• BERANDA
  • TENTANG
    • Profil BPMPP
    • Visi dan Misi
    • Tujuan & Fungsi
    • Struktur Organisasi
    • Pimpinan Organisasi
    • Program Kerja BPMPP
  • Kegiatan
  • KERJASAMA
  • LAYANAN & INFORMASI
    • APLIKASI
      • SILIMA UMA
      • Perpustakaan UMA
      • Academic Online Campus (AOC)
      • Repository UMA
      • Tracer Study (Alumni)
      • Jurnal
      • E-Learning UMA
      • Direktori Mahasiswa
    • Arsip Digital
      • Buku Pedoman Universitas Medan Area
      • Kalender Akademik
      • ArtikelKumpulan Artikel-artikel Seputar Pendidikan dan Dunia Kerja
    • Kurikulum
      • Kurikulum Teknik
      • Kurikulum Pertanian
      • Kurikulum Ekonomi dan Bisnis
      • Kurikulum Hukum
      • Kurikulum Isipol
      • Kurikulum Psikologi
      • Kurikulum Saintek
      • Kurikulum Agama Islam
    • Persyaratan
      • Perubahan Data Mahasiswa di ForlapDikti
      • Syarat Penerbitan Daftar Prestasi Akademik Sementara
      • Syarat Pengambilan Ijazah Dan Transkip Nilai
      • Syarat Pengganti Ijazah dan Transkrip Hilang & Rusak
      • Syarat Penerbitan Translate Ijazah & Transkrip Bahasa Inggris
      • Syarat Penerbitan Prestasi Akademik Pindah Keluar
      • Syarat Berkas Konversi
      • Syarat Usulan SK Seminar dan Ujian Meja Hijau/Skripsi
  • Help Desk BPMPP
  • id
    • en
    • id
Biro Perencanaan Mutu Pendidikan dan Pembelajaran Terbaik di Sumatera Utara
    • BERANDA
    • TENTANG
      • Profil BPMPP
      • Visi dan Misi
      • Tujuan & Fungsi
      • Struktur Organisasi
      • Pimpinan Organisasi
      • Program Kerja BPMPP
    • Kegiatan
    • KERJASAMA
    • LAYANAN & INFORMASI
      • APLIKASI
        • SILIMA UMA
        • Perpustakaan UMA
        • Academic Online Campus (AOC)
        • Repository UMA
        • Tracer Study (Alumni)
        • Jurnal
        • E-Learning UMA
        • Direktori Mahasiswa
      • Arsip Digital
        • Buku Pedoman Universitas Medan Area
        • Kalender Akademik
        • ArtikelKumpulan Artikel-artikel Seputar Pendidikan dan Dunia Kerja
      • Kurikulum
        • Kurikulum Teknik
        • Kurikulum Pertanian
        • Kurikulum Ekonomi dan Bisnis
        • Kurikulum Hukum
        • Kurikulum Isipol
        • Kurikulum Psikologi
        • Kurikulum Saintek
        • Kurikulum Agama Islam
      • Persyaratan
        • Perubahan Data Mahasiswa di ForlapDikti
        • Syarat Penerbitan Daftar Prestasi Akademik Sementara
        • Syarat Pengambilan Ijazah Dan Transkip Nilai
        • Syarat Pengganti Ijazah dan Transkrip Hilang & Rusak
        • Syarat Penerbitan Translate Ijazah & Transkrip Bahasa Inggris
        • Syarat Penerbitan Prestasi Akademik Pindah Keluar
        • Syarat Berkas Konversi
        • Syarat Usulan SK Seminar dan Ujian Meja Hijau/Skripsi
    • Help Desk BPMPP
    • id
      • en
      • id

    Artikel

    • Home
    • Blog
    • Artikel
    • Descriptive Analytics : Pengertian, Manfaat, Langkah, dan Contohnya

    Descriptive Analytics : Pengertian, Manfaat, Langkah, dan Contohnya

    • Posted by BPMPP UMA
    • Categories Artikel
    • Date 11 Agustus 2022

    Descriptive Analytics : Pengertian, Manfaat, Langkah, dan Contohnya

    Hampir semua bisnis kini telah memakai metode data analytics untuk membantu memudahkan sistem pengolahan data sebagai gosip yg berguna. Galat satu jenis analisis data yg mampu Anda manfaatkan merupakan descriptive analytics atau analisis deskriptif. tidak bisa kita pungkiri bahwa perkembangan teknologi sudah membawa efek akbar pada kehidupan warga pada banyak sekali bidang.

