Tag: metode penelitian

Kategori
Uncategorized

Inilah Manfaat Microsoft Excel dalam Dunia Statistika

Microsoft Excel adalah perangkat lunak spreadsheet yang mendominasi pengolahan data numerik dan informasi. Dengan berbagai fitur unggulannya, Excel memudahkan pengelolaan dan analisis data angka. Di bidang statistika, pengguna sering menggunakan Excel untuk menghitung statistik dasar, menganalisis data, dan memvisualisasikan hasil.

Banyak orang mengakui Excel sebagai salah satu perangkat lunak pengolah data terbaik di dunia karena kemampuannya menyajikan data secara efektif dan menyediakan alat untuk analisis statistik yang mendalam. Oleh karena itu, penting untuk memahami peran Excel dalam dunia statistika. Di bawah ini, terdapat penjelasan lebih lanjut mengenai kontribusi Excel dalam mendukung analisis data statistik yang akurat dan efisien.

Manfaat Microsoft Excel Dalam Statistika

MS Excel memiliki manfaat yang sangat penting dalam dunia statistika dan merupakan rekomendasi utama bagi calon praktisi data serta penggemar data. Excel menyediakan berbagai alat analisis statistik, seperti fungsi statistik dasar, grafik, dan tabel pivot, yang memudahkan pengguna dalam mengolah dan menganalisis data. 

Excel memudahkan pengguna untuk mengelola data dalam jumlah besar dan menyajikannya dalam format yang mudah dipahami, menjadikannya alat yang sangat berguna untuk melakukan analisis data dan membuat laporan statistik.

1. MAX dan MIN

Fungsi MAX dalam Microsoft Excel mencari nilai tertinggi dalam suatu rentang data, membantu mengidentifikasi nilai maksimum dalam sebuah kelas data. Sebaliknya, fungsi MIN menghitung nilai minimum numerik, sehingga memungkinkan Anda menemukan nilai terendah dalam rentang data yang sama. Dengan demikian, kedua fungsi ini sangat berguna untuk menganalisis data dengan cepat dan akurat.

Oleh karena itu, kedua fungsi ini sangat berguna dalam analisis data statistik untuk mendapatkan informasi penting tentang rentang nilai dalam dataset. Dengan memanfaatkan fungsi MAX dan MIN, Anda dapat dengan mudah menentukan batas atas dan bawah dari data, yang merupakan langkah awal yang krusial dalam banyak analisis statistik.

2. AVERAGE 

Excel menggunakan fungsi AVERAGE untuk menghitung rata-rata aritmatika dari sekelompok nilai yang terdapat dalam rentang sel. Sintaks fungsi AVERAGE adalah:

=AVERAGE(kisaran)

Di sini, ‘kisaran’ merujuk pada rentang sel yang pengguna pilih untuk menghitung rata-ratanya. Fungsi ini secara otomatis menjumlahkan semua nilai dalam rentang dan membagi hasilnya dengan jumlah nilai yang ada, memberikan rata-rata dari nilai-nilai tersebut.

Jika Anda perlu menghitung rata-rata berdasarkan kriteria tertentu, Anda bisa menggunakan fungsi AVERAGEIF atau AVERAGEIFS. Sintaks untuk fungsi AVERAGEIF adalah:

=AVERAGEIF(kisaran_kriteria, kriteria, [kisaran_rata-rata])

Dan untuk AVERAGEIFS:

=AVERAGEIFS(kisaran_rata-rata, kisaran_kriteria1, kriteria1, [kisaran_kriteria2, kriteria2], …)

Fungsi ini memungkinkan Anda untuk menghitung rata-rata berdasarkan satu atau lebih kriteria, memberikan fleksibilitas tambahan dalam analisis data.

3. MEDIAN

Dalam Microsoft Excel, pengguna menggunakan fungsi MEDIAN untuk mengembalikan nilai median dari serangkaian nilai yang diberikan. Nilai median adalah nilai tengah dalam urutan data yang telah diurutkan, yang membagi data menjadi dua bagian yang sama. Jika jumlah nilai dalam rentang adalah genap, MEDIAN akan mengembalikan rata-rata dari dua nilai tengah.

Sintaks fungsi MEDIAN adalah:

=MEDIAN(n1, [n2], …)

Di sini, n1, n2, … adalah nilai atau rentang sel yang ingin Anda hitung mediannya. Fungsi ini termasuk dalam kategori fungsi statistik di MS Excel dan sangat berguna untuk analisis data yang memerlukan pemahaman tentang posisi tengah dari distribusi nilai.

