Ketahui Langkah-Langkah Teknik Pengolahan Data Kuantitatif

Secara sederhana, data kuantitatif didefinisikan sebagai data atau informasi yang dapat diukur. Hampir semua data ini berjenis numerik, misalnya tinggi badan dalam sentimeter, pendapatan guru dalam satuan rupiah, berat badan dalam kilogram, dan lain sebagainya. Data kuantitatif sebagian besar merupakan data terstruktur dan cocok untuk analisis statistik. Beberapa pertanyaan sederhana yang mencerminkan pengumpulan data kuantitatif adalah seberapa banyak, seberapa sering, atau berapa.

Ciri-ciri utama data kuantitatif adalah cocok untuk analisis statistik. Ada banyak metode dan teknik untuk menganalisis data kuantitatif, tergantung dari tujuan analisis dan masalah yang akan dipecahkan. Setiap metode dan teknik juga memiliki langkah-langkah yang berbeda sehingga peneliti harus benar-benar memahami metode atau teknik yang akan digunakan. Walaupun demikian, ada langkah-langkah umum dalam pengolahan data kuantitatif, yaitu transformasi raw data, analisis data, analisis deskriptif, dan analisis inferensial. Pada artikel kali ini, DQLab akan menjelaskan keempat langkah tersebut. Jadi tunggu apa lagi? Let"s get started!

1. Transformasi Raw Data

Pada langkah satu ini, informasi mentah atau raw data diubah menjadi data yang terbaca oleh tools dan sesuai metode yang digunakan. Langkah ini juga masuk ke dalam preprocessing data, yaitu proses persiapan sebelum data diolah. Dengan transformasi data, diharapkan data dapat diubah menjadi bentuk yang sesuai sehingga hasil atau output yang didapatkan lebih akurat. Transformasi data dapat dilakukan dengan berbagai tools, bahkan dapat dilakukan menggunakan microsoft excel.

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

2. Analisis Data Awal

Langkah kedua adalah analisis data awal. Langkah ini adalah langkah terpenting karena akan membantu menentukan cara terbaik untuk mengatur data. Agar data dapat diinterpretasikan, data tersebut harus dimasukkan ke dalam spreadsheet dan diatur atau diberi kode. Ada empat tipe data dalam analisis kuantitatif, yaitu data nominal, ordinal, interval, dan rasio.

3. Analisis Deskriptif

Langkah ketiga adalah analisis deskriptif. Analisis ini digunakan untuk mendeskripsikan raw data agar lebih mudah dalam mengidentifikasi pola atau memvisualisasikan data yang akan dianalisis. Analisis deskriptif yang paling umum digunakan antara lain mean, median, modus, nilai minimum dan maksimum, persentase, dan frekuensi. Mean adalah rata-rata numerik dari skor atau nilai pada variabel tertentu. Median adalah titik tengah dari nilai pada variabel tertentu. Modus adalah nilai atau skor yang paling sering muncul dari variabel tertentu. Nilai minimum dan maksimum adalah rentang nilai tertinggi dan terendah pada variabel tertentu. Frekuensi adalah hitungan berapa kali suatu nilai diamati dalam sakala atau kumpulan data.

4. Analisis Inferensial

Langkah ini digunakan jika penelitian perlu membuat prediksi mengenai populasi yang digunakan. Analisis inferensial bertujuan untuk analisis yang kompleks, seperti untuk menganalisis perbedaan dan hubungan antara dua atau lebih sampel populasi, menemukan perbedaan penting antara variabel dan kelompok sampel populasi, serta pengujian hipotesis dan generalizing results. Beberapa metode yang banyak digunakan dalam analisis inferensial adalah korelasi, ANOVA, dan regresi. Korelasi adalh metode untuk menggambarkan sifat hubungan atara dua variabel, misalnya kuat, lemah, positif, atau negatif. ANOVA merupakan metode untuk menentukan apakah rata-rata dari dua sampel signifikan secara statistik yang dilihat dari adalah perbedaan substansial. Regresi adalah metode untuk menentukan apakah suatu variabel adalah prediktor dari variabel lainnya. Analisis ini mirip dengan korelasi, hanya saja pada metode ini kita bisa melihat model yang terbentuk.

Baca juga : Kenali 3 Jenis Metode Pengolahan Data Kuantitatif

5. Mengenal Metode Pengolahan Data Kuantitatif

Data kuantitatif merupakan data terstruktur yang paling banyak digunakan di berbagai dunia industri, misalnya data penjualan, data produksi, dan sebagainya yang telah disimpan dalam spreadsheet atau database lainnya. Industri membutuhkan berbagai metode pengolahan data kuantitatif untuk membantu menganalisis kinerjanya. Yuk mulai belajar metode pengolahan data kuantitatif yang banyak digunakan di dunia industri! Klik button di bawah ini untuk mengakses berbagai modul metode pengolahan data dengan berbagai tools yang pastinya akan menambah self capacity kita untuk siap berkarir di dunia industri.

Penulis: Galuh Nurvinda K

Editor: Annissa Widya Davita