Daftar isi
Apabila kita mendapatkan suatu data mentah dari suatu pengamatan maka data tersebut tidak memiliki makna apa-apa. Data tersebut perlu diolah agar mudah dipahami dan bermanfaat bagi pengguna data. Cara mengolah data itulah yang dikenal sebagai analisis data. Analisis data sangat beragam bergantung pada jenis data yang dihasilkan.
Seseorang yang melakukan pekerjaan mengolah data disebut analis data. Seorang analis harus memiliki pemikiran yang kritis dan kemampuan problem solving yang baik agar dapat menentukan metode analisis data yang tepat. Jika metode yang digunakan salah maka hasil yang dicapai menjadi tidak sesuai dengan yang diharapkan.
Baru-baru ini menjadi analis data adalah pekerjaan yang cukup menjanjikan dari segi finansial maupun fleksibilitas pekerjaan. Sebelum Anda berpikir untuk berkarir sebagai analis data, ada baiknya Anda pelajari lebih lanjut dalam mengenai analisis data.
Pengertian Analisis Data
Analisis data adalah pengolahan data yang meliputi proses pengumpulan dan pengelompokkan data, pembersihan data, transformasi data, dan pemodelan dengan tujuan menemukan informasi yang berguna sebagai dasar pengambilan keputusan.
Penyajian data yang telah dianalisis harus menarik dan mudah dipahami. Hasil analisis itu biasanya berupa grafik atau tabel. Dewasa ini analisis data memiliki banyak pendekatan yang digunakan di berbagai bidang seperti teknologi informasi, sains, ilmu sosial dan bisnis.
Jenis Analisis Data
Jenis analisis data ada dua yakni analisis data secara kualitatif dan analisis data secara kuantitatif.
- Analisis kuantitatif
Analisis kuantitatif adalah pengolahan data yang berupa angka. Pada analisis ini kita menguji variabel X dan Y (hubungan, pengaruh atau perbedaan).
Analisis kuantitatif dilakukan secara sistematis menggunakan model-model tertentu seperti model matematika, ekonometrik dan statistik. Pada model statistik, data kuantitatif dapat diolah menggunakan software statistik (SPSS). Hasil analisis berupa angka-angka yang dijelaskan melalui sebuah uraian.
Langkah-langkah analisis kuantitatif dimulai dari mengelompokkan data, mentabulasikan data, menyajikan data, melakukan perhitungan data untuk menjawab rumusan masalah dan menguji hipotesis.
- Analisis kualitatif
Analisis kualitatif adalah pengolahan data yang berupa kata. Data dapat diperoleh melalui wawancara, forum grup discussion (FGD), pengamatan lapangan, kajian dokumen, catatan lapangan dan dokumentasi. Pengolahan data dapat dimulai dari melakukan wawancara, mentranskripkan hasil wawancara, pengelompokkan data, memilih data yang penting dan mereduksi data, pattern matching apabila sumber informan lebih dari satu, penarikan kesimpulan dan penyajian hasil.
Analisis kualitatif bersifat subjektif karena dibutuhkan intelegensi dan kematangan emosi dan mental dari seorang peneliti untuk menganalisis. Selain itu subjektivitas juga dapat datang dari responden yang diwawancarai.
Fungsi Analisis Data
Analisis data memiliki beberapa fungsi seperti berikut
- Sebagai acuan dalam melakukan sebuah kegiatan
- Sebagai acuan dalam membuat perencanaan kegiatan
- Sebagai solusi sebuah masalah
- Sebagai acuan pengambilan keputusan
- Sebagai bahan evaluasi
Teknik Analisis Data
Teknik analisis data adalah cara yang digunakan untuk mengolah sebuah data menjadi informasi sehingga profil data tersebut menjadi mudah untuk dipahami dan bermanfaat untuk pengguna data. Terdapat dua teknik analisis data yakni kuantitatif dan kualitatif.
- Teknik Analisis Data Kuantitatif
Teknik menganalisis data kuantitatif dilakukan dengan langkah-langkah berikut:
1. Mentranskrip Data
Umumnya pada data kualitatif, data yang dikumpulkan adalah dalam bentuk rekamanan wawancara. Transkrip adalah data audio/video yang diubah ke dalam bentuk tulisan atau teks menggunakan teknik verbatim.
Verbatim adalah teknik mengubah data sama persis dengan yang diucapkan. Teknik ini tidak mengabaikan data non verbal seperti ekspresi raut muka dan gestur tubuh karena bisa jadi memiliki arti penting. Transkrip dibuat agar data tidak bias.
