91 Dengan memahami pengertian dan karakteristik tes, peneliti dapat merancang dan menggunakan instrumen pengukuran yang valid, reliabel, dan objektif untuk mendukung tujuan penelitian kuantitatif mereka. Tes yang baik akan memberikan data yang akurat dan dapat dipercaya untuk mendukung analisis dan interpretasi hasil penelitian. B. Teknik Pengumpulan Data Kualitatif Dalam konteks penelitian terdapat empat mteknik pengumpulan data beserta instrumen yang menyertainya. Observasi partisipan Observasi partisipan merupakan salah satu teknik pengumpulan data kualitatif yang melibatkan keterlibatan langsung peneliti dalam kegiatan atau situasi yang diamati, sambil mencatat informasi yang relevan terkait fenomena yang diteliti. Keunggulan utama dari observasi partisipan adalah kemampuannya untuk memberikan pemahaman yang mendalam tentang konteks yang diamati. Dengan terlibat secara langsung, peneliti dapat memperoleh wawasan yang komprehensif tentang dinamika dan nuansa lingkungan yang sedang diamati. Selain itu, observasi partisipan memungkinkan akses terhadap informasi yang sulit diperoleh melalui wawancara atau kuesioner, karena peneliti dapat mengamati perilaku atau interaksi secara langsung. (Herdiansyah, 2019) Namun, observasi partisipan juga memiliki beberapa kelemahan. Salah satunya adalah memerlukan waktu yang
92 relatif lebih lama daripada teknik pengumpulan data lainnya. Keterlibatan aktif peneliti dalam kegiatan membutuhkan kesabaran dan dedikasi untuk mencatat informasi yang relevan secara akurat. Selain itu, risiko subjektivitas dan bias peneliti dapat menjadi tantangan, karena keterlibatan langsung dalam lingkungan yang diamati dapat mempengaruhi persepsi dan interpretasi peneliti terhadap data. Peneliti harus berupaya menjaga objektivitas dan kredibilitas observasi partisipan dengan melakukan refleksi dan pencatatan yang sistematis. Instrumen yang digunakan dalam observasi partisipan meliputi jurnal lapangan, checklist observasi, atau catatan lapangan yang mencatat pengamatan peneliti. Jurnal lapangan digunakan untuk mencatat pengalaman dan refleksi peneliti selama observasi, sedangkan checklist observasi membantu dalam mencatat aspek-aspek yang diamati sesuai dengan fokus penelitian. Proses observasi partisipan dimulai dengan perencanaan yang cermat, di mana peneliti menetapkan tujuan, lingkup, dan metodologi observasi. Selanjutnya, pengamatan dilakukan secara aktif dan terlibat dalam kegiatan atau situasi yang diamati. Selama proses observasi, peneliti mencatat data dengan sistematis dan berusaha untuk mendokumentasikan informasi yang relevan secara akurat. Pencatatan data meliputi deskripsi detail tentang interaksi, perilaku, dan konteks yang diamati. Setelah observasi selesai, peneliti melakukan analisis data dengan merujuk pada catatan lapangan dan hasil observasi untuk mengidentifikasi pola, tema, atau temuan yang muncul dari pengamatan. Hasil
93 analisis ini kemudian digunakan untuk memberikan pemahaman yang lebih dalam terhadap fenomena yang diteliti dan mendukung pengembangan interpretasi atau kesimpulan penelitian. Dengan demikian, observasi partisipan merupakan teknik yang kuat untuk mendapatkan wawasan kontekstual dan mendalam dalam penelitian kualitatif, meskipun menuntut komitmen waktu dan usaha yang lebih besar. (Djaali, 2021) Wawancara mendalam Wawancara mendalam adalah teknik pengumpulan data kualitatif yang melibatkan interaksi tatap muka antara peneliti dan responden dengan tujuan mendapatkan pemahaman mendalam tentang pengalaman, persepsi, atau pandangan individu terkait topik penelitian. Keunggulan utama dari wawancara mendalam adalah kemampuannya untuk menggali informasi yang kompleks dan mendalam dari sudut pandang responden. Dengan wawancara ini, peneliti dapat menangkap nuansa, emosi, dan konteks yang mendasari pandangan atau pengalaman responden. Meskipun memiliki keunggulan tersebut, wawancara mendalam juga memiliki beberapa kelemahan. Salah satunya adalah memerlukan waktu yang relatif lebih lama karena proses interaksi antara peneliti dan responden bisa menjadi intensif. Keberhasilan wawancara mendalam juga sangat tergantung pada keterampilan interaksi antarmanusia dari peneliti, termasuk kemampuan mendengarkan aktif dan mengajukan pertanyaan yang tepat. Selain itu, wawancara mendalam rentan terhadap subjektivitas
94 peneliti dalam menginterpretasi dan merekam informasi yang diperoleh. Instrumen yang digunakan dalam wawancara mendalam meliputi panduan wawancara terstruktur atau semi-struktur, rekaman audio atau video, dan catatan lapangan. Panduan wawancara digunakan sebagai kerangka kerja untuk membimbing jalannya wawancara dan memastikan semua aspek yang relevan dari topik penelitian dibahas. Rekaman audio atau video dapat membantu dalam merekam detail wawancara untuk analisis lebih lanjut, sementara catatan lapangan digunakan untuk mencatat informasi penting selama proses wawancara. (Hidayat, 2021) Prosedur wawancara mendalam dimulai dengan persiapan pertanyaan yang relevan dan terstruktur berdasarkan tujuan penelitian. Selanjutnya, peneliti mengkonduksi wawancara dengan mengajukan pertanyaan secara sistematis dan responsif terhadap jawaban responden. Setelah wawancara selesai, data yang terkumpul dianalisis dengan mempertimbangkan jawaban responden, dan temuan-temuan yang signifikan dieksplorasi lebih lanjut. Analisis data wawancara mendalam dilanjutkan dengan interpretasi hasil untuk mengembangkan pemahaman yang lebih mendalam tentang topik penelitian. (Supratiknya, 2022) Secara keseluruhan, wawancara mendalam merupakan teknik yang sangat efektif dalam pengumpulan data kualitatif karena mampu menghasilkan informasi yang mendalam dan kontekstual dari perspektif individu. Namun, untuk menjaga validitas dan objektivitas, peneliti
95 perlu memperhatikan keterampilan interaksi dan analisis data yang cermat selama proses wawancara mendalam. Fokus kelompok Fokus kelompok merupakan teknik pengumpulan data kualitatif yang melibatkan diskusi terarah dengan sekelompok kecil peserta yang memiliki pengalaman atau pandangan yang relevan terhadap topik penelitian. Keunggulan utama dari fokus kelompok adalah kemampuannya untuk memfasilitasi interaksi antar peserta dan pertukaran ide di antara mereka. Diskusi kelompok ini menghasilkan data kolektif yang reflektif atas pandangan kelompok secara keseluruhan, sehingga memberikan pemahaman yang lebih luas dan holistik tentang topik penelitian. Namun, fokus kelompok juga memiliki beberapa kelemahan. Salah satunya adalah rentan terhadap dominasi atau pengaruh sekelompok tertentu yang mungkin mendominasi diskusi atau mengarahkan opini peserta lainnya. Selain itu, teknik ini memerlukan manajemen kelompok yang efektif dari pihak peneliti untuk memastikan bahwa setiap peserta memiliki kesempatan untuk berkontribusi secara adil dalam diskusi. Instrumen yang digunakan dalam fokus kelompok meliputi panduan diskusi, rekaman audio atau video, dan catatan lapangan. Panduan diskusi berisi daftar pertanyaan atau topik yang akan dibahas dalam diskusi kelompok untuk memastikan fokus pada topik penelitian. Rekaman
96 audio atau video dapat digunakan untuk merekam seluruh diskusi sebagai referensi untuk analisis lebih lanjut, sementara catatan lapangan berisi informasi penting yang dicatat selama proses diskusi. (Hidayat, 2021) Prosedur dalam fokus kelompok dimulai dengan perencanaan kelompok, di mana peneliti menentukan komposisi peserta, tujuan diskusi, dan panduan yang akan digunakan. Selanjutnya, peneliti mengkonduksi diskusi dengan memfasilitasi interaksi antara peserta dan mengarahkan diskusi sesuai panduan yang telah disusun. Setelah diskusi selesai, data yang terkumpul dianalisis dengan mempertimbangkan kontribusi masing-masing peserta dan pola-pola yang muncul selama diskusi. Hasil analisis ini kemudian diinterpretasikan untuk menghasilkan pemahaman yang lebih mendalam tentang perspektif kelompok terkait topik penelitian. Dengan demikian, fokus kelompok merupakan teknik yang efektif untuk mengumpulkan data kualitatif karena memungkinkan interaksi antar peserta dan pengembangan pemahaman yang lebih luas tentang pandangan kelompok terkait topik penelitian. Namun, peneliti perlu memperhatikan manajemen kelompok yang baik untuk menghindari dominasi atau bias tertentu dalam hasil diskusi kelompok. Analisis dokumen Analisis dokumen merupakan teknik pengumpulan data kualitatif yang melibatkan pemeriksaan dan interpretasi teks tertulis, seperti dokumen, laporan, atau
