MAU PUNYA SKILL DATA SCIENCE YANG AMAYZING?
Belajar Data Science 6 Bulan hanya 150K  | Pakai Kode: AMAYZING
BURUAN SERBU!
Pendaftaran ditutup dalam 0 Hari 2 Jam 5 Menit 29 Detik 

Langkah-langkah Teknik Pengolahan Data Kualitatif

Belajar Data Science di Rumah 14-Desember-2021
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/9923c6254c233b5e98deeef2ec28c584_x_Thumbnail800.png

Ketika kita sedang dihadapkan oleh suatu kegiatan ilmiah atau riset, kita pasti akan berkutat dengan berbagai jenis data. Data merupakan sekumpulan fakta yang akan diolah untuk menghasilkan sebuah informasi yang dapat mendatangkan manfaat. Untuk menghasilkan sebuah informasi yang baik diperlukan sebuah teknik khusus untuk mengolahnya, secara umum teknik pengolahan data terbagi menjadi dua berdasarkan jenis datanya yaitu, teknik pengolahan data kualitatif dan teknik pengolahan data kuantitatif. Hal mendasar yang digunakan untuk mengklasifikasikan kedua jenis data tersebut adalah karakteristiknya. Jika data kuantitatif berupa data-data numerik dan bersifat lebih objektif, maka data kualitatif kebalikan dari data kuantitatif yaitu, datanya berupa narasi penjabaran data dan sifatnya cenderung subjektif.


Oleh karena itu, sebelum kamu melakukan riset atau aktivitas ilmiah, alangkah baiknya kamu tentukan terlebih dahulu teknik pengolahan data yang tepat untuk karakteristik data yang ingin diteliti agar hasilnya sesuai. Untuk itu, artikel ini akan membahas tentang tahapan dalam teknik pengolahan data, khususnya untuk teknik pengolahan data kualitatif. Tetapi, sebelum kamu melakukan pengolahan data dengan teknik tertentu, kamu harus melakukan pengumpulan data terlebih dahulu. Pengumpulan data juga memiliki beberapa teknik yang sistematis agar hasilnya dapat sesuai yang diharapkan. Artikel ini juga agar menjelaskan secara singkat mengenai teknik pengumpulan data kualitatif serta contohnya. Maka, jangan beranjak dan simak terus artikel ini sampai selesai bersama DQLab.


1. Pengumpulan Data

Untuk melakukan pengolahan data tertentu, tentu kamu perlu melakukan pengumpulan data, dan untuk menghasilkan data yang sesuai diperlukan teknik khusus untuk melakukan pengumpulan data yang sistematis. Karena data kualitatif biasanya dilakukan untuk mengetahui permasalahan secara mendalam, maka dalam data kualitatif terdapat beberapa teknik pengumpulan data yang paling umum digunakan. Yang pertama, wawancara mendalam yang merupakan salah satu teknik pengumpulan data yang sering digunakan dengan cara mengajukan pertanyaan kepada narasumber secara langsung, teknik ini dapat digunakan untuk membuktikan data yang sudah kita peroleh sebelumnya. Yang kedua, observasi yaitu teknik pengumpulan data dengan melakukan pengamatan untuk mendapatkan gambaran lebih detail mengenai suatu kegiatan. Yang ketiga, Focus group discussion (FGD) yang merupakan teknik untuk mengadakan diskusi bersama beberapa responden mengenai topik penelitian untuk mengetahui pandangan atau pemahaman mereka, dimana para responden akan mewakili suatu populasi tertentu. Yang terakhir adalah teknik dokumentasi yang dilakukan dengan cara mengkaji dokumen-dokumen terkait penelitian atau riset.


