Sebutkan perbedaan pengumpulan data yang dilakukan secara manual dan otomatis

    Pada pengumpulan data dengan cara pencatatan langsung, pengamat mengamati sikap objek yang diamati dan kemudian mencatatnya berdasarkan pengukuran dan pengamatannya tersebut. Sedangkan pengumpulan data dengan cara mengisi angket merupakan suatu teknik pengumpulan data secara tidak langsung, karena menggunakan instrumen atau alat pengumpulan data berupa angket yang berisi sejumlah pertanyaan yang harus dijawab oleh responden. 

Pengolahan data adalah suatu proses pengumpulan, manipulasi dan pemrosesan data berdasarkan data yang dikumpulkan agar dapat digunakan untuk mencapai tujuan tertentu. Pengolahan data penting dalam operasi bisnis dan ilmiah, mengapa ? Karena data mentah saja tentunya tidak berarti apa-apa bagi organisasi maupun perusahaan manapun. Untuk itu, diperlukan metode pengolahan data untuk menemukan makna dibalik data-data tersebut. Terdapat berbagai metode pengolahan data yang digunakan untuk mengubah data mentah menjadi informasi yang lebih bermakna. Data mentah tersebut dimanipulasi untuk menghasilkan output yang mengarah pada penyelesaian masalah bisnis maupun ilmiah. Selain itu, mengubah data menjadi format yang mudah dibaca seperti grafik atau bagan maka, seluruh karyawan yang ada di berbagai departemen di perusahaan akan lebih mudah memahaminya. Kemudian dengan menerapkan suatu siklus dimana inputannya berupa data mentah yang akan diproses sedemikian rupa agar menghasilkan output berupa informasi dan pengetahuan.

Setidaknya terdapat 3 metode pengolahan data berdasarkan kebutuhan proyek yang kamu jalani antara lain, metode pengolahan data manual, metode pengolahan data mekanis, dan metode pengolahan data elektronik. Dimana masing-masing dari ketiga metode tersebut akan dijelaskan pada artikel ini. Yuk, simak terus artikel ini sampai selesai bersama DQLab.

1. Metode Pengolahan Data Manual

Sesuai dengan namanya pada metode pengolahan data manual, data diolah secara manual tanpa menggunakan mesin atau alat apapun. Dalam metode ini, semua proses pengumpulan data, pemfilteran, penyortiran, penghitungan, dan operasi logika lainnya semuanya dilakukan dengan campur tangan manusia tanpa menggunakan perangkat elektronik atau perangkat lunak otomatisasi lainnya. Begitu pula dengan proses transfer data yang dilakukan dari satu tempat ke tempat lain.  Ini adalah metode berbiaya rendah dan membutuhkan sedikit atau tanpa alat, tetapi menghasilkan kesalahan yang tinggi, biaya tenaga kerja yang tinggi dan banyak memakan waktu. Akan tetapi, penerapan metode ini cocok untuk proyek bisnis skala kecil seperti di toko buku kecil yang masih melakukan pencatatan harian manual dengan bantuan kertas invoice khusus serta pena dan buku untuk mencatat berapa banyak buku yang berhasil dijual.

Baca juga : Belajar Data Analyst dengan Akses DQLab Module Python for Data Professional Beginner Part 1 Sekarang!

2. Metode Pengolahan Data Mekanis

Pengolahan data manual itu rumit dan membosankan, terutama untuk melakukan kegiatan yang berulang. Oleh karena itu, perangkat mekanis dikembangan untuk otomatisasi tugas manual. Pengolahan Data Mekanis Data diproses secara mekanis melalui penggunaan perangkat dan mesin. Ini dapat mencakup perangkat sederhana seperti kalkulator, mesin tik, mesin cetak, dan perangkat mekanis lainnya. Operasi pemrosesan data sederhana dapat dilakukan dengan metode ini. Ini memiliki kesalahan yang jauh lebih sedikit daripada pengolahan data manual, hal ini membuat metode ini lebih mahal dari metode pengolahan data manual, serta apabila terjadi peningkatan data membuat metode ini lebih kompleks dan sulit. Metode ini cocok digunakan untuk membantu percepatan aktivitas proyek bisnis skala kecil seperti, pada toko kelontong bisa menggunakan kalkulator untuk mempercepat sistem pengolahan data keuangannya, dengan begitu kemungkinan kesalahannya akan lebih kecil dari pada hanya mengandalkan pengolahan data manual saja.

