Buat Akun DQLab & Akses Kelas Data Science Python, R, dan Excel GRATIS
 SIGN UP  

Chart Teratas Teknik Analisis Data Kuantitatif

Belajar Data Science di Rumah 24-Agustus-2021
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/d2a3e784193f0d551587aa262bf22832_x_Thumbnail800.jpg

Analisis data kuantitatif melibatkan bekerja dengan variabel numerik — termasuk statistik, persentase, perhitungan, pengukuran, dan data lainnya — karena sifat data kuantitatif adalah numerik. Teknik analisis data kuantitatif biasanya mencakup bekerja dengan algoritme, alat analisis matematis, dan perangkat lunak untuk memanipulasi data dan mengungkap wawasan yang mengungkapkan nilai bisnis. Misalnya, seorang analis data keuangan dapat mengubah satu atau lebih variabel pada neraca Excel perusahaan untuk memproyeksikan kinerja keuangan perusahaan mereka di masa depan. Analisis data kuantitatif juga dapat digunakan untuk menilai data pasar untuk membantu perusahaan menetapkan harga yang kompetitif untuk produk barunya.


Data kualitatif menggambarkan informasi yang biasanya nonnumerik. Pendekatan analisis data kualitatif melibatkan bekerja dengan pengidentifikasi unik, seperti label dan properti, dan variabel kategori, seperti statistik, persentase, dan pengukuran. Seorang analis data dapat menggunakan pendekatan observasi langsung atau partisipan, melakukan wawancara, menjalankan kelompok fokus, atau meninjau dokumen dan artefak dalam analisis data kualitatif. Analisis data kualitatif dapat digunakan dalam berbagai proses bisnis. Misalnya, teknik analisis data kualitatif sering menjadi bagian dari proses pengembangan perangkat lunak. Penguji perangkat lunak merekam bug — mulai dari kesalahan fungsional hingga kesalahan ejaan — untuk menentukan tingkat keparahan bug pada skala yang telah ditentukan: dari kritis hingga rendah. Saat dikumpulkan, data ini memberikan informasi yang dapat membantu meningkatkan produk akhir.


Bagaimana Metode dan Teknik Analisis Data Kuantitatif dan Kualitatif itu? Yuk simak selengkapnya!


1. Analisis regresi

Analisis regresi adalah jenis metode analisis statistik yang menentukan hubungan antara variabel independen dan dependen. Di bidang keuangan, regresi didefinisikan sebagai metode untuk membantu manajer investasi dan keuangan menilai aset dan menentukan hubungan variabel dalam harga komoditas dan saham. Melalui eksperimen yang melibatkan manipulasi nilai variabel independen, seorang analis data kuantitatif dapat menilai dampak perubahan pada variabel dependen. Prosesnya dapat dipikirkan dari segi sebab dan akibat. Misalnya, variabel independen dapat berupa jumlah yang diinvestasikan individu di pasar saham dengan variabel dependen jumlah total uang yang akan dimiliki individu saat mereka pensiun.

  • Analisis regresi linier sederhana

    Rumus analisis regresi linier sederhana meliputi variabel terikat dan variabel bebas. Representasi matematis dari variabel dependen biasanya Y, sedangkan X mewakili variabel independen. Contoh penggunaan regresi linier adalah seorang peneliti pasar menganalisis hubungan antara produk perusahaan mereka dan kepuasan pelanggan. Dengan memberi peringkat tingkat kepuasan pelanggan pada skala 1 hingga 10, peneliti pasar dapat menempatkan nilai numerik pada data yang dikumpulkan. Dengan menggunakan data kuantitatif ini, mereka dapat melakukan analisis regresi untuk menentukan hubungan linier antara suatu produk (variabel bebas) dan kepuasan pelanggan (variabel terikat).

  • Analisis regresi linier berganda

    Analisis regresi linier berganda juga mencakup variabel terikat. Perbedaan utama adalah bahwa ia berisi berbagai variabel independen, menghasilkan formula yang berpotensi kompleks untuk melakukan analisis regresi. Namun, alat seperti Microsoft Excel dan perangkat lunak statistik seperti SPSS dapat menyederhanakan tugas analisis regresi linier berganda.


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


2. Analisis hipotesis

Analisis hipotesis adalah teknik analisis data yang menggunakan data sampel untuk menguji suatu hipotesis. Analisis hipotesis adalah metode uji statistik untuk memvalidasi asumsi dan menentukan apakah itu masuk akal atau faktual. Dalam pendekatan ini, seorang analis mengembangkan dua hipotesis — hanya satu yang benar. Dua komponen dasar analisis hipotesis adalah hipotesis nol dan hipotesis alternatif.

