Ilustrasi.
Jakarta: Dalam memperoleh hasil penelitian sosial, dibutuhkan serangkaian data yang mesti diolah dan dianalisis terlebih dahulu. Analisis data itu dibedakan lagi menjadi dua macam berdasarkan metode, yakni kuantitatif dan kualitatif.
Pada penelitian kualitatif, peneliti perlu membuat catatan lapangan, memilih data yang sekiranya penting untuk mendukung argumen dalam laporan penelitian dan melihat hubungan antardata yang sudah dikumpulkan.
Dikutip dari Ruangguru, kualitatif mencakup segala sesuatu yang berhubungan dengan mutu. Artinya, hasil penelitian yang menggunakan metode ini berorientasi pada kualitas dan kedalaman data, bukan jumlah atau banyaknya data.
Oleh karena itu, untuk menghasilkan data yang berkualitas, diperlukan sejumlah tahapan analisis. Berikut adalah pembahasan mengenai empat tahapan analisis dalam penelitian kualitatif:
1. Pengumpulan data
Hal pertama yang perlu dilakukan peneliti tentunya mengumpulkan data berdasarkan pertanyaan atau permasalahan yang sudah dirumuskan. Data kualitatif bisa dikumpulkan dengan cara observasi, wawancara mendalam, kajian dokumen, atau focus group discussion.2. Reduksi dan kategorisasi data
Setelah mengumpulkan data, langkah selanjutnya ialah mereduksi data. Menurut Miles, reduksi data adalah proses pemilihan, pemusatan perhatian pada penyederhanaan, pengabstrakan, dan transformasi data kasar yang muncul dari data-data lapangan.Usai direduksi, peneliti harus mengkategorikan data sesuai dengan kebutuhan. Misalnya, data dikelompokkan berdasarkan tanggal, karakteristik informan, atau lokasi penelitian. Dalam tahap ini, dibutuhkan kemampuan interpretasi data yang baik agar data tersebut tidak salah masuk kategori.
Display atau penampilan data merupakan tahap yang perlu dilakukan setelah mereduksi dan mengkategorisasi data. Menurut Miles, display data adalah analisis merancang deretan dan kolom sebuah metriks untuk data kualitatif.Berdasarkan rancangan tersebut, peneliti dapat menentukan jenis serta bentuk data yang dimasukkan ke dalam kotak-kotak metriks. Penampilan data bisa dilakukan dalam bentuk naratif, bagan, flow chart, dan sebagainya.
Hal terakhir yang harus dilakukan adalah menarik kesimpulan. Secara garis besar, kesimpulan harus mencakup informasi-informasi penting dalam penelitian. Kesimpulan tersebut juga mesti ditulis dalam bahasa yang mudah dimengerti pembaca dan tidak berbelit-belit.Itulah empat model analisis kualitatif dalam penelitian sosial. Tidak sulit, bukan? (Nurisma Rahmatika)
Baca: Buat Pembelajaran Jadi Menyenangkan dengan Metode Role Playing, Apa Itu?
Editor : Renatha Swasty
Di era digital transformasi, kini pengolahan data merupakan hal yang umum didengar masyarakat. Sebab saat ini ada banyak sekali data yang digunakan untuk macam-macam keperluan. Data ibarat bahan mentah yang harus diolah menjadi sesuatu yang informatif atau menjadi bentuk lain sesuai kebutuhan. Dalam menentukan metode pengolahan data yang tepat, tergantung kepada seberapa besar ukuran datanya. Jika hasil observasi yang dikumpulkan jumlahnya sedikit, maka dapat dilakukan pengolahan secara manual. Akan tetapi, jika jumlah observasi sangat besar, maka pengolahan data secara elektronik atau dengan komputasi merupakan cara yang efektif.
Dalam sebuah pengolahan data, metode merupakan salah satu faktor yang penting. Berhasil atau tidaknya suatu analisa bergantung pada tepat atau tidaknya metode yang digunakan. Dalam setiap analisis data, metode pengolahan data adalah urutan tentang bagaimana pengolahan dilakukan. Hal ini harus sesuai dengan prosedur yang telah ditetapkan oleh pakar metode, demi tercapainya hasil analisa yang akurat serta dapat dipertanggungjawabkan kebenarannya.
Pada artikel kali ini, DQLab akan membahas lebih lanjut mengenai apa itu pengolahan data hingga metode pengolahannya. Sudah penasaran? Simak pembahasan ini ya!
1. Definisi Pengolahan Data
Secara umum, pengolahan data merupakan konversi data atau manipulasi data menjadi bentuk yang informatif sehingga dapat digunakan. Informasi adalah hasil dari pemrosesan data dalam bentuk tertentu yang lebih bermakna daripada suatu kegiatan atau peristiwa. Konversi atau "pengolahan" ini dilakukan menggunakan urutan operasi yang telah ditentukan baik secara manual atau otomatis.
Secara sederhana, pengolahan data dapat diartikan sebagai proses menerjemahkan data-data lapangan sesuai dengan tujuan, rancangan, dan sifat dari penelitian serta kebutuhan untuk pengambilan keputusan.
Metode pengolahan data dapat dibedakan menjadi dua jenis, yaitu pengolahan data secara manual (manual data processing) dan pengolahan data secara elektronik (electronic data processing). Untuk pengolahan data manual biasanya digunakan ketika jumlah data tidak terlalu banyak. Proses pengolahan data secara manual memakan waktu yang lama, karena harus meneliti satu per satu dari tiap observasi. Berbeda dengan pengolahan data secara elektronik, metode ini digunakan ketika data yang diolah sangat besar. Dengan bantuan komputer, pengolahan dapat dilakukan dengan cepat dan mudah. Meskipun begitu, kita harus membuat program data entry yang sesuai dengan kebutuhan, dan dataset perlu dilakukan pengeditan.
