PROMO BACK TO SCHOOL, HEMATNYA SERU! DISKON 95% + Cashback*
Cuma Rp 159K bisa belajar data science 6 bulan
BURUAN SERBU!
Pendaftaran ditutup dalam 1 Hari 18 Jam 41 Menit 26 Detik 

Implementasi Teknik Analisis Data dengan 6 Langkah, Apa Saja Ya?

Belajar Data Science di Rumah 19-April-2022
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/488b80eed27eeb374902ed834e0c3872_x_Thumbnail800.jpg

Teknik pengolahan data sangat penting untuk diperhatikan mengingat besarnya peranan data dalam proses decision making. Banyak perusahaan yang mulai menyadari bahwa pembuatan keputusan yang berdasarkan data, ternyata dapat membuat keputusan yang dihasilkan menjadi jauh lebih efektif. Semakin banyak data yang ada, kesimpulan yang bisa kamu dapatkan tentu juga akan semakin lengkap. Yang artinya, keputusan yang bisa diambil akan semakin mendekati kebutuhan yang sebenarnya.


Sayangnya, data bukanlah hal yang serta merta bisa memberikan kesimpulan begitu saja. Ada banyak hal yang harus diperhatikan. Mulai dari apakah data yang dikumpulkan valid atau tidak, metode pengolahan data yang seperti apa yang harus digunakan, serta bagaimana cara menyampaikan hasil yang didapat ke hadapan stakeholder. Meskipun data yang dimiliki sangat banyak, namun jika pengolahan datanya tidak menggunakan metode yang tepat, bisa saja hasil analisisnya tidak sesuai dengan keadaan yang sebenarnya.


Dalam proses pengolahan data, sebenarnya ada 6 tahapan penting yang harus kamu lalui hingga bisa menghasilkan kesimpulan. Apa saja sih tahapannya? Yuk simak artikel nya!


1. Menentukan Tujuan

Teknik Analisis Data

Tahapan yang paling awal dalam proses pengolahan data adalah menentukan apa goals yang akan dicapai. Goals ini bisa didapatkan dari adanya berbagai temuan dalam internal maupun eksternal perusahaan atau organisasi. Proses menentukan tujuan ini bisa dimulai dengan membuat pertanyaan-pertanyaan yang tepat agar bisa fokus dalam memecahkan permasalahan yang ada. Penentuan pertanyaan ini akan sangat berdampak terhadap insight yang akan didapat dari hasil analisis data. Misalnya: 

  • “Mengapa penjualannya berkurang?”

  • “Produk apa saja yang paling sepi peminat?”

  • Dan masih banyak lagi.

 

Baca Juga : Langkah-Langkah Menggunakan Teknik Analisis Data Kualitatif


2. Memilih Metode Pengukuran yang Tepat

Teknik Analisis Data

Setelah menemukan goals yang ingin dicapai, langkah selanjutnya adalah memutuskan variabel apa saja yang akan diukur untuk bisa mencapai goals tersebut. Proses pengolahan data akan difokuskan pada variabel-variabel yang telah dipilih tersebut. Selain itu, kita juga perlu mempertimbangkan faktor apa saja yang mungkin bisa menjadi penghambat atau bisa menunjang goals yang ingin dicapai. Misalkan kita ingin mengetahui mengapa penjualan berkurang, maka kita harus melihat dari segi penjualan yang berfokus pada jumlah uang yang dihasilkan, jumlah barang yang terjual, atau keduanya. Faktor lain yang perlu diperhatikan bisa meliputi diskon, promosi, lokasi penjualan. 


3. Mengumpulkan dan Membersihkan Data

Teknik Analisis Data

Setelah mengetahui tujuan dan juga menentukan variabel apa saja yang diukur, tahapan selanjutnya adalah mengumpulkan data. Proses pengumpulan data bisa termasuk sebagai bagian yang cukup krusial dalam keseluruhan tahapan pengolahan data. Ketika mengumpulkan data, kamu harus memastikan apakah data tersebut valid atau tidak. Tentu saja penggunaan data yang tidak valid akan berdampak besar ke hasil analisis data. Secara umum, kamu bisa mengumpulkan data secara langsung (pengumpulan data primer) atau menggunakan data yang telah ada sebelumnya (pengumpulan data sekunder). Kedua cara ini bisa dipilih salah satunya saja, atau dikombinasikan keduanya.


Tahapan selanjutnya adalah membersihkan data. Data mentah yang dikumpulkan biasanya merupakan data yang kotor dan belum siap untuk dianalisis. Sehingga kita akan membutuhkan proses tambahan untuk membersihkan data tersebut. Pembersihan data dapat dilakukan dengan menyamakan format yang digunakan, menghilangkan data duplikat, serta membuang hal-hal yang tidak begitu berpengaruh untuk bisa mencapai goals yang telah ditentukan di awal. Dalam pekerjaan praktisi data, biasanya proses pembersihan data mentah ini akan lebih banyak dilakukan oleh Data Engineer.


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


4. Menganalisis dan Menginterpretasikan Data

Teknik Analisis Data

Setelah data bersih, tahapan selanjutnya adalah menganalisis data. Selain proses pengumpulan data, proses menganalisis data juga termasuk proses yang harus diperhatikan dengan baik. Pada tahapan ini, kita akan menentukan metode apa yang digunakan. Tentunya dalam pemilihan metode pengolahan data, kita juga harus memastikan apakah metode tersebut cocok untuk diaplikasikan dengan data yang kita miliki atau tidak. Kesalahan dalam pemilihan metode tentu akan berdampak sangat fatal terhadap hasil analisis data. Terkadang untuk bisa memastikan metode mana yang tepat, seorang praktisi data bisa mencoba berbagai metode yang cukup mirip, kemudian membandingkan hasilnya. Hasil analisis dengan error yang paling sedikit lah yang akan dipilih.


Tahapan terakhir dalam siklus pengolahan data ini adalah menyampaikan hasil analisis yang didapatkan kepada para stakeholder yang akan membuat keputusan. Hasil analisis yang disampaikan tentu nya harus bisa menjawab pertanyaan-pertanyaan yang telah ditentukan di awal. Hasil analisis ini bisa disajikan dalam bentuk tabel maupun dalam bentuk visualisasi seperti chart, diagram, trend line, dll.


5.Tertarik Belajar Analisis Data tapi Tidak Memiliki Background IT?

Salah satu cara yang bisa kamu lakukan untuk belajar proses pengolahan data jika kamu sudah lulus dari background pendidikan non IT adalah dengan mengambil kursus. Salah satu lembaga kursus yang harus kamu coba adalah DQLab. Tenang saja, DQLab akan membantumu untuk belajar analisis data dari tahap dasar. 


Tunggu apalagi? Yuk langsung bergabung dengan cara signup di DQLab kemudian nikmati pembelajaran modul gratis “Introduction to Data Science with Python” atau “Introduction to Data Science with R”.  Dengan memulai pembelajarannya dari sekarang, kamu siap menghadapi tantangan di era digital dan mewujudkan karirmu sebagai Data Scientist di tahun ini.


Penulis : Gifa Delyani Nursyafitri


Postingan Terkait

Sign Up & Mulai Belajar Gratis di DQLab!