Inferensial: Definisi, Statistik Inferensial, Contoh

Apakah Anda tahu apa itu arti dari inferensial? Menuru Kamus Besar Bahasa Indonesia (KBBI), definisi inferensial adalah dapat disimpulkan.

Dalam konteks penelitian, inferensial bisa didefinisikan sebagai proses pengambilan kesimpulan dari data yang telah dikumpulkan dalam sebuah studi.

Adapun tujuan dari proses inferensial yaitu untuk menggeneralisasi temuan dari sampel ke populasi yang lebih besar, atau untuk menyimpulkan hubungan antara variabel penelitian.

Inferensial ini pun tentu saja berkaitan erat dengan data statistik. Kalau begitu, apa yang dimaksud dengan statistik inferensial?

Apa Itu Statistik Inferensial?

Statistik inferensial dapat membantu Anda mengambil kesimpulan dan membuat prediksi berdasarkan data yang ada.

Ketika Anda telah mengumpulkan data dari suatu sampel, Anda dapat menggunakan statistik inferensial untuk memahami populasi yang lebih besar dari sumber sampel tersebut diambil.

Mengutip laman Scribbr, statistik inferensial memiliki dua peran utama, yakni:

• Membuat perkiraan tentang populasi
• Menguji hipotesis untuk menarik kesimpulan tentang populasi

Baca juga: Homogenitas: Pengertian hingga Contoh pada Penelitian

Perbedaan Statistik Deskriptif dengan Statistik Inferensial

Statistik deskriptis memungkinkan Anda mendeskripsikan kumpulan data, sedangkan statistik inferensial memungkinkan Anda membuat kesimpulan berdasarkan kumpulan data.

Statistik Deskriptif

Dengan menggunakan statistik deskriptif, Anda dapat melaporkan karakteristik data berupa:

• Distribusinya terkait frekuensi setiap nilai
• Kecenderungan sentral terkait nilai rata-rata
• Variabilitasnya terkait seberapa tersebarnya nilai-nilai tersebut

Dalam statistik deskriptif, tidak ada ketidakpastian, statistik menggambarkan secara tepat data yang Anda kumpulkan.

Jika Anda mengumpulkan data dari seluruh populasi, Anda dapat langsung membandingkan statistik deskriptif ini dengan statistik dari populasi lain.

Statistik Inferensial

Sering kali, Anda hanya dapat memperoleh data dari sampel, karena terlalu sulit untuk mengumpulkan data dari seluruh populasi yang Anda minati.

Meskipun statistik deskriptif hanya dapat merangkum karakteristik sampel, statistik inferensial menggunakan sampel Anda untuk membuat dugaan yang masuk akal tentang populasi yang lebih besar.

Dengan statistik inferensial, penting untuk menggunakan metode pengambilan sampel acak dan tidak memihak. Jika sampel Anda tidak mewakili populasi, Anda tidak dapat membuat kesimpulan statistik yang valid atau menggeneralisasi.

Baca juga: Generalisasi: Definisi serta Contohnya pada Penelitian

Peluang Kesalahan Pengambilan Sampel dalam Statistik Inferensial

Akibat ukuran sampel selalu lebih kecil dari ukuran populasi, sebagian populasi tidak tercakup dalam data sampel.

Hal ini menciptakan kesalahan pengambilan sampel, yaitu perbedaan antara nilai populasi sebenarnya (disebut parameter) dan nilai sampel yang diukur (disebut statistik).

Kesalahan pengambilan sampel muncul setiap kali Anda menggunakan sampel, meskipun sampel Anda acak dan tidak bias.

Oleh karena itu, selalu ada ketidakpastian dalam statistik inferensial. Namun, penggunaan metode pengambilan sampel probabilitas mengurangi ketidakpastian ini.

Baca juga: Grafik: Pengertian, Ketentuan Membuat Grafik, Manfaat

Contoh Inferensial dalam Penelitian

Berikut ini contoh terkait inferensial dalam penelitian pasar tentang minat masyarakat menggunakan smartwatch di Indonesia.

Situasi Penelitian

Sebuah perusahaan teknologi ingin mengetahui minat masyarakat di Indonesia terhadap penggunaan smartwatch. Mereka ingin memahami sejauh mana masyarakat tertarik untuk membeli dan menggunakan smartwatch serta faktor-faktor yang mempengaruhi minat tersebut.

Langkah Penelitian

1. Sampel dan Populasi

Populasi dalam penelitian ini adalah seluruh masyarakat Indonesia. Namun, karena tidak mungkin mengumpulkan data dari seluruh populasi, perusahaan memilih untuk melakukan survei terhadap sampel yang representatif dari masyarakat Indonesia. Mereka memilih 1.000 responden dari berbagai daerah di Indonesia sebagai sampel penelitian.

2. Hipotesis

Sebelum melakukan survei, perusahaan mengembangkan beberapa hipotesis, seperti:

• H0 (Hipotesis Nol): Tidak ada hubungan yang signifikan antara tingkat pendidikan dan minat menggunakan smartwatch.
• H1 (Hipotesis Alternatif): Terdapat hubungan yang signifikan antara tingkat pendidikan dan minat menggunakan smartwatch.

3. Survei dan Data

Perusahaan melakukan survei dengan kuesioner yang mencakup pertanyaan tentang minat menggunakan smartwatch, tingkat pendidikan responden, pendapatan, usia, dan pengalaman sebelumnya dengan perangkat wearable.

4. Analisis Inferensial

Setelah mengumpulkan data dari 1.000 responden, perusahaan melakukan analisis inferensial untuk menguji hipotesis. Mereka mungkin menggunakan uji statistik seperti uji Chi-Square atau analisis regresi untuk menentukan apakah ada hubungan yang signifikan antara variabel tingkat pendidikan dan minat menggunakan smartwatch.

5. Tingkat Signifikansi

Perusahaan menetapkan tingkat signifikansi sebesar 0,05 sebagai ambang batas untuk menentukan apakah hasilnya signifikan atau tidak. Jika nilai p-nilai yang dihasilkan dari analisis inferensial kurang dari 0,05, maka hipotesis alternatif (H1) diterima.

6. Kesimpulan

Jika analisis inferensial menunjukkan bahwa terdapat hubungan yang signifikan antara tingkat pendidikan dan minat menggunakan smartwatch, perusahaan dapat menyimpulkan bahwa tingkat pendidikan memengaruhi minat masyarakat terhadap smartwatch di Indonesia.

Dengan demikian, penelitian ini menggunakan inferensial untuk membuat kesimpulan yang lebih umum tentang minat masyarakat Indonesia terhadap smartwatch berdasarkan sampel yang diambil dari populasi yang lebih besar.

Hasil penelitian ini dapat membantu perusahaan dalam merancang strategi pemasaran yang lebih efektif untuk produk smartwatch mereka di pasar Indonesia.

***

Dalam dunia riset dan survei, inferensial bukan hanya sebuah konsep, tetapi juga kunci untuk mengungkap wawasan berharga.

Dengan bantuan teknologi modern, seperti layanan survei online PopSurvey (sebelumnya Poplite), Anda dapat dengan mudah menerapkan metode inferensial untuk memahami lebih dalam perilaku dan preferensi target pasar Anda.

Baca juga: Box Plot: Pengertian hingga Manfaat Menggunakannya