Tabulasi Data Serta Alur dan Teknik Analisis Dalam Mengolah Data

Data adalah komponen penting dalam sebuah penelitian. Peneliti harus bisa memastikan data yang diperoleh sudah akurat agar memperoleh output yang memuaskan. Sebelum memulai penelitian, data perlu dikumpulkan terlebih dulu. Kemudian data dikelompokkan berdasarkan karakteristiknya untuk memudahkan proses analisis.

Nah, dalam mengelompokkan data, biasanya peneliti akan membuat tabulasi data. Supaya kamu bisa lebih memahami proses analisis data, artikel ini akan merangkum pengolahan data secara umum dan apa itu tabulasi data. Maka dari itu, simak artikel ini sampai akhir, ya!

Pengertian Pengolahan Data

Pengolahan data merupakan proses transformasi data mentah yang diperoleh dari berbagai sumber menjadi informasi yang substansial.

Pengolahan data penting dilakukan agar data dapat dibaca, sebab bentuk data mentah masih terlalu abstrak untuk bisa dibaca oleh orang awam.

Data mentah yang sudah diolah, nantinya akan diubah ke dalam format visual seperti grafik atau laporan tertulis untuk meningkatkan keterbacaan. Dengan begitu orang awam lebih mudah dalam memahami dan mengambil kesimpulan dari data yang disajikan.

Kemudian, dari kesimpulan tersebut akan digunakan oleh jajaran eksekutif perusahaan sebagai pertimbangan untuk memperhitungkan segala posibilitas demi pengambilan keputusan yang tepat.

Baca juga: Data Scientist, Profesi Bergaji Besar yang Dibutuhkan Semua Industri

Alur Pengolahan Data

Pengolahan data memiliki alur yang sistematis. Secara garis besar, alur pengolahan data dimulai dari menghimpun data, pembersihan data, analisis dan interpretasi data, dan terakhir membuat visualisasi data. Untuk penjelasan lebih lengkapnya bisa simak penjelasan berikut:

1. Proses Menghimpun Data

Tahap awal pengolahan data adalah proses menghimpun data. Pada tahap ini, data dapat dikumpulkan dari berbagai sumber, seperti survei, kuesioner, database, media sosial, observasi, dan masih banyak lagi. Dalam proses ini, kamu sebagai peneliti harus bisa memastikan jika data yang digunakan sudah akurat dan relevan sesuai kebutuhan.

2. Membersihkan Data

Tahap selanjutnya adalah data cleaning atau membersihkan data. Data yang sudah dihimpun akan dibersihkan, dalam arti diperiksa untuk menghilangkan data-data eror, data yang terduplikasi, atau melengkapi data yang kurang lengkap.

3. Pengolahan Data

Jika data sudah dipastikan tidak ada yang eror dan sudah sesuai, data bisa mulai dianalisis dengan mencari pola, tren, atau hubungan antar data. Dengan begitu data analyst sudah bisa menemukan informasi yang dibutuhkan untuk selanjutnya bisa diinterpretasikan.

4. Membuat Visualisasi Data

Apabila tahap analisis dan interpretasi data sudah selesai, tahap berikutnya adalah membuat visualisasi data agar hasil analisis bisa lebih mudah dicerna dan disimpulkan. Visualisasi data umumnya dibuat dalam bentuk ilustrasi grafik, diagram, tabel, infografis, histogram, dan lain-lain.

5. Presentasi Data

Tahap paling akhir adalah mempresentasikan hasil analisis dalam bentuk visual di hadapan jajaran eksekutif perusahaan. Dari situlah mereka bisa menentukan strategi bisnis dan membuat keputusan yang terbaik.

Baca juga: Pengertian Data Entry, Tugas, dan Tanggung Jawabnya!

Teknis Analisis Data

Setelah mengetahui alur pengolahan data, berikutnya kamu juga wajib mengetahui dan menguasai teknis analisis data untuk mendapatkan output sesuai harapan dan pastinya akurat, berikut ini rinciannya.

