✨ PROMO SPESIAL 10.10 ✨
Belajar Data 6 BULAN bersertifikat  hanya 100K!
0 Hari 0 Jam 31 Menit 3 Detik

Teknik Analisis Data yang Pemula Wajib Coba

Belajar Data Science di Rumah 09-Februari-2022
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/e7d74e4fad36076f7d76db3c03eb3b35_x_Thumbnail800.jpg

Pada saat melakukan kegiatan penelitian, peneliti tentuya menggunakan data yang harus diolah untuk mencapai tujuan penelitian atau untuk menyelesaikan masalah. Data yang digunakan dalam penelitian itu perlu dianalisis menggunakan teknik analisis data. Salah satu hal yang perlu diperhatikan adalah cara implementasi teknik analisis data. Cara implementasi data ini menjadi suatu prosedur yang harus dilewati agar kesimpulan yang didapatkan benar-benar sesuai.


Teknik analisis data secara umum terbagi menjadi dua berdasarkan jenis data yang digunakan, yaitu teknik analisis data kualitatif dan teknik analisis data kuantitatif. Teknik analisis data kuantitatif biasanya membutuhkan data yang berjumlah besar dan sifatnya numerik serta bisa dihitung menggunakan rumus statistika. Adapun teknik analisis data kualitatif seringkali ditemukan pada bidang ilmu sosial. Bagi seseorang yang kurang tertarik atau kurang menyukai perhitungan, cenderung memilih teknik ini karena dianggap lebih mudah. Namun tentu saja pemilihan teknik analisis data harus disesuaikan dengan jenis datanya yaa. Selanjutnya, kira-kira bagaimana cara implementasi teknik analisis data?


1. Collecting Data

Pengumpulan data merupakan langkah awal dalam proses analisis data. Pengumpulan data ini dilakukan untuk memperoleh informasi data responden. Proses pengumpulan data ini memerlukan teknik pengumpulan data yang sesuai pula. Beberapa diantaranya adalah observasi langsung, menyebarkan kuesioner atau angket, melakukan wawancara dengan narasumber, studi literatur, studi dokumen, atau dapat pula dilakukan dengan cara melakukan focus group discussion.

Teknik Analisis Data


Baca Juga : Langkah-Langkah Menggunakan Teknik Analisis Data Kualitatif


2. Selection & Editing Data

Data yang telah dikumpulkan ini biasanya diperoleh tidak hanya dari satu sumber saja, akan tetapi dari berbagai sumber sehingga perlu diintegrasi dan disesuaikan dengan kebutuhan. Selain itu data yang didapatkan adalah merupakan data mentah, artinya perlu diseleksi dan diedit. Data yang kurang lengkap bisa dilengkapi atau tidak digunakan sekalian. Proses seleksi dan edit data sering juga disebut dengan tahapan data cleaning atau pembersihan data. Hasil dari proses pembersihan data inilah yang nantinya akan digunakan dalam proses coding.

Teknik Analisis Data


3. Coding

Proses coding atau pengkodean merupakan tahapan inti dalam analisis data. Pada tahap ini data yang sudah benar-benar bersih akan dilakukan pengkodean menggunakan algoritma, rumus statistik, atau lainnya yang sesuai dengan tujuan penelitian. Pada tahap ini bertujuan untuk mengidentifikasi atau mengelompokkan data berdasarkan variabel. Pada penelitian kualitatif, tahap coding ini digunakan untuk menelaah data dalam bentuk kata, frasa atau kalimat.

Teknik Analisis Data


4. Penyajian Data

Data yang sudah dianalisis akan menghasilkan suatu kesimpulan. Hasil analisis tersebut perlu dilaporkan dan disajikan. Proses penyajian data ini bertujuan untuk menyampaikan hasil analisis agar dapat dipahami sesuai dengan tujuan penelitian. Penyajian data dianjurkan untuk dibuat semenarik mungkin dan diringkas dengan singkat padat dan jelas agar mudah dipahami oleh pembaca terutama yang masih cukup awam dengan cara membaca data.

Teknik Analisis Data


 Baca Juga : Metode Pengolahan Data: Ketahui Proses Pengolahan Data Dengan Metode Analisis Deskriptif


5. Kenali Dasar Teknik Analisis Data bersama DQLab!

Teknik analisis data merupakan langkah penting dalam kegiatan penelitian, terdapat beberapa teknik analisis data yang dapat digunakan sesuai dengan jenis data. Untuk mengenali dasar-dasar teknik analisis data kita bisa sama-sama belajar di DQLab. DQLab menyediakan materi berupa modul dan bisa langsung dipelajari secara live code, mulai dari belajar dasar-dasarnya sampai dengan mengerjakan mini project. Cara bergabungnya cukup mudah loh, yaitu langsung saja sign up di DQLab.id/signup dan nikmati modul gratis 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