October 13, 2022

Analisis Data Kuantitatif : Pengertian, Data, dan Teknik

analisis-data-kuantitatif

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.

Pengertian

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.

Persiapan Data

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.

  • Pengambilan data. Ini bisa dilakukan melalui dua metode yaitu survei dan interview perorangan.
  • Validasi data. Validasi mencakup kesesuaian data dengan standar yang telah ditetapkan. Sebagai contoh, pengecekan perlu dilakukan apakah calon responden sudah memenuhi kriteria penelitian.
  • Mengedit data. Semakin besar data yang dikumpulkan, maka harus semakin teliti dalam memeriksa kesalahan yang mungkin terjadi. Jika ada data yang kosong atau salah dimasukkan, hasil akhir bisa tidak akurat.
  • Meng-coding data. Di sini Anda perlu membuat tabel dan struktur demi menampilkan data yang akurat dan mudah dipahami. Coding data termasuk mengelompokkan dan memberikan nilai pada data yang telah dihimpun.

Teknik Analisis Data Kuantitatif

Analisis data kuantitatif sangat erat kaitannya dengan metode statistik dan komputasi. Teknik yang digunakan tergantung dengan tujuan yang ingin dicapai.

1.   Statistik Deskriptif

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.

  • Untuk memahami gambaran umum dan detail dari data.
  • Membantu menemukan potensi error dalam data, misalnya jika jawaban dari pertanyaan terlalu bervariasi.
  • Menjadi dasar untuk menggunakan jenis statistik inferensial apa yang akan dipakai.

Berikut ini adalah beberapa perhitungan yang umum dipakai dalam statistik deskriptif.

  • Mean =  digunakan untuk mencari rata-rata sejumlah data
  • Median = nilai tengah yang didapatkan dari data yang diurutkan secara numerik
  • Modus = nilai yang paling sering muncul dalam kumpulan data
  • Standar deviasi : berfungsi untuk melihat persebaran data dan sedekat apa nilainya dengan mean
  • Skewness = menilai normal tidaknya distribusi data

2.   Statistik Inferensial

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:

  • ANOVA = digunakan untuk menguji sejauh mana satu kelompok berbeda dengan yang lain, memungkinkan analisis banyak kelompok berbeda sekaligus.
  • Regresi = digunakan untuk memahami sebab akibat (alami/sengaja) antarvariabel.
  • Uji T = digunakan untuk melihat perbedaan antara kelompok-kelompok yang dilihat dari mean, standar deviasi, dan skewness.
analisis-data-kuantitatif1

Alat Bantu Analisis Data Kuantitatif

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.

1.   Excel spreadsheet

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

2.   Microsoft Access

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

3.   SPSS

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

Analisis Data Kuantitatif dalam Digital Marketing

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.

  • Survei kuantitatif online.
  • Mengumpulkan data dari web.
  • Menghimpun statistik media sosial.

Secara garis besar, analisis data kuantitatif akan membantu menginformasikan:

  • Pasar yang tersedia untuk produk/jasa.
  • Karakteristik calon pembeli.
  • Tingkat kesadaran merek yang dibutuhkan.

Kelebihan dan Kekurangan Analisis Data Kuantitatif

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.

Chat Whatsapp
1
Butuh bantuan digital? Chat kami!
Tim Digiten senantiasa membantu anda di balik layar. Konsultasikan masalahmu sekarang!
linkedin facebook pinterest youtube rss twitter instagram facebook-blank rss-blank linkedin-blank pinterest youtube twitter instagram