Buat Akun DQLab & Akses Kelas Data Science Python, R, dan Excel GRATIS
 SIGN UP  

Simak Cara Kerja Penggunaan Metode Analisis Data Kualitatif

Belajar Data Science di Rumah 22-September-2021
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/03d2cf5f8eb73129f98fb9b1358cbe98_x_Thumbnail800.png

Mengutip dari sebuah pernyataan yang dituliskan oleh Gertrude Jaeger Selznick yakni “Behind every quantity there must lie a quality”. Hal ini dikarenakan bahwa dalam penelitian ini bukan hanya sekedar menonjolkan angka-angka saja yang dituliskan namun juga melihat dari sisi kualitas penelitiannya agar dapat menghasilkan hasil penelitian yang akurat dan valid. Terdapat dua metode penelitian yang digunakan para peneliti dalam lingkup ilmu sosial, yaitu metode kuantitatif dan metode kualitatif. Di antara dua metode penelitian tersebut, metode kuantitatif merupakan metode yang lebih banyak digunakan, dibandingkan dengan metode kualitatif. Dengan kata lain, metode penelitian kuantitatif lebih populer dibandingkan dengan metode penelitian kualitatif. Berdasarkan definisinya, Any investigation which does not make use of statistical procedures is called “qualitative” nowadays, as if this were a quality label in itself. Definisi ini menekankan pada ketidakhadiran penggunaan alat-alat statistik dalam penelitian kualitatif. Hal ini tentunya untuk mempermudah dalam membedakan penggunaan metode kualitatif dengan penggunaan metode kuantitatif. Karena metode kuantitatif bergantung pada penggunaan perhitungan dan prosedur analisis statistika. Metode kualitatif lebih menekankan pada pengamatan fenomena dan lebih meneliti ke substansi makna dari fenomena tersebut. Analisis dan ketajaman penelitian kualitatif sangat berpengaruh pada kekuatan kata dan kalimat yang digunakan. Hal ini dikarenakan makna kata dalam analisis kualitatif ini sangat berpengaruh dalam deskripsinya.


Dalam penelitian kualitatif, konseptualisasi, kategorisasi, dan deskripsi dikembangkan atas dasar “kejadian” yang diperoleh ketika kegiatan lapangan berlangsung. Karenanya, antara kegiatan pengumpulan data dan analisis data tidak mungkin dipisahkan satu sama lain. Keduanya berlangsung secara simultan, prosesnya berbentuk siklus dan interaktif, bukan linier. Lain halnya dengan penelitian kuantitatif, proses kerja dalam penelitian kuantitatif dimulai dari perumusan masalah, kemudian perumusan hipotesis, penyusunan instrumen pengumpulan data, selanjutnya kegiatan pengumpulan data, baru dilakukan analisis data, dan akhirnya penulisan laporan penelitian. Proses kerja itu tidak boleh tertukar, harus berurutan secara linier. Beberapa hal yang juga membedakan antara penelitian kuantitatif dengan penelitian kualitatif adalah dari segi cara kerja. Kira-kira apa saja cara kerja dari analisis kualitatif? Yuk, mari kita cari tahu lebih dalam sahabat data. Pada artikel DQLab kali ini, kita akan membahas mengenai cara kerja dari analisis kualitatif. Bisa jadi sahabat data juga menggunakan analisis ini dalam penelitian kalian. Dengan harapan bisa menjadi tambahan insight dan rekomendasi bagi kalian calon praktisi data, peneliti maupun data enthusiast. Pasti kalian penasaran kan, pastikan jangan lewatkan artikel berikut ini, dan simak baik-baik, stay tune and keep scrolling on this article guys!


1. Dasar Alasan Penggunaan Analisis Kualitatif

Penggunaan metode dipengaruhi oleh dan mewakili paradigma yang merefleksikan sudut pandang atas realitas. Lebih lanjut, ada tiga alasan untuk menggunakan metode kualitatif, yaitu (a) pandangan peneliti terhadap fenomena di dunia (a researcher’s view of the world), (b) jenis pertanyaan penelitian (nature of the research question), dan (c) alasan praktis berhubungan dengan sifat metode kualitatif (practical reasons associated with the nature of qualitative methods). Sementara itu, pemilihan penggunaan metode kualitatif dalam hal tujuan penelitiannya adalah untuk memahami bagaimana suatu komunitas atau individu-individu dalam menerima isu tertentu. Dalam hal ini, sangat penting bagi peneliti yang menggunakan metode kualitatif untuk memastikan kualitas dari proses penelitian, sebab peneliti tersebut akan menginterpretasi data yang telah dikumpulkannya. Metode kualitatif membantu ketersediaan deskripsi yang kaya atas fenomena. Kualitatif mendorong pemahaman atas substansi dari suatu peristiwa. Dengan demikian, penelitian kualitatif tidak hanya untuk memenuhi keinginan peneliti untuk mendapatkan gambaran/penjelasan, tetapi juga membantu untuk mendapatkan penjelasan yang lebih dalam. Dengan demikian, dalam penelitian kualitatif, peneliti perlu membekali dirinya dengan pengetahuan yang memadai terkait permasalahan yang akan ditelitinya


