Buat Akun DQLab & Akses Kelas Data Science Python, R, SQL, Excel GRATIS

Teknik Analisis Data untuk Pemula, Kupas Tuntas Analisis Deskriptif

Belajar Data Science di Rumah 23-Juni-2022
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/8e76eeae5c5fdc55c0772b89c42e0d85_x_Thumbnail800.jpg

Pada proses penelitian terdapat salah satu langkah penting, yaitu proses analisis data. Analisis data merupakan proses pengolahan data yang awalnya hanya data mentah sehingga menjadi informasi. Dalam proses analisis data ini perlu menggunakan teknik analisis data yang tepat dan sesuai. Jenis penelitian sendiri terbagi menjadi penelitian kualitatif dan penelitian kuantitatif. Salah satu teknik yang sering digunakan dalam penelitian adalah teknik analisis data deskriptif kualitatif.


Teknik analisis data merupakan metode yang digunakan dalam proses analisis data. Dengan menggunakan teknik analisis data yang sesuai dengan jenis data dan tujuan penelitian maka permasalahan yang ada dapat diselesaikan. Teknik analisis data ini sudah sering digunakan dalam berbagai aspek industri masa kini. Dari hasil analisis data inilah perusahaan dapat menggunakan hasil analisis sebagai bahan pertimbangan untuk mengambil kesimpulan.


1. Jenis Teknik Analisis Data

Teknik analisis data terbagi menjadi dua jenis, yaitu teknik analisis data kuantitatif dan teknik analisis data kualitatif. Teknik analisis data kualitatif adalah teknik pengolahan data yang digunakan pada data kualitatif, yaitu data yang bersifat non numerik. Sedangkan teknik analisis data kuantitatif merupakan teknik pengolahan data yang digunakan pada data kuantitatif, yaitu data yang bersifat numerik. Beberapa contoh teknik analisis data yang dapat digunakan adalah teknik analisis data deskriptif, teknik analisis statistika, studi literatur, dll.

teknik analisis data


Baca juga: Simak Cara Implementasi Teknik Analisis Data Secara Umum


2. Teknik Analisis Data Deskriptif

Teknik analisis data deskriptif adalah salah satu teknik analisis data yang dapat digunakan pada penelitian yang bersifat kualitatif maupun kuantitatif. Pada penelitian kuantitatif, analisis deskriptif yang ditampilkan adalah seperti nilai rata-rata, nilai maksimum, nilai minimum, dan sebagainya. Adapun pada penelitian kualitatif, analisis data yang digunakan yaitu berupa proses menganalisis dan menggambarkan peristiwa dari data yang diperoleh. Adapun caranya dapat dilakukan dengan proses wawancara atau langsung mengamati ke lapangan.

teknik analisis data


3. Manfaat Analisis Deskriptif

Jika berbicara mengenai teknik analisis data baik pada penelitian kuantitatif maupun kualitatif, analisis deskriptif lah salah satu primadonanya. Ternyata, selain memiliki peranan penting, teknik analisis deskriptif ini memiliki beberapa manfaat loh, seperti

  • memberikan gambaran informasi dari data, informasi yang ditampilkan dari data ini dapat disajikan dalam bentuk yang lebih ringkas dan mudah dipahami

  • menjelaskan karakteristik data, salah satu bagian penting dalam proses penyajian data kedepannya

teknik analisis data


4. Ukuran Analisis Statistik Deskriptif

Pada proses penerapan teknik analisis data deskriptif ini menggunakan dua jenis pengukuran, yaitu ukuran pemusatan dan ukuran keragaman.

  • Ukuran pemusatan adalah metode yang cukup sering digunakan dalam analisis deskriptif. Metode pengukuran ini lebih berfokus pada penggambaran data yang ada di titik pusat. Ukuran pemusatan yang umum digunakan adalah mean, median dan modus.

  • Ukuran keragaman adalah pengukuran yang digunakan untuk menunjukkan kondisi persebaran data. Nilai pengukuran yang umum digunakan adalah range, kuartil, persentil, desil, varians, standar deviasi, kecekungan, kurtosis, dll.

teknik analisis data


Baca juga : Langkah-Langkah Menggunakan Teknik Analisis Data Kualitatif


Teknik analisis data terbagi menjadi beberapa jenis, yang secara umum terbagi menjadi teknik analisis data kuantitatif dan teknik analisis data kualitatif. Untuk memahami teknik analisis data serta menerapkannya dengan baik, kita bisa mulai belajar dari dasar di DQLab


DQLab menyediakan materi secara teori maupun praktek. Selain itu terdapat berbagai modul, serta ebook yang membantu memudahkan proses belajar terutama bagi pemula.


Cara bergabungnya sangat mudah. Langsung saja sign up di DQLab.id/signup dan nikmati belajar data science DQLab


Penulis : Latifah Uswatun Khasanah

Editor : Annissa Widya Davita



Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login