MIDYEAR PROMO! Segera Beli Paket Premium Belajar Data Science 6 Bulan hanya Rp. 99.000. DAFTAR

Pakai Kode: DQMIDYEAR. Berakhir 0 Days 7 Jam : 3 Menit : 34 Detik

Tahapan dalam Teknik Pengolahan Data Kualitatif Beserta Contohnya

Belajar Data Science di Rumah 06-Januari-2021
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/1afe2f65dd05a17761d5b5110c0e4f45_x_Thumbnail800.jpg

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. Teknik Pengumpulan Data Kualitatif

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 : Belajar Data Analyst dengan Akses DQLab Module Python for Data Professional Beginner Part 1 Sekarang!


2. Tahapan dalam Teknik Pengolahan Data Kualitatif

Setelah kamu melakukan pengumpulan data, barulah kamu melakukan pengolahan data. Berdasarkan Agus Salim pada bukunya yang berjudul Teori dan Paradigma Penelitian Sosial tahun 2006, terdapat tiga tahapan sederhana untuk melakukan pengolahan data kualitatif. 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. Tahap yang kedua adalah penyajian data, yaitu deskripsi kumpulan informasi yang tersusun berupa narasi untuk penarikan kesimpulan dan pengambilan keputusan biasanya dilakukan dengan uraian singkat, bagan atau grafik. Sedangkan tahapan yang ketiga adalah penarikan kesimpulan atau verifikasi, selama penelitian berlangsung setiap kesimpulan akan dilakukan verifikasi terus menerus hingga diperoleh konklusi yang valid. Ketiga tahapan tersebut dikembangkan oleh Miles dan Huberman dan dituangkan dalam bagan berikut :

 3. Contoh dan Penjelasannya

Sebagai contoh kasus dalam penelitian data kualitatif adalah “Efektifitas sistem ganjil genap sebagai solusi kemacetan Ibukota“. Contoh kasus tersebut menunjukkan kualitas dari suatu fenomena yaitu kemacetan dan sistem ganjil genap. Kamu dapat menerapkan teknik pengumpulan data seperti wawancara mendalam terhadap beberapa pengendara di Ibukota untuk menemukan variabel yang relevan terhadap kemacetan dan juga sistem ganjil genap. Selanjutnya kamu terapkan tahap reduksi data untuk memilih data-data yang paling relevan dengan kebutuhan penelitian berdasarkan variabel-variabel tadi. Setelah itu lakukan tahap penyajian data berupa narasi, bagan, grafik, atau spreadsheet agar memudahkan kamu di tahapan verifikasi dan kesimpulan.


Baca juga : Belajar Data Science dan Lanjutkan Perjalananmu Menjadi Aksara! Yuk, Akses “Data Analyst Python Career Track” Sekarang!


4. Yuk, Belajar Data Science Gratis Sekarang !!!

Tidak memiliki background IT? Jangan khawatir, kamu tetap bisa menguasai Ilmu Data Science untuk siap berkarir di revolusi industri 4.0. Bangun proyek dan portofolio datamu bersama DQLab untuk mulai berkarir di industri data yang sebenarnya! Sign up sekarang untuk #MulaiBelajarData di DQLab!

Simak informasi di bawah ini untuk mengakses gratis module ‘Introduction to Data Science’:

  • Buat Akun Gratis dengan Signup di DQLab.id/signup

  • Akses module Introduction to Data Science

  • Selesaikan modulenya, dapatkan sertifikat & reward menarik dari DQLab

  • Subscribe DQLab.id untuk Akses Semua Module Premium!

Penulis: Rian Tineges

Editor: Annissa Widya Davita


Share

Postingan Terkait

Mulai Bangun Karirmu Bersama DQLab!