Ragam Teknik Analisis Data Penting di Data Science

Teknik analisis data menjadi salah satu tahap penting dalam sebuah penelitian. Informasi atau kesimpulan dari sebuah penelitian dapat diambil dari proses analisis data. Inilah mengapa peneliti perlu memperhatikan teknik analisis data yang sesuai untuk jenis data yang dimiliki. Teknik yang kurang tepat akan berdampak pada hasil kesimpulan yang kurang tepat pula. Bahkan jika peneliti tidak memahami data yang dimiliki pun, teknik analisis juga tidak bisa dilakukan dengan sempurna.

Teknik analisis data memang memegang peranan penting. Sehingga bagi Sahabat DQ, langkah utama sebelum menjadi praktisi data adalah mengenal macam-macam teknik analisis data. Dengan memahami macam-macamnya, diharapkan kesalahan penafsiran data dapat diminimalisir. Sebenarnya seberapa penting analisis data dalam penelitian? Apa saja macam-macam analisis data dalam penelitian? Artikel kali ini akan membahas hal-hal tersebut. Yuk, simak penjelasannya!

1. Pentingnya Analisis Data di Penelitian

Analisis data di penelitian adalah proses yang digunakan oleh peneliti dengan mengolah data menjadi cerita dan diinterpretasikan menjadi sebuah informasi yang bermanfaat. Tiga hal utama yang perlu diperhatikan dalam proses analisis data di penelitian adalah mengorganisir data, mengkategorikan data, dan menyimpulkan data. Proses yang dilakukan secara bertahap satu demi satu akan memudahkan untuk menemukan tren atau pola dari penelitian tersebut. 

Secara umum, jenis-jenis data pada penelitian terbagi menjadi sebagai berikut.

• Data Kualitatif: Ketika data yang dimiliki berupa deskripsi atau kumpulan kata-kata maka disebut sebagai data kualitatif. Data ini bersifat subjektif. Artinya interpretasi dari data ini terlalu bias karena tidak memiliki skala yang pasti dapat diukur, terutama ketika tujuan penelitian adalah membandingkan satu variabel dengan variabel lainnya. Contoh dari data kualitatif adalah mendeskripsikan rasa, perasaan, pengalaman, atau pendapat terhadap suatu fenomena atau variabel penelitian. Data ini biasanya dikumpulkan dalam proses wawancara, diskusi grup, atau pertanyaan open-ended pada survei.

• Data Kuantitatif: Ketika data disajikan dalam bentuk angka atau variabel data dapat diukur maka data ini disebut data kuantitatif. Ciri data kuantitatif yaitu ketika data dapat dengan jelas dibedakan menjadi kategori, hasil pengukuran, ranking/pengurutan. Contoh data kuantitatif adalah umur, biaya, panjang, nilai ujian, berat. 

• Data kategorik: Ketika data dapat direpresentasikan dalam sebuah grup maka data disebut dengan data kategorik. Contoh data kategorik adalah ketika seseorang mengisi survei, kemudian responden mengisi status pernikahan, jenjang pendidikan yang pernah ditempuh, gaya hidup yang dikategorikan dalam pilihan tertentu, dan sebagainya. Ciri utama dari data kategorik adalah data pasti termasuk dalam salah satu grup, tidak bisa memiliki grup yang ganda. 

Baca juga : Implementasi Teknik Analisis Data Paling Dibutuhkan

2. Teknik Analisis Data di Penelitian Kualitatif

Teknik analisis untuk data kualitatif memiliki cara khusus karena terdiri dari kata, objek, deskripsi, atau bahkan gambar dan simbol. Jenis data ini tidak bisa diukur sehingga perlu proses eksplorasi yang lebih mendalam. Meski data kualitatif berisi deskripsi yang memiliki jumlah kata dan pemilihan kata yang beragam, kalian akan tetap menemukan pola tertentu dari data tersebut. Misalnya, dilakukan penelitian terkait permasalahan utama di Afrika. Meskipun data berupa deskripsi atau opini yang dikumpulkan dari berbagai sumber, pada akhirnya akan ditemukan kesimpulan yaitu kelaparan atau kualitas makanan. Berikut teknik yang bisa dilakukan untuk menganalisis data kualitatif.

• Content analysis. Tujuan utama dari content analysis adalah mendapatkan inti informasi setelah dilakukan evaluasi dari pilihan kosakata atau konsep yang berulang dibahas dalam teks. Metode ini juga bisa digunakan untuk data dengan format gambar.

• Narrative analysis. Konsep dari teknik ini adalah menganalisis data dari waktu kejadian, alur cerita, dan opini dari berbagai pandangan responden sehingga dapat ditemukan informasi yang lebih mendalam.

• Discourse analysis. Jika narrative analysis hanya memperhatikan waktu dan alur cerita dari data yang dimiliki, discourse analysis juga memperhatikan aspek sosial lainnya yang mempengaruhi opini atau sudut pandang responden. Bahkan latar belakang responden juga menjadi salah satu pertimbangan dalam mengambil kesimpulan atau informasi dari data.

