Penulis: Admin Data

Kategori
Uncategorized

Fungsi dan Fitur Aplikasi SPSS Statistik dalam Program Analisis

Di era big data seperti sekarang, analisis data menjadi sangat penting untuk mengoptimalkan informasi dan memperoleh wawasan yang berharga. 

SPSS (Statistical Package for the Social Sciences) adalah alat yang sangat kuat bagi peneliti, analis data, dan pengambil keputusan. Oleh karena itu, penting untuk memahami arti dan fitur yang ditawarkan oleh SPSS agar dapat digunakan secara efisien.

Analisis Data dengan Aplikasi SPSS Statistik

SPSS bukan hanya sekadar alat untuk menganalisis data statistik, tetapi juga mampu menjelajahi dan mengungkap wawasan mendalam dari setiap database yang Anda miliki. Ini adalah perangkat lunak yang sangat berfungsi untuk analisis data statistik.

SPSS memiliki antarmuka grafis yang memudahkan pengguna untuk memasukkan data, melakukan uji-t, analisis varians, serta menghasilkan visualisasi data berupa grafik dan tabel. Hal ini menjadikannya alat yang sangat bermanfaat bagi para peneliti, termasuk ilmuwan dan mahasiswa.

Fungsi SPSS Statistik

Setelah memahami pengertian aplikasi SPSS statistik, terdapat banyak fungsi yang dapat ditemukan, antara lain:

1.  Menghitung nilai statistik seperti mean, median, modus, standar deviasi, dan frekuensi data.

2.  Menganalisis hubungan antara variabel dependen dan variabel independen.

3.  Menguji hipotesis statistik untuk menentukan apakah ada hubungan yang signifikan antara variabel.

4.  Mengelompokkan variabel yang saling berkorelasi untuk mengidentifikasi faktor-faktor yang mendasarinya.

5.  Menemukan pola dan tren yang tersembunyi dalam data.

Fungsi-fungsi ini menjadikan SPSS sebagai alat yang kuat untuk analisis data statistik dalam berbagai konteks penelitian dan analisis.

Fitur Aplikasi SPSS

Kemudahan yang ditawarkan oleh aplikasi SPSS dalam pengoperasiannya disebabkan oleh berbagai fitur yang disediakan, antara lain:

1.  Data Editor: Digunakan untuk mendefinisikan, mengedit, memasukkan, dan menampilkan data dengan antarmuka yang serupa.

2.  Viewer: Mempermudah pengguna untuk melihat hasil pemrosesan data secara visual.

3.  Multidimensional Pivot Tables: Membantu dalam pengaturan kelompok data dengan membagi tabel berdasarkan dimensi yang berbeda.

4.  High-Resolution Graphics: Menampilkan data dalam grafik yang memiliki resolusi tinggi, memberikan pengalaman pengguna yang nyaman dalam pekerjaannya.

Fitur-fitur ini membuat SPSS menjadi alat yang efektif dan efisien untuk analisis data statistik, cocok digunakan oleh berbagai kalangan seperti peneliti, analis data, dan akademisi.

SPSS adalah alat bantu yang esensial untuk melakukan analisis data secara efektif. Dengan berbagai fungsi dan fitur lengkapnya, SPSS membantu Anda mengolah data dengan lebih baik. Gunakan aplikasi SPSS statistik untuk mengungkap potensi data Anda dan temukan wawasan yang dapat mendorong kemajuan dalam berbagai bidang.

baca juga:

SPSS Statistik, Kenali Fungsi dan Cara Penggunaannya

Kategori
Jasa Olah Data

Aplikasi NVIVO untuk Pengolahan Serta Analisa Data Kualitatif

Aplikasi NVIVO merupakan sebuah perangkat lunak yang berguna untuk mengembangkan, pendukung dan memanajemen proyek analisis data kualitatif. NVIVO sendiri merupakan singkatan dari NUD*IDT dan Vivo. Melalui gabungan tersebut Tom Richards, seorang programer asli Indonesia, mengembangkannya menjadi sebuah software sejak tahun 1981 silam.

