Page 5 - Analisis Statistik Bigdata menggunakan Aplikasi Phyton

BAB I

PENDAHULUAN

1. Peran Statistik di Era Big Data

Di era Big Data saat ini, pengetahuan tentang volume, kecepatan, dan
ragam data (volume, velocity, variety) terus meningkat secara eksponensial,

sehingga peranan statistik menjadi sangat penting dan semakin krusial. Statistik
bukan lagi sekadar alat bantu; melainkan fondasi metodologi yang memastikan

bahwa hasil analisis data yang besar data bersifat valid, dapat dipercaya, serta

bermanfaat. Statistik membantu memastikan bahwa data besar (big data) yang
digunakan memenuhi standar kualitas, diantaranya bebas dari bias, outlier, missing

value, serta memiliki representasi yang memadai terhadap populasi target. Tanpa

pendekatan statistik, mudah sekali membuat kesimpulan yang berpeluang salah dari
data besar (big data) yang belum dibersihkan atau tidak representatif.

Big Data tidak hanya besar jumlahnya, tapi juga sangat bervariasi
(heterogen), bergerak cepat, dan mungkin berasal dari berbagai sumber yang

berbeda (terstruktur, semi-terstruktur, tidak terstruktur). Statistik menyediakan
kerangka untuk:

1) Membuat model yang dapat menangani variabilitas dan heterogenitas data;

2) Mengukur dan mengendalikan ketidakpastian dan varians dalam pengukuran;
3) Mengaplikasikan teknik sampling, resampling, dan inferensi agar hasil analisis

tidak bias.

Pendekatan statistik klasik di era big data perlu digabung dengan algoritma

pembelajaran mesin dan teknik komputasi tinggi. Statistik menyediakan landasan

teoretis dan inferensial, sementara machine learning/teknik komputasi
menyediakan kecepatan dan kapasitas skalabilitas. Statistik juga membantu

mengubah data besar menjadi informasi yang dapat digunakan untuk pengambilan
Keputusan.