PROMO PAYDAY! SERBU PAKET DATA SCIENCE 3 BULAN CUMA 100K!
Diskon Spesial 95% Belajar Data Science Bersertifikat
SERBU DISINI!
Pendaftaran ditutup dalam 0 Hari 20 Jam 34 Menit 56 Detik 

Intip Seluk Beluk Teknik Analisis Data Deskriptif Kualitatif

Belajar Data Science di Rumah 11-Agustus-2022
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/d2bf15698ff6a6c73ec5bdc8590bbfe0_x_Thumbnail800.jpg

Teknik analisis data merupakan metode yang digunakan untuk mengubah data mentah menjadi informasi yang bermanfaat. Revolusi industri 4.0. membuat banyak perusahaan mulai beralih ke teknologi digital. Hal ini berdampak pada banyaknya data yang dihasilkan dengan beragam bentuknya. 


Banyak perusahaan yang akhirnya menyadari betapa pentingnya melibatkan data dalam proses pembuatan keputusan, agar keputusan yang diambil bisa menjawab permasalahan yang ada.


Secara umum jika ditinjau dari jenis datanya, maka kita dapat mengelompokkan data menjadi data kualitatif dan kuantitatif. Data kualitatif merupakan data yang berbentuk non numerik, biasanya identik dengan data di bidang sosial. 


Sementara data kuantitatif merupakan data yang berbentuk numerik dan identik dengan bidang eksakta. Salah satu jenis pengolahan data yang paling sederhana adalah analisis deskriptif, dimana bisa digunakan untuk data kualitatif maupun kuantitatif.


Dalam artikel ini, kita akan lebih banyak membahas tentang analisis data deskriptif & analisis deskriptif kualitatif. Yuk, simak pembahasannya!


1. Analisis Deskriptif

teknik analisis data


Dalam ilmu statistika, analisis data dapat dibagi menjadi dua jenis, yaitu analisis deskriptif dan analisis inferensial. Analisis deskriptif merupakan analisis yang paling sederhana. Tujuan dari dilakukannya analisis deskriptif adalah untuk mengenal karakteristik data yang dimiliki.


Pada beberapa data, penggunaan analisis deskriptif saja terkadang sudah cukup untuk menjawab permasalahan yang ada, namun di beberapa data lainnya juga ada yang membutuhkan analisis lanjutan. Untuk mengetahui analisis lanjutan apa yang sebaiknya digunakan, peneliti harus melihat pola dan karakteristik data yang bisa didapatkan dari hasil analisis deskriptif.


Baca juga: Tutorial 4 Teknik Analisis Data Dasar untuk Pemula Data


2. Manfaat Analisis Deskriptif

teknik analisis data

Analisis deskriptif sebagai analisis paling dasar, tentunya memiliki beberapa manfaat yang membuat analisis ini banyak digunakan, diantaranya adalah:

  • Mendapatkan gambaran secara umum mengenai data. Dengan melakukan analisis deskriptif, maka secara tidak langsung kita akan mencoba untuk memberikan gambaran secara umum mengenai data, sehingga dengan membaca summary data saja sudah cukup untuk mengenal data yang akan digunakan. Summary ini bisa berupa tabel maupun grafik.

  • Mengetahui karakteristik data. Selain mendapatkan gambaran secara umum, mengetahui karakteristik data juga akan sangat membantu untuk memilih langkah selanjutnya. 


3.Analisis Deskriptif Kualitatif

teknik analisis data


Jika dilihat dari namanya, maka kita sudah bisa menebak bahwa teknik analisis data ini merupakan kombinasi dari analisis deskriptif dan analisis kualitatif. Metode ini akan fokus pada pemahaman konteks permasalahan, kompleksitas, dan subjektivitas.


Pada metode ini kita akan mendeskripsikan fenomena yang terjadi secara ilmiah maupun secara natural. Umumnya, penelitian yang menggunakan metode ini tidak membutuhkan banyak responden, karena akan lebih difokuskan kepada penyelesaian masalah secara mendalam.


4. Tahapan Analisis Deskriptif Kualitatif

teknik analisis data

Untuk melakukan analisis deskriptif kualitatif, tentunya akan ada beberapa tahapan yang harus dilalui. Beberapa tahapan tersebut yaitu:

  • Pemilihan dasar teori. Pada tahapan ini, peneliti akan mencari permasalahan yang akan diangkat, barulah kemudian menentukan data yang akan digunakan dalam penelitian.

  • Menentukan narasumber. Pada analisis data kualitatif, data bisa didapatkan dari narasumber yang berupa orang, benda, atau keadaan tertentu. Peneliti bisa mendapatkan data dengan cara wawancara, observasi, dan cara lainnya.

  • Analisis data. Tahapan selanjutnya setelah data didapatkan adalah melakukan analisis dengan cara induktif sehingga bisa ditemukan pola yang terkandung di dalamnya. Dari hal itu lah peneliti dapat merumuskan hipotesis.

  • Hipotesis yang ada akan diuji. Dari hasil pengujian tersebut barulah bisa diambil kesimpulan.


Baca juga : Langkah-Langkah Menggunakan Teknik Analisis Data Kualitatif


Belajar untuk mengolah data bisa dilakukan oleh siapa saja, meskipun tidak berasal dari background pendidikan STEM (Science Technology, Engineering, & Math). Mengingat kemampuan mengolah data menjadi salah satu kemampuan yang harus kamu kuasai di era perkembangan teknologi digital saat ini. Dengan memiliki kemampuan ini, kamu akan dibutuhkan oleh semua industri. 


Salah satu cara yang bisa kamu lakukan untuk belajar proses pengolahan data jika kamu sudah lulus dari background pendidikan non IT adalah dengan mengambil kursus. Salah satu lembaga kursus yang harus kamu coba adalah DQLab. Tenang saja, DQLab akan membantumu untuk belajar analisis data dari tahap dasar. 


Tunggu apalagi? Yuk langsung bergabung dengan cara signup di DQLab kemudian nikmati pembelajaran modul gratis “Introduction to Data Science with Python” atau “Introduction to Data Science with R”.


Penulis : Gifa Delyani Nursyafitri

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 :