Kehadiran aplikasi ni bertujuan untuk memudahkan para pengguna dalam melakukan pengolahan serta analisis terhadap data kualitatif. Selama ini, penggunaan sistem otomasi untuk analisis data kualitatif masih sangat jarang diterapkan dalam penelitian kualitatif.

Aplikasi NVIVO dan Berbagai Fungsinya

NVIVO merupakan sebuah singkatan dari Non-Numerical Unstructured Data Indexing Searching and Theorizing. Ini merupakan sebuah perangkat lunak besutan NUD*IST dan Vivo yang telah dikembangkan sejak tahun 1982 oleh Tom Richards.

NVIVO sendiri memiliki pengertian sebagai sebuah software yang berguna untuk mendukung, mengembangkan dan memanajemen proses analisis data kualitatif. Nama Vivo dalam perangkat ini berasal dari in-vivo, istilah untuk dari pakar penelitian grounded theory, Strauss and Glasser, yang berarti koding berdasarkan data hidup dan nyata.

Aplikasi ini memungkinkan penelitian yang sering bermasalah dengan coding otomotif dapat terpecahkan. Dengan begitu, pengguna bisa mendapatkan hasil analisa dalam bentuk tabel, diagram, grafik dan scale connector.

Adapun beberapa fungsi dari aplikasi NVIVO ini adalah sebagai berikut:

Manajemen Data

NVIVO memungkinkan pengguna untuk melakukan manajemen data kualitatif. Manajemen data ini biasanya meliputi langkah seperti mengatur, mengimpor dan mengelola data kualitatif, termasuk data foto, video, teks, media sosial dan gambar. Dengan begitu, pengguna bisa lebih mudah untuk mengumpulkan data dalam satu tempat yang terstruktur.

Visualisasi Data

Aplikasi NVIVO juga menyediakan beragam alat visualisasi yang memungkinkan pengguna untuk membuat grafik, bagan dan peta konsep dari data-data mereka. Fungsi ini sangat membantu pengguna dalam merepresentasikan hasil analisis secara visual dan memahami hubungan antara berbagai elemen atau konsep dari sebuah data.

Kolaborasi dan Berbagi

NVIVO juga memungkinkan pengguna untuk berkolaborasi atau terhubung bersama anggota lain dengan lebih mudah. Fitur berbagi dalam aplikasi ini juga membantu pengguna untuk saling berbagi hasil analisis, data dan temuan untuk membentuk tim kerja yang lebih efisien.

Itulah pengertian dari aplikasi NVIVO dan berbagai fungsinya. Melalui aplikasi ini pengguna bisa melakukan analisis terhadap data kualitatif dengan mudah untuk berbagai kebutuhan.

Kategori
Uncategorized

SPSS Statistik, Kenali Fungsi dan Cara Penggunaannya

Orang menggunakan program komputer SPSS Statistik untuk analisis statistik. Program SPSS ini merupakan singkatan dari Statistical Package for the Social Sciences. Program ini sangat populer di kalangan universitas, instansi, dan perusahaan karena kemampuannya dalam mengolah dan menganalisis data statistik dengan antarmuka yang user-friendly.

Mengenal SPSS Statistik

Pengguna dapat menggunakan SPSS, sebuah program aplikasi bisnis, untuk menganalisa data statistik. Awalnya, SPSS Inc. mengembangkan program ini, dan kemudian IBM Corporation mengakuisisinya. Versi terbaru dari SPSS adalah SPSS 20, yang rilis pada 16 Agustus 2011 lalu. SPSS berfungsi di berbagai bidang bisnis, pendidikan, perkantoran, dan penelitian karena kemudahan penggunaannya.

