Belajar Memproses Data Non Numeric Dengan Teknik Pengolahan Data Kualitatif
Teknik pengolahan data kualitatif merupakan teknik yang digunakan dalam mengolah data yang tidak berbentuk angka. Data kualitatif sendiri adalah data yang tidak berhubungan dengan angka. Karakter dari data kualitatif lebih fleksibel dan dinamis. Biasanya data yang dikumpulkan berkaitan dengan gejala atau realitas sosial yang memiliki cukup pengaruh dalam suatu komunitas.
Tahap awal adalah mengumpulkan data. Ada beberapa teknik dalam mengumpulkan data kualitatif seperti metode wawancara, focus group discussion (FGD), kuesioner, dan sebagainya. Metode wawancara atau biasa disebut juga dengan interview adalah proses pengumpulan data yang dilakukan dengan memberikan pertanyaan secara langsung kepada responden kemudian jawabannya dicatat atau direkam. FGD adalah teknik pengumpulan data dengan melakukan diskusi yang bertujuan menemukan makna dari tema menurut suatu kelompok dan fokus pada tema tersebut. Kuesioner mungkin lebih banyak kita temukan, yaitu teknik pengumpulan data yang dilakukan secara tidak langsung dengan memberikan angket berisikan pertanyaan-pertanyaan kepada responden yang harus dijawab. Dari hasil pengumpulan, selanjutnya apa yang harus dilakukan dalam mengolah data kualitatif ini? Yuk, simak dibawah ini.
1. Reduksi Data
Reduksi data adalah salah satu tahap dalam mengolah data kualitatif dimana data dikelompokkan, dibuang yang tidak perlu, dan diorganisir agar dapat diambil kesimpulan. Data yang terkumpul tentunya berjumlah sangat banyak sehingga perlu ditulis secara detail data yang didapatkan. Maksud dari reduksi data yaitu merangkum dan memilah data yang penting agar lebih fokus untuk dicari pola dan temanya sehingga data dapat digambarkan dengan jelas serta memudahkan dalam pengumpulan data selanjutya. Proses reduksi data memerlukan kecerdasan dan wawasan yang luas dalam permasalahan yang sedang diteliti.
Baca juga : Ini yang Akan Kamu Pelajari di Kelas Data Science DQLab!
2. Penyajian Data
Tahap selanjutnya penyajian data yaitu proses dimana informasi dari data disusun sehingga memungkinkan terjadinya penarikan kesimpulan . Pada data kualitatif data disajikan dalam bentuk teks naratif, bagan, grafik, matriks, dan jaringan. Bentuk penyajian data ini dimaksudkan agar lebih terorganisir dan tersusun membentuk pola hubungan yang lebih mudah dipahami. Dengan melakukan penyajian data ini akan memudahkan dalam memahami informasi dari data seperti memahami apa yang terjadi dan menentukan rencana yang akan diterapkan selanjutnya sesuai dengan informasi dari data yang dipaparkan tersebut.
3. Melakukan Penarikan Kesimpulan
Pada tahap ketiga adalah melakukan penarikan kesimpulan dari hasil analisis yang dapat dimanfaatkan sebagai acuan dalam pengambilan keputusan. Dalam proses ini bisa terjadi beberapa kali penarikan kesimpulan dimana kesimpulan awal bisa saja bersifat sementara. Namun jika data yang digunakan dalam analisis tidak mengalami perubahan serta didukung oleh bukti-bukti yang kuat yang mendasari pengambilan kesimpulan, maka kesimpulan awal yang diperoleh tersebut kredibel atau dapat dipertanggungjawabkan. Kesimpulan yang diperoleh dari hasil analisis bisa menjawab rumusan masalah yang telah disusun, bisa juga tidak tergantung kondisi di lapangan misalnya ada temuan baru yang berkaitan dengan yang diteliti sehingga penelitian akan jadi berkembang.
Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist
4. Yuk Mulai Belajar Pengolahan Data 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 : Dita Kurniasari
Editor : Annissa Widya