Pahami Pengertian Teknik Pengolahan Data dan Software yang Mendukung

Proses pengolahan data dilakukan menggunakan data yang berkaitan dengan tema penelitian. Umumnya suatu penelitian memiliki rumusan masalah dan tujuan penelitian agar tidak melenceng dari lingkup penelitian. Karena data merupakan instrumen penting dalam penelitian, data yang digunakan haruslah data valid. Artinya data tersebut berasal dari sumber terpercaya dan dapat dipertanggung jawabkan. Data bisa dikumpulkan secara langsung di lapangan atau biasa disebut data primer dan bisa juga dari sumber yang sudah ada seperti karya ilmiah, jurnal, buku, dan lainnya atau biasa disebut data sekunder. Penggunaan jenis data tergantung pada tema penelitian.

Teman-teman pasti sudah banyak mendengar atau membaca pembahasan tentang data science. Yup, ilmu ini populer digunakan untuk pengolahan data. Kemajuan teknologi saat ini mempengaruhi jumlah, jenis, hingga padatnya lalu lintas data. Kumpulan data dengan karakteristik tersebut disebut big data. Baik data dengan jumlah sedikit atau termasuk big data, tentu perlu teknik untuk pengolahan datanya. Ada berbagai macam teknik pengolahan data yang bisa digunakan seperti analisis regresi, analisis deskriptif, dan lain sebagainya. Untuk memudahkan prosesnya akan menggunakan software yang mendukung. Kita akan bahas semuanya di artikel kali ini. Dan yang utama kita pahami dulu pengertian teknik pengolahan data, yuk!

1. Pengertian dan Tujuan Teknik Pengolahan Data

Secara umum teknik pengolahan data merupakan cara yang digunakan untuk mengolah data untuk menghasilkan informasi yang dapat dijadikan pedoman penarikan kesimpulan atau pengambilan keputusan. Seberapa penting pengolahan data ini? Bisa dikatakan aktivitas pengolahan data ini sangat penting. Contohnya kamu ingin tahu apakah penjualan produk mencapai target dengan strategi promosi saat ini. Nah, untuk melakukan analisis tentu kamu memerlukan data, bisa data penjualan, traffic dari promosi di sosial media, dan lain sebagainya. Pengolahan data menurut beberapa ahli yaitu sebagai berikut:

• Menurut John Tukey istilah teknik dalam menganalisis data penelitian adalah prosedur untuk menganalisis data. Prosedur ini mencakup teknik menafsirkan data yang sudah dianalisa dan cara merencanakan teknik pengumpulan data penelitian sehingga analisis menjadi lebih cepat.

• Menurut Spradley analisis data pada penelitian merupakan cara berpikir yang berkaitan erat dengan pengujian secara sistematis terhadap sesuatu untuk menentukan bagian, hubungan antar bagian, dan hubungannya dengan keseluruhan. 

Analisis data merupakan salah satu tahapan dalam proses pengolahan data. 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.

Baca juga : Teknik Pengolahan Data Kualitatif: Ketahui Macam-Macam Metode Pengumpulan Data

2. Jenis Pengolahan Data

Dalam penelitian, ada banyak jenis metode atau teknik pengolahan data yang bisa digunakan. Perlu diingat kembali penerapan tekniknya tergantung pada penelitian yang sedang digarap. Berdasarkan sifatnya data dibedakan menjadi dua yaitu data kualitatif dan data kuantitatif. Nah, kedua jenis data ini paling umum digunakan untuk penelitian. Teknik pengolahan data kualitatif digunakan untuk penelitian yang mengandung subjektivitas seperti persepsi terhadap suatu fenomena yang terjadi di suatu kelompok atau komunitas. Teknik analisis kualitatif dibagi menjadi tiga yaitu analisis konten, analisis wacana, dan analisis naratif. Pengumpulan datanya bisa diperoleh dengan melakukan wawancara, kuesioner, atau observasi. Sedangkan teknik pengolahan kuantitatif adalah kebalikannya dimana teknik ini digunakan untuk penelitian yang mengandung objektivitas. Teknik pengolahan data kuantitatif menggunakan perhitungan matematika dan statistika untuk mendapatkan hasil yang akurat. Teknik pengolahan data kuantitatif yaitu antara lain analisis deskriptif dan analisis inferensial. 

