PROMO 10.10 BEJIBUN, MANTUL!
Belajar Data Science 6 BULAN Bersertifikat hanya Rp 100K!
0 Hari 2 Jam 24 Menit 46 Detik

Catat! Ini Metode Analisis Data Teknik Kualitatif dalam Mengolah Data

Belajar Data Science di Rumah 24-November-2021
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/9090014b80d140e8da205b98b2c1868c_x_Thumbnail800.png

Apa itu data kuantitatif? Data kuantitatif termasuk dalam kategori data berdasarkan sifatnya. Berbeda dengan data kualitatif yang berupa data non numerik, data kuantitatif berupa data numerik atau angka.Analisis data kualitatif adalah upaya yang dilakukan dengan jalan bekerja dengan data, mengorganisasikan data, memilah-milahnya menjadi satuan yang dapat dikelola, mensintesiskan nya, mencari dan menemukan pola, menemukan apa yang penting dan apa yang dipelajari dan memutuskan apa yang dapat diceritakan kepada orang lain.


Analisis data merupakan proses berkelanjutan yang membutuhkan refleksi terus menerus terhadap data, mengajukan pertanyaan analitis, dan menulis catatan singkat sepanjang penelitian.


Dalam melakukan penelitian tidak semata-mata mengolah data yang ada, namun ada teknik yang diterapkan agar informasi yang dapat digali secara optimal. Data kualitatif sendiri memiliki beberapa tahapan dalam penerapannya yaitu pengumpulan data, reduksi data, penyajian data, dan penarikan kesimpulan. Reduksi data dilakukan untuk mendapatkan data yang kayak dan utuh. Mengapa tahapan ini tidak boleh terlewatkan? Ini karena suatu penelitian harus dapat dipertanggung jawabkan sehingga data yang digunakan juga harus merupakan data yang valid. Kualitas penelitian juga akan semakin meningkat. Tahukah kamu metode apa yang digunakan untuk pengolahan data kualitatif? Nah, kita akan bahas bersama di artikel kali ini. Yuk, kita simak bersama pembahasannya!


1. Apa itu Analisis Data Kualitatif?

Sebelum mengetahui macam-macam analisis data kualitatif, maka bisa mengetahui dulu definisi dari analisis data dan juga analisis data kualitatif. Analisis data adalah suatu metode yang digunakan untuk memproses kumpulan data atau sekelompok data agar mendapatkan informasi. Artinya proses analisis ditujukan untuk mendapatkan informasi yang jelas. Data yang didapatkan dalam jumlah besar dan memiliki banyak variasi tentunya memberikan banyak sekali informasi. Semua data ini kemudian dikelompokan untuk diproses lebih lanjut agar bisa ditarik suatu kesimpulan. Lewat kumpulan data yang sudah diproses inilah suatu informasi bisa didapatkan. 


Misalnya saja melihat data nilai ujian dari siswa di kelas X pada saat mengikuti ujian kenaikan kelas. Kumpulan data dalam bentuk angka tersebut kemudian diproses dan bisa diketahui nilai rata-rata, nilai tertinggi, dan nilai terendah. Nilai tertinggi kemudian bisa diketahui didapatkan oleh siswa mana, begitu pula nilai paling rendah. Melalui informasi tersebut maka bisa diketahui berapa siswa yang sukses mengikuti kegiatan pembelajaran. Terlihat dari nilai ujian yang didapatkan, semakin bagus nilai ujiannya maka semakin menunjukan tingkat pemahaman dari siswa tersebut. Informasi dari data nilai ini juga bisa membantu para guru untuk memperbaiki kualitas pengajaran. 


Dalam proses analisis data, terdapat dua jenis analisis data. Jenis ini disesuaikan dengan bentuk data yang didapatkan karena tidak semua data dalam bentuk angka. Bisa juga dalam bentuk pendapat, opini, tingkat kepuasan, dan lain sebagainya. Data seperti ini tentunya tidak bisa diproses sebagaimana memproses data dalam bentuk angka. Maka dalam kegiatan analisis data terdapat dua jenis metode analisis data yang umum digunakan. Pertama, analisis data kuantitatif yang ditujukan untuk memproses atau mengolah data dalam bentuk angka. Kedua, analisis data kuantitatif yang ideal digunakan para peneliti untuk memproses data bukan angka. 


Jadi, dari penjelasan tersebut bisa dipahami bahwa metode analisis data kualitatif adalah metode yang digunakan untuk memproses atau mengolah data bukan angka yang kemudian disebut sebagai data kualitatif. Data kualitatif bisa diolah dengan berbagai teknik lagi, dan teknik inilah yang menciptakan macam-macam analisis data kualitatif. 


