{"id":5506,"date":"2026-10-28T22:22:47","date_gmt":"2026-10-28T15:22:47","guid":{"rendered":"https:\/\/student-activity.binus.ac.id\/himsisfo\/?p=5506"},"modified":"2026-10-28T22:22:47","modified_gmt":"2026-10-28T15:22:47","slug":"preceiving-data-patterns-membuat-data-menjadi-aset-dengan-data-analytics","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/student-activity.binus.ac.id\/himsisfo\/2026\/10\/preceiving-data-patterns-membuat-data-menjadi-aset-dengan-data-analytics\/","title":{"rendered":"Preceiving Data Patterns: Membuat Data Menjadi Aset dengan Data Analytics"},"content":{"rendered":"<p style=\"text-align: center\"><a href=\"http:\/\/student-activity.binus.ac.id\/himsisfo\/wp-content\/uploads\/sites\/16\/2026\/10\/download.jpg\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"wp-image-5507 aligncenter\" src=\"http:\/\/student-activity.binus.ac.id\/himsisfo\/wp-content\/uploads\/sites\/16\/2026\/10\/download.jpg\" alt=\"\" width=\"710\" height=\"570\" \/> <\/a><i>Sumber: <a href=\"https:\/\/online.york.ac.uk\/resources\/everything-you-need-to-know-about-data-analytics\/\">https:\/\/online.york.ac.uk\/resources\/everything-you-need-to-know-about-data-analytics\/<\/a><\/i><\/p>\n<p style=\"text-align: justify\"><span style=\"font-weight: 400\">Dalam suatu sistem ekonomi, terdapat dua pihak utama, yaitu pembeli dan penjual. Hubungan ini juga tercermin dalam aktivitas perusahaan yang melibatkan berbagai fungsi dan tingkatan organisasi. Untuk menjaga keberlangsungan dan pertumbuhan perusahaan, direktur dan eksekutif perlu mengambil keputusan strategis berdasarkan informasi yang akurat dan relevan. Hal ini dapat diibaratkan seperti permainan catur, ketika setiap langkah harus dipertimbangkan berdasarkan situasi dan informasi yang tersedia.<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify\"><span style=\"font-weight: 400\">Pada era digital, data tersedia dalam jumlah besar dari berbagai sumber, seperti <\/span><i><span style=\"font-weight: 400\">database<\/span><\/i><span style=\"font-weight: 400\">, formulir, <\/span><i><span style=\"font-weight: 400\">website<\/span><\/i><span style=\"font-weight: 400\">, dan sistem informasi perusahaan. Namun, data tersebut perlu dikumpulkan, diolah, dan dianalisis agar menghasilkan informasi yang bermakna. Oleh karena itu, <\/span><i><span style=\"font-weight: 400\">Data Analytics<\/span><\/i><span style=\"font-weight: 400\"> berperan penting dalam mengubah data menjadi informasi yang mendukung pengambilan keputusan perusahaan.\u00a0<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify\"><span style=\"font-weight: 400\">Secara umum, proses <\/span><i><span style=\"font-weight: 400\">Data Analytics<\/span><\/i><span style=\"font-weight: 400\"> terdiri atas beberapa tahapan, mulai dari menentukan kebutuhan analisis hingga menyajikan hasil analisis dalam bentuk visualisasi. Setiap tahapan memiliki peran penting dalam memastikan bahwa informasi yang dihasilkan sesuai dengan kebutuhan perusahaan dan dapat dipahami oleh para pengambil keputusan.<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify\"><span style=\"font-weight: 400\">Tahap pertama adalah pendefinisian masalah dan kebutuhan analisis. Pada tahap ini, perusahaan menentukan permasalahan, tujuan analisis, dan informasi yang dibutuhkan. Tahap ini membantu direktur, eksekutif, dan <\/span><i><span style=\"font-weight: 400\">data analyst<\/span><\/i><span style=\"font-weight: 400\"> memahami tujuan yang sama sehingga analisis berjalan lebih terarah dan relevan.<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify\"><span style=\"font-weight: 400\">Tahap kedua adalah pengumpulan data (<\/span><i><span style=\"font-weight: 400\">data collection<\/span><\/i><span style=\"font-weight: 400\">). Data dikumpulkan dari berbagai sumber, seperti <\/span><i><span style=\"font-weight: 400\">database<\/span><\/i><span style=\"font-weight: 400\">, formulir, sistem informasi, dan <\/span><i><span style=\"font-weight: 400\">web scraping<\/span><\/i><span style=\"font-weight: 400\">. Namun, kualitas, keakuratan, relevansi, serta keabsahan sumber data perlu diperhatikan agar data yang digunakan dapat dipercaya.