IT'S PAYDAY! Yuk Mulai Belajar Data Bersama DQLab dengan Paket Premium Selama 6 Bulan hanya Rp 139,000.  DAFTAR

Pakai Kode: DQPAYNOV. Berakhir 2 Days 14 Jam : 51 Menit : 40 Detik

Apa Itu Analisis Data dan Apa saja Keuntungan Belajar Pengolahan Data yang Benar?

Belajar Data Science di Rumah 25-November-2021
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/47d353b1c7003761a47203ef49073116_x_Thumbnail800.png

Pengertian Analisis data ialah upaya atau cara untuk mengolah data menjadi informasi sehingga karakteristik data tersebut bisa dipahami dan bermanfaat untuk solusi permasalahan, terutama masalah yang berkaitan dengan penelitian. Atau definisi lain dari analisis lain dari analisis data yakni kegiatan yang dilakukan untuk mengubah data hasil dari penelitian menjadi informasi yang nantinya bisa dipergunakan dalam mengambil kesimpulan.


Analisis data juga dapat didefinisikan sebagai suatu kegiatan yang dilakukan untuk mengubah data hasil dari penelitian menjadi sebuah informasi baru yang dapat digunakan dalam membuat kesimpulan. Secara umum, tujuan analisis data adalah untuk menjelaskan suatu data agar lebih mudah dipahami, selanjutnya dibuat sebuah kesimpulan. Suatu kesimpulan dari analisis data didapatkan dari sampel yang umumnya dibuat berdasarkan pengujian hipotesis atau dugaan.


1. Jenis Analisis Data

Pengertian analisis data secara deskriptif adalah teknik analisis yang digunakan dalam menganalisis data dengan membuat gambaran data-data yang terkumpul tanpa membuat generalisasi dari hasil penelitian tersebut.

  • Analisis Data Kuantitatif

    Analisis kuantitatif adalah analisis yang menggunakan alat analisis bersifat kuantitatif, yaitu analisis yang menggunakan model-model, seperti model matematika (misalnya fungsi multivariat), model statistik, dan ekonometrika. Hasil analisis disajikan dalam bentuk angka-angka yang kemudian dijelaskan dan diinterpretasikan dalam suatu uraian. Dalam penelitian kuantitatif, analisis data merupakan kegiatan setelah data dari seluruh responden atau sumber data lain terkumpul. Kegiatan analisis data meliputi.

    • mengelompokan data berdasarkan variabel dari jenis responden,
    • mentabulasi data berdasarkan variabel dari seluruh responden,
    • menyajikan data tiap variabel yang diteliti,
    • melakukan perhitungan untuk menjawab rumusan masalah dan
    • melakukan perhitungan untuk menguji hipotesis yang telah diajukan


Teknik analisis data dalam penelitian kuantitatif menggunakan statistik. Terdapat dua macam statistik yang digunakan untuk analisis data dalam penelitian, yaitu statistik deskriptif dan statistik inferensial.


  • Teknik Analisis Data Secara Deskriptif

    Teknik analisis data deskriptif merupakan teknik analisis yang dipakai untuk menganalisis data dengan mendeskripsikan atau menggambarkan data-data yang sudah dikumpulkan seadanya tanpa ada maksud membuat generalisasi dari hasil penelitian. Yang termasuk dalam teknik analisis data statistik deskriptif diantaranya seperti penyajian data kedalam bentuk grafik, tabel, presentase, frekuensi, diagram, grafik, mean, modus dll.


  • Teknik Analisis Data Secara Inferensial

    Teknik analisis data inferensia merupakan statistik yang dipakai untuk melakukan analisis data dengan cara membuat kesimpulan yang berlaku secara umum. Ciri dari analisis data inferensial yaitu digunakannya rumus statistik tertentu, lalu hasil perhitungan yang sudah dilakukan itulah yang nantinya akan menjadi dasar dari pembuatan generalisasi yang berasal dari sumber bagi populasi.


