Analisis Data: Ini Pengertian, Teknik, Tipe, dan Manfaatnya!

Analisis data adalah sebuah kegiatan pengolahan dan interpretasi data setelah menyelesaikan proses pengumpulan data.

Artikel ini akan membahas tentang analisis data mulai dari pengertian, teknik, dan langkah-langkah analisis data. Jika kamu sedang mengerjakan skripsi atau hendak melakukan penelitian, bisa baca artikel ini baik-baik. Simak sampai akhir, ya!

Pengertian Analisis Data

Analisis data merupakan praktek pengolahan data hingga penafsiran data untuk menghasilkan informasi yang berguna dan bisa mencapai sebuah kesimpulan.

Tujuan analisis data kurang lebih untuk mengurai dan mengklasifikasikan data sehingga mudah dibaca, interpretasi, dan diverifikasi.

Analisis data tidak dilakukan untuk keperluan pengerjaan skripsi atau tesis saja. Namun, perusahaan bisnis juga sering melakukan analisis data untuk mengoptimalkan kinerja dan memaksimalkan perolehan keuntungan.

Untuk memperoleh hasil analisis data akurat, analisis data harus dilakukan secara sistematis dengan teknik dan metode tertentu.

Secara garis besar, urutan analisis data dimulai dari mengklasifikasikan data menurut variabel dan tipe respondennya. Kemudian dilanjutkan dengan proses tabulasi data berdasarkan variabel dari semua responden.

Lalu, seluruh data dari tiap variabel mulai ditampilkan dan diinterpretasikan untuk menjawab masalah. Terakhir, hasil analisis akan digunakan untuk menguji hipotesis.

Namun saat ini teknik dan proses analisis data sudah bisa dikerjakan oleh teknologi AI dengan menjalankan proses mekanis dan membaca algoritma.

Baca juga: Profesi Primadona di Bidang Data: Data Analyst dan Data Scientist

Tipe-Tipe Analisis Data

Analisis data terbagi ke dalam beberapa kategori, yakni analisis deskriptif, analisis diagnostik, analisis prediktif, dan analisis preskriptif. Berikut ini penjelasan lebih lengkapnya.

1. Analisis Deskriptif

Analisis deskriptif adalah analisis untuk mencari pola tertentu dalam suatu periode. Misalnya mencari angka penayangan dalam satu bulan atau mencari jumlah penjualan selama satu bulan.

2. Analisis Diagnostik

Analisis diagnostik adalah analisis untuk mencari penyebab dari sebuah kejadian atau kasus. Oleh karenanya, penelitian yang menggunakan analisis diagnostik akan melibatkan hipotesis dan perlu mengumpulkan data dengan banyak variabel.

Contoh analisis data diagnostik adalah mencari faktor penyebab angka penjualan menurun atau mencari tahu apakah strategi pemasaran terbaru memberikan dampak pada angka penjualan.

3. Analisis Prediktif

Analisis prediktif adalah tipe analisis yang akan memperhitungkan apa yang mungkin terjadi di masa depan. Misalnya memprediksi angka penjualan di musim hujan tahun ini.

4. Analisis Preskriptif

Terakhir, analisis preskriptif adalah analisis untuk menjawab pertanyaan how to atau mencari cara untuk menyelesaikan suatu kendala. Contohnya menganalisis cara meningkatkan angka penjualan di musim panas.

Baca juga: Rekomendasi Tools Mudah Untuk Membuat Visualisasi Data!

Teknik Analisis Data

Sebelum memulai analisis data, kamu perlu tahu metode dan teknik analisis data yang umum digunakan. Berikut ini penjabarannya.

1. Analisis Regresi

Analisis regresi mencari keterkaitan antara variabel dependen dan variabel independen. Sebab, jika variabel independen berubah akan berpengaruh pada nilai variabel dependen.

2. Analisis Faktor

Analisis faktor adalah teknik analisis yang cocok digunakan untuk menguraikan kumpulan data kompleks dan memiliki banyak variabel, sehingga dapat menemukan pola tersembunyi.

