JOURNALCHAARL-Analisis data merupakan keterampilan yang harus dimiliki oleh seorang data scientist. Melakukan proses analisis data membutuhkan pemikiran kritis dan keterampilan pemecahan masalah yang baik. Keterampilan ini diperlukan untuk menentukan metode analisis data yang tepat. Penggunaan metode analisis yang tepat memberikan dampak yang signifikan terhadap hasil analisis. Jika Anda salah memilih metode analisis data, Anda tidak akan bisa mendapatkan hasil yang diinginkan, yang tentunya membutuhkan waktu dan tenaga.
Data Analyst dan Data Scientist adalah pekerjaan berbasis data yang membutuhkan keterampilan analisis data yang baik. Kedua profesi ini juga banyak diminati di era big data saat ini. Mengingat prospek yang menjanjikan dari kedua karir ini, banyak orang mulai mempelajari data dan mengubah karir menjadi profesional data. Namun sebelum itu, Anda perlu mengetahui tentang analisis data. Artikel ini membahas analisis data secara lebih rinci. Yuk simak pembahasannya di bawah ini!
A. Pengertian Analisis Data
Analisis data adalah analisis penelitian yang dilakukan dengan menelaah semua bentuk data komponen penelitian, seperti catatan, dokumen, hasil tes, rekaman, sejarah lisan, dan lain-lain. Arti lainnya adalah metode pengolahan atau pengolahan data menjadi informasi yang valid dan dapat dipahami ketika disajikan kepada publik dan kemudian digunakan untuk mencari solusi masalah.
Kegiatan ini umumnya berlaku untuk institusi pendidikan, namun ada juga profesi khusus yang melakukan teknik analisis data setiap hari. Dalam dunia bisnis, pengertian teknik analisis data adalah proses pengolahan data menjadi informasi yang berguna untuk memecahkan masalah bisnis tertentu. Prosesnya kurang lebih sama dengan teknik yang digunakan dalam dunia pendidikan, hanya saja pokok permasalahan yang diangkat seringkali berkaitan dengan kebutuhan suatu perusahaan.
B. Maksud dan Tujuan
Secara umum, tujuan dari analisis data adalah untuk menginterpretasikan data dengan cara yang lebih dapat dipahami dan kemudian sampai pada suatu kesimpulan. Kesimpulan dari analisis data yang diperoleh dari sampel biasanya diambil berdasarkan pengujian hipotesis atau dugaan. Sebelum melanjutkan dengan analisis data, ada beberapa langkah yang harus dilalui, yaitu pra-pengolahan data. Langkah-langkah tersebut antara lain: editing atau penyuntingan, coding atau pengkodean pada daftar pertanyaan, tabulasi data. Setelah dilakukan pengolahan data, maka dilakukan langkah analisis data. Tujuan dari langkah ini adalah untuk mempertimbangkan data apa yang harus dicari, hipotesis penelitian apa yang akan diuji, pertanyaan apa yang harus dijawab, metode apa yang digunakan untuk mendapatkan informasi baru, dan kesalahan apa yang harus segera diperbaiki.
C. Pengertian dan macam metode pengumpulan data secara manual
Seperti namanya dalam metode pengolahan manual, data diproses secara manual tanpa menggunakan mesin atau alat apapun. Dalam metode ini, semua proses pengumpulan, pemfilteran, penyortiran, perhitungan, dan operasi logis lainnya dilakukan dengan campur tangan manusia tanpa menggunakan perangkat elektronik atau perangkat lunak otomasi lainnya. Pengumpulan data secara manual biasanya dilakukan untuk beberapa observasi yang tidak berlebihan. Metode ini biasanya memakan waktu karena Anda harus memeriksa setiap pengamatan satu per satu. Jika pengumpulan data dilakukan secara manual, tidak akan ada akurasi dan ketepatan waktu yang signifikan. Kegagalan kecil sekalipun dapat diabaikan, tetapi tetap menambah kerugian yang signifikan.
