Yuk, Kenali Tahapan Pengolahan Data Statistik

Matematika merupakan ilmu yang mempelajari tentang logika, mengenai bentuk, susunan, besaran dan konsep yang berhubungan satu dengan lainnya. Matematika terbagi menjadi beberapa cabag ilmu seperti aljabar, analisis, geometri, kalkulus, statistika, dan lain-lain. Sebagai contoh, pada ilmu statistik terdapat beberapa tahapan pengolahan data statistik. Dengan mengikuti tahapan pengolahan data yang benar, maka data yang dihasilkan pun akan baik pula.

Pengolahan data statistik merupakan salah satu tahapan yang penting dalam proses penelitian. Untuk menghasilkan hasil analisis yang baik maka proses pengolahan data pun harus dilaksanakan dengan baik pula. Mulai dari mengumpulkan data, membersihkan data, menganalisis data, sampai dengan mengambil kesimpulan. Pada artikel kali ini kita akan mengenali secara singkat tahapan-tahapan dalam pengolahan data statistik.

1. Pengumpulan Data

Tahapan pertama dalam proses pengolahan data statistik adalah pengumpulan data. Pengumpulan data merupakan salah satu proses penggalian atau pencarian informasi. pencarian informasi ini dapat dilakukan dengan beberapa cara seperti melakukan pengamatan secara langsung, melakukan observasi, wawancara, merekam kejadian, menyebarkan angket, kuesioner, dan lain-lain. Adapun hasil yang diharapkan dari proses pengumpulan data tersebut biasanya berupa data kuantitatif (jika nantinya akan dilakukan proses pengolahan data statistik).

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

2. Pengolahan Data

Pengolahan data pada era digital ini merupakan salah satu hal yang cukup umum digunakan. Pengolahan data adalah suatu konversi data menjadi bentuk yang dapat digunakan. Pada umumnya proses pengolahan data ini menggunakan komputer dan software yang mendukung. Langkah-langkah pengolahan data antara lain editing atau pemeriksaan data, coding atau memberi kode berupa perintah atau sintaks pada program komputer, kemudian melakukan pengecekan kembali pada data.

3. Penyajian Data

Data yang telah diperoleh dari hasil pengumpulan data biasanya tidak teratur dan sulit dipahami. Oleh karena itu perlu dilakukan proses analisis data untuk menghasilkan suatu informasi dari kumpulan data yang ada. Data yang akan dianalisis tentunya perlu disajikan dalam bentuk yang mudah dipahami agar memudahkan proses analisis. Terdapat beberapa teknik penyajian data antara lain  dapat menggunakan tabel, grafik, dan gambar. 

4. Penganalisisan Data dan Penarikan Kesimpulan

Proses analisis data merupakan proses terpenting dalam pengolahan data. Data yang telah dikumpulkan, dibersihkan, dan sampai disajikan dengan baik maka proses selanjutnya adalah proses analisis data. Analisis data dapat dilakukan dengan dua cara, yaitu analisis deskriptif dan analisis inferensial. Analisis deskriptif memiliki tujuan mendeskripsikan fenomena secara singkat, sedangkan analisis inferensial memerlukan syarat-syarat tertentu. Kemudian setelah dilakukan proses analisis data dilakukan maka dilanjutkan dengan penarikan kesimpulan yang dapat digeneralisasikan ke seluruh populasi wkwkw

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 dan nikmati momen belajar gratis bersama DQLab dengan mengakses module gratis dari R, Python atau SQL!

Penulis : Latifah Uswatun Khasanah

Editor : Annissa Widya Davita