Data kualitatif merupakan jenis data yang digunakan untuk menjelaskan suatu fenomena secara mendalam. Karena sifatnya deskriptif dan non-numerik, data kualitatif adalah pilihan tepat untuk menggambarkan situasi dan kompleksitas fenomena secara jelas.
Kamu tertarik melakukan penelitian dengan data kualitatif? Nah, kamu sedang membaca artikel yang tepat! Kita akan mengulik apa itu data kualitatif, jenis data kualitatif, hingga contoh yang dekat dengan kehidupan sehari-hari. Baca sampai tuntas, ya!
Pengertian Data Kualitatif
Data kualitatif adalah data yang diperoleh melalui pengamatan, wawancara, atau observasi. Data kualitatif bersifat deskriptif yang penjelasannya mengandalkan indera penglihatan atau perasaan. Itu kenapa jenis data ini tidak bisa diukur dengan angka atau statistik.
Data kualitatif dikumpulkan untuk memahami makna atau arti dari suatu fenomena. Hal ini karena data kualitatif mampu menggambarkan pengalaman, persepsi, dan sudut pandang orang secara terperinci.
Data kualitatif memiliki beberapa karakteristik, antara lain:
- Subjektif — pengalaman dan persepsi orang yang berbeda dapat mempengaruhi hasil dari data yang dikumpulkan.
- Deskriptif — data yang diperoleh lebih menggambarkan kualitas suatu fenomena daripada kuantitasnya.
- Non-Statistik — tidak memiliki ukuran atau satuan ukur tertentu, sehingga tidak dapat diukur secara statistik.
- Fleksibel — dapat digunakan dalam berbagai macam konteks penelitian dan dapat digunakan untuk membangun teori baru atau menguji teori yang telah ada.
- Interpretatif — membutuhkan interpretasi oleh peneliti untuk memberikan makna pada data yang dikumpulkan. Interpretasi ini dilakukan dengan mempertimbangkan konteks dan latar belakang dari fenomena yang diteliti.
Selain itu, data kualitatif juga fleksibel dalam penggunaannya. Peneliti dapat menggunakan data kualitatif untuk membangun teori baru atau untuk menguji teori yang telah ada.
Baca juga: Studi Kasus Netflix, Raih Ratusan Juta Pengguna Berkat Big Data
Mengapa Data Kualitatif Penting untuk Data Science?
Data science merupakan bidang interdisiplin yang menggunakan berbagai metode ilmiah untuk mendapatkan insight dari data. Structured data seperti data kuantitatif adalah jenis yang sangat populer dipakai sebagai sumber.
Namun, data kualitatif juga memainkan peran penting dalam data science. Data kualitatif memberikan gambaran apa, mengapa, dan bagaimana suatu hal terjadi. Itu mengapa ia membantu menghasilkan pemahaman yang lebih mendalam tentang data yang diproses.
Secara singkat, ada tiga alasan mengapa data science butuh data kualitatif:
- Dalam pengolahan big data, data kualitatif dapat digunakan untuk mengoreksi atau mengonfirmasi hipotesis yang dihasilkan dari data kuantitatif.
Misalnya, jika data kuantitatif menunjukkan adanya korelasi antara dua variabel, data kualitatif dapat membantu menjelaskan mengapa korelasi tersebut terjadi, dengan melibatkan wawancara atau pengamatan langsung.
- Data kualitatif juga sangat penting dalam proses pengambilan keputusan.
Ketika data kuantitatif tidak dapat memberikan jawaban yang cukup, data kualitatif dapat membantu memperluas pemahaman tentang situasi yang sedang dipelajari. Ini memungkinkan pembuatan keputusan yang lebih akurat dan berdasarkan pemahaman yang lebih komprehensif.
- Data kualitatif dapat membantu mengidentifikasi masalah atau tantangan yang tidak dapat diukur dalam data kuantitatif.
Dalam proses pengembangan produk, data kualitatif dapat membantu dalam mengembangkan produk yang lebih berfokus pada kebutuhan pengguna.
Dengan melibatkan pengguna dalam proses pengembangan, data kualitatif dapat memberikan insights yang berharga tentang preferensi, kebutuhan, dan pengalaman pengguna. Ini memungkinkan pengembang untuk membuat produk yang lebih disukai dan lebih berhasil di pasaran.