3. Metode Pengolahan Data Elektronik

Ini merupakan pengolahan data terbaru dan tercepat karena pengolahan data elektronik diproses dengan teknologi modern menggunakan perangkat lunak dan program pengolah data. Serangkaian instruksi diberikan kepada perangkat lunak untuk memproses data dan menghasilkan keluaran yang sesuai dengan instruksi di awal tadi. Dengan menggunakan metode ini dapat mengatasi apabila terjadi peningkatan data yang sangat besar dengan mudah dan dapat memberikan hasil yang 100% benar, jika data yang diinput sudah benar dan sesuai sehingga memakan waktu relatif sedikit dan lebih efisien dari pada dua metode sebelumnya. Karena itulah membuat metode ini paling mahal baik dari segi proses pengolahan datanya, biaya untuk perangkat dan pemeliharaan perangkatnya, dan juga dari segi gaji karyawan nya mengingat untuk mencari sumber daya manusia yang sesuai jauh lebih sulit daripada dua metode sebelumnya. Tetapi, metode ini sangat cocok untuk kebutuhan proyek bisnis skala besar seperti, sektor perbankan, perguruan tinggi, lembaga pemerintahan, rumah sakit dan sektor lainnya yang volume aktivitasnya padat dan cepat. 

Baca juga : Belajar Data Science dan Lanjutkan Perjalananmu Menjadi Aksara! Yuk, Akses "Data Analyst Python Career Track" Sekarang!

4.Yuk, Belajar Data Science Gratis Sekarang !!!

Tidak memiliki background IT? Jangan khawatir, kamu tetap bisa menguasai Ilmu Data Science untuk siap berkarir di revolusi industri 4.0. Bangun proyek dan portofolio datamu bersama DQLab untuk mulai berkarir di industri data yang sebenarnya! Sign up sekarang untuk #MulaiBelajarData di DQLab!

Simak informasi di bawah ini untuk mengakses gratis module "Introduction to Data Science":

• Buat Akun Gratis dengan Signup di DQLab.id/signup

• Akses module Introduction to Data Science

• Selesaikan modulenya, dapatkan sertifikat & reward menarik dari DQLab

• Subscribe DQLab.id untuk Akses Semua Module Premium!

Penulis: Rian Tineges

Editor: Annissa Widya Davita

DQLab Data Science belajar data science Python Data Scientist Big Data

Pengolahan data adalah proses mengkonversi data menjadi bentuk yang dapat digunakan atau diinginkan. Pemrosesan ini dilakukan dengan menggunakan urutan operasi yang telah ditentukan, baik secara manual maupun otomatis. Di era modern, sebagian besar pemrosesan dilakukan dengan bantuan komputer atau perangkat pengolah data sehingga dapat dilakukan secara otomatis. Output dari pengolahan data dapat diperoleh dalam berbagai bentuk, seperti gambar, grafik, tabel, audio, dan lain sebagainya. Saat ini teknologi terus berkembang, sehingga penyajian hasil pengolahan data dapat disajikan dengan banyak pilihan.

Pengolahan data dilakukan untuk mendapatkan insight yang impactful bagi suatu kebijakan. Hal ini dapat meningkatkan produktivitas dan keuntungan di berbagai industri. Saat ini pengolahan data digabungkan dengan keamanan data, data science, machine learning, dan teknologi canggih lainnya untuk mendapatkan hasil olah data yang andal, akurat, dan hemat biaya. Semua bisnis, terutama bisnis yang memanfaatkan data real time membutuhkan data center yang andal dan efisien. Data center ini menampung infrastruktur penting dan mendorong pengolahan data yang powerful agar hasilnya lebih akurat. Pengolahan data dibagi menjadi beberapa metode. Mau tahu apa saja metode tersebut? Yuk simak artikel ini sampai akhir!

