10 Jenis Bias dalam Data Analytics dan Solusi Efektifnya

Bias dalam data analytics bisa bikin hasil analisis kamu meleset jauh dari kenyataan dan ini sering terjadi tanpa disadari, lho!

Buat Warga Bimbingan, yang lagi belajar data atau pengen switch karier ke bidang data analyst, penting banget buat tahu jenis-jenis bias yang bisa menyusup ke proses analisis.

Kadang, datanya udah lengkap, tools-nya canggih, tapi karena ada bias, insight yang kamu ambil malah keliru. 

Supaya gak terjebak di kesalahan yang sama, yuk pelajari bareng MinDi jenis-jenis bias yang paling umum dan gimana cara ngatasinya secara praktis!

Baca Juga: Panduan Memilih Bootcamp Data Analyst untuk Karier Impianmu

Apa Itu Bias dalam Data Analytics?

Bias dalam data analytics adalah distorsi statistik yang bisa muncul di berbagai tahap proses analisis. Mulai dari cara data dikumpulkan, diukur, diproses, hingga dianalisis.

Umumnya, bias ini baru terlihat setelah keputusan diambil, seperti saat membuat model prediktif yang ternyata hasilnya gak akurat.

Saat ini, penggunaan Generative AI (GenAI) dalam proses analisis juga membuka potensi munculnya bias jenis baru. 

Menurut Dibimbing, bias bisa muncul dari berbagai hal. Seperti metode pengambilan data yang kurang representatif, observasi yang tidak objektif, atau terlalu fokus pada pola tertentu tanpa mempertimbangkan konteks data secara menyeluruh.

10 Jenis Bias dalam Data Analytics

Sumber: Pexels

Bias bisa muncul di berbagai tahap analisis dan tanpa disadari bisa bikin insight kamu melenceng dari kenyataan. Yuk kenali jenis-jenis bias dalam data analytics berikut supaya kamu gak salah ambil keputusan!

1. Salah Pilih Data Pelatihan

Terkadang tim data lebih fokus ngumpulin data besar dibanding data granular yang justru lebih bermakna.

Misalnya, data penjualan mingguan seluruh toko bisa kalah berguna dibanding data jam operasional di toko kecil yang target pasarnya lebih spesifik. Granularitas jauh lebih berdampak kalau tujuannya pengambilan keputusan yang tajam.

2. Confirmation Bias

Bias dalam data analytics satu ini muncul saat kamu cuma cari data yang mendukung asumsi awal. Ketika hasil analisis sesuai ekspektasi, kadang gak ditelusuri lebih jauh lagi.

Tapi kalau hasilnya beda, langsung dipertanyakan dari data, metode, sampai modelnya, padahal belum tentu salah.

3. Availability Bias

Gak semua data mudah diakses ada yang dulunya gratis, sekarang dikunci di balik paywall. Kondisi ini bisa bikin model condong ke sumber data publik yang masih tersedia, walau kurang relevan. Keterbatasan akses justru bisa menciptakan bias karena model cuma belajar dari data yang murah.

4. Temporal Bias

Waktu bisa memengaruhi akurasi prediksi, seperti beda tren antara weekday dan weekend, atau antara musim liburan dan reguler. 

Kalau gak hati-hati, kamu bisa menarik kesimpulan dari data musiman seolah itu berlaku sepanjang tahun. Menyesuaikan waktu pengambilan data sangat penting buat menjaga konteks analisis tetap akurat.

5. AI Infallibility Bias

Kepercayaan penuh pada hasil AI bisa menimbulkan bias dalam data analytics, apalagi kalau model terlihat meyakinkan padahal keliru.

Ada kasus di mana angka atau pernyataan yang dihasilkan AI langsung dipercaya tanpa dicek ulang. Perlu sikap skeptis dan pemahaman soal kelemahan AI agar gak terjebak asumsi yang salah.

6. Optimist Bias

Kadang tim analisis lebih suka hasil yang positif karena terlihat mendukung tujuan bisnis. Akibatnya, sisi risiko atau hasil yang kurang menyenangkan menjadi terabaikan. Perspektif yang seimbang lebih penting agar keputusan bisnis tetap realistis dan berdampak jangka panjang.

7. Ghost in the Machine Bias

Integrasi AI dalam sistem analitik bisa menciptakan hasil yang kompleks tapi sulit ditelusuri prosesnya. Dalam Bootcamp Data Analyst Offline Dibimbing, kamu akan belajar cara mengaudit insight dari model agar tahu darimana asalnya.

