Baru Belajar Data Analyst? Kenalan Dulu dengan CRISP-DM Yuk
Framework CRISP-DM adalah dasar penting dalam proses analisis data. Pelajari tahapan lengkapnya dan mengapa setiap Data Analyst wajib memahaminya untuk sukses di dunia data.
Cara Memilih Jurusan Kuliah untuk Karier Supaya Selaras
Mengapa Memahami Framework CRISP-DM Itu Penting?
Di era digital saat ini, data sudah menjadi aset paling berharga bagi banyak organisasi. Mulai dari startup, korporasi besar, hingga instansi pemerintah, semuanya bergantung pada analisis data untuk membuat keputusan strategis. Namun, sekadar mengolah data tidaklah cukup. Seorang Data Analyst perlu memahami kerangka kerja atau framework yang sistematis agar proses analisis berjalan efektif dan berdampak nyata bagi bisnis.
Di sinilah CRISP-DM berperan. Framework ini merupakan panduan langkah demi langkah yang banyak digunakan dalam proyek data science dan analisis data. Meski awalnya dikembangkan untuk data mining, kini CRISP-DM menjadi standar industri bagi siapa pun yang bekerja dengan data — termasuk Data Analyst.
📍 Inilah mengapa memahami CRISP-DM bukan hanya penting, tapi juga wajib bagi setiap Data Analyst, baik yang masih belajar maupun sudah berpengalaman.
CRISP-DM adalah singkatan dari Cross-Industry Standard Process for Data Mining. Framework ini dikembangkan pada akhir 1990-an dan kini menjadi pendekatan paling umum dalam proyek analitik.
CRISP-DM terdiri dari enam tahapan utama yang saling terhubung dan bisa diulang sesuai kebutuhan. Dengan mengikuti tahapan ini, proses analisis data menjadi lebih terarah, efisien, dan sesuai dengan kebutuhan bisnis.
Tahapan dalam Framework CRISP-DM
1. Business Understanding
Tahap pertama dan paling krusial. Data Analyst perlu memahami tujuan bisnis, konteks permasalahan, dan ekspektasi stakeholder. Analisis yang baik harus dimulai dari pertanyaan yang benar.
Setelah memahami tujuan bisnis, tahap selanjutnya adalah mengeksplorasi data yang tersedia. Di sinilah seorang Data Analyst melakukan data profiling, mengenali struktur data, kualitas data, hingga pola awal.
🎯 Tujuannya adalah menjawab: “Apakah data yang kita miliki mampu menjawab masalah bisnis yang ingin diselesaikan?”
3. Data Preparation
Data yang mentah jarang langsung bisa digunakan. Oleh karena itu, tahap ini fokus pada pembersihan, penggabungan, transformasi, dan pengolahan data hingga siap dianalisis.
Tahapan ini bukan hanya soal mengevaluasi akurasi model. Yang lebih penting adalah evaluasi apakah hasil analisis sudah menjawab pertanyaan bisnis di awal.
Contoh aktivitas:
Menginterpretasi hasil model
Menghubungkan kembali ke kebutuhan bisnis
Menyusun insight untuk pengambilan keputusan
💡 Tips: Gunakan metrik yang relevan dengan tujuan bisnis, bukan hanya statistik seperti RMSE atau R².
Tahap terakhir adalah menerapkan hasil analisis ke dalam proses bisnis. Ini bisa berupa dashboard, laporan rutin, integrasi ke aplikasi, atau sistem otomatis.
Contoh aktivitas:
Membuat dashboard interaktif (contoh: Tableau, Power BI)
Menyusun laporan akhir
Mempresentasikan hasil ke manajemen
Keunggulan Menggunakan CRISP-DM bagi Data Analyst
Mengapa framework ini tetap relevan dan banyak digunakan?
Karena memiliki terminologi dan struktur yang jelas, CRISP-DM memudahkan kolaborasi lintas tim — baik antara Data Analyst, Engineer, hingga Business Owner.
Studi Kasus Singkat: Implementasi CRISP-DM di Dunia Nyata
Kasus: Sebuah e-commerce ingin mengetahui penyebab turunnya jumlah pembelian dalam 3 bulan terakhir.
Business Understanding: Menetapkan tujuan untuk menemukan faktor penyebab penurunan.
Data Understanding: Mengecek data transaksi, user behavior, dan aktivitas promosi.
Data Preparation: Membersihkan data transaksi dan menggabungkan dengan data kampanye iklan.
Modeling: Melakukan segmentasi pelanggan dan analisis korelasi.
Evaluation: Menemukan bahwa penurunan terjadi di segmen pelanggan baru yang kurang engage.
Deployment: Membuat dashboard pemantauan dan rekomendasi strategi retensi.
CRISP-DM vs Metodologi Lain: Apa Bedanya?
Beberapa metodologi lain seperti KDD (Knowledge Discovery in Databases) dan OSEMN juga digunakan dalam dunia data. Namun, CRISP-DM lebih banyak diadopsi karena:
Lebih fokus ke implementasi bisnis
Digunakan lintas industri (retail, banking, tech)
Didukung oleh banyak tools dan dokumentasi
Tips Menguasai CRISP-DM untuk Pemula
Berikut beberapa tips untuk mulai belajar CRISP-DM:
Ikuti kursus atau bootcamp analisis data yang menjelaskan proses end-to-end.
Latihan studi kasus nyata, bukan hanya teori.
Gunakan tools seperti Python, SQL, Excel, Tableau yang bisa diaplikasikan di tiap tahap CRISP-DM.
Diskusikan proyek kamu dengan mentor atau komunitas untuk validasi.
Simpan dokumentasi setiap tahap sebagai portofolio.
Siap Terapkan CRISP-DM dalam Proyek Analisis Data Kamu?
Memahami teori itu penting, tapi praktik jauh lebih krusial. Mulailah dengan studi kasus kecil, ikuti tahapan CRISP-DM, dan bangun portofolio kamu sebagai Data Analyst yang solid.
🔗 Bagikan artikel ini ke teman yang sedang belajar data! 📥 Atau daftar ke newsletter kami untuk dapatkan artikel eksklusif seputar Data Analyst setiap minggu.
FAQ: Pertanyaan Umum tentang CRISP-DM untuk Data Analyst
1. Apakah CRISP-DM hanya untuk Data Scientist?
Tidak. Framework ini bisa digunakan oleh siapa pun yang bekerja dengan data, termasuk Data Analyst, Business Intelligence, dan bahkan marketing analyst.