Metode ini dapat kamu temukan dalam pemilihan umum yang dilakukan. Untuk mengetahui jumlah pemilih menurut jenis partai di setiap tempat pemungutan suara (TPS), setiap suara yang masuk harus dihitung. Dalam hal ini objek kajiannya adalah setiap individu pemilih yang menandai suatu gambar tertentu. Untuk memperoleh informasi jumlah pemilih partai tertentu, panitia pemungutan suara menghitung dan membuat “tally” jumlah pemilih masing-masing partai. Tanda foto cocok dengan tanda foto di surat suara.
D. Pengertian dan macam metode pengumpulan data secara otomatis
Pengumpulan data secara terus menerus dan otomatis berarti pengumpulan data yang bersifat persisten selama periode tertentu dan secara otomatis sesuai dengan kondisi pengumpulan data tersebut. Pengumpulan data otomatis ini meningkatkan efisiensi pengumpul data dan lebih akurat karena data yang dikumpulkan diatur pada interval tertentu dan jangka waktu yang dihitung.
Para peneliti melakukan pengamatan di tempat terhadap subjek. Pengumpulan data web dapat dilakukan dengan 4 cara yaitu registrasi, sensus, survei dan eksperimen. Pemahaman web tentang teknik pengumpulan data. Web adalah jawabannya, gunakan web scraping. Berdasarkan buku Statistik Terapan yang diterbitkan oleh Throne Media Group, teknik pengumpulan data adalah metode 13 November 2022 oleh Rizky Pratama. Teknik pengumpulan data berbasis web dilakukan melalui komunikasi langsung dan langsung antara peneliti dan sumber data.
E. Pengertian dan fungsi Google Colab - Google Research
- Pengertian Google Colab - Google Research
- Fungsi Google Colab - Google Research
- built-in-library machine learning yang lengkap
- berbasis cloud, sehingga tidak memakan space dalam memori komputer
- data dalam Google Colaboratory dapat diakses dan diedit dengan mudah
- mempermudah proses kolaborasi antar tim
- memiliki fitur GPU dan TPU yang dapat dimanfaatkan secara gratis
F. Mengenal Python
Python adalah bahasa pemrograman yang banyak digunakan oleh programmer dan data scientist. Python pertama kali dikembangkan oleh Guido Van Rossum pada tahun 1990. Python merupakan bahasa pemrograman yang lebih mudah digunakan dan lebih fleksibel serta dapat melakukan banyak hal dibandingkan dengan bahasa pemrograman lain, seperti: untuk mengolah data, mendeploy model ke dalam website, IoT, dan masih banyak lagi. Tentu saja hal tersebut didukung oleh banyaknya library yang disediakan oleh Python.
Dalam proses pengkodean, kita menemukan situasi di mana kita harus menulis kode yang sama berulang kali. Untuk mengatasinya, kita bisa menggunakan fungsi yang ada di Python. Dengan begitu, kita hanya dapat memanggil fungsi yang kita gunakan dan tidak perlu menulisnya berkali-kali. Dalam Python, fungsi dibagi menjadi dua bagian, yaitu built in function (fungsi bawaan dari Python) dan user defined function (fungsi yang kita buat sendiri).
G. Pengertian Web Scrapping
Web scraping dapat mendukung banyak hal yang memerlukan data. Metode ini dapat mengumpulkan informasi dengan cara mengekstrak informasi tertentu dari berbagai sumber di internet. Tekniknya memang relatif kompleks. Tapi saat ini sudah tersedia beberapa tools untuk menjalankan prosesnya secara otomatis.
Web scraping adalah suatu metode untuk mengekstraksi data spesifik dari suatu web. Data yang sudah terekstraksi bisa Anda kumpulkan di Google Sheets atau Microsoft Excel. Meski bisa melakukannya secara manual, kebanyakan orang melakukannya menggunakan tools yang bisa bekerja secara otomatis. Jadi, skala data yang bisa Anda ekstraksi akan jauh lebih besar.