97 arsip, untuk mengidentifikasi pola, tema, atau informasi yang relevan terkait dengan penelitian. Keunggulan utama dari analisis dokumen adalah kemudahan akses terhadap data sekunder yang sudah ada, seperti arsip sejarah, laporan kebijakan, atau dokumen organisasi, yang dapat memberikan wawasan tentang konteks historis atau budaya yang mendukung penelitian. Selain itu, analisis dokumen memungkinkan peneliti untuk menjelajahi aspek penting dari materi tertulis yang mungkin sulit diakses melalui teknik pengumpulan data lainnya. Namun, analisis dokumen juga memiliki beberapa kelemahan. Salah satunya adalah terbatasnya kontrol peneliti terhadap kualitas dan keakuratan dokumen yang dianalisis. Peneliti harus mempertimbangkan asal-usul dokumen, kebijakan penyimpanan, dan keandalan sumber untuk memastikan validitas data. Selain itu, potensi subjektivitas dalam interpretasi dokumen juga menjadi tantangan, di mana peneliti harus berhati-hati agar tidak mengarahkan interpretasi sesuai dengan sudut pandang pribadi. Instrumen yang digunakan dalam analisis dokumen meliputi checklist analisis, kode atau kategori, dan perangkat lunak analisis teks. Checklist analisis digunakan untuk memastikan bahwa aspek penting dari dokumen telah dipertimbangkan selama analisis. Kode atau kategori digunakan untuk mengorganisir data dan mengidentifikasi pola atau tema yang muncul dari dokumen yang dianalisis. Penggunaan perangkat lunak analisis teks, seperti NVivo atau ATLAS.ti, dapat memfasilitasi analisis yang sistematis
98 dan efisien terhadap dokumen yang lebih besar atau kompleks. (Hidayat, 2021) Prosedur dalam analisis dokumen dimulai dengan seleksi dokumen yang relevan dengan topik penelitian. Peneliti kemudian membaca dan menganalisis teks dokumen dengan memperhatikan informasi yang signifikan dan pola yang muncul. Selanjutnya, data yang terkumpul dikodekan menggunakan kategori atau tema yang telah ditetapkan untuk mengorganisir informasi. Akhirnya, temuan dari analisis dokumen disajikan dalam bentuk narasi atau temuan yang mendukung temuan penelitian. Pada dasarnya, analisis dokumen merupakan teknik yang bermanfaat dalam penelitian kualitatif untuk mengakses informasi dari berbagai sumber tertulis. Meskipun memiliki beberapa tantangan terkait dengan kontrol kualitas dan subjektivitas interpretasi, analisis dokumen dapat memberikan wawasan yang berharga tentang konteks historis, kebijakan, atau budaya yang relevan untuk penelitian. Peneliti perlu menggunakan instrumen dan prosedur yang tepat untuk mengoptimalkan analisis dokumen dan memastikan keakuratan serta relevansi hasil analisis terhadap tujuan penelitian. (AK & ZA, 2015)
99 Rangkuman Instrumen pengumpulan data kuantitatif terdiri dari kuesioner dan tes, digunakan untuk mengumpulkan data numerik atau terukur secara objektif. Kuesioner merupakan daftar pertanyaan tertulis yang sistematis untuk mengukur variabel atau mendapatkan informasi dari responden. Tes digunakan untuk mengukur kemampuan, pengetahuan, atau karakteristik individu dengan standar pengukuran yang jelas. Di sisi lain, teknik pengumpulan data kualitatif, seperti observasi partisipan, wawancara mendalam, fokus kelompok, dan analisis dokumen, digunakan untuk menggali informasi mendalam tentang pengalaman, persepsi, atau pandangan dari perspektif subjektif. Teknikteknik ini memungkinkan peneliti memahami konteks dan nuansa fenomena yang diteliti dengan lebih komprehensif. Penggunaan instrumen dan teknik yang tepat dalam pengumpulan data mixed methods memberikan landasan yang kuat untuk analisis holistik dan interpretasi yang mendalam terhadap fenomena penelitian.
100 Evaluasi 1. Apa perbedaan utama antara kuesioner dan wawancara mendalam dalam konteks pengumpulan data penelitian mixed methods? 2. Mengapa validitas dan reliabilitas instrumen pengumpulan data kuantitatif sangat penting dalam penelitian mixed methods? Jelaskan. 3. Bagaimana observasi partisipan dapat memberikan pemahaman yang mendalam tentang fenomena yang diteliti dalam penelitian kualitatif? Jelaskan dengan contoh. 4. Apa keunggulan penggunaan fokus kelompok sebagai teknik pengumpulan data kualitatif dalam penelitian mixed methods? Diskusikan beberapa tantangan yang mungkin dihadapi dalam penggunaan teknik ini. 5. Mengapa analisis dokumen dianggap sebagai teknik yang efektif untuk mengakses informasi kontekstual dalam penelitian kualitatif? Jelaskan bagaimana prosedur analisis dokumen dapat memberikan wawasan yang mendalam tentang fenomena yang diteliti.
101 Analisis Data Penelitian Mixed Methods 6
102 alam bab ini, mahasiswa akan belajar tentang tiga konsep utama terkait analisis data dalam konteks penelitian mixed methods. Pertama, mereka akan memahami analisis data kuantitatif yang melibatkan pengolahan data, validitas, reliabilitas, dan penggunaan berbagai teknik statistik untuk mengeksplorasi hubungan antarvariabel dalam data numerik. Kedua, mahasiswa akan diajarkan tentang analisis data kualitatif yang mencakup berbagai pendekatan untuk mengelompokkan, menganalisis, dan menggambarkan data berdasarkan pola, tema, atau jenis kelompok yang berbeda, seperti analisis tematik, analisis isi, atau analisis narasi. Ketiga, mereka akan mempelajari integrasi dan analisis data campuran, di mana data dari kedua pendekatan (kuantitatif dan kualitatif) digabungkan untuk memperoleh pemahaman yang lebih holistik tentang fenomena penelitian. Tahapan ini melibatkan proses pengumpulan data dari kedua pendekatan, penggunaan triangulasi untuk memvalidasi temuan, dan penerapan teknik analisis yang sesuai dengan jenis data yang ada untuk menghasilkan pemahaman terintegrasi yang mendalam. A. Analisis Data Kuantitatif Konsep analisis data kuantitatif mengacu pada 3 aspek, yaitu pengolahan data, validitas dan reliabilitas, serta analisis statistk. Pengolahan data Pengolahan data dalam konteks analisis data merujuk pada serangkaian langkah untuk menyusun, memvalidasi, D
103 membersihkan, dan menyimpan data secara sistematis sehingga data tersebut siap digunakan untuk analisis lebih lanjut. Ini mencakup pengumpulan data dari berbagai sumber, verifikasi keakuratan dan keabsahan data, serta penghapusan atau koreksi data yang tidak lengkap, tidak akurat, atau tidak relevan. Tujuan pengolahan data adalah untuk memastikan data siap digunakan secara efektif dalam proses analisis, memastikan keandalan hasil analisis, dan mendukung pengambilan keputusan yang tepat berdasarkan informasi yang diperoleh dari data tersebut. Menurut William J. Baugh (2008), pengolahan data adalah serangkaian prosedur yang digunakan untuk mentransformasi data mentah menjadi informasi yang bermanfaat melalui langkah-langkah input, proses, output, dan penyimpanan. Baugh menggambarkan bahwa proses input melibatkan pengumpulan data dari berbagai sumber, proses adalah manipulasi atau transformasi data tersebut, output adalah hasil dari proses yang dapat berupa informasi atau laporan, dan penyimpanan adalah langkah terakhir di mana data yang sudah diproses disimpan untuk penggunaan selanjutnya. Menurut George M. Marakas (2013), pengolahan data adalah konversi data mentah menjadi bentuk yang dapat digunakan untuk analisis dan pengambilan keputusan. Ini melibatkan langkah-langkah seperti pengumpulan data dari berbagai sumber, validasi untuk memastikan keakuratan data, penyusunan data ke dalam format yang sesuai, transformasi data, dan penyimpanan data untuk penggunaan yang lebih lanjut.
