PROMO PAYDAY! SERBU PAKET DATA SCIENCE 3 BULAN CUMA 100K!
Diskon Spesial 95% Belajar Data Science Bersertifikat
SERBU DISINI!
Pendaftaran ditutup dalam 0 Hari 13 Jam 28 Menit 53 Detik 

Basic Implementasi Teknik Analisis Data

Belajar Data Science di Rumah 15-November-2022
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/1d6267923c2114d72abeeb4c2797fc32_x_Thumbnail800.jpg

Data merupakan instrumen penting dalam suatu penelitian. Oleh karena itu ketika melakukan suatu penelitian, data yang digunakan harus relevan dan sesuai dengan penelitian yang sedang dikerjakan. Walaupun pengumpulan data sekarang lebih mudah dengan bantuan teknologi yang lebih canggih, namun tidak semua data dapat digunakan. Kita harus memperhatikan sumber data yang kredibel. Dalam hal ini, teknik analisis data menjadi hal yang sangat penting untuk dikuasai, mengingat data adalah bahan utama dalam proses pembuatan keputusan.


Memahami cara implementasi teknik analisis data sangat diperlukan dalam memenuhi skillset Data Science. Dengan menerapkan teknik analisis data maka akan sangat berguna untuk mencapai tujuan penelitian dan lainnya. Tanpa adanya teknik analisis data, data yang akan kita miliki tidak memiliki arti dan manfaat apapun.  


Sebelum mengenali lebih lanjut terkait langkah cara implementasi teknik analisis data, sebaiknya kita mengerti terlebih dahulu pengertian dari teknik analisis data, tujuannya, serta hal-hal yang perlu diperhatikan ketika melakukan implementasi teknik analisis data. So, mari simak bagaimana cara implementasi teknik analisis data bersama DQLab!


1. Pengertian Teknik Analisis Data

Teknik analisis data merupakan suatu proses mengolah data menjadi informasi baru. Proses ini dilakukan bertujuan agar karakteristik data menjadi lebih mudah dimengerti dan berguna sebagai solusi bagi suatu permasalahan, khususnya yang berkaitan dengan penelitian. Ada beberapa metode dan teknik untuk melakukan analisis tergantung pada industri dan tujuan analisis. Semua metode analisis data ini sebagian besar didasarkan pada dua jenis teknik analisis data yaitu, teknik analisis data kuantitatif dan kualitatif dalam penelitian. 

Teknik Analisis Data


  • Teknik analisis data kuantitatif, merupakan teknik pengolahan data dimana datanya merupakan data numerik. Teknik ini akan berfokus pada kuantitasnya dan tidak membutuhkan penjelasan dari setiap jawaban pendek yang diberikan oleh responden.

  • Teknik analisis data kualitatif, merupakan teknik pengolahan data dimana datanya berbentuk non numerik serta terfokus pada kualitas nya. Semakin lengkap penjelasan yang ada di data tersebut, maka akan semakin bagus datanya.

Melakukan analisis data butuh usaha dan kreativitas untuk menemukan sebuah jalan keluar dalam penyelesaian masalah penelitian. Setiap penelitian memiliki karakteristik dan pandangan yang berbeda-beda. Tidak bisa disamaratakan antara penelitian satu dengan peneliti yang lainnya. Sehingga teknik yang digunakan pasti akan berbeda pula.


Baca Juga : Teknik Analisis Data Systematic Literature Review


2. Tujuan Teknik Analisis Data

Teknik analisis data tentu memiliki tujuan ketika menerapkannya pada suatu penelitian. Analisis data adalah tahap yang penting dalam teknik pengolahan data. Penerapan teknik analisis data sangat berkaitan dengan tema dan masalah penelitian yang ingin diselesaikan. Tujuan teknik analisis data adalah untuk memperoleh kesimpulan secara keseluruhan dari data yang sudah dikumpulkan sebelumnya. 

Teknik Analisis Data

(source: online.maryville.edu)

Teknik analisis data juga akan mendeskripsikan data-data penelitian sehingga mudah dipahami oleh orang lain dengan menyajikannya ke dalam bentuk yang menarik seperti grafik atau plot. Pada bidang industri, hasil pengolahan data dapat digunakan sebagai pedoman dalam pengambilan keputusan strategi bisnis selanjutnya seperti strategi marketing di masa mendatang, melihat trend pasar, dan lain sebagainya.


