Lewati ke isi
anakdata.id
≡

Kelompok 5 dari 10

Analisis dan critical thinking

“Angkanya dibaca bagaimana”

Analis membaca angka untuk menjawab satu pertanyaan bisnis, misalnya kenapa penjualan satu cabang turun bulan ini. Kosakatanya mencakup cara merumuskan pertanyaan, memilih metric, membaca sebaran angka, sampai menguji apakah sebuah selisih cuma kebetulan.

Posisinya di perjalanan data
  1. Sumber data
  2. Ingestion
  3. Storage
  4. Transformasi
  5. Analisis(kelompok ini)
  6. BI dan dashboard
  7. ML
  8. AI generatif
  9. Keputusan

Analisis: lapisan 5 dari 8. Lihat petanya

Merumuskan pertanyaan10 istilah

↑ Daftar isi

Requirement

Kesepakatan tentang apa yang sebenarnya diminta, sebelum pekerjaannya dimulai.

Sering tertukar

Permintaan pertama

"Buatkan dashboard penjualan."

berbeda dengan

Requirement

Periode, cara memecah angka, dan keputusannya sudah disepakati.

Permintaan pertama jarang jelas. "Buatkan dashboard penjualan" belum jadi requirement sampai Anda dan peminta sepakat soal periode, cara memecah angkanya, dan keputusan yang mau diambil dari dashboard itu.

Dipakai:
  • Data Analyst
  • Business Analyst
  • BI Developer
  • Data Engineer

Framing

Merumuskan masalah sebelum menghitung: keputusan apa yang dibantu, siapa yang memutuskan, apa yang perlu dijawab.

'bikin dashboard penjualan' diubah jadi 'toko mana yang perlu tambahan stok sebelum Lebaran?'

Dipakai:
  • Data Analyst
  • Business Analyst
  • Data Scientist

Problem statement

Kalimat singkat tentang apa yang salah, seberapa besar, dan kapan harus beres.

Response time keluhan memburuk kuartal ini dan harus pulih sebelum akhir tahun.

Dipakai:
  • Data Analyst
  • Business Analyst

5W1H

Enam pertanyaan dasar untuk menggali masalah: what, who, when, where, why, how.

Apa yang turun, di cabang mana, sejak kapan, siapa yang terdampak, kenapa, bagaimana.

Dipakai:
  • Data Analyst
  • Business Analyst

Keputusan

Pilihan yang diambil orang yang berwenang, yang sekaligus menanggung akibatnya.

Cari supplier yang mau mengunci harga, atau tetap beli harian.

Dipakai:
  • Semua peran

Premortem

Membayangkan keputusan sudah gagal, lalu menulis penyebabnya sebelum mulai.

"Enam bulan lagi program ini gagal total. Kenapa?"

Dipakai:
  • Data Analyst
  • Business Analyst

Critical thinking

Kebiasaan mempertanyakan data dan kesimpulan: dari mana asalnya, masuk akal tidak, adakah penjelasan lain.

Bertanya apakah penjualan turun karena promo berhenti atau karena memang bulan sepi.

Dipakai:
  • Semua peran

Helicopter view

Melihat masalah dari atas secara menyeluruh sebelum masuk ke detail, supaya pola besarnya terlihat.

Melihat tren penjualan setahun penuh sebelum membedah satu bulan yang turun.

Dipakai:
  • Semua peran

Root cause analysis

Menelusuri akar penyebab masalah, tidak berhenti di gejala yang terlihat.

Harga naik, ternyata stok menipis, ternyata pengiriman tertahan di jalur laut.

Dipakai:
  • Data Analyst
  • Business Analyst
  • Data Engineer

Connecting the dots

Menghubungkan beberapa informasi yang terpisah sampai terlihat satu penjelasan utuh.

Menyambungkan penjualan yang turun dengan biaya iklan yang dipangkas di bulan yang sama.

Dipakai:
  • Data Analyst
  • Business Analyst

Dugaan dan sebab-akibat8 istilah

↑ Daftar isi

Hipotesis

Dugaan sementara yang diuji dengan data, dan hasilnya bisa terbukti atau gugur.

Dugaan: penjualan turun karena iklan dipotong. Analis lalu mengeceknya di data marketing.

