Apa itu Analisis Data
Apa itu analisis data? Analisis data adalah suatu proses dalam penelitian, berhubungan dengan memeriksa, mengatur ulang, modifikasi, dan mengubah data untuk mendapatkan sejumlah informasi bermanfaat dari situ.
LeCompte dan Schensul mendefinisikan analisis data sebagai proses reduksi data.
Saat melakukan penelitian, Anda mungkin mendapatkan data yang sangat banyak. Tidak semua data tersebut akan berguna, bukan. Ada data yang tidak relevan dengan fokus penelitian Anda, ada juga data yang memang benar-benar sampah.
Dengan teknik tertentu, Anda bisa mengolah data tersebut dan mengumpulkannya jadi sekumpulan kelas (fragmen kecil). Dari fragmen kecil itu, Anda bisa lebih mudah mendapatkan informasi yang spesifik dan menarik suatu kesimpulan.
Contoh Analisis Data
Kegiatan analisis data mungkin lebih lazim Anda temukan di dunia akademik. Misalnya saat membuat makalah, skripsi atau jenis karya ilmiah lain.
Tapi jangan batasi pikiran Anda sampai di situ.
Di era digital ini, analisis data sudah sangat umum di dunia bisnis.
Contoh analisis data di dunia bisnis misalnya, analisis data pelanggan. Dengan menganalisis data pelanggan, Anda bisa mengetahui karakteristik pelanggan Anda. Sehingga Anda bisa merumuskan strategi marketing yang tepat.
Contoh lainnya yang lebih sederhana misalnya analisis teks untuk mencari tahu kata kunci/keyword pencarian apa yang relevan dengan brand Anda. Jadi Anda bisa menargetkan kata kunci tersebut dan memaksimalkan SEO dari website Anda.
Analisis data juga sangat dekat dengan dunia politik. Saat mendekati momen pemilihan umum, pasti mulai banyak muncul pembicaraan tentang data. Mulai dari data elektabilitas tokoh, peta pendukung parpol, peta politik, dll.
Jenis Data Berdasarkan Sifatnya
Ada “Data” dalam “Analisis Data”.
Maka dari itu, Anda juga harus paham tentang jenis-jenis data, sebelum mengenal teknik analisis datanya.
Jenis data berdasarkan sifatnya yaitu:
1. Data Kualitatif
Sederhananya, data kualitatif adalah data yang berbentuk kata-kata atau deskripsi. Data ini biasanya untuk menggambarkan suatu fenomena yang sulit digambarkan dengan angka.
Contohnya, data kepuasan penduduk terhadap kebijakan pembangunan suatu kota.
Karena tidak ada penghitungan yang solid, data kualitatif akan bersifat relatif. Hal itu tergantung bagaimana objektivitas peneliti dalam mendeskripsikan data tersebut.
Metode pengumpulan data kualitatif bisa berupa wawancara, focus group discussion, observasi, analisis dokumen, dll.
2. Data kuantitatif
Data kuantitatif adalah data yang berbentuk angka. Maka dari itu Anda bisa menghitungnya, mengukur, atau membuat peringkat.
Analisis terhadap data kuantitatif akan menggunakan model matematika, model statistika, dan model-model sejenis.
Setelah mengolah data ini, Anda bisa mempresentasikannya dengan format grafik atau bagan. Jadi orang awam bisa lebih mudah memahami informasi dari data tersebut.
Contoh data kuantitatif misalnya jumlah visitor website per bulan.
Teknik Analisis Data
Anda sudah tahu jenis data berdasarkan sifatnya. Teknik analisis data akan mengacu pada kedua jenis data tersebut. Artinya, teknik analisis data akan terbagi dalam dua kategori, teknik analisis data kualitatif dan kuantitatif.
➽ Kualitatif
1. Analisis Naratif
Teknik analisis naratif bisa Anda gunakan untuk menganalisis narasi atau “cerita” dari para narasumber terkait hal yang Anda teliti.
Secara umum, teknik ini digunakan untuk penelitian seperti membuat autobiografi, atau biografi.
Dalam bisnis, Anda bisa menggunakannya untuk mengevaluasi penilaian pelanggan terhadap pelayanan bisnis Anda, perasaan karyawan terhadap lingkungan kerjanya, dll.
2. Analisis Wacana
Teknik ini mirip dengan analisis naratif. Analisis wacana lebih fokus pada “interaksi” dengan manusianya.
Penilaian terhadap interaksi akan mempertimbangkan konteks sosialnya.
Misanya, “di mana” komunikasi antara Anda dan responden akan jadi pertimbangan. Selain itu, gaya hidup dan lingkungan responden juga akan mempengaruhi bagaimana Anda mengambil kesimpulan.
