Analisis Deskriptif

Analisis deskriptif adalah jenis analisis data yang digunakan untuk menggambarkan, menampilkan, dan meringkas sekumpulan data. 

Data Analytics

Mau Belajar

Data Analytics

GRATIS?

Belajar di RevoU! Dapatkan skill digital paling in-demand langsung dari praktisi terbaik di bidangnya. Kelas online 100% LIVE, 1:1 career coaching, dan akses ke Community Hub dengan 6000+ member selamanya untuk support perkembangan karir kamu!

IKUT KURSUS GRATIS

Mau Belajar

Data Analytics

GRATIS?

Apa itu Analisis Deskriptif?

Pengertian analisis deskriptif
Pengertian analisis deskriptif

Analisis deskriptif adalah jenis analisis data yang digunakan untuk menggambarkan, menampilkan, dan meringkas sekumpulan data

Analisis deskriptif menjadi populer karena kemampuannya dalam menjelaskan perubahan dari waktu ke waktu. Tujuan dari analisis ini yaitu untuk mengidentifikasi tren dan pola dalam data.

Ketika melakukan penelitian, analyst awalnya akan berusaha mencari informasi dari data mentah yang ada dan mengetahui peristiwa yang terjadi dalam data tersebut. Tahap ini dilakukan menggunakan analisis deskriptif. 

Namun, setelah mendapatkan deskripsi tentang kumpulan data, analyst tidak berhenti sampai di situ saja. Dibutuhkan analisis lain yang disebut analisis inferensial untuk menguji hipotesis dan menarik kesimpulan. 

Artinya, analisis deskriptif saja tidak cukup untuk membuat kesimpulan dari suatu populasi dan hanya bisa digunakan sebagai “batu loncatan” untuk analisis lanjutan. 

Dengan kata lain, sebelum melanjutkan analisis lebih dalam, analyst menggunakan analisis deskriptif terlebih dahulu untuk mendapatkan pola data dan informasi yang komprehensif, sehingga data dipahami dengan lebih baik.

Mengapa Menggunakan Analisis Deskriptif?

Analisis deskriptif mencoba menggambarkan dan merangkum data yang sebelumnya sudah dikumpulkan. Walaupun tidak bisa memprediksi tentang masa depan, namun analisis deskriptif membantu meringkas data dan membuatnya lebih mudah dipahami.

Manfaat lain menggunakan analisis deskriptif yaitu membantu menyaring data yang tidak relevan. Teknik statistik yang digunakan dalam analisis deskriptif biasanya fokus pada pola data, sehingga memudahkan dalam mengidentifikasi data yang kurang sesuai.

Career Foundry juga menjelaskan berbagai kelebihan dari analisis deskriptif, yaitu:

  • Menyajikan data yang rumit ke format yang mudah dipahami.
  • Untuk menggunakannya, tidak memerlukan banyak biaya dan hanya dibutuhkan skill matematika dasar.
  • Analisis lebih cepat dilakukan, terutama dengan bantuan tools seperti Python atau Microsoft Excel.
  • Tidak perlu sumber data tambahan karena bergantung pada data yang bisa diakses oleh perusahaan.

Contoh Penerapan Analisis Deskriptif

Dirangkum dari Harvard Business School Online, berikut beberapa contoh penerapan analisis deskriptif:

Membuat laporan engagement media sosial

Di era digital seperti sekarang, media sosial menjadi platform penting dalam proses penjualan. Perusahaan perlu mengukur metrik engagement di seluruh campaign untuk menentukan strategi digital marketing yang paling efektif.

Di sinilah peran analisis deskriptif. Analisis ini bisa dipakai untuk membuat laporan tentang engagement media sosial. Ukuran engagement media sosial seperti klik, likes, shares, comments, dan lainnya dapat dengan mudah diringkas menggunakan teknik deskriptif.

Misalnya, perusahaan ingin mengetahui platform media sosial mana yang berhasil mendatangkan banyak traffic ke website

Dengan menggunakan analisis deskriptif, visualisasi, dan dashboard, perusahaan dapat dengan mudah membandingkan informasi tentang berbagai channel media sosial yang dipakai. Tak hanya itu, tim marketing juga bisa membandingkan konten mana yang mendapatkan klik terbanyak.