  • Hipotesis nol

    Hipotesis pertama adalah hipotesis nol. Null berarti tidak ada perbedaan antara dua kelompok yang diwakili dalam data. Misalnya, hipotesis nol akan menyatakan bahwa tidak ada perbedaan prestasi sekolah antara siswa dari masyarakat berpenghasilan tinggi (kelompok 1) dan siswa dari daerah berpenghasilan rendah (kelompok 2). Dalam melakukan analisis hipotesis, tujuan peneliti atau analis adalah untuk menunjukkan bahwa memang ada perbedaan antara kelompok-kelompok dalam penelitian, oleh karena itu menolak validitas hipotesis nol.

  • Hipotesis alternatif

    Hipotesis alternatif biasanya kebalikan dari hipotesis nol. Katakanlah pertumbuhan penjualan tahunan produk tertentu yang ada selama 15 tahun adalah 25%. Hipotesis nol dalam contoh ini adalah bahwa tingkat pertumbuhan rata-rata adalah 25% untuk produk tersebut. Tujuan dari analisis hipotesis adalah untuk menentukan apakah hipotesis nol itu tidak benar. Dalam contoh ini, seorang analis menggunakan hipotesis alternatif untuk menguji apakah asumsi tingkat pertumbuhan 25% akurat. Oleh karena itu, hipotesis alternatifnya adalah bahwa tingkat pertumbuhan bukan 25% untuk produk. Dalam contoh ini, sampel acak dapat berupa tingkat pertumbuhan produk selama lima tahun, bukan 15 tahun. Di akhir pengujian, seorang analis data dapat menarik kesimpulan berdasarkan hasil.


3. Analisis konten

Peneliti dan analis data dapat menggunakan analisis isi untuk mengidentifikasi pola dalam berbagai bentuk komunikasi. Analisis isi dapat mengungkapkan pola-pola dalam komunikasi yang direkam yang menunjukkan tujuan, pesan, dan efek dari isi. Analisis konten juga dapat membantu menentukan maksud dari produsen konten dan dampaknya terhadap audiens target. Misalnya, analisis isi pesan politik dapat memberikan wawasan kualitatif tentang kebijakan ketenagakerjaan di tengah pandemi COVID-19. Seorang analis dapat mengidentifikasi contoh di mana kata "pekerjaan" muncul di media sosial, berita, dan media lain dan berkorelasi dengan istilah lain yang relevan, seperti "ekonomi", "bisnis", dan "Jalan Utama". Seorang analis kemudian dapat mempelajari hubungan antara kata kunci ini untuk lebih memahami maksud kampanye politik dengan pesannya.


4. Analisis wacana

Sebuah pesan tidak selalu seperti yang terlihat, jadi "membaca yang tersirat," atau kemampuan untuk menentukan pesan yang mendasari dalam komunikasi, sangat penting. Ketika komunikasi, baik verbal atau tertulis, memiliki pesan tidak langsung atau pesan yang mendasari, itu dapat ditafsirkan satu cara oleh satu kelompok dan dengan cara yang sama sekali berbeda oleh yang lain, berpotensi menyebabkan kerusakan dalam wacana sipil. Analisis wacana membantu memberikan pemahaman tentang konteks sosial dan budaya komunikasi verbal dan tertulis di seluruh percakapan.

Analisis wacana bertujuan untuk menyelidiki konteks sosial komunikasi dan bagaimana orang menggunakan bahasa untuk mencapai tujuan mereka, seperti membangkitkan emosi, menabur keraguan, atau membangun kepercayaan. Analisis wacana menganalisis isyarat verbal dan nonverbal. Misalnya, cara pembicara berhenti sejenak pada kata atau frasa tertentu dapat mengungkapkan wawasan tentang maksud atau sikap pembicara terhadap frasa tersebut. Analisis wacana membantu menafsirkan makna dan maksud komunikasi yang sebenarnya dan memperjelas kesalahpahaman. Misalnya, analisis transkrip percakapan antara dokter dan pasien dapat mengungkapkan apakah pasien benar-benar memahami diagnosis.


Baca juga : Langkah-Langkah Menggunakan Teknik Analisis Data Kualitatif


5. Belajar Data Analis From 0 To Hero!

Hi Sahabat Data, ada track data analis yang melatih kamu dalam menentukan langkah langkah melakukan analisa data dengan tepat bersama DQLab . Belajar mengolah data dengan data industri dengan mudah dan anti ribet. Mulai dari pengenalan hingga pengolahan data tingkat advanced. Yuk kapan lagi belajar anti ribet dengan live code editor dan mudah dimengerti. Lakukan registrasi sekarang!






Sign Up & Mulai Belajar Gratis di DQLab!