Panduan Teknik Analisis Data Deskriptif Statistik Penelitian Mahasiswa Terlengkap 2025
![]() |
(Ilustrasi 3D realistis mahasiswa menganalisis data statistik deskriptif menggunakan laptop dan grafik penelitian 2025) |
Menurut Sugiyono (2022), analisis deskriptif statistik adalah metode yang digunakan untuk menguraikan data apa adanya, tanpa menarik kesimpulan yang bersifat umum (inferensial). Artinya, data diolah agar lebih mudah dibaca dan dipahami.
Baca Artikel Lainnya: 10 Langkah Mudah Melakukan Coding Data Kualitatif Penelitian Mahasiswa 2025
✅Apa Itu Analisis Data Deskriptif Statistik?
Analisis deskriptif statistik adalah cara untuk menyajikan data dalam bentuk yang mudah dipahami melalui angka-angka ringkas (summary statistics) seperti rata-rata (mean), nilai tengah (median), nilai yang sering muncul (modus), serta ukuran penyebaran (range dan standar deviasi).
Menurut Para Ahli
Sudjana (2021) menyebutkan bahwa statistik deskriptif digunakan untuk menggambarkan sekumpulan data agar lebih bermakna tanpa membuat kesimpulan lebih lanjut.
Santoso (2020) menambahkan bahwa teknik ini menjadi langkah pertama untuk memahami data sebelum dilakukan analisis yang lebih kompleks seperti uji hipotesis.
Contoh:
Misalkan seorang mahasiswa meneliti kepuasan layanan kampus. Dari 100 responden, diperoleh nilai rata-rata kepuasan sebesar 4,2 dari skala 5. Angka ini sudah menggambarkan bahwa mayoritas responden puas, tanpa harus melakukan uji statistik lanjutan.
✅Tujuan Analisis Data Deskriptif Statistik
Analisis deskriptif bukan sekadar perhitungan angka, melainkan juga alat untuk memahami fenomena data secara mendalam.
Tujuan Umum:
-Mengetahui karakteristik data penelitian.
-Menyajikan data agar lebih mudah diinterpretasikan.
-Memberikan dasar bagi analisis inferensial atau pengujian hipotesis.
-Membantu peneliti melihat tren dan sebaran nilai dalam data.
-Menyederhanakan data mentah menjadi informasi yang relevan.
Menurut Kuncoro (2023), analisis deskriptif berfungsi sebagai “cermin awal” untuk melihat gambaran umum penelitian, sehingga kesalahan dalam tahap analisis lanjutan bisa dihindari.
Baca Juga: 10 Cara Menentukan Batasan Masalah yang Tepat dalam Skripsi (Terbaru 2025)
✅Jenis-Jenis Analisis Deskriptif Statistik
✔Analisis Ukuran Pemusatan (Central Tendency)
Ukuran pemusatan digunakan untuk mengetahui nilai tengah atau nilai yang paling mewakili seluruh data.
a. Mean (Rata-rata)
Dihitung dengan menjumlahkan seluruh data kemudian dibagi jumlah responden.
Contoh: Total nilai 820 dari 10 responden → mean = 820/10 = 82.
Menurut Sugiyono (2021): Mean cocok digunakan untuk data interval atau rasio, karena mampu menunjukkan kecenderungan umum data.
b. Median (Nilai Tengah)
Nilai yang berada tepat di tengah setelah data diurutkan.
Contoh: Data 60, 70, 75, 80, 90 → median = 75.
Median digunakan ketika data mengandung nilai ekstrem (outlier) agar hasil tidak bias.
c. Modus (Nilai yang Sering Muncul)
Nilai dengan frekuensi kemunculan tertinggi.
Contoh: Nilai 80 muncul 3 kali, maka modus = 80.
Modus berguna untuk data kategorikal seperti jenis kelamin atau preferensi.
Implementasi di Excel:
Gunakan rumus =AVERAGE(range), =MEDIAN(range), atau =MODE.SNGL(range).
✔Analisis Ukuran Penyebaran (Measure of Dispersion)
Ukuran penyebaran menunjukkan seberapa jauh data bervariasi dari rata-rata.
a. Range
Selisih antara nilai tertinggi dan terendah.
Contoh: 95 (maksimum) - 65 (minimum) = 30.
Range berguna untuk melihat sebaran umum, tetapi sensitif terhadap outlier.
b. Varians
Menunjukkan rata-rata kuadrat dari selisih setiap data dengan mean.
Semakin besar varians, semakin besar pula sebaran data.
c. Standar Deviasi (SD)
Akar dari varians, menggambarkan penyimpangan rata-rata setiap data terhadap mean.
Contoh Implementasi Excel: =STDEV.P(range)
Menurut Arikunto (2022): SD kecil menandakan data homogen, SD besar menandakan data heterogen.
✔Analisis Frekuensi dan Distribusi
Digunakan untuk mengetahui seberapa sering nilai tertentu muncul dalam data.
Langkah Membuat Distribusi Frekuensi (Tanpa Tabel):
-Tentukan jumlah kelas interval (biasanya 5-10).
-Hitung rentang data (nilai tertinggi - nilai terendah).
-Bagi rentang dengan jumlah kelas → panjang interval.