Dipakai:
  • Data Analyst
  • Data Scientist

Asumsi

Hal yang dianggap benar tanpa dicek dulu, karena itu perlu ditulis supaya bisa diuji.

Menganggap semua cabang buka setiap hari, lalu ternyata ada cabang yang tutup tiap Minggu.

Dipakai:
  • Data Analyst
  • Data Scientist

Confirmation bias

Kecenderungan hanya mencari data yang mendukung dugaan sendiri dan mengabaikan data yang membantah.

Yakin penjualan turun karena iklan, lalu hanya membuka data marketing.

Dipakai:
  • Semua peran

Bias

Kemiringan yang membuat hasil pengukuran menyimpang ke satu arah secara sistematis.

Dipakai:
  • Semua peran

Correlation

Juga disebut: korelasi

Dua hal yang bergerak bersamaan.

Penjualan es krim naik bersamaan dengan kasus tenggelam.

Dipakai:
  • Data Analyst
  • Data Scientist

Causation

Juga disebut: kausalitas, sebab-akibat

Satu hal benar-benar menyebabkan hal lain.

Es krim tidak menyebabkan orang tenggelam
Cuaca panasmenyebabkanmenyebabkanPenjualan eskrim naikKasus tenggelamnaikhanya correlation

Sering tertukar

Penjualan es krim dan kasus tenggelam naik bersamaan karena keduanya naik saat cuaca panas. Menyimpulkan bahwa es krim menyebabkan orang tenggelam adalah kekeliruan yang paling sering muncul di meeting.

Dipakai:
  • Data Analyst
  • Data Scientist

Confounder

Faktor ketiga yang tersembunyi dan menggerakkan dua hal sekaligus.

Es krim dan kasus tenggelam sama-sama naik di musim panas.

Dipakai:
  • Data Analyst
  • Data Scientist

Cross-check

Mencocokkan angka atau informasi dengan sumber atau cara hitung lain sebelum dipercaya.

Mencocokkan angka dari AI dengan hitungan manual di spreadsheet.

Dipakai:
  • Semua peran

Metric dan target10 istilah

↑ Daftar isi

Metric

Juga disebut: metrik

Angka yang diukur berulang dengan cara yang sama tiap kali.

Jumlah pesanan per hari di satu cabang, dihitung tiap pagi dari data kasir kemarin.

Dipakai:
  • Data Analyst
  • BI Developer
  • Analytics Engineer
  • Data Scientist

KPI

Metric yang dipilih sebagai penentu berhasil atau tidaknya sebuah tim.

Sering tertukar

Metric

Angka apa pun yang diukur berulang; bisa ratusan.

berbeda dengan

KPI

Segelintir metric yang dipilih jadi penentu berhasil.

Semua KPI adalah metric, tapi sebagian besar metric bukan KPI. Perusahaan bisa punya ratusan metric dan hanya lima KPI.

Diagramnya: Dashboard bercerita

Dipakai:
  • Data Analyst
  • BI Developer
  • Business Analyst

North star

Satu metric utama yang paling dekat dengan nilai yang diterima pelanggan, sekaligus jadi patokan bersama tim.

Untuk aplikasi belajar: jumlah pelajaran yang selesai per pekan, bukan jumlah download.

Dipakai:
  • Data Analyst
  • BI Developer
  • Business Analyst

Input metric

Angka yang bisa digerakkan tim, dan kalau angka ini naik, north star ikut naik.

Persentase pengunjung baru yang membuka halaman produk, sebagai input untuk sesi yang berakhir dengan pembelian.

Dipakai:
  • Data Analyst
  • BI Developer

Metric tree

Gambar pohon yang memecah satu angka utama jadi angka-angka yang menggerakkannya, sampai ke angka yang bisa diubah tim.

Omzet warung = jumlah pembeli x rata-rata belanja per pembeli.

Dipakai:
  • Data Analyst
  • BI Developer
  • Business Analyst

Guardrail metric

Metric pendamping yang menjaga supaya metric utama tidak dikejar dengan cara yang merusak.

Tiket closed per hari, dijaga dengan jumlah tiket yang di-reopen.

Dipakai:
  • Data Analyst
  • Data Scientist

Success metric

Angka yang menunjukkan keputusan berhasil, dengan titik awal dan target yang jelas.

