Statistik Inferensial: Pengertian, Metode, Contoh Analisis

6 min read

Statistik Inferensial adalah?✔️ Berikut Pengertian✔️ Contoh Analisis dan perbedaan statistik deskriptif dan statistik Inferensial✔️

Setiap pengujian statistika tentunya menggunakan metode metode khusus yang digunakan, selain karena mengikuti alur proses penelitian yang dibutuhkan, tentunya juga untuk mempermudah kita dalam penarikan sebuah kesimpulan.

Diantara beberapa metodologi dalam statistika yang umum digunakan adalah statistik inferensial. Lalu apa sebenarnya statistik inferensial itu? apa saja keunggulannya? dan bagaimana cara pengujiannya?

Berikut wikistatistika akan paparkan secara detail apa saja fundamental dan bagaimana implementasi statistika inferensial sehingga mampu melakukan penelitian guna mengambil kesimpulan yang akurat.

Pengertian Statistik Inferensial

statistik inferensial adalah

Menurut Nuryadi et al,2017, pengertian statistik inferensial adalah metode perhitungan statistik yang digunakan untuk menganalisis data sampel yang hasilnya akan digeneralisasikan pada populasi tempat sampel tersebut diambil.

Dalam statistika inferensial, penarikan suatu kesimpulan dilakukan setelah dilakukan pengolahan data yang diperoleh dari sampel. Statistik inferensial juga seringkali dikenal dengan istilah Statistika Induktif.

Kemudian menurut Hasan (2003), statistik inferensial adalah sebuah perhitungan statistik yang berhubungan dengan praduga hipotesis. Jadi ini sering digunakan pada pengujian metodologi penelitian variabel tertentu.

Sederhananya, metode analisis pada statistik inferensial menggunakan pengukuran dari sampel subjek dalam percobaan untuk membandingkan kelompok perlakuan dan membuat generalisasi tentang populasi subjek yang lebih besar.

Lalu apa bedanya dengan statistik yang biasa kita gunakan disini ada titik berat dalam pengujian hipotesis. Sehingga ada variabel tertentu yang harus dihitung kembali menggunakan konstanta penyeimbang.

Hasil analisis dari sebuah hipotesis memang harus dilakukan pengujian untuk menilai keakuratannya. Sehingga kita tidak asal menghitung statistik dari data lapangan karena belum tentu sesuai fakta.

Bisa saja terjadi kecondongan karena faktor tertentu sehingga ada perubahan pengambilan nilai. Hal seperti ini harus dipertimbangkan sehingga kita mampu mengambil data paling faktual.

Paling sering metodologi tersebut digunakan dalam sensus penduduk atau terkait penelitian kependudukan. Dimana banyak faktor penentu yang bisa membuat sebuah pengambilan data menjadi kurang faktual.

Analisis Statistik Inferensial

Ada empat fundamental penting yang harus dipakai apabila kita ingin menggunakan statistika inferensial. Berikut ini akan kami jelaskan apa saja sehingga Anda dapat melakukan perhitungan secara benar.

1. Penentuan data

Kita harus menentukan data seperti apa yang akan digunakan dalam pengambilan sampel. Misalnya dalam kasus pendataan penduduk dengan gaji dengan jumlah antara satu sampai tiga juta.

Jadi datanya memang harus ditentukan secara spesifik untuk mengurangi variabel pembeda. Jika kita mengambil secara sembarang terkait pendataan tersebut maka nantinya akan banyak terjadi kecondongan berbeda.

2. Penentuan sampel

Penentuan atau kontrol sampel juga harus dilakukan agar nantinya memberikan hasil berkualitas. Misalnya dari kasus tadi pendataan penduduk dengan penghasilan antara satu sampai tiga juta.

Pastikan hanya mereka dengan nominal konsisten dimasukkan sebagai sampling. Jika ada orang dengan pendapatan tidak tentu kita bisa mencoretnya karena menambah variabel tidak berguna.

3. Penentuan metode analisis

Setelah data dan kontrol sampling dilakukan sekarang kita tentukan pendekatan metode analisisnya. Ada banyak variasi yang dapat digunakan untuk melakukan pengolahan data kependudukan.

4. Hasil analisis

Setelah pengolahan datanya selesai maka kita bisa mendapatkan hasil analisis sesuai fakta lapangan. Ini adalah akhir dari metode penelitian menggunakan pendekatan statistika inferensial.

5. Kesimpulan (opsional)

Ini opsional namun jika tujuannya adalah penelitian publik maka bisa kita tambahkan kesimpulan. Dari semua pengambilan datanya apa perolehan kesimpulan berdasarkan tujuan dan hipotesis penelitiannya.

Kelima aspek tersebut merupakan fundamental utama yang bisa kita jadikan acuan dalam meneliti sebuah hipotesis. Jadi ini memang bukan sembarangan perhitungan data dari individu saja guna melakukan pengujian.

