4 Contoh Teknik Analisis Data yang Populer Digunakan Data Scientist

Sebelum mempelajari contoh teknik analisis data, penting untuk memahami definisi dari analisis data itu sendiri. Analisis data adalah proses pengumpulan, pemodelan, dan menganalisis data untuk mengekstraksi wawasan yang mendukung pengambilan keputusan. Ada beberapa metode dan teknik untuk melakukan analisis tergantung pada industri dan tujuan analisis datanya. Jika ingin mendapatkan hasil analisis data yang memuaskan, maka diperlukan ketepatan dalam memilih teknik analisis data.

Sebenarnya teknik analisis data sudah sering kita temukan dalam dunia pendidikan ketika melakukan penelitian. Namun, tidak sedikit juga yang belum memahami betul apa itu teknik analisis data. Teknik analisis data merupakan suatu proses mengolah data menjadi informasi baru. Proses ini dilakukan bertujuan agar karakteristik data menjadi lebih mudah dimengerti dan berguna sebagai solusi bagi suatu permasalahan, khususnya yang berkaitan dengan penelitian.

Terdapat beberapa contoh teknik analisis data yang dapat digunakan dalam penelitian, beberapa diantaranya akan dibahas pada artikel berikut ini. Penasaran apa saja? Yuk simak artikel ini sampai akhir!

1. Analisis Regresi

Source: ilmudatapy.com

Analisis regresi adalah salah satu contoh teknik analisis data yang paling dikenal dalam penelitian. Teknik analisis data ini digunakan untuk memperkirakan hubungan antara sekumpulan variabel. Dengan metode ini, kita akan menemukan korelasi antara variabel dependen dan sejumlah variabel independen. Tujuan analisis ini adalah untuk memperkirakan bagaimana satu atau lebih variabel dapat mempengaruhi variabel terikat untuk mengidentifikasi trend dan pola. 

Teknik ini sangat berguna untuk membuat prediksi dan meramalkan trend di masa depan. Misalnya saja, dalam sebuah bisnis, analisis regresi digunakan untuk mengukur keefektifan pemasaran, penetapan harga, dan promosi atas penjualan suatu produk. Selain itu, analisis regresi juga membantu dalam menganalisis dampak yang tidak jelas dari setiap aktivitas pemasaran.

Baca juga : Langkah-Langkah Menggunakan Teknik Analisis Data Kualitatif

2. Simulasi Monte Carlo

Simulasi Monte Carlo atau dikenal dengan crude Monte Carlo adalah teknik komputerisasi yang digunakan untuk menghasilkan model yang bisa menggambarkan distribusi probabilitasnya. Pada dasarnya, cara kerja teknik ini adalah mempertimbangkan berbagai hasil yang bisa terjadi dan kemudian menghitung seberapa besar kemungkinan suatu kejadian terjadi atau bisa terealisasi. Prediksi menggunakan Monte Carlo mewajibkan pengujian data yang sama dilakukan berulang-ulang dengan menggunakan bilangan acak yang berlainan tapi memiliki keseragaman sehingga informasi dapat dihasilkan lebih efisien.

Simulasi Monte Carlo sangat efektif digunakan saat memodelkan: 

• Aliran antrian dalam sebuah kegiatan, 

• Evolusi sebuah epidemi penyakit berdasarkan ruang dan waktu,

• Uji statistik,

• Dan prediksi harga.

3. Uji Chi Square

Uji Chi Square atau dikenal juga sebagai uji Kai Kuadrat, adalah salah satu cara yang digunakan untuk menunjukkan keberadaan ada atau tidaknya hubungan antara variabel yang diteliti. Uji ini merupakan alat yang bisa digunakan untuk menguji proporsi relatif dari beberapa kelompok yang saling bebas. Karena sifatnya untuk membandingkan, sehingga uji ini termasuk ke dalam kategori kelompok uji komparatif di kasus lebih dari dua sampel independen. 

Secara umum, uji Chi Square dapat digunakan untuk menguji:

• Uji â…©² untuk ada tidaknya hubungan antara dua variabel (Independency test).

• Uji â…©² untuk homogenitas antar- sub kelompok (Homogeneity test).

• Uji â…©² untuk Bentuk Distribusi (Goodness of Fit)

Hipotesis yang biasanya digunakan untuk uji Chi Square adalah:

• H0 : Proporsi dalam seluruh kategori bernilai sama

• H1 : Ada proporsi dari kategori yang tidak bernilai sama

Selain itu, hipotesis lain seperti membandingkan data dengan nilai yang telah ditentukan juga bisa termasuk ke dalam hipotesis uji Chi Square.

• H0 : Proporsi kategori yang ada sama dengan nilai yang telah ditentukan

• H1 : Proporsi kategori tidak sama dengan nilai yang telah ditentukan

4. Uji Mann-Whitney

Dalam uji Mann Whitney, dilakukan uji untuk mengetes perbandingan dua populasi yang sama dengan median atau nilai tengah yang berbeda. Maksud dari perbandingan ini adalah untuk melihat apakah perbedaan keduanya memiliki makna yang signifikan atau tidak.

Seseorang akan melakukan uji Mann Whitney apabila menemui kasus seperti:

• Diketahui dengan jelas bahwa terdapat perbedaan median.

• Bentuk dan sebaran data sama, tapi tidak diketahui apakah perbedaan median tersebut bermakna atau tidak.

Sebenarnya, uji Mann Whitney sendiri merupakan alternatif dari uji T (jika data memenuhi asumsi yang ada akan menggunakan uji T, namun jika tidak akan menggunakan uji Mann-Whitney). Hipotesis yang umumnya digunakan adalah:

• H0: Dua sampel bebas memiliki rata-rata yang sama atau berasal dari populasi yang sama (1 = 2)

• H0: Dua sampel bebas tidak memiliki rata-rata yang sama atau tidak berasal dari populasi yang sama (1 2)

Baca juga : Contoh Teknik Analisis Data Dalam Penelitian Kuantitatif

Teknik analisis data adalah suatu bagian penting dalam penelitian. Pemilihan teknik analisis data yang tepat akan sangat berpengaruh dalam proses analisis dan hasil analisis data. Dengan memilih teknik analisis data yang tepat maka hasil analisis akan lebih valid dan akurat. 

Saat ini tersedia berbagai tools yang bisa digunakan untuk analisis data. Namun untuk data berukuran besar, perlu ada tools khusus karena tidak semua tools bisa compatible untuk data berukuran besar. 

Yuk belajar R dan Python untuk analisis data berukuran besar bersama DQLab! Klik button di bawah ini atau Sign Up melalui DQLab.id untuk mengakses modul gratis "Introduce to Data Science" menggunakan R dan Python serta belajar dengan menggunakan Live Code Editor yang membuat proses belajarmu lebih menyenangkan di DQLab. Selamat mencoba!

Penulis: Salsabila MR

Editor: Annissa Widya Davita