4o mini

4. COUNT

Fungsi COUNTIF dalam Microsoft Excel digunakan untuk menghitung jumlah sel dalam rentang yang memenuhi kriteria tertentu. Fungsi ini berguna untuk menghitung berapa banyak entri dalam daftar atau rentang data yang sesuai dengan kriteria yang Anda tentukan.

Sintaks fungsi COUNTIF adalah:

=COUNTIF(kisaran, kriteria)

  • kisaran: Rentang sel yang akan diperiksa.
  • kriteria: Kriteria yang digunakan untuk menentukan sel mana yang akan dihitung.

Sebagai contoh, jika Anda memiliki rentang sel A1

dan ingin menghitung berapa banyak sel yang berisi angka lebih besar dari 50, Anda dapat menggunakan rumus:

=COUNTIF(A1:A10, “>50”)

Fungsi ini akan menghitung jumlah sel dalam rentang A1

yang memenuhi kriteria “>50”. COUNTIF sangat berguna dalam analisis data untuk mendapatkan informasi spesifik berdasarkan kondisi tertentu.

Alasan Microsoft Excel Layak Dalam Statistik Dunia

Dalam analisis data, statistika memainkan peran penting. Proses ini melibatkan beberapa tahap, mulai dari perencanaan hingga penggunaan data yang kita kumpulkan.MS Excel adalah salah satu alat yang sangat berguna dalam pengolahan data angka. Berikut adalah beberapa alasan mengapa Excel penting dalam statistika:

  1. Excel menawarkan berbagai fungsi yang mempermudah pengolahan data dan perhitungan statistika.
  2. Dengan fitur-fitur yang ada di MS Excel, pengguna dapat dengan mudah dan cepat membuat ringkasan data.
  3. Excel mempermudah pengguna dalam membersihkan data, terutama data mentah yang mereka kumpulkan dari berbagai sumber.
  4. Excel memungkinkan pembuatan berbagai jenis visualisasi untuk membantu dalam analisis dan pembersihan data.

Microsoft Excel memiliki peran krusial dalam dunia statistika, menjadikannya alat yang sangat berguna dalam mempermudah pekerjaan. Setelah membahas berbagai fungsi statistik dalam Excel, seperti MIN dan MAX, Anda mungkin tertarik untuk mempelajari lebih lanjut tentang statistika dan bagaimana menggunakan Excel secara efektif. Untuk itu, Anda dapat mengunjungi situs web Gama Statistika, yang menyediakan berbagai sumber daya dan informasi terkait.

http://Inilah Manfaat Microsoft Excel dalam Dunia Statistika

Kategori
Jasa Olah Data Jasa Skripsi Tesis Disertasi Uncategorized

Mengenal Jenis Metode Pengolahan Data Kuantitatif

Pengolahan data kuantitatif merupakan salah satu langkah penting dalam suatu penelitian. Data kuantitatif menyajikan informasi dalam bentuk angka atau bilangan, sehingga kita dapat mengukurnya dan menghitungnya secara langsung. Artikel ini akan membahas metode yang sering digunakan untuk mengolah data kuantitatif. Berikut penjelasan selengkapnya.

Metode Pengolahan Data Kuantitatif

Kita membedakan data menjadi dua jenis utama berdasarkan kategorinya: data kualitatif dan data kuantitatif. Data kualitatif menyajikan informasi dalam bentuk deskriptif seperti teks atau karakter, sedangkan data kuantitatif berupa angka atau nilai numerik. 

Masing-masing jenis data memerlukan metode pengolahan yang berbeda, yang mencakup tahapan dari pengumpulan hingga penyajian data. Kita lebih mudah mengolah data kuantitatif karena data tersebut sudah berupa angka.

Peneliti menggunakan metode pengolahan data kuantitatif dalam penelitian yang melibatkan data numerik, seperti statistik atau total penjualan. Peneliti harus memahami jenis data yang mereka gunakan untuk memilih metode yang tepat.

Pengumpulan Data Kuantitatif

Peneliti mengumpulkan data sesuai dengan tema dan tujuan penelitian karena langkah ini sangat penting dalam proses penelitian. Peneliti perlu memahami jenis penelitian dan teknik pengolahan data kuantitatif. Beberapa metode pengumpulan data kuantitatif meliputi:

  1. Kuesioner: Menggunakan pertanyaan tertulis untuk mendapatkan informasi, cocok untuk banyak responden.
  2. Wawancara: Terstruktur jika data sudah jelas, tidak terstruktur untuk wawancara bebas.
  3. Observasi: Digunakan untuk mengamati fenomena pada komunitas, terdiri dari observasi partisipan dan non-partisipan.

