Buat Akun DQLab & Akses Kelas Data Science Python, R, dan Excel GRATIS
 SIGN UP  

Cara Implementasi Teknik Analisis Data dalam Pengambilan Keputusan

Belajar Data Science di Rumah 25-Januari-2022
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/befe184bb1b04e4d635a0095e952605e_x_Thumbnail800.jpg

Teknik analisis data merupakan suatu metode penelitian yang digunakan dalam pengolahan data agar menghasilkan informasi dari data yang telah ada sebelumnya. Tidak sedikit perusahaan mengalami gulung tikar tanpa diketahui dengan jelas sebab-sebabnya. Terutama pada masa pandemi seperti saat ini, sangat banyak perusahaan yang gulung tikar karena tidak mampu dalam memasarkan barang produksi, kurangnya modal, atau penyebab-penyebab lainnya. Pada umumnya, faktor-faktor yang mempengaruhi kesuksesan sebuah bisnis adalah modal, tenaga kerja dan sumber daya lainnya. Namun ketika perusahaan itu bangkrut, sangat sedikit pemilik usaha yang menyadari bahwa pentingnya memanage faktor-faktor dengan informasi yang dihasilkan sebagai dasar dalam membuat sebuah keputusan. Kebanyakan dari mereka menganggap bahwa informasi keuangan adalah sumber yang terpenting dari semua masalah yang terjadi di perusahaan, mulai dari masalah perencanaan hingga masalah pengendalian. 

Untuk itu, dibutuhkanlah sebuah teknik analisis data yang dapat membantu perusahaan dalam menyelesaikan masalah yang ada. Sebelum membahas cara implementasi teknik analisis data kita ulas sedikit mengenai apa itu analisis data. Analisis data adalah proses pengumpulan, pemodelan, dan menganalisis data untuk mengekstraksi wawasan yang mendukung pengambilan keputusan. Ada beberapa metode dan teknik untuk melakukan analisis tergantung pada industri dan tujuan analisis datanya. Di era Big Data seperti saat ini, sudah banyak perusahaan yang "melek data", artinya perusahaan-perusahaan tersebut mulai menyadari bahwa data sangat dibutuhkan sebagai dasar pengambilan keputusan. Salah satu alasan perusahaan menerapkan teknik analisis data adalah untuk memprediksi trend di masa depan dan meminimalisir risiko.


1. Penerapan Analisis Data dalam Pengambilan Keputusan

Analisis data merupakan sebuah proses pemeriksaan, pembersihan, transformasi dan pemodelan data dengan tujuan menemukan informasi yang bermanfaat, menginformasikan kesimpulan dan mendukung pengambilan keputusan. Peran dan arti analisis data bagi suatu perusahaan yaitu menjadi alat bantu dalam melaksanakan fungsi manajemen seperti planning, organizing, actuating dan controlling. Fungsi dan peran analisis data bagi perusahaan ini sama halnya dengan peran akuntansi yaitu sebagai sebuah informasi yang akan sangat membantu pimpinan perusahaan dalam membuat keputusan.

Dari segi dan pendekatan analisis data sendiri memiliki beragam teknik yang digunakan dalam domain bisnis, sains, dan ilmu sosial yang berbeda. Dalam dunia bisnis saat ini, analisis data berperan dalam membuat keputusan yang lebih ilmiah dan membantu bisnis beroperasi lebih efektif karena data yang lebih akurat dan real-time.


Baca Juga : Langkah-Langkah Menggunakan Teknik Analisis Data Kualitatif


2. Metode Analisis Data dalam Pengambilan Keputusan

Pada dasarnya ada dua metode analisis data yang dijadikan sebagai  pendekatan  dalam pengambilan keputusan yaitu: 

  1. Metode Pendekatan Statistik Klasik

Pendekatan statistik klasik sangat banyak digunakan orang sampai saat ini, seperti misalnya  menggunakan means,  proporsi,  persentase, standar deviasi, variance dan ukuran-ukuran statistik yang lainnya. Walaupun sudah dikatakan klasik, manfaat  dari  pendekatan  ini  masih  bisa dipertanggungjawabkan.

  • Pengambilan Keputusan dengan Rata-rata.

Contoh kasus dalam sebuah bisnis, misalkan seorang pengusaha ingin mengetahui konsumsi rata-rata kain untuk bahan baju atau blouse di suatu daerah. Karena daerahnya luas yang terdiri dari ribuan rumah tangga, maka pengusaha tersebut harus mengadakan perkiraan melalui contoh (sample). Untuk mengadakan penelitian secara lengkap sangatlah tidak mungkin, karena memakan biaya dan waktu. Di bagian produksi kita dapat memperkirakan rata-rata produksi per minggunya, rata-rata pemakaian bahan bakar diesel, pemakaian listrik dan sebagainya. Dengan begitu, kita dapat menggambarkan informasi produksi atau konsumsi menggunakan diagram chart.

  • Pengambilan Keputusan dengan Proporsi.

