Buat Akun DQLab & Akses Kelas Data Science Python, R, SQL, Excel GRATIS!

Pengertian Teknik Pengolahan Data dan Macam-Macam Jenisnya

Belajar Data Science di Rumah 08-Oktober-2021
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/7954fb6e0a3983bb5967a403bcfeb649_x_Thumbnail800.png

Data merupakan instrumen penting ketika melakukan penelitian. Suatu penelitian haruslah berdasarkan data agar penelitian tersebut dapat dipercaya. Semakin akurat data yang digunakan, maka kualitas penelitian pun semakin meningkat.


Data dalam penelitian dibagi menjadi beberapa jenis diantaranya yaitu berdasarkan sifatnya, berdasarkan skala pengukurannya, dan berdasarkan sumbernya. Setiap data memiliki karakteristik dan metode pengolahannya masing-masing. Misalnya data yang dikategorikan berdasarkan sifatnya yaitu data kuantitatif tentu berbeda dengan data kualitatif. 


Tidak hanya pada penelitian yang bersifat akademik, data juga penting untuk perusahaan maupun instansi. Misalnya suatu perusahaan yang menjual produk kecantikan dapat melakukan penelitian dengan mengolah data seperti data hasil penjualan produk, ulasan produk yang diberikan konsumen, dan data lainnya yang berkaitan dengan tujuan penelitian.


Data yang dianalisis akan membantu meningkatkan produktivitas dan kualitas produk perusahaan. Akan tetapi mungkin banyak juga yang belum memahami pengertian teknik pengolahan data. Nah, artikel kali ini kita akan membahas pengertian teknik pengolahan data dan macam-macam jenisnya. Yuk, simak pembahasannya di bawah ini!


1. Pengertian Teknik Pengolahan Data Menurut Ahli

Teknik pengolahan data merupakan proses atau cara yang digunakan untuk mengolah data untuk memperoleh informasi. Adapun pengertian teknik pengolahan data menurut para ahli diantaranya sebagai berikut:

  • Menurut John Tukey istilah teknik dalam menganalisis data penelitian adalah prosedur untuk menganalisis data. Prosedur ini mencakup teknik menafsirkan data yang sudah dianalisa dan cara merencanakan teknik pengumpulan data penelitian sehingga analisis menjadi lebih cepat.

  • Menurut Spradley analisis data pada penelitian merupakan cara berpikir yang berkaitan erat dengan pengujian secara sistematis terhadap sesuatu untuk menentukan bagian, hubungan antar bagian, dan hubungannya dengan keseluruhan. 

  • Menurut Sugiono analisis data dalam proses penelitian adalah suatu penelitian yang sulit untuk dilakukan dan dibutuhkan kerja keras, cara berpikir yang kreatif, dan wawasan tinggi. 

  • Menurut Taylor analisis data didefinisikan sebagai proses yang merinci usaha secara formal untuk menemukan tema dan merumuskan hipotesis yang disarankan dan sebagai usaha untuk memberikan bantuan dan tema pada hipotesis. 


Baca juga : Teknik Pengolahan Data Kualitatif: Ketahui Macam-Macam Metode Pengumpulan Data


2. Tujuan Teknik Pengolahan Data

Teknik pengolahan data tentu memiliki tujuan ketika menerapkannya pada suatu penelitian. Analisis data adalah tahap yang penting dalam teknik pengolahan data. Penerapan teknik analisis data sangat berkaitan dengan tema dan masalah penelitian yang ingin diselesaikan. Tujuan teknik analisis data adalah untuk memperoleh kesimpulan secara keseluruhan dari data yang sudah dikumpulkan sebelumnya. Teknik analisis data juga akan mendeskripsikan data-data penelitian sehingga mudah dipahami oleh orang lain dengan menyajikannya ke dalam bentuk yang menarik seperti grafik atau plot. Pada bidang industri, hasil pengolahan data dapat digunakan sebagai pedoman dalam pengambilan keputusan strategi bisnis selanjutnya seperti strategi marketing di masa mendatang, melihat trend pasar, dan lain sebagainya.


3. Macam-Macam Teknik Pengolahan Data

Ada macam-macam teknik pengolahan data diantaranya yaitu teknik pengolahan data kualitatif dan teknik pengolahan data kuantitatif. Teknik pengolahan data kualitatif merupakan metode yang digunakan untuk mengolah data yang bersifat narasi atau teks. Teknik ini biasanya digunakan dalam penelitian yang mengandung subjektivitas. Teknik analisis kualitatif dibagi menjadi tiga yaitu analisis konten, analisis wacana, dan analisis naratif. Sedangkan teknik analisis kuantitatif merupakan metode yang digunakan untuk mengolah data yang bersifat numerik atau angka. Teknik ini digunakan dalam penelitian yang mengandung objektivitas. Teknik analisis kuantitatif dibagi menjadi dua yaitu analisis statistik deskriptif dan statistik inferensial. 


4. Model Teknik Pengolahan Data

Dalam melakukan penelitian terdapat dua model teknik analisis data yaitu sebagai berikut:

  • Model induktif adalah analisis data yang prosesnya berlangsung dari fakta-fakta (data) ke teori. Cara ini menghindari manipulasi data-data penelitian, sehingga berdasarkan data baru disesuaikan dengan teori (Rohmadi & Nahsuca, 2015:34). Selain itu menurut Bryman & Burgess (2002:4) analisis data model induktif sangat berkaitan dengan studi mengenai permasalahan sosial. Model analisis induktif mengharuskan peneliti menyesuaikan kasus yang tidak sesuai dengan hipotesis dengan merevisi hipotesis atau mengambil kembali data-data ke lapangan. 

  • Model deduktif adalah analisis yang berkebalikan dari model induktif. Dalam model analisis deduktif prosesnya berlangsung dari teori-teori baru ke fakta-fakta atau data penelitian.


    Baca juga : Kenali 3 Jenis Metode Pengolahan Data Kuantitatif


      5. Belajar Teknik Pengolahan Data di Industri untuk Berkarir di Bidang Data

      Teknik pengolahan data tidak hanya dilakukan untuk keperluan akademik namun juga untuk di industri atau instansi. Profesi yang bertugas mengolah data dan sedang naik daun saat ini adalah Data Scientist dan Data Analyst. Data akan dikumpulkan, diproses, dan disajikan dalam bentuk yang menarik. Beberapa tools yang bisa digunakan adalah Python, R, SQL, dan Excel. Bagi kamu yang ingin menjadi praktisi data, maka wajib menguasai bahasa pemrograman dan tools tersebut. Tunggu apa lagi? Yuk, bergabung di DQLab.id dan mulai belajar mengolah data!


      Penulis: Dita Kurniasari

      Editor: Annissa Widya


      Postingan Terkait

      Mulai Karier
      sebagai Praktisi
      Data Bersama
      DQLab

      Daftar sekarang dan ambil langkah
      pertamamu untuk mengenal
      Data Science.

      Buat Akun


      Atau

      Sudah punya akun? Login