Ruang Lingkup Statistika Inferensial

statistik inferensial

Statistika inferensial merupakan sebuah statistik yang mengacu pada tahapan dan tujuan hasilnya. Sehingga kita bisa menganalisis ruang lingkupnya berdasarkan beberapa tujuan spesifik seperti.

a. Melakukan Generalisasi

Tujuan dari adanya penelitian secara inferensial adalah mengetahui seperti apa kondisi umum pada populasi tertentu. Sehingga kita dapat lebih mudah dalam pengelompokan sampel besar.

Jika seorang peneliti mampu melakukan generalisasi tentunya menjadi mudah menemukan kesimpulan pada kondisi tertentu. Namun perlu diketahui bahwa generalisasi ini sifatnya terbatas.

Sehingga tidak semua pendekatan penelitian boleh kita lakukan generalisasi untuk mendapatkan hasil. Kekurangan dari generalisasi adalah keakuratan faktual tentu akan menjadi turun.

b. Menarik Kesimpulan

Berdasarkan generalisasi yang dilakukan kita akan lebih mudah menarik kesimpulan pada kondisi populasinya. Ini memungkinkan penelitian secara umum dilakukan tanpa pengamatan spesifik.

Biasanya hal seperti ini diinginkan ketika memang rentan pengambilan datanya tidak terlalu krusial. Sehingga kita hanya butuh hipotesis pada keadaan sebenarnya dari lingkup populasi.

Dari dua fundamental tersebut kita bisa mengetahui ruang lingkup penelitian menggunakan statistika inferensial. Jadi ini berguna untuk menyederhanakan sebuah tindakan pengujian atau pengambilan sampel.

Metode Statistik Inferensial

Terdapat dua jenis metode analisis statistik yang digunakan dalam statistika inferensial yaitu berdasarkan keputusan pengambilan masalah serta berdasarkan pada jumlah variabel yang digunakan.

Berdasarkan keputusan pengambilan masalah statistik inferensial terbagi menjadi dua yakni statistik parametrik dan juga statistik non parametrik.

Sedangkan berdasarkan jumlah variabel, statistik inferensial terbagi atas analisis univariat dan analisis multivariat. Detail penjelasannya bisa anda simak dibawah ini.

a. Statitistik Parametrik

Statistik parametrik merupakan metode statistika yang mengharuskan beberapa syarat terpenuhi pada parameter populasi. Misalny seperti data berskala interval ataupun rasio, pengambilan sampel harus dilakukan secara random, sampel data yang digunakan harus memenuhi distribusi normal, dan juga setiap data yang digunakan harus memiliki varians yang homogen.

b. Statistik Non Parametrik

Berbanding terbalik dengan sebelumnya, maksud dari statistik nonparametrik adalah metode statistika yang parameter populasinya tidak perlu memenuhi syarat syarat khusus seperti yang ada pada statistik parametrik.

Statistik non parametrik bersifat bebas sebaran dan lebih sering menggunakan skala nominal serta ordinal yang secara umum memang tidak harus memiliki distribusi normal.

c. Statistik Univariat

Statistik Univariat merupakan metode analisis data terhadap suatu variabel secara mandiri, tiap tiap variabel penelitian yang ada dianalisis tanpa dikaitkan dengan variabel lainnya.

d. Statistik Multivariat

Statistik Multivariat merupakan metode analisis data yang digunakan untuk meneliti perilaku dan hubungan antar dua atau lebih variabel penelitian. Terdapat hubungan yang berbeda dalam data pada analisis multivariat yakni ketergantungan berhubungan dengan situasi sebab-akibat antar variabel.

Fungsi Statistika Inferensial

Ada beberapa fungsi utama penggunaan statistika inferensial dalam kehidupan sehari-hari. Berikut ini akan kami jelaskan apa saja sehingga Anda dapat lebih memahami sebelum menerapkannya sendiri.

1.      Menentukan garis besar kondisi populasi

Jika kita menggunakan statistika deskriptif tentu tidak bisa melihat garis besar tingkah laku populasi secara eksplisit. Oleh karena itu kita perlu pendekatan lebih spesifik seperti inferensial.

2.      Membuat prediksi

Metode pendekatan ini juga dapat digunakan untuk membuat sebuah prediksi pada populasi tertentu. Misalnya bagaimana daya beli masyarakat tingkat A pada produk X di tahun tertentu.

3.      Menguji prediksi atau hipotesis

Jika sudah mengeluarkan prediksi atau hipotesis maka kita harus bisa mengujinya secara matematis. Pendekatan ini penting untuk mengontrol seberapa jauh error persen dari hipotesisnya.

4.      Menentukan karakteristik populasi

Berdasarkan pengujian hipotesis akhirnya kita bisa menentukan seperti apa karakteristik populasi datanya. Jadi menghubungkan antara satu variabel dengan lainnya menjadi lebih mudah.

5.      Menarik kesimpulan penelitian

Dalam sebuah pengamatan tentu kita harus menarik kesimpulan berdasarkan pengambilan data. Jika koreksi sudah dilakukan tentu saja kesimpulan ini dapat memberikan hasil akurat.

Dengan mengetahui kelima fungsi tadi maka kita sekarang bisa tahu seperti apa pentingnya penggunaan pendekatan inferensial. Jadi peneliti dapat menguji lebih dalam guna mengurangi error persen penelitiannya.

