FLASH PROMO!! BELAJAR DATA SCIENCE ONLINE 6 BULAN 399K
Diskon 89%, Akses 76 Modul Data Science Premium, Metode Praktek Sandbox, Bersertifikat!
SERBU DISINI!
Pendaftaran ditutup dalam 0 Hari 3 Jam 51 Menit 44 Detik 

Serba Serbi Teknik Pengolahan & Analisis Data

Belajar Data Science di Rumah 14-Desember-2022
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/c439aea65db99ee9da43c02ae51b3e5f_x_Thumbnail800.jpeg

Data adalah sebuah instrumen yang sangat penting dalam melakukan sebuah penelitian. Maka dari itu seorang peneliti haruslah bisa menemukan data yang sangat akurat dan terpercaya. Semakin akurat data yang dipakai, maka semakin bagus juga hasil penelitiannya. Data dalam sebuah penelitian akan dibagi menjadi beberapa jenis yaitu berdasarkan sifatnya, berdasarkan skala pengukurannya, dan juga berdasarkan sumbernya. Data juga memiliki metode pengolahan dan juga karakteristik yang berbeda-beda. 


Data juga penting bagi sebuah perusahaan ataupun instansi, jadi tidak semua data itu bersifat akademik. Ketika sebuah perusahaan membuat sebuah produk, maka perusahaan tersebut akan mengolah berbagai macam data seperti data hasil penjualan, data dari konsumen, dan data lain yang memiliki kaitannya dengan tujuan penelitian. Nantinya data akan bisa membantu sebuah perusahaan dalam hal kualitas dan juga produktivitasnya. Nah pada artikel kali ini kita akan membahas apa pengertian teknik pengolahan data, apa saja manfaat dan juga fungsinya, apa saja tahapan dalam proses pengolahan data, dan juga apa saja metode teknik pengolahan data. yuk simak artikel dibawah 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.


Teknik Analisis Data


Baca juga : Implementasi Teknik Analisis Data di Bidang Data


2. Pengeditan Data

Hal yang pertama dalam teknik pengolahan data adalah pengeditan data. Jadi pengeditan adalah merupakan sebuah proses pemeriksaan data yang sudah dikumpulkan sebelumnya. Pengeditan ini dilakukan agar data yang masuk dipilih yang mana memenuhi syarat dan mana yang tidak karena biasanya dalam melakukan pengumpulan data tidak jarang kita menemui data yang tidak memenuhi syarat, maka dari itu proses ini sangat diperlukan agar data kita menjadi berkualitas dan juga agar tidak memasukkan data yang tidak sesuai dengan kebutuhan kita.


Jadi pengeditan data ini dilakukan untuk bisa melengkapi beberapa kekurangan maupun untuk menghilangkan kesalahan yang ada pada data mentah. Jadi untuk cara melengkapi kekurangan data ini bisa dengan cara penyisipan data. Kesalahan data pun dapat dihilangkan dengan cara membuang data yang sudah tidak memenuhi syarat yang ditetapkan. Untuk contohnya adalah pemeriksaan kuesioner yang sudah diisi oleh para responden.


3. Transformasi Data

kedua adalah transformasi data atau bisa dikatakan proses pengkodean. Transformasi data ini adalah proses yang dimana tiap-tiap diberikan kode-kode tertentu termasuk juga memberikan jenis kategorinya juga untuk jenis data yang sama. Untuk kodenya bisa berupa dalam bentuk simbol-simbol tertentu ataupun bisa dalam bentuk huruf dan angka untuk bisa memberikan identitas yang spesifik pada data milik kita.


Kode ini diberikan bukan tanpa alasan, karena kode ini memiliki makna sebagai data kuantitatif atau bisa dibilang data yang berbentuk skor. Jadi dalam proses transformasi data ini untuk menjadi data kuantitatif dapat dilakukan dengan cara memberikan skor terhadap setiap jenis data yang ada dengan tetap mengikuti syarat-syarat dalam skala pengukuran.


Baca juga : Contoh Teknik Analisis Data Dalam Penelitian Kuantitatif


4. Tabulasi Data

Selanjutnya dalam data kuantitatif ini terdapat proses yang bernama tabulasi data. Jadi tabulasi data ini adalah suatu proses memasukkan beberapa data yang sudah dikelompokkan sebelumnya kedalam sebuah tabel sehingga data-data yang sudah dikelompokkan tadi lebih ringkas dan dapat mudah dipahami. Proses ini juga dapat dilakukan dengan beberapa cara yaitu bisa dengan cara tabulasi langsung, yaitu data berasal dari kuesioner, lalu ada lembaran code yang biasanya dikerjakannya dengan menggunakan komputer, dan juga kalian bisa melakukannya dengan tabel frekuensi yang dilakukan sebelum proses analisis data. Jadi dalam pengukuran data pada penelitian kuantitatif ini dapat dilakukan secara sederhana yaitu dengan cara menghitung tendensi sentral. Tendensi sentral ini biasanya terdiri dari mean, median, dan juga modus.


Ingin berkarir di bidang data science tapi, tidak memiliki background pendidikan yang linier dengan itu? Sudah mencoba belajar otodidak tapi malahan overdosis materi? Mengingat skill data science terbilang cukup banyak yang wajib dikuasai salah satunya adalah memahami algoritma data science nya hingga tahap penerapannya pada dataset. 


Yuk, coba free module Introduction to Data Science with R dan python dari DQLab sekarang 


Caranya gimana? Mudah banget kok cukup signup sekarang ke DQLab.id lalu pilih menu learn.


Setelah itu kamu sudah bisa menikmati pembelajaran yang praktis dan aplikatif dan jago algoritma data science bersama DQLab! Tunggu apa lagi? Yuk, signup sekarang dan mulai belajar Module Premium di DQLab!




Mulai Belajar
Data Science Sekarang
Bersama DQLab

Buat Akun Belajarmu & Mulai Langkah
Kecilmu Mengenal Data Science.

Buat Akun Gratis Dengan :

https://dqlab.id/files/dqlab/file/data-web-1/data-user-2/50040333a3a5d46bf130664e5870ebc6/8be7fae4b69abead22aa9296bcab7b4b.jpg Sign-Up dengan Google

https://dqlab.id/files/dqlab/file/data-web-1/data-user-2/50040333a3a5d46bf130664e5870ebc6/d0aa879292fb427c0978d2a12b416e98.jpg Sign-Up dengan Facebook

Atau Buat Dengan :