Yuk Pelajari Persiapan Sebelum Menggunakan Metode Analisis Data Kuantitatif

Analisis data kuantitatif adalah proses menganalisis data yang berbasis angka atau data yang dapat diubah menjadi angka tanpa menghilangkan makna dari data tersebut. Contohnya data tersebut adalah variabel yang mengandung kategori seperti jenis kelamin, etnis, level sekolah, dan lain sebagainya.

Jenis data tersebut dapat dikonversi menjadi angka tanpa menghilangkan maknanya, misalnya jenis kelamin laki-laki dilambangkan dengan angka 1, dan jenis kelamin perempuan dilambangkan dengan angka 0. Analisis data kuantitatif sangat berbeda dengan kualitatif karena jenis data yang digunakan berbeda.

Analisis data adalah proses yang dilakukan oleh peneliti untuk mengolah data dengan tujuan untuk mendapatkan insight yang bermanfaat. Analisis data kuantitatif memiliki berbagai metode yang berbeda, tergantung pada jenis penelitiannya.

Namun, sebelum melakukan analisis, kita perlu melakukan persiapan agar proses analisis berjalan baik. Lalu apa saja persiapan tersebut? Yuk simak artikel ini sampai akhir!

1. Validasi Data

Step pertama dalam tahap persiapan adalah validasi data. Step ini bertujuan untuk mengetahui apakah data yang dikumpulkan sudah sesuai dengan standar yang sudah ditetapkan untuk menghindari adanya bias. Step ini terdiri dari empat langkah, yaitu fraud, filter, procedure, dan completeness.

Fraud adalah proses untuk mengidentifikasi apakah setiap responden benar-benar diwawancarai atau tidak. Filter adalah proses untuk memastikan bahwa responden dipilih sesuai dengan kriteria penelitian. Procedure merupakan proses untuk memeriksa apakah prosedur pengumpulan data sudah benar atau belum.

Terakhir, completeness merupakan proses untuk memastikan bahwa pewawancara menanyakan semua pertanyaan kepada responden, termasuk pertanyaan minor.

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

2.  Data Editing

Terkadang dalam proses pengumpulan maupun penginputan data, banyak terjadi kesalahan terutama human errors. Misalnya, responden mungkin salah mengisi kolom atau tidak sengaja melewatkan beberapa pertanyaan.

Untuk memastikan tidak ada kesalahan semacam ini, peneliti harus melakukan pemeriksaan data seperti memeriksa outlier, memeriksa missing value, dan sebagainya untuk mengidentifikasi dan menghapus titik data yang dapat mempengaruhi keakuratan hasil analisis.

3. Data Coding

Data coding merupakan salah satu step terpenting dalam persiapan data. Step ini berisi pengelompokan atau pemberian nilai pada tanggapan hasil survei.

Misalnya, jika sampel penelitian sudah tercukupi, peneliti perlu mencari rata-rata usia responden, maka ia harus mengkategorikan usia masing-masing responden sesuai kode yang telah ditetapkan. Biasanya code ini diberikan berdasarkan rentang atau kriteria tertentu.

4. Metode Terpopuler untuk Analisis Data Kuantitatif

Analisis deskriptif merupakan analisis tingkat pertama yang membantu peneliti untuk meringkas data dan menemukan pola dalam data tersebut. Analisis deskriptif berisi mean, median, modus, persentase, frekuensi, dan range. Mean adalah rata-rata numerik dari sekumpulan data. Median adalah titik tengah dari sekumpulan data numerik.

Modus adalah nilai yang sering muncul dalam kumpulan data. Persentase digunakan untuk menyatakan bagaimana nilai atau kelompok responden dalam data jika dibandingkan dengan keseluruhan data. Frekuensi adalah nilai setiap kategori atau variabel dalam kumpulan data. Range adalah nilai terendah dan tertinggi dalam satu kumpulan data.

Baca juga : Langkah-Langkah Menggunakan Teknik Analisis Data Kualitatif

5. Belajar Berbagai Metode Analisis Data

Saat ini analisis data digunakan hampir di semua sektor industri. Metode yang digunakan pun bervariasi tergantung dari tujuan penelitian. Seiring berkembangnya ilmu pengetahuan dan teknologi, metode analisis data pun kian bertambah. Oleh karena itu, agar kita bisa terjun ke industri yang membutuhkan analisis data, kita perlu menguasai beberapa metode yang berguna di industri tersebut.

Yuk belajar metode-metode tersebut bersama DQLab! DQLab menawarkan berbagai paket belajar yang menyenangkan dan  affordable. Klik button di bawah ini dan nikmati berbagai fasilitas belajar mulai dari modul interaktif, challenge, hingga job connector sebagai bekal untuk berkarir di berbagai dunia industri.

Penulis: Galuh Nurvinda K

Editor: Annissa Widya Davita