6 Rumus Analisa Data pada Laporan yang Penting Diketahui Seorang Data Analyst

Rumus Analisa Data pada Laporan yang Penting Diketahui Seorang Data Analyst | Rumus analisa data pada laporan sering kali digunakan para Data Analyst untuk mengelola data penting. Penggunaan berbagai rumus dan teknik statistik yang sesuai, sangat berpengaruh untuk menafsirkan data yang akurat dalam pembuatan laporan. Laporan tersebut nantinya penting dalam pengambilan keputusan.

Dikutip dari laman pendidikan.co.id, analisa data adalah suatu proses atau upaya mengolah data menjadi informasi baru. Proses ini diperlukan agar karakteristik data menjadi lebih mudah dimengerti dan berguna sebagai solusi bagi suatu permasalahan, khususnya yang berkaitan dengan penelitian.

Mengutip salah seorang pakar metode penelitian, Lexy J. Moleong, teknik analisa data adalah kegiatan analisa pada suatu penelitian yang dikerjakan dengan memeriksa seluruh data dari instumen penelitian, seperti catatan, dokumen, hasil tes, rekaman, dan lain-lain. Kegiatan ini dilakukan agar data lebih mudah dipahami, sehingga diperoleh suatu kesimpulan.

6 Rumus Analisa Data pada Laporan

1. Rata-rata dan Median

Mean dan median adalah dua ukuran tendensi sentral yang mendasar. Rata-rata mewakili rata-rata aritmatika suatu kumpulan data, sedangkan median mewakili nilai tengah ketika data diurutkan. Rumus ini memberikan wawasan tentang nilai umum kumpulan data dan membantu mengidentifikasi outlier yang mungkin mengganggu hasil.

2. Standar Deviasi

Standar deviasi adalah ukuran sebaran atau variabilitas suatu kumpulan data. Ini mengukur seberapa besar penyimpangan titik data individual dari mean. Deviasi standar yang tinggi menunjukkan penyebaran yang lebih luas, yang menunjukkan lebih banyak volatilitas atau variabilitas dalam data.

3. Korelasi

Korelasi mengukur kekuatan dan arah hubungan antara dua variabel. Ini menyatakan sejauh mana perubahan dalam satu variabel dikaitkan dengan perubahan dalam variabel lain. Koefisien korelasi berkisar antara -1 hingga 1, dimana 1 menunjukkan korelasi positif yang kuat, -1 menunjukkan korelasi negatif yang kuat, dan 0 menunjukkan tidak ada korelasi.

4. Analisa Regresi

Analisa regresi mengeksplorasi hubungan antara variabel dependen dan independen. Hal ini memungkinkan kita untuk memprediksi nilai variabel terikat berdasarkan nilai satu atau lebih variabel bebas. Rumus ini membantu analis mengidentifikasi tren, pola, dan memprediksi hasil di masa depan.

5. Pengujian Hipotesis

Pengujian hipotesis membantu menentukan signifikansi suatu hubungan atau perbedaan antara dua kelompok. Dengan menerapkan uji statistik seperti uji-t atau uji chi-kuadrat, analis dapat menilai kemungkinan memperoleh hasil observasi secara kebetulan. Proses ini sangat penting dalam menarik kesimpulan yang valid dari data.

6. Analisa Rangkaian Waktu

Analisa deret waktu berfokus pada mempelajari dan memperkirakan titik data yang dikumpulkan dari waktu ke waktu. Dengan menggunakan rumus seperti rata-rata pergerakan, pemulusan eksponensial, atau rata-rata pergerakan terintegrasi autoregresif, data analyst dapat mengungkap pola, mengidentifikasi pangsa, dan memprediksi nilai masa depan.

Laporan Analisa Data

Seiring dengan terus berkembangnya industri yang berpusat pada data, pemahaman dan penerapan rumus-rumus ini akan meningkatkan akurasi dan efektivitas laporan analitis. Dengan menggabungkannya ke dalam alur kerja analisa data, kami dapat memanfaatkan kekuatan pengambilan keputusan berbasis data untuk tetap menjadi yang terdepan di dunia yang kaya akan data ini.

Laporan analisa data berfungsi sebagai komponen penting dari intelijen bisnis. Ini bukan hanya kumpulan angka; sebaliknya, ini adalah dokumen strategis yang memberikan bukti, memberikan masukan bagi pengambilan keputusan, dan membentuk tindakan di masa depan. Baik Anda mengevaluasi kampanye pemasaran, kinerja keuangan, atau perilaku pelanggan, laporan analisa data yang disusun dengan baik adalah kompas Anda di lautan data yang luas.

