5 Kelemahan Analisis Deskriptif yang Tidak Bisa Disepelekan!
Analisis deskriptif merupakan salah satu analisis yang bisa dibilang secara penerapan di lapangan terlihat mudah bagi data analyst. Namun ternyata, jika tidak dilakukan dengan hati-hati, analisis ini dapat menghasilkan kesimpulan yang menyesatkan.
Hal ini disebabkan oleh keterbatasannya dalam menggambarkan data secara mendalam, seperti ketidakmampuannya untuk menjelaskan hubungan sebab-akibat, memberikan prediksi masa depan, atau menangani bias data dengan baik. Oleh karena itu, meskipun terlihat sederhana, analisis deskriptif memerlukan pemahaman yang kuat tentang data dan konteksnya agar hasilnya benar-benar relevan dan dapat diandalkan.
Analisis deskriptif adalah metode statistik yang digunakan oleh data analyst untuk menggambarkan dan meringkas data dalam bentuk yang mudah dipahami, seperti tabel, grafik, atau angka ringkasan. Meskipun sering menjadi langkah awal dalam analisis data, metode ini memiliki beberapa kelemahan yang perlu diperhatikan. Berikut adalah lima kelemahan analisis deskriptif yang tidak boleh disepelekan data analyst!
1. Rentan terhadap Bias Data
Analisis deskriptif sering menjadi langkah awal dalam memahami data. Dengan cara ini, data disajikan dalam bentuk tabel, grafik, atau angka ringkasan yang memudahkan kita untuk mengenali pola dan tren. Namun, di balik kesederhanaan dan kegunaannya, analisis deskriptif menyimpan beberapa kelemahan yang dapat mempengaruhi keakuratan dan relevansi kesimpulan yang diambil.
Salah satu tantangan utama dalam analisis deskriptif adalah ketergantungannya pada kualitas data yang digunakan. Jika data yang dianalisis memiliki bias, misalnya, data hanya mencakup kelompok tertentu atau dikumpulkan dengan metode yang tidak memadai maka hasil analisisnya juga akan bias. Sebagai contoh, survei kepuasan pelanggan yang hanya melibatkan responden dari wilayah perkotaan tidak dapat mewakili pendapat pelanggan di pedesaan.
Bias semacam ini dapat memberikan gambaran yang tidak akurat dan menyesatkan tentang situasi sebenarnya. Oleh karena itu, analisis deskriptif memerlukan data yang representatif dan proses pengumpulan data yang bebas dari bias.
Baca Juga: Mengenal Analisis Statistik Deskriptif dalam Metode Statistik
2. Tidak mampu menjelaskan hubungan sebab-akibat
Analisis deskriptif hanya menggambarkan "apa yang terjadi" tanpa menjelaskan "mengapa" hal itu terjadi. Misalnya, jika data menunjukkan bahwa angka penjualan meningkat selama musim liburan, analisis deskriptif hanya menyajikan fakta tersebut tanpa mengungkap alasan di baliknya.
Apakah peningkatan ini disebabkan oleh diskon besar-besaran, strategi pemasaran yang efektif, atau tren belanja musiman? Tanpa analisis lebih lanjut, kita hanya bisa berspekulasi. Untuk memahami hubungan sebab-akibat, diperlukan pendekatan analisis kausal atau inferensial yang lebih kompleks.
3. Terbatas pada Data yang Ada
Hasil dari analisis deskriptif hanya berlaku untuk data yang dianalisis dan tidak dapat digeneralisasi ke populasi yang lebih luas. Misalnya, jika sebuah perusahaan menganalisis data penjualan dari satu cabang, hasilnya tidak bisa langsung digunakan untuk menyimpulkan kinerja seluruh perusahaan.
Keterbatasan ini menjadi masalah besar jika data yang dianalisis tidak mencerminkan populasi yang ingin dipahami. Dengan demikian, analisis deskriptif sering kali hanya memberikan gambaran parsial yang perlu dilengkapi dengan metode statistik lainnya untuk generalisasi.
4. Kurangnya konteks dalam interpretasi data
Data yang disajikan melalui analisis deskriptif sering kali membutuhkan konteks tambahan agar dapat diinterpretasikan dengan benar. Misalnya, jika rata-rata pendapatan suatu daerah meningkat, angka tersebut mungkin terlihat positif.
Namun, tanpa memahami distribusi pendapatan atau faktor-faktor lain seperti inflasi, kesimpulan bahwa kesejahteraan masyarakat meningkat bisa saja salah. Analisis deskriptif yang hanya berfokus pada angka sering kali mengabaikan nuansa penting yang tersembunyi di balik data, sehingga menghasilkan interpretasi yang tidak lengkap atau bahkan menyesatkan.
Baca Juga: Analisis Data Kuantitatif, Kenali Analisis Deskriptif
5. Tidak memberikan prediksi masa depan
Analisis deskriptif hanya menggambarkan kondisi masa lalu atau saat ini tanpa memberikan wawasan tentang apa yang mungkin terjadi di masa depan. Sebagai contoh, data penjualan bulanan mungkin menunjukkan tren peningkatan, tetapi analisis deskriptif tidak dapat memprediksi apakah tren ini akan berlanjut, menurun, atau berhenti.
Dalam dunia bisnis yang dinamis, ketidakmampuan untuk memberikan prediksi ini menjadi kelemahan besar, terutama ketika keputusan strategis bergantung pada proyeksi masa depan. Untuk mengatasi keterbatasan ini, analisis prediktif atau model berbasis machine learning sering kali diperlukan.
Meskipun analisis deskriptif adalah alat yang sangat berguna dalam memahami data, kelemahannya tidak boleh diabaikan. Untuk mendapatkan wawasan yang lebih mendalam dan akurat, analisis deskriptif perlu dikombinasikan dengan metode statistik lainnya. Dengan memahami keterbatasannya, kita dapat menggunakan analisis deskriptif secara lebih efektif dan bijaksana.
Ingin lebih hemat mengikuti bootcamp data analyst? Kamu juga bisa ikut bundle bootcamp data analyst. Tersedia 33 sesi kelas, metode pembelajaran live via zoom dan bootcamp data analyst ini terbuka dengan level beginner, ya! Yuk, pelajari cara mengelola dan menganalisis data secara efektif bersama-sama menggunakan Python, SQL, dan Excel untuk siap berkarier jadi Data Analyst unggulan lewat kelas Bundle Data Analyst bersama DQLab! Info lebih lanjut, kamu bisa langsung kepoin dqlab.id!
Penulis: Reyvan Maulid