Analisis Independen: Definisi, Tujuan, Komponen, & Prinsip

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!

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.

• 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!

• 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.

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.

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

Baca Juga: Cara Mengolah Data Kualitatif: Pengumpulan hingga Hasil

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

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

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!