3. Analisis Kelompok

Teknik analisis kelompok digunakan untuk memecah kumpulan data ke dalam beberapa kelompok yang lebih kecil.

4. Simulasi Monte Carlo

Teknik simulasi monte carlo adalah teknik analisis daya yang memodelkan kemungkinan terjadinya hasil yang berbeda. Biasanya teknik ini diterapkan jika analis ingin mencari cara untuk mitigasi risiko atau mencari cara mencegah kerugian.

5. Analisis Rentang Waktu

Teknik analisis rentang waktu (time series) bisa digunakan untuk melacak hubungan setiap variabel data dari waktu ke waktu. Umumnya teknik ini diterapkan jika data analis ingin melihat tren siklus atau memproyeksikan prediksi bisnis.

Baca juga: Data Engineer, Ketahui Prospek Karier, Tanggung Jawab dan Gajinya!

Langkah-Langkah Analisis Data

Proses analisis data terdiri dari empat langkah, meliputi identifikasi data, pengumpulan data, pembersihan data, dan analisis data. Berikut penjelasan lebih lengkapnya.

1. Identifikasi Data

Langkah pertama yang perlu dilakukan adalah mengidentifikasi masalah yang ingin dicari atau merumuskan pertanyaan-pertanyaan yang ingin dicari tahu jawabannya.

2. Mengumpulkan Data

Untuk bisa menjawab rumusan masalah, data analyst perlu mengumpulkan data mentah dari berbagai sumber. Bisa melalui simpanan data di sistem perusahaan, arsip tertulis, media sosial, atau bahkan melakukan survei.

3. Membersihkan Data

Sebelum dianalisis, data perlu dibersihkan terlebih dahulu. Tujuannya untuk menyaring data agar hasilnya lebih akurat dan tidak muncul anomali. Jenis data yang dibersihkan meliputi data yang terduplikasi, data yang tidak lengkap, atau data yang masuk tidak sesuai kriteria.

4. Analisis dan Interpretasi Data

Langkah terakhir adalah analisis dan interpretasi data. Data-data yang sudah dibersihkan siap untuk dianalisis. Dari proses inilah data analyst akan menemukan pola, tren, dan korelasi yang ingin dicari. Kemudian, hasil analisis akan diubah ke dalam format visual agar lebih mudah dibaca dan dipahami.

Manfaat Analisis Data

Analisis data memiliki banyak manfaat, karena bisa digunakan untuk berbagai keperluan, misalnya untuk menganalisa kelancaran bisnis, memprediksi tren masa depan, dan dasar pengambilan keputusan. Kira-kira apa saja manfaat analisis data?

1. Dibutuhkan berbagai industri. Misalnya untuk mengembangkan teknologi, memperhitungkan kondisi keuangan, menganalisa peluang bisnis, dan memprediksi kondisi kesehatan.

2. Memberikan wawasan pada perusahaan atau pebisnis sebagai dasar pengambilan keputusan yang akurat, karena pengambilan keputusan didasarkan fakta bukan dari intuisi.

3. Analisis data dapat dijadikan dasar perencanaan dan strategi bisnis agar pebisnis bisa meraup keuntungan lebih besar, meningkatkan efisiensi, dan menekan anggaran pengeluaran.

Itu dia rangkuman tentang analisis data yang penting untuk kamu ketahui. Analisis data tidak hanya berguna untuk kepentingan pendidikan saja, tetapi juga dibutuhkan untuk pengembangan bisnis, teknologi, dan industri.

Bila kamu ingin meningkatkan keahlian dalam analisis data, segera daftarkan diri ke kelas sertifikasi IT Specialist: Data Analytics Certification dari MyEduSolve. Dapatkan kelas menarik lainnya di MyEduSolve.

Sumber:

Data Analytics: What It Is, How It's Used, and 4 Basic Techniques https://www.investopedia.com/terms/d/data-analytics.asp (Diakses Agustus 2024)