104 Gordon B. Davis (2014) menggambarkan pengolahan data sebagai serangkaian aktivitas yang dilakukan pada data untuk mengubahnya menjadi informasi yang berguna untuk pengambilan keputusan. Ini melibatkan pengumpulan data yang cermat, penyimpanan data yang aman, pengolahan data yang akurat, analisis yang mendalam, dan distribusi informasi yang tepat waktu kepada pemangku kepentingan yang relevan. Ralph Kimball dan Margy Ross (2013) mendefinisikan pengolahan data sebagai langkah-langkah yang diperlukan untuk mengubah data mentah menjadi bentuk yang dapat digunakan untuk analisis. Mereka menyebutkan bahwa pengolahan data meliputi ekstraksi data dari sumbersumber yang berbeda, transformasi data ke dalam format yang konsisten dan relevan, pembersihan data dari noise atau data yang tidak relevan, integrasi data dari berbagai sumber, dan penyimpanan data dalam struktur yang efisien. Dari definisi-definisi ini, dapat disimpulkan bahwa pengolahan data adalah serangkaian langkah penting dan terstruktur untuk mengelola data mentah menjadi informasi yang bermanfaat dalam konteks analisis atau pengambilan keputusan. Proses pengolahan data melibatkan langkah-langkah seperti pengumpulan data yang akurat, validasi data, transformasi data, pembersihan data, integrasi data, dan penyimpanan data yang aman. Langkah-langkah ini penting untuk memastikan kualitas dan integritas data yang digunakan dalam analisis atau pengambilan keputusan.
105 Apa Saja Tahapan Pengolahan Data? Tahapan pengolahan data adalah serangkaian proses yang harus dilakukan untuk mengolah data menjadi informasi yang berguna. Beberapa tahapan pengolahan data yang umumnya dilakukan adalah sebagai berikut: 1. Pengumpulan Data Tahapan pertama dalam pengolahan data adalah pengumpulan data. Proses ini melibatkan pengambilan data dari berbagai sumber yang tersedia, termasuk formulir, database, survei, rekaman transaksi, atau sistem informasi lainnya. Langkah pengumpulan data harus dilakukan dengan hati-hati untuk memastikan bahwa data yang diperoleh adalah valid, lengkap, dan relevan dengan tujuan pengolahan data yang akan dilakukan. Validitas data dapat dipastikan dengan memverifikasi sumber data, menggunakan instrumen pengumpulan data yang tepat, dan memastikan bahwa data yang dikumpulkan mencerminkan informasi yang dibutuhkan. Penting untuk mempertimbangkan kebutuhan analisis data dan menyusun strategi pengumpulan data yang sesuai. Hal ini termasuk menentukan variabel yang ingin diamati, menentukan populasi atau sampel yang akan digunakan, serta merencanakan metode pengumpulan data yang efektif seperti survei, wawancara, observasi, atau penggunaan data sekunder dari sumber yang sudah ada. Selain itu, penting juga untuk memperhatikan aspek privasi dan keamanan data selama proses
106 pengumpulan. Pastikan data yang dikumpulkan diperlakukan dengan kerahasiaan sesuai dengan regulasi dan kebijakan privasi yang berlaku. Menggunakan metode pengumpulan data yang etis dan menghormati privasi responden akan mendukung integritas dan validitas data yang dikumpulkan. Setelah data dikumpulkan, langkah selanjutnya adalah mengevaluasi kualitas data sebelum dilakukan proses pengolahan lebih lanjut. Proses evaluasi ini termasuk memeriksa keabsahan, keakuratan, kelengkapan, dan ketepatan waktu data yang telah dikumpulkan. Data yang berkualitas tinggi akan menjadi dasar yang kuat untuk analisis data yang akurat dan valid. Dengan demikian, pengumpulan data merupakan tahapan awal yang krusial dalam pengolahan data. Proses ini menentukan kualitas dan validitas data yang akan digunakan dalam analisis dan pengambilan keputusan selanjutnya. Dengan melakukan pengumpulan data yang sistematis dan teliti, kita dapat memastikan bahwa data yang diproses dan dianalisis adalah data yang dapat dipercaya dan relevan untuk mendukung tujuan analisis yang diinginkan. 2. Preprocessing Data Preprocessing data merupakan tahapan penting dalam pengolahan data yang bertujuan untuk membersihkan data dari nilai yang tidak relevan, duplikasi data, atau nilai yang hilang sehingga data yang akan diolah sudah bersih dan siap untuk diproses lebih lanjut. Proses preprocessing data
107 melibatkan beberapa langkah yang diperlukan untuk meningkatkan kualitas dan kegunaan data dalam analisis. Langkah-langkah ini termasuk identifikasi dan penanganan nilai yang hilang dengan penghapusan baris atau kolom yang memiliki banyak nilai kosong atau pengisian nilai yang hilang dengan metode imputasi. Selain itu, preprocessing juga meliputi deteksi dan penanganan outlier, transformasi data untuk menyesuaikan distribusi, encoding variabel kategori menjadi bentuk numerik yang dapat diproses, pemilihan fitur penting, normalisasi data untuk menghilangkan bias skala, dan integrasi data dari berbagai sumber. Proses ini sangat penting karena kualitas data yang baik mempengaruhi hasil akhir dari analisis data dan dapat membantu mendukung pengambilan keputusan yang lebih baik berdasarkan informasi yang diperoleh dari data yang telah diproses dengan baik. 3. Integrasi Data Integrasi data merupakan tahap penting dalam pengolahan data yang bertujuan untuk menggabungkan data dari berbagai sumber yang berbeda menjadi satu kesatuan yang lengkap dan konsisten. Tujuan utama dari integrasi data adalah memastikan bahwa data yang diolah mencakup semua informasi yang diperlukan untuk analisis atau keperluan bisnis. Proses integrasi data melibatkan beberapa langkah, termasuk identifikasi sumber data yang relevan, pemetaan skema data, transformasi data ke format
108 yang seragam, dan penggabungan data menjadi satu dataset yang terpadu. Langkah pertama dalam integrasi data adalah mengidentifikasi sumber data yang akan digunakan dalam analisis. Sumber data ini bisa berasal dari database internal perusahaan, sumber eksternal seperti data pemerintah atau data pihak ketiga, atau bahkan data streaming seperti data sensor atau data dari platform media sosial. Penting untuk memilih sumber data yang tepat sesuai dengan kebutuhan analisis. Selanjutnya, dilakukan pemetaan skema data untuk menyamakan struktur dan format data dari berbagai sumber. Ini melibatkan identifikasi elemen data yang setara antara sumber-sumber yang berbeda sehingga data dapat diintegrasikan secara efisien. Misalnya, mengidentifikasi kolom yang memiliki makna yang sama atau variabel yang sejenis dari sumber data yang berbeda. Setelah pemetaan skema data selesai, dilakukan transformasi data untuk mengubah format atau struktur data menjadi seragam agar bisa digabungkan. Proses ini termasuk pengubahan tipe data, normalisasi nilai, atau penghapusan duplikasi sehingga data siap untuk digunakan dalam analisis. Langkah terakhir adalah penggabungan data dari berbagai sumber menjadi satu dataset terpadu. Proses ini dapat melibatkan penggunaan teknik join atau merge dalam database untuk menggabungkan data berdasarkan kunci atau atribut yang sama. Hasilnya
109 adalah dataset yang lengkap dan konsisten yang mencakup semua informasi yang dibutuhkan untuk analisis atau pengambilan keputusan. Integrasi data merupakan langkah krusial dalam siklus pengolahan data karena memastikan bahwa data yang digunakan dalam analisis adalah data yang lengkap, akurat, dan representatif. Dengan melakukan integrasi data yang tepat, kita dapat memaksimalkan nilai informasi dari berbagai sumber data yang tersedia untuk mendukung pengambilan keputusan yang lebih baik dan strategi bisnis yang lebih efektif. 4. Transformasi Data Transformasi data adalah tahap penting dalam pengolahan data yang bertujuan untuk mengubah data dari bentuk asalnya menjadi bentuk yang lebih berguna, konsisten, dan mudah diproses dalam analisis atau aplikasi bisnis. Proses transformasi data melibatkan penggunaan berbagai teknik seperti penggabungan data, normalisasi, agregasi data, pengubahan skala, atau pembuatan kolom baru berdasarkan kriteria tertentu. Tujuan dari transformasi data adalah untuk mempersiapkan data sehingga dapat memberikan nilai tambah yang signifikan dalam analisis. Misalnya, dengan menggabungkan data dari berbagai sumber atau merangkum data ke tingkat yang lebih tinggi, kita dapat memperoleh gambaran yang lebih komprehensif dan mudah dimengerti tentang informasi yang tersedia. Proses transformasi data yang tepat memungkinkan untuk mengoptimalkan penggunaan
