Sebagai suatu bidang keilmuan, statistika erat kaitannya dengan pengolahan data. Saat melakukan pengolahan data, sering kali kita menjumpai istilah transformasi data. Apa itu transformasi data? Seberapa penting transformasi data dalam analisis statistik?
Nah pada artikel ini, kita akan membahas secara detail tentang transformasi data meliputi kriteria pemilihan transformasi data, tujuan transformasi data dalam analisis statistik, keuntungan dan kerugian penerapan transformasi data, serta beberapa jenis transformasi data yang umum digunakan dalam analisis data. Yuk Sobat Exsight, simak artikel ini dengan seksama yaa!
Definisi
Transformasi data merupakan proses mengubah data dari skala pengukuran data asli menjadi skala bentuk lain dengan tujuan untuk memperbaiki karakteristik data dan memudahkan analisis.
Transformasi data dapat dilakukan dengan berbagai cara, seperti mengubah satuan ukuran data, mengubah distribusi data, atau mengubah bentuk data.
Tujuan
Tujuan utama dari transformasi adalah untuk memperbaiki karakteristik data, memudahkan analisis, meningkatkan validitas dan reliabilitas hasil analisis, menghilangkan ketergantungan pada asumsi statistik, memudahkan dalam pemilihan model statistik yang tepat serta meningkatkan interpretasi hasil.
Jenis-Jenis Transformasi Data
Beberapa jenis transformasi data yang dapat digunakan dalam analisis statistik adalah sebagai berikut.
A. Transformasi Akar Kuadrat
Transformasi akar kuadrat biasa digunakan ketika terdapat data dengan variasi yang cukup besar, rentang nilai luas atau dengan kata lain data bersifat heterogen. Misalkan data asli disimbolkan dengan x sedangkan data hasil transformasi disimbolkan dengan y , maka rumus perhitungan transformasi akar kuadrat adalah sebagai berikut.
y = \sqrt{x}B. Transformasi Logaritma
Transformasi Logaritma dapat digunakan ketika data memiliki variasi yang besar, rentang nilainya luas serta rentang data cenderung mengikuti skala eksponensial. Rumus perhitungan transformasi logaritma adalah sebagai berikut.
dimana x merupakan data asli sedangkan y adalah data hasil transformasi.
C. Transformasi Arcsin
Transformasi Arcsin atau biasa disebut transformasi Angular umumnya digunakan pada data persentase atau proporsi. Transformasi Arcsin perlu dilakukan apabila data asli memiliki sebaran nilai antara 0% – 30% atau 70% – 100%. Rumus perhitungan transformasi Arcsin adalah sebagai berikut dimana x merupakan data asli sedangkan y adalah data hasil transformasi.
D. Transformasi Kuadrat
Transformasi kuadrat merupakan transformasi data yang seringkali digunakan dalam analisis data. Transformasi ini dilakukan dengan menghitung kuadrat dari setiap nilai data asli. Hasil dari transformasi yaitu berupa data baru yang telah diubah ke dalam skala kuadrat.
Tujuan dari transformasi kuadrat adalah untuk mengubah data asli menjadi lebih bervariasi, sehingga perbedaan antara nilai-nilai data yang kecil dan besar dapat terlihat lebih jelas.
dimana x merupakan data asli sedangkan y adalah data hasil transformasi.
E. Transformasi Kubik
Transformasi kubik dilakukan dengan menghitung pangkat tiga dari setiap nilai data asli. Hasil dari transformasi kubik berupa data yang telah diubah ke dalam skala kubik.
Misalkan data asli disimbolkan dengan x sedangkan data hasil transformasi disimbolkan dengan y , maka rumus perhitungan transformasi kubik adalah sebagai berikut.
F. Transformasi Invers
Transformasi invers dilakukan dengan membalik nilai asli. Adapun rumus perhitungan transformasi invers adalah sebagai berikut.
dimana x merupakan data asli sedangkan y adalah data hasil transformasi.
G. Transformasi Invers Akar Kuadrat
Transformasi Invers Akar Kuadrat merupakan kebalikan dari transformasi akar kuadrat. Transformasi ini dilakukan dengan membalik hasil perhitungan kuadrat dari setiap nilai data asli.
Misalkan data asli disimbolkan dengan x sedangkan data hasil transformasi disimbolkan dengan y , maka rumus perhitungan transformasi Invers Akar Kuadrat adalah sebagai berikut.
Transformasi invers akar kuadrat sering digunakan untuk mengurangi efek outliers pada data. Selain itu transformasi invers akar kuadrat dapat digunakan untuk mengembalikan data yang telah ditransformasi kembali ke skala aslinya, sehingga memudahkan interpretasi data dan pembuatan kesimpulan yang lebih akurat.
