Intip 4 Hal Penting dari Teknik Analisis Deskriptif Kualitatif
Teknik analisis data merupakan skill yang harus dikuasai oleh praktisi data, terlebih untuk profesi seperti Data Analyst dan Data Scientist. Berdasarkan jenis datanya, kita bisa membedakan menjadi 2 kelompok yaitu data kualitatif dan data kuantitatif.
Data kuantitatif merupakan data yang berurusan dengan angka dan berfokus pada kuantitas. Sehingga ketika responden memberikan jawaban, peneliti tidak akan menanyakan lebih dalam apa alasan responden memilih pilihan tersebut.
Sementara data kualitatif merupakan data yang berbentuk non numerik. Kelompok ini lebih mementingkan kualitas data dibandingkan kuantitas, sehingga tidak jarang peneliti harus melakukan pendekatan langsung kepada para narasumber. Sebagai praktisi data, kita tidak hanya harus menguasai teknik analisis data untuk data kuantitatif saja, namun juga harus menguasai cara pengolahan data kualitatif, contohnya seperti analisis data deskriptif kualitatif.
Dalam artikel ini akan dibahas lebih lanjut mengenai beberapa hal yang berhubungan dengan teknik analisis data kualitatif. Yuk, simak pembahasannya!
1. Skala Data
Umumnya, data kualitatif yang merupakan data yang berbentuk kategori hanya bisa digolongkan ke dalam 2 skala data, yaitu nominal dan ordinal. Pada skala data nominal, kita hanya diperbolehkan untuk membedakan setiap datanya, namun tanpa adanya urutan yang menentukan posisi masing-masing data. Misalkan warna merah, kuning, dan hijau. Dimana pada warna tersebut tidak ada yang lebih utama, sehingga posisinya setara.
Sementara pada skala data ordinal, data juga dibedakan menjadi kategori yang berbeda seperti pada skala nominal. Perbedaannya adalah pada skala ordinal setiap data akan memiliki tingkatannya, jadi akan ada data yang mengungguli data lainnya. Misalnya jenjang pendidikan, SD, SMP, SMA, Sarjana, Magister, dan Doktor.
Baca juga: Catat 4 Tips Penting Implementasikan Teknik Analisis Data
2. Teknik Pengumpulan Data Kualitatif
Data kualitatif merupakan data yang membutuhkan pendekatan dengan para respondennya sehingga bisa mendapatkan data yang lengkap.
Ada beberapa cara yang bisa digunakan untuk mengumpulkan data kualitatif, diantaranya adalah :
Wawancara, merupakan teknik pengumpulan data kualitatif yang paling banyak digunakan karena pada proses ini dilakukan dengan pendekatan secara personal, sehingga datanya bisa didapatkan secara mendalam.
Observasi, dimana peneliti akan terjun langsung ke lapangan untuk melihat keadaan yang terjadi sebenarnya.
Focus Group Discussion, dimana formatnya ada diskusi kelompok. Peneliti harus memastikan setiap anggota kelompok sesuai dengan tema penelitiannya agar data yang dihasilkan menjadi relevan
Studi kasus, data akan diperoleh dari hasil studi pada beberapa kasus yang sejenis. Cara pengumpulan data yang satu ini terbilang cukup fleksibel bahkan bisa digabungkan dengan teknik pengumpulan data lainnya.
3. Mengapa Analisis Kualitatif Penting untuk Dikuasai?
Seperti yang kita ketahui, data yang ada saat ini sudah beragam bentuk dan jenisnya. Selain data kuantitatif, data kualitatif juga layak untuk dijadikan sebagai dasar pengambilan keputusan. Pada data kualitatif kita akan menemukan alasan-alasan yang bisa memperkuat hasil penelitian dengan data kuantitatif.
Tidak hanya itu, data kualitatif ini juga sangat bermanfaat jika kita ingin melihat tanggapan pelanggan yang lebih dari sekedar angka, sehingga manajemen perusahaan bisa mengetahui hal apa yang perlu diperbaiki dan apa yang harus dipertahankan untuk meningkatkan loyalitas pelanggan. Tentunya data kualitatif hanya bisa dianalisis dengan teknik analisis data kualitatif saja.
4. Teknik Analisis Data Deskriptif Kualitatif
Analisis Deskriptif Kualitatif metode analisis data yang menggabungkan analisis deskriptif dengan analisis kualitatif. Seperti namanya, pada analisis ini kita akan mendeskripsikan data kualitatif yang biasanya akan berhubungan erat dengan fenomena-fenomena yang terjadi di masyarakat baik secara ilmiah maupun secara natural.
Salah satu contoh analisis deskriptif kualitatif adalah Word Cloud, yang merupakan kumpulan kata-kata. Biasanya praktisi data akan memanfaatkan hal ini untuk melihat sentimen dari customernya. Semakin besar ukuran kata yang ada di word cloud, maka kata tersebut merupakan kata yang sering muncul.
Baca juga : Langkah-Langkah Menggunakan Teknik Analisis Data Kualitatif
Belajar untuk mengolah data bisa dilakukan oleh siapa saja, meskipun tidak berasal dari background pendidikan STEM (Science Technology, Engineering, & Math). Mengingat kemampuan mengolah data menjadi salah satu kemampuan yang harus kamu kuasai di era perkembangan teknologi digital saat ini. Dengan memiliki kemampuan ini, kamu akan dibutuhkan oleh semua industri.
Salah satu cara yang bisa kamu lakukan untuk belajar proses pengolahan data jika kamu sudah lulus dari background pendidikan non IT adalah dengan mengambil kursus. Salah satu lembaga kursus yang harus kamu coba adalah DQLab. Tenang saja, DQLab akan membantumu untuk belajar analisis data dari tahap dasar.
Tunggu apalagi? Yuk langsung bergabung dengan cara signup di DQLab kemudian nikmati pembelajaran modul gratis “Introduction to Data Science with Python” atau “Introduction to Data Science with R”.
Penulis : Gifa Delyani Nursyafitri