Pengertian Analisis Data Deskriptif
Analisis deskriptif kuantitatif adalah suatu teknik yang digunakan dalam pengujian, pengukuran, dan hipotesis berdasarkan perhitungan matematika dan statistik. Metode pengumpulan datanya dapat menggunakan survey, observasi, atau wawancara. Sampel data pada teknik ini lebih objektif dan terstruktur yang dapat disajikan berupa grafik, tabel atau matriks, laporan, dan angka yang dapat diukur nilainya.
Sugiyono juga menjelaskan bahwa pengertian dari analisis data deskriptif kuantitatif adalah sebuah proses penjelasan, penguraian, dan penyajian data yang diperoleh melalui observasi atau pengukuran. Tujuan dari analisis ini adalah untuk memberikan gambaran yang lebih jelas dan mudah dipahami mengenai data yang sedang diteliti.Dalam bukunya yang berjudul “Metode Penelitian Kuantitatif, Kualitatif, dan R&D”, Sugiyono juga menekankan bahwa analisis data deskriptif kuantitatif merupakan langkah awal yang penting sebelum melangkah ke analisis inferensial. Dengan demikian, pengertian analisis data deskriptif kuantitatif menurut Sugiyono adalah proses penjelasan dan penyajian data numerik melalui berbagai teknik statistik, dengan tujuan untuk memberikan gambaran yang lebih jelas dan mendalam tentang karakteristik data yang sedang diteliti.
Teknik Dalam Analisis Data Kuantitatif
Analisis data deskriptif kuantitatif memiliki berbagai teknik yang digunakan untuk merangkum, menggambarkan, dan menyajikan data numerik. Teknik-teknik ini membantu dalam memahami karakteristik data secara lebih mendalam tanpa melakukan inferensi terhadap populasi yang lebih besar. Berikut adalah beberapa teknik umum dalam analisis data deskriptif kuantitatif:
1. Ukuran Pusat
Ukuran pusat adalah angka atau nilai yang mewakili “tengah” dari suatu kumpulan data. Ini membantu memahami dimana sebagian besar data berada.
- Rata-rata (Mean): Nilai rata-rata dari semua angka dalam kumpulan data.
- Median: Nilai tengah saat data diurutkan dari terkecil hingga terbesar. Jika jumlah data ganjil, median adalah nilai di tengah. Jika genap, median adalah rata-rata dari dua nilai tengah.
- Modus: Nilai yang paling sering muncul dalam kumpulan data.
2. Ukuran Sebaran
Ukuran sebaran adalah ukuran yang memberitahu seberapa tersebar atau rapat data seperti:
- Rentang (Range): Selisih antara nilai terbesar dan terkecil dalam kumpulan data.
- Variansi (Variance): Rata-rata dari kuadrat jarak setiap nilai dari rata-rata. Semakin besar variansi, semakin tersebar data.
- Deviasi Standar (Standard Deviation): Akar kuadrat dari variansi. Menggambarkan seberapa jauh data tersebar dari rata-rata. Semakin besar, semakin besar sebarannya.
3. Distribusi data
Distribusi data menggambarkan cara nilai-nilai dalam data tersebar seperti:
- Histogram: Grafik batang yang menunjukkan frekuensi data dalam interval kelas.
- Boxplot (Diagram Kotak): Menyajikan kuartil, rentang interkuartil, dan outlier secara visual.
- Density Plot: Grafik yang menunjukkan sebaran data secara smooth.
4. Ukuran Posisi
Ukuran posisi menggambarkan letak relatif suatu nilai dalam kumpulan data seperti:
- Kuartil: Pemisahan data menjadi empat bagian sama besar. Q1, Q2 (median), dan Q3 adalah kuartil yang menunjukkan letak data.
- Persentil: Nilai yang membagi data menjadi persentase tertentu.
5. Korelasi dan Regresi
- Korelasi: Ukuran yang mengukur sejauh mana dua variabel berkaitan satu sama lain. Korelasi Pearson adalah salah satu yang umum.
- Regresi: Menganalisis hubungan antara satu variabel (variabel dependen) dengan satu atau lebih variabel lainnya (variabel independen). Regresi linier adalah bentuk regresi yang paling sederhana.
6. Analisis Outlier
Outlier adalah nilai yang sangat jauh dari nilai-nilai lain dalam kumpulan data seperti:
- Deteksi Outlier: Metode untuk mengidentifikasi outlier, seperti menggunakan kuartil atau z-score.
- Penanganan Outlier: Ada beberapa cara untuk menangani outlier, misalnya, menghapusnya jika mereka mempengaruhi analisis secara signifikan.
Baca juga: Analisis Data Kuantitatif: Pengertian, Macam Metode dan Cara Menentukannya
Langkah Analisis Data Deskriptif Kuantitatif
Dalam analisis data pasti terdapat langkah-langkah yang harus dilakukan. Tak terkecuali analisis data deskriptif kuantitatif. Dalam melakukan penelitian yang menggunakan metode analisis data deskriptif kuantitatif memiliki beberapa langkah di antara lainnya:
1. Pengumpulan Data
Pertama, pengumpulan data yang relevan untuk penelitian atau analisis data anda. Data dapat dikumpulkan dengan cara observasi, survei, pengukuran dan sumber data atau pengumpulan data lainya.