Baca juga: Studi Kasus Walmart, Meningkatkan Penjualan dengan Bantuan Big Data
Jenis Data Kualitatif
Terdapat tiga jenis data kualitatif, yaitu nominal, ordinal, dan binary. Berikut adalah penjelasan untuk masing-masing jenisnya:
1. Data Nominal
Data nominal adalah jenis data kualitatif berupa label atau nama pada suatu objek. Jenis data ini dipakai untuk mengkategorikan data dalam variabel tertentu. Misalnya, jenis kelamin, agama, status perkawinan, jenis pekerjaan, atau warna mata.
Data nominal tidak memiliki tingkatan, sehingga tidak dapat diurutkan atau dibandingkan dengan cara yang sistematis.
Sebagai gantinya, analisis data nominal biasanya dilakukan untuk melihat frekuensi dan persentase dari data. Hasil pengukuran dapat ditampilkan dalam bentuk tabel frekuensi atau diagram pie chart.
Selain itu, data nominal dapat dianalisis dengan menggunakan uji statistik chi-square. Uji chi-square digunakan untuk mengetahui apakah ada hubungan yang signifikan antara satu variabel nominal dengan variabel lainnya.
Misalnya, jika dalam penelitian ingin diketahui apakah jenis kelamin berhubungan dengan preferensi produk, maka dapat dilakukan uji chi-square untuk mengetahui apakah ada perbedaan preferensi produk antara responden laki-laki dan perempuan.
2. Data Ordinal
Data ordinal adalah jenis data kualitatif yang mengindikasikan adanya tingkatan atau urutan antara nilai-nilai variabel.
Data ordinal sering digunakan dalam penelitian yang memerlukan penilaian atau peringkat dari subjek penelitian. Contoh data ordinal antara lain tingkat pendidikan, kelas sosial, tingkat kepuasan, atau tingkat kesulitan.
Data ordinal dapat dianalisis menggunakan beberapa metode, yaitu:
- Mann-Whitney digunakan untuk membandingkan perbedaan median dari dua kelompok data ordinal yang berbeda.
- Wilcoxon Signed-Rank Test digunakan untuk membandingkan perbedaan median antara dua waktu pengukuran yang berbeda pada satu kelompok data ordinal.
- Analisis Regresi Ordinal dan Analisis Jalur Ordinal digunakan untuk analisis data ordinal yang lebih kompleks dan akurat.
3. Data Binary
Data binary adalah jenis data kualitatif yang hanya memiliki dua nilai atau pilihan.
Data binary sering digunakan dalam penelitian yang memerlukan penilaian atau klasifikasi yang sederhana dan jelas. Contoh data binary antara lain jenis kelamin (laki-laki/perempuan), keputusan (ya/tidak), dan status (aktif/tidak aktif).
Dalam analisis data, data binary dapat dianalisis menggunakan metode statistik parametrik seperti:
- Uji t-test digunakan untuk membandingkan rata-rata dari dua kelompok data binary yang berbeda.
- Uji chi-square digunakan untuk menentukan apakah ada hubungan atau perbedaan yang signifikan antara dua variabel binary.
- Regresi logistik digunakan untuk memodelkan hubungan antara variabel binary dependen dengan satu atau lebih variabel independen.
Penggunaan data binary sangat penting dalam pengumpulan data kualitatif, terutama dalam penelitian yang memerlukan klasifikasi yang sederhana dan jelas. Dalam penggunaannya, perlu diperhatikan pemilihan jenis klasifikasi yang tepat dan jelas serta data yang akurat dan valid.
Baca juga: Big Data dan Perannya Membentuk LinkedIn yang Sekarang
Contoh Data Kualitatif
Beberapa contoh data kualitatif yaitu hasil observasi riset, hasil wawancara, review produk, dan data lain berbentuk tulisan.
Bagaimana bentuknya? Berikut lima contoh data kualitatif untuk lebih memperdalam pemahamanmu:
- Pasar tradisional di Jakarta selalu ramai di pagi hari karena banyak orang yang berbelanja di sana.