2. Familiarisasi Data
Familiarisasi data bertujuan agar memudahkan mencari informasi yang dibutuhkan dengan cara membaca transkrip berulang-ulang terlebih apalagi peneliti tidak mentranskrip datanya sendiri.
3. Membuat Kode
Kode adalah kata/frasa sebagai tanda, tag atau label pada transkrip. Meng-coding sama halnya dengan memasukkan data pada kategori atau label topik tertentu. Ada dua metode coding yang dapat digunakan, yakni induktif dan deduktif.
Deduktif adalah kode yang sudah ditentukan sebelumnya sehingga sudah memiliki acuan. Induktif adalah kode yang ditentukan berdasarkan data transkrip dan muncul saat peneliti membaca data sehingga jumlahnya akan sangat banyak.
Membuat kode dapat dibuat secara langsung menggunakan Ms. Office Excel yang ditulis berdasarkan baris atau menggunakan Ms. Office Word yang ditulis menggunakan fitur “comment”. Mencetak hardcopy dan menandai data dengan stabilo atau menggunting lembar transkrip dan menyimpannya dalam amplop kode. Para peneliti kualitatif biasanya menggunakan software seperti Nvivo, Quirkos, MAXQDA, ATLAS.ti, dll.
4. Membuat Tema
Tema adalah konsep atau kategori yang bisa didefinisikan. Tema merupakan bentuk lebih umum dan lebih terdefinisi dari kode. Tema berupa kata kunci atau frase yang relevan dengan pertanyaan/konsep penelitian. Tema terdiri dari beberapa kode yang sama dan satu frekuensi kemudian dihubungkan.
5. Menulis Interpretasi/ Hasil
Tema-tema yang telah kita buat kemudian dihubungkan dan dibandingkan untuk mendapatkan interpretasi, hasil penemuan, kesimpulan, saran dan pendapat. Ketika menulis interpretasi beberapa contoh data verbatim dimunculkan untuk memperkuat argumen.
- Teknik Analisis Data Kualitatif
Teknik analisis data kualitatif dengan metode statistik dapat dibagi menjadi dua jenis seperti berikut:
1. Teknik Analisis Data Deskriptif
Teknik analisis data deskriptif adalah suatu metode yang berkaitan dengan pengumpulan dan penyajian data dengan mendeskripsikan atau membuat ringkasan data agar mudah dipahami tanpa mengambil kesimpulan. Berikut langkah-langkah dalam melakukan analisisnya:
- Mengetahui dan menentukan jenis data. Data termasuk kategorikal atau numerikal. Apabila termasuk numerikal maka ditentukan numerikal diskrit atau kontinyu.
- Penyajian data. Data dirangkum dan ditampilkan dalam bentuk yang sederhana dan disajikan dalam bentuk tabel, grafis atau numerik. Penyajian data dalam bentuk numerik dilakukan dengan membuat ukuran frekuensi, ukuran pemusatan, ukuran penyebaran dan ukuran posisi.
2. Teknik Analisis Data Inferensia
Teknik analisis dengan menggeneralisasi hasil penelitian atau membuat kesimpulan suatu populasi yang berasal dari sebuah sampel dalam populasi tersebut. Teknik ini berkaitan dengan proses pendugaan terhadap sebuah parameter. Tahapan analisis data inferensia meliputi analisis korelasi, regresi, analisis varians, kovarians dll. Hasil akhir analisis berupa probabilitas/kemungkinan. Pengujian hipotesis dan uji statistik dilakukan agar kesimpulan dapat ditarik.
Teknik ini terbagi menjadi dua yaitu statistik parametris dan non parametris. Statistik parametris digunakan untuk menguji parameter populasi melalui uji statistik atau melalui data sampel. Statistik parametris digunakan untuk analisis data interval dan rasio. Statistik non parametris tidak menguji parameter populasi melainkan menguji distribusi. Statistik nonparametris digunakan untuk analisis data nominal dan ordinal.
berikut ini adalah contoh teknik analisis inferensia. Terdapat catatan kelulusan selama tiga tahun pada sebuah SMA. Catatan tersebut menunjukkan bahwa 95% siswa lulus Ujian Nasional. Nilai 95% adalah bentuk statistika deskriptif. Apabila seorang siswa menggunakan data ini untuk melihat peluang dirinya lulus Ujian Nasional lebih dari 90% maka siswa tersebut telah melakukan teknik analisis inferensia. Tentu pendugaan ini sifatnya tidak pasti.
