Buat Akun DQLab & Akses Kelas Data Science Python, R, SQL, Excel GRATIS

Belajar Statistik SPSS untuk Memahami Pengertian Teknik Pengolahan Data

Belajar Data Science di Rumah 05-November-2021
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/b2cec48bbea3df56c27114569427f2dc_x_Thumbnail800.png

Dalam proses analisis data, pengolahan data merupakan suatu hal yang krusial karena sangat membantu berbagai sektor dan berbagai pihak. Seperti di sektor bisnis, dalam hal pengambilan keputusan, baik keputusan yang bersifat strategis hingga keputusan yang bersifat manajerial harian. Di sektor pendidikan, pengolahan data merupakan proses yang penting untuk dipahami oleh peneliti ketika melakukan penelitian. Karena hasil analisis ini nantinya akan digunakan untuk penarikan kesimpulan terkait permasalahan dalam penelitian yang sedang dilakukan.


Namun, untuk dapat melakukan pengolahan data, salah satu skill yang perlu dikuasai yaitu mampu memanfaatkan metode hingga aplikasi khusus seperti aplikasi statistik guna mempercepat proses pengolahan data tersebut. Selain itu juga dengan menerapkan metode dan teknik yang sesuai dengan kebutuhan penelitian akan mempermudah lagi proses pengolahan data tersebut.


Di era digital seperti sekarang ini, pengolahan data sudah semakin mudah untuk dilakukan. Salah satu contohnya adalah dengan menggunakan software statistik. Salah satu software yang biasa digunakan untuk mengolah data dan menganalisis data yaitu SPSS. Baik itu data kualitatif maupun data kuantitatif, SPSS sangat populer dan banyak digunakan di kalangan praktisi data. Penggunaan SPSS dalam dilihat dalam berbagai kegiatan contohnya seperti dalam riset pasar, pengendalian dan perbaikan mutu, serta penelitian-penelitian lainnya. Mengapa SPSS menjadi salah satu software pengolahan data yang populer? Yuk kita cari tau alasannya!


1. Pengertian Teknik Pengolahan Data

Secara umum, pengolahan data merupakan konversi data atau manipulasi data menjadi bentuk yang informatif sehingga dapat digunakan. Informasi adalah hasil dari pemrosesan data dalam bentuk tertentu yang lebih bermakna daripada suatu kegiatan atau peristiwa. Konversi atau "pengolahan" ini dilakukan menggunakan urutan prosedur yang telah ditentukan baik secara manual atau otomatis.


Secara sederhana, pengolahan data dapat diartikan sebagai proses menerjemahkan data-data lapangan sesuai dengan tujuan, rancangan, dan sifat dari penelitian serta kebutuhan untuk pengambilan keputusan. Metode pengolahan data dapat dibedakan menjadi dua jenis, yaitu pengolahan data secara manual (manual data processing) dan pengolahan data secara elektronik (electronic data processing). Untuk pengolahan data manual biasanya digunakan ketika jumlah data tidak terlalu banyak. Proses pengolahan data secara manual memakan waktu yang lama, karena harus meneliti satu per satu dari tiap observasi. Berbeda dengan pengolahan data secara elektronik, metode ini digunakan ketika data yang diolah sangat besar. Dengan bantuan komputer, pengolahan dapat dilakukan dengan cepat dan mudah. Meskipun begitu, kita harus membuat program data entry yang sesuai dengan kebutuhan, dan dataset perlu dilakukan pengeditan.


Baca juga : Teknik Pengolahan Data Kualitatif: Ketahui Macam-Macam Metode Pengumpulan Data


2. Tujuan Teknik Pengolahan Data

Teknik pengolahan data bertujuan untuk memproses data mentah menggunakan komputer untuk mendapatkan output yang diinginkan. Data tersebut dapat diolah baik secara manual maupun otomatis untuk menemukan pola dan menggali informasi yang terdapat pada kumpulan data. Nantinya, output yang diperoleh setelah melakukan pengolahan data disajikan dalam berbagai format seperti angka, format string, format alfabet, format alfanumerik atau bentuk grafik seperti diagram, grafik, peta, dan lain sebagainya.


