Data Analytics adalah salah satu bidang yang paling dibutuhkan di berbagai industri saat ini. Maka dari itu, talenta dengan keterampilan Data Analytics pun sangat dicari.
Salah satu bidang keahlian di Data Analytics adalah analisis deskriptif, yang krusial untuk menggambarkan, menampilkan, dan meringkas sekumpulan data agar bisa dicerna oleh pembaca.
Untuk memahami definisi, manfaat, dan cara kerja analisis deskriptif, simak artikel berikut!
Definisi Analisis Deskriptif
Sebelum kita membahas analisis deskriptif, mari kita ulas jenis-jenis atau tahapan dari analisis data, yaitu:
- Analisis Deskriptif
- Analisis Diagnostik
- Analisis Prediktif
- Analisis Preskriptif
Di sini terlihat bahwa analisis deskriptif adalah jenis analisis pertama pada tahapan analisis data.
Analisis deskriptif adalah tipe analisis data yang membantu mendeskripsikan, menunjukkan, atau merangkum poin-poin data yang ada menjadi bentuk yang bisa memenuhi kebutuhan analisis lanjutan. Tipe analisis ini adalah salah satu tahap paling penting dalam analisis data statistik karena tipe ini dapat menjelaskan dan memaparkan perubahan tren atau menunjukkan tren dalam data dari waktu ke waktu.
Menurut suatu artikel di situs Harvard Business School, analisis deskriptif dilakukan untuk menjawab pertanyaan “Apa yang terjadi?” dan merupakan salah satu bentuk data analisis yang paling dasar untuk mengambil kesimpulan berdasarkan data yang ada. Ini berarti analisis deskriptif biasanya tidak cukup untuk membuat kesimpulan yang berguna untuk pengambilan keputusan, tapi hanya “batu loncatan” untuk analisis lanjutan.
Analisis deskriptif termasuk salah satu data analisis yang sudah umum dilakukan perusahaan/organisasi. Aplikasi data analisis dasar seperti Microsoft Excel, Google Charts, atau Tableau membantu Anda membagi data, mengidentifikasi tren dan hubungan antar variabel, dan menampilkan data secara visual agar lebih mudah dipahami pembacanya.
Kegunaan Analisis Deskriptif
Seperti yang sudah dibahas sebelumnya, analisis deskriptif sangat berguna untuk menyampaikan informasi seputar perubahan dalam jangka waktu tertentu dan pemanfaatan tren untuk basis analisis lebih dalam sebagai pendukung pengambilan keputusan.
Meski tidak bisa digunakan langsung untuk pengambilan keputusan, analisis deskriptif tetap memegang peran penting dalam pengolahan data. Hal ini karena analisis deskriptif membantu menyaring data yang tidak relevan. Biasanya, teknik statisttik yang digunakan dalam analisis deskriptif fokus pada pola yang ada pada data, sehingga Anda bisa mengidentifikasi data yang kurang sesuai dengan lebih mudah.
Selain itu, keuntungan analisis deskriptif adalah:
- Menyajikan data yang rumit dalam format yang mudah dipahami
- Penggunaanya tidak membutuhkan banyak biaya, hanya keterampilan matematika dasar
- Analisis lebih cepat dilakukan, terutama dengan tools seperti Python atau Microsoft Excel.
- Tidak memerlukan data tambahan karena dapat mengandalkan data yang sudah dimiliki perusahaan
Langkah-Langkah Analisis Deskriptif
Ada empat langkah dalam proses analisis deskriptif, yaitu:
1. Identifikasi Metrik
Tentukan batasan-batasan yang ingin Anda analisis. Ini termasuk periode waktu dan aspek yang ingin dianalisis, misal keuntungan perusahaan atau peningkatan followers media sosial.
2. Identifikasi Data yang Dibutuhkan
Setelah mengetahui metrik yang ingin diukur, tentukan data yang berhubungan dengan metrik tersebut. Ini adalah tahap analisis deskriptif yang paling sulit, karena Anda perlu mendapatkan sebanyak mungkin data relevan.
Salah satu metode yang bisa diterapkan untuk mendapatkan data yang dibutuhkan adalah Enterprise Resource Planning (ERP), di mana tiap data disimpan dalam database khusus dan bisa diakses oleh siapapun yang membutuhkannya. Dengan ERP, Anda tidak perlu menyortir data dan bisa langsung mengambilnya dari database.
3. Ekstraksi Data
Data yang Anda dapatkan tidak selalu memiliki format dokumen yang sama, bahkan bisa dalam bentuk format cetak, bukan digital. Selain itu, kemungkinan besar akan ada inkonsistensi pada data yang Anda dapatkan. Maka dari itu, Anda perlu melakukan ekstraksi data. Meski membutuhkan waktu yang lama, tahap ini sangat penting untuk mempermudah langkah analisis selanjutnya.
Pada analisis tingkat lanjut, ekstraksi data akan diikuti dengan permodelan data. Tujuannya adalah untuk membuat kerangka kerja yang mempermudah persiapan dan pengaturan informasi perusahaan. Biasanya, langkah ini dilakukan untuk data kompleks saja.