110 data dalam pengambilan keputusan dan pengembangan strategi bisnis yang efektif. 5. Analisis Data Analisis data merupakan tahap kunci dalam pengolahan data di mana informasi yang bermanfaat diekstraksi dari data yang telah diolah sebelumnya. Proses analisis data melibatkan penggunaan berbagai teknik dan alat untuk memahami, menggali, dan menginterpretasikan pola, hubungan, atau tren yang terdapat dalam dataset. Tujuan utama dari analisis data adalah untuk menghasilkan wawasan yang mendalam dan relevan yang dapat digunakan untuk mendukung pengambilan keputusan yang informasional dan berbasis bukti. Dalam melakukan analisis data, seringkali digunakan teknik statistik seperti statistik deskriptif dan inferensial. Statistik deskriptif digunakan untuk merangkum karakteristik dasar dari data, seperti mean, median, modus, dan deviasi standar, serta visualisasi grafis seperti histogram atau scatter plot. Sementara itu, statistik inferensial digunakan untuk membuat inferensi atau prediksi tentang populasi berdasarkan sampel data, melalui pengujian hipotesis, estimasi parameter, atau analisis regresi. Selain itu, analisis data juga melibatkan penerapan teknik data mining untuk menemukan pola atau hubungan yang tersembunyi dalam data. Teknik data mining termasuk clustering (pengelompokan), association rule mining (penemuan asosiasi), classification (klasifikasi), dan anomaly detection
111 (deteksi anomali). Analisis prediktif juga merupakan bagian penting dari analisis data di mana model matematis atau statistik digunakan untuk memprediksi nilai atau perilaku di masa depan berdasarkan data historis. Proses analisis data memiliki implikasi yang luas dalam berbagai bidang, termasuk bisnis, ilmu pengetahuan, kesehatan, dan teknologi. Hasil analisis data dapat digunakan untuk mengidentifikasi tren pasar, memahami perilaku pelanggan, mengoptimalkan proses bisnis, mengembangkan strategi pemasaran yang lebih efektif, memprediksi penyakit atau epidemi, serta mendukung pengambilan keputusan dalam berbagai konteks. Dengan demikian, analisis data bukan hanya tentang memproses data secara teknis, tetapi juga tentang menghasilkan wawasan yang dapat dijadikan dasar untuk pengambilan keputusan yang lebih baik. Pentingnya analisis data semakin meningkat seiring dengan jumlah data yang terus berkembang dan kompleksitas tantangan yang dihadapi dalam menganalisis data untuk mendapatkan nilai tambah yang maksimal. 6. Interpretasi dan Visualisasi Data Interpretasi dan visualisasi data merupakan salah satu tahapan dalam pengolahan data yang memungkinkan pemahaman mendalam terhadap hasil analisis serta komunikasi informasi yang ditemukan kepada pemangku kepentingan. Proses interpretasi melibatkan analisis terperinci terhadap temuan dari
112 data yang telah diolah, termasuk identifikasi tren, pola, anomali, atau hubungan yang signifikan. Interpretasi data juga melibatkan penggunaan pemikiran kritis untuk menyimpulkan implikasi dari temuan tersebut dalam konteks tujuan analisis atau permasalahan yang ada. Sementara itu, visualisasi data merupakan teknik yang kuat untuk menyajikan informasi secara visual melalui grafik, tabel, atau diagram. Visualisasi membantu dalam menggambarkan data secara intuitif sehingga dapat dipahami dengan lebih baik oleh audiens yang beragam. Beberapa jenis visualisasi yang umum digunakan termasuk diagram batang, diagram garis, diagram lingkaran, heatmap, atau scatter plot. Setiap jenis visualisasi memiliki kegunaan dan kelebihan tersendiri tergantung pada tujuan komunikasi dan konteks data yang dihadapi. Tujuan utama dari interpretasi dan visualisasi data adalah untuk menghasilkan wawasan yang bermanfaat dan dapat dijadikan dasar untuk pengambilan keputusan. Dengan menyajikan informasi secara visual, pemangku kepentingan dapat dengan cepat melihat dan memahami informasi penting yang terkandung dalam data. Misalnya, melalui visualisasi data, dapat diidentifikasi tren penjualan, pola perilaku konsumen, atau performa bisnis secara lebih jelas dan efektif. Proses interpretasi dan visualisasi data tidak hanya berfokus pada teknik pengolahan grafis semata, tetapi juga melibatkan interpretasi yang mendalam
113 terhadap pesan yang disampaikan oleh data. Hal ini melibatkan kemampuan untuk mengartikan temuan analisis secara kontekstual dan mengambil kesimpulan yang dapat diterapkan dalam pengambilan keputusan. Dengan demikian, interpretasi dan visualisasi data merupakan tahapan akhir yang krusial dalam siklus pengolahan data yang membantu mengoptimalkan nilai informasi dari data yang telah diolah sebelumnya. Validitas dan reliabilitas data Validitas dan reliabilitas data merupakan konsep penting dalam analisis data yang membahas tentang keakuratan, konsistensi, dan keandalan data yang digunakan untuk tujuan analisis atau penelitian. Kedua konsep ini berkaitan erat dengan keabsahan dan kepercayaan terhadap data yang digunakan dalam mengambil kesimpulan atau membuat keputusan. Validitas Data: Validitas mengacu pada sejauh mana data yang dikumpulkan atau diolah benar-benar mengukur atau merepresentasikan apa yang dimaksud untuk diukur atau direpresentasikan. Dengan kata lain, validitas menilai sejauh mana data tersebut relevan dan tepat untuk tujuan analisis atau penelitian yang dilakukan. Contoh validitas adalah apakah instrumen pengukuran atau pertanyaan dalam survei dapat secara akurat mengukur variabel yang ingin diteliti. Validitas dapat dibagi menjadi beberapa jenis, termasuk validitas internal (sejauh mana data mengukur
114 apa yang seharusnya diukur dalam suatu studi), validitas eksternal (sejauh mana hasil studi dapat diterapkan atau generalisasi ke populasi lebih luas), dan validitas konstruk (sejauh mana variabel yang diukur benar-benar mencerminkan konsep atau teori yang ingin diuji). (Hidayat, 2021) Reliabilitas Data: Reliabilitas mengacu pada konsistensi atau keandalan data dalam pengukuran atau pengumpulan data ulang yang sama. Data yang reliabel akan menghasilkan hasil yang konsisten jika diukur atau dikumpulkan ulang dalam kondisi yang sama atau serupa. Sebagai contoh, instrumen pengukuran yang reliabel akan memberikan hasil yang konsisten jika digunakan oleh berbagai pengamat atau di berbagai waktu. Reliabilitas juga dapat terkait dengan stabilitas dan konsistensi data sepanjang waktu atau di berbagai kondisi. Jika data dianggap reliabel, kita memiliki keyakinan yang lebih besar terhadap keandalan dan ketepatan data tersebut dalam menggambarkan fenomena atau variabel yang diamati. (Santoso, 2010) Validitas dan reliabilitas data sangat penting dalam konteks analisis data atau penelitian karena memiliki dampak langsung pada kualitas dan keandalan hasil yang dihasilkan. Berikut adalah beberapa alasan mengapa validitas dan reliabilitas data sangat diperlukan: (Budiastuti, 2022) 1. Kepercayaan dalam Hasil Analisis Validitas dan reliabilitas data memberikan keyakinan bahwa hasil analisis atau temuan yang
115 dihasilkan dari data tersebut dapat dipercaya. Data yang valid dan reliabel meminimalkan risiko kesalahan interpretasi atau kesimpulan yang keliru. 2. Kualitas Pengambilan Keputusan Data yang valid dan reliabel memberikan dasar yang kuat untuk pengambilan keputusan yang tepat. Ketika data tidak valid atau reliabel, keputusan yang diambil dapat menjadi tidak akurat atau tidak efektif. 3. Generalisasi Hasil Validitas eksternal membantu dalam menggeneralisasi hasil penelitian atau analisis dari sampel ke populasi yang lebih luas. Data yang valid secara eksternal menunjukkan bahwa hasil tersebut dapat diterapkan atau diberlakukan pada situasi yang lebih umum. 4. Menghindari Bias Validitas dan reliabilitas data membantu mengurangi risiko bias dalam pengumpulan dan interpretasi data. Data yang tidak valid atau reliabel cenderung menghasilkan kesimpulan yang bias atau terpengaruh oleh faktor-faktor yang tidak diinginkan. 5. Kredibilitas Penelitian atau Analisis Validitas dan reliabilitas data adalah bagian integral dari metodologi penelitian atau analisis yang kuat. Data yang valid dan reliabel meningkatkan kredibilitas studi atau analisis tersebut di mata rekan sejawat dan masyarakat ilmiah.
