Diagnostic Analysis: Teknik Ampuh Menggali Penyebab di Balik Angka yang Menurun

Ketika Angka Tidak Cukup: Mengapa Kita Harus Tahu “Mengapa”?

Pernah melihat grafik penjualan turun tiba-tiba tanpa tahu apa penyebabnya? Atau mendapati tingkat kunjungan website naik, tapi konversinya malah turun drastis? Di dunia yang dipenuhi angka, memahami data saja tidak cukup. Kita harus bisa mencari tahu penyebab di balik angka tersebut.

Di sinilah diagnostic analysis punya peran besar. Teknik ini membantu kita menyelami lebih dalam, menggali “mengapa” di balik “apa yang terjadi”. Tidak cukup hanya tahu bahwa performa menurun, kita juga perlu tahu faktor-faktor yang menyebabkannya.

Bagi pelajar, mahasiswa, atau profesional muda yang tertarik dengan analisis data, teknik ini bisa menjadi keterampilan emas yang membuka banyak pintu karier—dari produk digital, marketing, hingga analitik bisnis.

---

Apa Itu Diagnostic Analysis?

Pengertian Diagnostic Analysis Secara Umum

Diagnostic analysis adalah teknik analisis data yang digunakan untuk mencari tahu penyebab dari suatu fenomena atau tren yang teridentifikasi melalui data deskriptif.

Jika descriptive analysis menjawab “apa yang terjadi”, maka diagnostic analysis melangkah lebih jauh untuk menjawab “mengapa itu terjadi”.

Contoh Sederhana

Descriptive analysis memberitahu kamu bahwa pengguna aplikasi menurun 15 persen dalam 1 bulan terakhir.

Diagnostic analysis akan memberitahu bahwa penurunan ini terjadi karena:

• Banyak pengguna tidak mendapatkan notifikasi login
• Perubahan pada UI membingungkan pengguna
• Ada bug pada fitur utama yang belum ditangani

---

Kapan Kita Perlu Diagnostic Analysis?

Teknik ini sangat bermanfaat saat kamu menghadapi:

• Penurunan performa penjualan atau trafik secara mendadak
• Kegagalan kampanye marketing
• Perubahan user behavior yang tidak kamu prediksi
• Anomali dalam data yang tidak bisa dijelaskan dengan analisis deskriptif saja

Dengan kata lain, diagnostic analysis membantu mengungkap akar masalah sehingga solusi yang diambil bisa lebih tepat sasaran.

---

Komponen Utama dalam Diagnostic Analysis

1. Identifikasi Anomali atau Perubahan

Langkah pertama adalah mengenali adanya perubahan atau tren yang mencurigakan. Ini bisa berupa lonjakan, penurunan, atau pola baru dalam metrik tertentu.

Contoh:

• Retensi pengguna tiba-tiba menurun
• Rasio klik-tayang (CTR) kampanye iklan jatuh di bawah standar
• Bounce rate website meningkat signifikan

2. Segmentasi Data

Memecah data ke dalam segmen-segmen berbeda membantu kita mempersempit kemungkinan penyebab. Kamu bisa membagi berdasarkan:

• Demografi (usia, gender)
• Lokasi
• Waktu
• Perangkat
• Sumber trafik

3. Analisis Korelasi dan Pola

Perhatikan hubungan antar variabel. Apakah ada fitur baru yang diluncurkan berbarengan dengan penurunan metrik? Apakah trafik dari platform tertentu menunjukkan tren berbeda?

Korelasi bukan berarti sebab-akibat, tapi bisa memberi petunjuk arah investigasi.

4. Eksperimen atau A/B Testing (opsional)

Kalau kamu ingin menguji hipotesis lebih lanjut, kamu bisa mengadakan eksperimen terbatas (seperti A/B testing) untuk membandingkan dampak antar kondisi.

---

Teknik-Teknik dalam Diagnostic Analysis

1. Funnel Analysis

Menganalisis alur pengguna dari tahap ke tahap dalam suatu proses. Cocok untuk melihat di mana pengguna berhenti atau gagal menyelesaikan proses.

Contoh:
Dalam proses pembelian:

• 1.000 pengguna melihat produk
• 500 memasukkan ke keranjang
• 200 klik “bayar sekarang”
• 50 transaksi berhasil

Di sini terlihat bahwa banyak pengguna berhenti di tahap pembayaran.

2. Cohort Analysis

Melihat perilaku sekelompok pengguna berdasarkan waktu mereka mulai menggunakan layanan.

Contoh:
Pengguna yang mendaftar bulan Mei memiliki retensi lebih tinggi daripada pengguna bulan Juni. Mungkin ada perbedaan onboarding atau fitur.

