:Data survei sebenarnya tidak banyak berarti kalau hanya dikumpulkan dan disimpan dalam spreadsheet.
Perusahaan mungkin memiliki ratusan bahkan ribuan jawaban responden. Namun, pertanyaan pentingnya adalah:
Apa yang sebenarnya bisa kita ketahui dari data tersebut?
Di sinilah statistik berperan.
Statistik membantu peneliti mengubah kumpulan data menjadi informasi yang lebih mudah dipahami, menemukan pola, membandingkan kelompok, serta membantu pengambilan keputusan berdasarkan data.
Dalam penelitian bisnis dan riset pasar, dua pendekatan yang paling umum digunakan adalah statistik deskriptif dan statistik inferensial. Keduanya memiliki fungsi yang berbeda dan tidak seharusnya dipertukarkan. Badan Pusat Statistik Indonesia
Apa Itu Statistik Deskriptif?
Statistik deskriptif digunakan untuk menggambarkan dan meringkas data yang telah dikumpulkan.
Sederhananya, statistik deskriptif menjawab pertanyaan:
"Seperti apa data yang kita miliki?"
Beberapa ukuran yang sering digunakan antara lain:
- frekuensi;
- persentase;
- mean atau rata-rata;
- median;
- modus;
- minimum dan maksimum;
- varians;
- standar deviasi.
Dalam survei kepuasan pelanggan misalnya, perusahaan dapat menghitung rata-rata skor kepuasan dari setiap indikator.
Misalnya terdapat 100 responden dengan skala kepuasan 1–5.
| Indikator | Rata-rata |
|---|---|
| Kualitas produk | 4,3 |
| Harga | 3,8 |
| Pelayanan | 4,1 |
| Kecepatan respons | 3,5 |
| Penanganan keluhan | 3,2 |
Dari data tersebut perusahaan dapat langsung melihat bahwa penanganan keluhan memiliki skor paling rendah.
Ini merupakan informasi yang sangat berguna untuk menentukan prioritas perbaikan.
Badan Pusat Statistik juga menggunakan analisis deskriptif dalam penyajian hasil survei, antara lain melalui tabel, grafik, indikator, dan ukuran kepuasan konsumen. Badan Pusat Statistik Indonesia
Mengapa Rata-Rata Saja Tidak Cukup?
Ini bagian yang sering terlewat.
Misalnya sebuah perusahaan mendapatkan skor kepuasan rata-rata 4,2 dari 5.
Manajemen mungkin langsung menyimpulkan:
"Pelanggan kita sangat puas."
Belum tentu.
Kita perlu melihat distribusi datanya.
Misalnya:
- 50% responden memberikan nilai 5;
- 20% memberikan nilai 4;
- 10% memberikan nilai 3;
- 10% memberikan nilai 2;
- 10% memberikan nilai 1.
Rata-ratanya mungkin terlihat cukup tinggi, tetapi masih terdapat kelompok pelanggan yang mengalami pengalaman sangat buruk.
Karena itu, statistik deskriptif sebaiknya tidak hanya berhenti pada mean. Distribusi frekuensi dan ukuran penyebaran juga dapat memberikan gambaran yang lebih lengkap mengenai data. PPID Poltekbang Surabaya
Lalu Apa Itu Statistik Inferensial?
Kalau statistik deskriptif menjawab:
"Apa yang terjadi pada data kita?"
statistik inferensial mencoba menjawab:
"Apakah temuan dari sampel tersebut dapat digunakan untuk memahami populasi yang lebih luas?"
Statistik inferensial digunakan ketika peneliti ingin menguji hipotesis, membandingkan kelompok, mengukur hubungan antarvariabel, atau membuat kesimpulan berdasarkan data sampel. Penerbit Deepublish
Contohnya, sebuah perusahaan memiliki 50.000 pelanggan, tetapi hanya melakukan survei kepada 500 pelanggan.
Perusahaan kemudian ingin mengetahui apakah terdapat perbedaan tingkat kepuasan antara pelanggan baru dan pelanggan lama.
Di sinilah analisis inferensial dapat digunakan.
Contoh Analisis Statistik dalam Riset Pasar
Ada banyak metode statistik yang dapat digunakan sesuai dengan pertanyaan penelitian.
1. Uji-t
Uji-t dapat digunakan untuk membandingkan rata-rata dua kelompok.
Contohnya:
Apakah tingkat kepuasan pelanggan baru berbeda secara signifikan dengan pelanggan lama?
Atau:
Apakah rata-rata pengeluaran pelanggan pria berbeda dengan pelanggan wanita?
Uji-t memang sering digunakan untuk melihat perbedaan nilai tengah antara dua kelompok. PPID Poltekbang Surabaya
2. ANOVA
Jika perusahaan ingin membandingkan lebih dari dua kelompok, salah satu metode yang dapat digunakan adalah ANOVA.
Misalnya ingin mengetahui:
Apakah tingkat kepuasan pelanggan berbeda antara wilayah Jakarta, Bandung, Surabaya, dan Medan?
Daripada melakukan banyak perbandingan dua kelompok secara terpisah, ANOVA dapat digunakan untuk menguji perbedaan rata-rata antar beberapa kelompok.
