi, i akan dicetak (print) while (selagi) nilai i kurang dari atau sama dengan 100.

Berikut adalah hasil dari simulasi Loop While pada contoh ini:

Hasil Loop While

Loop “repeat”


Berbeda dengan dua jenis loop sebelumnya, pada loop ini kita perlu mengatur sebuah kondisi dimana perintah dalam loop akan berhenti dieksekusi. Selagi kondisi berhenti (break) tersebut belum terpenuhi, loop akan terus dijalankan (kecuali hari kiamat atau komputer jebol).

loop repeat rstudio
Simulasi Loop Repeat

Dari gambar tersebut, berikut rincian alur kerja Loop Repeat:

  1. Memasuki loop. Seperti pada loop – loop sebelumnya, Loop Repeat juga akan dijalankan ketika program R sudah siap menjalankan loop ini
  2. Jalankan perintah loop.
  3. Apakah kondisi berhenti terpenuhi. Betul, loop ini hanya akan berhenti bekerja saat kondisi berhenti (break) terpenuhi.

Contoh:

#repeat
i <- 1 #inisialisasi
repeat{
print(i) #perintah loop
i=i+1 #update nilai i

if(i>100){ #kondisi berhenti (break)
break
}
}

Dari contoh praktik tersebut, berikut adalah penjelasannya:

  • awalnya kita perlu menginisialisasi nilai i sebagai 1. Tujuannya adalah memudahkan goals kita untuk mencetak angka 1 sampai 100. Angka 1 ini sangat fleksibel tergantung goals kita menggunakan loop untuk apa.
  • kemudian print(i) adalah perintah loop untuk langsung mencetak nilai i tadi.
  • setelah i nilainya lebih dari 100, maka break dan loop akan berhenti bekerja. Hal ini karena sudah terpenui kondisi berhenti (break)

Berikut adalah hasil dari praktik tersebut:

Hasil Loop Repeat

Demikianlah artikel tentang “Panduan Memahami Loop pada Aplikasi Rstudio”Terimakasih sudah menyimak artikel Exsight. Jangan lupa untuk selalu menggunakan software asli dimanapun kamu berada ^^

Baca juga: Cara Otomatis Atasi Categorical Features pada Boosting dengan catboost

Panduan Memahami Loop pada Aplikasi Rstudio Read More »

Hubungi Admin
Halo, selamat datang di Exsight! 👋

Hari ini kita ada DISKON 20% untuk semua transaksi. Klaim sekarang!