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

0 Hari 2 Jam 31 Menit 35 Detik

Apa Itu Teknik Analisis Data? Kenali Tahapan dan Tools Populernya Yuk

Belajar Data Science di Rumah 30-Mei-2022
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/2c3a239c2a071a2ab4a60a13d5219134_x_Thumbnail800.jpg

Suatu perusahaan pasti memiliki data yang tidak sedikit. Contohnya seperti data karyawan, data penjualan, data pengunjung website perusahaan, data produksi, dan lain sebagainya. Data tersebut jika diolah dengan baik akan menghasilkan informasi yang dapat menjadi dasar oleh perusahaan dalam mengambil keputusan. Strategi bisnis perusahaan harus ditentukan berdasarkan data agar meningkatkan performa bisnis pada perusahaan tersebut. Oleh karena itu, data di perusahaan akan disimpan dalam penyimpanan yang canggih untuk kemudahan akses di kemudian hari ketika dibutuhkan. 


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. Ketika melakukan analisis data, ada teknik-teknik yang diterapkan sehingga informasi yang diperoleh optimal. Nah, bagaimana sih tahapan teknik analisis data? Kita akan bahas di artikel kali ini sekaligus dengan tools populer dalam analisis data. Yuk, simak di bawah ini!


1. Tahapan Analisis Data

Langkah pertama sebelum melakukan penelitian 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. Kemudian lakukan data preprocessing. 


Data preprocessing merupakan proses dimana data mentah disiapkan menjadi data berkualitas yang siap diolah. Setelah melakukan data preprocessing, selanjutnya melakukan eksplorasi data. Eksplorasi data mencakup memahami data, mengidentifikasi data, dan memeriksa data dengan cermat. Lalu tentukan model yang akan diterapkan pada data tersebut. Selanjutnya lakukan analisis data sesuai dengan permasalahan yang akan diselesaikan. Di akhir lakukan visualisasi data agar hasil analisismu dapat dipahami oleh pihak terkait. 


Baca juga : Langkah-Langkah Menggunakan Teknik Analisis Data Kualitatif


2. Macam Analisis Data

Teknik Analisis Data

Dalam melakukan penelitian terdapat dua model teknik analisis data yaitu sebagai berikut:

  • Model induktif adalah analisis data yang prosesnya berlangsung dari fakta-fakta (data) ke teori. Cara ini menghindari manipulasi data-data penelitian, sehingga berdasarkan data baru disesuaikan dengan teori (Rohmadi & Nahsuca, 2015:34). Selain itu menurut Bryman & Burgess (2002:4) analisis data model induktif sangat berkaitan dengan studi mengenai permasalahan sosial. Model analisis induktif mengharuskan peneliti menyesuaikan kasus yang tidak sesuai dengan hipotesis dengan merevisi hipotesis atau mengambil kembali data-data ke lapangan. 

  • Model deduktif adalah analisis yang berkebalikan dari model induktif. Dalam model analisis deduktif prosesnya berlangsung dari teori-teori baru ke fakta-fakta atau data penelitian. 


3. Python, Tools Mudah untuk Dipelajari

Teknik Analisis Data

Python sering digunakan oleh praktisi data seperti Data Analyst untuk memproses suatu kumpulan data. Dalam proses tersebut termasuk pengumpulan data, cleaning data, data manipulation, analisis data, hingga penyajian data. Analisis data merupakan tugas utama praktisi data. 


Python menyediakan berbagai library yang mempermudah pekerjaan tersebut. Ada Pandas untuk akses dan manipulasi data, Numpy untuk analisis data numerik, Scipy untuk perhitungan ilmiah, Scikit-Learn untuk analisis data kompleks, dan lain sebagainya. Library yang akan digunakan sebelumnya kita install lebih dulu dengan perintah pip di command prompt. 


Setelah berhasil di install, kita tinggal memanggil library yang kita butuhkan saat coding. Selain memiliki banyak library yang mendukung, Python juga dikenal sebagai bahasa pemrograman yang mudah dipelajari bahkan oleh pemula. Sehingga Python menjadi bahasa pemrograman yang direkomendasikan untuk pemula yang baru belajar data science.


4. R untuk Memproses Data Statistik

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. 


Baca juga : Contoh Teknik Analisis Data Dalam Penelitian Kuantitatif


Untuk menjadi praktisi data seperti Data Analyst, maka kamu wajib menguasai skill dalam melakukan analisis data. Kamu harus mampu mengolah data dengan baik hingga menghasilkan informasi berupa insight yang berguna. Hasil analisis data bisa diterapkan untuk meningkatkan nilai produk dan jasa, mendukung pengambilan keputusan bisnis yang lebih cepat, melakukan digital marketing, dan lain sebagainya. 


Bingung belajar data mulai dari mana? Yuk, daftar di DQLab.id! Kamu akan langsung dapat akses gratis module gratis belajar Python dan R serta sertifikat completion di setiap penyelesaian module. Kamu bisa belajar dari mana saja dan kapan saja secara otodidak. 


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