SPC2.1 [AD] Analisis Data

Pengertian Analisis Data: Konsep Dasar

Definisi Analisis Data:

Analisis data adalah proses menginspeksi, membersihkan, mentransformasi, dan memodelkan data untuk mendapatkan informasi yang berharga, mendeteksi pola, dan membuat keputusan yang berbasis fakta. Tujuan utama dari analisis data adalah mengungkap wawasan yang terkandung dalam data, sehingga dapat digunakan untuk memahami konteks, membuat prediksi, dan mengambil tindakan yang lebih baik.

Berikut adalah pandangan umum mengenai analisis data menurut beberapa ahli:

John W. Tukey:

Tukey menggambarkan analisis data sebagai "suatu proses transforamasi data mentah menjadi bentuk yang bermanfaat untuk pengambilan keputusan."

William S. Cleveland:

Cleveland mengemukakan bahwa "analisis data adalah suatu cara untuk memahami variasi, memahami hubungan antar variabel, dan untuk menemukan struktur dalam data."

Hadley Wickham:

Wickham, seorang ahli dalam komputasi statistik, menyatakan bahwa analisis data melibatkan "eksplorasi data, grafik, dan model statistik."

Pentingnya Analisis Data dalam Informatika:

• Aspek Keputusan: Membantu dalam pengambilan keputusan berdasarkan informasi yang ditemukan.
• Optimasi Proses: Memaksimalkan efisiensi operasional melalui wawasan data.
• Daya Saing: Organisasi yang mampu menganalisis data memiliki keunggulan kompetitif.

Pengumpulan Data: Metode dan Teknik

Dalam dunia yang semakin terhubung ini, data menjadi pendorong utama pengambilan keputusan yang cerdas. Namun, data tersebut tidak muncul dengan sendirinya; dibutuhkan proses pengumpulan data yang cermat untuk memastikan bahwa informasi yang diperoleh dapat diandalkan dan bermanfaat. Pengumpulan Data: Proses pengumpulan data melibatkan pengambilan informasi dari berbagai sumber, baik itu data terstruktur (seperti database) maupun data tak terstruktur (seperti teks atau gambar). pengumpulan data dapat dibagi menjadi 2.

Pengumpulan Data Manual:

1. Survei dan Wawancara:
   Mendapatkan data langsung dari responden.
   Contoh: Survei kepuasan pelanggan.
   
   
2. Observasi Langsung:
   Pengamatan langsung terhadap kejadian atau perilaku.
   Contoh: Pengamatan trafik di suatu tempat.
   
   
3. Pengisian Formulir:
   Mengumpulkan data melalui formulir atau kuesioner.
   Contoh: Formulir pendaftaran.

Pengumpulan Data Otomatis:

1. Sensor dan Perangkat IoT:
   Pengumpulan data real-time melalui sensor dan perangkat Internet of Things.
   Contoh: Sensor suhu di rumah pintar.
   
   
   
2. Web Scraping:
   Mendapatkan data dari situs web.
   Contoh: Mengumpulkan harga produk dari situs e-commerce.
   
   
   
   
   
   
   
   
3. Log File dan Monitoring Sistem:
   Merekam aktivitas sistem untuk analisis.
   Contoh: Log aktivitas pengguna di aplikasi.
   

Metode Pengolahan Data

Metode pengolahan data adalah serangkaian langkah dan teknik yang digunakan untuk mengubah data mentah menjadi bentuk yang lebih bermakna dan dapat memberikan wawasan yang bernilai. Proses ini melibatkan manipulasi, analisis, dan representasi data dengan tujuan membuat informasi yang lebih mudah dimengerti dan digunakan. Metode pengolahan data tidak hanya mencakup aspek teknis, tetapi juga melibatkan pertimbangan etika, keamanan, dan privasi data. Keseluruhan proses ini dirancang untuk memberikan nilai tambah kepada organisasi atau individu melalui pemahaman yang lebih baik tentang lingkungan atau situasi yang dihadapi.

Metode pengolahan data mencakup langkah-langkah berikut:

1. Pembersihan Data:
   Identifikasi dan penanganan data anomali.
   Contoh: Mengatasi nilai yang hilang dalam database, Ganda, Salah input.
   
   
2. Transformasi Data:
   Konversi format data untuk keperluan analisis.
   Contoh: Mengubah format tanggal menjadi format yang standar.
   
   
3. Pemodelan Data:
   Menggunakan model statistik dan algoritma machine learning.
   Contoh: Prediksi penjualan berdasarkan data historis.

Presentasi Hasil Analisis

Analisis Statistik: Penggunaan metode statistik untuk mengekstrak wawasan dari data. Ini dapat melibatkan penghitungan statistik deskriptif, identifikasi korelasi, atau penerapan teknik statistik lanjutan seperti regresi atau pengujian hipotesis.

Data Mining: Proses penemuan pola atau pengetahuan yang berguna dari data dengan menggunakan metode matematika atau teknik kecerdasan buatan.

Visualisasi Data: Representasi visual dari data membantu pemahaman yang lebih baik. Grafik, diagram, dan peta panas adalah contoh visualisasi yang sering digunakan untuk menyajikan hasil analisis.

• Penggunaan Visualisasi Data:

Grafik Berbagai Jenis:

Menyajikan data dengan grafik batang, garis, dan lingkaran.

Diagram dan Plot:

Menggunakan scatterplot dan box plot untuk menyoroti tren dan pola.

Visualisasi Geospasial:

Membuat peta panas (heatmap) untuk visualisasi data spasial.

• Interpretasi Hasil:

Kesimpulan Utama:

Menyajikan temuan utama dari analisis data.

Rekomendasi:

Memberikan saran atau tindakan berdasarkan hasil analisis.

Studi Kasus dan Latihan Praktis

Analisis Data Kasus Nyata:

Menganalisis dataset nyata untuk menunjukkan penerapan konsep-konsep yang telah dipelajari.

Tugas: 

1. Dari pandangan John W. Tukey, mengapa ia menyebut analisis data sebagai "suatu proses transformasi data mentah"? Bagaimana proses transformasi tersebut dapat bermanfaat dalam pengambilan keputusan? 2. Menurut William S. Cleveland, apa fungsi utama analisis data?

3. Hadley Wickham menyatakan bahwa analisis data melibatkan eksplorasi data, grafik, dan model statistik. Mengapa eksplorasi data dianggap sebagai elemen kunci dalam analisis data?

4. Mengapa pengumpulan data otomatis melalui sensor dan perangkat IoT dianggap lebih efisien dalam mendapatkan data real-time dibandingkan dengan pengumpulan data manual?

5.Apa yang membedakan web scraping dari metode pengumpulan data lainnya, seperti survei atau observasi langsung?