Jenis Teknik Analisis Data, Paling Sering Pakai yang Mana?
Teknik analisis data merupakan tahapan penting dalam suatu penelitian. Ketika melakukan suatu penelitian kita akan melewati beberapa proses seperti mengumpulkan data dari berbagai sumber, validasi data, mengelompokkan data, memproses data, melakukan analisis data, hingga menyajikan data hasil analisis. Setiap tahap harus dilakukan dengan teliti agar memperoleh data yang relevan dengan penelitian serta hasil analisis yang optimal sehingga dapat digunakan untuk pemecahan masalah. Metode yang digunakan juga bermacam-macam tergantung pada tujuan penelitianya.
Seorang praktisi data bertugas mengolah dan menganalisis data untuk menemukan informasi di balik data. Nah, untuk itu praktisi data wajib memahami beragam jenis teknik analisis data. Contohnya kamu sedang melakukan penelitian dengan data numerik, tentu akan menggunakan metode yang memang digunakan untuk mengolah data numerik. Begitu pula dengan jenis data lainnya. Analisis data saat ini semakin mudah dan efektif dengan adanya data science. Ada banyak teknik-teknik yang bisa diterapkan untuk berbagai kebutuhan industri. Tahukah kamu jenis teknik analisis data apa saja yang sering digunakan dalam penelitian? Yuk, simak pembahasannya di bawah ini!
1. Langkah-langkah dan Tujuan Teknik Analisis Data
Langkah awal dalam melakukan analisis adalah mengumpulkan data dari berbagai sumber, bisa dari jurnal, karya ilmiah, website, dan lain sebagainya. Data yang sudah terkumpul kemudian dibersihkan sehingga hanya data yang lengkap saja yang digunakan. Lakukan klasifikasi dan identifikasi pertanyaan berdasarkan data yang akan dianalisis. Selanjutnya data diuji validitas datanya. Data kemudian disajikan dalam bentuk tabel, grafik atau diagram agar bisa dipahami hasil dari analisis yang dilakukan.
Hasil analisis inilah yang akan menjadi pedoman dalam mengambil keputusan untuk tindakan kedepannya. 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. 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 : Teknik Analisis Data untuk Pengambilan Keputusan di Masa Mendatang
2. Teknik Analisis Kualitatif
Dalam suatu kumpulan data biasanya terdapat pola-pola tertentu di balik data tersebut. Nah, untuk mengetahuinya kita bisa menggunakan teknik analisis kualitatif. Analisis kuantitatif adalah metode analisis dengan mengklasifikasikan atau mengelompokkan data untuk menemukan hubungan atau pola-pola tersembunyi pada data. Adapun teknik pengumpulan data dalam analisis kualitatif dapat diperoleh dari wawancara, kuesioner, atau observasi.
Proses analisis kualitatif tidak menggunakan perhitungan matematika karena data pada analisis kualitatif berbentuk teks atau narasi. Oleh karena itu perlu ketelitian yang tinggi dalam mengamati data yang ada kemudian menguraikan dan menafsirkan data tersebut. Metode analisis kualitatif ini bertujuan untuk menemukan makna dari suatu aktivitas, pertanyaan, dan lainnya, menjelaskan kondisi yang melingkupi suatu peristiwa, menggambarkan proses terjadinya suatu peristiwa beserta alasan-alasan yang mendasarinya.
3. Teknik Analisis Kuantitatif
Punya banyak data angka? Teknik analisis kuantitatif bisa kamu gunakan. Analisis kuantitatif adalah metode analisis yang bersifat kuantitatif menggunakan perhitungan matematika atau statistik. Hasil analisis disajikan dalam bentuk angka-angka yang dijelaskan dengan menguraikan angka-angka tersebut.
Terdapat dua macam teknik statistik dalam melakukan analisis kuantitatif yaitu teknik analisis deskriptif dan teknik analisis inferensial. Teknik analisis deskriptif adalah teknik analisis dengan menggambarkan data yang digunakan tanpa maksud menggeneralisasi atau membuat kesimpulan.
Biasanya dibuat dalam bentuk grafik, tabel, mean, modus, dan sebagainya. Contoh metode analisis deskriptif antara lain melihat persebaran suatu penyakit pada daerah tertentu seperti yang sedang dialami dunia saat ini yaitu covid-19. Persebaran covid-19 bisa disajikan dalam bentuk peta, bar chart, atau line chart. Contoh lainnya yaitu melihat pengaruh citra merek dan kualitas produk terhadap pembelian, penelitian tentang perilaku konsumen, dan masih banyak lainnya. Sedangkan teknik analisis inferensial adalah teknik analisis yang menggunakan rumus tertentu dimana hasil perhitungan tersebut menjadi dasar dalam menggeneralisasi dan mengambil keputusan.
4. Analisis dengan Data Mining
Teknik analisis data yang juga banyak digunakan dalam penelitian adalah data mining. Apa itu? Data mining adalah proses eksplorasi dan analisis data dalam jumlah besar untuk menemukan pola tersembunyi yang terdapat dalam kumpulan jumlah besar data tersebut.
Pola yang diperoleh dapat digunakan untuk analisis lebih lanjut seperti pembelajaran mesin dan analisis prediktif. Beberapa teknik data mining yang sering digunakan yaitu sebagai berikut:
Classification adalah metode yang paling umum dalam data mining. Metode classification sering digunakan untuk menyelesaikan persoalan bisnis seperti Churn Analysis dan Risk Management.
Clustering adalah metode yang digunakan untuk mengidentifikasi sebuah kelompok berdasarkan atribut dan mengelompokkan datanya berdasarkan kemiripan atribut.
Regression adalah metode yang bertujuan mencari pola dan menentukan sebuah nilai numerik.
Association yang disebut juga dengan Market Basket Analysis merupakan teknik yang bertujuan untuk menemukan produk apa yang bisa dijual bersamaan dan mencari tahu aturan atau penyebab kesamaan produk tersebut.
Baca juga : Penting! Ini Teknik Analisis Data & Implementasinya di Berbagai Kasus
5. Belajar Teknik Analisis Data dari Nol Sampai Mahir dengan DQLab
Belum pernah belajar data? Jangan khawatir, kamu bisa mulai sekarang bareng DQLab. Kepopuleran profesi data saat ini menarik banyak pihak bahkan dari yang non IT. Yup, belajar data memang semenarik itu. Selain jenjang karir dan gaji yang menjanjikan, kamu jadi memahami banyak hal mengenai data dan bagaimana memperoleh insight dari data-data tersebut. Kamu bisa mengeksplorasi cara penyajian data yang interaktif dan mudah dipahami audiens. Penting banget untuk yang punya background non IT jika ingin switch karir di bidang data. Yuk, mulai bareng DQLab.id dan tambah networking dengan member dan mentor DQLab!
Penulis: Dita Kurniasari
Editor: Annissa Widya