Yuk Pahami Data Kuantitatif, Cara Menganalisis Hingga Contohnya!

Di dunia penelitian tentunya Anda sudah tidak asing lagi dengan data kuantitatif, bukan? Berbeda dengan penelitan kualitatif, penelitian kuantitatif adalah penelitian yang melibatkan analisis data numerik. 

Menurut KBBI sendiri, kuantitatif adalah suatu konsep berdasarkan banyak atau jumlahnya. Bisa dikatakan, kuantitatif yakni sesuatu yang dapat diukur. Lalu bagaimana cara menganalisis suatu data kuantitatif? Temukan ulasannya pada pada postingan di bawah ini mengenai perbedaan data kuantitatif dan data kualitatif.

Ciri-Ciri Penelitian Kuantitatif

Agar bisa lebih membedakan antara kualitatif dan kuantitatif, sebaiknya simak ciri-ciri dari penelitian data kuantitatif itu sendiri. Berikut ciri-ciri data kualitatif adalah:

1. Penelitian kuantitatif dilakukan untuk mengukur dan menggambarkan tingkat atau asosiasi antara dua atau lebih variabel.
2. Permasalahan penelitian data kuantitatif adalah menanyakan tentang tingkat keeratan atau pengaruh antara dua variabel atau lebih.
3. Metode penelitian kuantitatif menggunakan rumus, presentase, atau tabel populasi. 
4. Data yang dikumpulkan dibatasi oleh peneliti dalam hal pilihan atribut atau indikator variabel.

Sebelum menganalisis atau meneliti, hal yang harus dilakukan pastinya adalah mengumpulkan data. Dalam pengumpulan data diperlukan adanya teknik pengumpulan data, yang merupakan langkah strategis dalam penelitian. Nah, data kuantitatif adalah jenis data yang dapat dihitung atau diukur secara langsung. Data tersebut berupa informasi yang dinyatakan dengan angka.

Baca juga: Contoh Proposal Penelitian dan Teknik Penulisannya

Teknik Pengumpulan Data Kuantitatif

Teknik pengumpulan data kuantitatif sendiri ada banyak cara. Beberapa cara diantaranya yakni sebagai berikut :

1. Angket atau Kuesioner

Angket dalam penelitian kuantitatif adalah sejumlah pertanyaan tertulis dari peneliti yang digunakan untuk memperoleh informasi atau hal-hal yang diketahui responden. 

Teknik pengumpulan data ini dapat menggunakan kuesioner, checklist atau daftar cocok, serta skala sebagai instrumen penelitiannya, tergantung konsep peneliti.

2. Wawancara

Berikutnya tentang teknik pengumpulan data kuantitatif adalah dengan menggunakan metode wawancara. Sama seperti angket atau kuesioner, peneliti mengajukan pertanyaan yang perlu dijawab oleh responden, namun pertanyaan dan jawaban ini disampaikan secara lisan. 

3. Pengamatan atau Observasi

Selain kuesioner dan wawancara, teknik pengumpulan data kuantitatif bisa dilakukan dengan pengamatan atau observasi. Ya, peneliti harus melakukan pengamatan terhadap sesuatu yang akan diteliti atau hal-hal yang berkaitan dengan penelitian tersebut. 

4. Ujian atau Tes

Teknik pengumpulan data kuantitatf berikutnya adalah ujian atau tes. Teknik ini menggunakan instrumen berupa soal tes dan inventory yang perlu dijawab oleh responden. Tentunya soal ujian atau tes tersebut berhubungan dengan topik yang akan diteliti.

5. Dokumentasi

Peneliti pun dapat menggunakan teknik pengumpulan data dokumentasi, yakni data-data dikumpulkan dari hasil dokumentasi peneliti. Instrumen penelitian dari teknik ini dapat berupa tabel dan daftar cocok atau checklist.

Jika dari teknik pengumpulan datanya saja sudah berbeda dengan penelitian kualitatif, maka berbeda pula cara menganalisis kedua jenis penelitian tersebut. Data kuantitatif cenderung tentang menganalisis angka, sehingga perlu melibatkan statistik. 

Apakah peneliti perlu menjadi ahli statistik agar penelitian kuantitatifnya berkualitas ? Tentu saja tidak. Anda hanya perlu memahami dasar-dasarnya saja serta memilih teknik analisis yang relevan dengan topik penelitian Anda. 

