Pahami Proses dan Macam Metode Analisis Data Kuantitatif

Metode analisis data kuantitatif adalah metode yang digunakan ketika melakukan penelitian berkaitan dengan data numerik. Jenis metode ini memerlukan data bersifat numerik dalam jumlah besar dan bisa dihitung menggunakan rumus-rumus statistika. Penggunaan metode analisis data kuantitatif banyak ditemukan dalam penelitian sains dan teknologi.

Pada riset bisnis, metode analisis data kuantitatif juga dapat digunakan misalnya untuk mengetahui tingkat konsumsi pelanggan terhadap produk. Metode analisis data kuantitatif memerlukan kemampuan menghitung secara akurat dan interpretasi data yang rumit.

Saat kita melakukan penelitian yang bertujuan mengangkat hal yang mengandung objektivitas, maka metode analisis data kuantitatif dapat diterapkan. Hasil dari analisis kuantitatif disajikan dalam bentuk angka-angka yang dijelaskan dengan menguraikan angka-angka tersebut. Perhitungan statistik yang dipakai dalam metode ini mulai dari yang sederhana seperti median dan mean, hingga yang lebih kompleks seperti regresi dan korelasi.

Adapun tips untuk menentukan metode analisis data yang tepat antara lain yaitu dengan memahami jenis data yang dimiliki dan tujuan dilakukannya penelitian. Nah, pada artikel kali ini akan membahas proses dan macam-macam metode analisis data kuantitatif. Yuk, simak pembahasannya di bawah ini!

1. Proses Analisis Data Kuantitatif

Dalam melakukan analisis, tentu ada tahapan yang harus dilakukan agar proses analisis berjalan baik. Tahapan pertama yaitu melakukan validasi data. Data yang sudah dikumpulkan di cek kembali apakah sudah sesuai dengan standar penelitian atau tidak. Validasi data dapat dilakukan dengan mengambil sampel acak dari data yang sudah dikumpulkan. Ada empat langkah yang dapat dilakukan untuk memvalidasi data yaitu:

• Fraud bertujuan untuk menyimpulkan apakah semua responden sudah melakukan wawancara atau belum.

• Screening untuk memastikan responden sesuai kriteria.

• Procedure untuk memastikan bahwa pengumpulan data sudah dilakukan dengan benar.

• Completeness untuk memastikan bahwa pewawancara sudah menanyakan semua pertanyaan kepada responden.

Tahapan kedua yaitu melakukan editing data yang bertujuan menyunting data mentah yang sudah dikumpulkan. Data yang sangat banyak terkadang masih terdapat data yang kurang lengkap, pertanyaan yang tidak sengaja terlewatkan, dan lain sebagainya.

Kita bisa menghapus atau mengisikan data yang sudah tervalidasi pada tahap ini. Tahap terakhir yaitu melakukan pengkodean data yang bertujuan mengelompokkan data berdasarkan karakteristiknya agar mudah untuk dianalisis.

Baca Juga: 4 Contoh Portfolio Data Scientist yang Luar Biasa

2. Analisis Deskriptif

Metode analisis deskriptif merupakan metode yang digunakan untuk menyajikan data kuantitatif dalam bentuk deskriptif. Analisis deskriptif menggambarkan atau mendeskripsikan data dengan apa adanya. Beberapa teknik statistik yang digunakan dalam analisis deskriptif yaitu:

• Mean untuk mencari rata-rata nilai

• Median untuk mencari nilai tengah pada rentang data

• Simpangan baku dan varians untuk mengetahui persebaran kisaran angka atau nilai

• Skewness untuk menunjukkan seberapa simetris kumpulan data atau angka

Adapun metode yang bisa digunakan ketika melakukan penelitian deskriptif diantaranya ada metode survei, metode deskriptif kesinambungan, dan penelitian studi kasus. Metode survei dapat digunakan untuk populasi besar maupun kecil dimana penelitiannya dilakukan dengan mengambil sampel populasi suatu data.

Metode deskriptif kesinambungan dapat digunakan ketika ingin memperoleh pengetahuan secara menyeluruh terhadap suatu fenomena yang terjadi. Penelitian studi kasus dilakukan dengan berfokus pada suatu kasus yang bertujuan untuk mendapatkan gambaran secara rinci terhadap kasus tersebut seperti latar belakang, karakter, dan sebagainya.