<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify\"><span style=\"font-weight: 400\">Tahap ketiga adalah pembersihan data (<\/span><i><span style=\"font-weight: 400\">data cleaning<\/span><\/i><span style=\"font-weight: 400\">). Proses ini dilakukan untuk menangani data yang duplikat, nilai yang hilang, kesalahan penulisan, dan format yang tidak konsisten. Selain itu, potensi bias dalam data perlu diperiksa agar hasil analisis lebih akurat dan tidak menghasilkan kesimpulan yang menyesatkan.<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify\"><span style=\"font-weight: 400\">Tahap keempat adalah analisis data (<\/span><i><span style=\"font-weight: 400\">data analysis<\/span><\/i><span style=\"font-weight: 400\">). Data yang telah dibersihkan dianalisis untuk menemukan pola, hubungan, dan tren. Jenis analisisnya meliputi descriptive analytics untuk memahami apa yang telah terjadi, <\/span><i><span style=\"font-weight: 400\">diagnostic analytics<\/span><\/i><span style=\"font-weight: 400\"> untuk mengetahui penyebabnya, <\/span><i><span style=\"font-weight: 400\">predictive analytics<\/span><\/i><span style=\"font-weight: 400\"> untuk memperkirakan apa yang mungkin terjadi, dan prescriptive analytics untuk memberikan rekomendasi tindakan.<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify\"><span style=\"font-weight: 400\">Tahap kelima adalah visualisasi data (<\/span><i><span style=\"font-weight: 400\">data visualization<\/span><\/i><span style=\"font-weight: 400\">). Hasil analisis disajikan dalam bentuk tabel, grafik, diagram lingkaran (<\/span><i><span style=\"font-weight: 400\">pie chart<\/span><\/i><span style=\"font-weight: 400\">), atau <\/span><i><span style=\"font-weight: 400\">dashboard<\/span><\/i><span style=\"font-weight: 400\"> agar mudah dipahami. Visualisasi yang tepat membantu direktur dan eksekutif mengenali tren, membandingkan kinerja, serta mengevaluasi alternatif sebelum mengambil keputusan.<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify\"><span style=\"font-weight: 400\">Sebagai kesimpulan, <\/span><i><span style=\"font-weight: 400\">Data Analytics<\/span><\/i><span style=\"font-weight: 400\"> merupakan proses yang membantu perusahaan mengambil keputusan berdasarkan data melalui tahapan pendefinisian masalah, pengumpulan data, pembersihan data, analisis data, dan visualisasi data. Melalui tahapan tersebut, data mentah dapat diolah menjadi informasi dan wawasan yang relevan bagi perusahaan. Dengan didukung data yang berkualitas serta hasil analisis yang disajikan secara jelas, para pengambil keputusan dapat menentukan strategi yang lebih tepat, mengidentifikasi peluang dan risiko, serta meningkatkan efektivitas operasional dan daya saing perusahaan.<\/span><\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p><strong>Referensi:<\/strong><\/p>\n<p>University of York. (n.d.). Everything you need to know about data analytics.<br \/>\n<a href=\"https:\/\/online.york.ac.uk\/resources\/everything-you-need-to-know-about-data-analytics\/\">https:\/\/online.york.ac.uk\/resources\/everything-you-need-to-know-about-data-analytics\/<\/a><\/p>\n<p>ITATS. (2025). Mengenal Data Analytics: Definisi, Manfaat, dan Langkah Belajar untuk Karier di Era Digital.<br \/>\n<a href=\"https:\/\/itats.ac.id\/sisteminformasi\/mengenal-data-analytics-definisi-manfaat-dan-langkah-belajar-untuk-karier-di-era-digital\/\">https:\/\/itats.ac.id\/sisteminformasi\/mengenal-data-analytics-definisi-manfaat-dan-langkah-belajar-untuk-karier-di-era-digital\/<\/a><\/p>\n<p>Coursera. (2026). Data Analytics: Definition, Uses, Examples, and More.<br \/>\n<a href=\"https:\/\/www.coursera.org\/articles\/data-analytics\">https:\/\/www.coursera.org\/articles\/data-analytics<\/a><\/p>\n<p>GeeksforGeeks. (2026). Six Steps of Data Analysis Process.<br \/>\n<a href=\"https:\/\/www.geeksforgeeks.org\/data-analysis\/six-steps-of-data-analysis-process\/\">https:\/\/www.geeksforgeeks.org\/data-analysis\/six-steps-of-data-analysis-process\/<\/a><\/p>\n<p>Management Concepts. (n.d.). Defining the Problem \u2013 How Savvy Data Pros Get It Right.