Teknik Analisis Data

Posted on
teknik analisis data

Teknik Analisis Data – Umumnya dilakukan pada akhir proses pengumpulan data.

Namun perlu dicatat bahwa dalam beberapa kasus, terutama dalam studi kualitatif, pengumpulan data dapat diulangi jika analisis yang dilakukan menunjukkan kurangnya data. Tentu saja, jika waktu mengizinkan.

Tujuan analisis data dalam penelitian sosial, termasuk penelitian sosiologis, adalah untuk mengidentifikasi model sosial dari fenomena sosial atau fenomena yang dipelajari.

Dalam artikel ini, saya akan membahas teknik analisis data dalam proses penelitian kuantitatif dan kualitatif secara ringkas sehingga pembaca mendapat gambaran tentang bagaimana analisis data dapat dilakukan.

Dengan mengacu pada Lumen Learning, penyedia katalog pendidikan online, saya menawarkan ringkasan teknik analisis data. Sebelum itu, saya akan menjelaskan definisi singkat dari analisis data.

Pengertian Analisis Data

Analisis data adalah fase dari proses penelitian yang bertujuan menyelidiki, mengubah, dan menemukan pola-pola fenomena sosial yang dipelajari, sehingga laporan penelitian dapat berisi informasi, kesimpulan, dan rekomendasi untuk pembuat kebijakan.

Jadi analisis data itu sendiri adalah suatu proses. Proses analisis data melibatkan beberapa teknik.

Teknik analisis kuantitatif data penelitian berbeda dari yang kualitatif. Namun, ini mungkin mengandung kesamaan dengan cara yang berbeda. Berikut ini adalah penjelasan umum teknik analisis data dalam penelitian kuantitatif dan kualitatif. Tahap awal keduanya memiliki kesamaan.

Teknik Analisis Data

Memeriksa Kelengkapan Data

Fase ini akan dieksekusi setelah data telah dikumpulkan. Peneliti dapat menggunakan daftar periksa untuk menentukan apakah semua data telah dikumpulkan.

Perlu dicatat bahwa tidak ada catatan sempurna atau catatan lapangan. Selalu ada kekurangan dan kesenjangan setelah akuisisi data.

Namun, penting bahwa para peneliti membenarkan bahwa data yang dikumpulkan dapat dianalisis.

Alasannya tentu didasarkan pada proyek penelitian pertama, data mana yang diperlukan untuk menjawab berbagai pertanyaan penelitian. Singkatnya, jika data dianggap memadai, itu dapat dianggap lengkap.

Memeriksa Kualitas Data

Fase ini dilakukan dengan mengamati atau membaca berulang kali apakah jawaban informan memenuhi harapan para peneliti, dalam arti semua kolom diisi atau semua pertanyaan memiliki jawaban yang memuaskan.

Pemeriksaan kualitas data dilakukan untuk menentukan jumlah data yang hilang dan melakukan pencarian data tambahan.

Tentukan Kualitas Pengukuran

Fase ini biasanya dilakukan dalam penelitian kuantitatif. Metode untuk mengukur variabel harus dijelaskan dengan jelas.

Sebagai contoh, peneliti membahas kualitas hidup manusia. Kualitas hidup harus dapat diukur. Kualitas hidup dapat diukur dengan kebahagiaan subyektif dan kesehatan.

Dalam skala yang digunakan, seperti, responden memilih angka 1 sampai 10 dalam kuesioner, semakin tinggi semakin bahagia. Ada banyak cara untuk melakukan pengukuran.

Dalam penelitian kualitatif, pengukuran seringkali berlebihan karena fenomena kualitatif pada umumnya tidak dapat diukur atau tidak diperlukan untuk menjaga kualitas data.

Misalnya, penelitian tentang pengalaman budaya komunitas sabung ayam atau signifikansi sosial dari fenomena sosial lain. Pengalaman budaya dan makna sosial dari informan dijelaskan oleh narasi daripada skala atau angka.

Clustering Data

Setelah peneliti memastikan bahwa data yang dikumpulkan cukup dan dianggap kualitatif, langkah selanjutnya adalah membuat cluster. Fase ini sangat penting karena memengaruhi penentuan penelitian secara sistematis.

Tanpa cluster, peneliti menjadi bingung dan mungkin kehilangan kompleksitas data mereka. Klastering juga bisa disebut pengelompokan. Intinya melakukan klasifikasi data.

