Analisis data merupakan salah satu tahapan penting dalam proses pengerjaan riset ilmiah. Seorang peneliti harus jeli dan teliti dalam melakukan tahapan ini.
Sebab hasil analisis data yang digunakan dalam penelitian akan berpengaruh besar pada pembahasan riset ilmiah yang Anda kerjakan.
Oleh sebab itu, penting bagi seorang peneliti untuk memahami tahapan yang satu ini ketika mengerjakan penelitian.
Lantas apa saja informasi yang mesti Anda pahami terkait analisis data dalam penelitian ilmiah? Simak ulasan lengkap dari Parafrase Indonesia berikut ini!
Analisis Data dalam Penelitian
Secara sederhana, pengertian analisis data adalah aktivitas yang dilakukan oleh seorang peneliti untuk memeriksa, mengubah, memilah, hingga menyajikan sebuah informasi yang berguna dalam riset ilmiah.
Hasil analisis ini bisa menjadi landasan yang kuat dari setiap informasi yang Anda tampilkan dalam penulisan ilmiah. Oleh sebab itu, analisis data ini akan berpengaruh nantinya pada hasil riset ilmiah yang dikerjakan oleh seorang peneliti.
Jenis-Jenis Analisis Data
Dalam praktiknya, terdapat beberapa jenis analisis data yang bisa digunakan dalam penelitian ilmiah. Adapun beberapa jenis analisis tersebut di antaranya:
1. Analisis Deskriptif
Analisis deskriptif merupakan pengolahan informasi yang ditujukan untuk mengetahui kondisi dan realita yang terjadi di lapangan.
Biasanya analisis ini digunakan untuk mengetahui pola perilaku yang terjadi dalam periode waktu tertentu.
Jenis ini juga merupakan metode analisis paling dasar jika dibandingkan dengan yang lainnya. Umumnya peneliti akan melakukan tahapan yang lebih rumit setelah melakukan analisis deskriptif tersebut.
2. Analisis Diagnosis
Jenis analisis kedua yang biasa digunakan dalam penelitian ilmiah adalah analisis diagnosis. Analisis jenis ini digunakan ketika peneliti ingin mencari akar masalah dan latar belakang dari sebuah fenomena yang sedang terjadi.
Umumnya para peneliti akan mengumpulkan berbagai macam informasi dari masa lalu ketika menggunakan analisis jenis ini.
Dari informasi tersebut peneliti akan berusaha mencari pola, hubungan sebab akibat, hingga penyebab lainnya dari sebuah fenomena yang diteliti.
3. Analisis Prediktif
Analisis prediktif merupakan jenis analisis berikutnya yang bisa Anda gunakan dalam penelitian ilmiah. Seperti namanya, para peneliti akan berusaha memprediksi apa yang mungkin terjadi di masa yang akan datang ketika menggunakan analisis ini.
Jenis analisis ini biasanya digunakan untuk memahami tren apa saja yang akan terjadi di masa yang akan datang.
Hasil penelitian dengan analisis ini bisa membuka berbagai macam peluang baru, seperti di bidang bisnis dan lainnya.
4. Analisis Eksplorasi
Jenis analisis berikutnya yang bisa digunakan dalam penelitian ilmiah adalah analisis eksplorasi. Analisis jenis ini digunakan peneliti untuk mencari hubungan antara setiap variabel yang belum diketahui sebelumnya.
Hubungan antara setiap variabel ini bisa memunculkan hipotesis yang nantinya bisa digunakan oleh peneliti dalam riset ilmiah yang sedang dikerjakan.
5. Analisis Regresi
Analisis regresi merupakan jenis berikutnya yang bisa Anda gunakan ketika mengolah sebuah informasi. Jenis analisis ini digunakan ketika peneliti ingin memahami hubungan antara variabel yang bersifat dependen dan independen.
Nantinya dari hasil analisis ini penulis bisa memprediksi nilai yang terdapat dalam objek informasi yang sedang diteliti.
6. Data Mining
Jenis analisis data terakhir yang bisa Anda gunakan dalam riset ilmiah adalah data mining. Analisis jenis ini akan berguna ketika Anda mengolah sumber informasi dalam jumlah besar.
Dengan menggunakan jenis analisis ini, Anda akan mengetahui pola yang ada dari sumber informasi tersebut. Hal ini akan berguna agar Anda bisa mendapatkan data penting dengan cepat dan efektif.
Tahap Analisis Data
Lalu apa saja tahapan yang perlu Anda lakukan ketika ingin memulai analisis data? Terdapat beberapa tahapan yang bisa Anda lakukan ketika melakukan kegiatan yang satu ini, seperti:
1. Menentukan Data yang Akan Dianalisis
Langkah pertama yang bisa Anda lakukan adalah menentukan jenis data apa yang ingin dianalisis. Misalnya Anda bisa menentukan akan mengolah data yang bersifat kuantitatif atau kualitatif.
Penentuan yang jelas ini nantinya akan berguna ketika Anda akan mengumpulkan data-data yang ingin dianalisis tersebut.
