Tutorial Teknik Analisis Data untuk Pengambilan Keputusan
Teknik analisis data sangat penting untuk diperhatikan mengingat besarnya peranan data dalam proses pembuatan keputusan. Banyak perusahaan yang mulai menyadari bahwa pembuatan keputusan yang berdasarkan data, ternyata dapat membuat keputusan yang dihasilkan menjadi jauh lebih efektif.
Semakin banyak data yang ada, kesimpulan yang bisa kamu dapatkan tentu juga akan semakin lengkap. Yang artinya, keputusan yang bisa diambil akan semakin mendekati kebutuhan yang sebenarnya.
Sayangnya, data bukanlah hal yang serta merta bisa memberikan kesimpulan begitu saja. Ada banyak hal yang harus diperhatikan. Mulai dari apakah data yang dikumpulkan valid atau tidak, teknik analisis data seperti apa yang harus digunakan, serta bagaimana cara menyampaikan hasil yang didapat ke hadapan stakeholder.
Sebelum membahas cara implementasi teknik analisis data kita ulas sedikit mengenai apa itu analisis data. Analisis data adalah proses pengumpulan, pemodelan, dan menganalisis data untuk mengekstraksi wawasan yang mendukung pengambilan keputusan.
Analisis data bisa diimplementasikan di banyak bidang dan industri, namun proses implementasinya belum tentu tepat sehingga hasil yang diperoleh tidak tepat sasaran untuk menjawab suatu permasalahan.
Pada artikel kali ini kita akan membahas cara untuk mengimplementasikan teknik analisis data yang tepat sehingga insight yang didapatkan lebih akurat dan impactful untuk meningkatkan efektivitas suatu pekerjaan. Penasaran bagaimana caranya? Let’s get started!
1. Penerapan Analisis Data dalam Pengambilan Keputusan
Analisis data merupakan sebuah proses pemeriksaan, pembersihan, transformasi dan pemodelan data dengan tujuan menemukan informasi yang bermanfaat, menginformasikan kesimpulan dan mendukung pengambilan keputusan. Peran dan arti analisis data bagi suatu perusahaan yaitu menjadi alat bantu dalam melaksanakan fungsi manajemen seperti planning, organizing, actuating dan controlling.
Fungsi dan peran analisis data bagi perusahaan ini sama halnya dengan peran akuntansi yaitu sebagai sebuah informasi yang akan sangat membantu pimpinan perusahaan dalam membuat keputusan.
Dari segi dan pendekatannya, analisis data sendiri memiliki beragam teknik yang 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 beroperasi lebih efektif karena data yang lebih akurat dan real-time.
Baca juga : Langkah-Langkah Menggunakan Teknik Analisis Data Kualitatif
2. Pengumpulan Data dan Data Preprocessing
Langkah pertama sebelum melakukan analisis data adalah mengumpulkan data yang dibutuhkan. Pengumpulan data memerlukan metode atau teknik sesuai dengan jenis data yang diperlukan.
Data sekunder dan data primer adalah jenis data yang sering digunakan dalam penelitian dan biasanya digunakan bersamaan. Beberapa teknik pengumpulan data sekunder antara lain studi dokumen dan penelitian kepustakaan.
Data yang sudah terkumpul biasanya masih dalam bentuk mentah atau raw data. Seringkali data mentah masih terdapat data-data yang memiliki atribut kurang lengkap. Tiga hal yang harus diperhatikan dalam data yaitu:
Incomplete data,
Noisy data, dan
Inconsistent data..
Hal-hal ini akan mempengaruhi hasil analisis yang kurang berkualitas jika data tidak disiapkan dengan baik. Kemudian setelah data terkumpul, dilakukan data preprocessing.
Data preprocessing merupakan proses dimana data mentah disiapkan menjadi data berkualitas yang siap diolah. Proses ini termasuk data cleaning, data integration, transformasi data, dan reduksi data.
Proses ini dilakukan oleh praktisi data demi mendapatkan data yang berkualitas untuk digunakan pada proses selanjutnya. Data preprocessing juga membutuhkan waktu yang tidak sedikit dalam pengerjaannya.
3. Eksplorasi Data dan Model Data
Setelah melakukan data preprocessing, langkah selanjutnya yaitu melakukan eksplorasi data. Data harus digali dan dipahami lebih dalam karena berbeda tipe data yang dimiliki maka berbeda pula cara penanganannya.
Eksplorasi data mencakup memahami data, mengidentifikasi data, dan memeriksa data dengan cermat. Setelah melakukan eksplorasi data, kita bisa menentukan model yang akan diterapkan pada data tersebut. Inilah mengapa eksplorasi data penting dilakukan.
Pemahaman mengenai data yang digunakan akan mempengaruhi pada model yang diterapkan. Jika seorang praktisi data tidak memahami datanya, besar kemungkinan akan salah menerapkan model yang tepat untuk datanya.
Tentu saja ini akan membuat proses analisis menjadi kurang berkualitas dan tidak sesuai yang diinginkan karena tujuan menerapkan Data Science yaitu untuk membantu permasalahan yang ada. Jadi pastinya kita harus fokus pada masalah yang ingin diselesaikan dengan Data Science.
4. Penyajian Hasil Analisis 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.
Contohnya, kamu ingin mengetahui tingkat penjualan produk dalam periode waktu tertentu maka kamu bisa menggunakan visualisasi line chart. Ada beberapa jenis grafik lainnya 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
Gimana, seru kan tahapan implementasi teknik analisis data? Kamu bisa mempelajari teknik analisis data lebih lanjut di DQLab, loh. Nah, DQLab sendiri merupakan lembaga kursus khusus untuk bidang Data Science yang dilakukan secara online.
Ada banyak modul yang ditulis dalam bahasa yang ringan dan menarik dengan menggunakan bahasa pemrograman yang umum digunakan oleh praktisi data, seperti R, Python, dan SQL. Yuk, tunggu apalagi, buruan daftar di DQLab.id dan nikmati semua modul yang ada!
Penulis: Salsabila MR
Editor: Annisa Widya Davita