Tools untuk Analisis Data Cepat dan Sesuai Jenis Data Penelitian
Menggunakan alat bantu atau tools analisis data cepat tentu akan dilakukan oleh para dosen, mahasiswa, dan peneliti. Sebab, proses analisis data sering kali tidak memungkinkan untuk dilakukan secara manual.
Selain adanya keterbatasan sumber daya, juga bisa karena faktor lainnya. Sehingga menggunakan alat bantu menjadi langkah yang umum dipilih para akademisi dan peneliti. Lalu, apa saja tools yang bisa dipakai untuk analisis data penelitian? Berikut informasinya.
Tools analisis data adalah istilah yang digunakan untuk menggambarkan perangkat lunak (program komputer) yang membantu melakukan analisis data. Baik data dalam kegiatan penelitian yang dilakukan akademisi dan peneliti maupun oleh pegawai di perusahaan ketika melakukan analisis data penting terkait perusahaan.
Misalnya data konsumen, pergerakan tren, data penjualan produk, data efek strategi pemasaran, dan sebagainya. Analisis data lebih mudah dengan tools, baik berbentuk aplikasi di desktop maupun di perangkat mobile. Berikut beberapa arti penting memakai tools untuk analisis data cepat:
Arti penting pertama kenapa memilih memakai tools dibanding dianalisis manual adalah memudahkan proses analisis tersebut. Terutama jika peneliti berhadapan dengan data yang rumit dan skalanya besar. Jadi, akan lebih sulit jika dianalisis manual.
Penggunaan tools untuk analisis data penelitian juga penting untuk meningkatkan efisiensi sumber daya. Kegiatan penelitian tentu butuh sumber daya beragam dan bahkan dalam skala besar. Mulai dari sumber daya anggaran, tenaga, dan sebagainya.
Pada saat memanfaatkan teknologi untuk analisis data penelitian, maka bisa meningkatkan efisiensi sumber daya tersebut untuk menghemat waktu, kebutuhan SDM olah data, dan sebagainya.
Tools untuk analisis data cepat juga penting agar hasil analisisnya punya akurasi yang tinggi. Pasalnya, tools tersebut merupakan program komputer yang memanfaatkan algoritma mesin. Sehingga bekerja sesuai dengan bentuk algoritma mesin tersebut. Kemudian bisa bekerja dengan pola yang sama tanpa ada keterbatasan tenaga dan sumber daya lain.
Sehingga tools tersebut bisa digunakan menganalisis data penelitian skala besar dengan resiko error dan terjadi kesalahan lebih rendah. Sebab bekerja sesuai algoritma mesin yang tertanam di dalamnya. Tentunya membuat tools ini lebih fokus dibanding hasil analisis manusia.
Arti penting berikutnya dari penggunaan tools untuk analisis data penelitian adalah memudahkan visualisasinya. Baik visualisasi data yang masih mentah atau belum dianalisis. Maupun data yang sudah dianalisis.
Pasalnya, ada banyak tools untuk analisis data sudah dilengkapi fitur visualisasi data. Misalnya saja pada tools Ms Excel yang sudah dilengkapi fitur untuk membuat grafik. Sehingga data yang sudah dianalisis bisa disajikan dalam bentuk visual tanpa pindah ke tools lain.
Data yang berhasil dikumpulkan dalam penelitian, tentunya perlu dianalisis agar bisa dipahami. Tidak hanya oleh penerima laporan penelitian tersebut, namun juga dipahami oleh seluruh anggota tim penelitian.
Data yang masih mentah akan sulit dipahami, ketika dianalisis dengan tools khusus dan sesuai maka hasilnya menjadi mudah dipahami. Bagi para peneliti, data yang sudah dianalisis akan lebih mudah dipahami dan ditarik kesimpulan. Agar pemahaman pada data lebih cepat dan akurat, penggunaan tools bisa diutamakan.
Pilihan tools untuk analisis data cepat dalam penelitian cukup beragam. Apalagi teknologi terus berkembang dan membuat pilihannya semakin banyak dari waktu ke waktu. Lalu, apa saja pilihannya?
