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 13 Jam 27 Menit 48 Detik 

Kenali Analisis Data Deskriptif, Metode untuk Sederhana Namun Powerfull

Belajar Data Science di Rumah 25-Oktober-2021
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/0b5bbeb4125aecf01501bfb301e6981f_x_Thumbnail800.png

Analisis data merupakan proses mengubah data mentah yang sulit untuk dibaca dan disimpulkan menjadi informasi yang dapat digunakan untuk menjadi dasar pengambilan kesimpulan. Analisis data ini terbagi menjadi dua jenis, yaitu analisis deskriptif dan analisis inferensial. Pada analisis deskriptif, kesimpulan hanya bisa ditarik untuk sampel yang ada, sementara pada analisis inferensial, kesimpulan yang diambil bisa digunakan untuk generalisasi.

Analisis deskriptif menjadi salah satu analisis yang banyak digunakan oleh para praktisi data atau oleh para peneliti. Umumnya analisis ini bisa dijadikan sebagai analisis pembuka sebelum dilakukan analisis lanjutan. Analisis deskriptif ini terbagi menjadi analisis deskriptif kuantitatif dan analisis deskriptif kualitatif. Perbedaan dari keduanya tentu saja bisa dilihat dari data yang digunakan dalam penelitian, namun tujuannya sama sama untuk mendeskripsikan data secara mendalam.


1. Apa Itu Analisis Deskriptif?

Seperti namanya, analisis deskriptif merupakan analisis yang bertujuan untuk mendeskripsikan data. Dengan melakukan analisis ini, peneliti akan mengetahui bagaimana karakteristik data yang dimiliki sehingga dapat dengan mudah menentukan analisis lanjutan. Di beberapa keadaan, analisis deskriptif saja terkadang sudah cukup untuk menjawab permasalahan yang ada, namun di beberapa keadaan lainnya, kita tetap membutuhkan analisis inferensial untuk mendapat kesimpulan secara general untuk populasi. Hasil dari analisis deskriptif dapat menggambarkan situasi tertentu, perbedaan situasi, serta perkembangan situasi.


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


2. Ukuran Pemusatan

Ukuran pemusatan termasuk ke dalam bagian dari analisis deskriptif. Ukuran pemusatan ini terbagi menjadi tiga, yaitu:

  • Mean merupakan nilai rata-rata dari suatu data yang ada dimana didapatkan dengan cara membagi total data dengan jumlah pengamatan yang dilakukan.

  • Median adalah nilai tengah dari suatu kumpulan data, yang bisa didapatkan dengan cara mengurutkan data dari yang terkecil ke yang terbesar.

  • Modus merupakan angka yang paling sering keluar, dapat ditentukan dengan cara melihat data mana yang memiliki frekuensi kemunculan terbanyak.

    3. Ukuran Keragaman

    Ukuran keragaman juga termasuk ke dalam bagian dari analisis deskriptif. Sama halnya dengan ukuran pemusatan, ukuran keragaman juga terbagi menjadi tiga jenis, yaitu:

    • Range digunakan untuk melihat rentang data terkecil dan data terbesar dari kumpulan data yang dimiliki.

    • Variansi dan Standar Deviasi merupakan ukuran keragaman yang digunakan untuk melihat seberapa banyak keragaman yang dimiliki oleh data. Semakin besar variansi yang dimiliki, maka datanya akan semakin beragam. Standar deviasi didapatkan dari hasil akar variansi.

    • Koefisien keragaman, digunakan untuk mengukur perbedaan besarnya keragaman antara dua ukuran yang memiliki skala yang berbeda.

      4. Proporsi, Rate, dan Ratio

      Selain ukuran pemusatan dan ukuran keragaman, analisis deskriptif juga meliputi proporsi, rate, dan ratio.

      • Proporsi, digunakan untuk melihat komposisi suatu variabel di dalam populasi. Cara menghitungnya dengan membagi variabel yang ingin dilihat dengan total variabel lain yang ada (X/X+Y).

      • Rate, digunakan untuk melihat perbandingan antara suatu kejadian dengan jumlah orang yang memiliki risiko untuk mengalami kejadian tersebut. Tujuan dari penggunaan rate adalah untuk mengetahui seberapa cepat suatu fenomena terjadi di masyarakat.

      • Ratio, merupakan perbandingan antara dua bilangan yang tidak saling independen, dan digunakan untuk menyatakan besarnya kejadian.


      Baca juga : Kenali 3 Jenis Metode Pengolahan Data Kuantitatif


      5. Belajar Metode Analisis Data dengan DQLab, Yuk!

      Menjadi seorang praktisi data tentu memiliki kewajiban untuk memahami berbagai metode analisis data yang ada dan juga menentukan kapan akan digunakan. Karena hingga saat ini, metode data sangatlah banyak dan beragam namun belum ada yang mampu untuk mengatasi semua jenis permasalahan. Di DQLab, kamu bisa mempelajari berbagai jenis metode penelitian yang disediakan di berbagai modul. Modul-modul ini disusun dengan menggunakan bahasa yang sangat mudah untuk dipahami bahkan oleh pemula sekalipun. Untuk mengakses modul tersebut caranya sangatlah mudah, kamu hanya perlu bergabung menjadi member di DQLab. Kamu bahkan bisa menikmati free modul dari DQLab. Yuk, tunggu apa lagi, buruan daftar dan jadi member di DQLab!

      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 :