Analisis data kuantitatif tidak hanya digunakan dalam bidang akademik tetapi juga di bidang bisnis. Angka menjadi bagian yang tak terpisahkan dari proses bisnis. Hasil dari analisis data kuantitatif nantinya bisa dijadikan tolak ukur untuk mengelola bisnis ke depannya.
Analisis data kuantitatif bisa dipahami sebagai cara menganalisis data berdasarkan angka/numerik. Analisis semacam ini sering dipakai untuk jumlah data yang besar. Beberapa tujuan dilakukannya analisis data kuantitatif adalah untuk menguji suatu hipotesis, menilai hubungan antarvariabel, dan mengukur perbedaan antarkelompok.
Sebelum analisis dilakukan, data yang ada harus dipersiapkan dalam format yang baik. Hal ini sangat penting untuk menghindari kesalahan-kesalahan seperti salah tafsir, temuan yang menyesatkan, dsb.
Analisis data kuantitatif sangat erat kaitannya dengan metode statistik dan komputasi. Teknik yang digunakan tergantung dengan tujuan yang ingin dicapai.
Teknik ini fokus untuk mendeskripsikan kumpulan data, terutama detail dari sampel. Sampel adalah “bagian kecil yang mewakili kelompok atau keseluruhan yang lebih besar” (KBBI). Data yang ada diatur dan diringkas dalam bentuk grafik dan angka sehingga lebih mudah dipahami. Misalnya pada populasi desa A, sampelnya terdiri dari kepala keluarga dengan tingkat pendidikan lulusan SD, SMP, dan SMA. Jadi, tujuan utama teknik ini hanya menyajikan data.
Meskipun sangat basic, statistik deskriptif penting dilakukan karena beberapa alasan.
Berikut ini adalah beberapa perhitungan yang umum dipakai dalam statistik deskriptif.
Teknik statistik inferensial dipakai untuk memprediksi nilai suatu populasi. Populasi terdiri dari sejumlah sampel dengan karakteristik tertentu. Prediksi yang akan dibuat bisa jadi tentang perbedaan antarkelompok atau hubungan antarvariabel. Teknik ini merupakan pendalaman dari analisis statistik deskriptif dimana ditarik sebuah kesimpulan dalam bentuk probabilitas.
Pada contoh di atas hanya dijabarkan tentang tingkat pendidikan para keluarga di desa A. Dengan menggunakan statistik inferensial kita bisa mencari tahu mengapa setiap kepala keluarga memiliki jenjang pendidikan yang berbeda.
Statistik inferensial sendiri juga memiliki sejumlah metode yang sering dipakai. beberapa di antaranya adalah:
Bisakah Anda bayangkan betapa sulitnya orang dulu dalam melakukan analisis data kuantitatif? Semua harus dilakukan secara manual dan data harus disimpan dengan baik supaya mudah diakses kapan pun. Untungnya saat ini sudah banyak tersedia alat/aplikasi/perangkat lunak yang akan semakin memudahkan analisis data kuantitatif.
Excel adalah salah satu alat yang terbilang cukup “kuno”, tetapi ini adalah program dasar yang umum dipelajari mulai dari tingkat sekolah dengan keunggulan all-in-one program.
(+) gratis selama mempunyai PC/laptop, data bisa dilindungi dengan password, mudah dikirim sebagai attachment surel, bisa dilihat/diakses dari smartphone
(-) program kemungkinan berjalan lambat jika meng-handle file besar, jumlah baris & kolom terbatas, cukup rentan terhadap virus, tidak mudah bagi pemula untuk memahami fungsi analisis lanjutan
Program ini sedikit lebih maju dari excel spreadsheet meski sama-sama dari Microsoft Office.
(+) termasuk progam premium yang murah, mudah digunakan setelah menguasai dasar-dasarnya, memakai database dengan penyimpanan mudah, dan tersedia update informasi secara otomatis
(-) ini adalah salah satu program Ms. Office yang kompleks sehingga membutuhkan latihan dan pengalaman, sulit mengatasi database yang terlalu besar, visualisasi data lebih lemah daripada Excel
Ini adalah salah satu aplikasi yang sering dipakai para mahasiswa. Bahkan ada mata kuliah yang khusus mempelajari stastistik dengan SPSS sebagai alat utamanya.
(+) fleksibel, komprehensif, bisa digunakan dengan berbagai jenis file data terutama data survei skala besar, file bisa di-import melalui program lain, friendly user interface untuk berbagai level pengguna, analisis bisa dilakukan tanpa menulis comman syntax
(-) jumlah kasus yang bisa dianalisis terbatas, tidak terlalu cocok untuk mengukur beban, strata, dan group effect, durasi lisensi terbatas
Catatan: Sejalan dengan kemudahan yang ditawarkan oleh perangkat lunak di atas, kesalahan tetap bisa terjadi. Oleh karena itu, pengecekan berulang harus tetap dilakukan untuk memastikan data yang diolah dan ditampilkan sudah benar.
Baca juga : Bisnis Daring dan Pemasaran Berikut 5 Contohnya
Pada sektor bisnis, teknik ini biasa diaplikasikan pada manajemen proyek, rencana produksi, pemasaran, dan keuangan. Dalam digital marketing, analisis data kuantitatif khusus dipakai untuk mengukur aspek-aspek seperti profil pengguna, perilaku pembelian pengguna, laporan traffic web, dan sebagainya. Sedangkan untuk data collection bisa dilakukan dengan cara-cara di bawah ini.
Secara garis besar, analisis data kuantitatif akan membantu menginformasikan:
Penggunaan analisis data kuantitatif tergantung pada jenis data yang dimiliki. Karena berdasarkan angka, maka hasil analisis data kuantitatif bisa diuji dan diperiksa. Dengan kata lain, data dan hasil yang objektif lebih bisa diandalkan. Teknik ini juga sangat bermanfaat unutk mengelola data berukuran besar.
Di sisi lain, teknik ini memliki beberapa kekurangan. Ketika terlalu fokus pada angka, sering kali orang bisa salah menginterpretasikan sesuatu. Data yang diambil dari responden bisa jadi tidak akurat terutama dalam menjawab suatu pertanyaan kompleks. Dan walaupun nilai dan angka juga penting, seharusnya hal ini dibarengi dengan mempertimbangkan aspek-aspek lain.
Tips. Untuk mengimbangi kekurangan teknik ini, Anda bisa mengunakan analsis data kualitatif sebagai pendukung. JIka semua angka-angka tersebut terlalu rumit bagi Anda, silakan meminta bantuan para ahli misalnya peneliti pasar profesional dan data analyst.
