Teknik Analisis Data Kualitatif: Definisi Hingga Langkahnya

Keduanya memiliki perbedaan yang cukup signifikan, kuantitatif sering melibatkan angka dalam penelitiannya, sedangkan teknik analisis data kualitatif tidak melibatkan angka.

Pada pembahasan kali ini, yuk pahami lebih lanjut mengenai teknik analisis data kualitatif.

Teknik analisis data kualitatif adalah metode yang digunakan untuk memahami data yang berbentuk kata-kata, teks, atau gambar, daripada angka.

Lalu apa saja jenis teknik analisis data kualitatif? bagaimana langkah analisis data kualitatif dan contohnya? 

Yuk temukan jawabannya pada artikel ini.

Berbeda dengan analisis kuantitatif yang mengandalkan angka dan statistik, analisis kualitatif lebih menitikberatkan pada pemahaman mendalam tentang konteks dan nuansa subjektif dari data yang dikumpulkan. 

Proses analisis data kualitatif mencakup beberapa langkah seperti pengkategorian data, identifikasi tema, interpretasi, dan pembuatan kesimpulan yang didasarkan pada pola dan hubungan yang muncul dari data. 

Teknik analisis data kualitatif bertujuan untuk menangkap aspek-aspek kompleks dari realitas sosial yang tidak dapat diukur melalui metode kuantitatif, sehingga memberikan wawasan mendalam mengenai pengalaman manusia dan interaksi sosial.

Analisis tematik sering digunakan untuk menganalisis data dari wawancara, grup diskusi, atau teks.

Teknik analisis naratif digunakan untuk menganalisis data yang berbentuk narasi atau cerita, seperti wawancara mendalam, di mana peneliti memeriksa struktur dan konten dari narasi tersebut untuk mengidentifikasi tema-tema dan pola.

Prosesnya melibatkan pengumpulan dan analisis data secara simultan melalui coding, yang memungkinkan penemuan kategori, properti, dan hubungan antar kategori. 

Grounded theory sering digunakan untuk menjelajahi area atau fenomena baru di mana sedikit teori yang sudah ada sebelumnya.

Setiap macam teknik analisis data kualitatif memiliki kekuatan dan aplikasinya masing-masing, tergantung pada tujuan penelitian dan jenis data yang dikumpulkan.

Dalam proses reduksi, peneliti mengidentifikasi aspek-aspek penting yang relevan dengan tujuan penelitian, mengeliminasi informasi yang redundan atau tidak relevan, dan mengorganisir data ke dalam kategori atau tema yang jelas. 

Proses reduksi data dapat seperti, membuat ringkasan, memilih kutipan kunci, dan membuat kode atau label untuk tema-tema tertentu. Proses ini penting menentukan fokus analisis dan membantu dalam membangun dasar untuk interpretasi yang lebih lanjut.

Penyajian data dapat berupa tabel, diagram alir, peta konsep, atau narasi yang mengorganisir dan menampilkan data atau temuan secara sistematis. 

Tujuan penyajian data untuk memvisualisasikan hubungan antar tema, pola, dan kategori yang telah diidentifikasi, sehingga memudahkan peneliti dan pembaca untuk memahami hasil analisis. 

Penyajian data yang efektif memungkinkan peneliti untuk menyampaikan kompleksitas dan nuansa dari data kualitatif secara jelas dan ringkas.

Kesimpulan harus mencerminkan hubungan, pola, dan tema yang muncul dari data serta bagaimana ini menjawab pertanyaan penelitian. 

Selain itu, peneliti juga harus memverifikasi keandalan dan validitas temuan mereka, melalui teknik seperti triangulasi, pemeriksaan ulang oleh peserta, atau diskusi.

Proses verifikasi ini penting untuk memastikan bahwa kesimpulan dibangun atas dasar interpretasi data yang solid dan dapat dipercaya.

Ketiga langkah analisis data kualitatif membentuk analisis yang iteratif dan fleksibel, sehingga peneliti dapat paham dan responsif terhadap data yang mereka kumpulkan.

Sobat MinDi masih belum paham mengenai teknik analisis data kualitatif? Yuk pahami contohnya berikut ini.

Berikut adalah contoh penelitian tentang persepsi mahasiswa terhadap pembelajaran online selama pandemi. 

Dengan menggunakan wawancara mendalam, peneliti mengumpulkan data dari 15 mahasiswa. Apapun proses analisis data kualitatif penelitian ini sebagai berikut.

Setelah menganalisis transkrip wawancara, peneliti mengidentifikasi tema utama seperti "kesulitan teknis", "isolasi sosial", dan "adaptasi pembelajaran". Misalnya, beberapa mahasiswa menyatakan frustasi karena masalah koneksi internet, yang dikategorikan ke dalam "kesulitan teknis".

Peneliti kemudian menyusun temuan dalam bentuk naratif, menyoroti bagaimana setiap tema berkaitan dengan pengalaman pembelajaran online. 

Kutipan dari mahasiswa digunakan untuk memperkuat pemaparan tentang tema-tema tersebut, seperti seorang mahasiswa yang menggambarkan perasaan terisolasi tanpa interaksi kelas fisik.

Dari analisis ini, peneliti menyimpulkan bahwa walaupun mahasiswa secara umum dapat beradaptasi dengan pembelajaran online, mereka menghadapi hambatan signifikan yang mempengaruhi pengalaman belajar mereka. 

Dalam tahap verifikasi, peneliti membagikan kesimpulan dengan beberapa peserta untuk memastikan akurasi interpretasi. 

Kesimpulan penelitian ini memberikan wawasan untuk institusi pendidikan dalam merancang strategi pembelajaran online yang lebih efektif di masa depan.

Kesimpulannya, teknik analisis data kualitatif adalah metode penelitian non angka yang melibatkan pemahaman yang mendalam suatu data penelitian.

Nah, Sobat MinDi itulah beberapa pembahasan mengenai teknik analisis data kualitatif yang penting dipahami sebelum melakukan penelitian.

Baca Juga: 10 Rekomendasi Laptop untuk Data Science Terbaik Tahun 2024

Ingin mempelajari analisis data kualitatif lebih lanjut? Atau tertarik mengolah data perusahaan hingga menjadi data scientist profesional?

Sebagai langkah awal, yuk ikuti bootcamp data science dibimbing.id, sebuah pelatihan intensif dengan pembelajaran terbaik yang siap bimbing kamu jadi data scientist mulai dari nol.

Bootcamp dibimbing.id didampingi oleh para mentor berpengalaman dan ahli di bidangnya. Dengan dilengkapi LMS canggih yang dapat diakses kapanpun dan dimanapun, nggak perlu lagi keterbatasan akses buat belajar.