free stats

Makna Analisis Deskriptif: Membaca Lebih dalam Sifat Sebuah Data

Membuka Pembicaraan dengan Sobat Sipil

Halo Sobat Sipil! Kali ini, kita akan membahas mengenai analisis deskriptif. Apa yang terlintas di benak sobat ketika mendengar “analisis deskriptif”? Mungkin beberapa dari sobat yang reguler menggunakan data atau sering mengolah data sudah cukup familiar dengan istilah ini. Namun, bagaimana dengan sobat yang belum sering mendengar tentang analisis deskriptif? Marilah kita simak penjelasan lengkapnya di bawah ini.

Pendahuluan: Membahas Analisis Deskriptif Secara Umum

Di dalam dunia statistika, analisis deskriptif menjadi fondasi utama dalam mengenal suatu data yang akan diteliti selanjutnya. Analisis deskriptif adalah proses untuk menggambarkan dan merumuskan sifat data yang sudah dihimpun dalam bentuk numerik atau latihan.

Sejumlah teknik statistik akan diterapkan untuk menjawab pertanyaan-pertanyaan tertentu mengenai populasi atau sampel. Analisis deskriptif dapat digunakan untuk melihat konsentrasi data.

Dalam analisis, data yang diperoleh dikelompokan atau didistribusikan menjadi sebuah tabel, kemudian olah barang kali oleh suatu algoritma tertentu, entah itu menggunakan mean, median, modus, range, dan lain sebagainya, agar hasil yang diperoleh mampu merepresentasikan kondisi yang ada.

Ketika kita bekerja dengan data, hal pertama yang perlu dilakukan adalah mengumpulkan data itu sendiri. Setelah informasi yang diinginkan telah dikumpulkan, informasi tersebut diorganisasikan dan dijelaskan dengan baik melalui analisis deskriptif. Salah satu tujuan analisis deskriptif adalah membantu peneliti berbicara tentang data mereka dalam cara yang tepat dan terstruktur.

Sebuah jurnal dan report yang berkaitan bersifat deskriptif, seperti laporan keuangan dan penelitian di bidang sosiologi dan ekonomi, hadir untuk memberikan gambaran khusus mengenai suatu situasi, dengan menggunakan teknik statistik yang teruji, seperti pemeriksaan parameter median, rentang, atau tanya jawab tentang frekuensi data.

Analisis deskriptif yang lebih canggih III dan sesuai digunakan di dalam prosedur statistik inferensi yang menggunakan data dan deskripsi untuk membuat suatu kesimpulan.

Kelebihan dan Kekurangan Analisis Deskriptif

Kelebihan

1. Melakukan analisis dengan tepat

2. Mampu merepresentasikan data dengan baik, jelas dan terstruktur

3. Kita mampu menggetahui perilaku distribusi data yang kita miliki didalam sistem atau proses yang ada

4. Analisis deskriptif berguna untuk ditempuh ketika melakukan pemilihan statistik inferential yang akan digunakan, sehingga aman dari potential kesalahan atau bias dalam pengolahan data

BACA JUGA:  Makna Hikmah Artinya: Kesejukan Hidup dalam Kebermaknaan

5. Hasil analisis deskriptif membawa dampak positif kepada pengambil keputusan dalam menyelesaikan berbagai problem yang kompleks

6. Mencari tahu karakteristik suatu data, dalam hal ini kita harus mengetahui apakah data yang kita punya itu homogen atau heterogen, income yang kita miliki diproses ataupun gender, statistik deskriptif dapat memberi kesimpulan yang jelas mengenai data tersebut.

7. Melalui proses analisis bersifat deskriptif, kita dapat mendeteksi kejanggalan atau ketidaknormalan pada data yang sesungguhnya adalah sebuah outlier dan tentunya akan mempengaruhi hasil analisis yang kita miliki nantinya.

Kekurangan

1. Analisis deskriptif lebih cenderung dalam cara bernalar secara naratif ketika disajikan oleh peneliti sehingga membutuhkan keterampilan dalam meningkatkan kemampuan untuk menyajikan analisis secara lebih teknis

2. Analisis deskriptif memiliki tingkat kerumitan yang rendah jika dibandingkan dengan analisis lain sehingga memberikan ketidakakuratan dalam pengambil keputusan atau algoritma yang dipilih.

3. Ada kemungkinan dalam melakukan analisis deskriptif dari data kualitatif tidak dapat memberikan informasi dalam analisis distribusi dari jumlah data yang diolah.

4. Batas kerugian analisis deskriptif adalah data yang kita miliki sudah terbias atau terkontaminasi, sehingga tidak memetakan informasi yang benar terkait dengan data yang telah diproses

5. Kekurangan lain dari analisis deskriptif adalah kemampuan mendeteksi adanya penambahan parameter kedalam analisis ketika data tersebut melebihi kapasitas yang telah ditentukan.

6. Kelemahan lainnya adalah hasil yang diperoleh hanya menunjukkan mengenai suatu data yang murni, sehingga kurang mampu merespon secara efektif dan cepat ketika terjadi pelanggaran aturan atau mengalami krisis internal.

7. Analisis deskriptif tidak dapat memberikan gambaran lengkap mengenai suatu data, sehingga dibutuhkan teknik analisis yang lain untuk membantu menjawab pertanyaan lain yang belum dijawab melalui analisis deskriptif.