<br \/>\n<a href=\"https:\/\/www.managementconcepts.com\/resource\/defining-the-problem-savvy-data-pros-get-it-right\/\">https:\/\/www.managementconcepts.com\/resource\/defining-the-problem-savvy-data-pros-get-it-right\/<\/a><\/p>\n<p>Databricks. (n.d.). What is Data Collection?<br \/>\n<a href=\"https:\/\/www.databricks.com\/blog\/what-is-data-collection\">https:\/\/www.databricks.com\/blog\/what-is-data-collection<\/a><\/p>\n<p>GeeksforGeeks. (2025). Different Sources of Data for Data Analysis.<br \/>\n<a href=\"https:\/\/www.geeksforgeeks.org\/data-analysis\/different-sources-of-data-for-data-analysis\/\">https:\/\/www.geeksforgeeks.org\/data-analysis\/different-sources-of-data-for-data-analysis\/<\/a><\/p>\n<p>GeeksforGeeks. (2025). What is Web Scraping and How to Use It?<br \/>\n<a href=\"https:\/\/www.geeksforgeeks.org\/blogs\/what-is-web-scraping-and-how-to-use-it\/\">https:\/\/www.geeksforgeeks.org\/blogs\/what-is-web-scraping-and-how-to-use-it\/<\/a><\/p>\n<p>IBM. (n.d.). What is data cleaning?<br \/>\n<a href=\"https:\/\/www.ibm.com\/think\/topics\/data-cleaning\">https:\/\/www.ibm.com\/think\/topics\/data-cleaning<\/a><\/p>\n<p>Microsoft. (n.d.). What is data analysis? A beginner&#8217;s guide to key processes and tools.<br \/>\n<a href=\"https:\/\/www.microsoft.com\/en-us\/microsoft-365\/excel\/data-analysis\">https:\/\/www.microsoft.com\/en-us\/microsoft-365\/excel\/data-analysis<\/a><\/p>\n<p>DQLab. (2024). Apa itu Data Visualization? Teknik &amp; Tools Pentingnya.<br \/>\n<a href=\"https:\/\/dqlab.id\/apa-itu-data-visualization-teknik-and-tools-pentingnya\">https:\/\/dqlab.id\/apa-itu-data-visualization-teknik-and-tools-pentingnya<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Sumber: https:\/\/online.york.ac.uk\/resources\/everything-you-need-to-know-about-data-analytics\/ Dalam suatu sistem ekonomi, terdapat dua pihak utama, yaitu pembeli dan penjual. Hubungan ini juga tercermin dalam aktivitas perusahaan yang melibatkan berbagai fungsi dan tingkatan organisasi. Untuk menjaga keberlangsungan dan pertumbuhan perusahaan, direktur dan eksekutif perlu mengambil keputusan strategis berdasarkan informasi yang akurat dan relevan. Hal ini dapat diibaratkan seperti permainan catur, ketika [&hellip;]<\/p>\n","protected":false},"author":17,"featured_media":5507,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[3],"tags":[],"class_list":["post-5506","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-article"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/student-activity.binus.ac.id\/himsisfo\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/5506","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/student-activity.binus.ac.id\/himsisfo\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/student-activity.binus.ac.id\/himsisfo\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/student-activity.binus.ac.id\/himsisfo\/wp-json\/wp\/v2\/users\/17"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/student-activity.binus.ac.id\/himsisfo\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=5506"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/student-activity.binus.ac.id\/himsisfo\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/5506\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":5508,"href":"https:\/\/student-activity.binus.ac.id\/himsisfo\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/5506\/revisions\/5508"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/student-activity.binus.ac.id\/himsisfo\/wp-json\/wp\/v2\/media\/5507"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/student-activity.binus.ac.id\/himsisfo\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=5506"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/student-activity.binus.ac.id\/himsisfo\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=5506"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/student-activity.binus.ac.id\/himsisfo\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=5506"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}