BELAJAR DATA SERU, AKSES PAKET DATA SCIENCE 6 BULAN 180K!
Diskon Spesial 90% + 50% Belajar Data Science Bersertifikat
DAFTARKAN DIRIMU
Pendaftaran ditutup dalam 0 Hari 10 Jam 31 Menit 18 Detik 

Teknik Pengolahan Data Kuantitatif: Mengenal Tahapan dan Macam Jenisnya

Belajar Data Science di Rumah 16-November-2021
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/444aa0e754487341f4e8654ee5349f37_x_Thumbnail800.png

Apa itu data kuantitatif? Data kuantitatif termasuk dalam kategori data berdasarkan sifatnya. Berbeda dengan data kualitatif yang berupa data non numerik, data kuantitatif berupa data numerik atau angka. Pengolahan data yang diterapkan pun berbeda. Teknik pengolahan data kualitatif sedikit lebih rumit karena datanya bersifat naratif. Sedangkan pengolahan data kuantitatif lebih mudah dikategorikan atau dikelompokkan karena sudah berupa angka-angka. Pengolahan data kuantitatif dan kualitatif dapat menggunakan tools-tools pengolahan data seperti SPSS, Python, atau Tableau. 


Ada banyak contoh data kuantitatif seperti data statistik, data penjualan, data jumlah pasien, jumlah distribusi, dan lain sebagainya yang dinyatakan dalam angka-angka. Seorang peneliti harus memahami jenis data yang digunakan untuk penelitian, tema penelitian, tujuan penelitian, dan komponen penting lainnya agar penelitian berjalan sesuai tempatnya alias tidak melenceng dari tujuan sebenarnya. Ini juga akan memudahkan peneliti dalam menentukan metode yang tepat untuk mengumpulkan dan mengolah data hingga bagaimana penyajian data yang baik agar informasi yang diperoleh bisa tersampaikan. Nah, dalam artikel kali ini kita akan membahas penggunaan teknik pengolahan data kuantitatif serta macam jenis analisisnya. Yuk, simak bersama pembahasannya di bawah ini!


1. Kapan Penggunaan Teknik Analisis Kuanitatif?

Saat melakukan penelitian, mungkin akan muncul pertanyaan. Apakah sudah tepat menggunakan teknik pengolahan data kuantitatif untuk penelitian tersebut? Kita perlu tahu lebih dulu kapan penggunaan yang tepat. Teknik analisis kuantitatif digunakan ketika kita ingin melakukan penelitian yang mengandung objektivitas. Untuk perhitungan yang akurat, teknik pengolahan data kuantitatif menggunakan perhitungan matematika dan statistik. Pada pengolahan data kuantitatif, peneliti perlu melakukan validasi data dengan mengambil sampel acak. Terdapat empat langkah untuk memvalidasi data yaitu fraud, screening, procedure, dan completeness.Tahapan selanjutnya lakukan editing data yang bertujuan menyunting data mentah yang sudah dikumpulkan. Dan tahap yang terakhir yaitu melakukan pengkodean data yang bertujuan mengelompokkan data berdasarkan karakteristiknya agar mudah untuk dianalisis. 


Baca juga : Teknik Pengolahan Data Kualitatif: Ketahui Macam-Macam Metode Pengumpulan Data


2. Teknik Pengumpulan Data Kuantitatif

Terdapat beberapa teknik pengumpulan data yang bisa digunakan untuk mengumpulkan data kuantitatif yaitu sebagai berikut:

  • Kuesioner dilakukan dengan memberikan pertanyaan tertulis untuk memperoleh informasi dari responden. Jika penelitianmu membutuhkan responden yang sangat banyak, maka teknik ini cocok digunakan. 

  • Wawancara terbagi menjadi dua yaitu wawancara terstruktur dan tidak terstruktur. Wawancara terstruktur digunakan ketika sudah mengetahui data yang ingin dikumpulkan. Sedangkan wawancara tidak terstruktur merupakan wawancara yang dilakukan secara bebas dimana peneliti tidak menggunakan pedoman dalam wawancaranya. 

