GIMANA MEMULAI KARIER JADI DATA ANALYST?
Simak caranya di webinar GRATIS dan raih DOORPRIZE menarik!
DAFTAR SEKARANG!
Pendaftaran ditutup dalam 1 Hari 0 Jam 49 Menit 2 Detik 

Yuk Kenali Seluk Beluk Analisis Data Kualitatif

Belajar Data Science di Rumah 14-April-2021
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/052ffa8496774d7a64a9635826d19c8a_x_Thumbnail800.jpg

Data kualitatif didefinisikan sebagai jenis data yang mencirikan dan mengukur data bersifat atribut seperti sifat atau karakteristik suatu data. Data ini sebagian besar merupakan data non-numerik. Salah satu contoh analisis data kualitatif adalah untuk menggambarkan karakteristik demografi pemungutan suara. Analisis ini digunakan untuk membuat strategi untuk mendapatkan dukungan suara dengan cara tertentu. Data kualitatif adalah kumpulan berbagai jenis informasi yang dikumpulkan melalui metode wawancara face to face, observasi, FGD, dan lain sebagainya. Nama lain dari data kualitatif adalah data kategorik karena dapat disusun secara kategorik berdasarkan sifat atau karakteristik di dalam data. 

Data kualitatif diklasifikasikan menjadi dua, yaitu data ordinal dan data nominal. Data nominal juga disebut dengan skala nominal sedangkan data ordinal merupakan data yang memiliki urutan dan kategori. Data kategorik bisa dianalisis dengan berbagai cara. Tools yang digunakan pun bervariasi. Pada artikel kali ini, DQLab akan membahas apa saja kelebihan dan kekurangan data kualitatif, bagaimana cara mengumpulkan data kualitatif, dan bagaimana cara mengolah data kualitatif. Penasaran? Yuk simak artikel ini sampai akhir!

1. Kelebihan dan Kekurangan Data Kualitatif

Beberapa kelebihan data kualitatif adalah membantu analisis data lebih mendalam, memahami mental pelanggan, dan kaya akan data. Maksud dari membantu analisis lebih dalam adalah data kualitatif dapat membantu peneliti untuk mendapatkan informasi yang lebih mendalam mengenai objek yang sedang diamati. Peneliti dapat mengumpulkan data yang dapat dipertanggungjawabkan dengan mengajukan pertanyaan yang tepat kepada responden. Dari rangkaian pertanyaan dan jawaban, peneliti dapat menarik kesimpulan untuk melengkapi informasi yang dibutuhkan dalam penelitian. Data kualitatif juga dapat membantu perusahaan untuk memahami mentalitas konsumen mengenai apa yang mereka pikirkan dan harapkan terkait produk atau layanan. Data tersebut mengandung insight mengenai alasan mengapa konsumen membeli produk atau menggunakan suatu layanan. Dengan memahami tingkah laku pelanggan, peneliti dapat membantu tim marketing untuk memilih pasar yang tepat. Terakhir, data kualitatif juga dapat digunakan untuk penelitian di masa depan karena pertanyaan yang diajukan untuk mengumpulkan data bersifat terbuka sehingga responden memiliki kebebasan penuh untuk mengungkapkan pandangan mereka yang mengarah pada pengumpulan informasi tambahan. 

Selain kelebihan, data kualitatif juga memiliki beberapa kekurangan antara lain sangat sulit untuk menggeneralisasi  karena pendapat beberapa orang akan dipertimbangkan selama proses analisis sehingga sangat sulit untuk menggeneralisasi populasi. Selain itu, pengumpulan data kualitatif membutuhkan waktu yang lama. Terakhir, pengumpulan data kualitatif bergantung pada keterampilan peneliti. Jika seorang peneliti atau pewawancara tidak mahir berkomunikasi dan menggali pertanyaan, maka informasi yang diperlukan tidak akan terpenuhi.

Baca juga : Ini yang Akan Kamu Pelajari di Kelas Data Science DQLab!

2. Cara Mengumpulkan Data Kualitatif

Dalam dunia penelitian, ada banyak cara untuk mengumpulkan data kualitatif. Beberapa cara yang bisa digunakan untuk mengumpulkan data kualitatif adalah FGD, pengamatan, dan interview. FGD merupakan singkatan dari Forum Group Discussion. FGD berisi 6 sampai 10 orang dan seorang moderator untuk memandu proses diskusi. Semua anggota grup memiliki hak yang sama untuk menjawab dan memberikan tanggapan. Dengan cara ini, moderator bisa mengumpulkan berbagai informasi dari setiap anggota kelompok. Pengamatan merupakan proses pengumpulan data kualitatif dimana peneliti mengamati koresponden dan mencatat semua hal yang terjadi. Proses ini juga disebut dengan observasi. Interview adalah cara yang paling umum untuk mengumpulkan data kualitatif. Peneliti akan memberikan beberapa pertanyaan kepada responden dan mengumpulkan data yang diperlukan. Interview atau wawancara bisa bersifat bercakapan, tidak terstruktur, dan bisa dilakukan dalam situasi formal maupun non formal.

3. Pendekatan dalam Analisis Kualitatif

Dalam analisis data kualitatif, ada dua pendekatan utama yaitu pendekatan deduktif dan pendekatan induktif. Pendekatan deduktif didasarkan pada struktur yang telah ditentukan oleh seorang peneliti. Peneliti dapat menggunakan pedoman maupun pernyataan untuk memeriksa data yang tepat. Pendekatan deduktif mudah dan sederhana karena peneliti bisa menentukan reaksi yang diharapkan dari responden. Berbeda dengan pendekatan data deduktif, pendekatan data induktif tidak menggunakan kerangka kerja atau struktur. Pendekatan ini lebih melelahkan, menghabiskan banyak waktu, dan membutuhkan penelitian menyeluruh dalam proses analisis. Peneliti menggunakan pendekatan ini saat ia tidak memiliki ide. 

 Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist


4. Yuk Mulai Belajar Menjadi Data Scientist Bersama DQLab!       


Gunakan Kode Voucher "DQTRIAL", dan simak informasi di bawah ini mendapatkan 30 Hari FREE TRIAL:

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

  2. Buka academy.dqlab.id dan pilih menu redeem voucher 

  3. Redeem voucher "DQTRIAL" dan check menu my profile untuk melihat masa subscription yang sudah terakumulasi. 

  4. Selamat, akun kamu sudah terupgrade, dan kamu bisa mulai Belajar Data Science GRATIS 1 bulan.


    Penulis : Galuh Nurvinda

    Editor : Annissa Widya Davita


      Postingan Terkait

      Sign Up & Mulai Belajar Gratis di DQLab!