12 Jenis Kesalahan dalam Analisis Bisnis
Ketika bisnis, organisasi, dan individu mengumpulkan dan menganalisis data, mereka sering kali perlu mengetahui keakuratan statistik mereka. Mengetahui ketidakakuratan statistik, juga dikenal sebagai error, dapat membantu mengukur keandalan statistik dalam persentase tertentu serta seberapa sering statistik itu cenderung akurat pada tingkat itu. Kesalahan dalam analisis bisnis adalah hal yang penting harus Anda ketahui
Mengklasifikasikan jenis kesalahan yang mungkin Anda temui dalam pengukuran Anda sendiri dapat membantu Anda membuat keputusan dan prediksi yang lebih baik dalam pekerjaan Anda sendiri juga. Dalam artikel ini, kami menjelaskan mengapa penting untuk menghitung kesalahan dan memberikan daftar jenis kesalahan untuk membantu mendukung analisis data bisnis Anda sendiri.
Mengapa Anda harus tahu cara menghitung kesalahan?
Mengetahui cara menghitung kesalahan dapat membantu Anda membuat keputusan yang berpengetahuan luas di tempat kerja, terutama dalam karier yang mengandalkan pengumpulan dan analisis data bisnis. Matematika, statistik, teknik, dan profesional teknis lainnya harus sering memperhitungkan kesalahan saat mereka mensurvei suatu populasi, mengembangkan proses, atau menjual produk.
Kesalahan penghitungan dapat membantu Anda menentukan ketepatan, atau konsistensi, pengukuran dan keakuratannya, atau kedekatannya, dengan nilai sebenarnya jika ada. Ini dapat membantu Anda membuat keputusan bisnis yang penting bagi organisasi Anda.
Mengukur tingkat kepercayaan yang dapat Anda miliki dalam pengukuran tertentu juga dapat membantu Anda mempresentasikan temuan Anda kepada kolega dan pimpinan perusahaan. Menghitung kesalahan juga dapat membantu menjelaskan informasi yang hilang atau kesenjangan dalam data Anda.
Jika Anda ingin menjadi data analis, Anda bisa mengetahui beberapa skill yang harus Anda pelajarinya melalui artikel ini.
12 jenis kesalahan dalam analisis data bisnis
Jenis kesalahan yang ditemui para analis dalam pekerjaan mereka seringkali dapat berguna di bidang lain seperti bisnis juga. Untuk lebih memahami bagaimana data dapat bervariasi dalam presisi dan akurasi, berikut adalah 12 jenis kesalahan umum yang mungkin Anda temui dalam analisis Anda, banyak di antaranya umum di bidang sains:
1. Kesalahan acak
Kesalahan acak berkaitan dengan keterbatasan alat atau mekanisme yang Anda gunakan untuk mengumpulkan data. Jenis kesalahan ini biasanya tidak dapat diprediksi dan dapat lebih tinggi atau lebih rendah dari nilai sebenarnya. Jika kesalahan acak mengganggu analisis data Anda, ukuran sampel yang lebih besar dapat membantu.
2. Kesalahan sistematis
Kesalahan sistematis adalah jenis kesalahan yang terjadi secara konsisten dalam arah yang sama, baik rendah atau tinggi. Mereka bisa sulit dibedakan dari data yang akurat karena mereka mungkin mengikuti pola yang sama.
Meskipun dimungkinkan untuk menyesuaikan metode pengambilan sampel Anda untuk memperhitungkan kesalahan sistematis, mengubah ukuran sampel tidak akan memperhitungkan jenis kesalahan ini karena konsistensinya.
3. Faktor kalibrasi
Kesalahan kalibrasi berkaitan dengan alat yang Anda gunakan untuk mengukur kumpulan data Anda. Keakuratan alat ukur Anda sendiri dapat menyebabkan kesalahan dalam hasil Anda. Tingkat kesalahan kalibrasi biasanya lebih signifikan pada skala yang lebih besar karena sering kali mencerminkan persentase sampel secara keseluruhan.