Booking Non Refund yang sudah diaudit: dari 0 ke 200, dengan hasil per kategori.

Dipakai:
  • Data Analyst
  • Business Analyst

Target

Angka yang ingin dicapai dalam periode tertentu, sekaligus pembanding untuk menilai angka aktual.

Realisasi penjualan bulan ini dibandingkan target bulanannya.

Dipakai:
  • Data Analyst
  • BI Developer

Baseline

Juga disebut: nilai dasar

Angka pembanding sebelum ada perubahan apa pun.

Tanpa baseline, kenaikan penjualan setelah campaign tidak bisa dibedakan dari kenaikan yang memang selalu terjadi tiap Desember.

Diagramnya: Siklus ML

Dipakai:
  • Data Analyst
  • Data Scientist

Goodhart's law

Begitu satu angka dijadikan target, orang mengejar angkanya sampai angka itu tak lagi mengukur hal yang dimaksud.

Tim CS dinilai dari tiket yang ditutup, lalu tiket ditutup walau masalahnya belum selesai.

Dipakai:
  • Data Analyst
  • BI Developer
  • Data Governance Analyst

Membaca angka dari waktu ke waktu5 istilah

↑ Daftar isi

Periode

Rentang waktu yang dipakai untuk menghitung. Kalau periodenya berbeda, kesimpulannya bisa ikut berbeda.

Titik panas 2015: 178.578, 2023: 52.156; pilihan tahun pembanding mengubah cerita (NASA FIRMS).

Dipakai:
  • Data Analyst
  • BI Developer

Coverage

Seberapa banyak yang tercatat: berapa pasar, berapa bulan, siapa saja.

Harga beras medium Jan 2026 dari 44 pasar, Feb 2026 dari 214 pasar (data WFP).

Dipakai:
  • Data Analyst
  • Data Scientist

Tren

Arah gerak angka dari waktu ke waktu: naik, turun, atau datar.

Harga cabai naik pelan selama beberapa bulan berturut-turut.

Dipakai:
  • Data Analyst
  • BI Developer
  • Data Scientist

Seasonality

Juga disebut: musiman

Pola naik turun yang berulang mengikuti kalender.

Penjualan naik tiap Ramadan dan turun tiap Januari. Membandingkan Desember dengan Januari tanpa mengingat ini menghasilkan kesimpulan yang keliru.

Diagramnya: Dashboard bercerita

Dipakai:
  • Data Analyst
  • Data Scientist

Year on year (YoY)

Membandingkan angka satu periode dengan periode yang sama tahun lalu, supaya pengaruh musim tidak menipu.

Penjualan Ramadan tahun ini dibandingkan Ramadan tahun lalu.

Dipakai:
  • Data Analyst
  • BI Developer

Ringkasan angka10 istilah

↑ Daftar isi

EDA

Exploratory data analysis: menjelajah data sebelum mulai menganalisis, misalnya cek jumlah baris, nilai kosong, dan sebaran.

Cek jumlah baris, nilai kosong per kolom, sebaran harga, dan satu grafik tren.

Dipakai:
  • Data Analyst
  • Data Scientist

Distribusi

Gambaran cara nilai-nilai dalam data menyebar, lebih dari sekadar titik tengahnya.

Dua kelas bisa punya rata-rata nilai sama, sementara nilai di kelas pertama merata dan di kelas kedua terbelah dua.

Dipakai:
  • Data Analyst
  • Data Scientist

Rata-rata (mean)

Seluruh nilai dijumlahkan lalu dibagi banyaknya.

Sering tertukar

Rata-rata (mean)

Mudah tertarik oleh satu nilai ekstrem.

berbeda dengan

Median

Nilai tengah, tidak tertarik oleh angka tertinggi.

Rata-rata mudah digeser satu nilai ekstrem. Satu pembeli bernilai satu miliar bisa menaikkan rata-rata seluruh pelanggan, walau belanja pelanggan lain tidak berubah sama sekali.

Dipakai:
  • Data Analyst
  • Data Scientist

Median

Nilai yang persis di tengah setelah semuanya diurutkan.

Untuk gaji, median hampir selalu lebih jujur daripada rata-rata, karena tidak tertarik oleh angka tertinggi.

