Pengertian Interpretasi Data, Jenis, Cara Melakukan, dan Contohnya

Diposting pada
Rate this post

Interpretasi Data Adalah

Interpretasi data bisa dikatakan sebagai proses memaknai kumpulan jenis data penelitian yang telah diolah. Kumpulan data tersebut pada akhirnya bisa berupa grafik batang, grafik garis, bentuk tabular, dan bentuk serupa lainnya. Oleh karenanya dalam teknik analisisnya memerlukan semacam interpretasi.

Disisi lainnya, interpretasi data juga bisa diartikan sebagai proses di mana data yang dianalisis, dilihat melalui bingkai yang dapat memberikan makna pada data tersebut dan memungkinkan kita untuk menarik arti kesimpulan yang relevan atau bermakna. Sehingga dalam hal inilah, interpretasi data menjadi langkah yang muncul setelah analisis data kita lakukan. Analisis data tersebut cenderung sangat subjektif. Artinya, sifat dan tujuan interpretasi akan bervariasi dari satu permasalahan ke permasalahan yang lain, kemungkinan berkorelasi dengan jenis data yang dianalisis.

Interpretasi Data

Interpretasi data pada hakekatnya mengacu pada proses mengkritisi dan menentukan pentingnya informasi yang diperoleh misalnya melalui hasil penelitian survei, temuan eksperimen, pengamatan atau laporan penelitian naratif. Sehingga dalam hal ini, interpretasi data merupakan keterampilan berpikir kritis yang penting bagi kita untuk membantu kita dalam memahami buku teks, grafik dan tabel. Pentingnya interpretasi data tersebut menjadi alasan mengapa hal itu perlu dilakukan dengan benar.

Pengertian Interpretasi Data

Interpretasi data adalah serangakaian proses meninjau data melalui beberapa proses yang telah ditentukan sebelumnya, yang akan membantu memberikan beberapa makna pada data dan menghasilkan kesimpulan yang relevan.

Oleh karena itulah, interpretasi data melibatkan penafsiran hasil analisis data. Analisis data itu sendiri bisa diartikan sebagai proses mengurutkan, mengkategorikan, memanipulasi, dan meringkas data untuk memperoleh jawaban atas pertanyaan penelitian.

Pengertian Interpretasi Data Menurut Para Ahli

Adapun definisi interpretasi data menurut para ahli, antara lain;

  1. K Abror (2013), Interpretasi data adalah tahapan yang dilakukan dengan tujuan mengkaitkan hubungan antara berbagai variabel penelitian dengan hipotesis penelitian antara diterima ataukah ditolak, sehingga dalam hal ini menjelaskan terkait dengan fenomena penelitian secara mendalam berdasarkan data dan informasi yang tersedia.

Jenis Interpretasi Data

Berdasarkan jenis metode yang digunakan, interpretasi data dapat dibedakan menjadi dua, yaitu;

  1. Metode Interpretasi Data Kualitatif

Metode interpretasi data kualitatif digunakan untuk menganalisis data dalam penelitian kualitatif, yang juga dikenal sebagai data kategoris. Metode ini bukan menggunakan angka atau pola untuk menggambarkan data, melainkan menggunakan teks.

Data kualitatif biasanya dikumpulkan dengan menggunakan berbagai macam teknik, yang seringkali lebih sulit untuk dianalisis dibandingkan dengan metode penelitian kuantitatif. Berbeda dengan data kuantitatif yang dapat langsung dianalisis setelah dikumpulkan dan dipilah, data kualitatif perlu dikodekan terlebih dahulu ke dalam angka-angka sebelum dapat dianalisis.

Hal itu disebabkan karena teks biasanya rumit, dan akan memakan waktu lebih lama dan menghasilkan banyak kesalahan jika dianalisis dalam keadaan aslinya. Pengkodean yang dilakukan oleh analis juga harus didokumentasikan sehingga dapat digunakan kembali oleh orang lain.

Ada 2 jenis utama data kualitatif, yaitu; data nominal dan data ordinal. Kedua tipe data ini sama-sama diinterpretasikan menggunakan metode yang sama, namun interpretasi data ordinal cukup mudah dibandingkan dengan interpretasi data nominal.

