Metode Triangulasi: Pengertian, Fungsi, & Cara Penerapannya

Dalam data science, kemampuan untuk memahami dan menafsirkan informasi dengan akurat menjadi semakin penting. Metode triangulasi adalah salah satu teknik yang sering digunakan data scientist untuk mendapatkan informasi akurat.

Pasalnya, metode tersebut adalah kunci untuk memperoleh pemahaman yang lebih komprehensif dan valid tentang berbagai fenomena. Untuk mempelajari lengkapnya, simak informasi di bawah ini!

Tujuan utama menggunakan metode tersebut adalah untuk meningkatkan kepercayaan dan validitas temuan. Metode ini diterapkan dengan cara membandingkan dan mengkombinasikan berbagai perspektif atau pendekatan.

Dalam konteks data science, triangulasi digunakan oleh praktisi untuk memperoleh pemahaman komprehensif dan valid mengenai suatu data. Penerapannya dilakukan dengan menggabungkan berbagai metode analisis dan sumber data yang berbeda. 

Contoh untuk metode analisis yang digunakan bisa berupa machine learning atau analisis kualitatif. Sementara untuk sumber datanya, hal yang bisa digunakan adalah data survei, transaksional, dan media sosial.

Tugas data scientist saat menerapkan metode ini adalah untuk memvalidasi temuan mereka dari berbagai sudut pandang. Hal ini tentu bermanfaat untuk mengurangi bias dan meningkatkan keakuratan hasil analisis.

Contohnya dalam penelitian dengan analisis statistik, kualitatif, dan prediksi model machine learning. Apabila temuan yang sama muncul di ketiga model tersebut, maka ini bisa membuktikan bahwa hasil penelitian valid.

Validasi ini sangat penting dalam menghindari kesalahan yang mungkin terjadi karena bias atau kebetulan dalam satu metode atau sumber data.

Baca Juga: 9 Langkah Optimasi Algoritma Machine Learning

Hasil penelitian dengan kedua model tersebut bisa memberikan detail yang lebih komprehensif. Analisis statistik dapat menunjukkan tren dan pola. Sementara analisis kualitatif bisa memberikan wawasan tentang alasan dan proses tren terjadi.

Pada intinya, penggabungan kedua pendekatan lewat triangulasi dapat membangun pemahaman yang lebih lengkap.

Triangulasi memungkinkan data scientist untuk mengatasi tersebut dengan menggabungkan kekuatan dari berbagai metode.

Misalnya, penggabungan data survei dan big data. Hasil survei bisa memberikan informasi mendalam tapi sampelnya terbatas. Sementara big data, informasinya kurang mendalam tapi sampelnya lebih luas.

Dengan menggabungkan kedua sumber melalui metode ini, data scientist bisa mendapatkan kelebihan dari keduanya.

Tujuannya bisa berupa keinginan untuk mendapatkan pemahaman mendalam tentang tren, validasi sebuah model data, atau mencari jawaban atas suatu pertanyaan spesifik.

Tujuan tersebut akan menjadi langkah pertama dalam menentukan metode, sumber data, dan cara analisis yang tepat.

Misalnya, kamu ingin memahami perilaku konsumen. Maka, tujuan penelitianmu bisa mencakup pengumpulan data survei, media sosial, atau pola pembelian.

Baca Juga: Proses dan Jenis Analisis Data, Data Analyst Wajib Tahu!

Misalnya, penelitian untuk perilaku konsumen. Kamu bisa gabungkan data survei dengan analisis data transaksional dan wawancara bersama konsumen.

Lewat cara tersebut, kamu bisa dapatkan wawasan dari perspektif yang berbeda. Masing-masing wawasan itu akan memberikan potongan informasi unik tentang topik yang diteliti.

Contohnya bisa dilihat dari penggabungan analisis statistik, model machine learning, dan pendekatan kualitatif. Untuk analisis statistik, kamu bisa menerapkannya dengan data survei.

Lalu, model machine learning bisa digunakan pada data transaksional. Sementara pendekatan kualitatif, bisa digunakan pada hasil wawancara.

Analisis data secara terpisah adalah hal penting untuk memastikan bahwa setiap metode telah dioptimasi bagi jenis data tertentu.

Contohnya bisa dilihat dari penelitian yang menggabungkan data transaksional dan survei. Pada penelitian tersebut, kamu bisa lihat pola tren yang ditemukan dari dua data sama atau tidak.

Tujuannya adalah untuk melihat apakah hasilnya tetap sama. Uji tes ini membantu memastikan bahwa hasil temuan bukan hanya kebetulan.

Itulah penjelasan mengenai metode triangulasi yang meliputi pengertian, fungsi, dan cara menerapkannya. Dari penjelasan sebelumnya, dapat disimpulkan bahwa metode tersebut sangat penting dalam mencari informasi yang detail dan komprehensif.

Selain itu, penjelasan di atas juga menunjukkan peran penting data scientiest dalam mengelola data. Selain metode analisis ini, ada banyak hal lain yang bisa dipelajari di data science.

Beberapa di antaranya adalah bahasa pemrograman, statistik, machine learning, dan masih banyak lagi. Tertarik untuk mempelajarinya?

Bagi Sobat MinDi yang tertarik mempelajarinya, MinDi rekomendasikan kamu untuk ikut Bootcamp Data Science Dibimbing.id. Lewat program ini, kamu bisa belajar dengan materi terupdate dan mentor ahli di industri.

Di samping itu, kamu juga bisa bangun portofolio lewat real-case project yang diberikan semasa programmnya berjalan. Kamu juga akan terjamin untuk dapatkan pekerjaan lewat layanan job-connection yang terhubung ke 500+ companies.

Yuk, segera daftarkan dirimu dan belajar data science di Dibimbing.id!