4. Faktor lingkungan
Unsur fisik lingkungan dapat menyebabkan hasil yang salah ketika mempelajari sesuatu yang nyata. Kondisi cuaca buruk, misalnya, dapat meningkatkan margin kesalahan jika Anda mengukur popularitas truk makanan di pantai. Suhu ruangan sekitar, dalam contoh lain, dapat mempengaruhi potensi kesalahan dalam studi tentang tingkat aktivitas hewan.
5. Metode resolusi instrumen
Alat yang Anda gunakan untuk mengukur barang fisik juga dapat membatasi keakuratan data Anda. Misalnya, jika skala Anda hanya mengukur ke ons terdekat, Anda tidak akan bisa mendapatkan lebih banyak granular daripada unit tertentu. Selain itu, keakuratan hasil yang kurang literal seperti survei dan kelompok fokus mungkin terbatas pada kekhususan skala atau alat ukur Anda.
Berikut adalah artikel menarik lainnya yang bisa Anda baca:
6. Variasi fisik
Perbedaan karakteristik fisik item yang Anda ukur dapat berkontribusi pada margin kesalahan Anda. Mengidentifikasi variasi antara individu dalam kumpulan sampel secara hati-hati dapat menjelaskan kemungkinan outlier terukur—misalnya, kecepatan angin yang sangat tidak biasa selama periode pemantauan cuaca.
7. Terlalu banyak variabel
Saat mempelajari data untuk mengukur tren atau fenomena tertentu, penting untuk menjaga agar setiap variabel tetap konsisten kecuali variabel yang ingin Anda pelajari. Misalnya, jika Anda memeriksa dampak satu iklan pada basis pelanggan Anda, Anda perlu meniadakan dampak iklan lain yang mungkin mereka lihat.
Mengabaikan variabel yang mungkin memengaruhi hasil Anda dapat menyebabkan hasil yang tidak akurat. Kadang-kadang Anda dapat mencegah hal ini dengan bekerja sama dengan rekan kerja untuk melakukan brainstorming setiap faktor yang mungkin mempengaruhi hasil Anda dan menjaga agar masing-masing variabel tersebut konsisten selama studi Anda.
8. Nol offset
Kesalahan ini terjadi ketika mengukur kuantitas fisik menggunakan skala atau perangkat serupa. Jika alat ukur Anda tidak disetel ke nol sebelum Anda mulai mengukur, hasil Anda akan turun ke tingkat yang sama dengan alat kosong Anda dari nol.
Misalnya, jika Anda menimbang sayuran dan timbangan Anda menunjukkan 0,02 kg sebelum Anda meletakkan sayuran di timbangan, pengukuran akhir Anda juga akan menjadi 0,02 kg.
9. Paralaks
Paralaks adalah kata untuk cara perspektif Anda berubah tergantung pada bagaimana Anda mengamati sesuatu — baik sudut pandang maupun penggunaan perangkat seperti teleskop, jika relevan. Terkadang paralaks dapat menyebabkan kesalahan pelaporan data, terutama saat menggunakan alat analog karena sering mengandalkan keakuratan mata manusia.
10. Drift instrumen
Terkadang, alat pengukur bisa menjadi kurang akurat seiring bertambahnya usia. Memperhatikan kondisi instrumen dapat menjadi salah satu cara yang baik untuk mengantisipasi dan memperbaiki penyimpangan instrumen sebelum meningkatkan margin kesalahan dalam kumpulan data.
11. Jeda waktu/histerisis
Beberapa perangkat, seperti termometer, harus dikalibrasi dengan kondisi sekitar, seperti suhu, sebelum dapat melakukan pembacaan yang akurat. Mengukur dengan perangkat semacam ini sebelum sempat menyesuaikan diri dengan lingkungannya dapat mengakibatkan kesalahan.
Demikian pula, histeresis adalah ketika alat pengukur tertinggal dari pembacaan itu sendiri. Dalam contoh termometer, misalnya, melakukan pembacaan sebelum termometer mencapai suhu sebenarnya akan menjadi kesalahan histeresis.
12. Human error
Kesalahan semacam ini terjadi sebagai akibat dari kesalahan atau kekhilafan peneliti. Pengukuran yang salah atau teknik yang kurang hati-hati, misalnya, dapat mengakibatkan kesalahan semacam ini. Bias yang tidak dikenali juga dapat berkontribusi pada kesalahan statistik semacam ini.