Bandung – Analisis data adalah proses mengolah data mulai dari mengidentifikasi, membersihkan, mengubah, hingga memodelkannya agar menghasilkan informasi yang bermanfaat. Informasi ini kemudian digunakan untuk membantu pengambilan keputusan yang lebih tepat. Dalam prosesnya, data akan diubah menjadi sebuah laporan yang mudah dipahami dan dianalisis sebagai dasar pengambilan keputusan.
Mengapa Analisis Data Penting?
Seiring berkembangnya teknologi, jumlah data yang dihasilkan setiap hari terus meningkat pesat. Fenomena ini dikenal dengan istilah Big Data. Dalam situasi seperti ini, analisis data menjadi sangat penting karena mampu mengubah data mentah menjadi informasi yang bermanfaat bagi perusahaan.
Setiap harinya, jutaan bisnis mengumpulkan berbagai jenis data mulai dari data penjualan, data media sosial, data dari perangkat IoT, hingga log aktivitas digital. Namun, tanpa proses analisis yang tepat, semua data tersebut hanyalah kumpulan angka dan teks yang belum bisa digunakan untuk mengambil keputusan.
Dengan analisis data, perusahaan bisa memahami tren, menemukan peluang, dan membuat keputusan yang lebih cerdas berdasarkan fakta.
Dalam konteks bisnis atau penelitian, analisis data kini menjadi pondasi utama untuk membuat organisasi mampu bersaing secara lebih kompetitif, mengenali peluang, menilai kinerja, dan memecahkan masalah.
Tujuan Analisis Data
Analisis data sebaiknya menjadi bagian penting dalam sebuah organisasi, terutama bagi yang ingin memahami persepsi pelanggan mereka. Melalui data dari riset pasar, produk, atau sumber lainnya, organisasi bisa mendapatkan informasi berharga dan wawasan yang lebih dalam.
Berikut merupakan tujuan dari analisis data :
1. Mengubah Data Jadi Lebih Bernilai
Analisis data membantu mengolah dan memahami data mentah menjadi informasi yang lebih jelas dan bermanfaat.
2. Membantu Pengambilan Keputusan yang Tepat
Dengan analisis data, proses pembuktian keputusan atau trend tertentu menjadi lebih mudah. Keputusan pun bisa dibuat berdasarkan fakta, bukan asumsi, sehingga lebih objektif dan akurat.
3. Memahami Perilaku dan Preferensi Pelanggan
Analisis data membantu mengenali kebiasaan, kebutuhan, dan minat pelanggan. Hal ini berguna untuk menyusun strategi pemasaran yang lebih efektif.
4. Menemukan Pola, Tren, Prediksi, dan Kejanggalan
Melalui analisis data, kita bisa menemukan pola dan tren dalam periode waktu tertentu. Analisis Data juga bisa digunakan untuk membuat prediksi, seperti proyeksi penjualan di masa depan, serta mendeteksi hal-hal yang tidak biasa sebagai dasar perencanaan jangka panjang.
Jenis Analisis Data Berdasarkan Tujuan
Untuk memperoleh wawasan dari suatu data penting bagi suatu organisasi untuk memahami jenis analisis data berdasarkan suatu tujuan tertentu.
Berikut adalah jenis analisis data berdasarkan tujuannya antara lain:
1. Analisis Deskriptif (Descriptive Analytics)
Analisis Deskriptif (Descriptive Analytics) adalah jenis analisis data yang mampu menjawab pertanyaan “Apa yang telah terjadi?” dengan menganalisis sumber data historis. Teknik ini merangkum data dalam skala besar untuk menyajikan hasil kepada para pemangku kepentingan. Analisis deskriptif membantu memantau pencapaian tujuan, baik keberhasilan maupun kegagalan.
Contoh Analisis Deskriptif :
- Laporan hasil penjualan
- Laporan kinerja karyawan
- Laporan keuangan
- Laporan kepuasan pelanggan
- Laporan traffic kunjungan website
2. Analisis Diagnostik (Diagnostic Analytics)
Analisis Diagnostik (Diagnostic Analytics) adalah jenis analisis data yang digunakan untuk mencari tahu alasan di balik suatu peristiwa dan menjawab pertanyaan “Mengapa hal ini terjadi?”. Setelah mengetahui apa yang terjadi lewat analisis deskriptif, analisis ini melangkah lebih jauh untuk menjawab mengapa hal itu terjadi, dengan menggali data secara lebih mendalam untuk menemukan penyebabnya.
