TIKET DQGRATIS UNTUK KAMU!
Sesi Belajar Excel Basic hingga Visualisasi Data Sederhana bersama DQLab  
DAFTAR SEKARANG
Pendaftaran ditutup dalam 0 Hari 18 Jam 42 Menit 32 Detik 

Step by Step Pengolahan Data Statistik yang Penting untuk Dipahami

Belajar Data Science di Rumah 05-Juli-2021
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/cb34f3c45e03d895aa78391f2f764feb_x_Thumbnail800.jpg

Pengolahan data statistik merupakan proses penyederhanaan data ke dalam bentuk yang lebih mudah dibaca dan dipahami untuk memperoleh kesimpulan dari hasil analisis. Data dapat berupa data numerik dan data non-numerik yang mana berbeda cara pengolahannya. Contoh data statistik yaitu antara lain data sensus kependudukan, data ekspor impor, data perencanaan pembangunan, data statistik kunjungan wisatawan mancanegara, dan sebagainya. Data statistik bisa didapatkan di perpustakaan, website resmi Badan Pusat Statistik, dan sumber lainnya yang terpercaya. 


Dalam melakukan penelitian, proses pengolahan data penting untuk dipahami karena merupakan proses penting untuk dilakukan. Dengan memahami proses pengolahan data, diharapkan dapat memperoleh hasil analisis yang maksimal. Pengolahan data terdiri dari beberapa tahap proses yang tidak boleh terlewatkan. Dalam artikel ini akan dibahas step by step pengolahan data statistik. Apa saja ya? Yuk, simak pembahasannya dibawah ini!


1. Mengumpulkan Data yang Dibutuhkan untuk Penelitian

Dalam melakukan penelitian, hal utama yang dibutuhkan adalah data. Data dapat diperoleh dari berbagai sumber yang terpercaya dan relevan dengan penelitian yang sedang dilakukan. Bisa dengan melakukan wawancara, kuesioner, observasi, atau dari dokumen seperti jurnal, buku, dan karya ilmiah. Setiap metode yang dipakai untuk mengumpulkan data memiliki kelebihan dan kekurangannya masing-masing. Misalnya dengan studi dokumen akan lebih hemat waktu dan biaya dalam pengumpulan datanya namun kekurangannya terkadang penelitian terdahulu tidak relevan dengan kondisi saat ini. Data yang sudah berhasil dikumpulkan disebut dengan data mentah (raw data). 

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


2. Data Preprocessing

Data yang sudah dikumpulkan perlu disiapkan terlebih dahulu dengan melakukan pengeditan, pengkodean, dan pemrosesan data. Pengeditan bertujuan untuk memeriksa kelengkapan dan kecocokan data yang sudah dikumpulkan dengan penelitian yang akan dilakukan. Pengkodean bertujuan untuk mengklasifikasikan data ke dalam skor numerik. Data preprocessing ini dilakukan untuk mengatasi missing value, duplikasi data, tipe data yang tidak seragam, dan lainnya hingga menjadi data yang siap diolah. Dengan kemajuan teknologi saat ini, data preprocessing dapat dilakukan dengan bantuan komputer menggunakan tools-tools yang mendukung pengolahan data statistik, contohnya seperti SPSS. 


3. Data  Visualization

Data visualization adalah proses pengolahan data dimana data yang sudah diolah akan diubah ke dalam bentuk yang lebih menarik dan mudah dipahami, biasanya dalam bentuk grafik atau plot. Kita bisa menggunakan berbagai bentuk grafik seperti bar chart, column chart, pie chart, scatter, dan lainnya yang cocok untuk memvisualisasikan data yang dimiliki. Beberapa tools yang bisa digunakan untuk memvisualisasikan data yaitu antara lain Excel, bahasa pemrograman R, dan Matlab. Excel merupakan aplikasi yang sudah dikenal dan digunakan banyak orang tidak hanya untuk mengolah data angka namun juga untuk membuat visualisasi data yang interaktif. 


4. Data Analysis 

Data yang sudah dikumpulkan, diproses dan dibuat visualisasinya kemudian dapat dilakukan data analysis. Proses ini merupakan step yang sangat penting ketika melakukan penelitian karena akan menghasilkan kesimpulan dari seluruh proses pengolahan data yang bertujuan menyelesaikan masalah dalam penelitian. Tools yang ada di semua komputer dan bisa digunakan untuk melakukan data analysis untuk data statistik yaitu Excel. Terdapat fitur add-ins yaitu Analysis Toolpak yang bisa melakukan data analysis dengan berbagai metode statistik seperti analisis deskriptif, ANOVA, regression, correlation, covariant, dan sebagainya. Selain itu ada juga SPSS atau R yang dapat digunakan untuk data analysis. Hasil dari data analysis berupa simpulan yang menjawab permasalahan yang dibahas dalam penelitian. 

Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist


5. Belajar Pengolahan Data Statistik Bersama DQLab, Yuk!

Pengolahan data statistik penting dipelajari bagi yang sedang melakukan penelitian ataupun yang ingin berprofesi sebagai data scientist. Kemampuan ilmu statistik adalah hal yang wajib dikuasai oleh data scientist. Oleh karena itu biasanya kandidat yang memiliki latar belakang STEM lebih disukai. Namun bagi yang tidak memiliki latar belakang tersebut jangan berkecil hati. Kamu bisa mengikuti kursus dan mempelajari kompetensi yang dibutuhkan untuk menjadi data scientist. Sign Up di DQLab/SignUp dan akses modul-modul interaktif mengenai pengolahan data statistik dan lainnya terkait data scientist. 


Penulis: Dita Kurniasari

Editor: Annissa Widya


Sign Up & Mulai Belajar Gratis di DQLab!