Saat melihat data, hal apa yang terlintas pertama kali dalam benak Anda? Naluri dasar dari setiap manusia tentu akan mencari pola serta hubungannya. Anda akan melihat data untuk menemukan makna yang jelas. Cara tersebut dikenal sebagai analisis data. Nah, analisis data terbagi menjadi dua, yakni analisis data kuantitatif dan analisis data kualitatif.

 

Adapun pengertian analisis data adalah bagaimana para peneliti melakukan peralihan dari sekumpulan data agar menjadi insight yang penting. Banyak sekali metode analisis data yang berbeda satu sama lainnya. Hal itu bergantung kepada jenis penelitian yang dilakukan.

 

Pada artikel kali ini, Redcomm akan mengajak Anda untuk memahami analisis data kuantitatif dan cara kerjanya. Sudah siap? Yuk, simak bersama hingga selesai, kemudian Anda bisa mengaplikasikannya pada bisnis Anda. 

 

Memahami Analisis Data Kuantitatif dan Cara Kerjanya

Sebelum merancang data management plan, biasanya ada proses analisis data terlebih dahulu yang harus Anda lakukan. Ada beberapa macam metode yang dapat Anda gunakan jika ingin menganalisis data secara kuantitatif. 

 

 

  1. Lakukan Validasi Data

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 diperhatikan saat melakukan proses analisis data kuantitatif:

 

  • Fraud, untuk mendapatkan kesimpulan, apakah semua responden telah diwawancarai atau belum.
  • Screening, tujuannya untuk memastikan, apakah semua responden sesuai kriteria yang dibutuhkan.
  • Procedure, dimaksudkan agar Anda dapat memeriksa, apakah pengumpulan semua data untuk proses analisis data dilakukan dengan benar.
  • Completeness, untuk memastikan bahwa orang yang melakukan wawancara sudah memberikan semua pertanyaan yang disiapkan kepada responden.

 

Melakukan validasi data bisa Anda mulai dengan mengambil sampel acak dari survei yang telah dikumpulkan. Cara ini akan lebih memudahkan Anda dalam menyortir data, terlebih kalau data yang masuk dalam jumlah yang sangat banyak. 

 

Misalnya, Anda melakukan survei terhadap 300 responden. Anda dapat mengambil 30 responden sebagai sampel dan hubungi mereka satu persatu melalui email maupun telepon langsung untuk melakukan validasi data ulang.

 

  1. Lakukan Editing Data

Pada umumnya, saat mengumpulkan big data pasti 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. Kemudian, baru lakukan editing atau penyuntingan untuk melihat data dasar, sekaligus memeriksa outlier, dan selanjutnya Anda dapat mengedit data mentah yang ada. 

 

Dengan melakukan proses seperti ini, analisis data kuantitatif menjadi lebih mudah dilakukan. Selain itu, juga sangat membantu pembersihan data yang tidak dibutuhkan dan hanya akan menghambat akurasi hasil data Anda. 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.

 

 

  1. 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.

 

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

Setelah mengikuti tiga langkah yang telah disebutkan di atas, data Anda telah siap untuk dianalisis. Ada dua metode analisis yang biasa digunakan, yaitu statistik deskriptif dan statistik inferensial.

 

  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 mean, median, mode, percentage, dan lainnya.

 

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

 

 

  1. 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.

 

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. 

 

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.

 

Itulah penjelasan singkat mengenai analisis data kuantitatif dan bagaimana cara kerjanya sampai mendapatkan tujuan yang diinginkan. Jangan lupa, pelajari pula 5 proses analisis data untuk pengambilan keputusan bisnis. Semoga artikel ini bermanfaat.