Menganalisis tren permintaan

Analisis deskriptif dapat digunakan untuk mengidentifikasi tren preferensi dan perilaku pelanggan sekaligus membuat asumsi tentang permintaan untuk produk atau layanan tertentu.

Contohnya, Netflix menggunakan analisis tren untuk mengetahui film dan series apa yang sedang populer di platform mereka. Tim Netflix mengumpulkan data tentang perilaku pengguna di platform lalu menganalisis data tersebut untuk menentukan rekomendasi serial TV dan film.

Data ini juga memungkinkan Netflix mengetahui jenis media, genre, dan aktor yang paling banyak disukai pelanggan. Dari situlah Netflix bisa mengambil keputusan tentang pembuatan film dan series-nya sendiri di masa mendatang.

FAQ (Frequently Asked Question)

Analisis deskriptif menggunakan metode apa?

Jenis-jenis analisis deskriptif
Jenis-jenis analisis deskriptif

Berdasarkan Pestle Analysis, analisis deskriptif dapat menggunakan empat jenis metode: 

#1 Pengukuran frekuensi

Tujuan dari mengukur frekuensi adalah mengetahui seberapa sering suatu peristiwa terjadi, seperti dalam hitungan atau persentase.

Sebagai contoh, perusahaan membuat survei yang terdiri 1.000 peserta yang menanyakan tentang makanan kesukaan mereka. 1.000 jawaban yang masuk tentu akan sulit untuk dipahami karena muatannya bermacam-macam. Namun, analisis data bisa dibuat lebih mudah dengan mengukur berapa kali makanan tertentu dipilih.

#2 Pengukuran tendensi sentral

Pengukuran tendensi sentral adalah konsep yang digunakan untuk menggambarkan nilai-tengah atau nilai pusat dari sekelompok data. Ada tiga jenis ukuran tendensi sentral yang umum digunakan, yaitu mean (rata-rata), median (nilai tengah), dan mode (nilai yang paling sering muncul).

#3 Pengukuran dispersi

Pengukuran dispersi adalah teknik yang digunakan untuk mengukur seberapa jauh data tersebar dari nilai tengah atau rata-rata. Metode ini membantu dalam memahami seberapa bervariasi data yang dimiliki.

#4 Pengukuran posisi

Pengukuran posisi merupakan metode untuk mengidentifikasi posisi atau letak satu peristiwa dalam hubungannya dengan yang lain. 

Masih ragu? Coba dulu 3 hari, GRATIS
di Full-Stack Trial Class!

Rasakan pengalaman belajar di RevoU Full-Stack Program:

Kelas 100% LIVE, Mini portofolio lewat hands-on assignment, Bimbingan Team Lead & small group discussion.

Kalau cocok, kamu bisa lanjut daftar Full Program dengan kesempatan Fast-Track (skip semua tes seleksi masuk, langsung ke tahap akhir!)

Masih ragu? Coba dulu 3 hari, GRATIS
di Full-Stack Trial Class!

Rasakan pengalaman belajar di RevoU Full-Stack Program:
Kelas 100% LIVE, Mini portofolio lewat hands-on assignment, Bimbingan Team Lead & small group discussion.

Kalau cocok, kamu bisa lanjut daftar Full Program dengan kesempatan Fast-Track (skip semua tes seleksi masuk, langsung ke tahap akhir!)

Masih ragu? Coba dulu 3 hari, GRATIS
di Full-Stack Trial Class!

Rasakan pengalaman belajar di RevoU Full-Stack Program:

Kelas 100% LIVE, Mini portofolio lewat hands-on assignment, Bimbingan Team Lead & small group discussion.

Kalau cocok, kamu bisa lanjut daftar Full Program dengan kesempatan Fast-Track (skip semua tes seleksi masuk, langsung ke tahap akhir!)

Kata kunci lainnya

Mulai karirmu dalam

Data Analytics

Belajar di RevoU! Dapatkan skill digital paling in-demand langsung dari praktisi terbaik di bidangnya. Kelas online 100% LIVE, 1:1 career coaching, dan akses ke Community Hub dengan 6000+ member selamanya untuk support perkembangan karir kamu!
ikut kursus gratis
Menu