Ketahui Apa Itu Analisis Data, Jenis, hingga Prosedurnya

 

Analisis data adalah proses selanjutnya yang perlu kita lakukan setelah proses pengumpulan data selesai.

Kegiatan ini bertujuan untuk membantu kita mengerti dan menemukan wawasan terkini dari data tersebut.

Di dalam prosesnya sendiri terdapat jenis dan prosedur khusus dalam melakukannya. Setelah melalui prosedur tersebut, nantinya akan membantu kita dalam proses pengambilan keputusan.

Proses analisis ini sendiri juga umum dilaakukan dalam dunia kerja, terutama untuk Anda yang berprofesi sebagai HR. Mari kenali lebih jauh dalam artikel LinovHR berikut ini!

 

Pengertian Analisis Data

Analisis data adalah proses mengorganisasi, menginterpretasi, dan menyimpulkan informasi dari kumpulan data yang telah didapatkan. 

Tujuan utama dari analisis data adalah untuk mendapatkan wawasan dan pemahaman yang lebih mendalam tentang pola, tren, atau hubungan yang tersembunyi dalam data. 

Melalui kegiatan ini, kita dapat mengidentifikasi peristiwa atau fenomena yang signifikan, membuat keputusan yang berdasarkan fakta, dan mengungkap pengetahuan baru yang dapat berguna dalam berbagai bidang, seperti bisnis, ilmu pengetahuan, pemerintahan, dan lainnya.

Dalam era teknologi informasi yang semakin maju, analisis data menjadi lebih efisien dan lebih mudah dengan dukungan perangkat lunak analisis data dan teknologi yang mampu mengolah volume data yang besar. 

Oleh karena itu, keterampilan analisis data menjadi sangat berharga dan penting dalam menghadapi tantangan dunia yang kompleks dan beragam saat ini.

 

Jenis Teknik Analisis Data

 

Terdapat dua jenis utama teknik analisis data dalam penelitian, yaitu kualitatif dan kuantitatif. Berikut adalah penjelasan singkat mengenai masing-masing teknik:

Kualitatif

Jenis analisis kualitatif adalah proses dalam penelitian yang bertujuan untuk memahami makna, pola, dan interpretasi dari data-data non-angka, seperti teks, wawancara, atau narasi.

Jenis-jenis teknik analisis data kualitatif bervariasi sesuai dengan pendekatan dan fokus penelitian. Namun, umumnya, ada tiga jenis teknik yang biasa digunakan, yaitu analisis tekstual, analisis wacana, dan analisis naratif. Berikut ini penjelasannya:

 

1. Analisis Tekstual

Analisis tekstual berfokus pada pengolahan data dalam bentuk teks, seperti transkrip wawancara, catatan lapangan, atau dokumen tertulis.

Teknik analisis ini mencakup pembacaan mendalam terhadap teks, mengidentifikasi tema-tema utama, menemukan pola-pola yang muncul, dan mengklasifikasikan informasi menjadi kategori-kategori yang relevan.

Dalam analisis tekstual, peneliti mencari kata kunci, frasa, atau kata kunci kontekstual yang dapat membantu memahami isyarat atau pesan tertentu dalam teks.

 

2. Analisis Wacana

Analisis wacana melibatkan penelitian bahasa dan cara berkomunikasi untuk memahami makna di balik teks.

Ini termasuk memerhatikan penggunaan kata, struktur kalimat, gaya bahasa, dan konteks sosial budaya yang terkait dengan wacana tersebut.

Dalam analisis wacana, peneliti mencari tanda-tanda kekuasaan, identitas, atau hubungan sosial yang tertanam dalam bahasa untuk mengungkapkan perspektif dan pemahaman yang lebih dalam dari data kualitatif.

 

3. Analisis Naratif

Analisis naratif berfokus pada cerita atau narasi yang terdapat dalam data kualitatif. Narasi sering digunakan untuk menyampaikan pengalaman, kejadian, atau peristiwa secara berurutan. 

Dalam analisis naratif, peneliti mencari elemen-elemen penting dalam cerita, seperti struktur naratif, karakter, konflik, dan resolusi.