Baca juga : Analisis Data Adalah: Mengenal Pengertian, Jenis, Dan Prosedur Analisis Data


2. Reduksi Data

Reduksi data adalah proses pemilihan, pemusatan perhatian pada penyederhanaan, pengabstrakan dan transformasi data kasar yang muncul dari catatan-catatan tertulis di lapangan. Proses ini berlangsung terus menerus selama penelitian berlangsung, bahkan sebelum data benar-benar terkumpul sebagaimana terlihat dari kerangka konseptual penelitian, permasalahan studi, dan pendekatan pengumpulan data yang dipilih peneliti.


3. Penyajian Data

Penyajian data adalah kegiatan ketika sekumpulan informasi disusun, sehingga memberi kemungkinan akan adanya penarikan kesimpulan dan pengambilan tindakan. Bentuk penyajian data kualitatif dapat berupa teks naratif berbentuk catatan lapangan, matriks, grafik, jaringan, dan bagan. Bentuk-bentuk ini menggabungkan informasi yang tersusun dalam suatu bentuk yang padu dan mudah diraih, sehingga memudahkan untuk melihat apa yang sedang terjadi, apakah kesimpulan sudah tepat atau sebaliknya melakukan analisis kembali.


4. Penarikan Kesimpulan

Upaya penarikan kesimpulan dilakukan peneliti secara terus menerus selama berada di lapangan. Dari permulaan pengumpulan data, peneliti kualitatif mulai mencari arti benda-benda, mencatat keteraturan pola-pola (dalam catatan teori), penjelasan-penjelasan, konfigurasi-konfigurasi yang mungkin, alur sebab akibat, dan proposisi. Kesimpulan-kesimpulan ini ditangani secara longgar, tetap terbuka, dan skeptis, tetapi kesimpulan sudah disediakan. Mula-mula belum jelas, namun kemudian meningkat menjadi lebih rinci dan mengakar dengan kokoh.


Baca juga : Big Data Analytics dan Kegunaanya untuk Perkembangan Bisnismu


5. Asah dan Latih Kemampuan Data Analysis Kamu Bersama DQLab!

Banyaknya data yang harus diolah membuat perusahaan sebaiknya memiliki tim ahli khusus dalam hal pengolahan data untuk dijadikan dasar analisis setiap pengambilan keputusan. Selain itu, keahlian melakukan data analysis akan memberi insight yang membantu perusahaan untuk terus berinovasi. Data analysis juga membantu laju perusahaan lebih terarah dan terukur sehingga memberikan value lebih terhadap konsumen, mengungguli kompetitor yang tidak melakukan data analysis. Dengan memiliki skill ini, seseorang bisa dengan mudah dalam memanfaatkan sekumpulan data untuk dijadikan dasar dalam pengambilan keputusan. Dengan demikian, seorang praktisi data jika ingin melakukan analisis data tentunya akan menghasilkan insight yang valuable yang bermanfaat bagi pengambilan keputusan suatu bisnis yang diputuskan oleh tim manajemen terkait. Jika kamu penasaran dengan data science dan ingin belajar data science untuk mengasah kemampuan analisis data kamu secara langsung, caranya gampang banget. Kamu bisa loh untuk coba bikin akun gratisnya kesini di DQLab.id atau bisa klik button di bawah ini yap. Nikmati pengalaman belajar data science yang menarik bersama DQLab yang seru dan menyenangkan dengan live code editor. Cobain juga free module Introduction to Data Science with R dan Introduction to Data Science with Python untuk menguji kemampuan data science kamu. Kalian juga bisa mencoba studi kasus penerapan real case industry. Ayo persiapkan dirimu untuk berkarir sebagai praktisi data yang kompeten!


Penulis: Reyvan Maulid

Sign Up & Mulai Belajar Gratis di DQLab!