Penyusunan Laporan

Angka yang benar belum menyelesaikan analisis bila temuannya tidak disampaikan secara tertib beserta batas-batasnya. Topik ini menutup proyek dengan menyusun laporan berisi lima bagian, yaitu pertanyaan, data, metode, temuan, dan keterbatasan, yang seluruh angkanya berasal dari tahap analisis modul ini. Laporan ringkas proyek durasi tidur disusun sebagai contoh utuh, kemudian ditutup dengan pemeriksaan replikasi yang menghasilkan angka yang persis sama.

Struktur lima bagian laporan analisis#

Laporan analisis yang baik berperan sebagai jejak audit, yaitu pembaca dapat menelusuri setiap angka sampai ke pertanyaan yang melahirkannya. Struktur lima bagian berikut menjadi kerangka baku yang setiap bagiannya menjawab satu pertanyaan pembaca.

Urutan bagian itu menyalin alur analisis, sehingga laporan terbaca seperti perjalanan yang sebenarnya dialami data. Bagian metode menyandingkan keputusan teknis dengan alasannya, misalnya alasan memilih satu uji dan menunda yang lain. Bagian temuan tidak pernah melepaskan angka dari ketidakpastiannya, sebab rata-rata tanpa interval dan p-value tanpa besaran efek sama-sama menipu. Keterbatasan ditempatkan sebagai bagian tetap, bukan catatan kaki, karena jangkauan kesimpulan ditentukan di sana.

Contoh laporan ringkas proyek durasi tidur#

Lima bagian di atas kini diisi dengan hasil nyata proyek. Seluruh angka pada daftar berikut diambil persis dari keluaran tahap analisis, tanpa pembulatan ulang maupun penambahan.

1. Pertanyaan. Pertanyaan analisisnya adalah apakah durasi tidur rata-rata mahasiswa kelas malam berbeda dari mahasiswa kelas pagi. Variabel responsnya adalah durasi tidur satu hari dalam jam, dan pembandingnya adalah dua kelompok kelas dengan 30 mahasiswa pada masing-masing kelompok.
2. Data. Data berjumlah 60 pengamatan pada berkas data-tidur.csv dan bersifat simulasi deterministik. Pemeriksaan aturan IQR menandai satu pencilan (outlier) pada setiap kelompok, yaitu 9.8 jam pada kelas pagi dan 4.6 jam pada kelas malam.
3. Metode. Analisis berjalan tiga tahap, yaitu ringkasan deskriptif, uji Mann-Whitney U dua arah yang dipilih karena adanya pencilan, serta interval kepercayaan (confidence interval) bootstrap dari sepuluh ribu resample. Besaran efek (effect size) dilaporkan dengan Cohen’s d.
4. Temuan. Rata-rata durasi tidur kelas pagi 7.12 jam dan kelas malam 7.60 jam, sedangkan selisih mediannya 0.50 jam. Uji Mann-Whitney U menghasilkan statistik U 584.0 dengan p-value 0.0482 dan Cohen’s d 0.49. Interval bootstrap 95% selisih median adalah -0.20 hingga 1.05 jam, sedangkan interval selisih rata-rata adalah -0.02 hingga 0.97 jam, dan keduanya masih memuat nol.
5. Keterbatasan. Ukuran sampel kecil, data bersifat simulasi, rancangan observasional tidak mengendalikan faktor pengganggu, dan pilihan uji memengaruhi hasil. Rincian keempat hal itu dibahas pada bagian berikut.

Laporan di atas tidak menghasilkan satu angka pun yang baru. Semua nilainya berasal dari keluaran skrip tahap analisis, sehingga laporan berfungsi merapikan bukti, bukan menciptakannya. Kebiasaan ini melindungi laporan dari kesalahan salin angka yang paling sering merusak kredibilitas analisis.

Keterbatasan yang wajib ditulis#

Keterbatasan pertama menyangkut ukuran sampel. Enam puluh pengamatan hanya andal mendeteksi efek yang cukup besar, dan kelemahan itu terlihat langsung pada interval bootstrap yang memuat nol meskipun p-value berada di bawah 0.05. Sampel yang lebih besar akan mempersempit interval, sehingga indikasi yang ada dapat ditegaskan atau ditolak dengan bukti yang lebih kuat.