Implementasi Metode Pengolahan Data Kuantitatif dalam Sebuah Penelitian

Penelitian yang mengutamakan objektivitas menggunakan teknik pengolahan data kuantitatif dan memerlukan perhitungan matematika serta statistik yang akurat. Langkah pertama adalah validasi data melalui pengambilan sampel acak untuk memastikan kesesuaian data dengan standar penelitian. 

Validasi mencakup empat langkah: memeriksa keabsahan responden (fraud), memastikan kriteria responden (screening), mengecek prosedur pengumpulan data, dan memastikan kelengkapan wawancara. Peneliti melakukan editing data pada tahap kedua, kemudian melakukan pengkodean untuk mengelompokkan data berdasarkan karakteristiknya, sehingga memudahkan analisis.

Analisis Data Kuantitatif

Analisis data adalah langkah penting dalam pengolahan data, menghasilkan informasi untuk penarikan kesimpulan penelitian. Peneliti menggunakan dua metode utama dalam teknik pengolahan data kuantitatif:

  1. Analisis Deskriptif: Menyajikan data apa adanya menggunakan statistik seperti mean, median, skewness, simpangan baku, dan varians.
  2. Analisis Inferensial: Menggunakan rumus untuk generalisasi dan keputusan, melibatkan uji-T, ANOVA, korelasi, dan regresi.

Peneliti dapat melakukan analisis pada satu variabel (univariat), dua variabel (bivariat), atau lebih (multivariat), menggunakan metode lanjut seperti LISREL, PLS, dan AMOS untuk analisis yang kompleks.

Pengolahan data kuantitatif adalah langkah penting dalam penelitian yang melibatkan data numerik, memungkinkan analisis statistik untuk penarikan kesimpulan. Metode pengolahan data kuantitatif yang utama meliputi analisis deskriptif dan inferensial, dengan validasi data sebagai tahap awal. Teknik ini memerlukan perhitungan yang akurat untuk mengukur dan menganalisis variabel dalam penelitian, baik yang sederhana maupun kompleks.

http://Mengenal Jenis Metode Pengolahan Data Kuantitatif

Kategori
Jasa Olah Data Jasa Skripsi Tesis Disertasi

Memahami Hasil Penelitian Skala Likert

Beberapa dari kalian mungkin masih asing mendengar istilah skala Likert. Peneliti biasanya menggunakan skala Likert untuk mengukur data dalam sebuah penelitian. Supaya kalian lebih paham, bacalah secara rinci artikel tentang memahami hasil penelitian skala Likert berikut ini.

Belajar Memahami Hasil Penelitian Skala Likert

Rensis Likert, seorang psikolog, mengembangkan skala Likert pada tahun 1932 sebagai metode pengukuran untuk menilai sikap, opini, atau persepsi responden terhadap suatu pernyataan atau pertanyaan. Berikut adalah penjelasan mengenai pengertian skala Likert:

Pengertian Skala Likert

Rensis Likert adalah seorang ahli psikologi sosial berasal dari Amerika Serikat. Ilmuwan asal Amerika tersebut berhasil mengembangkan skala Likert sejak tahun 1932. Menurutnya, skala Likert adalah alat pengukur yang berguna untuk menilai sikap atau pendapat mengenai suatu pernyataan.

Menurut Sugiyono skala Likert merupakan skala untuk mengukur pendapat, sikap, dan persepsi mengenai suatu fenomena sosial. Sementara itu, menurut Anwar skala Likert merupakan metode pengukuran atas pernyataan sikap. Menggunakan respons sebagai penentu nilai dalam sebuah penelitian.

Peneliti menggunakan skala Likert sebagai alat pengukuran dalam kuesioner atau survei untuk mengukur sikap atau persepsi responden terhadap serangkaian pernyataan. Responden menunjukkan tingkat persetujuan atau ketidaksetujuan mereka terhadap setiap pernyataan yang diberikan

Lima Bentuk Skala Likert

Para peneliti mengembangkan berbagai bentuk skala Likert. Mereka harus menyesuaikan bentuk atau pilihan tersebut berdasarkan penelitian. Peneliti biasanya menggunakan lima jenis pilihan dalam penelitian skala Likert, antara lain:

1.  Responden menunjukkan sikap afirmatif terhadap pernyataan yang diajukan dengan memilih ‘Setuju (S)’

2.  Netral (N), tanda bahwa responden ragu atau tidak dapat menentukan pilihan mereka.

3.  Sangat Setuju (SS), mengartikan responden sudah sangat setuju dengan pernyataan peneliti.

4.  Tidak Setuju (TS), apabila responden tersebut tidak setuju dengan pernyataan dari peneliti.

5.  Sangat Tidak Setuju (STS), menyatakan bahwa responden sangat tidak setuju dengan pernyataan yang dilontarkan oleh peneliti.

