<![CDATA[Perkembangan large language model menjadikan ChatGPT tidak hanya digunakan untuk menghasilkan teks, tetapi juga sebagai asisten analisis data yang dapat membantu pengguna memahami struktur data, membersihkan data, membuat kode, menjalankan analisis statistik, membangun visualisasi, dan menjelaskan hasil melalui bahasa alami. Artikel ini bertujuan menganalisis bentuk pemanfaatan ChatGPT dalam siklus analisis data, mengidentifikasi manfaat dan risikonya, serta merumuskan kerangka kerja yang dapat digunakan secara aman dan dapat direproduksi. Metode yang digunakan adalah tinjauan literatur naratif terhadap 15 sumber ilmiah yang diterbitkan pada 2021-2025. Literatur dikelompokkan menurut kemampuan pembuatan kode, penalaran, analisis statistik, analisis kuantitatif, analisis kualitatif, serta mekanisme verifikasi. Hasil sintesis menunjukkan bahwa ChatGPT efektif sebagai pendamping untuk data profiling, transformasi, eksplorasi, visualisasi, pemilihan prosedur statistik, dan penyusunan narasi hasil. Namun, kualitas keluaran sangat dipengaruhi oleh kelengkapan prompt, pemahaman pengguna, karakteristik data, dan proses validasi. Kesalahan pemilihan uji, kode yang tidak lengkap, asumsi statistik yang tidak diperiksa, serta interpretasi yang terlalu meyakinkan tetap menjadi risiko utama. Artikel ini mengusulkan kerangka PAVE yang terdiri atas Prompt, Analyze, Validate, dan Explain, serta tahap iterasi untuk memastikan bahwa keluaran ChatGPT tidak langsung diperlakukan sebagai hasil final. Kerangka tersebut menempatkan manusia sebagai pengambil keputusan, sedangkan ChatGPT berfungsi sebagai asisten yang mempercepat pekerjaan teknis dan memperluas akses terhadap analisis data.]]>
Copyrights © 2026
