FLASH PROMO 90% + 50%! BELAJAR DATA SCIENCE 6 BULAN CUMA 180K
Bebas Akses 65 Modul Data Interaktif, Mentoring, Portofolio Data, dan Bersertifikat
SERBU DISINI!
Pendaftaran ditutup dalam 0 Hari 1 Jam 19 Menit 42 Detik 

Kenali Analisis Deskriptif, Teknik Pengolahan Data Kuantitatif untuk Mereview Kumpulan Data

Belajar Data Science di Rumah 22-November-2021
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/e35d7b2d7f65cba129c416aa6dbe13a0_x_Thumbnail800.png

Saat ini penggunaan data sangat meningkat tajam, bahkan di era big data data dianggap sebagai bahan bakar baru untuk menjalankan berbagai aktivitas termasuk aktivitas di dunia industri. Penggunaan data untuk kegiatan industri membutuhkan teknik pengolahan data tertentu sesuai dengan tujuan yang diinginkan. Selain itu, teknik pengolahan data juga bergantung pada data yang digunakan. Jika data yang kita gunakan merupakan data numerik, maka kita bisa menggunakan teknik pengolahan data kuantitatif. Dalam teknik pengolahan ini, ada berbagai metode yang bisa digunakan, salah satunya adalah metode analisis deskriptif untuk mereview dan melihat bagaimana karakteristik dari kumpulan data.


Analisis deskriptif atau dikenal juga dengan statistik deskriptif adalah proses penggunaan teknik statistik untuk menggambarkan atau meringkas sekumpulan data. Metode ini sangat populer karena dapat menghasilkan insight dari data yang tidak ditafsirkan. Istilah statistik deskriptif mengacu pada analisis, ringkasan, dan penyajian data yang berasal dari sampel atau seluruh populasi. Analisis deskriptif terdiri dari tiga kategori utama, yaitu distribusi frekuensi, ukuran central tendency, dan variabilitas. Pada artikel kali ini kita akan membahas ketiga kategori tersebut. Jadi tunggu apa lagi? Yuk simak artikel ini sampai akhir!


1. Kapan Kita Bisa Menggunakan Metode Analisis Deskriptif?

Sebelum membahas mengenai tiga kategori utama, yuk kita bahas terlebih dahulu kapan kondisi yang tepat untuk menggunakan metode analisis deskriptif! Analisis deskriptif sering digunakan ketika mereview data historis atau data saat ini. Hal ini karena raw data sulit untuk ditafsirkan membutuhkan matriks yang bisa bangun dengan metode ini agar analisis lebih terfokus. Analisis statistik juga digunakan sebagai analisis awal untuk analisis diagnostik atau prediktif dengan tujuan untuk mengidentifikasi "sesuatu" yang terjadi di masa lalu sebelum mencoba menjelaskan mengapa "sesuatu" tersebut terjadi atau memprediksi apa yang akan terjadi di masa depan.


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


2. Distribusi Frekuensi

Komponen utama pertama dari analisis deskriptif adalah distribusi frekuensi. Komponen ini digunakan untuk data kuantitatif dan data kualitatif. Distribusi frekuensi menggambarkan frekuensi atau jumlah hasil yang berbeda pada kumpulan data atau sampel. Komponen ini biasanya disajikan dalam bentuk tabel atau diagram batang. Setiap entri dalam tabel atau diagram disertai dengan frekuensi kemunculan nilai dalam interval, rentang, atau grup tertentu. Pada dasarnya, distribusi frekuensi berisi penyajian atau ringkasan data yang dikelompokkan berdasarkan kelas yang paling eksklusif dan jumlah kemunculan pada masing-masing kelas. Dengan distribusi frekuensi, penyajian raw data akan lebih terstruktur dan terorganisir.


3. Central Tendency

Komponen utama kedua dari analisis deskriptif adalah central tendency. Central tendency adalah ringkasan kumpulan data menggunakan nilai tunggal yang mencerminkan pusat distribusi data. Central tendency juga dikenal dengan central location. Ada tiga ukuran central tendency, yaitu mean, median, dan modus. Mean dianggap sebagai central tendency yang paling populer. Arti dari mean sendiri adalah nilai rata-rata atau paling umum dalam kumpulan data. Median adalah nilai tengah pada kumpulan data dalam urutan naik. Sedangkan modus adalah nilai atau skor yang paling sering muncul pada kumpulan data.


4. Variabilitas

Komponen utama terakhir dari analisis deskriptif adalah variabilitas. Variabilitas adalah ringkasan statistik yang mencerminkan tingkat dispersi dalam sampel. Komponen ini menentukan seberapa jauh titik-titik data dari pusat data. Dispresi, spread, dan variabilitas menunjukkan rentang atau lebar distribusi nilai dalam kumpulan data. 


Baca juga : Kenali 3 Jenis Metode Pengolahan Data Kuantitatif


5. Belajar Berbagai Tools Pengolahan Data

Selain belajar metode analisis data, kita juga perlu menguasai berbagai tools pengolahan atau analisis data. Mengingat saat ini produksi dan penggunaan data yang sangat besar, menyebabkan perlunya tools yang mumpuni untuk menganalisis data dalam volume dan ukuran besar. Dua tools yang banyak digunakan untuk mengolah data berukuran besar adalah R dan python. Kedua bahasa pemrograman ini digunakan karena sangat powerful, memiliki banyak fitur, dan bersifat open source. Yuk belajar R dan Python bersama DQLab! Klik button di bawah ini untuk mengakses modul gratis dari DQLab serta nikmati berbagai fasilitas pendukung belajar yang menyenangkan dan dijamin anti boring!


Penulis: Galuh Nurvinda K

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 :