Description

Dalam portofolio yang berjudul “Professional Data Analysis and Visualization with Basic Excel” ini, saya mempraktikkan berbagai keterampilan dasar Microsoft Excel berupa Formatting, Visualization, and Analysis data otomotif dan untuk menemukan hubungan antara ukuran mesin, efisiensi bahan bakar, serta harga mobil. Dataset yang digunakan berisi berbagai atribut kendaraan seperti merek, jenis bahan bakar, sistem penggerak, lokasi mesin, dan gaya bodi.

FORMATTING

Langkah pertama yang saya lakukan adalah melakukan formatting dan data cleaning, agar data tersusun rapi dan mudah dianalisis. Berikut adalah gambar data sebelum dilakukan formatting:

Kemudian, berikut adalah tampilan data ketika sudah dilakukan formatting:

Setelah itu, saya membuat dua worksheet baru dengan nama “Engine_vs_Price” dan “HighwayMPG_vs_Price” yang isinya merupakan hasil copy-paste data Engine-size & Price juga Highway-MPG & Price di data utama. 

VISUALIZATION

Kemudian, langkah kedua agar memperjelas hasil analisis, saya membuat grafik Scatterplot yang menampilkan hubungan antarvariabel tersebut secara visual.

Visualisasi ini membantu dalam memahami pola dan tren data dengan lebih cepat dan akurat. Sehingga kita dapat dengan mudah mengetahui hubungan antara kedua variabel tersebut. 

ANALYZING

Langkah selanjutnya yaitu menggunakan rumus serta fungsi statistik dasar di Excel untuk menghitung nilai rata-rata (Average) dan koefisien korelasi antara beberapa variabel penting. Analisis difokuskan pada dua hubungan utama, yaitu:

1. Engine-size vs. Price, dengan hasil korelasi positif sebesar 0,775, menunjukkan bahwa semakin besar ukuran mesin mobil, maka harga mobil cenderung semakin tinggi.

2. Highway-mpg vs. Price, dengan korelasi negatif sebesar -0,701, yang berarti semakin tinggi efisiensi bahan bakar mobil, maka harga mobil cenderung lebih rendah.

Berdasarkan hasil analisis data menggunakan Microsoft Excel, dapat disimpulkan bahwa Excel merupakan alat yang sangat efektif untuk melakukan analisis data dasar dan visualisasi hubungan antarvariabel secara informatif. Proyek ini berhasil menunjukkan bagaimana data mentah dapat diolah menjadi informasi yang bermakna melalui langkah-langkah sistematis seperti data formatting, data cleaning, analisis korelasi, dan pembuatan grafik.

Dari hasil visualisasi grafik:

1. Hubungan antara Engine-size dan Price menunjukkan korelasi positif yang kuat (r = 0,775). Hal ini berarti bahwa semakin besar ukuran mesin mobil, maka harga mobil cenderung semakin tinggi. Faktor ini logis karena mesin yang lebih besar umumnya memiliki performa lebih tinggi, kapasitas lebih besar, dan biaya produksi yang lebih mahal.
2. Hubungan antara Highway-mpg dan Price menunjukkan korelasi negatif yang cukup kuat (r = -0,701). Artinya, mobil dengan efisiensi bahan bakar yang tinggi (nilai mpg lebih besar) cenderung memiliki harga lebih rendah. Kondisi ini dapat dijelaskan karena mobil hemat bahan bakar biasanya memiliki mesin berkapasitas kecil dan segmen pasar yang lebih ekonomis.

Selain itu, penggunaan fungsi rata-rata (AVERAGE) membantu memperoleh gambaran umum dari data, seperti rata-rata ukuran mesin sebesar 118, rata-rata efisiensi bahan bakar sebesar 31,7 mpg, dan rata-rata harga mobil sekitar $11.712,64. Nilai-nilai ini memperkuat hasil analisis korelasi dan memberikan konteks terhadap sebaran data yang divisualisasikan dalam grafik.

Secara keseluruhan, proyek ini menunjukkan bahwa dengan penguasaan fitur dasar Excel seperti formula, fungsi statistik, conditional formatting, dan visualisasi data, seseorang dapat melakukan analisis data yang informatif tanpa perlu perangkat lunak kompleks. Melalui analisis ini, saya mampu memahami hubungan antarvariabel secara lebih mendalam serta menyajikannya secara profesional dan mudah dipahami. Proyek ini juga menjadi bukti peningkatan kemampuan saya dalam mengelola, menganalisis, dan mempresentasikan data dengan cara yang efektif, yang dapat diterapkan pada konteks bisnis, penelitian maupun analisis data di masa depan.