Bisanugas

Pahami Ini: Perbedaan Olah Data dan Analisis Data

Daftar Isi

Hallo, kawan bisanugas semua! Kali ini kita akan membicarakan hal yang sering jadi pertanyaan. Apa sih perbedaan olah data dan analisis data? Mungkin di kepala kita, kedua istilah ini seakan-akan mirip. Eits, tapi ternyata beda, loh. Yuk, kita cari tahu lebih lanjut.

Perbedaan Olah Data dan Analisis Data Secara Umum

Olah Data

Bisa dibilang, olah data atau data processing merupakan langkah awal dalam meramu sebuah data menjadi sesuatu yang bermakna. Olah data termasuk pembersihan (misalnya penghapusan duplikat), pengubahan format, dan pengelolaan data sesuai kebutuhan. Bisa diibaratkan Semacam koki rumahan yang baru saja belanja ke pasar, lalu mulai menyiapkan bahan-bahan masakan.- misalnya memotong daging, mengupas bawang, dan lain sebagainya.

Mari kita lihat contoh yang sederhana. Misalnya seorang dosen melakukan survei kepuasan mahasiswa terhadap kualitas pembelajaran. Hasilnya ia dapatkan lembar-lembar kuesioner dengan jawaban beragam, mulai dari skor 1 hingga 5. Nah, saat ini dosen tersebut melakukan olah data, yakni mengumpulkan dan mengatur data agar bisa ditindaklanjuti.

Seperti ini Poin Penting  Dalam Olah Data:

Langkah Deskripsi
Pembersihan Menghapus data yang duplikat atau tidak relevan.
Pengubahan Format Mengubah data dari format lama ke format baru. Contoh: PDF ke Word.
Pengelolaan Mengatur data sesuai kebutuhan. Misalnya, mengurutkan data dari terkecil ke terbesar.

Analisis Data

Setelah olah data, barulah kita sampai pada tahap analisis data. Pada tahap ini, data yang sudah rapi itu diinterpretasi untuk memperoleh makna atau kesimpulan yang di analisa. Misalnya, data penjualan produk A selama tiga bulan terakhir dianalisis untuk mencari tahu tren penjualan. Atau balik lagi ke contoh kasus awal hasil masakan yang sedang dimasak di dapur tadi. Dari warna dan wangi masakan tersebut kita bisa tahu apakah masakannya enak atau tidak, kita bisa menganalisa ketika bahan-bahan tersebut sudah di olah jadi makanan.

Untuk melanjutkan contoh sebelumnya, sekarang dosen tersebut mulai menganalisis data jawaban dari mahasiswa. Ia bisa mencari rata-rata skor, mencari persentase jumlah mahasiswa yang memberikan skor 4 atau 5, dan sebagainya. Hasil analisis ini akan sangat membantu dosen tersebut untuk mengetahui kepuasan mahasiswa dan apa yang perlu diperbaiki.

Seperti ini Poin Penting  dalam Analisis Data:

Langkah Deskripsi
Interpretasi Memberikan makna pada data olahan. Misalnya, mencari rata-rata dari data.
Penarikan Kesimpulan Membuat kesimpulan berdasarkan interpretasi data. Misalnya, menetapkan bahwa produk A lebih laris dibanding produk B.

“Dari penjelasan di atas, kita bisa simpulkan bahwa olah data dan analalisis data adalah dua tahapan yang berbeda namun sama-sama penting dalam memanfaatkan data. Tanpa olah data, analisis tidak bisa dilakukan secara efektif. Dan tanpa analisis, olah data menjadi tidak memiliki makna.”

Untuk yang tertarik tentang dunia data, mengetahui perbedaan ini sangat penting. Pastikan kita tidak hanya paham dalam olah data saja, tapi juga paham dalam ‘membaca’ data atau yang disebut analisis data.

Itulah sedikit penjelasan tentang perbedaan olah data dan analisis data. Sekali lagi bisanugas.com akan memberikan contoh lagi yang lebih detail supaya lebih mudah di pahamai terkait perbedaan olah data dan analisis data.

Contoh Sederhana “Olah Data”

Pastinya penjelasan akan lebih bermakna jika diberikan contoh, kan? Ayo kita pelajari salah satu contoh sederhana tentang olah data.

Misalnya, Anda baru saja melakukan survei online ke karyawan di kantor Anda tentang kepuasan kerja. Anda mendapatkan 100 respons berupa file excel, dimana setiap respons berisi nama karyawan, divisi, jawaban skala 1-5 untuk beberapa pertanyaan, dan komentar.

Survei itu bagus, tapi data mentah seperti ini masih seperti puzzle, belum bisa memberikan gambaran apapun. Jadi, langkah pertama adalah ‘mengolah’ data ini.

