JASP: Software Gratis Analisis Statistik dan Machine Learning

JASP (Jeffrey’s Amazing Statistics Program) pertama kali dikembangkan oleh tim di University of Amsterdam di bawah pimpinan profesor Eric-Jan Wagenmakers. Aplikasi ini diluncurkan dengan tujuan untuk menyediakan perangkat lunak statistik gratis, serta mudah diakses dan dipahami meskipun tidak memiliki latar belakang pemrograman atau statistik yang mendalam. Nama “Jeffrey” sendiri diambil dari Sir Harold Jeffreys, seorang matematikawan dan ahli statistik Inggris yang dikenal karena karyanya di bidang inferensi Bayesian.

JASP hadir sebagai alternatif dari aplikasi statistik yang sudah mapan namun sering kali memiliki lisensi yang mahal seperti SPSS, Minitab atau SAS. atau bahkan R dan Python yang lebih fleksibel tetapi memiliki kurva pembelajaran yang curam. Versi pertama JASP dirilis pada tahun 2015. Sejak saat itu, aplikasi ini terus berkembang baik dari segi fungsionalitas maupun fitur.

Seiring perkembangannya, JASP terus menambahkan fitur-fitur baru yang relevan dengan kebutuhan analisis modern. Misalnya, JASP sekarang mendukung pendekatan Bayesian yang semakin populer di kalangan peneliti. Selain itu, fitur-fitur pembelajaran mesin (machine learning) seperti regresi, klasifikasi, dan clustering juga telah ditambahkan untuk mendukung analisis data yang lebih canggih, menjadikannya alat yang sangat serbaguna bagi peneliti di berbagai bidang.

Hingga versi terbaru, JASP tidak hanya mencakup berbagai tes statistik dasar seperti t-test, ANOVA, dan regresi, tetapi juga analisis lanjutan seperti analisis faktor, MANOVA, serta korelasi kanonik. Pembaruan-pembaruan rutin terus dilakukan oleh tim pengembang JASP untuk memastikan perangkat lunak ini tetap relevan dan mendukung metode-metode analisis terbaru. JASP juga memiliki komunitas yang berkembang pesat, dengan banyak tutorial, dokumentasi, dan forum diskusi yang tersedia bagi pengguna baru maupun berpengalaman.

Dengan komitmen untuk tetap open-source dan gratis, JASP menjadi pilihan yang sangat menarik bagi akademisi dan praktisi di seluruh dunia yang mencari alat analisis data yang tidak hanya handal tetapi juga mudah diakses.

Berikut adalah beberapa alasan mengapa JASP layak dipertimbangan sebagai pilihan utama untuk analisis data:

1. Gratis dan Open-Source: JASP bersifat gratis yang memungkinkan siapa saja untuk mengunduh dan menggunakannya secara bebas tanpa ada biaya lisensi yang perlu dibayarkan. Selain itu, sebagai perangkat open-source, komunitas pengguna dapat berkontribusi dalam pengembangan perangkat lunak ini.
2. Antarmuka yang Mudah: JASP dirancang dengan antarmuka berbasis klik yang sederhana dan intuitif. Pengguna hanya perlu memilih analisis yang diinginkan dari menu yang tersedia, tanpa perlu menulis kode atau skrip.
3. Analisis Statistik yang Lengkap: JASP menawarkan berbagai jenis analisis statistik mulai d ari yang sederhana seperti statistik deskriptif sampai dengan analisis yang lebih lanjut seperti machine learning,.
4. Analisis Bayesian: Selain mendukung analisis statistik tradisional (frekuentis), JASP menawarkan dukungan yang baik untuk analisis Bayesian. Ini merupakan salah satu perangkat lunak yang paling lengkap dalam mendukung metode Bayesian, yang menjadi semakin populer dalam penelitian ilmiah modern. Analisis Bayesian memungkinkan interpretasi probabilitas yang lebih fleksibel dan intuitif, khususnya untuk dataset yang kompleks atau untuk penelitian dengan sampel kecil.
5. Machine Learning: JASP juga mendukung beberapa algoritma machine learning. Machine learning menjadi salah satu komponen penting dalam analisis data modern. JASP menyediakan metode seperti regresi logistik, klasifikasi, dan clustering, yang merupakan elemen dasar dalam pembelajaran mesin.
6. Visualisasi: Tidak hanya memberikan hasil dalam bentuk tabel statistik yang mudah dipahami, tetapi juga menampilkan hasil dalam format visual seperti grafik dan diagram. Visualisasi ini mencakup scatter plots, box plots, histogram, serta grafik lainnya yang membantu menyederhanakan interpretasi hasil analisis data.
7. Dukungan Berbagai Format Data: JASP kompatibel dengan berbagai format data, termasuk file CSV, OpenDocument Spreadsheet (.ods), SPSS (.sav) dan sebagainya. JASP juga dapat dihubungkan langsung ke berbagai DBMS seperti SQLite, MySQL, PostgreSQL, Oracle database, hingga Ms SQL Server.

1. Kunjungi situs resmi JASP di https://jasp-stats.org/.
2. Pilih opsi “Download JASP” sesuai dengan sistem operasi yang digunakan (Windows, macOS, atau Linux). Jika anda menggunakan Microsoft Windows 10 atau 11, JASP juga dapat di-install langsung melalui Microsoft Store
3. Setelah mengunduh installer, jalankan file tersebut.
4. Ikuti instruksi instalasi dengan mengklik “Next” hingga proses instalasi selesai.

Saat membuka aplikasi JASP, kita akan disajikan tampilan layar seperti gambar di bawah ini. Secara umum pembagian menu pada antarmuka JASP dibagi menjadi 4 bagian.

• Bagian pertama (A) adalah menu utama yang digunakan untuk mengakses berbagai fungsi penting, seperti membuka dan menyimpan data. Selain itu, menu ini juga memungkinkan pengguna untuk mengekspor data serta mengatur preferensi tampilan pada aplikasi JASP.

• Bagian kedua (B) berfungsi untuk beralih antara mode tampilan/edit data dan mode analisis. Dalam mode tampilan/edit data, pengguna dapat melihat, memperbaiki, dan menambahkan data baru. Sementara itu, dalam mode analisis, menu-menu analisis (C) akan diaktifkan sehingga pengguna dapat melakukan berbagai jenis analisis statistik.

• Bagian ketiga (C) terdiri dari berbagai menu analisis yang tersedia di JASP. Secara default, hanya beberapa analisis saja yang ditampilkan yaitu Descriptives, T-Test, ANOVA, Mixed Models, Regression, Frequencies dan Factor. Adapun analisis lainnya dapat diakses dengan mengaktifkannya melalui menu modules (D).

• Bagian keempat (D) berfungsi untuk mengaktifkan menu-menu dari berbagai analisis. Setiap pilihan yang di-check selanjutnya akan ditampilkan pada daftar menu analisis (C). Terdapat banyak analisis yang didukung oleh JASP seperti Machine Learning, Meta-Analysis, Network Analysis, Prophet, Reliability, SEM, Survival dan sebagainya. Infomasi lengkap tentang daftar modul yang dapat digunakan pada JASP dapat dilihat pada halaman berikut: Features – JASP.

Pada setiap jenis analisis, terdapat banyak pengaturan yang dapat ditentukan oleh pengguna sesuai dengan analisis yang sedang dilakukan. Berikut ini adalah contoh tampilan antarmuka analisis regresi linier berganda:

Selanjutnya: Analisis Regresi Linier Berganda dengan JASP

• Analisis Regresi Linier Berganda dengan Python
• Analisis Regresi Linier Berganda dengan R