Teknik Pengolahan dan Analisis Data Terupdate 2022

Teknik pengolahan data dan analisisnya sangat penting untuk diperhatikan terutama di bidang penelitian. Terlebih data dalam penelitian sangat beragam. Data dalam penelitian dibagi menjadi beberapa jenis di antaranya yaitu berdasarkan sifatnya, berdasarkan skala pengukurannya, dan berdasarkan sumbernya. Setiap data memiliki karakteristik dan metode pengolahannya masing-masing. Misalnya data yang dikategorikan berdasarkan sifatnya yaitu data kuantitatif tentu berbeda dengan data kualitatif. 

Teknik pengolahan data dan analisisnya tidak hanya penting dilakukan pada penelitian yang bersifat akademik, tapi juga untuk perusahaan maupun instansi. Misalnya suatu perusahaan yang menjual produk kecantikan dapat melakukan penelitian dengan mengolah data seperti data hasil penjualan produk, ulasan produk yang diberikan konsumen, dan data lainnya yang berkaitan dengan tujuan penelitian. Data yang dianalisis akan membantu meningkatkan produktivitas dan kualitas produk perusahaan. Akan tetapi mungkin banyak juga yang belum memahami pengertian teknik pengolahan data dan analisis data. Nah, artikel kali ini kita akan membahas pengertian teknik pengolahan data dan cara menganalisisnya. Yuk, simak pembahasannya di bawah ini!

1. Mengenal Teknik Pengolahan Data dalam Penelitian

Pengolahan data dalam penelitian adalah proses mengumpulkan data penelitian dan mengubahnya menjadi informasi yang dapat digunakan oleh stakeholder. Sementara data dapat dilihat dalam berbagai cara dan melalui berbagai lensa, pemrosesan data membantu dalam membuktikan atau menyangkal teori, membantu membuat keputusan bisnis, atau bahkan memajukan peningkatan produk dan layanan. Pemrosesan data bahkan digunakan dalam penelitian untuk memahami sentimen harga, perilaku dan preferensi konsumen, dan analisis persaingan. 

Melalui proses ini, peneliti mengubah data kualitatif dan data kuantitatif dari studi penelitian ke dalam format yang dapat dibaca dalam bentuk grafik, laporan, atau apa pun yang sesuai dengan pemangku kepentingan bisnis. Proses tersebut juga memberikan konteks pada data yang telah dikumpulkan dan membantu pengambilan keputusan dan strategi bisnis. Sayangnya, meskipun merupakan aspek penting dari bisnis, pemrosesan data masih merupakan proses yang kurang dimanfaatkan dalam penelitian. 

Baca juga : Implementasi Teknik Analisis Data Paling Dibutuhkan

2. Manfaat Pengolahan Data dalam Penelitian

Berikut sejumlah manfaat dari melakukan pengolahan data dalam penelitian.

• Pemrosesan dan manajemen yang efisien. Ketika data penelitian diproses, ada kemungkinan besar bahwa data ini akan digunakan untuk berbagai tujuan saat ini dan di masa depan. Pemrosesan data yang akurat membantu mengefisienkan cara data penelitian ditangani dan dikelola.

• Pengambilan keputusan yang lebih baik. Dengan pemrosesan data yang akurat, kemungkinan memahami data untuk mengambil keputusan akan lebih cepat dan lebih baik. Keputusan kemudian diambil berdasarkan data yang menceritakan fakta, bukan berdasarkan isu yang belum terbukti valid.

• Mudah untuk menyimpan, mendistribusikan, dan melaporkan. Data yang sudah diproses lebih mudah disimpan dan dikelola karena ada struktur untuk data mentah. Data ini kemudian dapat direferensikan dan diakses di masa mendatang dan dapat digunakan lagi saat diperlukan.

3. Langkah-langkah dalam Pengolahan Data Penelitian

Siklus pengolahan data dalam penelitian ini memiliki enam langkah. Berikut penjabaran masing-masing langkah tersebut.

• Pengumpulan data penelitian. Pengumpulan data merupakan tahap utama dalam proses penelitian. Proses ini bisa melalui berbagai teknik penelitian online dan offline dan juga bisa menjadi campuran antara metode penelitian primer dan sekunder. Bentuk pengumpulan data yang paling umum digunakan adalah survei penelitian. Namun, dengan platform riset pasar yang matang, kalian dapat mengumpulkan data kualitatif melalui grup fokus, modul diskusi, dan banyak lagi.

• Menyiapkan data penelitian. Langkah kedua dalam pengelolaan data penelitian adalah menyiapkan data untuk menghilangkan inkonsistensi, menghapus data survei yang buruk atau tidak lengkap, dan membersihkan data untuk menjaga konsensus. Langkah ini sangat penting karena data yang tidak mencukupi dapat membuat studi penelitian sama sekali tidak berguna dan dapat membuang-buang waktu dan tenaga.

