Kenali Jenis Metode Analisis Data dalam Analisis Statistik
Seorang peneliti atau periset tentunya pasti memiliki sekumpulan data untuk dilakukan proses analisis. Berbeda cara pengumpulan datanya juga pasti berbeda teknik analisis datanya. Kedua hal ini pasti sudah tidak dapat dipisahkan. Begitu pula dengan hasil yang didapatkan. Oleh karena itu, diperlukan metode teknik analisis data yang tepat bagi sebuah penelitian agar mendapatkan hasil dan kesimpulan yang akurat. Analisis data merupakan kegiatan wajib yang harus dilalui oleh peneliti untuk mendapatkan hasil penelitian sesuai dengan fenomena yang ditemukan di lapang. Proses analisis data tentunya membutuhkan konsentrasi yang tinggi, fokus yang lebih, rasa curiosity atau keingintahuan yang besar akan suatu data dan wawasan teori yang kuat sesuai dengan kebutuhan topik penelitian. Namun pada prinsipnya, analisis data memegang peranan penting dalam menghasilkan sebuah insight yang valuable. Beragamnya jenis penelitian membuat jenis dari metode analisis data juga turut beragam. Pengaplikasian metode analisis data perlu untuk dipertimbangkan dengan matang untuk menciptakan sebuah penelitian dengan hasil akhir yang akurat, valid dan berkualitas tentunya. Menurut Prof. Dr. Lexy J Moleong, teknik analisis data adalah kegiatan analisis yang dilakukan dalam sebuah penelitian. Kegiatan tersebut dilakukan dengan memeriksa semua data pada instrumen-instrumen penelitian, misalnya dokumen, catatan, rekaman, hasil tes, dan sebagainya. Hal ini dilakukan untuk mengkroscek data-data yang kita dapatkan agar sesuai dengan tujuan riset.
Jenis metode analisis data disesuaikan dengan kebutuhan penelitian dan jenis penelitian. Salah satu jenis metode analisis data adalah metode analisis data kuantitatif. Teknik analisis data kuantitatif banyak digunakan pada penelitian yang datanya dapat diukur atau dinumerikkan. Data tersebut juga dapat diolah dengan teknik statistik dan komputasi. Statistika amat lekat dengan teknik analisis data kuantitatif. Sebagian besar, dalam melakukan teknik analisis data ini pasti selalu menggunakan ilmu statistika. Teknik analisis data ini menghasilkan data yang lebih objektif, logis dan tidak bias karena hasil yang didapatkan berasal dari perhitungan kerangka kerja matematika. Selain itu, hasil yang didapatkan juga lebih mewakili populasi. Hal ini karena sampel yang diambil sudah melalui perhitungan tertentu yang dianggap sudah mewakili populasi. Penggunaan metode analisis data kuantitatif biasanya identik dengan konsep dan analisis statistik. So, apa saja sih analisis data kuantitatif yang biasanya diaplikasikan dalam konsep analisis statistik. Pada artikel DQLab kali ini, kita akan membahas mengenai jenis metode analisis data yang dapat digunakan dalam analisis data kuantitatif pada konsep statistik. Dengan harapan bisa menjadi tambahan insight dan rekomendasi bagi kalian calon praktisi data, peneliti maupun data enthusiast. Jangan lewatkan artikel berikut ini, pastikan simak baik-baik, stay tune and keep scrolling on this article guys!
1. Analisis Uji-T
Uji signifikansi individual atau yang lebih dikenal dengan uji statistik T merupakan proses analisis data secara parsial. Uji T ini nantinya akan menunjukkan berapa banyak pengaruh variabel independen secara parsial, terhadap variabel dependen. Uji T tujuannya untuk melihat sejauh mana pengaruh secara parsial dari variabel bebas terhadap variabel terikat. Uji T lebih sering digunakan untuk data yang jumlahnya lebih sedikit yaitu kurang dari 30. Selain itu, uji T digunakan jika nilai parameter sudah diketahui (ditentukan) dan data terdistribusi normal. Uji T dibagi menjadi 3 jenis yaitu uji T 1 sampel, 2 sampel berpasangan dan sampel bebas. Caranya dengan membandingkan t-tabel dengan t hitung. Setiap nilai T hasil perhitungan, akan dibandingkan dengan T tabel yang didapatkan menggunakan taraf nyata (biasanya 0,05)
Baca juga : Data Analisis : 2 Jenis Metode yang Penting Untuk Kamu Tahu dalam Analisis Data
2. Analisis ANOVA
Anova adalah sebuah analisis statistik yang menguji perbedaan rerata antar grup. Grup disini bisa berarti kelompok atau jenis perlakuan. Anova ditemukan dan diperkenalkan oleh seorang ahli statistik bernama Ronald Fisher. Anova merupakan singkatan dari Analysis of variance. Merupakan prosedur uji statistik yang mirip dengan t test. Namun kelebihan dari Anova adalah dapat menguji perbedaan lebih dari dua kelompok. Berbeda dengan independent sample t test yang hanya bisa menguji perbedaan rerata dari dua kelompok saja. Anova digunakan sebagai alat analisis untuk menguji hipotesis penelitian yang mana menilai adakah perbedaan rerata antara kelompok. Hasil akhir dari analisis ANOVA adalah nilai F test atau F hitung. Nilai F Hitung ini yang nantinya akan dibandingkan dengan nilai pada tabel f. Jika nilai f hitung lebih dari f tabel, maka dapat disimpulkan bahwa menerima H1 dan menolak H0 atau yang berarti ada perbedaan bermakna rerata pada semua kelompok.