Dalam dunia bisnis, data merupakan instrumen penting yang digunakan sebagai tolak ukur berhasil atau tidaknya bisnis tersebut. Seperti yang kita tahu bahwa persaingan di dunia bisnis sangatlah ketat. Oleh karena itu suatu perusahaan harus sigap dalam menentukan strategi bisnis yang tepat agar tidak kalah dengan pesaingnya. Contohnya dalam industri retail, aktivitas ini diterapkan ketika memeriksa data hasil penjualan dan produk apa saja yang banyak dibeli konsumen. Data ini akan diolah dan dianalisis dengan Data Science untuk menemukan pola terhadap produk yang sering dibeli bersamaan oleh konsumen. Hasil analisis tersebut dapat dijadikan pedoman dalam pengambilan keputusan dalam menentukan strategi bisnis selanjutnya agar penjualan semakin meningkat misalnya membuat bundle produk atau penawaran belanja hemat.


3. Pengolahan Data dengan SPSS 

SPSS merupakan singkatan dari Statistical Product Service and Solutions, yaitu salah satu software yang memiliki kemampuan untuk analisis statistik yang cukup tinggi. Selain itu, SPSS juga memiliki sistem manajemen data dengan menggunakan menu-menu deskriptif dan kotak-kotak dialog yang sederhana sehingga lebih mudah untuk cara dioperasikan. SPSS awalnya adalah aplikasi yang digunakan untuk melakukan analisis statistika di ilmu sosial. Versi pertama dari SPSS ini dirilis pada tahun 1968. Namun lama kelamaan, SPSS menjadi salah satu software yang banyak digunakan baik oleh ilmu sosial maupun eksakta yang mempunyai keunggulan tersendiri dibanding program-program lainnya, seperti SAS, Minitab, Systat dan sebagainya. Keunggulan SPSS adalah karena disamping menyediakan alat-alat analisis yang lebih lengkap dibandingkan program komputer yang lain, juga memiliki kemampuan besar untuk menampung dan mengolah data yang besar. Sehingga SPSS menjadi salah satu pilihan software yang wajib dikuasai bagi para peneliti.


4. Mengapa SPSS Menjadi Salah Satu Software Statistik yang Direkomendasikan?

SPSS merupakan pilihan yang lebih efektif untuk melakukan analisis data yang mendalam dibandingkan dengan program aplikasi spreadsheet yang lainnya. Berikut beberapa alasan mengapa SPSS menjadi program yang wajib kamu pelajari:


  • Variasi grafik yang lebih banyak.

    SPSS membantu dalam memahami data, karena bisa dengan cepat memberikan deskriptif dan frekuensi data. SPSS lebih unggul daripada program spreadsheet lainnya karena memiliki lebih banyak variasi grafik.


  • Eksplorasi data lebih simple.

    Dengan SPSS kita tidak akan khawatir bila merubah data sebab tidak perlu membentuk, menjalankan dan memformat ulang tabel. Dengan menggunakan tabel pivot multidimensional, SPSS membuat eksplorasi data semakin mudah dilakukan.


  • Mengolah data lebih mudah.

    SPSS membuat analisis data dari spreadsheet, database dan file yang strukturnya kompleks menjadi mudah. Hal ini menghindari kita dari resiko data yang terubah secara tak sengaja sewaktu melakukan analisis. 


  • Mampu bekerja dengan data yang bervolume besar.

    Tak perlu khawatir jika program spreadsheetmu tidak mampu bekerja dengan database yang sangat besar, SPSS dapat menganalisis seluruh data dari yang berukuran kecil hingga besar tanpa risiko.


Baca juga : Kenali 3 Jenis Metode Pengolahan Data Kuantitatif


5. Ingin Lebih Mendalami Pengolahan Data Di Industri? Yuk, Gabung Di DQLab!

Istilah revolusi industri 4.0 membuat banyak pihak terutama para millennials yang mulai menyadari akan pentingnya data. Oleh karena itu banyak perusahaan maupun instansi yang mencari talent data terbaik untuk bertanggung jawab mengolah data di perusahaannya. Ini memberikan peluang karir yang cukup menjanjikan untuk beberapa tahun kedepan. Sehingga orang-orang tertarik mempelajari pengolahan data dengan berbagai macam bentuk data dan metodenya. Bagi pemula yang tidak memiliki background IT, jangan takut untuk memulai ya! Dengan bergabung bersama DQLab, kamu bisa mempelajari modul-modul yang tersedia yang bisa membantu kamu memahami pengolahan data dengan baik. Jangan sampai terlambat, segara SIGNUP di DQLab.id dan mulai perjalananmu belajar data!


Penulis : Salsabila Miftah R

Editor : Annissa Widya Davita




Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login