Mengenal Macam Analisis Data Agar Semakin Melek Data

Perkembangan data di era digital kian hari kian bertambah dan selalu update setiap harinya. Tanpa adanya sebuah data, maka tidak akan ada informasi dan insight yang dihasilkan. Sangat disayangkan apabila dalam kenyataannya banyak orang yang belum memahami pentingnya sebuah data khususnya di era saat ini. Namun, apakah sahabat data tahu bahwa data juga memerlukan sebuah proses lho agar data yang dihasilkan akurat dan valid? Analisis data merupakan jawaban dari pertanyaan tersebut. Analisis data adalah sebuah proses pemeriksaan, pembersihan, transformasi dan pemodelan data dengan tujuan menemukan informasi yang berguna, menginformasikan kesimpulan dan mendukung pengambilan keputusan. Dalam dunia bisnis saat ini, analisis data berperan dalam membuat keputusan yang lebih ilmiah dan membantu bisnis beroperasi lebih efektif karena data yang lebih akurat dan real-time.

Sebelum kalian masuk ke proses analisis data, ada baiknya sahabat data memperhatikan terlebih dahulu tipe data yang digunakan dan penggunaan metode yang tepat. Memang dalam aplikasinya rumit, namun apabila diimplementasikan akan menghasilkan insight yang akan menunjang dalam operasional bisnis. Hal ini biasanya dilakukan oleh seorang Data Analyst dalam pekerjaannya. Pada artikel DQLab kali ini, kita akan mengenal macam analisis data sebelum kalian terjun ke ranah industri data sebagai Data Analyst. Sejauh yang kita ketahui ada dua jenis yaitu analisis data kuantitatif dan analisis data kualitatif. Tentu, kedua analisis ini penting untuk diketahui oleh calon Data Analyst. Jadi, pastikan kalian simak artikelnya baik-baik ya!

1. Pengantar Analisis Data

Analisis data adalah sebuah proses pengolahan data menjadi sebuah informasi baru sehingga akan lebih mudah dipahami dan menghasilkan informasi sebagai dasar dalam pengambilan keputusan. Secara umum, tujuan analisis data adalah untuk menjelaskan suatu data agar lebih mudah dipahami, selanjutnya dibuat sebuah kesimpulan. Suatu kesimpulan dari analisis data didapatkan dari sampel yang umumnya dibuat berdasarkan pengujian hipotesis atau dugaan. Adapun sebelum melakukan analisis data, ada berbagai tahapan yang harus dilalui yaitu pengolahan data terlebih dahulu. Tahapan tersebut antara lain: penyuntingan atau editing, kodifikasi atau coding pada daftar pertanyaan, tabulasi data. Setelah melakukan pengolahan data, maka dilakukan tahapan analisis data. Tahap ini bertujuan untuk memeriksa data apa yang masih perlu dicari, hipotesis penelitian apa yang perlu diuji, pertanyaan apa yang perlu dijawab, metode apa yang harus digunakan untuk mendapatkan informasi baru, hingga kesalahan apa yang harus segera diperbaiki.

Dalam aplikasi statistika, analisis data dikenal juga dengan istilah data mining. Analisis data dapat dibagi menjadi statistik deskriptif, analisis data eksplorasi (Exploratory Data Analysis atau EDA), dan analisis data konfirmatori (Confirmatory Data Analysis atau CDA). EDA lebih berfokus pada penemuan fitur-fitur baru dalam data sementara CDA berfokus lebih pada konfirmasi atau pemalsuan hipotesis yang ada. Menurut seorang ahli matematika asal Amerika, John Tukey menjelaskan bahwa teknik analisis data dapat menghasilkan analisis yang lebih tepat atau akurat. Namun, teknik analisis data yang digunakan satu kasus dengan kasus yang lain tidak bisa disamakan. Semua itu tentunya bergantung pada tujuan dan goals yang akan dicapai dalam sebuah kasus atau riset.

