Iklan lowongan pekerjaan tidak jarang memasukkan kualifikasi berupa kemampuan untuk menyelesaikan masalah dengan berpikir analitis. Salah satu faktor penting dalam berpikir analitis adalah kemampuan analisis data.
Tidak peduli apapun jenis pekerjaan yang akan kamu lamar, ketika kualifikasinya meminta kamu untuk dapat berpikir analitis, berarti kamu harus dapat memeriksa data dalam volume besar dan mengidentifikasi polanya dengan analisis data.
Bukan hanya membaca dan memahami data informasi saja, kamu juga harus tahu apa sorotan penting yang ada dalam data tersebut. Mungkin terdengar rumit, agar kamu lebih paham, mari ketahui pengertian, tujuan, tips dan contoh dalam analisis data di artikel ini, yuk!
Pengertian dan tujuan analisis data
Dalam analisis data kamu perlu melewati beberapa fase - EKRUT
Secara garis besar, analisis data dapat dikatakan sebagai sebuah proses sistematikal dalam menerapkan teknik logika atau sistematika untuk mendeskripsikan, mengilustrasikan, merangkum, dan mengevaluasi sebuah data.
Proses ini juga dapat diketahui memiliki tujuan untuk memeriksa, merapihkan, mentransformasikan, dan memeragakan data dengan menemukan informasi berguna hingga mendapatkan kesimpulan yang dapat menunjang proses pembuatan keputusan.
Dalam analisis data sendiri ada beberapa fase yang perlu dilalui, yaitu sebagai berikut.
- Proses pembersihan data. Ini merupakan proses pertama yang mana akan menghasilkan aktivitas pencocokan data, duplikasi, dan segmentasi data untuk membersihkan data mentah yang berasal dari beragam sumber.
- Analisis kualitas data. Cara kedua akan melibatkan penghitungan frekuensi, deskripsi statistik seperti mencari Mean dari data, menentukan deviasi standar, mencari median, hingga mencari variabel n dalam data yang sesuai dengan perbandingan set data variabel eksternal.
- Analisis data. Banyak sekali jenis analisis data yang dapat dilakukan dalam mengolah sebuah data. Misalnya saja seperti analisis komputias, analisis hierarki, analisis disribusi, analisis statistic, dan lain-lain.
- Melakukan pendekatan eksploratif dan konfirmatif. Dalam sebuah analisis eksploratif tidak ada hipotesis jelas yang dapat dinyatakan sebelum menganalisis data, dan di dalam analisis konfirmatif, hipotesis jelas mengenai data akan berupa produk uji coba.
- Memeriksa stabilitas hasil. Stabilitas hasil dapat ditemukan menggunakan validasi silang, analisis sensitivitas, dan metode statistik.
- Analisis dengan beragam metode statistikal. Terdapat empat metode statistikal yang umum digunakan dalam fase ini, yaitu model linear umum, model linear generalisasi, pemeragaan persamaan struktural, dan teori respons terhadap data.
Baca juga: 8 Data analytics tools terbaik sesuai kebutuhanmu
7 Jenis teknis analisis data
Ada berbagai teknik analisis data yang dapat kamu coba - EKRUT
Umumnya, ada dua jenis teknik analisis data yang lumrah dilakukan, yaitu kualitatif dan kuantitatif. Berikut penjelasannya!
1. Teknis analisis data kualitatif
Analisis data kualitatif adalah data yang tidak bisa dihitung secara objektif dan karenanya lebih terbuka untuk interpretasi secara subjektif. Beberapa contoh analisis data kualitatif yang bisa kamu temui adalah survey dengan pertanyaan yang open-ended, yaitu pertanyaan yang tidak bisa dijawab dengan “iya” atau “tidak”. Selain itu, dapat juga berupa data dari pernyataan seseorang saat interview, statement di media sosial dan lain-lain.
Teknik analisis data kualitatif berfokus pada menerjemahkan data yang tidak terstruktur menjadi lebih mudah dipahami, seperti dengan menuliskan transcript dari sebuah wawancara. Umumnya, analisis data kualitatif akan diklasifikasikan ke dalam tema atau pattern tertentu untuk mempermudah analisis.
