Teknik Analisis Data, Skill Wajib Calon Praktisi Data

Di era digital transformasi, kini teknik analisis data merupakan hal yang umum didengar masyarakat. Sebab saat ini ada banyak sekali data yang digunakan untuk macam-macam keperluan. Data ibarat bahan mentah yang harus diolah menjadi sesuatu yang informatif atau menjadi bentuk lain sesuai kebutuhan. Dalam menentukan teknik analisis data yang tepat, tergantung kepada seberapa besar ukuran datanya. Jika hasil observasi yang dikumpulkan jumlahnya sedikit, maka dapat dilakukan analisa secara manual. Akan tetapi, jika jumlah observasi sangat besar, maka analisis data secara elektronik atau dengan komputasi merupakan cara yang efektif.

Dalam sebuah analisis data, metode merupakan salah satu faktor yang penting. Berhasil atau tidaknya suatu analisa bergantung pada tepat atau tidaknya metode yang digunakan. Dalam setiap analisis data, metode pengolahan data adalah urutan tentang bagaimana pengolahan dilakukan. Hal ini harus sesuai dengan prosedur yang telah ditetapkan oleh pakar metode, demi tercapainya hasil analisa yang akurat serta dapat dipertanggungjawabkan kebenarannya.

Pada artikel kali ini, DQLab akan membahas lebih lanjut mengenai apa itu teknik analisis data hingga metode pengolahannya. Sudah penasaran? Simak pembahasan ini ya!

1. Definisi Analisis Data

Secara umum, analisis data adalah sebuah proses pemeriksaan, pembersihan, transformasi dan pemodelan data yang bertujuan untuk menghasilkan informasi yang berguna, menginformasikan kesimpulan dan mendukung dalam pengambilan keputusan. Analisis data sendiri memiliki banyak segi dan pendekatan yang mencakup beragam teknik dengan berbagai nama, dan digunakan dalam domain bisnis, sains, dan ilmu sosial yang berbeda. Dalam dunia bisnis saat ini, analisis data berperan dalam membuat keputusan yang lebih ilmiah dan membantu bisnis berjalan lebih efektif karena data yang lebih akurat dan real-time.

Metode analisis data dapat dibedakan menjadi dua jenis, yaitu analisis data secara manual (Manual Data Processing) dan analisis data secara elektronik (Electronical Data Processing). Untuk analisis data manual biasanya digunakan ketika jumlah data tidak terlalu banyak. Proses analisis data secara manual memakan waktu yang lama, karena harus meneliti satu per satu dari tiap observasi. Berbeda dengan analisis data secara elektronik, metode ini digunakan ketika data yang diolah sangat besar. Dengan bantuan komputer, analisa dapat dilakukan dengan cepat dan mudah. Meskipun begitu, kita harus membuat program data entry yang sesuai dengan kebutuhan, dan dataset perlu dilakukan pengeditan.

Baca juga : Langkah-Langkah Menggunakan Teknik Analisis Data Kualitatif 

2. Fungsi dan Pentingnya Analisis Data

Analisis data tentunya sangat berperan penting dalam sebuah penelitian. Dengan menganalisa data, peneliti akan dengan mudah mengolah data menjadi sumber informasi baru yang akurat dan juga terpercaya. Lantas, apa saja ya fungsi lain dari kegiatan analisis data? Berikut fungsi-fungsinya:

• Melakukan proses aritmatika dan logis untuk data yang dapat disimpan.

• Analisis data berfungsi sebagai bahan evaluasi.

• Untuk digunakan kapan saja. Data yang disimpan dapat ditampilkan dan dicetak ketika dibutuhkan.

• Meminimalisir kebutuhan tenaga manusia, hal ini karena beberapa pekerjaan dikerjakan secara otomatis oleh bantuan komputer.

• Hasil dari analisis yang dilakukan dalam sebuah data juga dapat dimanfaatkan dalam sebuah kegiatan sebagai suatu perencanaan.

• Memecahkan permasalahan serta menentukan sebuah keputusan maupun keputusan.

• Mendapat hasil akhir yang lebih akurat.