Secara umum, proses ini melibatkan tiga langkah:
- Menemukan anomali dalam data, misalnya perubahan mendadak pada suatu metrik atau area pasar tertentu.
- Mengumpulkan data yang berkaitan dengan anomali tersebut.
- Memanfaatkan metode statistik untuk mengungkap korelasi dan tren yang mendasari anomali yang ditemukan.
Contoh Analisis Diagnostik :
Perusahaan mendapati produktivitas tim pemasaran menurun. Manajer HR menganalisis faktor seperti lembur, kehadiran, kepuasan kerja, pelatihan, dan hubungan tim. Hasilnya menunjukkan kelelahan akibat lembur, motivasi menurun karena kurang insentif, dan keterampilan menurun karena pelatihan sudah lama tidak dilakukan.
3. Analisis Prediktif (Predictive Analytics)
Analisis Prediktif (Predictive Analytics) adalah jenis analisis data yang membantu menjawab pertanyaan “Apa yang mungkin terjadi di masa depan?” Analisis ini mampu memberikan wawasan dari data yang mungkin terjadi dimasa depan. Teknik ini menggunakan sumber data historis untuk mengidentifikasi trend dan kemungkinan perulangan trend di periode waktu selanjutnya. Analisis prediktif juga lekat dengan bidang statistik dan machine learning, seperti:
- Jaringan saraf (Neural Networks)
- Pohon keputusan (Decision Trees)
- Regresi (Regression)
Contoh Analisis Prediktif :
- Prediksi pola pembelian Konsumen pada perusahaan e-commerce.
- Prediksi Risiko penyakit berdasarkan gaya hidup.
- Deteksi Potensi gagal bayar pinjaman online.
4. Analitik Preskriptif (Prescriptive Analytics)
Analitik Preskriptif (Prescriptive Analytics) adalah jenis analisis data yang menjawab pertanyaan “Apa yang sebaiknya kita lakukan selanjutnya?”. Analisis ini bertujuan memberikan saran atau rekomendasi tindakan terbaik guna mencapai target tertentu dalam pengambilan keputusan yang tepat, bahkan dalam situasi yang penuh ketidakpastian.
Analitik ini memanfaatkan hasil dari analitik prediktif untuk menyarankan langkah yang paling efektif berdasarkan data yang ada. Selain itu, teknik preskriptif sering menggunakan teknologi machine learning untuk mengidentifikasi pola tersembunyi dari kumpulan data yang besar, sehingga keputusan yang diambil menjadi lebih akurat dan berbasis bukti.
Contoh Analisis Preskriptif :
- Optimasi rute pengiriman barang dengan mempertimbangkan faktor jam sibuk, lalu lintas dan cuaca.
- Rekomendasi pengobatan berdasarkan data riwayat penyakit dan respon terhadap pengobatan.
- Strategi penetapan diskon berdasarkan kapan waktu terbaik.
- Optimasi Manajemen Rantai Pasok.
5. Analitik Kognitif (Cognitive Analytics)
Analitik Kognitif (Cognitive Analytics) adalah proses menarik kesimpulan dari data dan pola yang ada, lalu memperkaya basis pengetahuan melalui siklus pembelajaran otomatis (self-learning feedback loop). Tidak seperti analisis tradisional, analitik ini menghasilkan hipotesis tidak terstruktur dari berbagai sumber, seperti teks, percakapan, atau media sosial, dengan tingkat keyakinan yang berbeda-beda. Agar efektif, analitik kognitif mengandalkan machine learning dan Natural Language Processing (NLP) untuk memahami data yang sebelumnya sulit dianalisis secara konvensional.
Contoh Analisis Kognitif :
- Chatbot layanan pelanggan
- Ulasan produk dari pelanggan secara otomatis
- Pendeteksi fraud dalam sistem keuangan
- Sistem Rekomendasi konten yang disukai pengguna platform seperti Netflix
Jenis Analisis Data Berdasarkan Metodologi
Metode Analisis Data harus diketahui agar proses pengolahan data berjalan efektif. Pada dasarnya, metode ini terbagi menjadi dua kategori utama yaitu teknik analisis data kualitatif dan teknik analisis data kuantitatif.
