Analisis Independen: Definisi, Tujuan, Komponen, & Prinsip

Siti Khadijah Azzukhruf Firdausi

27 February 2024

233

Image Banner

Analisis independen adalah salah satu istilah dalam data science yang bertujuan untuk memastikan integritas dan reliabilitas temuan. Pasalnya, analisis independen adalah metodologi yang bisa mengeliminasi bias.


Oleh sebab itu, analisis independen adalah salah satu metode yang dipakai data scientist untuk menghasilkan insight kredibel. Untuk lebih lengkapnya, baca artikel ini sampai habis ya!


Apa Itu Analisis Independen?


Secara umum, analisis independen adalah metodologi yang diterapkan untuk evaluasi, periksa, dan analisis data tanpa pengaruh pihak tertentu. Tujuan analisis independen adalah untuk memastikan bahwa proses dan hasil dari analisis tersebut objektif.


Artinya, analisis independen adalah metode untuk melakukan kajian data berdasarkan fakta tanpa adanya preferensi pribadi yang memengaruhi keputusan.


Sementara itu, dalam konteks data science, analisis independen mengacu pada penggunaan metodologi ilmiah dan teknik statistik untuk mengkaji data set. Tujuannya adalah untuk mengungkap pola, insight, atau prediksi yang objektif.


Penerapan dan prosesnya mencakup pengumpulan data yang teliti, pemrosesan, dan pembersihan data untuk menghilangkan noise atau ketidaksesuaian. 


Selain itu, analisis independen juga mencakup penerapan algoritma machine learning yang tidak bias. Tujuannya adalah untuk memastikan bahwa keputusan, prediksi, atau rekomendasi yang dihasilkan objektif tanpa pengaruh apapun.


Tujuan Analisis Independen


Setelah memahami konsep analisis independen, mari pelajari tujuannya. Beberapa tujuan analisis independen adalah:


  • Menghindari Bias: Mengeliminasi atau meminimalisasi bias dalam pengumpulan data, pemrosesan, analisis, dan interpretasi hasil.

  • Validitas dan Reliabilitas: Memastikan hasil analisis dapat diandalkan dan valid, serta dapat direplikasi oleh peneliti lain dengan data set yang sama atau serupa.

  • Objektivitas: Menjaga agar proses dan hasil analisis tetap objektif, tidak dipengaruhi oleh opini, harapan, atau kepentingan pribadi atau pihak ketiga.


Baca Juga: Proses dan Jenis Analisis Data, Data Analyst Wajib Tahu!


Komponen Analisis Data Independen


Ada berbagai elemen serta tahapan yang membentuk analisis independen dalam konteks data science. Berikut adalah beberapa komponen analisis independen:


  • Pengumpulan Data: Mengumpulkan data dari sumber yang kredibel dan netral. Ini dilakukan dengan metode yang transparan dan dapat diverifikasi.

  • Preprocessing Data: Membersihkan data dari noise, missing values, dan outliers untuk memastikan kualitas data sebelum analisis.

  • Analisis Eksploratif: Melakukan eksplorasi data untuk memahami distribusi, tren, dan pola dalam data set tanpa asumsi awal.

  • Pemodelan Data: Menggunakan metode statistik atau machine learning untuk memodelkan data, termasuk validasi silang untuk menghindari overfitting.

  • Evaluasi dan Validasi: Menggunakan metrik yang tepat untuk mengevaluasi performa model dan melakukan validasi independen jika mungkin.

  • Interpretasi dan Reporting: Menyajikan temuan dan insight dari analisis dengan cara yang jujur dan transparan, mengakui keterbatasan dan ketidakpastian.


Prinsip Analisis Independen


Prinsip analisis independen memainkan peran penting dalam memastikan integritas, objektivitas, dan akurasi dalam memanfaatkan data. 


Dalam konteks data science, prinsip tersebut menjadi landasan untuk melakukan analisis yang bebas dari bias dan pengaruh eksternal. Beberapa prinsip utama untuk melakukan analisis independen adalah:


1. Objektivitas


Pertama, prinsip analisis independen adalah objektivitas. Ini mengharuskan analisis dilakukan tanpa bias pribadi atau profesional. 