Selain itu, peneliti juga mengidentifikasi nilai-nilai, sikap, atau pandangan yang mungkin muncul melalui narasi tersebut.

 

Kuantitatif

Analisis kuantitatif merupakan suatu pendekatan dalam penelitian yang menggunakan data berupa angka dan statistik untuk menggambarkan atau menyimpulkan informasi tentang suatu populasi atau sampel.

Data kuantitatif umumnya diperoleh dari survei, pengukuran, atau eksperimen yang kemudian diolah dan dianalisis dengan menggunakan berbagai teknik statistik.

Dua jenis teknik analisis data kuantitatif yang umum digunakan, yaitu analisis deskriptif dan analisis inferensial.

 

1. Analisis Deskriptif

Analisis deskriptif bertujuan untuk menyajikan, menggambarkan, dan meringkas data kuantitatif dalam bentuk statistik atau ukuran ringkasan.

Teknik ini membantu peneliti untuk memahami karakteristik dasar dari data, seperti rata-rata, median, modus, rentang, standar deviasi, dan persentil.

Analisis deskriptif memberikan gambaran awal tentang distribusi data dan membantu mengidentifikasi pola, tendensi, atau variabilitas yang ada di dalamnya.

Dengan demikian, teknik ini berguna untuk memberikan gambaran yang jelas tentang populasi atau sampel yang diteliti.

 

2. Analisis Inferensial

Analisis inferensial digunakan untuk membuat generalisasi atau kesimpulan yang lebih luas tentang suatu populasi berdasarkan data sampel yang telah dikumpulkan. 

Dalam analisis inferensial, peneliti menguji hipotesis atau membuat perkiraan (estimasi) mengenai parameter populasi berdasarkan informasi yang terdapat pada sampel. 

Teknik ini memanfaatkan pendekatan statistik, seperti uji hipotesis, interval kepercayaan, atau analisis regresi, untuk memberikan kepastian sejauh mana hasil dari sampel dapat digeneralisasi ke populasi secara keseluruhan. 

Dengan kata lain, analisis inferensial memungkinkan peneliti untuk membuat kesimpulan yang lebih umum dari data yang telah dianalisis.

 

Baca Juga: Data Analyst: Apa itu, Tugas, Gaji, dan Perbedaanya dengan Data Scientist

 

Cara Melakukan Analisis Data

Analisis data merupakan proses kritis dalam menggali wawasan dan pemahaman yang mendalam dari data yang telah dikumpulkan.

Melakukan hal ini akan membantu kita untuk dapat mengidentifikasi pola, tren, dan hubungan antar variabel yang relevan, sehingga dapat diambil keputusan yang lebih informasional dan efektif. 

Dalam panduan ini, akan dijelaskan langkah-langkah dalam melakukan analisis data, meliputi pengolahan data, penganalisaan data, dan penafsiran hasil analisis.

 

1. Pengolahan Data

Pada tahapan ini data diolah menjadi data yang siap pakai, sehingga bisa menghasilkan output yang sesuai.

 

Penyuntingan

Langkah pertama dalam analisis data adalah melakukan penyuntingan data. Proses ini meliputi pembersihan data dari kesalahan, kekurangan, atau nilai yang hilang.

Perlu diperiksa secara cermat agar data yang digunakan dalam analisis bersifat akurat dan reliabel.

 

Pengkodean

Setelah data telah disunting, langkah berikutnya adalah melakukan pengkodean. Pengkodean ini diperlukan apabila data yang digunakan dalam bentuk teks atau data kualitatif.

Dalam pengkodean, data teks diubah menjadi kode atau label angka yang dapat diolah lebih lanjut dalam analisis.

 

Tabulasi

Setelah data disunting dan dikodekan, data perlu ditabulasikan. Tabulasi merupakan proses mengorganisir data dalam bentuk tabel, grafik, atau diagram lainnya agar lebih mudah dipahami dan divisualisasikan.

Hal ini membantu dalam mengidentifikasi pola dan pola-pola tertentu dalam data.

