Bagaimana mengetahui trend data di excel?

Sebelum anda melakukan analisa data yang kompleks, langkah pertama yang anda perlu lakukan adalah mengetahui TREND data yang anda miliki. Dibandingkan melihat dalam bentuk tabular/tabel, akan jauh lebih mudah untuk memunculkannya dalam bentuk grafik.

Selain itu excel memiliki sebuah fitur untuk memunculkan trend dengan sangat mudah, ditambah lagi dengan adanya fitur forecasting atau pendugaan. Adapun langkah [ertama yang anda lakukan adalah membuat grafik line sederhana.

Trendline1

Langkah kedua adalah klik kanan pada grafik garis yang sudah terbentuk dan pilih ADD Trendline

Trendline2

Langkah ketiga adalah memilih jenis pendekatan trend yang paling sesuai dengan karakteristik data. Terdapat 6 pilihan yakni:

  1. Exponential : Cocok untuk data yang karakternya meningkat atau menurun secara berpangkat misalkan 1, 4, 16 dst.
  2. Linear : merupakan pendekatan yang paling populer dimana sebaran data didekati dengan menggunakan garis lurus yang mewakili data. Pendekatan linear cukup sederhana dan paling mudah untuk di interpretasikan.
  3. Logaritmik : jika data pertama dan data kedua memiliki hubungan logaritmik maka tentu saja pendekatan ini akan lebih sesuai.
  4. Polinomial: Jika data anda memiliki puncak dan lembah yang banyak dan tingkat akurasi adalah hal yang anda utamakan maka anda dapat menggunakan polinomial dimana merupakan kombinasi dari exponential dan linear. Khusus untuk polinomial dapat dipilih sampai pangkat ke-sekian
  5. Power: hanya digunakan jika data anda meningkat secara drastis
  6. Moving average: jika data anda bergerask sesuai dengan rata-rata periode sebelumnya, maka anda dapat menggunakan moving average pada data anda.

Trendline3

Langkah terakhir: Setelah anda memilih salah satu pendekatan, anda dapat memilih memunculkan formula trend yang anda pilih dengan memilih display equation on chart. 

Mungkin anda memiliki pertanya bagaimana mengetahui trendline yang anda pilih adalah yang paling baik? Untuk itu kita dapat menampilkan R-squared yang menunjukkan seberapa besar trend yang kita buat merepresentasikan keseluruhan data.

Trendline4

Selain itu kita dapat melakukan forecasting dengan menggunakan trendline yang kita pilih. Untuk meramal kedepan kita dapat menggunakan forward dan untuk masa lalu kita dapat menggunakan backward. Workshet yang saya gunakan dalam tutorial ini dapat di download disini

 

Mengolah jenis data numerik

Jenis data numerik adalah jenis data yang paling sering digunakan di dunia profesional, seperti yang telah saya pernah jelaskan pada posting saya sebelumnya pada jenis-jenis data, bahwa data numerik paling fleksibel untuk diolah dengan berbagai operasi matematika. Kita dapat mengurutkan, membandingkan dan membuat rasio dari dua data yang sifatnya numerik. Pada tulisan saya kali saya akan menampilkan beberapa penggunaan data numerik sehingga kita dapat mendapatkan  dan menyajikan informasi  dengan tepat.

Bagaimana menampilkan data numerik pada kalimat??

Saya sering membaca blog atau berita di surat kabar paling sering di skripsi/ thesis, dimana banyak sekali angka yang disebutkan. Jujur, saya terkadang merasa tenggelam didalam data yang begitu banyak. Saya tidak bisa menarik kesimpulan dari kalimat yang saya baca.

Salah satu cara untuk menyajikan data dalam sebuah narasi adalah gunakan maksimal dua data dalam satu narasi. Alasannya adalah sangat sederhana, karena otak sudah sangat terbiasa membandingkan dua hal (hitam-putih, panjang-pendek dll). Jika kita menyajikan tiga data pada satu narasi maka otak kita tetap akan membandingkannya dalam pasangan misalnya A, B dan C. Maka otak kita akan membuat perbandingan 3 kombinasi 2 (A-B, A-C, B-C). Jadi daripada membuat pembaca kita bingung, maka gunakan maksimal 2 data pada satu narasi.

Kapan menggunakan TABEL??

Sejak dulu sudah tak terhitung banyaknya data yang saya tampilkan menggunakan tabel, tapi belakangan saya berpikir kapan saat yang tepat menggunakan tabel?? Setelah membaca di beberapa tulisan master-master data, saya menyimpulkan bahwa jika kita:

  1. Anda mempunyai data yang relatif sedikit. lets say anda punya 100 data, dengan 2 dimensi. Maka lakukan pivot sederhana dengan excel, maka anda mendapatkan tabulasi yang mudah dan sederhana.
  2. Jika anda memperhatikan detail dari angka yang anda sajikan. Misalkan anda ingin menampilkan 3 angka dibelakang koma (2.596 dari pada dibulatkan menjadi 2.6), maka pilihan tabel akan memberikan fitur untuk menampilkan presisi angka tersebut.
  3. Salah satu teknik visualisasi data bukan hanya menunjukkan sesuatu tapi juga ‘tidak menunjukkan’. Salah satu contohnya adalah, jika anda tidak ingin menunjukkan secara jelas perbedaan profit perusahaan pertahun maka tabel akan menyamarkan perbedaan tersebut dengan sangat baik.

