Data Science menjadi salah satu bidang yang semakin banyak diminati dalam beberapa tahun terakhir. Banyak perusahaan mulai memanfaatkan data untuk membantu pengambilan keputusan, memahami perilaku pelanggan, hingga memprediksi tren di masa depan. Tidak heran jika profesi seperti Data Analyst, Data Scientist, dan Business Intelligence Analyst semakin banyak dicari.
Namun, banyak pemula yang langsung ingin mempelajari Machine Learning, Artificial Intelligence (AI), atau bahasa pemrograman tanpa memahami konsep dasar yang menjadi fondasi dari bidang tersebut. Salah satu konsep yang sering dianggap sama padahal memiliki makna berbeda adalah statistik dan statistika.
Perbedaan kedua istilah ini mungkin terlihat sederhana, tetapi pemahaman yang tepat dapat membantu seseorang memahami cara data dikumpulkan, dianalisis, dan digunakan untuk menghasilkan informasi yang bermanfaat. Karena itu, sebelum mempelajari Data Science lebih jauh, penting untuk memahami terlebih dahulu apa yang dimaksud dengan statistik dan statistika.
Apa Itu Statistik dan Statistika?
Dalam percakapan sehari-hari, banyak orang menggunakan istilah statistik dan statistika secara bergantian. Padahal, keduanya memiliki arti yang berbeda.
Statistik adalah kumpulan data atau angka yang menggambarkan suatu kondisi tertentu. Misalnya, tingkat pengangguran suatu daerah, rata-rata nilai siswa dalam sebuah kelas, atau jumlah pengunjung sebuah website setiap bulan. Angka-angka tersebut merupakan statistik karena berfungsi sebagai informasi atau hasil pengukuran.
Sementara itu, statistika adalah ilmu yang mempelajari cara mengumpulkan, mengolah, menganalisis, menginterpretasikan, dan menyajikan data sehingga dapat menghasilkan informasi yang berguna.
Secara sederhana, statistik adalah hasilnya, sedangkan statistika adalah ilmunya.
Cara Mudah Memahami Statistik dan Statistika untuk Pemula
Agar lebih mudah dipahami, bayangkan sebuah sekolah ingin mengetahui tingkat kehadiran siswa selama satu semester.
Jumlah kehadiran setiap siswa, rata-rata kehadiran kelas, dan persentase siswa yang hadir merupakan statistik karena berupa data atau angka yang menggambarkan kondisi tertentu.
Sementara proses mengumpulkan data kehadiran, menghitung rata-rata, membuat grafik, hingga menarik kesimpulan dari data tersebut merupakan bagian dari statistika.
Dengan kata lain, statistika membantu kita mengubah data mentah menjadi informasi yang dapat digunakan untuk mengambil keputusan.
Konsep inilah yang menjadi salah satu fondasi utama dalam Data Science. Sebelum membangun model Machine Learning atau membuat prediksi menggunakan data, seorang praktisi data perlu memahami bagaimana data tersebut dikumpulkan dan dianalisis dengan benar.
Konsep Dasar Statistik dan Statistika yang Perlu Dipahami
Sebelum mempelajari berbagai tools dan teknologi Data Science, ada beberapa konsep dasar yang perlu dipahami terlebih dahulu.
1. Data Adalah Fondasi Utama
Baik statistik maupun statistika sama-sama berhubungan dengan data. Tanpa data, proses analisis tidak dapat dilakukan.
Oleh karena itu, kualitas data menjadi faktor yang sangat penting. Data yang tidak lengkap, tidak akurat, atau tidak relevan dapat menghasilkan kesimpulan yang kurang tepat.
Dalam dunia Data Science, kemampuan memahami dan mengelola data sering kali sama pentingnya dengan kemampuan menggunakan tools atau bahasa pemrograman.
2. Statistika Membantu Mengambil Keputusan
Banyak orang menganggap statistika hanya berkaitan dengan angka dan rumus. Padahal, tujuan utama statistika adalah membantu proses pengambilan keputusan berdasarkan data.
Contohnya, perusahaan dapat menggunakan statistika untuk memahami perilaku pelanggan, mengevaluasi performa bisnis, atau menentukan strategi pemasaran yang lebih efektif.
Karena itu, statistika tidak hanya digunakan oleh akademisi, tetapi juga oleh berbagai industri dan organisasi.
