Analisis Data: Definisi, Jenis, Model, Sampai Prosedurnya

Analisis data merupakan keterampilan yang harus dimiliki oleh seorang praktisi data. Proses analisis data membutuhkan pemikiran kritis dan pemecahan masalah yang baik. Keterampilan ini diperlukan untuk menentukan metode analisis data yang benar. Penggunaan metode analisis yang tepat memberikan dampak yang signifikan terhadap hasil analisis. Jika kamu salah memilih metode analisis data, kamu mungkin tidak mendapatkan hasil yang diinginkan, yang tentunya membutuhkan waktu dan tenaga.

Namun sebelum itu, kamu perlu mengetahui tentang analisis data. Artikel ini mencakup analisis data secara lebih rinci. Mari gulir tulisan di bawah ini!

Definisi Analis Data

Analisis data adalah proses pengolahan data untuk tujuan menemukan informasi yang berguna yang dapat dijadikan sebagai dasar pengambilan keputusan untuk memecahkan suatu masalah. Proses analisis ini meliputi kegiatan pengelompokan data berdasarkan karakteristiknya, pembersihan data, transformasi data, pembuatan model data hingga mencari informasi penting dari data tersebut.

Ingatlah bahwa data yang telah melalui proses ini harus disajikan dalam bentuk yang menarik dan mudah dipahami, seringkali dalam bentuk bagan atau grafik. Penggunaan teknologi saat ini mempengaruhi sebagian besar aktivitas kita. Teknologi ini tentunya terkait dengan data yang akan terus berkembang setiap saat.

Jika data dibiarkan menumpuk, itu hanya akan sia-sia. Meskipun data dapat diolah dan digunakan untuk memperoleh informasi yang berguna. Oleh karena itu, analisis data merupakan langkah yang sangat penting dalam pengolahan data. Ketika datang ke analisis data, banyak metode atau teknik yang berbeda dapat digunakan.

Jenis Analisis Data

Secara umum, teknik analisis data terbagi menjadi dua kategori, yaitu teknik analisis data untuk penelitian kualitatif dan kuantitatif. Berikut penjelasannya.

A. Teknik Analisis Data Kualitatif

Analisis data kualitatif adalah analisis data yang diperoleh dari proses pengumpulan data, dimulai dengan kajian pustaka, partisipasi, dan wawancara. Teknik analisis kualitatif data penelitian dijelaskan di bawah ini.

• Analisis konten

Umumnya, data dikumpulkan atau dihasilkan oleh peneliti yang merekam atau menyusun transkrip materi tekstual seperti gambar atau suara.

• Analisis wacana

Analisis wacana biasanya mengkaji tuturan, bahasa, tulisan, percakapan, dan lain-lain.

• Analisis naratif

Tujuan analisis naratif adalah untuk menganalisis kumpulan deskripsi peristiwa dan fenomena, seperti biografi.

B. Teknik Analisis Data Kuantitatif

Teknik ini merupakan teknik pengelolaan data yang bersifat numerik dan statistik. Berikut adalah teknik analisis data untuk penelitian kuantitatif.

• Statistik deskriptif

Statistik deskriptif adalah analisis data yang menggunakan teknik-teknik untuk mendeskripsikan atau menggambarkan data seperti itu, misalnya hitung jumlah atau tanggal pendudukan.

• Statistik inferensial

Teknik statistik inferensial dilakukan dengan membuat inferensi berdasarkan data yang berasal dari variabel penelitian untuk digeneralisasikan. Tujuan dari teknik ini adalah untuk menentukan apakah data mewakili populasi sekelompok orang.

Model Cara Analisis Data

A. Model Induktif

Model induktif adalah metode analisis data yang diolah dari fakta (data) menjadi teori. Hal ini dilakukan untuk menghindari manipulasi data penelitian sehingga berdasarkan pengetahuan yang kemudian disesuaikan dengan teori.

B. Model Deduktif

Analisis data deduktif adalah analisis data yang merupakan kebalikan dari induktif, yaitu prosesnya didapatkan dari teori ke fakta (data penelitian).

Prosedur Analisis Data

A. Pengolahan Data

Pengolahan data terjadi ketika semua data dikumpulkan dan dipilih sesuai dengan fokus pertanyaan penelitian. Pemrosesan pengolahan data mencakup hal-hal berikut:

• Penyuntingan

Editing atau penyuntingan merupakan langkah paling awal dalam verifikasi data untuk bahan penelitian.

• Pengkodean

Coding atau pengkodean merupakan langkah kedua setelah pemeriksaan data, yang melabeli data dengan simbol atau tanda tertentu untuk bahan analitik.

• Tabulasi

Tabulasi adalah kompilasi atau penyajian informasi sesuai dengan masalah penelitian.

B. Penganalisaan Data

Langkah kedua adalah analisis data, dimana dilakukan penyederhanaan data, klasifikasi dan interpretasi yang mudah. Data yang dikumpulkan dalam penelitian kuantitatif kemudian disusun dengan angka statistik dan data kualitatif dengan simbol atau kata-kata.

