4 Jenis Data yang Bisa Dianalisis dengan Teknik Analisis Data
Teknik analisis data memang sangatlah penting untuk dikuasai. Hal ini sama pentingnya dengan data, karena merupakan komponen utama dalam analisis data. Data tanpa teknik analisis data tentunya bukanlah sesuatu yang menarik karena data tersebut tidak akan bisa memberikan insight tertentu serta proses pengambilan keputusan tidak akan bisa bergantung dengan menggunakan data. Data yang bagus baru bisa menghasilkan hasil yang menarik jika diberikan perlakuan yang tepat atau dengan kata lain diolah menggunakan teknik pengolahan yang sesuai dengan data yang ada.
Teknik pengolahan data yang ada saat ini sangatlah banyak jumlahnya. Hal ini disesuaikan dengan keberagaman data yang ada. Hingga saat ini, belum ada metode analisis data yang bisa digunakan untuk semua jenis data. Setiap metode pasti memiliki kriteria metode pengolahan tertentu. Secara umum, jenis data bisa dikelompokkan menjadi 4 kelompok, yaitu berdasarkan jenis, skala, sumber, dan waktu pengumpulannya. Nah, kira-kira setiap kelompok bisa dianalisis dengan teknik apa saja ya? Yuk, simak artikelnya!
1. Data Berdasarkan Jenis
Berdasarkan jenis, data bisa dikelompokkan menjadi dua, yaitu data kualitatif dan data kuantitatif. Jika kalian adalah mahasiswa yang sering bergelut dengan penelitian, tentu nama data ini bukanlah sesuatu yang asing. Data kualitatif merupakan data mementingkan kualitas tanpa melihat berapa banyak kuantitas yang dimiliki. Umumnya permasalahan yang akan diangkat merupakan masalah-masalah sosial yang membahas tentang topik atau isu tertentu. Biasanya akan dianalisis dengan berbagai analisis yang berhubungan dengan analisis sosial (analisis konten, analisis narasi, dll), namun bisa juga menggunakan wordcloud analysis.
Sementara data kuantitatif merupakan data yang berfokus pada jumlah sehingga akan mengarah ke data yang berbentuk angka. Di data kuantitatif, kita tidak akan memerlukan penjelasan untuk jawaban singkat yang telah dipilih. Untuk jenis data ini, kita bisa menganalisanya dengan menggunakan metode-metode yang termasuk ke dalam analisis statistika deskriptif dan juga analisis statistika inferensial.
Baca juga : 4 Tahapan Teknik Analisis Data untuk Implementasinya
2. Data Berdasarkan Skala
Berdasarkan skala, data bisa terbagi menjadi empat jenis, yaitu:
Nominal, merupakan skala data yang paling dasar, dimana tugasnya hanya untuk membedakan antara data yang satu dengan data yang lain, misalnya gender laki-laki dan perempuan.
Ordinal, merupakan skala data yang digunakan untuk membedakan antara beberapa data namun memiliki tingkatan, misalkan SD, SMP, dan SMA.
Interval, merupakan jenis skala yang bersifat membedakan dan memiliki tingkatan serta memiliki interval antar datanya. Biasanya digunakan untuk data yang merupakan pengukuran karena memiliki rentang, seperti tinggi badan, berat badan, panjang jalan, dll.
Rasio, merupakan skala data yang paling lengkap dimana bersifat untuk membedakan, memiliki tingkatan, memiliki interval, serta memuat 0 mutlak. Contoh datanya adalah ketika suhu menunjukkan angka 0 bukan berarti tidak ada suhu, melainkan sedang sangat dingin. Berbeda jika berat badan yang bernilai 0, maka sudah dipastikan tidak memiliki berat badan, sehingga itulah mengapa berat badan tidak termasuk memiliki 0 mutlak.
Untuk data nominal dan ordinal merupakan data kategorik yang bisa dianalisis dengan metode analisis data kategorik, sementara interval dan rasio termasuk numerik yang bisa dianalisis dengan metode yang sesuai untuk numerik.
3. Data Berdasarkan Sumber Datanya
Data jika dibedakan berdasarkan sumber datanya maka bisa dikelompokkan menjadi dua jenis, yaitu:
Data Primer, merupakan data yang dikumpulkan langsung oleh peneliti ke lapangan, baik dengan menggunakan metode survey, wawancara, kuesioner, maupun observasi langsung. Pada data primer akan memakan waktu dan biaya yang sangat banyak.
Data sekunder, merupakan data primer yang telah dikumpulkan oleh orang lain di waktu sebelumnya, baik digunakan untuk penelitian, maupun sebagai laporan. Pengumpulan data sekunder akan lebih cepat serta tidak memakan biaya yang mahal.
Kedua data ini bisa diolah dengan metode yang sesuai dengan jenis data yang telah dikumpulkan nantinya.
4. Data Berdasarkan Waktu Pengumpulannya
Jika dilihat berdasarkan waktu pengumpulannya, maka data bisa dikelompokkan menjadi dua kelompok besar, yaitu:
Data Cross Section, merupakan data yang dikumpulkan secara bersamaan di satu waktu tertentu, misalnya data penjualan yang terjadi di bulan Februari 2022. Data Cross section ini merupakan jenis data yang sering digunakan dalam regresi, analisis korelatif, dll.
Data Time Series, merupakan data yang dikumpulkan dalam rentang waktu tertentu. Misalnya harga saham yang diambil dalam 12 bulan terakhir. Untuk menganalisis data ini, kita bisa memanfaatkan berbagai metode yang ada di dalam Teknik Analisis Time Series.
Baca Juga : Kenali Teknik Analisis Data Deskriptif Kualitatif, Yuk!
5. Belajar Analisis Data di DQLab, Yuk!
Gimana? Seru kan tahapan analisis data? Kamu bisa mempelajari proses analisis data lebih lanjut di DQLab, loh. Nah, DQLab sendiri merupakan lembaga kursus khusus untuk bidang Data Science yang dilakukan secara online. Ada banyak modul yang ditulis dalam bahasa yang ringan dan menarik dengan menggunakan bahasa pemrograman yang umum digunakan oleh praktisi data, seperti R, Python, dan SQL. Selain modul premium, kamu juga bisa menikmati free modul, loh. Yuk, tunggu apalagi, buruan daftar di DQLab dan nikmati semua modul yang ada!
Penulis : Gifa Delyani Nursyafitri