Fungsi SPSS

Fungsi utama SPSS adalah untuk analisis data. Selain itu, SPSS juga berguna untuk:

  • • Pengolahan dan dokumentasi data
  • • Representasi data statistik
  • • Analisis statistik
  • • Survei
  • • Pembuatan data turunan
  • • Data mining
  • • Melakukan riset pemasaran

Fasilitas SPSS

SPSS menawarkan berbagai fasilitas yang memudahkan penggunanya:

  • • Data Editor: Jendela untuk pengolahan data. Perancang fitur ini membuatnya mirip dengan aplikasi spreadsheet.
  • • Viewer: Memudahkan pengguna untuk melihat hasil pemrosesan dan distribusinya.
  • • Multidimensional Pivot Tables: Menampilkan hasil pengolahan data dengan pivot tables multidimensional.
  • • High-Resolution Graphics: Menampilkan grafik beresolusi tinggi, seperti pie charts, bar charts, histogram, scatterplots, dan 3-D graphics.
  • • Database Access: Mengakses informasi dari database menggunakan Database Wizard.
  • • Data Transformations: Memudahkan transformasi data untuk analisis, seperti subset, agregat, merge, split, dan transpose files.
  • • Pengguna menggunakan Electronic Distribution untuk mengirim laporan secara elektronik atau melalui HTML.
  • • Online Help: Menyediakan bantuan online yang lengkap dengan petunjuk pengoperasian dan contoh kasus.
  • • Akses Data Tanpa Tempat Penyimpanan Sementara: SPSS dapat menganalisis data besar tanpa membutuhkan tempat penyimpanan sementara.
  • • Interface dengan Database Relasional: Mempermudah ekstraksi dan analisis data dari database relasional.
  • • Analisis Distribusi: Menggunakan SPSS for Server untuk analisis data besar secara remote.
  • • Multiple Sesi: Alat ini dapat menganalisis lebih dari satu file data. Ini dapat dilakukan secara bersamaan.
  • • Mapping: Visualisasi data dalam berbagai tipe, seperti bar, pie, atau chart interaktif.

Cara Kerja SPSS

SPSS dapat membaca berbagai jenis data atau memungkinkan data dimasukkan langsung ke dalam SPSS Data Editor. Data dalam SPSS harus berbentuk baris (cases) dan kolom (variables). Kemudian, Case atau baris berisi informasi untuk satu unit analisis.

Sedangkan variable atau kolom adalah informasi yang dikumpulkan dari setiap kasus. Hasil analisis muncul dalam SPSS Output Navigator, di mana pengguna dapat memperbaiki tampilan keluaran sesuai kebutuhan.

Itulah seputar tentang SPSS statistik yang dapat Anda simak. Fungsi utama dari SPSS adalah untuk menganalisis data. Dengan banyaknya kegunaan dan manfaatnya, program ini menjadi cukup terkenal di berbagai perusahaan dan instansi. 

Baca juga”

Jenis Statistik Deskriptif, Distribusi Frekuensi hingga Variabilitas

Kategori
Jasa Olah Data

Korelasi Pearson dan Spearman Pahami Pengertian dan Perbandingannya

Korelasi Pearson dan Spearman menjadi alat statistik yang kerap digunakan. Pearson dan Spearman berfungsi dalam mengukur hubungan antara dua variabel. Kendati kerap dianggap sama, namun keduanya sebenarnya berbeda. Supaya semakin memahami, mari kita ulas perbandingannya dalam artikel berikut ini.

Perbedaan antara Korelasi Pearson dan Spearman yang Jarang Diketahui

Jika kita artikan secara terpisah, maka korelasi Pearson adalah metode untuk mengukur hubungan linier antara dua variabel kontinu. Koefisien korelasi ini nantinya menghasilkan angka antara -1 dan 1, di mana:

  • • Angka 1 menunjukkan hubungan linier positif sempurna.
  • • Angka 0 menunjukkan tidak adanya hubungan linier.
  • • Angka -1 menunjukkan hubungan linier negatif sempurna.

Sementara itu, korelasi Spearman adalah metode non-parametrik yang mengukur hubungan antara dua variabel ordinal atau interval. Dalam korelasi ini, data dikonversi menjadi peringkat sebelum perhitungan.

Menariknya, koefisien korelasi Spearman juga memiliki rentang dari angka -1 hingga 1. Sedangkan interpretasi mirip dengan korelasi Pearson.

Aplikasi Pearson dan Spearman

Perbedaan atau perbandingan utama antara korelasi Pearson dan Spearman terletak pada penggunaan mereka terhadap jenis data. Pearson cocok untuk data yang berdistribusi normal atau mendekati normal serta memiliki hubungan linier.