• Input data penelitian. Langkah selanjutnya adalah menempatkan data yang telah dibersihkan ke dalam format yang dapat dibaca secara digital secara konsisten dengan kebijakan organisasi, kebutuhan penelitian, dan banyak lagi. Langkah ini penting karena data tersebut kemudian dimasukkan ke dalam sistem online yang kompatibel dengan pengelolaan data penelitian.

• Memproses data penelitian. Setelah data dimasukkan ke dalam sistem, sangat penting untuk memproses data ini agar mudah dipahami. Informasi diproses berdasarkan kebutuhan, jenis data yang dikumpulkan, waktu yang tersedia untuk memproses data, dan berbagai faktor lainnya. Ini adalah salah satu komponen terpenting dari proses penelitian.

• Menyimpan data. Tahap terakhir dari tahapan pengolahan data adalah penyimpanan. Menjaga data dalam format yang dapat diindeks, dapat dicari, dan menciptakan satu sumber yang benar sangat penting. Platform manajemen data atau database paling sering digunakan untuk penyimpanan data penelitian yang diproses

  
  

4. Mengenal Teknik Analisis Data dalam Penelitian

Teknik analisis data merupakan suatu proses mengolah data menjadi informasi baru. Proses ini dilakukan bertujuan agar karakteristik data menjadi lebih mudah dimengerti dan berguna sebagai solusi bagi suatu permasalahan, khususnya yang berkaitan dengan penelitian. Ada beberapa metode dan teknik untuk melakukan analisis tergantung pada industri dan tujuan analisis. Semua metode analisis data ini sebagian besar didasarkan pada dua jenis teknik analisis data yaitu, teknik analisis data kuantitatif dan kualitatif dalam penelitian. 

• Teknik analisis data kuantitatif merupakan teknik pengolahan data dimana datanya merupakan data numerik. Teknik ini akan berfokus pada kuantitasnya dan tidak membutuhkan penjelasan dari setiap jawaban pendek yang diberikan oleh responden.

• Teknik analisis data kualitatif merupakan teknik pengolahan data dimana datanya berbentuk non numerik serta terfokus pada kualitas nya. Semakin lengkap penjelasan yang ada di data tersebut, maka akan semakin bagus datanya.

Baca juga : Contoh Teknik Analisis Data Dalam Penelitian Kuantitatif

5. Cara Melakukan Teknik Analisis Data

Teknik analisis data memiliki beberapa langkah atau tahapan yang perlu dilaksanakan dengan baik dan benar. Adapun tahapannya adalah sebagai berikut:

• Pengolahan data. Pengolahan data adalah proses mengolah data yang telah dikumpulkan. Pengolahan data terdiri dari beberapa tahap yaitu penyuntingan dan pengkodean.

• Penganalisisan data. proses ini bertujuan mencari data dan menentukan hipotesis uji. Setelah data terklasifikasi dengan jelas, analisis data bisa dilakukan untuk menemukan pola. Pada tahap ini ada perbedaan yang menonjol adalah antara penelitian kuantitatif dan kualitatif. Riset kuantitatif umumnya menerapkan statistik. Sedangkan riset kualitatif menerapkan coding. Keduanya bisa dilakukan secara manual atau dengan bantuan software komputer.

• Verifikasi atau penarikan kesimpulan. Proses ini bertujuan untuk menemukan kesimpulan dari kegiatan penelitian. Pengambilan kesimpulan tersebut dilakukan dengan cara membandingkan uraian yang telah dirumuskan dengan hasil analisis data yang telah diperoleh, sehingga pada akhirnya peneliti dapat mengambil kesimpulan apakah menerima atau menolak anggapan yang telah dirumuskan.

Teknik pengolahan dan analisis data sangat penting untuk diketahui oleh praktisi data karena proses tersebut merupakan bagian yang sering dilakukan untuk menghasilkan informasi bermakna. Semakin beragamnya jenis data tentu membutuhkan teknik yang khusus pula. Sehingga Sahabat DQ perlu meningkatkan kemampuan pada teknik tersebut. 

Nah, DQLab akan membantu kalian untuk dapat mempraktikkan secara langsung semua teori yang berkaitan dengan pengolahan dan analisis data. Modul pembelajaran yang lengkap, Live Code Editor yang mudah digunakan, serta fasilitas diskusi dengan mentor yang ahli akan membantu Sahabat DQ menguasai teknik yang dibutuhkan sebagai praktisi data. Yuk, segera Sign Up dan nikmati pengalaman belajar yang mudah dan menyenangkan!

Penulis : Dita Feby 

Editor : Annissa Widya