Pengertian Analisis Data: Proses, Jenis, Fungsi, Contoh, Perbedaan Analisis Data dengan Analytics

Analisis data (Data analysis) adalah proses pengumpulan, pembersihan, pengolahan, interpretasi, dan pengambilan kesimpulan dari data untuk menghasilkan informasi yang bermanfaat. Tujuan dari analisis data adalah untuk mengidentifikasi pola, hubungan, atau tren dalam data dan memanfaatkan informasi tersebut untuk mengambil keputusan atau membuat rekomendasi.

Analisis data biasanya melibatkan penggunaan teknik statistik atau matematika untuk menguji hipotesis dan membuat inferensi dari data. Beberapa teknik analisis data yang umum digunakan meliputi regresi, analisis multivariat, analisis faktor, analisis korelasi, analisis cluster, analisis jalur, dan analisis varians.

Proses analisis data dapat dilakukan menggunakan berbagai jenis perangkat lunak, seperti spreadsheet, program statistik, atau bahasa pemrograman tertentu. Setelah data telah dianalisis, informasi hasil analisis data dapat dipresentasikan dalam berbagai bentuk, seperti tabel, grafik, atau laporan.

Analisis data dapat diterapkan di berbagai bidang, seperti bisnis, pemasaran, keuangan, kesehatan, pendidikan, ilmu sosial, dan sains alam. Dalam bisnis, analisis data dapat digunakan untuk mengoptimalkan strategi pemasaran, mengidentifikasi peluang bisnis baru, meningkatkan efisiensi operasional, atau memperbaiki pengalaman pelanggan. Dalam sains alam, analisis data dapat membantu menguji hipotesis, memvalidasi teori, atau mengidentifikasi pola alam.
 

Proses Analisis Data

Proses analisis data (Data analysis) dapat melibatkan beberapa langkah berikut:

1. Pengumpulan data: Tahap awal dalam proses analisis data adalah mengumpulkan data dari sumber yang terpercaya. Data dapat diperoleh dari berbagai sumber, seperti survei, pengamatan, atau catatan bisnis.

2. Pemrosesan data: Data yang dikumpulkan kemudian diproses untuk memastikan bahwa data tersebut benar-benar dapat digunakan. Langkah-langkah dalam pemrosesan data bisa mencakup validasi data, pencarian data yang hilang, dan pemecahan data menjadi variabel yang sesuai.

3. Analisis Deskriptif: Setelah data dikumpulkan dan diproses, langkah selanjutnya adalah menganalisis data secara deskriptif. Pada tahap ini, data dipaparkan secara numerik maupun visual, seperti dengan menggunakan grafik atau tabel.

4. Analisis inferensial: Setelah tahap analisis deskriptif, langkah selanjutnya adalah menerapkan teknik analisis inferensial. Teknik ini melibatkan pengujian hipotesis dengan menggunakan metode statistik. 

5. Interpretasi: Setelah semua hasil analisis diperoleh, maka akan dilakukan interpretasi data untuk memperoleh informasi yang bermanfaat dari hasil analisis. Tahap ini melibatkan penafsiran hasil analisis dan membuat kesimpulan dari data yang dianalisis.

6. Pelaporan: Hasil analisis kemudian dilaporkan dalam bentuk laporan atau presentasi. Laporan atau presentasi ini harus mencakup informasi yang bermanfaat dan mudah dimengerti oleh audiens yang dituju.

Proses analisis data merupakan proses yang berulang-ulang dan dinamis, karena seringkali menimbulkan pertanyaan dan tantangan baru ketika hasil analisis diperoleh. Oleh karena itu, analisis data membutuhkan pemikiran kritis dan pemecahan masalah untuk memastikan keakuratan dan ketepatan hasil analisis yang diperoleh.

Perbedaan Analisis Data dengan Data Analytics

Meskipun istilah Analisis Data (Data Analysis) dan Data Analytics (Analitika Data) sering digunakan bergantian, terdapat perbedaan penting antara keduanya.

Analisis Data (Data Analysis) merujuk pada proses menggali wawasan dari data menggunakan teknik matematika dan statistik. Fokus utama dari Analisis Data adalah pada pengolahan data untuk menghasilkan informasi yang bermanfaat. Analisis Data meliputi serangkaian teknik dan metode seperti analisis deskriptif, analisis inferensial, dan regresi.

Sementara itu, Data Analytics (Analitika Data) merujuk pada proses penggunaan teknologi untuk mengumpulkan, mengelola, menganalisis, dan menginterpretasikan data. Data Analytics melibatkan penggunaan algoritma komputasi seperti machine learning dan analisis prediktif untuk menghasilkan wawasan yang lebih dalam dan akurat dari data.