Di sisi lain, Spearman lebih sesuai untuk data yang tidak memiliki distribusi normal. Dengan kata lain, hubungan antara data tersebut dan variabelnya tidak linear. Namun masih menunjukkan tren monotonic (naik atau turun bersama).

Contoh Penerapan Pearson dan Spearman

Secara umum, korelasi Pearson dan Spearman telah banyak kita gunakan di kehidupan sehari-hari. Hanya saja, kita kerap tidak menyadarinya.

Sebagai contoh, seseorang ingin mengetahui apakah ada hubungan antara peringkat pendapatan dengan kesuksesan subjek di sebuah penelitian. Jika data berupa peringkat ordinal (misalnya, peringkat dari 1 hingga 5), maka bisa menggunakan korelasi Spearman.

Namun, apabila data penghasilan kuantitatif terukur dan ingin memeriksa hubungannya dengan tingkat kebahagiaan, maka korelasi Pearson lebih sesuai.

Itulah penjelasan singkat tentang perbedaan antara korelasi Pearson dan Spearman serta aplikasinya. Dengan memahami perbandingan keduanya, maka dapat memudahkan dalam memilih metode paling tepat untuk menganalisis hubungan variabel berbagai jenis data.

Baca Juga:

Mengenal Lebih Jauh Tentang Uji Korelasi Rank Spearman

Kategori
Jasa Olah Data

Mengetahui Pengertian Dari Jenis Statistika Sektoral

Undang-Undang Nomor 16 Tahun 1997 menetapkan bahwa suatu instansi menggunakan jenis statistika sektoral untuk memenuhi kebutuhan spesifik dalam melaksanakan tugas-tugas pemerintahan dan pembangunan yang menjadi tanggung jawab utamanya. Oleh karena itu, mempelajari ilmu statistika menjadi sangat penting.

Pengertian Jenis Statistika Sektoral

Sebelum memahami jenis-jenis statistika, penting untuk mengetahui definisi dasar statistika itu sendiri. Statistika adalah bidang ilmu yang memiliki peran penting dalam mengumpulkan, menganalisis, menginterpretasikan, dan mengambil kesimpulan dari data. Di era modern ini, pemahaman tentang statistika sangat krusial karena berbagai sektor menghasilkan banyak data.

Penting untuk memahami salah satu jenis statistika, yaitu statistik sektoral. Statistik ini berhubungan dengan instansi atau pemerintah. Manfaatnya antara lain adalah memahami kecenderungan atau tren masa depan, menentukan prioritas, menjadi acuan untuk evaluasi dan pengendalian aktivitas, serta memperkirakan dan mengantisipasi risiko serta hambatan yang mungkin dihadapi selama pelaksanaan tugas.

Statistika sektoral adalah cabang statistika yang fokus pada pengumpulan, analisis, dan interpretasi data yang relevan untuk suatu sektor atau industri tertentu. Jenis statistika sektoral sangat bervariasi tergantung pada sektor atau industri yang sedang diteliti.

Contoh Statistika Sektoral

Contoh-contoh statistik sektoral meliputi statistik ekonomi, sosial, lingkungan, dan lain-lain. Dalam sektor ekonomi, statistik sektoral dapat mencakup data tentang produksi industri, perdagangan internasional, atau angka pengangguran. Di bidang sosial, statistik sektoral mungkin termasuk data tentang tingkat pendidikan, kesehatan masyarakat, atau tingkat kejahatan dalam suatu wilayah. 

Sedangkan dalam sektor lingkungan, statistik sektoral dapat melibatkan data tentang polusi udara, penggunaan energi terbarukan, atau tingkat deforestasi. Melalui penggunaan statistik sektoral, pemerintah, organisasi non-profit, dan perusahaan dapat membuat keputusan yang lebih baik, mengidentifikasi trend, dan merancang kebijakan yang lebih efektif untuk memajukan sektor-sektor tertentu dalam perekonomian atau dalam masyarakat secara keseluruhan.

