Interpretasi merupakan sebuah proses yang berarti memaknai berbagai kumpulan dari jenis data penelitian yang sudah diolah. Berbagai data tersebut akhirnya mampu mengubah berbagai grafik, baik grafik batang, grafik garis, bentuk tabular, atau bentuk yang serupa lainnya. Oleh sebab itu, memerlukan interpretasi untuk menganalisisnya.

Interpretasi data juga dapat disebut sebagai proses terjadinya data yang dianalisis dan dilihat dari sisi yang dapat memberikan sebuah makna terhadap data tersebut, yang mana data tersebut memungkinkan untuk ditarik arti dari kesimpulan yang relevan dan juga bermanfaat.

Oleh sebab itu, agar Anda lebih memahami berbagai hal mengenai interpretasi data, maka simak penjelasan lengkap mengenai interpretasi data pada penjelasan yang lebih mendalam di bawah ini.

Pengertian Interpretasi Data Menurut Para Ahli

Seperti yang sudah disebutkan, bahwa interpretasi data merupakan proses terjadinya data yang dianalisis dan dilihat dari sisi yang dapat memberikan sebuah makna terhadap data tersebut, yang mana data tersebut memungkinkan untuk ditarik arti dari kesimpulan yang relevan dan juga bermanfaat.

Namun, secara hakikat, interpretasi data mengacu pada bagaimana proses mengkritisi dan menentukan pentingnya sebuah informasi yang diperoleh atau didapatkan. Misalnya informasi yang didapatkan melalui hasil penelitian survei, bagaimana proses temuan eksperimen, bagaimana pengamatan atau laporan penelitian naratif, dan lain sebagainya.

Sehingga akhirnya, interpretasi data menjadi suatu proses keterampilan untuk berpikir kritis yang penting bagi diri sendiri dan bagi orang lain dalam hal untuk memahami buku teks, grafik, atau tabel. Itulah sebabnya mengapa interpretasi data menjadi hal yang sangat perlu dan penting untuk dilakukan.

Pengertian interpretasi data secara umum merupakan serangkaian proses dari meninjau data melalui beberapa proses yang sebelumnya sudah ditentukan terlebih dahulu, Kemudian proses tersebut akan membantu memberikan beberapa makna atau pengertian pada berbagai data untuk menghasilkan suatu kesimpulan yang relevan.

Interpretasi data juga dapat diartikan sebagai kegiatan yang memiliki tujuan untuk menggabungkan berbagai hasil dari analisis yang dibuat dengan berbagai bentuk, misalnya dari bentuk kriteria, dari bentuk pertanyaan, maupun dari standar khusus. Dengan demikian, hal ini sangat berguna agar data yang sudah digunakan dapat disampaikan dengan baik.

Hasilnya, jika data yang digunakan di dalam interpretasi data mampu dan berhasil tersampaikan dengan baik, maka berbagai permasalahan yang ada di dalam penelitian mampu terjawab dengan baik pula.

Selain memiliki pengertian secara umum, tentu saja interpretasi data ini memiliki pengertian atau dipandang menurut sudut pandang yang berbeda dari para ahli. Oleh sebab itu, berikut ini merupakan pendapat dari para ahli mengenai interpretasi data yang perlu dipahami. Salah satu ahli yang berpendapat mengenai interpretasi data adalah K Abror.

Menurut K Abror, interpretasi data merupakan suatu tahapan yang dilakukan dengan tujuan mengaitkan hubungan antara berbagai variabel penelitian dengan hipotesis penelitian, antara diterima atau ditolak. Sehingga dalam hal ini mampu menjelaskan terkait dengan fenomena penelitian secara mendalam berdasarkan data dan informasi yang tersedia.

Sehingga dapat disimpulkan bahwa interpretasi data merupakan kegiatan penggabungan terhadap hasil dari analisis dengan berbagai macam pertanyaan dan kriteria pada sebuah standar tertentu untuk menciptakan sebuah arti atau makna dari berbagai data yang telah dikumpulkan oleh peneliti untuk mencari jawaban terhadap berbagai permasalahan yang ada di penelitian tersebut.

Baca Juga:

Skala Pengurukan dalam Penelitian: Pengertian, Jenis, dan Contoh

Penelitian Empiris: Pengertian, Jenis, dan Contoh

Penelitian Kuantitatif: Pengertian, Jenis, dan Contoh

Penelitian Eksperimen: Pengertian, Jenis, dan Contoh

Jenis Interpretasi Data

Setelah memahami pengertian dari interpretasi data, selanjutnya Anda juga perlu memahami bahwa interpretasi data ini memiliki beberapa jenis yang dibedakan berdasarkan kategorinya, yaitu metode interpretasi pada data kualitatif dan metode interpretasi pada data kuantitatif.

