PROMO PUNCAK LEBARAN DISKON 99%
Belajar Data Science 6 Bulan BERSERTIFIKAT hanya Rp 99K!

0 Hari 7 Jam 19 Menit 43 Detik

Langkah Pertama dalam Pengolahan Data yang Wajib Dilakukan

Belajar Data Science di Rumah 15-Mei-2021
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/4330fe3890636bc4f24927cc4b18d093_x_Thumbnail800.jpeg

Pengolahan data merupakan tahapan yang paling penting sekaligus paling vital dalam proses pengambilan keputusan dan penarikan kesimpulan. Untuk menghasilkan keputusan dan penarikan kesimpulan yang baik kita wajib memahami langkah-langkah struktural dalam proses pengolahan data. Langkah pertama dalam pengolahan data menjadi penentu apakah pengolahan data kita ini akan menghasilkan kesimpulan yang sesuai dengan kebutuhan penelitian kita atau tidak. Oleh karena itu, agar kita dapat terhindar dari kesalahan dalam pengolahan data seperti banyaknya missing value, format data dan struktur yang berbeda-beda dari tiap data yang berhasil kita kumpulkan tersebut.

Dalam pengolahan data terdapat beberapa langkah yang harus kita lalui agar dapat mencapai tujuan kesimpulan dengan cara yang efektif dan tepat. Ini penting dilakukan agar dapat memaksimalkan waktu yang kita miliki ketika melakukan suatu penelitian. Oleh karena itu, pada kesempatan kali ini kami akan membahas tentang langkah pertama dalam pengolahan data yang wajib kita lakukan sebelum melalui beberapa langkah dalam pengolahan data. Jadi, jangan beranjak dan simak terus artikel DQLab ya !

1. Menentukan Objective

Apapun jenis penelitian yang kita lakukan selalu dimulai dari permasalahan atau fenomena yang menjadi sebuah kesenjangan bagi peneliti. Untuk itu, hal pertama dan sudah pasti kita lakukan sebelum melakukan pengolahan data adalah menentukan objective dari penelitian kita. Kita bisa memulai dengan membuat mind map atau semacamnya yang menjabarkan objective, dan manfaat penelitian kita. Dengan begitu kita akan paham benar tentang apa yang menjadi fokus penelitian kita dan apa impact yang bermanfaat di kehidupan serta bagi kepentingan-kepentingan bisnis. Cara membuat objective atau tujuan penelitian kita harus kembali melihat rumusan masalah, mencari kata operasional yang tepat untuk menjawab rumusan masalah yang ada. Menentukan objective yang jelas di awal penelitian dapat membuat kita jadi lebih cermat mengamati fenomena yang mau diteliti, kemampuan membaca dan memetakan isu-isu yang sedang banyak dibahas dalam sebuah komunitas tertentu.


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


2. Menentukan Pendekatan yang Akan Diterapkan

Setelah kita menentukan objective yang jelas dari penelitian kita, perlu menentukan pendekatan yang akan diterapkan pada penelitian. Memilih pendekatan yang cocok merupakan salah satu unsur yang penting dalam melakukan suatu penelitian. Untuk menentukan pendekatan penelitian, maka kita harus tau terlebih dahulu beberapa jenis pendekatan, kelebihan dan kekurangan dari masing-masing pendekatan tersebut. Pendekatan suatu penelitian dapat dipilih berdasarkan jenis penelitian yang sedang kita lakukan. Dengan begitu jenis-jenis pendekatan juga dapat dikelompokan berdasarkan jenis penelitian yang kita lakukan. Kita bisa memilih pendekatan kualitatif atau pendekatan kuantitatif ataupun keduanya.


3. Mengumpulkan Data

Objective sudah jelas, pendekatan juga sudah ditentukan selanjutnya kita harus mencari ketersediaan data yang akan digunakan untuk penelitian kita. Proses pengumpulan data dibedakan menjadi dua berdasarkan sumber datanya, yaitu data primer dan data sekunder. Selain itu, untuk pengumpulan data kualitatif kita dapat menggunakan teknik pengumpulan data seperti wawancara mendalam, studi pustaka, FGD, dan observasi. Dalam pengumpulan data sekunder kita juga bisa menggunakan teknik web scraping atau web crawling yang lebih praktis tapi tidak menghilangkan insight yang ingin kita gali dari sekumpulan data tersebut. Dalam proses pengumpulan data, kita harus bisa memastikan bahwa data tersebut berkualitas. Maka langkah selanjutnya kita perlu mencatat semua data-data yang relevan dengan penelitian kita misalnya kita menggunakan data berdasarkan demografi informan atau karakteristik informan. Berikutnya, periksa ulang data apakah lengkap atau terdapat missing value, dan yang terakhir khusus data kuantitatif kita juga harus menilai validitas data untuk mengidentifikasi kualitas data lebih lanjut.


Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist


4. Yuk, Belajar Data Science Gratis Sekarang !!!

Tidak memiliki background IT? Jangan khawatir, kamu tetap bisa menguasai Ilmu Data Science untuk siap berkarir di revolusi industri 4.0. Bangun proyek dan portofolio datamu bersama DQLab untuk mulai berkarir di industri data yang sebenarnya! Sign up sekarang untuk #MulaiBelajarData di DQLab!

Simak informasi di bawah ini untuk mengakses gratis module "Introduction to Data Science":

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

  • Akses module Introduction to Data Science

  • Selesaikan modulenya, dapatkan sertifikat & reward menarik dari DQLab

  • Subscribe DQLab.id untuk Akses Semua Module Premium!

Penulis: Rian Tineges

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