Adanya Aplikasi yang Membantu Penelitian Statistika Sektoral

Dengan perkembangan teknologi digital, penelitian menggunakan statistika sektoral semakin terbantu dengan adanya aplikasi khusus seperti e-Data Sektoral. Aplikasi ini merupakan program yang digunakan oleh pemerintah daerah untuk mengelola data secara otomatis. Dengan adanya e-Data Sektoral, pencarian data menjadi lebih efisien karena sistemnya mampu memanggil data yang dibutuhkan dengan cepat, menggantikan proses manual yang memakan waktu.

Aplikasi e-Data Sektoral menjadi alternatif bagi pemerintah daerah dan Organisasi Perangkat Daerah (OPD) untuk meningkatkan efisiensi dalam pencarian data yang sebelumnya memerlukan waktu yang cukup lama. Penggunaan aplikasi ini dapat mempercepat dan menyederhanakan pekerjaan staf dan pimpinan.

Dengan adanya aplikasi e-Data Sektoral, penerapan jenis statistika sektoral menjadi lebih mudah. Meskipun demikian, seperti halnya aplikasi lainnya, e-Data Sektoral memiliki kelebihan dan kekurangan tersendiri. Namun, keberadaannya memastikan bahwa proses administrasi dan analisis data berjalan sesuai rencana dan lebih efisien.

 

Baca Juga:

Software MATLAB Olah Data Skripsi Tesis dan Kegunaannya

Kategori
Jasa Olah Data

Langkah Investigasi Statistika, Pahami 4 Fase di Dalamnya

Langkah investigasi statistika sangat penting untuk dipahami. Investigasi statistika ini tidak boleh dilakukan dengan sembarangan.

Ada setidaknya 4 langkah yang tidak boleh dilewati. Sebelum melakukannya, berikut ini penjelasan penting terkait tahapan-tahapannya.

Langkah Investigasi Statistika yang Sebenarnya

Mungkin beberapa orang masih asing dengan konsep investigasi statistika. Sebenarnya, hal ini sudah cukup umum untuk orang-orang yang mempelajari statistik.

Investigasi statistika sebenarnya adalah proses pengumpulan, analisis, serta interpretasi data untuk membuat keputusan atau menarik kesimpulan terkait pertanyaan atau masalah penelitian tertentu.

Hal ini tentu melibatkan penerapan metode statistik pada data untuk mengidentifikasi pola, trend dan hubungan. Dalam melakukannya, seseorang tidak boleh asal mengambil kesimpulan.

Bahkan, pelaku investigasi statistika ini harus melakukannya sesuai dengan tahapan yang ada. Jika melewati atau langkahnya tertukar, maka hasil dari investigasi ditakutkan tidak tepat.

1. Mengajukan Pertanyaan

Terdapat istilah “malu bertanya sesat di jalan” yang berkembang di masyarakat Indonesia. Hal ini sangat tepat karena pertanyaan bisa sangat penting.

Misalnya dalam melakukan investigasi statistika ini. Mengajukan pertanyaan menjadi tahap awal yang perlu pelaku investigasi lakukan.

Ajukan pertanyaan terkait apa yang ingin diketahui. Pertanyaan tersebut harus jelas dan lebih spesifik, misalnya seperti berapa rata-rata pendapatan masyarakat di suatu daerah atau berapa angka kelahiran bayi di suatu wilayah tertentu.

2. Mengumpulkan Data

Selanjutnya adalah tahap mengumpulkan data. Setelah memilih pertanyaan, maka bisa mengumpulkan data-data juga cukup penting.

Hal ini bisa melibatkan ukuran sampel dan pengumpulan informasi berbagai metode. Misalnya seperti observasi, eksperimen, atau survei. Data yang terkumpul tentu harus relevan dan bisa diandalkan untuk menjawab pertanyaan.

3. Analisis

Berikutnya adalah tahap menganalisa data. Ini berarti menggunakan teknik dan metode statistik yang berbeda untuk mengeksplorasi data, menemukan pola dan hubungan, serta menarik kesimpulan.

Seseorang harus bisa menganalisis data yang ada untuk mendapatkan kesimpulannya. Setelah itu, kesimpulan akan bisa memecahkan suatu kasus.

4. Tafsirkan Hasil

Terakhir adalah tahap menafsirkan. Hasil dari tahapan sebelumnya harus bisa menjawab pertanyaan di awal.

