Pahami Proses dan Macam Metode Analisis Data Kuantitatif
GEBYAR PROMO PAYDAYDISKON 98%
Belajar Data Science Bersertifikat 12 Bulan hanya 180K!
0 Hari 1 Jam 34 Menit 54 Detik

Pahami Proses dan Macam Metode Analisis Data Kuantitatif

Belajar Data Science di Rumah 18-September-2021
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/d6b169beb54edc38368831698f0ebdb9_x_Thumbnail800.jpeg
Follow Instagram dan LinkedIn kami untuk info karir dan topik menarik

Metode analisis data kuantitatif adalah metode yang digunakan ketika melakukan penelitian berkaitan dengan data numerik. Jenis metode ini memerlukan data bersifat numerik dalam jumlah besar dan bisa dihitung menggunakan rumus-rumus statistika. Penggunaan metode analisis data kuantitatif banyak ditemukan dalam penelitian sains dan teknologi. Pada riset bisnis, metode analisis data kuantitatif juga dapat digunakan misalnya untuk mengetahui tingkat konsumsi pelanggan terhadap produk. Metode analisis data kuantitatif memerlukan kemampuan menghitung secara akurat dan interpretasi data yang rumit. 


Saat kita melakukan penelitian yang bertujuan mengangkat hal yang mengandung objektivitas, maka metode analisis data kuantitatif dapat diterapkan. Hasil dari analisis kuantitatif disajikan dalam bentuk angka-angka yang dijelaskan dengan menguraikan angka-angka tersebut. Perhitungan statistik yang dipakai dalam metode ini mulai dari yang sederhana seperti median dan mean, hingga yang lebih kompleks seperti regresi dan korelasi. Adapun tips untuk menentukan metode analisis data yang tepat antara lain yaitu dengan memahami jenis data yang dimiliki dan tujuan dilakukannya penelitian. Nah, pada artikel kali ini akan membahas proses dan macam-macam metode analisis data kuantitatif. Yuk, simak pembahasannya di bawah ini!

1. Proses Analisis Data Kuantitatif

Dalam melakukan analisis, tentu ada tahapan yang harus dilakukan agar proses analisis berjalan baik. Tahapan pertama yaitu melakukan validasi data. Data yang sudah dikumpulkan di cek kembali apakah sudah sesuai dengan standar penelitian atau tidak. Validasi data dapat dilakukan dengan mengambil sampel acak dari data yang sudah dikumpulkan. Ada empat langkah yang dapat dilakukan untuk memvalidasi data yaitu:

  • Fraud bertujuan untuk menyimpulkan apakah semua responden sudah melakukan wawancara atau belum.

  • Screening untuk memastikan responden sesuai kriteria.

  • Procedure untuk memastikan bahwa pengumpulan data sudah dilakukan dengan benar.

  • Completeness untuk memastikan bahwa pewawancara sudah menanyakan semua pertanyaan kepada responden. 

Tahapan kedua yaitu melakukan editing data yang bertujuan menyunting data mentah yang sudah dikumpulkan. Data yang sangat banyak terkadang masih terdapat data yang kurang lengkap, pertanyaan yang tidak sengaja terlewatkan, dan lain sebagainya. Kita bisa menghapus atau mengisikan data yang sudah tervalidasi pada tahap ini. Tahap terakhir yaitu melakukan pengkodean data yang bertujuan mengelompokkan data berdasarkan karakteristiknya agar mudah untuk dianalisis. 

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


2. Analisis Deskriptif

Metode analisis deskriptif merupakan metode yang digunakan untuk menyajikan data kuantitatif dalam bentuk deskriptif. Analisis deskriptif menggambarkan atau mendeskripsikan data dengan apa adanya. Beberapa teknik statistik yang digunakan dalam analisis deskriptif yaitu:

  • Mean untuk mencari rata-rata nilai

  • Median untuk mencari nilai tengah pada rentang data

  • Simpangan baku dan varians untuk mengetahui persebaran kisaran angka atau nilai

  • Skewness untuk menunjukkan seberapa simetris kumpulan data atau angka

Adapun metode yang bisa digunakan ketika melakukan penelitian deskriptif diantaranya ada metode survei, metode deskriptif kesinambungan, dan penelitian studi kasus. Metode survei dapat digunakan untuk populasi besar maupun kecil dimana penelitiannya dilakukan dengan mengambil sampel populasi suatu data. Metode deskriptif kesinambungan dapat digunakan ketika ingin memperoleh pengetahuan secara menyeluruh terhadap suatu fenomena yang terjadi. Penelitian studi kasus dilakukan dengan berfokus pada suatu kasus yang bertujuan untuk mendapatkan gambaran secara rinci terhadap kasus tersebut seperti latar belakang, karakter, dan sebagainya.

3. Analisis Inferensial

Metode analisis inferensial adalah metode analisis yang menggunakan rumus tertentu dimana hasil perhitungan tersebut menjadi dasar dalam menggeneralisasi dan mengambil keputusan. Metode ini cocok untuk analisis data sampel secara acak dari populasi yang sudah jelas. Metode analisis inferensial dibagi menjadi dua yaitu untuk penelitian korelasional dan penelitian komparasi atau eksperimen. Beberapa teknik statistik yang digunakan yaitu:

  • Uji-T digunakan untuk membandingkan rata-rata dari dua kelompok data dan menilai apakah terdapat perbedaan secara signifikan.

  • ANOVA mirip dengan uji-T, namun dapat digunakan pada lebih dari dua kelompok data.

  • Korelasi digunakan untuk melihat hubungan antara dua variabel.

  • Regresi mirip dengan korelasi namun dilengkapi dengan memahami sebab akibat hubungan antar variabel.

    Inferential Statistics ~ A Guide With & Examples

Baca juga : Langkah-Langkah Menggunakan Teknik Analisis Data Kualitatif


4. Teknik Analisis Data Kuantitatif

Selain yang sudah disebutkan dan dibahas di poin sebelumnya, ada beberapa teknik analisis data kuantitatif lainnya yaitu sebagai berikut:

  • Univariat dapat diterapkan ketika penelitian hanya mengandung satu variabel saja.

  • Bivariat digunakan untuk melihat hubungan pada dua variabel yaitu variabel dependen dan independen.

  • Multivariat memiliki prinsip yang mirip dengan bivariat tetapi variabel yang dianalisis lebih dari dua yang mana variabel independen memiliki sub-subnya. Pilihannya bisa menggunakan analisis faktor, diskriminan, konikal, MANOVA, dan MANCOVA.

  • Multivariat Gen-2 ada beberapa pilihan yaitu LISREL (Linear Structural Relationship), PLS (Partial Least Square), dan AMOS (Analysis of Moment Structure).

5. Belajar Data dan Metode Pengolahannya di DQLab, Yuk!

Kemajuan teknologi saat ini memudahkan kita untuk belajar dari mana saja dan kapan saja termasuk belajar data. Pentingnya pengolahan data untuk memperoleh informasi yang berguna menarik banyak orang mulai belajar data serta metode pengolahannya. Penelitian di bidang apapun juga tentu memerlukan data sebagai bahan utama penelitian. DQLab menyediakan modul-modul untuk belajar mengolah data menggunakan berbagai metode statistik dengan tools yang mendukung. Tunggu apa lagi? Yuk, daftarkan dirimu di DQLab.id dan mulai belajar data bersama talent data lainnya!


Penulis: Dita Kurniasari

Editor: Annissa Widya


Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login