sebutkan dan jelaskan tahapan analisis data kualitatif

Melakukan analisis data kualitatif dan kuantitatif itu ada prosedurnya! Mau tau langkahnya? Simak ulasan ini!

Apa hal pertama yang terlintas dalam pikiran ketika kita melihat data? Naluri pertama adalah menemukan pola, koneksi, dan hubungan. Kami melihat data untuk menemukan makna di dalamnya.

Demikian pula dalam penelitian, setelah data dikumpulkan, langkah selanjutnya adalah mendapatkan pengetahuan darinya. 

Misalnya, jika sebuah perusahaan pakaian mencoba mengidentifikasi tren terbaru di kalangan wanita muda, perusahaan tersebut akan terlebih dahulu menjangkau wanita muda dan mengajukan pertanyaan yang relevan dengan tujuan penelitian. 

Setelah mengumpulkan informasi ini, perusahaan akan menganalisis data tersebut untuk mengidentifikasi pola. Misalnya, ditemukan data bahwa sebagian besar wanita muda ingin melihat lebih banyak variasi jeans.

Analisis data adalah bagaimana peneliti beralih dari sekumpulan data ke wawasan yang bermakna. 

Ada banyak metode analisis data yang berbeda, tergantung pada jenis penelitiannya. Berikut adalah beberapa metode yang dapat Anda gunakan untuk menganalisis data kuantitatif dan kualitatif.

Data dengan kualitas buruk, sulit untuk di analisa. Pastikan Anda mengumpulkan data berkualitas tinggi lihat“4 Teknik Pengumpulan Data: Mana yang Tepat untuk Anda?”.

Cara Menganalisis Data Kuantitatif

Dalam artikel analisis data kualitatif dan kuantitatif ini, hal pertama yang akan kita bahas adalah mengenai teknik analisis data kuantitatif jurnal terlebih dahulu. Mari kita simak ulasannya!

Persiapan Data

Tahap pertama menganalisis data adalah persiapan data, dimana tujuannya adalah untuk mengubah data mentah menjadi sesuatu yang bermakna dan dapat dibaca. Ini mencakup empat langkah:

Langkah 1: Validasi Data

Tujuan validasi data adalah untuk mengetahui, sejauh mungkin, apakah pengumpulan data dilakukan sesuai standar yang telah ditetapkan sebelumnya dan tanpa bias. Proses ini mencangkup empat langkah, yang meliputi…

• Fraud, untuk menyimpulkan apakah setiap responden benar-benar diwawancarai atau tidak.
• Penyaringan, untuk memastikan bahwa responden dipilih sesuai dengan kriteria penelitian.
• Prosedur, untuk memeriksa apakah prosedur pengumpulan data telah diikuti dengan benar.
• Kelengkapan, untuk memastikan bahwa pewawancara menanyakan semua pertanyaan kepada responden, bukan hanya beberapa pertanyaan yang diperlukan.

Untuk melakukan ini, peneliti perlu memilih sampel acak dari survei yang telah diselesaikan dan memvalidasi data yang dikumpulkan. (Perhatikan bahwa ini bisa memakan waktu untuk survei dengan banyak tanggapan.) 

Misalnya, sebuah survei dengan 200 responden dibagi menjadi 2 kota. Peneliti dapat mengambil sampel sebanyak 20 responden secara acak dari setiap kota. 

Setelah itu, peneliti dapat menghubungi mereka melalui email atau telepon dan memeriksa tanggapan mereka terhadap serangkaian pertanyaan tertentu.

Lihat 18 teknik validasi data yang akan mencegah data tidak valid masuk ke kumpulan data Anda sejak awal.

Langkah 2: Editing Data

Biasanya, kumpulan data besar menyertakan kesalahan. Misalnya, responden mungkin salah mengisi kolom atau melewatkannya secara tidak sengaja. 

Untuk memastikan bahwa tidak ada kesalahan seperti itu, peneliti harus melakukan pemeriksaan data dasar, memeriksa outlier, dan mengedit data penelitian mentah untuk mengidentifikasi dan menghapus titik data yang dapat menghambat keakuratan hasil.

