Dasar dasar analisa deskriptif dalam riset pemasaran

Presentasi ini membahas konsep dasar analisa deskriptif dalam riset pemasaran, yaitu teknik analisis yang digunakan untuk menggambarkan dan merangkum data penelitian secara sistematis. Materi mencakup tujuan analisa deskriptif, bentuk penyajian data (tabel, grafik, diagram), serta perannya dalam memahami karakteristik konsumen dan tren pasar sebelum dilakukan analisis lebih lanjut.

1. Analisis Deskriptif

2. Pembuatan Kode (Coding) Berikut contoh pembuatan kode untuk pertanyaan dengan tipe dichotomous Apa jenis kelamin Anda? Perempuan Laki-laki Apakah Anda pernah melihat iklan produk ABC ini sebelumnya Ya Tidak Untuk pertanyaan jenis kelamin , jika responden menjawab “ perempuan ”, maka akan diberi kode (1), jika responden menjawab laki-laki , maka akan diberi kode (2). Begitu pula untuk pertanyaan mengenai iklan , jika responden menjawab “ Ya ” maka akan diberi kode (1) dan jika responden menjawab “ tidak ” maka akan diberi kode (2)

3. Pembuatan Kode (Coding) Berikut ilustrasi penulisan kode pada lembar excel untuk pertanyaan dengan tipe dichotomous

4. Pembuatan Kode (Coding) Berikut contoh pembuatan kode untuk pertanyaan dengan tipe multiple choice Untuk pertanyaan multiple choice, jika responden memilih “Go-pay” maka akan diberi kode (1), jika memilih Ovo makan akan diberi kode (2) dan seterusnya . Jika responden memilih “ Lainnya ”, pilihan responden akan dilist lalu akan diberi kode baru . Misalkan dari pilihan lainnya muncul jawaban cashback dan sakuku , maka jawaban cashback nanti akan diberi kode (7) dan sakuku akan diberi kode (8) B1. Berikut adalah nama-nama aplikasi pembayaran di Indonesia . Mohon silang aplikasi pembayaran yang paling sering Anda gunakan untuk melakukan transaksi atau pembayaran . Anda hanya diperkenankan untuk 1 jawaban saja Go-pay e) Dana Ovo f ) LinkAja ShopeePay g) Lainnya ____________________________ Doku

5. Pembuatan Kode (Coding) Berikut ilustrasi penulisan kode pada lembar excel untuk pertanyaan dengan tipe multiple choice

6. Pembuatan Kode (Coding) Berikut contoh pembuatan kode untuk pertanyaan dengan tipe scales Untuk pertanyaan dengan tipe scales, jika responden memilih “ sangat tidak setuju ” maka akan diberi kode (1), “ tidak setuju ” akan diberi kode (2), “ biasa saja ” akan diberi kode (3), “ setuju ” akan diberi kode 4 dan “ sangat setuju ” akan diberi kode 5 Berikut adalah beberapa pernyataan mengenai shampoo Pantene. Berikan respon untuk setiap pernyataan dengan cara memberikan tanda pada kolom yang paling sesuai dengan respon Anda

7. Pembuatan Kode (Coding) Berikut ilustrasi penulisan kode pada lembar excel untuk pertanyaan dengan tipe scale

8. Tahapan Pengolahan Data Jawaban-jawaban dari masing-masing responden yang masih dalam bentuk “ kode ” ( angka atau huruf ) dimasukkan ke dalam program komputer yang digunakan peneliti yaitu SPSS ataupun Smart PLS

9. Input Data (Data Entry) Berikut contoh jika data dari excel diinput pada software spss

10. Tahapan Pengolahan Data Semua data yang telah di input ke dalam aplikasi komputer (SPSS) atau aplikasi statistik lainnya , seperti Smart PLS dan diolah sesuai dengan kebutuhan dari penelitian .

