Proses analisis data seringkali menjadi kendala bagi para peneliti setelah berhasil mengumpulkan sejumlah data penelitian. Apalagi jika sudah menyangkut analisis data kuantitatif yang melibatkan banyak angka tentunya akan semakin memusingkan, bukan?
Mengenal lebih jauh metode analisis data kuantitatif tentu bakal sangat membantu Anda nantinya. Artikel kali ini akan banyak membahas hal-hal penting terkait analisis data penelitian khususnya data kuantitatif yang dominan angka atau numerik.
Sudah tidak sabar ingin segera mempelajarinya? Mari kita bahas bersama!
Pengertian Analisis Data Kuantitatif
Berbeda dengan analisis data kualitatif, data kuantitatif berbicara tentang jumlah atau angka yang dapat diukur. Jadi, analisis data kuantitatif adalah proses menganalisis sejumlah data yang berbasis angka atau data yang dapat dengan mudah peneliti konversi menjadi angka tanpa menghilangkan maknanya.
Misalnya, variabel berbentuk kategori dengan contoh, prestasi belajar = 1, minat belajar = 2, dan sebagainya. Data kuantitatif akan merujuk pada perhitungan matematis berupa analisis statistik yang hasilnya bisa Anda pakai dalam pengambilan keputusan maupun mengungkapkan kesimpulan dan jawaban atas suatu permasalahan.
Apa Saja Jenis Data Kuantitatif?
Terdapat dua jenis data kuantitatif menurut kontinuitasnya yakni data kontinyu dan data diskrit. Data kontinyu adalah data yang terdapat kemungkinan memiliki nilai tak terbatas. Contohnya, berat badan yang nilainya bisa 56,8 kg atau 56,5 kg.
Sedangkan data diskrit kebalikan dari data kontinyu yang nilainya memiliki batasan tertentu. Contohnya, jumlah meja di dalam kelas yang nilainya hanya bilangan pasti seperti 4, 5, 6, dan seterusnya. Tidak akan ada jumlah meja 4,5 atau 6,5.
Data kuantitatif juga dapat terbagi menurut level pengukurannya yakni data nominal, data ordinal, data interval, dan data rasio. Jenis data nominal merupakan data yang angkanya hanya berupa label atau penanda, bukan hasil dari pengukuran. Arti data ordinal merupakan data yang angkanya menunjukkan peringkat atau jenjang tertentu.
Bentuk data interval pada dasarnya merupakan nilai hasil pengukuran yang memiliki jarak atau jenjang yang tetap antar angkanya. Data rasio merupakan data interval yang mengandung nilai nol mutlak.
Kapan Harus Menggunakan Analisis Data Kuantitatif?
Analisis data kuantitatif bisa Anda gunakan untuk mengukur tiga aspek berikut ini:
- Ketika ingin mengukur perbedaan antar kelompok tertentu. Misalnya, mengukur perbedaan popularitas merek pakaian yang berbeda.
- Pengukuran yang bertujuan untuk menilai hubungan antar variabel. Misalnya, hubungan antara prestasi belajar siswa dengan kebiasaan belajar di rumah.
- Menguji hipotesis secara ilmiah. Contohnya, hipotesis tentang dampak penerapan model pembelajaran kooperatif pada siswa.
Bagaimana Metode Analisis Data Kuantitatif?
Secara umum terdapat dua macam metode analisis data untuk penelitian kuantitatif yaitu statistik deskriptif dan statistik inferensial. Kedua metode tersebut memiliki implementasi yang berbeda dalam proses pengolahan data penelitian.
Statistik Deskriptif
Metode statistik ini Anda bisa gunakan untuk menggambarkan sejumlah data agar bisa orang lain pahami maknanya. Hasil dari analisis statistik deskriptif akan mampu menjelaskan penjelasan rasional yang merupakan makna angka-angka dari suatu variabel.
Metode statistik deskriptif melibatkan perhitungan atas nilai:
- Mean: rata-rata numerik dari sekumpulan nilai.
- Median: titik tengah dari sekumpulan nilai ketika data tersusun dalam urutan numerik.
- Modus: nilai yang paling sering muncul dari suatu kumpulan data.
- Persentase: nilai yang menggambarkan hubungan antara nilai suatu kelompok dengan kelompok lain yang lebih besar.
