Dalam suatu penelitian kualitatif, bagian atau tahapan yang umumnya dipandang sulit oleh peneliti adalah analisis data kualitatif. Data kualitatif memang memiliki karakter khas yang cenderung lebih sulit dianalisis ketimbang data kuantitatif.
Hal ini tentu lumrah, karena data kuantitatif yang berupa angka cenderung lebih mudah dihitung. Hasil analisisnya juga lebih jelas dan pasti. Berbeda dengan data kualitatif yang sifatnya bukan angka. Dibutuhkan tahapan tambahan untuk analisis yang lebih tepat.
Meskipun begitu, data kualitatif juga punya kelebihan tersendiri. Sehingga dalam proses analisisnya ada beberapa keuntungan didapatkan oleh peneliti. Detail penjelasanya bisa menyimak uraian berikut.
Dikutip melalui Repository IAIN Kudus, analisis data adalah suatu metode yang digunakan untuk memproses kumpulan data atau sekelompok data agar mendapatkan informasi. Tujuan dari analisis data adalah bisa ditarik kesimpulan dan mendapat informasi lebih jelas.
Data yang didapatkan dalam penelitian bisa beragam. Misalnya dari 100 responden, 70 diantaranya mengaku menjadi pengguna setiap produk brand X. Sementara sisanya brand lain. Maka bisa disimpulkan bahwa popularitas brand X masih unggul.
Jika data disajikan apa adanya tanpa proses analisis, maka akan menyulitkan pembaca laporan penelitian memahaminya. Apalagi untuk data yang jumlahnya banyak dan variasinya juga kompleks.
Analisis menjadi tahapan dalam penelitian dan bersifat penting, yang artinya tidak bisa dikesampingkan apalagi sengaja dihindari. Analisis data secara garis besar terbagi menjadi dua, yakni analisis data kuantitatif dan kualitatif.
Analisis data kualitatif adalah proses mengolah, menafsirkan, dan memahami data non-numerik yang dikumpulkan melalui berbagai metode pengumpulan data. Sedangkan analisis data kuantitatif adalah proses mengolah, menafsirkan dan memahami data numerik (data berupa angka).
Sesuai dengan namanya, analisis pada data kualitatif lebih umum dijumpai pada penelitian kualitatif. Begitu pula dengan analisis data kuantitatif. Meskipun ada pula penelitian yang datanya kombinasi, antara data kuantitatif dan kualitatif. Yakni pada penelitian campuran (mixed methods research).
Data kualitatif biasanya didapatkan peneliti dari kegiatan observasi, wawancara, dan lain sebagainya. Data yang berhasil didapatkan kemudian perlu dianalisis untuk kemudahan pemrosesan data dan penarikan kesimpulan.
Terkait hal ini, diketahui ada beberapa teknik analisis data yang bisa digunakan atau dipilih peneliti. Dikutip melalui website Ebizmark, berikut beberapa teknik umum dalam analisis data kualitatif:
Teknik yang pertama adalah analisis konten atau disebut juga dengan istilah content analysis. Analisis konten adalah teknik dalam analisis data kualitatif yang digunakan untuk memahami dan menginterpretasi makna dari data teks secara sistematis.
Data kualitatif bisa dalam bentuk teks, foto atau gambar, video, dan lain sebagainya. Analisis konten dalam berbagai bentuk ini dilakukan dengan mengkategorikan data dan memberi kode khusus.
Menyusun data yang tadinya acak menjadi lebih terorganisir membantu peneliti memahami pola data tersebut. Sehingga memudahkan proses analisis untuk mendapatkan informasi yang lebih jelas dan bisa disajikan dalam bentuk lebih sederhana.
Teknik kedua adalah analisis tematik (Thematic Analysis), yaitu metode analisis data kualitatif yang digunakan untuk mengidentifikasi, menganalisis, dan melaporkan pola (tema).
Secara definisi, teknik ini sering membuat peneliti bingung karena nyaris sama dengan analisis konten. Bedanya, analisis tematik lebih spesifik pada tema. Misalnya, mengacu pada data kualitatif yang sama persis kemudian dikelompokan baru dianalisis.
Sementara analisis konten biasanya akan fokus pada penggunaan kata maupun frasa yang sama dalam mengelompokan data. Data yang dianalisis tentu masih ada kemungkinan bercampur dengan data yang kategorinya berbeda. Maka beberapa peneliti lebih memilih analisis tematik.
