Buat Akun DQLab & Akses Kelas Data Science Python, R, SQL, Excel GRATIS

3 Langkah Efektif Menganalisis Data Kualitatif

Belajar Data Science di Rumah 16-Maret-2021
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/a7edd40e668fde752a84ed006e6fd2ad_x_Thumbnail800.jpg

Dalam dunia akademik, sebagian besar penelitian menggunakan data kualitatif dalam jumlah yang besar. Data ini merupakan data non numerik, biasanya dikumpulkan melalui wawancara, focus group discussion, rekaman video, observasi, dan lain sebagainya. Data-data yang telah terkumpul kemudian disusun dan dianalisis untuk mendapatkan kesimpulan sesuai tujuan penelitian. Bagi beberapa orang, proses filtering data kualitatif dalam jumlah besar cukup melelahkan. Namun, dengan mengikuti prosedur yang tepat dan menggunakan teknologi pendukung, peneliti tidak hanya dapat menganalisis data kualitatif secara efektif, tetapi juga dapat menghemat waktu. Oleh karena itu, sebelum melakukan penelitian, seorang peneliti harus paham bagaimana alur yang tepat dalam proses analisis sehingga dapat menganalisis data kualitatif secara efektif. 

Penelitian kualitatif tidak sama dengan penelitian kuantitatif. Singkatnya, penelitian kualitatif adalah interpretasi data non numerik yang bertujuan untuk menarik kesimpulan yang menjelaskan mengapa suatu fenomena terjadi. Karena dalam penelitian kualitatif data yang digunakan bukanlah data numerik, maka perlu prosedur yang tepat. Pada artikel kali ini, DQLab akan menjelaskan langkah-langkah analisis data kualitatif yang efektif agar peneliti dapat memanfaatkan waktu dengan maksimal. Jadi tunggu apa lagi? Yuk simak artikel ini sampai akhir!

1. Gunakan Transkripsi Otomatis untuk Menyembunyikan Data Suara dan Video ke Teks dan Buat Kodenya

Seorang peneliti dituntut untuk memahami semua data yang mereka kumpulkan. Untuk menemukan data dari video atau rekaman suara, tidak akan efektif jika peneliti tersebut mendengarkan rekaman suara atau menonton video selama berjam-jam. Oleh karena itu, peneliti membutuhkan teknologi untuk memindai suara-suara tersebut ke dalam bentuk teks agar lebih mudah dan lebih cepat. Saat ini sudah ada teknologi canggih yang bisa mencatat hanya dengan deteksi suara yang dapat dimanfaatkan oleh peneliti untuk mengubah data suara menjadi teks.

Pengkodean dalam analisis kualitatif merupakan identifikasi ringkasan tema dan pola utama dalam data. Hal ini akan membantu peneliti untuk mendapatkan insight dari kumpulan data. Peneliti harus mengidentifikasi topik yang ingin dianalisis kemudian memilih beberapa kata atau frasa yang relevan dengan topik tersebut. Kata kunci dapat berhubungan dengan ide, perilaku, maupun tema. Lalu beri warna pada setiap kata kunci dan peneliti dapat menggunakan penyorot untuk memberi kode teks yang relevan dengan warna tersebut. 

Baca juga : Ini yang Akan Kamu Pelajari di Kelas Data Science DQLab!

2. Review Kode, Buat Koneksi, Lakukan Validasi, dan Perbandingan Data

Setelah peneliti membuat kode data, peneliti harus mulai membuat koneksi dengan data yang telah dikumpulkan. Tujuan utamanya adalah untuk mendapatkan insight yang lebih dalam mengenai data. Dalam penelitian, idealnya data harus divalidasi untuk memastikan data yang dikumpulkan tidak mengandung bias dan sesuai dengan standar yang telah ditetapkan sebelumnya. Beberapa pertanyaan yang dapat digunakan untuk proses validasi adalah apakah prosedur yang digunakan untuk mengumpulkan data sudah konsisten? apakah responden yang ditunjuk sudah memenuhi kriteria? apakah responden sudah menjawab semua pertanyaan?. Selain itu, peneliti juga harus membandingkan hasil penemuannya dengan studi terkait untuk melihat apakah ada hubungan atau sudut pandang yang berbeda. Hasil perbandingan ini dapat digunakan untuk referensi dalam laporan penelitian.

3. Buat Kesimpulan yang Ringkas dan Jelas

Setelah data berhasil dianalisis, peneliti harus menafsirkan data dan menjelaskan temuannya. Pada dasarnya peneliti harus menemukan hubungan yang valid antara tujuan penelitian dengan data yang dianalisis. Pada langkah ini hasil penelitian akan disajikan sebagai laporan akhir yang berisi proses dan metode penelitian. Selain itu, peneliti harus merinci hasil analisis, analisis mana yang berhasil dan mana yang gagal. Pada bagian akhir laporan, biasanya tertulis saran dan penelitian lanjutan yang berkaitan dengan penelitian yang telah dibuat. 

Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist

4. Yuk Mulai Belajar Menjadi Data Scientist Bersama DQLab!       


Gunakan Kode Voucher "DQTRIAL", dan simak informasi di bawah ini mendapatkan 30 Hari FREE TRIAL:

  1. Buat Akun Gratis dengan Signup di DQLab.id/signup

  2. Buka academy.dqlab.id dan pilih menu redeem voucher 

  3. Redeem voucher "DQTRIAL" dan check menu my profile untuk melihat masa subscription yang sudah terakumulasi. 

  4. Selamat, akun kamu sudah terupgrade, dan kamu bisa mulai Belajar Data Science GRATIS 1 bulan.

    Penulis : Galuh Nurvinda

    Editor : Annissawd


    Mulai Karier
    sebagai Praktisi
    Data Bersama
    DQLab

    Daftar sekarang dan ambil langkah
    pertamamu untuk mengenal
    Data Science.

    Buat Akun


    Atau

    Sudah punya akun? Login