Analisis Data: Metode, Contoh, Tujuan, dan Jenisnya

Analisis data adalah salah satu skill penting yang wajib kamu kuasai agar bisa bersain di dunia kerja. Selama bekerja, kamu harus mengambil berbagai keputusan yang mendukung target perusahaan. Nah, analisis data dapat membantu kamu mengambil keputusan secara tepat.

Supaya analisis data memberikan hasil yang efektif, kamu perlu melakukannya dengan metode dan proses yang tepat. Lantas, metode analisis data apa saja yang bisa diterapkan?

Sebelum membahas hal tersebut, kamu perlu mempelajari pengertian dan alasan mengapa analisis data dan kenapa begitu penting di dunia kerja. Berikut informasi selengkapnya!

• Apa Itu Analisis Data?
• Manfaat Melakukan Analisis Data
• Tujuan Proses Analisis Data
• Jenis-jenis Metode Analisis Data
• Langkah dalam Proses Analisis Data
• Contoh Penerapan Analisis Data
• Kesimpulan
• Pertanyaan Seputar Analisis Data

⁠Apa Itu Analisis Data?

Dilansir dari DataCamp, analisis data adalah proses komprehensif untuk memeriksa, memilah, mengubah, dan menyajikakan informasi yang berguna untuk mendukung pengambilan keputusan.

Informasi dari hasil analisis data bisa kamu gunakan untuk mengambil keputusan di dunia kerja. Dengan begitu, keputusanmu akan berbasis data sehingga bersifat lebih akurat.

Sebetulnya, proses analisis data sudah pernah kamu lakukan saat di bangku sekolah menengah dan kuliah, kok. Tugas penelitian dan skripsi termasuk di antaranya. Kamu menganalisis data untuk mendapatkan kesimpulan dari rumusan masalah yang ditentukan.

Sedangkan di dunia kerja, manfaat analisis data sedikit berbeda. Umumnya, fungsi analisis data di dunia kerja adalah membantu bisnis mencapai suatu target.

⁠Manfaat Melakukan Analisis Data

Prosedur analisis data membawa berbagai manfaat untuk menunjang performa kerjamu. Berikut ini beberapa manfaat analisis data:

1. Meningkatkan efisiensi dan produktivitas

Melalui proses analisis data, kamu bisa mengolah data dalam volume besar sekaligus menggunakan teknologi seperti artificial intelligence (AI). Hal ini bisa meningkatkan efisiensi kerja karena lebih hemat waktu dan tenaga. Ketika efisiensi kerja meningkat, produktivitas kerjamu juga akan meningkat.

2. Memperkuat pengambilan keputusan

Hasil analisis data bisa kamu gunakan sebagai bahan untuk mengambil keputusan terkait bisnis. Sebab, data-data tersebut bersifat akurat. Dengan begitu, keputusan yang kamu ambil akan sesuai dengan kondisi terkini di lapangan.

3. Meningkatkan pemahaman pelanggan

Analisis data bisa membantu kamu mengembangkan produk dan layanan untuk memenuhi kebutuhan pelanggan. Caranya, kamu bisa mulai dengan mengumpulkan data-data penting terkait pelanggan, seperti data demografis dan kebiasaan belanja.

Setelah itu, lakukan prosedur analisis data untuk memahami kebutuhan mereka.

4. Mengidentifikasi peluang baru

Bisnis yang baik adalah bisnis yang tumbuh secara berkelanjutan. Wujudkan hal tersebut dengan mengidentifikasi peluang-peluang baru. Nah, supaya tidak salah langkah, lakukan analisis data terlebih dulu untuk mempelajari segmen atau tren pasar.

5. Mengurangi risiko dan kesalahan

Setiap keputusan pasti memiliki risiko. Namun, kamu bisa mengurangi risiko tersebut dengan menggunakan analisis data.

Keputusan kamu bisa tepat sasaran dan minim risiko jika data-data yang kamu analisis diambil langsung dari lapangan.

⁠Tujuan Proses Analisis Data

Selain untuk merasakan berbagai manfaat di atas, ada beberapa alasan lain yang membuat perusahaan melakukan analisis data. Berikut adalah tujuan proses analisis data:

1. Memahami data

Salah satu tujuan analisis data adalah memahami suatu data. Proses analisis dapat mengubah data kompleks menjadi lebih sederhana.

Apalagi, biasanya hasil analisis data juga disajikan dalam bentuk grafik, diagram, atau lainnya. Hal ini dapat memudahkan kamu untuk memahami data.

2. Menemukan pola dan tren

Pada umumnya, analisis data melibatkan data historis dalam volume besar. Kumpulan data tersebut biasanya memiliki pola atau tren tertentu. Nah, data analisis adalah prosedur yang dapat membantumu menemukan pola dan tren yang sesuai dengan kebutuhanmu.

