GIMANA MEMULAI KARIER JADI DATA ANALYST?
Simak caranya di webinar GRATIS dan raih DOORPRIZE menarik!
DAFTAR SEKARANG!
Pendaftaran ditutup dalam 1 Hari 18 Jam 27 Menit 24 Detik 

4 Alasan Mengapa Penting Teknik Pengolahan Data Deskriptif untuk Analisis Data Mu

Belajar Data Science di Rumah 06-Desember-2021
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/b32b205cef67a3cc3c6eb57385773e90_x_Thumbnail800.png

Selain memastikan data yang terkumpul harus valid, memastikan metode analisis data yang dipilih sudah sesuai dengan jenis data yang dimiliki juga tidak kalah pentingnya. Kesalahan pemilihan metode analisis data ternyata sangat berdampak terhadap output yang dihasilkan. Itulah mengapa, terkadang di dalam penelitian peneliti perlu mencoba beberapa metode yang ada untuk memastikan metode mana yang memiliki akurasi tertinggi. Berbeda jenis data, metode yang digunakan juga akan berbeda.

Dalam statistik, metode pengolahan data terbagi menjadi dua, yaitu analisis deskriptif dan analisis inferensia. Analisis deskriptif, seperti namanya merupakan analisis yang digunakan untuk mendeskripsikan keadaan data serta memberikan gambaran seperti apa data yang dimiliki. Sementara analisis inferensial merupakan analisis lanjutan yang berfungsi untuk melakukan generalisasi atau membuat kesimpulan untuk populasi berdasarkan data sampel yang dimiliki. Ada 4 pertimbangan yang membuat Analisis Deskriptif dibutuhkan. Apa saja sih? Yuk, simak artikelnya!


1. Dapat Dilakukan dalam Beberapa Waktu

Hasil penelitian yang dilakukan haruslah sesuai dengan keadaan yang terjadi dilapangan. Tidak jarang, setelah dilakukan penelitian keadaan yang ada akan terus berubah seiring berjalannya waktu, sehingga dikhawatirkan hasil penelitian tidak bisa menggambarkan keadaan yang sebenarnya. Menariknya Analisis Deskriptif dapat dilakukan dalam beberapa waktu agar bisa memastikan apakah ada perubahan pada setiap titik waktu tertentu. Biasanya, semakin tinggi frekuensi pelaksanaannya, maka hasilnya akan semakin otentik.


2. Melihat Karakteristik Data

Keunggulan lain dari metode analisis deskriptif adalah peneliti dapat memanfaatkannya untuk mengenali data lebih dalam. Dengan melakukan analisis deskriptif, kita bisa mengetahui karakteristik dari data. Hal ini bisa dimanfaatkan untuk mengetahui langkah selanjutnya, apakah dibutuhkan analisis lanjutan atau mungkin cukup berhenti di analisis deskriptif saja. Di beberapa penelitian, terkadang hanya menggunakan analisis deskriptif saja sudah mampu untuk menjawab permasalahan yang ada.


Baca juga : Teknik Pengolahan Data Kualitatif: Ketahui Macam-Macam Metode Pengumpulan Data


3. Dapat Dimanfaatkan untuk Melihat Trend

Selain untuk melihat karakteristik data, analisis deskriptif juga bisa dimanfaatkan untuk melihat trend data dalam rentang waktu tertentu. Trend data merupakan keadaan yang menggambarkan perubahan data dari waktu ke waktu. Umumnya, penggunaan trend banyak digunakan untuk hal-hal yang berhubungan dengan waktu, misalkan pergerakan data saham yang berubah setiap saatnya selama bursa efek buka. Data trend akan sangat bermanfaat bagi mereka yang ingin membeli saham karena mereka bisa melihat perkembangan harga dari waktu ke waktu. Berdasarkan temuan itulah kemudian mereka bisa melakukan analisis lanjutan seperti mencari tahu mengapa saham tersebut bisa naik harganya dengan cepat, dll.


4. Bisa Digunakan dalam Pengambilan Keputusan

Seperti yang telah disebutkan sebelumnya, di beberapa penelitian terkadang kita hanya membutuhkan analisis deskriptif saja. Analisis deskriptif ini termasuk analisis awal dan bersifat paling sederhana. Keputusan untuk menggunakan analisis tambahan atau cukup di analisis deskriptif tentu harus disesuaikan dengan data. Terkadang memang ada keadaan dimana hasil dari analisis deskriptif ini sudah mampu menjawab permasalahan yang ada, sehingga hal inilah yang kemudian dijadikan dasar dalam pengambilan kesimpulan.


Baca juga : Kenali 3 Jenis Metode Pengolahan Data Kuantitatif


5. Belajar Mengolah Data Bersama DQLab, Yuk!

Tertarik untuk belajar mengolah data? DQLab menjadi tempat kursus yang bisa kamu pilih. Selain dilakukan secara online, waktu belajarnya juga bisa kamu tentukan sendiri sehingga sangat fleksibel terutama bagi kamu yang memiliki kegiatan lain, seperti bekerja, kuliah, dll. Ada banyak modul yang disediakan oleh DQLab dengan menggunakan bahasa pemrograman yang sering digunakan oleh para praktisi data, yaitu R, Python dan juga SQL. Kamu juga bisa mencoba free modul yang disediakan oleh DQLab, loh, yaitu modul “Introduction to Data Science with R” dan “Introduction to Data Science with Python”. Yuk, gabung dengan DQLab dan nikmati semua modulnya!


Penulis : Gifa Delyani Nursyafitri

Sign Up & Mulai Belajar Gratis di DQLab!