DOBEL DISKON 95% + 10% SPESIAL PROMO PUNCAK 7.7!
Belajar Data Science Paket Premium cuma 6 Bulan Hanya 177K!
SERBU SEKARANG!
Pendaftaran ditutup dalam 2 Hari 9 Jam 6 Menit 9 Detik 

Pengumpulan Data, Langkah Pertama dalam Proses Pengolahan Data

Belajar Data Science di Rumah 18-April-2021
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/53db14075d478116a721b7d8d1f86646_x_Thumbnail800.jpeg

Pengumpulan data adalah proses pengumpulan observasi atau pengukuran yang sistematis baik untuk tujuan bisnis, pemerintahan, akademik, dan lain sebagainya. Pengolahan data bertujuan untuk mencari insight langsung mengenai masalah yang sedang diteliti. Pengolahan data di setiap bidang memiliki tujuan yang berbeda, namun secara keseluruhan proses pengambilan dan pengumpulan datanya hampir sama. Sebelum mengumpulkan data, kita perlu mempertimbangkan tujuan penelitian, jenis data yang dibutuhkan dan yang akan dikumpulkan, metode dan prosedur yang akan digunakan dalam pengumpulan, penyimpanan, serta pemrosesan data.

Dalam proses pengolahan data, ada beberapa step yang harus dilakukan agar pengumpulan data lebih efektif dan sesuai tujuan penelitian. Jika seorang peneliti tidak memahami langkah-langkah yang harus dilakukan dalam pengolahan data, proses penelitian bisa jadi memakan waktu lebih lama karena harus mengumpulkan data secara berulang-ulang. Agar tidak terjadi kesalahan dalam pengambilan data, DQLab akan membahas langkah-langkah pengumpulan data yang singkat namun sangat informatif. Jadi baca artikel ini sampai akhir ya!

1. Langkah Pertama, Menentukan Tujuan Penelitian

Sebelum kita memulai proses pengumpulan data, kita harus mengidentifikasi tujuan penelitian yang akan kita capai. Kita bisa mulai dengan menulis beberapa daftar tujuan dan kemudian memilih tujuan yang paling tepat. Selain itu, dari tujuan penelitian kita akan mengetahui data apa yang kita butuhkan. Dalam dunia penelitian, ada dua jenis data, yaitu data kuantitatif dan data kualitatif. Data kuantitatif merupakan data yang dinyatakan dalam angka atau grafik dan dianalisis melalui metode statistik. Sedangkan data kualitatif merupakan data yang didefinisikan menggunakan kata-kata dan dianalisis melalui interpretasi dan kategorisasi. Jika tujuan penelitian adalah untuk menguji hipotesis, mengukur sesuatu dengan akurat, dan mendapatkan insight statistik berskala besar, maka data yang kita butuhkan adalah data kuantitatif. Namun, jika tujuan penelitian adalah mengeksplorasi ide, memahami tingkah laku seseorang, atau mendapatkan insight mendalam dalam bidang tertentu, maka data yang kita butuhkan adalah data kualitatif. Bagaimana jika penelitian kita menggabungkan kedua tujuan tersebut? Jangan khawatir, kita bisa menggunakan dan menggabungkan kedua jenis data tersebut.

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

2. Memutuskan Metode Pengumpulan Data yang Ingin Digunakan

Setelah kita menentukan jenis data yang akan kita butuhkan dan kumpulkan, saatnya kita memilih metode mana yang paling cocok dengan penelitian kita. Kita harus benar-benar mempertimbangkan metode apa yang akan kita gunakan untuk mengumpulkan data karena metode yang tepat akan mempermudah kita dalam proses pengambilan data. Berikut merupakan tabel penjelasan beberapa metode-metode yang sering digunakan dalam penelitian

No.

Metode

Penggunaan

1.

Eksperimen

Digunakan untuk menguji hubungan kausal antar variabel

2.

Survei

Digunakan untuk memahami karakteristik umum atau pendapat sekelompok orang

3.

Interview/FGD

Digunakan untuk mendapatkan insight mendalam mengenai persepsi atau pendapat seseorang mengenai suatu topik

4.

Observasi

Digunakan untuk  memahami sesuatu yang ada di dalam suatu objek

5.

Pengambilan Data Sekunder

Digunakan untuk menganalisis data dari populasi yang tidak bisa kita ambil secara langsung

3. Mengumpulkan Data

Setelah kita selesai menetapkan jenis data dan metode pengumpulannya, langkah terakhir yang kita lakukan adalah mengumpulkan data. Untuk memastikan bahwa data berkualitas, dikumpulkan, dan dicatat secara sistematis, kita bisa menerapkan beberapa tips berikut. Pertama, catat semua informasi yang relevan saat kita mendapatkan data. Misalnya, catat apakah atau bagaimana peralatan laboratorium dikalibrasi ulang selama proses pengamatan. Kedua, periksa ulang entry data manual untuk menghindari kesalahan pada proses entry. Terakhir, jika kita mengumpulkan data kuantitatif, kita perlu menilai reliabilitas dan validitas data untuk mengidentifikasi bagaimana kualitas data yang kita kumpulkan.

Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist

4. Mulai Belajar Data Bersama DQLab

Gunakan Kode Voucher "DQTRIAL", dan simak informasi dibawah ini mendapatkan 30 Hari FREE TRIAL:

  1. Buat Akun Gratis dengan Signup di DQLab.id/signup

  2. Buka academy.dqlab.id dan pilih menu redeem voucher 

  3. Redeem voucher "DQTRIAL" dan check menu my profile untuk melihat masa subscription yang sudah terakumulasi. 

  4. Selamat, akun kamu sudah terupgrade, dan kamu bisa mulai Belajar Data Science GRATIS 1 bulan.


Penulis: Galuh Nurvinda K

Editor: Annissa Widya Davita


Postingan Terkait

Sign Up & Mulai Belajar Gratis di DQLab!