TL;DR
Data kualitatif itu data berbentuk kata atau kategori kayak rasa, warna, dan alasan pelanggan. Data kuantitatif itu data berbentuk angka kayak jumlah transaksi, omzet, dan umur. Bedanya simpel: kualitatif jawab "kenapa" dan "gimana", kuantitatif jawab "berapa".
Data kualitatif itu data yang gambarin kualitas atau sifat sesuatu dalam bentuk kata, bukan angka. Rasa keripik yang "kegurihan", warna kemasan hijau, alasan pelanggan pindah ke warung sebelah. Itu semua kualitatif.
Data kuantitatif kebalikannya nih. Data berbentuk angka yang bisa kamu hitung, kayak jumlah transaksi, omzet, sama umur pelanggan.
Kedua jenis ini kepake bareng tiap kamu ambil keputusan bisnis. Yang satu bilang berapa, yang satu bilang kenapa. Di bawah aku bahas bedanya deh, plus 20 contoh dari konteks UMKM Indonesia, sama kapan mesti pakai yang mana.
Data kualitatif adalah data yang deskripsiin sifat, kategori, atau kualitas sesuatu pakai kata-kata, bukan bilangan. Fungsinya jawab pertanyaan "kenapa" dan "gimana". Contohnya alasan pelanggan komplain, warna produk, jenis kelamin, atau feedback rasa dari tester. Data ini biasanya dikumpulin lewat wawancara, observasi, sama baca review.
Kata "kualitatif" datang dari "kualitas". Jadi ini soal ngejelasin, bukan ngitung ya.
Data kualitatif ada dua tipe. Nominal: kategori yang nggak punya urutan, kayak warna kemasan atau metode bayar. Ordinal: kategori yang punya tingkatan, kayak tingkat kepuasan "puas", "biasa", "kecewa". Ordinal ada urutannya, tapi jaraknya nggak bisa diukur pasti.
Data kualitatif ini yang paling sering keabaikan sama pemilik UMKM. Padahal review "pengiriman lama banget" tadi malam itu data juga, lho. Kamu tinggal ngumpulin dan ngelompokkin.
Data kuantitatif adalah data berbentuk angka yang bisa diukur dan dihitung secara matematis. Fungsinya jawab pertanyaan "berapa" dan "seberapa". Contohnya jumlah pesanan per hari, harga produk, berat kemasan, atau rating rata-rata toko. Data ini bisa langsung dijumlah, dirata-rata, atau dibandingin antar periode.
Kata "kuantitatif" datang dari "kuantitas". Semua yang ada angkanya dan angkanya beneran berarti masuk sini.
Data kuantitatif juga punya dua tipe. Diskret: hasil ngitung yang cuma bisa bilangan bulat, kayak jumlah transaksi 150 kali. Nggak mungkin ada 150,5 transaksi kan. Kontinu: hasil ngukur yang bisa ada koma, kayak berat keripik 250,4 gram atau jarak antar 5,2 km.
Satu jebakan yang sering kejadian nih: nggak semua angka itu kuantitatif. Kode pos 40123 dan nomor HP itu angka, tapi kamu nggak bakal ngerata-rata kode pos, kan. Itu label doang, jadi tetap kualitatif.
Bedanya ada di bentuk dan gunanya. Data kualitatif berbentuk kata dan kategori buat jawab "kenapa", sementara data kuantitatif berbentuk angka buat jawab "berapa". Kualitatif dikumpulin lewat wawancara lalu dikelompokkin per tema. Kuantitatif dihitung dan dirata-rata pakai statistik.
| Aspek | Data Kualitatif | Data Kuantitatif |
|---|---|---|
| Bentuk | Kata, kategori, deskripsi | Angka |
| Jawab pertanyaan | "Kenapa" & "gimana" | "Berapa" & "seberapa" |
| Contoh | Rasa, warna, alasan komplain | Jumlah, harga, berat, umur |
| Cara ngumpulin | Wawancara, observasi, review | Transaksi, sensor, hitungan |
| Cara analisis | Dikelompokkin per tema | Dijumlah, dirata-rata, statistik |
| Bisa diitung matematis? | Nggak langsung | Bisa |
| Tipe | Nominal, ordinal | Diskret, kontinu |
Cara paling cepet bedain sih: coba jumlahin datanya. Kalau dijumlah masuk akal (total omzet Rp12.500.000), itu kuantitatif. Kalau dijumlah jadi aneh (warna merah + warna hijau = ?), ya itu kualitatif.