116 6. Efisiensi Penggunaan Sumber Daya Dengan menggunakan data yang valid dan reliabel, waktu, tenaga, dan sumber daya lainnya yang digunakan untuk analisis atau penelitian menjadi lebih efisien karena tidak perlu mengulangi atau mempertanyakan kembali hasil yang dipertanyakan. 7. Penghormatan terhadap Partisipan Validitas data melibatkan kepastian bahwa data yang dikumpulkan benar-benar mewakili pengalaman atau kondisi partisipan atau subjek yang diamati. Ini mencerminkan penghormatan terhadap partisipan dan memastikan integritas dalam penggunaan data mereka. Dengan memastikan validitas dan reliabilitas data sebelum melakukan analisis atau penelitian lebih lanjut, kita dapat meningkatkan kepercayaan dan kualitas temuan atau hasil yang dihasilkan. Hal ini sangat penting dalam konteks pengambilan keputusan yang informasional dan berbasis bukti dalam berbagai bidang, termasuk ilmu pengetahuan, bisnis, kesehatan, dan kebijakan publik. Analisis statistik Analisis statistik merupakan kunci dalam pengolahan dan interpretasi data, terutama dalam rangka menyelidiki dan memahami pola atau hubungan di dalam dataset. Dua cabang utama dari analisis statistik adalah statistik deskriptif dan statistik inferensial.
117 1. Statistik Deskriptif Statistik deskriptif digunakan untuk merangkum dan menggambarkan karakteristik dasar dari suatu dataset atau sampel data. Tujuan utama statistik deskriptif adalah untuk memberikan gambaran yang jelas tentang data yang diamati. Beberapa contoh metrik statistik deskriptif meliputi: (Nurlan, 2019) a. Measures of Central Tendency (Tendensi Pusat), seperti mean (rata-rata), median (nilai tengah), dan mode (nilai yang paling sering muncul). b. Measures of Variability (Variabilitas): Seperti range (rentang), variance (varians), dan standard deviation (deviasi standar). c. Distribusi Data: Grafik seperti histogram, box plot, atau diagram pencar (scatter plot) untuk memvisualisasikan distribusi dan pola data. Statistik deskriptif membantu kita untuk memahami secara ringkas tentang bagaimana data tersebar dan bagaimana bentuk distribusinya. Ini merupakan langkah awal yang penting sebelum melakukan analisis lebih lanjut. 2. Statistik Inferensial Statistik inferensial digunakan untuk membuat generalisasi atau inferensi tentang populasi berdasarkan sampel data yang terbatas. Tujuan dari statistik inferensial adalah untuk menyimpulkan atau menguji hipotesis terkait dengan parameter populasi berdasarkan informasi yang diperoleh dari sampel data. Beberapa teknik statistik inferensial meliputi: (Alhamda, 2018)
118 a. Uji Hipotesis (Hypothesis Testing) Melakukan pengujian untuk menguji kebenaran suatu hipotesis terhadap parameter populasi berdasarkan sampel data yang ada. b. Estimasi Interval (Interval Estimation) Menghitung interval kepercayaan untuk parameter populasi berdasarkan sampel data. c. Analisis Regresi dan Korelasi (Regression and Correlation Analysis) Menganalisis hubungan antara variabel dan memprediksi nilai berdasarkan model statistik. Statistik inferensial memungkinkan kita untuk mengambil kesimpulan yang lebih luas atau umum tentang fenomena yang diamati berdasarkan sampel data yang terbatas. Ini merupakan alat penting dalam ilmu pengetahuan dan pengambilan keputusan yang berbasis bukti. Dengan menggunakan kombinasi statistik deskriptif dan inferensial, kita dapat menggali lebih dalam tentang informasi yang terkandung dalam data, mengidentifikasi pola atau tren, menguji hipotesis, dan membuat prediksi yang relevan. Analisis statistik membantu dalam membuat keputusan yang didasarkan pada bukti dan memahami lebih baik tentang fenomena di sekitar kita berdasarkan data empiris yang dianalisis secara sistematis.
119 B. Analisis Data Kualitatif Terdapat beberapa bentuk pendekatan analisis data kualitatif yang umum digunakan dalam penelitian. Setiap pendekatan ini memiliki fokus dan teknik analisis yang berbeda-beda, sesuai dengan tujuan dan konteks penelitian yang dilakukan. Berikut adalah beberapa bentuk pendekatan analisis data kualitatif yang dapat digunakan: (Irianto, 2017) 1. Tipologi Tipologi adalah sistem klasifikasi yang digunakan untuk mengelompokkan data berdasarkan pola, tema, atau jenis kelompok yang berbeda. Pendekatan ini digunakan untuk menggambarkan kelompok responden yang menunjukkan perbedaan dalam perilaku, sikap, atau pandangan terhadap dunia. Tipologi umumnya terdiri dari serangkaian deskripsi atau "tipe" yang diberikan pada sketsa kecil perilaku atau sikap khas dari setiap kelompok. Misalnya, tipologi dapat berdasarkan perilaku tertentu seperti orang yang gemar memasak di akhir pekan dibandingkan dengan juru masak berbayar seharihari, atau berdasarkan tanggapan terhadap merek (seperti penggemar versus penolak skeptis). Tipologi juga dapat melampaui parameterparemeter tersebut dengan mengklaim kategorisasi sikap dan gaya hidup yang lebih luas. Meskipun tipologi sangat populer dan bermanfaat dalam riset pasar, terdapat asumsi bahwa individu memiliki sikap, pola konsumsi, dan identitas yang stabil. Asumsi ini
120 kini semakin dipertanyakan karena pengakuan bahwa perilaku manusia cenderung lebih dinamis dan kompleks dari yang diperkirakan sebelumnya. 2. Taksonomi Taksonomi merupakan sistem klasifikasi yang lebih canggih dibandingkan tipologi, dengan fokus pada fenomena kompleks multifaset berdasarkan domain dan dimensi konseptual umum. Dalam konteks penelitian layanan kesehatan, taksonomi digunakan untuk mengevaluasi intervensi yang multifaset dan diimplementasikan di dunia nyata, bukan hanya dalam kondisi terkontrol. Tujuan utama dari taksonomi adalah meningkatkan kejelasan dalam mendefinisikan dan membandingkan fenomena yang kompleks, terutama dalam konteks intervensi kesehatan. Pendekatan kualitatif dalam taksonomi memungkinkan karakterisasi yang lebih canggih daripada pendekatan dikotomis sederhana yang umumnya digunakan dalam penelitian kuantitatif (misalnya, pengobatan versus kontrol). Dengan menggunakan metode kualitatif, peneliti dapat mengidentifikasi dan memahami esensi dari intervensi kompleks, serta memisahkannya menjadi komponen-komponen esensial. Hal ini penting untuk memungkinkan perbandingan yang lebih baik antara intervensi alternatif dan mempromosikan komunikasi yang jelas antara para peneliti dan praktisi dalam bidang kesehatan. Taksonomi memberikan kerangka kerja yang lebih mendalam untuk memahami dan
121 mengeksplorasi fenomena kompleks, yang dapat menjadi dasar untuk pengambilan keputusan yang lebih baik dalam pengembangan intervensi kesehatan yang efektif dan relevan. 3. Perbandingan Konstan Metode komparatif konstan, yang merupakan aspek inti dari grounded theory yang dikembangkan pada akhir tahun 1960-an, melibatkan proses terusmenerus membandingkan setiap bagian data dengan bagian lainnya untuk mengeksplorasi variasi, persamaan, dan perbedaan dalam data. Pendekatan ini memberikan kerangka yang ketat namun fleksibel bagi peneliti grounded theory untuk menjelajahi makna dan isi data tanpa terikat oleh aturan yang terlalu kaku. Langkah-langkah praktis dalam metode ini meliputi melihat dokumen seperti catatan lapangan, mencari indikator kategori dalam peristiwa dan perilaku, memberi nama dan kodekan pada dokumen, serta melakukan perbandingan kode untuk menemukan konsistensi dan perbedaan antar kode. Konsistensi ini mengungkapkan kategori yang kemudian dikelompokkan untuk memahami peristiwa secara lebih mendalam. Selanjutnya, peneliti membuat memo tentang perbandingan dan kategori yang muncul, dan kategori-kategori tertentu menjadi fokus sentral dalam analisis. Proses ini berlanjut hingga kategori-kategori inti terbentuk, memberikan landasan yang kokoh untuk analisis grounded theory yang mendalam dan berpusat pada data.