Di bawah ini akan dijelaskan dua jenis metode interpretasi data tersebut secara lengkap dan menyeluruh.

1. Metode Interpretasi Data Kualitatif

Jenis interpretasi data yang pertama adalah metode interpretasi data kualitatif. Metode jenis ini digunakan untuk melakukan analisis data pada penelitian kualitatif, atau yang dikenal juga sebagai data kategoris. Biasanya, metode ini pengerjaannya bukan menggunakan angka atau pola untuk menggambarkan data, melainkan menggunakan teks.

Di dalam penelitian kualitatif, data kualitatif biasanya dikumpulkan dengan menggunakan berbagai macam teknik. Namun seringkali, akan lebih sulit untuk dianalisis bila dibandingkan dengan metode penelitian kuantitatif lainnya.

Tentu hal ini berbeda dengan data kuantitatif yang biasanya data yang didapat langsung dapat dianalisis setelah dilakukan pengumpulan dan pemilahan. Akan tetapi, data kualitatif ini perlu dikodekan terlebih dahulu ke dalam angka-angka, sebelum akhirnya dapat dianalisis dengan tepat.

Oleh sebab itu, biasanya teks yang digunakan pada interpretasi data pada data kualitatif ini lebih rumit dan memakan waktu banyak. Sehingga besar kemungkinan akan terjadi banyak kesalahan jika dianalisis dalam kondisi yang asli. Maka dari itu, pengkodean yang dilakukan perlu untuk didokumentasikan dengan tujuan agar data atau dokumentasi tersebut dapat digunakan lagi oleh orang lain.

Dalam metode interpretasi data kualitatif, dibagi lagi menjadi dua jenis, yaitu data nominal dan juga data ordinal.

a. Data nominal

Data nominal merupakan data yang diberikan pada objek atau kategori yang tidak menggambarkan tentang kedudukan pada objek tersebut, melainkan hanya sekadar label atau kode data. Sehingga, data nominal pada metode interpretasi data kualitatif ini bersifat saling lepas atau tidak berhubungan antara yang satu dengan yang lain.

b. Data ordinal

Sementara itu, data ordinal merupakan data yang memiliki penomoran objek atau memiliki pengkategorian yang disusun menurut besarnya, yaitu dari tingkat yang paling rendah ke tingkat yang paling tinggi, atau sebaliknya dengan jarak atau rentang yang tidak harus sama.

Ciri-ciri dari data ordinal pada metode interpretasi data kualitatif ini yaitu kategori datanya dapat disusun berdasarkan urutan yang logis dan sesuai dengan besarnya karakteristik yang dimiliki.

2. Metode Interpretasi Data Kuantitatif

Jenis kedua dari interpretasi data yaitu metode interpretasi data kuantitatif. Metode ini biasanya digunakan untuk menganalisis data yang digunakan pada penelitian kuantitatif, atau yang biasanya juga dikenal sebagai data numerik.

Sama halnya dengan data kualitatif, data kuantitatif ini juga dibagi lagi menjadi dua jenis, yaitu data diskrit dan data kontinu.

a. Data diskrit

Data diskrit adalah informasi yang hanya dapat mengambil nilai tertentu dan tidak dapat dibuat lebih presisi, sehingga nilai yang ada di dalam data tersebut mungkin terbatas.

b. Data kontinu

Sementara itu, data kontinu adalah data yang dapat mengambil nilai apa pun, yang biasanya di dalam batas-batas tertentu, sehingga dapat dibagi lagi menjadi bagian yang lebih halus.

Data kontinu ini dibagi lagi menjadi data interval dan juga data rasio, dengan menggunakan semua tipe data numerik.

Dalam penelitian kuantitatif ini, biasanya menggunakan pengkodean angka. Sehingga, proses analisis data kuantitatif ini melibatkan teknik pemodelan statistik dan statistika seperti standar deviasi, mean, dan juga median. 

Berikut adalah penjelasan singkat mengenai teknik pemodelan statistik tersebut.

1) Mean

Mean artinya rata-rata numerik untuk sekumpulan data dan dihitung dengan cara membagi jumlah nilai dengan jumlah nilai dalam suatu kumpulan data. Mean ini biasanya digunakan untuk mendapatkan perkiraan populasi yang besar, dari kumpulan data yang diperoleh dari sampel populasi.

2) Standar deviasi

Sementara itu, standar deviasi digunakan untuk mengukur seberapa baik tanggapan yang sejalan atau yang menyimpang dari rata-rata. Sehingga, standar ini menggambarkan tingkat konsistensi di dalam tanggapan yang kemudian memberi wawasan tentang suatu kumpulan data.