11. Dasar- dasar Pemrosesan Data Pada dasarnya , pemrosesan dan analisis data terbagi menjadi 4 kategori , yaitu analisis deskriptif , analisis univariate, analisis bivariate dan analisis multivariate

12. Pemrosesan dan Analisis D ata Analisis Deskriptif

13. Analisis Deskriptif Penyajian hasil analisis deskriptif biasanya berupa frekuensi dan persentase , tabulasi silang , serta berbagai bentuk grafik dan Chart pada data yang bersifat kategorikal , serta berupa statistik-statistik kelompok (mean dan varians ) pada data yang bukan kategorikal

14. Analisis Deskriptif berdasarkan Skala Tipe analisis deskriptif bisa berbeda , tergantung dari skala dari variabel . Berikut rangkuman analisis deskriptif yang bisa dilakukan untuk setiap skala

15. Tipe Analisis Deskriptif Secara garis besar , analisis deskriptif untuk suatu variabel terbagi menjadi 3 tipe , yaitu :

16. Tipe Analisis Deskriptif Analisis frekuensi menghitung berapa kali suatu jawaban atau alternatif dipilih oleh responden . Analisis frekuensi bisa dilakukan dengan beberapa cara . Bisa menggunakan table, atau grafik seperti pie chart, bar chart, histogram, dll

17. Analisis Frekuensi – Table Melakukan analisis deskriptif dengan menghitung frekuensi bisa dilakukan dengan bantuan table. Ada 3 tipe table yang bisa digunakan , yaitu : Tabel satu arah ( one way table ) Tabel dua arah ( two way table ) Tabel tiga arah ( three way table )

18. Analisis Frekuensi – Tabel Satu Arah Dalam tabel satu arah , hanya ada 1 informasi yang dijabarkan pada table. Berikut contoh dari tabel satu arah Gender Jumlah Persentase Perempuan 861 48.23% Laki-laki 924 51.77% Total 1785 100%

19. Analisis Frekuensi – Tabel Dua Arah Dalam tabel satu arah , ada 2 informasi yang dijabarkan pada table. Berikut contoh dari tabel dua arah Fakultas Laki-Laki Perempuan Jumlah Fakultas Ekonomi 266 292 558 Fakultas Ilmu Pendidikan dan Keguruan 72 68 140 Fakultas Ilmu Pasti 108 88 196 Fakultas Teknik 150 162 312 Fakultas Hukum 55 65 120 Fakultas Kedokteran 273 186 459 Jumlah 924 861 1785

20. Analisis Frekuensi – Tabel Tiga Arah Dalam tabel satu arah , ada 3 informasi yang dijabarkan pada table. Berikut contoh dari tabel tiga arah

21. Analisis Frekuensi - Grafik Melakukan analisis deskriptif dengan menghitung frekuensi bisa dilakukan dengan bantuan grafik , yang terdiri dari : Grafik Garis (line chart) Grafik batangan / balok (bar chart/histogram) Grafik lingkaran (pie chart) Grafik gambar (pictogram) Grafik berupa peta (cartogram)

22. Analisis Frekuensi – Grafik Garis

23. Analisis Frekuensi – Grafik Batangan

24. Analisis Frekuensi – Pie Chart

25. Analisis Frekuensi – Pictograph * Dalam juta

26. Analisis Frekuensi – Cartograph

27. Tipe Analisis Deskriptif Analisis pemusatan data adalah pengukuran statistik untuk menentukan skor tunggal yang menetapkan pusat dari distribusi data. Analisis ini terdiri dari 3 tipe , yaitu mean, median dan modus

28. Analisis Pemusatan Data - Mean Mean merupakan nilai rata-rata suatu data. Dengan kata lain, mean merupakan hasil bagi antara jumlah nilai keseluruhan dengan banyaknya data yang diolah . Berikut rumus dari mean

29. Analisis Pemusatan Data - Mean Berikut ilustrasi dari mean Berikut adalah nilai ujian dari 10 mahasiswa di kelas metodologi penelitian : Mean Maka mean dari kelas tersebut adalah 74.5  

30. Analisis Pemusatan Data - Median Median adalah nilai tengah data setelah diurutkan Berikut rumus dari median Berikut ilustrasi dari median Berikut adalah nilai ujian dari 10 mahasiswa di kelas metodologi penelitian : Setelah diurutkan , maka mediannya adalah 75.5 56 58 67 75 75 76 80 82 87 89

31. Analisis Pemusatan Data - Median Modus adalah menghitung   skor yang paling sering terlihat dalam kelompok data/ skor yang paling sering muncul . Berikut ilustrasi dari modus Berikut adalah nilai ujian dari 10 mahasiswa di kelas metodologi penelitian : Maka modus dari kelas ini adalah 75

32. Normal Distribution

33. Normal Distribution Mode Median Mean

34. Non-Normal Distribution Negative Skew Mode Median Mean

35. Non-Normal Distribution Positive Skew Mode Median Mean

36. Tipe Analisis Deskriptif Analisis persebaran data bertujuan untuk mengetahui variabilitas dari data. Analisis ini meliputi menghitung range, variance, standar deviasi , persentil , dll