3. Software Pengolahan Data

Terdapat banyak tools yang bisa digunakan untuk pengolahan data. SPSS merupakan salah satu tools yang sering digunakan untuk melakukan analisis dengan perhitungan statistik. Hingga saat ini SPSS masih banyak digunakan, namun muncul juga tools-tools lain yang ternyata juga bisa digunakan untuk pengolahan data. Sebelumnya kita sudah membahas apa itu big data. Nah, big data ini termasuk dalam data science. Untuk analisis yang berkaitan dengan data science ada bahasa pemrograman yang populer digunakan yaitu Python, R, dan SQL. Kita bisa menjalankan bahasa pemrograman tersebut melalui IDE ataupun code editor yang mendukung. Misalnya Python bisa menggunakan IDLE, Jupyter, Spyder, dan lainnya. Kemudian R bisa menggunakan R Studio. Bahasa SQL bisa menggunakan SQL Server, Oracle, MySQL, dan lainnya. Ada juga code editor yang lebih ringan ketika dijalankan di perangkat komputer seperti Visual Studio Code. Bagi pemula jangan bingung mulai belajar pengolahan data karena banyaknya tools yang disebutkan. Kamu pasti pernah menggunakan Excel. Nah, Excel juga menjadi salah satu tools yang bisa diandalkan untuk pengolahan data, loh. Disana terdapat banyak formula matematika, statistik, hingga fitur untuk data analysis. Kamu bisa coba mengolah data sederhana menggunakan Excel. 

4. Manfaat di Dunia Bisnis

Ada banyak sekali manfaat yang bisa didapatkan dengan menerapkan teknik pengolahan data. Di dunia bisnis yang memiliki persaingan yang sangat ketat, pengolahan data adalah kunci untuk memperoleh informasi untuk memajukan bisnisnya. Apalagi memasuki peralihan aktivitas ke digital, maka perusahaan perlu beradaptasi terus menerus. Penerapan teknik pengolahan data dapat menjadi bahan untuk meningkatkan strategi promosi yang lebih baik, meningkatkan kualitas website perusahaan, web data integration yang canggih, digital marketing, dan masih banyak lainnya. Ada banyak sekali contoh data yang bisa digunakan untuk analisis terkait keperluan bisnis seperti data kinerja karyawan, traffic kunjungan website, distribusi dan penjualan produk, ulasan konsumen terhadap produk, dan lain sebagainya. 

Baca juga : Kenali 3 Jenis Metode Pengolahan Data Kuantitatif

5. Belajar Mengolah Big Data dengan Python dan R

Melihat pentingnya pengolahan data di berbagai sektor industri, menyebabkan meningkatnya kebutuhan akan praktisi data. Bahkan sekarang banyak instansi pemerintahan yang juga mencari para talent data handal untuk mengolah data lebih baik. Jika kamu tertarik menjadi praktisi data, kamu bisa memulainya dengan belajar mengolah data sederhana hingga big data dengan berbagai tools seperti Python dan R. Bahasa pemrograman ini merupakan kompetensi yang menjadi syarat utama untuk profesi data seperti Data Scientist dan Data Analyst. Dengan daftar di DQLab.id kamu bisa mempelajari pengolahan data dengan Python dan R bersama mentor data. Selain itu ada juga project dan challenge yang bisa kamu kerjakan dan dijadikan portofolio data. Mulai sekarang, yuk sobat data!

Penulis: Dita Kurniasari

Editor: Annissa Widya