Skip to main content

Apa Itu Interpretasi Data? Bagaimana Cara Melakukan

By Agustus 1, 2022September 9th, 2022Edukasi
data interpretasi

Interpretasi data termasuk dalam proses memahami berbagai jenis data penelitian yang sudah diolah. Berbentuk sebuah kumpulan data, termasuk berupa grafik batang, grafik garis, bentuk tabular dan lain sebagainya. Bukan tanpa alasan proses ini muncul dan digunakan, karena memang dalam teknik analisis data memerlukan semacam interpretasi.

Sebuah interpretasi terhadap data juga bisa diartikan sebagai proses suatu data dianalisis, dilihat lewat bingkai untuk kemudian diberikan makna pada data tersebut. Selain itu juga memungkinkan seseorang, atau peneliti ketika melakukan penelitian dapat menarik kesimpulan yang relevan. Interpretasi dalam hal ini merupakan langkah yang muncul usai proses analisis dilakukan.

Cara Melakukan Interpretasi Data

Penting diperhatikan dalam melakukan penelitian sebuah kemampuan peneliti dalam melakukan data interpretasi usai penelitian dilakukan. Sebaik dan sebagus apapun sebuah penelitian, saat interpretasi tidak bisa dijelaskan dengan baik maka akan mengurangi nilai dari penelitian tersebut, berikut cara dalam melakukan interpretasi data.

  • Pengumpulan Data

Proses interpretasi data lebih dulu dilakukan dengan mengumpulkan semua data relevan, langkah ini dilakukan dengan memperlihatkan terlebih dulu. Termasuk menggunakan diagram batang, grafik dan lingkaran. Tujuan dari mengumpulkan data dalam hal ini adalah agar analisis data bisa dilakukan dengan akurat setelah memiliki data yang lengkap.

  • Pengembangan Hasil Penelitian

Melakukan pengembangan hasil penelitian, dilakukan dengan mengamati data secara menyeluruh dalam menemukan tren, pola hingga perilaku. Proses penelitian mengenai kelompok melalui populasi tertentu yang menjadi sampel, inilah cara menganalisis pola perilaku. Tujuan dari langkah ini adalah membandingkan deduksi sebelum menarik kesimpulan.

  • Buat Kesimpulan

Setelah melakukan pengembangan temuan dari kumpulan data yang diperoleh, peneliti bisa menarik kesimpulan berdasarkan tren yang sudah ditemukan. Kesimpulan yang dibuat harus menjawab pertanyaan dari penelitian yang dilakukan, kesimpulan tidak menjawab pertanyaan namun harus mempertanyakan mengapa, karena untuk mengarahkan penelitian lebih lanjut.

  • Beri Rekomendasi

Rekomendasi harus ada di setiap kesimpulan penelitian, merupakan langkah terakhir dalam melakukan interpretasi data. Rekomendasi merupakan ringkasan dari temuan dan kesimpulan penelitian, setelah itu hanya bisa dilakukan dengan salah satu dari dua cara. Di antaranya merekomendasikan serangkaian tindakan agar penelitian lebih lanjut dilaksanakan.

Interpretasi Data Menurut Para Ahli

Startup business team brainstorming in the meeting room

Pengertian interpretasi data secara umum adalah sebuah proses dari meninjau data lewat beberapa proses yang sebelumnya sudah ditentukan lebih dulu. Setelah itu proses akan membantu memberi beberapa makna dan pengertian terhadap berbagai data dalam menghasilkan suatu kesimpulan yang relevan, berikut pengertian interpretasi data menurut ahli.

Menurut K Abror, interpretasi data adalah suatu tahapan yang dilakukan dengan tujuan mengaitkan hubungan antara berbagai variabel penelitian menggunakan hipotesis penelitian. Antara diterima atau ditolak, sehingga dalam hal ini memiliki kemampuan dalam menjelaskan adanya fenomena penelitian secara mendalam dan berdasarkan fakta serta informasi yang tersedia.

Barnsley dan Ellis menyebutkan dalam suatu proses analisis data, sebagai tahap melakukan organisir data sesuai dengan pola, kategori dan unit deskriptif tertentu. Sementara proses interpretasi sebagai cara memberi arti dan signifikansi terkait analisis yang dilakukan, termasuk menjelaskan pola deskriptif serta mencari hubungan dan kaitannya dari deskripsi yang ada.

Baca juga: Pengertian Data Mining, Fungsi, Metode dan Contoh Penerapan

Contoh Interpretasi Data

Penelitian

Dalam proses menentukan metode penelitian, proses interpretasi data harus bersifat bisa dilihat lewat diagram lingkaran dan diagram batang. Kedua hal ini memang hanya menampilkan informasi yang akan dianalisis dan bisa berkaitan, seperti pengelompokan usia dari pengguna produk tertentu, guna melihat kelompok usia mana yang paling banyak memilih atau memakai produk tersebut.

Berdasarkan diagram batang atau diagram lingkaran ini, peneliti bisa menentukan bagaimana cara membuat strategi pemasaran yang bisa membuat produk tersebut dengan lebih banyak dan menarik bagi kelompok yang kurang berminat. Contoh ini menunjukkan bahwa analisis data bisa memberi masukan yang relevan namun tidak memberi jabaran yang terjadi atau yang diketahui.