3. Korelasi
Korelasi digunakan untuk melihat hubungan antara dua variabel.
Misalnya:
Apakah terdapat hubungan antara kualitas pelayanan dan kepuasan pelanggan?
Atau:
Apakah frekuensi pembelian berkaitan dengan tingkat loyalitas pelanggan?
Namun, perlu diingat bahwa korelasi tidak otomatis berarti hubungan sebab-akibat.
4. Regresi
Regresi menjadi lebih menarik ketika perusahaan ingin mengetahui faktor apa yang berhubungan dengan suatu hasil.
Misalnya perusahaan ingin mengetahui faktor yang memengaruhi kepuasan pelanggan.
Variabelnya dapat berupa:
- kualitas produk;
- harga;
- pelayanan;
- kecepatan respons;
- kemudahan transaksi.
Kemudian kepuasan pelanggan dijadikan variabel yang ingin dijelaskan.
Dengan regresi, perusahaan dapat melihat bagaimana beberapa variabel tersebut berkaitan dengan variabel hasil secara bersamaan.
Statistik dan Riset Pasar
Dalam riset pasar, statistik bukan sekadar urusan angka.
Statistik membantu perusahaan menjawab pertanyaan bisnis yang konkret.
Misalnya:
Siapa pelanggan kita?
Gunakan statistik deskriptif untuk melihat karakteristik responden.
Produk mana yang paling disukai?
Gunakan frekuensi, persentase, atau skor rata-rata.
Apakah pelanggan di Jakarta berbeda dengan pelanggan di Bandung?
Gunakan analisis perbandingan yang sesuai.
Apa yang berkaitan dengan kepuasan pelanggan?
Gunakan korelasi atau regresi sesuai desain penelitian.
Apakah hasil survei sampel dapat digeneralisasikan?
Gunakan pendekatan statistik inferensial dengan mempertimbangkan desain sampling dan asumsi analisis.
Jadi, pemilihan metode statistik seharusnya dimulai dari pertanyaan penelitian, bukan dari keinginan untuk menggunakan metode statistik yang terlihat canggih.
Jangan Memaksakan Statistik yang Tidak Sesuai
Ini juga penting.
Tidak semua penelitian membutuhkan regresi, ANOVA, atau metode statistik yang kompleks.
Kalau tujuan penelitian hanya ingin mengetahui:
"Berapa persen pelanggan yang puas?"
maka statistik deskriptif mungkin sudah cukup.
Sebaliknya, jika perusahaan ingin mengetahui apakah terdapat perbedaan atau hubungan tertentu, analisis inferensial mungkin diperlukan.
Pemilihan metode harus disesuaikan dengan tujuan penelitian, jenis data, desain penelitian, jumlah sampel, dan asumsi statistik yang relevan.
Dari Data Survei Menjadi Insight Bisnis
Proses penelitian yang baik sebenarnya merupakan sebuah rangkaian.
Pertanyaan bisnis → desain penelitian → kuesioner → pengumpulan data → cleaning → statistik → analisis → insight → rekomendasi
Karena itu, kualitas hasil analisis tidak hanya ditentukan oleh software statistik.
Data yang buruk tetap menghasilkan kesimpulan yang buruk meskipun diolah menggunakan software yang canggih.
Sebaliknya, data yang dikumpulkan dengan metodologi yang tepat dapat menghasilkan insight yang jauh lebih berguna untuk pengambilan keputusan.
Peran Jasa Riset Pasar dalam Pengolahan Data
Perusahaan yang belum memiliki tim penelitian internal dapat menggunakan jasa riset pasar untuk membantu proses penelitian secara lebih terstruktur.
Riset dapat dimulai dari menentukan tujuan penelitian, menyusun metodologi, menentukan target responden, membuat kuesioner, melakukan pengumpulan data, melakukan cleaning, hingga melakukan analisis dan menyusun insight.
Sementara itu, perusahaan yang sudah memiliki kuesioner tetapi membutuhkan bantuan mendapatkan responden dapat menggunakan jasa sebar kuesioner sesuai dengan karakteristik target yang telah ditentukan.
Dengan demikian, perusahaan tidak hanya mendapatkan data mentah, tetapi dapat mengubah data tersebut menjadi informasi yang dapat digunakan untuk mengambil keputusan.
Statistik pada dasarnya adalah alat untuk membantu kita memahami data secara lebih objektif.
Statistik deskriptif membantu menggambarkan apa yang terjadi pada data yang dikumpulkan.
Sementara statistik inferensial membantu peneliti melakukan pengujian dan menarik kesimpulan berdasarkan sampel dengan metode yang sesuai.
Keduanya sama-sama penting dalam penelitian bisnis.
Yang paling penting bukan seberapa rumit metode statistik yang digunakan, tetapi apakah metode tersebut mampu menjawab pertanyaan bisnis yang ingin diketahui.
Karena pada akhirnya, tujuan penelitian bukan membuat angka terlihat rumit.
Tujuannya adalah membuat data menjadi dasar keputusan yang lebih masuk akal.