Analisis Data Adalah: Pengertian, Tujuan, dan Contoh

Analisis data adalah salah satu komponen penting yang ada dalam penelitian. Proses ini memerlukan pemikiran yang kritis dalam pemecahan suatu masalah. Kemampuan seorang peneliti sangat berperan untuk menentukan metode analisis yang tepat sehingga akan memberi pengaruh signifikan terhadap hasil analisis.

Pengertian Analisis Data 

Secara umum, analisis data berarti sebuah langkah yang peneliti lakukan untuk mengumpulkan, menyeleksi, dan mengubah suatu data menjadi informasi. Ini juga dapat membantu dalam membuat kesimpulan dan menyelesaikan suatu permasalahan. 

Jika menilik dari pengertiannya menurut Lexy J. Moleong, teknik analisis data adalah kegiatan pemeriksaan instrumen penelitian. Seperti catatan, dokumen, dan rekaman yang sudah ada dalam penelitian. Hal yang serupa juga dipaparkan oleh Bogdan bahwa, analisis ini merupakan suatu proses sistematis. 

Hal tersebut berguna untuk menyusun dan mencari data yang telah peneliti dapatkan melalui beberapa teknik pengumpulan data, seperti wawancara, dokumentasi, dan yang lain sebagainya. Agar dapat menganalisa objek yang ditentukan, peneliti harus melakukan penelitian dengan mengamati pola perilakunya. 

Selama prosesnya, peneliti mencatat semua informasi yang mendukung yang ada di lapangan. Jika sudah mendapat informasi sesuai kebutuhan, peneliti bisa melanjutkan tahapan pengolahan dan analisis. Proses analisis ini mencakup kegiatan pengelompokan data sesuai dengan karakteristik masing-masing. 

Data yang sudah melalui proses harus menghasilkan output yang menarik dan mudah dipahami. Seperti dalam bentuk grafik atau bagan. Analisis data memiliki banyak sekali pendekatan, di dalamnya termasuk bermacam-macam teknik yang dapat digunakan dalam domain bisnis, sosial, dan juga ilmu sains yang memiliki banyak perbedaan. 

Jenis Analisis Data 

Setelah memahami pengertian lengkapnya, kamu juga perlu mengetahui jenisnya. Dalam menganalisis data ada dua kategori yang secara umum sering peneliti gunakan. Meliputi data kualitatif dan data kuantitatif yang cara pengolahannya pun berbeda. Berikut adalah penjelasannya:

1. Kualitatif

Ilustrasi Analisis Data Kualitatif
Ilustrasi Analisis Data Kualitatif | Sumber Gambar: Pexels

Kualitatif merupakan teknik analisis yang bersifat non numeric atau tidak bisa menggunakan format angka. Jenis teknik ini tidak berpusat pada jumlah tetapi pada penjelasan, penyebab, dan hal-hal yang mendasari topik penelitian. Jadi, cenderung menggunakan format deskripsi dalam hasil analisisnya. 

Sama seperti metode penelitian kualitatif, analisis satu ini juga bertujuan untuk mengkaji serta mengetahui lebih dalam tentang suatu fenomena tertentu. Bisa terlihat dari penerapannya pada penelitian dengan data berupa deskripsi. 

Permasalahan yang diangkat menyangkut dengan fenomena sosial, perilaku manusia, dan hal-hal yang tidak terukur dengan menggunakan angka-angka. Dalam prosesnya, kualitatif juga terbagi menjadi beberapa teknik. Pembagian teknik kualitatif dalam analisis data adalah sebagai berikut:

1. Konten 

Analisis konten memiliki istilah lain, yaitu analisis isi. Informasi yang sudah peneliti dapatkan selama proses penelitian harus dipahami dengan seksama. Serta harus peneliti teliti kembali sebelum memasuki tahapan pengolahan data. 

Lewat proses pemahaman yang mendalam akan membuat peneliti bisa mengkategorikan informasi dari data-data yang ada. Mulai dari yang paling umum sampai kategori khusus, sehingga mempermudah dalam proses olah data. 

2. Naratif 

Naratif dalam analisis data adalah teknik yang biasanya berguna dalam penelitian dengan fokus utama pada penemuan ide atau gagasan dari cerita atau data secara menyeluruh. Analisis secara naratif bertujuan untuk membuat sebuah interpretasi. 

Teknik ini memudahkan peneliti untuk mengenali sebuah kultur pada organisasi (perusahaan). Karena penemuan data bisa menggambarkan situasi dan informasinya secara mendetail.

3. Wacana 

Berikutnya adalah teknik analisis data wacana yang di dalamnya berisi cara menganalisis bahasa secara alamiah. Baik penggunaan bahasa secara lisan maupun dalam bentuk tulisan. 

Jika membandingkannya dengan teknik naratif, keduanya sama-sama melibatkan proses menganalisis dan meneliti di lingkup interaksi sosial. Jadi, tentang keterlibatan antara individu satu dengan individu lain. Namun, fokus analisis wacana berada pada konteks sosial, yaitu komunikasi yang terjadi antara responden dengan peneliti.  

2. Kuantitatif 

Ilustrasi Analisis Data Kuantitatif
Ilustrasi Analisis Data Kuantitatif | Sumber Gambar: Pexels

Dalam pengertian sederhana, teknik analisis data kuantitatif memiliki pengertian yang berbanding terbalik dengan kualitatif. Jika data dalam bentuk kualitatif tidak bisa bersifat angka, maka kualitatif bersifat numerik.