Klasifikasi data harus berkaitan dengan relevansi dan kualitas data. Peneliti memastikan setiap pertanyaan penelitian diklasifikasikan. Misalnya, penelitian kualitatif tentang pengembangan komunitas perkotaan.

Klasifikasi dapat dibuat dengan menyatakan bahwa kisah-kisah para pemimpin masyarakat lebih relevan daripada kisah para anggota baru ketika penekanannya adalah pada pengembangan masyarakat.

Proses pengelompokan terkait erat dengan fase peninjauan kualitas data.

Lakukan Analisis

Setelah data diklasifikasikan secara unik, analisis data dapat dilakukan untuk menemukan pola. Pada tahap ini, ada perbedaan yang signifikan antara penelitian kuantitatif dan kualitatif.

Penelitian kuantitatif biasanya menggunakan statistik. Sedangkan penelitian kualitatif menggunakan pengkodean.

Keduanya dapat dilakukan secara manual atau dengan bantuan perangkat lunak komputer.

Di bawah ini saya jelaskan secara singkat analisis data untuk kedua metode penelitian dan perangkat lunak mana yang dapat digunakan.

1. Teknik Analisis Data Kuantitatif

Ada beberapa jenis analisis data kuantitatif. Salah satu yang paling populer adalah analisis regresi.

Analisis regresi yang mengukur hubungan variabel dependen dengan variabel independen. Singkatnya, analisis regresi menunjukkan perubahan nilai variabel dependen pada saat variabel independen pada nilai tetap.

Misalnya, studi tingkat pendidikan dan pendapatan ekonomi. Analisis regresi dilakukan untuk mencari tahu, misalnya, apakah orang dengan pendidikan tinggi memiliki pendapatan ekonomi yang lebih tinggi.

Analisis regresi dapat menunjukkan bahwa tampaknya ada korelasi yang signifikan antara keduanya. Atau jika hasilnya terbalik, tidak ada korelasi yang signifikan antara keduanya.

Analisis regresi juga dapat dilakukan untuk membuat prediksi. Secara umum, proses pengumpulan data dalam penelitian kuantitatif tidak diketahui secara detail.

Peneliti menggunakan dataset yang sudah tersedia. Proses ini memengaruhi klaim bahwa analisis regresi memiliki kekuatan untuk merumuskan hipotesis yang dapat diverifikasi kebenarannya.

Namun, analisis regresi sangat lemah ketika menurunkan hubungan sebab akibat antar variabel. Beberapa perangkat lunak umum yang dapat digunakan untuk analisis regresi adalah SPSS atau Stata.

2. Teknik Analisis Data Kualitatif

Analisis data kualitatif dilakukan dengan pengkodean. Proses pengkodean melibatkan menentukan konsep atau variabel yang mendahuluinya. Pengkodean memungkinkan para peneliti untuk menarik kesimpulan yang valid dan sistematis.

Singkatnya, pengkodean adalah proses mengkategorikan data kualitatif sehingga dapat dengan mudah diukur atau dipahami.

Istilah atau variabel yang ditentukan dalam pengkodean harus merujuk pada masalah atau pertanyaan. Tentu saja, data lisan harus terlebih dahulu ditranskripsi.

Proses pengkodean membutuhkan waktu lama, karena peneliti membaca hasil transkripsi tidak hanya sekali, tetapi berulang kali. Dua atau tiga pengulangan umumnya dianggap cukup.

Contoh proses pengkodean, misalnya dalam studi maskulinitas di institusi militer.

Peneliti dapat membuat konsep atau variabel yang menunjukkan maskulinitas personel militer, seperti : Misalnya, persepsi personil militer tentang perang, persepsi risiko, persepsi anggota keluarga dan sebagainya.

Narasi maskulinitas diklasifikasikan sebagai perang, risiko, keluarga, atau ada variabel lain yang menunjukkan maskulinitas. Proses ini adalah proses pengkodean.

Saat ini ada banyak program kualitatif yang dapat digunakan peneliti untuk menulis kode, seperti: Atlas.ti atau N-Vivo.

Harus ditekankan bahwa fase-fase ini tidak kaku. Tapi terhubung. Ada kemungkinan bahwa para peneliti membuat clustering tetapi menemukan data aneh.

Baca Juga :

Related posts: