Lakukan Analisis Data Kualitatif dengan 3 Langkah Berikut

Data kualitatif merupakan salah satu jenis data yang akan sering ditemui ketika kita memutuskan untuk bergabung di dunia data. Data ini merupakan data yang tidak berbentuk angka, dan biasanya akan berbentuk kategori. Skala data yang termasuk ke dalam data kualitatif adalah nominal yang digunakan hanya untuk membandingkan antara kelompok satu dengan yang lainnya, serta skala data ordinal yang digunakan untuk membandingkan sekaligus menunjukkan tingkatan antar kelompok.

Cara memperlakukan data kualitatif tentu saja tidak bisa disamakan dengan cara memperlakukan data kuantitatif yang jelas-jelas berbentuk angka. Dengan mengenal karakteristik antara kedua jenis data tersebut, kita akan dapat menentukan kira-kira metode mana yang cocok dengan goals yang ingin dicapai. Dalam artikel ini kita akan membahas mengenai langkah-langkah yang dapat dilakukan ketika kita ingin menganalisis data kualitatif. Penasaran kan? Yuk, simak artikelnya!

1. Collecting Data

Yups, langkah pertama tentu saja mengumpulkan data, baik itu data primer maupun data sekunder. Jika diibaratkan sebagai makanan, data ini adalah bahan pokoknya, sedangkan metode analisis yang digunakan adalah cara untuk mengubah bahan pokok tersebut menjadi makanan yang diinginkan. Ada banyak sekali cara yang dapat dilakukan untuk mengumpulkan data, seperti wawancara, observasi, survei, kajian dokumen, bahkan dari focus group discussion sekalipun. Seiring dengan perkembangan zaman, tweet atau review terhadap suatu produk juga termasuk ke jenis data kualitatif yang dapat diambil dengan menggunakan teknik crawling data.

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

2. Memilih Variabel

Langkah selanjutnya adalah melakukan pemilihan variabel-variabel yang akan digunakan. Hal ini perlu dilakukan karena data kualitatif sangatlah banyak, khususnya hasil wawancara dan observasi. Meskipun data yang dijadikan sumber data memiliki sangat banyak variabel, namun tidak berarti kita harus menggunakan semuanya. Sehingga yang harus diperhatikan dalam proses ini adalah kita perlu untuk menyesuaikan data yang ada dengan tujuan yang ingin dicapai. Kita juga dapat melakukan kategorisasi terhadap data yang sangat panjang namun tidak bisa untuk direduksi. Proses pengkategorian ini bertujuan agar data yang kita miliki menjadi lebih efisien.

3. Visualisasi Data

Salah satu metode yang dapat digunakan untuk data kualitatif adalah dengan melakukan statistika deskriptif ataupun visualisasi data. Data yang telah dikategorikan terlebih dahulu, akan membuat visualisasi menjadi lebih mudah. Dalam hal visualisasi, ada banyak chart yang dapat digunakan. Lagi-lagi, data yang kita miliki belum tentu cocok dengan semua jenis chart yang ada. Maka akan sangat penting bagi kita mengetahui kegunaan akan masing-masing chart tersebut. Misalkan ketika ingin menggambarkan kategori yang berjumlah 3 dapat menggunakan pie chart, namun ketika lebih dari 5 sudah harus menggunakan bar chart agar setiap data dapat terbaca dan terlihat dengan jelas.

Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist

4. Yuk Mulai Belajar Menjadi Data Scientist Bersama DQLab!       

Gunakan Kode Voucher "DQTRIAL", dan simak informasi di bawah ini mendapatkan 30 Hari FREE TRIAL:

1. Buat Akun Gratis dengan Signup di DQLab.id/signup

2. Buka academy.dqlab.id dan pilih menu redeem voucher 

3. Redeem voucher "DQTRIAL" dan check menu my profile untuk melihat masa subscription yang sudah terakumulasi. 

4. Selamat, akun kamu sudah terupgrade, dan kamu bisa mulai Belajar Data Science GRATIS 1 bulan.

   
   

Penulis : Gifa Delyani

Editor : Annissa Widya Davita