Mengenal 4 Contoh Penggunaan Teknik Analisis Data dalam Penelitian

Pada setiap proses penelitian, teknik analisis data merupakan tahapan yang harus selalu ada untuk mengolah data penelitian sehingga menghasilkan informasi. Baik itu teknik analisis data manual maupun dengan menerapkan ilmu Data Science. Memangnya berbeda? Pengolahan data secara manual umumnya akan lebih lama dan kurang efisien. 

Sedangkan dengan Data Science, proses ini akan lebih efisien karena didukung dengan ilmu pemrograman di dalamnya. Adapun bahasa pemrograman yang sering digunakan yaitu Python, R, dan SQL. Masing-masing memiliki perannya masing-masing seperti SQL yang digunakan untuk memudahkan akses data, serta Python dan R yang digunakan untuk mengolah data hingga menyajikan data.

Terdapat beberapa contoh teknik analisis data yang dapat digunakan dalam penelitian, beberapa diantaranya akan dibahas pada artikel berikut ini. Sebelum mempelajari contoh teknik analisis data, penting untuk memahami definisi dari analisis data itu sendiri. Analisis data adalah proses pengumpulan, pemodelan, dan menganalisis data untuk mengekstraksi wawasan yang mendukung pengambilan keputusan. Ada beberapa metode dan teknik untuk melakukan analisis tergantung pada industri dan tujuan analisis datanya.

Teknik analisis data bisa diterapkan untuk berbagai kasus misalnya untuk mengklasifikasikan pelanggan, menentukan strategi promosi suatu produk atau jasa, meningkatkan kualitas website perusahaan, dan lain sebagainya. Untuk lebih jelasnya di artikel kali ini kita akan membahas contoh penggunaan teknik analisis data dalam setiap penelitian. Yuk, simak pembahasannya di bawah ini!

1. Mencari Rata-Rata

Metode pertama yang digunakan untuk melakukan analisis data adalah mean, atau lebih sering disebut rata-rata. Saat ingin menghitung rata-rata, kita perlu menambahkan data berupa angka dan kemudian membagi angka itu dengan jumlah item dalam dataset. Dalam kasus umum, nilai mean dapat diartikan sebagai satu angka yang mewakili keseluruhan dataset.

Terdapat beberapa contoh rata-rata yang sering digunakan dalam analisis data yaitu rata-rata hitung (aritmatik), rata-rata harmonik, rata geometrik dan lain sebagainya. Namun jika hanya disebut dengan kata œrata-rata saja, maka rata-rata yang dimaksud adalah rata-rata hitung (aritmatik).

Metode ini memungkinkan penentuan tren keseluruhan dari kumpulan data dan mampu mendapatkan tampilan data yang cepat dan ringkas. Manfaat metode ini juga termasuk perhitungan yang sederhana dan cepat.

Baca juga : Jenis Teknik Analisis Data yang Sering Digunakan Praktisi Data

2. Standar Deviasi

Standar deviasi adalah teknik analisis data yang digunakan untuk mengukur jumlah variasi atau sebaran sejumlah nilai data. Standar deviasi yang tinggi menunjukkan bahwa data menyebar luas dari rata-rata, sedangkan standar deviasi yang rendah menunjukkan bahwa sebagian besar data sejalan dengan rata-rata. Penggunaan standar deviasi dalam teknik analisis data dilakukan pada saat kita ingin mengobservasi karakteristik dari data yang sedang diteliti.

Misalkan, ketika seorang pemasar yang baru saja melakukan survei pelanggan. Setelah mendapat hasil survei, peneliti tertarik mengukur keandalan jawaban untuk memprediksi apakah kelompok pelanggan lebih besar mungkin memiliki jawaban yang sama. Jika standar deviasi rendah, artinya jawaban tersebut dapat diproyeksikan ke kelompok pelanggan yang lebih besar.

Cara menghitung standar deviasi bisa dibedakan menjadi dua, yakni menghitung standar deviasi data individu dan data kelompok. Baik data individu maupun data kelompok, cara menghitungnya adalah mencari nilai rata-rata atau mean, setelah itu dilanjutkan dengan menghitung selisih setiap data dengan nilai rata-rata, dan memasukkan data-data yang ada ke dalam rumus deviasi.

3. Menguji Hipotesis

Salah satu tujuan dari penelitian adalah menguji hipotesis. Hipotesis yang dinyatakan dalam sebuah penelitian tentunya berbeda-beda sehingga hasil yang diperoleh juga akan berbeda.

Metode ini menguji benar tidaknya argumen atau kesimpulan tertentu untuk kumpulan data, sehingga membantu dalam memperkirakan bagaimana keputusan yang dibuat dapat mempengaruhi bisnis. Setidaknya ada 3 kata kunci dalam memahami hipotesis yaitu, dugaan saintifik, bersifat sementara dan perlu diuji atau dibuktikan.

Misalnya, peneliti mungkin berasumsi bahwa semakin lama waktu dihabiskan untuk mengembangkan produk, semakin sukses produk tersebut dalam menghasilkan penjualan lebih tinggi. Sebelum menerapkan jam kerja lebih lama untuk mengembangkan suatu produk, pengujian hipotesis memastikan ada hubungan yang aktual antara keduanya.

4. Menentukan Besaran Sampel

Saat kumpulan data untuk dianalisis terlalu besar, maka akan sulit untuk mengumpulkan data yang akurat. Sebagai solusi, kita bisa menganalisis ukuran data yang lebih kecil dengan cara menentukan besaran sampel. Dalam proses pemilihan sampel, peneliti harus memperhatikan tingkat keterwakilan (representative). Tingkat keterwakilan sangat dipengaruhi oleh besar sampel (jumlah anggota sampel).

Semakin besar sampel, semakin mampu ia mewakili populasi darimana ia dipilih. Namun, belum ada ukuran pasti untuk menentukan sampel minimum. Ukuran sampel yang tepat tergantung pada sejumlah faktor seperti jenis penelitian, besar populasi, dan apakah data akan dianalisis untuk sub-sub kelompok dalam penelitian atau tidak.

Contoh penerapan sampling salah satunya bisa dengan cara mengirimkan survei kepada pelanggan, kemudian menggunakan metode simple random sampling untuk memilih data pelanggan yang akan dianalisis secara acak.

Baca juga : Kupas Tuntas Teknik Analisis Data Kualitatif, Analisis Deskriptif

Ketika ingin menjadi praktisi data, kamu perlu mempelajari teknik analisis data. Calon talent data harus mampu menganalisis berbagai jenis data dengan metode yang sesuai. Kemampuan ini tidak diperoleh secara instan melainkan dipelajari secara bertahap dan rutin.

Dengan kemajuan teknologi sekarang ini, kamu bisa dengan mudah menemukan materi serta contoh tentang teknik analisis data. Salah satunya yaitu dengan mengikuti kursus Data Science bersama DQLab. Keuntungannya kamu akan mempelajari modul dengan kurikulum terstruktur, belajar dengan mentor profesional, dan banyak berlatih dengan kasus nyata di industri.

Tertarik untuk mencobanya? Yuk, daftar di DQLab.id dan perdalam kemampuan analisis datamu!

Penulis: Salsabila MR

Editor:  Annisa Widya Davita