Tutorial Implementasi Teknik Analisis Data, Ini Dia Langkah-Langkahnya

Teknik analisis data merupakan cara yang digunakan untuk mengolah data dengan tujuan mendapatkan informasi yang berguna dari suatu kumpulan data. Melihat perkembangan teknologi yang semakin pesat, data juga menjadi komponen penting contohnya di perusahaan. 

Bisnis yang berjalan di perusahaan tentu akan mengalami pembaruan atau penerapan strategi-strategi baru guna memajukan bisnisnya. Nah, langkah tersebut harus berdasarkan data agar keputusan atau kebijakan yang diambil tepat. Tugas ini dikerjakan oleh praktisi data seperti Data Analyst dan Data Scientist.

Dalam melakukan analisis data, biasanya data yang digunakan berasal dari berbagai sumber. Tidak ada aturan yang baku ketika akan menganalisis data perlu data sebanyak mungkin dan dari sumber yang banyak juga. Penggunaan berapa banyaknya data tergantung pada tujuan dilakukannya analisis tersebut. 

Misalnya jika 1000 baris data sudah dirasa cukup untuk bahan analisis dan dapat mencapai tujuan analisis, maka tidak perlu ditambah lebih banyak lagi. Implementasi teknik analisis data sebaiknya dilakukan dengan teliti dan perlu juga sikap kritis dari peneliti. Karena masih berupa data mentah maka perlu perhatian ekstra agar nantinya analisis berjalan dengan lancar. 

Bagaimana cara implementasi teknik analisis data? Yuk, simak pembahasannya dibawah ini!

1. Pengumpulan Data dari Berbagai Sumber

Mengumpulkan data adalah langkah pertama yang dilakukan saat analisis. Data bisa diperoleh dari berbagai sumber yang sesuai dengan tujuan analisis. Jenis data yang sering digunakan untuk analisis adalah data primer dan data sekunder. Data primer adalah data yang didapatkan langsung dari objek penelitian, sedangkan data sekunder adalah data yang berasal dari pihak ketiga. 

Kedua jenis data ini biasanya digunakan bersamaan untuk meningkatkan kualitas penelitian. Pengumpulan data untuk analisis dilakukan dengan menggunakan teknik tertentu diantaranya yaitu wawancara, survei dan studi pustaka. Data juga bisa diperoleh dengan mengakses database atau melakukan web scraping. 

Baca juga: Langkah-Langkah Menggunakan Teknik Analisis Data Kualitatif 

2. Data Preprocessing

Tahap selanjutnya adalah data preprocessing. Data yang sudah dikumpulkan biasanya masih berupa data mentah atau raw data yang mana seringkali masih ada data yang tidak lengkap, tipe data tidak sama, dan lainnya.

Sementara ada tiga hal yang harus diperhatikan dalam data yaitu incomplete data, noisy data, dan inconsistent data yang mana akan mempengaruhi hasil analisis yang kurang berkualitas jika data tidak disiapkan dengan baik. Oleh karena itu data preprocessing perlu dilakukan. 

Data preprocessing merupakan proses dimana data mentah disiapkan menjadi data berkualitas yang siap diolah yang mencakup data cleaning, data integration, transformasi data, dan reduksi data. Data preprocessing menjadi tahapan dalam analisis yang cukup memakan banyak waktu.

3. Analisis Data

Data yang sudah dibersihkan dan disiapkan pada tahap preprocessing selanjutnya dapat digunakan untuk analisis. Pastikan data yang dimiliki sudah cukup untuk kebutuhan analisis. Tujuan analisis data adalah menemukan informasi yang ada di balik suatu kumpulan data. Proses ini menerapkan metode-metode tertentu yang sesuai dengan jenis data dan tujuan analisis. 

Ada macam-macam teknik analisis data diantaranya yaitu teknik analisis data kualitatif dan teknik analisis data kuantitatif. Teknik analisis data kualitatif merupakan metode yang digunakan untuk mengolah data yang bersifat narasi atau teks. Sedangkan teknik analisis kuantitatif merupakan metode yang digunakan untuk mengolah data yang bersifat numerik atau angka. 

4. Penyajian Data 

Langkah terakhir ini juga tak kalah penting dari seluruh proses implementasi teknik analisis data yaitu penyajian data. Hasil dari analisis yang sudah dilakukan sebelumnya akan disajikan dalam bentuk grafik atau plot. Ini akan memudahkan orang lain dalam memahami data hasil analisis serta informasi dari hasil analisis tersampaikan dengan baik. Namun perlu diingat, kamu harus memilih grafik yang merepresentasikan data hasil analisismu. 

Misalnya kamu ingin mengetahui tingkat penjualan produk dalam periode waktu tertentu bisa menggunakan line chart. Ada beberapa jenis grafik untuk menyajikan data diantaranya yaitu pie chart, bar chart, line chart, histogram, dan lain sebagainya. Untuk menunjang tahap visualisasi data ini, kamu dapat menggunakan tools yang memberikan fitur visualisasi data seperti Python, R, dan Tableau. 

Baca juga: Contoh Teknik Analisis Data Dalam Penelitian Kuantitatif

Jadi praktisi data tidak tertutup untuk orang-orang berlatar belakang IT saja. Cukup banyak cerita sukses orang non IT yang mampu bersaing sebagai praktisi data di industri. Dengan kemajuan teknologi saat ini, siapapun bisa dengan mudah mengakses informasi dan belajar data dari mana saja dan kapan saja. Namun bagi pemula mungkin bingung mulai belajar dari mana. 

Karena dasar-dasar ilmu data atau data science harus dikuasai dengan baik sebelum melanjutkan ke pembelajaran yang lebih advanced. Mulai belajar data dari nol bersama DQLab.id, yuk! Dengan module terstruktur akan memudahkan pembelajaran data meski tanpa background IT. Selain itu tersedia juga project data dengan kasus nyata di industri yang bisa dijadikan portofolio datamu.

Penulis: Dita Kurniasari

Editor: Annissa Widya