Dalam banyak kasus, Data Analytics dapat mencakup lebih dari hanya Analisis Data. Data Analytics melibatkan pengumpulan, pengolahan, dan analisis data, serta pengambilan tindakan berdasarkan wawasan yang dihasilkan. Oleh karena itu, Data Analytics juga melibatkan penggunaan teknologi seperti big data dan cloud computing untuk mengelola dan menganalisis data dalam skala besar.

Secara singkat, Analisis Data (Data Analysis) fokus pada teknik dan metode pengolahan data untuk menghasilkan informasi yang bermanfaat, sedangkan Data Analytics (Analitika Data) melibatkan penggunaan teknologi untuk mengumpulkan, mengelola, dan menganalisis data dengan tujuan untuk menghasilkan wawasan yang bermanfaat dan mengambil tindakan yang tepat.
 

Jenis Analisis Data

Jenis analisis data berguna untuk menemukan wawasan dalam data, seperti metrik, fakta, dan angka. Dua jenis utama analisis data adalah analisis data kualitatif dan analisis data kuantitatif. Jenis analisis data ini dapat digunakan secara mandiri atau dikombinasikan dengan yang lain untuk membantu peneliti mendapatkan informasi yang diperlukan dari tipe data yang berbeda.
 

a.  Analisis data kuantitatif 

Analisis data kuantitatif adalah jenis analisis data yang digunakan untuk menganalisis data numerik atau kuantitatif. Berikut adalah tahapan umum dalam melakukan analisis data kuantitatif:

1. Persiapan data
Tahap ini meliputi pengumpulan data, pembersihan data, dan penyiapan data untuk analisis. Data harus diperiksa untuk memastikan bahwa tidak ada data yang hilang atau tidak lengkap.

2. Deskripsi data
Pada tahap ini, data numerik dijelaskan menggunakan statistik deskriptif, seperti rata-rata, median, modus, dan deviasi standar. Hal ini membantu untuk memahami distribusi data dan menentukan apakah data memiliki outlier atau tidak.

3. Analisis bivariat
Pada tahap ini, hubungan antara dua variabel numerik diuji menggunakan teknik analisis statistik, seperti analisis regresi, analisis korelasi, atau analisis varians. Tujuan dari analisis bivariat adalah untuk menemukan hubungan atau pengaruh antara dua variabel.

4. Analisis multivariat
Pada tahap ini, hubungan antara tiga atau lebih variabel numerik diuji menggunakan teknik analisis statistik multivariat, seperti analisis faktor atau analisis cluster. Tujuan dari analisis multivariat adalah untuk menemukan pola dan hubungan yang lebih kompleks antara variabel-variabel yang ada.

5. Interpretasi dan kesimpulan
Pada tahap terakhir, hasil analisis diinterpretasikan dan kesimpulan diambil berdasarkan analisis yang telah dilakukan. Kesimpulan ini harus didukung oleh analisis data yang telah dilakukan dan harus mencerminkan tujuan dari analisis data yang dilakukan.

Semua tahapan dalam analisis data kuantitatif tersebut sangat penting dalam menghasilkan kesimpulan yang akurat dan dapat dipercaya berdasarkan data numerik atau kuantitatif yang dianalisis.
 

b.   Analisis data kualitatif

Analisis data kualitatif adalah proses yang dilakukan untuk menganalisis data non-numerik atau kualitatif, seperti data wawancara, data observasi, atau data dokumen. Berikut adalah tahapan umum dalam melakukan analisis data kualitatif:

1. Persiapan data
Tahap ini meliputi pengumpulan data, transkripsi data wawancara atau observasi, dan pembuatan catatan lapangan. Data harus dipastikan lengkap dan memadai untuk menjawab pertanyaan penelitian.

2. Kategorisasi data
Pada tahap ini, data dikelompokkan dan dikategorikan berdasarkan tema atau topik tertentu. Kategori-kategori ini dapat ditentukan sebelumnya atau dapat muncul secara alami selama proses analisis.

3. Analisis isi
Analisis isi adalah teknik analisis yang umum digunakan dalam analisis data kualitatif. Pada tahap ini, teks atau data dianalisis untuk mengidentifikasi pola, tema, dan makna tertentu yang muncul secara konsisten.

4. Interpretasi
Pada tahap ini, hasil analisis diinterpretasikan dengan cara yang mengaitkan dengan pertanyaan penelitian dan mengeksplorasi signifikansi temuan.

