PROMO 12.12 YES! BELAJAR DATA SCIENCE 6 BULAN CUMA 122K!
Diskon Spesial 97% Belajar Data Science Bersertifikat!
SERBU DISINI!
Pendaftaran ditutup dalam 0 Hari 10 Jam 56 Menit 3 Detik 

Contoh Metode Analisis Data Kuantitatif dalam Bidang Ekonomi dan Bisnis

Belajar Data Science di Rumah 27-Agustus-2021
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/2e9cb6ed283781935c314a8737b89e32_x_Thumbnail800.jpg

Sebagai seorang yang sedang menempuh tugas akhir atau skripsi pasti sudah tidak asing dengan metode analisis data. Data yang telah kita kumpulkan nantinya akan diproses menjadi sebuah informasi yang berguna bagi pengambilan keputusan dalam bentuk apapun. Mulai dari rekomendasi maupun kebijakan-kebijakan konkrit yang bisa diambil dari hasil analisis yang telah kita lakukan. Metode analisis data diperlukan untuk mendapatkan solusi atas fenomena-fenomena yang berhasil ditangkap oleh si peneliti berdasarkan gejala yang diamati mulai dari fenomena sosial maupun permasalahan yang benar-benar urgen untuk diteliti. Berdasarkan metode analisis datanya, dalam penelitian terbagi ke dalam dua jenis yaitu metode analisis data kuantitatif dan kualitatif. Kebanyakan peneliti dominan menggunakan metode analisis data kuantitatif karena secara umum lebih sederhana dan lebih mudah untuk diimplementasikan dalam berbagai jenis penelitian. Berdasarkan definisinya, metode kuantitatif adalah metode yang lebih menekankan pada aspek pengukuran secara objektif terhadap fenomena sosial. Untuk dapat melakukan pengukuran, setiap fenomena sosial dijabarkan ke dalam beberapa komponen masalah, variabel, dan indikator. 


Setiap variabel yang ditentukan diukur dengan memberikan simbol-simbol angka yang berbeda-beda sesuai dengan kategori informasi yang berkaitan dengan variabel tersebut. Dengan menggunakan simbol-simbol angka tersebut, teknik perhitungan secara kuantitatif matematis dapat dilakukan sehingga dapat menghasilkan suatu kesimpulan yang berlaku umum di dalam suatu parameter. Penelitian kuantitatif banyak diaplikasikan dalam berbagai keilmuan salah satunya bidang ekonomi dan bisnis. Bidang ekonomi dan bisnis biasanya dihadapkan pada permasalahan atau fenomena yang berkaitan dengan harga, ekspor-impor, perdagangan internasional, neraca pembayaran, kurs atau nilai tukar mata uang, indikator ekonomi makro dan banyak fenomena lainnya. Penggunaan analisis kuantitatif biasanya memiliki karakteristik penelitian dengan menguji hipotesis berdasarkan teori yang dipilih. Untuk menguji hipotesis tersebut penelitian dapat memilih metode/strategi/pendekatan/ desain penelitian yang sesuai. Pertimbangan ideal untuk memilih metode kuantitatif adalah tingkat ketelitian data yang diharapkan dan konsisten yang dikehendaki. Sedangkan pertimbangan praktis, adalah tersedianya dana, waktu, dan kemudahan yang lainnya. Dalam penelitian kuantitatif metode yang dapat digunakan adalah metode survey, ex post facto, eksperimen, evaluasi, action research, policy research. Seperti apa kira-kira bentuk penerapan dari analisis data kuantitatif pada bidang ekonomi dan bisnis. Pada artikel DQLab kali ini, kita akan membahas mengenai contoh metode analisis kuantitatif yang dapat digunakan dalam bidang ekonomi dan bisnis. 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 Time Series Kurs Mata Uang

Data bentuk time series dapat dicatat berdasarkan periode waktu baik harian, mingguan, bulanan bahkan tahunan dalam periode waktu tertentu lainnya dalam rentang waktu yang sama. Pada data time series nilai pengamatan suatu periode waktu diasumsikan suatu periode waktu diasumsikan dipengaruhi oleh nilai pengamatan pada periode waktu sebelumnya. Sehingga, analisis data time series memungkinan untuk melakukan peramalan (forecasting) di masa mendatang. Misalkan pada bidang ekonomi, Bank Indonesia mencatat nilai tukar harian dolar terhadap rupiah selama periode waktu tertentu. Dari data yang telah diperoleh ini kita tertarik untuk mengetahui perkiraan atau ramalan dari nilai tukar dolar terhadap rupiah pada beberapa periode waktu selanjutnya (pada masa yang akan datang). 


