Apa itu Data kualitatif?
Data kualitatif adalah informasi deskriptif yang lebih menekankan pada konsep dan karakteristik daripada angka atau statistik. Jenis data ini tidak bisa dihitung secara numerik, diukur, atau diwakili dengan angka. Data kualitatif dikumpulkan dari berbagai sumber seperti teks, gambar, audio, video, dan sejenisnya. Setelah dikumpulkan, data ini dianalisis dan biasanya divisualisasikan menggunakan tools seperti word cloud, timeline, graph database, dan infografik.
Dalam analisis data kualitatif, fokus utamanya adalah mencari tahu alasan di balik perilaku seseorang dan apa yang memotivasinya. Proses analisis ini biasanya memakan waktu lebih lama dibanding jenis data lain karena perlu proses pengumpulan, analisis, dan penyajian data yang mendalam. Orang yang bekerja dengan data ini disebut peneliti kualitatif atau analis kualitatif.
Software Qualitative Data Analytics Software (QDAS) digunakan secara luas dalam berbagai bidang seperti kesehatan, pendidikan, layanan sosial, riset pasar, dan lainnya. Dalam statistik, data kualitatif juga dikenal sebagai data kategorikal.
Jenis-Jenis Data Kualitatif
Data kualitatif bisa diklasifikasikan tergantung kebutuhan dan pendekatan peneliti. Dua kategori umum adalah:
- Nominal. Merupakan data kategorikal yang tidak bisa diurutkan. Ciri khasnya adalah data ini hanya berupa label atau nama. Contoh: warna mata seperti hijau, abu-abu, cokelat, biru, amber, dan hazel.
- Ordinal. Ini adalah data kategorikal yang bisa diurutkan. Misalnya, nilai ujian A, B, C, D, dan F. Tapi, perbedaan antar nilai tidak bisa dihitung secara proporsional.
Beberapa referensi juga menganggap binary sebagai bagian dari data kualitatif, karena hanya punya dua nilai seperti ya/tidak, aktif/nonaktif, positif/negatif. Ini sebenarnya adalah data nominal terbatas dua pilihan.
Metode Pengumpulan Data Kualitatif
Pengumpulan data kualitatif biasanya dilakukan dengan observasi langsung atau tidak langsung, maupun dengan pertanyaan terbuka. Beberapa metode populer menurut literatur pengumpulan data meliputi:
- Wawancara. Metode paling umum. Bisa formal maupun santai, tergantung konteks. Pertanyaan terbuka sangat dianjurkan.
- Focus group. Diskusi kelompok kecil (sekitar 6–8 orang) dengan latar belakang atau pengalaman yang serupa. Dipandu oleh moderator.
- Survei. Mirip dengan wawancara tapi dalam skala lebih besar. Biasanya responden lebih nyaman mengisi survei dibanding wawancara langsung.
- Studi longitudinal. Pengumpulan data dalam jangka panjang terhadap karakteristik tertentu. Contoh: pengaruh jangka panjang dari suatu terapi medis.
- Analisis dokumen. Menggunakan data yang sudah ada lalu ditambang pakai teknik data mining.
- Observasi. Mengamati respon partisipan dalam situasi nyata. Bisa direkam dalam bentuk video atau audio. Jika dilakukan secara langsung, kadang disebut shoulder surfing.
- Studi kasus. Investigasi mendalam terhadap fenomena tertentu yang melibatkan individu atau kelompok dalam konteks lingkungan mereka.
Perbedaan Data Kualitatif dan Kuantitatif
Data kuantitatif selalu berupa angka dan bisa dianalisis menggunakan metode matematika atau statistik. Sementara itu, data kualitatif bersifat deskriptif dan berbasis konsep atau bahasa.
Analisis kuantitatif biasanya menjawab pertanyaan seperti “berapa banyak” atau “seberapa sering,” sedangkan analisis kualitatif fokus pada “mengapa” dan “bagaimana”.
Gabungan Data Kualitatif dan Kuantitatif
Dalam praktiknya, banyak peneliti menggabungkan dua pendekatan ini. Misalnya, mulai dari data kualitatif berupa riwayat pembelian, lalu dilanjutkan dengan wawancara kuantitatif terhadap pelanggan loyal. Dari hasil wawancara, mungkin ditemukan bahwa pelayanan pelanggan adalah faktor utama loyalitas. Hal ini bisa dikonfirmasi dengan data kuantitatif seperti durasi respons layanan.
Kelebihan dan Kekurangan Data Kualitatif
Kelebihan:
- Menghindari Hawthorne effect.
- Memberi konteks dan narasi pada laporan berbasis data.
- Menyediakan contoh nyata dari perilaku atau opini.
- Kekurangan:
- Prosesnya lama dan melelahkan.
- Biasanya menggunakan sampel kecil.
- Tidak mudah diproses dalam skala besar seperti data kuantitatif.
Proses Analisis Data Kualitatif
Proses kunci dalam analisis data kualitatif adalah coding. Coding artinya memberi label pada data berdasarkan pola yang muncul. Ini bisa dilakukan dengan dua pendekatan:
- Deduktif. Memulai dengan pertanyaan atau teori yang sudah ada. Analisis deduktif menggunakan kode yang sudah ditentukan sebelumnya.
- Induktif. Tidak ada kerangka awal. Kode muncul seiring analisis. Pendekatan induktif biasanya lebih lama dan mendalam.
Metode induktif populer adalah grounded theory.
Framework populer:
Porter’s Five Forces. Analisis kompetitif berbasis faktor internal dan eksternal.
SWOT Analysis. Mengidentifikasi kekuatan, kelemahan, peluang, dan ancaman.
Penyajian Hasil Analisis Kualitatif
Berbeda dengan data kuantitatif yang bisa divisualisasikan dengan angka, data kualitatif memerlukan pendekatan yang lebih kreatif, misalnya:
- Word clouds. Menunjukkan frekuensi kata atau tema secara visual.
- Timelines. Menyusun peristiwa dalam urutan waktu.
- Graph databases. Visualisasi hubungan antar data (disebut juga *concept maps*).
- Infografik. Penyampaian cerita secara visual dengan grafik dan sedikit teks.
Setelah coding selesai, visualisasi seperti histogram juga bisa digunakan untuk menunjukkan pola atau frekuensi kemunculan tema.
Tools untuk Analisis Data Kualitatif
Software Qualitative Data Analysis Software (QDAS) membantu mempercepat proses analisis. Fitur-fitur umum meliputi:
- Manajemen data yang kuat
- Fitur coding dan kategorisasi
- Analisis konten dan teks
- Dukungan berbagai tipe file (audio, video)
- Fitur pelaporan dan visualisasi
Beberapa software yang populer:
- ATLAS.ti
- NVivo
- MaxQDA
- QDA Miner
- Dedoose
- Dovetail
- HyperResearch
- Quirkos
- Raven’s Eye
Framework pengambilan keputusan berbasis data membantu organisasi atau individu membuat keputusan yang lebih baik.