122 4. Induksi Analitik Induksi analitik (IA) adalah suatu pendekatan penelitian yang digunakan untuk mengumpulkan data, mengembangkan analisis, dan menyusun temuan penelitian secara sistematis. Tujuan formal dari IA adalah untuk menjelaskan kausalitas, yaitu spesifikasi kondisi yang diperlukan secara individu dan bersama-sama untuk munculnya berbagai aspek kehidupan sosial. Pendekatan ini mendorong redefinisi progresif dari fenomena yang akan dijelaskan (explanandum) dan faktor penjelas (explanans), sehingga hubungan yang konsisten (kadang-kadang disebut "universal") dapat dipertahankan. Dalam prakteknya, IA melibatkan pengamatan peristiwa dan pengembangan pernyataan hipotesis tentang apa yang terjadi berdasarkan data yang terkumpul. Setelah merumuskan hipotesis awal, peneliti melanjutkan dengan memeriksa peristiwa serupa lainnya untuk melihat apakah mereka sesuai dengan hipotesis yang telah diajukan. Jika tidak, hipotesis tersebut direvisi untuk mencerminkan pola yang diamati dalam data. Selama proses IA, peneliti juga mencari pengecualian terhadap hipotesis yang telah dibuat. Ketika pengecualian ditemukan, hipotesis direvisi lagi agar dapat mencakup semua contoh yang diamati. Tujuannya adalah mengembangkan hipotesis yang dapat menjelaskan secara komprehensif semua kasus yang diamati dalam studi tersebut.
123 Dengan menggunakan induksi analitik, peneliti dapat membangun pemahaman yang mendalam tentang fenomena yang diteliti, dengan mengambil pendekatan yang iteratif dan berbasis bukti. Pendekatan ini memungkinkan peneliti untuk mengembangkan teori yang teruji secara empiris, yang mendasari penjelasan yang kokoh tentang interaksi sosial dan dinamika kehidupan manusia. 5. Quasi-statistics Statistik quasi adalah pendekatan untuk membuat penghitungan yang tidak tepat, seperti "beberapa", "biasanya", atau "paling", menjadi lebih tepat dalam konteks penelitian kualitatif. Metode ini melibatkan pengumpulan data numerik dari penelitian kualitatif dan memperlakukannya sebagai jenis data yang lebih terstruktur dalam kerangka kualitatif. Statistik quasi digunakan sebagai strategi untuk mengevaluasi generalisasi internal, yaitu kemampuan untuk memperluas hasil penelitian kepada peserta atau komponen eksperimental lainnya dalam pengaturan, kasus, atau lembaga yang tidak diamati secara langsung. Contoh penggunaan statistik quasi adalah dengan menghitung berapa kali suatu hal disebutkan dalam catatan lapangan sebagai perkiraan frekuensi yang kasar. Pendekatan ini sering digunakan untuk memberikan bukti untuk kategori yang telah dibuat dalam penelitian atau untuk menentukan apakah pengamatan terpengaruh atau tidak. Statistik quasi memberikan kerangka kerja yang lebih terstruktur
124 untuk menganalisis data kualitatif dan membantu peneliti dalam menginterpretasikan temuan secara lebih sistematis dalam konteks penelitian mereka. 6. Analisis Logika/Analisis Matriks Analisis matriks adalah sebuah metode analisis yang digunakan untuk mengidentifikasi serta menggambarkan hubungan antara konsep-konsep yang terkait. Dalam analisis matriks, tujuannya adalah untuk menghasilkan identifikasi semua kemungkinan hubungan berpasangan antara konsep-konsep yang dianalisis. Proses ini melibatkan garis besar penyebab umum, proses penalaran logis, dan faktor lain yang relevan. Untuk memvisualisasikan hubungan ini, dapat digunakan diagram alir, diagram, serta deskripsi tertulis untuk menjelaskan setiap hubungan yang diidentifikasi dalam analisis matriks. Pendekatan ini membantu peneliti untuk secara sistematis mengeksplorasi dan menggambarkan interaksi antar konsep dalam konteks penelitian yang relevan. 7. Analisis Peristiwa/Mikroanalisis Analisis Peristiwa (EA) adalah teknik penelitian kualitatif yang diadaptasi dari bidang antropologi dan sosiologi untuk menggambarkan dan menjelaskan interaksi sosial dan perilaku yang terkait dengan situasi yang kompleks. EA berguna dalam membatasi fokus pengumpulan data dalam pengaturan yang rumit dan untuk memperoleh serta mengelola berbagai perspektif tentang suatu peristiwa yang menarik sambil menempatkan peristiwa tersebut dalam konteks sosial dan lingkungan yang sesuai.
125 Penekanannya dalam EA adalah menemukan awal dan akhir yang tepat dari suatu peristiwa dengan mengidentifikasi batas-batas atau hal-hal yang menandai perubahan dalam peristiwa tersebut. Teknik ini secara khusus berorientasi pada analisis film dan video, di mana setelah menemukan batasan peristiwa, peneliti akan mengidentifikasi fase-fase dalam peristiwa dengan memeriksa rekaman berulang kali untuk memahami perubahan dan dinamika yang terjadi. Dengan menggunakan EA, peneliti dapat memahami lebih dalam interaksi sosial dan perilaku dalam konteks situasi yang spesifik, yang dapat memberikan wawasan yang berharga dalam analisis kualitatif tentang dinamika manusia dalam situasi kehidupan sehari-hari. Pendekatan ini membantu mengembangkan pemahaman yang lebih kaya tentang peristiwa tertentu dan menyediakan kerangka kerja untuk mengeksplorasi berbagai aspek dari interaksi sosial dalam situasi yang kompleks. 8. Metode Analisis Metaforis Analisis metafora adalah cara untuk memahami sebuah teks dengan mengidentifikasi dan menganalisis penggunaan metafora di dalamnya. Metode ini menggunakan intuisi peneliti untuk mengidentifikasi metafora, dan biasanya digunakan pada tahap analisis lanjutan dalam penelitian kualitatif. Proses ini melibatkan mencoba berbagai metafora dan melihat seberapa cocok mereka dengan apa yang diamati dalam teks atau data yang sedang dianalisis.
126 Selain itu, peneliti juga dapat menanyakan kepada peserta untuk mendapatkan metafora yang dihasilkan secara spontan. Contoh konkretnya adalah jika seseorang menggambarkan "lorong sebagai jalan raya", maka arti dari "jalan raya" dapat mencakup konsep lalu lintas, persimpangan, atau bahkan guru sebagai polisi yang mengatur arus. Analisis metafora membantu dalam memperoleh pemahaman yang lebih dalam tentang makna teks atau data kualitatif dengan menggali konotasi dan implikasi dari metafora yang digunakan. Pendekatan ini dapat memberikan wawasan yang berharga tentang cara peserta memahami atau merespons pengalaman mereka, serta memperkaya interpretasi penelitian dengan memperhatikan dimensi simbolis dan metaforis dari bahasa yang digunakan dalam konteks tertentu. 9. Analisis Domain Analisis domain adalah suatu proses di mana seorang insinyur perangkat lunak mempelajari informasi latar belakang yang diperlukan untuk memahami masalah dan membuat keputusan selama analisis kebutuhan dan tahap rekayasa perangkat lunak lainnya. Istilah 'domain' dalam konteks ini merujuk pada bidang bisnis atau teknologi di mana pelanggan mengharapkan perangkat lunak digunakan. Beberapa domain bisa sangat luas, seperti 'reservasi maskapai', 'diagnosis medis', atau 'analisis keuangan', sementara yang lain lebih spesifik, seperti 'pembuatan cat' atau 'penjadwalan pertemuan'.
127 Para ahli atau praktisi yang bekerja di suatu domain dan memiliki pengetahuan mendalam tentangnya disebut sebagai pakar domain. Banyak dari mereka mungkin menjadi pelanggan atau pengguna potensial perangkat lunak yang dikembangkan untuk domain tersebut. Analisis domain melibatkan deskripsi situasi sosial dan pola budaya di dalamnya, serta menyoroti makna situasi sosial kepada peserta dengan menghubungkan situasi sosial dan makna budaya. Dalam analisis domain, ada berbagai jenis domain yang dapat diidentifikasi, termasuk domain rakyat (istilah lokal untuk domain), domain campuran, dan domain analitik (istilah peneliti untuk domain). Proses analisis domain meliputi langkah-langkah seperti menentukan hubungan semantik antar istilah, menyiapkan lembar kerja analisis domain, menentukan sampel catatan lapangan dari pernyataan orang yang diteliti, dan mencari istilah luas dan spesifik untuk menggambarkan hubungan semantik. Peneliti kemudian merumuskan pertanyaan tentang hubungan semantik yang ditemukan dan mengulangi proses ini untuk mengidentifikasi hubungan semantik yang berbeda. Hasil analisis domain dicatat dalam daftar domain yang ditemukan, yang membantu peneliti memahami secara mendalam bidang bisnis atau teknologi tertentu yang relevan dengan pengembangan perangkat lunak.
