Jenis Teknik Analisis Data yang Sering Digunakan Praktisi Data
Teknik analisis data penting dilakukan karena bermanfaat di berbagai bidang baik akademik maupun bisnis. Data yang sangat banyak jika tidak diolah akan menjadi sia-sia. Padahal kita bisa mendapatkan informasi yang berguna di masa mendatang. Teknik analisis data ada bermacam-macam. Penggunaannya tergantung pada tipe data atau permasalahan yang ingin diselesaikan. Hal ini penting agar tidak keliru menerapkan metode yang sesuai dan menyebabkan hasil yang diharapkan tidak tercapai.
Tertarik menjadi praktisi data? Maka kamu harus memahami jenis-jenis teknik analisis data. Seorang praktisi data harus mampu menerapkan teknik yang tepat ketika melakukan analisis data. Selain itu juga wajib memiliki kemampuan menggunakan tools yang mempermudah proses analisis data. Pada artikel kali ini kita akan membahas jenis teknik analisis data diantaranya teknik analisis deskriptif, teknik analisis inferensial, teknik analisis parametrik dan non parametrik, serta mixed-method. Yuk, simak bersama di pembahasannya di bawah ini!
1. Teknik Analisis Deskriptif
Salah satu teknik analisis data yang sering digunakan adalah teknik analisis kuantitatif. Teknik analisis kuantitatif digunakan ketika kita ingin melakukan penelitian yang mengandung objektivitas. Untuk perhitungan yang akurat, teknik pengolahan data kuantitatif menggunakan perhitungan matematika dan statistik.
Terdapat beberapa teknik analisis kuantitatif yang bisa digunakan yaitu antara lain analisis deskriptif. Teknik analisis deskriptif adalah metode yang digunakan untuk menyajikan data secara deskriptif dan apa adanya. Biasanya teknik statistik yang digunakan yaitu antara lain mean, median, skewness, dan simpangan baku dan varians. Selain analisis kuantitatif, teknik analisis deskriptif juga bisa digunakan pada analisis kualitatif.
Baca juga : Langkah-Langkah Menggunakan Teknik Analisis Data Kualitatif
2. Teknik Analisis Inferensial
Statistik inferensial adalah metode yang menggunakan rumus statistik dan hasil perhitungannya dijadikan sebagai pedoman dalam membuat kesimpulan secara umum atau mengeneralisasikannya. Statistik inferensial memungkinkan kita untuk membuat prediksi dari data tersebut. Dengan menggunakan statistik inferensial kita dapat mengambil data sampel untuk mengamati atau memprediksi kasus dalam suatu populasi.
Namun ada kekurangan pada statistik inferensial yaitu data yang digunakan belum diukur secara keseluruhan sehingga belum bisa meyakinkan bahwa nilai sepenuhnya benar. Selain itu peneliti harus membuat prediksi berdasarkan teori untuk melakukan statistik inferensial. Beberapa metode pengujian yang digunakan dalam analisis inferensial yaitu sebagai berikut:
Analisis regresi linier digunakan untuk memahami hubungan antara dua variabel dari kumpulan data, dimana salah satu variabelnya merupakan variabel dependen dan yang lainnya adalah variabel independen yang dapat digunakan lebih dari satu.
Analisis varians digunakan untuk menguji dan menganalisis perbedaan antara dua atau lebih mean dari kumpulan data.
Uji-T digunakan untuk membandingkan rata-rata dua kelompok dan memahami jika satu sama lain berbeda.
Analisis korelasi digunakan untuk memahami sejauh mana dua variabel saling bergantung. Kita dapat melihat apakah variabel memiliki korelasi yang kuat atau lemah. Korelasi bisa negatif atau positif tergantung pada variabelnya.
3. Statistik Parametrik dan Non Parametrik
Statistik parametrik adalah bagian dari metode pengolahan data statistik inferensial yang digunakan untuk menguji parameter atau ukuran populasi melalui statistik atau data sampel. Statistik parametrik biasanya diterapkan untuk data dengan jumlah diatas 30, data yang terdistribusi dengan normal, dan data bertipe rasio atau interval.
Statistik non-parametrik merupakan bagian dari metode pengolahan data statistik inferensial yang digunakan untuk menguji distribusi. Jika data yang digunakan dalam penelitian tidak memenuhi syarat statistik parametrik dimana data yang digunakan harus berdistribusi normal.
Sedangkan dalam statistik non-parametrik, data dengan distribusi tidak normal bisa digunakan. Jenis data pada statistik non-parametrik adalah jenis data nominal atau ordinal serta data yang tidak diketahui distribusinya.
4. Contoh Penerapan Teknik Analisis Data
Ketika melakukan penelitian terkadang kita menggabungkan data kualitatif dan data kuantitatif sebagai bahan penelitian. Lalu bagaimana cara mengolah datanya? Untuk kasus tersebut kita bisa menggunakan metode yang disebut mixed-methods. Metode ini mencakup lebih dari satu teknik pengolahan data yang digunakan ketika pertanyaan dalam penelitian kurang terjawab dengan hanya menggunakan satu metode saja.
Dengan kata lain, pertanyaan dalam penelitian tersebut mencakup hal-hal kuantitatif dan kualitatif, serta filosofi penelitian yang bersifat praktis dan terapan. Adapun jenis penelitian gabungan terdiri atas penelitian pengembangan model atau instrumen, penelitian evaluasi program, penelitian kebijakan, dan penelitian tindakan.
Baca juga : Contoh Teknik Analisis Data Dalam Penelitian Kuantitatif
Ingin jadi praktisi data meski tanpa background IT? Bisa! Mengikuti kursus data science menjadi salah satu pilihan bagi pemula yang ingin belajar lebih dalam tentang data. Kamu bisa memilih kursus data yang memberikan pembelajaran terstruktur sehingga pemula dapat memahami materi secara perlahan.
Jangan lewatkan juga project-project data untuk meningkatkan kemampuan analisis datamu. Yuk, daftar di DQLab.id dan mulai belajar data bersama para ahli data!
Penulis: Dita Kurniasari
Editor: Annissa Widya