Simak Panduan untuk Metode Analisis Data Kualitatif

Jika kamu baru di dunia penelitian, analisis data kualitatif dapat terlihat agak mengintimidasi. Begitu banyak terminologi, begitu banyak konsep abstrak, empuk. Ini bisa menjadi ladang ranjau. Secara umum teknik pengolahan data berdasarkan jenis datanya dibagi menjadi dua yaitu, teknik pengolahan data kualitatif dan teknik pengolahan data kuantitatif. Nah, pada dasarnya kedua teknik tersebut diklasifikasikan berdasarkan pada karakteristiknya. Jika data kuantitatif berupa data-data numerik dan bersifat lebih objektif, maka data kualitatif kebalikan dari data kuantitatif yaitu, datanya berupa narasi penjabaran data dan sifatnya cenderung subjektif.

Analisis data kualitatif bekerja sedikit lebih berbeda dengan data kuantitatif, terutama karena data kualitatif terdiri dari kata-kata, observasi, gambar, dan bahkan simbol. Menurunkan makna absolut dari data tersebut hampir mustahil. Oleh karena itu, sebagian besar digunakan untuk penelitian eksplorasi. Sementara dalam penelitian kuantitatif ada perbedaan yang jelas antara tahap persiapan dan analisis data. Pada kesempatan kali ini, kami akan membahas tentang panduan untuk melakukan metode analisis data kualitatif. Pastikan kamu sudah memahami tentang teknik pengumpulan data dan langkahnya, dan jika kamu sudah memahaminya kita akan mempelajari bersama langkah atau tahapan apa saja yang harus kita lalui dalam analisis data kualitatif. Jadi, simak terus artikel ini ya.

1. Content Analysis

Content analysis merupakan metode yang paling umum untuk melakukan analisis data kualitatif. Metode ini biasanya digunakan untuk menganalisis informasi yang didokumentasikan dalam bentuk teks, media atau bahkan item fisik. Kapan menggunakan metode ini tergantung pada pertanyaan penelitian. Content analysis juga digunakan untuk menganalisis tanggapan dari yang diwawancarai atau narasumber. Dengan content analysis kamu dapat mengidentifikasi frekuensi dibagikan dan kamu dapat mengidentifikasi pola interpretasi yang mendasari lebih dalam. Dengan begitu kamu dapat mengelompokan sejumlah besar teks ke dalam barisan kode, merangkum ini dalam kategori-kategori. Meskipun begitu, analisis konten sangat memakan waktu, karena membutuhkan banyak membaca dan membaca kembali teks. Juga karena fokus multidimensi pada aspek kualitatif dan kuantitatif  kadang dituduh kehilangan nuansa penting dalam suatu komunikasi. 

Baca juga : Analisis Data Adalah: Mengenal Pengertian, Jenis, Dan Prosedur Analisis Data

2. Narrative Analysis

Seperti namanya, analisis narasi adalah tentang mendengarkan orang-orang yang menceritakan kisah dalam menganalisis data. Karena cerita-cerita melayani tujuan fungsional untuk membantu kita memahami dunia, kita dapat memperoleh wawasan tentang cara-cara yang dihadapi orang dan memahami kenyataan dengan menganalisis kisah-kisah mereka. Dengan kata lain, analisis naratif adalah untuk memperhatikan kisah-kisah yang dikatakan orang dan yang lebih penting bagaimana cara mereka memberi tahu. Meskipun begitu, narasi analisis memiliki kelemahan, ukuran sampel umumnya cukup kecil karena proses yang memakan waktu cukup lama. Selain itu analisis narasi sulit untuk di produksi dalam penelitian selanjutnya. Ini berarti sulit untuk menguji temuan beberapa penelitian ini.

3. Discourse Analysis

Analisis wacana adalah tentang menganalisis bahasa dalam konteks sosialnya. Dengan kata lain, menganalisis bahasa seperti percakapan, pidato, dll dalam budaya dan masyarakat yang berlangsung. Sebagai contoh, kamu dapat menganalisis bagaimana petugas kebersihan berbicara kepada CEO atau bagaimana politisi berbicara tentang terorisme. Karena ada banyak pengaruh sosial dalam bagaimana kita berbicara satu sama lain, potensi penggunaan analisis wacana sangatlah luas. Tentu saja, hal ini berarti penting untuk memiliki pertanyaan penelitian yang sangat spesifik ketika menganalisis data kamu dan mencari pola dan tema atau kamu mungkin mendarat menuruni lubang kelinci yang berliku.

4. Grounded Theory

Metode analisis data ini mengacu pada penggunaan data kualitatif untuk menjelaskan mengapa fenomena tertentu terjadi. Dengan mempelajari berbagai kasus serupa dalam pengaturan yang berbeda dan menggunakan data untuk memperoleh penjelasan kausal. Para peneliti dapat mengubah penjelasan atau membuat yang baru karena mereka mempelajari lebih banyak kasus sampai mereka tiba pada penjelasan yang sesuai dengan semua kasusnya.

Baca juga : Big Data Analytics dan Kegunaanya untuk Perkembangan Bisnismu

5. Yuk, Kepoin Materi Tentang Analisis Data Lainnya Di DQLab!

Belajar metode statistik merupakan langkah awal yang tepat untuk memulai karir sebagai seorang data scientist. 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