Kalimat tersebut memberikan informasi kualitatif tentang kualitas suatu tempat, yaitu pasar tradisional di Jakarta yang selalu ramai di pagi hari. Namun, tidak memberikan informasi kuantitatif tentang berapa banyak orang yang berbelanja atau seberapa ramai pasar tersebut.
- Universitas A memiliki sistem perkuliahan yang lebih fleksibel dibandingkan dengan Universitas B.
Kalimat ini juga merupakan contoh data kualitatif, karena memberikan informasi tentang perbedaan kualitas antara sistem perkuliahan di dua universitas yang berbeda. Namun, tidak memberikan informasi kuantitatif tentang seberapa fleksibel sistem perkuliahan di Universitas A atau B.
- Penduduk desa C lebih terlibat dalam kegiatan gotong royong dibandingkan dengan penduduk desa D.
Ini juga merupakan contoh data kualitatif, karena memberikan informasi tentang kualitas partisipasi masyarakat dalam kegiatan gotong royong. Namun, tidak memberikan informasi kuantitatif tentang seberapa banyak penduduk desa C atau D yang terlibat dalam kegiatan gotong royong.
- Warna biru memberikan kesan tenang dan damai pada sebagian besar orang.
Kalimat ini merupakan contoh data kualitatif yang memberikan informasi tentang kualitas warna biru yang memberikan kesan tenang dan damai. Namun, tidak memberikan informasi kuantitatif tentang seberapa banyak orang yang merasakan kesan tenang dan damai dari warna biru.
- Musik klasik lebih disukai oleh kalangan orang dewasa daripada remaja.
Kalimat ini juga merupakan contoh data kualitatif, karena memberikan informasi tentang perbedaan preferensi musik antara kalangan orang dewasa dan remaja. Namun, tidak memberikan informasi kuantitatif tentang seberapa banyak orang dewasa atau remaja yang lebih menyukai musik klasik.
Metode Analisis Data Kualitatif
Metode analisis data kualitatif adalah proses mengorganisir, menganalisis, dan memahami data kualitatif.
Ada berbagai pendekatan yang dapat digunakan, tetapi dua pendekatan yang paling umum digunakan adalah pendekatan deduktif dan induktif.
1. Pendekatan Deduktif
Pendekatan deduktif adalah pendekatan yang memulai analisis dari teori atau hipotesis. Peneliti kemudian mencari fenomena atau studi kasus tertentu untuk mengumpulkan data. Dari situ, data dianalisis untuk membuktikan apakah teori atau hipotesis yang dimaksud benar.
Contoh pendekatan deduktif adalah ketika seorang peneliti tertarik untuk meneliti pengaruh pemakaian media sosial terhadap kesehatan mental.
Peneliti mendasarkan teori penggunaan media sosial berlebihan dapat mempengaruhi kesehatan mental. Data kemudian dikumpulkan dan dianalisis untuk membuktikan apakah teori tersebut benar.
2. Pendekatan Induktif
Pendekatan induktif adalah pendekatan yang memulai analisis dengan mengumpulkan data terlebih dahulu, kemudian mengekstrak pola atau tema dari data tersebut. Dalam pendekatan ini, tidak ada hipotesis atau teori yang dipakai untuk mendasari analisis.
Contoh pendekatan induktif adalah ketika seorang peneliti tertarik untuk meneliti pengalaman orang-orang yang pernah mengalami kekerasan dalam rumah tangga.
Peneliti memulai analisis dengan mengumpulkan data berupa wawancara dengan orang-orang yang pernah mengalami kekerasan dalam rumah tangga. Setelah itu, peneliti mengekstrak pola atau tema dari data tersebut seperti faktor penyebab, dampak, dan cara mengatasi kekerasan dalam rumah tangga.
Siap Mengolah Data Kualitatif?
Sebagai bagian penting dari ilmu pengetahuan dan riset, data kualitatif berkontribusi besar dalam memecahkan permasalahan dan menjawab pertanyaan-pertanyaan yang kompleks.
Pemahaman yang komprehensif terhadap jenis data kualitatif dan metode analisisnya akan membantu para peneliti menghasilkan temuan yang lebih akurat dan relevan.
Bagaimana, apakah kamu siap?