Keterbatasan kedua adalah jarak antara data simulasi dan data nyata. Data proyek dibangkitkan dari model normal dengan dua pencilan yang ditanam, sehingga ia tidak memuat kekacauan pengukuran dunia nyata seperti jawaban kuesioner yang asal atau jam tidur yang terlupa dicatat. Angka pada laporan ini mengajarkan prosedur kerja, bukan fakta tentang mahasiswa.

Keterbatasan ketiga menyangkut jarak antara korelasi dan kausalitas. Rancangan proyek bersifat observasional karena keanggotaan kelompok tidak ditentukan secara acak, dan variabel perancu (confounding variable) seperti beban kuliah atau kerja paruh waktu dapat mendorong perbedaan durasi tidur yang teramati. Bahkan apabila selisihnya kokoh, data semacam ini belum berhak menyimpulkan jadwal kuliah sebagai penyebabnya.

Keterbatasan keempat menyangkut pilihan uji. Keputusan memakai Mann-Whitney U lahir dari pencilan pada data, dan uji lain dapat menghasilkan p-value yang sedikit berbeda. Laporan yang jujur menyebut uji yang dipakai beserta alasannya agar pembaca dapat menimbang hasilnya dengan konteks yang utuh.

Replikasi sebagai pemeriksaan penutup#

Keunggulan proyek yang seluruh tahapnya tertulis sebagai kode adalah kemudahan replikasi. Setiap angka pada laporan lahir dari skrip dengan seed tetap, yaitu seed 42 untuk pembangkitan data serta seed 43 dan 44 untuk dua interval bootstrap. Menjalankan ulang seluruh skrip pada lingkungan yang sama menghasilkan angka yang persis sama, sehingga kecocokan laporan dengan kode dapat diperiksa secara mekanis. Skrip berikut mengulang tiga angka inti laporan langsung dari berkas datanya.

import numpy as np
from scipy import stats

data = np.genfromtxt("data-tidur.csv", delimiter=",", names=True,
                     dtype=None, encoding="utf-8")
pagi = data["durasi_jam"][data["kelompok"] == "pagi"]
malam = data["durasi_jam"][data["kelompok"] == "malam"]

u_stat, p_value = stats.mannwhitneyu(malam, pagi, alternative="two-sided")

print(f"Selisih median : {np.median(malam) - np.median(pagi):.2f} jam")
print(f"Statistik U    : {u_stat:.1f}")
print(f"p-value        : {p_value:.4f}")

Selisih median : 0.50 jam
Statistik U    : 584.0
p-value        : 0.0482

Keluaran di atas cocok dengan angka pada laporan, yaitu selisih median 0.50 jam, statistik U 584.0, dan p-value 0.0482. Kecocokan semacam ini menjadi tanda jejak audit yang sehat, yaitu setiap angka pada laporan dapat dilacak kembali ke kodenya. Apabila data suatu saat diperbarui, seluruh skrip cukup dijalankan ulang berurutan, lalu laporan disesuaikan dengan angka yang baru.

Ringkasan#

• Laporan analisis yang tertib memuat lima bagian, yaitu pertanyaan, data, metode, temuan, dan keterbatasan.
• Temuan dilaporkan bersama ketidakpastiannya, pada proyek ini berupa p-value 0.0482, Cohen’s d 0.49, dan dua interval bootstrap yang memuat nol.
• Keterbatasan wajib membahas ukuran sampel, sifat data simulasi, jarak korelasi dan kausalitas, serta pilihan uji.
• Replikasi dengan seed tetap memastikan angka laporan dapat dihasilkan ulang secara identik.

Referensi#

• OpenIntro Statistics — OpenIntro — Buku pengantar statistika yang membahas penyajian hasil analisis dan keterbatasannya.
• Random Generator — NumPy — Dokumentasi generator acak beserta default_rng untuk seed tetap yang menjadi dasar replikasi angka.
• scipy.stats.mannwhitneyu — SciPy — Dokumentasi uji yang angka-angkanya dirujuk pada laporan contoh.