Mengenal Macam Analisis Data, untuk UpSkill Data Kamu
Sebelum upgrade skill pengetahuan data kamu, mengenal macam analisis data merupakan langkah awal yang baik dan penting untuk dilalui. Sebab, dalam dunia penambangan data akan selalu berkaitan dengan berbagai macam analisis data atau jenis metode analisis data yang dapat berguna untuk meningkatkan riset data. Analisis data sendiri berarti suatu upaya pengolahan data guna mencari pola-pola dibalik suatu data, sehingga data tersebut menjadi memiliki arti dan melahirkan sebuah informasi.
Metode analisis data bermacam-macam, namun tidak bisa kita pilih dan gunakan sembarangan. Karena metode analisis data harus sesuai dengan jenis data atau tipe data yang kamu miliki. Dalam kegiatan analisis data, data dikelompokan berdasarkan variabel dan jenis informan kemudian, memvisualisasikan data berdasarkan variabel dari seluruh informan. Lalu melakukan perhitungan unutk menjawab rumusan masalah, serta melakukan perhitungan untuk menguji hipotesis yang telah diajukan. Secara garis besar, metode analisis data terbagi menjadi 2 yaitu analisis data kualitatif dan analisis data kuantitatif. Letak perbedaan dari kedua metode tersebut ada pada jenis tipe data yang kamu miliki, dimana analisis data kualitatif itu berdasarkan subjektivitas data, sementara analisis data kuantitatif biasanya berhubungan dengan angka, quantity suatu data.
Untuk lebih jelasnya, bersama DQLab artikel ini akan menjelaskan mengenai kedua metode tersebut serta menjelaskan alasan mengapa analisis data itu penting. Makanya, simak terus artikel ini sampai tuntas.
1. Mengapa Analisis Data itu Penting ?
Karena dengan melakukan analisis data kita dapat menemukan maksud dari suatu data baik itu berupa konsep ataupun suatu pernyataan. Analisis data dapat menguraikan konteks yang mencakup suatu kondisi serta bagaimana suatu proses bisa berlangsung dan bagaimana proses tersebut dilakukan. Selain itu analisis data bertujuan untuk menguraikan data agar mudah dipahami, lalu menyajikannya dalam bentuk grafik yang menarik berdasarkan karakteristik dari populasi di suatu sampel data. Tiap perusahaan atau instansi pasti memiliki data yang besar untuk mendukung proses pengambilan keputusan. Nah, disinilah analisis data berperan penting tapi sekedar menganalisis data saja tidak cukup kita memerlukan suatu metode untuk mengartikan data dari suatu permasalahan yang ada.
Baca juga : Data Science: Belajar Analisa Data
2. Metode Analisis Data Kualitatif
Metode analisis data kualitatif merupakan cara untuk mengolah data secara terinci dan lebih detail mengenai karakteristik suatu data. Biasanya bersumber dari hasil survey atau wawancara mendalam, serta melibatkan simpulan dari tinjauan pustaka. Secara umum metode ini tidak bisa dijelaskan menggunakan angka dan statistik melainkan menggunakan pendekatan non-statistik dan investigasi. Oleh karena itu, metode ini sangat berpengaruh pada tingkat objektivitas dari si peneliti. Apabila peneliti lebih subjektif maka data yang dihasilkan akan bersifat relatif, dan hal ini bisa menjadi salah satu kelemahan dari metode kualitatif. Pasalnya, metode kualitatif hanya menggunakan sampel kecil dari suatu populasi sehingga kita tidak bisa memberikan kesimpulan yang sama berdasarkan sampel kecil pada populasi yang lebih luas, hal itu dapat menyebabkan hasil yang tidak akurat.
Adapun beberapa metode analisis data untuk data kualitatif seperti, analisis konten yang digunakan untuk membantu memahami keseluruhan tema dalam data yang kamu miliki agar dapat menentukan rangkaian data yang paling umum, kemudian ada analisis naratif yang sesuai dengan namanya metode ini menggunakan teknik narasi, dan terakhir adal analisis wacana yang hampir sama dengan teknik analisis naratif.
3. Metode Analisis Data Kuantitatif
Kebalikan dari metode analisis data kualitatif, metode analisis data kuantitatif merupakan cara untuk mengolah data yang berkaitan data numerik atau yang bisa diukur. Biasanya metode ini digunakan setelah seluruh data dari responden terkumpul. Secara umum metode ini memerlukan kemampuan untuk menginterpretasikan data yang sulit. Oleh karena itu, metode ini jauh lebih objektif dari pada metode kualitatif. Metode kuantitatif dapat digunakan untuk menggeneralisasikan hasil dari analisis sampel untuk populasi.
Adapun beberapa metode analisis data kuantitatif seperti, analisis deskriptif yang dapat diterapkan untuk data dalam jumlah besar yang berorientasi pada data masa lalu, lalu ada analisis regresi yang digunakan untuk menyoroti tren dan hubungan antar data faktor guna membuat prediksi dan tren di masa depan, dan yang terakhir analisis faktor yang digunakan untuk menemukan pola dan metode dari variabel dependen orisinil.
Baca juga : Ingin Menjadi Data Analyst? Yuk, Simak 3 Tipsnya dari Senior Praktisi Data Langsung
4. Yuk, Belajar Data Science Gratis Sekarang !!!
Tidak memiliki background IT? Jangan khawatir, kamu tetap bisa menguasai Ilmu Data Science untuk siap berkarir di revolusi industri 4.0. Bangun proyek dan portofolio datamu bersama DQLab untuk mulai berkarir di industri data yang sebenarnya! Sign up sekarang untuk #MulaiBelajarData di DQLab!
Simak informasi di bawah ini untuk mengakses gratis module "Introduction to Data Science":
Buat Akun Gratis dengan Signup di DQLab.id/signup
Akses module Introduction to Data Science
Selesaikan modulenya, dapatkan sertifikat & reward menarik dari DQLab
Subscribe DQLab.id untuk Akses Semua Module Premium!
Penulis: Rian Tineges
Editor: Annissa Widya Davita