Teknik Analisis Data Mengenal Data Kualitatif vs Kuantitatif
Teknik analisis data merupakan salah satu cara untuk mengubah data mentah menjadi sumber informasi. Saat ini, data yang beredar sangatlah banyak. Hal ini dipengaruhi karena perkembangan teknologi digital yang semakin pesat dan menghasilkan data yang berukuran besar dalam jumlah yang banyak. Praktisi data melihat peluang ini untuk mengubah semua data yang ada menjadi informasi yang bermanfaat, dimana dapat dijadikan sebagai dasar pengambilan keputusan oleh perusahaan.
Berdasarkan bentuk datanya, data yang ada dapat dibedakan menjadi dua jenis yaitu data kualitatif dan data kuantitatif. Data kualitatif merupakan data yang bentuknya non numerik atau sulit untuk diubah ke dalam bentuk numerik. Biasanya data ini akan banyak digunakan untuk mengangkat fenomena sosial. Sementara data kuantitatif merupakan data yang berbentuk numerik, dan umumnya digunakan untuk penelitian yang berbau scientist. Ternyata perbedaan kedua jenis data ini juga dapat dilihat dari berbagai aspek.
Dalam artikel ini kita akan membahas mengenai perbedaan-perbedaan data kualitatif dan data kuantitatif dari berbagai aspek. Penasaran kan? Yuk, simak pembahasannya!
1. Sampel dan Populasi
Jika dilihat dari populasi dan sampel yang digunakan dalam penelitian, kedua jenis data ini cukup berbeda jauh. Pada data kuantitatif kita bisa menganalisis data sampel untuk mengestimasi nilai untuk populasi. Sementara pada data kualitatif peneliti tidak akan bisa memanfaatkan data sampel untuk membuat kesimpulan untuk populasi yang ada.
Karena pada dasarnya, di data kualitatif memang tidak mengenal istilah sampel dan populasi melainkan kondisi sosial sehingga hasil dalam penelitian tersebut hanya bisa berlaku untuk kondisi sosial yang sesuai.
Baca juga: Kenali Benefit Teknik Pengolahan Data dan Tahapannya
2. Hipotesis
Dalam proses pengolahan data, tentunya kita akan membutuhkan hipotesis. Hipotesis ini merupakan asumsi harus diuji apakah sesuai dengan keadaan di lapangan atau tidak. Pada penelitian kuantitatif, peneliti akan menentukan hipotesis di awal penelitian bahkan sebelum mulai mengumpulkan data. Kemudian hasil dari hipotesis ini lah yang akan menentukan hasil prediksi nantinya.
Sementara pada data kualitatif, hipotesis tidak akan ditentukan di awal penelitian karena hipotesis ini baru akan muncul selama penelitian berlangsung dan hasil penelitian ini akan bersifat terbuka.
3. Proses Pengumpulan Data
Jika dilihat dari aspek proses pengumpulan data, ternyata terdapat perbedaan juga antara data kualitatif dan data kuantitatif. Pada dasarnya proses pengumpulan data kuantitatif hanya membutuhkan data yang berupa angka tanpa penjelasan mengapa responden memilih pilihan tersebut. Sehingga pengumpulan data kuantitatif bisa diwakilkan oleh orang lain.
Sementara data kualitatif membutuhkan penjelasan yang mendalam, biasanya akan berbentuk opini pribadi. Semakin dalam peneliti bisa mengumpulkan penjelasan dari informan, maka data yang dihasilkan akan semakin bagus. Sehingga karena hal ini lah, proses pengumpulan data kualitatif harus dikumpulkan langsung oleh peneliti agar peneliti bisa menyesuaikan pertanyaan dengan kebutuhannya.
4. Data dan Analisis Data
Selain tiga aspek sebelumnya, data kualitatif dan data kuantitatif juga dapat dibedakan berdasarkan data yang dihasilkan dan proses analisis data yang akan dilakukan. Seperti yang diketahui bersama, data kuantitatif akan menghasilkan data yang berbentuk angka dan proses pengolahan untuk data ini baru bisa dilakukan jika semua data sudah terkumpul. Sementara pada data kualitatif, data yang dihasilkan akan berbentuk narasi dan bisa dianalisis secara bersamaan dengan proses pengumpulan data.
Baca juga: Langkah-Langkah Menggunakan Teknik Analisis Data Kualitatif
Gimana seru kan tahapan analisis data? Kamu bisa mempelajari proses analisis data lebih lanjut di DQLab, loh. Nah, DQLab sendiri merupakan lembaga kursus khusus untuk bidang Data Science yang dilakukan secara online.
Ada banyak modul yang ditulis dalam bahasa yang ringan dan menarik dengan menggunakan bahasa pemrograman yang umum digunakan oleh praktisi data, seperti R, Python, dan SQL. Selain modul premium, kamu juga bisa menikmati free modul, loh. Yuk, tunggu apalagi, buruan daftar di DQLab dan nikmati semua modul yang ada!
Penulis : Gifa Delyani Nursyafitri