4 Cara Implementasi Teknik Analisis Data

Analisis data dapat dikatakan sebagai bagian dari proses inspeksi, pembersihan, transformasi, dan juga pemodelan data peneliti, hal ini dilakukan dengan tujuan untuk menemukan sebuah informasi yang berguna, menginformasikan kesimpulan, dan mendukung pengambilan keputusan.

Analisis data ini juga menjadi bagian dari proses penerapan secara sistematis dengan berbagai macam teknik statistik yang cukup logis untuk menggambarkan dan mengilustrasikan serta bisa mengevaluasi sebuah data agar menjadi data yang sempurna. 

Dapat disimpulkan bahwa teknik analisis termasuk kedalam metode untuk mendapatkan sebuah data menjadi informasi yang mudah untuk dipahami oleh banyak orang dan juga memiliki manfaat untuk menemukan sebuah solusi permasalahan seperti membentuk rumusan masalah pada sebuah topik penelitian.

Teknik analisis data juga menjadi hal yang cukup penting untuk dikuasai karena data adalah salah satu bahan utama dalam proses pembuatan sebuah keputusan. Nah pada artikel kali ini kita akan membahas cara menuliskan teknik analisis data. Yuk simak terus artikel dibawah ini!

1. Pengolahan Data

Langkah pertama dalam melakukan penulisan teknik analisis data ini adalah pengolahan data. Jadi data yang sudah selesai dikumpulkan sebelumnya melalui proses pengumpulan data, yang selanjutnya data tersebut harus diolah.

Pengolahan data ini memiliki tujuan untuk data menjadi lebih sederhana, sehingga seluruh data yang telah terkumpul dapat disusun dengan baik dan rapi, barulah selanjutnya data tersebut dapat dianalisis.

Dalam proses pengolahan data ini terdapat 3 tahapan yaitu ada penyuntingan yang memiliki fungsi untuk memeriksa semua daftar pertanyaan yang dikembalikan dari responden penelitian, lalu yang kedua ada pengkodean yang memiliki fungsi untuk memberi simbol atau tanda yang berupa sebuah angka dari jawaban responden yang diterima, yang ketiga ada tabulasi.

Tabulasi ini bisa dikatakan sebagai kegiatan menyusun dan juga menghitung sebuah data yang berasal dari hasil pengkodean, yang kemudian akan ditampilkan dalam bentuk daftar tabel.

Baca juga : Langkah-Langkah Menggunakan Teknik Analisis Data Kualitatif

2. Penganalisisan Data

Ketika proses pengolahan data sudah selesai, maka kalian bisa lanjut ke langkah berikutnya yaitu menganalisis sebuah data. Analisis data ini memiliki tujuan untuk kita bisa mengungkapkan data apa yang masih perlu dicari, pertanyaan apa saja yang harus dijawab oleh peneliti, menguji sebuah hipotesis, menggunakan metode apa untuk bisa mendapatkan sebuah informasi yang baru dan kesalahan apa saja yang harus segera diperbaiki.

Selanjutnya adalah data yang sudah dikumpulkan nantinya akan dikelompokkan menjadi dua kelompok yaitu data kuantitatif dalam bentuk sebuah angka-angka dan juga ada data kualitatif yang memiliki bentuk kata-kata ataupun simbol.

3. Penafsiran Hasil Analisis

Proses yang ketiga setelah kita melakukan proses penganalisisan data selesai adalah proses penafsiran hasil analisis data. Penafsiran hasil analisis ini memiliki tujuan untuk membentuk sebuah kesimpulan dari penelitian kualitatif yang sudah dikerjakan. 

Yang pada akhirnya proses ini adalah proses untuk pengambilan atau penarikan kesimpulan yang dilakukan dengan cara membandingkan anggapan yang telah dirumuskan dengan hasil pengolahan data dan juga analisis data yang sudah diperoleh, sehingga peneliti bisa mengambil atau menarik sebuah kesimpulan dari hasil penelitian, apakah menerima atau menolak anggapan dari hasil proses analisis data yang sudah diproses atau yang sudah dirumuskan pada proses sebelumnya.

Baca juga : Contoh Teknik Analisis Data Dalam Penelitian Kuantitatif

4. Penyajian data

Proses berikutnya ialah penyajian data, bagaimana caranya seorang peneliti menyajikan data? Pada proses kali ini peneliti akan melakukan kegiatan penyajian data. Jadi penyajian ialah sebuah kegiatan ketika sekumpulan informasi disusun sampai bisa memberik sebuah kemungkinan adanya penarikan simpulan dan pengambilan tindakan. 

Penyajian pada data kualitatif adalah sebagai berikut yaitu teks naratif, matriks, grafik, jaringan, dan juga bagan. Tahap penyajian data juga mengharuskan data-data bisa untuk diseleksi lagi atau dispesifikasi pada suatu permasalahan penelitian. Data-data ini nantinya akan disesuaikan dengan permasalahan pada penelitian.

Ingin berkarir di bidang data science tapi, tidak memiliki background pendidikan yang linier dengan itu? Sudah mencoba belajar otodidak tapi malahan overdosis materi? Mengingat skill data science terbilang cukup banyak yang wajib dikuasai salah satunya adalah memahami algoritma data science nya hingga tahap penerapannya pada dataset. 

Yuk, coba free module Introduction to Data Science with R dan python dari DQLab sekarang, caranya gimana? Mudah banget kok cukup signup sekarang ke DQLab.id lalu pilih menu learn.

Setelah itu kamu sudah bisa menikmati pembelajaran yang praktis dan aplikatif dan jago algoritma data science bersama DQLab! Tunggu apa lagi? Yuk, signup sekarang dan mulai belajar Module Premium di DQLab!