PROMO PUNCAK LEBARAN DISKON 99%
Belajar Data Science 6 Bulan BERSERTIFIKAT hanya Rp 99K!

1 Hari 23 Jam 21 Menit 15 Detik

Kupas Tuntas Teknik Analisis Data Deskriptif Kualitatif

Belajar Data Science di Rumah 10-Mei-2022
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/f861657c8fd0c3dd07f3509215c3df89_x_Thumbnail800.jpg

Kegiatan penelitian merupakan sesuatu yang tidak asing lagi pada zaman ini, baik itu penelitian kuantitatif maupun penelitian kualitatif. Kegiatan penelitian pun pasti melalui proses analisis data yang menggunakan teknik analisis data. Teknik analisis data merupakan sebuah metode yang dapat digunakan oleh peneliti atau praktisi data untuk mengubah sekumpulan data yang ada menjadi informasi yang bermanfaat dan dibutuhkan. Salah satu yang sering digunakan dalam penelitian kualitatif adalah teknik analisis data deskriptif.


Teknik analisis data deskriptif kualitatif adalah salah satu teknik atau metode yang digunakan dalam penelitian kualitatif. Jenis teknik analisis data deskriptif kualitatif kerap digunakan untuk menganalisis kejadian, fenomena, atau keadaan secara sosial yang nantinya digunakan sebagai data dalam penelitian. Sekaligus merupakan gabungan dari teknik analisis data deskriptif dan kualitatif.


Teknik analisis data deskriptif tidak hanya dilaksanakan pada penelitian kualitatif saja, akan tetapi dapat diterapkan juga pada penelitian kuantitatif. Perbedaan dari keduanya adalah jika pada penelitian kualitatif lebih menggambarkan fenomena atau kejadian yang diteliti, sedangkan pada penelitian kuantitatif analisis deskriptif dilakukan untuk mengetahui gambaran keseluruhan data seperti nilai rata-rata, nilai tengah dan lainnya tanpa menarik kesimpulan secara umum.


Pada artikel kali ini kita akan membahas bagaimana tahapan yang dilakukan ketika menerapkan teknik analisis data deskriptif kualitatif beserta jenis visualisasi data yang bisa digunakan. Penasaran apa saja? Yuk simak artikel ini hingga akhir!


1. Langkah-Langkah Analisis Data Deskriptif

Sama seperti metode analisis lainnya, analisis data deskriptif juga dilakukan berdasarkan langkah-langkah berikut:

  • Perumusan Masalah: Merupakan kegiatan mengajukan pertanyaan-pertanyaan spesifik terkait topik atau tema yang akan menjadi landasan penelitian dimana jawabannya dicari di lapangan. Hal ini akan membuat penelitian lebih terfokus pada masalah yang ingin diselesaikan. Rumusan masalah terbagi menjadi tiga jenis yaitu deskriptif (menanyakan suatu hal), komparatif (membandingkan dua hal atau lebih) dan asosiatif (menanyakan hubungan antara dua hal).

  • Pemilihan Data: Data merupakan salah satu komponen penting dalam penelitian. Maka dari itu, tentukan jenis informasi atau data yang akan digunakan. Pastikan data relevan dengan permasalahan yang ingin diselesaikan dan membantu dalam menjawab rumusan masalah yang telah dibuat sebelumnya.

  • Menentukan Teknik Pengumpulan Data: Tentukan prosedur pengumpulan data yang efektif dan prosedur pengolahan data yang sesuai dengan data yang akan digunakan. Apakah dengan cara wawancara, menyebarkan kuesioner, studi dokumen, studi pustaka dan lain sebagainya. Selain itu pada pengumpulan data pun dapat dilaksanakan dengan mengambil data secara langsung atau mengambil data melalui pihak yang telah mengumpulkan sebelumnya baik dari lembaga swasta maupun lembaga pemerintahan.

  • Kesimpulan Penelitian: Tahap terakhir yaitu melakukan pengambilan keputusan berdasarkan data yang sudah diolah untuk menjawab pertanyaan-pertanyaan yang sudah dirumuskan. Adapun caranya dapat dengan menggabungkan dari setiap jawaban yang telah didapatkan kemudian diringkas dalam satu kesimpulan. Dengan cara seperti itu, maka kesimpulan akan bisa dirinci secara sederhana dan menyeluruh. Kemudian, hasil kesimpulan dapat dipresentasikan dan disampaikan dengan singkat, padat dan jelas melalui visualisasi data.


Baca juga : Langkah-Langkah Menggunakan Teknik Analisis Data Kualitatif


2. Visualisasi Data: Tabel Frekuensi Data

Tabel frekuensi merupakan tabel yang berisi jumlah munculnya suatu peristiwa atau jumlah suatu nilai muncul. Frekuensi sendiri di simbolkan dengan huruf "f". Misalnya kita ingin membuat tabel frekuensi nilai mata pelajaran statistika dengan rentang nilai tertentu. Kita dapat membuat tabelnya seperti berikut:

NILAI STATISTIKA

FREKUENSI

0 “ 50

8

51 “ 100

22

TOTAL

30


Tabel diatas merupakan contoh sederhana tabel frekuensi dalam kehidupan sehari-hari. Dalam tabel tersebut dapat kita lihat bahwa ada siswa yang mendapatkan nilai antara 0-50, dan ada siswa yang mendapatkan nilai diatas 50, itulah yang dimaksud dengan sebaran data atau distribusi data.


3. Visualisasi Data: Pie Chart atau Donut Chart

Teknik Analisis Data

Pie chart adalah sebuah diagram yang menampilkan setiap kategori yang direpresentasikan oleh potongan-potongan bagian. Area dari potongan-potongan tersebut merupakan proporsi atau persentase dari setiap kategori. Pie chart sangat efektif untuk menampilkan frekuensi untuk kategori yang tidak terlalu banyak. Selain menggunakan pie chart, kita juga bisa menggunakan donut chart. Penggunaan donut chart dan pie chart sama, yang membedakan adalah tampilannya sehingga kamu bisa menyesuaikan dengan keinginanmu.


4. Visualisasi Data: Diagram Batang

Diagram batang adalah sebuah chart yang memplotkan data menggunakan batang berbentuk persegi panjang yang biasa dikenal dengan column atau bins. Persegi panjang ini merepresentasikan total jumlah dari observasi pada data untuk setiap kategori. Diagram batang terdiri dari dua sumbu, yaitu sumbu X dan sumbu Y. Sumbu X berisi kategori data sedangkan sumbu Y berisi total observasi untuk setiap kategori. Walaupun begitu, kita bisa menukar sumbu X dan sumbu Y sesuai kebutuhan kita. Coba perhatikan gambar berikut ini, yuk coba interpretasikan setiap diagram batang di bawah ini berdasarkan kategori tahun!

Teknik Analisis Data

Baca juga : Contoh Teknik Analisis Data Dalam Penelitian Kuantitatif


Teknik analisis data merupakan salah satu skill yang harus dikuasai saat ini, terutama bagi para praktisi data maupun akademis dan peneliti. Dengan menguasai teknik analisis data tentunya hasil analisis data akan lebih valid. Dasar-dasar dari teknik analisis data tentunya dapat kita pelajari di DQLab. DQLab menyediakan materi berupa modul dan bisa langsung dipelajari dengan Live Code Editor. Cara bergabung dengan DQLab cukup mudah loh, kamu bisa langsung saja sign up di DQLab.id dan nikmati semua modul gratisnya!


Penulis: Salsabila MR

Editor: Annissa Widya Davita


Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login