Ini Alasan Mengapa Analisis Data Kualitatif Penting dan Dibutuhkan dalam Penelitian

Analisis data merupakan proses untuk menemukan sebuah wawasan dan membantu mengevaluasi data agar decision making lebih tepat. Proses analisis data sendiri dapat meliputi pemeriksaan, pembersihan, transformasi hingga pemodelan data menggunakan tools analisis dan statistik pada pengerjaannya. Metode dalam analisis data sendiri terbagi menjadi dua agar bisa mendapatkan wawasan yaitu analisis data kuantitatif dan data kualitatif. Perlu diketahui oleh sahabat data DQLab, penelitian data kualitatif juga tak kalah pentingnya lho dengan data kuantitatif.

Pada analisis data kualitatif tidak hanya mengelaborasi data menjadi sebuah teks, gambar dan bentuk visualisasi lainnya namun juga bisa mengidentifikasi dan eksplorasi wawasan data dengan makna kontekstual seperti perilaku manusia, emosi atau faktor lainnya yang tidak dapat dijabarkan melalui digital tanpa kehilangan makna apapun. Nah, pada artikel DQLab kali ini, akan membahas mengapa metode analisis data kualitatif begitu penting dalam penelitian serta menjadi pemenuh proses analisis data. Yuk, langsung saja simak artikel berikut ini!

1. Membuka Sudut Pandang Baru

Ketika kamu melakukan analisis data kualitatif, tidak hanya membantu mengelaborasi hasil analisis saja melainkan kamu dapat mengetahui dan memungkinkan sudut pandang baru yang bisa digunakan untuk menjawab permasalahan yang ada. Biasanya pada proses analisis ini akan menambang data aktual yang dapat diberikan lalu mengakses data tersebut agar mendapatkan tanggapan yaitu pengambilan keputusan. 

Dengan membuka sudut pandang yang baru juga, memungkinkan para praktisi data atau peneliti membuat sebuah inovasi baru berdasarkan data yang telah didapatkan. Karena data kualitatif responden akan diminta untuk menjadi diri mereka sendiri dan menghilangkan sifat bias. Analisis data kualitatif ini bersifat terbuka sehingga dalam prosesnya tidak ada jawab œbenar atau œsalah, dengan demikian membuat pengambilan data menjadi lebih mudah.

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

2. Menggabungkan Pengalaman Manusia

Fakta dalam data sangatlah penting, menggunakan statistik saat analisis data sangat membantu untuk mengidentifikasikan tren dan pola perilaku. Namun, untuk mendapatkan data yang lebih penting dan bisa digunakan untuk ditindaklanjuti yaitu menggabungkan data pengalaman manusia (pelanggan), karena dengan adanya data tersebut dapat melihat peristiwa yang sangat dalam dua cara yang berbeda dalam menanggapinya. Organisasi atau pebisnis sangat membutuhkan perspektif pelanggan karena dengan perspektif dalam mengarahkan mereka kepada sebuah kesimpulan yang lebih akurat, sehingga mendapatkan sebuah cara yang strategis untuk memanfaatkan data tersebut hingga sampai decision making yang tepat.

3. Memberikan Wawasan secara Spesifik

Metode analisis data kualitatif sendiri memberikan kebebasan pada peneliti dalam mendapatkan hasil data, sehingga hasil data tersebut bisa dikembangkan dan digunakan sesuai dengan tujuan yang dimiliki. Dalam industri, hubungan dan keterlibatan menjadi dua faktor yang penting untuk retensi pelanggan. Dengan menggunakan analisis data kualitatif bisa memajukan item atau aspek apa yang bisa dikembangkan dan yang bisa diprediksi pada bisnis tersebut. 

Tidak hanya pengembangan pada bisnis juga, analisis ini bisa membangun sebuah reputasi brand kepada pelanggan dan memungkinkan bisa menarik pelanggan baru. Metode analisis data kualitatif bisa mengurangi miskomunikasi karena data yang digunakan sesuai fakta dan seakurat mungkin data yang digunakan.

4. Pendukung Data Kuantitatif

Data kualitatif sama pentingnya dengan data kuantitatif, pada data kuantitatif memungkinkan akan adanya batasan pada proses pengumpulan maupun pada analisis data. Untuk membantu proses menjadi lebih baik dan tepat maka analisis data kualitatif akan membantu pada kehalusan data pada metrik yang digunakan pada data kuantitatif. Dengan adanya data kualitatif juga bisa mendapatkan informasi secara mendetail dan membantu mencocokan dengan kerangka kerja tertentu, dalam perincian itulah cenderung akan menemukan wawasan yang bermanfaat dan dapat ditindaklanjuti untuk penelitian.

Baca juga : Big Data Analytics dan Kegunaanya untuk Perkembangan Bisnismu

5. Ingin Belajar Analisis Data yang Fun dan Aplikatif di Real Case Industry? DQLab Solusinya!

Analisis data dibutuhkan skill teliti dan juga pantang menyerah pada setiap case yang dihadapi, dengan demikian menentukan teknik akan mempermudah analisis data kamu dan kamu bisa mulai belajar analisis data bersama DQLab! 

Jika kamu ingin memulainya sekarang, kamu bisa langsung signup di DQLab.id kemudian langsung bisa menikmati pembelajaran dengan module GRATIS œIntroduction to Data Science with Python atau œIntroduction to Data Science with R yang membantu sebagai langkah secara terstruktur untuk proses analisis data. Yuk, jangan lewatkan kesempatan belajar secara fun dan aplikatif di real case industry!