PROMO BACK TO SCHOOL, HEMATNYA SERU! DISKON 95% + Cashback*
Cuma Rp 159K bisa belajar data science 6 bulan
BURUAN SERBU!
Pendaftaran ditutup dalam 1 Hari 18 Jam 25 Menit 14 Detik 

Top 4 Metode Analisis Data Kualitatif Terpopuler

Belajar Data Science di Rumah 08-September-2021
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/9582045f6f796c199683af25a64264c7_x_Thumbnail800.jpg

Data merupakan sekumpulan fakta yang akan diolah untuk menghasilkan sebuah informasi yang dapat mendatangkan manfaat. Untuk menghasilkan sebuah informasi yang baik diperlukan sebuah metode khusus untuk mengolahnya, secara umum metode analisis data terbagi menjadi dua berdasarkan jenis datanya yaitu, metode analisis data kualitatif dan metode analisis 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, menentukan metode analisis data yang akan kamu gunakan sesuai dengan karakteristik data yang akan diteliti sebelum kamu melakukan riset atau aktivitas ilmiah agar hasilnya sesuai. Untuk itu, artikel ini akan membahas tentang 4 metode analisis data terpopuler yang bisa kamu terapkan dalam penelitian atau riset kamu saat ini. Maka, jangan beranjak dan simak terus artikel ini sampai selesai bersama DQLab.


1. Qualitative Content Analysis

Content analysis mungkin merupakan metode yang paling umum dan sederhana. Content analysis digunakan untuk mengevaluasi pola dalam sepotong konten seperti kata, frasa atau gambar) atau di berbagai keping konten atau sumber komunikasi. Misalnya koleksi artikel surat kabar dan pidato politik. Dengan analisis konten kamu dapat mengidentifikasi frekuensi yang dibagikan atau dituturkan serta kamu dapat mengidentifikasi pola interpretasi yang mendasari lebih dalam. Karena konten analisis dapat digunakan dalam berbagai cara, penting untuk melakukan analisis dengan pertanyaan dan tujuan yang sangat spesifik. Dengan begitu, kamu dapat mengelompokan sejumlah besar teks ke dalam kode, merangkum ini ke dalam kategori. Oleh karena itu, konten analisis dapat memberikan percikan kecil pemikiran kuantitatif dalam metode kualitatif. Meskipun begitu, analisis konten sangat memakan waktu, karena membutuhkan banyak membaca dan membaca kembali teks. Juga karena fokus multidimensi pada aspek kualitatif dan kuantitatif  kadang dituduh kehilangan nuansa penting dalam suatu komunikasi. 


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


2. Narrative Analysis

Seperti namanya, analisis narasi adalah tentang mendengarkan orang-orang yang menceritakan kisah dalam menganalisis data. Karena cerita-cerita melayani tujuan fungsional untuk membantu kita memahami dunia, kita dapat memperoleh wawasan tentang cara-cara yang dihadapi orang dan memahami kenyataan dengan menganalisis kisah-kisah mereka. Dengan kata lain, analisis naratif adalah untuk memperhatikan kisah-kisah yang dikatakan orang dan yang lebih penting bagaimana cara mereka memberi tahu. Meskipun begitu, narasi analisis memiliki kelemahan, ukuran sampel umumnya cukup kecil karena proses yang memakan waktu cukup lama. Selain itu analisis narasi sulit untuk di produksi dalam penelitian selanjutnya. Ini berarti sulit untuk menguji temuan beberapa penelitian ini.


3. Discourse Analysis

Analisis wacana adalah tentang menganalisis bahasa dalam konteks sosialnya. Dengan kata lain, menganalisis bahasa seperti percakapan, pidato, dll dalam budaya dan masyarakat yang berlangsung. Sebagai contoh, kamu dapat menganalisis bagaimana petugas kebersihan berbicara kepada CEO atau bagaimana politisi berbicara tentang terorisme. Karena ada banyak pengaruh sosial dalam bagaimana kita berbicara satu sama lain, potensi penggunaan analisis wacana sangatlah luas. Tentu saja, hal ini berarti penting untuk memiliki pertanyaan penelitian yang sangat spesifik ketika menganalisis data kamu dan mencari pola dan tema atau kamu mungkin mendarat menuruni lubang kelinci yang berliku.


4. Thematic Analysis

Analisis tematik melihat pola makna dalam kumpulan data. Misalnya serangkaian proses wawancara atau transkrip kelompok fokus. Analisis tematik membutuhkan data-data yang seringkali cukup besar dan mengelompokkannya sesuai dengan kesamaan dengan kata lain, tema. Tema-tema ini membantu kita memahami konten dan memperoleh makna darinya.  Dengan analisis tematik kamu dapat menganalisis 100 ulasan tentang restoran untuk mengetahui pelanggan apa yang dipikirkan tentang tempat itu. Dengan meninjau data, kamu kemudian akan mengidentifikasi tema yang muncul berunlangkali dalam data, semisal “bahan-bahan segar” atau “staff menunggu yang ramah”


Baca juga : Big Data Analytics dan Kegunaanya untuk Perkembangan Bisnismu


5. Yuk, Kepoin Materi Tentang Analisis Data Lainnya Di DQLab!

Belajar metode statistik merupakan langkah awal yang tepat untuk memulai karir sebagai seorang data scientist. Jika, kebetulan kamu pemula yang ingin belajar seputar dasar statistik dengan pemrograman python atau R tetapi bingung harus mulai belajar dari mana. Sudah coba belajar otodidak, malah overdosis informasi?Jangan khawatir yuk, buruan bergabung bersama DQLab. Kamu tidak akan bingung dengan urusan waktu, karena dengan kursus data science online waktu belajar kamu bisa lebih fleksibel dan dapat diakses dimanapun dan kapanpun. 

Dengan materi-materi yang ditawarkan lengkap dan sesuai dengan kebutuhan industri, disusun oleh mentor-mentor yang kompeten di bidangnya dari perusahaan unicorn dan startup. Jadi, jangan khawatir, kamu bisa mulai kursus data science online bersama DQLab! Sign up sekarang di DQLab.id atau klik button dibawah ini untuk nikmati pengalaman belajar yang seru dan menyenangkan! 



Penulis: Rian Tineges

Editor: Annissa Widya Davita




Sign Up & Mulai Belajar Gratis di DQLab!