Bocoran Teknik Analisis Data dari Pengertian Hingga Contoh

Teknik analisis data sangat dibutuhkan untuk mengubah data mentah menjadi sumber informasi yang bermanfaat. Informasi inilah yang kemudian dimanfaatkan untuk memecahkan masalah yang ada. Pasalnya, data mentah merupakan data yang sangat sulit untuk dibaca dan dimengerti. Sehingga dibutuhkannya analisis data untuk mendeskripsikan data yang ada agar lebih mudah untuk dibaca, dipahami, sera dapat diambil kesimpulannya.

Teknik analisis data jika dilihat berdasarkan jenisnya dapat dibedakan menjadi dua, yaitu teknik analisis data kuantitatif dan teknik analisis data kualitatif. Kedua teknik analisis ini tentu akan digunakan untuk menganalisis data yang berbeda. Analisis data kuantitatif digunakan untuk menganalisis data yang berbentuk angka dan berfokus pada kuantitas, sehingga datanya tidak memerlukan penjelasan tambahan mengapa responden memilih opsi tersebut. Sementara analisis data kualitatif digunakan untuk menganalisis data yang tidak berbentuk angka serta berfokus pada kualitas.

Dalam artikel ini, kita akan membahas tentang analisis data kuantitatif, mulai dari pengenalan analisis data kuantitatif, kelebihan, kekurangan, serta contohnya. Yuk, simak artikelnya!

1. Analisis Data Kuantitatif

Analisis data kuantitatif merupakan salah satu jenis analisis yang ada. Karena berfokus pada kuantitas, sehingga analisis ini akan membutuhkan data yang berjumlah besar. Data kuantitatif tidak membutuhkan penjabaran atau alasan dari responden mengapa mereka memilih pilihan tersebut. Sehingga hasil penelitian ini akan berbentuk data numerik dengan skala interval atau rasio yang bisa dihitung dengan perhitungan matematis dan statistika. Umumnya, penelitian jenis ini akan banyak digunakan dalam bidang sains dan teknologi.

Baca juga : Implementasi Teknik Analisis Data dengan 6 Langkah, Apa Saja Ya? 

2. Kelebihan Analisis Data Kuantitatif

Jenis analisis ini tentunya memiliki kelebihan tertentu, hingga menyebabkan banyak orang yang memilih untuk menggunakannya. Beberapa kelebihan tersebut misalnya:

• Hasil analisis yang didapatkan bisa digunakan untuk memprediksi atau melakukan peramalan. 

• Bisa digunakan untuk melihat hubungan ataupun interaksi dari variabel yang ada

• Permasalahan yang rumit dan kompleks dapat disederhanakan menjadi sebuah model

• Bersifat objektif

• Bisa diterapkan pada data yang berukuran besar

3. Kekurangan Analisis Data Kuantitatif

Selain kelebihan, tentunya analisis data kuantitatif juga pasti memiliki kelemahan. Beberapa kelemahan yang ada diantaranya adalah:

• Berfokus pada nilai dan jumlah tanpa mempertimbangkan kualitas data

• Data yang diambil cenderung berdasarkan nilai tertinggi

• Berdasarkan pada asumsi. Jika asumsi tersebut tidak tepat atau tidak sesuai dengan realita, maka hasilnya sudah bisa dipastikan tidak benar

• Informan tidak berkontribusi banyak, karena proses pengambilan data kuantitatif tidak akan melakukan penggalian informasi secara mendalam

4. Contoh Analisis Data Kuantitatif

Analisis data kuantitatif bisa dilakukan dengan dengan menggunakan dua metode umum, yaitu analisis deskriptif dan analisis inferensial. 

• Analisis deskriptif akan digunakan untuk melihat rangkuman dan deskripsi dari data. Dari hal inilah para peneliti bisa menemukan pola dan trend dari data yang akan sangat berguna untuk analisis lanjutan. Analisis deskripsi ini perlu dilakukan agar praktisi data lebih mengenali datanya.

• Analisis inferensial merupakan analisis lebih lanjut yang digunakan untuk menggeneralisasi hasil penelitian yang melibatkan sampel untuk mendapatkan parameter untuk populasi. Biasanya akan menggunakan uji hipotesis.

Baca juga : Kupas Tuntas Teknik Analisis Data Deskriptif Kualitatif Bersama DQLab 

5. Tertarik Belajar Analisis Data tapi Tidak Memiliki Background IT?

Salah satu cara yang bisa kamu lakukan untuk belajar proses pengolahan data jika kamu sudah lulus dari background pendidikan non IT adalah dengan mengambil kursus. Salah satu lembaga kursus yang harus kamu coba adalah DQLab. Tenang saja, DQLab akan membantumu untuk belajar analisis data dari tahap dasar. 

Tunggu apalagi? Yuk langsung bergabung dengan cara signup di DQLab kemudian nikmati pembelajaran modul gratis œIntroduction to Data Science with Python atau œIntroduction to Data Science with R. Dengan memulai pembelajarannya dari sekarang, kamu siap menghadapi tantangan di era digital dan mewujudkan karirmu sebagai Data Scientist di tahun ini.

Penulis : Gifa Delyani Nursyafitri