 Baca juga : Data Science: Belajar Analisa Data 

2. Analisis Data Kuantitatif

Analisis data kuantitatif merupakan jenis analisis yang dikaitkan dengan data angka atau numerik. Hal ini berarti sebuah analisis dilakukan dengan memakai model-model tertentu seperti model matematika, model ekonometrik, model statistik, dan lain sebagainya. Kemudian, hasil dari analisis kuantitatif nantinya akan disajikan dalam bentuk angka-angka yang diinterpretasikan atau dijelaskan lewat sebuah uraian atau narasi. Dalam penelitian jenis ini sendiri, dapat diperoleh sebuah informasi dari hasil analisis data.

Dalam teknik analisis data kuantitatif dibagi kedalam dua macam antara lain: analisis statistik deskriptif dan analisis statistik inferensial. Analisis statistik deskriptif merupakan analisis pada data dengan cara menggambarkan ataupun mendeskripsikan data-data yang telah terkumpul dan diolah. Contohnya seperti penyajian data ke dalam bentuk diagram, tabel, modus, mean, distribusi frekuensi, persentase, dan lainnya. Sedangkan analisis statistik inferensial Yakni salah satu teknik yang digunakan dalam menganalisis data dengan cara membuat sebuah kesimpulan secara umum. Yang menjadi ciri khas pada teknik analisis data yang satu ini adalah inferensial. Hal ini berarti menggunakan rumus statistik tertentu. Selanjutnya hasil dari perhitungan yang dilakukan tersebut dijadikan sebagai dasar pembuatan generalisasi atau kesimpulan secara umum. Dalam hal tersebut berarti statistik inferensial dapat berguna dalam menggeneralisasikan hasil sebuah penelitian. Tak heran apabila analisis statistik inferensial ini sangat bermanfaat untuk penelitian sampel.

Baca juga : Ingin Menjadi Data Analyst? Yuk, Simak 3 Tipsnya dari Senior Praktisi Data Langsung

3. Analisis Data Kualitatif

Analisis data kualitatif adalah analisis data yang diperoleh dengan proses sistematis. Proses tersebut yakni dengan cara mencari dan mengolah berbagai data yang bersumber dari hasil pengamatan lapangan, kajian dokumen, catatan lapangan, wawancara, dokumentasi, dan lainnya sehingga dapat menghasilkan sebuah laporan temuan penelitian. Analisis data ini sendiri dapat dilakukan dengan cara mengorganisir data dalam sebuah kategori, melakukan sintesa, menjabarkan ke dalam unit-unit, menyusun ke dalam pola, memilih mana yang penting dan mana yang akan dipelajari, kemudian membuat kesimpulannya yang mudah dipahami oleh setiap orang. Menurut Miles, Huberman dan Saldana, analisis data kualitatif dilakukan secara interaktif dan berlangsung secara terus menerus sampai tuntas, sehingga datanya sudah jenuh. Aktivitas dalam analisis data yaitu data condensation (kondensasi data), data reduction (reduksi data), data display (penyajian data) dan data conclusion drawing/verification (penarikan kesimpulan).

4. Yuk Mulai Belajar Data Science Sekarang!

Tidak memiliki background IT? Jangan khawatir, kamu tetap bisa menguasai Ilmu Data Science untuk siap berkarir di revolusi industri 4.0. Bangun proyek dan portofolio datamu bersama DQLab untuk mulai berkarir di industri data yang sebenarnya! Sign up sekarang untuk #MulaiBelajarData di DQLab!

Simak informasi di bawah ini untuk mengakses gratis module "Introduction to Data Science":

1. Buat Akun Gratis dengan Signup di DQLab.id/signup

2. Akses module Introduction to Data Science

3. Selesaikan modulenya, dapatkan sertifikat & reward menarik dari DQLab

4. Subscribe DQLab.id untuk Akses Semua Module Premium!

Penulis: Reyvan Maulid Pradistya

Editor : Annissa Widya

Tags