Beberapa Hal Pada Teknik Pengolahan Data Deskriptif yang Harus Diperhatikan

Saat ini profesi data scientist menjadi profesi yang paling populer dan diminati pada abad ini. Bahkan tidak hanya dari orang yang memiliki latar belakang STEM (Statistics, Technology, Engineering, Mathematics), tapi juga dari latar belakang lainnya. Terdapat beberapa hal yang perlu dipelajari oleh para data scientist, salah satunya adalah teknik pengolahan data. Teknik pengolahan data terdiri dari dua, yaitu teknik pengolahan data deskriptif dan teknik pengolahan data inferensial.

Pengolahan data merupakan salah satu proses dalam kegiatan penelitian yang sangat penting dilakukan. Proses melakukan pengolahan data ini memerlukan teknik-teknik yang sesuai dengan jenis data. Jika kita ingin membuat kesimpulan yang berlaku untuk populasi maka kita menggunakan teknik pengolahan data inferensial, sedangkan jika kita ingin mendeskripsikan atau menggambarkan data penelitian yang telah terkumpul maka kita menggunakan teknik pengolahan data deskriptif.

1. Pengertian Pengolahan Data Deskriptif

Pengolahan data merupakan suatu proses pengubahan data menjadi informasi yang dapat digunakan untuk membuat keputusan bisnis atau kepentingan tertentu. Pengolahan data deskriptif merupakan pengolahan data yang bertujuan untuk memberikan gambaran data penelitian serta tidak ditujukan untuk membuat kesimpulan yang digeneralisasi. terdapat beberapa bentuk penyajian dari pengolahan data deskriptif, antara lain seperti diagram, tabel, grafik, pictogram, perhitungan modus, mean, median, desil, persentil, penyebaran data dll. selain itu dapat juga dilakukan analisis korelasi antar variabel, analisis regresi dan membandingkan nilai rata-rata.

Baca juga : Teknik Pengolahan Data Kualitatif: Ketahui Macam-Macam Metode Pengumpulan Data

2. Metode Penelitian Deskriptif

Penelitian deskriptif sama seperti penelitian lainnya, yaitu memiliki beberapa metode yang dapat diterapkan. Adapun beberapa metode penelitian deskriptif yang dapat digunakan antara lain:

1. Metode survei, dengan cara memberikan pertanyaan-pertanyaan kepada responden untuk mengumpulkan informasi

2. Penelitian tindakan, penelitian yang bertujuan untuk menguji, mengembangkan ata menciptakan tindakan baru sehingga jika diterapkan pada pekerjaan akan lebih efisien

3. Penelitian kepustakaan, mengumpulkan informasi atau data dari berbagai macam materi perpustakaan seperti buku, dokumen,dll

4. Penelitian komparatif, membandingkan satu variabel satu dengan lainnya

3. Langkah Pengolahan Data Deskriptif

Pengolahan data deskriptif memiliki beberapa tahapan atau langkah yang perlu dilakukan secara berurutan demi mendapatkan hasil analisis yang maksimal, antara lain:

1. Perumusan masalah, mengajukan pertanyaan yang menjadi landasan penelitian

2. Menentukan jenis informasi atau data, pastikan bahwa dara relevan dengan permasalahan yang akan diselesaikan

3. Menentukan prosedur pengumpulan data, pemilihan prosedur pemilihan data yang efektif dan sesuai dengan data yang digunakan

4. Pengambilan keputusan, berdasarkan hasil data yang telah diolah

4. Pertimbangan Memilih Teknik Pengolahan Data

Pemilihan teknik pengolahan data merupakan hal yang harus diperhatikan karena akan berdampak kepada proses pengolahan data dan hasil analisis data. Terdapat beberapa faktor yang menjadi pertimbangan ketika memilih teknik pengolahan data penelitian, antara lain:

1. Karakteristik permasalahan penelitian, terbagi menjadi tiga yaitu penelitian deskriptif,korelatif dan komparatif

2. Karakteristik data penelitian yang dikumpulkan, terbagi menjadi 2 yaitu data diskrit dan kontinu. Selain itu tingkat pengukurannya terbagi menjadi 4 skala yaitu skala nominal, ordinal, interval dan rasio

3. Karakteristik hubungan dan banyaknya variabel

4. Karakteristik sampel atau cuplikan, jika data diambil dari sampel maka perlu lebih cermat agar sampel yang dipilih benar-benar bisa mewakili populasi

Baca juga : Kenali 3 Jenis Metode Pengolahan Data Kuantitatif

5. Yuk, Kejar Mimpi Menjadi Data Scientist!

Analisis data merupakan proses dalam kegiatan penelitian yang sangat penting. Untuk melaksanakan proses analisis data itu kita memerlukan ilmu-ilmu yang berkaitan dengan itu. Kita bisa mempelajarinya di DQLab . Caranya sangat mudah, yaitu cukup signup di DQLab.id/signup dan kita bisa mulai dengan belajar gratis di DQLab serta dapat mengakses modul-modul dari bahasa pemrograman R, Python, Excel, dan SQL!

Penulis : Latifah Uswatun Khasanah

Editor : Annissa Widya Davita