 

2. Penganalisaan Data

Setelah data siap dalam bentuk tabulasi, langkah selanjutnya adalah penganalisaan data.

Penganalisaan data adalah inti dari proses analisis, di mana kita mencoba memahami pola-pola dan mengidentifikasi hubungan antar variabel dalam data.

 

3. Penafsiran Hasil Analisis

Setelah penganalisaan data selesai dilakukan, langkah terakhir adalah penafsiran hasil analisis. Hasil-hasil yang ditemukan dari analisis data harus diartikan secara seksama untuk mengambil kesimpulan yang akurat dan relevan. 

Dalam tahap ini, penting untuk menghubungkan hasil analisis dengan pertanyaan penelitian atau tujuan analisis data yang telah ditetapkan sebelumnya.

 

Penting untuk diingat bahwa analisis data memerlukan kehati-hatian, ketelitian, dan kejelian dalam setiap langkahnya. 

Dengan melakukan hal ini dengan benar, kita dapat mengambil keputusan yang lebih baik dan mendukung pengembangan pengetahuan serta pemahaman yang lebih mendalam tentang fenomena yang diamati.

 

Baca Juga: Apa Sajakah Teknik Pengumpulan Data yang Umum Digunakan?

 

Fungsi Analisis Data

 

Analisis data adalah proses pengumpulan, penataan, interpretasi, dan pengungkapan informasi yang relevan dari berbagai sumber data untuk mencari jawaban atau solusi dari suatu masalah atau pertanyaan yang sedang diteliti. 

Fungsi utamanya adalah untuk memberikan wawasan dan pemahaman yang lebih dalam tentang data yang ada, sehingga dapat digunakan untuk mengambil keputusan yang lebih baik dan mendukung perencanaan masa depan.

 

Berikut adalah beberapa fungsi utama dari analisis data:

• Menemukan jawaban pada masalah.
• Evaluasi permasalahan bisnis.
• Dukungan pengambilan keputusan.
• Perencanaan masa depan industri.

 

Dengan memanfaatkan teknik analisis data yang tepat, perusahaan dapat memanfaatkan potensi data yang dimiliki untuk mencapai tujuan bisnis, meningkatkan efisiensi operasional, dan menghadapi tantangan pasar dengan lebih baik. 

Selain itu, analisis data juga membantu mengurangi risiko kesalahan dalam pengambilan keputusan, karena keputusan didasarkan pada data yang teruji dan valid.

 

Analisis Data Karyawan dengan Software HRIS LinovHR

 

 

Analisis data memainkan peran krusial dalam pengelolaan SDM di sebuah perusahaan. Proses ini dapat membantu SDM dalam mengidentifikasi kebutuhan tenaga kerja, mengukur kinerja karyawan, dan mengambil keputusan terkait pengembangan karyawan. 

Dengan menganalisis data karyawan, HRD akan mendapatkan wawasan tentang kemampuan, kompetensi, dan preferensi karyawan, yang berguna untuk merencanakan pelatihan dan pengembangan karir yang tepat.

Dalam konteks ini, Software HRIS LinovHR hadir sebagai alat yang mendukung proses analisis data SDM. HRIS adalah platform berbasis teknologi yang memungkinkan pengumpulan, pengolahan, dan analisis data karyawan secara efisien. 

Software HRIS LinovHR, memberikan beragam fitur untuk mengelola data karyawan, seperti catatan karyawan, riwayat pekerjaan, kinerja, dan absensi.

Proses analisis data SDM menjadi lebih terstruktur dan otomatis, memungkinkan departemen SDM untuk dengan cepat mengakses dan menganalisis data karyawan dengan mudah. 

Dengan demikian Software HRIS LinovHR berperan penting dalam meningkatkan efisiensi, akurasi, dan kecepatan dalam pengelolaan SDM, sehingga memungkinkan perusahaan untuk mengambil keputusan yang lebih tepat dan mendukung pertumbuhan serta pengembangan karyawan secara berkesinambungan.

Ayo ajukan demo gratisnya sekarang, dapatkan kesempatan untuk mendapatkan penawaran spesial dari kami!