2. Teknis analisis data kuantitatif
Teknik analisis data kuantitatif adalah semua data yang dapat dihitung, terdiri dari kuantitas dan nomor yang spesifik. Beberapa contoh dari data kuantitatif yang umum dijumpai seperti data penjualan, jumlah visitor laman, jumlah klik pada iklan, persentase peningkatan dan penurunan penghasilan perusahaan, dan lain-lain.
Dalam menganalisis data kuantitatif, metode yang dipakai adalah secara statistik, matematis dan analisis numerik. Biasanya, data kuantitatif terdiri dari jumlah data yang cukup besar untuk kemudian diproses. Teknik analisis data kuantitatif juga sering digunakan untuk menjelaskan sebuah fenomena dan melakukan proyeksi.
Nah, selain teknik analisis kuantitatif dan kualitatif, ada 5 jenis lainnya yang dapat kamu pelajari juga.
3. Text analysis
Sesuai namanya, text analysis adalah menganalisis teks untuk menjadi sebuah data yang dapat terbaca oleh mesin. Tujuan dari teknik ini adalah membuat data teks yang lebih terstruktur yang sebelumnya berasal dari konten yang acak dan tidak terstruktur. Proses dari text analysis terdiri dari memilah dan memotong kumpulan data yang heterogen dan tidak terstruktur menjadi sebuah data yang mudah dibaca dan diinterpretasikan.
Tantangan terbesar pada teknik analisis data semacam ini adalah ambiguitas yang tinggi dari bahasa manusia. Jika ada teks yang tidak lazim dimasukkan ke dalam sebuah sistem komputer yang belum diatur, terjemahan data tersebut akan menjadi invalid dan sulit dimengerti untuk orang-orang yang belum pernah mendengar kata-kata tersebut sebelumnya.
4. Statistical analysis
Teknik analisis data statistik melibatkan pengumpulan data, interpretasi dan validasi. Analisis statistik adalah teknik untuk menampilkan rumus-rumus statistik untuk mengukur data dan menganalisis secara statistik. Teknik statistik melibatkan data kuantitatif seperti survey dan hasil observasi.
Saat melakukan analisis statistik, kamu bisa menggunakan berbagai tools seperti SAS (Statistical Analysis System), SPSS (Statistical Package for the Social Science), Stat soft, dan lain-lain sesuai kebutuhan dan kemampuanmu.
5. Diagnostic analysis
Setelah mengetahui teknik analisis data statistik, selanjutnya kamu bisa menganalisis data lebih dalam lagi untuk mendapatkan jawaban yang lebih tepat. Nah, metode yang dapat kamu gunakan adalah diagnostic analysis. Teknik ini juga dapat disebut sebagai root cause analysis karena melibatkan seperti proses penemuan data dan menelusurinya lebih jauh.
Ada tiga kategori fungsi pada teknik diagnostic analysis ini, yaitu:
- Mengidentifikasi anomali: Setelah melakukan analisis statistik, analisis lanjutan dibutuhkan untuk mengidentifikasi beberapa area yang membutuhkan studi lebih lanjut, karena ada beberapa area data yang menimbulkan pertanyaan dan tidak bisa dijawab hanya dengan melihat data yang ada.
- Menelusuri analisis yang ada: Dengan mengidentifikasi sumber data, kamu bisa menemukan anomali yang ada. Saat melakukan langkah ini, kamu perlu untuk melihat pola di luar dari data yang ada dan membutuhkan penarikan data dari sumber eksternal. Sehingga, kamu bisa menemukan korelasi dan menentukan apakah data tersebut saling terkait.
- Menentukan hubungan sebab akibat: Hubungan antara data yang tersembunyi dapat ditemukan dengan melihat kejadian yang mungkin mengakibatkan anomali yang sebelumnya teridentifikasi. Teori probabilitas, regression analysis, filtering, dan melihat data secara runtutan waktu dapat membantu kamu menemukan hubungan yang tersembunyi dari data yang ada.
6. Predictive analysis
Teknik analisis predictive menggunakan data yang sudah ada sebelumnya, lalu memasukkan ke dalam machine learning untuk menemukan sebuah pola dan tren. Model dari data yang sebelumnya dapat diaplikasikan pada data baru untuk memprediksikan kejadian di masa mendatang.