3) Distribusi frekuensi

Teknik ini digunakan untuk menilai sebuah demografi responden atau berapa kali tanggapan tertentu yang muncul di dalam penelitian, sehingga berguna untuk menentukan tingkat persimpangan antara titik pada data yang ada.

Baca Juga:

Jenis-Jenis Penelitian Lengkap dengan Contoh Penjelasannya

Objek Penelitian: Pengertian, Macam-Macam, dan Contoh Lengkap

Penelitian Pengembangan: Tujuan, Ciri-Ciri, Alasan, dan Caranya

90+ Contoh Rumusan Masalah untuk Penelitian, Skripsi, dan Karya Ilmiah

Cara Melakukan Interpretasi Data

Setelah memahami pengertian dan jenis yang terdapat di dalam interpretasi data, maka Anda harus mengetahui bagaimana cara melakukan interpretasi data, agar proses penelitian yang Anda lakukan tepat dan tidak salah langkah.

Oleh sebab itu, di bawah ini akan dijelaskan bagaimana cara menafsirkan data secara akurat yang bisa dilakukan melalui 4 langkah yang tepat.

1. Mengumpulkan data

Langkah pertama yang harus dilakukan di dalam melakukan interpretasi data adalah mengumpulkan semua data yang relevan. Hal ini bisa dilakukan dengan melakukan visualisasi terlebih dahulu, bisa dalam bentuk diagram batang, grafik, lingkaran, atau lain sebagainya.

Dengan mengumpulkan data menjadi diagram tersebut, maka Anda akan lebih tepat dan akurat dalam menganalisis data, sehingga tidak ada bias. Setelah data yang Anda miliki lengkap, Anda bisa melanjutkan ke tahap selanjutnya, yaitu tahap mengembangkan temuan.

Agar data yang dikumpulkan untuk data interpretasi kuat dan akurat, maka ada beberapa hal yang bisa Anda lakukan.

a. Mengidentifikasi tipe data

Pertama, Anda bisa melakukan identifikasi jenis data yang diperlukan untuk penelitian yang Anda lakukan. Apakah itu melalui data nominal, data ordinal, data interval, atau dengan rasio. Hal tersebutlah sebagai kunci tepat yang diperlukan dalam mengumpulkan data agar dapat memahami pertanyaan penelitian dengan benar.

Jika terdapat pertanyaan pada penelitian, maka Anda dapat mengidentifikasi jenis data yang diperlukan saat melakukan penelitian.

b. Menghindari bias

Hal kedua yang harus dilakukan saat mengumpulkan data adalah menghindari berbagai jenis bias yang mungkin ditemui oleh peneliti saat mengumpulkan data untuk melakukan sebuah analisis. Meskipun bias tersebut bisa saja datang dari diri peneliti, akan tetapi sebagian besar bias biasanya disebabkan oleh responden penelitian.

Ada dua bias yang mungkin bisa ditimbulkan responden, misalnya bias respons dan bias non-respons. Bisa jadi, Anda sebagai peneliti tidak dapat menghilangkan bias tersebut, akan tetapi Anda dapat menghindari atau bahkan mengurangi dengan seminimal mungkin.

Bias tersebut bisa saja mempengaruhi proses interpretasi data, jika responden tidak memberikan jawaban dari pertanyaan sama sekali selama proses penelitian. Dengan demikian, Anda sebagai peneliti tetap harus melakukan metode pengumpulan data yang tepat agar tidak terjadi bias dengan cara apa pun.

c. Menggunakan survei tertutup

Tips terakhir agar data yang dikumpulkan tepat dan akurat adalah melakukan survei terbuka. Survei terbuka ini mampu memberikan informasi secara rinci mengenai pertanyaan dan memungkinkan responden untuk sepenuhnya dapat mengekspresikan diri, sehingga hal ini bukan jadi jenis survei terbaik untuk interpretasi data, karena membutuhkan banyak pengkodean sebelum data dapat dianalisis.

Dengan survei tertutup, maka Anda dapat membatasi jawaban responden untuk beberapa opsi yang sudah ditentukan, sekaligus Anda juga dapat menghilangkan data yang tidak relevan di dalamnya. Dengan demikian, Anda lebih mudah melakukan analisis dan juga menafsirkan data.

Meski demikian, survei tertutup ini mungkin tidak cocok dengan beberapa kasus, misalnya saat mengumpulkan informasi pribadi dari responden, misalnya nama, alamat, nomor telepon, email, dan lain sebagainya.

2. Mengembangkan temuan atau hasil penelitian

Kemudian langkah kedua yang harus dilakukan adalah mengembangkan temuan atau mengembangkan hasil penelitian. Langkah kedua ini dapat dilakukan dengan mengamati data secara menyeluruh. Hal ini dilakukan agar Anda dapat menemukan tren, pola, atau perilaku di dalam data tersebut.