H. Transformasi Invers Kuadrat
Transformasi invers kuadrat merupakan kebalikan dari transformasi kuadrat, yang digunakan untuk mengembalikan data yang telah ditransformasi kembali ke skala aslinya. Adapun rumus perhitungan transformasi invers kuadrat adalah sebagai berikut.
dimana x merupakan data asli sedangkan y adalah data hasil transformasi.
I. Transformasi Invers Kubik
Transformasi invers kubik merupakan kebalikan dari transformasi kubik . Transformasi ini dilakukan dengan membalik hasil perhitungan kubik dari setiap nilai data asli. Rumus perhitungan transformasi invers kubik adalah sebagai berikut.
dimana x merupakan data asli sedangkan y adalah data hasil transformasi.
J. Transformasi Standarisasi
Transformasi standarisasi adalah transformasi yang dilakukan dengan mengubah data ke dalam bentuk standar, yaitu dengan membuat nilai rata-rata data menjadi nol dan nilai standar deviasi menjadi satu.
Tujuan dari transformasi standarisasi adalah untuk membuat data lebih mudah untuk dibandingkan, terutama jika data memiliki rentang nilai yang berbeda-beda. Rumus perhitungan transformasi standarisasi adalah sebagai berikut.
Kriteria Pemilihan pada Transformasi Data
Dalam memilih jenis transformasi data yang tepat untuk analisis data, terdapat beberapa kriteria yang harus dipertimbangkan meliputi:
1.Karakteristik Data
Karakteristik data dapat dimisalkan apabila data memiliki nilai yang sangat beragam atau terdapat nilai ekstrim yang signifikan, maka transformasi data yang digunakan adalah transformasi logaritma atau transformasi akar kuadrat. Karakteristik data lainnya misalnya jika data tidak memiliki distribusi normal, maka dapat digunakan transformasi standarisasi.
2. Tujuan Analisis Data
Transformasi harus dipilih berdasarkan tujuan analisis data yang ingin dicapai. Jika tujuannya adalah untuk membandingkan perbedaan antara kelompok, maka transformasi standarisasi dapat digunakan. Jika tujuannya adalah untuk memprediksi hubungan antara variabel, maka transformasi logaritma dapat digunakan.
3. Model Statistik yang Digunakan
Model yang digunakan pada transformasi harus dipilih berdasarkan model statistik yang akan digunakan. Beberapa model statistik seperti analisis regresi memerlukan data yang memiliki distribusi normal. Jika data tidak memiliki distribusi normal, maka transformasi data seperti transformasi standarisasi dapat digunakan.
Keuntungan dan Kerugian
Dalam pengaplikasiannya, transformasi data memiliki beberapa keuntungan dan kerugian.
Keuntungan
- Memperbaiki karakteristik data yang tidak normal atau memiliki nilai yang sangat beragam.
- Memudahkan analisis data, terutama dalam hal interpretasi hasil dan pemilihan model statistik yang tepat.
- Meningkatkan validitas dan reliabilitas.
- Menghilangkan ketergantungan pada asumsi statistik.
Kerugian
- Pemilihan jenis transformasi yang tidak tepat dapat menghasilkan hasil analisis yang salah dan dapat memengaruhi keputusan bisnis yang dibuat.
- Transformasi dapat mengurangi nilai informatif data asli serta menghilangkan informasi penting dalam data, sehingga transformasi data harus dilakukan dengan hati-hati dan didasarkan pada tujuan analisis data yang ingin dicapai.
Referensi
Montgomery, D. C. (2012). Design and analysis of experiments. John Wiley & Sons.
Sekian penjelasan terkait Transformasi Data. Apabila masih terdapat hal-hal yang dibingungkan bisa langsung saja ramaikan kolom komentar atau hubungi admin melalui tombol bantuan di kanan bawah. Stay tuned di website https://exsight.id/blog/ agar tidak ketinggalan artikel-artikel menarik lainnya. See you di artikel selanjutnya!
Pingback: Tutorial Transformasi Data Dengan SPSS (Part 2) - Exsight
permisi kak, izin bertanya…. saya melakukan uji normalitas kolmogorov smirnov terhadap suatu data kepadatan penduduk. dan hasil nya tidak memenuhi asumsi kenormalan. sehinga saya melakukan transformasi logaritma dan data memenuhi asumsi. nah, pertanyaannya apa dasar pemilihan transformasi logaritma dari transformasi lainnya?
Jika berdasarkan artikel, pemilihan transformasi logaritma didasarkan hal berikut kaa
“digunakan ketika data memiliki variasi yang besar, rentang nilainya luas serta rentang data cenderung mengikuti skala eksponensial”
Pingback: MANOVA (Multivariate Analysis Of Variance) - Exsight