Proses Analisis Data: Definisi, Manfaat, Teknik, dan Langkah

Siti Khadijah Azzukhruf Firdausi

24 February 2024

1842

Image Banner

Proses analisis data adalah tahapan krusial untuk mengambil keputusan berdasarkan fakta akurat. Mulai dari bisnis hingga penelitian ilmiah, proses analisis data penting dilakukan.


Tertarik untuk mendalaminya? MinDi sudah siapkan penjelasan lengkap mengenai proses analisis data lewat artikel ini. Baca sampai habis ya!


Apa yang Dimaksud dengan Proses Analisis Data?


Proses analisis data merujuk pada serangkaian langkah metodis yang dilakukan untuk menghasilkan informasi akurat. Tujuan dari analisis data tersebut adalah untuk mendapatkan informasi yang bisa mendukung pengambilan keputusan.


Beberapa tahapan dalam proses analisis data mencakup pengumpulan, pembersihan, pengolahan, dan pengkajian data. Lebih lanjut, proses analisis data melibatkan berbagai teknik dan alat analitis untuk memahami pola, tren, dan hubungan.


Secara keseluruhan, proses analisis data bertujuan untuk mengkonversi data mentah menjadi informasi akurat untuk mengambil keputusan.


Manfaat Analisis Data


Seperti yang dijelaskan sebelumnya, proses analisis data adalah tahapan yang bisa mengkonversi raw data menjadi informasi akurat. Oleh sebab itu, analisis data memiliki beragam manfaat, seperti:


  • Pengambilan Keputusan Akurat

Analisis data membantu pengambilan keputusan berdasarkan fakta dan bukti yang objektif. hal ini bisa mengurangi spekulasi dan risiko kegagalan.

  • Memahami Perilaku Pelanggan

Analisis data membantu dalam memahami perilaku dan preferensi pelanggan. hal ini dilakukan dengan identifikasi pola pembelian, preferensi produk, atau feedback pelanggan. 

  • Meningkatkan Efisiensi

Mengkaji data bisa membantu perusahaan identifikasi kekurangan serta kelebihannya. hal ini bisa membuat perusahaan mengalokasikan dana sesuai kebutuhan. selain itu, analisis data juga membantu perusahaan mengatasi masalah kompleks jadi lebih mudah.

  • Mengidentifikasi Peluang Bisnis

Mengkaji data dengan tepat bisa membuat perusahaan mampu mengidentifikasi peluan bisnis dan potensi pasar. hal ini juga bisa menjadikan perusahaan lebih unggul dari pesaing.


Baca Juga: Panduan Cara Belajar Data Analyst Pemula


Model Analisis Data


Analisis data memiliki beragam model pendekatan. Model ini disusun berdasarkan kebutuhan dari proses analisis data. Berikut adalah beberapa model pendekatan dalam proses analisis data:


Analisis Induktif


Model analisis ini merupakan proses untuk mengubah data menjadi sebuah kesimpulan atau teori baru. Dalam model ini, data analyst memulai proses dengan mengumpulkan data, serta observasi pola atau tren di dalamnya.


Selanjutnya, data analyst bisa membuat kesimpulan atau teori yang lebih umum berdasarkan hasil temuan tersebut.


Analisis Deduktif


Model analisis ini merupakan proses kebalikan dari induktif. Artinya, proses analisis data dilakukan untuk menguji suatu teori yang sudah disusun. 


Pada model ini, data analyst akan memulai proses analisis berdasarkan teori atau hipotesis tertentu. Selanjutnya, mereka akan mencari bukti atau data untuk mendukung atau menolak teori tersebut.


Teknik Analisis Data


Metode atau teknik analisis data sangat bergantung pada jenis data yang diolah. Teknik analisis data yang utama ada dua jenis, berikut detailnya:


Analisis Data Kuantitatif


Analisis ini memiliki fokus pada data dalam bentuk angka. Proses analisis data kualitatif melibatkan penggunaan metode statistik. Metode tersebut digunakan untuk mengukur, menghitung, dan menganalisis data numerik yang diperoleh.