2. Mengumpulkan Data
Setelah menentukan jenis data yang ingin dianalisis, tahapan berikutnya yang bisa Anda lakukan adalah mengumpulkan sumber informasi tersebut.
Banyak jenis data yang bisa Anda gunakan, mulai dari hasil observasi, survei, eksperimen, dan lainnya.
Nantinya Anda bisa menyeleksi semua data yang sudah dikumpulkan tersebut. Anda bisa memilih data-data yang berkaitan dengan riset ilmiah yang sedang dikerjakan agar proses analisis bisa berjalan efektif nantinya.
3. Memulai Analisis Data
Langkah berikutnya yang bisa Anda lakukan adalah memulai analisis data. Perhatikan pola, hubungan antarvariabel, dan aspek lain yang ada di dalam data tersebut.
Selain itu, Anda juga bisa memilih jenis analisis yang akan digunakan. Masing-masing jenis analisis ini tentu akan berpengaruh pada hasil yang didapatkan dari pengolahan informasi yang ada.
4. Menginterpretasikan Data yang Ditemukan
Anda juga bisa menginterpretasikan data-data yang dianalisis. Interpretasi ini akan mempermudah Anda dalam menemukan berbagai macam aspek penting yang ada di dalam data tersebut.
Nantinya Anda bisa menghubungkan hasil interpretasi ini dengan tujuan analisis yang sedang dikerjakan.
5. Memvisualisasikan Data
Tahapan terakhir yang bisa Anda lakukan ketika menganalisis sebuah data adalah memvisualisasikan hasil pengolahan tersebut. Anda bisa menampilkan visualisasi data dalam berbagai macam bentuk, seperti grafik, diagram, tabel, dan lainnya.
Visualisasi data ini akan mempermudah Anda dan pembaca untuk memahami hasil pengolahan informasi.
Kesalahan dalam Analisis Data
Meskipun sudah memahami tahapan yang bisa dilakukan dalam analisis data, terkadang seorang peneliti dapat melakukan kesalahan ketika melakukan kegiatan ini.
Kesalahan yang dilakukan tersebut nantinya akan berdampak pada kualitas hasil analisis yang sudah dikerjakan.
Berikut beberapa kesalahan yang sering dijumpai ketika seorang peneliti menganalisis sebuah data dalam riset ilmiah, yaitu:
1. Mengabaikan Kualitas Data
Kesalahan pertama yang sering dijumpai adalah mengabaikan kualitas data. Kesalahan ini terjadi ketika peneliti tidak memeriksa secara maksimal sumber data yang digunakan, sehingga bisa berdampak buruk pada hasil analisis nantinya.
2. Salah dalam Memilih Teknik Analisis
Memilih teknik analisis yang keliru juga menjadi salah satu kesalahan yang sering dijumpai dalam riset ilmiah.
Kesalahan dalam memilih teknik ini biasanya berkaitan dengan cara analisis yang tidak sesuai dengan jenis informasi serta tujuan dari riset ilmiah yang dilakukan.
3. Overfitting dan Underfitting dalam Model Prediktif
Overfitting dan underfitting dalam model prediktif juga menjadi kesalahan yang sering dilakukan peneliti dalam riset ilmiah.
Dalam hal ini, overfitting merupakan model prediktif yang terlalu kompleks sehingga tidak bisa digeneralisasi ke data baru.
Di sisi lain, underfitting merupakan model prediktif yang terlalu sederhana dan tidak bisa menangkap pola data.
4. Kesalahan dalam Interpretasi Statistik
Seorang peneliti juga bisa melakukan kesalahan dalam interpretasi statistik ketika melakukan analisis data.
Kesalahan ini akan berdampak pada kesimpulan yang tidak sesuai dan memengaruhi hasil riset ilmiah tersebut nantinya.
5. Menggunakan Visualisasi yang Salah
Seperti yang sudah dijelaskan pada bagian sebelumnya, terdapat beberapa jenis visualisasi yang bisa digunakan untuk menampilkan hasil analisis data.
Namun terkadang seorang peneliti bisa saja menggunakan jenis visualisasi yang salah untuk menampilkan hasil analisisnya.
Hal ini nantinya akan berdampak bagi para pembaca yang kesulitan dalam memahami hasil analisis tersebut.
6. Mengabaikan Outlier
Mengabaikan outlier juga menjadi kesalahan berikutnya yang sering dijumpai dalam penelitian ilmiah.
Peneliti yang mengabaikan outlier pada proses analisis data bisa membuat hasil pengolahan informasi menjadi bias dan tidak proporsional.
7. Mengabaikan Asumsi Statistik
Kesalahan terakhir yang sering dijumpai dalam analisis data adalah mengabaikan asumsi statistik. Sama seperti poin sebelumnya, mengabaikan asumsi statistik ini juga akan berakibat pada hasil analisis yang bias.
Itulah informasi lengkap terkait analisis data dalam penelitian ilmiah.
Jangan lewatkan artikel selanjutnya dari parafraseindonesia.com agar Anda bisa mendapatkan informasi dan tips menarik seputar penyusunan karya ilmiah!