Dipakai:
  • Data Analyst
  • Data Scientist

Rata-rata gabungan

Rata-rata dua kelompok yang ditimbang dengan jumlah anggota masing-masing. Kalau ukuran kelompoknya beda, merata-ratakan dua rata-rata begitu saja hasilnya salah.

(428 x 10,58 + 86 x 18,89) / 514 = 11,97, bukan (10,58 + 18,89) / 2 = 14,73.

Dipakai:
  • Data Analyst
  • Data Scientist

Persentil

Posisi sebuah nilai dibanding sisanya, dinyatakan dalam persen.

Persentil 90 berarti sembilan puluh persen nilai berada di bawahnya.

Dipakai:
  • Data Analyst
  • Data Scientist

Kuartil

Titik yang membagi data terurut jadi empat bagian sama banyak. Q1 di seperempat bawah, Q3 di tiga perempat.

Kemiskinan kab/kota 2019: Q1 6,66% dan Q3 14,76% (INDO-DAPOER).

Dipakai:
  • Data Analyst
  • Data Scientist

IQR

Interquartile range, jarak antara kuartil pertama dan ketiga. Nilai di atas Q3 + 1,5 x IQR biasa ditandai outlier.

Kemiskinan kab/kota 2019: batas atas 26,91%, jadi 36 dari 514 kab/kota ditandai outlier (INDO-DAPOER).

Dipakai:
  • Data Analyst
  • Data Scientist

Standar deviasi

Ukuran seberapa jauh angka-angka biasanya menyebar dari rata-ratanya. Makin besar angkanya, makin beragam datanya.

Waktu tempuh ke kantor yang kadang 30 menit, kadang 90 menit punya standar deviasi besar.

Dipakai:
  • Data Analyst
  • Data Scientist

Outlier

Juga disebut: pencilan

Nilai yang jauh menyimpang dari sisanya.

Dua kemungkinan

Salah input

Perlu diperbaiki sebelum dihitung.

atau

Pelanggan terbesar Anda

Kabar penting, jangan dibuang tanpa diperiksa.

Outlier tidak otomatis salah. Ia bisa berarti salah input, dan bisa berarti pelanggan terbesar Anda. Membuangnya tanpa memeriksa adalah cara menghapus kabar penting.

Dipakai:
  • Data Analyst
  • Data Scientist

Eksperimen dan uji statistik13 istilah

↑ Daftar isi

A/B test

Percobaan yang membagi orang jadi dua kelompok acak untuk melihat versi mana yang lebih baik.

Separuh pengunjung melihat tombol biru, separuh melihat tombol hijau.

Dipakai:
  • Data Analyst
  • Data Scientist

Sampel

Sebagian kecil yang diambil untuk mewakili keseluruhan.

Sering tertukar

Sampel besar

Banyak orang yang mengisi.

berbeda dengan

Sampel yang mewakili

Cara memilih orangnya tidak berat sebelah.

Sampel besar tidak menolong kalau cara mengambilnya berat sebelah. Survei kepuasan yang cuma diisi orang yang marah akan tetap salah walau diisi sepuluh ribu orang.

Dipakai:
  • Data Analyst
  • Data Scientist

RCT

Randomized controlled trial, yaitu percobaan yang membagi kelompok secara acak. Untuk menguji sebab-akibat, inilah cara yang paling kuat.

Sekolah diundi untuk menerima program atau tidak, lalu hasilnya dibandingkan.

Dipakai:
  • Data Analyst
  • Data Scientist

Randomisasi

Membagi peserta ke kelompok dengan undian, supaya kedua kelompok setara sejak awal.

Pembagian kelompok memakai lempar koin, supaya pilihan manajer tidak ikut menentukan.

Dipakai:
  • Data Analyst
  • Data Scientist

Control group

Juga disebut: kelompok kontrol

Kelompok yang tidak mendapat perlakuan, sebagai pembanding untuk kelompok yang mendapat perlakuan.

Cabang yang tidak ikut program diskon, dibandingkan dengan cabang yang ikut.

Dipakai:
  • Data Analyst
  • Data Scientist

Balance check

Mengecek apakah kelompok perlakuan dan kontrol sudah mirip sebelum perlakuan diberikan, misalnya dengan membandingkan rata-ratanya.

