Langkah Penting Pengolahan Data dalam Penelitian

Data yang masih belum diolah atau biasa disebut dengan raw data tidak akan berharga bagi siapapun. Oleh karena itu perlu adanya pengolahan data yang didefinisikan sebagai metode pengumpulan data mentah dan menginterpretasikan menjadi informasi yang berguna. Proses pengolahan data dilakukan dalam beberapa tahap dan dilakukan oleh data scientist ataupun data engineer. Secara umum, langkah-langkah pengolahan data adalah pengumpulan raw data, filtering, pengolahan, analisis, penyimpanan, dan terakhir penyajian dalam format yang mudah dibaca. 

Pengolahan data sangat penting bagi industri untuk membuat strategi bisnis yang lebih baik sehingga dapat meningkatkan daya saing. Dengan mengubah data menjadi format yang mudah dibaca seperti grafik, chart, dan lainnya, pekerja akan lebih mudah memahami dan menggunakan data tersebut. Pengolahan data berkaitan dengan pengeditan, pengkodean, pengklasifikasian, tabulasi, dan pembuatan diagram data penelitian. Inti dari pengolahan data dalam penelitian adalah reduksi data yang melibatkan proses pemisahan data yang tidak relevan dan relevan. Seperti yang telah dijelaskan di awal, pengolahan data terdiri dari beberapa langkah. Pada artikel kali ini, DQLab akan menjelaskan beberapa langkah pengolahan data dalam penelitian. Penasaran? Yuk simak artikel ini sampai akhir!

1. Pengeditan Data dan Coding

Pengeditan adalah langkah pertama dalam pengolahan data. Pengeditan didefinisikan sebagai proses pemeriksaan data yang dikumpulkan untuk mendeteksi kesalahan atau error yang ada dalam data. Menurut Mildred B. Parten, seorang peneliti dalam proses pengeditan data bertugas untuk memastikan bahwa data harus seakurat mungkin, konsisten dengan fakta lapangan, seragam, selengkap mungkin, dan dapat diterima untuk tabulasi dan diatur untuk memfasilitasi tabulasi pengkodean. 

Coding adalah proses, operasi, dan tanggapan yang diatur dalam kelas atau kategori dan angka atau simbol lain yang diberikan ke setiap item sesuai dengan kelasnya. Coding melibatkan dua operasi penting, yaitu memutuskan kategori yang akan digunakan dan mengalokasikan tanggapan dari data yang diberi simbol. Coding biasanya menghilangkan banyak informasi dalam data mentah, sehingga peneliti harus merancang kumpulan kategori secara hati-hati.

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

2. Pengklasifikasian Data

Klasifikasi atau kategorisasi adalah proses pengelompokan data statistik dalam berbagai kelompok dimana setiap anggota kelompok memiliki karakteristik yang homogen. Klasifikasi diperlukan jika ada keragaman dalam data yang telah dikumpulkan. Namun, jika data yang dikumpulkan sudah homogen, maka langkah ini bisa dilewati. Klasifikasi yang baik harus memiliki karakteristik kejelasan, homogenitas, kesamaan skala, tujuan dan ketepatan.Tujuan klasifikasi adalah untuk mengatur data kompleks yang tersebar menjadi lebih ringkas, logis, dan dapat dipahami, memetakan ciri-ciri kesamaan dan perbedaan yang ada dalam data, menghemat tenaga untuk proses analisis lebih lanjut.

3. Tabel Tabulasi Data dan Pembuatan Diagram

Tabulasi adalah proses meringkas raw data dan menampilkan data tersebut dalam bentuk yang lebih ringkas sehingga dapat dianalisis lebih lanjut. Tabulasi dapat dilakukan secara manual, mekanis, maupun elektronik. Tabel tabulasi dibedakan menjadi tabel frekuensi, tabel respon, tabel kontingensi, tabel univariate, tabel vi variate, tabel statistik, dan tabel time series. Secara umum, tabel penelitian terdiri dari nomor tabel, judul tabel, keterangan, judul baris, isi, catatan kaki, dan head note.

Terakhir, setelah data diolah, hasil analisis disajikan dalam bentuk diagram agar mudah dibaca oleh orang awam. Diagram dibagi menjadi dua, yaitu chart dan grafik. Chart dibagi menjadi beberapa tipe seperti bar chart, pie chart, donut chart, dan lain sebagainya. Grafik merupakan metode penyajian data numerik dalam bentuk visual yang menggambarkan hubungan antara dua variabel melalui kurva atau garis lurus. Grafik dibagi menjadi dua kategori, yaitu grafik deret waktu dan grafik distribusi frekuensi. 

Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist

4. Yuk Mulai Belajar Menjadi Data Scientist Bersama DQLab!