3. Root Cause Analysis (RCA)

Teknik sistematis untuk menggali hingga ke akar masalah. Sering digunakan dalam manajemen kualitas dan produk.

Metode umum:

• 5 Whys (tanya “kenapa?” lima kali untuk menggali lebih dalam)
• Fishbone diagram (menyusun faktor-faktor penyebab ke dalam kategori)

4. Comparative Analysis

Membandingkan dua periode, dua grup pengguna, atau dua jenis perlakuan untuk melihat perbedaan yang mungkin jadi petunjuk.

---

Contoh Penerapan Diagnostic Analysis di Dunia Nyata

Studi Kasus 1: Startup Edutech Mengalami Penurunan Engagement

Masalah:

• Durasi belajar pengguna turun dari rata-rata 45 menit ke 20 menit

Langkah yang diambil:

• Segmentasi berdasarkan lokasi menunjukkan penurunan hanya terjadi di wilayah tertentu
• Tim menemukan bug yang menyebabkan video pembelajaran tidak bisa diakses lewat jaringan provider tertentu
• Setelah perbaikan, durasi kembali meningkat

Studi Kasus 2: Penurunan Penjualan Produk di E-Commerce

Masalah:

• Penjualan produk fashion turun 30 persen dalam seminggu

Langkah yang diambil:

• Funnel analysis menunjukkan banyak pengguna keluar di halaman checkout
• RCA menunjukkan ada perubahan tampilan checkout yang menyebabkan tombol “bayar” tidak muncul di versi mobile tertentu
• Setelah perbaikan, penjualan kembali stabil

---

Tools yang Bisa Digunakan untuk Diagnostic Analysis

1. Mixpanel / Amplitude
   Cocok untuk funnel dan cohort analysis
2. Google Analytics 4
   Berguna untuk melihat perilaku pengguna website dan aplikasi
3. Excel / Google Sheets
   Untuk analisis manual dan tabel pivot
4. Tableau / Power BI
   Untuk visualisasi dan segmentasi interaktif
5. SQL / Python (pandas, matplotlib)
   Untuk analisis mendalam dan fleksibel

---

Cara Melakukan Diagnostic Analysis Langkah demi Langkah

1. Temukan anomali dari data deskriptif
2. Segmentasikan data berdasarkan atribut yang relevan
3. Telusuri pola atau hubungan yang mencurigakan
4. Validasi hipotesis melalui data tambahan atau eksperimen
5. Laporkan hasil dalam bentuk visual dan naratif yang mudah dipahami

---

Tips Praktis untuk Belajar Diagnostic Analysis

• Mulailah dengan kasus nyata: Misalnya, analisis akun media sosial pribadimu atau performa tugas kuliah yang dinilai rendah.
• Biasakan mencatat “kenapa ini bisa terjadi” saat melihat data
• Coba latihan dengan data dari Kaggle atau Google Dataset Search
• Diskusikan temuanmu dengan mentor atau rekan agar mendapat perspektif baru

---

Yuk Mulai Menyelam Lebih Dalam ke Dunia Analisis

Kamu sudah tahu deskripsi data. Sekarang, saatnya menyelam lebih dalam. Diagnostic analysis membuatmu tidak hanya tahu apa yang salah, tapi juga mengapa itu bisa terjadi.

✅ Coba lakukan funnel atau cohort analysis dari data kecil
✅ Pelajari tools analitik yang mudah digunakan seperti Amplitude
✅ Bagikan artikel ini ke temanmu yang sedang belajar data atau UX

Jangan hanya puas melihat angka. Jadilah problem solver berbasis data yang bisa menjelaskan cerita di balik grafik.

---

FAQ: Diagnostic Analysis untuk Pemula

1. Apakah diagnostic analysis sama dengan root cause analysis?

Tidak sama, tapi saling berkaitan. Diagnostic analysis adalah proses besar yang bisa mencakup root cause analysis sebagai salah satu metode.

2. Apakah saya butuh coding untuk belajar diagnostic analysis?

Tidak harus. Kamu bisa mulai dari Excel atau tools berbasis antarmuka visual. Namun, skill SQL atau Python akan membantumu lebih jauh.

3. Kapan saya perlu melakukan diagnostic analysis?

Saat ada tren yang tidak biasa, penurunan performa, atau saat kamu perlu membuat keputusan berdasarkan penyebab, bukan asumsi.

4. Apakah diagnostic analysis hanya untuk tim data?

Tidak. Product manager, UX researcher, digital marketer, bahkan mahasiswa bisa menggunakan pendekatan ini untuk menjawab pertanyaan dari data.

5. Apa langkah selanjutnya setelah diagnostic analysis?

Kamu bisa lanjut ke predictive analysis untuk memproyeksikan kejadian serupa di masa depan dan mencegah masalah sebelum terjadi.