    Termasuk dalam aspek bisnis. kini , menggunakan adanya teknologi, setiap perusahaan mampu memanfaatkannya buat memudahkan proses marketing (marketing technology) hingga analisis data. sebab waktu ini big data (data dalam jumlah akbar) sudah menjadi bagian tidak terpisahkan dari banyak sekali macam industri. Data dalam jumlah akbar tadi berisi banyak sekali macam informasi penting yg bermanfaat buat perkembangan dan pertumbuhan usaha kedepannya.

    Mulai asal customer data, data penjualan, data produksi, hingga data mitra usaha serta kompetitor. Menyimpan dan menggabungkan data asal banyak sekali sumber dalam database perusahaan saja tidaklah relatif. Anda perlu memperbaiki data mentah tersebut dan memproses data supaya perusahaan bisa mendeskripsikannya sebagai berita yang berguna. berita ini akan sangat berguna proses perencanaan usaha (business plan), product development, analisis penjualan, juga seni manajemen business development. Inilah sebabnya Anda memerlukan analisis naratif.

    Tujuannya adalah supaya Anda bisa menafsirkan data tersebut menjadi informasi serta memvisualisasikan data (data visualization) supaya mudah dibaca. Lantas, apa saja manfaat lain berasal analisis deskriptif serta apa perbedaannya dengan jenis data analytics lainnya? Melalui artikel ini dia, kami akan membahas secara rinci ihwal apa itu analisis deskriptif, kegunaannya, perbedaannya menggunakan metode analisis data yang lain, dan contoh penerapannya.

     

    Apa Itu Descriptive Analytics?

    Mengutip berasal Techtarget, analisis deskriptif atau descriptive analytics merupakan tahapan analisis data paling awal, yang berguna buat menyampaikan pelukisan atau menggambarkan data secara holistik. sementara itu, menurut Sugiyono (2004:169), analisis deskriptif adalah statistik yg berguna buat menganalisa data menggunakan cara mendeskripsikan atau mendeskripsikan data yg sudah terkumpul sebagaimana adanya. dan tanpa bermaksud membentuk konklusi yg berlaku buat awam atau generalisasi.

    Analisis ini akan menyampaikan ilustrasi lengkap mengenai data sesuai variabel yg Anda kumpulkan sebelumnya. Anda bisa menampilkan analisis naratif ini dalam banyak sekali bentuk. misalnya bentuk tabel distribusi frekuensi, nilai mean, tabel histogram, nilai standar deviasi, serta lain sebagainya. Nantinya, yang akan terjadi analisis ini akan memberikan suatu kompendium data yang bisa Anda olah sebagai informasi.

    Jadi, analisis deskriptif sebagai langkah awal yg sangat penting pada analisis data. namun, perlu Anda ingat bahwa analisis ini hanya menyampaikan ilustrasi awam tentang data yg sudah Anda kumpulkan dan petakan (data mapping) sebelumnya. sebagai akibatnya, analisis deskriptif tak dapat Anda jadikan acuan pada memprediksi usaha (forecast usaha), apalagi membantu dalam proses pengambilan keputusan. adalah, jenis analisis ini hanya sekadar membantu tahu data yg terkumpul secara general, tanpa memberikan saran ihwal tindakan atau langkah apa yg harus perusahaan lakukan buat mencapai tujuan bisnis.

    Tentunya hal ini sangat tidak selaras menggunakan prescriptive analytics yg ialah gabungan antara descriptive serta predictive analytics. pada mana jenis analisis preskriptif tadi memakai kombinasi prosedur pemecahan , machine learning, hingga artificial intelligence. sehingga jenis analisis ini bisa Anda jadikan acuan pada analisis CBA, bahkan pada proses pengambilan keputusan.

     

    Langkah Melakukan Descriptive Analytics

    Dalam melakukan analisis naratif, terdapat beberapa langkah yang perlu Anda terapkan. diantaranya:

    • Melakukan perumusan duduk perkara
    • Menentukan jenis gosip atau data
    • Menentukan mekanisme pengumpulan data
    • Mengolah serta menganalisis data
    • Mendeskripsikan data secara general sesuai yang akan terjadi analisis data.