Hasil dapat terjadi dalam bentuk grafik, bagan, ataupun tabel. Hal tersebut bertujuan agar lebih mudah dipahami dan diinterpretasikan.

Itulah tahapan langkah investigasi statistika. Lakukan langkah tersebut secara urut agar hasilnya benar dan sesuai dengan kebutuhan.

Baca Juga:

Kenali Analisis Model GW-PCA (R) Pada Statistik Spasial

Kategori
Jasa Olah Data

Webinar Introduction to Data Visualization With Power BI

Hallo Patra Friend’s!

✨ Patra Statistika proudly present Online Webinar #2 Introduction to Data Visualization With Power BI ! ✨

🗣 : Dian Maharani S.Pd, M.Si.
S2 Matematika Universitas Indonesia
⏰ : 09.00 – selesai
📆 : Sabtu, 22 Juni 2024
🔗 : bit.ly/WebinarPatraPowerBI
HTM Presale 2 : Rp. 25.000,-

Fasilitas yang didapatkan apa aja mintra?
Dengan harga tersebut kamu sudah mendapatkan e-sertifikat, e-modul, dan rekaman zoom lhoo!

Yuk segera daftarkan dirimu sebelum tanggal 08 Juni, karena setelah itu harganya kembali ke normal yaa 🥰

See You! 😍
===========================
📱 08976567867
💻 www.patrastatistika.com
📍 PATRA STATISTIKA Analis Data & Peta GIS
=============================
#olahdata#olahdatastatistik#analisisdata#olahdatacepat#olahdataskripsi#olahdatatesis#olahdataspss#konsultasidata#analisisdata#jasaolahdata#jasaolahdatastatistik#jasaanalisisdata#olahdatajogja#olahdatasemarang#olahdatajakarta#skripsi#tesis#olahdatamurah#onlinewebinar#webinar#patrastatistika#PowerBI#PowerBIData

Kategori
Jasa Olah Data

Memahami Teknik Pengolahan Data Statistika Deskriptif

Teknik pengolahan data statistika deskriptif menjadi hal yang sangat dibutuhkan. Ini menjadi salah satu langkah dalam mengolah data di dalam kehidupan.

Pengolahan data statistika deskriptif merupakan proses untuk menganalisis dan menggambarkan data secara ringkas dan informatif. Tujuannya adalah untuk memberikan pemahaman yang lebih baik tentang pola, variasi, dan karakteristik dari data yang diamati.

Statistik deskriptif merupakan suatu analisis yang paling mendasar. Yuk simak di sini bagaimana cara kerja analisis ini!

Teknik Pengolahan Data Statistika Deskriptif Sebenarnya

Sebelum melihat cara kerjanya, memahami pengertian dari statistika deskriptif menjadi hal yang sangat penting. Dari pengertiannya, mungkin beberapa orang sudah bisa langsung memahaminya.

Statistika sendiri menjadi bidang ilmu yang cukup krusial. Dengan statistika, maka data yang ada bisa diolah sedemikian rupa sehingga mendapatkan hasil yang dicari.

Pemanfaatan statistika ini biasa ditemukan di dunia pendidikan dan dunia kerja dalam berbagai bidang. Jadi memahaminya sangatlah penting.

Jadi, analisis statistik atau statistika deskriptif adalah analisis yang paling dasar dalam menyajikan hasil penelitian. Ini menjadi bagian terpenting bagi peneliti yang memang dekat dengan data.

Secara definisi, statistika deskriptif adalah analisis yang memberikan gambaran umum terkait karakteristik dari variabel yang ada dalam penelitian. Hal ini bisa dilihat dari nilai rata-rata, maximum, sera minimum.

Tidak hanya itu, statistika ini merupakan analisis yang lebih berfokus pada manajemen, klasifikasi dan penyajian data yang ada. Dalam prosesnya, data yang terjadi akan lebih menarik dan mudah dipahami.

Pengguna bisa mendapatkan makna lebih dari data tersebut. Salah satu menyajikan data yang cukup menarik yaitu dengan visualisasi data.