Jenis Interpretasi Data

Business analyse concept idea background.

  • Metode Kualitatif

Metode interpretasi data kualitatif dipakai untuk melakukan analisis data dalam penelitian kualitatif, disebut juga dengan sebutan data kategoris. Metode ini memakai angka dan pola dalam menggambarkan data atau menggunakan teks. Data kualitatif biasanya dikumpulkan lewat berbagai macam teknik, dan kerap kali membuat sulit untuk bisa dianalisis ketimbang kuantitatif.

Teks biasanya lebih rumit dan memakan banyak waktu serta memunculkan banyak kesalahan, apabila proses analisis dalam keadaan asli. Kode yang dibentuk juga dilakukan menggunakan analisis, selain itu memakai dokumentasi untuk bisa digunakan kembali bagi orang lain. Terdapat dua jenis data utama kualitatif, yakni data nominal dan data ordinal.

Kedua data ini sama-sama diinterpretasikan memakai metode yang sama, meskipun interpretasi data ordinal cukup mudah ketimbang memakai interpretasi data nominal. Dalam kebanyakan kasus, data ordinal diberi label menggunakan angka selama proses pengumpulan data, selain itu proses pemberian kode juga bisa jadi tidak diperlukan.

  • Metode Kuantitatif

Metode interpretasi data kuantitatif dipakai untuk melakukan analisis data penelitian kuantitatif, dikenal sebagai data numerik. Terdapat dua jenis data kuantitatif, yakni data diskrit dan kontinu yang kemudian dibagi kembali menjadi data interval dan data rasio yang sejatinya sama dengan tipe data numerik, proses analisis data kuantitatif melibatkan teknik pemodelan seperti berikut ini.

  • Mean

Adalah rata-rata numerik dalam sekumpulan data dan dihitung menggunakan cara membagi jumlah nilai dengan jumlah nilai dalam suatu kumpulan data. Mean dipakai untuk mendapatkan perkiraan populasi yang besar dari sebuah kumpulan data dari sampel populasi.

  • Standar Deviasi

Teknik ini dipakai untuk mengatur seberapa baik tanggapan sejalan dan menyimpang dari rata-rata, standar deviasi memperlihatkan tingkat konsistensi dalam tanggapan bersama mean dan memberi wawasan mengenai suatu kumpulan data.

  • Distribusi Frekuensi

Teknik ini digunakan untuk memberi penilaian terhadap demografi responden, berapa kali tanggapan tertentu muncul di dalam penelitian. Proses ini memberi manfaat sangat banyak, khususnya ketika menentukan tingkat persimpangan antara titik data.

Cara Menginterpretasikan Data

Menginterpretasikan data harus memenuhi beberapa hal, mengingat hal ini merupakan bagian dari suatu teori yang dilengkapi dengan penyusunan hipotesis kemudian memakai cara deskriptif dalam implementasinya. Tujuannya, agar kerangka pikiran yang ditetapkan sebagai landasan penelitian tidak tercampur dengan hal lain hingga mengurangi orisinalitas penelitian.

Setelah selesai dalam penyusunan hipotesis, langkah selanjutnya adalah menuliskan teori dengan bahasa yang sesuai memperhatikan disiplin ilmu penelitian. Dan diakhiri dengan pemilihan cara penulisan dalam penelitian, termasuk deskripsi, analisis proses, sebab-akibat atau kausatif, manfaat analogi dan argumentasi.

Pengolahan data dapat dilakukan dengan dua bentuk, yakni interpretasi dan non-interpretasi dengan karakteristik masing-masing yang berbeda. Data non-interpretasi merupakan olah data yang hanya menghasilkan angka baik dalam bentuk indeks maupun tabel, yang berasal dari software statistik bisa itu SPSS dan lain sebagainya.

Sementara olah data interpretasi tak hanya menghasilkan angka baik indeks maupun tabel namun juga dijelaskan menggunakan narasi yang menyertainya. Hal ini diperlukan karena untuk menjelaskan angka-angka yang muncul dari penelitian tersebut. Data akan lebih jelas ketika dibaca sehingga memperlihatkan jawaban atas hipotesis yang sudah dibuat sebelumnya.

Demikian penjelasan mengenai interpretasi data, mulai dari pengertian, cara melakukan hingga contoh yang bisa dipahami dari interpretasi data. Sampoerna University tak hanya mengajak para mahasiswa untuk belajar dan mendapatkan ketelitian akademis.

Sampoerna University juga memberi tantangan kepada para mahasiswa untuk berpikir, melaksanakan dan tumbuh ke tingkat yang lebih tinggi. Sampoerna University memiliki program pendidikan yang menjamin para mahasiswa mempunyai keterampilan dan kredensial yang lebih baik, kemudian membukakan mereka pintu untuk karier nasional serta internasional.

Pelajari lebih lanjut terkait program studi, metode pengajaran dan seputar informasi akademik yang ada di Sampoerna University dengan mengisi data dibawah ini dan team kami akan siap melayani.

Article Form

Referensi
Zenius

X