Pendekatan Analisis Data dalam Penelitian Kualitatif dan Kuantitatif: Teknik dan Tahapannya

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KUALITATIF

Disini mari kita membahas tentang analisis data penelitian kualitatif,apa itu penelitian kualitatif? Penelitian kualitatif bertujuan untuk memperoleh pemahaman yang lebih mendalam tentang fenomena sosial, budaya, atau perilaku manusia dengan menggunakan data naratif seperti wawancara dan observasi. Analisis data dalam penelitian kualitatif berfokus pada penafsiran makna  informasi yang kompleks, dibandingkan dengan pendekatan kuantitatif yang  berfokus pada statistik dan angka.

 Beberapa teknik analisis kualitatif yang terkenal diperkenalkan oleh tokoh-tokoh seperti Miles dan Huberman, Strauss dan Corbin, serta Brown dan Clark.

 Artikel ini menjelaskan berbagai teknik analisis kualitatif.

  1. Analisis Tematik

Analisis tematik (thematic analysis) dikembangkan oleh Virginia Braun dan Victoria Clarke (2006) dan bertujuan untuk menemukan dan menganalisis pola dan tema dalam data.

 Metode ini terdiri dari tahap pengenalan data, pengkodean awal, pencarian topik atau tema, review, penamaan topik atau tema, dan pelaporan.

  • Grounded Theory

 Diperkenalkan oleh Barney Glaser dan Anselm Strauss (1967), grounded theory bertujuan untuk mengembangkan teori baru berdasarkan data yang dikumpulkan.

 Tahapannya meliputi pengkodean terbuka, pengkodean aksial, pengkodean selektif, dan pengembangan teori tentang hubungan antar kategori data.

  • Analisis Isi

Harold Lasswell (1952) memperkenalkan analisis isi, yang digunakan untuk mengidentifikasi pola dalam teks melalui pengkodean sistematis.

 Dalam konteks kualitatif, teknik ini berfokus pada pemahaman  data dan dilakukan melalui persiapan data, pengkodean, penyusunan tema, dan interpretasi.

  • Analisis Fenomenologis
Baca Juga:  Konsep Penelitian Interdisiplin dalam Linguistik Terapan

Analisis fenomenologis yang diperkenalkan oleh Edmund Husserl (awal abad ke-20) bertujuan untuk memahami pengalaman subjektif individu terhadap suatu fenomena tertentu.

 Proses ini melibatkan pengumpulan pengalaman langsung, identifikasi tema, reduksi fenomenologis, dan sintesis tema untuk menjelaskan esensi fenomena yang diteliti.

  • Analisis Naratif

Catherine Kohler Riessman (1993) memperkenalkan analisis naratif, yang berfokus pada cerita individu dan bagaimana mereka memahami pengalaman hidup mereka.

 Fase ini mencakup pengumpulan  cerita, menganalisis strukturnya, mengidentifikasi tema dalam cerita, dan menafsirkannya dalam konteks sosial.

  • Analisis Wacana

Analisis wacana, yang dikembangkan oleh Michel Foucault (1960-an), menyelidiki bagaimana bahasa digunakan untuk membentuk realitas  dan kekuasaan sosial.

 Proses ini meliputi pengumpulan data, identifikasi tema sosial, analisis bahasa, dan interpretasi konteks sosial wacana.

Setiap teknik ini membantu memahami data kualitatif secara mendalam, dengan pendekatan yang disesuaikan berdasarkan tujuan dan konteks penelitian.

KUANTITATIF

Sedangkan di sini mari kita bahas analisis data penelitian kuantitatif. Apa itu penelitian kuantitatif? Penelitian kuantitatif bertujuan untuk mengumpulkan dan menganalisis data numerik guna menjawab pertanyaan penelitian yang dapat diukur secara spesifik. Melalui teknik statistik, analisis kuantitatif yang mengeksplorasi hubungan, perbedaan, dan pola dalam data untuk menguji hipotesis. Artikel ini menguraikan berbagai teknik analisis kuantitatif secara sistematis.

1. Statistik Deskriptif 

   Teknik ini digunakan untuk merangkum data dan menggambarkan mengenai karakteristik dasar seperti frekuensi, rata-rata, median, dan standar deviasi. Data dikumpulkan, diorganisir dalam tabel atau grafik, lalu dihitung ukuran pemusatan dan penyebaran untuk memahami karakteristiknya.

Baca Juga:  Pendekatan Analisis Data dalam Penelitian Kualitatif Kuantitatif: Teknik dan Tahapannya

2. Analisis Korelasi 

   Digunakan untuk menilai hubungan antara dua variabel. Data dikumpulkan dan diorganisir, lalu dihitung koefisien korelasi (misalnya, Pearson) untuk menentukan kekuatan dan arah hubungan antar variabel. Uji signifikansi dilakukan untuk memastikan hasil bukan kebetulan.

3. Analisis Regresi 

   Memodelkan hubungan antara variabel independen dan dependen untuk prediksi. Setelah data dikumpulkan, persamaan regresi dibuat dan diuji signifikansinya untuk mengetahui apakah variabel independen memengaruhi variabel dependen secara signifikan.

4. Uji T (T-Test) 

   Uji ini membandingkan rata-rata dua kelompok untuk menentukan apakah perbedaannya signifikan secara statistik. Setelah data dikumpulkan dan rata-rata dihitung, nilai t dihitung dan diuji signifikansinya untuk menentukan apakah perbedaan antar kelompok berarti.

5. ANOVA (Analysis of Variance)

   ANOVA digunakan untuk membandingkan rata-rata lebih dari dua kelompok. Tahapannya meliputi identifikasi variabel, pengumpulan data, perhitungan rata-rata, nilai F, uji signifikansi, dan interpretasi apakah terdapat perbedaan signifikan antar kelompok.

6. Chi-Square Test

   Uji ini memulai hubungan antara dua kategori variabel. Prosesnya meliputi pengumpulan data, pembuatan tabel kontingensi, perhitungan nilai chi-square, uji signifikansi, dan interpretasi apakah ada hubungan signifikan antara kategori variabel.

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