Misalnya, kesalahan bisa berupa bidang yang dibiarkan kosong oleh responden.

Saat mengedit data, penting untuk memastikan untuk menghapus atau mengisi semua bidang kosong. (Berikut adalah 4 metode untuk menangani data yang hilang.)

Langkah 3: Pengkodean Data

Ini adalah salah satu langkah terpenting dalam persiapan data. Ini mengacu pada pengelompokan dan pemberian nilai pada tanggapan dari survei.

Misalnya, jika seorang peneliti telah mewawancarai 1.000 orang dan sekarang ingin mencari rata-rata usia responden, peneliti akan membuat filter data usia dan mengkategorikan usia masing-masing responden sesuai kode-kode ini. 

Misalnya, responden berusia antara 13-15 tahun akan diberi kode usia 0, 16-18 sebagai 1, 18-20 sebagai 2, dll.

Kemudian selama analisis, peneliti dapat menangani kurung usia yang disederhanakan, daripada rentang besar usia individu. Selengkapnya baca cara coding data.

Jenis Analisis Data Kuantitatif

Setelah langkah-langkah di atas dilakukan, artinya data Anda siap untuk dianalisis.

Dalam kaitan ini, terdapat dua jenis analisis data kuantitatif yang paling umum digunakan yaitu statistik deskriptif dan statistik inferensial.

Statistik Deskriptif

Biasanya statistik deskriptif (juga dikenal sebagai analisis deskriptif) adalah analisis tingkat pertama. Ini membantu peneliti meringkas data dan menemukan pola. Beberapa statistik deskriptif yang umum digunakan adalah:

• Mean: rata-rata numerik dari sekumpulan nilai.
• Median: titik tengah dari sekumpulan nilai numerik.
• Modus: nilai yang paling umum di antara sekumpulan nilai.
• Persentase: digunakan untuk menyatakan bagaimana suatu nilai atau kelompok responden dalam data berhubungan dengan kelompok responden yang lebih besar.
• Frekuensi: berapa kali suatu nilai ditemukan.
• Range: nilai tertinggi dan terendah dalam sekumpulan nilai.

Statistik deskriptif memberikan nilai absolut. Namun, tidak menjelaskan alasan atau alasan di balik angka-angka itu. 

Sebelum menerapkan statistik deskriptif, penting untuk memikirkan mana yang paling cocok dengan pertanyaan penelitian Anda dan apa yang ingin Anda tunjukkan. 

Misalnya, persentase adalah cara yang baik untuk menunjukkan distribusi gender responden.

Statistik deskriptif sangat membantu ketika penelitian terbatas pada sampel dan tidak perlu digeneralisasikan ke populasi yang lebih besar. 

Misalnya, jika Anda membandingkan persentase anak yang divaksinasi di dua desa yang berbeda, maka statistik deskriptif sudah cukup.

Karena analisis deskriptif banyak digunakan untuk menganalisis variabel tunggal, maka sering disebut analisis univariat.

Cara Menganalisis Data Kualitatif

Kualitatif Analisis data kualitatif bekerja sedikit berbeda dari data kuantitatif, terutama karena data kualitatif terdiri dari kata-kata, pengamatan, gambar, dan bahkan simbol. 

Mendapatkan makna dari data semacam itu hampir tidak mungkin; karenanya, teknik ini sering digunakan untuk penelitian eksplorasi.  Selengkapnya baca teknik dan jenis analisis data kualitatif.

Sementara itu, dalam penelitian kuantitatif ada perbedaan yang jelas antara tahap persiapan data dan analisis data, analisis untuk penelitian kualitatif sering kali dimulai segera setelah data tersedia. Lebih lengkap baca perbedaan analisis data kualitatif dan kuantitatif.