Banyak perusahaan yang menggunakan teknik analisis data ini karena memiliki banyak keuntungan seperti volume dan tipe data, komputer yang lebih cepat dan murah ataupun software yang lebih mudah digunakan.
Berikut beberapa penggunaan predictive analysis yang umum:
- Optimasi kampanye marketing: Dengan menggunakan predictive analysis, sebuah perusahaan dapat menarik, menjaga dan mengembangkan customer yang terbukti menghasilkan profit.
- Credit scoring: Perusahaan dapat menggunakan data historis konsumen untuk menentukan apakah konsumen yang mengajukan kredit dapat dipercaya. Selain itu, teknik ini juga bisa digunakan untuk urusan klaim asuransi.
- Meningkatkan kualitas operasional: Penggunaan predictive analysis dapat melibatkan perkiraan inventaris dan manajemen sumber daya. Misalnya, perusahaan dapat menentukan harga jual yang tepat berdasarkan data historis penjualan.
7. Prescriptive Analysis
Prescriptive analysis merupakan tingkat lanjutan dari predictive analysis. Teknik analisis data ini akan menghasilkan berbagai data tentang dampak yang akan dicapai setelah melakukan predictive analysis. Analisis preskriptif yang menghasilkan keputusan atau rekomendasi otomatis membutuhkan algoritma khusus dan unik serta arahan yang jelas dari mereka yang menggunakan teknik analisis.
Contoh analisis data
Contoh analisis data banyak diterapkan oleh pekerjaan Auditor eksternal keuangan - EKRUT
Untuk memberimu gambaran lebih dalam terkait analisis data, kamu bisa mempelajari pekerjaan dari jasa audit eksternal perusahaan keuangan. Mereka biasanya akan memberikan jasa berupa pemeriksaan catatan keuangan, prosedur operasional untuk memeriksa kepatuhan terhadap peraturan. Bila jasa ini berjalan dengan benar, maka perusahaan akan terhindar dari denda yang dibebankan pemerintah.
Para Auditor ini akan melakukan pekerjaan menganalisis data seperti melakukan wawancara langsung, pengambilan sampel dan dokumentasi manual tentang proses dan risiko. Untuk menjadi Auditor yang andal tentunya diperlukan kualifikasi yang tinggi dan tingkat kemampuan analisis yang tajam.
Tak hanya itu, pekerjaan lain contohnya yang melibatkan analisis data yakni Jurnalis Investigasi. Di mana mereka melakukan riset mendalam terhadap narasumber dengan wawancara, pengumpulan data dan dokumentasi foto dan video. Beberapa kualifikasi menjadi Jurnalis tak jarang harus memenuhi aspek kemampuan menganalisis data. Sebab, nantinya hasil dari analisis ini akan menjadi berita yang mendalam dan komprehensif.
Baca juga: Ini perbedaan analisis dan visualisasi data yang perlu kamu tahu!
Tips dalam melakukan analisis data
Hindari melakukan analisis data hanya berdasar asumsi - EKRUT
Menganalisis sebuah data bukan pekerjaan mudah, namun dengan proses dan alat yang tepat, cara ini dapat berubah menjadi sederhana dan sangat membantu.
Oleh karena itu, untuk membantu kamu melakukannya dengan lebih baik, berikut ini beberapa tips untuk melakukan analisis data.
1. Kenali kebutuhan
Sebelum mulai analisis data dalam organisasi atau bisniskamu, penting untuk berkumpul bersama semua pemaku kepentingan.
Lakukan ini untuk memutuskan kampanye utama atau sasaran strategis yang berguna agar kamu mendapat pemahaman mendasar tentang jenis wawasan yang dapat dimanfaatkan untuk kemajuan bisnis atau organisasi.
2. Tentukan pertanyaanmu
Setelah mengetahui kebutuhan dan tujuan, pertimbangkan pertanyaan mana yang perlu dijawab melalui data untuk membantumu mencapai misi tersebut.
