4 Cara Implementasi Teknik Analisis Data Dalam Pengambilan Keputusan

Data merupakan instrumen penting dalam suatu penelitian. Oleh karena itu ketika melakukan suatu penelitian, data yang digunakan harus relevan dan sesuai dengan penelitian yang sedang dikerjakan. Walaupun pengumpulan data sekarang lebih mudah dengan bantuan teknologi yang lebih canggih, namun tidak semua data dapat digunakan. Kita harus memperhatikan sumber data yang kredibel. Data dalam penelitian dibagi menjadi beberapa jenis diantaranya yaitu berdasarkan sifatnya, berdasarkan skala pengukurannya, dan berdasarkan sumbernya. Setiap data memiliki karakteristik dan metode pengolahannya masing-masing. Misalnya data yang dikategorikan berdasarkan sifatnya yaitu data kuantitatif tentu berbeda dengan data kualitatif. 

Penelitian tidak hanya dilakukan untuk keperluan akademik, namun juga penting dilakukan dalam perusahaan maupun instansi. Misalnya suatu perusahaan yang menjual produk kecantikan dapat melakukan penelitian dengan mengolah data seperti data hasil penjualan produk, ulasan produk yang diberikan konsumen, dan data lainnya yang berkaitan dengan tujuan penelitian. Data yang dianalisis akan membantu meningkatkan produktivitas dan kualitas produk perusahaan. Untuk mendapatkan hasil yang maksimal maka harus melalui proses implementasi teknik analisis data yang sesuai. Bagaimana langkah implementasi teknik analisis data? Yuk, simak dibawah ini!

1. Tujuan Teknik Analisis Data

Teknik analisis data tentu memiliki tujuan ketika menerapkannya pada suatu penelitian. Analisis data adalah tahap yang penting dalam teknik pengolahan data. Penerapan teknik analisis data sangat berkaitan dengan tema dan masalah penelitian yang ingin diselesaikan. Tujuan teknik analisis data adalah untuk memperoleh kesimpulan secara keseluruhan dari data yang sudah dikumpulkan sebelumnya. 

Teknik analisis data juga akan mendeskripsikan data-data penelitian sehingga mudah dipahami oleh orang lain dengan menyajikannya ke dalam bentuk yang menarik seperti grafik atau plot. Pada bidang industri, hasil pengolahan data dapat digunakan sebagai pedoman dalam pengambilan keputusan strategi bisnis selanjutnya seperti strategi marketing di masa mendatang, melihat trend pasar, dan lain sebagainya.

Baca juga : Langkah-Langkah Menggunakan Teknik Analisis Data Kualitatif

2. Pengumpulan Data dan Data Preprocessing

Langkah pertama sebelum melakukan penelitian adalah mengumpulkan data yang dibutuhkan. Pengumpulan data memerlukan metode atau teknik sesuai dengan jenis data yang diperlukan. Data sekunder dan data primer adalah jenis data yang sering digunakan dalam penelitian dan biasanya digunakan bersamaan. Beberapa teknik pengumpulan data sekunder yaitu antara lain studi dokumen dan penelitian kepustakaan. 

Data yang sudah terkumpul biasanya masih dalam bentuk mentah atau raw data. Seringkali data mentah masih terdapat data-data yang memiliki atribut kurang lengkap. Tiga hal yang harus diperhatikan dalam data yaitu incomplete data, noisy data, dan inconsistent data. Hal-hal ini akan mempengaruhi hasil analisis yang kurang berkualitas jika data tidak disiapkan dengan baik. 

Data preprocessing merupakan proses dimana data mentah disiapkan menjadi data berkualitas yang siap diolah. Proses ini termasuk data cleaning, data integration, transformasi data, dan reduksi data. Proses ini dilakukan oleh praktisi data demi mendapatkan data yang berkualitas untuk digunakan pada proses selanjutnya. Data preprocessing juga membutuhkan waktu yang tidak sedikit dalam pengerjaannya.

3. Analisis Data 

Setelah melakukan data preprocessing, selanjutnya melakukan eksplorasi data. Data harus digali dan dipahami lebih dalam karena berbeda tipe data maka berbeda pula cara penanganannya. Eksplorasi data mencakup memahami data, mengidentifikasi data, dan memeriksa data dengan cermat. Setelah melakukan eksplorasi data, kita bisa menentukan model atau metode yang tepat untuk memudahkan analisis data.

Analisis data bertujuan untuk memperoleh informasi yang berguna dari data yang ada. Pemahaman mengenai data yang digunakan mempengaruhi pada model yang akan diterapkan. Jika seorang praktisi data tidak memahami datanya, besar kemungkinan akan salah menerapkan model yang tepat untuk datanya. Tentu saja ini akan membuat proses analisis menjadi kurang berkualitas dan tidak sesuai yang diinginkan karena tujuan menerapkan data science yaitu untuk membantu permasalahan yang ada. Jadi pastinya kita harus fokus pada masalah yang ingin diselesaikan dengan data science.

4. Data Visualization

Proses membuat visualisasi data harus diawali dengan pemahaman akan data yang digunakan. Berbeda jenis datanya, berbeda pula bentuk visualisasi yang digunakan. Umumnya data dibuat visualisasinya dalam bentuk grafik atau plot dengan berbagai warna dan ikon-ikon tambahan agar semakin interaktif. Ada berbagai tools yang bisa digunakan untuk visualisasi data misalnya Python dan R. Tableau juga merupakan tools yang sangat memudahkan visualisasi data. 

Dengan menggunakan tools visualisasi data, kita dapat memilih berbagai jenis grafik untuk menyajikan data seperti pie chart, bar chart, line chart, histogram, dan lain sebagainya. Manfaat visualisasi data yaitu antara lain membuat laporan lebih interaktif, dapat meningkatkan nilai produk dan jasa, mendukung pengambilan keputusan lebih cepat dan tepat, serta meningkatkan kemampuan analisis tim di perusahaan. 

Baca juga : Contoh Teknik Analisis Data Dalam Penelitian Kuantitatif

Analisis data diperlukan untuk kemajuan industri. Tidak bisa dipungkiri bahwa sekarang teknologi memiliki peran besar dalam industri. Data science adalah ilmu yang digunakan untuk mempermudah analisis data yang sangat banyak dan juga beragam. Nah, analisis data ini pun tidak dilakukan sembarang orang melainkan oleh ahli data. 

Oleh karena itu, banyak perusahaan yang membutuhkan ahli data seperti Data Engineer, Data Scientist, atau Data Analyst. Profesi ini cukup menjanjikan dan menarik banyak pihak baik yang memiliki background IT maupun tidak. Ingin jadi ahli data meski tanpa background IT? 

Yuk, daftar di DQLab.id dan mulai belajar data science anti ribet dengan fitur live code editor bersama para ahli data dari berbagai perusahaan ternama!

Penulis: Dita Kurniasari

Editor: Annissa Widya