5. Kesimpulan
Pada tahap akhir, kesimpulan diambil berdasarkan hasil analisis yang telah dilakukan. Kesimpulan ini harus mempertimbangkan konteks dan kerangka teoritis yang relevan, dan mencerminkan tujuan dari analisis data yang dilakukan.

Tahapan-tahapan tersebut dapat disesuaikan dengan kebutuhan penelitian yang dilakukan. Analisis data kualitatif dapat menjadi proses yang panjang dan rumit, tetapi dapat memberikan wawasan yang mendalam tentang pengalaman dan persepsi orang yang diteliti.
 

Fungsi Analisis Data

Analisis data memiliki beberapa fungsi, antara lain:

1. Menjelaskan data
Analisis data dapat membantu untuk menjelaskan data secara deskriptif, seperti menghitung rata-rata, median, modus, dan deviasi standar. Fungsi ini membantu untuk memahami karakteristik dan distribusi data yang dianalisis.

2. Menguji hipotesis
Analisis data dapat membantu untuk menguji hipotesis atau asumsi yang diajukan berdasarkan data. Teknik-teknik analisis statistik dapat digunakan untuk menguji keberadaan hubungan atau pengaruh antar variabel.

3. Mendukung pengambilan keputusan
Analisis data dapat membantu untuk mendukung pengambilan keputusan dalam berbagai bidang, seperti bisnis, kesehatan, atau pendidikan. Analisis data dapat membantu untuk memperkirakan hasil masa depan dan membuat rekomendasi berdasarkan hasil analisis.

4. Menemukan pola
Analisis data dapat membantu untuk menemukan pola dan hubungan antar variabel yang mungkin tidak terlihat pada pandangan pertama. Analisis data dapat membantu untuk mengidentifikasi pola-pola yang tersembunyi dalam data dan membantu untuk mengambil tindakan yang tepat berdasarkan hasil analisis.

5. Validasi teori
Analisis data dapat digunakan untuk menguji dan menguji ulang teori yang telah diusulkan dalam bidang tertentu. Hasil analisis dapat membantu untuk mengonfirmasi atau menolak teori yang ada dan membantu untuk membangun teori yang baru.

Dalam keseluruhan, fungsi analisis data sangat penting untuk memahami data dan membuat keputusan yang tepat berdasarkan hasil analisis.
 

Contoh Analisis Data

a.   Kuantitatif
Berikut ini adalah contoh analisis data yang menggunakan pendekatan kuantitatif:

Seorang peneliti ingin mengetahui apakah ada hubungan antara pengalaman belanja online dan kepuasan pelanggan pada sebuah toko online. Peneliti mengumpulkan data dari 200 responden menggunakan kuesioner online yang terdiri dari pertanyaan tentang pengalaman belanja online dan kepuasan pelanggan.

Peneliti melakukan analisis data menggunakan regresi linear sederhana untuk menguji hipotesis bahwa pengalaman belanja online berhubungan positif dengan kepuasan pelanggan.

Hasil analisis menunjukkan bahwa terdapat hubungan positif yang signifikan antara pengalaman belanja online dan kepuasan pelanggan dengan koefisien korelasi sebesar 0,75 dan nilai p < 0,01.

Dari hasil analisis tersebut, peneliti dapat menyimpulkan bahwa semakin baik pengalaman belanja online, semakin tinggi tingkat kepuasan pelanggan pada toko online tersebut.

b.   Kualitatif
Berikut ini adalah contoh analisis data yang menggunakan pendekatan kualitatif:

Seorang peneliti ingin mengetahui pandangan masyarakat tentang penerapan kebijakan bebas plastik di sebuah kota. Peneliti melakukan wawancara mendalam dengan 20 responden yang dipilih secara acak.

Peneliti melakukan analisis isi pada data wawancara untuk mengidentifikasi tema-tema utama dan pandangan masyarakat tentang kebijakan bebas plastik. Hasil analisis menunjukkan bahwa sebagian besar responden mendukung penerapan kebijakan bebas plastik karena dapat membantu mengurangi dampak negatif plastik pada lingkungan.

Namun, beberapa responden juga menyatakan kekhawatiran tentang dampak ekonomi dari penerapan kebijakan bebas plastik pada industri plastik dan pelaku usaha kecil.

Dari hasil analisis tersebut, peneliti dapat menyimpulkan bahwa ada dukungan kuat dari masyarakat untuk penerapan kebijakan bebas plastik, tetapi juga ada kekhawatiran tentang dampak ekonomi yang harus dipertimbangkan dalam implementasi kebijakan.