Banyaknya jumlah data yang dihasilkan setiap hari membuat setiap individu maupun perusahaan harus menganalisisnya. Biasanya, data-data tersebut dikenal dengan istilah big data dan memuat informasi penting yang sangat dibutuhkan untuk penentuan keputusan secara faktual.
Untuk bisa menganalisis data dengan tepat, kamu juga perlu menggunakan teknik analisis data yang sesuai. Walaupun begitu, banyaknya teknik pengolahan data yang tersedia membuat kamu harus mengenalnya satu per satu lebih dalam.
Mari telusuri artikel ini secara lebih lanjut untuk mempelajari bagaimana cara menganalisis data dengan benar beserta apa saja teknik analisis data yang bisa kamu gunakan.
Pengertian Analisis Data dan Teknik Analisis Data
Sebelum mengetahui seberapa pentingnya melakukan analisis data serta penggunaan teknik yang tepat, kamu perlu mengenal dahulu apa yang sebenarnya dimaksud dari analisis data dan tekniknya. Berikut adalah penjelasannya secara singkat:
Pengertian Analisis Data
Analisis data adalah proses mengevaluasi data secara sistematis dengan teknik statistik dan logika untuk dapat menemukan pola atau hubungan tertentu dalam data tersebut.
Tujuan dari analisis data ini adalah untuk mengubah data mentah menjadi informasi yang bisa dimanfaatkan untuk pengambilan keputusan bisnis. Dengan analisis data, sebuah bisnis dapat memahami kondisinya saat ini, memprediksi hasil di masa depan, serta membuat keputusan yang lebih baik secara faktual.
Pengertian Teknik Analisis Data
Sementara itu, teknik analisis data merupakan berbagai metode dan pendekatan yang digunakan untuk mengolah dan menganalisis data. Teknik ini cukup bervariasi, tergantung pada jenis data yang dianalisis serta tujuan analisis itu sendiri.
Memilih teknik yang tepat akan memberikan kamu hasil analisis yang lebih mendalam dan juga relevan.
Baca juga: Data Analysis Adalah: Proses, Metode dan Manfaatnya
Pentingnya Analisis Data
Mengapa analisis data sangat penting untuk dilakukan? Ada beberapa alasan yang mendasari pernyataan ini. Berikut adalah beberapa di antaranya:
- Pengambilan Keputusan: Analisis data membantu membuat keputusan yang lebih baik berdasarkan data yang akurat dan relevan.
- Peningkatan Efisiensi: Melakukan analisis data membuat kamu dapat mengidentifikasi area mana saja yang perlu diperbaiki untuk bisa mengefisiensikan proses bisnis.
- Inovasi: Melalui hasil analisis data, kamu bisa mengungkap tren dan peluang apa saja yang belum sempat terjamah.
- Kompetisi: Terakhir, perusahaan yang memanfaatkan data dengan baik akan memiliki keunggulan kompetitif dibandingkan dengan yang tidak.
Jenis-Jenis Teknik Analisis Data
Analisis data dapat dibagi menjadi dua jenis utama: analisis kuantitatif dan analisis kualitatif. Analisis kuantitatif melibatkan penggunaan data numerik dan statistik untuk mengidentifikasi pola dan tren.
Di sisi lainnya, analisis kualitatif lebih fokus untuk memahami sebuah fenomena secara mendalam dengan berbagai metode, yaitu analisis teks, wawancara, dan observasi. Mari kita pelajari lebih dalam lagi masing-masing dari keduanya.
Analisis Data Kuantitatif
Analisis data kuantitatif memanfaatkan dua jenis metode: statistik deskriptif dan inferensial. Berikut inilah penjelasan singkatnya:
- Statistik Deskriptif: Metode ini digunakan untuk mendeskripsikan karakteristik dasar dataset melalui mean, median, modus, dan deviasi standar. Dengan teknik ini, kamu bisa mendapatkan juga distribusi dan variasi dalam dataset.
- Statistik Inferensial: Metode ini umumnya dimanfaatkan untuk menarik kesimpulan dari sampel data tentang populasi lebih besar. Metode ini mencakup uji hipotesis dan regresi. Contoh dari penerapannya adalah melakukan survei untuk mengenal preferensi pelanggan atau menganalisis hasil penjualan untuk memprediksi tren masa depan.
Analisis Data Kualitatif
Di sisi lain, analisis data kualitatif dapat dilakukan dengan menggunakan salah satu dari empat metode berikut, mulai dari analisis konten, grounded theory, studi kasus, hingga wawancara mendalam.
- Analisis Konten: Metode ini memanfaatkan teknik pengkodean dan interpretasi teks atau konten supaya bisa menemukan sebuah pola atau tema tertentu. Biasanya, metode ini bisa kamu temukan di beberapa penelitian media atau studi kasus.
- Grounded Theory: Pendekatan ini digunakan untuk mengembangkan teori berdasarkan data yang dikumpulkan secara sistematis. Saat menggunakannya, kamu harus mengumpulkan dan menganalisis data secara bersamaan.
- Studi Kasus: Metode ini melibatkan penyelidikan mendalam terhadap individu, kelompok, atau situasi tertentu untuk memahami konteksnya secara menyeluruh.
- Wawancara Mendalam: Terakhir adalah metode wawancara mendalam. Di sini, kamu perlu melakukan sebuah percakapan terstruktur atau semi-terstruktur dengan responden untuk menggali pandangan mereka tentang topik tertentu. Hasil dari wawancara ini bisa kamu analisis lebih lanjut untuk menemukan tema atau pola.
