GET YOUR 30-DAY FREE TRIAL
Akses semua materi belajar DQLab Gratis Claim Now

Top 10 Teknik Analisis Data yang Sering Digunakan dalam Dunia Industri

Top 10 Teknik Analisis Data yang Sering Digunakan dalam Dunia Industri

Belajar Data Science di Rumah 21-Februari-2021
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/101a0a18f8bd54172682b2a9caba434a_100_persen.png

Di zaman serba data seperti saat ini, memahami cara menganalisis dan mengekstrak data menjadi informasi yang bermanfaat merupakan salah satu pendorong kesuksesan karir. Saat ini volume data di dunia sangat besar, tetapi hanya 0,5% saja yang benar-benar dapat dianalisis dan digunakan untuk penelitian. Analisis data adalah proses yang mengandalkan metode dan teknik untuk mengambil data mentah (raw data), mengeksplorasi informasi yang relevan dengan tujuan utama bisnis, dan menemukan fakta tersembunyi yang dapat menaikan performa maupun margin keuntungan. Ada berbagai metode untuk analisis data, namun secara umum metode analisis dibagi menjadi dua yaitu metode analisis data kuantitatif dan metode analisis data kualitatif.

Analisis data dapat digunakan di segala sektor mulai dari transportasi, deteksi penipuan dan resiko, interaksi pelanggan, perawatan kesehatan, pencarian web, iklan digital, dan lain sebagainya. Metode analisis data kualitatif dan kuantitatif sangat beragam. Metode-metode ini memiliki tujuan dan langkah-langkah yang berbeda. Bahkan jenis data yang digunakan pun berbeda. Pada artikel kali ini, DQLab akan menjelaskan 10 metode yang sering digunakan dalam dunia industri, baik untuk data berjenis kuantitatif maupun kualitatif. Jadi tunggu apa lagi? Let’s get started!


1. Analisis Deskriptif, Analisis Regresi, dan Analisis Faktor

Analisis deskriptif adalah analisis yang akan “menjelaskan” dasar-dasar dari kumpulan data. Metode ini menggunakan data masa lalu untuk menemukan informasi mengenai perkiraan masa depan. Salah satu penerapan analisis deskriptif adalah untuk mendeteksi alasan kegagalan suatu produk melalui data historis penjualan. Analisis deskriptif bisa menganalisis rata-rata, nilai tengah, persebaran data, identifikasi data outlier (pencilan), mengidentifikasi distribusi suatu kumpulan data, dan lain sebagainya.

Analisis regresi adalah analisis yang mencari model hubungan antara variabel dependen dengan satu atau lebih variabel independen. Dalam data mining, teknik ini digunakan untuk memprediksi nilai berdasarkan kumpulan data tertentu. Misalnya, analisis regresi dapat digunakan untuk memprediksi harga suatu produk dengan mempertimbangkan variabel lain. Metode ini merupakan salah satu jenis metode analisis data yang paling populer di dunia bisnis, pemasaran berbasis data, perkiraan keuangan, dan lain sebagainya. Saat ini ada berbagai macam jenis model regresi seperti model regresi linier, regresi berganda, regresi logistik, regresi ridge, regresi non linier, dan lain sebagainya.

Analisis faktor dalam teknik analisis data berbasis regresi yang digunakan untuk menemukan struktur yang mendasari dalam satu set variabel. Artinya, metode ini akan menemukan faktor independen baru yang menggambarkan pola dan model hubungan dengan variabel dependen asli. Metode ini sangat populer untuk meneliti hubungan yang sangat kompleks seperti status sosial ekonomi.

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


2. Analisis Dispersi, Analisis Diskriminan, dan Analisis Runtun Waktu

Arti kata dispersi adalah penyebaran dimana sekumpulan data direntangkan. Tujuan analisis ini adalah untuk menggambarkan seberapa luas suatu kumpulan data. Ukuran dispersi membantu peneliti untuk mempelajari variabilitas objek yang akan diteliti. Secara umum, dispersi memiliki dua hal penting, pertama mewakili variasi diantara objek-objek, dan kedua mewakili variasi di sekitar nilai mean. Artinya, jika perbedaan antara nilai mean signifikan, maa dispersinya tinggi. 

