Pra Analitik, Analitik dan Pasca Analitik Laboratorium

Doro Agus Purmono

pra analitik analitik dan pasca analitik laboratorium

Pra Analitik, Analitik, dan Pasca Analitik: Pendekatan dalam Proses Pengolahan Data

Dalam era informasi yang semakin berkembang, pengolahan data menjadi salah satu aspek penting dalam berbagai bidang, mulai dari bisnis hingga penelitian ilmiah. Proses ini dapat dibagi menjadi tiga fase utama: pra analitik, analitik, dan pasca analitik. Setiap fase memiliki peran dan teknik yang berbeda untuk memastikan bahwa data yang diperoleh dapat digunakan secara efektif untuk pengambilan keputusan yang tepat.

Pra Analitik

Definisi dan Tujuan
Pra analitik adalah tahap awal dalam proses pengolahan data yang mencakup semua kegiatan yang dilakukan sebelum analisis data dilakukan. Tujuan utama dari fase ini adalah untuk mempersiapkan data agar siap untuk dianalisis. Ini termasuk pengumpulan, pembersihan, dan pengorganisasian data.
Kegiatan Utama dalam Pra Analitik
  1. Pengumpulan Data: Data dapat dikumpulkan dari berbagai sumber seperti survei, database, atau sistem informasi. Penting untuk memastikan bahwa data yang dikumpulkan relevan dan berkualitas tinggi.
  2. Pembersihan Data: Setelah data dikumpulkan, langkah selanjutnya adalah membersihkan data dari kesalahan atau duplikasi. Ini termasuk mengidentifikasi dan mengoreksi kesalahan input, menghapus entri yang tidak valid, dan menangani data yang hilang.
  3. Pengorganisasian Data: Data yang telah dibersihkan perlu diorganisasi dengan cara yang memudahkan analisis. Ini sering kali melibatkan pengelompokan data ke dalam kategori atau format tertentu.
  4. Pemilihan Metode Analisis: Pada tahap ini, peneliti atau analis harus memilih metode analisis yang sesuai berdasarkan jenis data dan tujuan penelitian.

Analitik

Definisi dan Tujuan
Analitik adalah tahap di mana data yang telah dipersiapkan dianalisis menggunakan berbagai teknik statistik dan algoritma untuk menghasilkan wawasan yang bermanfaat. Tujuannya adalah untuk mengidentifikasi pola, tren, dan hubungan dalam data.
Teknik Analisis Data
  1. Analisis Deskriptif: Teknik ini digunakan untuk menggambarkan karakteristik dasar dari dataset melalui statistik seperti mean, median, modus, dan distribusi frekuensi.
  2. Analisis Inferensial: Menggunakan sampel data untuk membuat inferensi atau generalisasi tentang populasi lebih besar. Ini sering melibatkan uji hipotesis dan interval kepercayaan.
  3. Analisis Prediktif: Teknik ini menggunakan model statistik untuk memprediksi hasil di masa depan berdasarkan pola yang ditemukan dalam data historis.
  4. Analisis Preskriptif: Memberikan rekomendasi tindakan berdasarkan hasil analisis sebelumnya. Ini sering melibatkan penggunaan algoritma pembelajaran mesin untuk mengoptimalkan keputusan.

Pasca Analitik

Definisi dan Tujuan
Pasca analitik adalah tahap terakhir dalam proses pengolahan data di mana hasil analisis dievaluasi, dilaporkan, dan diterapkan dalam pengambilan keputusan. Fase ini sangat penting karena menentukan bagaimana hasil analisis akan digunakan dalam praktik.
Kegiatan Utama dalam Pasca Analitik
  1. Interpretasi Hasil: Hasil analisis perlu diinterpretasikan dengan hati-hati untuk memastikan bahwa kesimpulan yang diambil adalah valid dan dapat dipertanggungjawabkan.
  2. Pelaporan Hasil: Hasil analisis disusun dalam bentuk laporan yang jelas dan terstruktur. Laporan ini harus mencakup temuan utama, metodologi yang digunakan, serta rekomendasi berdasarkan hasil analisis.
  3. Implementasi Keputusan: Berdasarkan laporan hasil analisis, keputusan strategis dapat diambil untuk meningkatkan kinerja organisasi atau mencapai tujuan penelitian.
  4. Evaluasi Proses: Setelah implementasi keputusan, penting untuk mengevaluasi efektivitas tindakan yang diambil berdasarkan hasil analisis. Ini membantu dalam memperbaiki proses analitik di masa depan.

Kesimpulan

Proses pengolahan data terdiri dari tiga fase penting: pra analitik, analitik, dan pasca analitik. Setiap fase memiliki peran krusial dalam memastikan bahwa data dapat digunakan secara efektif untuk mendukung pengambilan keputusan yang tepat. Dengan memahami setiap langkah dalam proses ini, organisasi dapat meningkatkan kemampuan mereka dalam menganalisis data dan mengambil keputusan berbasis bukti.

Referensi

  • American Psychological Association (2020). Publication Manual of the American Psychological Association (7th ed.). Washington, DC: Author.
  • Babbie, E. R. (2016). The Practice of Social Research (14th ed.). Cengage Learning.
  • Field, A. (2018). Discovering Statistics Using IBM SPSS Statistics (5th ed.). Sage Publications.
  • Sharda, R., Delen, D., & Turban, E. (2014). Business Intelligence and Analytics: Systems for Decision Support (10th ed.). Pearson Education.
  • Witten, I. H., Frank, E., & Hall, M. A. (2016). Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques (4th ed.). Morgan Kaufmann Publishers.

 

0 Komentar