Teknik Analisis Data. Saat masuk di bangku perkuliahan maka kamu akan akrab dengan istilah teknik analisis data. Tidak hanya mengenal apa pengertiannya namun juga memahami betul bagaimana menerapkannya atau mengaplikasikannya.
Pemahaman yang baik terhadap teknik tersebut akan membantu kamu dalam menyelesaikan tugas kuliah. Tidak tertutup kemungkinan juga membantu kamu untuk mendapatkan nilai tugas yang memuaskan. Sehingga berdampak baik terhadap nilai akademik kamu selama kuliah.
Lalu, sudahkah kamu paham apa itu teknik analisis data dan bagaimana menuliskannya atau menerapkannya? Jika belum atau mungkin sudah tahu namun belum terlalu mendetail. Maka bisa menyimak informasinya di bawah ini.
Sebelum membahas lebih jauh mengenai teknik analisis data maka perlu dipahami dulu definisi atau pengertiannya. Dikutip dari situs akupintar.id dijelaskan bahwa teknik tersebut adalah suatu proses atau upaya untuk mengolah data agar bisa memberikan atau menghasilkan informasi baru yang lebih jelas, lebih baik, dan lebih mudah dimanfaatkan.
Sehingga secara sederhana, analisis data merupakan proses untuk memproses data yang sifatnya masih acak dan mentah menjadi suatu informasi yang jelas. Jadi, semua data yang didapatkan atau telah dikumpulkan tidak serta merta bisa langsung digunakan. Bisa jadi data ini bentuknya masih acak-acakan dan perlu diolah lagi atau disederhanakan lagi.
Hasilnya, data tersebut menjadi sebuah informasi yang kemudian lebih mudah dipahami. Ketika data ini sudah bisa dipahami dengan baik maka bisa menggunakannya dengan baik juga. Data yang sudah dianalisis kemudian bisa dikelompokan, yakni menjadi data-data yang sekiranya penting dan yang tidak penting.
Data penting inilah yang kemudian digunakan atau diolah kembali karena sesuai dengan kebutuhan. Misalnya data tersebut mendukung dengan penelitian yang dilakukan, penggunaannya akan membantu menyusun bagian kesimpulan maupun memaparkan hasil penelitian di bab pembahasan.
Baca Juga: Penelitian Studi Kasus: Pengertian, Jenis, dan Contoh Lengkapnya
Analisis terhadap data juga membantu menemukan penyelesaian atau solusi atas suatu permasalahan. Sehingga sifatnya menjadi sangat penting untuk dilakukan, terutama jika berhubungan dengan kegiatan penelitian.
Selain pengertian secara umum, kamu juga perlu mengenal pengertian teknik analisis data yang dipaparkan oleh sejumlah pakar atau ahli. Beberapa diantaranya adalah:
Definisi pertama disampaikan oleh Prof. Dr. Sugiyono yang diketahui merupakan salah satu dosen di Universitas Negeri Sebelas Maret (UNS). Menurut beliau analisis data dalam proses penelitian adalah suatu penelitian yang sukar atau sulit untuk dilakukan dan dibutuhkan kerja keras, cara berpikir kreatif, dan wawasan tinggi.
Sehingga proses menganalisis data penelitian diartikan sebagai proses yang sulit di dalam suatu penelitian. Sebab peneliti yang bersangkutan perlu bekerja keras untuk melakukannya. Selain membutuhkan kerja keras juga perlu diimbangi dengan cara berpikir yang kreatif sekaligus wawasan yang luas.
Seorang ahli Matematika dari Amerika Serikat yakni John Tukey juga menyampaikan definisi mengenai teknik analisis data. Menurutnya istilah teknik dalam menganalisis data penelitian adalah prosedur untuk menganalisis data. Prosedur ini mencakup teknik menafsirkan data yang sudah dianalisa.
Selain itu juga mencakup cara merencanakan teknik pengumpulan data penelitian sehingga dengan teknik yang tepat maka analisis data menjadi lebih cepat. Sekaligus bisa lebih akurat yang kemudian bisa diterapkan untuk proses analisis data apapun.
Sedangkan menurut Lexy J. Moleong yang merupakan penulis buku berjudul Metode Penelitian Kualitatif menuturkan analisis data adalah kegiatan analisis pada suatu penelitian yang dikerjakan dengan memeriksa seluruh data dari instrumen penelitian, seperti catatan, dokumen, hasil tes, rekaman, dan lain-lain.
