Buat Akun DQLab & Akses Kelas Data Science Python, R, dan Excel GRATIS
 SIGN UP  

Memahami 2 Metode Analisis Data Kuantitatif dan Bagaimana Cara Memilih Metode yang Tepat

Belajar Data Science di Rumah 23-September-2021
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/4585b3af2facec4e6fbaa8fad72d9b74_x_Thumbnail800.png

Analisis data merupakan salah satu proses penelitian yang dilakukan setelah semua data yang diperlukan guna memecahkan permasalahan yang diteliti sudah diperoleh secara lengkap. Ketajaman dan ketepatan dalam penggunaan alat analisis sangat menentukan keakuratan pengambilan kesimpulan, karena itu kegiatan analisis data merupakan kegiatan yang tidak dapat diabaikan begitu saja dalam proses penelitian.

Dengan demikian, pengetahuan dan pemahaman tentang berbagai metode analisis mutlak diperlukan bagi seorang peneliti agar hasil penelitiannya mampu memberikan kontribusi yang berarti bagi pemecahan masalah sekaligus hasil tersebut dapat dipertanggungjawabkan secara ilmiah. Secara garis besarnya, metode analisis data terbagi ke dalam dua bagian, yakni analisis data kuantitatif dan kualitatif. Yang membedakan kedua metode tersebut hanya terletak pada jenis datanya. Untuk data yang bersifat kualitatif (tidak dapat diangkakan) maka analisis yang digunakan adalah analisis kualitatif, sedangkan terhadap data yang dapat dikuantifikasikan dapat dianalisis secara kuantitatif, bahkan dapat pula dianalisis secara kualitatif. Pada artikel kali ini, DQLab akan membahas secara khusus metode-metode apa saja yang digunakan dalam analisis data kuantitatif. Sudah siap? Simak pembahasan berikut ini ya!


1. Analisis Data Kuantitatif

Data kuantitatif adalah data dari hasil penelitian yang bersifat terstruktur atau berpola sehingga ragam data yang diperoleh dari sumber riset lebih mudah dibaca oleh peneliti, Dalam proses penelitian data kuantitatif, peneliti memakai alat yang terstruktur ketika mengumpulkan data. Contoh alat terstruktur itu seperti dalam kuesioner riset kuantitatif, peneliti memberikan sejumlah pilihan alternatif jawaban di pertanyaan yang disampaikan kepada responden. Dengan begitu, responden hanya bisa memilih jawaban yang disesuaikan dengan pendapatnya. Karena pilihan sudah tersedia maka jawaban responden (data) yang terkumpul bisa berkisar pada apa saja alternatif yang disodorkan oleh peneliti.


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


2. 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 menerangkan saling hubungan, menguji hipotesis, membuat ramalan, atau melakukan penarikan kesimpulan.

Teknik analisis ini biasa digunakan untuk penelitian-penelitian yang bersifat eksplorasi. Statistik yang biasa digunakan, misalnya mean, median, mode, percentage, dan lainnya. Analisis kuantitatif ini membantu kita dalam menemukan potensi kesalahan dalam data. Misalnya, jika rata-rata jauh lebih tinggi dari yang diharapkan, atau jawaban atas pertanyaan sangat bervariasi.


3. Statistik Inferensial

Jika dalam statistik deskriptif hanya bersifat memaparkan data, maka dalam statistik inferensial terdapat adanya upaya untuk mengadakan penarikan kesimpulan dan membuat keputusan berdasarkan analisis yang telah dilakukan. Biasanya analisis ini mengambil sampel tertentu dari sebuah populasi yang jumlahnya banyak, dan dari hasil analisis terhadap sampel tersebut digeneralisasikan terhadap populasi. Oleh karena itulah statistik inferensial ini juga disebut dengan istilah metode sampel.

Bisa dipastikan, bahwa ketika kita menggunakan statistik inferensial, komposisi sampel menjadi sangat penting. Dengan kata lain, jika sampel tidak secara akurat mewakili populasi yang akan diteliti, maka temuan yang dihasilkan belum tentu berguna atau dengan kata lain penelitian tidak akan dapat menghasilkan banyak kesimpulan.


4. Memilih Metode Analisis Data Kuantitatif yang Tepat

Ketika mulai berpikir tentang analisis data kuantitatif, maka adanya kemungkingnan untuk langsung beralih ke metode dan teknik analisis statistik lainnya. Misalnya, analisis korelasi, analisis regresi, dan sebagainya. Tetapi sebelum kita dapat membuat keputusan tentang uji statistik dan analisis mana yang akan digunakan, kita perlu memikirkan dua faktor yang sangat penting, yaitu:

  • Jenis data kuantitatif yang dimiliki (level dan bentuk).

  • Pertanyaan dan hipotesis penelitian.


Baca juga : Langkah-Langkah Menggunakan Teknik Analisis Data Kualitatif


5. Terapkan Metode Analisis Data dalam Portofolio Datamu!

Data yang sudah kamu analisis pada tahap pengolahan data kemudian harus ditafsirkan. Ketika melakukan penafsiran hasil analisis, kamu wajib melampirkannya dengan bukti-bukti hasil analisismu. Untuk itu, kamu harus memiliki banyak referensi yang mendukung ketika melakukan penafsiran ini. Tentunya, referensi yang dimaksud ialah berdasarkan data dan juga kajian-kajian terkait dari penelitianmu.

Sedikit tips sederhana dari DQLab, ketika kamu melakukan penafsiran hasil analisis, posisikan diri kamu sebagai pembaca awam. Dengan begitu, kamu akan memahami cara-cara efektif untuk menjelaskan kepada khalayak awam terkait penelitanmu kelak. Bila kamu membutuhkan pemahaman lebih lanjut dan ingin memperbanyak latihan dalam mengolah data, jangan ragu untuk bergabung dan buat akun barumu di DQLab.id. Nikmati beragam module yang bisa kamu manfaatkan dalam memperbanyak portofoliomu!



Penulis: Salsabila Miftah Rezkia

Editor: Annissa Widya Davita


Sign Up & Mulai Belajar Gratis di DQLab!