Dalam kebanyakan kasus, data ordinal biasanya diberi label dengan angka selama proses pengumpulan data, dan pengkodean mungkin tidak diperlukan. Hal ini berbeda dengan data nominal yang masih perlu diberi kode untuk interpretasi yang tepat.

  1. Metode Interpretasi Data Kuantitatif

Metode interpretasi data kuantitatif digunakan untuk menganalisis data dalam penelitian kuantitatif, yang juga dikenal sebagai data numerik. Data kuantitatif terdiri dari 2 jenis utama, yaitu data diskrit dan kontinu. Data kontinu dibagi lagi menjadi data interval dan data rasio, dengan semua tipe data numerik.

Karena keberadaannya yang alami sebagai angka, analis tidak perlu menggunakan teknik pengkodean pada data kuantitatif, tapi proses analisis data kuantitatif melibatkan teknik pemodelan statistik dan statistika seperti standar deviasi, mean, dan median.

Berikut ini penjelasan singkatnya:

  1. Mean, Mean adalah rata-rata numerik untuk sekumpulan data dan dihitung dengan cara membagi jumlah nilai dengan jumlah nilai dalam suatu kumpulan data. Mean digunakan untuk mendapatkan perkiraan populasi yang besar dari kumpulan data yang diperoleh dari sampel populasi.
  2. Standar deviasi, Teknik ini digunakan untuk mengukur seberapa baik tanggapan sejalan atau menyimpang dari rata-rata. Standar deviasi menggambarkan tingkat konsistensi dalam tanggapan; bersama-sama dengan mean, ini memberikan wawasan tentang suatu kumpulan data.
  3. Distribusi frekuensi, Teknik ini digunakan untuk menilai demografi responden atau berapa kali tanggapan tertentu muncul dalam penelitian. Hal ini sangat bermanfaat untuk menentukan tingkat persimpangan antara titik data.

Cara Melakukan Interpretasi Data

Cara menafsirkan data secara akurat dapat dilakukan melalui 4 langkah, yaitu:

  1. Mengumpulkan data

Dalam menginterpretasi data adalah mengumpulkan semua data yang relevan. Kita dapat melakukan hal tersebut dengan memvisualisasikannya terlebih dahulu baik dalam diagram batang, grafik, atau diagram lingkaran. Tujuan dari langkah ini adalah untuk menganalisis data secara akurat tanpa bias. Setelah kita memiliki data yang lengkap, kita dapat melanjutkan ke tahap berikutnya.

  1. Mengembangkan temuan maupun hasil penelitian

Langkah kedua yang harus kita lakukan adalah mengembangkan temuan atau hasil penelitian kita. Pada langkah kedua ini, kita mengamati data secara menyeluruh untuk menemukan tren, pola, atau perilaku. Jika kita meneliti tentang sekelompok orang melalui populasi tertentu yang menjadi sampel, di sinilah kita menganalisis pola perilaku. Tujuan dari langkah ini adalah untuk membandingkan deduksi tersebut sebelum menarik kesimpulan.

  1. Membuat kesimpulan

Setelah kita mengembangkan temuan dari kumpulan data yang kita peroleh, kemudian kita dapat menarik kesimpulan berdasarkan tren yang kita temukan. Kesimpulan yang kita buat harus menjawab pertanyaan penelitian kita.

Jika kesimpulan tidak menjawab pertanyaan-pertanyaan tersebut, kita harus mempertanyakan mengapa? Ini dapat mengarah pada penelitian lebih lanjut atau pertanyaan berikutnya. 

  1. Memberikan rekomendasi

Untuk setiap kesimpulan penelitian, harus ada rekomendasi. Ini adalah langkah terakhir dalam interpretasi data karena rekomendasi adalah ringkasan dari temuan dan kesimpulan penelitian kita. Untuk rekomendasi, itu hanya bisa dilakukan dengan salah satu dari dua cara, yaitu kita dapat merekomendasikan serangkaian tindakan atau merekomendasikan agar penelitian lebih lanjut dilakukan.