3. Membuat prediksi

Berdasarkan pola dan tren yang muncul dari analisis data, kamu bisa membuat prediksi bisnis. Misalnya, pola data menunjukkan bahwa penjualan meningkat sejak tiga bulan terakhir. Jadi, pada bulan berikutnya, kamu bisa menambah produksi untuk memenuhi peningkatan permintaan.

4. Merumuskan kesimpulan

Terakhir, tujuan analisis data adalah untuk merumuskan kesimpulan. Proses analisis data yang tepat dapat mendeskripsikan data agar lebih mudah dipahami. Jadi, kamu bisa mendapatkan insight yang dibutuhkan untuk mengambil kesimpulan terkait topik tertentu.

Nah, agar bisa mencapai berbagai tujuan tersebut secara maksimal, pastikan kamu menerapkan metode analisis data yang tepat. Memangnya, ada jenis analisis data apa saja?

⁠Jenis-jenis Metode Analisis Data

Secara umum, jenis-jenis analisis data terbagi metode kualitatif dan kuantitatif. Berikut penjelasannya:

1. Teknik analisis data kualitatif

Jika memilih teknik analisis data kualitatif, kamu bisa melakukan wawancara, partisipasi, serta kajian pustaka. Analisis data kualitatif biasanya melibatkan teknik-teknik berikut ini:

• Analisis wacana: Proses mengkaji tulisan, bahasa, tuturan, percakapan, dan lain-lain.
• Analisis konten: Mengumpulkan data dengan cara merekam dan menyusun transkrip dari materi audio atau video.
• Analisis data naratif: menganalisis gabungan kumpulan deskripsi peristiwan dan fenomena.

2. Teknik analisis data kuantitatif

Sementara itu, analisis data kuantitatif fokus menganalisis data yang bersifat statistik dan numerik. Jadi, proses datanya pun membutuhkan model statistika atau matematika. Dengan demikian, hasil analisisnya juga sering kali berupa angka.

Umumnya, analisis data kuantitatif menggunakan teknik analisis deskriptif dan inferensial. Apa maksudnya? Berikut penjelasannya:

• Teknik deskriptif: Biasanya bertujuan untuk mendeskripsikan data bervolume besar, seperti data sensus penduduk.
• Teknik inferensial: Mencari tahu apakah suatu data mewakili populasi kelompok tertentu.

Setelah menentukan jenis metode, kamu bisa mulai prosedur analisis data. Agar proses dan hasilnya efektif, pastikan kamu melakukan langka-langkah yang tepat.

Baca Juga: Tips Menulis CV untuk Data Analyst

⁠Langkah dalam Proses Analisis Data

Baik analisis data kualitatif dan kuantitatif memang memiliki prosedur tersendiri. Namun, langkah analisis data umumnya cenderung sama, yakni:

1. Menentukan data

Sebelum memulai proses analisis data, kamu harus menentukan tujuannya terlebih dahulu agar data yang kamu kumpulkan dan proses bisa akurat.

Agar lebih mudah, kamu juga bisa menentukan metode analisis yang akan digunakan. Pasalnya, jenis data untuk analisis kuantitatif dan kualitatif pasti berbeda.

2. Mengumpulkan data

Selanjutnya, kumpulkan data sesuai dengan jenis yang telah kamu tentukan. Kamu bisa mendapatkannya dari berbagai sumber. Kamu bisa mengumpulkan data dari laporan keuangan pada periode sebelumnya, observasi, survei, eksperimen, wawancara, dan sebagainya.

3. Membersihkan data

Setelah memiliki data, kamu harus memilah berbagai data yang sudah terkumpul. Kamu bisa memperbaiki data yang tidak akurat, melengkapi data yang hilang, dan lainnya.

Langkah analisis data ini disebut juga dengan data cleaning. Tujuannya agar hasil analisismu lebih akurat.

4. Analisis data

Setelah itu, mulailah menganalisis data dengan memahami pola, distribusi, atau hubungan antar-variabel data. Lalu, terapkan metode analisis sesuai tujuan dan jenis datamu.

Kamu bisa memilih metode analisis, seperti teknik analisis deskriptif, analisis wacana, analisis konten, dan lainnya.

5. Menginterpretasikan data

Setelah analisis selesai, interpretasikan hasil data yang kamu dapatkan. Langkah ini membantumu untuk memahami temuan, pola, atau tren yang muncul dari analisis data. Kemudian, hubungkan hasilnya dengan tujuan atau target analisismu.

6. Memvisualisasikan data

Setelah selesai mengolah data, kini saatnya kamu menyajikan analisis tersebut. Kamu bisa menggunakan format visual seperti grafik, tabel, atau diagram, agar hasil analasis kamu lebih mudah dipahami.