Analisis diskriminan adalah salah satu teknik klasifikasi powerful dalam data mining, Metode ini menggunakan pengukuran variabel pada kelompok data yang berbeda untuk meng-highlight poin-poin yang membedakan kelompok-kelompok tersebut. Pengukuran ini digunakan untuk mengklasifikasikan item baru. Contoh pengaplikasian metode ini adalah dalam mengklasifikasikan aplikasi untuk kartu kredit ke dalam kategori resiko rendah atau tinggi, mengklasifikasikan pelanggan produk baru ke dalam kelompok yang berbeda-beda, dan studi medis mengenai kelompok pecandu dan bukan pecandu obat-obatan. 

Analisis runtun waktu atau biasa dikenal dengan analisis time series adalah proses pemodelan dan penjelasan rangkaian titik data yang bergantung pada waktu. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data yang selalu bertambah dari waktu ke waktu dan tidak terputus. Biasanya data yang digunakan adalah data per jam, per hari, per minggu, per tahun, bahkan permusim. Contoh data time series yang saat ini sedang populer adalah data mengenai nilai harian dari indeks pasar saham. 


3. Jaringan Syaraf Tiruan, Pohon Keputusan, Pemrograman Evolusioner, dan Logika Fuzzy

Jaringan syaraf tiruan adalah salah satu metode analisis data baru dan modern yang paling populer. Jaringan syaraf tiruan juga biasa disebut dengan neural network merupakan model komputasi yang terinspirasi dari sistem saraf pada makhluk hidup. Metode ini terdiri dari sekelompok neuron buatan yang saling berhubungan dan memproses informasi menggunakan pendekatan komputasi. Penerapan neural network dalam data mining sangat luas. Metode ini memiliki kemampuan penerimaan yang tinggi untuk data noise dan memiliki akurasi yang cukup tinggi. Data mining berdasarkan neural network saat ini sedang banyak diteliti karena metode analisis ini terbukti menjadi sistem yang sangat menjanjikan dalam dunia peramalan dan aplikasi bisnis. 

Pohon keputusan adalah algoritma klasifikasi yang sangat populer dan modern dalam data mining dan machine learning. Pohon keputusan adalah diagram berbentuk batang yang mewakili model klasifikasi atau regresi. Metode ini membagi kumpulan data menjadi sub kelompok yang lebih kecil. Pohon yang terbentuk menunjukkan bagaimana dan mengapa satu pilihan dapat mengarah ke pilihan lain dengan bantuan cabang.

Pemrograman evolusioner dalam data mining merupakan konsep penggabungan beberapa jenis analisis data menggunakan algoritma evolusioner. Algoritma yang populer adalah algoritma genetika dan algoritma ko-evolusioner. Di era big data, banyak penyedia olah data menggunakan algoritma evolusioner karena dianggap lebih powerful dan lebih cepat, mampu menjelajahi ruang pencarian yang lebih luas untuk menemukan solusi yang lebih baik, cukup sensitif terhadap data noise, dan dapat mengelola interaksi variabel dengan baik.

Logika fuzzy diterapkan untuk mengatasi ketidakpastian dalam masalah data mining. Pemodelan logika fuzzy merupakan salah satu metode dan teknik analisis data berbasis probabilitas. Metode ini adalah bidang yang relatif baru tetapi dapat mengekstrak informasi bermanfaat dari kumpulan data yang berbeda. Logika fuzzy adalah jenis logika inovatif dimana nilai kebenaran variabel berupa bilangan real antara 0 sampai 1.

Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist


4. Yuk, memulai karir menjadi data scientist dengan belajar analisis data bersama DQLAB!

                                             

Gunakan Kode Voucher “DQTRIAL”, dan simak informasi di bawah ini mendapatkan 30 Hari FREE TRIAL:

  1. Buat Akun Gratis dengan Signup di DQLab.id/signup

  2. Buka academy.dqlab.id dan pilih menu redeem voucher 

  3. Redeem voucher “DQTRIAL” dan check menu my profile untuk melihat masa subscription yang sudah terakumulasi. 

  4. Selamat, akun kamu sudah terupgrade, dan kamu bisa mulai Belajar Data Science GRATIS 1 bulan.


Penulis: Galuh Nurvinda K

Editor: Annissa Widya Davita

Share

Postingan Terkait

Mulai Bangun Karirmu Bersama DQLab!