Bootstrapping (Statistik)

Bootstrapping dalam statistik adalah metode resampling yang digunakan untuk memperkirakan distribusi statistik suatu populasi dengan cara mengekstrak sampel ulang dari data yang ada. Teknik ini banyak digunakan ketika distribusi data asli tidak diketahui atau ketika metode analitik tradisional sulit diterapkan. Bootstrapping sangat berguna dalam memperkirakan interval kepercayaan dan menguji hipotesis tanpa harus mengasumsikan distribusi tertentu.

Konsep Dasar

Bootstrapping melibatkan pengambilan sampel secara acak dengan pengembalian dari data asli untuk menciptakan "sampel bootstrap." Dari sampel-sampel ini, statistik seperti rata-rata, median, atau simpangan baku dapat dihitung berulang kali untuk membentuk distribusi empiris dari statistik tersebut. Teknik ini sangat fleksibel dan tidak memerlukan asumsi distribusi data yang rumit.

Aplikasi Bootstrapping

Metode bootstrapping sering digunakan dalam analisis data biomedis, ekonomi, hingga machine learning. Dalam penelitian ilmiah, bootstrapping membantu mengatasi keterbatasan jumlah sampel dan memberikan estimasi yang lebih andal dibandingkan metode konvensional.

Kelebihan dan Kekurangan

Keunggulan utama bootstrapping adalah kemampuannya untuk digunakan pada berbagai jenis data tanpa membutuhkan asumsi distribusi. Namun, teknik ini memiliki keterbatasan ketika digunakan pada data yang sangat kecil atau tidak mewakili populasi secara keseluruhan. Selain itu, bootstrapping bisa memerlukan komputasi yang intensif untuk data yang sangat besar.