Katakanlah jika Anda meneliti mengenai sekelompok orang melalui populasi tertentu yang dijadikan sampel, di sini lah Anda dapat menganalisis pola perilaku. Dan tujuan dilakukannya langkah ini adalah untuk membandingkan deduksi yang didapatkan, sebelum kemudian menarik kesimpulan yang tepat.

3. Membuat kesimpulan

Setelah data yang dikumpulkan dikembangkan dalam dan deduksi yang didapatkan sudah dibandingkan, maka Anda dapat mulai membuat kesimpulan atau menarik kesimpulan. Pembuatan kesimpulan ini dilakukan berdasarkan tren yang Anda temukan. Sehingga, kesimpulan ini artinya harus menjawab dari berbagai pertanyaan yang ada pada penelitian.

Jika di dalam kesimpulan tidak atau belum menjawab berbagai pertanyaan dari penelitian tersebut, maka Anda harus bertanya. Mengapa demikian? Bisa jadi hal ini akan mengarahkan Anda ke penelitian yang lebih lanjut atau pertanyaan berikutnya.

4. Memberikan rekomendasi

Setelah selesai membuat kesimpulan, langkah terakhir yang harus Anda lakukan adalah memberikan rekomendasi. Rekomendasi ini dibuat sebagai langkah terakhir dalam interpretasi data, karena rekomendasi merupakan proses meringkas temuan dan kesimpulan pada penelitian yang telah dilakukan.

Untuk itu, artinya rekomendasi ini hanya bisa dilakukan dengan salah satu cara saja, dari dua cara yang ada, yaitu jika Anda mendapat rekomendasi mengenai tindakan atau merekomendasikan agar penelitian dapat dilakukan lebih lanjut lagi.

Contoh Interpretasi Data

Peneliti akan melakukan analisis data berdasarkan hipotesis yang telah ditetapkan, yaitu:

H1 : Keterlibatan konsumen mempengaruhi brand loyalty terhadap kamera DSLR 

Sony Alpha. 

H2 : Brand trust mempengaruhi brand loyalty terhadap kamera DSLR Sony Alpha. 

H3 : Keterlibatan konsumen dan brand trust mempengaruhi brand loyalty terhadap 

kamera DSLR Sony Alpha. 

H4: Lama keanggotaan memiliki hubungan terhadap keterlibatan konsumen, brand 

trust, dan brand loyalty.

Agar dapat membuktikan hipotesis tersebut, metode analisis data yang digunakan adalah distribusi frekuensi, tabulasi silang, korelasi, regresi linier, dan regresi berganda. Bab ini akan dibagi ke dalam dua bagian, yaitu analisis data dan interpretasi data. 

Pada bagian pertama yaitu interpretasi data, peneliti akan memaparkan hasil penelitian yang berasal dari kuesioner sebagai data primer dan kemudian menyajikannya dengan formula dan rumus yang telah ditentukan.

Interpretasi Data:

Pada uji validitas ini, akan dilihat valid tidaknya data yang diperoleh peneliti, akan merujuk pada ketepatan alat ukur/skala/instrumen yang digunakan oleh peneliti yaitu kuesioner. Suatu kuesioner dikatakan valid apabila tiap pertanyaan mampu mengukur atau mengungkap apa yang diukur oleh kuesioner tersebut. 

Uji validitas dalam penelitian ini dilakukan pada variabel keterlibatan konsumen yang terdiri dari 10 atribut, brand trust yang terdiri dari 12 atribut, dan brand loyalty yang terdiri dari 11 atribut. Kriteria penilaian valid atau tidaknya pertanyaan pada kuesioner itu didasarkan pada perbandingan nilai r hitung dengan r tabel. 

Untuk mendapatkan nilai r tabel digunakan rumus: 

r = nilai r tabel, t = nilai t tabel dan df = derajat bebas

Artikel Terkait:

Data Penelitian: Pengertian, Klasifikasi, dan Contoh Lengkap

Data Ordinal: Pengertian, Fungsi, Ciri-Ciri, dan Contoh

Jenis Data Penelitian yang Perlu Diketahui

Reduksi Data: Pengertian, Tujuan, Langkah-Langkah, dan Contohnya

Angket Penelitian: Pengertian, Prinsip, Jenis, Langkah, dan Contohnya

Jenis Angket Penelitian yang Wajib Diketahui

Responden Penelitian: Karakteristik dan Syarat-Syaratnya

Hipotesis Penelitian: Pengertian, Jenis, dan Contoh Lengkap

Instrumen Penelitian: Pengertian, Jenis, dan Contoh Lengkap