[LAST CALL!] BANGKITKAN SKILL DATA SAMPAI SUKSES BERKARIR
BELAJAR DATA SCIENCE 6 BULAN CUMA 127 RIBU  | Pakai Kode: DQBANGKIT
KLAIM PROMONYA!
Pendaftaran ditutup dalam 0 Hari 19 Jam 32 Menit 21 Detik 

Mengenal Teknik Pengolahan Data Kualitatif untuk Penelitian Datamu

Belajar Data Science di Rumah 07-Juli-2021
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/2baecee0a497a3330b74174687e19f50_x_Thumbnail800.jpg

Pengolahan data merupakan proses yang penting untuk dipahami oleh peneliti ketika melakukan penelitian. Pengolahan data adalah proses mengubah data menjadi bentuk yang lebih mudah dipahami dan diinterpretasikan. Pengolahan data meliputi tahap pengumpulan data, pemrosesan data, pengolahan data, visualisasi data, dan analisis data. Setiap tahapnya harus dilakukan agar data yang digunakan telah siap dan akan menghasilkan analisis yang maksimal. Hasil analisis ini penting untuk penarikan kesimpulan terkait permasalahan dalam penelitian yang sedang dilakukan.


Teknik pengolahan data terbagi menjadi dua yaitu teknik pengolahan data kualitatif dan teknik pengolahan data kuantitatif. Kedua teknik tersebut dibagi berdasarkan jenis datanya, data kualitatif dan data kuantitatif. Data kualitatif yaitu data yang bersifat naratif, sedangkan data kuantitatif merupakan data numerik atau angka. Artikel kali ini akan membahas salah satunya yaitu mengenai teknik pengolahan data kualitatif. Apa saja ya? Yuk, simak pembahasannya dibawah ini!


1. Teknik Pengumpulan Data Kualitatif

Hal utama yang harus dilakukan dalam melakukan penelitian adalah mengumpulkan data bisa berupa data kualitatif maupun data kuantitatif yang memiliki teknik pengumpulan datanya masing-masing. Untuk data kualitatif, pengumpulan data dapat digunakan beberapa cara antara lain yaitu wawancara, focus group discussion, dan observasi. Teknik wawancara untuk mengumpulkan data kualitatif dilakukan secara mendalam antara peneliti dan narasumber untuk memperoleh informasi yang dibutuhkan dalam penelitian. Focus group discussion dilakukan dengan diskusi bersama responden terhadap topik penelitian. Teknik observasi yaitu melakukan pengamatan secara langsung di lokasi atau lingkungan objek penelitian. Terdapat beberapa macam teknik observasi yaitu observasi partisipatif, observasi terus terang atau tersamar, dan observasi tidak terstruktur. 

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


2. Teknik Analisis Konten

Data kualitatif adalah data yang tidak bisa diangkakan. Teknik analisis kualitatif biasanya merupakan pembahasan konseptual mengenai suatu permasalahan yang terjadi pada suatu lingkungan atau komunitas. Ketika dalam penelitian perlu memahami tema dalam data kualitatif secara keseluruhan, maka dapat menggunakan teknik analisis konten. Teknik ini menerapkan pengkodean dengan menggunakan warna atau ide tertentu. Ini akan membantu dalam menemukan rangkaian data yang paling umum. 


3. Teknik Analisis Naratif

Pengolahan data yang dilakukan dalam sebuah perusahaan, hasilnya tidak untuk disimpan sendiri namun akan disampaikan kepada pihak terkait di perusahaan tersebut. Sehingga hasil data perlu dikomunikasikan dengan baik. Teknik analisis naratif berfokus pada cara penyampaian ide ke seluruh pihak terkait. Dengan teknik ini akan membantu dalam memahami kultur perusahaan. Teknik ini biasanya digunakan untuk menginterpretasikan penilaian pelanggan, kinerja karyawan, proses operasional, membuat strategi pemasaran, dan sebagainya. 


4. Teknik Analisis Wacana

Penelitian kualitatif dapat digunakan untuk menganalisis fenomena sosial yang terjadi di dalam suatu komunitas atau masyarakat. Teknik analisis wacana termasuk dalam teknik yang dapat digunakan untuk penelitian tersebut. Teknik analisis wacana adalah teknik yang digunakan untuk menganalisis interaksi manusia. Mirip dengan teknik analisis naratif, namun berbeda fokusnya. Teknik analisis wacana berfokus pada konteks sosial yang mana terjadi komunikasi antara responden dan peneliti.

Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist


5. Yuk, Belajar Data Lebih Dalam Bersama DQLab!

Belajar data seperti pengolahan data dapat dilakukan dengan berbagai cara, bisa dengan belajar secara otodidak, mengikuti pelatihan, mengikuti webinar, atau mendaftar ke lembaga kursus data yang memberikan pembelajaran data yang terstruktur. Bagi pemula yang tidak memiliki latar belakang IT tentu tetap bisa belajar data dan menjadi praktisi data yang handal. Yuk, gabung bersama DQLab dengan Sign Up di DQLab/SignUp dan mulai belajar data dengan modul-modul interaktif yang dimentori praktisi data profesional.


Penulis: Dita Kurniasari

Editor: Annissa Widya


Sign Up & Mulai Belajar Gratis di DQLab!