3. Analisis Konten
Analisis konten fokus pada informasi yang ada dokumentasinya, baik itu berupa teks, gambar, video, atau dokumen fisik.
Dengan teknik ini, Anda bisa menganalisis keberadaan suatu hubungan antar kata, konsep, makna atau tema tertentu.
Pada suatu metodologi penelitian, teknik ini lebih bisa diterima daripada dua teknik sebelumnya.
4. Grounded Theory
Teknik grounded theory bisa Anda gunakan untuk mencari penjelasan tentang “mengapa suatu fenomena terjadi”.
Saat menggunakan teknik ini, Anda harus mempelajari sejumlah data tentang “kasus sejenis” dengan setting berbeda. Anda mungkin akan menemukan beberapa alternatif penjelasan, sampai akhirnya bisa menarik suatu kesimpulan.
➽ Kuantitatif
1. Analisis Statistik Deskriptif
Teknik ini bisa Anda gunakan untuk menemukan jawaban atas “apa yang terjadi”, saat Anda menganalisis data kuantitatif.
Pada analisis data kuantitatif, teknik ini merupakan yang paling dasar.
Dengan teknik ini, Anda bisa menggambarkan atau mengidentifikasi suatu pola dengan penghitungan statistik. Misalnya, mean, median, modus, persentase, frekuensi, dan jangkauan.
Contoh penerapannya yaitu untuk mengetahui laporan pendapatan.
Teknik ini hanya menggunakan analisis statistik dan angka absolut. Maka dari itu Anda hanya bisa menemukan data perubahan nilai.
Jawaban atas “Mengapa” angka-angka tersebut mengalami perubahan tidak bisa Anda temukan dengan teknik ini.
2. Analisis Inferensial
Anda bisa menggunakan teknik ini untuk mengambil “hipotesis” atas suatu populasi yang besar. Hipotesis tersebut bisa Anda dapatkan dari penelitian dan analisis data ke sejumlah sampel yang mewakili populasi.
Teknik ini termasuk cukup canggih. Pasalnya teknik ini akan menunjukan hubungan antar variabel, tidak sekedar menggambarkan variabel tunggal.
Langkah-langkah Analisis Data
Fungsi analisis data secara umum yaitu untuk melakukan evaluasi, mengidentifikasi masalah, jadi acuan untuk mengambil suatu keputusan atau menjalankan suatu kegiatan.
Fungsional tersebut bisa terpenuhi jika Anda sebagai peneliti bisa menjalankan prosedur analisis data dengan baik.
Dalam praktik analisis data, setidaknya ada 3 tahapan utama yang harus Anda lakukan, yaitu:
1. Menetapkan Pengukuran
Tahap ini termasuk dalam tahap persiapan.
Anda harus menetapkan dulu data apa yang ingin Anda ukur dan bagaimana cara efektif untuk mengukurnya.
2. Pengumpulan Data
Setelah mengetahui data apa yang ingin Anda ukur, pada tahap ini Anda bisa langsung mengumpulkan data tersebut.
Sebelum mengumpulkannya, tentukan dulu metode pengumpulan data yang tepat.
Pada proses pengumpulan data, pastikan data-data tersebut tercatat dengan rapi dan terstruktur.
3. Analisis dan Interpretasi Data
Setelah semua data terkumpul, Anda bisa melakukan proses analisis.
Pastikan Anda menggunakan teknik analisis yang sesuai. Jadi, hasil interpretasi datanya juga tepat.
Pada tahap ini, Anda akan sangat membutuhkan tools analisis data untuk memudahkan pekerjaan Anda. Misalnya, Ms. Excell, Monkey Learn, Rapid Miner, dll.
Analisis Data: Menggali Informasi Penting dari Sejumlah Data
Dengan analisis data, Anda bisa mendapatkan sejumlah informasi bermanfaat mengenai suatu kondisi. Dengan itu, Anda jadi memiliki acuan untuk mengambil suatu keputusan.
Terdapat dua jenis data yang bisa Anda analisis, yaitu kualitatif dan kuantitatif.
Untuk menganalisis data kualitatif, ada beberapa teknik yang bisa Anda gunakan: analisis naratif, wacana, konten, grounded theory, dll.
Sedangkan teknik analisis data kuantitatif meliputi: statistik deskriptif, inferensial, dll.
Ketika mengerjakan praktik analisis data, setidaknya ada 3 tahapan umum yang harus Anda lakukan, yaitu: menentukan pengukuran, mengumpulkan data, dan mengolah data.
