Pelajari Pengertian Analisis Data dan Hal yang Perlu Dihindari saat Interpretasi Data

Di zaman modern dimana hampir semua industri membutuhkan data, kemampuan analisis data untuk mendapatkan insight yang bermanfaat merupakan investasi di masa mendatang. Hal ini karena pada beberapa waktu mendatang, data akan menjadi bahan bakar utama untuk semua industri. Buktinya, setiap hari manusia mampu memproduksi berjuta-juta kilobyte data.Namun faktanya hanya 0,5% data yang bener-benar digunakan. Dengan tingginya produksi data, maka peluang industri untuk memanfaatkan data tersebut menjadi lebih besar dan prospek karir di bidang analisis data pun semakin luas. 

Dalam proses analisis data, interpretasi data merupakan hal mendasar yang tidak boleh dilupakan. Output dari interpretasi ini akan memberikan informasi analitis kepada kita dengan tujuan untuk menarik kesimpulan singkat dari hasil analisis. Dalam proses interpretasi data, kita akan mem-breakdown apa saja isi dari output analisis data sehingga kita lebih mudah untuk menjelaskan hasil analisisnya baik secara lisan maupun tulisan. Karena perannya yang cukup krusial, maka kita harus berhati-hati dan teliti agar tidak salah menafsirkan hasil analisis data. Oleh karena itu, pada artikel kali ini DQLab akan menjelaskan pengertian detail mengenai analisis data dan hal-hal yang perlu dihindari dalam interpretasi data. Jadi tunggu apa lagi? Yuk simak artikel ini sampai akhir!

1. Pengertian Analisis Data

Sebelum mengenal berbagai hal yang harus kita hindari dalam interpretasi data, ada baiknya kita memahami terlebih dahulu apa yang dimaksud dengan analisis data. Analisis data adalah proses pengumpulan, pemodelan, dan analisis data untuk mengekstrak informasi yang mendukung pengambilan keputusan. Ada beberapa metode dan teknik untuk melakukan analisis, tergantung dari bidang industri dan tujuan analisis. Metode analisis ini secara garis besar terbagi menjadi dua metode, yaitu metode kualitatif dan metode kuantitatif. Dengan memahami teknik serta metode kualitatif dan kuantitatif, kita akan lebih mudah untuk mengolah berbagai jenis data.

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

2. Hindari Asumsi yang Berasal dari Intuisi

Dalam analisis data kita harus bersifat objektif. Saat melakukan interpretasi data, tubuh kita diibaratkan seperti gelas kosong yang siap diisi dengan hasil analisis data. Misalnya, untuk mengetahui apakah terjadinya suatu kejadian disebabkan oleh kejadian yang lain, kita harus menggunakan hasil uji korelasi untuk menemukan jawabannya. Oleh karena itu, dalam melakukan interpretasi data kita tidak boleh hanya percaya dengan intuisi, tetapi juga harus didukung dengan data.

3. Adanya Bias pada Output

Dalam proses analisis data, terkadang kita hanya memilih dan menginterpretasi data yang diperlukan untuk membuktikan suatu hipotesis dan mengabaikan unsur lain yang mungkin juga berpengaruh. Hal ini sering disebut dengan bias. Bias bisa menjadi masalah yang besar karena bisa mempengaruhi output dan interpretasi yang berujung pada pengambilan keputusan yang salah. Oleh karena itu, kita wajib hindari penarikan kesimpulan sebelum proses analisis data selesai.

4. Signifikansi Statistik yang Salah

Signifikansi statistik akan membantu kita untuk memahami apakah suatu output dari analisis data akurat atau ada kesalahan baik dalam pengambilan sampel atau human error lainnya. Tingkat signifikansi statistik yang diperlukan untuk setiap kasus pasti berbeda-beda tergantung dari ukuran sampel dan industri yang dianalisis. Oleh karena itu, sebelum melakukan interpretasi data, ada baiknya kita cek terlebih dahulu keakuratan output analisis data karena akan sangat berpengaruh pada hasil akhir.

Baca juga : Big Data Analytics dan Kegunaanya untuk Perkembangan Bisnismu

5. Mengenal Tools Analisis Data di Era Big Data

DI era big data, tidak semua jenis data bisa diolah dengan tools konvensional karena volume dan ukurannya yang besar. Oleh karena itu, diperlukan tools yang powerful yang mampu mengolah big data agar proses pengolahan lebih cepat dan efisien. Contoh tools yang banyak digunakan untuk mengolah big data adalah R dan Python. Kedua bahasa pemrograman powerful ini menjadi favorit profesional data karena memiliki berbagai fitur dan multifungsi. Yuk berkenalan lebih dekat dengan R dan Python bersama DQLab! Klik button di bawah ini untuk mengakses modul R dan Python dari DQLab dan nikmati belajar seru untuk meningkatkan kapasitas diri di era big data.

Penulis: Galuh Nurvinda K

Editor: Annissa Widya Davita