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

Simak Langkah-Langkah dalam Teknik Pengolahan Data

Belajar Data Science di Rumah 09-September-2021
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/3df8e6a41f242fc14dbfb63578ab89b9_x_Thumbnail800.jpg

Pengolahan data merupakan elemen yang sangat penting dalam sebuah riset. Dengan pengolahan data, maka data yang awalnya tidak berarti apa-apa menjadi bermakna untuk dapat memecahkan permasalahan penelitian. Data mentah yang telah dikumpulkan perlu dipecah-pecahkan dalam kelompok-kelompok, diadakan kategorisasi, dilakukan manipulasi serta diperas sedemikian rupa sehingga data tersebut mempunyai makna untuk menjawab masalah dan bermanfaat untuk menguji hipotesis maupun pertanyaan penelitian. Namun, manipulasi data tidak sepenuhnya diperbolehkan karena akan menghilangkan keaslian data yang telah dikumpulkan dari berbagai sumber-sumber penelitian termasuk responden penelitian. Setelah data-data tersebut disusun dalam bentuk kelompok-kelompok maka peneliti perlu membuat penafsiran berupa interpretasi terkait korelasi antara realitas kejadian yang terjadi di lapang maupun keterkaitannya terhadap teori yang dijadikan dasar dalam penelitian. Dengan landasan teori yang kuat akan menghasilkan hasil penelitian yang relevan sesuai dengan sasaran yang dituju. Jika hasil penelitian kita lemah bisa jadi akan diragukan untuk melakukan pertimbangan dalam pengambilan keputusan tersebut. Maka dari itu, pengolahan data dinilai penting karena nantinya data tersebut akan bermuara dari hasil penelitian sebuah riset.


Pengolahan data secara sederhana diartikan sebagai proses mengartikan data-data lapangan sesuai dengan tujuan, rancangan, dan sifat penelitian. Misalnya dalam rancangan penelitian kuantitatif, maka angka-angka yang diperoleh melalui alat pengumpul data tersebut harus diolah secara kuantitatif, baik melalui pengolahan statistik inferensial maupun statistik deskriptif. Lain halnya dalam rancangan penelitian kualitatif, maka pengolahan data menggunakan teknik non statistik, mengingat data-data lapangan diperoleh dalam bentuk narasi atau kata-kata, bukan angka-angka. Mengingat data lapangan disajikan dalam bentuk narasi kata-kata, maka pengolahan datanya tidak bisa dikuantifikasikan. Perbedaan ini harus dipahami oleh peneliti atau siapapun yang melakukan penelitian, sehingga penyajian data dan analisis kesimpulan penelitian relevan dengan sifat atau jenis data dan prosedur pengolahan data yang akan digunakan. Apapun teknik pengolahan data yang digunakan, relevansi dan keterpaduan haruslah senada karena pengolahan data tersebut dalam kaitannya dengan praktek pendidikan adalah sebagai upaya untuk memaknai data atau fakta menjadi makna. Pengolahan data memiliki beberapa langkah-langkah yang harus diikuti oleh peneliti baik yang akan penelitian, peneliti pemula maupun profesional. Kira-kira apa saja langkah-langkah dalam teknik pengolahan data yang digunakan untuk keperluan penelitian? Pada artikel DQLab kali ini, kita akan membahas mengenai langkah-langkah yang harus diikuti dalam teknik pengolahan data. Dengan harapan bisa menjadi tambahan insight dan rekomendasi bagi kalian calon praktisi data, peneliti maupun data enthusiast. Jangan lewatkan artikel berikut ini, pastikan simak baik-baik, stay tune and keep scrolling on this article guys!


1. Penyusunan Data

Penyusunan data dalam susunan yang teratur agar dapat mudah dibaca dan dilihat secara visual, yang terdiri dari : 

  • Editing, yaitu cara mendeteksi adanya kemungkinan kesalahan, ketidakkonsistenan dan ketidakteraturan atau ketidaktepatan data yang telah dikumpulkan. 

  • Classify, yaitu mengadakan pengelompokan data yang sesuai dengan sifat-sifat yang dimiliki oleh data. 