Menyajikan data dalam bentuk diagram atau tabel juga akan memudahkanmu untuk menyampaikan hasil analisis kepada manajemen secara efektif.

⁠Contoh Penerapan Analisis Data

Agar lebih mudah memahami penerapan analisis data, berikut adalah beberapa contoh analisis data di berbagai bidang:

1. Bisnis

Penerapan analisis data di dunia bisnis cukup luas. Salah satu contohnya adalah membandingkan pengeluaran dengan sumber daya yang digunakan. Berdasarkan hasil analisis data, kamu pun dapat menyesuaikan alokasi sumber daya secara optimal.

2. Keuangan

Dengan analisis data di bidang keuangan, kamu bisa mencari tahu tren penjualan produk. Misalnya, kamu ingin tahu penjualan produk selama masa liburan akhir tahun. Hasil analisis menunjukkan bahwa ada kenaikan penjualan. Atas dasar analisis data tersebut, kamu bisa menyesuaikan stok produk.

3. Kesehatan

Contoh analisis data juga bisa kamu temukan di bidang kesehatan. Salah satunya adalah menganalisis data pasien untuk mengurangi risiko malpraktik. Analisis data juga bisa diterapkan untuk meningkatkan penelitian medis dan memperbaiki layanan kesehatan.

4. Marketing

Dalam bidang marketing, biasanya analisis data berhubungan dengan pelanggan dan produk. Contoh analisis data di bidang marketing adalah mempelajari pola belanja pelanggan, mencari tahu produk terlaris tahun ini, hingga mengelompokkan jenis pelanggan berdasarkan faktor tertentu.

5. Ilmu pengetahuan alam

Fungsi analisis data juga dapat dirasakan dalam bidang ilmu pengetahuan alam. Dengan menganalisis data historis bencana alam misalnya, kamu bisa mengetahui penyebab terjadinya bencana tersebut. Alhasil, tindakan pencegahan yang tepat pun bisa segera dilakukan.

⁠Kesimpulan

Analisis data adalah proses mengumpulkan, mengolah, dan menginterpretasi data untuk mendapatkan insight atau informasi.

Beberapa keuntungan analisis data adalah meningkatkan efisiensi dan produktivitas, mengurangi risiko, mengidentifikasi peluang baru, serta mendukung proses pengambilan keputusan.

Untuk mendapatkan manfaat tersebut, kamu bisa melakukan metode analisis data kualitatif atau kuantitatif. Jadi, pastikan kamu mendalami metode tersebut jika tertarik berkarier di bidang analisis data.

Yuk, persiapkan diri kamu untuk menembus pekerjaan impian dengan membaca berbagai informasi dan Tips Karier di situs Jobstreet by SEEK. 

Kamu juga bisa mengakses ribuan konten pembelajaran gratis dan terhubung dengan pakar industri di KariKu dalam aplikasi Jobstreet.

Setelah itu, jangan lupa perbarui profil Jobstreet kamu dan temukan lowongan kerja yang tepat. 

Download aplikasi Jobstreet by SEEK di Play Store atau App Store dan nikmati kemudahan untuk mengakses informasi terbaru seputar dunia kerja hanya dalam satu genggaman saja! Semoga berhasil!

Baca Juga:  Contoh Analisis SWOT Diri Sendiri dan Cara Membuatnya

⁠Pertanyaan Seputar Analisis Data

1. Bagaimana cara memilih teknik analisis data yang tepat?
   ⁠Untuk memilih teknik atau cara analisis data yang tepat, pertimbangkan hal-hal berikut ini:
   ⁠- Tujuan atau target analisis.
   ⁠- Karakteristik data penelitian.
   ⁠- Karakteristik sampel.
   ⁠- Jenis metode analisis.
   ⁠
2. Apa saja alat analisis data yang paling populer?
   ⁠Beberapa contoh alat analisis data yang populer adalah SPSS, Microsoft Excel, Google Sheet, SQL, Tableau, dan R.
   ⁠
3. Bagaimana cara belajar analisis data?
   ⁠Beberapa cara belajar analisis data adalah sebagai berikut:
   ⁠- Kuasai dasar matematika dan statistik.
   ⁠- Pahami bahasa pemrograman.
   ⁠- Coba eksplor alat analisis data.
   ⁠- Ikut online course, training, atau workshop.
   ⁠- Bergabung dengan komunitas analis data.
   ⁠
4. Apa saja prospek karier di bidang analisis data?
   ⁠Jika berkarier di bidang analisis data, kamu punya prospek untuk bekerja sebagai data analyst, data engineer, data scientist, data architect, hingga business analyst.