5 Kategori Ringkasan Statistika

Anda memiliki kumpulan data harga rumah di suatu kota. Apa yang bisa Anda ketahui dari data ini? Jika ada teman Anda yang menanyakan, "Apa yang bisa kamu simpulkan dari seluruh data ini?". Kira-kira apa jawaban Anda? Apakah harga rumah disana tergolong murah? Apa tidak ada kesimpulan lain yang bisa diambil?

Ringkasan statistika adalah angka atau gambar yang menunjukkan sifat dari suatu dataset (himpunan data). Gambar grafik seperti histogram, bar chart (diagram batang) ataupun pie chart (diagram lingkar) sebenarnya bisa membantu kita untuk memperlihatkan sifat dari dataset. Tapi angka memudahkan kita untuk mengeksplorasi sifat lain dari dataset.

Artikel ini akan membahas sejumlah ringkasan statistika, seperti Central Tendency, Variability, Korelasi, Distribusi, dan Grafik. Mungkin beberapa istilah tadi belum Anda pahami, ya? Mari kita bahas satu persatu.

#1 Ukuran Central Tendency

Salah satu ringkasan statistika yang paling populer dan biasanya sudah diajarkan di sekolah-sekolah adalah ukuran central tendency, yakni nilai rata-rata, nilai median, dan nilai modus. Central tendency menunjukkan lokasi dimana data paling banyak berada di dalam distribusi. Nilai ini merupakan kecenderungan data untuk berkumpul di suatu nilai tengah.

Baca juga: Mengenal Central Tendency

#2 Ukuran Variability

Apa saja spesies bunga di kota Anda? Anggrek? Mawar? Sedikit saja atau mungkin ada banyak spesies bunga disana? Semakin banyak spesies bunga, berarti semakin beragam tanaman bunga yang terjual di kota Anda, bukan? Keragaman ini dapat ditunjukkan dengan Variabilitas.

Variability atau variabilitas, yakni nilai yang menunjukkan seberapa jauh data menyebar dari titik tengah di dalam distribusi. Jika ukuran variability rendah, maka data cenderung berkumpul di sekitar titik tengah distribusi, dan sebaliknya jika nilainya tinggi maka data menyebar jauh dari titik tengah. Data yang menyebar jauh menentukan seberapa lebar distribusi data.

Baca juga: Mengukur Variabilitas

#3 Ukuran Korelasi

Apakah semakin tinggi seseorang, maka semakin berat tubuhnya? Jika ya, maka tinggi badan dan berat badan adalah variabel-variabel yang saling mempengaruhi. Apabila nilai suatu variabel mempengaruhi nilai pada variabel lain, maka kedua variabel dinyatakan memiliki korelasi. Ukuran korelasi menunjukkan seberapa kuat pengaruh suatu variabel terhadap variabel lainnya.

Baca juga: Menentukan Hubungan Antar Variabel

#4 Bentuk Distribusi

Bentuk suatu distribusi ada dua, yakni simetris dan miring. Distribusi nilai yang simetris lebih disebut sebagai distribusi normal, Gaussian distribution, atau bell curve. Suatu distribusi normal memiliki dua parameter, yakni nilai rata-rata/mean serta standard deviation (standar deviasi). Distribusi normal umum terjadi, misalnya pada data tinggi badan di suatu kelompok orang.

Baca juga: Memahami Kemiringan pada Distribusi

#5 Grafik

Grafik atau chart adalah suatu gambar yang menunjukkan karakteristik atau sifat dari suatu dataset. Ada beberapa macam tipe grafik, misalnya histogram, bar chart, pie chart, box plot, dan scatter plot. Setiap tipe grafik dikhususkan untuk menjadi ringkasan statistika berdasarkan tipe data dari dataset. Histogram lebih sesuai untuk menampilkan sifat dari data kontinu, sedangkan bar chart umum digunakan jika data diskrit yang sedang dianalisis.

Baca juga: Teknik Visualisasi Data

Penulis

Rachmat Wahid Saleh Insani adalah seorang Dosen di Bidang Ilmu Komputer. Ia bergelar Master of Computer Science dari Universitas Gadjah Mada.