4 Jenis Analisis Data yang Cukup Populer dalam Penelitian
Seorang peneliti tentu tidak asing dalam hal pengumpulan data. Peneliti dapat mengumpulkan data-data terkait kebutuhan penelitian bisa didapatkan dari berbagai sumber mulai dari wawancara dengan responden penelitian, observasi, dokumen arsip dari berbagai instansi, penyebaran angket maupun kuesioner. Setelah mengumpulkan data-data yang dibutuhkan untuk penelitian tersebut, peneliti kemudian akan memilah-milah atau menyeleksi data untuk dilakukan analisis data. Teknik yang digunakan pada proses analisis data penelitian disebut dengan teknik analisis data. Teknik analisis data merupakan aspek terpenting dalam suatu penelitian. Tahap analisis data merupakan tahap yang tidak bisa dilupakan dalam proses penelitian. Tahap ini mengharuskan data yang dikumpulkan dengan menggunakan berbagai teknik pengumpulan data, kemudian diolah dan disajikan untuk membantu menjawab permasalahan penelitian yang diteliti. Dapat dikatakan bahwa teknik analisis data hanya dapat dilakukan ketika poin-poin penelitian sudah terpenuhi, misalnya pengumpulan data yang tepat yang disesuaikan dengan permasalahan pada penelitian tertentu. Proses dalam menganalisis data kemudian menggunakan teknik khusus agar bisa lebih mudah untuk menarik kesimpulan dari kumpulan data yang didapatkan.
Penggunaan teknik analisis data ini memiliki berbagai jenis tergantung dari jenis data yang telah dikumpulkan. Secara umum, teknik analisis data pada penelitian dibagi menjadi dua yakni teknik analisis data kuantitatif dan teknik analisis data kualitatif. analisis data kuantitatif yang ditujukan untuk memproses atau mengolah data dalam bentuk angka. Kedua, analisis data kualitatif yang ideal digunakan para peneliti untuk memproses data bukan angka. Setiap peneliti bisa menggunakan satu jenis teknik dan bisa juga sebaliknya, yakni menggabungkan dua atau lebih teknik analisis data kualitatif ataupun campuran antara teknik analisis data kuantitatif maupun kualitatif. Apapun teknik analisis datanya baik teknik analisis data kuantitatif maupun kualitatif tujuannya tetap sama yakni menentukan atau mendapatkan simpulan secara keseluruhan yang berasal dari data-data penelitian yang telah dikumpulkan oleh peneliti. Selain itu, teknik analisis data bertujuan untuk mendeskripsikan dan menjelaskan mengenai data-data penelitian, sehingga dapat dipahami oleh orang lain. Biasanya dalam penelitian, teknik analisis data cukup populer dan menjadi incaran peneliti dalam melakukan analisis data penelitian baik tugas akhir, skripsi maupun tesis. Kira-kira jenis analisis data apa saja ya yang cukup populer dalam penelitian. Yuk, mari kita cari tahu lebih dalam sahabat data. Pada artikel DQLab kali ini, kita akan membahas mengenai jenis analisis data yang cukup populer dalam penelitian. Bisa jadi sahabat data juga menggunakan analisis ini dalam penelitian kalian. Dengan harapan bisa menjadi tambahan insight dan rekomendasi bagi kalian calon praktisi data, peneliti maupun data enthusiast. Pasti kalian penasaran kan, pastikan jangan lewatkan artikel berikut ini, dan simak baik-baik, stay tune and keep scrolling on this article guys!
1. Analisis Regresi
Analisis regresi merupakan suatu metode atau teknik analisis hipotesis penelitian untuk menguji ada tidaknya pengaruh antara variabel satu dengan variabel lain, yang dinyatakan dalam bentuk persamaan matematik (regresi). Terdapat dua jenis dasar regresi yaitu, regresi linear sederhana dan regresi linear berganda. Kalau regresi linear sederhana menggunakan satu variabel independen untuk menjelaskan atau memprediksi hasil dari variabel dependen Y. Sedangkan regresi linear multiple atau berganda berfungsi untuk mencari pengaruh dari dua atau lebih variabel independen (variabel bebas atau X) terhadap variabel dependent (variabel terikat Y)
Baca juga : Analisis Data Adalah: Mengenal Pengertian, Jenis, Dan Prosedur Analisis Data
2. Analisis Deskriptif
Analisis deskriptif merupakan analisis yang paling mendasar untuk menggambarkan keadaan data secara umum. Analisis deskriptif ini meliputi beberapa hal, yakni distribusi frekuensi, pengukuran tendensi pusat, dan pengukuran variabilitas. Analisis deskriptif terdiri dari mean, median, modus, simpangan baku dan varian. Terdapat empat data yang digunakan yaitu data nominal, data ordinal, data interval dan data rasio. Namun, terdapat batasan dalam penggunaan data dengan skala-skala tertentu. Data nominal hanya dapat digunakan untuk mengetahui modus karena data nominal merupakan data yang paling sederhana. Data ordinal dapat digunakan untuk mengetahui modus dan median. Sedangkan data interval dan rasio digunakan untuk mengetahui baik modus, median, mean maupun simpangan baku. Hal ini dikarenakan untuk menghitung mean hanya dapat dilakukan dengan menggunakan data yang bisa dilakukan operasi matematik seperti tambah, kurang, kali, bagi dan lain-lain.
