GEBYAR DISKON 95%+10%! KEJUTAN SPESIAL KEMERDEKAAN
Belajar Data Science 6 Bulan Bareng Ahli Bersertifikat hanya Rp. 170K 
BURUAN AMBIL
Pendaftaran ditutup dalam 2 Hari 8 Jam 4 Menit 32 Detik 

Catat 4 Metode Analisis Data Kuantitatif Bagi Penyuka Angka

Belajar Data Science di Rumah 25-Agustus-2021
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/3b3e6a9cb2f4c3c3f27197e69ca3ed29_x_Thumbnail800.jpg

Berdasarkan jenis metode analisisnya terbagi menjadi dua yakni metode kuantitatif dan metode kualitatif. Metode analisis data kuantitatif seringkali banyak digunakan oleh mahasiswa yang sedang menjalankan riset atau penelitian. Hal ini dipilih karena penggunaan metode analisis data kuantitatif lebih sederhana dan mudah hanya dengan menerapkan persamaan atau model yang telah dibangun sebelumnya oleh peneliti. Alasan lainnya adalah penggunaan metode analisis data kuantitatif dapat diimplementasikan dalam berbagai keilmuan dan bidang topik penelitian sesuai kehendak si peneliti. Namun terkadang penelitian kuantitatif merupakan salah satu momok bagi mahasiswa. Cara menganalisis data kuantitatif yang selalu melibatkan angka dan rumus adalah faktornya. Secara definisi dijelaskan bahwa analisis data kuantitatif adalah topik yang kompleks, penuh dengan istilah yang menakutkan dan asing di telinga seperti median, mode, korelasi, dan kovarian. Mendengar istilah ini pasti muncul di benak mahasiswa, langsung teringat mata kuliah statistika. Tetapi jangan khawatir bagi kalian sahabat data yang berencana untuk mengambil analisis data kuantitatif, meskipun kenyataannya sulit jika dibayangkan tapi pemahaman terkait dasar teorinya sebenarnya tidak terlalu sulit jika dipahami bahkan bagi yang anti dengan angka. Analisis data kuantitatif berarti menganalisis data yang berbasis angka (bukan berbasis kata), atau data yang dapat dengan mudah œdiubah menjadi angka tanpa kehilangan makna apa pun. 


Namun yang terpenting tetap bahwa analisis kuantitatif sarat akan makna dari sebuah angka yang telah tersaji terkait hasil penelitian kita. Saat peneliti memutuskan untuk menggunakan analisis data kuantitatif di benak seorang peneliti pemula pasti bertanya œapakah saya harus pintar matematika dan statistika? Jawabannya memang tidak harus tetapi juga perlu untuk dikuasai dan dipahami terkait dasar-dasar teorinya dan analisis datanya. Dengan demikian diharapkan dengan pemilihan analisis data yang tepat akan menghasilkan penelitian yang berkualitas dan dapat dipertanggungjawabkan kebenarannya. Penggunaan analisis data kuantitatif digunakan untuk mengukur perbedaan antara kelompok (misalnya, popularitas warna pakaian yang berbeda), hubungan antar variabel (misalnya, hubungan antara suhu cuaca dan jumlah pemilih), dan untuk menguji hipotesis dengan cara ilmiah yang teliti. Perlakuan analisis data kuantitatif tentunya didukung juga dengan analisis statistik sebagai penunjangnya. Kira-kira apa saja metode analisis data kuantitatif yang seringkali digunakan bagi penyuka angka dalam penelitian atau riset? Pada artikel DQLab kali ini, kita akan membahas mengenai contoh metode analisis data yang dapat digunakan dalam analisis data kuantitatif. Dengan harapan bisa menjadi tambahan insight dan rekomendasi bagi kalian calon praktisi data, peneliti maupun data enthusiast. Jangan lewatkan artikel berikut ini, pastikan simak baik-baik, stay tune and keep scrolling on this article guys!


1. Analisis Statistik Deskriptif 

Analisis statistik deskriptif adalah statistik yang digunakan untuk menganalisis data dengan cara mendeskripsikan atau menggambarkan data yang telah terkumpul sebagaimana adanya tanpa bermaksud membuat kesimpulan yang berlaku untuk umum atau generalisasi. Analisis ini hanya berupa akumulasi data dasar dalam bentuk deskripsi semata dalam arti tidak mencari atau menerangkan saling hubungan, menguji hipotesis, membuat ramalan, atau melakukan penarikan kesimpulan. Teknik analisis ini biasa digunakan untuk penelitian-penelitian yang bersifat eksplorasi, misalnya ingin mengetahui persepsi masyarakat terhadap kenaikan harga BBM, ingin mengetahui sikap guru terhadap pemberlakuan UU Guru dan Dosen, ingin mengetahui minat mahasiswa terhadap profesi guru, dan sebagainya. Penelitian-penelitian jenis ini biasanya hanya mencoba untuk mengungkap dan mendeskripsikan hasil penelitiannya. Biasanya teknik statistik yang digunakan adalah statistik deskriptif.