Susun daftar kelas, misalnya:
-Interval 60–69 (frekuensi 4)
-Interval 70–79 (frekuensi 8)
-Interval 80–89 (frekuensi 22)
-Interval 90-99 (frekuensi 16)
Hitung persentase setiap kelas → misalnya 44% responden ada di kelas 80–89.
Menurut Sudjana (2022): Penyusunan distribusi frekuensi membantu mengubah data mentah menjadi informasi yang lebih mudah dipahami dan siap divisualisasikan.
✔Analisis Visualisasi Data
Visualisasi adalah bagian penting dari analisis deskriptif untuk mempermudah pemahaman pembaca.
Beberapa Bentuk Visualisasi:
-Diagram Batang: Membandingkan frekuensi antar kategori (misal tingkat kepuasan).
-Diagram Lingkaran: Menunjukkan proporsi setiap kategori dari total responden.
-Histogram: Menampilkan distribusi data kuantitatif secara berkelanjutan.
-Diagram Garis: Menunjukkan tren waktu (time series) seperti perkembangan nilai IPK per semester.
Implementasi:
Gunakan fitur Insert Chart di Excel atau menu Graphs → Chart Builder di SPSS.
Baca Juga: Metode Penelitian Deskriptif: Definisi, Contoh, dan Cara Menulisnya (Terlengkap 2025)
✅Langkah-Langkah Melakukan Analisis Data Deskriptif Statistik
✔Menyiapkan Data
-Kumpulkan data mentah dari kuesioner atau observasi.
-Lakukan data cleaning: hapus data ganda atau tidak valid.
-Gunakan kode numerik untuk variabel kategorikal (misal: 1 = laki-laki, 2 = perempuan).
Menurut Siregar (2023): Kualitas data menentukan kualitas hasil analisis, sehingga tahap pembersihan data tidak boleh diabaikan.
✔Menentukan Skala Data
Pahami jenis data sebelum analisis:
-Nominal: Jenis kelamin, agama.
-Ordinal: Tingkat kepuasan, ranking.
-Interval: Suhu, skor sikap.
-Rasio: Tinggi badan, pendapatan.
Jenis data menentukan rumus yang tepat mean untuk data interval/rasio, median atau modus untuk ordinal.
✔Menghitung Ukuran Pemusatan dan Penyebaran
Gunakan Excel, SPSS, atau software statistik lain.
Contoh Implementasi Excel:
-Mean: =AVERAGE(A1:A50)
-Median: =MEDIAN(A1:A50)
-SD: =STDEV.P(A1:A50)
✔Membuat Distribusi Frekuensi
Buat daftar interval dan jumlah responden yang masuk ke dalamnya (seperti langkah di atas).
Gunakan daftar urutan untuk menampilkan nilai frekuensi dan persentase tanpa tabel.
✔Membuat Grafik atau Diagram
Visualisasikan hasil agar lebih menarik dan komunikatif.
Contoh: Diagram batang kepuasan mahasiswa menunjukkan 60% puas, 30% sangat puas, 10% tidak puas.
✔Interpretasi Hasil
Setelah angka diperoleh, jelaskan maknanya.
Contoh:
“Rata-rata kepuasan mahasiswa adalah 4,3 dari skala 5, menunjukkan tingkat kepuasan tinggi. Standar deviasi sebesar 0,5 menandakan persepsi yang relatif homogen di antara responden.”
✅Contoh Aplikasi dalam Penelitian Mahasiswa
Judul Penelitian: “Tingkat Kepuasan Mahasiswa terhadap Fasilitas Kampus”
Data: 100 responden, skala 1–5
Langkah Implementasi:
-Hitung rata-rata (mean) skor → 4,1
-Standar deviasi → 0,6
Interpretasi: mayoritas responden puas dengan fasilitas kampus.
Visualisasi: diagram batang menunjukkan 80% responden memberi nilai 4 atau 5.
✅Tips dari Ahli Statistik
Menurut Prof. Dr. R. Supranto (2024), hasil analisis deskriptif yang baik harus memenuhi tiga prinsip:
Akurat: Data bersih dari kesalahan.
Transparan: Rumus dan metode yang digunakan harus dijelaskan.
Kontekstual: Hasil harus dikaitkan dengan tujuan penelitian, bukan hanya angka statistik.
Kesimpulan
Analisis data deskriptif statistik merupakan tahap penting dalam penelitian mahasiswa untuk memahami data secara objektif sebelum masuk ke analisis lanjutan.
Melalui langkah-langkah seperti menghitung mean, median, modus, standar deviasi, dan distribusi frekuensi, peneliti dapat memperoleh gambaran umum yang valid tentang data penelitian mereka.
Dengan visualisasi dan interpretasi yang jelas, hasil penelitian menjadi lebih komunikatif, profesional, dan bernilai akademik tinggi.
Publisher/Penulis:
[Tim Redaksi portaljatim24.com (AZAA/KK)]
Daftar Referensi
Sugiyono. (2022). Metode Penelitian Kuantitatif, Kualitatif, dan R&D. Bandung: Alfabeta.
Arikunto, S. (2022). Prosedur Penelitian: Suatu Pendekatan Praktik. Jakarta: Rineka Cipta.
Sudjana. (2021). Metode Statistika. Bandung: Tarsito.
Santoso, S. (2020). Analisis Statistik dengan SPSS. Jakarta: Gramedia.
Kuncoro, M. (2023). Metode Kuantitatif untuk Penelitian dan Bisnis. Yogyakarta: UPP STIM YKPN.