Faktor-Faktor Penentu dalam Implementasi Teknik Analisis Data
Teknik analisis data merupakan suatu proses atau upaya mengolah data menjadi informasi baru. Proses ini dilakukan dengan tujuan agar karakteristik data menjadi lebih mudah dimengerti dan berguna sebagai solusi bagi suatu permasalahan, khususnya yang berkaitan dengan penelitian. Bagi kamu yang ingin berkarir di bidang data, menjadi Data Analyst, Data Scientist maupun Data Engineer, teknik analisis data ini menjadi salah satu skill fundamental yang wajib dikuasai.
Penelitian tidak hanya dilakukan untuk keperluan akademik, namun juga penting dilakukan dalam perusahaan maupun instansi. Disinilah peran sebuah data menjadi instrumen yang penting dalam suatu penelitian. Salah satu tahap penting dalam proses penelitian adalah teknik analisis data. Oleh karena itu, sebelum melakukan analisis data perlu dipastikan apakah data yang digunakan sudah relevan dan sesuai dengan penelitian yang sedang dikerjakan.
Sebagai seorang calon praktisi data, penting untuk mengetahui bagaimana data itu dikumpulkan, darimana sumber dan teknik pengumpulan data serta permasalahan apa yang menjadi urgensi mengapa data ini penting untuk digali dan dicari tahu apa penyebabnya. Setiap praktisi data atau peneliti, patut mempertimbangkan teknik analisis yang akan digunakan.
Setidaknya ada 4 faktor penentu dalam pemilihan teknik analisis data, apa saja ya kira-kira? Yuk kita kupas lebih dalam!
1. Karakteristik Permasalahan Penelitian
Hal pertama yang perlu dipertimbangkan dalam memilih teknik analisis data adalah karakteristik problem. Jika dilihat dari jenis permasalahannya, penelitian secara umum dapat dikategorikan menjadi 3 kelompok besar, yaitu penelitian deskriptif, korelatif, dan komparatif. Deskriptif yaitu penelitian yang menggambarkan fenomena tertentu, pada umumnya penelitian ini akan menghasilkan deskripsi dari suatu data berupa mean, median, modus, dan sejenisnya. Korelatif adalah jenis penelitian yang menghubungkan dua variabel atau lebih. Dan komparatif adalah penelitian yang membandingkan dua variabel atau lebih.
Berdasarkan permasalahan-permasalahan tersebut, maka sebelum melakukan analisis data haruslah memperhatikan teknik analisis data yang akan dipakai dengan menyesuaikan pada permasalahan penelitian tersebut.
Baca juga : Langkah-Langkah Menggunakan Teknik Analisis Data Kualitatif
2. Karakteristik Data Penelitian yang Dikumpulkan
Data dalam sebuah penelitian juga harus diperhatikan sebelum melakukan atau memilih teknik analisis data. Secara garis besar, data dapat dikelompokkan menjadi 2, yaitu data diskrit (data pilah) dan kontinu (data menerus). Data juga dikelompokkan berdasarkan sifatnya yaitu data kuantitatif dan data kualitatif. Selain itu data juga dapat dibedakan dari sumbernya yaitu data primer dan sekunder dan berdasarkan waktu pengumpulannya data dibagi menjadi data berkala dan data cross section. Sedangkan dalam tingkat pengukurannya, skala data dibagi menjadi 4, yaitu skala nominal, ordinal, interval, dan rasio.
Pemilihan teknik analisis data harus mempertimbangkan jenis data yang telah dikumpulkan agar dapat memberikan penjelasan lebih rinci terhadap masalah yang diamati.
3. Karakteristik Sampel
Dalam penelitian data diperoleh dari sampel maupun populasi. Apabila data diambil dari sampel, terdapat beberapa aturan teknik sampel yang perlu diperhatikan secara cermat agar sampel yang dipilih benar-benar representatif atau dapat mewakili karakter dari populasi.
Teknik analisis kuantitatif yang mengacu pada sampel dalam statistik dikenal sebagai statistik parametrik sedangkan untuk teknik analisis non-parametrik merupakan tools alternatif ketika peneliti tidak dapat menggunakan analisis parametrik.
4. Karakteristik Hubungan dan Banyaknya Variabel
Umumnya, jika penelitian yang dilakukan adalah penelitian bersifat korelasional, maka peneliti akan berusaha mencari sifat dan besarnya hubungan antar variabel penelitian. Dimana nantinya penelitian diharapkan dapat memberikan penjelasan terhadap gejala yang diamati.
Teknik yang digunakan untuk mencari besarnya hubungan antardua variabel berbeda dengan teknik untuk variabelnya yang lebih dari dua. Untuk itu, sebelum memilih teknik analisis data yang sesuai harus ditentukan dulu sifat dari hubungan suatu variabel.
Baca juga : Contoh Teknik Analisis Data Dalam Penelitian Kuantitatif
Teknik analisis data dapat kita pelajari dimana saja baik itu secara teori maupun praktik. Namun nilai plusnya, di DQLab, kita bisa mencoba keduanya sekaligus. Selain mendapatkan teori kita juga belajar secara live code serta memecahkan beberapa contoh kasus riil di industri. Selain itu kita juga bisa membuat portofolio dan mendapatkan sertifikat dari hasil belajar kita. Mau tau caranya? Langsung aja daftar di DQLab.id dan tentunya ada modul gratis loh di DQLab serta dilengkapi dengan bahasa pemrograman penunjang lainnya seperti Python, R, dan SQL!
Yuk, tunggu apalagi, buruan daftar di DQLab dan nikmati semua modul yang ada!
Penulis: Salsabila MR
Editor: Annisa Widya Davita