FLASH PROMO!! BELAJAR DATA SCIENCE ONLINE 6 BULAN 399K
Diskon 89%, Akses 74 Modul Data Science Premium, Metode Praktek Sandbox, Bersertifikat!
SERBU DISINI!
Pendaftaran ditutup dalam 0 Hari 6 Jam 53 Menit 22 Detik 

Implementasi Teknik Analisis Data Paling Dibutuhkan

Belajar Data Science di Rumah 19-Desember-2022
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/1843680d40e204bf2f1ce2c2c80bb52e_x_Thumbnail800.jpg

Data yang dimiliki perlu memperhatikan pemilihan teknik pengolahan data agar insight yang diperoleh sesuai dengan tujuan atau kebutuhan perusahaan. Banyak sekali jenis teknik analisis data yang bisa diterapkan. Di antaranya regression analysis, factor analysis, cluster analysis, dan time series analysis. Salah satu hal yang perlu diperhatikan dari pemilihan teknik ini adalah tujuan analisis data dan jenis data atau variabel yang dimiliki.


Teknik pengolahan data untuk variabel diskrit dan kontinu tentunya berbeda. Begitu juga jika tujuan analisis menghasilkan sejumlah kelompok tentu menggunakan teknik yang berbeda dibandingkan tujuan atau hasil akhir berupa prediksi. Bagaimana memilih implementasi teknik analisis data yang sesuai? Nah, di pembahasan kali ini, akan dijelaskan secara mendalam empat teknik analisis yang paling dibutuhkan di industri, bagaimana implementasinya, dan seperti apa hasil akhir dari masing-masing teknik. Yuk simak penjelasan di bawah ini!


1. Regression Analysis

Regression analysis digunakan untuk memperkirakan hubungan antara sejumlah variabel. Ketika melakukan regression analysis jenis apapun, kalian memiliki tujuan untuk melihat korelasi antara variabel terikat (output) dengan sejumlah variabel bebas (input). Variabel terikat adalah variabel yang ingin diprediksi. Sedangkan variabel bebas adalah variabel atau faktor yang mempengaruhi hasil analisis atau prediksi. Teknik ini sangat baik untuk analisis data yang bertujuan membuat suatu prediksi dari tren atau pola di masa depan.


Teknik Analisis Data


Mari memahami lebih lanjut dengan kasus nyata. Misalkan Sahabat DQ bekerja di salah satu perusahaan e-commerce dan ingin mengestimasi hubungan antara pendapatan yang diperoleh dari kegiatan marketing di sosial media. Dengan ini, sosial media adalah variabel bebas (faktor yang mempengaruhi) dan pendapatan adalah variabel terikat (variabel yang akan diprediksi). Artinya, kalian ingin melihat apakah ada hubungan terhadap marketing di sosial media dengan pendapatan yang diperoleh. Apakah hubungan tersebut bersifat positif, negatif, atau tetap sama saja, tidak memberikan dampak.


Hubungan positif berarti dapat diartikan semakin banyak pengeluaran untuk kegiatan marketing di media sosial akan meningkatkan pula pendapatan perusahaan. Sedangkan hubungan negatif berarti sebaliknya, justru menurunkan pendapatan perusahaan. Jika tidak terdapat korelasi atau hubungan, artinya sosial media tidak memberikan dampak apapun terhadap pendapatan. Ini akan membantu pengambilan keputusan selanjutnya terkait budget kegiatan marketing di sosial media. 


Baca juga : Langkah-Langkah Menggunakan Teknik Analisis Data Kualitatif


2. Factor Analysis

Factor analysis digunakan untuk mengurangi jumlah variabel yang terlalu besar pada suatu data menjadi lebih sedikit karena ditemukan variabel-variabel yang memiliki konstruksi yang sama. Teknik analisis ini tidak hanya bermanfaat mengemas data menjadi lebih ringkas, namun juga mengatur data menjadi lebih terstruktur sehingga tren atau pola data mudah diketahui. Teknik analisis ini juga membantu praktisi data untuk mengeksplorasi variabel yang sulit diukur seperti kebahagiaan, kepuasan pelanggan, kepercayaan, dan variabel yang lain.


