Buat Akun DQLab & Akses Kelas Data Science Python, R, SQL, Excel GRATIS!

Mengulik Teknik Pengolahan & Analisis Data Yuk!

Belajar Data Science di Rumah 17-November-2022
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/6eb2bd559e65bd8fce4993241a7080ac_x_Thumbnail800.jpg

Teknik pengolahan data merupakan salah satu hal yang cukup penting untuk dikuasai, tidak hanya oleh praktisi data saja, namun oleh semua orang yang pekerjaannya berkaitan dengan data. Teknik pengolahan data dapat diterapkan di berbagai bidang industri, seperti transportasi, perbankan dan finance, marketing, kesehatan, perencanaan kota, iklan digital, dan lain sebagainya.


Teknik pengolahan data merupakan salah satu proses yang tidak bisa dilewati dan tidak bisa dilakukan secara sembarangan. Penerapan teknik pengolahan data sangat berpengaruh pada hasil penelitian. Bayangkan jika kurang tepat dalam menerapkan teknik pengolahan data, hasil penelitian akan menjadi kurang maksimal dan bisa jadi melenceng dari permasalahan yang hendak dipecahkan.


Meskipun teknik pengolahan data termasuk bagian yang krusial dalam penelitian, ternyata masih banyak juga yang belum memahami pengertian teknik pengolahan data. Nah, artikel kali ini kita akan mengulik lebih dalam lagi tentang apa itu teknik pengolahan data, tujuan hingga jenis-jenisnya. Yuk, simak pembahasannya di bawah ini!


1. Pengertian Pengolahan Data

Pengolahan data adalah sebuah proses yang dapat mengubah suatu data mentah menjadi sebuah informasi yang utuh dan juga memiliki manfaat. Jadi kumpulan data mentah yang belum berbentuk sebuah informasi yang bisa disimpulkan ketika masuk proses pengolahan data yang akan menjadikan data tersebut sebuah informasi yang utuh.


Informasi ini adalah hasil dari pemrosesan data tertentu yang memiliki arti dapat digunakan untuk mengambil sebuah keputusan dari sebuah perusahaan yang terkait.


Jadi melalui proses ini peneliti dapat mengubah data ke dalam format yang mudah dibaca seperti dalam bentuk grafik, laporan, atau bentuk lainnya yang mudah untuk dibaca.


Selain itu pengolahan data juga terdiri dari beberapa kegiatan seperti pencarian data, pengumpulan data, penggunaan data, dan lain sebagainya yang masih masuk kedalam kegiatan tersebut.


Baca juga : Teknik Analisis Data Systematic Literature Review


2. Tujuan Teknik Pengolahan Data

Teknik pengolahan data tentu memiliki tujuan ketika menerapkannya pada suatu penelitian. Analisis data adalah tahap yang penting dalam teknik pengolahan data. Penerapan teknik analisis data sangat berkaitan dengan tema dan masalah penelitian yang ingin diselesaikan.


Tujuan teknik analisis data adalah untuk memperoleh kesimpulan secara keseluruhan dari data yang sudah dikumpulkan sebelumnya. Teknik analisis data juga akan mendeskripsikan data-data penelitian sehingga mudah dipahami oleh orang lain dengan menyajikannya ke dalam bentuk yang menarik seperti grafik atau plot.


Pada bidang industri, hasil pengolahan data dapat digunakan sebagai pedoman dalam pengambilan keputusan strategi bisnis selanjutnya seperti strategi marketing di masa mendatang, melihat trend pasar, dan lain sebagainya.


3. Metode Teknik Pengolahan Data

Dalam pengolahan data juga memiliki metode tersendiri. Metode ini dibagi menjadi 3 metode yaitu:

  1. Metode manual, metode ini biasa dikenal sebagai metode tradisional karena peneliti tidak menggunakan perangkat apapun jadi peneliti memakai dokumen fisik sebagai sumber data yang akan dikumpulkan. 

  2. Metode mekanik, metode ini bisa peneliti gunakan dengan perangkat sederhana untuk mengolah datanya, biasanya perangkat yang digunakan dalam metode ini adalah kalkulator. 

  3. Metode elektronik, nah metode kali ini adalah metode yang cukup cepat dan juga akurat dibandingkan dengan metode-metode sebelumnya, jadi metode ini menggunakan perangkat elektronik dan juga software, contoh perangkat yang bisa kalian gunakan dalam metode ini adalah Microsoft Excel, jadi kalian tidak perlu repot lagi untuk menggunakan metode sebelumnya.

  1. Implementasi Teknik Pengolahan Data


Seperti yang sudah disebutkan di atas, Teknik pengolahan data merupakan salah satu hal yang cukup penting untuk dikuasai, tidak hanya oleh praktisi data saja, namun oleh semua orang yang pekerjaannya berkaitan dengan data. 


Implementasi teknik pengolahan data paling umum ditemukan dalam kegiatan penelitian. Dalam penelitian kualitatif maupun kuantitatif, data tetap menjadi sesuatu yang sangat penting sehingga harus benar-benar dipastikan kevalidannya serta diolah dengan metode yang benar dan sesuai dengan data yang dimiliki. Salah menggunakan metode tentu akan berdampak fatal di hasil temuannya. Itulah mengapa tidak jarang di dalam penelitian akan membandingkan hasil penelitian dengan menggunakan beberapa teknik pengolahan data.


Pengolahan data tidak hanya ditemukan dalam penelitian, namun saat ini pengolahan data menjadi hal penting bagi para pelaku bisnis agar bisa melakukan tindakan yang sesuai dengan kebutuhan masyarakat. Proses pengambilan keputusan yang dilakukan oleh para pelaku bisnis tentu tidak akan jauh-jauh dari data yang ada. Dengan memanfaatkan data yang sangat banyak tersebut, para pelaku bisnis dapat membuat usaha nya menjadi lebih maju karena bisa menyesuaikan inovasi terbarunya dengan hal yang dibutuhkan oleh masyarakat, sehingga mereka bisa meningkatkan keuntungan dan meminimalisir kerugian.


Baca juga : Langkah-Langkah Menggunakan Teknik Analisis Data Kualitatif


Setelah menyimak pembahasan diatas, semoga akan semakin paham tentang teknik pengolahan data. Hal ini menjadi salah satu bekal sebagai talent data atau yang sedang melakukan penelitian. Namun kurang afdol rasanya jika kita tidak mencoba mempraktikkan teknik pengolahan data tersebut menggunakan data riil yang mirip dengan di dunia data.


Yuk belajar bersama DQLab! DQLab memiliki berbagai modul pembelajaran yang berisi berbagai tools pengolahan data seperti Microsoft Excel, R, Python, bahkan tools manajemen database seperti SQL. Modul yang dimiliki DQLab sudah dilengkapi dengan live code editor sehingga kita tidak perlu menginstall software tambahan, video penjelasan, dan ilustrasi singkat yang memudahkan  kita untuk memahami materi.


Yuk klik button di bawah ini untuk mengakses modul gratis DQLab! Selamat belajar!


Penulis: Salsabila MR

Editor: Annisa 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