3. Analisis Regresi
Analisis regresi merupakan suatu metode atau teknik analisis hipotesis penelitian untuk menguji ada tidaknya pengaruh antara variabel satu dengan variabel lain, yang dinyatakan dalam bentuk persamaan matematik (regresi). Terdapat dua jenis dasar regresi yaitu, regresi linear sederhana dan regresi linear berganda. Kalau regresi linear sederhana menggunakan satu variabel independen untuk menjelaskan atau memprediksi hasil dari variabel dependen Y. Sedangkan regresi linear multiple atau berganda berfungsi untuk mencari pengaruh dari dua atau lebih variabel independen (variabel bebas atau X) terhadap variabel dependent (variabel terikat Y)
4. Analisis Korelasi
Korelasi merupakan istilah yang biasa digunakan untuk menggambarkan ada tidaknya hubungan suatu hal dengan hal lain. Secara sederhana memang seperti itulah pengertian korelasi. Analisis korelasi adalah suatu cara atau metode untuk mengetahui ada atau tidaknya hubungan linear antar variabel. Apabila terdapat hubungan maka perubahan-perubahan yang terjadi pada salah satu variabel X akan mengakibatkan terjadinya perubahan pada variabel lainnya (Y). Istilah tersebut dikatakan istilah sebab akibat, dan istilah tersebut menjadi ciri khas dari analisis korelasi. Suatu korelasi yang terjadi antara 2 variabel tidak selamanya linier, seperti adanya penambahan nilai variabel Y jika variabel X bertambah, korelasi seperti ini yang disebut sebagai korelasi positif. Terkadang ditemukan ada suatu hubungan yang apabila salah satu nilai variabel bertambah variabel lainnya justru berkurang, hubungan seperti ini disebut sebagai korelasi negatif. Tidak hanya korelasi positif dan negatif, namun juga terkadang ditemukan kasus dimana hubungan antar variabel sangat lemah bahkan tidak ditemukan korelasi.
Baca juga : Langkah-Langkah Menggunakan Teknik Analisis Data Kualitatif
5. Belajar Metode Analisis Data From Nothing To Something Bersama DQLab!
Secara garis besar dalam big data akan ditemukan sekumpulan data dalam jumlah yang sangat banyak untuk dapat diolah dengan tepat dan menghasilkan informasi yang aktual untuk kebutuhan bisnis. Untuk bisa menemukan cara yang tepat dalam mengolah data, seseorang perlu memiliki kemampuan dan ketangkasan dalam ilmu data science. Dengan memiliki ilmu ini, seseorang bisa dengan mudah dalam memanfaatkan sekumpulan data dalam bentuk big data. Dengan demikian, seorang praktisi data jika ingin melakukan analisis data tentunya akan menghasilkan insight yang valuable dari awalnya nothing (sesuatu yang tidak bernilai) menjadi something yang bermanfaat bagi pengambilan keputusan suatu bisnis yang diputuskan oleh tim manajemen terkait. Jika kamu penasaran dengan data science dan ingin belajar data science secara langsung, caranya mudah banget. Kamu bisa loh untuk coba bikin akun gratisnya kesini di DQLab.id atau bisa klik button di bawah ini yap. Nikmati pengalaman belajar data science yang menarik bersama DQLab yang seru dan menyenangkan dengan live code editor. Cobain juga free module Introduction to Data Science with R dan Introduction to Data Science with Python untuk menguji kemampuan data science kamu. Kalian juga bisa mencoba studi kasus penerapan real case industry. Ayo persiapkan dirimu untuk berkarir sebagai praktisi data yang kompeten!
Penulis: Reyvan Maulid