Teknik Analisis Data: Pengertian, Jenis, dan Contohnya

Teknik analisis data adalah suatu rangkaian metode untuk memahami, menjelaskan, dan mengambil informasi yang terkandung dalam data. 

Di era digital seperti sekarang, Anda perlu menerapkan teknik yang sesuai untuk bisa memahami pola, tren, dan wawasan penting dalam data tersebut. 

Dalam pelaksanaannya, Anda dapat menggunakan beberapa jenis teknik analisis data seperti kualitatif dan kuantitatif dengan kegunaan yang berbeda tergantung pada sifat dan tujuan data yang dianalisis.

Mari pelajari lebih jauh apa itu teknik analisis data, fungsi, jenis, tahapan, hingga contoh teknik analisis data pada artikel berikut!

Apa itu Teknik Analisis Data?

Secara umum, analisis data adalah proses pengumpulan, pembersihan, dan pengorganisasian data untuk menghasilkan informasi. 

Sedangkan teknik analisis data adalah serangkaian cara untuk memproses, menganalisis, dan mejelaskan data. Dalam proses ini, Anda akan melakukan penyelidikan pada data untuk mengungkap pola hubungan dan informasi-informasi penting di dalamnya. 

Anda mungkin telah mendengar istilah analisis data dan teknik analisis data secara berulang dalam konteks bisnis dan teknologi. Namun, untuk memperkaya pemahaman, simak fungsi, jenis, dan tahapannya pada artikel ini.

Fungsi Analisis Data

• Memberikan solusi terhadap masalah yang dihadapi bisnis.
• Menjadi landasan yang kuat untuk pengambilan keputusan dalam strategi bisnis.
• Mengevaluasi kualitas produk dan layanan.
• Menjadi pedoman dalam mengarahkan kegiatan operasional bisnis.
• Menjadi dasar untuk merencanakan langkah-langkah bisnis di masa depan.

Jenis Teknik Analisis Data

Anda dapat menerapkan berbagai jenis teknik analisis data tergantung pada tujuan dan karakteristik data yang dianalisis. Berikut adalah beberapa jenis yang umum digunakan:

1. Teknik Analisis Data Kualitatif

Teknik analisis data kualitatif adalah teknik data yang bersifat non-numerik dan berfokus pada analisis konseptual dari informasi yang menghasilkan pemahaman tentang subjek. Beberapa jenis teknik analisis data kualitatif meliputi:

• Analisis Wacana: Menawarkan pendekatan untuk memahami makna kontekstual dari suatu bahasa. Artinya, Anda akan berfokus pada pemahaman responden terhadap topik penelitian.
• Analisis Naratif: Menjelaskan cerita yang diperoleh dari berbagai sumber, seperti wawancara, survei, dan observasi. 
• Analisis Grounded Theory: Mengembangkan teori yang bersumber langsung dari data yang dikumpulkan, bukan dari teori yang sudah ada sebelumnya.

2. Teknik Analisis Data Kuantitatif

Berbeda dengan pendekatan kualitatif, teknik analisis data kuantitatif adalah informasi yang diukur secara numerik dan dianalisis menggunakan metode matematika dan statistik. 

Berikut adalah dua jenis analisis data kuantitatif yang umum digunakan:

1. Analisis Deskriptif

Teknik yang membantu Anda memahami, meringkas informasi, dan mengidentifikasi pola dari sampel data numerik. Metode yang sering digunakan dalam analisis deskriptif meliputi:

• Median, menemukan titik tengah dari data numerik.
• Mean, menghitung rata-rata dari nilai-nilai dalam kumpulan data.
• Mode, menemukan nilai yang paling sering muncul.
• Frequency, menunjukkan seberapa sering nilai tertentu muncul.
• Range, menunjukkan rentang nilai dari yang terendah hingga yang tertinggi dalam kumpulan data.
• Percentage, menyatakan proporsi atau persentase nilai atau kelompok responden dalam konteks kelompok responden yang lebih besar.

2. Analisis Inferensial

Bertujuan untuk memprediksi hasil analisis statistika deskriptif, khususnya dalam menggeneralisasi hasil, membuat prediksi antarkelompok, menguji hipotesis, dan menunjukkan hubungan antara beberapa variabel. Berikut dua metode yang umum digunakan:

• Regression analysis, digunakan untuk memprediksi hubungan antara dua variabel. Metode ini memungkinkan Anda untuk memahami bagaimana satu variabel mempengaruhi variabel lainnya.
• Hypothesis analysis, digunakan untuk menguji hipotesis sesuai fakta. 

Tahapan dalam Teknik Analisis Data Kualitatif

Tahapan teknik analisis data kualitatif mencakup beberapa langkah penting yang membantu peneliti memahami, mengorganisir, dan menginterpretasikan data yang telah dikumpulkan. Berikut adalah tahapanya:

1. Memahami Data

Tahapan awal dalam analisis data kualitatif adalah memahami bahwa sebagian besar penelitian kualitatif berfokus pada data berbentuk kata-kata. Oleh karena itu, Anda harus memahami dan membaca data tersebut berulang kali untuk memahami konteksnya.

2. Meninjau Ulang Tujuan Penelitian

Dalam proses ini, Anda perlu memastikan data yang terkumpul relevan dan menjawab pertanyaan-pertanyaan penelitian yang telah dirumuskan. 