Rumus Skala Likert

Berdasarkan jawaban responden dari hasil penelitian skala Likert melalui pertanyaan ataupun pernyataan. Selanjutnya, dianalisis dengan melihat hasil skor dari masing-masing kategori.

Jika jawaban dari pertanyaan tersebut bernilai positif. Peneliti memberikan nilai 5, 4, 3, 2, dan 1 untuk jawaban pernyataan positif. Sementara itu, untuk pernyataan bernilai negatif, peneliti memberikan nilai 1 sampai 5 atau dari -2 sampai 2. Kemudian, peneliti menghitung hasil dari perhitungan nilai tersebut menggunakan rumus.

Rumus skala Likert yaitu TxPn. T berarti jumlah responden yang memilih. Sedangkan, Pn bermakna pilihan angka skor Likert. Hasil tersebut nantinya akan dianalisis agar menghasilkan variabel tambahan pada sebuah penelitian.

Setelah membaca artikel di atas kalian pasti sudah paham akan penelitian skala Likert. Untuk memahami lebih lanjut kalian bisa mencari tahu materi mengenai metode dan contoh skala Likert. Hal tersebut berguna sebagai bahan referensi bagi kalian yang hendak melakukan penelitian.

http://Memahami Hasil Penelitian Skala Likert

Kategori
Jasa Buat Peta Jasa Olah Data

Beberapa Jenis Skala Pengukuran dalam Statistika

Statistik dan penelitian memandang skala pengukuran sebagai konsep penting karena skala ini menentukan cara mereka mengukur dan menganalisis variabel. Setiap jenis skala pengukuran memiliki karakteristik dan aplikasi yang berbeda, sehingga mempengaruhi rumus dan teknik yang mereka gunakan dalam analisis data. Terdapat empat macam skala pengukuran utama, yakni nominal, ordinal, interval, dan rasio.

Jenis Skala Pengukuran dalam Penelitian dan Statistik

Statistik dan penelitian memandang skala pengukuran sebagai konsep penting karena skala ini menentukan cara mereka mengukur dan menganalisis variabel. Setiap skala pengukuran memiliki karakteristik dan aplikasi yang berbeda, sehingga mempengaruhi rumus dan teknik yang mereka gunakan dalam analisis data. Berikut adalah keempat skala pengukuran tersebut:

Skala Normal

Pada skala ini, pengukuran termasuk dalam kategori kualitatif. Skala normal adalah jenis skala yang paling dasar dibandingkan dengan yang lainnya. Skala ini tidak melakukan perhitungan berbasis angka karena tidak memiliki makna kuantitatif.

Pengumpulan data menggunakan skala normal biasanya dilakukan melalui pertanyaan terbuka atau pertanyaan dengan pilihan ganda yang diberi label. Contoh dari skala pengukuran normal meliputi kategori seperti jenis kelamin, warna rambut, atau lokasi geografis.

Skala Ordinal

Skala ordinal juga termasuk dalam pengukuran kualitatif. Memiliki urutan tertentu yang memberikan peringkat pada data, dan berguna untuk mengevaluasi data yang memerlukan urutan.

Umumnya, skala ordinal digunakan untuk mengukur data yang bersifat non-numerik dan nilai intervalnya tidak diketahui. Contohnya, dalam mengukur tingkat kepuasan, perusahaan dapat menggunakan survei dengan pilihan seperti tidak puas, cukup puas, puas, netral, dan sangat puas.

Skala Interval

Skala interval adalah jenis pengukuran numerik di mana jarak antara nilai-nilai yang berdekatan adalah konsisten. Ini merupakan skala pengukuran kuantitatif.

Pada skala interval, peneliti menganggap nilai 0 sebagai arbitrer, yang berarti mereka tetap dapat mengukur variabel meskipun nilainya negatif. Peneliti dapat menjumlahkan atau mengurangkan data dengan skala interval, tetapi tidak dapat mengalikannya atau membaginya. Contoh penerapan skala interval adalah pengukuran suhu dalam derajat Celsius.

Skala Rasio

Skala ini memungkinkan semua jenis perhitungan dan kesimpulan yang akurat. Berbeda dengan skala interval, skala rasio tidak memiliki nilai negatif. Contoh skala rasio termasuk pengukuran ukuran seperti tinggi badan.

