Analisis Data Penelitian

Analisis Data melalui cara Deskriptif yaitu membuat gambaran data-data yang terkumpul tanpa membuat generalisasi dari hasil penelitian tersebut. Contoh analisis data deskriptif biasanya disajikan dalam bentuk Tabel dan Grafik.

Analisis data melalui cara Inferensial yaitu menggunakan statistik dengan cara membuat kesimpulan yang berlaku secara umum. Analisis data inferensial menggunakan rumus statistik tertentu. Hasil perhitunganannya akan menjadi dasar generalisasi sampel bagi populasi.

Metode Analisis Data

Metode analisis data merupakan komponen esensial dalam setiap penelitian, baik kualitatif maupun kuantitatif. Dalam penelitian kualitatif, analisis dilakukan untuk memahami makna dan konteks dari data naratif, sering kali melalui wawancara atau observasi mendalam. Sebaliknya, metode kuantitatif menggunakan pendekatan statistik untuk mengolah data numerik, menguji hipotesis, dan menarik kesimpulan. Penguasaan metode ini membantu peneliti memilih pendekatan yang sesuai dengan tujuan dan karakteristik data penelitian mereka, sehingga menghasilkan temuan yang valid dan dapat diandalkan.

Referensi Pustaka

1. Moleong, L. J. (2018). Metodologi Penelitian Kualitatif. Bandung: PT Remaja Rosdakarya.
2. Sugiyono. (2019). Metode Penelitian Kuantitatif, Kualitatif, dan R&D. Bandung: Alfabeta.
3. Nawawi, H. (2003). Metode Penelitian Bidang Sosial. Yogyakarta: Gadjah Mada University Press.
4. Nasution, S. (2003). Metode Penelitian Naturalistik Kualitatif. Bandung: Tarsito.
5. Santoso, S. (2018). Statistik Multivariat dengan SPSS. Jakarta: PT Elex Media Komputindo.

Metode Penelitian Kualitatif

• Analisis Tematik: Mengidentifikasi tema atau pola penting dari data wawancara, observasi, atau dokumen. Langkah: membaca data, memberi kode, mengelompokkan kode ke dalam tema, dan menafsirkan tema.
• Grounded Theory: Mengembangkan teori berdasarkan data yang dikumpulkan langsung dari lapangan. Proses: coding terbuka, coding aksial, dan coding selektif.
• Analisis Naratif: Memahami cerita individu untuk menganalisis pengalaman atau sudut pandang. Cocok untuk penelitian tentang identitas, budaya, atau perubahan sosial.
• Analisis Diskursus: Mengkaji bagaimana bahasa digunakan untuk membentuk makna sosial, ideologi, atau kekuasaan. Fokus pada konteks sosial dan pola komunikasi.

Metode Penelitian Kuantitatif

• Regresi Berganda: Digunakan untuk menganalisis hubungan antara variabel independen dan dependen. Memberikan informasi tentang pengaruh masing-masing variabel independen.
• Analisis Faktor: Menyederhanakan data dengan mengelompokkan variabel menjadi faktor berdasarkan korelasi. Contoh: menemukan dimensi dalam survei kepuasan pelanggan.
• Analisis Chi-Square: Menguji hubungan antara dua variabel kategori. Contoh: hubungan antara jenis kelamin dan preferensi produk.
• Structural Equation Modeling (SEM): Menguji hubungan kompleks antara variabel laten melalui jalur langsung dan tidak langsung. Sangat berguna untuk model konseptual besar.

