Analisis data adalah proses mengubah data mentah menjadi informasi yang dapat dimanfaatkan. Di masa kini, data memiliki peranan penting dalam pengambilan keputusan. Namun, data mentah tidak dapat langsung digunakan karena belum memberikan informasi yang jelas, sehingga perlu melalui tahap pengolahan terlebih dahulu.
Dalam ilmu statistika, terdapat dua jenis utama analisis data. Analisis deskriptif digunakan untuk menggambarkan dan memahami karakteristik data yang dimiliki, sedangkan analisis inferensial merupakan analisis tingkat lanjut yang berfokus pada pengujian hipotesis serta penarikan kesimpulan dari data sampel.
Biasanya, analisis deskriptif dilakukan terlebih dahulu agar peneliti dapat mengenal pola dan karakteristik data. Jika hasilnya belum cukup menjawab pertanyaan penelitian, barulah digunakan analisis inferensial sebagai tahap lanjutan. Berdasarkan metode pengolahannya, analisis inferensial terbagi menjadi statistika parametrik dan nonparametrik.
Statistik parametrik merupakan metode analisis data dalam bidang statistika yang hanya dapat diterapkan apabila data memenuhi sejumlah asumsi tertentu. Salah satu asumsi utama yang harus dipenuhi adalah bahwa data memiliki distribusi normal, atau dengan kata lain, data tersebut harus tersebar secara merata mengikuti pola sebaran normal.
Syarat Penggunaan Statistik Parametrik
Syarat Penggunaan Statistik Parametrik perlu diperhatikan sebelum memilih metode analisis yang tepat, karena tidak semua jenis data dapat dianalisis menggunakan pendekatan ini. Dengan memperhatikan syarat penggunaan statistik parametrik, maka analisis yang dilakukan akan menghasilkan kesimpulan yang lebih akurat dan dapat dipertanggungjawabkan.
Statistik parametrik hanya dapat diterapkan jika data memenuhi beberapa ketentuan tertentu agar hasil analisisnya valid. Adapun syarat penggunaan statistik parametrik yang harus diperhatikan antara lain:
- Populasi tempat pengambilan sampel harus memiliki distribusi normal.
- Sampel yang digunakan harus memiliki variansi atau ragam yang sama.
- Data yang dianalisis harus berada pada skala interval atau rasio.
- Pengambilan sampel dilakukan secara acak (random sampling).
Perbedaan Statistik Parametrik dan Statistik Non-Parametrik
Dalam statistika, uji statistik digunakan untuk menarik kesimpulan dari sampel terhadap populasi. Secara umum, terdapat dua jenis uji, yaitu parametrik dan non-parametrik.
Statistik parametrik digunakan jika data memenuhi asumsi tertentu, seperti berdistribusi normal dan berskala interval atau rasio. Contohnya adalah uji t (Student T-Test) yang membandingkan rata-rata dua kelompok. Uji ini bersifat lebih akurat karena didasarkan pada informasi lengkap mengenai populasi.
Sebaliknya, statistik non-parametrik tidak bergantung pada asumsi distribusi populasi dan sering disebut uji bebas distribusi. Uji ini digunakan untuk data berskala ordinal atau nominal, serta ketika parameter populasi tidak diketahui. Contohnya adalah uji Mann-Whitney-Wilcoxon.
Kelebihan statistik parametrik terletak pada akurasinya yang tinggi ketika asumsi terpenuhi, sedangkan non-parametrik lebih fleksibel karena tidak memerlukan normalitas dan cocok untuk data kualitatif. Berikut perbedaan statistik parametrik dan statistik non-parametrik secara ringkas:
- Penerapan: Parametrik untuk variabel numerik; non-parametrik untuk variabel dan atribut.
- Ukuran tendensi sentral: Parametrik menggunakan mean; non-parametrik menggunakan median.
- Informasi populasi: Parametrik memiliki informasi lengkap; non-parametrik tidak.
- Korelasi: Parametrik memakai Pearson; non-parametrik memakai Spearman.
- Skala pengukuran: Parametrik pada interval/rasio; non-parametrik pada nominal/ordinal.
Dengan memahami perbedaan statistik parametrik dan statistik non-parametrik, peneliti dapat memilih metode analisis yang paling sesuai dengan jenis dan karakteristik datanya.
Kesimpulan
Analisis data memiliki peran penting dalam mengubah data mentah menjadi informasi yang berguna untuk pengambilan keputusan. Dalam statistika, terdapat dua jenis analisis utama, yaitu analisis deskriptif untuk menggambarkan data dan analisis inferensial untuk menarik kesimpulan serta menguji hipotesis. Analisis inferensial sendiri terbagi menjadi statistik parametrik dan non-parametrik.
Statistik parametrik digunakan jika data memenuhi asumsi tertentu, seperti berdistribusi normal, memiliki variansi yang sama, serta berada pada skala interval atau rasio. Sebaliknya, statistik non-parametrik digunakan ketika data tidak memenuhi asumsi tersebut atau berskala ordinal maupun nominal.
Dengan memahami perbedaan keduanya, peneliti dapat menentukan metode analisis yang paling tepat berdasarkan karakteristik data yang dimiliki. Pemilihan metode yang sesuai akan menghasilkan kesimpulan yang lebih akurat, valid, dan dapat dipertanggungjawabkan dalam proses penelitian.