Secara singkat, web scraping adalah metode yang digunakan untuk mengumpulkan informasi, baik angka, teks, tabel, maupun media dari berbagai website menggunakan sebuah software yang dapat menyimpan dan mengatur informasi yang telah diunduh.
Selain berguna untuk mengekstrak data dari berbagai website secara otomatis, metode ini dapat menjadi alternatif data konvensional yang diambil melalui survey, observasi. Melalui web scraping, data bisa didapatkan dengan cepat dan murah, mengingat Internet sudah menjadi salah satu sumber informasi yang cukup lengkap di masa sekarang ini.
H. TYPE DATA PADA BAHASA PEMROGRAMAN PYTHON
Tipe data adalah adalah media atau memori komputer yang digunakan untuk menyimpan informasi. Python sendiri memiliki tipe data yang cukup unik dibandingkan dengan bahasa pemrograman lainnya. Di Python, anda tidak perlu memperkenalkan tipe data setiap kali Anda menulis sebuah program. Karena Python sudah bisa mendeteksi tipe data yang Anda gunakan.
Meski begitu, anda tetap wajib belajar tipe data Python. Karena setiap jenis data memiliki aturan penulisannya masing-masing. Jadi Anda harus mengikutinya jika anda tidak ingin program Python anda error.
Jadi inilah beberapa tipe data di Python:
1. Bilangan Bulat (Integer)
Type data python pertama adalah bilangan bulat. Seperti namanya, bilangan bulat digunakan untuk memasukkan nilai bilangan bulat. Berikut beberapa contohnya:
usia = 20
harga = 25000
suhu = -13
Untuk mengecek tipe data di atas, gunakan fungsi type(). Contoh cara menggunakannya adalah sebagai berikut:
type (usia)
type (harga)
type (suhu)
Sementara itu, inilah hasil setelah dieksekusi:
tipe data tutorial python integer
2. Bilangan Desimal (Float)
Type data Python yang selanjutnya adalah Bilangan Desimal. Kebalikan dari integer, float khusus digunakan untuk menyimpan nilai desimal. Jadi, beberapa contoh penggunaan float yaitu:
phi = 3.14159
berat = 50.75
jumlah = -0.279
Sedangkan setelah dilakukan pengecekan tipe data dengan type() hasilnya adalah :
tipe data bahasa pemrograman python float
3. String (Teks & Karakter)
String adalah tipe data Python untuk menyimpan nilai teks seperti huruf, tanda baca, dan karakter khusus lainnya. Ciri-ciri tipe data String diapit oleh tanda petik satu ('') atau petik dua (“”).
Contoh penggunaan string dalam bahasa pemrograman Python adalah:
nama = “mukidi”
gender = ‘L’
motto = “saya ingin jadi juara ke-1!”
Berikut hasil pengecekan tipe datanya adalah sebagai berikut:
tipe data python string
4. Boolean (Benar & Salah)
Boolean adalah adalah tipe data Python yang hanya dapat diisi dengan dua nilai, yaitu True dan False. Untuk menulis isian boolean, ada dua aturan yang harus diikuti. yaitu, gunakan kapital untuk huruf pertama dan tanpa tanda petik sama sekali.
Contohnya seperti berikut:
kanan = True
kiri = False
Jika diperiksa, berikut hasil tipe data di atas:
belajar python tipe data boolean
5. Tipe Data Khusus (Bilangan Kompleks)
Selain tipe data standar, Python juga sebenarnya menyediakan tipe data khusus, yaitu kompleks kompleks. Tipe data Python yang satu ini bisa Anda manfaatkan untuk memudahkan perhitungan matematika.
Namun untuk menggunakannya, Anda perlu menambahkan fungsi complex(bilangan bulat,bilangan imajiner). Contoh penerapannya pada bahasa pemrograman Python adalah sebagai berikut:
x = complex (5,6)
y = complex (4,7)
x + y
Berikut hasil pemeriksaan sekaligus penjumlahan dari tipe data Python di atas:
tipe data python khusus