Pembagian jenis data ini bukan aturan buatan Ngulik. Ini standar statistik yang dipakai di mana-mana, sering disebut level of measurement (dari nominal, ordinal, interval, sampai rasio).
Biar kebayang, ini 20 contoh dari toko fiktif Keripik Juara sama warung kopi Toko Berkah. Sepuluh kualitatif, sepuluh kuantitatif.
Perhatiin deh nomor 10 di daftar kualitatif sama nomor 2 di kuantitatif. Dua-duanya ada angkanya, kan. Bedanya, kode pos cuma penanda daerah, sedangkan omzet beneran bisa dijumlah dan dirata-rata.
Pakai data kuantitatif kalau kamu mau tau seberapa besar sesuatu terjadi, dan data kualitatif kalau kamu mau tau kenapa itu terjadi. Keduanya paling kuat dipakai bareng: angka nunjukin masalahnya di mana, kata-kata jelasin akar penyebabnya.
Contoh nyata di Keripik Juara nih. Data transaksi (kuantitatif) nunjukin penjualan turun 30% bulan lalu, dari 150 bungkus per hari jadi 105. Angka ini valid, tapi dia nggak bilang kenapa.
Terus kamu sebar survey ke pelanggan (kualitatif). Ternyata banyak yang nulis "kemasan barunya susah dibuka". Nah, di sini kualitatif ngasih jawaban yang nggak keliatan di angka. Tanpa survey ini, kamu bisa aja salah nyalahin harga padahal masalahnya di kemasan.
Jadi kira-kira gini deh pembagiannya:
Kalau cuma pegang salah satu, keputusanmu bakal pincang. Angka doang bikin kamu nebak-nebak alasannya. Cerita doang bikin kamu nggak tau seberapa parah masalahnya, kan.
Sebelum bisa dianalisis, dua jenis data ini mesti dikumpulin dan dirapiin dulu ya. Aku bahas caranya di panduan pengumpulan data dan cara ngolah data mentah.
Kesalahan paling sering: nganggap semua angka itu kuantitatif dan semua huruf itu kualitatif. Padahal patokannya bukan bentuk simbolnya, tapi apakah angkanya bisa diitung secara wajar. Ini tiga jebakan yang paling sering aku lihat.
Pertama, angka yang cuma label. Kode pos, nomor meja, sama nomor invoice itu keliatan kayak data kuantitatif. Tapi coba rata-ratain nomor invoice. Hasilnya nggak ada artinya, kan. Angka gitu tetap kualitatif nominal.
Kedua, salah perlakuin data ordinal. Skala kepuasan 1 sampai 5 sering langsung dirata-rata. Boleh sih buat gambaran kasar, tapi inget jarak antar "puas" dan "biasa" belum tentu sama kayak jarak "biasa" dan "kecewa". Jadi rata-ratanya jangan ditelan mentah-mentah.
Ketiga, buang data kualitatif gara-gara susah diitung. Banyak pemilik UMKM cuma nyimpen angka penjualan, terus komentar pelanggan dibiarin numpuk di DM. Padahal komentar itu yang sering jelasin kenapa angkanya naik atau turun. Sayang banget kalau dibuang.
Aturan gampangnya deh: kalau kamu ragu satu kolom itu kualitatif atau kuantitatif, tanya "kalau aku jumlahin atau rata-ratain kolom ini, hasilnya masuk akal nggak?" Kalau nggak masuk akal, ya berarti kualitatif.