3. Banyak Bidang Tercipta Berdasarkan Statistika
Machine Learning, Artificial Intelligence, Data Science dan berbagai bidang lain sebenarnya memiliki hubungan yang erat dengan statistika.
Banyak algoritma Machine Learning menggunakan konsep probabilitas, distribusi data, hingga pengujian statistik untuk menghasilkan prediksi yang lebih akurat.
Inilah alasan mengapa pemahaman statistika sering dianggap sebagai salah satu fondasi penting bagi siapa saja yang ingin berkarier di bidang data.
4. Statistika Bukan Sekadar Menghitung Angka
Kesalahan yang sering terjadi adalah menganggap statistika hanya berisi perhitungan matematis.
Padahal, statistika juga mencakup proses memahami pola, menginterpretasikan hasil analisis, serta mengubah data menjadi informasi yang dapat digunakan untuk memecahkan masalah nyata.
Kemampuan berpikir analitis sering kali lebih penting dibanding sekadar menghafal rumus.
Mengapa Statistika Penting dalam Data Science?
Ketika mulai mempelajari Data Science, banyak pemula lebih tertarik mempelajari tools seperti Python, R, SQL, atau berbagai platform Machine Learning. Meskipun tools tersebut penting, pemahaman statistika tetap menjadi salah satu fondasi utama yang tidak boleh diabaikan.
1. Membantu Memahami Data dengan Lebih Baik
Sebelum membuat model atau visualisasi, seorang praktisi data perlu memahami karakteristik data yang digunakan. Statistika membantu mengidentifikasi pola, tren, distribusi data, serta berbagai informasi penting lainnya yang dapat mempengaruhi hasil analisis.
2. Membantu Mengevaluasi Hasil Analisis
Dalam Data Science, tidak semua hasil analisis dapat langsung dipercaya begitu saja. Konsep statistika membantu menentukan apakah suatu pola benar-benar signifikan atau hanya muncul secara kebetulan.
3. Menjadi Dasar Banyak Algoritma Machine Learning
Berbagai algoritma Machine Learning memiliki hubungan erat dengan konsep statistika dan probabilitas. Maka dari itu, pemahaman dasar statistika dapat membantu seseorang lebih mudah memahami cara kerja model prediktif yang digunakan dalam Data Science.
4. Membantu Pengambilan Keputusan Berbasis Data
Salah satu tujuan utama Data Science adalah menghasilkan insight yang dapat digunakan untuk mengambil keputusan. Statistika membantu memastikan bahwa keputusan tersebut didasarkan pada analisis yang lebih objektif dan terukur.
Mitos tentang Belajar Statistika
Saat mulai mempelajari Data Science, banyak pemula merasa khawatir ketika mendengar istilah statistika. Sebagian menganggap statistika terlalu sulit, sementara yang lain merasa harus menguasai matematika tingkat tinggi terlebih dahulu.
Padahal, tidak semua anggapan tersebut benar. Berikut beberapa miskonsepsi yang cukup sering ditemui.
- “Harus Jago Matematika untuk Belajar Statistika”
Kemampuan matematika dasar memang membantu, tetapi Anda tidak harus menjadi ahli matematika untuk memahami konsep statistika. Banyak konsep statistika modern lebih menekankan pemahaman terhadap data dan interpretasi hasil dibanding perhitungan manual yang rumit.
- “Statistika Hanya Berguna untuk Penelitian”
Meskipun sering digunakan dalam penelitian akademik, statistika juga banyak diterapkan dalam dunia bisnis, pemasaran, keuangan, kesehatan, hingga teknologi. Hampir semua organisasi yang menggunakan data dalam pengambilan keputusan memanfaatkan konsep statistika.
- “Belajar Data Science Bisa Langsung ke Machine Learning”
Banyak pemula ingin langsung mempelajari Machine Learning karena terlihat lebih menarik. Namun, tanpa pemahaman dasar mengenai statistika dan data, proses belajar sering kali menjadi lebih sulit karena tidak memahami konsep yang mendasari cara kerja model tersebut.
- “Semua Analisis Bisa Dilakukan oleh Tools atau AI”
Saat ini tersedia banyak tools atau AI yang dapat membantu melakukan analisis data secara otomatis. Namun, tools tersebut faktanya belum dapat menggantikan sepenuhnya pemahaman pengguna terhadap data dan hasil analisis. Tanpa pemahaman dasar statistika, seseorang bisa saja salah menginterpretasikan hasil yang diperoleh dari hasil tools maupun AI.