Persiapan Data Dalam Penelitian Kualitatif

Analisis dan persiapan dilakukan secara paralel dan mencakup langkah-langkah berikut:

1. Mengenal data

Karena sebagian besar data kualitatif hanyalah kata-kata, peneliti harus mulai dengan membaca data beberapa kali untuk mengenalnya dan mulai mencari untuk pengamatan atau pola dasar. 

Ini juga termasuk proses transkrip data. Baca cara transkrip wawancara otomatis.

2. Meninjau kembali tujuan penelitian

Di sini, peneliti meninjau kembali tujuan penelitian dan mengidentifikasi pertanyaan-pertanyaan yang dapat dijawab melalui data yang dikumpulkan.

3. Mengembangkan kerangka kerja

Proses ini juga dikenal sebagai pengkodean atau pengindeksan, di sini peneliti mengidentifikasi gagasan, konsep, perilaku, atau frasa yang luas dan memberikan kode kepada mereka. 

Misalnya, pengkodean usia, jenis kelamin, status sosial ekonomi, dan bahkan konsep seperti respons positif atau negatif terhadap suatu pertanyaan. Pengkodean sangat membantu dalam penataan dan pelabelan data. Selengkapnya baca 

4. Mengidentifikasi pola dan hubungan

Setelah data dikodekan, penelitian dapat mulai mengidentifikasi tema, mencari jawaban yang paling umum untuk pertanyaan. 

Selanjutnya, peneliti juga harus mengidentifikasi data atau pola yang dapat menjawab pertanyaan penelitian, dan menemukan area yang dapat dieksplorasi lebih lanjut.

Metode Analisis Data Kualitatif

Beberapa metode tersedia untuk menganalisis data kualitatif. Metode analisis data yang paling umum digunakan adalah:

Analisis isi

Ini adalah salah satu metode yang paling umum untuk menganalisis data kualitatif. Ini digunakan untuk menganalisis informasi terdokumentasi dalam bentuk teks, media, atau bahkan item fisik. 

Kapan menggunakan metode ini? Semua tergantung pada pertanyaan penelitian. Analisis isi biasanya digunakan untuk menganalisis tanggapan dari orang yang diwawancarai.

Analisis naratif

Metode ini digunakan untuk menganalisis isi dari berbagai sumber, seperti wawancara dengan responden, observasi dari lapangan, atau survei. 

Analisis ini berfokus pada penggunaan cerita dan pengalaman yang dibagikan oleh orang-orang untuk menjawab pertanyaan penelitian.

Analisis wacana

Seperti halnya analisis naratif, analisis wacana digunakan untuk menganalisis interaksi dengan orang-orang. 

Namun, ini berfokus pada menganalisis konteks sosial di mana komunikasi antara peneliti dan responden terjadi. 

Analisis wacana juga melihat lingkungan sehari-hari responden dan menggunakan informasi tersebut selama analisis.

Grounded theory

Teknik ini mengacu pada penggunaan data kualitatif untuk menjelaskan mengapa fenomena tertentu terjadi. 

Grounded theory dilakukan dengan mempelajari berbagai kasus serupa dalam pengaturan yang berbeda dan menggunakan data untuk mendapatkan penjelasan kausal. 

Peneliti dapat mengubah penjelasan atau membuat yang baru saat mereka mempelajari lebih banyak kasus sampai mereka sampai pada penjelasan yang cocok untuk semua kasus.

Metode-metode ini adalah yang paling umum digunakan. Namun, metode analisis data lainnya, seperti analisis percakapan, juga tersedia. Penjelasan lebih lengkap ada di artikel kami cara menganalisis data kualitatif.

Analisis data merupakan komponen yang paling penting dalam penelitian. 

Analisis yang lemah menghasilkan hasil yang tidak akurat yang tidak hanya menghambat keaslian penelitian tetapi juga membuat temuan tidak dapat digunakan. 

Sangat penting untuk memilih metode analisis data yang tepat dalam analisis data kualitatif dan kuantitatif di atas. Anda harus dengan hati-hati untuk memastikan bahwa temuan Anda berwawasan luas dan dapat ditindaklanjuti.