Analisis Data Kuantitatif: Cara Cerdas Mengubah Angka Jadi Keputusan Bisnis

1. Lakukan Validasi Data

Sebelum menganalisis, pastikan dulu bahwa data yang Anda miliki valid dengan melakukan validasi data.

Definisi validasi data adalah proses memastikan data yang dikumpulkan sudah akurat, konsisten, dan sesuai standar yang ditetapkan.

Proses ini penting untuk menghindari kesalahan yang dapat mempengaruhi hasil analisis.

Validasi data bertujuan untuk mengetahui, apakah data yang terkumpul dilakukan sesuai standar yang ditetapkan atau tidak. 

Agar data tervalidasi dengan baik, ada empat langkah yang harus Anda perhatikan saat melakukan proses analisis data kuantitatif, yaitu:

• Fraud detection, memastikan semua responden telah diwawancarai dan data yang mereka berikan asli atau sesuai kenyataan.
• Screening, merupakan proses memastikan semua responden memenuhi kriteria untuk menghasilkan data yang dibutuhkan.
• Procedure check, yaitu proses memeriksa apakah prosedur pengumpulan data telah dilakukan sesuai standar dan benar.
• Completeness, menjadi langkah penting dalam proses analisis data untuk memastikan semua orang yang melakukan wawancara sudah memberikan jawaban sesuai pertanyaan yang telah diajukan.

Melakukan validasi data bisa Anda mulai dengan mengambil sampel acak dari survei yang telah dikumpulkan.

Misalnya, dari 300 responden, Anda mengambil sampel sekitar 10% atau 30 responden untuk validasi ulang melalui wawancara secara langsung maupun wawancara via email.

Cara ini akan lebih memudahkan Anda dalam menyortir data, terlebih kalau data yang masuk dalam jumlah yang sangat banyak.

2. Lakukan Editing Data

Editing data melibatkan pemeriksaan dan koreksi data untuk mengidentifikasi dan memperbaiki kesalahan atau inkonsistensi.

Pada umumnya, saat mengumpulkan big data pasti ada miss atau bisa saja terjadi kesalahan dalam prosesnya.

Contoh, responden yang melewatkan pertanyaan tanpa disadari, salah mengisi akibat kurang teliti, melewatkan pertanyaan tanpa sengaja, atau bisa juga tidak memahami pertanyaannya.

Agar tidak terjadi hal demikian, pastikan Anda melakukan pemeriksaan ulang. Langkah ini akan menentukan apakah data tersebut harus dihapus atau masih bisa dilengkapi berdasarkan informasi lain yang tersedia.

Contoh, ada bidang kosong yang belum diisi karena kesalahan responden. Nah, ketika Anda mengedit datanya, sangat penting untuk menghapus atau bisa juga mengisinya dengan data yang telah tervalidasi.

3. Pengkodean Data

Langkah ketiga ini merupakan langkah yang paling penting dalam persiapan melakukan analisis data, karena mengacu pada pengelompokkan dan pemberian nilai atas tanggapan dari survei yang telah dilakukan.

Pengkodean data adalah proses mengkategorikan data non-numerik ke dalam format numerik untuk memudahkan analisis statistik. 

Contohnya  bisa Anda lihat dari proses analisis data kuantitatif berikut ini: saat Anda melakukan wawancara kepada 1.000 orang, Anda pasti ingin mengetahui, berapa rata-rata usia dari responden.

Maka, Anda dapat membuat kelompok usia, lalu memasukkan responden ke dalam kategori usia mereka.

Setelah itu, Anda bisa melakukan analisis penanganan yang lebih mudah dengan usia yang sudah dikelompokkan.

Metode Analisis Data

Setelah mengikuti tiga langkah yang telah disebutkan di atas, data Anda telah siap untuk dianalisis.

Ada dua metode analisis data yang biasa digunakan, yaitu statistik deskriptif dan statistik inferensial. Berikut penjelasan lengkapnya:

1. Statistik Deskriptif

Statistik deskriptif dikenal juga sebagai analisis deskriptif. Ini merupakan analisis tingkat pertama yang membantu Anda sebagai peneliti meringkas data yang ada, lalu menemukan polanya.

Statistik yang biasa digunakan, misalnya:

• Menghitung rata-rata (mean).
• Menentukan nilai tengah (median).
• Mengetahui frekuensi atau persentase.

Biasanya, statistik deskriptif berbentuk angka yang absolut dan tidak akan menjelaskan dasar pemikiran maupun alasan kenapa angka-angka itu ada. 

Namun, sebelum menerapkan statistik dalam proses analisis data dengan metode deskriptif, pikirkan dulu pertanyaan yang paling tepat untuk penelitian Anda. 

Selain itu, pikirkan juga apa yang nantinya akan ditampilkan. Contoh, jika ingin menampilkan kelompok gender dari responden, Anda dapat menggunakan persentase.

2. Statistika Inferensial

Statistika inferensial adalah semua metode yang ada hubungannya dengan analisis sebagian data. Analisis cara ini dikenal juga dengan metode sampel.

Jadi, Anda perlu mengambil sampel terlebih dahulu, kemudian baru melakukan penarikan kesimpulan terhadap data utama secara keseluruhan.

Selain analisis data kuantitatif, ada juga analisis data kualitatif. Cara kerjanya, juga berbeda. Hal itu bisa terjadi karena data kualitatif terdiri dari kata-kata, data visual, observasi, juga termasuk macam-macam simbol.

Walaupun dalam penelitian kuantitatif ada perbedaan yang terlihat jelas antara tahap persiapan data dan analisis data, tindakan analisis untuk penelitian kualitatif umumnya akan langsung dimulai setelah semua data tersedia.

Jadi bisa dikatakan, hampir mustahil untuk bisa mendapatkan angka absolut dari semua data dengan jenis seperti itu. 

Oleh karena itu, analisis data yang satu ini lebih banyak digunakan dalam penelitian eksplorasi saja. Untuk penjelasan lengkapnya, Anda bisa membaca artikel Cara Kerja Metode Analisis Data Kualitatif.

Kini Anda sudah tahu bahwa analisis data kuantitatif bukan sekadar “menghitung angka”, tetapi bagian penting dari proses pengambilan keputusan berbasis data. 

Mulai dari validasi, editing, pengkodean, hingga analisis statistik, semuanya dirancang untuk mengubah data menjadi insight berharga.

Jika ingin mengambil langkah strategis yang tepat, maka memahami proses ini adalah investasi jangka panjang yang akan sangat berdampak pada pertumbuhan bisnis Anda.

Jangan berhenti di sini. Coba eksplorasi juga 5 Proses Analisis Data untuk Pengambilan Keputusan Bisnis agar strategi Anda semakin kuat dan terukur.