Pendapat lain disampaikan oleh taylor (1995) yang menjelaskan bahwa analisis data didefinisikan sebagai proses yang merinci usaha secara formal untuk menemukan tema dan merumuskan hipotesis (ide) seperti yang disarankan dan sebagai usaha untuk memberikan bantuan dan tema pada hipotesis.
Komaruddin juga menyampaikan pendapatnya terkait pengertian dari analisis data. Beliau menjelaskan bahwa analisis data yaitu suatu kegiatan berfikir untuk menguraikan sesuatu keseluruhan untuk dijadikan menjadi komponen sehingga agar lebih mengenal tanda-tanda komponen, hubungan antara satu dengan yang lain dan juga fungsi masing-masing di dalam satu keseluruhan yang sudah teratur.
Melalui pendapat para ahli tersebut, tentu kamu bisa lebih mudah memahami definisi dari teknik analisis data. Jika bingung maka bisa menyimpulkannya. Intinya analisis data adalah proses mengolah data yang sudah dikumpulkan agar menjadi suatu informasi yang bisa dan mudah dipahami, untuk kemudian bisa digunakan sesuai kebutuhan.
Data yang didapatkan bisa dikumpulkan dengan banyak teknik lagi. Mulai dari teknik wawancara langsung, pengamatan langsung ke lapangan, maupun mengambil data dari penelitian sebelumnya. Data apapun yang sekiranya sesuai atau relevan dengan topik penelitian maka perlu dikumpulkan untuk kemudian dianalisis.
Baca Juga: Tips Menulis Buku Hasil Penelitian
Proses melakukan analisis data sendiri kemudian ada beberapa teknik, yang terbagi menjadi dua jenis teknik utama. Yakni analisis data kuantitatif dan analisis data kualitatif. Berikut penjelasan lebih lengkapnya:
Macam atau jenis analisis data yang pertama adalah analisis data kualitatif yaitu teknik menganalisa data yang sifatnya kualitatif atau data yang tidak dapat diangkakan bisa juga disebut data dengan sifat non numerik. Sehingga data penelitian tertentu yang tidak bisa disampaikan dalam bentuk angka.
Maka sudah masuk ke dalam jenis data kualitatif, yang kemudian dianalisis dengan teknik data kualitatif juga. Analisis data kualitatif ini kemudian terbagi lagi menjadi beberapa teknik, berikut detailnya:
Analisis konten disebut juga dengan istilah analisis isi dan merupakan teknik untuk menganalisis data yang diperlukan ketika mendapati data yang butuh pemahaman mendalam. Sehingga isi informasi di dalam data-data yang diperoleh harus dipahami dengan betul dan teliti untuk kemudian bisa diolah.
Melalui pemahaman yang mendalam maka peneliti bisa menemukan berbagai data yang sifatnya paling umum sampai yang paling khusus. Sehingga memudahkan proses untuk mengolah data tersebut, karena sejak awal memang dilakukan pemahaman yang mendalam.
Bentuk kedua dari analisis data secara kualitatif adalah analisis naratif. Yaitu suatu teknik untuk menganalisis data penelitian yang fokus utamanya adalah bagaimana suatu ide bisa ditemukan dari cerita atau data secara keseluruhan.
Metode atau teknik analisis ini umumnya digunakan untuk membuat interpretasi terhadap penilaian pelanggan, proses operasional, apa yang dirasakan karyawan terhadap pekerjaannya di kantor, dan lain sebagainya. Sehingga data yang didapat mampu menggambarkan informasi.
Teknik dalam menganalisis data ini juga memudahkan peneliti untuk mengetahui kultur dalam suatu organisasi atau kebudayaan. Sehingga untuk data-data penelitian yang diperoleh dari perusahaan atau organisasi, maka analisisnya bisa menggunakan teknik naratif ini.
Bentuk terakhir dari analisis data secara kualitatif adalah analisis wacana. Yakni teknik atau metode untuk menganalisis data dengan cara menganalisis bahasa yang digunakan secara alamiah, baik penggunaan bahasa secara lisan maupun tulisan.