Baca juga : Analisis Data Adalah: Mengenal Pengertian, Jenis, Dan Prosedur Analisis Data


2. Kapan Analisis Penelitian Kualitatif dilakukan?

Analisis telah dimulai sejak merumuskan dan menjelaskan masalah, sebelum terjun ke lapangan, dan berlangsung terus sampai penulisan hasil penelitian. Namun dalam penelitian kualitatif, analisis data lebih difokuskan selama proses di lapangan bersamaan dengan pengumpulan data. Dalam kenyataannya analisis data kualitatif berlangsung selama proses pengumpulan data daripada setelah selesai pengumpulan data.


Teknik analisis kuantitatif digunakan ketika kita ingin melakukan penelitian yang mengandung objektivitas. Untuk perhitungan yang akurat, teknik pengolahan data kuantitatif menggunakan perhitungan matematika dan statistik. Pada pengolahan data kuantitatif, peneliti perlu melakukan validasi data dengan mengambil sampel acak. Terdapat empat langkah untuk memvalidasi data yaitu fraud, screening, procedure, dan completeness.Tahapan selanjutnya lakukan editing data yang bertujuan menyunting data mentah yang sudah dikumpulkan. Dan tahap yang terakhir yaitu melakukan pengkodean data yang bertujuan mengelompokkan data berdasarkan karakteristiknya agar mudah untuk dianalisis. 


3. Metode Pengumpulan Data Kualitatif

Dalam proses penerapan analisis data kualitatif tentu dibutuhkan data bersifat kualitatif atau data yang bukan angka. Proses memperoleh data bukan angka ini bisa dilakukan dengan memakai sejumlah teknik atau metode. Secara umum berikut adalah teknik yang dipakai peneliti untuk mendapatkan data kualitatif: 


  • Studi Dokumen, teknik pengumpulan data kualitatif yang pertama adalah studi dokumen. Sesuai namanya, teknik ini dilakukan dengan mengkaji sejumlah dokumen yang berhubungan dengan topik penelitian. Dokumen ini bisa dalam bentuk arsip foto, arsip surat, jurnal, buku harian, notulen rapat, dan lain sebagainya. 

  • Wawancara, jika tidak ada dokumen apapun yang bisa dijadikan sumber data, maka penelitian kualitatif bisa menggunakan teknik wawancara sebagai alternatif atau teknik utama. Wawancara sendiri merupakan proses pengumpulan data kualitatif yang dilakukan dengan mengajukan sejumlah pertanyaan kepada narasumber. 

  • Diskusi, dalam teknik ini, peneliti akan melakukan kegiatan diskusi bersama bersama dengan sejumlah narasumber. Sehingga mendapatkan data yang sama antara satu narasumber dengan narasumber lain. Teknik ini membantu mendapatkan data yang lebih jelas dan memuaskan. 

  • Observasi, dengan teknik ini peneliti mendapatkan data kualitatif dengan melakukan pengamatan langsung terhadap objek penelitian. Pengamatan ini bisa mendatangi suatu lokasi secara langsung dan mengamati kondisi sekitarnya, kemudian disusun menjadi data-data hasil pengamatan. Hasil pengamatan biasanya dikombinasikan dengan teknik memperoleh data kualitatif lainnya untuk mendapatkan data yang lebih akurat. Sehingga bisa diketahui berbagai penyebab dan faktor yang mempengaruhi hasil pengamatan yang dilakukan sebelumnya. 


Baca juga : Big Data Analytics dan Kegunaanya untuk Perkembangan Bisnismu


4.  Pentingnya Pengolahan Data di Era Modern ini!

Pengolahan data merupakan langkah yang penting dilakukan dalam penelitian. Manfaat yang utama adalah kita dapat menggali informasi yang ada dibalik data tersebut. Di bidang industri, informasi dari data tersebut sangat membantu memajukan bisnis yang sedang berjalan. Dengan mengolah data perusahaan dapat memahami perilaku konsumennya, mengevaluasi kinerja karyawan, memperbaiki kualitas produk, meningkatkan penjualan di titik-titik distribusi, dan masih banyak lainnya. Pekerjaan mengolah data ini tidak dilakukan sembarang orang melainkan yang sudah ahli di bidang data. Nah, jika kamu ingin menjadi praktisi data, perdalam kemampuanmu dalam mengolah data. Tools yang populer digunakan adalah Python. Kamu bisa dapatkan modul gratisnya dengan sign up di DQLab. Modul tersebut berisi pengenalan Python yang cocok untuk pemula yang baru belajar mengolah data dengan Python. Mulai sekarang, yuk! Selamat belajar teman-teman!




















Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login