RCT gaji guru: semua selisih variabel sekolah dan guru sebelum perlakuan di bawah 0,1 standar deviasi.

Dipakai:
  • Data Analyst
  • Data Scientist

Signifikansi statistik

Ukuran seberapa kecil kemungkinan sebuah selisih muncul cuma karena kebetulan.

Sering tertukar

Signifikan secara statistik

Selisihnya kecil kemungkinan muncul karena kebetulan.

berbeda dengan

Penting bagi bisnis

Selisihnya cukup besar untuk layak ditindaklanjuti.

Signifikan secara statistik tidak berarti penting bagi bisnis. Selisih 0,1 persen bisa signifikan pada data sejuta orang, dan tetap tidak layak ditindaklanjuti.

Dipakai:
  • Data Analyst
  • Data Scientist

Standard error

Seberapa besar satu angka hasil hitungan bisa bergoyang karena kebetulan kalau datanya diambil ulang dari orang lain.

Dua headline Upworthy dengan sekitar 12.000 tampilan per headline: selisih CTR -0,42 poin persen, standard error-nya sekitar 0,19 poin persen.

Dipakai:
  • Data Analyst
  • Data Scientist

Distribusi normal

Bentuk sebaran seperti lonceng: kebanyakan nilai dekat ke tengah, makin jauh makin jarang. Sekitar 95% nilai ada dalam jarak 1,96 standard error dari tengah.

Angka 1,96 di rumus confidence interval 95% berasal dari distribusi normal.

Dipakai:
  • Data Analyst
  • Data Scientist

Z-score

Juga disebut: skor z

Selisih yang diukur dalam satuan standard error: berapa kali goyangan wajar. Makin jauh dari 0, makin kecil kemungkinan selisih itu kebetulan.

Z = -2,26 untuk dua headline Upworthy, lebih jauh dari batas 1,96.

Dipakai:
  • Data Analyst
  • Data Scientist

P-value

Juga disebut: nilai p

Kalau sebenarnya tidak ada beda, seberapa sering selisih sebesar ini atau lebih besar tetap muncul karena kebetulan. Jadi p-value tidak sama dengan peluang hipotesis benar.

P-value 0,0235 untuk dua headline Upworthy: sekitar 2 dari 100 kali.

Dipakai:
  • Data Analyst
  • Data Scientist

Confidence interval

Juga disebut: selang kepercayaan

Rentang nilai yang masuk akal untuk angka sebenarnya. Kalau rentang selisihnya mencakup nol, belum tentu ada beda.

Dua headline Upworthy: selisih CTR -0,06 poin persen, rentang 95%-nya -0,60 sampai 0,49, jadi belum beda.

Dipakai:
  • Data Analyst
  • Data Scientist

Multiple testing

Makin banyak uji yang dilakukan, makin banyak "pemenang" yang muncul hanya karena kebetulan.

Arsip Upworthy mencatat 32.487 eksperimen headline. Kalau uji sebanyak itu dijalankan, sebagian "pemenangnya" hampir pasti hasil kebetulan.

Dipakai:
  • Data Analyst
  • Data Scientist

Metric pelanggan7 istilah

↑ Daftar isi

Funnel

Juga disebut: corong

Urutan tahap yang dilalui pelanggan, dari banyak orang di awal sampai sedikit yang selesai.

Kunjungan, lihat produk, masuk keranjang, bayar.

Makin ke bawah, makin sedikit orang yang tersisa
KunjungankonversiLihat produkkonversiMasuk keranjangkonversiBayar
Dipakai:
  • Data Analyst
  • BI Developer

Konversi

Persentase orang yang lanjut dari satu tahap ke tahap berikutnya.

Dari 100 orang yang masuk keranjang, 30 membayar: konversinya 30%.

Dipakai:
  • Data Analyst
  • BI Developer

CTR

Click-through rate: berapa persen orang yang melihat sesuatu lalu mengekliknya.

Headline Upworthy dengan kata Women ditampilkan 11.839 kali dan diklik 285 kali: CTR 2,41%.