Untuk teknik pengolahannya sendiri terdapat dua istilah populer, yakni ukuran pemusatan dan juga ukuran keragaman. Ukuran pemusatan ini menjadi metode yang paling lazim dalam statistika deskriptif.

Metode pemusatan akan berfokus pada penggambaran kondisi data yang ada di titik pusat. Secara umum, kondisi data jadi bisa terlihat dengan mudah letak pusatnya.

Pada umumnya, pusat data berada di bagian tengah. Meski begitu, ini tidak selalu terjadi dan bisa saja berada di posisi lain.

Selanjutnya ada ukuran keragaman yang merupakan ukuran untuk menyatakan sebaran suatu data. Ukuran keragaman menunjukkan kondisi sebuah data sehingga memungkinkan untuk menganalisis sejauh mana data tersebut tersebar dari ukuran pemusatannya.

Pengukuran pemusatan itu sendiri menggambarkan melalui perhitungan range, kuartil, simpangan kuartil, standar deviasi, dan juga varians.

Jadi, itulah bagaimana teknik pengolahan data statistika deskriptif terjadi. Orang menggunakan teknik ini di berbagai bidang kehidupan dan memang teknik ini sangat bermanfaat

Baca Juga:

Pendekatan Fuzzy Logic dan Perannya dalam Analisis Statistika

Kategori
Jasa Olah Data

Sejarah Perkembangan Statistika dari Tahun Ke Tahun

Sejarah perkembangan statistika dari tahun ke tahun menjadi bahasan menarik untuk diketahui. Statistika sendiri termasuk dalam salah satu jenis ilmu yang sering dipelajari dan paling disukai. Banyak pula pekerjaan yang memerlukan ilmu statistika dalam operasionalnya.

Sejarah Perkembangan Statistika

Pada dasarnya, statistika merupakan bagian dari ilmu matematika. Ilmu ini membahas tentang bagaimana cara pengumpulan, analisis dan penafsiran data. Kata ‘statistika’ sendiri berasa dari Bahasa Inggris yaitu statistics.

Konsep dasar ilmu statistika ini menggunakan asumsi teori probabilitas. Karena statistika menjadi bagian dari ilmu pengetahuan, maka terdapat beberapa istilah asing, seperti probabilitas, populasi dan lain sebagainya.

Ilmu statistika tentunya berbeda dengan statistik. Statistika merupakan ilmu pengetahuan, sedangkan statistik lebih merujuk pada kumpulan angka-angka dalam sebuah grafik, tabel dan diagram.

Perkembangan Statistika dari Tahun ke Tahun

Awalnya, statistika merupakan sebuah ilmu untuk mengumpulkan angka atau data. Pada abad ke-17, statistika deskriptif mulai berkembang. Sama halnya dengan ilmu peluang yang berasal dari meja judi juga muncul.

Ilmu peluang tersebut melandasi berkembangnya statistika induktif pada abad 19 dan abad 20 dengan Karl Pearson sebagai sang pelopor. Perkembangan ini menjadi semakin pesat setelah R.A. Fisher mengenalkan metode Maximum Likelihood di tahun 1922.

Adanya perkembangan teknologi komputer, mendukung berkembangnya metode eksplorasi data dan bootstrap pada tahun 1970. Awalnya, metode ini menjadi bagian dari analisis data tanpa model peluang yang lebih populer dengan sebutan data driven.

Seiring dengan perkembangan tersebut, banyak bidang kehidupan yang mulai menerapkan ilmu statistika dalam kehidupan sehari-hari. Mulai dari bidang industri, ekonomi, sosiologi, pertanian, psikologi dan masih banyak lagi. Contoh penerapan statistika dalam bidang ekonomi adalah ekonometrika. Sedangkan untuk bidang industri adalah metode Quality Control dan metode Six-Sigma.

Perkembangan Statistika Abad Ke-21

Di abad ke-21 metode data mining akan lebih banyak digunakan dalam bidang terapan. Hal ini akan mempengaruhi model pendidikan dan pengajaran statistika di era digital ini.