  • Observasi merupakan metode yang digunakan ketika ingin mengamati fenomena atau gejala yang terjadi pada komunitas tertentu. Metode observasi dibagi menjadi dua yaitu observasi participant dan observasi non participant. 


3. Macam-Macam Analisis Kuantitatif 

Dalam penelitian, kita akan melakukan analisis pada data yang sudah dikumpulkan. Tindakan ini bertujuan untuk memperoleh informasi yang bermanfaat serta dapat dijadikan dasar dalam penarikan kesimpulan penelitian. Terdapat beberapa teknik analisis kuantitatif yang bisa digunakan yaitu antara lain sebagai berikut:

  • Analisis deskriptif adalah metode yang digunakan untuk menyajikan data secara deskriptif dan apa adanya. Biasanya teknik statistik yang digunakan yaitu antara lain mean, median, skewness, dan simpangan baku dan varians. 

  • Analisis inferensial adalah metode yang menggunakan rumus tertentu. Hasil dari perhitungan tersebut menjadi dasar untuk generalisasi dan pengambilan keputusan. Teknik statistik biasanya menggunakan uji-T, ANOVA, korelasi, dan regresi.

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

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


4. Mixed-Methods, Gabungan Dua Teknik Pengolahan Data

Ketika melakukan penelitian terkadang kita menggabungkan data kualitatif dan data kuantitatif sebagai bahan penelitian. Lalu bagaimana cara mengolah datanya? Untuk kasus tersebut kita bisa menggunakan metode yang disebut mixed-methods. Metode ini mencakup lebih dari satu teknik pengolahan data yang digunakan ketika pertanyaan dalam penelitian kurang terjawab dengan hanya menggunakan satu metode saja. Dengan kata lain, pertanyaan dalam penelitian tersebut mencakup hal-hal kuantitatif dan kualitatif, serta filosofi penelitian yang bersifat praktis dan terapan. Adapun jenis penelitian gabungan terdiri atas penelitian pengembangan model atau instrumen, penelitian evaluasi program, penelitian kebijakan, dan penelitian tindakan.


Baca juga : Kenali 3 Jenis Metode Pengolahan Data Kuantitatif


5. Aplikasikan Kemampuan Pengolahan Datamu dalam Portofolio

Suatu penelitian dilakukan tidak hanya untuk keperluan akademis, namun juga bisa untuk keperluan bisnis. Misalnya untuk mengetahui tingkat penjualan produk, melihat trend yang sedang terjadi, mengetahui tingkat kepuasan pelanggan, dan lain sebagainya. Pekerjaan ini merupakan tanggung jawab seorang praktisi data. Untuk kamu yang ingin menjadi praktisi data, kamu perlu menguasai kemampuan pengolahan data. Di DQLab kamu bisa mendapatkan modul gratis dengan daftar di DQLab.id, loh. Kamu akan mempelajari dasar-dasar Python dan R untuk data science. Hasil pembelajaran dapat kamu terapkan untuk mengolah data yang kamu miliki dan menuliskannya dalam portofolio datamu. 


Penulis: Dita Kurniasari

Editor: Annissa Widya


Mulai Belajar
Data Science Sekarang
Bersama DQLab

Buat Akun Belajarmu & Mulai Langkah
Kecilmu Mengenal Data Science.

Buat Akun Gratis Dengan :

https://dqlab.id/files/dqlab/file/data-web-1/data-user-2/50040333a3a5d46bf130664e5870ebc6/8be7fae4b69abead22aa9296bcab7b4b.jpg Sign-Up dengan Google

https://dqlab.id/files/dqlab/file/data-web-1/data-user-2/50040333a3a5d46bf130664e5870ebc6/d0aa879292fb427c0978d2a12b416e98.jpg Sign-Up dengan Facebook

Atau Buat Dengan :