Dipakai:
  • Data Analyst
  • BI Developer

Poin persen

Selisih dua persentase, dihitung dengan pengurangan biasa. Berbeda dengan kenaikan persen, yang dihitung relatif terhadap angka awal.

CTR 2,0% naik ke 2,5% = naik 0,5 poin persen, atau naik 25% relatif.

Sering tertukar

Naik 0,5 poin persen

CTR 2,0% ke 2,5%: selisih biasa, 2,5 dikurangi 2,0.

berbeda dengan

Naik 25% relatif

Selisih 0,5 itu dibagi angka awalnya, 2,0.

Dipakai:
  • Data Analyst
  • BI Developer

Cohort

Sekelompok orang yang mulai pada waktu yang sama, lalu diikuti bersama-sama.

Semua pengguna yang mendaftar Januari diikuti selama enam bulan, terpisah dari yang mendaftar Februari.

Dipakai:
  • Data Analyst
  • Data Scientist

Retention

Juga disebut: retensi

Berapa banyak pelanggan yang masih kembali atau masih aktif sesudah waktu tertentu.

Pelanggan yang belanja lagi sebulan setelah belanja pertamanya.

Dipakai:
  • Data Analyst
  • Data Scientist

Churn

Pelanggan yang berhenti, kebalikan dari retention.

Pelanggan internet rumah yang tidak memperpanjang langganan bulan ini.

Sering tertukar

Retention

Pelanggan yang masih kembali sesudah waktu tertentu.

berbeda dengan

Churn

Pelanggan yang berhenti.

Dipakai:
  • Data Analyst
  • Data Scientist

Python dan notebook9 istilah

↑ Daftar isi

Python

Bahasa pemrograman yang banyak dipakai untuk mengolah data, menulis skrip pipeline, dan membangun model.

Beberapa baris Python menghitung ulang total yang dibuat di spreadsheet.

Dipakai:
  • Data Analyst
  • Data Engineer
  • Data Scientist
  • ML Engineer
  • AI Engineer

pandas

Library Python untuk mengolah tabel: membaca file, menyaring, mengelompokkan, dan menggabung.

pd.read_csv("harga.csv") membaca file CSV jadi tabel.

Dipakai:
  • Data Analyst
  • Data Scientist
  • ML Engineer

DataFrame

Tabel di dalam pandas, dengan baris dan kolom seperti di spreadsheet.

df.shape menampilkan (321209, 15) untuk data titik panas NASA FIRMS tiga tahun.

Dipakai:
  • Data Analyst
  • Data Scientist
  • ML Engineer

groupby

Perintah pandas untuk mengelompokkan baris lalu menghitung ringkasan per kelompok, padanan GROUP BY di SQL.

Titik panas 2015 per bulan: puncaknya September, 64.080 titik (NASA FIRMS).

Dipakai:
  • Data Analyst
  • Data Scientist

merge

Perintah pandas untuk menggabung dua tabel lewat kolom kunci, padanan JOIN di SQL.

Harga WFP di-merge dengan tabel pasar lewat market_id: 337.046 baris sebelum dan sesudah.

Dipakai:
  • Data Analyst
  • Data Scientist

assert

Perintah Python yang berhenti dengan error kalau syaratnya tidak terpenuhi, sehingga bisa jadi alarm otomatis.

assert len(df) == 321209 berhenti kalau jumlah baris berubah.

Dipakai:
  • Data Analyst
  • Data Engineer
  • Data Scientist

Notebook (Jupyter, Colab)

Dokumen kerja berisi kode, hasil, dan catatan berurutan, jadi orang lain bisa membaca dan mengulang langkahnya.

Notebook EDA berisi sel kode dan grafik, diselingi catatan pengecekan.

Dipakai:
  • Data Analyst
  • Data Scientist
  • ML Engineer

Sel

Satu kotak di notebook. Sel kode untuk dijalankan, sel teks untuk catatan.

Shift+Enter menjalankan sel yang sedang dipilih.

Dipakai:
  • Data Analyst
  • Data Scientist

Reproducibility

Analisis bisa diulang orang lain dengan data dan langkah yang sama, dan hasilnya sama.

Rekan menjalankan notebook Anda dari awal sampai akhir dan mendapat angka yang sama.

Dipakai:
  • Data Analyst
  • Data Scientist
  • ML Engineer