Teknik pengumpulan data kuantitatif adalah metode yang digunakan untuk mengumpulkan data kuantitatif dari berbagai sumber yang relevan. Data kuantitatif sendiri merupakan data yang dapat diukur secara numerik.
Tujuan dari teknik pengumpulan data kuantitatif adalah untuk menguji hipotesis, mengukur variabel, dan menganalisis hubungan antar variabel.
Ingin tahu lebih lanjut tentang metode pengumpulan data kuantitatif? Yuk simak selengkapnya!
Apa itu Teknik Pengumpulan Data Kuantitatif?
Teknik pengumpulan data kuantitatif adalah cara yang digunakan peneliti untuk menghimpun data, informasi, atau fakta yang dapat diukur. Data yang dikumpulkan umumnya berupa angka.
Selain itu, teknik yang digunakan tergantung dari metodologi penelitian dan latar belakang masalah yang diteliti. Itulah mengapa pengumpulan data kuantitatif di suatu penelitian dengan penelitian lainnya bisa saja berbeda.
Pengumpulan data kuantitatif sendiri penting karena bisa digunakan untuk memprediksi masa depan berdasarkan data numerik yang valid dan reliabel. Tidak hanya berguna untuk data analyst, pebisnis pun dapat memanfaatkan data kuantitatif untuk membuat keputusan bisnis yang lebih efektif.
Beberapa contoh teknik pengumpulan data kuantitatif yang cukup populer adalah survei, wawancara, dan juga observasi. Saat menggunakan teknik-teknik ini, peneliti umumnya menggunakan skala atau indikator tertentu untuk melakukan pengukuran.
Baca juga: Teknik Analisis Data serta Jenisnya
Kelebihan dan Kekurangan Pengumpulan Data Kuantitatif
Sebelum mengumpulkan data, tentunya kamu harus tahu dulu berbagai kelebihan dan kekurangannya terlebih dulu. Berikut adalah beberapa kelebihan dari teknik pengumpulan data penelitian kuantitatif:
- Teknik ini dapat menghasilkan data yang valid, reliabel, dan dapat dianalisis dengan uji statistik
- Teknik ini dapat menguji hipotesis dan mengukur variabel secara objektif dan sistematis
- Teknik ini dapat mengumpulkan data dari sampel yang besar dan representatif, sehingga dapat digeneralisasi ke populasi yang lebih luas
- Teknik ini dapat menggunakan alat pengumpulan data yang terstruktur dan baku, sehingga memudahkan proses pengumpulan dan pengolahan data
Sedangkan berikut adalah beberapa kelemahan teknik pengumpulan data metode kuantitatif:
- Teknik ini dapat mengabaikan aspek kualitatif dari fenomena yang sedang diteliti. Contohnya seperti makna, motivasi, atau persepsi subjek penelitian
- Teknik ini dapat membatasi ruang lingkup penelitian dan kreativitas peneliti, karena harus mengikuti rancangan penelitian yang telah ditentukan sejak awal
- Teknik ini dapat menimbulkan kesulitan dalam menentukan variabel yang tepat dan relevan saat mengukur hal-hal yang sifatnya subjektif
Metode Pengumpulan Data Kuantitatif
Berikut adalah beberapa metode pengumpulan data kuantitatif yang paling populer:
1. Survei
Metode ini menggunakan kuesioner atau angket sebagai instrumen utama untuk mengumpulkan data dari sampel populasi yang besar dan representatif.
Fungsi metode ini adalah untuk mengukur sikap, opini, preferensi, perilaku, atau karakteristik responden secara cepat dan efisien.
Indikator yang digunakan untuk mengukur data kuantitatif dari metode ini adalah tingkat respons, tingkat validitas, tingkat reliabilitas, dan tingkat kesalahan dari kuesioner yang digunakan.
2. Wawancara
Metode pengumpulan data kuantitatif yang satu ini menggunakan pertanyaan lisan yang diajukan oleh peneliti kepada responden, baik secara langsung maupun jarak jauh.
Metode wawancara dapat digunakan untuk mendapatkan informasi yang lebih mendalam, rinci, dan personal, serta untuk mengklarifikasi jawaban yang ambigu atau kurang jelas dari responden.
Indikator yang digunakan untuk mengukur data kuantitatif dari metode wawancara adalah tingkat kejelasan, tingkat akurasi, dan tingkat konsistensi dari pertanyaan dan jawaban yang diperoleh.
Berbagai indikator tersebut dapat dinilai dengan menggunakan skala likert atau skala bertingkat.
3. Observasi
Metode ini menggunakan pengamatan sistematis terhadap objek atau fenomena yang diteliti.
Dengan menggunakan metode ini, peneliti bisa mengumpulkan data yang objektif, akurat, dan valid tentang perilaku, aktivitas, atau situasi yang terjadi secara alami tanpa intervensi peneliti.
Indikator yang digunakan dalam metode ini adalah tingkat objektivitas, tingkat validitas, dan tingkat reliabilitas. Berbagai indikator tersebut dapat diuji dengan menggunakan alat uji statistik seperti uji T atau uji chi-square.
4. Eksperimen
Metode pengumpulan data kuantitatif ini menggunakan manipulasi variabel independen untuk mengamati pengaruhnya terhadap variabel dependen.
Fungsi dari metode ini adalah untuk menguji hipotesis sebab-akibat secara ilmiah, serta untuk mengendalikan variabel-variabel yang dapat mempengaruhi hasil penelitian.
Indikator yang digunakan untuk mengukur metode eksperimen adalah tingkat signifikansi, tingkat efek, dan tingkat varians dari variabel independen dan variabel dependen yang diteliti.
Berbagai indikator tersebut dapat dihitung dengan menggunakan uji statistik seperti uji T, uji Anova, atau uji regresi.
5. Dokumentasi
Metode ini mencari data melalui sumber-sumber tertulis atau lisan yang relevan dengan topik penelitian. Biasanya, peneliti menggunakan dokumentasi untuk mendapatkan informasi yang historis, kontekstual, atau komparatif mengenai fenomena yang diteliti.
Indikator yang digunakan untuk mengukur data kuantitatif dari dokumentasi adalah tingkat relevansi, tingkat keabsahan, dan tingkat keandalan dari sumber-sumber tertulis maupun lisan.
Seluruh indikator tersebut dapat dinilai dengan menggunakan kriteria evaluasi sumber, seperti otoritas, tujuan, cakupan, akurasi, dan aktualitas.
Manakah Teknik Pengumpulan Data Kuantitatif yang Ingin Kamu Gunakan?
Teknik pengumpulan data kuantitatif adalah cara-cara yang digunakan untuk mengambil informasi yang berhubungan dengan kuantitas, nilai, atau angka dari populasi atau sampel penelitian.
Jika kamu ingin terjun ke dunia data, tidak hanya teknik pengumpulan data kuantitatif saja yang perlu kamu pahami, tapi juga data kualitatif. Selain itu, akan lebih baik lagi jika kamu juga memiliki bekal wawasan data science yang mumpuni.
Terus kembangkan ilmu, ya!