Jenis Teknik Analisa Data

Bergantung pada jenis datanya, ada dua jenis teknik analisa data dalam penelitian. Dua jenis teknik analisa data adalah teknik analisa data kualitatif dan kuantitatif. Sudah tidak terlalu asing dengan dua istilah tersebut, karena memang sudah menjadi tren sejak dahulu.

Teknik Analisa Data Kualitatif

Data kualitatif adalah data yang tidak dapat diangkakan atau bersifat non numerik. Teknik analisa data kualitatif pada umumnya merupakan bahasan konseptual suatu permasalahan. Beberapa teknik analisa data kualitatif antara lain:

1. Analisa Konten

Teknik analisa konten diperlukan ketika kita harus memahami keseluruhan tema pada data kualitatif yang kita miliki. Dalam metode penelitian ini, kita dapat menerapkan kode warna untuk tema atau ide tertentu. Penguraian data tekstual seperti ini membantu kita menemukan rangkaian data yang paling umum.

2. Analisa Naratif

Teknik analisa naratif fokus pada bagaimana suatu ide atau cerita dikomunikasikan kepada seluruh bagian terkait. Metode penelitian ini biasanya digunakan untuk membuat interpretasi tentang penilaian pelanggan, proses operasional, perasaan karyawan terhadap pekerjaannya, dan lain-lain.

Teknik analisa data kualitatif naratif dapat membantu kita memahami dan mengembangkan kultur atau budaya suatu organisasi seperti perusahaan. Metode penelitian kualitatif naratif juga membantu kita dalam membuat rencana strategi pemasaran.

3. Analisa Wacana

Selain teknik analisa naratif, teknik analisa wacana juga digunakan untuk menganalisa interaksi orang. Perbedaan keduanya terletak pada fokus. Metode penelitian kualitatif analisa wacana lebih fokus pada konteks sosial dimana komunikasi antara responden dan peneliti terjadi.

Teknik Analisa Data Kuantitatif

Data kuantitatif adalah data numerik yang dapat dihitung secara akurat. Salah satu contoh data numerik dalam metode penelitian kuantitatif yaitu hasil survey responden. Teknik analisa data kuantitatif pada umumnya menggunakan model matematika, model statistik, dan lain-lain. Beberapa teknik analisa data kualitatif yaitu:

1. Analisa Deskriptif

Teknik analisa data kuantitatif deskriptif dilakukan ketika kita melihat performa data di masa lalu untuk memperoleh suatu kesimpulan. Teknik analisa data kuantitatif ini digunakan ketika kita berhadapan dengan data dalam volume yang sangat besar seperti data sensus penduduk.

2. Analisa Inferensial

Teknik analisa data kuantitatif inferensial menggunakan rumus statistik. Hasil yang diperoleh dari perhitungan tersebut  digunakan sebagai dasar untuk membuat kesimpulan yang berlaku secara umum (generalisasi).

Cara Mengolah Data

Cara pengolahan data terdiri dari beberapa tahapan. Tahapan-tahapan yang harus dilalui dalam mengolah data kurang lebih ada 3 yaitu:

1. Pengumpulan Data

Pada tahapan ini, kita mengumpulkan data-data yang dibutuhkan.

2. Penyuntingan (Editing)

Yang dimaksud dengan editing dalam analisa data adalah kegiatan memeriksa kelengkapan dan kejelasan pengisian instrumen pengumpulan data, seperti daftar pertanyaan yang telah dikembalikan oleh responden.

3. Pengodean (Coding)

Coding dalam penelitian yaitu proses identifikasi dan klasifikasi dengan memberikan simbol berupa angka pada tiap jawaban responden berdasarkan variabel yang diteliti.

4. Tabulasi

Pada tahapan ini kita melakukan data entri, menyusun, dan menghitung data yang telah dikodekan ke dalam tabel.