Detail Analisis Deskriptif

Dalam memahami Analisis Deskriptif, terdapat 5 poin penting yang dapat menuntun kita dalam mengelola data:

Nama Deskripsi
Mesures of Central Tendency Berisikan informasi berdasarkan rataan, median, dan modus tentang suatu data.
Mesures of Dispersion Berisikan informasi mengenai seberapa besar atau kecil suatu data.
Mesures of Asymmetry Berisikan informasi mengenai seberapa asymetris untuk suatu data.
Mesures of Concentration Berisikan informasi mengenai seberapa konsentrasi suatu data.
Mesures of Correlation and Dependence Berisikan informasi mengenai seberapa kuat hubungan antar variabel terhadap suatu data.

FAQ

1. Apa yang dimaksud dengan “Analisis Deskriptif”?

Analisis deskriptif adalah proses untuk menggambarkan dan merumuskan sifat data yang sudah dihimpun dalam bentuk numerik atau latihan.

2. Apa saja manfaat dari melakukan Analisis Deskriptif?

Melakukan analisis dengan tepat, bisa merepresentasikan data dengan baik, serta mampu menggetahui perilaku distribusi data yang ada dalam sistem adalah beberapa manfaat dari Analisis Deskriptif.

3. Apa saja kelemahan Analisis Deskriptif?

Kelemahan Analisis Deskriptif antara lain proses analisis yang cenderung dalam cara bernalar secara naratif, hanya menunjukkan suatu data murni saja, dan hasil yang diperoleh kurang mampu merespon secara efektif dan cepat ketika terjadi pelanggaran aturan atau mengalami krisis internal.

4. Apa yang dijelaskan dalam Mesures of Central Tendency?

Mesures of Central Tendency memuat informasi berdasarkan rataan, median, dan modus tentang suatu data.

5. Apa peran Analisis Deskriptif dalam statistik inferensi?

Analisis Deskriptif berguna untuk ditempuh ketika melakukan pemilihan statistik inferential yang akan digunakan, sehingga aman dari potential kesalahan atau bias dalam pengolahan data.

BACA JUGA:  Makna Riset Kualitatif Fenomenografi

6. Contoh kasus penerapan Analisis Deskriptif pada kehidupan sehari-hari?

Contoh dari penerapan Analisis Deskriptif pada kehidupan sehari-hari bisa saja ketika kita ingin mengetahui berapa banyak siswa yang mampu meraih nilai di atas rata-rata kelas.

7. Mengapa Analisis Deskriptif penting dalam pengambilan keputusan bisnis?

Karena melalui Analisis Deskriptif, kita dapat mengetahui karakteristik suatu data dan mengambil keputusan yang tepat berdasarkan data tersebut.

8. Apa yang dimaksud dengan Mesures of Dispersion?

Mesures of Dispersion berisikan informasi mengenai seberapa besar atau kecil suatu data.

9. Apa yang dimaksud dengan Mesures of Concentration?

Mesures of Concentration berisikan informasi mengenai seberapa konsentrasi suatu data.

10. Apa yang dimaksud dengan Mesures of Asymmetry?

Mesures of Asymmetry berisikan informasi mengenai seberapa asymetris untuk suatu data.

11. Apa yang dimaksud dengan Mesures of Correlation and Dependence?

Mesures of Correlation and Dependence berisikan informasi mengenai seberapa kuat hubungan antar variabel terhadap suatu data.

12. Apa implikasi dari hasil Analisis Deskriptif yang tidak akurat?

Implikasi dari hasil Analisis Deskriptif yang tidak akurat adalah pengambilan keputusan yang kurang tepat, atau salah.

13. Apa manfaat dari tabel dalam Analisis Deskriptif?

Tabel dalam Analisis Deskriptif bermanfaat dalam mencatat dan memisahkan informasi yang sangat penting untuk dianalisis lebih lanjut di kemudian hari.

Kesimpulan: Action Time dan Yuk Beranalisis Deskriptif!

Setelah memperlajari analisis deskriptif secara mendalam, kita dapat menyimpulkan bahwa analisis deskriptif adalah fondasi utama dalam mengenal suatu data yang akan diteliti selanjutnya. Dalam mengolah data, analisis deskriptif sangat penting untuk membantu peneliti berbicara tentang data mereka dalam cara yang tepat dan terstruktur. Kita akan dapat mengetahui karakteristik dari suatu data, baik itu dalam hal homogenitas atau heterogenitas.

Namun, kita juga perlu mempertimbangkan kelemahan dari analisis deskriptif, seperti proses analisis yang cenderung dalam cara bernalar secara naratif, hanya menunjukkan suatu data murni saja, serta hasil yang diperoleh kurang mampu merespon secara efektif dan cepat ketika terjadi pelanggaran aturan atau mengalami krisis internal. Oleh sebab itu, sebagai researcher kita perlu terus berlatih untuk membuat kesimpulan yang lebih kuat dari data yang dimiliki.

Kita juga tidak bisa memungkiri keterlibatan analisis deskriptif sangatlah penting dalam memetakan informasi sebuah data dan menyelesaikan berbagai problem yang kompleks. Karena alasan itu lah, kita tidak boleh ragu untuk mulai berlatih beranalisis deskriptif secara otodidak setiap kali kita mendapatkan atau mengolah data.

Yuk, beranalisis deskriptif!

Penutup: Disclaimer

Artikel ini dibuat dengan tujuan untuk memberikan informasi sebanyak-banyaknya terkait pengertian, kelebihan dan kekurangan, serta manfaat dari analisis deskriptif. Meski kami sudah berusaha untuk memberikan informasi yang akurat dan terpercaya, namun kami tidak menjamin bahwa semua informasi yang tersaji dalam artikel ini benar 100%. Artinya, pembaca tetap harus menggunakan kebijaksanaannya dalam menggunakan dan mengandalkan artikel ini sebagai rujukan dalam beranalisis deskriptif.