PROMO PAYDAY! SERBU PAKET DATA SCIENCE 3 BULAN CUMA 100K!
Diskon Spesial 95% Belajar Data Science Bersertifikat
SERBU DISINI!
Pendaftaran ditutup dalam 0 Hari 21 Jam 18 Menit 17 Detik 

Bagaimana Implementasi Teknik Analisis Data Kuantitatif pada Bisnis?

Belajar Data Science di Rumah 27-September-2022
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/66bc179e875f5e53cb22e078efa30011_x_Thumbnail800.jpg

Komponen penting dalam suatu analisis adalah data. Sebelum melakukan sebuah riset atau analisis, kita harus memastikan bahwa data yang digunakan relevan dengan penelitian yang dilakukan dan juga periode saat ini. Kita bisa mendapatkan data dari berbagai sumber misalnya dari data warehouse, web scraping, studi pustaka, dan lain sebagainya.


Dalam suatu bisnis, analisis data perlu dilakukan agar perusahaan dapat menentukan langkah bisnis selanjutnya. Pengambilan keputusan ini haruslah berdasarkan data sehingga langkah yang diambil bersifat objektif.


Analisis data adalah tugas praktisi data seperti Data Analyst. Ia akan mengumpulkan data, membersihkan data, menganalisis data, dan memvisualisasikan hasil analisisnya. Proses ini bertujuan untuk menemukan informasi yang berguna dari balik data yang ada.


 Tentu ada langkah-langkah yang harus dilalui sehingga menghasilkan informasi yang maksimal. Salah satu teknik analisis data yang cukup sering digunakan adalah teknik analisis data kuantitatif. Seperti apa cara implementasinya? Yuk, simak pembahasannya dibawah ini!


1. Apa Itu Teknik Analisis Data Kuantitatif?

teknik analisis data

Teknik analisis data kuantitatif adalah teknik yang digunakan untuk penelitian yang mengandung objektivitas. Umumnya diperuntukkan dalam data angka atau numerik. Teknik pengolahan data kuantitatif menggunakan perhitungan matematika dan statistika untuk mendapatkan hasil yang akurat.


Teknik pengolahan data kuantitatif yaitu antara lain sebagai berikut:

  • Teknik analisis deskriptif adalah metode yang digunakan untuk menyajikan data secara deskriptif dan apa adanya. Biasanya teknik statistik yang digunakan yaitu antara lain mean, median, skewness, dan simpangan baku dan varians. 

  • Teknik analisis inferensial adalah metode yang menggunakan rumus statistik dan hasil perhitungannya dijadikan sebagai pedoman dalam membuat kesimpulan secara umum atau mengeneralisasikannya. Dengan teknik ini kita dapat mengambil data sampel untuk mengamati atau memprediksi kasus dalam suatu populasi. Beberapa metode pengujian yang digunakan dalam analisis inferensial yaitu analisis regresi linier, analisis varians, dan analisis korelasi. 


Baca juga : Langkah-Langkah Menggunakan Teknik Analisis Data Kualitatif


2. Cara Pengumpulan Data Kuantitatif

Teknik Analisis Data

Sudah dijelaskan sebelumnya bahwa sebelum melakukan analisis data, kita harus mengumpulkan data terlebih dahulu dari sumber yang terpercaya dan masih relevan dengan penelitian.


Terdapat beberapa cara yang bisa digunakan untuk mengumpulkan data kuantitatif yaitu sebagai berikut:

  • Survey kuesioner dilakukan dengan cara menyebarkan kuesioner sebagai instrumen penelitian yang efektif dan efisien dalam mengumpulkan data yang hendak diukur secara numerik.

  • Dataset statistik diambil dari data yang sudah tersedia yang biasanya sudah dikumpulkan pihak ketiga yang memiliki kewenangan. Misalnya dari dataset hasil survei lembaga tertentu, Badan Pusat Statistik, atau Litbang.

  • Wawancara dilakukan dengan mengajukan pertanyaan pada narasumber untuk kepentingan penelitian. Umumnya tipe wawancara yang digunakan adalah wawancara terstruktur dimana pertanyaan-pertanyaanya sudah disiapkan sebelumnya. 

  • Observasi dilakukan dengan cara terlibat secara langsung pada objek penelitian dengan melibatkan beberapa indera peneliti untuk menangkap fenomena sekitar yang dapat dijadikan data penelitian. 


3. Proses Teknik Analisis Data Kuantitatif

teknik analisis data

Pada poin pembahasan sebelumnya termasuk tahap awal dalam melakukan analisis data. Setelah data yang dikumpulkan sudah dirasa cukup, maka kita dapat melakukan data preprocessing merupakan proses dimana data mentah disiapkan menjadi data berkualitas yang siap diolah. 


Tiga hal yang harus diperhatikan dalam data yaitu incomplete data, noisy data, dan inconsistent data. Selanjutnya lakukan eksplorasi data yang mencakup identifikasi dan pemeriksaan data dengan cermat. Setelah melakukan eksplorasi data, kita bisa menentukan model yang akan diterapkan pada data tersebut. 


Macam-macam tekniknya sudah kita bahas pada poin pertama, contohnya analisis korelasi atau analisis regresi linear. Langkah terakhir dari proses teknik analisis kuantitatif adalah menyajikan data. 


Data dapat disajikan dalam bentuk grafik atau plot yang di custom sesuai kebutuhan misalnya warna grafik, penambahan judul, label grafik, ukuran, dan lain sebagainya. Ini akan memudahkan orang lain dalam memahami data hasil analisis serta informasi dari hasil analisis tersampaikan dengan baik. Namun perlu diingat, kamu harus memilih grafik yang merepresentasikan data hasil analisismu.


4. Permudah Proses Analisis Data dengan Tools Ini!

Teknik Analisis Data

Terdapat 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 : Contoh Teknik Analisis Data Dalam Penelitian Kuantitatif


Analisis data adalah skill penting yang wajib dimiliki praktisi data seperti Data Analyst dan Data Scientist. Tugas menganalisis data dilakukan menggunakan tools tertentu yang mampu mengolah big data. Kamu pemula non IT yang ingin belajar pemrograman? Yuk, gabung di DQLab.id


Kamu bisa belajar coding anti ribet dengan fitur live code dan modul-modul yang disusun oleh ahli data yang mudah dipelajari dan dipahami oleh pemula. Dapatkan juga sertifikat completion dari setiap modul yang berhasil diselesaikan. Jangan lupa gabung di Discord DQLab untuk sharing dengan member lainnya dan mentor, ya!


Penulis: Dita Kurniasari

Editor: Annissa Widya



Mulai Belajar
Data Science Sekarang
Bersama DQLab

Buat Akun Belajarmu & Mulai Langkah
Kecilmu Mengenal Data Science.

Buat Akun Gratis Dengan :

https://dqlab.id/files/dqlab/file/data-web-1/data-user-2/50040333a3a5d46bf130664e5870ebc6/8be7fae4b69abead22aa9296bcab7b4b.jpg Sign-Up dengan Google

https://dqlab.id/files/dqlab/file/data-web-1/data-user-2/50040333a3a5d46bf130664e5870ebc6/d0aa879292fb427c0978d2a12b416e98.jpg Sign-Up dengan Facebook

Atau Buat Dengan :