Kadang kamu butuh data kualitatif dalam bentuk angka biar bisa diitung dan dibandingin. Caranya lewat dua jalan: kasih kode angka ke tiap kategori, atau pakai skala kayak Likert. Teknik ini kepake banget waktu kamu mau analisis hasil survey yang isinya jawaban kata-kata, terus pengen diringkas jadi skor.
Cara pertama, skala Likert. Jawaban "sangat puas" sampai "sangat kecewa" dikasih angka 1 sampai 5. Habis itu kamu bisa ngerata-rata skor kepuasan per bulan.
Cara kedua, hitung frekuensi. Dari 100 review, berapa sih yang nyebut kata "lama"? Kalau 40, berarti 40% keluhan soal kecepatan. Data kata tadi berubah jadi persentase yang bisa kamu kejar.
Begitu datanya udah rapi dalam tabel, kamu bisa mulai lihat polanya. Buat yang mau eksplorasi pakai query, aku ada panduan analisis data eksplorasi pakai SQL yang cocok buat lanjutan.
Nggak. Angka yang cuma dipakai sebagai label atau penanda tetap kualitatif. Nomor HP, kode pos, sama nomor antrian itu angka, tapi nggak ada gunanya kamu jumlahin atau rata-ratain. Patokannya: kalau operasi matematika kayak tambah atau rata-rata nggak masuk akal buat angka itu, dia kualitatif.
Umur itu kuantitatif kok, soalnya angkanya beneran bisa diitung dan dirata-rata. Umur 27 tahun lebih tua dari 25, dan selisihnya jelas 2 tahun. Tapi kalau umur dikelompokin jadi "muda", "dewasa", "tua", nah kelompok itu berubah jadi data kualitatif ordinal.
Dua-duanya penting dan saling nutupin. Data kuantitatif nunjukin apa yang terjadi dan seberapa besar, data kualitatif jelasin kenapa itu terjadi. Buat keputusan bisnis yang bener, kamu butuh keduanya. Angka tanpa konteks gampang salah tafsir, cerita tanpa angka susah diukur.
Di survey pelanggan warung, pertanyaan "berapa kali kamu beli dalam seminggu?" ngasih data kuantitatif. Pertanyaan "apa yang bikin kamu balik lagi?" ngasih data kualitatif. Satu form survey bisa nampung keduanya sekaligus, dan itu yang bikin hasilnya kaya.
Tergantung bentuknya sih. Kalau kamu lihat satu bintang dari satu orang (misal "3 bintang"), itu ordinal alias kualitatif bertingkat. Tapi begitu rating banyak orang dirata-rata jadi 4,6, angka itu udah diperlakukan sebagai kuantitatif. Makanya rata-rata rating toko masuk hitungan kuantitatif deh.
Intinya: data kualitatif itu kata dan kategori buat jawab "kenapa", data kuantitatif itu angka buat jawab "berapa", dan kamu butuh keduanya biar keputusan bisnismu nggak pincang.
Begitu kamu paham bedanya, langkah berikutnya ya ngerapiin data mentah biar siap dianalisis. Lanjut ke panduan pengolahan data buat belajar cara bersihin dan susun datamu sebelum ditarik jadi keputusan.
Mau praktek langsung? Mulai latihan SQL gratis
Latihan interaktif, langsung di browser.
Cara pakai pandas rolling buat hitung moving average dan haluskan data time series yang naik-turun. Lengkap dengan contoh penjualan harian UMKM.
Data transaksi harian sering terlalu ramai buat dilihat. Pandas resample ngeringkasnya jadi total per minggu atau per bulan cuma dengan satu baris, asal indeksnya tanggal.
Kolom tanggal yang kebaca sebagai teks bikin sortir dan hitung selisih hari jadi kacau. Ini cara pd.to_datetime ubah teks jadi tanggal asli, plus tangani format berantakan.