4. Analisis Data
Tahap terakhir dari analisis deskriptif adalah analisis data yang sudah disiapkan dan diekstraksi. Untuk melakukannya, Anda dapat memanfaatkan beberapa tools yang ada, misal tools kompleks seperti business intelligence atau tools yang lebih sederhana seperti spreadsheet di Microsoft Excel. Pemilihan tools yang digunakan sebaiknya disesuaikan dengan kebutuhan dan kemampuan perusahaan.
Keuntungan Analisis Deskriptif
Seperti yang sudah dijelaskan sebelumnya, analisis deskriptif adalah langkah analisis pertama dalam proses analisis data. Analisis deskriptif adalah analisis bisnis yang paling mendasar dan tidak membutuhkan metode ataupun pengetahuan yang rumit, sehingga mudah dilakukan.
Namun, keuntungan penggunaan analisis deskriptif sangatlah besar. Analisis deskriptif dapat membantu Anda dalam keseluruhan proses analisis data, bahkan proses analisis data lanjutan. Analisis deskriptif mampu menjawab pertanyaan-pertanyaan kompleks seputar performa bisnis perusahaan/organisasi Anda. Insight ini tentunya sangat penting, terutama ketika Anda harus melaporkan perkembangan perusahaan kepada para pemangku kepentingan atau investor bisnis secara rutin.
Jenis-Jenis Metode Analisis Deskriptif
Berdasarkan Pestle Analysis, ada empat jenis metode analisis deskriptif yang dapat digunakan
1. Pengukuran frekuensi
Bertujuan untuk mengetahui frekuensi/seberapa sering suatu peristiwa terjadi, dalam hitungan atau persentase.
2. Pengukuran tendensi sentral
Bertujuan untuk mengetahui nilai tengah atau nilai pusat dari sekelompok data, misal mean (rata-rata), median (nilai tengah), dan mode (nilai yang paling sering muncul).
3. Pengukuran dispersi
Bertujuan untuk mengukur seberapa jauh data tersebar dari nilai tengah/rata-rata, untuk membantu menentukan range atau variasi data yang dimiliki.
4. Pengukuran posisi
Bertujuan untuk mengidentifikasi posisi atau letak satu peristiwa dan hubungannya dengan yang lain.
Contoh Penerapan Analisis Deskriptif
Setelah memahami definisi, kegunaan, dan proses analisis deskriptif, mari simak contoh penggunaan analisis deskriptif agar Anda memiliki gambaran lebih luas akan manfaat analisis deskriptif.
Membuat laporan engagement media sosial
Media sosial telah menjadi salah satu channel paling penting dalam proses promosi dan penjualan produk/layanan. Maka dari itu, perusahaan/organisasi perlu mengukur performa media-media sosial yang dimilikinya untuk menentukan strategi digital marketing yang paling efektif. Melalui analisis deskriptif, Anda dapat menentukan metrik-metrik penting dalam media sosial dan melihat perkembangannya selama periode waktu tertentu untuk menentukan efektivitas campaign digital marketing yang dijalankan.
Menganalisis tren permintaan
Analisis deskriptif dapat digunakan untuk melihat perkembangan tren preferensi atau perilaku pelanggan, sekaligus mengambil kesimpulan atau asumsi terhadap produk/layanan tertentu. Dengan mengumpulkan data selama satu periode waktu yang telah ditentukan, perusahaan dapat melihat pola preferensi pelanggan terhadap produk/layanan yang disediakan.
Mengecek perkembangan bounce rate situs resmi perusahaan
Bounce rate adalah persentase pengunjung situs yang hanya membaca satu laman dibagi oleh angka pengunjung total situs. Dengan melihat bounce rate situs perusahaan Anda, Anda dapat melihat seberapa menariknya situs resmi perusahaan Anda. Makin tinggi bounce rate-nya, makin tidak menarik situs Anda. Kesimpulan ini tentunya bisa dianalisis menggunakan analisis deskriptif.
Lakukan Analisis Deskriptif yang Efektif dengan Kelas Data Analytics SBM ITB!
Mempelajari keterampilan analisis data, terutama dengan kemampuan analisis deskriptif yang mumpuni, bukanlah hal yang mudah dilakukan sendiri. Maka dari itu, Kuncie bekerja sama dengan SBM ITB untuk membuka Kelas Data Analytics!
Kelas Data Analytics dari SBM ITB x Kuncie adalah serangkaian kelas live di bidang data analytics yang berjalan selama 8 minggu. Selama waktu tersebut, Anda akan mendapatkan materi lengkap seputar data analytics dan tahap-tahapnya, termasuk analisis deksriptif. Jangan khawatir, Anda akan mempelajarinya melalui studi kasus nyata bersama ahli dan praktisi bidang data analytics.
Yuk dalami pengetahuan Anda seputar analisis deskriptif melalui kelas Data Analytics SBM ITB x Kuncie!
Referensi:
https://online.hbs.edu/blog/post/descriptive-analytics https://revou.co/kosakata/analisis-deskriptif https://algorit.ma/blog/tahapan-analisis-deskriptif-2022/
Komentar