Baca juga : Data Analisis : 2 Jenis Metode yang Penting Untuk Kamu Tahu dalam Analisis Data


2. Analisis Statistik Inferensial

Statistik inferensial yaitu sebuah sebuah metode yang mampu dipakai untuk menganalisis kelompok kecil dari data induknya atau sampel yang diambil dari populasi sampai pada peramalan dan penarikan kesimpulan pada kelompok data induknya atau populasi. Statistika inferensial merupakan ringkasan seluruh metode yang berhubungan dengan analisis sebagian data kemudian sampai pada peramalan atau penarikan kesimpulan mengenai keseluruhan data induk (populasi) tersebut. Generalisasi yang berhubungan dengan inferensi statistik memiliki sifat tidak pasti, karena mendasarkan pada informasi parsial yang didapat dari sebagian data. Sehingga yang didapat hanya peramalan. 


Dalam statistika inferensial diadakan pendugaan parameter, membuat hipotesis, juga melakukan pengujian hipotesis tersebut hingga sampai pada kesimpulan yang berlaku umum. Metode ini umumnya disebut statistika induktif, karena kesimpulan yang ditarik berdasarkan pada informasi dari sebagian data saja. Pengambilan kesimpulan statistika inferensial yang hanya didasari pada sebagian data yang menyebabkan sifat tidak pasti, memungkinkan terjadi kesalahan pada pengambilan keputusan, hingga pengetahuan mengenai teori peluang mutlak diperlukan dalam melakukan metode-metode statistika inferensial.


3. Analisis Faktor

Analisis faktor merupakan metode analisis multivariat yang didasarkan pada korelasi antar variabel. Analisis faktor termasuk salah satu teknik statistika yang dapat digunakan untuk memberikan deskripsi yang relatif sederhana melalui reduksi jumlah variabel yang disebut faktor. Analisis faktor dipergunakan untuk mereduksi data atau meringkas, dari variabel lama yang banyak diubah menjadi sedikit variabel baru yang disebut faktor, dan masih memuat sebagian besar informasi yang terkandung dalam variabel asli. Analisis faktor dalam analisis multivariate tergolong analisis interdependensi (interdependence technique) dimana seluruh set hubungan yang interdependen diteliti. Variabel yang berada dalam satu kelompok akan memiliki korelasi yang tinggi sedangkan variabel yang berbeda kelompok akan memiliki korelasi yang rendah


4. Analisis Diskriminan

Analisis diskriminan adalah analisis multivariat yang diterapkan untuk memodelkan hubungan antara satu variabel respon yang bersifat kategori(nonmetrik, nominal atau ordinal, bersifat kualitatif) dengan satu atau lebih variabel prediktor yang bersifat kuantitatif. Misalnya, variabel tak bebas merupakan pilihan 3 merek komputer pribadi (personal komputer), yaitu merek A, B, dan C dan variabel bebasnya merupakan penilaian atribut (rating of attributes) dari PC dengan menggunakan skala likert . Pemodelan antara variabel prediktor/bebas dan variabel respon (tak bebas) dinyatakan oleh atau fungsi.Fungsi ini dibentuk dengan memaksimumkan jarak antar kelompok, sehingga memiliki kemampuan untuk membedakan antar kelompok. Berdasarkan fungsi ini, pengamatan yang belum diketahui kelompoknya dapat ditentukan kelompoknya. Oleh karena itu, analisis diskriminan ini dapat dipergunakan sebagai metode pengklasifikasian. Dalam penerapannya, analisis ini mengasumsikan bahwa data pada masing-masing kategori/kelompok berdistribusi normal multivariat dan mempunyai struktur matrik varian-kovarian yang sama.


Baca juga : Langkah-Langkah Menggunakan Teknik Analisis Data Kualitatif


5. Belajar Metode Analisis Data From Nothing To Something Bersama DQLab!

Secara garis besar dalam big data akan ditemukan sekumpulan data dalam jumlah yang sangat banyak untuk dapat diolah dengan tepat dan menghasilkan informasi yang aktual untuk kebutuhan bisnis. Untuk bisa menemukan cara yang tepat dalam mengolah data, seseorang perlu memiliki kemampuan dan ketangkasan dalam ilmu data science. Dengan memiliki ilmu ini, seseorang bisa dengan mudah dalam memanfaatkan sekumpulan data dalam bentuk big data. Dengan demikian, seorang praktisi data jika ingin melakukan analisis data tentunya akan menghasilkan insight yang valuable dari awalnya nothing (sesuatu yang tidak bernilai) menjadi something yang bermanfaat bagi pengambilan keputusan suatu bisnis yang diputuskan oleh tim manajemen terkait. Jika kamu penasaran dengan data science dan ingin belajar data science secara langsung, caranya mudah banget. Kamu bisa loh untuk coba bikin akun gratisnya kesini di DQLab.id atau bisa klik button di bawah ini yap. Nikmati pengalaman belajar data science yang menarik bersama DQLab yang seru dan menyenangkan dengan live code editor. Cobain juga free module Introduction to Data Science with R dan Introduction to Data Science with Python untuk menguji kemampuan data science kamu. Kalian juga bisa mencoba studi kasus penerapan real case industry. Ayo persiapkan dirimu untuk berkarir sebagai praktisi data yang kompeten!


Penulis: Reyvan Maulid



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 :