Langkah Belajar Statistika untuk Pemula
Jika Anda tertarik mempelajari Data Science, berikut beberapa langkah yang dapat membantu membangun fondasi yang lebih kuat:
- Memahami perbedaan statistik dan statistika.
- Mempelajari konsep dasar data dan jenis-jenis data.
- Belajar ukuran pemusatan data seperti mean, median, dan modus.
- Memahami konsep distribusi data dan probabilitas dasar.
- Mulai mengenal tools analisis data seperti Excel, R, atau Python.
- Berlatih menggunakan dataset sederhana untuk memahami proses analisis data secara langsung.
Belajar secara bertahap biasanya jauh lebih efektif dibanding langsung mencoba algoritma Machine Learning yang kompleks tanpa memahami fondasi dasarnya.
Mulai Bangun Fondasi Data Science dengan Bahasa R
Banyak orang tertarik masuk ke dunia Data Science karena melihat besarnya peluang karier di bidang ini. Namun, tidak sedikit yang akhirnya merasa bingung karena langsung mencoba mempelajari Machine Learning atau Artificial Intelligence tanpa memiliki pemahaman dasar mengenai pengolahan data dan analisis statistik.
Jika Anda ingin membangun fondasi Data Science secara lebih terstruktur, Kursus Bahasa R untuk Data Science dari ITBOX dapat menjadi salah satu langkah awal yang tepat.
Mini course kategori Data Science ini dirancang khusus untuk pemula yang ingin mempelajari pengolahan dan analisis data menggunakan bahasa pemrograman R. Hingga saat ini, program tersebut telah diikuti oleh lebih dari 1.100 peserta dengan rating bintang lima.
Materi pembelajaran disusun secara bertahap, mulai dari pengenalan dasar bahasa R, pengolahan vektor, matriks, dan data frame, hingga teknik membersihkan dan mempersiapkan data sebelum masuk ke proses Machine Learning.
Peserta juga akan mempelajari berbagai model prediktif sederhana seperti Logistic Regression, k-NN, Support Vector Machine (SVM), dan Decision Tree. Selain itu, materi mencakup teknik klasterisasi menggunakan k-Means, analisis Time Series, evaluasi model, hingga cara menangani data yang tidak seimbang (imbalanced data).
Kelas ini dibimbing oleh William, seorang Senior Business Analytics dan Data Scientist di salah satu bank swasta terbesar yang telah berpengalaman lebih dari 10 tahun di bidang data. Seluruh materi disampaikan menggunakan bahasa Indonesia yang mudah dipahami sehingga lebih ramah bagi peserta yang baru mulai belajar.
Selain materi utama, peserta mendapatkan akses video pembelajaran seumur hidup, modul berbahasa Indonesia, lab dan aplikasi pendukung, forum diskusi, sesi konsultasi bulanan, serta sertifikat penyelesaian yang dapat digunakan untuk memperkuat CV maupun profil LinkedIn.
Dengan biaya Rp359.200 untuk akses permanen, peserta dapat belajar secara fleksibel sesuai ritme masing-masing dan mengakses materi kapan saja melalui platform ITBOX.
FAQ Seputar Statistik dan Statistika
1. Apa perbedaan statistik dan statistika?
Statistik adalah data atau informasi berbentuk angka yang menggambarkan suatu kondisi, sedangkan statistika adalah ilmu yang mempelajari cara mengumpulkan, mengolah, menganalisis, dan menginterpretasikan data.
2. Apakah statistika penting untuk belajar Data Science?
Ya. Statistika merupakan salah satu fondasi utama dalam Data Science karena banyak konsep analisis data dan Machine Learning dibangun di atas prinsip-prinsip statistika.
3. Apakah harus menguasai matematika tingkat tinggi untuk belajar statistika?
Tidak. Pemahaman matematika dasar umumnya sudah cukup untuk mulai mempelajari konsep statistika dan analisis data.
4. Bahasa pemrograman apa yang sering digunakan dalam Data Science?
Beberapa bahasa yang populer digunakan adalah R dan Python karena memiliki banyak library yang mendukung analisis data dan Machine Learning.
5. Apakah belajar statistika dapat membantu karier di bidang teknologi?
Ya. Pemahaman statistika dapat membantu seseorang lebih mudah memahami Data Science, Machine Learning, Business Analytics, dan berbagai bidang yang berhubungan dengan data.