Memahami berbagai jenis skala pengukuran dalam penelitian dan statistik akan mempermudah Anda dalam memilih metode yang tepat. Dengan demikian, hasil penelitian dan analisis dapat menjadi lebih akurat dan tepat.

http://jenis skala pengukuran dalam statistika

Kategori
Jasa Olah Data Jasa Skripsi Tesis Disertasi

Perbedaan Statistik Parametrik dan Nonparametrik beserta Kelebihannya

Uji statistik dalam ilmu statistik bermanfaat untuk membuat generalisasi terkait populasi dari sebuah sampel. Uji statistik ini menjadi teknik formal untuk menyimpulkan kewajaran hipotesis.Pengujian hipotesis mengklasifikasikan klasifikasi menjadi dua jenis, yakni parametrik dan nonparametrik. Lantas, apa perbedaan keduanya?

Ketahui Perbedaan Statistik Parametrik dan Nonparametrik

Peneliti sering menggunakan statistik parametrik maupun nonparametrik dalam penelitian. Namun, terdapat banyak perbedaan di antara keduanya. Pembeda ini bermanfaat sebagai acuan penelitian untuk menentukan uji statistik yang tepat. 

Pengertian

Dari segi pengertian, statistik parametrik adalah teknik untuk menguji hipotesis dengan menggunakan parameter populasi. Para peneliti sering menggunakan pengujian ini untuk jenis data rasio atau minimal interval.

Sedangkan untuk statistik nonparametrik tak mempunyai syarat dan tidak melibatkan perkiraan nilai populasi seperti pada uji statistik parametrik. Pengujian data statistik parametrik merupakan data berdistribusi normal. Berbeda dengan uji statistik nonparametrik, untuk data tak harus berdistribusi normal. 

Metode dan Penggunaan

Dari segi metode penggunaan, uji statistik parametrik dan nonparametrik mempunyai beberapa variasi. Pada uji parametrik berupa Uji-T, Anova dan Regresi. Uji-T berguna untuk menguji signifikansi kelompok sampel lebih dari satu. Lalu Anova untuk menguji perbedaan dua rata-rata atau lebih dan Regresi menguji pengaruh variabel terikat dan bebas. 

Sementara itu, untuk uji nonparametrik terdiri dari Uji Tanda, Spearman dan Wilcoxon. Untuk Uji Tanda dapat mengetahui perbedaan sebelum dan sesudah perlakuan. Spearman untuk mengukur keeratan hubungan dua variabel dan Wilcoxon mengukur perbedaan antara dua kelompok data berpasangan dan berskala ordinal. 

Kelebihan

Baik itu uji statistik parametrik maupun non parametrik mempunyai kelebihan tersendiri. Kelebihan statistik parametrik adalah tidak membutuhkan pengujian parameter populasi. Peneliti menganggap pengujian ini memenuhi syarat karena data observasi dinilai saling bebas dan memiliki distribusi normal dari populasi dengan varian homogen.

Sedangkan kelebihan statistik nonparametrik merupakan pengujian pada data dengan pengamatan secara nyata. Pengujian ini mudah dilakukan, pasalnya tak membutuhkan asumsi. Pada umumnya bersifat kualitatif dan tidak membutuhkan adanya urutan. 

Jadi, perbedaan utama antara statistik parametrik dan nonparametrik terletak pada penerapan, ukuran tendensi sentra dan informasi populasi. Kemudian berbeda dari segi pengukuran variabel dan cara mengukur derajat hubungan dua variabel kuantitatif. 

http://Perbedaan Statistik Parametrik dan Nonparametrik

Kategori
Uncategorized

Fungsi dan Fitur Aplikasi SPSS Statistik dalam Program Analisis

Di era big data seperti sekarang, analisis data menjadi sangat penting untuk mengoptimalkan informasi dan memperoleh wawasan yang berharga. 

SPSS (Statistical Package for the Social Sciences) adalah alat yang sangat kuat bagi peneliti, analis data, dan pengambil keputusan. Oleh karena itu, penting untuk memahami arti dan fitur yang ditawarkan oleh SPSS agar dapat digunakan secara efisien.

Analisis Data dengan Aplikasi SPSS Statistik

SPSS bukan hanya sekadar alat untuk menganalisis data statistik, tetapi juga mampu menjelajahi dan mengungkap wawasan mendalam dari setiap database yang Anda miliki. Ini adalah perangkat lunak yang sangat berfungsi untuk analisis data statistik.

