Kenali 3 Jenis Teknik Analisis Data Kualitatif Terupdate 2022
Teknik analisis data bukanlah suatu hal yang bisa diabaikan begitu saja. Pemilihan teknik yang akan digunakan dalam memproses data harus dilakukan secara hati-hati dan penuh pertimbangan. Pemilihan teknik dalam mengolah data sama halnya dengan teknik memasak.
Meskipun bahan masakan yang akan digunakan sudah segar dan kualitas terbaik, namun jika diolah dengan cara yang salah juga bisa memiliki kemungkinan untuk menghasilkan makanan yang tidak lezat. Begitu pun dengan pengolahan data. Kita harus menyesuaikan dengan goals dan data yang kita miliki.
Teknik analisis data merupakan inti dari pengolahan data, karena pada tahapan inilah kita akan mendapatkan hasil dari perubahan data mentah menjadi sumber informasi yang bermanfaat. Teknik analisis data yang ada saat ini sangatlah banyak. Cara lain yang bisa digunakan untuk memilih teknik analisis data terbaik adalah dengan melihat error nya, semakin kecil error nya, maka akan semakin baik teknik analisis tersebut.
Secara umum, teknik analisis data terbagi menjadi teknik analisis data kualitatif dan kuantitatif. Namun kali ini ini kita akan fokus pada analisis data kualitatif.
1. Analisis Data Kualitatif
Analisis Data Kualitatif merupakan analisis data yang berfokus pada data yang berbentuk non numerik. Biasanya beda orang yang mengumpulkan data akan menghasilkan data yang berbeda juga meskipun narasumbernya tetap sama.
Sehingga dalam proses pengumpulan datanya harus dilakukan pendekatan, sehingga data yang disampaikan benar-benar mendalam dan kita bisa mendapatkan banyak informasi dari narasumber. Umumnya penelitian yang menggunakan teknik analisis ini adalah penelitian sosial. Sehingga tidak jarang, data yang dihasilkan isinya bisa berupa narasi yang panjang.
Baca juga: Tutorial 4 Teknik Analisis Data Dasar untuk Pemula Data
2. Analisis Data Domain
Analisis Domain merupakan salah satu analisis data kualitatif yang dikemukakan oleh James P. Spradley, seorang profesor antropologi asal Amerika Serikat. Pada analisis domain, peneliti akan berusaha untuk mendapatkan gambaran umum dari hal yang sedang diteliti, baik itu objek maupun isu sosial.
Data yang telah dikumpulkan akan dibagi ke dalam beberapa domain yang bisa dijadikan pegangan untuk melakukan analisis lanjutan.
3. Analisis Data Taksonomi
Salah satu jenis analisis data kualitatif yang cukup populer digunakan adalah analisis taksonomi, dimana peneliti akan memberikan domain yang nantinya akan disebut sebagai variabel pada permasalahan yang dijadikan sampel.
Untuk mendapatkan pembahasan masalah yang mendalam, variabel yang ada ini bisa dibagi menjadi sub-variabel. Namun jika masih kurang rinci, peneliti dapat membaginya menjadi sub bab kembali hingga tidak mampu dibagi.
Analisis data taksonomi tidak bisa digunakan untuk semua jenis penelitian, tetapi hanya berfokus pada penelitian yang menggambarkan suatu yang sedang terjadi serta permasalahannya menjadi variabel dalam penelitian. Hasil dari analisis taksonomi dapat disajikan dalam bentuk diagram kotak, diagram garis, serta diagram outline.
4. Analisis Data Interaktif Miles & Huberman
Teknik analisis data kualitatif lainnya adalah analisis data interaktif Miles & Huberman, dimana pada analisis ini akan melibatkan empat hal utama, yaitu pengumpumpulan data, reduksi data, penyajian, hingga penarikan kesimpulan atau verifikasi.
Hal-hal tersebut dilakukan secara interaktif hingga kegiatan analisis data seleai. Seperti yang disampaikan oleh Miles dan Huberman pada tahun 1984, bahwa aktivitas dalam analisis data kualitatif dilakukan secara interaktif dan berlangsung secara terus menerus sampai tuntas, sehingga datanya jenuh.
Baca juga : Langkah-Langkah Menggunakan Teknik Analisis Data Kualitatif
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”. Dengan memulai pembelajarannya dari sekarang, kamu siap menghadapi tantangan di era digital dan mewujudkan karirmu sebagai Data Scientist di tahun ini.
Penulis : Gifa Delyani Nursyafitri