Tahapan Analisis Data:

1. Pengumpulan Data
2. Tahap Editing dengan melakukan pemeriksaan kejelasan dan kelengkapan
3. Tahap Koding dengan cara melakukan identifikasi dan klasifikasi
4. Tahap Tabulasi dengan cara melakukan menambahkan data kedalam bentuk tabel
5. Tahap Pengujian dengan cara pengujian kualitas data, baik dari segi validitas maupun realibilitas
6. Tahap Mendeskripsikan Data dengan cara membuat deskripsi data dan menyajikannya dalam bentuk tabel atau diagram.
7. Tahap Pengujian Hipotesis dengan cara melakukan pengujian proposisi

Contoh Analisis

Studi Kasus: Implementasi Sistem Machine Learning untuk Deteksi Penipuan Transaksi Online

Deskripsi Kasus:

Sebuah perusahaan fintech ingin mengurangi kasus penipuan dalam sistem transaksi online mereka. Data historis transaksi menunjukkan pola-pola tertentu pada transaksi penipuan (fraudulent). Perusahaan ingin membangun model machine learning untuk mendeteksi potensi transaksi penipuan secara real-time.

Tahapan Analisis dan Implementasi:

Identifikasi Masalah dan Tujuan:

• Masalah: Tingginya transaksi penipuan mengakibatkan kerugian finansial.
• Tujuan: Membangun model prediksi untuk mendeteksi transaksi yang berpotensi curang dengan tingkat akurasi di atas 90%.

Pengumpulan Data:

Data transaksi historis, meliputi:

1. Identitas pengguna (di-anonimkan).
2. Lokasi geografis.
3. Waktu transaksi.
4. Jumlah transaksi.
5. Status transaksi (valid/fraud).

Pengolahan Data:

1. Pembersihan Data: Hilangkan data duplikat atau data tidak lengkap.
2. Pemeriksaan Outlier: Identifikasi dan analisis nilai-nilai ekstrim yang tidak relevan.
3. Transformasi Data: Normalisasi data numerik dan encoding data kategori (contoh: lokasi).

Pemilihan Algoritma:

Gunakan algoritma supervised learning seperti:

1. Logistic Regression.
2. Decision Tree.
3. Random Forest.
4. Gradient Boosting (XGBoost).

Pelatihan Model:

1. Split Data: Bagi dataset menjadi 70% data pelatihan dan 30% data pengujian.
2. Hyperparameter Tuning: Cari kombinasi parameter terbaik untuk meningkatkan performa model.

Evaluasi Model:

Ukur performa menggunakan metrik seperti:

1. Akurasi.
2. Precision (ketepatan).
3. Recall (tingkat sensitivitas).
4. Validasi model dengan teknik cross-validation untuk memastikan performa stabil.

Implementasi:

1. Integrasikan model ke dalam sistem transaksi online perusahaan.
2. Terapkan mekanisme alarm untuk transaksi dengan skor risiko tinggi.

Monitoring dan Pemeliharaan:

1. Pantau performa model secara berkala untuk mengidentifikasi kemungkinan penurunan akurasi.
2. Lakukan retraining model dengan data baru setiap 3–6 bulan.

Soal Studi Kasus:

1. Sebutkan tantangan utama dalam pembersihan dan pengolahan data transaksi online!
2. Jika model machine learning menghasilkan precision 0,85 dan recall 0,75, bagaimana interpretasi hasil tersebut?

Jawaban:

Tantangan Utama:

1. Kualitas Data: Data transaksi seringkali tidak lengkap atau memiliki noise.
2. Skalabilitas: Volume data yang besar memerlukan sumber daya komputasi tinggi.
3. Imbalance Data: Biasanya jumlah transaksi valid jauh lebih besar dibandingkan transaksi penipuan, sehingga model bisa bias.

Interpretasi Precision dan Recall:

1. Precision 0,85: Dari semua transaksi yang diprediksi sebagai penipuan, 85% benar-benar penipuan.
2. Recall 0,75: Dari semua transaksi penipuan sebenarnya, model berhasil mendeteksi 75%.
3. Kesimpulan: Model cukup baik, namun recall yang lebih rendah menunjukkan ada transaksi penipuan yang terlewat. Disarankan untuk meningkatkan recall tanpa mengorbankan precision.