SPSS memiliki antarmuka grafis yang memudahkan pengguna untuk memasukkan data, melakukan uji-t, analisis varians, serta menghasilkan visualisasi data berupa grafik dan tabel. Hal ini menjadikannya alat yang sangat bermanfaat bagi para peneliti, termasuk ilmuwan dan mahasiswa.

Fungsi SPSS Statistik

Setelah memahami pengertian aplikasi SPSS statistik, terdapat banyak fungsi yang dapat ditemukan, antara lain:

1.  Menghitung nilai statistik seperti mean, median, modus, standar deviasi, dan frekuensi data.

2.  Menganalisis hubungan antara variabel dependen dan variabel independen.

3.  Menguji hipotesis statistik untuk menentukan apakah ada hubungan yang signifikan antara variabel.

4.  Mengelompokkan variabel yang saling berkorelasi untuk mengidentifikasi faktor-faktor yang mendasarinya.

5.  Menemukan pola dan tren yang tersembunyi dalam data.

Fungsi-fungsi ini menjadikan SPSS sebagai alat yang kuat untuk analisis data statistik dalam berbagai konteks penelitian dan analisis.

Fitur Aplikasi SPSS

Kemudahan yang ditawarkan oleh aplikasi SPSS dalam pengoperasiannya disebabkan oleh berbagai fitur yang disediakan, antara lain:

1.  Data Editor: Digunakan untuk mendefinisikan, mengedit, memasukkan, dan menampilkan data dengan antarmuka yang serupa.

2.  Viewer: Mempermudah pengguna untuk melihat hasil pemrosesan data secara visual.

3.  Multidimensional Pivot Tables: Membantu dalam pengaturan kelompok data dengan membagi tabel berdasarkan dimensi yang berbeda.

4.  High-Resolution Graphics: Menampilkan data dalam grafik yang memiliki resolusi tinggi, memberikan pengalaman pengguna yang nyaman dalam pekerjaannya.

Fitur-fitur ini membuat SPSS menjadi alat yang efektif dan efisien untuk analisis data statistik, cocok digunakan oleh berbagai kalangan seperti peneliti, analis data, dan akademisi.

SPSS adalah alat bantu yang esensial untuk melakukan analisis data secara efektif. Dengan berbagai fungsi dan fitur lengkapnya, SPSS membantu Anda mengolah data dengan lebih baik. Gunakan aplikasi SPSS statistik untuk mengungkap potensi data Anda dan temukan wawasan yang dapat mendorong kemajuan dalam berbagai bidang.

baca juga:

SPSS Statistik, Kenali Fungsi dan Cara Penggunaannya

Kategori
Jasa Olah Data

Aplikasi NVIVO untuk Pengolahan Serta Analisa Data Kualitatif

Aplikasi NVIVO merupakan sebuah perangkat lunak yang berguna untuk mengembangkan, pendukung dan memanajemen proyek analisis data kualitatif. NVIVO sendiri merupakan singkatan dari NUD*IDT dan Vivo. Melalui gabungan tersebut Tom Richards, seorang programer asli Indonesia, mengembangkannya menjadi sebuah software sejak tahun 1981 silam.

Kehadiran aplikasi ni bertujuan untuk memudahkan para pengguna dalam melakukan pengolahan serta analisis terhadap data kualitatif. Selama ini, penggunaan sistem otomasi untuk analisis data kualitatif masih sangat jarang diterapkan dalam penelitian kualitatif.

Aplikasi NVIVO dan Berbagai Fungsinya

NVIVO merupakan sebuah singkatan dari Non-Numerical Unstructured Data Indexing Searching and Theorizing. Ini merupakan sebuah perangkat lunak besutan NUD*IST dan Vivo yang telah dikembangkan sejak tahun 1982 oleh Tom Richards.

NVIVO sendiri memiliki pengertian sebagai sebuah software yang berguna untuk mendukung, mengembangkan dan memanajemen proses analisis data kualitatif. Nama Vivo dalam perangkat ini berasal dari in-vivo, istilah untuk dari pakar penelitian grounded theory, Strauss and Glasser, yang berarti koding berdasarkan data hidup dan nyata.

Aplikasi ini memungkinkan penelitian yang sering bermasalah dengan coding otomotif dapat terpecahkan. Dengan begitu, pengguna bisa mendapatkan hasil analisa dalam bentuk tabel, diagram, grafik dan scale connector.

