Pengertian Statistika Inferensial, Manfaat, Alasan, Prosedur, Metode, dan Teknik Pengujiannya

Table of Contents

Statistika Inferensial

A. Pengertian Statistika Inferensial

Statistika inferensial mencakup semua metode yang berhubungan dengan analisis sebagian data (contoh) atau juga sering disebut dengan sampel untuk kemudian sampai pada peramalan atau penarikan kesimpulan mengenai keseluruhan data induknya(populasi). Dalam statistika inferensial diadakan pendugaan parameter, membuat hipotesis, serta melakukan pengujian hipotesis tersebut sehingga sampai pada kesimpulan yang berlaku umum.

Metode ini disebut juga statistika induktif, karena kesimpulan yang ditarik didasarkan pada informasi dari sebagian data saja. Pengambilan kesimpulan dari statistika inferensial yang hanya didasarkan pada sebagian data saja yang menyebabkan sifat tak pasti, memungkinkan terjadi kesalahan dalam pengambilan keputusan, sehingga pengetahuan mengenai teori peluang mutlak diperlukan dalam melakukan metode-metode statistika inferensial.

Statistika Inferensial Menurut Para Ahli
1. Kolawole (2001), statistik inferensial ialah penghitungan penelitian kuantitatif yang digambarkan sebagai matematika dan logika tentang bagaimana generalisasi dari sampel ke populasi dapat dibuat.
2. Sugiyono (2012), statistik inferensial adalah teknik statistik yang digunakan untuk menganalisis data sampel dan hasilnya diberlakukan untuk populasi yang jelas dan teknik pengambilan jenis sampel dan populasi yang dilakukan secara random.

B. Manfaat Statistik Inferensial

1. Alat untuk menduga populasi, tujuan utama dari penggunaan statistik inferensial adalah untuk menduga nilai populasi. Dengan adanya penggunaan metode ini, tentu kita mengharapkan hasil pengukuran yang akurat dan tepat dan mampu menggambarkan kondisi yang sebenarnya.
2. Metode analisis yang sangat terstruktur, statistik inferensial memiliki formula yang sangat rapi dan terstruktur. Metode yang digunakan teruji secara matematis dan bisa dikatakan sebagai estimator yang tidak bias

C. Alasan Mempergunakan Statistika Inferensial

1. Banyak jurnal tingkat atas tidak akan menerbitkan artikel yang tidak menggunakan statistik inferensial.
2. Statistik inferensial memungkinkan analis untuk menggeneralisasi temuan ke populasi yang lebih besar.
3. Statistik inferensial dapat menentukan tidak hanya apa yang bisa terjadi, tetapi apa yang cenderung terjadi dalam program.
4. Statistik inferensial membantu menilai kekuatan hubungan antara variabel independen (kausal), dan variabel dependen (efek). Itu dapat menilai dampak relatif dari berbagai program.
5. Statistik inferensial hanya dapat digunakan jika ahli statistik memiliki daftar lengkap anggota populasi. Statistik inferensial menarik sampel acak dari populasi ini. Dengan menggunakan rumus yang telah ditetapkan sebelumnya, ahli statistik menentukan bahwa ukuran sampel cukup besar.
6. Statistik inferensial dapat membantu menentukan kekuatan hubungan dalam sampel. Ahli statistik dapat menilai kekuatan dampak variabel independen (masukan program) terhadap hasil (keluaran program). Dalam statistik inferensial, sulit untuk mendapatkan daftar populasi dan/atau mengambil sampel acak.

D. Prosedur Penggunaan Statistik Inferensial

1. Tentukan data populasi yang ingin kita teliti
2. Tentukan jumlah sampel yang representatif terhadap populasi tersebut
3. Pilih analisis yang cocok dengan tujuan dan jenis data yang kita miliki
4. Buat kesimpulan atas hasil analisis tersebut

E. Metode Statistik Inferensial

Ada dua metode utama statistik inferensial. Yaitu;
1. Estimasi Parameter
Estimasi parameter ini seperti mempergunakan mean, median, mode, dan deviasi standar dari suatu populasi berdasarkan perhitungan dari sampel populasi tersebut. Estimasi parameter dapat dilakukan dengan membuat interval kepercayaan (confidence intervals), yaitu rentang nilai di mana parameter populasi sebenarnya cenderung turun.

2. Pengujian Hipotesis
Metode kedua dari statistik inferensial adalah pengujian hipotesis penelitian yang juga dikenal sebagai pengujian signifikansi. Sering kali, ini melibatkan penentuan apakah perbedaan rata-rata dua sampel signifikan secara statistik. Pengujian semacam itu sering digunakan oleh perusahaan farmasi yang ingin mengetahui apakah obat baru lebih efektif dalam memerangi gejala tertentu daripada tidak menggunakan obat sama sekali.

F. Teknik Pengujian Statistika Inferensial

1. Analisis Regresi Linier
Dalam pengujian ini, algoritma linier digunakan untuk memahami hubungan antara dua variabel dari kumpulan data. Salah satu variabel tersebut adalah variabel dependen, sedangkan variabel independen dapat digunakan satu atau lebih. Dalam istilah yang lebih sederhana, kita mencoba memprediksi nilai variabel dependen berdasarkan nilai variabel independen yang tersedia. Ini biasanya direpresentasikan dengan menggunakan diagram pencar, meskipun kita juga dapat menggunakan jenis grafik lain.

2. Analisis Varians
Ini adalah metode statistik lain yang sangat populer dalam ilmu data. Ini digunakan untuk menguji dan menganalisis perbedaan antara dua atau lebih mean dari kumpulan data. Perbedaan signifikan antara rata-rata diperoleh dengan menggunakan tes ini.

3. Analisis Kovarian
Metode ini hanyalah pengembangan dari metode Analisis Varians dan melibatkan penyertaan kovariansi berkelanjutan dalam perhitungan. Kovarian adalah variabel independen yang kontinu, dan digunakan sebagai variabel regresi. Metode ini digunakan secara luas dalam pemodelan statistik, untuk mempelajari perbedaan yang ada antara nilai rata-rata variabel penelitian dependen.

4. Signifikansi Statistik (Uji-T)
Tes yang relatif sederhana dalam statistik inferensial, ini digunakan untuk membandingkan rata-rata dua kelompok dan memahami jika keduanya berbeda satu sama lain. Urutan perbedaan, atau seberapa signifikan perbedaan tersebut dapat diperoleh dari sini.

5. Analisis Korelasi
Analisis korelasi digunakan untuk memahami sejauh mana dua variabel saling bergantung. Kekuatan hubungan apa pun, jika ada, antara dua variabel dapat diperoleh dari ini. Kita dapat memahami apakah variabel memiliki korelasi yang kuat atau yang lemah. Korelasi juga bisa negatif atau positif, tergantung pada variabelnya. Korelasi negatif artinya nilai satu variabel menurun sedangkan nilai variabel lainnya meningkat dan korelasi positif berarti nilai kedua variabel tersebut menurun atau bertambah secara bersamaan.

Dari berbagai sumber

Download