Teknik Analisis Data: Pengertian, Jenis, Langkah, dan Contoh

Warga Bimbingan, pernah gak sih merasa data itu kaya tumpukan puzzle yang bikin bingung? Padahal, dengan teknik analisis yang tepat, data bisa diubah jadi informasi yang super berguna buat keputusan penting!

MinDi bakal jelasin teknik analisis data secara simple, mulai dari pengertian, jenis-jenis, hingga langkah-langkah yang harus dilakukan. 

Gak cuma itu, ada juga contoh aplikasinya biar kamu makin paham dan siap praktek! Penasaran? Yuk, simak terus!

Apa Itu Teknik Analisis Data​? 

Teknik analisis data adalah cara atau metode yang digunakan untuk memproses dan mengolah data agar bisa menghasilkan informasi yang berguna. Tujuannya adalah untuk memahami data, menemukan pola, dan menarik kesimpulan yang bisa membantu pengambilan keputusan.

Misalnya, dalam bisnis, analisis data bisa digunakan untuk mengetahui kebiasaan pembelian pelanggan, sedangkan di bidang kesehatan, bisa digunakan untuk menganalisis faktor-faktor yang memengaruhi suatu penyakit. 

Dengan teknik analisis data yang tepat, kita bisa mengubah data yang mentah menjadi informasi yang lebih bermanfaat.Singkatnya, teknik analisis data membantu kita memahami data dengan lebih baik dan membuat keputusan yang lebih tepat berdasarkan informasi yang ada.

Baca juga: 5 Contoh Soal Kalkulus dan Jawaban Lengkap untuk Pemula

Jenis Teknik Analisis Data​

Sumber: Canva

Setiap jenis teknik memiliki pendekatan yang berbeda, tergantung pada tujuan analisis dan jenis data yang ada. 

Berikut ini beberapa jenis teknik analisis data yang perlu kamu ketahui:

1. Analisis Deskriptif

Teknik ini digunakan untuk menggambarkan atau meringkas data tanpa membuat kesimpulan atau generalisasi. Biasanya, analisis deskriptif menggunakan ukuran-ukuran statistik seperti rata-rata, median, dan distribusi frekuensi. 

Contoh penerapannya bisa dilihat dalam laporan penjualan bulanan yang menunjukkan tren atau pola tertentu. Teknik ini cocok digunakan untuk menggambarkan kondisi data secara keseluruhan.

2. Analisis Inferensial

Teknik ini digunakan untuk membuat prediksi atau kesimpulan tentang populasi berdasarkan sampel data yang ada. 

Analisis inferensial sering melibatkan uji hipotesis, analisis regresi, dan estimasi parameter. Biasanya, teknik ini digunakan dalam penelitian ilmiah atau survei pasar. Tujuannya adalah untuk menggeneralisasi hasil dari sampel ke populasi yang lebih besar.

3. Analisis Prediktif

Sesuai namanya, teknik ini digunakan untuk memprediksi hasil atau kejadian di masa depan berdasarkan data historis. 

Metode yang sering digunakan termasuk regresi, machine learning, dan analisis deret waktu. Contoh penerapannya adalah memprediksi permintaan produk atau tren pasar. Teknik ini sangat berguna untuk merencanakan langkah strategis ke depan.

4. Analisis Preskriptif

Teknik ini bertujuan untuk memberikan rekomendasi atau saran terbaik untuk mengambil tindakan berdasarkan hasil analisis data. Analisis preskriptif sering menggunakan simulasi, optimasi, dan teknik pemrograman untuk mencari solusi terbaik. 

Misalnya, digunakan untuk menentukan keputusan bisnis seperti alokasi sumber daya atau strategi pemasaran. Dengan analisis ini, kita bisa mengetahui tindakan apa yang sebaiknya diambil untuk mencapai hasil terbaik.

Baca juga: Disproportionate Stratified Sampling: Arti & Cara Kerja

4 Langkah Teknik Analisis Data

Sumber: Canva

Setelah memahami apa itu teknik analisis data, kini saatnya kita membahas langkah-langkah yang perlu kamu ikuti agar data yang kamu olah bisa menghasilkan informasi yang akurat dan berguna. 

Berikut adalah 4 langkah utama dalam teknik analisis data:

1. Pengumpulan Data

Langkah pertama adalah mengumpulkan data yang relevan dengan masalah yang ingin dianalisis. Data bisa berasal dari berbagai sumber, seperti survei, database, atau observasi langsung. Pastikan data yang dikumpulkan lengkap dan akurat agar hasil analisisnya valid. 

Jangan lupa juga untuk memeriksa kualitas data sebelum melanjutkan ke langkah berikutnya.

2. Pembersihan Data

Data yang terkumpul seringkali tidak sempurna, bisa ada kesalahan atau data yang hilang. 