3. Analisis Inferensial

Metode analisis inferensial adalah metode analisis yang menggunakan rumus tertentu dimana hasil perhitungan tersebut menjadi dasar dalam menggeneralisasi dan mengambil keputusan. Metode ini cocok untuk analisis data sampel secara acak dari populasi yang sudah jelas. Metode analisis inferensial dibagi menjadi dua yaitu untuk penelitian korelasional dan penelitian komparasi atau eksperimen.

Beberapa teknik statistik yang digunakan yaitu:

• Uji-T digunakan untuk membandingkan rata-rata dari dua kelompok data dan menilai apakah terdapat perbedaan secara signifikan.

• ANOVA mirip dengan uji-T, namun dapat digunakan pada lebih dari dua kelompok data.

• Korelasi digunakan untuk melihat hubungan antara dua variabel.

• Regresi mirip dengan korelasi namun dilengkapi dengan memahami sebab akibat hubungan antar variabel.

4. Teknik Analisis Data Kuantitatif

Selain yang sudah disebutkan dan dibahas di poin sebelumnya, ada beberapa teknik analisis data kuantitatif lainnya yaitu sebagai berikut:

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

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

• Multivariat memiliki prinsip yang mirip dengan bivariat tetapi variabel yang dianalisis lebih dari dua yang mana variabel independen memiliki sub-subnya. Pilihannya bisa menggunakan analisis faktor, diskriminan, konikal, MANOVA, dan MANCOVA.

• Multivariat Gen-2 ada beberapa pilihan yaitu LISREL (Linear Structural Relationship), PLS (Partial Least Square), dan AMOS (Analysis of Moment Structure).

Baca Juga: Contoh Implementasi Data Science dalam Keseharian

FAQ

1. Kapan sebaiknya menggunakan metode analisis data kuantitatif dalam penelitian?

Metode analisis data kuantitatif sebaiknya digunakan ketika penelitian melibatkan data numerik dalam jumlah besar dan bertujuan untuk memperoleh hasil yang objektif. Metode ini cocok digunakan dalam bidang sains, teknologi, maupun bisnis, seperti untuk mengetahui tingkat konsumsi pelanggan.

2. Apa perbedaan antara analisis deskriptif dan analisis inferensial dalam metode kuantitatif?

Analisis deskriptif digunakan untuk menggambarkan data apa adanya dengan statistik dasar seperti mean, median, dan simpangan baku. Sementara itu, analisis inferensial digunakan untuk menggeneralisasi hasil dari sampel ke populasi dan mengambil keputusan dengan teknik seperti uji-T, ANOVA, korelasi, dan regresi.

3. Apa saja tahapan utama dalam proses analisis data kuantitatif?

Tahapannya meliputi:

• Validasi data untuk memastikan data sesuai standar.

• Editing data guna menyunting atau melengkapi data mentah.

• Pengkodean data agar data mudah dikelompokkan dan dianalisis.

Masih banyak jenis data lain yang juga membutuhkan ilmu ini untuk keperluan riset. Salah satunya data science dalam analisis data kuantitatif. Kalian ingin mempelajari lebih dalam perannya di setiap industri bisnis? Bahkan detail machine learning yang bisa diaplikasi untuk setiap permasalahan? Kalian bisa pelajari di DQLab nih. Modul ajarnya lengkap dan bervariasi. Bahkan diintegrasikan dengan ChatGPT.

Jangan lewatkan kesempatan eksklusif ini! Daftarkan diri kamu sekarang untuk mengikuti Beasiswa DQ dari DQLab dan dapatkan akses GRATIS selama satu bulan ke 96+ modul Data Science, 15+ proyek berbasis industri, AI Chatbot 24/7, E-Certificate, serta kesempatan networking dengan komunitas data.

Cara Daftar:

• Buat akun di academy.dqlab.id atau klik button di kanan bawah.

• Masukkan kode BEASISWADQ di halaman Redeem Voucher.

• Nikmati akses belajar Data Science selama 1 bulan penuh!

Kuota terbatas hanya untuk 100 peserta, jadi segera buat akun di academy.dqlab.id atau klik button di kanan bawah, lalu masukkan kode BEASISWADQ di halaman Redeem Voucher untuk mulai belajar Data Science secara profesional!

Penulis: Reyvan Maulid