Contoh Analisis Data yang Bisa Meningkatkan Skill Pengolahan Data Kamu!

Analisis Data merupakan salah satu jenis pekerjaan yang membutuhkan keahlian khusus. Bagaimana tidak, apabila sedikit saja kita melakukan kesalahan didalam menganalisis data. Maka hasil dari interpretasi yang diperoleh pun tidak sempurna bahkan dapat berakibat fatal. Nah, maka dari itu pada kesempatan kali ini kami akan membahas mengenai Analisis Data beserta dengan hal-hal yang ada didalamnya.

Definisi lain mengatakan bahwa, Data Analysis adalah suatu kegiatan yang dilakukan dengan tujuan untuk mengubah data dari hasil penelitian untuk menjadi sebuah informasi, yang nantinya akan digunakan dalam menentukan kesimpulan dari suatu penelitian.

Maka hasil dari interpretasi yang diperoleh pun tidak sempurna bahkan dapat berakibat fatal. Nah, maka dari itu pada kesempatan kali ini kami akan membahas mengenai Analisis Data beserta dengan hal-hal yang ada didalamnya.

1. Pengertian dan Tujuan Dari Data Analysis

Analisis Data adalah sebuah proses dari pengolahan data yang nantinya akan diubah untuk menjadi sebuah informasi, agar ciri-ciri dari data tersebut menjadi mudah untuk dipahami dan dapat digunakan sebagai solusi dari suatu permasalahan.Tujuan utama dari penggunaan Analisis Data ini adalah :

• Digunakan untuk mendeskripsikan sebuah data sehingga akan sangat mudah untuk dipahami.

• Untuk membuat kesimpulan berdasarkan data yang didapatkan dari sampel.

• Untuk memeriksa, merapihkan, mentransformasikan, dan memperagakan data.

Definisi lain mengatakan bahwa, Data Analysis adalah suatu kegiatan yang dilakukan dengan tujuan untuk mengubah data dari hasil penelitian untuk menjadi sebuah informasi, yang nantinya akan digunakan dalam menentukan kesimpulan dari suatu penelitian.

Baca juga : Analisis Data Adalah: Mengenal Pengertian, Jenis, Dan Prosedur Analisis Data

2.  Langkah dan Prosedur Analisis Data

Dalam melakukan analisis data harus berdasarkan prosedur dan langkah-langkah tertentu. Berikut ini adalah beberapa langkah-langkah dalam analisis data:

• Pengumpulan Data, tahap awal dari aktivitas analisis data adalah pengumpulan data yang akan dianalisis.

• Tahap Editing, yaitu proses pemeriksaan kejelasan dan kelengkapan terkait pengisian instrumen pengumpulan data. 

• Tahap Koding, Maksudnya pada tahap ini melakukan proses identifikasi dan proses klasifikasi dari tiap-tiap pernyataan yang terdapat pada instrumen pengumpulan data berdasarkan variabel yang sedang diteliti.

• Tahap tabulasi, melakukan kegiatan mencatat ataupun entri data kedalam tabel-tabel induk dalam penelitian.

• Tahap Pengujian, yaitu proses pengujian kualitas data, baik dari sisi validitas dan reliabilitas instrumen dari pengumpulan data.

• Tahap Mendeskripsikan Data, yaitu proses membuat deskripsi data dengan menyajikannya dalam bentuk tabel frekuensi atau diagram dengan berbagai ukuran tendensi sentral maupun ukuran dispersi. Tujuannya adalah agar memahami karakteristik data sampel dari suatu penelitian.

• Tahap Pengujian Hipotesis, yaitu proses pengujian terhadap proposisi apakah bisa diterima atau ditolak, apakah memiliki makna atau tidak. Berdasarkan tahap inilah nantinya akan dibuat kesimpulan atau keputusan.

3. Jenis Analisis Data

Pengertian analisis data secara deskriptif adalah teknik analisis yang digunakan dalam menganalisis data dengan membuat gambaran data-data yang terkumpul tanpa membuat generalisasi dari hasil penelitian tersebut.

• Analisis Data Kuantitatif

  Analisis kuantitatif adalah analisis yang menggunakan alat analisis bersifat kuantitatif, yaitu analisis yang menggunakan model-model, seperti model matematika (misalnya fungsi multivariat), model statistik, dan ekonometrika. Hasil analisis disajikan dalam bentuk angka-angka yang kemudian dijelaskan dan diinterpretasikan dalam suatu uraian. Dalam penelitian kuantitatif, analisis data merupakan kegiatan setelah data dari seluruh responden atau sumber data lain terkumpul. Kegiatan analisis data meliputi.