Langkah ini penting biar kamu gak asal percaya pada hasil yang kelihatan pintar padahal sumbernya tumpang tindih.

8. Preprocessing Bias

Tahapan persiapan data bisa menyisipkan bias dalam data analytics kalau gak dilakukan hati-hati.

Keputusan seperti imputasi data hilang atau cara mengelompokkan variabel bisa berdampak besar, apalagi di industri sensitif seperti kesehatan. Setiap transformasi data harus dievaluasi dampaknya terhadap keadilan dan akurasi.

9. Terminology Bias

Ketika model AI dilatih pakai data publik, istilah yang digunakan bisa beda sama istilah di perusahaanmu. 

10. Overgeneralization dari Satu Dataset

Kadang satu dataset dijadikan acuan utama tanpa mempertimbangkan variabel lain yang relevan.

Data dari satu divisi atau segmen bisa beda banget hasilnya saat diterapkan ke seluruh organisasi. Perlu validasi silang biar analisis kamu nggak keliru ambil simpulan besar dari sampel kecil.

Baca Juga: Harga Bootcamp Data Analyst: Pengertian, Faktor, dan Tips

5 Cara Menghindari Bias dalam Data Analytics

Biar hasil analisis datamu gak menyesatkan, penting banget buat tahu strategi menghindari bias yang sering nyusup diam-diam. Yuk, cek 5 cara simpel tapi powerful untuk meminimalkan bias dalam data analytics berikut ini.

1. Pahami Tujuan Analisis Sejak Awal

Setiap proses analisis harus dimulai dari pertanyaan yang jelas dan objektif. Hal ini bantu kamu menentukan data mana yang relevan dan bagaimana cara mengolahnya secara tepat. Tanpa arah yang jelas, kamu berisiko cuma fokus pada hal-hal yang menarik, tapi gak berdampak.

2. Validasi Data dari Berbagai Sumber

Mengandalkan satu jenis data bisa bikin hasilnya timpang. Mencocokkan data dari beberapa sumber bantu kamu melihat gambaran yang lebih lengkap dan seimbang. Selain lebih akurat, langkah ini juga bantu mendeteksi ketidaksesuaian data sejak awal.

3. Libatkan Perspektif Tim yang Beragam

Salah satu penyebab bias dalam data analytics adalah analisis yang dilakukan dari sudut pandang yang sempit.

Kolaborasi antar anggota tim dengan latar belakang berbeda bisa bantu melihat data dari berbagai sisi. Selain memperkaya insight, pendekatan ini juga bikin hasil analisis lebih netral.

4. Gunakan Teknik Sampling yang Tepat

Pemilihan sampel sangat berpengaruh pada hasil akhir analisis. Teknik sampling yang asal-asalan bikin data kamu gak representatif dan bias lebih mudah muncul. Pilih metode yang sesuai konteks dan pastikan distribusinya mencerminkan populasi sesungguhnya.

5. Audit Model dan Data Secara Berkala

Model yang bagus hari ini belum tentu tetap akurat besok. Data terus berubah, dan model yang tidak diperbarui rentan terhadap kesalahan prediksi. Makanya, rutin melakukan evaluasi bisa bantu menjaga kualitas dan keandalan analisismu.

Baca Juga: Contoh CV Data Analyst dan Panduan Lengkap Menulisnya!

Udah Siap Hindari Bias dalam Data Analytics

Sekarang Warga Bimbingan udah tahu gimana bias dalam data analytics bisa memengaruhi hasil analisis dan keputusan bisnis. Kalau kamu pengen belajar cara menganalisis data secara akurat, praktis, dan bebas bias, langsung aja gabung Bootcamp Data Analyst Dibimbing!

Kamu akan belajar langsung bareng mentor berpengalaman, dapet silabus terlengkap & terupdate, praktik nyata buat bikin portofolio, gratis mengulang kelas, dan punya peluang kerja tinggi karena 96% alumni udah berhasil kerja lewat 840+ hiring partner.

Masih ada pertanyaan, “Kalau aku gak punya background IT, bisa ikut gak?” atau “Bootcamp-nya offline atau online, dan bisa sambil kerja?”, langsung konsultasi gratis di sini aja. dibimbing.id siap #BimbingSampeJadi data analyst profesional!

Referensi

1. The 6 most common types of bias when working with data [Buka]
2. 9 types of bias in data analysis and how to avoid them [Buka]