Jika terdapat kesenjangan antara data dan tujuan penelitian, Anda perlu mengumpulkan informasi lain agar sesuai dengan data yang tersedia.

3. Reduksi Data

Reduksi data melibatkan upaya penyederhanaan, penggolongan, dan eliminasi data yang tidak penting untuk menghasilkan informasi yang akurat dan memudahkan penarikan kesimpulan. 

Banyaknya  jumlah dan kompleksitas data, tahap ini menjadi langkah penting yang perlu Anda lakukan untuk memilih data yang relevan sesuai dengan tujuan akhir analisis Anda.

4. Mengembangkan Framework

Tahap ini melibatkan identifikasi konsep, perilaku, atau frasa yang relevan dalam data yang kemudian diberi kode-kode tertentu. Contohnya, Anda dapat memberi kode untuk status sosial ekonomi, jenis kelamin, usia, atau tanggapan responden.

5. Mengidentifikasi Pola

Setelah proses pengodean selesai, Anda dapat mulaimengidentifikasi tema-tema utama dalam data, menemukan pola-pola yang paling umum, dan menemukan area yang membutuhkan penelitian lebih lanjut.

Tahapan dalam Teknik Analisis Data Kuantitatif

Tahapan dalam analisis data kuantitatif mencakup serangkaian langkah sistematis untuk mengolah, menganalisis, dan menjelaskan data numerik. Berikut ini adalah penjelasan mengenai tahapannya:

1. Data Validation

Data validation atau validasi data merupakan proses yang bertujuan untuk memastikan bahwa pengumpulan data telah dilakukan sesuai dengan prosedur. Proses validasi data terdiri dari 4tahap utama diantaranya:

• Fraud, memastikan bahwa setiap responden yang diwawancarai merupakan responden yang sesungguhnya dan tidak ada kecurangan dalam pengisian data.
• Screening, melakukan pengecekan untuk memastikan bahwa responden yang dipilih sesuai dengan kriteria yang ditetapkan dalam penelitian.
• Procedure, memeriksa kesesuaian terhadap prosedur yang ditetapkan dalam pengumpulan data.
• Completeness, memastikan peneliti telah mengajukan semua pertanyaan kepada responden.

2. Data Editing

Data editing merupakan fase di mana Anda perlu memverifikasi kesalahan data yang terkumpul. 

Ketika melakukan pengumpulan data, sering kali terjadi beberapa kesalahan seperti responden mengisi kolom jawaban tidak benar atau melewati pertanyaan tertentu. Kondisi semacam ini dapat mengakibatkan ketidakakuratan data.

3. Data Coding

Data coding adalah proses mengelompokkan dan memberikan nilai pada data yang terkumpul. Umumnya, proses ini melibatkan tabel terstruktur untuk menganalisis data dengan lebih sistematis. 

Sebagai contoh, terdapat 500 responden dengan tingkat pendidikan yang beragam. Dengan demikian, Anda perlu menggunakan pengodean data (data coding) untuk menyederhanakan analisis data.

Contoh Analisis Data

Dalam dunia bisnis modern, teknik analisis data menjadi langkah penting untuk mengambil keputusan yang tepat. 

Salah satu contoh analisis data adalah ketika memahami hubungan antara pengeluaran biaya untuk social media marketing dan pendapatan penjualan suatu perusahaan.

Dalam kasus ini, regression analysis akan diperlukan. Regression analysisi adalah alat yang digunakan untuk  mengeksplorasi dan menganalisis hubungan antara variabel independen (pengeluaran social media marketing) dan variabel dependen (pendapatan penjualan). 

Variabel dependen adalah faktor yang ingin diprediksi atau ditingkatkan, sementara variabel independen adalah faktor yang mempengaruhi variabel dependen. Maka, melalui regression analysis, Anda dapat menarik beberapa kesimpulan berikut:

• Korelasi positif: Menandakan bahwa semakin tinggi pengeluaran untuk social media marketing, semakin tinggi juga pendapatan penjualan. Dalam hal ini, perusahaan dapat mempertimbangkan untuk meningkatkan investasi dalam social media marketing untuk meningkatkan pendapatan penjualan.
• Korelasi negatif: Menandakan bahwa pengeluaran untuk social media marketing tidak berpengaruh signifikan terhadap penjualan bisnis. Dalam hal ini, perusahaan dapat mempertimbangkan untuk mengurangi atau bahkan menghilangkan pengeluaran ini dan mencari strategi pemasaran yang lebih efektif.

Demikian penjelasan lengkap mengenai apa itu teknik analisis data, fungsi, jenis, tahapan, dan contohnya. Dengan menganalisis data, perusahaan dapat memperoleh pemahaman yang lebih mendalam tentang dinamika operasional untuk mengoptimalkan strategi bisnis. 

Selain itu, Anda juga bisa memaksimalkan strategi bisnis dengan memasarkannya secara digital dan organik. Dalam hal ini, Jasa SEO dari cmlabs dapat membantu Anda melakukan pemasaran digital dengan meningkatkan visibilitas bisnis secara organik di mesin pencari. 

Strategi SEO yang tepat memungkinkan bisnis Anda untuk tumbuh secara organik tanpa mengandalkan iklan berbayar. Hubungi Tim Marketing kami dan dapatkan penawaran khusus sekarang!