PROMO PUNCAK LEBARAN DISKON 99%
Belajar Data Science 6 Bulan BERSERTIFIKAT hanya Rp 99K!

0 Hari 3 Jam 21 Menit 24 Detik

Definisi, Jenis Hingga Teknik Pengolahan Data Kuantitatif

Belajar Data Science di Rumah 14-Desember-2021
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/74c32dfc37d01a2d10e8dc566a661cde_x_Thumbnail800.png

Teknik pengolahan data kuantitatif berfokus pada pengumpulan data numerik dan menggeneralisasikannya di seluruh kelompok atau menjelaskan fenomena tertentu. Misalnya kuesioner dari penelitian berjudul œStudi tentang dampak manajemen informal komunikasi karyawan pada tingkat motivasi karyawan: studi kasus agro bravo enterprise dapat menunjukkan bahwa mayoritas 54% responden menilai keterampilan komunikasi mereka pengawas langsung sebagai tidak memadai. Pendekatan kuantitatif biasanya dikaitkan dengan menemukan bukti untuk mendukung atau menolak hipotesis yang telah kamu rumuskan pada tahap sebelumnya dari proses penelitian data kamu.  


Teknik pengolahan data sangat penting kita pahami terutama dalam penelitian baik itu kualitatif dan kuantitatif. Pengolahan data kuantitatif menekankan pada pengukuran yang objektif dan analisis statistik, matematika atau numerik data yang dikumpulkan melalui kuesioner, survei atau dengan memanipulasi data statistik yang sudah ada yang telah menggunakan teknik komputasi. Untuk lebih lanjut terkait teknik pengolahan data kuantitatif akan kami bahas pada artikel ini. Jadi, jangan beranjak dan baca artikel ini sampai selesai ya!


1. Definisi Pengolahan Data Kuantitatif

Pengolahan 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 di real case dapat dibuat berdasarkan matematika ini. Data kuantitatif digunakan untuk menjawab pertanyaan seperti œberapa banyak?,dan œseberapa sering?. Data ini dapat diverifikasi dan juga dapat dievaluasi dengan mudah menggunakan teknik matematika. Misalnya, ada jumlah yang sesuai dengan berbagai parameter seperti berapa biaya laptop atau barang elektronik tertentu. Data kuantitatif biasanya dikumpulkan untuk analisis statistik menggunakan survei, jajak pendapat atau kuesioner yang dikirim ke bagian tertentu dari suatu populasi. Hasil yang diambil dapat ditetapkan melintasi populasi.


Baca juga : Teknik Pengolahan Data Kualitatif: Ketahui Macam-Macam Metode Pengumpulan Data


2. Jenis Pengolahan Data Kuantitatif

Jenis data kuantitatif yang paling umum adalah sebagai berikut:

  • Counter: hitung disamakan dengan entitas.

  • Measurement of Physical Object: menghitung pengukuran benda fisik apapun

  • Sensory calculation: mekanisme untuk secara alami œmerasakan parameter yang diukur untuk menciptakan sumber informasi yang konstan

  • Projection of data: proyeksi data di masa depan dapat dilakukan dengan menggunakan algoritma dan alat analisis matematika lainnya.

  • Quantification of qualitative entities: mengidentifikasikan nomor pada informasi kualitatif.


3. Metode Pengumpulan Data Kuantitatif

Karena data kuantitatif dalam bentuk angka, analisis matematika dan statistik dari angka-angka ini dapat menyebabkan beberapa hasil konklusif. Ada dua metode pengumpulan data kuantitatif utama:

  • survey: secara tradisional, survey dilakukan dengan menggunakan metode berbasis kertas dan secara bertahap mulai berevolusi menjadi media online. Pertanyaan tertutup beralih membentuk bagian utama dari survei ini karena mereka lebih efektif dalam mengumpulkan data kuantitatif. Faktor terpenting tentang survey adalah tanggapan yang dikumpulkan harus sedemikian rupa sehingga dapat digeneralisasi ke seluruh populasi tanpa perbedaan signifikan.

  • wawancara satu persatu: metode pengumpulan data kuantitatif tradisional yang sering dilakukan adalah tatap muka yang kini mulai berevolusi ke platform telepon dan online. Wawancara kuantitatif sangat terstruktur dan memainkan peran kunci dalam mengumpulkan informasi.


4. Teknik Pengolahan Data Kuantitatif

Bagian dari teknik pengolahan data kuantitatif menggambarkan bagaimana masing-masing tujuan studi kamu akan tercapai. Pastikan untuk memberikan detail yang cukup untuk memungkinkan pembaca dapat membuat penilaian informasi tentang metode yang digunakan untuk mendapatkan hasil yang terkait dengan masalah yang sedang diteliti. Gunakan populasi belajar dan pengambilan sampel dari mana data tersebut berasal, seberapa kuat itu, perhatikan dimana celah ada atau apa yang dikecualikan. Perhatikan prosedur yang digunakan, pengumpulan data dengan mengumpulkan informasi dan mengidentifikasi variabel data yang sudah ada sebelumnya, dan analisis data dengan menjelaskan prosedur untuk memproses dan menganalisis data. Jika perlu, jelaskan instrumen analisis spesifik yang digunakan untuk mempelajari setiap tujuan penelitian, termasuk teknik matematika dan jenis perangkat lunak komputer yang digunakan untuk memanipulasi data.


Baca juga : Kenali 3 Jenis Metode Pengolahan Data Kuantitatif


5. Yuk, Kepoin Materi Tentang Analisis Data Lainnya Di DQLab!

Belajar mengolah data dengan teknik pengolahan data kualitatif atau kuantitatif merupakan hal penting untuk memulai karir di bidang 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







Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login