Panduan Lengkap Mengenal Data: Langkah Awal Menjadi Data Scientist Andal

Berkenalan dengan Data: Dasar Penting dalam Data Science

Dalam era digital saat ini, data telah menjadi salah satu elemen terpenting dalam pengambilan keputusan. Setiap aspek kehidupan kita, baik itu ekonomi, kesehatan, pendidikan, atau bisnis, semuanya bergantung pada data. Tidak mengherankan jika profesi Data Scientist semakin populer karena keterampilan mereka yang sangat dibutuhkan dalam dunia yang serba data ini.

Jika Anda bercita-cita menjadi seorang Data Scientist, tentu langkah pertama yang perlu Anda ambil adalah memahami apa itu data, jenis-jenisnya, dan bagaimana data dapat diolah menjadi informasi yang berguna. Artikel ini akan membahas secara mendalam tentang dasar-dasar data, metode pengumpulannya, serta perbedaan antara data kuantitatif dan kualitatif.

Apa Itu Data?

Data merupakan fakta atau informasi yang dikumpulkan untuk dianalisis dan digunakan sebagai dasar pengambilan keputusan. Menurut Kamus Besar Bahasa Indonesia, data adalah keterangan yang benar dan nyata, yang dapat digunakan sebagai bahan kajian. Di sisi lain, Cambridge Dictionary mendefinisikan data sebagai informasi dalam bentuk angka atau fakta yang dapat digunakan untuk pengambilan keputusan atau diproses oleh komputer.

Data juga dapat dipahami lebih luas lagi, seperti yang dijelaskan oleh Drs. Jhon J. Longkutoy. Menurutnya, data adalah simbol, angka, huruf, atau gambar yang mewakili suatu ide, objek, atau kondisi. Data ini bisa berbentuk teks, angka, grafik, gambar, atau suara yang kemudian diolah menjadi informasi.

Jenis-Jenis Data

Secara umum, data dibedakan menjadi dua jenis utama, yaitu data kuantitatif dan data kualitatif. Kedua jenis data ini memiliki peran yang sangat penting dalam pengumpulan informasi dan pengambilan keputusan, terutama dalam dunia Data Science.

Data Kuantitatif

Data kuantitatif berkaitan dengan jumlah atau angka. Data ini mudah diukur dan dianalisis menggunakan perhitungan matematis dan statistik. Contohnya adalah jumlah penduduk, tingkat inflasi, atau hasil survei yang menggunakan skala angka.

Menurut Australian Bureau of Statistics, data kuantitatif adalah informasi numerik yang dapat dihitung dan dianalisis secara matematis. Data ini sering kali dikumpulkan melalui metode seperti survei, polling, atau kuesioner.

Contoh data kuantitatif meliputi:

• Jumlah penduduk Indonesia pada tahun 2023 adalah 278,696 juta jiwa.
• Tinggi badan rata-rata pria di Indonesia adalah 160 cm.
• Rating makanan nasi padang di Asia Tenggara adalah 4.9 dari 5.

Kelebihan Data Kuantitatif

• Analisis Statistik: Data kuantitatif dapat dianalisis secara statistik sehingga hasil yang diperoleh sangat akurat.
• Objektivitas: Data kuantitatif bersifat objektif dan tidak dipengaruhi oleh opini peneliti.
• Detail: Data ini memungkinkan analisis yang lebih rinci dengan margin kesalahan yang rendah.

Kekurangan Data Kuantitatif

• Informasi Terbatas: Data kuantitatif cenderung tidak memberikan gambaran lengkap karena sifatnya yang terfokus pada angka.
• Bergantung pada Pertanyaan: Data yang dikumpulkan bisa sangat terbatas atau bias jika pertanyaan yang diajukan tidak sesuai.

Data Kualitatif

Berbeda dengan data kuantitatif, data kualitatif lebih bersifat deskriptif dan non-numerik. Data ini digunakan untuk menggambarkan atau menjelaskan fenomena yang tidak bisa diukur dengan angka. Contoh data kualitatif adalah opini, persepsi, atau deskripsi dari wawancara.

Menurut Australian Bureau of Statistics, data kualitatif adalah informasi yang diukur berdasarkan jenis atau kategori dan sering kali diwakilkan oleh nama, simbol, atau kode angka.

Contoh data kualitatif meliputi:

• Maluku Utara dinyatakan sebagai kota paling bahagia di Indonesia.
• DKI Jakarta memiliki pendapatan tertinggi di Indonesia.
• Bandung adalah kota pertama yang paling diminati di Indonesia.

Kelebihan Data Kualitatif

• Analisis Mendalam: Data ini memungkinkan peneliti untuk menggali informasi secara lebih mendalam melalui observasi atau wawancara.
• Pemahaman Pola Pikir: Dengan data kualitatif, peneliti bisa memahami pola pikir responden atau pengguna secara lebih baik.
• Penelitian Masa Depan: Data kualitatif memberikan dasar yang kuat untuk penelitian lanjutan karena bersifat deskriptif.

Kekurangan Data Kualitatif

• Memakan Waktu: Pengumpulan data kualitatif memerlukan waktu yang lebih lama dibandingkan data kuantitatif.
• Sulit Digeneralisasi: Karena jumlah sampel yang lebih kecil, sulit untuk menggeneralisasi hasil dari data kualitatif.
• Keterampilan Peneliti: Kualitas data kualitatif sangat bergantung pada keterampilan dan pengalaman peneliti dalam mengumpulkan informasi.

Metode Pengumpulan Data

Untuk menghasilkan informasi yang akurat, data harus dikumpulkan menggunakan metode yang tepat. Dua metode utama dalam pengumpulan data adalah metode kuantitatif dan metode kualitatif.

• Metode Kuantitatif: Biasanya dilakukan melalui survei, kuesioner, atau polling yang melibatkan jumlah responden yang besar. Tujuannya adalah untuk mengumpulkan data yang bisa diukur dan dianalisis secara statistik.
• Metode Kualitatif: Melibatkan observasi, wawancara, atau focus group discussion (FGD) yang lebih mendalam dan deskriptif. Metode ini sering digunakan untuk menggali opini atau persepsi dari individu atau kelompok tertentu.

Kesimpulan

Memahami data adalah langkah awal yang penting dalam perjalanan menjadi seorang Data Scientist. Data tidak hanya berbentuk angka atau statistik, tetapi juga bisa dalam bentuk teks, gambar, suara, atau simbol. Dengan memahami perbedaan antara data kuantitatif dan data kualitatif, Anda dapat memilih metode yang tepat dalam pengumpulan data sesuai dengan tujuan penelitian atau analisis yang akan dilakukan.

Dalam Data Science, kemampuan mengolah data menjadi informasi yang berguna adalah keterampilan yang sangat berharga. Jadi, tetap semangat dalam mempelajari dan mengeksplorasi dunia data, karena peluang besar menanti Anda di sana!