[LAST DAY] MAU PUNYA SKILL DATA SCIENCE YANG AMAYZING?
Belajar Data Science 6 Bulan hanya 150K  | Pakai Kode: AMAYZING
BURUAN SERBU!
Pendaftaran ditutup dalam 0 Hari 1 Jam 4 Menit 20 Detik 

Contoh Analisis Data dalam Penelitian Kuantitatif

Belajar Data Science di Rumah 05-September-2021
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/295189b6ca1c76486546299fc579ba26_x_Thumbnail800.jpeg

Sebelum membahas mengenai contoh analisis data, kita perlu memahami tentang analisis data hingga ke akar-akarnya. Analisis Data adalah suatu proses yang terdiri dari penerapan statistik dan/atau teknik logis yang sistematis untuk menggambarkan dan mengilustrasikan, merekap, serta mengevaluasi data sebagai bentuk pengambilan keputusan bisnis. Data berdasarkan sifatnya dibagi menjadi dua yaitu, Data Kualitatif dan Data Kuantitatif. Selain itu, jenis data yang akan kami bahas pada artikel ini adalah jenis data berdasarkan cara memperolehnya yaitu, Data Primer, dan Data Sekunder. Selain Data Primer, jenis Data Sekunder juga penting untuk digunakan dalam penelitian. Data Sekunder memiliki metode analisis data sekunder yang juga penting kita terapkan pada proses penelitian kita, karena dengan analisis data sekunder kita dapat memunculkan ide atau gagasan baru berdasarkan data lama tersebut.


Analisis data kuantitatif berupa data-data numerik dan bersifat lebih objektif, maka data kualitatif kebalikan dari data kuantitatif yaitu, datanya berupa narasi penjabaran data dan sifatnya cenderung subjektif. Pada kesempatan kali ini, DQLab khusus akan membahas tentang contoh analisis data dalam penelitian kuantitatif mulai dari pengertian, tipe, contoh analisis data kuantitatif hingga kelebihan dan kekurangannya sebagai berikut ini. Jadi, jangan lewatkan artikel yang satu ini ya!


1. Pengertian Analisis Data Kuantitatif

Data kuantitatif didefinisikan sebagai nilai data dalam bentuk hitungan atau angka di mana setiap set data memiliki nilai numerik yang unik yang terkait dengannya. Data ini adalah informasi yang dapat diukur yang dapat digunakan untuk perhitungan matematika dan analisis statistik, sehingga keputusan kehidupan nyata dapat dibuat berdasarkan derivasi matematika ini. Data kuantitatif digunakan untuk menjawab pertanyaan-pertanyaan seperti "berapa banyak?", "Seberapa sering?", "Berapa banyak?". Data ini dapat diverifikasi dan juga dapat dievaluasi dengan mudah menggunakan teknik matematika.


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


2. Tipe Data Kuantitatif

Jenis data kuantitatif yang paling umum antara lain sebagai berikut:

  • counter untuk perhitungan entitas disamakan. Misal, jumlah orang yang mengunduh aplikasi tertentu di App store

  • pengukuran objek fisik: menghitung pengukuran benda fisik apapun. Misal, eksekutif SDM dengan hati-hati mengukur ukuran masing-masing bilik ditugaskan untuk karyawan yang baru bergabung. 

  • proyeksi data: proyeksi data di masa depan dapat dilakukan dengan menggunakan algoritma dan tools analisis matematika lainnya. Misal: seorang pemasar akan memprediksi peningkatan penjualan setelah meluncurkan produk baru dengan analisis menyeluruh

  • kuantifikasi entitas kualitatf: mengidentifikasi nomor pada informasi kualitatif. Misal, meminta responden survei online untuk berbagai kemungkinan rekomendasi pada skala 0-10.


    3. Contoh Analisis Data Kuantitatif

    Berikut ini beberapa contoh data kuantitatif yang dapat membantu memahami dengan tepat apa yang berkaitan dengan: 

    • saya memperbarui ponsel saya 6 kali 

    • ketika remaja seseorang tumbuh 3 inci tahun lalu

    • 83 orang mengunduh aplikasi seluler terbaru

    • produk x biaya $1000

    • 500 orang menghadiri seminar

    Seperti yang kamu lihat dalam 5 contoh di atas, ada nilai numerik yang ditetapkan untuk setiap parameter dan ini dikenal sebagai data kuantitatif.


    4. Kelebihan dan Kekurangan Analisis Data Kuantitatif

    Kelebihan dari data kuantitatif adalah dapat melakukan penelitian mendalam, karena data kuantitatif dapat dianalisis secara statistik, sangat mungkin penelitian akan dirinci. Bias minimum, ada contoh dalam penelitian dimana bias pribadi terlibat yang mengarah pada hasil yang salah, karena sifat numerik dari data kuantitatif bias pribadi dikurangi menjadi sebagian besar. Hasil yang akurat, karena hasil yang diperoleh objektif di alam, mereka sangat akurat. Adapun kekurangan dari analisis data kuantitatif adalah informasi yang terbatas, karena data kuantitatif tidak deskriptif, menjadi sulit bagi para peneliti untuk membuat keputusan hanya berdasarkan informasi yang dikumpulkan, tergantung pada jenis pertanyaan, bias dalam hasil tergantung pada jenis pertanyaan yang dimasukkan untuk mengumpulkan data kuantitatif. Pengetahuan peneliti tentang pertanyaan dan tujuan penelitian sangat penting saat pengumpulan data kuantitatif.


    Baca juga : Big Data Analytics dan Kegunaanya untuk Perkembangan Bisnismu


    5. Cari Tahu Tentang Contoh Analisis Data dengan Bahasa Python dan R di Modul DQLab

    Belajar metode statistik merupakan langkah awal yang tepat untuk memulai karir sebagai seorang data scientist. Jika, kebetulan kamu pemula yang ingin belajar seputar dasar statistik dengan pemrograman python atau R tetapi bingung harus mulai belajar dari mana. Sudah coba belajar otodidak, malah overdosis informasi?Jangan khawatir yuk, buruan bergabung bersama DQLab. Kamu tidak akan bingung dengan urusan waktu, karena dengan kursus data science online waktu belajar kamu bisa lebih fleksibel dan dapat diakses dimanapun dan kapanpun. 

    Dengan materi-materi yang ditawarkan lengkap dan sesuai dengan kebutuhan industri, disusun oleh mentor-mentor yang kompeten di bidangnya dari perusahaan unicorn dan startup. Jadi, jangan khawatir, kamu bisa mulai kursus data science online bersama DQLab! Sign up sekarang di DQLab.id atau klik button dibawah ini untuk nikmati pengalaman belajar yang seru dan menyenangkan! 



    Penulis: Rian Tineges

    Editor: Annissa Widya Davita


    Sign Up & Mulai Belajar Gratis di DQLab!