Teknik Analisis Data Deskriptif Kualitatif, Wajib Dikuasai Pemula
Teknik analisis data diterapkan berdasarkan jenis data yang dimiliki, rumusan masalah, serta tujuan penelitian yang ingin dicapai. Ada banyak jenis data seperti data berdasarkan sifatnya, cara memperolehnya, waktu pengumpulannya, dan lain sebagainya. Oleh karena itu peneliti harus memahami jenis data yang digunakan untuk penelitian. Rumusan masalah diperlukan dalam penelitian agar terlihat masalah apa yang ingin dipecahkan.
Menentukan tujuan penelitian juga penting sehingga penelitian dapat berjalan secara terarah. Peneliti juga harus mampu berpikir kreatif dan cermat dalam menentukan teknik yang sesuai untuk datanya. Hal ini dibutuhkan agar hasil analisis semakin optimal dan bermanfaat untuk masa mendatang.
Teknik pengolahan data merupakan proses atau cara yang digunakan untuk mengolah data dengan tujuan memperoleh informasi yang berguna. Ada dua teknik pengolahan data yang sering digunakan yaitu teknik pengolahan data kualitatif untuk data bersifat narasi dan teknik pengolahan data kuantitatif untuk data numerik. Masing-masing teknik memiliki metode analisis yang dapat digunakan. Nah, kali ini kita akan membahas salah satu metode analisis yang termasuk dalam teknik pengolahan data kuantitatif yaitu analisis deskriptif. Yuk, simak pembahasannya di bawah ini!
1. Memahami Analisis Data Deskriptif
Metode analisis deskriptif merupakan metode yang digunakan untuk mengumpulkan, mengolah, menganalisis serta menyajikan data kuantitatif secara deskriptif. Analisis deskriptif menggambarkan atau mendeskripsikan data dengan apa adanya.
Metode ini bertujuan melihat gambaran keadaan dari kumpulan data yang sedang diteliti tanpa bermaksud mencari hubungan antar data atau penarikan kesimpulan. Dalam metode deskriptif, data dapat disajikan dalam bentuk grafik seperti tabel atau diagram dan juga bisa dalam bentuk numerik misalnya perhitungan rata-rata atau standar deviasi.
Baca Juga : Langkah-Langkah Menggunakan Teknik Analisis Data Kualitatif
2. Langkah-Langkah Pengolahan Data Deskriptif
Sama seperti metode analisis lainnya, analisis data deskriptif juga dilakukan berdasarkan langkah-langkah berikut:
Perumusan masalah merupakan kegiatan mengajukan pertanyaan-pertanyaan yang akan menjadi landasan penelitian dimana jawabannya dicari di lapangan. Hal ini akan membuat penelitian lebih terfokus pada masalah yang ingin diselesaikan.
Tentukan jenis informasi atau data yang akan digunakan. Pastikan data relevan dengan permasalahan yang ingin diselesaikan.
Tentukan prosedur pengumpulan data yang efektif dan prosedur pengolahan data yang sesuai dengan data yang digunakan.
Tahap terakhir yaitu melakukan pengambilan keputusan berdasarkan data yang sudah diolah untuk menjawab pertanyaan-pertanyaan yang sudah dirumuskan.
3. Macam Metode Penelitian Deskriptif
Dalam metode penelitian deskriptif ada beberapa metode yang bisa digunakan yaitu sebagai berikut:
Metode survei dapat digunakan untuk populasi besar maupun kecil dimana penelitiannya dilakukan dengan mengambil sampel populasi suatu data.
Metode deskriptif kesinambungan dapat digunakan ketika ingin memperoleh pengetahuan secara menyeluruh terhadap suatu fenomena yang terjadi.
Penelitian studi kasus dilakukan dengan berfokus pada suatu kasus yang bertujuan untuk mendapatkan gambaran secara rinci terhadap kasus tersebut seperti latar belakang, karakter, dan sebagainya.
Penelitian tindakan merupakan metode yang berfokus untuk meningkatkan mutu dan memecahkan masalah yang berkaitan dengan objek penelitian.
Penelitian komparatif merupakan metode dimana peneliti akan membandingkan setiap data yang diperoleh di lapangan.
4. Contoh Penerapan Analisis Data Deskriptif
Setelah pembahasan di atas, sekarang kita coba lihat contoh penerapan analisis data deskriptif. Contoh metode analisis deskriptif antara lain melihat jumlah minat mahasiswa terhadap mata kuliah pilihan, melihat persebaran suatu penyakit pada daerah tertentu seperti yang sedang dialami dunia saat ini yaitu covid-19. Persebaran covid-19 bisa disajikan dalam bentuk peta, bar chart, atau line chart.
Contoh lainnya yaitu melihat pengaruh citra merek dan kualitas produk terhadap pembelian, penelitian tentang perilaku konsumen, persepsi mahasiswa terhadap kinerja dosen, dan masih banyak lainnya.
Baca Juga : Metode Pengolahan Data: Ketahui Proses Pengolahan Data Dengan Metode Analisis Deskriptif
5. Bangun Portofolio Data untuk Bekal Berkarir
Kemampuan mengolah data adalah kunci untuk menjadi praktisi data seperti Data Engineer, Data Scientist, atau Data Analyst. Pengolahan data dilakukan menggunakan tools yang mendukung untuk mengolah data sederhana hingga yang kompleks. Beberapa diantaranya yaitu SQL, Python, R, Tableau, dan Power BI.
Setiap tools memiliki kelebihan dan kekurangannya masing-masing. Bagi pemula bisa mulai dengan mempelajari tools yang paling umum digunakan untuk mengolah data. Modul gratis pembelajaran Python dan R bisa kamu dapatkan dengan Sign Up di DQLab.id. Jangan takut untuk mulai belajar, karena DQLab menyediakan forum diskusi DQLab untuk sharing proses pembelajaran atau kesulitan dalam penyelesaian modul.
Penulis: Dita Kurniasari
Editor: Annissa Widya