  • Analisis Data Kualitatif

    Analisis data kualitatif adalah proses secara sistematis mencari dan mengolah berbagai data yang bersumber dari wawancara, pengamatan lapangan, dan kajian dokumen (pustaka) untuk menghasilkan suatu laporan temuan penelitian. Analisis data kualitatif adalah analisis yang tidak menggunakan model matematika, model statistik dan ekonometrik atau model tertentu lainnya. Dalam hal ini, sekedar membaca tabel-tabel, grafik-grafik, atau angka-angka yang tersedia, kemudian melakukan uraian dan penafsiran. Dalam penelitian kualitatif, data diperoleh dari berbagai sumber, dengan menggunakan teknik pengumpulan data yang bermacam-macam (triangulasi), dan dilakukan secara terus menerus.


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


2.  Langkah dan Prosedur Analisis Data

Dalam melakukan analisis data harus berdasarkan prosedur dan langkah-langkah tertentu. Berikut ini adalah beberapa langkah-langkah dalam analisis data:


  • Pengumpulan Data, tahap awal dari aktivitas analisis data adalah pengumpulan data yang akan dianalisis.

  • Tahap Editing, yaitu proses pemeriksaan kejelasan dan kelengkapan terkait pengisian instrumen pengumpulan data. 

  • Tahap Koding, Maksudnya pada tahap ini melakukan proses identifikasi dan proses klasifikasi dari tiap-tiap pernyataan yang terdapat pada instrumen pengumpulan data berdasarkan variabel yang sedang diteliti.

  • Tahap tabulasi, melakukan kegiatan mencatat ataupun entri data kedalam tabel-tabel induk dalam penelitian.

  • Tahap Pengujian, yaitu proses pengujian kualitas data, baik dari sisi validitas dan reliabilitas instrumen dari pengumpulan data.

  • Tahap Mendeskripsikan Data, yaitu proses membuat deskripsi data dengan menyajikannya dalam bentuk tabel frekuensi atau diagram dengan berbagai ukuran tendensi sentral maupun ukuran dispersi. Tujuannya adalah agar memahami karakteristik data sampel dari suatu penelitian.

  • Tahap Pengujian Hipotesis, yaitu proses pengujian terhadap proposisi apakah bisa diterima atau ditolak, apakah memiliki makna atau tidak. Berdasarkan tahap inilah nantinya akan dibuat kesimpulan atau keputusan.


3.  Keuntungan Analisis Data

Terdapat beberapa keuntungan melakukan analisis data bagi sebuah penelitian. Berikut ini adalah beberapa keuntungan analisis data tersebut:


  • Mendapatkan hasil pengukuran yang lebih jelas.

  • Proses identifikasi lebih reliable.

  • Memungkinkan untuk melakukan identifikasi pada hal-hal yang penting.

  • Dapat dilihat secara visual sehingga membantu dalam mengambil keputusan secara cepat dan tepat.

  • Dalam kegiatan bisnis, membantu proses identifikasi masalah yang membutuhkan tindakan atau keputusan.

  • Memiliki kesadaran yang lebih baik mengenai potensi dari pelanggan.

    Baca juga : Big Data Analytics dan Kegunaanya untuk Perkembangan Bisnismu


    4. Belajar Pengolahan Data Bersama DQLab

    Penguasaan materi pengolahan data yang benar dan baik dapat mendorong kalian agar semakin cepat memasuki industri data dengan kemampuan pemrograman yang memadai. Kalian dapat belajar bersama DQLab untuk mempercepat perkembangan skill kalian, dengan sign up di DQLab, kalian dapat mengerjakan module ‘Introduction Data Science with Python and R’ sebagai materi pemanasan sebelum belajar pengolahan data di DQLab. Ayo, gabung bersama DQLab.id dan dapatkan materi lengkap seputar Data Science!





    Postingan Terkait

    Mulai Bangun Karirmu Bersama DQLab!