Teknik Analisis Data


Perhatikan contoh ilustrasi berikut. Kalian ingin mengetahui karakteristik pelanggan sehingga melakukan survei dengan mengirimkan ratusan pertanyaan. Beberapa pertanyaan berkaitan satu sama lain atau memiliki kemiripan dari tujuannya. Contoh pertanyaannya adalah “bagaimana kamu memberikan rating untuk keseluruhan pengalaman belanjamu? “ dengan pertanyaan “apakah kamu akan merekomendasikan produk ini ke temanmu?”. Keduanya memiliki persamaan atas kepuasan pelanggan terhadap produk tersebut. Pertanyaan lain adalah “berapa penghasilanmu setiap tahun?” dengan pertanyaan “berapa banyak uang yang akan kamu keluarkan untuk membeli produk kecantikan setiap bulannya?”. Ini memiliki tujuan yang sama berkaitan dengan kondisi finansial pelanggan.


Dibandingkan melihat satu per satu dari ratusan variabel yang dibuat, factor analysis akan membantu untuk mengelompokkan sejumlah variabel yang memiliki konstruksi yang serupa. Factor analysis bekerja dengan cara mencari variabel yang memiliki korelasi yang kuat. Hal ini dikenal dengan covariance. Contohnya, penghasilan tahunan dan pengeluaran untuk membeli produk tertentu memiliki korelasi positif yang kuat. Semakin tinggi penghasilan, semakin banyak pula uang yang dikeluarkan untuk produk tertentu. Dengan demikian, dua variabel ini dapat diringkas menjadi satu variabel dengan istilah “kemampuan pembelian pelanggan”.


3. Cluster Analysis

Cluster analysis adalah teknik analisis data untuk menggabungkan sejumlah data menjadi satu grup atau cluster yang memiliki kesamaan. Artinya, setiap anggota data pada satu cluster memiliki kesamaan namun sangat berbeda dengan cluster yang lainnya. Clustering digunakan untuk mendapatkan insight bagaimana data terdistribusi atau sebagai langkah persiapan untuk tahap algoritma selanjutnya. 


Teknik Analisis Data


Clustering banyak digunakan pada berbagai macam kasus dan bidang. Di marketing, cluster analysis digunakan untuk membuat kelompok berdasarkan segmentasi tertentu. Ini akan mempermudahkan pendekatan pemasaran berdasarkan karakter segmentasi pelanggan tersebut. Contoh lain adalah di bidang asuransi. Cluster analysis digunakan untuk mencari tahu alasan mengapa suatu lokasi tertentu memiliki nilai klaim asuransi yang tinggi. Jika di bidang perencanaan wilayah, beberapa daerah dikelompokkan berdasarkan risiko gempa bumi yang mungkin mengakibatkan nilai jual tanahnya berbeda. 


Baca juga : Contoh Teknik Analisis Data Dalam Penelitian Kuantitatif


4. Time Series Analysis

Time series analysis adalah teknik statistik yang digunakan untuk mengidentifikasi tren yang berkaitan dengan waktu. Time series data adalah kumpulan data yang mengukur nilai variabel berdasarkan kurun waktu tertentu, misal penjualan setiap minggu, pendaftaran email tiap bulan, dan sebagainya. Dengan melihat tren dari kurun waktu tersebut, maka praktisi data dapat melakukan prediksi terhadap variabel tersebut di masa mendatang. 


Teknik Analisis Data


Beberapa poin penting yang kalian perlu perhatikan ketika melakukan time series analysis adalah:

  • Tren: stabil, linear meningkat atau menurun pada kurun waktu tertentu.

  • Seasonality: fluktuasi dari data time series. Misalnya adanya peningkatan penjualan yang sangat tinggi pada baju dalam periode hari raya.

Karena time series analysis mampu digunakan sebagai acuan prediksi di masa depan, teknik analisis ini paling banyak digunakan di berbagai jenis industri. 


Masih banyak lagi implementasi teknik analisis data yang bisa dilakukan oleh seorang praktisi data. Kemampuan membedakan dan mengimplementasikan masing-masing teknik perlu diasah dengan sering praktik di berbagai kasus. Nah, jika Sahabat DQ merupakan pemula dalam belajar ilmu data, tidak perlu khawatir mencari referensi kasus tersebut. Karena DQLab telah menyediakan modul pembelajaran lengkap sehingga bisa digunakan. Mulai dari penguatan dasar pemahaman hingga menjadikan Sahabat DQ mahir menganalisis data dengan berbagai kasus. Yuk segera latihan teknik analisis data di DQLab. Kalian tinggal Sign Up di website dan siap belajar dengan mudah dan menyenangkan!


Penulis : Dita Feby 

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 :