Buat Akun DQLab & Akses Kelas Data Science Python, R, SQL, Excel GRATIS!

Kenali Beberapa Hal Terkait Analisis Data

Belajar Data Science di Rumah 15-Oktober-2021
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/6036e985fe1ad296a69e123d9e02a4a5_x_Thumbnail800.png

Data merupakan salah satu komponen penting dalam kegiatan penelitian baik yang dilakukan oleh para akademis maupun non akademis. Tanpa data, kita tidak memperoleh informasi yang bisa didapatkan untuk mencapai tujuan penelitian. Data yang ada perlu dianalisis. Lalu, apakah pengertian analisis data? Analisis data  merupakan sebuah proses pengolahan data yang awalnya hanya kumpulan angka atau teks sehingga dapat menjadi informasi yang berguna atau dapat mencapai tujuan penelitian. 


Analisis data merupakan salah satu tahapan penting dalam proses penelitian. Pada tahapan ini kita harus menggunakan data yang telah dikumpulkan melalui beberapa teknik pengumpulan data yang kemudian akan diolah dan disajikan sehingga dapat menjawab permasalahan penelitian. Analisis data tidak hanya diterapkan pada data kualitatif saja, akan tetapi data kuantitatif pula. 


1. Jenis Data Penelitian


Data merupakan kumpulan informasi yang didapatkan melalui berbagai cara yang sesuai dengan prosedurnya. Secara umum data terbagi menjadi dua jenis, yaitu data kualitatif dan data kuantitatif. Data kualitatif merupakan data yang tidak dapat dijabarkan dalam bentuk angka dan bersifat non numerik. Sedangkan data kuantitatif merupakan data yang dapat dijabarkan dalam bentuk angka dan bersifat numerik. Kedua jenis data ini sama pentingnya dan sama seringnya diterapkan pada berbagai bidang, mulai dari bidang kesehatan, pendidikan, bisnis, perekonomian, dan masih banyak lainnya.


Baca juga : Analisis Data Adalah: Mengenal Pengertian, Jenis, Dan Prosedur Analisis Data


2. Metode Analisis Data


Sesuai dengan yang dijelaskan pada bagian sebelumnya terkait dua jenis data yaitu data kualitatif dan data kuantitatif. Sesuai dengan dua jenis data tersebut, maka metode analisis data yang digunakan pun harus menyesuaikan jenis data yang digunakan. Jika pada penelitian menggunakan jenis data kualitatif maka metode yang digunakan adalah metode analisis kualitatif. Begitu pula dengan data kuantitatif juga menggunakan metode analisis data kuantitatif. 


3. Contoh Teknik Analisis Data


Teknik analisis data kualitatif dan kuantitatif memiliki contoh dan perlakuan yang berbeda-beda. Hal itu dikarenakan jenis data yang berbeda maka teknik pengolahan data pun berbeda dan harus dipilih yang benar-benar sesuai agar hasil analisis sesuai dengan yang diinginkan dan hasilnya akurat. Beberapa contoh teknik analisis data kualitatif yang sering digunakan antara lain seperti analisis konten, analisis narasi, analisis naratif, studi pustaka, dll. Adapun beberapa contoh teknik analisis data kuantitatif yang sering digunakan antara lain seperti analisis deskriptif, analisis korelasi, analisis regresi, analisis klasifikasi, analisis klasterisasi, dll


4. Tahapan Analisis Data 


Analisis data yang diterapkan dalam penelitian memiliki beberapa tahapan yang perlu dilakukan secara berurutan untuk menghindari kesalahan-kesalahan dalam proses analisis. Beberapa tahapan analisis data antara lain:

  1. pengolahan data, yang dilakukan ketika data telah terkumpul. pengolahan data ini terdiri menjadi tiga bagian yaitu penyuntingan, pengkodean dan tabulasi.

  2. penganalisisan data, yang dilakukan setelah data diolah, disajikan dan disusun secara sistematis. Setelah itu, dilakukan proses pengklasifikasian data agar data mudah ditafsirkan.

  3. penafsiran hasil analisis, dengan melakukan penafsiran terhadap data-data yang telah dianalisis maka langkah selanjutnya adalah menarik kesimpulan yang mudah dipahami oleh pembaca



Baca juga : Big Data Analytics dan Kegunaanya untuk Perkembangan Bisnismu


5. Belajar Analisis Data Bersama DQLab


Analisis data merupakan hal yang penting untuk dilakukan dalam kegiatan penelitian. Analisis data pun memerlukan berbagai teknik analisis data yang tepat. Semua itu dapat kita pelajari 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


Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login