Model-model Analisis Data

By: Johan Supriyanto, S.Kom. - November 06, 2017
Model-model Analisis Data - Tahukah kamu apa saja  model-model analisis data? Mungkin dantara kamu ada yang sudah mengetahui. Namun bagi yang belum mengetahui maka alam pembahasan kli ini kami akan menjelaskan tentang Model-model analisis data, yang dapat kamu pelajari. Terdapat 5 macam model teknik analisis data yaitu:
  1. Model Analisis Interaktif Miles & Huberman.
  2. Analisis Isi (Content Anlysis).
  3. Teknik Analisis Domain (Domain Analysis).
  4. Teknik Analisis Taksonomik (Taksonomic Analysis).
  5. Teknik Analisis Komparatif Konstan (Constant Comparative Analysis).

Model Analisis Interaktif Miles & Huberman
Model analisis interaktif menurut miles dan huberman yaitu dalam penelitian kualitatif memungkinkan dilakukan analisis data ketika peneliti berada di lapangan ataupun sesudah kembali dari lapangan baru di adakan analisis. Dalam penelitian ini analisis data telah dilakukan bersamaan dengan proses pengumpulan data. Sebagaimana yang diungkapkan oleh Miles dan Huberman (1984: 23) alur analisis mengikuti model analisis interaktif. Dalam penelitian proses analisis ini dilakukan melalui 4 tahap, berikut ini:

- Pengumpulan Data 
Data yang didapat dari hasil wawancara, observasi dan dokumentasi dicatat pada catatan lapangan yang terdiri atas 2 bagian yaitu bagian deskriptif dan bagian reflektif. Pengertian catatan deskriptif yaitu catatan alami, (merupakan catatan mengenai apa yang disaksikan, didengar, dilihat dan dialammmi sendiri oleh peneliti tanpa  adanya penafsiran dan pendapat dari peneliti terhadap fenomena yang dialaminya). Catatan reflektif adalah catatan yang isinya kesan, pendapat, komentar serta tafsiran peneliti mengenai apa penemuan yang dijumpai. Selain itu merupakan  bahan rencana  pengumpulan data untuk tahap selanjutnya.

- Reduksi Data
Selanjutnya sesudah data terkumpul dibuat reduksi data, untuk menentukan data yang relevan dan mempunyai maka, memfokuskan data yang mengarah pada pemecahan masalah, penemuan, pemaknaan atau untuk menjawab pertanyaan penelitian. Selanjutnya melakukan penyederhanaan serta menyususn secara sistematis dan menjabarkan hal-hal penting mengenai hasil penemuan dan maknanya. Dalam proses reduksi data, hanya temuan data atau temuan yang berkaitan dengan permasalahan penelitian yang direduksi. Sedangkan untuk data yang tidak ada kaitannya dengan masalah penelitian dibuang. Atau dengan kata lain reduksi data dipakai untuk analisis yang mengarahkan, menggolongkan, menajamkan dan membuang yang tidak penting danmengorganisasikan data. Dengan begitu maka akan mempermudahkan peneliti untuk menarik sebuah kesimpulan.

- Penyajian Data
Penyajian data bisa berbentuk tulisan, gambar, tabel dan grafik. Tujuan penyajian data untuk menggabungkan informasi sehingga bisa memberikan gambaran terhadap keadaan yang terjadi. Dalam hal ini, supaya peneliti tidak mengalami kesulitan dalam penguasaan informasi secara baik dan menyeluruh dan juga bagian-bagian tertentu dari hasil peneltian. Maka dari itulah peneliti harus membuat naratif, grafik atau matrik untuk mempermudah penguasaan data atau informasi tersebut.  Dengan cara seperti itu maka peneliti bisa tetap menguasai data dan tidak tenggelam dalam kesimpulan informasi yang bisa membosankan. Hal seperti ini dilakukan karena data yang tersususun kurang baik dapat mempengaruhi peneliti dalam mengambil kesimpulan yang memihak dan dalam bertindak secara ceroboh, dan tidak mendasar. Mengenai display data harus dissadari sebagai bagian di dalam analisis data.

- Penarikan Kesimpulan
Penarikan kesimpulan dilakukan selama berlangsungnya penelitian, seperti halnya proses reduksi data, sesudah data telah terkummpul memadai maka akan dapat diperoleh kesimpulan sementara, dan sesudah data benar-benar lengkap maka dapat diperoleh kesimpulan akhir.

Mulai  dari awal penelitian, peneliti selalu ingin berusaha menemukan makna data yang terkumpul. Oleh sebab itu perlu untuk menemukan tema, pola, persamaan, hubungan, hipotesis, hal-hal yang sering muncul dan lain-lain. Awalnya kesimpulan yang diperoleh bersifat kabur, tentatif dan diragukan namun dengan bertambahnya data baik itu dari hasil observasi maupun wawancara dan dari diperolehnya keseluruhan data hasil penelitian. Maka kesimpulan-kesimpulan tersebut harus diklarifikasikan dan diverifikasikan selama berlangsungya penelitian.

Selanjutnya data-data yang ada disatukan ke dalam unit-unit informasi yang menjadi rumusan kategori-kategori dengan berpegang pada prinsip holistik dan bisa ditafsirkan tanpa adanya informasi tambahan. Data tentang informasi yang dirasa sama disatukan dalam satu kategori, sehingga memberikan kemungkinan munculnya kategori baru dari kategori yang telah ada.

Untuk penejlasan selanjutnya silahkan baca artikel:

Demikian penjelasan yang dapat kami berikan tentang Model-model Analisis Data. Semoga penjelasan tersebut dapat memberikan manfaat.

Artikel Terkait