PROMO BACK TO SCHOOL, HEMATNYA SERU! DISKON 95% + Cashback*
Cuma Rp 159K bisa belajar data science 6 bulan
BURUAN SERBU!
Pendaftaran ditutup dalam 1 Hari 19 Jam 16 Menit 39 Detik 

Serba Serbi Metode Analisis Data Kuantitatif

Belajar Data Science di Rumah 29-September-2021
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/5085188c7c2d446bdcc7a284c6aa8224_x_Thumbnail800.png

Dalam analisis data kuantitatif kamu diharapkan mengubah angka mentah menjadi data yang bermakna melalui penerapan pemikiran rasional dan kritis. Metode analisis data kuantitatif mencakup perhitungan frekuensi variabel dan perbedaan antar variabel. Pendekatan kuantitatif biasanya dikaitkan dengan menemukan bukti untuk mendukung atau menolak hipotesis yang telah kamu rumuskan pada tahap sebelumnya dari proses penelitian data kamu.  Contoh teknik analisis data sangat penting kita pahami terutama dalam penelitian baik itu kualitatif dan kuantitatif. Metode analisis data kuantitatif menekankan pada pengukuran yang objektif dan analisis statistik, matematika atau numerik data yang dikumpulkan melalui kuesioner, survei atau dengan memanipulasi data statistik yang sudah ada yang telah menggunakan teknik komputasi. 


Penelitian kuantitatif berfokus pada pengumpulan data numerik dan menggeneralisasikannya di seluruh kelompok atau menjelaskan fenomena tertentu. Misalnya kuesioner dari penelitian berjudul “Studi tentang dampak manajemen informal komunikasi karyawan pada tingkat motivasi karyawan: studi kasus agro bravo enterprise” dapat menunjukkan bahwa mayoritas 54% responden menilai keterampilan komunikasi mereka pengawas langsung sebagai tidak memadai. Untuk lebih lanjut terkait metode analisis data kuantitatif akan kami bahas pada artikel ini. Jadi, jangan beranjak dan baca artikel ini sampai selesai ya!


1. Definisi Analisis Data Kuantitatif

Metode kuantitatif menekankan pengukuran objektif dan analisis statistik, matematika atau numerik data yang dikumpulkan melalui jajak pendapat, kuesioner dan survei atau dengan memanipulasi data statistik yang sudah ada menggunakan teknik komputasi. Analisis data kuantitatif berfokus pada pengumpulan data numerik dan menggeneralisasikan seluruh kelompok orang atau untuk menjelaskan fenomena tertentu. 


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


2. Karakteristik Analisis Data Kuantitatif

Tujuan kamu dalam melakukan studi penelitian kuantitatif adalah untuk mengetahui hubungan antara satu hal yaitu variabel independen dan hal lainnya yaitu variabel dependen atau hasil dalam suatu populasi. Desain penelitian kuantitatif adalah deskriptif. Sebuah studi deskriptif hanya menetapkan asosiasi antara variabel, sedangkan sebuah studi eksperimental menetapkan kausalitas. Penelitian kuantitatif memiliki ciri yaitu berdasarkan jumlah, logika dan sikap objektif. Penelitian kuantitatif berfokus pada data numerik dan tidak berubah serta menggunakan sistem penalaran terperinci, konvergen daripada penalaran berdasarkan dengan cara spontan dan mengalir bebas.


3. Rancangan Dasar untuk Studi Kuantitatif

Sebelum merancang studi penelitian kuantitatif, kamu harus memutuskan apakah itu akan deskriptif atau eksperimental karena ini akan menentukan bagaimana kamu mengumpulkan, menganalisis dan menafsirkan hasilnya. Sebuah studi deskriptif diatur oleh aturan antara lain, subjek umum diukur hanya sekali, tujuannya hanya untuk menetapkan asosiasi antar variabel, dan penelitian ini dapat mencakup populasi sampel ratusan atau ribuan subjek untuk memastikan bahwa perkiraan yang valid dari hubungan umum antara variabel telah diperoleh. Desain eksperimental mencakup subjek yang diukur sebelum dan sesudah perawatan tertentu, populasi sampel mungkin sangat kecil dan dipilih dengan sengaja dan dimaksudkan untuk menetapkan kausalitas antar variabel.


4. Metode Analisis Data Kuantitatif

Bagian dari analisis data kuantitatif menggambarkan bagaimana masing-masing tujuan studi kamu akan tercapai. Pastikan untuk memberikan detail yang cukup untuk memungkinkan pembaca dapat membuat penilaian informasi tentang metode yang digunakan untuk mendapatkan hasil yang terkait dengan masalah yang sedang diteliti. Gunakan populasi belajar dan pengambilan sampel dari mana data tersebut berasal, seberapa kuat itu, perhatikan dimana celah ada atau apa yang dikecualikan. Perhatikan prosedur yang digunakan, pengumpulan data dengan mengumpulkan informasi dan mengidentifikasi variabel data yang sudah ada sebelumnya, dan analisis data dengan menjelaskan prosedur untuk memproses dan menganalisis data. Jika perlu, jelaskan instrumen analisis spesifik yang digunakan untuk mempelajari setiap tujuan penelitian, termasuk teknik matematika dan jenis perangkat lunak komputer yang digunakan untuk memanipulasi data.


Baca juga : Langkah-Langkah Menggunakan Teknik Analisis Data Kualitatif


5. Pelajari Tentang Fundamental Statistik Bersama DQLab, Yuk!

Belajar metode statistik merupakan langkah awal yang tepat untuk memulai karir sebagai seorang data scientist. Jika, kebetulan kamu pemula yang ingin belajar seputar dasar statistik dengan pemrograman python atau R tetapi bingung harus mulai belajar dari mana. Sudah coba belajar otodidak, malah overdosis informasi?Jangan khawatir yuk, buruan bergabung bersama DQLab. Kamu tidak akan bingung dengan urusan waktu, karena dengan kursus data science online waktu belajar kamu bisa lebih fleksibel dan dapat diakses dimanapun dan kapanpun. 

Dengan materi-materi yang ditawarkan lengkap dan sesuai dengan kebutuhan industri, disusun oleh mentor-mentor yang kompeten di bidangnya dari perusahaan unicorn dan startup. Jadi, jangan khawatir, kamu bisa mulai kursus data science online bersama DQLab! Sign up sekarang di DQLab.id atau klik button dibawah ini untuk nikmati pengalaman belajar yang seru dan menyenangkan! 


Sign Up & Mulai Belajar Gratis di DQLab!