Adapun beberapa fungsi dari aplikasi NVIVO ini adalah sebagai berikut:

Manajemen Data

NVIVO memungkinkan pengguna untuk melakukan manajemen data kualitatif. Manajemen data ini biasanya meliputi langkah seperti mengatur, mengimpor dan mengelola data kualitatif, termasuk data foto, video, teks, media sosial dan gambar. Dengan begitu, pengguna bisa lebih mudah untuk mengumpulkan data dalam satu tempat yang terstruktur.

Visualisasi Data

Aplikasi NVIVO juga menyediakan beragam alat visualisasi yang memungkinkan pengguna untuk membuat grafik, bagan dan peta konsep dari data-data mereka. Fungsi ini sangat membantu pengguna dalam merepresentasikan hasil analisis secara visual dan memahami hubungan antara berbagai elemen atau konsep dari sebuah data.

Kolaborasi dan Berbagi

NVIVO juga memungkinkan pengguna untuk berkolaborasi atau terhubung bersama anggota lain dengan lebih mudah. Fitur berbagi dalam aplikasi ini juga membantu pengguna untuk saling berbagi hasil analisis, data dan temuan untuk membentuk tim kerja yang lebih efisien.

Itulah pengertian dari aplikasi NVIVO dan berbagai fungsinya. Melalui aplikasi ini pengguna bisa melakukan analisis terhadap data kualitatif dengan mudah untuk berbagai kebutuhan.

Kategori
Jasa Olah Data

Webinar Introduction to Data Visualization With Power BI

Hallo Patra Friend’s!

✨ Patra Statistika proudly present Online Webinar #2 Introduction to Data Visualization With Power BI ! ✨

🗣 : Dian Maharani S.Pd, M.Si.
S2 Matematika Universitas Indonesia
⏰ : 09.00 – selesai
📆 : Sabtu, 22 Juni 2024
🔗 : bit.ly/WebinarPatraPowerBI
HTM Presale 2 : Rp. 25.000,-

Fasilitas yang didapatkan apa aja mintra?
Dengan harga tersebut kamu sudah mendapatkan e-sertifikat, e-modul, dan rekaman zoom lhoo!

Yuk segera daftarkan dirimu sebelum tanggal 08 Juni, karena setelah itu harganya kembali ke normal yaa 🥰

See You! 😍
===========================
📱 08976567867
💻 www.patrastatistika.com
📍 PATRA STATISTIKA Analis Data & Peta GIS
=============================
#olahdata#olahdatastatistik#analisisdata#olahdatacepat#olahdataskripsi#olahdatatesis#olahdataspss#konsultasidata#analisisdata#jasaolahdata#jasaolahdatastatistik#jasaanalisisdata#olahdatajogja#olahdatasemarang#olahdatajakarta#skripsi#tesis#olahdatamurah#onlinewebinar#webinar#patrastatistika#PowerBI#PowerBIData

Kategori
Jasa Skripsi Tesis Disertasi

Mengenal Aplikasi ATLAS.ti, Memperdalam Analisis Kualitatif dalam Penelitian

Aplikasi ATLAS.ti

Aplikasi atlas.ti merupakan salah satu software penting pada analisis kualitatif. Di mana metode ini sering melibatkan jumlah data besar dan kompleks.

Sehingga memerlukan alat bantu canggih untuk memahami dan menyusun temuan dengan lebih sistematis. Karena memiliki peran penting mendapatkan pemahaman mendalam tentang pengalaman, persepsi, dan makna terkait. 

Apa Itu Aplikasi Atlas.Ti?

ATLAS.ti adalah perangkat lunak analisis kualitatif yang dirancang khusus untuk membantu peneliti. Dalam mengorganisir, mengelompokkan, serta menganalisis file kualitatif. 

Aplikasi ini memungkinkan para peneliti untuk mengelola berbagai jenis file. Termasuk  jenis teks, gambar, audio, video, dan dokumen lainnya. 

Aplikasi atlas.ti juga dilengkapi dengan berbagai fitur analisis yang kuat. Sehingga memungkinkan para peneliti untuk menyelami data serta menggali temuan yang mendalam. Berikut merupakan detail untuk fitur yang ada:

  1. Import Data Multi-Format

ATLAS.ti mendukung berbagai format file, termasuk dokumen teks, file audio, video, gambar, dan data dari platform sosial media. Dengan demikian, para peneliti dapat mengimpor serta mengintegrasikan dari berbagai sumber dengan mudah.

  1. Organisasi Data

Aplikasi ini memungkinkan pengorganisasian file secara sistematis dalam proyek-proyek yang terpisah. Dengan kemampuan membuat tag, kategori, serta label. 