     

    Manfaat memakai Descriptive Analytics

    Analisis naratif ialah langkah pertama dalam analisis data yang mampu memberikan poly manfaat bagi usaha. ini dia adalah beberapa manfaat analisis naratif yg mampu Anda dapatkan: Membantu business analyst memahami data Memudahkan proses pengambilan keputusan berkat data yg telah diterjemahkan Membantu mengoptimalkan proses usaha menjadi termin krusial buat analisis preskriptif Membantu dalam proses market research atau riset market Mengetahui pola market orientation Membantu menemukan product insights yg berguna pada proses product development Memudahkan proses analisis kompetitor dan analisis market share berdasarkan pelukisan data yang dihasilkan Membantu identifikasi pure risk serta risiko bisnis semenjak awal Memudahkan perhitungan statistik perusahaan

     

    Disparitas Descriptive Analytics dengan Predictive serta Prescriptive Analytics

    Melalui penjelasan pada atas, kita sudah menyinggung perbedaan fundamental antara analisis deskriptif dengan jenis data analytics lainnya. pada mana jenis analisis data ini hanya bertugas untuk memberikan gambaran data yang terkumpul secara general. buat detail, ini dia ialah perbedaan asal ketiga jenis analisis data tadi:

    Descriptive analytics

    Bermanfaat buat mendapatkan ilustrasi awam asal data yang telah terdapat dan terkumpul. Tujuannya adalah buat mengenal serta memahami data secara holistik. contohnya artinya Google Analytics. di Google Analytics, Anda hanya bisa melihat isu sederhana saja. contohnya traffic website, jumlah pengunjung, laman yg mendapatkan rasio klik (CTR) tertinggi, serta lain sebagainya.

    Predictive analytics

    Dapat memberikan akibat prediksi wacana sesuatu di ketika yang akan datang. Predictive analytics menggunakan data masa kemudian serta algoritma prediksi buat membantu pada memilih peluang atau kemungkinan berasal apa yang akan terjadi berikutnya. Jenis analisis ini memerlukan machine learning buat menafsirkan data yang telah terkumpul.

    Prescriptive analytics

    Ialah analisis yang mengombinasikan naratif serta prediktif. Fungsi utama berasal analisis preskriptif menyampaikan saran atau solusi terbaik sesuai pelukisan dan prediksi sebelumnya.

    Contoh Descriptive Analytics

    Analisis naratif umumnya akan Anda temui di KPI dashboard, data mahasiswa, financial statement, laporan penjualan serta operasi, atau laporan pengiriman barang. misalnya merupakan saat Anda ingin melakukan analisis penjabaran terhadap data mahasiswa. Maka buat mengetahui ilustrasi umum asal data mahasiswa tersebut, Anda perlu melakukan proses analisis naratif. Misalnya buat mengetahui nilai homogen-rata, nilai maksimum, nilai minimum, dan lain sebagainya. Itulah ulasan mengenai analisis naratif yg mampu Anda pahami.

    Selain menerapkan analisis ini, Anda jua mampu memanfaatkan layanan digital marketing agency yg dapat membantu Anda dalam menyebarkan bisnis. Beberapa taktik marketing yang mampu diimplementasikan artinya growth hack marketing, inbound marketing, 360 Digital Marketing, dan Data-driven marketing supaya perusahaan semakin berkembang pesat.

     

    • Share:
    author avatar
    BPMPP UMA

    Previous post

    Tim Pusat Kampus Hijau UMA Bersama UI GreenMetric Lakukan The 1st Assessment Meeting
    11 Agustus 2022

    Next post

    Cara Terbaik Merawat Laptop dengan Benar Agar Tahan Lama dan Awet
    11 Agustus 2022

    You may also like

    Quarter Life Crisis Fase Bingung yang Dialami Banyak Anak Muda
    Quarter Life Crisis: Fase Bingung yang Dialami Banyak Anak Muda
    30 Mei, 2026
    5 Kebiasaan Kecil yang Bisa Membantu Mengurangi Stres
    5 Kebiasaan Kecil yang Bisa Membantu Mengurangi Stres
    30 Mei, 2026
    8
    Antara Kebebasan Berpendapat dan Perundungan Digital: Menimbang Etika Netizen dalam Mengkritik Artis dan Influencer
    29 Mei, 2026

    Instagram

    Berita Lainnya

    Informasi Pelaksanaan Wisuda Sarjana, Magister dan Doktor Periode I Tahun 2026
    05Jun2026
    Hari Raya Idul Adha 1447 H
    26Mei2026
    Informasi Pendaftaran Peserta Wisuda Periode I Tahun 2026
    19Mei2026
    Penerima Pendanaan Program Penelitian dan Pengabdian DPPM Kemdiktisaintek Tahun Anggaran 2026
    17Apr2026

    Lokasi

    Helpdesk

    [email protected]

    Kampus I

    Jalan Kolam Nomor 1 Medan Estate / Jalan Gedung PBSI, Medan 20223

    (061) 7360168. CALL CENTER : 0811-6013-888
    [email protected]

    Kampus II

    Jalan Setiabudi No. 79 B / Jalan Sei Serayu No. 70 A, Medan 20122

    (061) 42402994 HP : 0811 607 259
    [email protected]

    Copyright © 2026 PDAI - Universitas Medan Area