Pada tahap ini, kamu perlu membersihkan data dengan menghapus data duplikat, mengoreksi kesalahan, dan mengisi data yang kosong. Langkah ini penting agar data yang akan dianalisis lebih konsisten dan siap digunakan.

3. Analisis Data

Setelah data bersih, langkah selanjutnya adalah menganalisis data. Di sini, kamu akan menggunakan teknik statistik atau metode analisis lainnya untuk menggali informasi dari data tersebut. 

Bisa menggunakan teknik seperti regresi, analisis klaster, atau visualisasi data, tergantung tujuan analisis. Hasil dari analisis ini akan mengungkap pola atau tren yang bisa digunakan untuk membuat keputusan.

4. Interpretasi dan Penyajian Hasil

Setelah menganalisis data, langkah terakhir adalah menginterpretasi hasilnya dan menyajikannya dengan cara yang mudah dipahami. 

Kamu bisa membuat laporan, presentasi, atau visualisasi seperti grafik dan diagram untuk menjelaskan temuan. Pastikan hasil analisis disajikan dengan jelas agar bisa digunakan untuk mengambil keputusan yang tepat.

Baca juga: Multi Stage Sampling: Definisi, Tahapan, dan Contohnya

Contoh Teknik Analisis Data

Sumber: Canva

Untuk membuat teknik analisis data lebih mudah dipahami, mari kita lihat contoh sederhana yang sering digunakan dalam kehidupan sehari-hari.

1. Contoh 1: Analisis Penjualan Toko

Misalnya, kamu punya sebuah toko online dan ingin menganalisis penjualan produk. Langkah pertama adalah mengumpulkan data tentang produk apa saja yang terjual selama sebulan terakhir, harga produk, dan jumlah pembeli.

Setelah itu, kamu membersihkan data untuk memastikan tidak ada kesalahan, seperti duplikasi transaksi atau data yang hilang. Kemudian, kamu melakukan analisis data dengan mencari tahu, produk mana yang paling banyak terjual, tren penjualan setiap minggu, atau apakah ada faktor musiman yang mempengaruhi penjualan. Misalnya, kamu menemukan bahwa produk A paling banyak terjual setiap akhir pekan.

Terakhir, kamu menginterpretasi dan menyajikan hasilnya dengan membuat laporan atau grafik yang menunjukkan tren penjualan. 

Dari sini, kamu bisa mengambil keputusan, misalnya, untuk mengadakan promo khusus pada produk yang paling laku di akhir pekan atau menambah stok produk yang sedang tren.

2. Contoh 2: Analisis Hasil Survei Kepuasan Pelanggan

Misalkan kamu baru saja melakukan survei kepuasan pelanggan tentang layanan di restoran. Langkah pertama adalah mengumpulkan data dari responden yang mengisi survei, seperti nilai kepuasan terhadap makanan, pelayanan, dan kebersihan restoran.

Setelah itu, kamu membersihkan data untuk memastikan tidak ada jawaban yang tidak lengkap atau tidak relevan. Kemudian, kamu melakukan analisis data dengan mencari tahu aspek mana yang paling banyak mendapat penilaian buruk dan apa yang perlu diperbaiki, misalnya, banyak pelanggan memberi nilai rendah pada kebersihan.

Terakhir, kamu menginterpretasi hasil dan membuat laporan atau presentasi untuk tim restoran, dengan menyarankan perbaikan pada area yang mendapat nilai rendah, seperti meningkatkan kebersihan atau pelayanan untuk pelanggan.

Baca juga: Rumus Cluster Random Sampling dan Contoh Penggunaannya

Tertarik Menguasai Teknik Analisis Data?

Warga Bimbingan, setelah mempelajari Teknik Analisis Data: Pengertian, Jenis, Langkah, dan Contoh, kini saatnya memperdalam keterampilan analisis data kamu dan menguasai teknik-teknik yang akan memajukan kariermu di dunia data!

Yuk, bergabung dengan Bootcamp Data Analyst di dibimbing.id! Di sini, kamu akan belajar langsung dari mentor-mentor berpengalaman dan menguasai alat-alat canggih seperti Excel, Python, dan SQL untuk analisis data yang lebih efektif.

Dengan lebih dari 700+ partner perusahaan yang siap merekrut para profesional Data Analyst, kami siap mempersiapkanmu untuk sukses berkarier di bidang data. Tingkat kelulusan kami mencapai 90%, dan kamu akan dilatih untuk menjadi Data Analyst yang siap bersaing.

Ada pertanyaan atau butuh bantuan? Konsultasi gratis di sini! Kami siap mendukung perjalanan belajarmu. Yuk, gabung sekarang dan #BimbingSampeJadi Data Analyst yang handal!

Referensi:

1. Types of Data Analysis Techniques [Buka]