Baca juga: Belajar Data Analytics: Pengertian dan Fungsi Tableau

8 Tips Menyusun Laporan Analisa Data yang Efektif

Setelah mengetahui tahapan dalam mengolah data, yang tidak kalah penting adalah untuk menyusun laporan analisa data supaya efektif. Berikut 9 tips menyusun laporan analisa data yang efektif:

1. Tentukan Tujuan Anda: Perjelas tujuan Anda. Apakah Anda menganalisa kinerja penjualan, kepuasan pelanggan, atau lalu lintas situs web? Mengetahui tujuan Anda memandu seluruh proses Anda.
2. Kumpulkan Data yang Relevan: Kumpulkan data dari sumber yang dapat dipercaya. Baik itu database CRM, Google Analytics, atau respons survei, pastikan semuanya selaras dengan sasaran Anda.
3. Mengatur dan Membersihkan Data: Kebersihan data itu penting. Sortir, filter, dan hilangkan ketidakkonsistenan. Data yang bersih memastikan wawasan yang akurat.
4. Visualisasikan Data: Bagan dan grafik adalah sekutu Anda. Mereka membuat tren terlihat. Grafik garis yang menunjukkan fluktuasi pendapatan bulanan atau diagram batang yang membandingkan penjualan produk demi menambah kejelasan.
5. Statistik Deskriptif: Ringkas data Anda. Hitung mean, median, dan deviasi standar. Langkah-langkah ini memberikan konteks.
6. Menafsirkan Hasil: Jangan berhenti pada angka. Jelaskan apa maksudnya. Kontekstualisasikan temuan. Mengapa penjualan melonjak di Q2? Faktor eksternal apa yang mempengaruhi perilaku pelanggan?
7. Rekomendasi: Berdasarkan analisa Anda, usulkan langkah-langkah yang dapat ditindaklanjuti. Misal, haruskah tim pemasaran fokus pada iklan media sosial? Apakah sudah waktunya untuk mengoptimalkan proses pembelian?
8. Buat Narasi yang Menarik: Ubah hasil analisa Anda menjadi cerita yang menarik. Gunakan bahasa, visual, dan anekdot yang jelas. Ingat, audiens Anda tidak semua orang pasti memahami secara seluk beluk sebuah laporan analisa data.

3 Contoh Laporan Analisa Data

1. Laporan Kinerja Penjualan

•     Analisa data penjualan berdasarkan wilayah, kategori produk, dan periode waktu.
•     Identifikasi produk yang berkinerja terbaik dan segmen yang berkinerja buruk.
•     Menentukan peluang pertumbuhan dan merekomendasikan strategi.

2. Laporan Kepuasan Pelanggan

•     Evaluasi data survei: Net Promoter Score (NPS), umpan balik pelanggan, dan poin kesulitan.
•     Identifikasi area yang perlu ditingkatkan.
•     Mengusulkan inisiatif untuk meningkatkan kepuasan dan loyalitas.

3. Laporan Analisa Keuangan

•     Meneliti laporan keuangan: neraca, laporan laba rugi, dan arus kas.
•     Menilai profitabilitas, likuiditas, dan solvabilitas.
•     Membuat keputusan investasi yang tepat.

Kesimpulan

Rumus analisa data memainkan peran sentral dalam mengekstraksi wawasan penting dan memandu proses pengambilan keputusan. Dengan memanfaatkan kombinasi mean, median, standar deviasi, korelasi, analisa regresi, pengujian hipotesis, dan analisa deret waktu, data analyst dapat mengungkap pola kompleks, membangun hubungan, dan memprediksi tren di masa depan.

Kerap kali, penguasaan Microsoft Excel menjadi skill yang paling minimal yang harus dikuasai dalam dunia kerja, salah satunya data analyst. Selain membantu untuk proses pengolahan data, Excel juga ramah untuk pemula, karena formula dan functionnya terbilang cukup mudah untuk digunakan bahkan oleh pemula sekalipun.

Dengan memiliki pengetahuan dan skill lebih mengenai rumus Excel, maka Anda memiliki nilai plus dalam hal beradaptasi dan mengkomunikasikan berbagai hal saat bekerja sebagai data analyst.

Ingat, seorang data analyst bukan hanya menghitung angka, tetapi juga membaca serta menganalisis data yang ada untuk mengambil keputusan di berbagai bidang.

Workshop Online – Langkah Praktis Analisa Data dengan Pivot Table Ms. Excel

Demikian informasi penting Rumus Analisa Data pada Laporan yang Penting Diketahui Seorang Data Analyst. Segera ikuti Workshop Online Langkah Praktis Analisa Data dengan Pivot Table Ms. Excel bersama Pilar Teknotama. Workshop akan berlangsung pada 28 Maret 2024 melalui Zoom Meeting. Untuk informasi pendaftaran akan segera kami infokan, jika ada pertanyaan silahkan hubungi kami di nomor whatsapp kami.