Pengertian Teknik Analisis Data Menurut Ahli dan Macam Jenisnya
Sahabat data pasti sudah tidak asing lagi dengan istilah teknik analisis data. Salah satu tahapan proses mengolah data ini memang sangat penting dan tidak boleh terlewatkan. Mengapa? Proses mengolah data dimulai dari mengumpulkan data hingga menyajikan data. Analisis data merupakan suatu proses yang dilakukan untuk menghasilkan informasi yang mudah dipahami dan bermanfaat bagi pihak lain. Di industri, orang yang bertugas menganalisis data adalah praktisi data seperti Data Analyst, Data Scientist, dan lainnya.
Ketika melakukan analisis data, ada teknik-teknik yang diterapkan sehingga informasi yang diperoleh optimal. Menentukan teknik analisis apa yang tepat bergantung pada masalah yang ingin diselesaikan serta jumlah dan jenis datanya. Jenis data yang digunakan dalam penelitian beberapa diantaranya yaitu data kualitatif, data kuantitatif, data rasio, data interval, dan masih banyak lainnya. Nah, sebelum mendalami lebih jauh, kita akan membahas dahulu pengertian teknik analisis data. Apa ya pengertiannya menurut para ahli? Yuk, kita simak dibawah ini!
1. Pengertian Analisis Data
Secara umum teknik analisis data merupakan proses atau cara yang digunakan dengan tujuan memperoleh informasi yang bermanfaat bagi pihak lain yang membutuhkan. Para ahli juga memberikan pengertian analisis data diantaranya yaitu sebagai berikut:
Menurut John Tukey istilah teknik dalam menganalisis data penelitian adalah prosedur untuk menganalisis data. Prosedur ini mencakup teknik menafsirkan data yang sudah dianalisa dan cara merencanakan teknik pengumpulan data penelitian sehingga analisis menjadi lebih cepat.
Menurut Spradley analisis data pada penelitian merupakan cara berpikir yang berkaitan erat dengan pengujian secara sistematis terhadap sesuatu untuk menentukan bagian, hubungan antar bagian, dan hubungannya dengan keseluruhan.
Menurut Sugiono analisis data dalam proses penelitian adalah suatu penelitian yang sulit untuk dilakukan dan dibutuhkan kerja keras, cara berpikir yang kreatif, dan wawasan tinggi.
Menurut Taylor analisis data didefinisikan sebagai proses yang merinci usaha secara formal untuk menemukan tema dan merumuskan hipotesis yang disarankan dan sebagai usaha untuk memberikan bantuan dan tema pada hipotesis.
Baca juga : Teknik Analisis Data untuk Pengambilan Keputusan di Masa Mendatang
2. Ketahui Model Teknik Analisis Data
Dalam melakukan penelitian terdapat dua model teknik analisis data yaitu sebagai berikut:
Model induktif adalah analisis data yang prosesnya berlangsung dari fakta-fakta (data) ke teori. Cara ini menghindari manipulasi data-data penelitian, sehingga berdasarkan data baru disesuaikan dengan teori (Rohmadi & Nahsuca, 2015:34). Selain itu menurut Bryman & Burgess (2002:4) analisis data model induktif sangat berkaitan dengan studi mengenai permasalahan sosial. Model analisis induktif mengharuskan peneliti menyesuaikan kasus yang tidak sesuai dengan hipotesis dengan merevisi hipotesis atau mengambil kembali data-data ke lapangan.
Model deduktif adalah analisis yang berkebalikan dari model induktif. Dalam model analisis deduktif prosesnya berlangsung dari teori-teori baru ke fakta-fakta atau data penelitian.
3. Jenis-Jenis Analisis Data, Apa Saja Ya?
Berdasarkan sifatnya data dibedakan menjadi dua yaitu data kualitatif dan data kuantitatif. Nah, kedua jenis data ini paling umum digunakan untuk penelitian. Data kualitatif dan data kuantitatif punya teknik analisisnya masing-masing. Teknik analisis data kualitatif digunakan untuk penelitian yang mengandung subjektivitas seperti persepsi terhadap suatu fenomena yang terjadi di suatu kelompok atau komunitas. Teknik analisis kualitatif dibagi menjadi tiga yaitu analisis konten, analisis wacana, dan analisis naratif. Pengumpulan datanya bisa diperoleh dengan melakukan wawancara, kuesioner, atau observasi. Sedangkan teknik analisis kuantitatif adalah kebalikannya dimana teknik ini digunakan untuk penelitian yang mengandung objektivitas. Teknik pengolahan data kuantitatif menggunakan perhitungan matematika dan statistika untuk mendapatkan hasil yang akurat. Teknik pengolahan data kuantitatif yaitu antara lain analisis deskriptif dan analisis inferensial.
4. Software yang Mempermudah Analisis Data
Perkembangan teknologi saat ini semakin memudahkan aktivitas manusia. Ini juga berpengaruh pada proses analisis data. Yup, banyak software yang menyediakan berbagai fitur yang untuk membuat proses analisis lebih efektif. SPSS merupakan salah satu tools yang sering digunakan untuk melakukan analisis dengan perhitungan statistik. Untuk analisis yang berkaitan dengan data science ada bahasa pemrograman yang populer digunakan yaitu Python, R, dan SQL. Kita bisa menjalankan bahasa pemrograman tersebut melalui IDE ataupun code editor yang mendukung. Misalnya Python bisa menggunakan IDLE, Jupyter, Spyder, dan lainnya. Kemudian R bisa menggunakan R Studio. Bahasa SQL bisa menggunakan SQL Server, Oracle, MySQL, dan lainnya. Excel pasti sudah tidak asing kita dengar. Yup, software ini cukup umum digunakan untuk berbagai aktivitas terutama yang berkaitan dengan mengolah data. Disana terdapat banyak formula matematika, statistik, pilihan grafik untuk menyajikan data, hingga fitur untuk data analysis.
Baca juga : Penting! Ini Teknik Analisis Data & Implementasinya di Berbagai Kasus
5. Pelajari Analisis Data Lebih Jauh Bersama DQLab
Salah satu syarat untuk menjadi praktisi data seperti Data Scientist dan Data Analyst adalah memiliki kemampuan analisis data yang baik. Nah, untuk mencapai kemampuan tersebut perlu melatih ketelitian dalam melakukan analisis data. Bagi pemula bisa mencoba dengan jumlah data yang kecil dulu kemudian berlanjut ke data yang lebih besar. Temukan insight dari hasil analisis yang kamu lakukan. Bingung mulai dari mana? Yuk, belajar data secara intensif dengan daftar di DQLab.id! Kamu juga akan mendapatkan sertifikat gratis setiap menyelesaikan modul-modul yang tersedia. Mulai sekarang dan gapai mimpi menjadi praktisi data yang handal.
Penulis: Dita Kurniasari
Editor: Annissa Widya