- Frekuensi: angka yang menyatakan berapa kali suatu nilai muncul dalam sekumpulan data.
- Range: nilai tertinggi dan nilai terendah dari sekumpulan data.
- Standar Deviasi: nilai yang menunjukkan persebaran angka atau seberapa dekat semua angka dengan Mean.
- Skewness/Kemiringan: nilai yang menggambarkan seberapa simetris tentang angka-angka. Apakah menunjukkan kurva lonceng simetris di tengah grafik atau kurva condong ke kiri atau ke kanan.
Statistik Inferensial
Statistik Inferensial merupakan analisis lanjutan dari statistik deskriptif. Ketika nilai statistik deskriptif tidak cukup detail untuk menjelaskan makna dan motif dari sekumpulan data.
Statistik inferensial biasanya peneliti gunakan untuk membuat prediksi antar kelompok atas hasil analisis statistik deskriptif. Bisa juga untuk mengukur hubungan yang mungkin terjadi antar beberapa variabel. Serta pengujian hipotesis yang memprediksi adanya perubahan atau perbedaan.
Metode analisis statistik inferensial melibatkan beberapa alternatif teknik analisis data yaitu:
- Analisis Regresi: memprediksi hubungan antara sekumpulan variabel. Hubungan antara variabel dependen dan variabel independen. Analisis ini memperkirakan pengaruh satu atau lebih variabel pada variabel dependen. Analisis regresi juga terdiri dari beragam model seperti regresi linier, regresi logistik biner, dan sebagainya.
- Analysis of Variance (ANOVA): untuk menguji perbedaan beberapa kelompok dengan membandingkan rata-ratanya.
- Analisis Faktor: umumnya suatu variabel masih bisa direduksi menjadi beberapa faktor kecil dengan memakai teknik analisis faktor. Analisis bisa memecah data besar menjadi data yang lebih kecil yang lebih gampang dianalisis.
Teknik analisis data kuantitatif lainnya yaitu cross tabulation, cohort analysis, cluster analysis, SWOT analysis, time series analysis, Monte Carlo simulation, dan Maxdiff analysis.
Bagaimana Memilih Metode Kuantitatif yang Tepat?
Dari sekian banyak metode maupun teknik analisis data, Anda tentunya harus memilih salah satunya. Untuk memilih metode statistik yang tepat, Anda perlu mempertimbangkan dua faktor penting yaitu:
Jenis Data
Jenis data kuantitatif yang telah Anda kumpulkan dari penelitian. Pilihlah metode analisis yang paling sesuai tingkat pengukuran dan bentuk data yang bisa diolah. Berdasarkan jenis data, mengacu pada empat tingkatan pengukuran yaitu nominal, ordinal, interval, dan rasio.
Mengapa pertimbangan mengenai jenis data ini penting? Karena berbeda tipe data maka teknik analisis data yang dipakai juga akan berbeda. Setiap metode analisis memiliki asumsi mengenai jenis data yang cocok.
Jika Anda memaksakan memakai metode analisis yang tidak mendukung jenis atau tipe data Anda. Maka, hasil analisisnya bisa tidak memiliki makna atau bisa saja salah interpretasi. Jadi, pastikan jenis data Anda match dengan metode analisisnya.
Pertanyaan penelitian
Pertimbangan kedua dalam memilih metode analisis, baik itu analisis data kuantitatif dan kualitatif yaitu rumusan masalah dan hipotesis penelitian Anda. Jika pertanyaan penelitian Anda hanya untuk menilai atribut dari sampel seperti mean, median, modus, dan lainnya maka analisis statistik deskriptif sudah cukup.
Beda halnya jika Anda ingin lebih memahami perbedaan antara kelompok atau mengetahui hubungan antar variabel dan membuktikan hipotesis, maka Anda mungkin perlu statistik inferensial.
Jadi, sangat penting untuk memperjelas tujuan penelitian, pertanyaan penelitian dan hipotesis Anda, sebelum Anda mulai melihat teknik statistik mana yang akan digunakan.
Ulasan di atas sedikit banyak sudah menambah wawasan dan tambahan informasi mengenai analisis data kuantitatif. Jika Anda tidak ingin repot menganalisis data sendiri Anda bisa memanfaatkan jasa analisis data dari kami. Untuk info selengkapnya, silahkan mengunjungi website resmi kami di https://ascarya.or.id/.
