BEDUG MERIAH Diskon 95%
Belajar Data 6 BULAN Bersertifikat hanya Rp150K!

0 Hari 1 Jam 44 Menit 49 Detik

Apa Itu Teknik Analisis Data? Kenali Macam Toolsnya Yuk

Belajar Data Science di Rumah 05-April-2022
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/6b4b7d3bc5f7e78e4c1a6980b79d82a9_x_Thumbnail800.jpg

Perusahaan maupun instansi pasti memiliki data, baik dalam jumlah kecil atau besar. Data ini akan terus terkumpul selama ada aktivitas seperti transaksi, input data, dan lain sebagainya. Semakin lama data akan terus bertumpuk dan akan sia-sia jika dibiarkan begitu saja. Padahal dari data kita bisa memperoleh banyak informasi yang dapat meningkatkan pelayanan, penjualan, dan lain sebagainya. 


Caranya yaitu dengan mengolah data menggunakan metode atau teknik tertentu agar dapat menemukan informasi yang berguna. Informasi ini berupa insight yang disampaikan kepada tim terkait yang membutuhkan. 


Pengolahan data dilakukan melalui beberapa tahap yaitu mengumpulkan data, validasi data, data cleaning, analisis data, dan menyajikan data. Tahapan ini dilakukan secara berurutan agar informasi yang diperoleh semakin akurat. 


Misalnya jika kita melewatkan tahap data cleaning, hal ini memungkinkan adanya duplikasi data yang mempengaruhi proses analisis. Pada artikel kali ini DQLab akan membahas apa sih teknik analisis data dan tools yang bisa digunakan. Simak artikel ini sampai habis, ya!


1. Pengertian Teknik Analisis Data dan Macam-Macam Jenisnya

Teknik Analisis Data

Analisis data merupakan salah satu langkah dalam pengolahan data. Tahapan ini penting dilakukan untuk mendapatkan informasi yang ada di balik data. Untuk mencapai tujuan tersebut maka perlu diterapkan teknik analisis data dengan syarat-syarat tertentu seperti jenis data yang digunakan, kasus serta tujuan analisis. Beberapa teknik analisis data yang sering digunakan yaitu sebagai berikut:

  • Analisis data kualitatif digunakan ketika dalam penelitian memerlukan pendekatan data yang bersifat subyektif. Dikatakan bersifat subyektif karena penelitian mengandung pemahaman masing-masing individu. Selain itu, karena data yang bersifat naratif, metode analisis kualitatif memerlukan kemampuan interpretasi data yang baik oleh peneliti. 

  • Teknik analisis kuantitatif digunakan untuk penelitian yang mengandung objektivitas. Teknik ini menggunakan perhitungan matematika dan statistika untuk mendapatkan hasil yang akurat. Teknik analisis kuantitatif yaitu antara lain analisis deskriptif dan analisis inferensial. 


Baca juga : Implementasi Teknik Analisis Data, Perhatikan Langkah-Langkahnya 


2. Excel untuk Analisis Data

Teknik Analisis Data

Sahabat DQ pasti sudah tidak asing dengan Excel. Software ini banyak digunakan untuk keperluan perusahaan hingga personal. Dengan Excel kita bisa membuat tabel agar data lebih rapi, melakukan perhitungan matematika dasar, membuat visualisasi data, dan lain sebagainya. Sahabat DQ juga bisa melakukan analisis data dengan Excel. Bagaimana caranya? Sahabat DQ bisa menambahkan fitur analisis dengan Analysis Toolpak. Langkah-langkahnya di bawah ini:

  1. Klik menu File di Excel 

  2. Pilih menu Option

  3. Setelah muncul Excel Option Box, klik menu Add-Ins

  4. Pilih Analysis Toolpak kemudian klik Go

  5. Pada dialog box, centang Analysis Tolpak lalu klik OK

  6. Jika berhasil diinstal, kamu akan menemukan fitur Data Analysis di menu Data

Mudah, kan? Sekarang sahabat DQ bisa menggunakan fitur Data Analysis untuk melakukan analisis data dengan berbagai macam metodenya seperti ANOVA, statistik deskriptif, korelasi, dan lain sebagainya. 


3. Analisis Statistik dengan RStudio

Teknik Analisis Data

RStudio adalah tools untuk menjalankan bahasa pemrograman R. Tools ini bisa kamu download dan gunakan secara gratis. Bahasa R diciptakan untuk memudahkan pengolahan data khususnya data statistik. Library yang disediakan sangat banyak dan mampu membuat proses analisis statistik lebih mudah. Selain itu komunitas R juga luas sehingga sahabat DQ bisa semakin mudah belajar R. 


Sahabat DQ bisa menemukan komunitas R di berbagai media sosial seperti Instagram dan Twitter. Bahkan ada juga, loh komunitas R khusus wanita yaitu RLadies. Jadi, sahabat DQ yang wanita jangan ragu lagi belajar pemrograman karena ternyata banyak juga programmer wanita di Indonesia. Nah, selain library yang mendukung untuk analisis data statistik, RStudio juga dapat diandalkan untuk memvisualisasikan data dengan berbagai macam grafik yang bisa di kustomisasi serta dapat digunakan untuk membangun machine learning. 


4. Tableau untuk Visualisasi Data Menarik

Teknik Analisis Data

Sahabat DQ pernah dengar Tableau? Yup, ini adalah salah satu tools yang sering digunakan untuk visualisasi data. Apa bedanya dengan tools lainnya? Tableau memiliki fitur-fitur yang membuat visualisasi data lebih menarik dibandingkan dengan tools lainnya dan menyederhanakan pola business intelligence (BI). 


Oleh karena itu orang yang berprofesi sebagai Business Intelligence memilih Tableau sebagai tools andalannya. Keunggulan Tableau lainnya yaitu tools yang user friendly dimana orang yang tidak memahami pemrograman dan business intelligence sekalipun dapat memahami bagaimana menggunakan Tableau. 


Tersedia beberapa pilihan user Tableau yaitu public, student, dan business. Apa bedanya? Tableau public adalah versi gratis Tableau dengan fitur terbatas. Tableau students mirip dengan versi public, hanya saja bedanya kita bisa menggunakan versi students dengan memasukkan student license untuk penggunaan gratis selama setahun. 


Versi terakhir yaitu business desktop. Nah, versi ini adalah versi Tableau dengan fitur lengkap. Dengan versi business, kita bisa terhubung dengan lebih dari lima puluh data sources melalui box connectors.


Baca juga : Teknik Analisis Data Deskriptif Kualitatif, Wajib Dikuasai Pemula 


5. Pelajari Analisis Data dengan Real Case

Tips untuk menjadi praktisi data handal yaitu sering berlatih mengolah data dengan berbagai metode dan tool analisis data. Lebih afdol lagi jika kasusnya adalah real case.


Jadi, sahabat DQ bisa mengetahui seperti apa sih proses analisis data yang terjadi di industri. Nah, kamu bisa mempelajarinya dengan bergabung di DQLab.id. Dengan subscribed ke paket premium, sahabat DQ bisa mengakses seluruh module pembelajaran dan juga project-project real case yang bisa dijadikan portofolio data. Portofolio data ini cukup penting, loh untuk bekal sahabat DQ memulai karir di bidang data. So, good luck! 


Penulis: Dita Kurniasari

Editor: Annissa Widya





Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login