3. Cara Implementasi Teknik Analisis Data

Pengumpulan Data

Pada saat melakukan penelitian, tentu saja kita memerlukan data penelitian yang harus dikumpulkan terlebih dahulu. Pengumpulan data ini tentunya dilakukan untuk memperoleh informasi yang dibutuhkan. Terdapat beberapa teknik pengumpulan data yang dapat dilakukan yaitu observasi atau pengamatan, kuesioner atau angket, interview atau wawancara, dan studi literatur atau dokumen.

Reduksi Data

Langkah selanjutnya setelah proses pengumpulan data adalah reduksi data. Reduksi data merupakan suatu proses menyeleksi, memilih, menyederhanakan, dan memusatkan data. Dari semua data yang telah dikumpulkan, tidak semuanya akan dipilih untuk dianalisis. Akan tetapi data tersebut perlu difokuskan atau dipusatkan dan dipilih yang benar-benar digunakan dalam proses analisis data. Menurut Agusta (2003), reduksi data meliputi empat hal, yaitu: meringkas data, mengkode, menelusuri tema, dan membuat gugus-gugus.

Penyajian Data

Penyajian data merupakan suatu upaya untuk menampilkan data dalam bentuk visual. Adakalanya, data yang kita peroleh itu masih dalam berupa susunan kalimat yang panjang atau dalam artian tidak mudah untuk dipahami. Nah, untuk memudahkan dalam membaca data, perlu dilakukan proses penyajian data. Penyajian data ini dapat disajikan dalam bentuk tabel (tabel baris dan kolom, tabel kontingensi, tabel distribusi frekuensi), bentuk diagram (diagram lingkaran, diagram batang), atau dalam bentuk grafik.

Penarikan Kesimpulan

Setelah tiga langkah di atas telah dilaksanakan, selanjutnya adalah proses penarikan kesimpulan. Penarikan kesimpulan ini merupakan bagian penting dalam proses penelitian. Proses ini bertujuan untuk mencari makan dari data yang telah selesai dianalisis. terdapat beberapa cara untuk menarik kesimpulan, yaitu:

  1. Mengemukakan ulang topik penelitian.

  2. Meringkas poin-poin penting.

  3. Memaparkan implikasi dan saran untuk penelitian selanjutnya.

  1. Hal yang Harus Diperhatikan Saat Implementasi Analisis Data

Sebelum memulai proyek, penting untuk memutuskan matriks apa yang berguna bagi suatu bisnis. Misalnya, jika kita ingin menganalisis iklan dan data pelanggan untuk mengungkap data penjualan terbaik, maka matriks mengenai konversi dan data pengeluaran pelanggan merupakan matriks utama. 

Dengan menghilangkan data yang tidak digunakan, visualisasi data akan lebih fokus sehingga keputusan yang diambil akan lebih impactful. Beberapa pertanyaan yang perlu kita pertimbangkan saat mengevaluasi matriks yang akan kita jadikan sebagai matriks utama adalah:

  1. Apa tujuan akhir dari data yang akan dikumpulkan?

  2. Bagaimana data tersebut dapat mencapai tujuan bisnis?

  3. Serta metode apakah yang tepat untuk menghasilkan insight yang kita butuhkan?

Matriks ini juga disebut dengan matriks KPI (Key Performance Index).


Baca juga : Contoh Teknik Analisis Data Dalam Penelitian Kuantitatif


Ingin belajar cara mengimplementasikan teknik analisis data tapi masih bingung cari data dan sumbernya? Yuk belajar dengan modul dari DQLab!

Modul DQLab tidak hanya berisi teori saja tetapi dilengkapi dengan contoh study case beserta live code editor sehingga kita bisa langsung praktek cara menganalisis data tanpa harus menginstall aplikasi tambahan. 

Klik button di bawah ini atau Sign Up melalui DQLab.id dan nikmati modul gratis "Introduce to Data Science" menggunakan R dan Python, serta akses ebook secara gratis sebagai materi pelengkap belajarmu.


Penulis: Salsabila MR

Editor: Annisa Widya Davita


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 :