DQLab Super Giveaway! Belajar Data Science 6 Bulan hanya Rp.99.000! DAFTAR

Pakai Kode: KUPON99K. Berakhir 0 Days 21 Jam : 6 Menit : 51 Detik

Mengenal Macam Analisis Data Sekunder Saat Pengolahan Data

Belajar Data Science di Rumah 11-Januari-2021
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/da7db17f0f1f545ccb619d48c0288757_x_Thumbnail800.jpg

Mengenal macam analisis data adalah salah satu tahap yang penting dalam mengenal jenis data sekunder. Metode analisis data merupakan bagian dari proses analisis dimana data sekunder yang dikumpulkan lalu diproses untuk menghasilkan kesimpulan dalam pengambilan keputusan. Metode ini dibagi menjadi dua bagian besar, kualitatif dan kuantitatif. Analisis data dengan menggunakan teknik statistik adalah istilah untuk metode analisis kuantitatif, dan analisis data menggunakan analisis tematik dengan pengkodean dan berupa teks merupakan metode analisis kualitatif.

Jika kamu adalah seorang yang berasal dari non IT, tenang saja jangan khawatir karena setiap orang memiliki kesempatan yang sama untuk mempelajarinya. Karena pada dasarnya Data Analyst tidak hanya terbatas di background pendidikan tertentu, mengingat pada era digital transformation saat ini, ilmu ini dapat digunakan di semua lini bisnis. Kamu dapat melakukan analisis data dengan metode apa saja tergantung kebutuhan data yang seperti apa. Pada kesempatan ini kita akan mengetahui lebih jelas lagi perbedaan dari masing-masing jenis analisis data sekunder tersebut. Yuk, simak penjelasannya!

  

1.   Qualitative Analysis

Metode analisis data ini merupakan metode dengan menggunakan wawancara dan observasi dengan menjawab pertanyaan seperti apa, mengapa atau bagaimana. Data-data yang dianalisa dengan metode ini berupa teks atau narasi. Selanjutnya dari keseluruhan data tersebut dilakukan proses pengklasifikasian berdasarkan kebutuhan dengan proses pencodingan. Tahap terakhir pada metode ini adalah interpretasi data. Proses interpretasi data sebenarnya dilakukan secara bersamaan selama coding. Upaya interpretasi dilakukan bersamaan dalam mengklasifikasikan data. Langkah interpretasi untuk menganalisa data untuk menghasilkan informasi yang dibutuhkan.

Metode ini memerlukan pendekatan dari data yang sifatnya lebih subjektif.  Metode analisis data kualitatif adalah metode pengolahan data secara mendalam dengan data dari hasil pengamatan, wawancara, dan literatur. Kelebihan metode ini adalah kedalaman dari hasil analisisnya. Di sisi lain, inilah nilai lebih dari metode analisis kualitatif, di mana si analis memainkan peran penting dalam proses analisis sebagai bagian dari alat penelitian.


Baca juga : Macam-macam Metode yang Ada Pada Pengolahan Data Statistik



2.      Quantitative Analysis

Metode analisis data kuantitatif adalah metode yang bergantung kepada kemampuan untuk menghitung data secara akurat. Selain itu, metode ini juga memerlukan kemampuan untuk menginterpretasikan data yang kompleks. Beberapa contoh metode analisis kuantitatif, seperti analisis deskriptif, regresi, dan faktor. Metode analisis data kuantitatif mempunyai berbagai macam jenis analisis seperti teknik korelasional, regresi, komparasi, deskriptif dan sejenisnya.

Metode ini merupakan pendekatan pengolahan data melalui metode statistik atau matematik yang terkumpul dari data sekunder. Kelebihan dari metode ini adalah kesimpulan yang lebih terukur dan komprehensif. Metode metode lainnya yang dapat digunakan dalam proses analisis data adalah analisis teks, statistical, diagnosa, prediktif, preskriptif.

 

3.      Kombinasi Qualitative dan Quantitative

Menurut Creswell (2009), metode analisis kombinasi ini merupakan pendekatan yang mengkombinasikan atau menghubungkan antara metode analisis kuantitatif dan kualitatif. Hal ini mencakup landasan filosofis, penggunaan pendekatan kuantitatif dan kualitatif, dan mengkombinasikan kedua pendekatan. Creswell juga menjelaskan bahwa metode analisis kombinasi disebut juga sebagai metode multimethods (multi metode). Metode ini digunakan secara bersama-sama dalam suatu kegiatan analisis, sehingga didapatkan data yang lebih komprehensif, valid, reliabel, dan obyektif.

Baca juga : Metode Pengolahan Data dengan Machine Learning untuk Perbaikan Forecasting Bisnismu


4. Yuk Terapkan Ilmunya Bersama DQLab Sekarang!

Tidak memiliki background IT? Jangan khawatir, kamu tetap bisa menguasai Ilmu Data Science untuk siap berkarir di revolusi industri 4.0. Bangun proyek dan portofolio datamu bersama DQLab untuk mulai berkarir di industri masa kini! Sign up sekarang untuk #MulaiBelajarData di DQLab!

Simak informasi di bawah ini untuk mengakses gratis module ‘Introduction to Data Science’:

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

2. Akses module Introduction to Data Science

3. Selesaikan modulenya, dapatkan sertifikat & reward menarik dari DQLab

4. Subscribe DQLab.id untuk Akses Semua Module Premium!

 

Penulis : Salsabila Miftah Rezkia

Editor : Annissa Widya Davita


Share

Postingan Terkait

Mulai Bangun Karirmu Bersama DQLab!