Menyajikan data dg Tabel tp Tetap sederhana?

Sering kali saya melihat penyajian presentasi data dengan menampilkan tabel, namun satu hal yang membuat saya tersiksa yakni TERLALU BANYAK ANGKA. Tidak adanya fokus pembahasan menyebabkan kita terjebak dalam persepsi bahwa semakin banyak data yang disampaikan maka semakin canggih dan sophisticated laporannya. Padahal TIDAK.

Pada kenyataannya para presenter handal dunia lebih suka menggunakan sedikit angka dan sedikit kata-kata dalam presentasinya. Adapun data yang disajikan lebih kepada CLUE untuk mempertajam STORY yang sedang mereka ceritakan.

Pertama. Identifikasi point penting yang ingin highlight.

Kedua. Identifikasi kecenderungan orang membaca data kolom atau baris?? Sebaiknya sih kategori letakkan di kolom sehingga lebih mudah dibandingkan (orang cenderung membandingkan kolom ke kolom).

Ketiga. Lakukan pembulatan sampai tingkat ketelitian yang dibutuhkan. Terlalu banyak angka dibelakang koma malahan akan menghilangkan makna sesungguhnya dari angka tersebut karena gagal fokus.

Keempat. Hindari penggunaan garis pemisah antara kolom dan garis secara berlebihan. Jangan sampai tabel anda benar-bener terlihat ‘excel-like’. Gunakan bold untuk highlight data yang anda ingin tekankan.

 

Jenis-Jenis Data (Penting nih…)

pusiing
Ingin tahu lebih banyak dr belajar bersama agar anda bisa bercerita dg DATA? 085776111946 (Rahmat)
Bagaimana?? Sudah cukup jelas perbedaan antara informasi dan data?? Selanjutnya saya akan memberikan penjelasan mengenai jenis-jenis data dan skala pengukuran.

Apa itu skala pengukuran? Menurut (socialresearchmethods.net) skala pengukuran itu adalah hubungan antara nilai-nilai yang diberikan atas atribut yang ada pada sebuah variabel. Mungkin dari definisi di atas saja belum cukup untuk menjelaskannya, jadi kita langsung lompat saja ke penjelasan rincinya.

tabel data

Penjelasan berikutnya akan berdasarkan tabel di atas. Pada kolom paling kiri terdapat dua tipe data yakni data kategorik dan data numerik. Penjelasannya mudah saja, data kategorik itu adalah data yang sifatnya hanya dapat dibedakan dan dapat diurutkan. Walaupun berbentuk angka, semua operasi matematika (penjumlahan, pengurangan dsb) tidak dapat dilakukan. Sedangkan data numerik merupakan data yang angka-angkanya dapat dilakukan operasi matematika dan hasilnya memiliki makna.

Untuk skala pengukurannya terletak pada kolom kedua, penjelasan rinci untuk ke empat skala pengukuran sebagai berikut:

Skala Nominal

Skala nominal merupakan skala pengukuran yang ciri-cirinya hanya dapat dibedakan dan tidak ada derajat yang lebih tinggi maupun lebih rendah. Misalnya gender (pria dan wanita), warna baju ( merah, kuning, hijau). Untuk mengingatnya cukup dengan tanda = dan ≠, artinya hanya sama atau tidak sama.

nominal

Skala Ordinal

Skala ordinal merupakan skala pengukuran yang ciri-cirinya dapat dibedakan dan juga dapat diurutkan, namun untuk skala pengukuran ini tidak dapat dijalankan operasi matematika seperti penjumlahan, pengurangan dsb. Misalnya ranking di kelas dan ukuran baju (S,M,L,XL), tanda operasi matematika nya yakni < atau >.

ordinal

Skala Interval

Skala interval merupakan skala pengukuran yang mudah dikenali yakni dengan ciri tidak adanya nol mutlak, artinya walaupun ada angka nol-nya itu tidak berarti kosong atau tidak ada, karena memang angka nol itu hanya merupakan kesepakatan. Selain itu, nilai-nilainya tidak dapat dibandingkan. Contohnya Temperatur, nol derajat celcius tidak berarti tidak ada panas dan suhu 100 derajat celcius tidak berarti dua kali lebih panas dibandingkan dengan suhu 50 derajat celcius. Operasi matematikanya adalah hanya sampai + dan -.
interval

Skala Rasio

Skala rasio merupakan skala yang paling sering kita temui dan gunakan, adanya angka nol mutlak dan nilainya dapat dibandingkan adalah ciri utama dari skala rasio ini. Beberapa contoh dari skala rasio adalah jumlah pasien yang berkunjung ke rumah sakit dan jarak tempuh dari sebuah kendaraan. Operasi matematika nya bisa semua,,, termasuk x (kali) dan : (bagi)

rasio

Mudah-mudahan penjelasannya bikin ngerti ya… klo blm ngerti tanya aja… 🙂