BEDUG MERIAH Diskon 95%
Belajar Data 6 BULAN Bersertifikat hanya Rp150K!

0 Hari 2 Jam 6 Menit 50 Detik

Khusus Pemula, Kupas Tuntas Apa Itu Teknik Analisis Data

Belajar Data Science di Rumah 06-Juni-2022
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/c4ccc4d536c60cc7ef6f9573d3d14ba4_x_Thumbnail800.jpg

Istilah analisis data saat ini sudah tidak asing lagi ditelinga kita. Memahami cara menganalisis dan mengekstrak data bertujuan untuk menghasilkan informasi dari wawasan bisnis yang sedang dijalani sehingga dapat mendatangkan kesuksesan suatu bisnis. Ketika menganalisis data, dibutuhkan sebuah teknik analisis data. Jika ingin mendapatkan hasil analisis data yang memuaskan, maka diperlukan ketepatan dalam memilih teknik analisis data.


Untuk itu, sangat penting untuk sahabat data memahami terlebih dahulu pengertian teknik analisis data serta fundamentalnya. Dengan begitu kamu dapat mengetahui cara mengumpulkan, mengatur dan memahami semua informasi yang berpotensi meningkatkan bisnis yang sedang berjalan. 


Dalam menganalisis data pun terdapat berbagai teknik untuk melakukan analisis data tergantung pada pertanyaan yang ada, jenis data, dan jumlah data yang dikumpulkan. Masing-masingberfokus pada strategi pengambilan data, hasil analisis, dan menelusuri data untuk mengubah angka menjadi parameter dalam mengambil keputusan.


Sebelum mengenal jenis-jenis dari teknik analisis data itu sendiri, sangat penting untuk memahami definisi dari teknik analisis data itu sendiri. Pada artikel kali ini, DQLab akan membahas secara lengkap mulai dari definisi hingga tahap-tahap yang dibutuhkan dalam menganalisis data. Simak pembahasan berikut ini!


1. Apa Itu Teknik Analisis Data

teknik analisis data

(source: hackr.io)

Teknik analisis data merupakan suatu proses atau upaya 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. Teknik analisis data adalah metode yang digunakan untuk mengolah data menjadi informasi yang mudah dipahami dan bermanfaat sebagai solusi permasalahan. Informasi yang insightful juga dapat menjadi pedoman dalam pengambilan keputusan untuk bisnis kedepannya.


Ada beberapa metode dan teknik untuk melakukan analisis tergantung pada industri dan tujuan analisis. Semua metode analisis data ini sebagian besar didasarkan pada dua bidang inti yaitu, metode kuantitatif dan metode kualitatif dalam penelitian.


Baca juga : Langkah-Langkah Menggunakan Teknik Analisis Data Kualitatif


2. Jenis Teknik Analisis Data

teknik analisis data

(source: fullstory.com)

Teknik Analisis Data Kualitatif

Jenis analisis data menggunakan data kualitatif adalah dengan menggunakan data yang tidak dapat diangkakan atau bersifat non numerik. Teknik analisis data kualitatif pada umumnya merupakan bahasan konseptual dari suatu permasalahan. Beberapa contoh teknik analisis data kualitatif antara lain seperti, analisis konten, analisis naratif dan analisis wacana.


Teknik Analisis Data Kuantitatif

Jenis analisis data yang kedua adalah menggunakan data kuantitatif yaitu menggunakan data numerik yang dapat dihitung secara akurat. Salah satu contoh data numerik dalam metode penelitian kuantitatif yaitu hasil survey responden. Teknik analisis data kuantitatif pada umumnya menggunakan model matematika, model statistik, dan lain-lain. Beberapa teknik analisis data kualitatif yaitu analisis deskriptif dan analisis inferensial.


3. Tahapan Melakukan Analisis Data

Teknik analisis data memiliki beberapa langkah atau tahapan yang perlu dilaksanakan dengan baik dan benar, adapun tahapannya adalah sebagai berikut:

  • Pengolahan Data

    Dalam tahap pengolahan data, tahap awal yang dilakukan adalah memeriksa kelengkapan data. Tahap ini dilakukan setelah data dikumpulkan. Peneliti perlu membuat daftar untuk memastikan apakah semua data sudah terkumpul dengan benar. Tahap selanjutnya adalah memeriksa kualitas data, tahapan ini dilakukan dengan cara mengamati apakah jawaban dari informan sesuai dengan yang diharapkan oleh peneliti, dalam arti semua kolom terisi atau semua pertanyaan terjawab secara memuaskan. Pemeriksaan kualitas data dilakukan dengan memastikan data yang missing dan perlukah dilakukan pencarian data tambahan.

  • Penganalisisan Data

    Setelah data terklasifikasi dengan jelas, analisis data bisa dilakukan untuk menemukan pola. Pada tahap ini ada perbedaan yang menonjol adalah antara penelitian kuantitatif dan kualitatif. Riset kuantitatif umumnya menerapkan statistik. Sedangkan riset kualitatif menerapkan coding. Keduanya bisa dilakukan secara manual atau dengan bantuan software komputer.

  • Penafsiran Hasil Analisis

    Jika data telah selesai dianalisis, tahap selanjutnya yang harus dilakukan adalah menafsirkan hasil analisis data tersebut. Penafsiran hasil analisis data bertujuan untuk memberikan kesimpulan dari penelitian yang telah dilakukan. Pengambilan kesimpulan tersebut dilakukan dengan cara membandingkan tafsiran yang telah dirumuskan dengan hasil analisis data yang telah diperoleh, sehingga pada akhirnya peneliti dapat mengambil kesimpulan apakah menerima atau menolak anggapan yang telah dirumuskan.


4. Tools Teknik Analisis Data

teknik analisis data

(source: analyticsarora.com)

Python sering digunakan oleh praktisi data seperti Data Analyst untuk memproses suatu kumpulan data. Dalam proses tersebut termasuk pengumpulan data, cleaning data, data manipulation, analisis data, hingga penyajian data. Analisis data merupakan tugas utama praktisi data. 

Python menyediakan berbagai library yang mempermudah pekerjaan tersebut. Ada Pandas untuk akses dan manipulasi data, NumPy untuk analisis data numerik, Scipy untuk perhitungan ilmiah, Scikit-Learn untuk analisis data kompleks, dan lain sebagainya. Library yang akan digunakan sebelumnya kita install lebih dulu dengan perintah pip di command prompt. 


Setelah berhasil di install, kita tinggal memanggil library yang kita butuhkan saat coding. Selain memiliki banyak library yang mendukung, Python juga dikenal sebagai bahasa pemrograman yang mudah dipelajari bahkan oleh pemula. Sehingga Python menjadi bahasa pemrograman yang direkomendasikan untuk pemula yang baru belajar Data Science.


Baca juga : Contoh Teknik Analisis Data Dalam Penelitian Kuantitatif


Teknik analisis data menjadi suatu hal yang penting dalam dunia pengolahan data dan pendidikan, pemahaman akan teknik analisis data bisa kalian jadikan sebagai salah satu ilmu yang kalian miliki. Jika kalian tertarik mempelajarinya, kalian bisa mulai dengan Sign Up di DQLab.id. Jika kalian sudah join, kalian dapat langsung mengerjakan module "Introduction Data Science with Python and R" secara gratis, lho! Yuk, mulai belajar teknik analisis data bersama DQLab!


Penulis: Salsabila MR

Editor:  Annisa Widya Davita

Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login