Penggunaan statistika di Indonesia berawal dengan adanya program pendidikan statistika pada Jurusan Statistika IPB (S1 sejak tahun 1967 dan S2 sejak 1975). Program ini memberikan dampak positif bagi penggunaan statistika sebagai alat bantu analisis. Baik dalam mata kuliah pelayanan pada jurusan lain maupun para lulusan yang sudah tersebar.

Sekarang selain IPB, ada banyak PTN dan PTS yang sudah membuka jurusan statistika sebagai salah satu program belajar mengajarnya.

Itulah perkembangan statistika dari tahun ke tahun. Dari yang awalnya hanya sebuah ilmu untuk mengumpulkan angka dan data, kini menjadi bagian dari ilmu matematika yang akan bermanfaat untuk berbagai bidang kehidupan manusia.

Baca Juga:

Mengenal Tentang Metode Z-Test dalam Ilmu Statistika

Kategori
Jasa Olah Data

Mengasah Pemahaman Anda: Webinar Analisis Deskriptif & Korelasi SPSS

Apakah Anda ingin membuka pintu untuk memahami lebih dalam data Anda? Apakah Anda merasa tertarik untuk menguasai alat yang akan membantu Anda menganalisis dan menginterpretasikan data dengan lebih percaya diri? Jika ya, maka jangan lewatkan kesempatan untuk bergabung dengan webinar kami tentang “Analisis Deskriptif & Korelasi dengan SPSS.”

Apa yang Akan Anda Pelajari?

  1. Analisis Deskriptif yang Mendalam: Pelajari cara menggunakan SPSS untuk merangkum dan menggambarkan data Anda dengan tepat. Dari mean hingga deviasi standar, kami akan membimbing Anda melalui langkah-langkah untuk memahami distribusi data Anda dengan jelas.
  2. Menemukan Pola dan Hubungan: Tidak cukup hanya memahami data Anda secara deskriptif. Kami akan memperkenalkan Anda pada konsep korelasi dan bagaimana menggunakan SPSS untuk menemukan hubungan antara variabel Anda. Dengan pengetahuan ini, Anda dapat menggali lebih dalam untuk memahami faktor-faktor yang mungkin memengaruhi hasil Anda.
  3. Interpretasi yang Tepat: Analisis data bukanlah tujuan akhir. Yang lebih penting adalah dapat menginterpretasikan temuan Anda dengan benar. Kami akan memberi Anda kunci untuk memahami hasil analisis Anda dan menerapkannya dalam konteks yang relevan.

Mengapa Anda Harus Bergabung?

  • Menguasai Keterampilan yang Diminta: Kemampuan analisis data adalah keahlian yang sangat dicari di berbagai bidang industri. Dengan menguasai SPSS, Anda akan membuka pintu untuk berbagai peluang karir.
  • Pendekatan Praktis: Webinar kami didesain untuk memberikan pemahaman yang kokoh dan praktis tentang penggunaan SPSS dalam analisis data. Kami memastikan setiap konsep disajikan dengan cara yang mudah dipahami dan diterapkan.
  • Kesempatan untuk Bertanya: Tim kami akan siap membantu menjawab pertanyaan Anda. Anda tidak hanya akan mendengarkan presentasi, tetapi juga memiliki kesempatan untuk berinteraksi langsung dengan para ahli kami.

Detail Webinar:

  • Tanggal: Sabtu, 25 Mei 2024
  • Waktu: 09.00 WIB – Selesai
  • Pembicara : Muhammad Suryo Sulastomo, S.Si, M.Sc., S1 Statistika & S2 Matematika , Universitas Gadjah Mada
  • Tempat: Online (Anda akan menerima tautan masuk setelah pendaftaran)
  • Biaya: Gratis!
  • Link Pendaftaran: http://bit.ly/WebinarPatra

Jangan lewatkan kesempatan ini untuk meningkatkan pemahaman Anda tentang analisis data dengan menggunakan SPSS. Daftarkan diri Anda sekarang untuk mendapatkan akses eksklusif ke pengetahuan yang akan membawa Anda ke level berikutnya dalam menganalisis dan menginterpretasikan data Anda. Hubungi kami segera untuk mendaftar dan jadilah bagian dari webinar yang informatif ini!