Contohnya, dalam analisis konten, peneliti akan mengumpulkan data kualitatif yang memiliki atau menggunakan kata “pusing”. Namun, dalam analisis tematik peneliti akan mengelompokan data kualitatif yang isinya “tata letak produk yang kurang tepat sehingga pelanggan pusing”.
Teknik ketiga adalah analisis naratif, yaitu adalah metode analisis data kualitatif yang berfokus pada cerita atau narasi yang disampaikan oleh partisipan dalam penelitian. Sehingga teknik ini sering digunakan untuk data yang berupa narasi dari partisipan.
Dalam teknik ini, peneliti akan memperhatikan nilai maupun emosi yang disampaikan partisipan. Kemudian mengelompokan data yang dianggap sama baru kemudian ditarik kesimpulan.
Teknik ini sekali lagi lebih cocok digunakan ketika data kualitatif kebanyakan bersifat narasi dari partisipan. Contohnya, peneliti ingin mengetahui cara pasien kanker untuk menjaga mood atau emosi tetap baik.
Sehingga peneliti akan melakukan wawancara dengan pasien kanker. Pasien kanker disini bisa menceritakan cara mereka menjaga emosi dalam bentuk narasi. Sehingga teknik analisis data yang paling sesuai adalah analisis naratif.
Teknik ketiga adalah analisis wacana, yaitu metode analisis data kualitatif yang berfokus pada cara penggunaan bahasa dalam konteks sosial, budaya, dan kekuasaan.
Dalam teknik ini, peneliti akan menganalisis data dengan memperhatikan aspek bahasa atau linguistik. Sehingga pemilihan suatu kosakata dan cara menyampaikan kosakata tersebut membantu peneliti memahami konteks.
Misalnya, peneliti ingin mengetahui penyebab kegagalan promosi suatu produk dari perusahaan X. Dalam analisis tersebut, peneliti melakukan analisis wacana pada teks promosi yang digunakan tim marketing.
Sehingga bisa dipahami teks promosi tersebut punya efek persuasi, branding, dll atau tidak. Hal ini membantu peneliti memahami apakah ada kesalahan dalam promosi dan menyebabkan produk gagal di pasaran atau justru sebaliknya.
Baca Juga: 14 Pilihan Aplikasi Olah Data Penelitian Selain SPSS
Seperti yang disebutkan sekilas di awal, analisis data kualitatif memiliki beberapa kelebihan. Hal ini lantas menjadikan proses analisis memberi keuntungan tersendiri bagi peneliti disamping kerumitannya. Berikut beberapa keuntungan yang dimaksudkan:
Dikutip melalui website atlasti.com, dijelaskan bahwa salah satu kelebihan dari data kualitatif adalah memberi analisis yang mendalam. Analisis lebih mendalam karena data punya kompleksitas tinggi.
Berbeda dengan angka yang saklek dan kadang tidak selalu relevan dengan aktual di lapangan. Sebagai contoh, data berupa nilai matematika siswa SD kelas V di sekolah X. Rata-rata mendapat nilai 9.
Meski nilai yang didapatkan tinggi, akan tetapi tidak semua siswa punya pemahaman mendalam pada materi pelajaran. Sebab ada banyak faktor yang mempengaruhi nilai ujian. Mulai dari keberuntungan karena tebakan jawaban pada pilihan ganda yang tepat, sampai ada aksi curang mencontek.
Lain halnya dengan data kualitatif. Peneliti bisa mewawancarai siswa tersebut untuk mengetahui paham dan suka tidaknya dengan matematika. Data yang diperoleh membantu peneliti mengetahui tingkat pemahaman materi matematika dan seberapa suka mereka pada pelajaran tersebut.
Kelebihan kedua yang menjadi keuntungan tersendiri dalam analisis data kualitatif adalah memberi pemahaman lebih pada suatu fenomena. Hal ini tidak bisa didapatkan dari data kuantitatif.
Misalnya pada saat ingin memahami penyebab dan dampak dari turunnya semangat belajar siswa. Jika data kuantitatif hanya mengacu pada nilai ujian. Maka tidak dengan data kualitatif.
