[LAST CALL!] BANGKITKAN SKILL DATA SAMPAI SUKSES BERKARIR
BELAJAR DATA SCIENCE 6 BULAN CUMA 127 RIBU  | Pakai Kode: DQBANGKIT
KLAIM PROMONYA!
Pendaftaran ditutup dalam 0 Hari 16 Jam 3 Menit 9 Detik 

Kenali Contoh Metode Analisis Data Kuantitatif Bagi Penelitian Angka

Belajar Data Science di Rumah 27-September-2021
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/3d2434f7ebd2f993cb7e92b86d54a9f2_x_Thumbnail800.png

Analisis data merupakan salah satu langkah penting dalam suatu penelitian. Suatu penelitian yang melibatkan data namun tidak terdapat proses pengolahan data atau analisis data maka tidak akan mendapatkan informasi dari data tersebut. Data yang kita dapatkan dalam penelitian biasanya bermacam-macam bentuknya dan tidak beraturan. Jenis-jenis data dalam penelitian pun berbeda-beda, yaitu ada data kuantitatif dan data kualitatif. Jika jenis data yang digunakan adalah data kuantitatif, maka metode analisis yang digunakan juga kuantitatif. Begitu pula jika yang digunakan adalah data kualitatif maka metode analisis yang tepat adalah metode analisis kualitatif. Artikel kali ini akan membahas contoh-contoh metode analisis data kuantitatif.

Data kuantitatif merupakan data yang melibatkan angka atau bilangan di dalamnya. Data kuantitatif merupakan jenis data yang dapat diukur atau dihitung secara langsung sebagai angka atau bilangan. Contoh dari data kuantitatif adalah data tinggi dan berat badan balita dalam suatu puskesmas, data pemasukan dan pengeluaran keuangan dalam suatu perusahaan, dan lain-lain. Metode pada analisis data kuantitatif sangat bervariasi. Ingin tahu apa saja metode tersebut? Yuk simak artikel ini sampai akhir!


1. Metode Analisis Data Kuantitatif

Analisis data kuantitatif biasanya digunakan untuk mengukur perbedaan antara kelompok misalnya, popularitas warna pakaian yang berbeda, hubungan antar variabel seperti hubungan antara suhu cuaca, dan untuk menguji hipotesis dengan cara ilmiah yang teliti. Cara menganalisis data kuantitatif berbeda dengan analisis data kualitatif, yang dapat digunakan untuk menganalisis persepsi dan perasaan orang tentang suatu peristiwa atau situasi. Karena analisis data kuantitatif adalah tentang menganalisis angka, tidak mengherankan jika ini melibatkan statistik. Metode analisis statistik adalah mesin yang menggerakkan analisis data kuantitatif, dan metode ini dapat bervariasi dari penghitungan yang cukup mendasar misalnya, rata-rata dan median hingga analisis yang lebih canggih seperti korelasi dan regresi.


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


2. Analisis Statistik Deskriptif

Analisis statistik deskriptif adalah statistik yang digunakan untuk menganalisis data dengan cara mendeskripsikan atau menggambarkan data yang telah terkumpul sebagaimana adanya tanpa bermaksud membuat kesimpulan yang berlaku untuk umum atau generalisasi. Analisis ini hanya berupa akumulasi data dasar dalam bentuk deskripsi semata dalam arti tidak mencari atau melakukan penarikan kesimpulan. Beberapa metode statistik dasar yang digunakan meliputi:

  • Mean, rata-rata matematis dari serangkaian angka.

  • Median, adalah titik tengah rentang angka jika angka-angka itu disusun dari rendah ke tinggi.

  • Simpangan baku dan varians, menunjukkan seberapa tersebar kisaran angka. Dengan kata lain, seberapa dekat atau jauh semua angka dari rata-rata.

  • Skewness, menunjukkan seberapa simetris serangkaian angka. Dengan kata lain, apakah mereka cenderung mengelompok menjadi bentuk kurva lonceng halus di tengah (ini disebut “distribusi normal”), atau apakah mereka condong ke kiri atau kanan?


3. Analisis Statistik Inferensial

Berbeda dengan analisis statistik deskriptif yang tidak membuat kesimpulan, dalam analisis ini kamu diharuskan membuat kesimpulan dari hasil penelitian. Analisis ini tepat digunakan jika penelitian dilakukan dengan mengambil sampel dari populasi yang lebih luas. Tidak hanya itu, metode analisis statistik inferensial juga menekankan pada proses generalisasi yang lebih luas lagi. Beberapa teknik statistik inferensial yang umum meliputi:

  • Uji-T, membandingkan rata-rata dari dua kelompok data untuk menilai apakah keduanya berbeda secara signifikan. Dengan kata lain, apakah mereka memiliki mean (rata-rata), deviasi standar, dan kemiringan yang berbeda secara signifikan.

  • ANOVA, mirip dengan uji-T, tetapi memungkinkan untuk menganalisis beberapa grup, bukan hanya dua grup.

  • Korelasi, teknik yang digunakan untuk menilai hubungan antara dua variabel. Dengan kata lain, jika satu variabel naik, apakah variabel lainnya juga ikut naik, turun, atau tetap sama.

  • Regresi, mirip dengan korelasi, tetapi melangkah lebih jauh untuk memahami sebab dan akibat antar variabel, tidak hanya apakah keduanya bergerak bersama. Dengan kata lain, apakah satu variabel benar-benar menyebabkan yang lain bergerak, atau apakah mereka kebetulan bergerak bersama secara alami berkat gaya lain?


4. Analisis Diskriminan

Analisis Diskriminan didefinisikan sebagai metode analisis data dengan melakukan pengelompokan atau klasifikasi pada data berdasarkan pengukuran variabel. Teknik ini dapat menemukan alasan yang menjadikan dua kelompok bisa berbeda. Selain itu, teknik ini juga dapat menemukan dan mengetahui hal baru dari pengukuran variabel tersebut.


Baca juga : Langkah-Langkah Menggunakan Teknik Analisis Data Kualitatif


5. Mulai Belajar Metode Analisis bersama DQLab, dan Nikmati Module GRATIS

Metode analisis data wajib dipelajari para calon talenta data yang ingin berprofesi sebagai praktisi data. Penerapan metode analisis data yang tepat didasarkan pada pemahaman peneliti pada data yang digunakan untuk penelitian. Bingung mulai belajar dari mana? Di DQLab sahabat data bisa belajar berbagai metode analisis data yang sering digunakan di industri. Modul-modul dan mentor yang profesional akan membantu kamu belajar data dengan mudah dan menyenangkan. Yuk, daftarkan dirimu di DQLab.id sekarang juga!



Penulis: Salsabila Miftah Rezkia

Editor: Annissa Widya Davita




Sign Up & Mulai Belajar Gratis di DQLab!