FLASH PROMO!! BELAJAR DATA SCIENCE ONLINE 6 BULAN 399K
Diskon 89%, Akses 76 Modul Data Science Premium, Metode Praktek Sandbox, Bersertifikat!
SERBU DISINI!
Pendaftaran ditutup dalam 0 Hari 3 Jam 26 Menit 0 Detik 

Implementasi Teknik Analisis Data di Bidang Data

Belajar Data Science di Rumah 12-Desember-2022
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/2d0cb322744eff68096c88f197c2f269_x_Thumbnail800.jpeg

Teknik Analisis Data merupakan sebuah proses pembersihan, pemodelan data, dan juga transformasi data untuk menemukan sebuah kesimpulan dari data yang sudah diproses. Analisis data ini adalah hal yang cukup penting untuk kalian kuasai jika kalian ingin menjadi seorang praktisi data. Karena semakin canggihnya teknologi data yang terkumpulkan juga semakin banyak dan besar jumlahnya, maka dari itu sudah banyak orang yang membuka mata akan hal itu dan menyadarinya bahwa analisis data ini sangatlah diperlukan dan sangat penting untuk dipelajari. 


Teknik Analisis Data ini juga digunakan untuk mengambil sebuah proses pengambilan keputusan, karena sebelumnya kebanyakan perusahaan masih melakukan pengambilan keputusan dengan cara yang subjektif dan tidak jarang keputusan yang diambil tidak menggambarkan keadaan yang sedang terjadi.


Dalam teknik analisis data terdapat terdapat banyak sekali jenisnya, tergantung dari keadaan yang sedang terjadi. Nah pada artikel kali ini kita akan membahas bagaimana caranya proses implementasi teknik analisis data, Simak artikelnya ya.


1. Pengolahan Data

Teknik Analisis Data


Hal pertama yang harus kalian lakukan adalah melakukan pengolahan data. Jadi proses sebelum pengolahan data ini adalah kalian mengumpulkan data-datanya terlebih dahulu lalu setelah kalian mengumpulkan semua data-datanya, ini saatnya kalian masuk ke tahap pengolahan data. Jadi proses pengolahan data ini dilakukan untuk tujuan menyeleksi atau bisa dikatakan memfokuskan data dengan permasalahan dalam penelitian, yang membuat data-data ini tidak menjadi data yang tersebar. 


Untuk pengolahan data ini terdapat 3 tahap yaitu penyuntingan yang berfungsi untuk memeriksa dan mengecek data-data, lalu tahap kedua adalah pengkodean yaitu prose pembuatan kode untuk bahan analisis, lalu yang terakhir yaitu tahap tabulasi adalah tahap yang diharuskan menyusun dan menyajikan data-data tadi disesuaikan dengan permasalahan penelitian.


Baca juga : Langkah-Langkah Menggunakan Teknik Analisis Data Kualitatif


2. Pembersihan Data

Teknik Analisis Data


Setelah kalian mengolah data tadi kalian proses selanjutnya yang akan kalian masuki adalah melakukan pembersihan data. Jadi dalam tahap ini kalian akan menghapus beberapa informasi atau materi diluar dari topik, materi atau informasi yang tidak relevan, data yang terduplikat, maupun data dengan format yang salah untuk bisa menghasilkan sebuah data yang bersih dan tentunya berkualitas.


Setelah data kalian sudah bersih semuanya, kalian akan memasuki proses yang cukup penting yaitu memastikan kualitas dari data kalian. Jadi beberapa parameter yang perlu dipastikan adalah validasi, akurasi, konsistensi, dan juga kelengkapan dari data yang telah kalian olah tadi.


3. Penganalisisan Data

Teknik Analisis Data


Hal yang ketiga setelah kalian melakukan proses pengolahan data dan juga pembersihan data adalah penganalisisan data. Penganalisisan data ini merupakan tahap selanjutnya dari pengolahan data, jadi dalam proses ini data-data penelitian sudah diolah, disajikan, dan sudah disusun secara sistematis. Untuk tujuan dari penganalisisan data ini dilakukan untuk bisa menyederhanakan, mengklasifikasikan, dan juga untuk mempermudah data tersebut untuk ditafsirkan.


Dalan metode penelitian kuantitatif, data-data tersebut disusun dalam bentuk angka-angka statistik, sedangkan dalam metode penelitian kualitatif data-data ini akan dinyatakan dengan bentuk simbol-simbol maupun dengan kata-kata.


Baca juga : Contoh Teknik Analisis Data Dalam Penelitian Kuantitatif


4. Penafsiran Hasil Analisis

Teknik Analisis Data


Hal yang keempat yang harus kalian lakukan jika sudah melakukan proses pengolahan data pembersihan data dan juga penganalisisan data adalah penafsiran hasil dari analisis data. Jadi penafsiran hasil data ini dilakukan agar data-data tadi dapat ditafsirkan dan akhirnya dapat ditarik sebuah kesimpulan yang dapat dipahami oleh perusahaan. Jadi penarikan simpulan dalam penelitian adalah dengan menggunakan cara menyesuaikan antara hipotesis dengan hasil penelitian yang telah ditemukan, sudah sesuai dengan prosedur apa belum sesuai dengan prosedur, dan lain sebagainya.


Dalam penelitian hal terpenting adalah bagaimana cara kita menarik sebuah kesimpulan dari hasil penelitian kita yang bersifat objektif dan berdasarkan data-data yang sudah valid. Selain hal tersebut, bahasa dan juga pembahasan yang digunakan tidak terlalu banyak kata-kata atau kalimat yang tidak penting, sehingga bagi para pembaca tidak terlalu susah dalam memahaminya.


Ingin berkarir di bidang data science tapi, tidak memiliki background pendidikan yang linier dengan itu? Sudah mencoba belajar otodidak tapi malahan overdosis materi? Mengingat skill data science terbilang cukup banyak yang wajib dikuasai salah satunya adalah memahami algoritma data science nya hingga tahap penerapannya pada dataset. 


Yuk, coba free module Introduction to Data Science with R dan python dari DQLab sekarang 


Caranya gimana? Mudah banget kok cukup signup sekarang ke DQLab.id lalu pilih menu learn.


Setelah itu kamu sudah bisa menikmati pembelajaran yang praktis dan aplikatif dan jago algoritma data science bersama DQLab! Tunggu apa lagi? Yuk, signup sekarang dan mulai belajar Module Premium di DQLab!



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 :