Contoh lainnya ketika kita ingin mengetahui proporsi barang produksi yang rusak.  Untuk  mengetahui  barang  rusak  secara  keseluruhan  pasti tidak  memungkinkan,  sehingga  harus  dilakukan  perkiraan-perkiraan berdasarkan  sample.  Dari hasil sample dengan  tingkat  kepercayaan statistik yang diinginkan maka kita dapat memperkirakan proporsi parameternya.

  • Pengambilan Keputusan dengan Analisis Variance.

Seringkali kita ingin mengetahui perbedaan dari dua atau lebih rata-rata sample.  Apakah  perbedaan  itu  hanya  sebatas kebetulan  atau  karena  perlakuan  yang  berbeda.  Contoh, kita  ingin menguji  tingkat  kekuatan  tekstil  dari  berbagai  macam  mesin,  jika terdapat  perbedaan  maka  kita  analisa  treatment  (perlakuan)  apa yang  menyebabkan  perbedaan  rata-rata  tersebut.  Jadi pengaruh treatment harus kita ketahui secara jelas, baru kemudian kita bia menarik kesimpulan dan pengambilan keputusan. 

  1. Metode Pendekatan Statistik Bayes (Bayesian Statistic)  

Metode Statistik Bayesian merupakan suatu metode yang dikembangkan oleh Thomas Bayes. Metode ini diperlukan untuk menaksir parameter yang akan diestimasi dengan memanfaatkan informasi awal (prior) dari suatu populasi. Informasi ini kemudian digabungkan dengan informasi dari sampel yang digunakan dalam mengestimasi parameter populasi. Pada metode Bayesian, kita harus menentukan distribusi prior dari parameter yang ditaksir. Distribusi ini dapat berasal dari data penelitian sebelumnya ataupun berdasarkan intuisi seorang peneliti. Setelah informasi didapat selanjutnya digabungkan dengan informasi prior dari parameter, sehingga akan didapatkan distribusi posterior dari parameter.


3. Analisis Data Sederhana dengan Metode Deskriptif

Analisis data dengan menerapkan metode deskriptif dinyatakan sebagai analisis yang paling sederhana. Akan tetapi, hasil analisis deskriptif tersebut dapat menjadi masukan yang sangat berharga untuk para pengambil keputusan, tergantung pada bentuk dan cara menyajikan hasil analisis tersebut. Pada tahap pertama, analisis data dilakukan untuk mempelajari perbedaan antara fakta yang diobservasi dengan apa yang diharapkan. Pada tahap ini analisis data merupakan aktivitas ilmiah untuk melakukan penilaian terhadap nilai/skor/ukuran variabel atau indikator yang ditinjau, terutama variabel tak bebas atau variabel tujuan atau indikator masalah yang ditinjau. Hasil analisis nantinya dapat digunakan untuk menentukan ada atau tidaknya permasalahan. Sebagaimana telah diketahui bahwa suatu permasalahan terjadi atau muncul apabila fakta yang diobservasi tidak sesuai dengan apa yang diharapkan.


4. Variabel yang Digunakan untuk Pengambilan Keputusan

Variabel penting yang perlu dan harus ditinjau dalam setiap analisis data dapat dibedakan dalam tiga kelompok variabel atau faktor sebagai berikut: 

  • Variabel Tujuan (Variabel Respons/Variabel Tak Bebas/Variabel Akibat)

Variabel tujuan adalah variabel yang menentukan ada atau tidaknya permasalahan sehingga variabel tujuan juga dinyatakan sebagai indikator masalah. Secara statistik, indicator masalah harus mempunyai ukuran objektif atau kuantitatif, yang selanjutnya akan dinyatakan sebagai indikator masalah objektif. Hal ini didasarkan atas pemikiran agar keberhasilan atau kegagalan suatu program kerja untuk menyelesaikan masalah yang ditinjau dapat dinilai secara objektif.


  • Faktor Penyebab (Faktor Penyebab Terkendali dan Faktor Tak Terkendali/Faktor Risiko)

Suatu faktor dinyatakan sebagai faktor penyebab jika dapat ditentukan dengan meyakinkan bahwa faktor tersebut menjadi penyebab terjadinya masalah. Dalam banyak hal,faktor penyebab yang murni sangat sulit ditentukan karena munculnya masalah merupakan akibat beberapa faktor-penyebab, baik penyebab langsung maupun penyebab tak-langsung.


Baca Juga : Metode Pengolahan Data: Ketahui Proses Pengolahan Data Dengan Metode Analisis Deskriptif


5. Yuk, Coba Pengalaman Baru Belajar Teknik Analisis Data di DQLab!

Analisis data dapat kita pelajari dimana saja baik itu secara teori maupun praktik. Tapi, di DQLab, kita bisa mencoba keduanya sekaligus. Selain mendapatkan teori kita juga belajar secara live code serta memecahkan beberapa contoh kasus. Selain itu kita juga bisa membuat portofolio dan mendapatkan sertifikat dari hasil belajar kita. Mau tau caranya? Langsung aja daftar di DQLab.id dan tentunya ada modul gratis loh di DQLab serta dilengkapi dengan bahasa pemrograman penunjang lainnya seperti Python, R, dan SQL!


Penulis : Salsabila MR

Editor : Annissa Widya Davita


Postingan Terkait

Sign Up & Mulai Belajar Gratis di DQLab!