Baca juga : Ini yang Akan Kamu Pelajari di Kelas Data Science DQLab!
2. Fungsi dan Pentingnya Pengolahan Data
Beberapa fungsi dari Pengolahan Data:
Sebagai melakukan proses aritmatika dan logis untuk data yang dapat disimpan.
Menyimpan hasil hingga hasil akhir dari pemrosesan.
Mengambil program dan data dalam bentuk input.
Memproses dan menyimpan program data.
Untuk digunakan kapan saja. Data yang disimpan dapat ditampilkan dan dicetak ketika dibutuhkan.
Meminimalisir kebutuhan tenaga manusia, hal ini karena beberapa pekerjaan dikerjakan secara otomatis oleh bantuan komputer.
Mendapat hasil akhir yang lebih akurat.
3. Metode Pengolahan Data
Di dalam metode pengolahan data dijelaskan prosedur pengolahan dan analisis data sesuai dengan pendekatan yang dilakukan. Secara umum metode pengolahan data akan melalui beberapa tahap meliputi, pemeriksaan data (editing), klasifikasi (classifying), verifikasi (verifying), analisis (analyzing), dan pembuatan kesimpulan (concluding).
Editing (Pemeriksaan Data)
Membersihkan dan mempersiapkan data-data yang telah dikumpulkan dari kelengkapan jawaban, kejelasan, kesesuaian, dan relevansinya.
Classifying (Klasifikasi)
Proses pengelompokan semua data dari berbagai sumber. Seluruh data tersebut ditelaah secara mendalam, kemudian digolongkan sesuai dengan kebutuhan. Kemudian data-data tersebut dibagi berdasarkan bagian-bagian yang memiliki persamaan.
Verifying adalah proses memeriksa data dan informasi yang telah dikumpulkan agar validitas data dapat diakui dan digunakan dalam penelitian. Kemudian data dikonfirmasi ulang atau divalidasi.
Tahap penganalisisan data dilakukan setelah kamu melalui tahap pengolahan data. Hasil olahan data itu kemudian akan kamu analisis dan ditafsirkan sehingga data tersebut dapat dipahami sebagai sebuah informasi.
Tahap terakhir dalam pengolahan data adalah kesimpulan. Kesimpulan inilah yang nantinya akan menjadi sebuah informasi yang terkait dengan objek penelitian si peneliti. Tahapan ini dapat diistilahkan sebagai concluding, yaitu kesimpulan atas proses pengolahan data yang terdiri dari empat proses sebelumnya, yaitu editing, classifying, verifying dan analyzing.
4. Penerapan Pengolahan Data Bagi Data Science
Sesuai dengan definisi dan manfaatnya, proses pengolahan data menjadi komponen penting dalam Data Science. Di era industri 4.0 kini, banyak perusahaan yang menerapkan Data Science untuk mempercepat proses pengolahan datanya Dalam bidang medis, data yang sudah diproses bisa digunakan untuk pemrosesan informasi yang lebih cepat yang bisa digunakan untuk menyelamatkan nyawa seseorang. Contohnya prediksi penyakit secara otomatis dari hasil ronsen. Selain itu, data seperti riwayat penyakit dan rekam jejak pasien dapat digunakan sebagai alat prediksi.
Dengan mengolah data berdasarkan jenis dan informasi juga dapat menghemat banyak space dibanding data yang masuk hanya dikumpulkan tanpa dipilah dengan jelas. Contoh lainnya adalah media sosial. Siapa yang tidak menggunakan Facebook atau Instagram, dua aplikasi ini menjadi media sosial yang sangat populer. Saat menggunakan media sosial ini pernahkah kamu diberikan iklan? Ini adalah salah satu kinerja dari algoritma Machine Learning dan tentunya hasil dari pengolahan data yang masuk begitu banyak. Machine Learning memberikan rekomendasi iklan sesuai dengan preferensi pengguna atau history pencarian yang pernah dilakukan.
Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist
5. Terapkan Metode Pengolahan Data dalam Portofolio Datamu!
Data yang sudah kamu analisis pada tahap pengolahan data kemudian harus ditafsirkan. Ketika melakukan penafsiran hasil analisis, kamu wajib memaparkannya dengan bukti-bukti hasil analisismu. Untuk itu, kamu harus memiliki banyak referensi yang mendukung ketika melakukan penafsiran ini. Tentunya, referensi yang dimaksud ialah berdasarkan data dan juga kajian-kajian terkait dari penelitianmu.
Sedikit tips sederhana dari DQLab, ketika kamu melakukan penafsiran hasil analisis, posisikan diri kamu sebagai pembaca awam. Dengan begitu, kamu akan memahami cara-cara efektif untuk menjelaskan kepada khalayak awam terkait penelitanmu kelak. Bila kamu membutuhkan pemahaman lebih lanjut dan ingin memperbanyak latihan dalam mengolah data, jangan ragu untuk bergabung dan buat akun barumu di DQLab.id/signup. Nikmati beragam module yang bisa kamu manfaatkan dalam memperbanyak portofoliomu!
Penulis : Salsabila Miftah Rezkia
Editor : Annissa Widya Davita