Baca juga : Teknik Pengolahan Data Kualitatif: Ketahui Macam-Macam Metode Pengumpulan Data


2. Reduksi Data

Tahap pertama adalah reduksi data, dimana tahap ini difokuskan pada proses pemilihan, penyederhanaan, abstraksi dan transformasi data mentah yang dihasilkan dari proses pengumpulan data yang nantinya data akan disesuaikan dengan kebutuhan dan fokus penelitian. Di tahap ini kamu harus melakukan pemisahan hal-hal penting dan tidak penting sehingga data yang terkumpul lebih terfokus pada tujuan penelitian. Reduksi data akan berlangsung selama proses pengumpulan data masih berlangsung. Pada tahap ini juga akan berlangsung kegiatan pengkodean, meringkas dan membuat partisi atau bagian-bagian. Selain itu juga sebagai bentuk analisis yang menajamkan, menggolongkan, mengarahkan, membuang yang tidak perlu dan mengorganisasi data dengan cara sedemikian rupa hingga kesimpulan finalnya dapat ditarik dan diverifikasi pada langkah selanjutnya.


3. Penyajian Data

Langkah penting berikutnya dalam teknik pengumpulan data kualitatif adalah penyajian data. Sederhananya penyajian data dapat diartikan sebagai sekumpulan informasi tersusun yang memberi kemungkinan adanya penarikan kesimpulan dan pengambilan tindakan. Sebuah penelitian kualitatif penyajian data dapat dilakukan dalam bentuk uraian singkat, bagan atau flowchart dan sejenisnya. Saat ini penyajian data dalam bentuk bagan dan flowchart lebih sering dilakukan daripada penyajian data yang dilakukan dalam bentuk teks atau narasi. Tapi, apapun jenis penyajian data yang kamu gunakan tujuannya sama yaitu agar peneliti dapat memahami apa yang terjadi dan merencanakan tindakan selanjutnya yang akan dilakukan. 


4. Verifikasi dan Kesimpulan

Langkah yang terakhir adalah verifikasi dan penarikan kesimpulan. Asumsi dasar dan kesimpulan awal yang dikemukakan dimuka masih bersifat sementara, dan akan berubah selama proses pengumpulan data masih terus berlangsung. Akan tetapi, apabila kesimpulan tersebut didukung oleh bukti-bukti (data) yang valid dan konsisten yang peneliti temukan di lapangan, maka kesimpulan yang dikemukakan merupakan kesimpulan yang kredibel. Kemudian kamu dapat membuat diagram tema untuk memfokuskan diri pada apa yang muncul dan mengaitkan tema-tema , setelah tersusun kemudian membuat rangkuman inti, proses dan penyataan-pernyataan yang perlu dijaga sehingga tetap berada di dalamnya.


Baca juga : Kenali 3 Jenis Metode Pengolahan Data Kuantitatif


5. Yuk, Kepoin Materi Tentang Analisis Data Lainnya Di DQLab!

Belajar mengolah data dengan teknik pengolahan data kualitatif atau kuantitatif merupakan hal penting untuk memulai karir di bidang data scientist. Jika, kebetulan kamu pemula yang ingin belajar seputar dasar statistik dengan pemrograman python atau R tetapi bingung harus mulai belajar dari mana. Sudah coba belajar otodidak, malah overdosis informasi?Jangan khawatir yuk, buruan bergabung bersama DQLab. Kamu tidak akan bingung dengan urusan waktu, karena dengan kursus data science online waktu belajar kamu bisa lebih fleksibel dan dapat diakses dimanapun dan kapanpun. 

Dengan materi-materi yang ditawarkan lengkap dan sesuai dengan kebutuhan industri, disusun oleh mentor-mentor yang kompeten di bidangnya dari perusahaan unicorn dan startup. Jadi, jangan khawatir, kamu bisa mulai kursus data science online bersama DQLab! Sign up sekarang di DQLab.id atau klik button dibawah ini untuk nikmati pengalaman belajar yang seru dan menyenangkan! 



Penulis: Rian Tineges

Editor: Annissa Widya Davita





Sign Up & Mulai Belajar Gratis di DQLab!