Mengenal Standarisasi Dalam Statistik

Pernah bikin model machine learning? Kalian tentu akan sangat familiar dengan metode scaling seperti standarisasi dan normalisasi bukan? Beberapa metode scaling mungkin diperlukan untuk menyamakan skala data. Tujuannya untuk mempermudah dan mempercepat perhitungan, mengurangi kemungkinan skewness, merubah distribusi, dan bahkan dalam beberapa kasus dapat meningkatkan nilai akurasi. Yak kalian bener bgt, bisa ningkatin akurasi. Kalau gak percaya cek aja modul 'ML Pipeline Untuk Studi Perbandingan Skripsi' dibawah ini:

Beli Project: Teknik ML Pipeline Untuk Studi Perbandingan Skripsi disini

Nah salah satu metode scaling yang akan kita pelajari saat ini adalah standarisasi. So, stay tune.

Apa Itu Standarisasi

Standarisasi dalam statistik adalah proses mengubah skala data agar dapat dibandingkan secara langsung satu sama lain. Metode ini sering digunakan untuk menyederhanakan perbandingan antar data yang berasal dari variabel dengan skala yang berbeda. Dengan standarisasi, kita dapat menghilangkan pengaruh skala yang berbeda pada variabel sehingga memungkinkan analisis yang lebih adil dan akurat.

Tujuan utama dari standarisasi adalah untuk membuat variabel yang berbeda menjadi sebanding. Dalam konteks data statistik, beberapa variabel mungkin memiliki unit pengukuran yang berbeda (misalnya, tinggi dalam sentimeter dan berat dalam kilogram). Jika variabel-variabel ini tidak distandarisasi, hasil analisis statistik seperti regresi atau analisis korelasi bisa menjadi bias, karena variabel yang memiliki unit pengukuran lebih besar cenderung mendominasi hasil.

Teknik & Rumus Umum Standarisasi

Metode yang paling umum untuk melakukan standarisasi adalah dengan menggunakan Z-score atau dikenal juga sebagai standar deviasi satuan. Rumus Z-score adalah sebagai berikut:

Dimana:

• X adalah nilai asli dari data.
• u (mu) adalah rata-rata dari seluruh data.
• o (sigma) adalah standar deviasi dari seluruh data

Z-score menunjukkan seberapa jauh suatu nilai dari rata-rata dalam satuan standar deviasi. Nilai Z-score yang positif menunjukkan bahwa data berada di atas rata-rata, sedangkan nilai negatif menunjukkan data berada di bawah rata-rata. Nah nilai hasil standarisasi biasanya bervariasi antara Z_max hingga X_min.

Contoh Perhitungan

Misalkan kita memiliki dua variabel: tinggi badan (dalam sentimeter) dan berat badan (dalam kilogram) dari sekelompok individu. Karena kedua variabel ini memiliki unit yang berbeda, membandingkan mereka secara langsung dapat menyebabkan distorsi. Dengan standarisasi, kita dapat mengonversi setiap nilai tinggi dan berat menjadi Z-score, sehingga keduanya dapat dibandingkan dalam satu skala yang sama (Z-score).

Misalkan nilai rata-rata tinggi adalah 170 cm dengan standar deviasi 10 cm, dan nilai rata-rata berat adalah 70 kg dengan standar deviasi 15 kg. Jika seorang individu memiliki tinggi 180 cm dan berat 85 kg, Z-score untuk tinggi adalah:

Sedangkan Z-score untuk berat adalah:

Kedua Z-score ini menunjukkan bahwa individu tersebut memiliki tinggi dan berat yang masing-masing satu standar deviasi di atas rata-rata.

Keuntungan Standarisasi

1. Membuat data lebih mudah dipahami: Setelah distandarisasi, data akan berada dalam skala yang sama, yang memudahkan analisis lebih lanjut.
2. Meminimalkan bias: Analisis statistik seperti regresi linier atau analisis komponen utama (PCA) sering kali lebih akurat jika data telah distandarisasi, karena masing-masing variabel memiliki bobot yang sama.
3. Memungkinkan perbandingan antar unit yang berbeda: Variabel yang diukur dengan unit yang berbeda dapat dibandingkan secara langsung.
4. Meningkatkan performa akurasi.

Kapan Standarisasi Diperlukan?

Standarisasi sangat penting ketika:

• Variabel-variabel dalam data memiliki skala yang berbeda.
• Data digunakan dalam analisis statistik yang sensitif terhadap skala, seperti regresi atau clustering.
• Menggunakan algoritma pembelajaran mesin yang membutuhkan data dalam skala yang sama, seperti Support Vector Machine (SVM) atau K-Means Clustering.
  

Kesimpulan

Standarisasi dalam statistik adalah teknik yang sangat penting dalam analisis data, terutama ketika variabel dengan unit pengukuran yang berbeda terlibat. Dengan mengubah nilai data menjadi Z-score, standarisasi membantu memastikan bahwa setiap variabel memiliki pengaruh yang sama dalam analisis, sehingga menghasilkan hasil yang lebih akurat dan bermakna.