Peramalan terhadap data time series berguna untuk kepentingan berbagai pihak, selain dapat memprediksi nilai kita juga dapat menentukan suatu kebijakan tertentu yang sangat dipengaruhi oleh besar atau kecilnya nilai ramalan yang diperoleh. Pada kasus nilai tukar dolar terhadap rupiah tadi misalnya, jika pada peramalan diperoleh bahwa nilai tukar dolar terhadap rupiah di masa yang akan datang meningkat (menurunnya nilai tukar rupiah/depresiasi) maka pemerintah perlu melakukan tindakan pencegahan untuk menghindari terjadinya depresiasi. Sebaliknya ketika nilai tukar dolar terhadap rupiah diramalkan akan turun, pemerintah dapat merencanakan kegiatan ekspor yang tentunya akan memberi keuntungan besar bagi pemasukan negara disaat mata uang rupiah meningkat. 

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


2. Model Persamaan Simultan Pertumbuhan Ekonomi 

Analisis ekonometrika dalam penelitian ekonomi dan bisnis biasanya juga menggunakan Model Persamaan Simultan (simultaneous Equations Models) oleh karena variabel-variabel yang diteliti saling berkaitan satu sama lain. Ada dua pendekatan untuk mengestimasi parameter pada sistem persamaan simultan. Pertama, metode persamaan tunggal atau yang dikenal sebagai metode informasi terbatas (Limited Information Methods) contohnya kuadrat terkecil tak langsung (Indirect Least Squares - ILS), kuadrat terkecil dua tahap (Two-stage Least Squares - 2SLS), dan Limited Information Maximum Likelihood - LIML. Kedua, metode sistem (System Methods) yang dikenal sebagai metode informasi penuh (Full Information Methods) contohnya kuadrat terkecil tiga-tahap (Three-stage Least Squares - 3SLS) dan Full Information Maximum Likelihood “ FIML. Misalnya dalam contoh diambil studi kasus mengenai pemodelan pada persamaan pendapatan nasional dan peredaran uang, karena terdapat hubungan timbal balik antara tingkat pendapatan nasional dan jumlah uang beredar.


3. Indikator Makro Ekonomi Daerah

Pertumbuhan ekonomi merupakan gambaran keadaan suatu perekonomian dari suatu daerah. Pada dasarnya setiap daerah mengalami perubahan terhadap keadaan ekonominya. Ada daerah yang mengalami pertumbuhan ekonomi dan ada juga daerah yang mengalami kemunduran ekonomi, hal tersebut tergantung pada kegiatan perekonomian dalam daerah tersebut. Pertumbuhan ekonomi merupakan laju pertumbuhan yang dibentuk dari berbagai macam sektor ekonomi yang secara tidak langsung menggambarkan tingkat pertumbuhan ekonomi yang terjadi. Biasanya dalam menganalisis pengaruh terhadap masing-masing indikator makroekonomi dapat menggunakan analisis OLS (Ordinary Least Square). Metode OLS digunakan untuk memperoleh estimasi dalam menganalisis pengaruh variabel-variabel independen terhadap variabel dependen. Metode OLS dipilih karena merupakan salah satu metode sederhana dengan analisis regresi yang kuat dan populer, dengan asumsi-asumsi tertentu


4. Analisis Daya Saing Ekspor

Daya saing ekspor suatu komoditas adalah kemampuan suatu komoditas untuk memasuki pasar luar negeri yang kemudian memiliki kemampuan untuk mempertahankan pasar tersebut. Daya saing suatu komoditas dapat diukur atas perbandingan pangsa pasar (market share) komoditi tersebut pada kondisi pasar yang tetap. Daya saing merupakan kemampuan suatu komoditas untuk memberikan keuntungan secara terus-menerus dan kemampuan memperbaiki pangsa pasar (market share). Sedangkan untuk mengetahui keunggulan kompetitif atau daya saing ekspor di pasar dunia dari suatu negara relatif terhadap negara pesaingnya, dapat digunakan model analisis Pangsa Pasar Konstan atau Analisis Constant Market Share (CMSA).


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 :