Sebab peneliti bisa melakukan wawancara, membagikan kuesioner, dll untuk mendapatkan informasi konkrit mengenai penyebab masalah tersebut. Data kualitatif akan membantu peneliti memahami penyebab turunnya semangat belajar siswa. Sesuai dominasi jawaban dalam wawancara, kuesioner, dan sumber data lainnya.
Tidak heran jika penelitian kualitatif lebih cocok diterapkan untuk memahami suatu fenomena. Sebab memang memberi data yang tepat dan analisisnya lebih mendalam. Memahami suatu fenomena kemudian menjadi lebih mudah.
Analisis data kualitatif juga memberi keuntungan dari fleksibilitas dalam pengumpulan data. Secara umum, peneliti bebas melakukan metode pengumpulan data apapun dan mengkombinasikan satu sama lain.
Baik itu dengan wawancara, kuesioner, angket, eksperimen atau observasi langsung di lapangan maupun laboratorium, dan sebagainya. Jika dibutuhkan, semua metode pengumpulan data bisa digunakan.
Sehingga data yang didapatkan bisa maksimal karena meneliti punya fleksibilitas tinggi dalam menentukan metode pengumpulan data. Berbeda dengan data kuantitatif yang metode pengumpulannya lebih terbatas, karena memang tidak banyak sumber data berupa angka bisa didapatkan.
Keuntungan selanjutnya dari analisis data kualitatif adalah memberi pemahaman tentang sudut pandang berbeda dari para partisipan. Lewat wawancara secara mendalam, hal ini bisa didapatkan oleh peneliti.
Sebab dengan bertatap muka langsung dan mengajukan pertanyaan yang fleksibel sesuai kondisi saat wawancara. Peneliti bisa mendapati penilaian atau sudut pandang narasumber tersebut secara mendalam.
Bagi peneliti, hal ini sangat penting karena membuka peluang mendapatkan data valid. Sebab narasumber bisa memberi data yang benar sesuai yang mereka rasakan, yang dialami, dan sebagainya. Data yang berkualitas akan mendukung penarikan kesimpulan yang berkualitas pula.
Salah satu tahapan penting dalam analisis data kualitatif adalah pengkodean data. Secara sederhana, tahap ini dilakukan dengan peneliitmengelompkan data dengan karakteristik yang sama.
Data yang dikelompokkan kemudian menjadi lebih terorganisir dan rapi. Hal ini tentunya akan menguntungkan dalam proses analisis. Sebab bisa dilakukan dengan pola yang teratur untuk mencegah ada kesalahan, seperti data terlewat.
Data yang terorganisir dengan baik juga cenderung lebih mudah dianalisis. Sehingga peneliti lebih mudah menarik kesimpulan dan menjadikannya sebagai hasil dari penelitian yang dilakukan.
Baca Juga: Tips Excel Pemula untuk Analisis Data Penelitian
Data kualitatif yang bukan angka, juga cenderung memberi kesulitan tersendiri dalam proses analisis. Berikut adalah beberapa tantangan yang sering dihadapi peneliti dalam analisis data kualitatif:
Dikutip melalui website Online Metrics, dijelaskan bahwa salah satu tantangan dalam analisis data dalam bentuk kualitatif adalah sampel yang sering terbatas. Hal ini tentu dipandang mempengaruhi validitas dan kualitas data.
Sebab, semakin banyak sampel didapatkan dari total populasi. Maka data yang diperoleh lebih dipandang mampu mewakili populasi tersebut. Sayangnya karena satu dan lain hal, jumlah sampel terlalu sedikit dan mempengaruhi kuantitas serta kualitas data yang diperoleh.
Tantangan kedua dalam analisis data kualitatif adalah rawan terjadi bias. Bias ini bersumber dari hipotesis yang dirumuskan oleh peneliti di tahap awal penelitian. Kadang, peneliti masih fokus pada isi hipotesis tersebut dan meyakini kebenarannya.
Hal ini menjadikan hasil analisis menjadi bias. Apalagi data kualitatif tidak selalu sama satu sama lain dan tidak bisa dihitung secara pasti seperti data kuantitatif. Sehingga mudah bias oleh hipotesis peneliti maupun karena sebab lain.
Tantangan lain yang sering dihadapi peneliti adalah responden yang berubah pikiran. Sehingga jawaban dalam wawancara,kuesioner, dan teknik pengumpulan data lain menjadi tidak sepenuhnya sesuai dengan persepsi mereka.
