Tapi tenang, di dunia nyata, statistik itu bukan soal hafalan rumus. Statistik itu adalah alat bantu buat mikir dan ambil keputusan yang lebih masuk akal berdasarkan data.
Kenapa Statistik Itu Penting Buat Data Analyst?
Coba bayangin ini:
Kamu dikasih data penjualan dan lihat kalau penjualan bulan ini naik 10%. Pertanyaannya:
Statistik bukan dipakai di semua analisis. Tapi ketika:
Kamu bikin A/B testing
Kamu mau tau apakah konversi benar-benar naik
Kamu ingin prediksi berdasarkan sampel data
Kamu ingin segmentasi pelanggan
Atau bahkan menentukan prioritas fitur produk
Statistik adalah sahabat terbaikmu.
Contoh konkret: Tim marketing bilang “landing page B lebih bagus karena lebih banyak klik.” Tapi ternyata, bedanya cuma 1,5% dan gak signifikan secara statistik. Kalau kamu paksakan pakai data itu, bisa-bisa tim developer kerja keras ngubah desain… padahal dampaknya 0.
Tapi kali ini beda. Dia gak buka buku teori. Dia buka dataset harga rumah. Bukan angka abstrak, tapi harga beneran, dari listing yang familiar.
Dia plot harga rata-rata per tahun. Dia hitung mean, median, standard deviation. Dia lihat, ternyata harga tahun ini memang naik — tapi naiknya cuma di segmen premium, sedangkan di segmen menengah cenderung stagnan.
Niko semangat banget. Dia langsung query data, pakai Excel, dan… “Wah, p-value-nya 0.03! Ini mah pasti signifikan. Desain B menang!”
Dia kirim hasil analisis ke PM dengan catatan besar: “Desain B jauh lebih baik. Sudah terbukti secara statistik.”
Tim desain langsung kerjain. Semua form diubah jadi Desain B. Tapi dua minggu kemudian… Konversi malah turun 7%. Customer jadi bingung. Banyak yang gak lanjut ngisi form.
Tapi ternyata… Distribusi data pengirimannya gak normal. Ada banyak outlier — pengiriman yang butuh waktu 3 hari karena banjir, dan beberapa yang sampai dalam 3 jam.
Niko diam. Dia sadar — dia ngerti angka, tapi gak ngerti maknanya. Analisis yang bagus harus bisa menjawab pertanyaan bisnis, bukan cuma menyebutkan angka statistik yang keren.
4. Klik Tools, Tapi Gak Ngerti Apa yang Terjadi
Niko juga pernah coba pakai software statistik buat pertama kalinya. Dia klik fitur “Chi-square Test” karena kelihatannya keren.
Output-nya panjang banget. Dia copy-paste ke laporan.
Pelajaran penting: jangan asal klik tools. Pahami logika di baliknya. Statistik bukan soal pakai tool yang paling keren — tapi soal ngerti kapan dan kenapa alat itu dipakai.
Dari semua cerita Niko, kita belajar satu hal penting:
Statistik itu powerful, tapi bisa jadi bahaya kalau gak dipahami dengan benar.
Angka bisa menipu kalau kamu gak ngerti konteks. Uji statistik bisa salah arah kalau asumsi dasarnya gak dicek. Dan insight kamu bisa dianggap angin lalu kalau gak nyambung ke kebutuhan bisnis.
Ingat ya:
Statistik itu alat bantu berpikir, bukan kotak ajaib.
Jangan buru-buru bilang “signifikan” tanpa tahu artinya.
Selalu tanyakan: “So what? Apa dampaknya buat keputusan bisnis?”
Kesimpulan
Statistik itu bukan momok, tapi alat bantu. Kalau kamu mau jadi Data Analyst yang impactful, kamu gak cukup cuma bisa bikin chart dan query. Kamu harus bisa membaca pola, menguji hipotesis, dan bantu ambil keputusan berdasarkan data.
Dan semua itu dimulai dari pemahaman statistik dasar.