128 10. Analisis Hermeneutika Analisis hermeneutik adalah serangkaian metode analisis yang berpusat pada penafsiran. Strategi ini menekankan proses interpretasi subjektif, berlawanan dengan pendekatan penelitian yang menyoroti objektivitas dan independensi dalam interpretasi untuk membangun pengetahuan. Penelitian hermeneutik meliputi berbagai pendekatan yang berbeda dengan metode analisis yang juga bervariasi sesuai disiplin ilmu. Tujuannya adalah memperoleh pemahaman yang mendalam tentang makna di berbagai konteks, seperti praktik manusia, budaya, karya seni, dan teks. Pemahaman ini dihasilkan melalui proses interpretasi sistematis, yang dikenal sebagai lingkaran hermeneutik di mana interpretasi detail memengaruhi interpretasi keseluruhan fenomena, membawa pada pemahaman yang lebih dalam. Dalam analisis hermeneutik, Anda dapat menggabungkan metode ini dengan metode analisis lain yang bertujuan untuk menafsirkan dan memahami makna. Misalnya, gabungan antara hermeneutika dan fenomenologi membentuk analisis hermeneutik fenomenologis. Pendekatan ini tidak mencari makna objektif teks, melainkan makna teks bagi individu yang terlibat dalam situasi tersebut. Dalam analisis ini, Anda berusaha untuk mengurung diri dalam interpretasi orang lain, menggambarkan kisah mereka dengan menggunakan kata-kata mereka
129 sendiri, yang kurang interpretatif dibandingkan dengan pendekatan lain. Analisis hermeneutik mengakui adanya berbagai lapisan interpretasi teks. Pemahaman teks dikonstruksi melalui interaksi dengan latar belakang dan situasi saat ini, dipengaruhi oleh faktor sosial dan interaksi simbolik dengan orang lain. Konteks waktu dan tempat penulisan juga penting untuk memahami teks, serta situasi budaya yang mendukungnya. Pada konteks sejarah, makna teks terletak pada tujuan pengarang, konteks penulisan, dan pertemuan antara pengarang dan pembaca, yang sering kali berhubungan secara dialektis. Dalam situasi analisis media seperti kaset video, mungkin diperlukan analisis tingkat sekunder dengan melibatkan orang lain yang menggunakan pendekatan analisis yang berbeda, serta menganalisis catatan lapangan mereka. Ini memperkaya pemahaman terhadap makna yang tersembunyi dalam teks melalui perspektif yang berbeda-beda. 11. Analisis wacana Analisis wacana adalah sebuah metode penelitian yang digunakan untuk mempelajari penggunaan bahasa tulis atau lisan dalam konteks sosialnya. Tujuannya adalah untuk memahami bagaimana bahasa digunakan dalam situasi kehidupan nyata, dengan fokus pada berbagai aspek seperti tujuan komunikasi, efek bahasa, aturan budaya, dan bagaimana nilai serta keyakinan tercermin dalam komunikasi.
130 Ketika melakukan analisis wacana, peneliti dapat meneliti bagaimana penggunaan bahasa terkait dengan konteks sosial, politik, dan sejarahnya. Hal ini mencakup memahami peran bahasa dalam membentuk identitas sosial, memperkuat hierarki kekuasaan, atau mencerminkan perubahan sosial dalam masyarakat. Metode ini umum digunakan di berbagai disiplin ilmu humaniora dan ilmu sosial, termasuk linguistik, sosiologi, antropologi, psikologi, dan studi budaya. Dalam analisis wacana, peneliti sering menggunakan rekaman audio atau video sebagai sumber data untuk menganalisis interaksi verbal. Mereka mempelajari pola komunikasi, seperti siapa yang mendominasi percakapan, bagaimana pertanyaan diajukan, dan pola interaksi lainnya, untuk mengidentifikasi norma dan konvensi yang mendasari komunikasi dalam konteks sosial tertentu. 12. Semiotika Semiotika adalah studi tentang bagaimana makna diciptakan dan dikomunikasikan melalui tanda dan simbol, baik visual maupun linguistik. Asal-usulnya dapat ditemukan dalam studi akademis yang menyelidiki bagaimana tanda-tanda dan simbolsimbol ini membentuk makna dalam berbagai konteks budaya. Teknik ini memberikan cara untuk melihat dunia dan memahami bagaimana lanskap serta budaya tempat tinggal kita secara tidak sadar mempengaruhi kita.
131 Dalam semiotika, fokus utama adalah menentukan bagaimana makna dari tanda dan simbol tidak melekat pada objek itu sendiri, melainkan berasal dari hubungannya dengan hal-hal lain dalam lingkungan yang lebih luas. Pandangan semiotika sering kali disajikan dengan penekanan postmodernis, yang menyoroti pentingnya konteks, perspektif, dan interpretasi subjektif dalam membentuk makna dan pemahaman. Sebagai contoh, simbol-simbol tertentu dapat memiliki makna yang berbeda dalam konteks budaya yang berbeda, dan semiotika mempelajari bagaimana tanda-tanda ini digunakan dan diinterpretasikan dalam berbagai konteks komunikasi. 13. Analisis Isi Analisis isi adalah sebuah alat penelitian yang digunakan untuk mengidentifikasi keberadaan kata, tema, atau konsep tertentu dalam data kualitatif, seperti teks. Dengan menggunakan analisis isi, peneliti dapat mengukur, menganalisis, dan menginterpretasikan makna serta hubungan kata-kata, tema, atau konsep yang muncul dalam teks tersebut. Sebagai contoh, peneliti dapat mengevaluasi bahasa yang digunakan dalam artikel berita untuk mencari bias atau keberpihakan tertentu. Analisis isi memungkinkan peneliti untuk membuat kesimpulan tentang pesan yang tersirat dalam teks, identitas penulis, audiens target, serta konteks budaya dan waktu di sekitar teks tersebut. Metode analisis isi dapat dianggap sebagai bentuk khusus dari analisis tipologis, yang memfokuskan
132 pada pengembangan kategori-kategori tertentu dari data kualitatif. Dalam analisis ini, peneliti mengamati dokumen, teks, atau pidato untuk mengidentifikasi tema-tema yang muncul secara berulang. Peneliti akan mencari tahu apa yang paling banyak dibicarakan dalam teks tersebut dan bagaimana tematema tersebut berhubungan satu sama lain. Selain itu, analisis isi juga dapat membantu mengungkapkan penekanan laten, pandangan politik penulis, dan implikasi yang mungkin tersembunyi di balik teks. Beberapa aturan standar dalam analisis isi meliputi penentuan seberapa besar potongan data yang dianalisis pada satu waktu (misalnya baris, kalimat, frasa, atau paragraf) serta unit makna atau kategori yang digunakan. Kategori-kategori tersebut harus inklusif (mencakup semua contoh yang sesuai), saling eksklusif, dan didefinisikan dengan jelas. Semua data harus sesuai dengan setidaknya satu kategori (lengkap), dan konteks juga harus diperhatikan selama proses analisis. Setelah menentukan kategori, peneliti kemudian melakukan penghitungan untuk melihat seberapa sering kategorikategori tersebut muncul dalam data. Analisis isi awalnya dikembangkan untuk mengkaji artikel surat kabar guna mengidentifikasi bias, namun kemudian juga digunakan dalam berbagai konteks, baik visual maupun verbal. Meskipun berfokus pada aspek kuantitatif, analisis isi tetap mengakomodasi aspek kualitatif yang penting
133 dalam memahami makna dan konteks dari teks yang dianalisis. 14. Fenomenologi/Analisis Heuristik Fenomenologi atau analisis heuristik adalah pendekatan penelitian yang menekankan bagaimana individu mengalami dunia mereka secara subjektif. Pendekatan ini menyoroti makna idiosinkratik bagi individu, bukan sekadar konstruksi bersama. Dalam fenomenologi, peneliti berupaya untuk mengurung diri dan memahami perspektif serta pengalaman orang lain secara mendalam. Analisis heuristik juga menekankan efek dari pengalaman penelitian terhadap pengalaman pribadi peneliti. Hal ini melibatkan refleksi tentang bagaimana penelitian memengaruhi peneliti secara personal. Meskipun terdapat kesamaan dengan analisis hermeneutik, pendekatan fenomenologi lebih terfokus pada pengalaman peneliti dalam proses penelitian. Beberapa penggunaan istilah "fenomenologi" untuk menggambarkan pengalaman peneliti dan gagasan bahwa ini merupakan inti dari semua penelitian yang dilakukan. Pendekatan ini menekankan pada pemahaman mendalam tentang pengalaman subjektif individu dan peran peneliti dalam proses eksplorasi ini. 15. Analisis Narasi Analisis narasi adalah pendekatan yang mempelajari pidato individu atau cerita yang dipaparkan oleh seseorang. Meskipun memiliki tumpang tindih