1. Teknik Analisis Data Kualitatif
Teknik Analisis Data Kualitatif adalah bertujuan untuk memahami makna, persepsi, atau pengalaman subjektif dari individu atau kelompok. Data yang digunakan bersifat deskriptif, seperti narasi, kutipan wawancara, hasil observasi, dan catatan lapangan. Sumber datanya bisa berasal dari wawancara mendalam, observasi partisipatif, dokumen, hingga studi kasus. Hasil dari analisis kualitatif biasanya berupa temuan tematik, pola makna, atau interpretasi yang mendalam terhadap suatu fenomena sosial. Proses analisis dilakukan melalui tahapan coding, kategorisasi, dan interpretasi naratif.
Beberapa teknik analisis data kualitatif meliputi:
- Koding tematik
- Analisis naratif
- Grounded theory
- Studi kasus
2. Teknik Analisis Data Kuantitatif
Teknik Analisis Data Kuantitatif adalah Teknik untuk mengukur fenomena secara objektif dan menguji hipotesis menggunakan alat statistik. Jenis data yang digunakan bersifat numerik, seperti angka, skor, atau persentase. Data biasanya diperoleh melalui kuesioner, survei, atau data statistik sekunder. Hasil akhir dari analisis kuantitatif disajikan dalam bentuk grafik, tabel, serta uji statistik seperti regresi dan korelasi untuk menunjukkan hubungan antar variabel secara terukur.
Contoh metode analisis data kuantitatif adalah:
- Statistik deskriptif (mean, median, modus)
- Regresi linear dan regresi logistik
- Analisis varians (ANOVA)
- Cluster analysis
Contoh Penelitian Kualitatif dan Kuantitatif
1. Kualitatif: “Pengalaman Guru Menghadapi Tantangan Pembelajaran Jarak Jauh Selama Pandemi: Studi Fenomenologis”
Penelitian ini menggali pengalaman subjektif guru melalui wawancara mendalam dan mengidentifikasi tema-tema utama seperti keterbatasan teknologi, stres emosional, dan kreativitas dalam mengajar.
2. Kuantitatif: “Hubungan antara Durasi Belajar dan Nilai Akademik Mahasiswa Teknik Informatika”
Penelitian ini menggunakan kuesioner untuk mengukur durasi belajar, kemudian menganalisis data dengan regresi linier untuk melihat hubungan antara waktu belajar dan nilai ujian.
3. Kualitatif: “Strategi Bertahan Pelaku UMKM Kuliner di Masa Krisis Ekonomi: Studi Kasus di Kota Bandung”
Penelitian ini menggunakan wawancara dan observasi untuk mendeskripsikan strategi adaptasi yang dilakukan pelaku usaha, seperti promosi digital, pengurangan biaya operasional, dan inovasi produk.
Profesi dalam Analisis Data
Terdapat beberapa profesi yang berperan penting dalam analisis data.
1. Data Analyst: Menitikberatkan pada pengumpulan dan pemahaman data untuk menunjang keputusan yang tepat. Data analyst biasanya banyak menggunakan berbagai alat visualisai data seperti Power BI, Tableau atau Google Data Studio. Mereka umumnya melakukan pembersihan, transformasi, membuat model, dan menganalisis data.
2. Business Analyst: Business Analyst umumnya lebih berfokus pada aspek operasional dalam kegiatan bisnis. Tugas Business Analyst identic dengan menghubungkan data dengan strategi dan proses bisnis perusahaan.
3. Data Scientist: Menggunakan teknik statistik dan machine learning untuk prediksi dan model kompleks Seorang Data Scientist biasanya harus mengekstrak nilai dari data menggunakan berbagai metode analisis seperti Analitik deskriptif melalui Eksplorasi Data (Exploratory Data Analysis / EDA) dan Analitik Prediktif diterapkan untuk mengidentifikasi pola dan mendeteksi anomali dengan memanfaatkan teknik pemodelan serta algoritma machine learning.
