BEDUG MERIAH Diskon 95%
Belajar Data 6 BULAN Bersertifikat hanya Rp150K!

0 Hari 2 Jam 13 Menit 47 Detik

Yuk, Kenali Apa Itu Pengolahan Data

Belajar Data Science di Rumah 25-Juni-2021
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/135adf196730013e2c68b75dfd768fbb_x_Thumbnail800.jpg

Apakah dari kalian sudah ada yang pernah melakukan sebuah penelitian? Dalam proses penelitian tentunya kita memerlukan data bukan? Baik itu data kualitatif maupun data kuantitatif yang bergantung dengan jenis penelitian kita. Data yang kita gunakan untuk penelitian tentunya perlu melalui proses pengolahan data yang mana tujuan pengolahan data secara umum adalah menghasilkan informasi sehingga dapat menjadi insight bagi perusahaan.


Pengolahan data secara umum memiliki definisi sebagai sebuah proses menguraikan atau mengartikan data-data lapangan yang sesuai dengan tujuan penelitian, rancangan dan kebutuhan dalam pengambilan keputusan. Pengolahan data terdiri menjadi dua yaitu pengolahan data kualitatif dan pengolahan data kuantitatif. Pengolahan data kualitatif menggunakan data kualitatif, artinya data yang digunakan tidak berupa numerik akan tetapi berfokus kepada kualitas dan sebagainya. Sedangkan pengolahan data kuantitatif menggunakan data kuantitatif , artinya data yang digunakan berupa numerik. Pada artikel kali ini kita akan mengenali beberapa hal terkait pengolahan data seperti fungsi pengolahan data, siklus pengolahan data, dan lain-lain.


1. Fungsi Pengolahan Data

Pengolahan data baik itu data kuantitatif maupun data kualitatif memiliki beberapa tujuan seperti mengambil informasi dari data asli untuk menghasilkan informasi lain,  mengambil program dan dapat, menyimpan program dan data serta mempersiapkan untuk tahap pemrosesan, menjalankan proses algoritma machine learning, menyimpan hasil pengolahan data, serta mencetak atau menampilkan hasil pengolahan data. 


Baca juga : Ini yang Akan Kamu Pelajari di Kelas Data Science DQLab!


2. Siklus Pengolahan Data

Pengolahan data secara umum memiliki tiga tahapan dasar, antara lain: input, processing dan output. Namun beberapa tahapan itu dapat dikembangakan menjadi enam tahapan atau enam siklus, antara lain : 

  • Origination, pengumpulan atau pencatatan data ke dokumen dasar

  • Input, memasukkan data ke dalam alat input (input device)

  • Processing, proses pengolahan data dengan alat pemroses (processing device)

  • Output, menghasilkan output dari hasil pengolahan data

  • Distribution, proses distribusi output kepada pihak terkait

  • Storage, perekaman hasil pengolahan data ke dalam penyimpanan.


3. Metode Pengolahan Data

Data yang digunakan dalam kegiatan penelitian adalah data yang memiliki kualitas data yang baik. Dengan data yang berkualitas maka hasil analisis pun akan semakin baik. Untuk mendapatkan data yang berkualitas perlu dilakukan dengan metode pengolahan data yang sesuai. Metode pengolahan data bermacam-macam tergantung dari jenis data. Sebagai contoh, metode pengolahan data kualitatif antara lain metode wawancara, focus group discussion (fgd), observasi langsung, dan lain-lain. Sedangkan contoh dari metode pengolahan data kualitatif antara lain analisis komparasi, analisis regresi, analisis clustering, analisis korelasi, dan lain-lain.


4. Langkah Pengolahan Data

Pengolahan data merupakan salah satu proses yang berperan penting untuk mendapatkan hasil analisis yang sesuai dengan tujuan penelitian. Pengolahan data sendiri memiliki beberapa langkah atau tahapan yang mana jika setiap langkah atau tahapan tersebut dilaksanakan dengan baik, maka hasil analisis akan semakin baik pula. Adapun langkah-langkah pengolahan data dalam suatu penelitian secara umum adalah sebagai berikut:

  • tabulasi atau memasukkan data

  • validitas data lapangan

  • pengkodean

  • analisis data 


Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist


5. Yuk, Merintis Karir Menjadi Data Scientist Mulai Dari Sekarang!

Profesi Data Scientist tidak hanya bisa didapatkan oleh orang yang memiliki latar belakang pendidikan STEM. Siapapun bisa menjadi data scientist. Caranya dapat dilakukan dengan belajar otodidak atau mengikuti kursus data science. Apakah kalian sudah tertarik bergabung dalam profesi yang berkaitan dengan data?. Untuk mengetahui lebih lanjut terkait data scientist dan data analyst kita dapat mempelajarinya di DQLab lohh. Caranya sangat mudah, yaitu cukup signup di DQLab.id/signup dan nikmati momen belajar gratis bersama DQLab dengan mengakses module gratis dari R, Python atau SQL!


Penulis : Latifah Uswatun Khasanah

Editor : Annissa Widya Davita



Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login