Triangulasi Data: Pengertian, Fungsi, dan Jenis-Jenisnya
Siti Khadijah Azzukhruf Firdausi
•
04 March 2024
•
1581
Akurasi dan validitas analisis data adalah kunci dalam data science. Triangulasi data adalah konsep yang sering digunakan untuk mencapai hal tersebut.
Pasalnya, triangulasi data adalah metode yang digunakan untuk mengecek kekonsistenan hasil penelitian melalui berbagai perspektif. Tertarik untuk mempelajarinya? Baca artikel ini sampai habis ya!
Apa yang Dimaksud Triangulasi Data?
Triangulasi data adalah proses penggunaan lebih dari satu metode untuk mengumpulkan data pada fenomena yang sama. Hal ini bertujuan untuk meningkatkan keakuratan, validitas, dan kedalaman pemahaman hasil analisis.
Lebih lanjut, triangulasi data adalah konsep yang berasal dari penelitian kualitatif dalam ilmu sosial. Akan tetapi, penggunaannya telah diperluas ke dalam berbagai bidang lain. Beberapa di antaranya termasuk data science dan penelitian kuantitatif.
Dengan menggabungkan berbagai sumber, teori, metodologi, atau analis, triangulasi bisa membantu dalam meminimalkan bias. Selain itu, ini juga bisa meningkatkan kepercayaan terhadap data.
Secara keseluruhan, triangulasi data adalah metode yang memberikan pandangan komprehensif tentang suatu masalah atau fenomena.
Beberapa manfaat utama dari triangulasi data adalah:
Meningkatkan Validitas: Triangulasi membantu verifikasi keakuratan data dan hasil analisis. Lapisan validasi tambahan dilakukan melalui konfirmasi silang dari berbagai sumber atau metode.
Memperkaya Pemahaman: Dengan melihat suatu fenomena dari berbagai sudut pandang, triangulasi memperdalam pemahaman. Ini memungkinkan peneliti untuk mendapatkan insight yang lebih kompleks dan multidimensi.
Mengurangi Bias: Menggabungkan berbagai sumber dan metode dapat membantu identifikasi dan mengurangi bias yang mungkin muncul ketika hanya menggunakan satu pendekatan.
Meningkatkan Reliabilitas: Verifikasi temuan melalui berbagai sumber dan metode menambah kepercayaan terhadap reliabilitas dan generalisasi hasil penelitian.
Baca Juga: Memahami Teknik Validasi Silang k-Fold dalam Machine Learning
Macam-Macam Triangulasi
Dalam konteks penelitian dan data science, triangulasi dibagi menjadi beberapa macam. Beberapa jenis triangulasi data adalah:
1. Triangulasi Data (Data Source Triangulation)
Metode ini menggunakan berbagai sumber data untuk memeriksa fenomena yang sama. Artinya, peneliti bisa mengumpulkan data dari berbagai waktu, tempat, atau orang. Tujuannya untuk memastikan bahwa temuan tidak terbatas pada kondisi tertentu saja.
Contoh penerapan metode ini adalah menggabungkan berbagai data untuk memahami opini publik tentang suatu isu. Data tersebut bisa diambil dari survei online, wawancara mendalam, dan analisis media sosial untuk
2. Triangulasi Metode (Methodological Triangulation)
Berikutnya, jenis triangulasi data adalah methodological triangulation. Teknik ini memadukan metode kualitatif dan kuantitatif dalam pengumpulan dan analisis data. Pendekatan ini membantu dalam melihat masalah dari berbagai perspektif metodologis.
Contoh penerapannya bisa ditemukan pada pemeriksaan wawacara atau dokumen. Ini dilakukan menggunakan analisis statistik untuk mengevaluasi data survei dan analisis isi.
3. Triangulasi Teori (Theory Triangulation)
Selanjutnya, jenis triangulasi data adalah theory triangulation. Teknik ini menerapkan berbagai teori atau model konseptual dalam interpretasi data. Dengan menerapkan lebih dari satu kerangka teoretis, peneliti bisa memeriksa fenomena dari berbagai sudut pandang.
Contoh penerapannya adalah dengan menganalisis data perilaku konsumen menggunakan teori ekonomi. Kemudian, dilanjutkan dengan menerapkan teori psikologi sosial untuk mendapatkan pemahaman yang lebih luas.
4. Triangulasi Investigator (Investigator Triangulation)
Metode ini melibatkan beberapa peneliti atau analis dengan latar belakang atau keahlian yang berbeda. Keterlibatan itu ada dalam proses pengumpulan dan analisis data. Tujuannya adalah untuk mengurangi bias pribadi dan memperkaya analisis.
Misalnya, tim peneliti dari disiplin ilmu yang berbeda bekerja bersama dalam menganalisis data tentang perubahan iklim.
5. Triangulasi Waktu (Time Triangulation)
Terakhir, jenis triangulasi data adalah time triangulation. Metode ini dilakukan dengan membandingkan data yang dikumpulkan pada waktu berbeda. Tujuannya adalah untuk memeriksa stabilitas fenomena atau tren sepanjang waktu.
Contoh penerapannya adalah analisis data penjualan produk selama beberapa periode untuk menentukan tren dan pola yang konsisten.
Baca Juga: Data Set: Pengertian, Jenis, dan Contohnya
Contoh Triangulasi Data
Contoh penerapan triangulasi data bisa ditemukan dalam penelitian tentang kepuasan pelanggan dalam suatu restoran. Untuk memahami kepuasan pelanggan, peneliti bisa menggunakan tiga metode ini:
Survei Online: Mengirimkan survei online kepada pelanggan yang pernah makan di restoran tersebut. Tujuannya untuk mendapatkan penilaian mereka tentang kualitas makanan, layanan, dan atmosfer restoran.
Wawancara: Melakukan wawancara langsung dengan beberapa pelanggan di restoran. Tujuannya untuk mendapatkan umpan balik mendalam dan cerita pengalaman mereka secara lebih personal.
Review Online: Menganalisis ulasan dan rating yang diberikan pelanggan di platform review restoran online. Tujuannya untuk memahami persepsi umum tentang restoran tersebut.
Demikian pembahasan lengkap tentang konsep triangulasi data. Pembahasan ini menunjukkan bahwa triangulasi data adalah konsep penting untuk verifikasi hasil analisis lewat berbagai sumber dan metode.
Membahas soal data, apakah kamu tertarik untuk terjun atau berkarir di disiplin ilmu ini? Jika iya, MinDi rekomendasikan kamu untuk ikut Bootcamp Data Science Dibimbing.id. . Program ini dirancang untuk meningkatkan pemahaman dan keterampilan data science dari nol sampai mahir.
Kamu bisa belajar teori, tools, scope of work, hingga praktik dengan real-case project. Di samping itu, programnya juga dirancang dengan kurikulum beginner-friendly. Jadi, kamu yang beralih karir dan baru mulai juga bisa mengikutinya tanpa kesusahan.
So, tunggu apa lagi? Segera gabung dan mulai karirmu di data science bareng Dibimbing!
Tags
Siti Khadijah Azzukhruf Firdausi
Khadijah adalah SEO Content Writer di Dibimbing dengan pengalaman menulis konten selama kurang lebih setahun. Sebagai lulusan Bahasa dan Sastra Inggris yang berminat tinggi di digital marketing, Khadijah aktif berbagi pandangan tentang industri ini. Berbagai topik yang dieksplorasinya mencakup digital marketing, project management, data science, web development, dan career preparation.