Tidak sedikit pula, responden yang mencoba memilih netral ketika berhadapan dengan pertanyaan yang membingungkan. Hal ini tentunya menciptakan resiko data yang didapat bias dan mempengaruhi hasil analisis.
Data yang didapatkan dalam penelitian kualitatif sangat mungkin menjadi terlalu banyak dan beragam. Hal ini tentu menjadi tantangan tersendiri dalam proses analisisnya.
Sebab membutuhkan waktu dan tenaga lebih dalam melakukan analisis tersebut. Bahkan bisa juga membuat biaya penelitian membengkak. Misalnya karena peneliti butuh SDM untuk membantu proses pengkodean data dan kegiatan lain.
Data menjadi terlalu banyak dan beragam kadang tidak selalu disengaja atau disadari sejak awal. Sebab beberapa topik penelitian memang kompleks dan membutuhkan data yang lebih kompleks juga.
Dikutip melalui portal daring liputan6.com, dijelaskan bahwa dalam penelitian kualitatif peneliti bisa berhadapan dengan biaya yang tinggi. Kemudian juga berhadapan dengan durasi penelitian yang panjang.
Hal ini terjadi karena proses pengumpulan data dilakukan dengan berbagai cara, jumlah sampel bisa jadi sangat banyak dari perkiraan, tahapan dalam analisis lebih panjang dibanding data kuantitatif, dan sebagainya.
Data yang beragam memang membantu peneliti dalam mendapatkan informasi lebih detail dan mendalam. Sehingga penelitian kualitatif membantu peneliti memahami fenomena dengan lebih baik.
Namun dibalik hal tersebut, data penelitian yang sangat beragam menyulitkan peneliti dalam mengorganisir. Mulai dari mengelompokan data yang satu karakteristik, sampai proses coding data. Hal ini kemudian menjadi tantangan tersendiri bagi peneliti.
Sudah punya data tapi bingung bentuk visualisasinya? Artikel berikut akan membantu:
Analisis data dalam penelitian tentu memiliki tahapan yang jelas. Hal ini juga berlaku untuk analisis data kualitatif. Dikutip melalui buku Analisis Data Kualitatif karya dari Sirajuddin Sale (2017), disebutkan bahwa menurut Miles dan Huberman terdapat 3 tahapan umum. Yaitu:
Tahap pertama dalam analisis data yang bersifat kualitatif adalah reduksi data. Yaitu tahap menyederhanakan data agar bisa sesuai dengan kondisi maupun kebutuhan. Secara sederhana, tahap ini adalah proses menyaring data.
Data penelitian yang didapatkan tidak semuanya sesuai dengan kebutuhan penelitian. Beberapa jenis data juga bisa saja dianggap kurang valid atau ada sebab lain. Sehingga data seperti ini perlu dieliminasi untuk mencegah bias.
Selain dilakukan secara manual, peneliti dalam tahap ini bisa memanfaatkan teknologi terkini. Misalnya memakai komputer, notebook, dan lain sebagainya yang bisa membantu proses reduksi data dengan tepat sekaligus cepat.
Tahap kedua dalam analisis data menurut Miles dan Huberman adalah penyajian data atau display data. Yaitu tahap dimana peneliti akan menyajikan atau menampilkan data dengan rapi, sistematis, tersusun, dan sebagainya.
Penyajian data bisa dilakukan dengan berbagai cara dan teknik oleh peneliti. Tentunya dengan mempertimbangkan karakteristik data dan teknik penyajian yang dirasa paling sederhana dan mudah dipahami pembaca.
Penyajian data bisa dalam bentuk teks, yakni teks naratif. Namun bisa juga dalam bentuk tabel, grafik, pictogram, dan lain sebagainya. Peneliti bisa menyajikan data secara sederhana maupun dibuat interaktif, tinggal disesuaikan kondisi dan kebutuhan,. Kuncinya, data tersebut bisa disajikan dengan baik dan bisa dipahami.
Tahap ketiga dan menjadi tahap terakhir dari analisis data kualitatif adalah penarikan kesimpulan. Sesuai namanya, tahap ini dilakukan untuk menarik kesimpulan dan menjadi hasil penelitian.
Penarikan kesimpulan lebih mudah dilakukan ketika data sudah disajikan atau divisualisasikan. Sehingga peneliti lebih mudah memahami data dan menyimpulkan keseluruhan data yang didapatkan.