  1. Pendekatan Kualitatif dan Kuantitatif

ATLAS.ti menggabungkan pendekatan kualitatif dan kuantitatif dalam analisis file. Ini berarti bahwa selain menyelami temuan kualitatif, peneliti juga dapat melakukan statistik deskriptif dengan mudah.

  1. Coding dan Anotasi

Aplikasi atlas.ti ini memungkinkan para peneliti untuk melakukan coding atau penandaan data dengan mudah. Sehingga mempermudah identifikasi pola dan temuan penting.

  1. Analisis Visual

ATLAS.ti dilengkapi dengan fitur visualisasi yang kuat. Seperti diagram jaringan dan pohon konsep yang membantu peneliti untuk menyajikan hasil analisis. 

  1. Mengelola Kutipan

Aplikasi ini memungkinkan peneliti untuk menyimpan serta mengelola kutipan atau cuplikan penting dari file. Sehingga memudahkan dalam merujuk serta mengutip temuan dalam laporan penelitian.

Aplikasi atlas.ti  merupakan alat yang sangat berharga bagi peneliti kualitatif. Karena bisa membantu alam menghadapi tugas yang kompleks dalam analisis data. 

Dengan berbagai fitur analisis dan pengorganisasian yang kuat. Sehingga para peneliti dapat memperdalam pemahaman mereka terhadap data kualitatif serta menghasilkan temuan yang berarti secara lebih efisien. 

Penggunaan nya akan membantu memajukan kualitas penelitian kualitatif. Dan aplikasi atlas.ti  dapat memberikan kontribusi yang berarti dalam penemuan ilmiah di berbagai bidang studi.

Baca juga:

Apa Itu SNA (UCINET VI)? Ini Jawabannya

Kategori
Jasa Olah Data Uncategorized

Pengujian Analisis Variasi (ANOVA) Menggunakan Aplikasi Design Expert

anova design expert

ANOVA merupakan salah satu uji statistik untuk mengetahui ada tidaknya perbedaan rata-rata antara grup atau kelompok. Perhitungan Analisis Variasi (ANOVA) ini akan lebih mudah bila menggunakan software bantuan seperti Design Expert.

Langkah Pengujian ANOVA dengan Aplikasi Design Expert

Anda tentu tidak ingin buang-buang  waktu dengan melakukan pengujian Analisis Variasi secara manual, bukan? Karena selain prosesnya panjang, pengujian manual juga rentan akan kesalahan.

Nah, berikut ini adalah langkah pengujian ANOVA yang dapat ikuti dengan menggunakan aplikasi Design Expert.

Mempersiapkan Data Uji ANOVA

Pertama-tama, Anda harus mempersiapkan dulu data penelitian yang akan Anda uji menggunakan Analisis Variasi (ANOVA). Inputkan data-data tersebut ke aplikasi Design Expert sesuai dengan apa yang Anda butuhkan. Pastikan Anda tidak melakukan kesalahan saat input data di Design Expert karena akan mempengaruhi hasil uji.

Pengecekan Model Data dengan Design Expert

Setelah itu, Anda bisa masuk ke tab Analysis di side bar sebelah kiri pada aplikasi Design Expert. Pada jendela tersebut Anda akan mendapatkan banyak pilihan pengujian dan pilihlah tab Model untuk mengetahui apa-apa saja yang mempengaruhi hasil pengujian. Anda bisa melakukan penyesuaian terlebih dahulu agar data sesuai dengan kebutuhan Anda dan siap melakukan pengujian ANOVA.

Pengujian ANOVA dengan Design Expert

Dari tab Model silakan beralih ke tab ANOVA dengan mengeklik tulisan ANOVA di samping Model tadi. Pada tab ini Anda akan mendapatkan informasi mengenai data Anda secara lengkap mulai dari rata-rata, mean, hingga signifikan atau tidaknya perbedaan rata-rata kelompok data yang Anda uji.

Anda bisa memeriksa informasi lain mengenai data Anda berdasarkan ANOVA. Klik Fit Statistik untuk mengetahui nilai R Square atau banyaknya variasi data yang dapat masuk ke Model data Anda. Terakhir, masuk ke tab Diagnostics untuk mengecek validitas hasil ANOVA. Pengujian ANOVA valid bila nilai residual independen, terdistribusi normal, dan variannya konstan.

Demikianlah pembahasan mengenai langkah tutorial pengujian Analisis Variasi (ANOVA) dengan aplikasi Design Expert. Sekarang, Anda bisa mencoba sendiri untuk menguji data Anda dengan Analisis Variasi.

Baca juga:

Cara Melakukan Analisis Variansi Dua Arah pada Sebuah Penelitian