Kenali 3 Jenis Metode Pengolahan Data Kuantitatif
Pengolahan data merupakan salah satu langkah penting dalam suatu penelitian. Suatu penelitian yang melibatkan data namun tidak terdapat proses pengolahan data atau analisis data maka tidak akan mendapatkan informasi dari data tersebut. Data yang kita dapatkan dalam penelitian biasanya bermacam-macam bentuknya dan tidak beraturan. Jenis-jenis data dalam penelitian pun berbeda-beda, yaitu ada data kuantitatif dan data kualitatif.
Data kuantitatif merupakan data yang melibatkan angka atau bilangan di dalamnya. Data kuantitatif merupakan jenis data yang dapat diukur atau dihitung secara langsung sebagai angka atau bilangan. Contoh dari data kuantitatif adalah data tinggi dan berat badan balita dalam suatu puskesmas, data pemasukan dan pengeluaran keuangan dalam suatu perusahaan, dan lain-lain. Sedangkan pengertian dari data kualitatif adalah jenis data yang tidak dapat diukur atau dihitung secara langsung sebagai angka atau bilangan.Contoh data kualitatif adalah data kemacetan suatu kota yang dipengaruhi oleh buruknya pelayanan transportasi umum. Jadi dapat dikatakan pula bahwa data kualitatif biasanya data yang berkaitan dengan suatu fenomena atau kejadian baik itu berupa kualitas, pengaruh antar dua variabel dan lain-lain.
Pada artikel ini kita akan membahas mengenai data kuantitatif, lebih tepatnya adalah metode pengolahan data kuantitatif. Ada tiga jenis metode pengolahan data kuantitatif yang sering digunakan. Apa saja ya? Yuk, simak penjelasannya bersama DQLab!
1. Analisis Deskriptif
Analisis deskriptif merupakan suatu metode pengolahan data yang digunakan untuk menganalisis data dengan cara mendeskripsikan gambaran data yang telah terkumpul sebagaimana adanya. Analisis deskriptif dapat memberikan gambaran umum mengenai karakteristik dari masing-masing variabel yang akan diteliti. Biasanya analisis deskriptif digunakan pada data bervolume besar, seperti data sensus.
Baca juga : Ini yang Akan Kamu Pelajari di Kelas Data Science DQLab!
2. Analisis Regresi
Analisis regresi merupakan salah satu metode yang digunakan untuk menentukan hubungan sebab akibat antar satu variabel dengan variabel yang lain, yaitu antara variabel bebas dan variabel tergantung. Analisis regresi ini dapat digunakan untuk memprediksi tren di masa depan. Tujuan dari analisis regresi adalah untuk mengestimasi rata-rata dan nilai variabel tergantung dengan didasarkan pada nilai variabel bebas, untuk menguji hipotesis karakteristik dependensi, serta untuk meramalkan nilai rata-rata variabel bebas yang didasari nilai variabel bebas diluar jangkauan sampel.
3. Analisis Faktor
Analisis faktor merupakan teknik analisis yang berdasarkan dari data analisis regresi. Analisis faktor digunakan untuk mencari faktor-faktor yang mampu menjelaskan hubungan atau korelasi antara berbagai indikator independen yang diobservasi. Analisis faktor cukup populer untuk mengelola topik seperti skala psikologis atau sosial ekonomi.
Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist
4. Yuk Mulai Belajar Menjadi Data Scientist Bersama DQLab!
Gunakan Kode Voucher "DQTRIAL", dan simak informasi di bawah ini mendapatkan 30 Hari FREE TRIAL:
Buat Akun Gratis dengan Signup di DQLab.id/signup
Buka academy.dqlab.id dan pilih menu redeem voucher
Redeem voucher "DQTRIAL" dan check menu my profile untuk melihat masa subscription yang sudah terakumulasi.
Selamat, akun kamu sudah terupgrade, dan kamu bisa mulai Belajar Data Science GRATIS 1 bulan.
Penulis: Latifah Uswatun
Editor : Annissawd