Data adalah himpunan informasi yang diperoleh dari fakta atau kenyataan, dan bentuknya bisa berupa angka, huruf, simbol khusus, atau gabungan dari ketiganya. Data ini penting dalam berbagai disiplin ilmu, terutama dalam teknologi informasi dan penelitian, karena menjadi bahan utama dalam analisis serta pengambilan keputusan. Ada dua macam tipe data yang secara umum dikenal, yaitu data kategorikal dan data numerikal. Data kategorikal biasanya digunakan untuk mewakili informasi yang tidak bisa dihitung secara kuantitatif, sehingga operasi matematika seperti penjumlahan atau perkalian tidak dapat diterapkan pada data jenis ini. Dalam data kategorikal, terdapat dua sub-kategori utama: data diskrit dan data kontinu. Data diskrit adalah data yang diperoleh melalui proses pencacahan atau menghitung secara satu per satu, seperti jumlah peserta pelatihan pada suatu hari tertentu. Sebaliknya, data kontinu dihasilkan dari hasil pengukuran, dan biasanya didapatkan melalui tes, kuesioner, atau alat ukur standar lainnya.
Pada proses pengolahan data, tingkat pengukuran biasanya dibagi menjadi dua kategori utama, yaitu data kuantitatif dan data kualitatif. Data kualitatif adalah jenis data yang bersifat deskriptif atau naratif. Data ini sering kali digunakan untuk menggambarkan karakteristik, kualitas, atau aspek yang tidak dapat diukur secara numerik. Sebaliknya, data kuantitatif adalah data yang dapat diukur dan dihitung langsung dalam bentuk angka atau bilangan. Jenis data ini banyak digunakan dalam penelitian yang memerlukan analisis statistik atau komputasi matematika karena sifatnya yang lebih objektif dan mudah diukur.
Pada penelitian, data kuantitatif dan kualitatif sering kali diolah melalui variabel-variabel yang berperan sebagai objek pengamatan dan analisis. Variabel adalah aspek atau faktor yang dapat diukur, diamati, atau dianalisis dalam suatu penelitian. Dalam penelitian ilmiah, terdapat beberapa jenis variabel yang berperan penting, antara lain variabel dependen, variabel moderator, variabel kontrol, dan variabel intervening. Variabel dependen, atau disebut juga variabel terikat, adalah variabel yang dipengaruhi oleh variabel bebas atau independen. Hubungan antara variabel dependen dan variabel bebas biasanya menjadi fokus utama dalam penelitian untuk memahami bagaimana perubahan pada satu variabel dapat mempengaruhi variabel lainnya.
Variabel moderator adalah variabel yang memperkuat atau melemahkan hubungan antara variabel bebas dan variabel terikat. Kehadiran variabel moderator dapat menambah dimensi baru dalam analisis, sebab variabel ini memungkinkan peneliti untuk melihat bagaimana faktor-faktor tertentu dapat memodifikasi hubungan yang ada. Selanjutnya, variabel kontrol adalah variabel yang sifatnya konstan dan dapat dikendalikan, sehingga berfungsi sebagai pembanding dalam penelitian. Variabel ini digunakan untuk memastikan bahwa hasil yang diperoleh dari penelitian hanya disebabkan oleh hubungan antara variabel bebas dan variabel dependen, tanpa dipengaruhi oleh faktor-faktor lain. Contoh penerapan variabel kontrol dalam penelitian adalah pengaruh jumlah pupuk organik terhadap hasil produksi panen padi, di mana kondisi tanah, iklim, dan faktor lain yang konstan dijadikan variabel kontrol untuk memastikan keakuratan hasil penelitian.
Variabel intervening adalah variabel yang secara teoritis mempengaruhi hubungan antara variabel independen dan variabel dependen secara tidak langsung. Kehadiran variabel intervening memungkinkan peneliti untuk memahami hubungan yang lebih kompleks antara dua variabel, karena variabel ini bertindak sebagai penghubung antara variabel satu dengan variabel lainnya. Misalnya, dalam sebuah penelitian yang meneliti pengaruh pendidikan terhadap pendapatan, variabel pengalaman kerja mungkin berfungsi sebagai variabel intervening yang menjembatani hubungan antara tingkat pendidikan dan pendapatan seseorang.
Dalam konteks akademik, pemahaman mendalam tentang data dan berbagai variabel penelitian ini sangat penting, terutama dalam studi ilmu komputer dan teknologi informasi yang melibatkan analisis data kompleks dan pemodelan statistik. Salah satu upaya untuk meningkatkan pengetahuan dan keterampilan mahasiswa dalam bidang ini adalah melalui kegiatan “Dosen Tamu / Guest Lecture Pada Mata Kuliah Data Warehouse/Data Mining”. Kegiatan ini ditujukan untuk mahasiswa Program Studi Teknik Informatika, dengan tujuan utama untuk meningkatkan kualitas pendidikan tinggi secara berkelanjutan pada program studi ini. Dalam acara ini, mahasiswa diharapkan dapat memahami konsep data warehouse dan data mining, yaitu dua komponen penting dalam pengolahan dan analisis data.
Sebagai narasumber dalam acara ini adalah Irfan Fadholur Rahman, seorang ahli di bidang data warehouse dan data mining. Beliau akan menyampaikan materi yang relevan dan aplikatif, sehingga mahasiswa tidak hanya memperoleh pengetahuan teoritis tetapi juga wawasan praktis yang dapat diterapkan dalam dunia kerja maupun penelitian. Kehadiran narasumber yang berpengalaman ini diharapkan dapat membantu mahasiswa dalam memahami teknik dan strategi yang tepat untuk mengumpulkan, menyimpan, mengolah, dan menganalisis data dalam skala besar. Dengan begitu, mahasiswa Teknik Informatika dapat memanfaatkan ilmu dan keterampilan yang diperoleh untuk menghadapi tantangan dan peluang di bidang teknologi informasi, khususnya yang berkaitan dengan pengolahan data besar (big data) dan analitik data.
Melalui kegiatan dosen tamu ini, mahasiswa juga diharapkan dapat memperluas wawasan mereka tentang bagaimana pemanfaatan data warehouse dan data mining dapat diterapkan dalam berbagai sektor, seperti bisnis, kesehatan, keuangan, dan pemerintahan. Dengan pemahaman yang kuat tentang teknik pengolahan data ini, mahasiswa akan lebih siap untuk berkontribusi dalam perkembangan teknologi, baik di tingkat nasional maupun internasional. Kegiatan ini menjadi bagian dari upaya institusi pendidikan untuk terus meningkatkan kompetensi mahasiswa di bidang teknik informatika, sehingga mereka memiliki daya saing yang tinggi dan mampu bersaing di era revolusi industri 4.0.