Cara Menerapkan Analisis Data
Cara menerapakan analisis data agar mendapatkan hasil yang akurat dapat ditempuh dengan tahapan-tahapan berikut ini:
1. Mengumpulkan dan Memvalidasi Data
Sebelum menganalisis sebuah data maka langkah awal yang dilakukan adalah mengumpulkan data melalui suatu pengamatan atau penelitian. Data yang akan dianalisis di periksa kembali apakah sudah sesuai dengan standar penelitian.
Validasi pada data dapat dilakukan dengan mengambil sampel data secara acak kemudian memastikan apakah responden sudah melakukan wawancara, apakah responden sesuai kriterian penelitian, apakah pengumpulan data sudah dilakukan dengan benar dan apakah pewawancara sudah menanyakan semua pertanyaan.
2. Editing Data
Langkah selanjutnya adalah melakukan editing data yang bertujuan untuk mengoreksi data mentah yang telah divalidasi. Dari data yang terlalu banyak mungkin ada pertanyaan yang terlewati atau pengisian data responden yang kurang lengkap. Data tersebut dapat dilengkapi atau dihapus apabila tidak dapat mendapatkan informasi yang dibutuhkan.
3. Mengklasifikasikan Data
Data yang telah lengkap dan siap dianalisis kemudian diidentifikasi dan dikelompokkan sesuai kriterianya untuk mempermudah pengolahan data dan memunculkan informasi yang lebih jelas.
4. Menguji Data
Data yang telah dikelompokkan kemudia diuji kualitasnya dari segi realibilitas dan validitas instrumen.
5. Mendeskripsikan Data
Data dideskripsikan dalam bentuk diagram dengan berbagai tipe atau menggunakan tabel. Tujuannya adalah agar karakteristik data lebih mudah dipahami.
6. Menguji Hipotesis
Hipotesis adalah dugaan yang belum terbukti dan sifatnya tentatif. Data diuji untuk melihat kelayakannya apakah sudah layak atau membutuhkan perbaikan.
7. Pengambilan kesimpulan
Apabila sebuah data telah lolos uji hipotesis maka dapat ditarik kesimpulan untuk menjawab pertanyaan pada penelitian.
Contoh Analisis Data
- Contoh Analisis Data Kuantitatif
Berikut ini adalah contoh judul dari analisis data kuantitatif:
- Analisis hubungan variabel X dan Y
- Analisis pengaruh variabel X terhadap variabel Y
- Analisis pengaruh variabel X1, X2, X3…Xn terhadap variabel Y
- Analisis perbedaan Y pada kelompok X1 dan kelompok X2
- Analisis perbedaan sebelum dan sesudah variabel diberi perlakuan
- Contoh Analisis Data Kualitatif
Tipe penelitian yang menggunakan analisis data kualitatif adalah yang memiliki judul dengan kata pertama seperti studi, implementasi, evaluasi, penerapan strategi, efektivitas, dll. Contoh analisis data kualitatif dapat dipelajari dari penelitian berikut:
1. Judul dan Tujuan Penelitian
Judul penelitian adalah Mengungkap Praktik Akuntabilitas di Lembaga Amil Zakat. Tujuannya adalah mengungkap praktik akuntabilitas. Situs penelitian di lembaga amil zakat.
2. Pengumpulan dan Validasi Data
Data inti diperoleh melalui wawancara dan data pendukung diperoleh dari dokumen pendukung. Beberapa jenis pertanyaan wawancara seperti akuntabilitas apa saja yang dilakukan, apa yang mendorong untuk melakukan akuntabilitas dan makna akuntabilitas bagi responden.
Data pendukung dapat berupa struktur organisasi, data responden, dan bentuk akuntabilitas yang dilakukan. Untuk memastikan bahwa data inti sudah benar dilakukan dengan triangulasi data yakni menggali kebenaran hasil wawancara yang dibandingkan dengan data pendukung.
3. Mentranskrip Data
Hasil wawancara diubah ke dalam bentuk teks. Transkrip dan dokumen pendukung dikelompok-kelompokkan.
4. Menyusun Tema
Penyusunan tema diambil dari judul penelitian. Contohnya tema akuntabilitas keuangan, akuntabilitas ketuhanan dan akuntabilitas kemasyarakatan diambil dari hasil wawancara dengan pertanyaan akuntabilitas apa saja yang dilaksanakan di lembaga amil zakat.
5. Menarasikan Hasil Penelitian
Penyampaian hasil penelitian dilakukan dengan menuliskan hasil kemudian disususl dengan kutipan wawancara.