Berikut adalah tiga metode analisis data kuantitatif yang umum digunakan:


  • Statistik Deskriptif

Metode analisis data kuantitatif untuk memberikan gambaran ringkas tentang data yang diamati. Metode ini menggambarkan data secara statistik melalui berbagai ukuran sentral. Misalnya, rata-rata, median, dan modus.

  • Uji Hipotesis

Metode analisis yang digunakan untuk menguji kebenaran suatu pernyataan atau hipotesis. Hal ini dilakukan berdasarkan sampel data yang telah dikumpulkan.

  • Regresi dan Analisis Korelasi

Metode ini digunakan untuk mengidentifikasi hubungan antara dua variabel atau lebih.


Baca Juga:  Tips dan Cara Mudah Bikin Portfolio Data Analyst Pemula


Analisis Data Kualitatif


Analisis ini berfokus pada data selain numerik. Contohnya adalah teks, gambar, atau video. Selain itu, analisis ini lebih berfokus pada pemahaman makna dan konteks di balik data. Beberapa metode analisis data kualitatif yang sering digunakan adalah:


  • Content Analysis: Metode analisis ini bertujuan untuk mengkaji dan mengidentifikasi pola-pola dalam data teks atau media lainnya.

  • Narrative Analysis: Metode ini berfokus pada pemahaman dan interpretasi cerita atau narasi yang muncul dalam data.

  • Grounded Theory: Metode ini digunakan untuk mengembangkan teori berdasarkan temuan yang muncul dari data.


Langkah-Langkah Analisis Data


Dalam proses analisis data, ada enam langkah utama yang harus dilakukan untuk mencapai hasil akhir. Lantas, apa saja 6 langkah untuk melakukan analisis data? Berikut adalah penjelasannya:


1. Pengumpulan Data (Data Collection)


Langkah pertama dalam proses analisis data adalah pengumpulan data. Ini bisa dilakukan dengan mencarinya di berbagai sumber. Misalnya, data internal perusahaan, informasi publik, survei, wawancara, atau eksperimen.


2. Pembersihan Data (Data Cleaning)


Langkah kedua dalam proses analisis data adalah pembersihan data. Hal ini dilakukan dengan identifikasi dan perbaikan masalah dalam data. 


Beberapa masalah tersebut bisa berupa kesalahan entri, nilai hilang, atau duplikasi data. Tujuan dari data cleaning adalah untuk memastikan kualitas data yang akan dianalisis.


3. Eksplorasi Data (Data Exploration)


Berikutnya adalah eksplorasi data yang sering dianggap sebagai analisis awal. Ini seringkali dilakukan dengan statistik, deskriptif, dan visualisasi. Tujuannya adalah untuk mendapatkan pemahaman dasar tentang data dan menemukan pola atau anomali.


Baca Juga:  Mengenal Apa Itu Tahap Preprocessing Data


4. Analisis Data (Data Analysis)


Selanjutnya adalah analisis data. Ini melibatkan penerapan metode analisis seperti statistik, content analysis, dan lain-lain. Metode yang digunakan bergantung pada jenis data dan tujuan analisis.


5. Interpretasi Data


Lalu, langkah dalam proses analisis data adalah interpretasi. Hal ini dilakukan dengan mengevaluasi analisis. Kemudian, tahapannya dilanjutkan dengan menafsirkan hasil dalam konteks masalah atau pertanyaan penelitian. Terakhir, peneliti bisa menarik kesimpulan.


6. Komunikasi Hasil


Langkah terakhir dalam proses analisis data adalah komunikasi hasil. Tahapan ini dilakukan dengan menyajikan temuan dan rekomendasi kepada stakeholder. Komunikasi hasil bisa disajikan dalam bentuk laporan, presentasi, atau visualisasi data.


Itulah pembahasan lengkap mengenai proses analisis data. Setelah memahaminya, apakah kamu tertarik untuk memperdalam pengetahuanmu di data science?


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


Pembelajarannya dilengkapi dengan silabus beginner-friendly dan panduan dari praktisi ahli. Kamu bisa belajar konsep dasar, tools penunjang, scope of work di industri, hingga praktik dengan real-case project. Intinya, kamu bakal dibimbing sampai jadi!


Menarik bukan? Yuk, segera daftar dan mulai karir yang baru 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!