Artinya, pendekatan tidak memihak dalam memilih metode, interpretasi data, dan penyajian hasil. Prinsip ini bisa meminimalkan pengaruh asumsi atau keinginan terhadap kesimpulan yang diambil.


2. Transparansi


Berikutnya, prinsip analisis independen adalah transparansi. Hal ini memungkinkan pemahaman yang jelas tentang bagaimana data dikumpulkan, dianalisis, dan diinterpretasikan. 


Ini mencakup pemberian akses pada metodologi, alat analisis, dan data set yang digunakan. Pada akhirnya, prinsip ini bisa memudahkan verifikasi dan replikasi oleh pihak lain.


3. Akurasi


Selanjutnya, prinsip analisis independen adalah akurasi. Menjaga akurasi data melalui pembersihan data yang teliti, penggunaan metode statistik dengan tepat, serta verifikasi hasil sangatlah penting.


Akurasi ini memastikan bahwa penarikan kesimpulan dari analisis mencerminkan realitas sebenarnya dari data yang digunakan.


Baca Juga: Cara Mengolah Data Kualitatif: Pengumpulan hingga Hasil


4. Keterulangan (Replikasi)


Kemudian, prinsip analisis independen adalah keterulangan (replikasi). Ini mengacu pada kemampuan hasil analisis untuk direplikasi oleh peneliti lain dengan menggunakan data set dan metodologi yang serupa. Ini adalah tanda keandalan dan validitas temuan analisis.


5. Etika


Prinsip berikutnya adalah etika. Ini meliputi penggunaan data yang bertanggung jawab, menghormati privasi dan keamanan informasi, serta menghindari penggunaan data untuk tujuan yang merugikan. 


6. Kritis dan Reflektif


Analisis independen juga mengadopsi pendekatan yang kritis dan reflektif terhadap proses analisis sendiri. Ini mencakup pengakuan batasan dan asumsi yang digunakan.


Selain itu, prinsip ini menunjukkan keterbukaan terhadap kritik dan saran untuk perbaikan. Ini membantu dalam meningkatkan kualitas dan keandalan analisis.


7. Validasi dan Peer Review


Berikutnya melibatkan pencarian validasi dan peer review. Mencari validasi dan peer review dari komunitas ilmiah atau praktisi lain ini dilakukan untuk menilai keandalan dan validitas temuan. 


Umpan balik dari review independen tersebut dapat membantu dalam meningkatkan kualitas dan objektivitas analisis.


8. Keberlanjutan


Prinsip terakhir adalah menerapkan praktik analisis yang berkelanjutan. Prinsip ini memastikan bahwa metodologi dan hasilnya relevan dan dapat diadaptasi terhadap perubahan kondisi atau data baru yang muncul.


Itulah pembahasan lengkap mengenai analisis independen. Penjelasan di atas menunjukkan bahwa analisis independen adalah proses yang memainkan peran kritis dalam data science. Pasalnya, ini memastikan bahwa keputusan dan kesimpulan yang diambil sudah objektif.


Meski analisis independen penting, ada beberapa hal lain yang mungkin perlu kamu pelajari dalam data science. Tertarik untuk mempelajarinya?


Bagi yang tertarik, MinDi rekomendasikan kamu untuk ikut Bootcamp Data Science Dibimbing.id. Program ini menawarkan pembelajaran lengkap buat kamu yang mau belajar data science dari nol.


Kamu bisa belajar konsep dasar, tools, scope of work di industri, hingga praktik dengan real-case project. Pokoknya, kamu bakal dibimbing sampai jadi!


So, segera daftar dan mulai transformasi karirmu bareng Dibimbing.id!



Share

Author Image

Siti Khadijah Azzukhruf Firdausi

Khadijah adalah SEO Content Writer di Dibimbing dengan pengalaman menulis konten selama kurang lebih setahun. Sebagai lulusan Bahasa dan Sastra Inggris yang berminat tinggi di digital marketing, Khadijah aktif berbagi pandangan tentang industri ini. Berbagai topik yang dieksplorasinya mencakup digital marketing, project management, data science, web development, dan career preparation.

Hi!👋

Kalau kamu butuh bantuan,

hubungi kami via WhatsApp ya!