Setiap tools analisis data mendukung analisis data berupa angka maupun bukan angka. Maka penting untuk mengenal tools mana yang cocok untuk penelitian kualitatif dan kuantitatif. Berikut jenis-jenisnya secara rinci:
Analisis data kualitatif adalah proses menganalisis data yang bentuknya bukan angka dan dalam penelitian kualitatif. Berikut beberapa pilihan tools untuk analisis data yang lebih cepat:
Pilihan tools untuk menganalisis data kualitatif yang pertama adalah NVivo. Tools ini berbentuk aplikasi desktop sehingga sebelum digunakan perlu diinstal ke perangkat komputer. Baik PC maupun laptop dan sifatnya berbayar.
Aplikasi analisis data ini membantu menyimpan data, mengatur data, mengkategorikan data, menganalisis data, sampai memvisualisasikan data. Selain itu, tersedia fitur untuk kolaborasi dalam analisis data secara online.
Pilihan berikutnya adalah tools bernama ATLAS.ti yang tersedia dalam versi aplikasi desktop dan website. Bagi pengguna dengan spesifikasi komputer terbatas. Bisa mengakses layanan tools ini lewat website resminya https://atlasti.com/ dan sifatnya berbayar. Namun disediakan trial gratis beberapa hari. Tools ini membantu manajemen data penelitian kualitatif, menganalisis, dan memvisualisasikannya.
Berikutnya ada tools untuk analisis data cepat bernama MAXQDA. Tools satu ini hanya tersedia versi aplikasi desktop. Tools ini wajib diinstal ke perangkat komputer dengan sistem operasi WIndows dan Mac.
Layanan yang disediakan aplikasi ini sifatnya berbayar. Pengguna wajib registrasi akun dan memilih akun untuk akademisi, profesional, atau tipe lain yang relevan. Fitur yang disediakan mirip dengan 2 aplikasi yang sudah dijelaskan.
Sementara untuk para peneliti atau akademisi yang melakukan penelitian kuantitatif, berikut beberapa pilihan tools untuk proses analisis data lebih cepat:
Pilihan yang pertama adalah Excel dan merupakan aplikasi perkantoran yang dikembangkan oleh Microsoft untuk membantu membuat laporan, menganalisis data, dan memvisualisasikan data. Excel sangat sering digunakan peneliti untuk analisis data berupa angka.
Terutama untuk data yang skalanya sedikit sampai menengah. Jika data skalanya besar maka Excel cenderung kurang mendukung. Aplikasi ini bisa diakses di berbagai perangkat dengan sistem operasi apapun. Visualisasi beragam mulai dari tabel, grafik, dan sebagainya.
SPSS adalah sebuah perangkat lunak statistik yang digunakan untuk analisis data kuantitatif. Saat ini aplikasi SPSS memiliki nama IBM SPSS Statistics sesuai nama pengembangnya, yakni IBM.
Aplikasi ini berbayar, para pengguna perlu membeli lisensi untuk kemudian bisa diinstal dan digunakan di perangkat elektronik yang digunakan. Data kuantitatif ideal dianalisis dengan aplikasi ini. Khususnya pada penelitian ilmu sosial dan ilmiah.
Pilihan berikutnya adalah tools analisis data bernama R. Bentuk tools ini adalah aplikasi, sehingga perlu diinstal ke perangkat yang digunakan menganalisis data penelitian. Aplikasi ini ideal untuk data skala besar atau big data. Aplikasi R bersifat open source dan lisensinya sendiri dipegang oleh GNU General Public License (GPL). Meskipun begitu, aplikasi R bisa digunakan secara gratis.
Hanya saja, sifatnya yang open source membuatnya punya tampilan berupa lembar koding. Sehingga ideal digunakan oleh peneliti yang paham bahasa pemrograman untuk lebih leluasa menganalisis data angka di dalamnya.
Sebagai informasi tambahan, beberapa tools analisis data ideal diterapkan pada penelitian kualitatif maupun kuantitatif. Misalnya tools Excel yang juga bisa membantu menganalisis data dalam penelitian kualitatif.
Namun, ada beberapa hal perlu diperhatikan agar Excel bisa membantu analisis data kualitatif. Misalnya jumlah data bukan angka tidak terlalu banyak, peneliti masih nyaman melakukan analisis data kualitatif secara manual, peneliti belum ada akses ke tools berbayar seperti NVivo, dan lain-lain.