  • Tabulation, merupakan pengelompokan data sesuai dengan sifat- sifat data yang telah ditentukan dalam susunan kolom-kolom dan baris-baris, sehingga data mudah ditarik kesimpulannya

Data yang sudah ada perlu dikumpulkan semua agar mudah untuk mengecek apakah semua data yang dibutuhkan sudah direkap semua. Kegiatan ini dimaksudkan untuk menguji hipotesis penelitian. Penyusunan data harus dipilih data yang ada hubungannya dengan penelitian, dan benar-benar otentik. Adapun data yang diambil melalui wawancara harus dipisahkan antara pendapat responden dan pendapat interviewer.


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

Pengumpulan Data


2. Klasifikasi Data

Menurut ahli sistem yaitu The Liang Gie, data merupakan hal, peristiwa, atau kenyataan lain apapun yang mengandung sesuatu pengetahuan untuk dijadikan sebagai bahan menyusun keterangan, membuat kesimpulan, atau mengambil keputusan. Klasifikasi data sendiri adalah memiliki berbagai macam jenis yang dibedakan menjadi 5 jenis, mulai dari klasifikasi data berdasarkan sumber data, cara memperolehnya, waktu pengumpulan, jenis (jenis data primer dan sekunder misalnya), dan sifat data. Klasifikasi data merupakan usaha menggolongkan, mengelompokkan, dan memilah data berdasarkan pada klasifikasi tertentu yang telah dibuat dan ditentukan oleh peneliti. Keuntungan klasifikasi data ini adalah untuk memudahkan pengujian hipotesis.


3. Pengolahan Data

Pengolahan data dilakukan untuk menguji hipotesis yang telah dirumuskan. Hipotesis yang akan diuji harus berkaitan dan berhubungan dengan permasalahan yang akan diajukan. Semua jenis penelitian tidak harus berhipotesis akan tetapi semua jenis penelitian wajib merumuskan masalahnya, sedangkan penelitian yang menggunakan hipotesis adalah metode eksperimen. Jenis data akan menentukan apakah peneliti akan menggunakan teknik kualitatif atau kuantitatif. Data kualitatif diolah dengan menggunakan teknik statistika baik statistika non parametrik maupun statistika parametrik. Statistika non parametrik tidak menguji parameter populasi akan tetapi yang diuji adalah distribusi yang menggunakan asumsi bahwa data yang akan dianalisis tidak terikat dengan adanya distribusi normal atau tidak harus berdistribusi normal dan data yang banyak digunakan untuk statistika non parametrik adalah data nominal atau data ordinal


4. Interpretasi Hasil Olahan Data

Tahap ini menerangkan setelah peneliti menyelesaikan analisis datanya dengan cermat. Kemudian langkah selanjutnya peneliti menginterpretasikan hasil analisis akhirnya peneliti menarik suatu kesimpulan yang berisikan intisari dari seluruh rangkaian kegiatan penelitian dan membuat rekomendasinya. Menginterpretasikan hasil analisis perlu diperhatikan hal-hal antara lain: interpretasi tidak melenceng dari hasil analisis, interpretasi harus masih dalam batas kerangka penelitian, dan secara etis peneliti rela mengemukakan kesulitan dan hambatan-hambatan sewaktu dalam penelitian


Baca juga : Kenali 3 Jenis Metode Pengolahan Data Kuantitatif


5. Belajar Teknik Pengolahan Data Seperti Data is New Oil Bersama DQLab!

Data is the new oil, begitulah ungkapan menurut Presiden Joko Widodo. Arti dari ungkapan tersebut ialah data yang akurat merupakan kekayaan baru yang sangat berharga bahkan nilainya bisa lebih berharga daripada minyak. Data yang valid menjadi salah satu kunci pembangunan. Berbekal data yang valid, maka sangat dibutuhkan untuk penyusunan perencanaan dan eksekusi kebijakan untuk hasil yang efektif. Untuk bisa menemukan cara yang tepat dalam mengolah data, seseorang perlu memiliki kemampuan dan ketangkasan dalam ilmu data science. Dengan memiliki ilmu ini, seseorang bisa dengan mudah dalam memanfaatkan sekumpulan data dalam bentuk big data. Dengan memiliki ilmu ini, seseorang bisa dengan mudah dalam memanfaatkan sekumpulan data dalam bentuk big data. Dengan demikian, seorang praktisi data jika ingin melakukan analisis data tentunya akan menghasilkan insight yang valuable dari awalnya nothing (sesuatu yang tidak bernilai) menjadi something yang bermanfaat bagi pengambilan keputusan suatu bisnis yang diputuskan oleh tim manajemen terkait. Jika kamu penasaran dengan data science dan ingin belajar data science secara langsung, caranya mudah 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!