  • mengelompokan data berdasarkan variabel dari jenis responden,
  • mentabulasi data berdasarkan variabel dari seluruh responden,
  • menyajikan data tiap variabel yang diteliti,
  • melakukan perhitungan untuk menjawab rumusan masalah dan
  • melakukan perhitungan untuk menguji hipotesis yang telah diajukan

Teknik analisis data dalam penelitian kuantitatif menggunakan statistik. Terdapat dua macam statistik yang digunakan untuk analisis data dalam penelitian, yaitu statistik deskriptif dan statistik inferensial.

• Teknik Analisis Data Secara Deskriptif

  Teknik analisis data deskriptif merupakan teknik analisis yang dipakai untuk menganalisis data dengan mendeskripsikan atau menggambarkan data-data yang sudah dikumpulkan seadanya tanpa ada maksud membuat generalisasi dari hasil penelitian. Yang termasuk dalam teknik analisis data statistik deskriptif diantaranya seperti penyajian data kedalam bentuk grafik, tabel, presentase, frekuensi, diagram, grafik, mean, modus dll.

• Teknik Analisis Data Secara Inferensial

  Teknik analisis data inferensia merupakan statistik yang dipakai untuk melakukan analisis data dengan cara membuat kesimpulan yang berlaku secara umum. Ciri dari analisis data inferensial yaitu digunakannya rumus statistik tertentu, lalu hasil perhitungan yang sudah dilakukan itulah yang nantinya akan menjadi dasar dari pembuatan generalisasi yang berasal dari sumber bagi populasi.

• Analisis Data Kualitatif

  Analisis data kualitatif adalah proses secara sistematis mencari dan mengolah berbagai data yang bersumber dari wawancara, pengamatan lapangan, dan kajian dokumen (pustaka) untuk menghasilkan suatu laporan temuan penelitian. Analisis data kualitatif adalah analisis yang tidak menggunakan model matematika, model statistik dan ekonometrik atau model tertentu lainnya. Dalam hal ini, sekedar membaca tabel-tabel, grafik-grafik, atau angka-angka yang tersedia, kemudian melakukan uraian dan penafsiran. Dalam penelitian kualitatif, data diperoleh dari berbagai sumber, dengan menggunakan teknik pengumpulan data yang bermacam-macam (triangulasi), dan dilakukan secara terus menerus.

• Analisis Regresi

  Analisis Regresi Sederhana adalah sebuah metode pendekatan untuk pemodelan hubungan antara satu variabel dependen dan satu variabel independen. Tujuan teknik analisis regresi sendiri untuk mengidentifikasi pada tren dan pola, adapun juga pemanfaatan lainnya seperti membuat prediksi dan meramalkan tren di masa depan. Namun perlu diingat oleh sahabat data DQLab, analisis regresi hanya digunakan untuk menentukan adakah sebuah hubungan antara serangkaian variabel sehingga tidak memberi tahu tentang sebab-akibat. Adapun beberapa teknik dalam analisis regresi yang digunakan oleh Data Scientist yaitu Regresi linear, Regresi lasso dan Regresi Multivariat.

• Teknik Analisis Monte Carlo Simulation

  Monte Carlo Simulation atau disingkat MCS adalah salah satu teknik asesmen risiko kuantitatif yang dapat digunakan oleh berbagai organisasi dalam proses manajemen risiko mereka, terutama dalam tahapan analisis risiko dan/atau evaluasi risiko yang memiliki fenomena variabel acak (random variable). Analisis dan evaluasi risiko dengan fenomena variabel acak tidak hanya hanya terjadi untuk peristiwa-peristiwa risiko pasar (market risk), risiko kredit (credit risk), dan risiko operasional (operational risk) dalam dunia perbankan, tetapi juga untuk risiko operasional di berbagai industri lain misalnya industri minyak dan gas (oil and gas) dan pertambangan (mining).

Baca juga : Big Data Analytics dan Kegunaanya untuk Perkembangan Bisnismu

4. Pelajari Teknik-teknik Analisis Data Lainnya Bersama DQLab!

DQLab merupakan pusat belajar Data Science yang menawarkan kursus online bagi Kamu yang ingin mulai belajar Data Science. DQLab sendiri telah melahirkan praktisi data yang  mahir dalam dibidangnya. Bersama DQLab Kamu akan belajar secara terstruktur dengan studi kasus dan data yang sesuai dengan yang berada di lapangan. DQLab juga menyediakan forum untuk sharing dengan 95,000++ member DQLab, maupun dengan ahli praktisi pakar data.

Jadi apalagi yang kamu tunggu, ayo bergabung di DQLab! Kamu bisa belajar data science dari nol hingga bisa bergabung di perusahaan besar. Dengan bergabung sekarang kamu bisa mendapat module GRATIS œIntroduction to Data Science loh!