Sehingga ketika disandingkan dengan analisis naratif maka didapati keduanya sama-sama meneliti atau menganalisis interaksi sosial antara satu orang dengan orang lainnya. Hanya saja analisis wacana memiliki fokus pada konteks sosial, yakni komunikasi antara responden dengan peneliti.
Baca Juga: Pengertian Data Penelitian, Jenis-Jenis, dan Contoh Lengkapnya
Jenis kedua dalam teknik analisis data adalah analisis data kuantitatif yang merupakan kebalikan dari analisis data kualitatif. Jika data kualitatif adalah data non numerik, maka data kuantitatif adalah data numerik yang berwujud angka dan tentunya bisa diangkakan karena memang angka.
Data numerik atau angka ini memudahkan peneliti untuk menghitungnya secara akurat. Contoh sumber data yang hasilnya berupa data numerik adalah data yang didapat dari hasil survei responden memakai teknik tertentu. Data berupa angka ini kemudian perlu dianalisis agar menjadi informasi yang jelas dan berguna.
Sama seperti analisis data kualitatif, analisis data kuantitatif ini juga ada dua jenis yakni:
Teknik pertama dalam analisis data kuantitatif adalah analisis data deskriptif yang bertujuan untuk menilai karakteristik dari sebuah data. Teknik ini sering diterapkan ketika berhadapan dengan data dalam jumlah besar. Selain itu bisa juga diterapkan pada data yang sudah pernah ada di periode yang lalu.
Misalnya saja analisis terhadap data sensus penduduk, tentunya data ini sudah diperbaharui setiap periode tertentu yakni per lima tahun sekali atau setahun sekali. Selain itu jumlah datanya juga besar, maka data seperti ini cocok dianalisis secara deskriptif untuk diketahui karakteristiknya.
Sebelum diterapkan, peneliti harus mengenali dulu jenis datanya. Apabila jenis datanya adalah data diskrit maka peneliti perlu mencari frekuensi mutlak, frekuensi relatif, dan mencari ukuran tendensi sentral (yakni mean, median, dan mode).
Teknik berikutnya dalam analisis data kuantitatif adalah analisis data inferensial. Yakni teknik dalam menganalisis data berupa angka dengan memakai rumus statistik. Hasil perhitungan memakai rumus tersebut nantinya akan dibuat kesimpulan yang berlaku secara umum atau general.
Melalui penjelasan tersebut tentu bisa diketahui bahwa analisis data inferensial memiliki tujuan untuk menghasilkan temuan yang bisa digeneralisasikan. Yakni yang bisa diberlakukan secara umum, dan untuk memulainya peneliti perlu menerapkan hipotesis nihil sebagai dasar penelitian.
Dalam teknik analisis data kemudian ada beberapa tahapan yang perlu dilalui dan dilakukan untuk menuliskannya dengan baik dan benar. Berikut tahapan tersebut:
Tahap pertama dalam cara menuliskan analisis data adalah pengolahan data, yakni proses mengolah data yang sudah berhasil dikumpulkan atau didapatkan. Jadi, dari semua data yang sudah berhasil dikumpulkan nantinya perlu diolah. Pengolahan ini bertujuan untuk membuat data dalam skala besar bisa lebih sederhana.
Data yang sudah berhasil disederhanakan kemudian akan mudah dikelola, termasuk untuk menata atau merapikan data tersebut. Sehingga ketika dibutuhkan mudah untuk ditemukan dan kemudian bisa disusun menjadi laporan penelitian yang lebih detail dan sistematis.
Data yang sudah tersusun dengan baik kemudian juga mudah untuk dianalisis di tahap selanjutnya. Sedangkan pada tahap pengolahan data sendiri nantinya juga ada beberapa tahap. Yakni:
Tahap pertama dalam mengolah data penelitian adalah penyuntingan atau editing. Penyuntingan ini sendiri merupakan kegiatan memeriksa seluruh daftar pertanyaan yang dikembalikan oleh responden. Semua data yang sudah dikembalikan kemudian diperiksa kelengkapannya.
Selain itu diperiksa pula jawaban dari masing-masing responden, untuk kemudian dicatat. Sehingga semua jawaban dari responden ini menghasilkan data yang dibutuhkan. Baru setelah itu beralih ke tahap selanjutnya, yakni tahap pengkodean.