Pertanyaan tersebut harus bisa diukur, singkat, namun jelas. Jadi, sebelum melakukan pengolahan data dengan analisis, rancang dulu pertanyaan yang ingin kamu temukan jawabannya.
3. Tetapkan prioritas pengukuran dengan jelas
Tips ketiga ini terbagi menjadi dua langkah, yaitu dengan menentukan apa yang ingin diukur, dan menentukan bagaimana cara mengukurnya.
Jadi, kamu perlu mengetahui hal apa yang ingin kamu ukur dalam data yang dapat menjawab pertanyaan yang telah kamu tentukan sebelumnya.
Lalu, setelah mengetahui apa yang ingin diukur, kamu perlu memutuskan cara terbaik dalam mengukurnya.
4. Kumpulkan data
Dengan tips menemukan pertanyaan yang ingin dijawab dengan jelas dan mengetahui prioritas pengukuran, sekarang kamu bisa melakukan langkah ketiga yang berupa cara pengumpulan data.
Dalam mengumpulkan data, sebaiknya kamu tidak sembarangan dan menginngat beberapa poin penting berikut ini.
- Putuskan informasi apa yang dapat dikumpulkan dari database atau sumber yang ada.
- Putuskan tempat penyimpanan file dan namakan secara sistematis agar membantu menghemat waktu dalam penyortiran data.
- Jika data didapatkan dari hasil wawancara, pastikan untuk menggunakan template yang sama agar data memiliki konsistensi.
- Buat data yang terkumpul terorganisir dengan baik dan mudah untuk dicari maupun ditemukan.
5. Analisis data
Setelah data terkumpul dan terorganisir dengan baik, kamu dapat mulai melakukan analisis data.
Dalam tahap ini, sebaiknya gunakanlah software seperti Visio, Minitab, dan Stata yang dapat membantu pekerjaanmu menjadi lebih mudah.
Namun, jika kamu mahir menggunakan Excel, siapa sangka software bawaan ini juga dapat sangat membantu dan mempercepat proses analisis data.
6. Interpretasikan hasil
Setelah menganalisis data kamu dapat mulai melakukan interpretasi hasil yang didapatkan.
Dalam melakukan interpretasi data, satu hal yang perlu kamu ingat adalah, kamu tidak akan pernah bisa membuktikan sebuah hipotesis benar, dan hanya bisa mengurungkan niat untuk menolak hipotesis yang ada.
Hal ini berarti, tidak peduli sebanyak apapun data yang kamu kumpulkan, peluang dan kemungkinan dapat selalu memberikan gangguan di dalam hasilmu.
Hal ini menyebabkan ketidakpastian yang pada akhirnya membuatmu tidak bisa membuktikan sebuah hipotesis benar secara mutlak.
7. Lindungi kepemilikan sumber data
Setiap sumber data pada akhirnya akan memiliki nilai yang penting dan berharga. Oleh sebab itu, kamu harus dapat melindunginya dengan hati-hati.
Kamu bisa melindungi kepemilikan data dengan mencadangkan dan menyimpan data secara teratur.
Di samping itu, prinsip penting yang perlu kamu terapkan yaitu memastikan bahwa data yang kamu miliki menjadi hak sekaligus kewajibanmu untuk menjaganya.
Baca juga: 6 macam metode analisis data yang perlu diketahui
Setelah membaca pengertian, tujuan, tips dan contoh analisis data, tentunya sekarang kamu sudah lebih paham, kan?
Dengan menggunakan analisis data yang sesuai dengan langkah dan tips di atas, kamu akan bisa mengolah dan menganalisis data dengan lebih baik sebelum mengambil sebuah keputusan.
Tentunya dengan menguasai dan memahami hal di atas, kemampuanmu yang dapat dilampirkan dalam CV juga akan bertambah.
Setidaknya kini kamu sudah bisa, kan, menjabarkan sedikit mengenai kemampuan analisis data yang kamu miliki?
Nah, semoga kemampuan satu ini dapat berguna membuatmu semakin bernilai di mata para rekruter, ya!
Last update: 23 Maret 2021
Sumber:
- thebalancecareers.com
- hss.gov
- bigskyassociates.com
- processgold.com
- dummies