1. Pengolahan Data Manual

Pada pengolahan data ini, data diolah secara manual tanpa menggunakan mesin atau alat bantu apapun. Metode ini juga digunakan setelah data ditransfer secara manual dari suatu sumber sehingga prosesnya sangat lambat dan potensi kesalahan dan error sangat tinggi. Metode ini masih banyak digunakan oleh perusahaan kecil, toko kecil, dan beberapa lembaga pemerintah. Di era modern, metode ini sudah tidak direkomendasikan karena kemungkinan kesalahan sangat tinggi dan memakan banyak waktu. Selain itu, metode ini juga dinilai cukup mahal dan membutuhkan sumber daya yang besar saat pemrosesan.

Baca juga : Ini yang Akan Kamu Pelajari di Kelas Data Science DQLab!

2. Pemrosesan Data Mekanis

Pemrosesan data mekanis merupakan pemrosesan data dengan menggunakan perangkat berbeda, seperti mesin tik, printer mekanis, atau perangkat mekanis lainnya. Metode pengolahan ini lebih cepat dan akurat jika dibandingkan dengan metode pengolahan data manual. Metode pengolahan data ini sudah mulai ditinggalkan karena perkembangan teknologi yang pesat menyebabkan munculnya tools yang lebih canggih. Kekurangan dari metode ini adalah output yang dihasilkan masih sangat terbatas.

3. Pengolahan Data Elektronik

Pemrosesan data elektronik atau dikenal juga dengan EDP merupakan istilah yang sering digunakan untuk pemrosesan informasi atau data secara otomatis. Metode ini memanfaatkan komputer untuk mengumpulkan, memanipulasi, merekam, mengklasifikasikan, dan meringkas data. Secara singkat, metode pengolahan data elektronik merupakan metode pengolahan data dengan menggunakan sarana elektronik seperti komputer, kalkulator, server, dan peralatan pengolahan data elektronik sejenis. Metode ini merupakan metode yang menghasilkan data paling cepat dan lebih akurat daripada metode lainnya.

4. Tools Pengolahan Data

Tools pengolahan data dibedakan berdasarkan tujuan, yaitu tools survei, tools statistik, tools perhitungan dan analisis, dan tools basis data. Tools survey merupakan tools yang digunakan untuk membantu proses survei sehingga proses pengumpulan data lebih mudah. Tools statistika adalah tools perhitungan statistik yang membantu merencanakan grafik dan bagan untuk mempelajari pola tertentu dalam data yang relevan. Tools perhitungan dan analisis adalah software matematika yang membantu untuk menghitung data menggunakan rumus matematika yang sesuai. Terakhir, tools basis data adalah tools yang digunakan untuk mengelola data yang berukuran besar sehingga manajemen data lebih tertata dan memudahkan proses pengolahan data.

Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist

5. Yuk Belajar Mengolah Data Bersama DQLab

Pengolahan data merupakan proses yang krusial karena jika ada kesalahan dalam tahapan pemrosesan data karena akan sangat berpengaruh terhadap output yang diperoleh. Oleh karena itu, sebelum mengolah data, kita harus memahami metode yang akan digunakan secara rinci. Agar memperoleh hasil yang akurat, pengolahan data pun memerlukan tools yang mumpuni. Ingin belajar mengolah data yang benar? Yuk bergabung dengan DQLab! Klik button di bawah ini dan nikmati penawaran menarik dari DQLab sebagai bekal untuk memasuki dunia data yang lebih kompleks!

Penulis: Galuh Nurvinda K

Editor: Annissa Widya Davita