Kenali 4 Jenis Metode Analisis Kuantitatif yang Sering Digunakan Oleh Praktisi Data

Metode analisis data menjadi makanan sehari-hari bagi para praktisi data. Memilih metode analisis yang akan digunakan tentu tidak bisa dilakukan secara random, si praktisi data harus melihat tujuan apa yang akan dicapai dan juga data yang seperti apa yang dimiliki saat ini. Sayangnya, hingga saat ini belum ada metode yang paling hebat dan paling akurat jika digunakan untuk semua data. Itulah mengapa, praktisi data harus jeli dalam memilih metode mana yang sesuai dengan tujuan dan data yang kita miliki.

Jika dilihat berdasarkan jenis datanya, metode analisis data juga dapat terbagi menjadi 2 bagian, yaitu metode analisis data kualitatif dan metode analisis data kuantitatif. Lalu metode yang mana sih yang lebih sering digunakan oleh praktisi data? Tergantung dengan data yang ada. Beberapa orang yang berprofesi sebagai praktisi data di sektor sosial mungkin akan lebih banyak menggunakan metode analisis kualitatif, sementara bagi praktisi data yang berhubungan dengan angka akan lebih banyak menggunakan metode analisis kuantitatif.

Nah, berbicara metode analisis kualitatif, sebenarnya apa saja sih metode kualitatif yang akan sering digunakan oleh praktisi data? Yuk, simak artikelnya!

1. Analisis Deskriptif

Salah satu contoh analisis data kualitatif yang paling sederhana adalah analisis deskriptif. Seperti namanya, tujuan analisis ini adalah untuk mendeskripsikan keadaan dari data yang dimiliki oleh praktisi data. Biasanya analisis ini akan dibantu oleh beberapa perhitungan statistik yang sederhana, seperti menghitung rata-rata, median, maksimum, minimum, dll. Dengan melakukan analisis ini, praktisi data akan lebih mudah menemukan pattern yang tersedia sehingga dapat menentukan apakah akan dianalisis lebih lanjut atau cukup sampai analisis deskriptif saja.

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

2. Analisis Regresi

Analisis selanjutnya yang sering digunakan oleh praktisi data adalah analisis regresi. Analisis ini digunakan untuk melihat seberapa berpengaruh variabel tertentu terhadap variabel lainnya. Variabel yang mempengaruhi variabel lainnya akan dinamakan sebagai variabel independen (dilambangkan dengan X), sementara variabel yang dipengaruhi oleh variabel lain dinamakan variabel dependen (dilambangkan dengan Y). Selain itu, analisis regresi juga dapat digunakan untuk melakukan prediksi dari model yang didapatkan. Itulah mengapa analisis regresi juga termasuk ke dalam machine learning, tepatnya di supervised learning.

3. Analisis Korelasi

Selain analisis deskriptif dan analisis regresi, analisis korelasi juga menjadi salah satu metode analisis yang paling sering digunakan oleh praktisi data, khususnya Data Analyst dan Data Scientist. Analisis korelasi ini digunakan untuk melihat hubungan antar variabel, apakah positif, negatif, atau mungkin tidak berhubungan sama sekali. Jika korelasi nya 0, maka variabel tersebut tidak berhubungan sama sekali. Sedangkan jika korelasinya positif itu artinya ketika variabel yang satu mengalami kenaikan maka yang lain juga akan mengalami kenaikan. Namun jika korelasinya negatif maka akan berlaku sebaiknya, ketika salah satu variabel mengalami kenaikan, variabel yang lainnya akan mengalami penurunan. Analisis ini juga bisa digunakan oleh praktisi data untuk melihat pola dari data yang ada.

4. Analisis Runtun Waktu 

Analisis runtun waktu atau dikenal juga dengan analisis time series merupakan analisis yang akan digunakan jika data yang dimiliki berupa data dalam bentuk waktu. Data ini biasanya dikumpulkan dari beberapa periode sebelumnya, sehingga data ini akan memiliki banyak waktu dan hanya memuat satu variabel saja. Berbeda dengan data yang digunakan untuk analisis regresi dan korelasi yang umumnya diambil pada satu waktu namun memiliki beberapa variabel. Data ini akan sering ditemukan jika kamu bekerja di sektor finance, misalnya data saham. Metode yang dapat digunakan untuk data ini juga cukup banyak, misalnya Moving Average, Double Moving Average, ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average), dll.

Baca juga : Langkah-Langkah Menggunakan Teknik Analisis Data Kualitatif

5. Kenali Metode Analisis Data Lainnya di DQLab, Yuk!

Tertarik untuk belajar tentang data dan metode analisisnya lebih lanjut? DQLab mungkin bisa menjadi salah satu lembaga kursus yang kamu pertimbangkan. Selain materi yang menarik dari modul yang ada, DQLab juga sering mengadakan event menarik seperti webinar, project yang bekerjasama dengan beberapa perusahaan besar, bahkan giveaway. Untuk menikmati modul premium DQLab, kamu hanya perlu menjadi member. Eits, biayanya tentu saja sangat murah dan terjangkau di kantong semua orang. Yuk, tunggu apa lagi? Buruan daftar!

Penulis : Gifa Delyani Nursyafitri

Editor: Annissa Widya