3. Metode Analisis Data 

Di dalam metode analisis data dijelaskan prosedur pengolahan dan analisis data sesuai dengan pendekatan yang dilakukan. Secara umum metode analisis data akan melalui beberapa tahap meliputi, pemeriksaan data (editing), klasifikasi (classifying), verifikasi (verifying), analisis (analyzing), dan pembuatan kesimpulan (concluding).  

• Editing (Pemeriksaan Data)

Membersihkan dan mempersiapkan data-data yang telah dikumpulkan dari kelengkapan jawaban, kejelasan, kesesuaian, dan relevansinya. 

• Classifying (Klasifikasi)

Proses pengelompokan semua data dari berbagai sumber. Seluruh data tersebut ditelaah secara mendalam, kemudian digolongkan sesuai dengan kebutuhan. Kemudian data-data tersebut dipilah dalam bagian-bagian yang memiliki persamaan.

• Verifying (Verifikasi)

Verifying adalah proses memeriksa data dan informasi yang telah dikumpulkan agar validitas data dapat diakui dan digunakan dalam penelitian. Kemudian data dikonfirmasi ulang atau divalidasi.

• Analyzing (Analisis)

Tahap penganalisisan data dilakukan setelah kamu melalui tahap pengolahan data. Hasil olahan data itu kemudian akan kamu analisis dan ditafsirkan sehingga data tersebut dapat dipahami sebagai sebuah informasi.

• Concluding (Kesimpulan)

Tahap terakhir dalam analisis data adalah kesimpulan. Kesimpulan inilah yang nantinya akan menjadi sebuah informasi yang terkait dengan objek penelitian si peneliti. Tahapan ini dapat diistilahkan sebagai concluding, yaitu kesimpulan atas proses pengolahan data yang terdiri dari empat proses sebelumnya, yaitu editing, classifying, verifying dan analyzing.

4. Penerapan Analisis Data Bagi Data Science 

Sesuai dengan definisi dan manfaatnya, analisis data menjadi komponen penting dalam Data Science. Di era industri 4.0 kini, banyak perusahaan yang menerapkan Data Science untuk mempercepat proses pengolahan datanya. Dalam bidang medis, data yang sudah diproses bisa digunakan untuk pemrosesan informasi yang lebih cepat yang bisa digunakan untuk menyelamatkan nyawa seseorang. Contohnya, prediksi penyakit secara otomatis dari hasil ronsen. Selain itu, data seperti riwayat penyakit dan rekam jejak pasien dapat digunakan sebagai alat prediksi. 

Dengan mengolah data berdasarkan jenis dan informasi juga dapat menghemat banyak space dibanding data yang masuk hanya dikumpulkan tanpa dipilah dengan jelas. Contoh lainnya adalah media sosial. Siapa yang tidak menggunakan Facebook atau Instagram, dua aplikasi ini menjadi media sosial yang sangat populer. Saat menggunakan media sosial ini pernahkah kamu diberikan iklan? Ini adalah salah satu kinerja dari algoritma Machine Learning dan tentunya hasil dari analisis data yang masuk begitu banyak. Machine Learning memberikan rekomendasi iklan sesuai dengan preferensi pengguna atau history pencarian yang pernah dilakukan.

Baca juga : Contoh Teknik Analisis Data Dalam Penelitian Kuantitatif

Data yang sudah kamu analisis pada tahap pengolahan data kemudian harus ditafsirkan. Ketika melakukan penafsiran hasil analisis, kamu wajib memaparkannya dengan bukti-bukti hasil analisismu. Untuk itu, kamu harus memiliki banyak referensi yang mendukung ketika melakukan penafsiran ini. Tentunya, referensi yang dimaksud ialah berdasarkan data dan juga kajian-kajian terkait dari penelitianmu.

Sedikit tips sederhana dari DQLab, ketika kamu melakukan penafsiran hasil analisis, posisikan diri kamu sebagai pembaca awam. Dengan begitu, kamu akan memahami cara-cara efektif untuk menjelaskan kepada khalayak awam terkait penelitanmu kelak.

Bila kamu membutuhkan pemahaman lebih lanjut dan ingin memperbanyak latihan dalam mengolah data, jangan ragu untuk bergabung dan buat akun barumu di DQLab.id. Nikmati beragam module yang bisa kamu manfaatkan dalam memperbanyak portofoliomu!

Penulis: Salsabila MR

Editor: Annissa Widya Davita