Kenali Kelebihan Kekurangan Analisis Data Kuantitatif dan Jenis Data yang Digunakan

Belajar Data Science di Rumah 15-September-2021

https://dqlab.id/files/dqlab/cache/36c0c192edea9955eb60ccecb876d344_x_Thumbnail800.jpg

Analisis Data menjadi hal yang sangat penting dalam proses decision making. Selain data yang harus valid dan ter-update, metode analisis data yang digunakan juga haruslah benar. Hingga saat ini memang belum ada metode pengolahan yang bisa digunakan untuk menganalisis semua jenis data. Metode terbaik adalah metode yang sesuai dengan data yang kita miliki. Itulah mengapa, seorang praktisi data harus mengetahui perbedaan antara data yang satu dengan yang lainnya sehingga tidak salah dalam menentukan metode yang akan digunakan.

Analisis data kuantitatif merupakan salah satu jenis analisis yang sering digunakan. Analisis ini menggunakan data yang berbentuk angka dan dapat bersifat deskriptif, korelasi, atau asosiatif. Ini semua tergantung dari data yang ada di masing-masing variabel nya. Analisis data kuantitatif juga bukanlah metode yang paling sempurna, sehingga pasti memiliki kelebihan dan kekurangan. Apa saja sih?

1. Pengertian Analisis Data Kuantitatif

Analisis data kuantitatif merupakan analisis yang melibatkan data yang berbentuk angka yang kemudian akan digunakan untuk menggambarkan keadaan yang sebenarnya ataupun memprediksi keadaan yang akan datang. Jenis metode analisis ini dapat digunakan untuk menetapkan fakta yang dapat digeneralisasikan tentang suatu topik. Metode kuantitatif umum meliputi eksperimen, observasi yang dicatat sebagai angka, dan survei dengan pertanyaan tertutup.

2. Ciri-Ciri Analisis Data Kuantitatif

Untuk bisa membedakan antara data yang satu dengan yang lainnya, tentu saja praktisi data harus mengetahui ciri-ciri setiap data. Ada beberapa ciri dari data kuantitatif, yaitu:

Digunakan untuk mengukur satu atau lebih variabel penelitian.
penelitian kuantitatif dapat digunakan untuk mengukur hubungan atau korelasi atau pengaruh antara dua variabel atau lebih.
Teori dijadikan sebagai dasar untuk menemukan konsep yang terdapat dalam teori tersebut, juga sebagai dasar untuk menentukan variabel.
Menggunakan perspektif etik, yaitu data yang dikumpulkan akan dibatasi dan ditentukan oleh peneliti dalam hal pilihan indikator atau atribut variabel, baik jumlah maupun jenisnya.
Menentukan jumlah sampel yang akan digunakan dengan menggunakan persentase, rumus atau tabel populasi-sampel agar sampel yang diambil dapat merepresentasikan populasi

3. Kelebihan Analisis Data Kuantitatif

Analisis data kuantitatif sama saja dengan analisis data kualitatif yang memiliki kelebihan dan kekurangan. Hal ini karena kedua jenis analisis data ini belum sempurna. Adapun beberapa kelebihan dari analisis data kuantitatif adalah data kuantitatif dapat diinterpretasikan dengan analisis statistik. Ilmu statistik didasarkan pada prinsip-prinsip matematika, sehingga pendekatan kuantitatif dipandang sebagai objektif secara ilmiah, dan rasional. Selain itu, kemungkinan perubahan perilaku dari objek penelitian juga sangat sedikit jika dibandingkan analisis data kualitatif.

4. Kekurangan Analisis Data Kualitatif

Penelitian kuantitatif bisa tidak terjadi alami. Dalam penelitian ini, setiap responden hanya bisa menjawab pertanyaan secara singkat tanpa perlu menjelaskan alasannya, sehingga peneliti tidak bisa melihat dari kacamata yang berbeda. Selain itu, kurangnya pengetahuan akan penerapan analisis statistik akan sangat berbahaya dan bisa berdampak negatif terhadap hasil analisis. Untuk mendapatkan hasil yang akurat, tidak jarang analisis ini akan memerlukan sampel yang berukuran besar. Peneliti sangat jarang yang melakukan pengamatan fenomena karena harus fokus pada pengujian teori atau hipotesis daripada teori generasi hipotesis, sehingga bisa terjadi bias konfirmasi.

5. Butuh Tempat Kursus? DQLab Aja!

DQLab bisa kamu jadikan pilihan tempat kursus jika kamu adalah orang yang tertarik dengan data ataupun data science. Ada banyak modul yang disediakan di DQLab, yang dibalut dengan bahasa yang ringan dan mudah dimengerti oleh pemula. Bahasa pemrograman yang digunakan pun sangat sesuai dengan bahasa pemrograman yang sering digunakan oleh praktisi data, yaitu R, Python, dan SQL. Tenang saja, untuk menjadi member premium dan bisa menikmati berbagai modul, biaya yang dikeluarkan tidak akan membuat kantongmu bolong kok. Yuk, tunggu apa lagi? Buruan daftar dan nikmati semua fasilitasnya!

Penulis : Gifa Delyani Nursyafitri