Setelah dilakukan penyuntingan, maka kumpulan data seperti hasil jawaban yang dikirim para responden kemudian masuk ke dalam tahan pengkodean atau coding. Yakni tahap dimana peneliti menambahkan simbol atau tanda dalam bentuk angka terhadap jawaban para responden yang sudah diterima.
Pengkodean ini nantinya akan menghasilkan kelompok data, sehingga peneliti perlu menyatukan data yang kodenya sama. Sekaligus memisahkan data yang kodenya berbeda. Secara sederhana tahap pengkodean disebut dan diartikan sebagai tahap kategorisasi data.
Teknik atau metode dalam pengkodean data sendiri juga ada tiga jenis, yaitu:
Proses pengkodean ini sendiri juga bisa dilakukan secara manual, namun bisa juga menggunakan alat bantu. Seperti perangkat lunak bertajuk NVivo yang tentu memudahkan proses pengkodean agar lebih efisien.
Jika pengolahan data sudah selesai dilakukan dengan melewati tahapan diatas, maka di tahap selanjutnya adalah menganalisis data tersebut. Analisis data ini mencakup proses mencari dan menemukan data yang perlu dicari. Sekaligus menentukan hipotesis apa saja yang perlu diuji.
Analisis terhadap data penelitian juga membantu peneliti dalam menentukan pertanyaan apa yang perlu dijawab dalam kegiatan penelitian tersebut. Hasil analisisnya pun bisa digunakan untuk menentukan metode penelitian yang sesuai. Sehingga pengolahan dan analisis data memiliki peran yang sangat krusial.
Mempermudah proses analisis data, maka dalam teknik analisis data perlu mengelompokan dulu semua data yang didapatkan menjadi dua. Pertama data kualitatif dan data kuantitatif, sehingga data berupa angka memiliki tempat terpisah dengan data yang bukan angka atau non numeric.
Baca Juga: Penelitian Korelasional: Pengertian, Macam-Macam, Ciri-Ciri, dan Cara Menuliskannya
Data yang sudah dilakukan analisis kemudian dilakukan penafsiran hasil analisis yang dilakukan. Penafsiran ini akan menjawab sejumlah pertanyaan seperti pertanyaan dalam rumusan masalah, pembuktian hipotesis, dan mengetahui metide penelitian apa yang tepat untuk dipilih.
Hasil penafsiran terhadap analisis data juga bertujuan untuk menemukan kesimpulan dari penelitian yang dilakukan. Hasil analisis ini akan membantu peneliti untuk menyusun kesimpulan dengan tepat. Melalui hasil analisis data penelitian. Sehingga bisa diketahui apakah hasil penelitian sesuai dengan hasil penelitian terdahulu.
Kemudian, apakah hasil penelitian ini sesuai dengan apa yang dipaparkan dalam landasan teori. Sekaligus menentukan apakah sudah ada solusi terhadap masalah yang menjadi topik penelitian dari hasil analisis tersebut.
Hasil analisis data seringnya juga menjadi media untuk membantu menerima atau menolak anggapan yang sudah dirumuskan. Sehingga bisa diketahui apakah hasil penelitian tersebut sesuai atau tidak, sehingga bisa diterima atau tidak.
Proses penelitian memang cukup panjang, setelah menentukan topik pelaksanaannya juga melewati serangkaian tahapan. Dimulai dari proses pengumpulan data, dan data ini kemudian dianalisis dengan teknik analisis data yang dijelaskan diatas.
Mengecek dan menyiapkan sumber pendanaan untuk kebutuhan biaya kuliah S3 tentu perlu dilakukan jauh-jauh hari…
Dosen yang mau melanjutkan studi pascasarjana tetapi sudah berkeluarga pasti akan diselimuti kebimbangan antara apakah…
Mengacu pada aturan terbaru, proses sampai persyaratan kenaikan jabatan Asisten Ahli ke Lektor mengalami beberapa…
Dosen di Indonesia tentunya perlu memahami prosedur dan ketentuan dalam perubahan status aktif dosen di…
Kejahatan phishing data tentunya perlu diwaspadai oleh siapa saja, termasuk juga kalangan akademisi. Terutama kalangan…
Sudahkah para dosen mengetahui bagaimana cara menambahkan buku ke Google Scholar? Hal ini tentu penting…