DISKON 95%! BIG PROMO 8.8 MENARIK DI TANGGAL CANTIK
Belajar Data Science 6 Bulan bareng ahli + dapat sertifikat hanya Rp. 188K 
BURUAN AMBIL
Pendaftaran ditutup dalam 1 Hari 2 Jam 41 Menit 52 Detik 

Contoh Teknik Pengolahan Data untuk Kebutuhan Penelitian Hingga Bidang Industri

Belajar Data Science di Rumah 19-November-2021
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/17f34b8077f59e5171b97ceff2177bf7_x_Thumbnail800.png

Pengolahan data dapat diterapkan untuk berbagai keperluan seperti penelitian akademik hingga penelitian untuk keperluan bisnis. Suatu kumpulan data bila hanya dibiarkan saja maka hanya akan semakin bertumpuk. Padahal data bisa diolah lebih lanjut untuk memperoleh informasi yang berguna. Informasi ini dapat digunakan sebagai pedoman atau dasar pengambilan kesimpulan penelitian atau pengambilan keputusan di masa mendatang. Umumnya hasil pengolahan data akan disajikan dalam bentuk grafik atau plot dengan warna-warna yang menarik. Beberapa grafik atau chart yang sering digunakan yaitu bar chart, pie chart, dan line chart. Grafik tersebut juga termasuk grafik rekomendasi untuk penelitian yang bersifat kuantitatif. 


Untuk apa penelitian di bidang industri? Seperti yang sudah disebutkan sebelumnya, pengolahan data akan menghasilkan informasi yang berguna. Nah, bidang industri sangat erat dengan dunia bisnis. Persaingan di dunia bisnis diketahui juga sangat ketat sehingga perusahaan perlu mengolah data secara berkala agar informasi yang diperoleh nantinya bisa digunakan oleh tim lain yang berkaitan dengan jalannya bisnis tersebut. Misalnya tim marketing, strategi bisnis, bagian produksi, atau untuk menentukan promosi online dan offline untuk meningkatkan penjualan. Dalam artikel kali ini kita akan bahas beberapa contoh penerapan teknik pengolahan data untuk penelitian hingga untuk bisnis. Yuk, simak pembahasannya di bawah ini!


1. Meneliti Hubungan Antar Variabel

Pada suatu kumpulan data umumnya terdiri dari banyak variabel. Nah, dari variabel-variabel tersebut kita bisa mencari hubungannya dan menemukan informasi yang diperlukan. Untuk melakukan hal ini kita bisa menggunakan metode analisis data kuantitatif. Misalnya saja kita melakukan penelitian bersifat akademik. Peneliti ingin menganalisis apakah ada keterkaitan antara variabel nilai mata kuliah terhadap ipk mahasiswa. Hasil analisis yang dilakukan dapat menjadi bahan evaluasi universitas atau jurusan untuk meningkatkan sistem pengajarannya. Contoh lainnya penelitian untuk melihat keterkaitan antara variabel gender dan asal sekolah terhadap jurusan yang dipilih di universitas. Hasilnya universitas bisa meningkatkan promosi jurusan-jurusan yang ada agar menarik lebih banyak calon mahasiswa di masa mendatang. 


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


2. Penelitian Kuantitatif untuk Melihat Respon Suatu Kelompok 

Contoh teknik pengolahan data selanjutnya yaitu untuk melihat respon atau presepsi suatu kelompok atau masyarakat terhadap fenomena yang terjadi. Untuk kasus tersebut kita bisa menggunakan teknik analisis deskriptif yaitu teknik yang biasanya digunakan untuk penelitian yang bersifat eksplorasi. Contohnya di Indonesia setiap menjelang hari raya atau tahun baru, harga sembako melonjak. Dengan teknik ini kita dapat mengetahui bagaimana respon atau presepsi pedagang dan masyarakat umum terhadap kenaikan tersebut. Contoh lainnya antara lain persepsi guru honorer terhadap pengangkatan PPPK, persepsi mahasiswa terhadap kinerja dosen mata kuliah, persepsi masyarakat terhadap pelayanan asuransi kesehatan, persepsi nasabah terhadap pelayanan bank baik bagian teller maupun customer service, dan lain sebagainya. 


3. Customer Relationship Management

Melihat kemajuan teknologi saat ini, bidang industri gencar membuat promosi melalui media sosial. Nah, promosi ini tidak begitu saja memposting produk namun ada strateginya. Customer Relationship Management (CRM) merupakan strategi yang dapat membantu perusahaan membangun komunikasi yang aktif ke dalam dan keluar perusahaan, melakukan analisis, serta mengatur berbagai data perusahaan yang berkaitan dengan pelanggan. Adapun istilah-istilah dasar yang ada dalam CRM yaitu on-premise CRM, cloud CRM, CRM entity, dan Lead. Dengan CRM perusahaan dapat mengidentifikasi pelanggan potensial yang bisa ditarik kembali perhatiannya seperti penawaran sehingga pelanggan akan membeli kembali produk di masa mendatang. Selain itu hal ini juga dapat memberikan pengalaman yang berkesan tentang brand perusahaan. 


4. Digital Marketing

Mungkin sebagian teman-teman tidak asing dengan istilah digital marketing. Yup, kita bisa dengan mudah menemukan webinar atau workshop yang membahas tentang digital marketing baik yang gratis maupun yang berbayar. Orang yang melakukannya disebut sebagai marketer. Bagi marketer data adalah komponen yang sangat penting untuk melakukan digital marketing. Digital marketing akan fokus mencari data yang diperlukan, memiliki pemahaman kontekstual, teliti, dan memahami apa yang sedang diukur serta bagaimana cara menghitungnya. Adapun macam jenis pengukuran pemasaran yaitu sebagai berikut:

  • Matriks bisnis untuk memberikan gambaran umum terkait analisis data penting sebelum melakukan pemasaran digital.

  • Matriks konversi untuk mengetahui seberapa efektif dalam mengubah pengunjung menjadi pembeli.

  • Matriks pemasaran untuk menunjukkan hal lainnya yang muncul sebelum konversi, misalnya banyaknya kunjungan, rasio klik tayang, dan lain sebagainya.


Baca juga : Kenali 3 Jenis Metode Pengolahan Data Kuantitatif


5. Kebutuhan Praktisi Data di Berbagai Bidang Industri

Siapa yang mengolah data? Ada beberapa profesi yang bertanggung jawab mengolah data untuk menghasilkan informasi seperti Data Scientist, Data Analyst, Bussiness Analyst, Business Intelligence, dan lainnya. Profesi tersebut akan menggunakan tools-tools yang mendukung pekerjaannya misalnya Data Analyst lebih fokus mengolah dan menginterpretasikan data sehingga butuh tools yang mampu menyajikan data dengan lebih menarik seperti R dan Tableau. Bagi kamu yang ingin mencoba mempelajari bahasa pemrograman R untuk pengolahan data, kamu bisa daftar di DQLab.id. Setelah itu kamu bisa mempelajari modul gratisnya bersama mentor profesional dan juga mendapatkan sertifikat completion. DQLab punya fitur live code pada website untuk penulisan code sehingga pemula tidak perlu bingung menginstal R terlebih dahulu untuk belajar. 


Penulis: Dita Kurniasari

Editor: Annissa Widya


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 :