Sebagai informasi tambahan, terdapat beberapa tips dalam mengumpulkan data yang akurat untuk interpretasi, yaitu:

  1. Mengidentifikasi tipe data yang diperlukan

Peneliti perlu mengidentifikasi jenis data yang diperlukan untuk penelitian tertentu. Apakah itu data nominal, ordinal, interval, atau rasio? Kunci untuk mengumpulkan data yang diperlukan untuk melakukan penelitian adalah memahami pertanyaan penelitian dengan benar.

Jika peneliti dapat memahami pertanyaan penelitian, maka ia dapat mengidentifikasi jenis data yang diperlukan untuk melakukan penelitian.

Misalnya, saat mengumpulkan data tentang umpan balik pelanggan, tipe data terbaik untuk digunakan adalah tipe data ordinal karena data ordinal dapat digunakan untuk mengetahui perasaan pelanggan tentang suatu merek dan juga mudah untuk diinterpretasikan.

  1. Menghindari bias

Ada berbagai jenis bias yang mungkin ditemui peneliti saat mengumpulkan data untuk analisis. Meskipun bias terkadang datang dari peneliti, sebagian besar bias yang ditemui selama proses pengumpulan data disebabkan oleh responden penelitian.

Ada 2 bias utama yang dapat ditimbulkan oleh responden, yaitu; bias respon dan bias non respon. Peneliti mungkin tidak dapat menghilangkan bias ini, tetapi ada cara untuk menghindari dan menguranginya seminimal mungkin.

Bias respon adalah bias yang disebabkan oleh responden dengan sengaja memberikan jawaban yang salah terhadap peneliti, sedangkan bias non respon terjadi ketika responden tidak memberikan jawaban dari pertanyaan sama sekali. Bias mampu mempengaruhi proses interpretasi data.

  1. Menggunakan survei tertutup

Meskipun survei terbuka mampu memberikan informasi rinci tentang pertanyaan dan memungkinkan responden untuk sepenuhnya mengekspresikan diri, ini bukan jenis survei terbaik untuk interpretasi data. Ini membutuhkan banyak pengkodean sebelum data dapat dianalisis.

Survei tertutup, di sisi lain, membatasi jawaban responden untuk beberapa opsi yang telah ditentukan, sekaligus menghilangkan data yang tidak relevan.

Dengan cara ini, peneliti dapat dengan mudah menganalisis dan menafsirkan data. Namun, survei tertutup mungkin tidak berlaku dalam beberapa kasus, seperti saat mengumpulkan informasi pribadi responden seperti nama, alamat, nomor telepon, dan lain-lain.

Contoh Interpretasi Data

Salah satu contoh interpretasi data. Misalnya saja;

  1. Penelitian

Dalam menentukan metode penelitian yang baik untuk proses interpretasi datanya bisa melihat diagram lingkaran atau diagram batang. Diagram lingkaran atau diagram batang hanya menampilkan informasi yang dianalisis yang dapat berkaitan, misalnya dengan kelompok usia pengguna dari suatu produk. Jadi, perusahaan dapat melihat kelompok usia mana yang paling banyak memilih atau menggunakan produk mereka.

Berdasarkan diagram batang atau diagram lingkaran tersebut, mereka dapat memutuskan untuk membuat strategi pemasaran yang akan membuat produk mereka lebih menarik bagi kelompok yang kurang terlibat atau strategi apa yang dapat diterapkan untuk menggandakan jangkauan ke pengguna inti mereka.

Contoh tersebut menunjukkan bahwa analisis data dapat memberi kita masukan yang relevan, tetapi tidak menafsirkan apa yang terjadi atau apa yang perlu kita lakukan. Sehingga langkah terakhir dari analisis data adalah interpretasi data, karena interpretasi data dapat mengubah hasil menjadi item yang dapat ditindaklanjuti.

Nah, demikinalah saja artikel yang bisa dibagikan pada semua kalangan berkenaan dengan pengertian interpretasi data menurut para ahli, macam metode, cara membuat, dan contoh dalam penelitian. Semoga saja mampu memberi wawasan bagi kalian.

Gambar Gravatar
Saya mencintai dan suka menulis terkait pendidikan dan penelitian. Semoga tulisan saya ini bisa bermanfaat untuk kalian yang membutuhkannya.

Tinggalkan Balasan

Alamat email Anda tidak akan dipublikasikan. Ruas yang wajib ditandai *