DQLab Super Giveaway! Belajar Data Science 6 Bulan hanya Rp.99.000! DAFTAR

Pakai Kode: KUPON99K. Berakhir 2 Days 15 Jam : 56 Menit : 38 Detik

Ketahui Tipe Teknik Pengolahan Data Yang Umum Digunakan Dalam Penelitian

Belajar Data Science di Rumah 10-Juni-2021
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/adcb2949b0368fa6932fe43a2963ee1b_x_Thumbnail800.jpg

Saat melakukan penelitian, hal utama yang perlu disiapkan adalah data. Kita harus memahami data yang kita gunakan untuk penelitian. Data dibagi menjadi beberapa jenis diantaranya berdasarkan sumbernya, berdasarkan cara memperolehnya, berdasarkan waktunya, dan sebagainya. Dengan memahami penelitian yang akan dilakukan dan data yang berkaitan dengan penelitian akan memudahkan kita dalam menentukan teknik pengolahan data yang tepat. Penerapan teknik pengolahan data sangat berpengaruh pada hasil penelitian. Bayangkan jika kurang tepat dalam menerapkan teknik pengolahan data, hasil penelitian akan menjadi kurang maksimal dan bisa jadi melenceng dari permasalahan yang hendak dipecahkan. 


Teknik pengolahan data terbagi menjadi dua yaitu teknik pengolahan data kualitatif dan teknik pengolahan data kuantitatif. Keduanya merupakan teknik yang dapat diterapkan sesuai dengan jenis data yang digunakan dalam penelitian. Pengumpulan data juga memiliki beberapa metode yang bisa dipilih. Di artikel kali ini DQLab akan membahas mengenai teknik pengolahan data yang umum digunakan dalam penelitian. Penasaran? Yuk, simak bersama pembahasannya dibawah ini!


1. Teknik Kualitatif

Teknik kualitatif atau teknik non-statistik merupakan teknik yang digunakan untuk data kualitatif. Data kualitatif adalah data non numerik yang dapat berupa teks atau narasi yang memiliki karakteristik dinamis dan fleksibel. Data kualitatif digunakan untuk menggambarkan fenomena-fenomena yang tidak dapat diukur dengan angka. Pada umumnya teknik analisis kualitatif membahas permasalahan secara konseptual. Beberapa teknik analisis kualitatif antara lain yaitu analisis konten, analisis naratif, dan analisis wacana. Analisis konten digunakan ketika kita harus memahami keseluruhan tema pada data yang dimiliki, bisa dengan memberikan kode warna pada tema atau ide tersebut. Analisis naratif digunakan ketika kita perlu menginterpretasikan sebuah ide yang akan dikomunikasikan ke bagian terkait misalnya ke bagian operasional. Analisis wacana berfokus pada analisis interaksi antar orang.

Baca juga : Ini yang Akan Kamu Pelajari di Kelas Data Science DQLab!


2. Teknik Kuantitatif

Teknik kuantitatif atau teknik statistik adalah teknik yang digunakan untuk data kuantitatif. Data kuantitatif adalah data angka atau numerik yang dapat dihitung dengan akurat. Data kuantitatif dianalisis menggunakan model matematika, statistika, dan lainnya. Namun dengan perkembangan teknologi seperti sekarang, data kuantitatif dapat dianalisis menggunakan software, salah satu contohnya yaitu SPSS. Teknik analisis kualitatif terbagi menjadi dua yaitu analisis deskriptif dan analisis inferensial. Analisis deskriptif menggunakan data di masa lalu untuk melihat performa data dan menarik kesimpulan darinya. Analisis inferensial menggunakan rumus statistik dan digunakan ketika akan membuat kesimpulan secara general. 


3. Teknik Pengumpulan Data

Langkah awal dalam pengolahan data adalah pengumpulan data. Teknik kualitatif dan kuantitatif memiliki teknik pengumpulan datanya masing-masing. Pengumpulan data pada teknik kualitatif yang umum digunakan yaitu dengan wawancara secara mendalam mengenai topik penelitian, melakukan observasi di lapangan, dan focus group discussion (FGD) yang berupa diskusi dengan responden terhadap topik penelitian. Sedangkan pada teknik kuantitatif, pengumpulan data dapat dilakukan dengan survei menggunakan kuesioner dan wawancara baik terstruktur dan tidak terstruktur. Berbagai teknik pengumpulan data tersebut dapat digunakan sesuai dengan kebutuhan penelitianmu. 


4. Proses Pengolahan Data

Hal yang paling dasar sebelum melakukan pengolahan data adalah kita harus paham bagaimana proses pengolahan data. Tahapan pengolahan data yang pertama yaitu melakukan pengumpulan data. Data dapat dikumpulkan dari berbagai sumber yang relevan dengan penelitian yang dilakukan. Tahap kedua yaitu melakukan editing yaitu menyunting data yang sudah dikumpulkan seperti mengecek kelengkapan datanya. Lakukan koding atau pengodean data untuk mengidentifikasi dan mengklasifikasikan data. Kemudian melakukan tabulasi yaitu menyusun data yang sudah di koding. Terakhir adalah menganalisis data sesuai dengan tujuan penelitian. 

Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist


5. Yuk, Tingkatkan Skill Pengolahan Datamu Bersama DQLab! 

Setelah menyimak pembahasan diatas, semoga akan semakin paham tentang teknik pengolahan data. Hal ini menjadi salah satu bekal sebagai talent data atau yang sedang melakukan penenlitian. Namun kurang afdol rasanya jika kita tidak mencoba mempraktikkan teknik pengolahan data tersebut menggunakan data riil yang mirip dengan di dunia data. Jangan khawatir, DQLab menyediakan modul yang membantu kamu untuk meningkatkan skill pengolahan datamu, loh! Sign Up di DQLab sekarang, yuk!



Penulis: Dita Kurniasari

Editor: Annissa Widya


Share

Postingan Terkait

Mulai Bangun Karirmu Bersama DQLab!