Data yang bersifat numerik memiliki tujuan untuk mempermudah peneliti mendapatkan hasil lebih valid. Sumber data dengan hasil data numerik juga bisa didapatkan dari hasil survei responden dengan penerapan teknik tertentu. 

Data yang sudah ada nantinya akan melalui proses analisis, sehingga menjadi sekumpulan informasi yang bisa bermanfaat. Nah, pembagian pembagian teknik kuantitatif sebagai metode analisis data adalah sebagai berikut:

1. Deskriptif 

Teknik ini bertujuan memberi penilaian atas karakteristik sebuah data. Analisis ini bisa berguna untuk data dengan jumlah besar. Sebelum mengimplementasikan teknik ini, peneliti seharusnya mengenali jenis data yang ada terlebih dahulu. 

2. Inferensial 

Teknik lain dalam analisis data adalah inferensial. Ini membutuhkan metode analisis dengan rumus statistik. Hasil perhitungan rumus ini nantinya bisa menjadi rangkaian kesimpulan yang berlaku secara umum.

Tujuan Analisis Data 

Ilustrasi Tujuan Analisis Data
Ilustrasi Tujuan Analisis Data | Sumber Gambar: Pexels

Melakukan analisis data tidak serta merta hanya untuk mendapatkan kemudahan dalam penelitian, tetapi ada beberapa tujuan lainnya. Apa saja? Berikut uraiannya:

1. Mengidentifikasi Masalah 

Tujuan pertama adalah untuk membantu dalam proses identifikasi masalah yang membutuhkan keputusan atau tindakan. Karena masalah tersebut memerlukan perhatian yang lebih, maka proses identifikasi lewat analisis mendalam akan sangat membantu dalam mencari solusinya. 

2. Mengolah Data Menjadi Informasi 

Definisi analisis data adalah sebuah proses untuk mengolah data menjadi sebuah informasi. Jadi, tujuannya adalah agar data yang sudah ada dapat dipahami dengan mudah. Serta bisa menjadi rujukan untuk menemukan solusi dalam permasalahan maupun untuk mendapatkan sebuah kesimpulan. 

3. Membuat Kesimpulan

Tujuan terakhir adalah untuk membantu mendapatkan kesimpulan secara menyeluruh. Caranya dengan data-data yang sudah berhasil terkumpul selama proses penelitian. Di mana hal tersebut akan berguna sebagai dasar pengambilan keputusan yang lebih berdampak berdasarkan data yang akurat.

Keuntungan Analisis Data

Ada banyak keuntungan yang akan kamu dapatkan jika melakukan kegiatan penelitian satu ini. Apa saja? Berikut di antaranya:

  • Memiliki kesadaran lebih baik tentang potensi sebuah objek, seperti perusahaan pelanggan, atau produk.
  • Bisa melakukan identifikasi pada hal penting, seperti masalah. Sehingga proses pengambilan keputusan bisa lebih cepat.
  • Hasil pengukuran lebih jelas dan akurat.
  • Bisa terlihat secara visual yang lebih jelas.

Contoh Analisis Data

Ilustrasi Contoh Analisis Data
Ilustrasi Contoh Analisis Data | Sumber gambar: Pexels

Sebagai gambaran, pemasaran dan gaya perilaku konsumen dapat menjadi contoh dalam pengkajian data. Misalnya, kamu adalah seorang karyawan sebuah perusahaan yang bertugas memberikan penawaran produk makeup. Maka, penelitian terhadap tingkat konsumsi pelanggan bisa jadi topik sekaligus bahan evaluasi perusahaan. 

Ini bertujuan untuk menjawab pertanyaan seperti, apakah pelanggan memiliki minat untuk membeli dan puas akan produk makeup dari perusahaanmu atau tidak. Lewat topik semacam ini, kamu bisa menggunakan tipe penelitian kuantitatif deskriptif. 

Sebab, penelitian dalam dunia bisnis berkaitan dengan frekuensi konsumsi, tingkat kepuasan pelanggan, dan variabel yang melibatkan data numerik. Menggunakan deskriptif karena kamu hanya akan menggambarkan kepuasan sampel dan tidak memiliki motif untuk menggeneralisir. 

Baca Juga : Data Science: Pengertian, Sejarah, Manfaat, dan Penerapannya

Sudah Memahami Apa itu Analisis Data?

Intinya, analisis data adalah proses pengolahan untuk merubah data menjadi informasi akurat. Selain itu, apapun bentuk teknik analisis ini tetap akan memiliki tujuan yang sama. Peneliti akan membutuhkan data yang konkrit untuk menjadi dasar penelitian dan penarikan kesimpulan yang bermanfaat bagi para pembacanya.

Karena elemen dalam penelitian saling terhubung, maka seorang peneliti harus bisa menentukan dengan tepat tahapan-tahapan sesuai dengan topik penelitian dan data yang dibutuhkan. Ingat! Kemampuan analisis adalah sesuatu hal yang harus diasah. Kamu bisa mulai dengan menentukan tujuan, mengumpulkan, dan membersihkannya.

Share:

Leave a Comment

You cannot copy content of this page