Apa Itu Analisis Data (data Analysis) ? Pengertian, Jenis & Contohnya

Analisis Data adalah proses pengumpulan, pengorganisasian, interpretasi, dan pengkomunikasian informasi atau data yang dikumpulkan untuk meningkatkan pemahaman dari masalah yang ada dan membantu pengambilan keputusan. Analisis data merupakan bagian penting dari proses penelitian dan membuat keputusan. Analisis data melibatkan pengumpulan informasi tentang fakta dan digunakan untuk menentukan arah tindakan yang tepat. Analisis data dapat dilakukan dengan berbagai cara, termasuk menggunakan statistik,akuntansi, matematika, atau teknik ringkas. Metode analisis data kadang-kadang berumuskan masalah untuk membuat keputusan yang lebih efisien. Metode tersebut membutuhkan pemahaman yang kuat dari informasi, data, dan keterkaitannya dengan masalah yang ada.

• Analisis Deskriptif: Analisis ini bertujuan untuk mengumpulkan atau membuat deskripsi tentang data seperti menghitung jumlah, rata-rata, standar deviasi, menghitung jumlah maksimal atau minimal, dan lain sebagainya.
• Analisis Prediksi: Analisis ini bertujuan untuk memprediksi kejadian atau perilaku masa depan berdasarkan data yang tersedia.
• Analisis Clustering: Analisis ini bertujuan untuk membagikan data menjadi berbagai kelompok yang berbeda berdasarkan karakteristik dan kesamaan yang terkait.
• Analisis Asosiatif: Analisis ini bertujuan untuk menemukan hubungan atau korelasi antara variabel dalam data.
• Analisis Regresi: Analisis ini berguna untuk mencari tahu hubungan antara variabel dependen dan independen.
• Analisis Eksplorasi Data: Analisis ini bertujuan untuk mencari tahu pola dan cara berpikir dalam data.
• Analisis Sentimen: Analisis ini bertujuan untuk mengevaluasi sentimen positif atau negatif dari suatu data berdasarkan kata-kata yang digunakan dalam dataset.
• Analisis Keputusan: Analisis ini bertujuan untuk membantu menemukan keputusan yang tepat berdasarkan data yang tersedia.

• Pengelompokkan dan penghitungan data: mengkategorikan data berdasarkan kelompok tertentu dan menghitung banyaknya data yang masuk ke dalam setiap kelompok tersebut.
• Analisis deskriptif: mendeskripsikan data dan merangkumnya dalam tabel atau grafik sehingga lebih mudah untuk dilihat atau dipahami.
• Analisis korelasi: mengidentifikasi hubungan dari antara kedua set data yaitu satu yang tergantung dengan yang lainnya.
• Analisis regresi: mengidentifikasi hubungan antara satu variabel yang diprediksi dengan satu atau lebih variabel prediktor.
• Analisis klasifikasi: mengklasifikasikan data berdasarkan karakteristik tertentu.
• Analisis kluster: mengelompokkan data berdasarkan hubungan antara data yang berbeda.
• Analisis asosiatif: mengidentifikasi hubungan antar item-item yang sering digunakan bersama.