C. Penafsiran Hasil Analisis

Langkah terakhir dari teknik analisis data adalah penafsiran hasil analisis. Hal ini dilakukan untuk menginterpretasikan informasi yang dikumpulkan, diolah dan disajikan sebagai sebuah kesimpulan. Untuk menarik kesimpulan, seseorang harus membandingkan hipotesis dengan penelitian yang ditemukan, masuk akal atau tidak, dan lain sebagainya.

Demikian informasi tentang data analisis beserta dengan penjelasannya. Semoga bermanfaat!

Pentingnya Optimasi Data untuk Sukseskan Strategi Product-led Growth

Sudah jadi rahasia umum di berbagai kalangan pelaku digital, bahwa mengakuisisi customer/user bukanlah hal yang mudah. Belum lagi menjaga customer untuk kembali datang dan terus menggunakan produk bisnis Anda.

Saat ini, muncul tren penerapan strategi product-led growth (PLG). Strategi yang booming mulai tahun 2020 mulai dilirik banyak pihak tatkala membeberkan bahwa kunci pertumbuhan bagi bisnis ternyata sebenarnya dimulai melalui produk itu sendiri yang mesti memberikan pengalaman menyenangkan dan mengatasi pain points pengguna.

Lantas, bagaimana sebenarnya strategi ini bekerja?

Data jadi kunci keberhasilan strategi product-led growth

Keputusan bisnis yang baik termasuk pertimbangan mengeluarkan fitur produk baru atau memperbaiki produk yang sudah ada tentunya tidak bersumber dari tebakan, pengalaman sebelumnya atau asumsi pribadi semata.

Kesuksesan strategi product-led growth didasarkan pada bagaimana perusahaan mampu memonitor dan menganalisis data pengguna, mulai dari perilaku hingga engagement tiap customer. Dari sini, kedepannya perusahaan tentu bisa mengevaluasi produk layanan agar nantinya mampu menawarkan product experience yang baik.

Data di atas dapat perusahan peroleh langsung dengan melakukan tracking pada website atau aplikasi bisnis Anda. Mulai dari identifikasi siapa saja yang sering dan jarang berkunjung dan apa saja yang mereka lakukan. Mengevaluasi data ini membantu menentukan kelompok demografis mana yang tertarik dan tidak tertarik dengan fitur A misalnya, atau kanal mana saja yang ternyata lebih banyak digunakan dan mendatangkan pemasukan.

Banyaknya volume data yang diperoleh setiap harinya menyulitkan memilih dan menganalisis data mana yang menjadi prioritas. Mengolah data pun membutuhkan waktu yang tak sebentar. Padahal, data dibutuhkan cepat setiap harinya untuk melihat pertumbuhan bisnis.

Amplitude hadir sebagai pionir digital optimization system

Dengan perkembangan teknologi yang semakin maju, saat ini sudah banyak platform digital optimization yang menawarkan data analisis produk untuk perusahaan digital secara praktis dan komprehensif. Salah satu contohnya adalah Amplitude. Perusahaan yang telah mengantongi total pendanaan sebesar US$186 juta itu menawarkan berbagai macam sokongan kemudahan memperoleh dan menganalisis data untuk menyukseskan strategi product-led growth.

Sebut saja dengan menyediakan satu dashboard yang sudah menggabungkan semua data dari beragam kanal, data untuk A/B testing dan experiment dengan hasil analisis data secara real-time, membuat dan menguji prediksi untuk mendapatkan rekomendasi terbaik, dan menyediakan insights customer behavior.

Amplitude juga membantu memberikan data produk mana yang bisa membawa customer retention, ini sangat penting karena customer retention dapat menambah lifetime value (LTV) dari customer yang mampu menutupi biaya awal untuk keperluan marketing.

Julio Bermudez, Amplitude vice president for Asia Pacific and Latin America, mengatakan, “Perusahaan yang tumbuh dengan cepat di sektor layanan produk digital tidak berkompetisi lagi di marketing mana yang lebih bagus, tapi bersaing dengan product experience” terangnya.

Ia menambahkan, adanya sistem optimasi digital membantu membangun produk yang lebih baik sehingga bisa menawarkan experience yang kian apik sehingga bisa menjadi keunggulan kompetitif.

“Bila ingin membuat pengguna loyal, memberikan diskon atau kupon saja tidak cukup, tapi bangunlah experience yang lebih baik,” imbuhnya.

Di Indonesia sendiri, HappyFresh dan Traveloka telah menggunakan layanan yang diberikan Amplitude.

Perkembangan produk digital dan penerapan strategi product-led growth (PLG)

Ditambah kemunculan pandemi, kini konsumen menghabiskan waktu lebih banyak secara online. Secara keseluruhan, industri digital mengalami kenaikan aktivitas yang stabil sejak pandemi berlangsung. Amplitude product report 2021 menyatakan, pengguna aktif harian (DAUs) produk digital meningkat sebesar 54% dari tahun 2020 hingga 2021.