1. Pembersihan Data: Anda memeriksa dan memastikan jika tidak ada jawaban ganda atau yang tidak relevan. Misalnya, ada karyawan yang mengisi survei lebih dari sekali. Anda memilih untuk hanya mempertahankan salah satu jawaban dan menghapus jawaban yang lain.

2. Pengubahan Format Data: Anda mengubah data dalam bentuk yang lebih mudah dianalisis. Misalnya, semua jawaban ‘Ya’ Anda ubah menjadi 1 dan ‘Tidak’ menjadi 0. Bisa juga Anda mengkategorikan divisi menjadi ‘Teknikal’, ‘Non-Teknikal’, dan ‘Manajemen’ untuk mempermudah analisis lebih lanjut.

3. Pengelolaan Data: Anda kemudian mengurutkan dan mengelompokkan data berdasarkan divisi atau skor kepuasan untuk mempermudah dalam menganalisis hasil.

Dengan begitu, data yang tadinya mentah dan berantakan, kini sudah rapi dan siap untuk dianalisis. Proses inilah yang kita sebut dengan olah data. Mudah kan? Jadi, jangan takut dengan data. Dengan olah data, kita bisa ‘menjinakkan’ data menjadi sesuatu yang siap untuk kita ceritakan melalui analisis data.

Contoh Sederhana “Analisis Data”

Setelah kita sudah mengolah data dari survei kepuasan kerja karyawan, sekarang saatnya kita ‘membaca’ data tersebut. Yuk, kita mulai analisis data!

1. Interpretasi Data: Dengan data yang sudah rapi, kini Anda bisa melihat gambaran awal. Misalnya, Anda bisa mulai menghitung rata-rata skor kepuasan berdasarkan divisi kerja. Anda juga bisa melihat berapa banyak karyawan yang memberikan skor di bawah 3, dan di divisi apa mereka bekerja.

2. Penarikan Kesimpulan: Dari interpretasi data sebelumnya, Anda mungkin melihat bahwa divisi teknikal memiliki rata-rata skor kepuasan terendah. Dari komentar, Anda juga bisa melihat bahwa sebagian besar masalah ada pada beban kerja yang terlalu berat. Nah, dari sini Anda bisa menarik kesimpulan bahwa beban kerja di divisi teknikal perlu ditinjau untuk meningkatkan kepuasan kerja.

Dengan begitu, data survei yang tadinya berupa angka-angka dan komentar acak kini telah ‘bercerita’ tentang masalah di lapangan dan memberikan solusi yang bisa dilakukan. Inilah fungsi dari analisis data. Melalui analisis, kita bisa memahami masalah dan mencari solusinya berdasarkan data yang ada.

Setelah ini, hasil analisis bisa dijadikan sebuah argumentasi yang kuat. Tentunya akan lebih valid karena semua rekomendasi Anda berdasarkan data, bukan asumsi.

Baca juga: NVivo adalah ? fungsi dan kegunaan

Jasa Pengolahan Data Penelitian Anda

Apakah Anda tengah melakukan penelitian dan merasa kesulitan dalam mengolah data? Tak perlu khawatir, bisanugas.com ada untuk membantu Anda. Hubungi Kami – Gratis Konsultasi

bisanugas konsultasi

Berbekal pengalaman dan keahlian yang tinggi dan sangat paham betul perbedaan olah data dan analisis data, tim kami siap membantu Anda dalam melakukan pengolahan data penelitian. Dari tahap awal data cleansing, normalisasi data, transformasi, hingga pencarian nilai statistik yang relevan dengan penelitian Anda… Kami siap!

Percayakan pengolahan data penelitian Anda pada tim profesional yang berkomitmen untuk memberikan analisis data yang akurat dan dapat dipercaya. Kami memahami pentingnya data yang baik dan tepat dalam sebuah penelitian untuk menghasilkan kesimpulan yang valid. Untuk itu, kami berusaha keras untuk memberikan hasil terbaik dalam setiap project.

Tak perlu ragu lagi, Bisanugas adalah solusi pengolahan data yang Anda butuhkan. Mari optimalkan proses penelitian Anda bersama kami. Langsung hubungi kami hari ini untuk mendapatkan layanan profesional pengolahan data penelitian.


Terima kasih sudah membaca artikel yang membahas “perbedaan olah data dan analisis data” yang di kemas sederhana oleh tim bisanugas.com. Semoga membantu Anda.

Bagikan artikel :

Facebook
Twitter
LinkedIn

Artikel Lainnya

jasa pembuatan dan publikasi jurnal

bisanugas@gmail.com