FLASH PROMO!! AKSES PAKET DATA SCIENCE 6 BULAN 180K!
Diskon Spesial 90% + 50% Belajar Data Science Bersertifikat
SERBU DISINI!
Pendaftaran ditutup dalam 0 Hari 5 Jam 1 Menit 52 Detik 

Contoh Teknik Analisis Data: Mengenal Ragam Jenis Teknik Analisis Data Induktif

Belajar Data Science di Rumah 19-Oktober-2021
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/23633e4403fb7b8499c9e8f64868f4af_x_Thumbnail800.png

Mendengar istilah teknik analisis data, pastinya menjadi hal yang biasa bagi seorang praktisi data. Ketika mempersiapkan sebuah data yang akan diolah, pastinya aka nada tahapan dimana praktisi perlu menentukan teknis apa yang akan digunakan untuk menganalisa data. Tidak hanya tekniknya, metode analisis data juga pada dasarnya akan ditentukan pada saat perencanaan awal analisa data agar pelaksanaannya menjadi lebih terstruktur.


Terdapat dua model dalam analisis data pada suatu penelitian, yaitu teknik analisis data model induktif dan teknik analisis data model deduktif. Analisis data induktif merupakan analisis data yang prosesnya berlangsung dari fakta-fakta ke teori. Tujuan penggunaan analisis dengan cara induktif ini yaitu untuk menghindari manipulasi data-data penelitian, sehingga diawali berdasarkan data baru disesuaikan dengan teori (Rohmadi & Nasucha, 2015:34). Sedangkan, teknik analisis data dengan model deduktif yaitu analisis data yang berlawanan dengan induktif. Model ini berlangsung menggunakan teori-teori lebih dulu baru ke faktanya. Dalam statistika,  terdapat   beberapa   teknik   analisis data induktif   untuk menguji   hipotesis. Penggunaan teknik-teknik tersebut memerlukan persyaratan tertentu. Berikut akan kita bahas satu persatu dari keempat contoh teknik analisis data induktif. Selamat membaca!


1. Korelasi

Analisis Korelasi - Korelasi Positif

Korelasi Positif


Analisis Korelasi - Korelasi Negatif

Korelasi Negatif

Source: statmat.net


Korelasi merupakan istilah dalam ilmu statistik yang biasa digunakan untuk menjelaskan ada tidaknya hubungan suatu hal dengan hal lain. Teknik analisis korelasi adalah salah satu metode yang digunakan untuk menganalisis hubungan antara dua variabel. Dua variabel yang akan   diteliti hubungannya tersebut disimbolkan dengan X dan Y. Terdapat dua jenis hubungan dalam korelasi yaitu, korelasi positif dan negatif. Korelasi disebut positif jika kenaikan nilai variabel X   selalu diikuti oleh naiknya nilai variabel Y atau turunnya nilai variabel X selalu diikuti oleh turunnya variabel Y. Jika pada korelasi positif peningkatan nilai variabel X akan diikuti penambahan variabel Y, korelasi negatif berlaku sebaliknya. Jika nilai variabel X meningkat nilai variabel Y justru mengalami penurunan.


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


2. T-Test

Uji signifikansi individual atau yang lebih dikenal dengan uji T (T-Test) merupakan teknik analisis data secara parsial. Uji T ini nantinya akan menunjukkan berapa banyak pengaruh variabel independen secara parsial, terhadap variabel dependen. Uji T bertujuan untuk melihat sejauh mana pengaruh secara parsial dari variabel bebas terhadap variabel terikat. Pada umumnya, uji T sering digunakan untuk data yang jumlahnya lebih sedikit yaitu kurang dari 30. Teknik ini digunakan dalam penelitian yang menggunakan sampel-sampel yang berkorelasi,dimana sampel  yang telah disamakan salah satu variabelnya.


3. Chi Square

Chi Square atau dikenal juga sebagai teknik analisis data chi kuadrat adalah salah satu cara yang digunakan untuk menyampaikan atau menunjukkan keberadaan hubungan ada atau tidaknya antar variabel yang diteliti. Chi Square dapat digunakan untuk membuat sebuah estimasi maupun untuk menguji sebuah hipotesis. Sebagai alat uji hipotesis, Chi Square digunakan untuk   menguji apakah perbedaan frekuensi yang diperoleh dari dua  sampel (atau lebih) merupakan perbedaan-perbedaan yang signifikan dan bukan disebabkan oleh kesalahan sampling. Karena yang diuji adalah frekuensi, maka skala data yang digunakan adalah ordinal.


4. ANOVA (Analysis of Variance)

Jika terdapat kondisi dimana peneliti ingin menguji pengaruh dari dua atau lebih variabel bebas sekaligus terhadap satu variabel terikat, maka teknik analisis uji T tidak dapat digunakan disini. Disinilah analisis data ANOVA dibutuhkan. ANOVA (analysis of variance) adalah suatu teknik analisis statistika yang termasuk ke dalam cabang analisis data induktif. Tujuan dari teknik ANOVA adalah untuk mengambil kesimpulan dengan cara menemukan kelompok data yang berbeda. Hal ini dilakukan dengan memberikan hipotesis nol kepada populasi data.


Baca juga : Big Data Analytics dan Kegunaanya untuk Perkembangan Bisnismu


5. Mulai Belajar Teknik Analisis Data bersama DQLab, dan Nikmati Module GRATIS

Teknik analisis data wajib dipelajari para calon talenta data yang ingin berprofesi sebagai praktisi data. Penerapan teknik analisis data yang tepat didasarkan pada pemahaman peneliti pada data yang digunakan untuk penelitian. Bingung mulai belajar dari mana? Di DQLab sahabat data bisa belajar berbagai contoh teknik analisis data yang sering digunakan di industri. Modul-modul dan mentor yang profesional akan membantu kamu belajar data dengan mudah dan menyenangkan. Yuk, daftarkan dirimu di DQLab.id sekarang juga!



Penulis: Salsabila Miftah Rezkia

Editor: Annissa Widya Davita




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 :