Contoh Penyajian Data Statistika Inferensial

Ada beberapa contoh penyajian data statistika inferensial yang dapat kita jadikan sebagai acuan. Berikut ini akan kami jelaskan mulai dari pengujian hipotesis sampai analisis regresi sebagai acuannya.

1.      Hypothesis Testing

Ini berfungsi untuk membuktikan sebuah kebenaran dari praduga awal seorang peneliti. Misalnya bagaimana kemampuan daya beli masyarakat dengan pendapatan antara satu sampai tiga juta.

2.      Confidence Interval

Tingkat kepercayaan merupakan sebuah pengukuran yang digunakan untuk melihat seberapa akurat pengambilan sampel. Apakah memang sampel tersebut mewakili populasi atau tidak.

3.      Linear Regression Analysis

Secara umum analisis regresi adalah sebuah pengukuran untuk mengetahui penyebab variabel tertentu. Tidak mungkin ada variabel A jika tidak ada pemicu menghasilkan hal tersebut.

Linear regresi artinya penyebabnya masih berhubungan dengan kondisi dari variabel A tadi. Banyak orang mengatakan ini adalah faktor internal yang mempengaruhi sebuah variabel agar menjadi A.

4.      Logistic Regression Analysis

Logistik regresi lebih mengacu pada faktor eksternal yang terjadi pada sebuah variabel sehingga menghasilkan A. Misalnya bagaimana pengaruh lingkungan pada pendapatan seseorang.

Jadi para pengamatan dapat menggunakan acuan lebih jauh namun masih relevan pada variabelnya. Kita tentu saja dapat menarik kesimpulan lebih detail jika menggunakan kedua analisis regresi tadi.

Mengacu pada contoh penyajian tadi tentu sekarang Anda bisa membayangkan sendiri seperti apa penggunaannya. Paling umum memang statistik inferensial digunakan untuk melihat pengaruh sosial.

Alasannya sederhana minimalisasi faktor dengan kontrol sampling menjadi acuan penting mendapatkan keakuratan pengambilan datanya. Sehingga kesimpulan penelitiannya nanti menjadi jauh lebih akurat.

Contoh Statistika Inferensial

contoh statistik inferensial

Dibawah ini terdapat dua buah contoh soal statistika inferensial dalam kehidupan sehari hari yang bisa anda gunakan sebagai acuan tambahan dalam memahami materi ini.

Contoh 1:
Nilai rata-rata dari 100 pelajar di negara tertentu diketahui. Dengan menggunakan informasi sampel ini nilai rata-rata siswa di negara tersebut dapat didekati dengan menggunakan statistik inferensial.

Contoh 2:
Misalkan seorang pelatih sepak bola ingin mengetahui berapa banyak rata-rata dari pemainnya yang dapat berlari memutari lapangan tanpa henti. Sampel dari beberapa pemain tersebut akan diminta untuk melakukan perhitungan rata- ratanya.

Statistik inferensial akan menggunakan data ini untuk membuat kesimpulan mengenai rata-rata berapa banyak pemain dapat berlari memutari lapangan tanpa jeda istirahat.

Perbedaan Statistik Deskriptif dan Statistik Inferensial

Perbedaan statistik deskriptif dan statistik inferensial yang utama terletak pada proses penarikan kesimpulan. Jika pada statistik deskriptif tidak ada proses generalisasi (penarikan kesimpulan), pada statistika inferensial membutuhkan generalisasi data populasi tempat sampel diambil.

Lebih jelasnya silahkan teman teman lihat tabel mengenai perbedaan statistik deskriptif dan statistik inferensial secara lengkap dibawah ini.

Statistik Inferensial Statistik Deskriptif
Statistik Inferensial digunakan untuk membuat kesimpulan tentang populasi dengan menggunakan alat analisis pada data sampel. Statistik deskriptif digunakan untuk mengukur karakteristik data.
Pengujian hipotesis dan analisis regresi merupakan alat analisis yang digunakan dalam pengujian. Alat pengujian yang digunakan adalah ukuran tendensi sentral dan ukuran dispersi.
Fungsi statistik inferensial adalah untuk membuat kesimpulan tentang populasi yang tidak diketahui Fungsi statistika deskriptif adalah untuk menggambarkan karakteristik sampel atau populasi yang diketahui.
Ukuran statistik inferensial yang biasanya digunakan adalah uji-t, uji z, regresi linier, dll. Ukuran statistik deskriptif yang umum digunakan adalah varians, rentang, mean, median, modus dll.
Jangan Lewatkan Materi Pembelajaran Lainnya :
Pengertian Implikasi dan Contohnya Pengertian Analisis dan Contohnya
Pengertian Sistem dan Contohnya Pengertian Data dan Contohnya

Demikianlah serangkaian materi mengenai apa itu statistika inferensial dan semua yang terkait dengannya. Semoga apa yang kami ulas diatas dapat memberikan refrensi belajar untuk teman teman yang memang belum memahaminya dengan sempurna. Salam sukses selalu!

5/5 - (1 vote)

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *