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 15 Jam 31 Menit 48 Detik 

Kenali Beberapa Metode Pengolahan Data Kuantitatif

Belajar Data Science di Rumah 25-Juni-2021
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/1aac2de8a3a176792710e4a6006051df_x_Thumbnail800.jpg

Data merupakan suatu kumpulan informasi yang berupa fakta atau kejadian yang menggambarkan suatu keadaan. Data secara umum digunakan dalam penelitian tertentu sebagai bahan pertimbangan. data yang digunakan dalam penelitian pun harus data yang baik dan akurat. Oleh karena itu untuk mendapatkan data yang akurat diperlukan metode pengolahan data yang sesuai pula. Dengan menggunakan metode pengolahan yang sesuai dengan jenis data, maka analisis data yang dihasilkan pun akan baik pula.


Data merupakan bahasa jamak dari datum. Data dapat diartikan sebagai hasil dari pengukuran atau pengamatan suatu objek tertentu dalam kurun waktu tertentu yang mana output yang dihasilkan biasanya berupa kata-kata atau angka. Menurut sifatnya, data dibagi menjadi data kualitatif dan data kuantitatif. Data kualitatif merupakan data dalam bentuk label atau nama yang tidak mengandung angka. Sedangkan data kuantitatif adalah data yang berupa numerik dengan skala pengukuran nominal atau ordinal. Pada artikel kali kita akan mengenali beberapa contoh metode pengolahan data kuantitatif.


1. Analisis Komparasi

Analisis komparasi atau analisis perbandingan merupakan prosedur statistik yang menguji perbedaan antara dua atau lebih variabel data. Kita dapat menggunakan Uji T, analisis varian ANOVA, MANOVA (Multivariate Analysis of Variance), ANCOVA (Analysis of Covariance), MANCOVA (Multivariate of Covariance). Tujuan dari metode komparasi ini adalah untuk mengetahui atau menguji perbedaan dua kelompok atau lebih sehingga dapat menentukan mana yang lebih baik atau mana yang sebaiknya dipilih. Teknik ini dapat dilakukan dengan menyelidiki hubungan sebab-akibat dan mencari kembali faktor-faktor yang mempengaruhinya.


Baca juga : Ini yang Akan Kamu Pelajari di Kelas Data Science DQLab!


2. Analisis Regresi

Analisis regresi merupakan metode yang digunakan untuk mengembangkan model yang persamaan yang menjelaskan hubungan sebab akibat beberapa variabel. Tujuan dari analisis regresi adalah untuk mengetahui variabel-variabel yang berpengaruh terhadap variabel terikat. Analisis regresi terbagi menjadi beberapa jenis antara lain regresi sederhana (yang terdiri dari regresi linier sederhana dan regresi nonlinear sederhana) dan regresi berganda (yang terdiri dari regresi linier berganda dan regresi non linier berganda)


3. Analisis Korelasi

Analisis korelasi merupakan salah satu metode yang digunakan untuk menunjukkan hubungan antara dua variabel. Terdapat beberapa jenis analisis korelasi, antara lain:

  • Analisis Korelasi Pearson, merupakan statistik korelasi yang digunakan untuk mengukur tingkat hubungan antar variabel secara linier.

  • Analisis Korelasi Peringkat Kendall, merupakan uji non parametrik yang mengukur kekuatan ketergantungan antara dua variabel.

  • Analisis Korelasi Spearman, merupakan uji non parametrik yang mengukur tingkat hubungan antara dua variabel tanpa membawa asumsi apapun tentang distribusi data.


4. Analisis Deskriptif

Analisis deskriptif merupakan analisis yang bertujuan untuk memberikan gambaran distribusi data seperti pengukuran tendensi pusat dan pengukuran bentuk. Adapun teknik yang digunakan antara lain persentase, rata-rata, standar deviasi. Penelitian yang menggunakan analisis deskriptif biasanya tergolong penelitian yang sederhana dan mudah dilakukan dikarenakan tidak perlu memiliki pemahaman statistik yang terlalu dalam. Analisis deksriptif umumnya digunakan ketika peneliti ingin mengukur karakteristik suatu populasi atau fenomena yang menjadi objek penelitian.


Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist


5. Yuk, Merintis Karir Menjadi Data Scientist Mulai Dari Sekarang!

Profesi Data Scientist tidak hanya bisa didapatkan oleh orang yang memiliki latar belakang pendidikan STEM. Siapapun bisa menjadi data scientist. Caranya dapat dilakukan dengan belajar otodidak atau mengikuti kursus data science. Apakah kalian sudah tertarik bergabung dalam profesi yang berkaitan dengan data?. Untuk mengetahui lebih lanjut terkait data scientist dan data analyst kita dapat mempelajarinya di DQLab lohh. Caranya sangat mudah, yaitu cukup signup di DQLab.id/signup dan nikmati momen belajar gratis bersama DQLab dengan mengakses module gratis dari R, Python atau SQL!


Penulis : Latifah Uswatun Khasanah

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 :