Tentang Analisis Data
- TENTANG ANALISIS DATA[1]
- TENTANG ANALISIS DATA[2]
- TAHAPAN ANALISIS MENURUT GSBPM[1]
- TAHAPAN ANALISIS MENURUT GSBPM [2]
TENTANG ANALISIS DATA[1]
TENTANG ANALISIS DATA[1]
Analisis data diartikan sebagai upaya mengolah data menjadi informasi, sehingga data tersebut dapat dengan mudah dipahami dan bermanfaat untuk menjawab masalah-masalah yang terkait.
Analisis dalam statistik dibagi menjadi dua yakni analisis deskriptif dan inferensia.
• Statistik deskriptif digunakan untuk menggambarkan fenomena suatu variable atau objek yang sedang diamati.
• Statistik inferensia mencakup analisis suatu variabel yang digunakan untuk menarik kesimpulan.
Tahapan Analisis menurut GSBPM:
• Menyiapkan Naskah Output
• Validasi Output
• Interpretasi Output
• Kebijakan Penyajian Data
Teknik Analisis Deskriptif
• Distribusi Frekuensi
• Ukuran Pemusatan
• Ukuran Penyebaran
TENTANG ANALISIS DATA[2]
TAHAPAN ANALISIS MENURUT GSBPM[1]
TAHAPAN ANALISIS MENURUT GSBPM[1
Menyiapkan Naskah Output
• Penyiapan naskah output dilakukan dengan mentransformasi data mentah (raw data).
• Transformasi meliputi penyusunan tabel-tabel indikator dan indeks sesuai rancangan tabulasi.
• Proses diatas dilakukan menggunakan aplikasi yang telah dibangun.
• Hasilnya berupa tabel dan grafik indikator yang dapat dipahami oleh pengguna data (stakeholders dan masyarakat).
Contoh:
Seorang Staf Desa sedang membuat tabel Jumlah Penduduk Menurut Pendidikan dan Jenis Kelamin Tahun 2024 menggunakan Microsoft Excel dari raw data hasil pendataan Desa.
Validasi Data
• Kegiatan ini mencakup pemeriksaan kualitas data hasil tabulasi indikator.
• Dalam melakukan validasi, diperlukan informasi-informasi yang relevan dengan statistik terkait dan diskusi dengan para ahli.
• Validasi output dilakukan sesuai dengan kerangka penjaminan kualitas.
• Tahapan lebih lengkap diuraikan dalam Materi Penjaminan Kualitas Data.
Contoh:
Dari tabel Jumlah Penduduk Menurut Pendidikan dan Jenis Kelamin, ditemukan bahwa mayoritas Perempuan di Desa X berpendidikan hanya sampai SMA. Hal tersebut ternyata selaras dengan data KUA dimana Perempuan Desa A cenderung menikah setelah menamatkan Pendidikan SMA.
TAHAPAN ANALISIS MENURUT GSBPM [2]
Interpretasi Output
• Kegiatan ini membutuhkan pemahaman lebih dalam terkait output yang diperoleh.
• Pemahaman tersebut dibutuhkan untuk menafsirkan dan menjelaskan output dengan menggunakan analisis statistik.
• Konsep dan keilmuan terkait obyek statistik diperlukan untuk melakukan interpretasi data.
Contoh:
Dari tabel jumlah petani berdasarkan usia, ditemukan bahwa mayoritas petani di Desa X berusia di atas 50 tahun, sementara jumlah petani muda sangat sedikit. Untuk menjelaskan fenomena ini, dibutuhkan wawasan terkait minat generasi muda terhadap pertanian.
Kebijakan Penyajian Data (disclosure control)
• Kebijakan penyajian data disclosure control merupakan kebijakan pembatasan pengungkapan hasil kegiatan statistik.
• Tujuannya adalah untuk melindungi kerahasiaan data responden atau subyek penelitian.
• Penyelenggara kegiatan statistik harus memastikan bahwa data dan metadata yang dipublikasikan tidak melanggar ketentuan kerahasiaan data.
Contoh:
Staf Desa menerapakan disclosure control dengan tidak menyajikan data jumlah penerima bantuan sosial di Tingkat RT/RW. Hal ini bertujuan agar pembaca tidak menduga subyek penelitian dan menjaga kerahasiaan data pribadi.
Dapat juga menyajikan data dalam bentuk proporsi sebagai bentuk disclosure control.