Baca Juga: Pengertian, Metode, Perbedaan Kualitatif dan Kuantitatif
Proses Analisis Data
Proses analisis data melibatkan serangkaian langkah untuk mengubah data mentah menjadi informasi yang bermanfaat. Proses ini mencakup pengumpulan data, pembersihan data, transformasi data, pemilihan teknik analisis, visualisasi data, dan interpretasi hasil.
- Pengumpulan Data: Langkah pertama adalah mengumpulkan data dari berbagai sumber menggunakan cara seperti survei, laporan penjualan, atau wawancara.
- Pembersihan Data: Selanjutnya adalah pembersihan data dengan melakukan identifikasi dan koreksi data yang tidak konsisten, hilang, atau duplikat.
- Transformasi Data: Data yang berkualitas akan diubah ke dalam format yang sesuai sehingga mudah dipahami dan dianalisis.
- Pemilihan Teknik Analisis: Selanjutnya, kamu harus memilih salah satu dari banyaknya teknik analisis. Jangan lupa untuk menyesuaikannya dengan jenis data dan tujuan analisis.
- Visualisasi Data: Manfaatkan grafik atau visual lainnya untuk melakukan visualisasi data agar lebih menarik perhatian audiens dan mudah dipahami.
- Interpretasi Hasil: Hasil analisis lalu akan diinterpretasikan untuk mempermudah penyusunan laporan atau rekomendasi berdasarkan data yang dianalisis.
- Pemilihan Teknik Analisis Data yang Tepat: Faktor-faktor yang perlu dipertimbangkan dalam pemilihan teknik analisis data antara lain adalah jenis data, tujuan analisis, dan sumber daya yang tersedia.
Pemilihan Teknik Analisis Data: Memilih Metode Analisis Data yang Tepat
Dalam proses analisis data, kamu perlu memahami apa saja jenis teknik yang tersedia. Dengan keputusan yang tepat, kamu bisa memperoleh wawasan yang bermanfaat untuk membuat sebuah keputusan bisnis yang tepat.
Saat akan memilih salah satu di antara banyaknya teknik analisis data. kamu perlu mempertimbangkan beberapa faktor berikut untuk menentukan metode mana yang paling dibutuhkan:
1. Jenis Data
Baik kuantitatif maupun kualitatif, sebuah data membutuhkan pendekatan analisisnya masing-masing. Sebuah data kuantitatif lebih cocok dengan teknik statistik deskriptif atau inferensial untuk menjaga keakuratan datanya.
Sebaliknya, data kualitatif bisa dianalisis dengan metode seperti analisis konten atau wawancara mendalam untuk menangkap makna atau pola dalam data tersebut.
2. Tujuan Analisis
Menentukan tujuan analisis merupakan sebuah langkah awal yang sangat penting. Jika tujuannya adalah untuk memprediksi hasil di masa depan, maka gunakanlah teknik regresi atau analisis deret waktu.
Bagaimana jika kamu ingin memahami hubungan antar variabel? Maka, kamu bisa memanfaatkan teknik uji korelasi atau analisis varian.
3. Sumber Daya yang Tersedia
Pertimbangkan juga sumber daya yang tersedia, termasuk keterampilan tim dan perangkat lunak yang digunakan. Hal ini disebabkan karena teknik analisis data kualitatif hanya dapat dilakukan oleh tenaga ahli yang mampu menginterpretasi data secara subjektif.
Sementara itu, teknik analisis data kuantitatif bisa dilakukan oleh tim yang mahir dalam menggunakan alat statistik.
Contoh Penerapan Analisis Data dalam Dunia Nyata
Dalam dunia nyata, analisis data dapat diterapkan untuk berbagai bidang sehingga memberikan wawasan yang berharga dan mendukung pengambilan keputusan.
- Bisnis: Dalam dunia bisnis, melakukan analisis pelanggan akan membantu mereka dalam memahami preferensi konsumen. Dengan personalisasi produk, pengalaman pelanggan akan meningkat seiring berjalannya waktu.
- Ilmu Sosial: Sebuah penelitian sosial lebih memanfaatkan teknik survei untuk mengumpulkan opini publik atau menganalisis teks dari media sosial guna memahami dinamika sosial.
- Kesehatan: Di bidang kesehatan, analisis data medis akan membantu setiap peneliti dalam mengevaluasi efektivitas pengobatan atau menganalisis genomik untuk menemukan pola penyakit genetik.
Pentingnya Menguasai Teknik Analisis Data di Era Data-Driven
Menguasai teknik analisis data merupakan sebuah hal yang sangat krusial di era dimana pembuatan keputusan berbasis data sangat diperlukan. Dengan kemampuan ini, sebuah individu maupun kelompok bisa memanfaatkan potensi penuh dari setiap informasi yang tersedia.
Tak hanya membantu membuat keputusan secara strategis, hal ini juga tentu meningkatkan efisiensi operasional mereka. Ingin mengenal lebih lanjut lagi terkait analisis data? Yuk, Belajar Data Science Online bersama ITBOX!
Dalam kursus ini, kamu akan belajar materi secara fundamental, dari tingkat mendasar hingga expert, dari video-video berkualitas HD yang bisa diputar secara fleksibel seumur hidup!
Kerjakan juga quiz dan post test yang kami sediakan untuk mendapat sertifikat secara GRATIS. Nah, bagaimana kalau ada materi yang tidak dimengerti? Tenang saja, ada forum diskusi dan sesi konsultasi bulanan bersama mentor yang bisa kamu manfaatkan.
Sebanyak 10.000+ Sobat Digital sudah mempercayakan pilihan mereka dengan kami. Tunggu apa lagi? Yuk percayakan ITBOX untuk membantu kamu meraih karir di bidang Data Scientist!