Banyaknya pilihan tools untuk analisis data cepat dan akurat, kadang kala membuat peneliti bingung menentukan pilihan. Lalu, apa saja yang harus dilakukan agar pilihan yang diambil benar-benar tepat? Berikut beberapa tipsnya:
Tips yang pertama adalah memperhatikan jenis data penelitian yang dikumpulkan. Kemudian memilih tools yang mendukung analisis data dengan jenis tersebut. Sehingga proses analisis berjalan cepat dan hasilnya akurat.
Jenis data secara garis besar terbagi menjadi data kualitatif (bukan angka) dan kuantitatif (angka). Beberapa tools butuh jenis data lebih spesifik, misalnya data deskripsi. Jadi, kenali betul jenis data yang dimiliki dan pilih tools yang relevan.
Tips yang kedua adalah menyesuaikan dengan skala atau jumlah data penelitian yang dimiliki. Secara mendasar, semakin kecil skala data penelitian maka semakin memungkinkan dianalisis memakai tools manapun. Bahkan masih relevan dianalisis manual.
Namun, penelitian tertentu menggunakan atau memiliki data skala besar. Pada beberapa tools, data skala besar tidak memungkinkan dianalisis dengan akurat. Misalnya pada Excel yang lebih ideal untuk data kuantitatif skala kecil. Jadi, pahami tools mana yang mampu mengolah skala data yang dimiliki.
Tips yang ketiga adalah memilih tools yang bisa dijangkau oleh anggaran yang tersedia. Dalam penelitian tentu ada anggaran dan bisa digunakan untuk mengakses tools analisis data penelitian.
Sebab secara umum, tidak ada tools yang benar-benar gratis. Pada aplikasi R memang gratis, akan tetapi sifatnya open source dan cocok untuk peneliti yang mahir bahasa pemrograman. Jadi, penting untuk memastikan ada anggaran yang memadai.
Ada beberapa tools yang biaya lisensinya masih terbilang ekonomis. Jadi, silahkan mencari rekomendasi sebanyak mungkin dan sesuaikan dengan ketersediaan anggaran.
Tips berikutnya adalah memilih tools untuk analisis data cepat yang mendukung kebutuhan visualisasi data. Artinya, perlu mencari tools yang kemampuan visualisasi datanya sesuai kebutuhan. Misalnya, jika butuh visualisasi dalam bentuk heatmap maka kurang cocok memakai Excel. Bisa beralih ke SPSS atau R.
Tips terakhir, penting untuk memilih tools analisis data yang bisa digunakan oleh peneliti. Sebab setiap aplikasi atau tools memang ada yang mudah digunakan karena dirancang user friendly. Namun, ada juga yang sebaliknya karena ditujukan untuk peneliti yang mahir dan sudah berpengalaman. Jadi, silahkan mengecek tools tersebut dan cara menggunakannya. Kemudian pilih yang dirasa paling mudah digunakan.
Itulah beberapa tips yang bisa diterapkan agar tepat dalam menentukan tools untuk analisis data cepat. Sebab ada banyak hal perlu dipertimbangkan dan disesuaikan. Setiap tools memiliki fitur dasar yang sama.
Yakni sama-sama ada fitur manajemen data, analisis, dan visualisasi. Namun, setiap tools hanya bisa mengolah data tertentu dan dalam skala tertentu juga. Maka para peneliti perlu menyesuaikan agar analisi berjalan lancar dan hasilnya punya akurasi tinggi.
Baca artikel serupa:
Mencari informasi terkait regulasi AI untuk penelitian ilmiah tentu penting. Sebab dalam kegiatan penelitian tentu…
Sudahkah mulai mengecek atau mencari tahu tren publikasi akademik atau publikasi ilmiah? Termasuk juga prediksi…
Salah satu strategi meraih hibah penelitian Kemdiktisaintek adalah menghindari kesalahan dalam menulis proposal usulan. Tahap…
Mencari informasi dan mempelajari tata cara menulis kerangka proposal yang berpeluang lolos hibah, tentu menjadi…
Meraih hibah penelitian bisa dimulai dengan mencari dan mempelajari contoh proposal hibah penelitian. Yakni proposal…
Sejalan dengan pengumuman hasil klasterisasi perguruan tinggi pada Oktober 2025 lalu, Kementerian Pendidikan Tinggi, Sains,…