Masih dari laporan yang sama, Amplitude juga membeberkan produk digital yang akan melonjak dan menjadi “hot trend” secara global. Di antaranya adalah platform rekruter, extensi web browser untuk bahasa serta platform kolaborasi penunjang remote working.

Di Asia-Pacific sendiri, Amplitude memberikan daftar 5 Next Hottest Products, satu diantaranya berasal dari Indonesia yakni platform kripto, Pintu, yang dalam rentang 13 bulan mengalami pertumbuhan sebesar 1236% monthly active users (MAUs). Tak ketinggalan juga platform recruiter asal Singapura yang populer di tanah air, Glints. Semua data ini diambil dari matriks pertumbuhan year-over-year pada pengguna aktif bulanan.

Dari data yang diberikan Amplitude ini, terlihat bahwa bisnis yang cenderung berhasil di kompetisi pasar adalah bisnis yang mengadopsi strategi yang mengutamakan pertumbuhan produk. Memahami tren perilaku konsumen di era digital baru setengah perjalanan. Langkah selanjutnya adalah mengoptimalisasikan sistem digital ke dalam strategi bisnis Anda.

***

Disclosure: Artikel ini didukung oleh Amplitude

algoritma dan Misi Mencetak Tenaga “Data Scientist” Berkualitas di Indonesia

Makin maraknya kehadiran startup hingga layanan e-commerce yang berbasis teknologi saat ini, memunculkan posisi baru yang memiliki peranan penting dalam bisnis. Mulai dari data analyst, data engineer, dan data scientist, semua posisi tersebut makin di cari namun terbilang masih sedikit jumlahnya.

Melihat potensi tersebut, algoritma, startup yang fokus kepada program dan kegiatan pendidikan untuk data scientist, hadir di Indonesia. Meskipun masih baru berjalan selama 4 bulan, algoritma memiliki visi untuk mencetak tenaga muda profesional yang ahli dalam pengolahan data.

“Saat ini untuk melihat dan mengolah data tidak cukup lagi menggunakan cara-cara lama, data semakin tidak teratur dan bersifat real-time, sehingga sudah harus dilakukan pendekatan yang lebih modern bukan lagi menggunakan cara konvensional,” kata Co-Founder dan Course Producer algoritma Samuel Chan kepada DailySocial.

Nama Samuel Chan sebelumnya dikenal sebagai Founder dan CEO HyperGrowth, yang merupakan perusahaan teknologi yang mengembangkan solusi otomasi pemasaran untuk pengiklan mobile dan perusahaan aplikasi mobile. Hypergrowth juga sempat mengembangkan Growthbot. Setelah menjalankan bisnis selama 3 tahun, Samuel memutuskan melakukan pivoting dari Hypergrowth menjadi algoritma.

Bersama tim dan formula yang diklaim terbaik, Samuel Chan dan Co-founder-nya, Nayoko Wicaksono, mendirikan algoritma sebagai platform untuk belajar dan mengenal lebih jauh data science.

“Kita telah melakukan komunikasi yang intensif dengan investor ketika memutuskan untuk melakukan pivoting. Hal tersebut dilakukan untuk memastikan bahwa model bisnis yang baru lebih menjanjikan dan dengan tim yang ada saat ini memiliki potensi yang cerah untuk dikembangkan,” kata Samuel.

Aktif menggelar workshop dan kelas data science

Masih kurangnya wadah atau platform yang menghadirkan kesempatan untuk belajar soal data science dan pengetahuan terkait lainnya, tenaga data scientist asal Indonesia masih sangat minim sehingga harus mengimpor tenaga data scientist dari negara lain.

“Saya melihat lingkungan kita saat ini belum memiliki tenaga yang cukup siap menghadapi perubahan teknologi saat ini. Dengan alasan itulah tim dari algoritma ingin merubah keadaan sesuai dengan visi dan misi kita,” kata Samuel.

Saat ini algoritma telah memiliki sekitar 450 peserta yang telah mengikuti kegiatan workshop. Tidak hanya di Jakarta, tetapi juga di luar kota, seperti Surabaya. Sudah 13 workshop yang digelar oleh algoritma, dan dalam waktu dekat akan meluncurkan workshop terbaru tentang Python-based workshops. Secara keseluruhan algoritma menyediakan pelatihan untuk R and PYTHON juga pilihan untuk kursus dan bootcamps  data science.

algoritma juga sudah memiliki sekitar 22 klien korporasi sejak pertama diluncurkan. Meskipun masih sangat belia, algoritma disebutkan sudah memiliki tim solid berjumlah 12 orang.

“Dalam waktu 5 tahun ke depan ketika otomasi mulai menggantikan pekerjaan rutin manusia, algoritma ingin menjadi bagian dalam hal menyiapkan tenaga kerja yang handal dan terlatih,” tutup Samuel.