PROMO 12.12 YES! BELAJAR DATA SCIENCE 6 BULAN CUMA 122K!
Diskon Spesial 97% Belajar Data Science Bersertifikat!
SERBU DISINI!
Pendaftaran ditutup dalam 0 Hari 11 Jam 15 Menit 22 Detik 

4 Tahapan Teknik Analisis Data untuk Implementasinya

Belajar Data Science di Rumah 23-Februari-2022
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/8bd9f6054e4b73b3e0e5f9e02ff5feb4_x_Thumbnail800.jpg

Teknik analisis data menjadi hal yang sangat penting untuk dikuasai, mengingat data adalah bahan utama dalam proses pembuatan keputusan. Lahirnya teknologi big data ternyata membuka mata banyak orang karena mereka mulai menyadari betapa pentingnya data dalam proses pengambilan keputusan. Selama ini pengambilan keputusan dilakukan secara subjektif atau hanya mengikuti perasaan stakeholder, sehingga tidak jarang keputusan yang diambil tidak merepresentasikan keadaan yang sedang terjadi sebenarnya. Pemanfaatan data dalam proses pengambilan keputusan diharapkan akan menghasilkan keputusan yang benar-benar bisa menjawab permasalahan yang terjadi sebenarnya. 

Jika berbicara tentang teknik analisis data, tentu teknik analisis data ini sangatlah banyak. Hal ini bisa terjadi karena disesuaikan dengan keadaan yang ada, dimana tidak semua jenis data bisa diolah dengan cara yang sama. Termasuk proses pengolahan data antara data primer yang masih mentah dengan data sekunder yang telah diolah sebelumnya juga pasti berbeda. Dalam proses pengimplementasian teknik analisis data, khususnya di data primer, setidaknya ada 4 tahapan yang bisa kita lakukan hingga bisa menyajikan data dalam bentuk yang menarik dan representatif. Kira-kira apa saja sih tahapannya? Yuk, simak artikelnya!


1. Mengumpulkan Data

Teknik Analisis Data


Tahapan yang paling pertama yaitu proses mengumpulkan data. Proses pengumpulan data untuk data primer tentu akan berbeda dengan data sekunder karena peneliti akan terjun langsung ke lapangan untuk mendapatkan data. Umumnya dalam penelitian akan lebih sering menggunakan sampel dibandingkan populasi. Untuk bisa mendapatkan data yang benar-benar merepresentasikan keadaan populasinya, tentu penentuan orang yang akan menjadi sampel tidak bisa dilakukan begitu saja. Kita bisa memanfaatkan teknik sampling, dimana teknik ini terbagi menjadi dua jenis, yaitu sampel random (probability sampling) dan non random sampel (non-probability sampling).


Baca Juga : Langkah-Langkah Menggunakan Teknik Analisis Data Kualitatif


2. Membersihkan Data

Teknik Analisis Data


Setelah mendapatkan data dari proses pengumpulan tadi, tentu data tersebut tidak bisa langsung digunakan begitu saja. Data yang didapat masih berupa data mentah sehingga memerlukan proses tambahan sampai siap untuk dianalisis. Salah satu hal yang bisa dilakukan untuk membersihkan data adalah dengan dengan memilih data mana saja yang akan digunakan dalam analisis. Terkadang tidak semua dari data yang telah kita kumpulkan akan digunakan, sehingga kita perlu memilah variabel mana saja yang bisa menjawab rumusan masalah yang telah ditentukan. Selain itu penyamaan format data serta melakukan pengkodingan (proses pengubahan data ke dalam kode tertentu agar tidak begitu panjang) juga bisa dilakukan jika memang diperlukan.


3. Melakukan Analisis Data

Teknik Analisis Data

Jika data yang dimiliki telah bersih, tahapan selanjutnya adalah melakukan analisis data. Penentuan metode mana yang akan digunakan tentu harus disesuaikan dengan data yang ada. Jika analisis sederhana telah mampu menjawab permasalahan yang sedang terjadi, maka analisis data cukup menggunakan metode yang sederhana, tidak perlu memaksakan harus menggunakan analisis yang ribet dan rumit, kecuali jika hasil yang didapatkan akan lebih meaningfull. Secara umum, teknik analisis data dapat terbagi menjadi dua, yaitu teknik statistika deskriptif dan teknik statistika inferensial.


4. Menyajikan Data

Teknik Analisis Data

Tahapan terakhir yang tidak kalah pentingnya adalah proses menyajikan data. Setelah data dianalisis menggunakan metode yang tepat, langkah selanjutnya adalah menyajikan data di hadapan stakeholder. Penyajian data ini biasanya akan dilakukan dalam bentuk visualisasi, seperti menggunakan bar chart, line chart, pie chart, dan masih banyak lagi. Hal itulah yang kemudian membuat visualisasi data menjadi bagian penting dalam proses analisis data. Selain menambah estetika, penggunaan visualisasi data harus tetap bisa terbaca dengan baik. Penyajian data yang paling simpel dapat dilakukan dengan memanfaat tabel.


Baca Juga : Metode Pengolahan Data: Ketahui Proses Pengolahan Data Dengan Metode Analisis Deskriptif


5. Belajar Analisis Data di DQLab, Yuk!

Gimana? Seru kan tahapan analisis data? Kamu bisa mempelajari proses 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 dan nikmati semua modul yang ada!


Penulis : Gifa Delyani Nursyafitri


Mulai Belajar
Data Science Sekarang
Bersama DQLab

Buat Akun Belajarmu & Mulai Langkah
Kecilmu Mengenal Data Science.

Buat Akun Gratis Dengan :

https://dqlab.id/files/dqlab/file/data-web-1/data-user-2/50040333a3a5d46bf130664e5870ebc6/8be7fae4b69abead22aa9296bcab7b4b.jpg Sign-Up dengan Google

https://dqlab.id/files/dqlab/file/data-web-1/data-user-2/50040333a3a5d46bf130664e5870ebc6/d0aa879292fb427c0978d2a12b416e98.jpg Sign-Up dengan Facebook

Atau Buat Dengan :