3.Analisis Faktor
Analisis faktor merupakan metode analisis multivariat yang didasarkan pada korelasi antar variabel. Analisis faktor termasuk salah satu teknik statistika yang dapat digunakan untuk memberikan deskripsi yang relatif sederhana melalui reduksi jumlah variabel yang disebut faktor. Analisis faktor dipergunakan untuk mereduksi data atau meringkas, dari variabel lama yang banyak diubah menjadi sedikit variabel baru yang disebut faktor, dan masih memuat sebagian besar informasi yang terkandung dalam variabel asli. Analisis faktor dalam analisis multivariate tergolong analisis interdependensi (interdependence technique) dimana seluruh set hubungan yang interdependen diteliti. Variabel yang berada dalam satu kelompok akan memiliki korelasi yang tinggi sedangkan variabel yang berbeda kelompok akan memiliki korelasi yang rendah
4. Analisis Jalur
Dalam statistik, analisis jalur atau biasa lebih dikenal dengan Path Analysis digunakan untuk mengetahui hubungan ketergantungan langsung diantara satu set variabel. Path Analysis adalah model yang serupa dengan model analisis regresi berganda, analisis faktor, analisis korelasi kanonik, analisis diskriminan dan kelompok analisis multivariat yang lebih umum lainnya seperti analisis anova, manova, anacova. Dalam hal kausalitas, Path Analysis dapat dipandang sebagai analisis yang mirip dengan analisis regresi. Keduanya sama-sama menganalisis model kausalitas. Perbedaannya terletak pada tingkat kerumitan model. Model analisis regresi lebih banyak menganalisis variabel dependent sebagai dampak dari variabel independen. Variabel dependent tersebut tidak memberikan dampak terhadap variabel lainnya. Ketika peneliti dihadapkan pada model dimana variabel dependent menyebabkan variabel dependent lainnya, maka analisis jalur lebih cocok digunakan
Baca juga : Big Data Analytics dan Kegunaanya untuk Perkembangan Bisnismu
5. Asah dan Latih Kemampuan Data Analysis Kamu Bersama DQLab!
Banyaknya data yang harus diolah membuat perusahaan sebaiknya memiliki tim ahli khusus dalam hal pengolahan data untuk dijadikan dasar analisis setiap pengambilan keputusan. Selain itu, keahlian melakukan data analysis akan memberi insight yang membantu perusahaan untuk terus berinovasi. Data analysis juga membantu laju perusahaan lebih terarah dan terukur sehingga memberikan value lebih terhadap konsumen, mengungguli kompetitor yang tidak melakukan data analysis. Dengan memiliki skill ini, seseorang bisa dengan mudah dalam memanfaatkan sekumpulan data untuk dijadikan dasar dalam pengambilan keputusan. Dengan demikian, seorang praktisi data jika ingin melakukan analisis data tentunya akan menghasilkan insight yang valuable yang bermanfaat bagi pengambilan keputusan suatu bisnis yang diputuskan oleh tim manajemen terkait. Jika kamu penasaran dengan data science dan ingin belajar data science untuk mengasah kemampuan analisis data kamu secara langsung, caranya gampang banget. Kamu bisa loh untuk coba bikin akun gratisnya kesini di DQLab.id atau bisa klik button di bawah ini yap. Nikmati pengalaman belajar data science yang menarik bersama DQLab yang seru dan menyenangkan dengan live code editor. Cobain juga free module Introduction to Data Science with R dan Introduction to Data Science with Python untuk menguji kemampuan data science kamu. Kalian juga bisa mencoba studi kasus penerapan real case industry. Ayo persiapkan dirimu untuk berkarir sebagai praktisi data yang kompeten!
Penulis: Reyvan Maulid