2. Penyusunan Data
Kedua, susun data yang sudah diperoleh dari pengumpulan data kedalam format yang sesuai seperti tabel atau spreadsheet. Pastikan data-data tadi terorganisir dengan baik dan rapi serta tidak ada kesalahan dalam penginputan.
3. Eksplorasi data
Ketiga, lakukan eksplorasi awal data untuk memahami karakteristik data. lakukan pemeriksaan data, ukuran pusat, ukuran sebaran, dan visualisasi awal seperti histogram atau boxplot.
4. Hitung Ukuran Pusat dan Ukuran Sebaran
Keempat, lakukan penghitungan rata-rata, median, dan modus dari data anda untuk memahami dimana titik tengahnya. Selanjutnya hitung rentang, variansi, dan deviasi standar agar memahami sejauh mana data tersebar dari rata-rata.
5. Visualisasi Data dan Identifikasi Ukuran Posisi
Kelima, buat visualisasi data yang relevan seperti histogram, boxplot, atau diagram pencar, untuk memahami pola dan distribusi data. selanjutnya bisa identifikasi kuartil dan persentil untuk mengetahui letak persentil suatu nilai dari data anda.
6. Analisis Korelasi
Keenam, lakukan analisis korelasi jika memiliki satu set data lebih untuk memahami hubungan antara dua atau lebih variabel. jika variabel kontinu gunakan metode seperti korelasi pearson.
7. Analisis Regresi (jika perlu)
Jika anda ingin memahami hubungan sebab-akibat antara variabel independen dan dependen,lakukan analisis regresi misalnya regresi linier.
8. Identifikasi dan Penanganan Outlier
Kedelapan, identifikasi outlier dalam data Anda dan pertimbangkan untuk menanganinya jika diperlukan. Outlier ini dapat mempengaruhi analisis secara signifikan.
9. Interpretasi Hasil
Kesembilan, setelah melakukan analisis interpretasikan secara cermat. Jelaskan juga pola dan temuan yang anda temukan, serta implikasikan dalam konteks dan tujuan analisis anda.
10. Penyajian dan Pelaporan
Terakhir, sajikan hasil analisis anda secara jelas dalam laporan atau presentasi. Gunakanlah grafik, tabel, dan narasi untuk menyampaikan informasi dengan baik dan efektif.
Baca juga: Analisis Data Deskriptif Kuantitatif: Pengertian dan langkahnya
Contoh dan Penerapan Sederhana Analisis Data Deskriptif Kuantitatif
Analisis deskriptif sangat sering digunakan dalam berbagai macam penelitian. Bahkan biasanya analisis deskriptif tidak hanya digunakan sebagai analisis utama. Sebagai contoh penerapan analisis data deskriptif kuantitatif sederhana, kita akan menggunakan data hasil ujian matematika dari sekelompok siswa. Pertama kumpulkan data Hasil ujian matematika dari sekelompok siswa, lalu kita susun data tersebut dengan format yang sesuai, misalnya tabel atau spreadsheet. selanjutnya periksa distribusi data dan visualisasikan data dengan menggunakan histogram atau boxplot. Selanjutnya hitung ukuran pusat seperti rata-rata, median, modus. Hitung juga ukuran sebaran sebaran seperti rentang, variansi dan deviasi standar lalu buatlah histogram atau boxplot untuk melihat distribusi skor ujian secara visual. identifikasikan ukuran posisi kuartil dan persentil. karena hanya ada satu set data tunggal maka kita tidak perlu melakukan analisis korelasi dan analisis regresi. Cek apakah ada nilai yang signifikan berbeda dari pola umum data. lalu interpretasikan simpulan yang didapat lalu sajikan hasil analisisnya dalam bentuk tabel, grafik dan narasi yang mudah dimengerti
Kesimpulan
Analisis data deskriptif kuantitatif adalah teknik yang digunakan untuk menguji, mengukur, dan membuat hipotesis berdasarkan perhitungan matematika dan statistik. Tujuannya adalah untuk memberikan gambaran yang lebih jelas dan mudah dipahami tentang data yang sedang diteliti. Teknik-teknik yang digunakan dalam analisis ini meliputi ukuran pusat, ukuran sebaran, distribusi data, ukuran posisi, korelasi dan regresi, analisis outlier, serta langkah-langkah seperti pengumpulan data, penyusunan data, eksplorasi data, penghitungan ukuran pusat dan ukuran sebaran, visualisasi data, identifikasi ukuran posisi, analisis korelasi, analisis regresi, identifikasi dan penanganan outlier, interpretasi hasil, dan penyajian dan pelaporan.
Bagi Anda yang memiliki kesulitan dalam mengerjakan skripsi dan membutuhkan jasa bimbingan skripsi dapat menghubungi Admin Akademia dan dapatkan layanan terbaik dari kami.