Misalnya dari total 100 responden. Peneliti mendapati 70% menyukai produk A, sementara sisanya produk B dan juga C. Maka bisa disimpulkan bahwa produk A paling banyak diminati oleh populasi penelitian.
Jika 3 tahapan tersebut sulit dipahami, maka secara lebih sederhana berikut adalah tahapan utama dalam analisis data kualitatif:
Analisis data tidak akan bisa terjadi tanpa ada data untuk dianalisis. Maka secara sederhana, analisis di tahap pertama adalah pengumpulan data. Dalam penelitian kualitatif, teknik pengumpulan data lebih fleksibel dan bisa dari banyak sumber.
Hal ini tentunya menjadi nilai tambah. Namun, perlu memastikan teknik pengumpulan data sudah tepat. Sesuai dengan topik dan aspek lain dalam penelitian. Sehingga data yang diperoleh juga dijamin tepat.
Data yang sudah dikumpulkan kemudian dilakukan pembacaan. Jadi, peneliti perlu membaca seluruh data agar ada pemahaman terhadap data tersebut. Misalnya, dalam data kualitatif dipahami jawaban responden setuju dan tidak setuju.
Peneliti bisa tahu ada data yang menyatakan persetujuan dan sebaliknya usai membaca keseluruhan data. Jadi, data yang didapatkan perlu dibaca dan dipahami dengan baik agar bisa masuk ke tahap berikutnya.
Tahap ketiga dari analisis data kualitatif adalah coding. Yakni tahap mengkodekan data. Artinya, seluruh data penelitian yang didapatkan perlu dikelompokan dalam beberapa kategori. Data akan berkumpul ketika karakteristiknya sama.
Lalu data ini diberi kode khusus untuk penyederhanaan pengelompokan. Sekaligus memudahkan proses analisis di tahap berikutnya. Semakin beragam data yang didapatkan, maka semakin banyak jenis pengelompokan data.
Tahap yang keempat adalah menafsirkan data. Artinya, pada tahap ini peneliti akan membaca data dan mencoba memahaminya. Sehingga bisa ditarik kesimpulan untuk dijadikan dasar dalam perumusan hasil penelitian.
Proses penafsiran data wajib didahului oleh pemahaman terhadap data tersebut. Semakin paham datanya apa saja dan mengarah kemana. Semakin mudah menafsirkan data-data tersebut. Begitu pula sebaliknya.
Tahap yang terakhir adalah mulai menyusun laporan penelitian. Format laporan penelitian disesuaikan dengan ketentuan dari instansi yang menaungi dosen. Maupun disesuaikan format yang ditetapkan penyedia dana penelitian.
Laporan ini mencakup latar belakang pemilihan topik, data hasil penelitian, pembahasan hasil penelitian, dan kesimpulan serta saran. Susunanya tentu sesuai dengan susunan umum dari karya tulis ilmiah. Namun, tetap perlu disesuaikan dengan format yang sudah dijelaskan sebelumnya. Sehingga tidak bisa asal disusun.
Analisis data kualitatif pada dasarnya memiliki tahapan lebih panjang dibanding data kuantitatif. Selain itu juga menuntut peneliti memiliki konsentrasi tinggi untuk mencegah data terlewat dan tidak dipahami dengan tepat.
Jika memiliki pertanyaan, opini, atau ingin sharing pengalaman berkaitan dengan topik yang dibahas dalam artikel ini. Jangan ragu menuliskannya di kolom komentar. Klik juga tombol Share agar informasi dalam artikel ini tidak berhenti di Anda saja. Semoga bermanfaat.
Pada saat menerbitkan buku, penerbit yang dipilih sering menambahkan halaman prancis atau half title dalam…
Menggunakan tools pendeteksi AI tentu menjadi langkah tepat bagi guru dan dosen. Tools ini bisa…
Proses menulis biasanya diawali dengan menulis draft dan disebut sebagai draft pertama. Penulisan draft menjadi…
Salah satu tahapan penting dalam proses menulis adalah swasunting atau self editing. Melakukan swasunting membantu…
Menggunakan AI untuk parafrase memang menjadi pilihan banyak akademisi saat ini, baik itu dosen maupun…
Menggunakan AI untuk membuat mind mapping atau peta konsep, tentunya menjadi alternatif yang banyak dipilih.…