Contoh Teknik Analisis Data Dalam Penelitian Kualitatif
Pengetahuan mengenai berbagai contoh teknik analisis data dalam penelitian kualitatif sangatlah penting untuk diketahui. Hal ini dikarenakan, teknik analisis data dalam penelitian kualitatif sangat bermanfaat dalam penelitian untuk melakukan eksplorasi lebih mendalam terkait data-data penelitian kuantitatif yang mungkin telah kamu jalani. Dengan teknik analisis data kualitatif akan mengobservasi data angka, gambar bahkan simbol sehingga dapat menurunkan makna absolut dari data tersebut hampir mustahil jika hanya mengandalkan analisis data kuantitatif.
Dalam penelitian agar bisa mendapatkan sebuah insight atau wawasan yang dapat digunakan untuk berbagai keperluan atau proses bisnis kamu perlu menerapkan teknik analisis data kualitatif. Langkah ini penting karena data harus dianalisis dengan benar sebelum peneliti dapat memahami temuan mana yang signifikan dan melaporkan temuan atau membuat penilaian pada hipotesis mereka. Jika data tidak dianalisis dengan hati-hati, temuan mungkin salah diartikan, yang dapat menyebabkan keputusan yang dibuat berdasarkan statistik tidak akurat mewakili seluruh dataset tersebut. Pada artikel kali ini, DQLab akan membahas contoh teknik analisis data dalam penelitian kualitatif yang penting untuk diketahui. Jangan lewatkan artikel ini ya!
1. Teknik Analisis Data untuk Penelitian Kualitatif
Sebelum kawan data memahim tentang apa sih, teknik analisis data, gimana contoh tahapan yang mesti dijalani, kamu harus tahu apa itu analisis data kualitatif. Nah, jadi data kualitatif paling sering dianggap subjektif atau istilahnya informasi mendalam yang biasanya disajikan itu kebanyakan dalam bentuk narasi. Ya, gimana ngga? beberapa teknik pengumpulan data kualitatif yang sering digunakan adalah wawancara, observasi, studi literatur atau focus group discussion.
Setelah kawan data berhasil melakukan pengumpulan data dengan menggunakan teknik pengumpulan data kualitatif seperti yang telah dijabarkan diatas. Data-data yang telah kawan dapatkan itu disebut data mentah atau raw data. Untuk mendapat hasil dan kesimpulan dari penelitian tersebut tentunya data-data tersebut perlu dianalisis terlebih dahulu.
Loh, kok gitu sih bukannya pengertian data itu adalah sekumpulan informasi ya lantas buat apa dianalisis lagi?
Iya dong, pengolahan data itu penting sekali supaya data-data yang dihasilkan dalam penelitian kamu sesuai dengan tujuan dari penelitian itu sendiri. Terus, gimana cara analisis datanya? Langsung saja kita lihat dibawah ini ya.
Baca juga : Cara Implementasi Teknik Analisis Data untuk Text Mining
2. Pengklasifikasian Data
Contoh teknik analisis data dalam penelitian kualitatif bisa kamu mulai dengan tahap pengklasifikasian data. Karena kamu harus memilah-milah data yang telah kamu miliki tersebut dengan cara mengkategorisasi atau mengklasifikasikan data-data tersebut. Misalnya, nih, kamu sudah menyalin hasil wawancara dalam bentuk narasi atau kata demi kata. Nah, selanjutnya yang harus kamu lakukan adalah mengambil poin-poin penting dari kata demi kata tersebut. Dimana poin-poin yang bakal kamu ambil harus sesuai dengan topik atau teori yang digunakan di penelitian kamu.
3. Penyajian Data
Nah, selanjutnya setelah data-data kamu kamu kumpulkan sesuai dengan tujuannya, tahap selanjutnya adalah melakukan penyajian data. Bagaimana caranya? Kamu bisa menyajikan data-data tersebut dalam bentuk narasi atau lebih baik lagi dengan menyajikan datanya berupa grafik atau chart agar tampilannya lebih menarik dan mudah dipahami. Tapi, sebelum itu kamu harus menginterpretasikan data-data kamu terlebih dahulu agar lebih mudah dipahami. Saat ini penyajian data dalam bentuk bagan dan flowchart lebih sering dilakukan daripada penyajian data yang dilakukan dalam bentuk teks atau narasi. Tapi, apapun jenis penyajian data yang kamu gunakan tujuannya sama yaitu agar peneliti dapat memahami apa yang terjadi dan merencanakan tindakan selanjutnya yang akan dilakukan.
4. Penarikan Kesimpulan
Setelah data-data kamu sudah disajikan dengan benar sesuai dengan topik dan goals penelitian kamu, sekarang tinggal kamu tarik kesimpulannya. Yang mana, kesimpulan ini harus menjawab pertanyaan penelitian kamu sesuai dengan data yang sudah dikumpulkan dan kamu analisis. Jangan lupa juga, untuk sesuaikan dengan teori dan tujuan penelitian kamu. Kamu dapat membuat diagram tema untuk memfokuskan diri pada apa yang muncul dan mengaitkan tema-tema , setelah tersusun kemudian membuat rangkuman inti, proses dan penyataan-pernyataan yang perlu dijaga sehingga tetap berada di dalamnya.
Baca juga : Pengertian Teknik Analisis Data Deskriptif Kualitatif
5. Upgrade Skill Analisis Data di Awal Tahun 2022 Bersama DQLab, Yuk!
Belajar python merupakan langkah awal yang tepat untuk memulai karir sebagai seorang data scientist sehingga skill analisis data dan pengolahan data kamu semakin terasah dengan modul dan materi terupdate yang ditawarkan DQLab. 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