Secara garis besar, ada dua cabang dari metode atau teknik statistik yang bisa digunakan, yakni statistik inferensial dan statistic deskriptif. Apa perbedaan dari keduanya? Yuk simak penjelasan lengkapnya berikut ini!

1. Statistik Inferensial

Statistic inferensial bertujuan untuk membuat kesimpulan tentang populasi atau untuk membuat prediksi mengenai apa yang ditemukan dalam populasi penuh. Prediksi tersebut dapat mencakup tentang perbedaan antar kelompok dan juga hubungan antar variabel.

Contoh dari perbedaan antar kelompok adalah perbedaan berat badan anak-anak berdasar pada makanan favorit mereka. Sedangkan contoh hubungan antar variabel adalah hubungan antara tinggi atau berat badan seseorang dan frekuensi orang tersebut dalam melakukan yoga selama seminggu.

Nah, teknik statistic inferensial yang umum yakni sebagai berikut:

1) Uji T

Teknik uji T yakni membandingkan rata-rata dari dua kelompok data, hal ini dilakukan untuk menilai seberapa jauh perbedaan keduanya, apakah perbedaannya signifikan atau sebaliknya. Hasil yang didapat dari teknik ini adalah rata-rata, deviasi standar, serta kemiringan yang berbeda dari keduanya.

2) ANOVA

Teknik yang satu ini hampir sama dengan Uji T, hanya saja kelompok atau grup yang dianalisis bukan hanya dua, tapi lebih dari dua.

3) Korelasi

Teknik korelasi digunakan untuk menilai hubungan antara dua variabel, apakah saat satu variabel naik, maka variabel lainnya juga naik atau justru turun atau tetap sama.

4) Regresi

Regresi hampir mirip dengan teknik korelasi, namun lebih memahami sebab akibat antar variabel, bukan hanya menilai hubungan variabel-variabel tersebut. 

2. Statistik Deskriptif

Berbeda dengan statistik inferensial yang bertujuan untuk membuat kesimpulan tentang populasi, statistic deskriptif justru membahas tentang sampel atau rincian data spesifik. Untuk lebih jelasnya, berikut kami sajikan berbagai metode dan teknik yang digunakan cabang statistic ini:

1) Mean

Mean adalah rata-rata matematis dari serangkaian angka.

2) Median

Selain mean, ada pula median yang berarti titik tengah rentang angka, sebelumnya peneliti harus menyusun dari angka terendah ke angka tertingginya.

3) Simpangan Baku dan Varians

Teknik yang satu ini menunjukkan seberapa tersebar kisaran angka, seberapa dekat atau jauh angka tersebut dengan nilai rata-rata.

4) Skewness

Selanjutnya, teknik skewness menunjukkan seberapa simetris serangkaian angka yang ada. 

Dari metode dan teknik-teknik di atas, bagaimana cara menentukan teknik analisis data kuantitatif yang tepat? Ada dua faktor yang sangat penting dalam penentuan tekniknya, yakni sebagai berikut:

• Jenis data kuantitatif yang dimiliki, berdasarkan level dan bentuknya
• Pertanyaan beserta hipotesis penelitian

Contoh Data Kuantitatif dan Kualitatif

Sebagaimana dijelaskan sebelumnya bahwa data kuantitatif adalah data numerik yang diolah untuk menunjukkan pengukuran fenomena tertentu dengan angka. Untuk lebih jelasnya, simak contoh berikut:

• Seorang sarjana mengalami kesulitan membuka bisnis karena membutuhkan modal sebesar 1 miliar.
• Nilai tukar rupee terhadap dolar AS mengalami penurunan menjadi 14.000 rupee.
• Tinggi badan rata-rata orang Indonesia adalah 164 cm.
• Berat badan rata-rata anak kelas 6 adalah 35 kg.

Sedangkan data kualitatif adalah data yang tidak dapat diukur dengan pasti, bukan merupakan data numerik. Ini dia contohnya:

• Orang Amerika lebih tinggi dari orang Indonesia
• Kemacetan yang terjadi di ibukota dipengaruhi oleh layanan transportasi yang buruk
• Pemuda itu mengalami kesulitan membuka bisnis karena tidak memiliki modal yang cukup

Itulah perbedaan antara data kuantitatif dan kuantitatif, cukup signifikan bukan ? Jadi, Anda tidak perlu bingung cara membedakannya.

Semoga penjelasan mengenai pengertian, teknik pengumpulan data, cara menganalisis, serta contoh data kuantitatif di atas dapat membantu kegiatan penelitian Anda.