134 dengan pendekatan lain seperti analisis wacana, analisis narasi lebih menyoroti interaksi dan pengalaman individu. Narasi mengacu pada apa yang seseorang pilih untuk berbagi tentang diri mereka sendiri, yang mempengaruhi bagaimana mereka dipersepsikan oleh orang lain. Analisis narasi sering melibatkan perbandingan ide tentang diri sendiri dan cenderung menghindari ungkapan hal-hal negatif. Studi naratif dapat meliputi analisis sastra, buku harian, atau cerita rakyat, dengan fokus pada konteks situasi, inti plot, dan tindakan dasar yang mendasari cerita yang diceritakan. Dalam konteks analisis data kualitatif secara umum, masih ada beberapa metode lain yang belum disebutkan, seperti etnografi. Tim Ascarya Solution telah mempelajari berbagai metode ini dan mengimplementasikannya dalam pengembangan software analisis data. Penerapan software dalam analisis data kualitatif dapat membantu mengurangi bias atau campur tangan peneliti, sehingga menghasilkan hasil yang lebih akurat. Jika Anda menginginkan hasil analisis yang handal dan akurat, layanan analisis data Ascarya dapat menjadi solusi yang tepat untuk memenuhi kebutuhan Anda C. Integrasi dan Analisis Data Campuran Integrasi dan analisis data campuran dalam penelitian mixed methods merupakan tahap yang penting untuk menggabungkan dan menganalisis data kuantitatif dan kualitatif secara bersama-sama guna mendapatkan
135 pemahaman yang lebih komprehensif. Proses ini dimulai dengan tahap pengumpulan data yang telah menghasilkan data dari kedua pendekatan. Data kuantitatif biasanya berbentuk angka atau nilai numerik yang diperoleh melalui survei, eksperimen, atau pengukuran, sementara data kualitatif berupa narasi, kutipan, atau informasi deskriptif yang mendalam dari wawancara, observasi, atau analisis teks. Setelah data terkumpul, tahap integrasi dimulai dengan menggabungkan data kuantitatif dan kualitatif untuk memvalidasi temuan dan menghasilkan pemahaman yang terintegrasi. Salah satu teknik yang sering digunakan adalah triangulasi, di mana data dari kedua pendekatan digunakan untuk saling mengonfirmasi dan melengkapi. Triangulasi data dapat mengungkapkan pola atau temuan yang muncul secara konsisten dari berbagai sudut pandang, sehingga memperkuat kepercayaan terhadap hasil penelitian. Selanjutnya, dalam analisis data campuran, peneliti dapat menggunakan berbagai teknik analisis yang sesuai dengan jenis data yang ada. Misalnya, untuk data kualitatif, analisis tematik atau analisis isi digunakan untuk mengidentifikasi pola tematik atau kategori yang muncul dari narasi atau kutipan yang diperoleh. Analisis ini membantu menggali makna dan konteks dari data kualitatif untuk memahami perspektif responden atau konteks yang lebih luas. Sementara itu, untuk data kuantitatif, peneliti dapat menggunakan analisis statistik seperti regresi, uji-t, ANOVA, atau analisis multivariat untuk mengeksplorasi
136 hubungan antarvariabel atau untuk membandingkan kelompok-kelompok data. Analisis ini bertujuan untuk mengidentifikasi pola atau tren yang signifikan dari data numerik yang diperoleh. Tahap integrasi data campuran juga melibatkan interpretasi yang terintegrasi dari hasil analisis kuantitatif dan kualitatif. Peneliti harus menghubungkan temuan dari kedua jenis data untuk mengembangkan pemahaman yang lebih holistik tentang fenomena penelitian. Interpretasi yang terintegrasi ini penting untuk menyusun narasi atau penjelasan yang konsisten dan komprehensif terkait temuan penelitian. Kesimpulannya, integrasi dan analisis data campuran dalam penelitian mixed methods melibatkan proses yang sistematis dan terstruktur untuk menggabungkan, menganalisis, dan menginterpretasi data kuantitatif dan kualitatif secara bersama-sama. Tujuan utamanya adalah menghasilkan pemahaman yang lebih mendalam dan terintegrasi tentang fenomena penelitian dengan memanfaatkan kekuatan masing-masing jenis data.
137 Rangkuman Konsep analisis data kuantitatif mengacu pada 3 aspek, yaitu pengolahan data, validitas dan reliabilitas, serta analisis statistik. Analisis data kualitatif melibatkan beberapa pendekatan yang berbeda untuk mengelompokkan, menganalisis, dan menggambarkan data berdasarkan pola, tema, atau jenis kelompok yang berbeda. Beberapa bentuk pendekatan yang umum digunakan termasuk tipologi, taksonomi, perbandingan konstan, induksi analitik, statistik quasi, analisis matriks, analisis peristiwa, analisis metaforis, analisis domain, hermeneutika, analisis wacana, semiotika, analisis isi, fenomenologi/analisis heuristik, dan analisis narasi. Tahap awal integrasi dan analisis data mix methods melibatkan pengumpulan data dari kedua pendekatan, di mana data kuantitatif berupa angka atau nilai numerik dari survei, eksperimen, atau pengukuran, sedangkan data kualitatif berupa narasi mendalam dari wawancara atau observasi. Setelah data terkumpul, tahap integrasi dimulai dengan triangulasi, di mana data dari kedua pendekatan saling mengonfirmasi dan melengkapi. Selanjutnya, analisis data campuran menggunakan teknik analisis yang sesuai dengan jenis data, seperti analisis tematik untuk data kualitatif dan analisis statistik seperti regresi atau uji-t untuk data kuantitatif. Interpretasi terintegrasi dari hasil analisis dilakukan untuk mengembangkan pemahaman holistik tentang fenomena penelitian, dengan tujuan menghasilkan pemahaman yang mendalam dan terintegrasi tentang subjek penelitian.
138 Evaluasi 1. Jelaskan perbedaan mendasar antara analisis data kuantitatif dan kualitatif dalam konteks penelitian mixed methods. Berikan contoh jenis data dan teknik analisis yang biasanya digunakan untuk masing-masing pendekatan. 2. Apa yang dimaksud dengan triangulasi dalam konteks penelitian mixed methods? Mengapa triangulasi dianggap sebagai langkah penting dalam integrasi data dari kedua pendekatan (kuantitatif dan kualitatif)? 3. Sebutkan beberapa teknik analisis yang sering digunakan untuk data kualitatif dalam penelitian mixed methods, dan jelaskan kapan dan bagaimana teknik-teknik ini dapat diterapkan untuk memahami pola atau tema dalam data. 4. Mengapa penting untuk melakukan interpretasi terintegrasi dari hasil analisis kuantitatif dan kualitatif dalam penelitian mixed methods? Jelaskan bagaimana interpretasi terintegrasi ini dapat memperkaya pemahaman tentang fenomena penelitian. 5. Gambarkan tahap awal dalam proses integrasi dan analisis data campuran dalam penelitian mixed methods. Jelaskan jenis data yang dikumpulkan dari kedua pendekatan (kuantitatif dan kualitatif) dan mengapa penting untuk memulai dengan tahap ini sebelum melakukan analisis terintegrasi.
139 Interpretasi dan Pelaporan Hasil Penelitian Mixed Methods 7
140 etelah mempelajari bab tentang Interpretasi dan Pelaporan Hasil Penelitian Mixed Methods, mahasiswa akan memperoleh pemahaman yang lebih dalam tentang tiga konsep utama. Pertama, mereka akan memahami interpretasi temuan penelitian kuantitatif, yang melibatkan analisis terhadap hasil-hasil statistik dan eksplorasi makna dari hubungan antarvariabel yang ditemukan dalam data numerik. Kedua, mahasiswa akan belajar tentang interpretasi temuan penelitian kualitatif, di mana mereka akan menggali makna, pola, dan konteks dari data kualitatif yang diperoleh melalui wawancara, observasi, atau analisis teks. Ketiga, mereka akan memahami pentingnya integrasi hasil dari kedua pendekatan (kuantitatif dan kualitatif) dalam menyusun kesimpulan akhir. Proses ini melibatkan penggabungan temuan, identifikasi pola yang saling melengkapi, dan penyusunan kesimpulan yang komprehensif untuk menyajikan gambaran yang lebih holistik terkait fenomena penelitian yang dikaji. A. Interpretasi Temuan Penelitian Kuantitatif Interpretasi hasil penelitian adalah proses penting dalam analisis data yang melibatkan penguraian dan pemahaman makna dari temuan yang dihasilkan dalam sebuah penelitian. Langkah ini memungkinkan peneliti untuk menjelaskan dan memberikan arti penting terhadap data yang telah dikumpulkan, serta mengaitkan temuan dengan pertanyaan penelitian yang diajukan sebelumnya. Interpretasi hasil penelitian tidak sekadar menerangkan apa yang ditemukan, tetapi juga melibatkan analisis S