1. Pengeditan Data

Pengeditan data adalah teknik analisis data yang harus dilakukan pertama kali. Pengeditan data bertujuan memeriksa kumpulan data untuk memastikan data yang diolah nantinya sudah sesuai dan memenuhi syarat. Proses ini sangat penting karena akan berpengaruh pada hasil akhir analisis data.

2. Transformasi Data

Transformasi data adalah proses mengubah data mentah menjadi informasi berarti untuk disimpulkan. Pada tahap ini data analyst akan melakukan coding atau memberikan kode pada setiap data berdasarkan kategorinya. Kode yang diberikan bisa dalam bentuk simbol, angka, atau huruf tertentu sebagai identitas spesifik.

3. Tabulasi Data

Teknis selanjutnya adalah tabulasi data. Tabulasi data adalah proses input data yang sebelumnya telah dikategorikan dan memasukkannya ke dalam tabel. Tujuannya untuk meringkas waktu dan memudahkan data analyst dalam memahami data dan menyingkap kode atau pola di dalamnya.

Melansir dari laman TextBook.com, tabulasi data terbagi ke dalam empat tipe berdasarkan aspek data yang diteliti, yaitu:

1. Tabulasi sederhana (One Way Tabulation) adalah tipe tabulasi yang hanya mengkategorikan data pada satu aspek saja. Contohnya “Tabulasi data dari populasi bumi berdasarkan bahasa penuturnya.”

2. Tabulasi ganda (Two Way Tabulation) adalah tipe tabulasi yang mengkategorikan data berdasarkan dua aspek. Contohnya “Tabel tabulasi data populasi tertinggi di Indonesia berdasarkan jenis kelamin pria dan wanita.”

3. Tabulasi tingkat tiga (Three Way Tabulation) adalah tipe tabulasi yang mempertimbangkan tiga aspek yang saling berhubungan atau tidak berhubungan. Contohnya “Tabulasi data tingkat literasi di antara pria dan wanita di setiap negara."

Ada beberapa metode tabulasi data yang bisa dilakukan, berikut tiga metode umum yang digunakan dalam tabulasi data:

1. Tabulasi data secara langsung dari sumber data (seperti kuisioner atau hasil survei).

2. Tabulasi data dengan metode pengkodean atau coding melalui software pengolah data seperti SQL dan Python.

3. Metode tabulasi data dengan menggunakan tabel frekuensi untuk mengukur dan menghitung tendensi sentralnya (mean, median, modus).

Kemudian, untuk bisa mengelompokkan data dengan akurat, kamu wajib memperhatikan beberapa aspek dalam tabel yang meliputi: jumlah tabel, judul tabel, kepala kolom (bagian paling atas kolom), kepala baris (bagian paling kiri di setiap baris), dan isi tabel.

Baca juga: Pelajari Topik Yang Akan Diujikan Saat Tes Sertifikasi IT Specialist: Data Analytics

Itu dia rangkuman penjelasan mengenai analisis data secara umum dan apa itu tabulasi data yang penting dalam sebuah penelitian dan analisis data. Mengolah dan menganalisis data bukanlah pekerjaan yang mudah. Oleh karena itu, pastikan jika kamu sudah menguasai ilmu dasarnya.

Kamu bisa ikuti kelas sertifikasi IT Specialist: Database dari MyEduSolve untuk memperdalam lagi ilmu mengolah dan pengelolaan data. Namun, kamu bisa temukan kelas menarik lainnya di halaman MyEduSolve.

Sumber:

Tabulation: Meaning and Objective of Tabulation with Examples https://testbook.com/maths/tabulation (Diakses Juli 2024)

Pengolahan Data: Pengertian, Fungsi dan Tahapan https://www.cloudeka.id/id/berita/cloud/pengolahan-data-adalah/ (Diakses Juli 2024)