• Grounded Theory. Grounded theory merupakan suatu metode kualitatif untuk menghasilkan pengembangan teori baik dengan pendekatan induktif dan deduktif. Tujuan Grounded theory adalah menghasilkan hipotesis berdasarkan ide konseptual. Dalam grounded theory pengambilan data dilakukan dengan menggunakan wawancara yang pertanyaannya tidak terstruktur. Suatu wawancara tidak terstruktur merupakan interaksi antara pewawancara dengan responden, dimana pewawancara hanya mempunyai rencana pertanyaannya atau rencana hal-hal atau konteks/topik yang akan ditanyakannya. 

  
  

3. Teknik Analisis Data di Penelitian Kuantitatif

Sebelum membahas teknik analisis data yang bisa dilakukan di penelitian kuantitatif, berikut beberapa langkah yang dilakukan peneliti untuk mengolah data.

Tahap 1: Validasi data

Validasi data dilakukan untuk memahami kondisi atau karakteristik data sebelum dilakukan tahap olah data yang lebih kompleks. Dengan mengenali data, peneliti akan lebih mudah menentukan langkah selanjutnya yang sesuai dengan data. Perlukah dibersihkan, ditransformasikan, atau justru data yang dimiliki kurang mendukung penelitian yang dilakukan.

Tahap 2: Mengedit data

Pada umumnya data yang terkumpulkan terutama dari hasil ekstrasi berbagai sumber akan berdampak pada kualitas data. Misalnya akan ditemukan banyak data yang error, tidak lengkap, bahkan tidak bersesuaian dengan nama kolom atau variabel. Proses mengedit data dilakukan untuk memastikan bahwa data sudah tidak memiliki sejumlah error atau ketidaklengkapan yang menyebabkan kualitas data menurun.

Tahap 3: Pengkodean data

Proses ini kebanyakan dilakukan pada data kategorik. Jika pada saat pengisian survei, data kategorik belum diubah dalam bentuk kode, maka peneliti mengubahnya agar lebih mudah untuk dilakukan analisis statistik. Contohnya status pernikahan jika sudah menikah diubah menjadi 1 dan belum menikah diubah menjadi 0.

Berikut beberapa teknik analisis data yang bisa dilakukan dalam penelitian kuantitatif.

• Statistik deskriptif. Ini dilakukan untuk mengetahui sebaran data. Sehingga belum bisa untuk menyimpulkan atau mengambil informasi dari proses tersebut. Beberapa hal yang dilakukan dalam statistik deskriptif adalah menghitung frekuensi data, rata-rata, median, modus, jangkauan data, varians, range, dan lain-lain.

• Statistik inferensial. Teknik ini digunakan untuk membuat prediksi berkaitan dengan populasi data dari sampel yang dimiliki. Dua metode yang sering digunakan pada statistik inferensial yaitu mengestimasi parameter dan tes hipotesis. 

Baca juga : Contoh Teknik Analisis Data Dalam Penelitian Kuantitatif

4. Hal yang Perlu Diperhatikan dalam Analisis Data

Proses analisis data merupakan bagian yang penting dalam sebuah penelitian. Ini dikarenakan analisis data akan menghasilkan informasi yang menjadi kesimpulan sebuah penelitian. Oleh karena itu, ada beberapa hal yang perlu diperhatikan oleh peneliti dalam melakukan analisis data. Diantaranya yaitu:

• Peneliti perlu memiliki kemampuan berpikir kritis. Ini berguna untuk memastikan apakah data yang terkumpul cukup menjawab tujuan penelitian. 

• Peneliti sebaiknya mengumpulkan data dari beragam sumber yang masih berkaitan. Hal ini untuk memperkaya data dan sudut pandang dari penelitian-penelitian sebelumnya. Beragam metode pengumpulan data juga dapat digunakan selama masih relevan agar data yang dimiliki semakin lengkap.

• Melakukan proses data editing semaksimal mungkin untuk meminimalkan data error yang terkumpul.

• Memilih metode analisis data yang tepat sesuai dengan tipe data. 

  
  

Masih banyak lagi macam-macam teknik analisis data yang bisa dilakukan oleh seorang praktisi data. Kemampuan membedakan dan mengimplementasikan masing-masing teknik perlu diasah dengan sering praktik di berbagai kasus. Nah, jika Sahabat DQ merupakan pemula dalam belajar ilmu data, tidak perlu khawatir mencari referensi kasus tersebut. Karena DQLab telah menyediakan modul pembelajaran lengkap sehingga bisa digunakan. Mulai dari penguatan dasar pemahaman hingga menjadikan Sahabat DQ mahir menganalisis data dengan berbagai kasus. Yuk segera latihan teknik analisis data di DQLab. Kalian tinggal Sign Up di website dan siap belajar dengan mudah dan menyenangkan!

Penulis : Dita Feby 

Editor : Annissa Widya