Analisis Deskriptif: Apa itu?, Metode & Cara Membuatnya

Analisis deskriptif merupakan jenis analisis data populer karena kemampuannya dalam menjelaskan perubahan dari waktu ke waktu untuk mengidentifikasi tren dan pola dalam data.

Analisis deskriptif merupakan batu loncatan untuk proses analisis data yang lebih mendalam. Proses ini bisa disebut sebagai langkah awal sebelum analisis data yang sebenarnya.

Ingin mengetahui analisis deskriptif lebih dalam? Yuk pahami pengertian hingga cara membuat analisis deskriptif yang tepat pada artikel ini.

Analisis deskriptif adalah metode statistik yang digunakan untuk mendeskripsikan karakteristik dasar dari kumpulan data. 

Analisis deskriptif hanya untuk menunjukkan pola atau tren yang ada dalam data tersebut. Dengan menggunakan statistik deskriptif, seperti mean (rata-rata), median (nilai tengah), modus (nilai yang paling sering muncul), dan standar deviasi (ukuran variabilitas data).

analisis deskriptif memberikan gambaran umum yang jelas dan ringkas tentang distribusi dan hubungan antara variabel-variabel dalam sebuah studi. 

Analisis deskriptif merupakan langkah awal dalam analisis data, yang membantu peneliti dan analis untuk memahami dan merangkum data sebelum melakukan analisis lebih lanjut yang mungkin lebih kompleks. 

Dengan demikian, analisis deskriptif berperan penting dalam menyajikan data secara efektif, memudahkan interpretasi, dan mendukung pengambilan keputusan berbasis data.

Tujuan Analisis Deskriptif

Visualisasi data dapat menyoroti aspek kritis dari data yang mungkin tidak langsung jelas melalui analisis numerik saja.

Metode tabulasi silang melibatkan pembuatan tabel dua arah yang menunjukkan distribusi frekuensi variabel satu relatif terhadap variabel lain. 

Cross tabulation berguna dalam menganalisis hubungan antara variabel kategorikal dan menentukan apakah ada korelasi signifikan antar variabel. 

Tabulasi silang dapat menyediakan wawasan mendalam tentang interaksi antar variabel dan membantu dalam identifikasi pola atau tren yang tidak jelas melalui analisis univariat.

Metode analisis deskriptif memberikan pemahaman yang lebih baik tentang data yang dimiliki, sehingga membantu dalam penjelasan data dasar untuk analisis lebih lanjut.

Baca Juga: Teknik Data Mining yang Efektif untuk Analisis Data yang Mendalam

Tahap awal analisis data deskriptif adalah mengumpulkan data yang relevan dengan pertanyaan penelitian atau objektif analisis. Data ini bisa berupa kuantitatif atau kualitatif dan berasal dari berbagai sumber seperti survei, observasi, atau database.

Proses ini melibatkan pengeditan, imputasi nilai yang hilang, atau penghapusan data yang tidak relevan untuk memastikan kualitas data yang baik untuk analisis.

Dalam sebuah perusahaan manufaktur sepeda, analisis deskriptif diterapkan untuk menggali insight dari data penjualan tahunan dengan tujuan meningkatkan strategi produksi dan pemasaran. 

Dengan mengkompilasi dan menganalisis data penjualan, termasuk jumlah unit terjual, harga, dan demografi pembeli, perusahaan berhasil mengidentifikasi tren penjualan bulanan, harga jual rata-rata, dan segmen pelanggan utama. 

Statistik seperti rata-rata penjualan per bulan, median harga jual, dan distribusi usia pembeli memberikan gambaran jelas tentang kinerja produk dan preferensi pelanggan. 

Hasil analisis mengungkapkan musim puncak penjualan, varian produk yang paling populer, dan segmen pasar dengan permintaan tertinggi, membantu perusahaan dalam mengoptimalkan proses produksi dan merancang kampanye pemasaran yang lebih target. 

Dengan demikian, analisis deskriptif dapat memberikan wawasan berharga yang memungkinkan perusahaan untuk membuat keputusan berdasarkan data, meningkatkan penjualan, dan menyelaraskan strategi bisnis dengan kebutuhan pasar.

Analisis deskriptif adalah metode penelitian untuk membuat kesimpulan awal tentang data dan menyediakan dasar untuk analisis lebih lanjut atau pengambilan keputusan. 

Analisis deskriptif merupakan alat penting dalam eksplorasi data dan penelitian untuk memahami konteks dataset sebelum menerapkan metode statistik yang lebih kompleks.

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

Sobat MinDi ingin mempelajari lebih lanjut tentang analisis deskriptif? tertarik bekerja di bidang pengolahan data perusahaan seperti data analyst?

Sebagai langkah awal, yuk ikuti bootcamp data science dibimbing.id, sebuah pelatihan intensif dengan pembelajaran inovatif dan terbaik.

Bootcamp dibimbing.id didampingi oleh mentor berpengalaman dan profesional di bidangnya. Kami siap mengantarkan Sobat MinDi menjadi data scientist sukses.