4. Data Engineer: Bertanggung jawab dalam merancang dan membangun infrastruktur data yang andal guna menjamin ketersediaan data berkualitas tinggi bagi proses analisis dan pengambilan Keputusan. Seorang Data Engineer harus menyiapakan data baik di platform on-premises maupun di cloud.
5. Database Administrator: Mengelola dan mengamankan database tempat data disimpan. Database Administrator umumnya bertanggung jawab untuk memantau kinerja dan memastikan kesehatan database beserta perangkat keras yang mendukungnya.
Proses dalam Analisis Data
Secara garis besar, proses analisis data terdiri dari beberapa tahap penting yang sering disingkat dengan istilah:
1. Data Preparation
Data Preparation merupakan langkah penting dalam analisis data sebelum pembuatan laporan. Proses ini mencakup profiling (memahami struktur data), pembersihan (memperbaiki data yang salah), dan transformasi (mengubah format data).
Tujuannya adalah mengubah data mentah menjadi informasi yang akurat dan mudah dipahami, dengan memastikan koneksi data yang tepat, performa model yang optimal, serta menjaga privasi dan keamanan data. Meskipun memakan waktu, tahap ini penting untuk menghindari laporan keliru dan kesalahan dalam pengambilan keputusan bisnis.
2. Data Modelling
Setelah data siap, langkah berikutnya adalah melakukan pemodelan data, yaitu menghubungkan tabel melalui relasi dan menambahkan metrik atau perhitungan khusus. Pemodelan yang tepat akan meningkatkan akurasi, efisiensi dalam penyusunan laporan, serta mempermudah proses pemeliharaan di masa depan. Sebaliknya, model yang buruk bisa menurunkan performa dan akurasi analisis.
3. Data Visualization
Visualisasi data menghidupkan informasi lewat grafik, tabel, dan dashboard interaktif agar mudah dipahami dan digunakan untuk menyelesaikan masalah bisnis.
4. Data Analysis
Tahap analisis adalah proses memahami dan menginterpretasikan data visual. Power BI memfasilitasi analisis ini dengan fitur untuk:
- Menemukan pola dan tren.
- Memprediksi hasil.
- Mengkomunikasikan wawasan ke pemangku kepentingan.
Dengan dukungan analitik lanjutan serta integrasi Azure Machine Learning dan layanan kognitif, pengambilan keputusan menjadi lebih akurat. Kini, analisis data tidak lagi terbatas pada ilmuwan data—siapapun dapat melakukannya langsung dari berbagai tools analytics.
Manajemen Aset Data (Manage)
Sebagai analis data, anda bertanggung jawab mengelola aset analisis data seperti laporan, dashboard, workspace, dan dataset, serta mengatur akses dan distribusi konten. Manajemen yang baik mendorong kolaborasi, mengurangi duplikasi data, dan menjaga keamanan.
Kesimpulan
Analisis data adalah elemen krusial dalam mengelola informasi secara efektif di berbagai bidang, mulai dari bisnis hingga riset akademis. Dengan memahami pengertian analisis data, menguasai metode analisis data baik kualitatif maupun kuantitatif, serta mengaplikasikan tujuan analisis dengan tepat, organisasi dapat meningkatkan kualitas keputusan dan kinerja secara signifikan.
Profesional seperti Business Analyst, Data Analyst, Data Scientist, Data Engineer, dan Database Administrator memegang peran penting dalam proses ini, yang melibatkan serangkaian aktivitas mulai dari prepare, model, visualisasi, analisis, hingga manage data.
Pemanfaatan teknologi dan teknik analitik lanjutan juga membuka peluang baru untuk mendapatkan wawasan mendalam yang dapat mendukung inovasi dan pertumbuhan berkelanjutan.
Referensi
Boularouk, Saïd. (2025). The Data Analyst’s Handbook. 10.13140/RG.2.2.17070.22089.
Harvard Business School Online. (2021, November 18). What is diagnostic analytics? 4 examples. Harvard Business School. Retrieved July 31, 2025, from https://online.hbs.edu/blog/post/diagnostic-analytics
Penulis : Meilina Eka Ayuningtyas | Editor : Abdullah Adnan | Foto : Meilina Eka Ayuningtyas