Buat Akun DQLab & Akses Kelas Data Science Python, R, dan Excel GRATIS
 SIGN UP  

4 Alasan Mengapa Metode Analisis Data Kualitatif Dibutuhkan dalam Penelitian

Belajar Data Science di Rumah 08-Oktober-2021
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/d1aadc7251f83554eab38417ff5369a4_x_Thumbnail800.png

Data dan metode analisis data merupakan bagian yang sangat penting dalam proses pengolahan data. Kedua elemen inilah yang kemudian akan menentukan hasil akhir dari analisis data yang dilakukan. Pemahaman tentang jenis-jenis data dan juga metode yang bisa diterapkan sesuai dengan data yang ada menjadi hal yang sangat krusial dan wajib untuk dipahami oleh praktisi data. Pasalnya, jika salah memilih metode untuk jenis data tertentu, hal itu akan berdampak buruk pada hasil analisis datanya.


Metode analisis data yang umum digunakan oleh peneliti terbagi menjadi dua kelompok besar, yaitu analisis data kualitatif dan analisis data kuantitatif. Analisis data kualitatif adalah analisis data yang berfokus pada hasil penelitian yang berbentuk non numerik karena hasil penelitiannya tidak bisa dikategorikan dalam angka tertentu. Sementara analisis data kuantitatif adalah analisis data yang berbentuk angka. Dalam artikel ini, kita akan membahas mengenai keadaan-keadaan yang membuat data kualitatif menjadi sangat dibutuhkan. Pensaran kan? Yuk, simak artikelnya!


1. Peneliti Kesulitan dalam Mengidentifikasi Tujuan Penelitian yang Spesifik

Analisis data kualitatif diperlukan ketika peneliti merasa kesulitan dalam menentukan pokok permasalahan sehingga tidak bisa menentukan tujuan penelitian yang lebih spesifik. Misalkan ketika peneliti ingin mengetahui pendapat masyarakat terhadap beberapa fasilitas umum namun dirasa cukup sulit untuk menentukan tujuan spesifik dari penelitian yang akan dilakukan. Peneliti dapat memilih alternatif dengan melakukan analisis data kualitatif dengan melihat permasalahan dari segi kualitas, seperti pendapat, tanggapan masyarakat, dll.


Baca juga : Data Analisis : 2 Jenis Metode yang Penting Untuk Kamu Tahu dalam Analisis Data


2. Membutuhkan Pemahaman yang Lebih Detail

Keadaan lainnya yang membutuhkan analisis data kualitatif adalah ketika dibutuhkan pemahaman yang lebih detail dan mendalam saat menentukan tujuan penelitian. Penelitian kualitatif yang bersifat elaboratif dapat membantu peneliti untuk menggali informasi yang lebih detail dan mendalam terkait suatu fenomena yang terjadi. Informasi inilah yang kemudian dapat digunakan untuk menentukan tujuan penelitian dengan lebih mudah.


3. Butuh Pendekatan yang Lebih Update dari Suatu Fenomena

Di dalam masyarakat, fenomena yang terjadi akan terus bertambah sehingga peneliti harus melakukan pendekatan untuk mendapatkan update-an dari fenomena yang telah terjadi. Terlebih ketika tujuan dari penelitian yang akan dilakukan adalah untuk mempelajari bagaimana fenomena dapat terjadi secara alami di dalam masyarakat. Untuk mengatasi hal ini, kita dapat menggunakan penelitian kualitatif. Hal ini juga akan berkaitan dengan sifat elaboratif yang dimiliki oleh penelitian kualitatif.


4. Mempelajari Konteks Penelitian yang Saling Berkaitan

Keadaan selanjutnya yang membuat peneliti akan membutuhkan penelitian kualitatif adalah ketika peneliti mencoba untuk mempelajari beberapa konteks penelitian yang saling berkaitan. Penelitian kualitatif akan membantu untuk menjaga independensi dari hasil penelitian. Di beberapa keadaan, variabel yang memiliki dependensi di dalam penelitian kuantitatif tidak bisa dilakukan analisis lebih lanjut, sementara dalam penelitian kualitatif, uji dependensi tidak diperhatikan.


Baca juga : Langkah-Langkah Menggunakan Teknik Analisis Data Kualitatif


5. Belajar Bahasa Pemrograman di DQLab, Yuk!

Selain memahami metode analisis data, praktisi data juga dituntut untuk menguasai berbagai bahasa pemrograman, setidaknya bahasa pemrograman yang sering digunakan untuk analisis data oleh para praktisi data, seperti R, Python, dan SQL. Kamu bisa mempelajari bahasa pemrograman ini di DQLab dengan cara mengakses modul premium DQLab. Jika masih ragu, kamu bisa mencoba free modul yang ada terlebih dahulu. Ada dua modul yang disediakan di free modul, yaitu “Introduction to Data Science with R” dan “Introduction to Data Science with Python”. Tunggu apa lagi, buruan daftar dan nikmati free modulnya!



Penulis : Gifa Delyani Nursyafitri

Postingan Terkait

Sign Up & Mulai Belajar Gratis di DQLab!